Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 41	0.08 56	0.17 296	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.08 11	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 185	0.15 113	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.09 20	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.08 56	0.17 296	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.08 11	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

DepthFocus	0.08 84	0.04 1	0.15 424	0.12 5	0.09 339	0.07 43	0.12 96	0.10 33	0.05 4	0.09 180	0.05 7	0.07 123	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.04 72

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.04 1	0.06 14	0.12 96	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.05 2	0.08 83	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 183	0.05 14	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.04 72

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.05 2	0.08 83	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 183	0.05 14	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.04 72

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.12 5	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.04 72

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.15 185	0.06 6	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.08 227	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

BridgeDepth	0.07 7	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.09 20	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 254	0.09 265	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.08 25	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.08 25	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.09 20	0.08 11	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.06 304

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.13 112	0.07 15	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

LACA1	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.14 59	0.05 2	0.09 136	0.11 64	0.10 33	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 178	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 72

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.08 83	0.12 96	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

WQFJA1++	0.08 84	0.04 1	0.11 244	0.14 59	0.07 132	0.11 251	0.11 64	0.11 56	0.07 15	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.06 304

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 20	0.11 56	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.05 203

AdaDepth	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.12 96	0.09 20	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.04 11	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

S2M2_XL	0.08 84	0.06 107	0.12 289	0.12 5	0.08 212	0.09 136	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 128	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.08 434	0.06 304
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 41	0.11 244	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.13 170	0.09 20	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.13 112	0.07 15	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.06 14	0.12 96	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.06 14	0.12 96	0.06 1	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.09 20	0.12 83	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203

CAR	0.07 7	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.08 7	0.12 83	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.07 43	0.08 7	0.12 83	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

PointNet	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.08 83	0.14 235	0.11 56	0.08 24	0.05 2	0.07 64	0.08 183	0.08 227	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

aanet-new-32k	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.11 64	0.10 33	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.11 64	0.10 33	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.08 24	0.06 25	0.09 157	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 344	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 136	0.11 64	0.08 11	0.08 24	0.08 128	0.05 7	0.07 123	0.07 178	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 84	0.06 107	0.11 244	0.16 209	0.07 132	0.08 83	0.10 35	0.14 143	0.08 24	0.08 128	0.06 23	0.10 254	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

LiteMatch	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 450	0.10 121	0.14 428	0.07 336	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.06 290	0.06 304

GeoVLM	0.08 84	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.10 199	0.12 96	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

MonSter++	0.08 84	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.10 33	0.08 24	0.06 25	0.06 23	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 344	0.07 11	0.16 209	0.07 132	0.08 83	0.08 7	0.11 56	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 344	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.14 143	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 344	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.14 143	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 344	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.14 143	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 344	0.08 56	0.16 209	0.06 27	0.07 43	0.08 7	0.12 83	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 107	0.06 5	0.15 113	0.06 27	0.08 83	0.09 20	0.12 83	0.08 24	0.09 180	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 84	0.07 225	0.10 185	0.18 386	0.07 132	0.10 199	0.17 430	0.11 56	0.08 24	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.04 48	0.04 72

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 580	0.17 490	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 11	0.08 24	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.04 72

AIO_rvc	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.15 113	0.06 27	0.08 83	0.14 235	0.09 20	0.08 24	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.04 1	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 113	0.05 2	0.05 4	0.13 170	0.12 83	0.08 24	0.07 74	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

MoCha-V2	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.20 521	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.11 56	0.08 24	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 83	0.09 50	0.05 2	0.07 64	0.07 123	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

DNS	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.17 262	0.09 50	0.08 128	0.12 264	0.08 183	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.05 203

qqai	0.07 7	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.08 11	0.09 50	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.05 203

TS12	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.21 553	0.07 132	0.11 251	0.13 170	0.11 56	0.09 50	0.10 225	0.10 193	0.08 183	0.10 304	0.09 58	0.12 348	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

LiteMatch*	0.08 84	0.04 1	0.11 244	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.13 170	0.14 143	0.09 50	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

aanet-new-28k	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.09 50	0.09 180	0.08 122	0.08 183	0.06 65	0.12 290	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

Foundation-i1a	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 354	0.13 170	0.12 83	0.09 50	0.11 260	0.11 243	0.11 284	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 83	0.09 50	0.07 74	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.11 1	0.05 2	0.10 199	0.10 35	0.14 143	0.09 50	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 178	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.14 235	0.10 33	0.09 50	0.08 128	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

gasm-f	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.14 235	0.10 33	0.09 50	0.08 128	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

3.75w	0.07 7	0.07 225	0.08 56	0.16 209	0.07 132	0.07 43	0.09 20	0.16 223	0.09 50	0.07 74	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.05 4	0.10 35	0.11 56	0.09 50	0.06 25	0.06 23	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.07 370	0.06 304

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.09 20	0.09 50	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.13 16	0.07 132	0.07 43	0.14 235	0.09 20	0.09 50	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 136	0.13 170	0.06 1	0.09 50	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.04 72

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 113	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 33	0.09 50	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.06 304

AIO-Stereo	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.15 185	0.09 50	0.08 128	0.08 122	0.07 123	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

IGEV++	0.08 84	0.06 107	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.10 33	0.09 50	0.08 128	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.13 342	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

AEACV	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.13 558	0.14 388	0.13 170	0.14 143	0.09 50	0.07 74	0.09 157	0.07 123	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

CAS	0.08 84	0.04 1	0.07 11	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.13 170	0.12 83	0.09 50	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.04 72

CES	0.08 84	0.04 1	0.08 56	0.14 59	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.11 56	0.09 50	0.08 128	0.09 157	0.11 284	0.06 65	0.12 290	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203

AFF-stereo	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.07 132	0.10 199	0.16 388	0.17 262	0.09 50	0.10 225	0.12 264	0.09 219	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.04 48	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.15 319	0.16 223	0.09 50	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.07 178	0.09 58	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.05 168	0.04 72

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.11 56	0.10 74	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 344	0.07 11	0.17 296	0.07 132	0.08 83	0.13 170	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

Foundation-i1c-attn	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.05 2	0.09 136	0.12 96	0.12 83	0.10 74	0.09 180	0.10 193	0.10 254	0.07 178	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.05 2	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.10 74	0.09 180	0.10 193	0.09 219	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 41	0.06 5	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.11 64	0.11 56	0.10 74	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 227	0.09 58	0.07 1	0.07 336	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.04 72

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.14 235	0.07 7	0.10 74	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

DLNR-FE	10.43 705	1.83 696	19.53 720	120.75 724	13.06 712	0.06 14	0.13 170	0.23 405	0.10 74	0.07 74	0.10 193	0.09 219	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.13 596	0.04 25	0.06 188	0.04 59	52.01 726	0.04 72

Zero-FE251	0.07 7	0.05 41	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.12 303	0.12 96	0.11 56	0.10 74	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

asda	0.07 7	0.08 344	0.08 56	0.16 209	0.06 27	0.06 14	0.10 35	0.16 223	0.10 74	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 121	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.06 23	0.09 219	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 136	0.12 96	0.14 143	0.10 74	0.06 25	0.09 157	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.04 1	0.13 170	0.10 33	0.10 74	0.05 2	0.11 243	0.07 123	0.05 14	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

S2M2_L	0.09 172	0.08 344	0.11 244	0.13 16	0.10 451	0.08 83	0.06 1	0.10 33	0.10 74	0.10 225	0.09 157	0.10 254	0.09 265	0.11 196	0.11 287	0.13 596	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.10 530	0.08 457
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.16 209	0.06 27	0.12 303	0.11 64	0.15 185	0.10 74	0.12 301	0.09 157	0.10 254	0.08 227	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

HI	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.13 16	0.09 339	0.09 136	0.14 235	0.21 360	0.10 74	0.19 474	0.17 349	0.14 350	0.09 265	0.16 430	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.08 452	0.07 370	0.06 304

CoSv	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.13 16	0.09 339	0.09 136	0.14 235	0.21 360	0.10 74	0.19 474	0.17 349	0.14 350	0.09 265	0.16 430	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.08 452	0.07 370	0.06 304

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.22 570	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.04 72

AIO_test	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.14 235	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 172	0.10 486	0.31 599	0.15 113	0.06 27	0.08 83	0.14 235	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 196	0.07 1	0.12 570	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.05 203

RSM	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.12 83	0.10 74	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

trnet	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 303	0.11 64	0.13 112	0.10 74	0.08 128	0.13 283	0.09 219	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.08 413	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.05 203

DLNR_Zeroshot_test	10.40 704	1.82 695	19.49 719	120.77 725	13.11 713	0.06 14	0.13 170	0.23 405	0.10 74	0.07 74	0.10 193	0.09 219	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.13 596	0.04 25	0.06 188	0.04 59	51.54 725	0.04 72

HH	0.09 172	0.06 107	0.13 339	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.14 143	0.10 74	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.07 178	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

HanStereo	0.09 172	0.06 107	0.13 339	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.14 143	0.10 74	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.07 178	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

LoS_RVC	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.08 83	0.15 319	0.11 56	0.10 74	0.08 128	0.09 157	0.06 42	0.09 265	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MC-Stereo	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.10 199	0.14 235	0.12 83	0.10 74	0.09 180	0.12 264	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

iRaft-Stereo_20w	0.09 172	0.05 41	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.18 296	0.10 74	0.11 260	0.08 122	0.08 183	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

RAFT-345	0.11 289	0.07 225	0.15 424	0.16 209	0.08 212	0.08 83	0.12 96	0.15 185	0.10 74	0.11 260	0.36 576	0.09 219	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.04 48	0.05 203

CRE-IMP	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.10 199	0.12 96	0.18 296	0.10 74	0.14 353	0.13 283	0.13 330	0.12 368	0.12 290	0.11 287	0.07 336	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.08 457

XX-Stereo	0.09 172	0.05 41	0.08 56	0.17 296	0.09 339	0.15 414	0.12 96	0.20 337	0.10 74	0.10 225	0.14 297	0.07 123	0.06 65	0.12 290	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.04 72

CREStereo	0.09 172	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 354	0.14 235	0.14 143	0.10 74	0.08 128	0.13 283	0.09 219	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.06 304
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-24k	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.17 296	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.09 20	0.11 105	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.07 178	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 84	0.08 344	0.08 56	0.19 455	0.07 132	0.08 83	0.12 96	0.14 143	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.11 251	0.14 235	0.12 83	0.11 105	0.07 74	0.11 243	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 84	0.06 107	0.15 424	0.14 59	0.06 27	0.08 83	0.13 170	0.13 112	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.13 170	0.09 20	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.15 319	0.12 83	0.11 105	0.06 25	0.11 243	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 84	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.12 83	0.11 105	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

LCMNet	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.13 16	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.10 33	0.11 105	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.07 178	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.12 303	0.10 35	0.11 56	0.11 105	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 172	0.05 41	0.12 289	0.13 16	0.08 212	0.12 303	0.13 170	0.17 262	0.11 105	0.10 225	0.06 23	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

FlowAnything_test	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.09 339	0.07 43	0.14 235	0.20 337	0.11 105	0.09 180	0.09 157	0.12 304	0.12 368	0.13 342	0.11 287	0.09 473	0.06 416	0.09 476	0.09 499	0.06 290	0.09 501

GASTEREO	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.19 455	0.07 132	0.07 43	0.12 96	0.14 143	0.11 105	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.04 1	0.12 290	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

MSCF	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.14 143	0.11 105	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.04 1	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

qwe	0.07 7	0.08 344	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.18 296	0.11 105	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 424	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.10 35	0.14 143	0.11 105	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 424	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.10 35	0.14 143	0.11 105	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.06 1	0.13 112	0.11 105	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.07 178	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 107	0.06 5	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.10 35	0.16 223	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.07 178	0.08 25	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.10 199	0.16 388	0.13 112	0.11 105	0.08 128	0.10 193	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.04 72

GIP-stereo	0.08 84	0.06 107	0.11 244	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.14 143	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.05 5	0.04 1	0.10 121	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

fffft	0.09 172	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.07 64	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.05 203
1: 1. 1
tt45	0.09 172	0.06 107	0.11 244	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.16 388	0.13 112	0.11 105	0.09 180	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

999	0.09 172	0.05 41	0.13 339	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.14 235	0.15 185	0.11 105	0.10 225	0.08 122	0.08 183	0.08 227	0.16 430	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.05 203

mms	0.09 172	0.07 225	0.08 56	0.16 209	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.06 65	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.04 1	0.10 35	0.11 56	0.11 105	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

RSM++	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.11 56	0.11 105	0.08 128	0.06 23	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.13 170	0.09 20	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

IGEV_Zeroshot_test	0.09 172	0.05 41	0.12 289	0.13 16	0.08 212	0.12 303	0.13 170	0.17 262	0.11 105	0.10 225	0.06 23	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

UniTT-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.08 212	0.13 354	0.11 64	0.12 83	0.11 105	0.10 225	0.12 264	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.05 168	0.05 203

STrans-v2	0.10 241	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.07 132	0.10 199	0.14 235	0.21 360	0.11 105	0.11 260	0.15 314	0.12 304	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.04 72

SST-Stereo	0.10 241	0.07 225	0.15 424	0.18 386	0.09 339	0.06 14	0.12 96	0.17 262	0.11 105	0.15 380	0.17 349	0.13 330	0.12 368	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.05 203

RALCasStereoNet	0.10 241	0.06 107	0.09 121	0.16 209	0.08 212	0.12 303	0.14 235	0.17 262	0.11 105	0.12 301	0.17 349	0.14 350	0.10 304	0.12 290	0.11 287	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.07 391

PMTNet	0.09 172	0.05 41	0.09 121	0.12 5	0.06 27	0.12 303	0.14 235	0.15 185	0.11 105	0.09 180	0.13 283	0.10 254	0.07 178	0.13 342	0.10 206	0.15 614	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.07 370	0.06 304

R-Stereo Train	0.10 241	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.14 235	0.23 405	0.11 105	0.12 301	0.19 387	0.11 284	0.08 227	0.09 58	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.05 203

RAFT-Stereo	0.10 241	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.14 235	0.23 405	0.11 105	0.12 301	0.19 387	0.11 284	0.08 227	0.09 58	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.05 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.14 143	0.12 142	0.07 74	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.03 2

DF	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.13 170	0.10 33	0.12 142	0.09 180	0.10 193	0.10 254	0.08 227	0.11 196	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

aanet-new-34k	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.05 2	0.07 43	0.13 170	0.12 83	0.12 142	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.11 56	0.12 142	0.07 74	0.08 122	0.05 5	0.07 178	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.04 72

aanet-new-22k	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.11 64	0.14 143	0.12 142	0.09 180	0.09 157	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 84	0.08 344	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.07 43	0.09 20	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

aanet-new	0.08 84	0.09 424	0.10 185	0.18 386	0.08 212	0.10 199	0.12 96	0.15 185	0.12 142	0.08 128	0.08 122	0.05 5	0.07 178	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.14 235	0.13 112	0.12 142	0.07 74	0.09 157	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 84	0.05 41	0.12 289	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.14 235	0.12 83	0.12 142	0.07 74	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.11 64	0.15 185	0.12 142	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 206	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

GSStereo	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.14 235	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

GS-Stereo							0.14 235	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

DA	0.08 84	0.07 225	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.10 254	0.08 227	0.09 58	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.03 2

GGEV	0.08 84	0.07 225	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.10 254	0.08 227	0.09 58	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.08 7	0.18 296	0.12 142	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

xyz-stereo-finetune2	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.13 16	0.07 132	0.11 251	0.19 519	0.17 262	0.12 142	0.15 380	0.15 314	0.17 417	0.12 368	0.13 342	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.06 304

SGD-Stereo	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.05 2	0.12 303	0.12 96	0.11 56	0.12 142	0.07 74	0.09 157	0.09 219	0.09 265	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

SCV_C0	0.08 84	0.07 225	0.07 11	0.16 209	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

SCV	0.08 84	0.09 424	0.08 56	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.13 170	0.10 33	0.12 142	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.06 290	0.04 72

IGEV-RUCA	0.08 84	0.06 107	0.11 244	0.14 59	0.09 339	0.10 199	0.12 96	0.10 33	0.12 142	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

ours_stereo	0.09 172	0.07 225	0.09 121	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.16 388	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.12 290	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 172	0.08 344	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.13 354	0.17 430	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.09 265	0.13 342	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.05 203

tg	0.10 241	0.06 107	0.10 185	0.18 386	0.08 212	0.11 251	0.16 388	0.20 337	0.12 142	0.08 128	0.11 243	0.11 284	0.07 178	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.04 48	0.04 72

WCG-NET（raft）	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.13 170	0.15 185	0.12 142	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

MGS-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.12 289	0.15 113	0.08 212	0.09 136	0.15 319	0.12 83	0.12 142	0.07 74	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

MyStereo06	0.10 241	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.18 479	0.19 326	0.12 142	0.12 301	0.08 122	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.06 290	0.06 304

ff7	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

IGEVStereo-DCA	0.09 172	0.06 107	0.11 244	0.15 113	0.10 451	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

ffff	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

11t	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

GCAP-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.13 339	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.07 3	0.13 112	0.12 142	0.09 180	0.10 193	0.07 123	0.09 265	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

anonymousdsp	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.09 180	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

ProNet	0.09 172	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.15 319	0.15 185	0.12 142	0.09 180	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.06 304

CroCo-Stereo Lap2	0.09 172	0.09 424	0.08 56	0.22 570	0.09 339	0.09 136	0.19 519	0.16 223	0.12 142	0.09 180	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.05 203

ccc-4	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

IGEV-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.09 180	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.22 384	0.12 142	0.13 331	0.16 327	0.20 457	0.10 304	0.12 290	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.06 290	0.16 627

DeepStereo_RVC	0.11 289	0.08 344	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.08 83	0.12 96	0.17 262	0.12 142	0.13 331	0.14 297	0.12 304	0.12 368	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.08 457

RAFT-RH_RVC	0.11 289	0.06 107	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.12 303	0.12 96	0.17 262	0.12 142	0.13 331	0.41 614	0.11 284	0.10 304	0.13 342	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.05 190	0.04 48	0.06 304

CroCo-Stereo	0.09 172	0.08 344	0.08 56	0.22 570	0.09 339	0.09 136	0.19 519	0.15 185	0.12 142	0.07 74	0.07 64	0.08 183	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.04 72
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 241	0.07 225	0.09 121	0.17 296	0.09 339	0.11 251	0.17 430	0.18 296	0.12 142	0.09 180	0.12 264	0.10 254	0.07 178	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.04 48	0.04 72

ARAFT	0.12 360	0.08 344	0.17 490	0.19 455	0.09 339	0.14 388	0.18 479	0.20 337	0.12 142	0.12 301	0.13 283	0.14 350	0.11 337	0.15 395	0.12 348	0.06 167	0.05 268	0.10 524	0.09 499	0.05 168	0.04 72

aanet-new-90k	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.12 83	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 225	0.09 121	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.11 56	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.11 56	0.13 184	0.08 128	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 84	0.09 424	0.07 11	0.20 521	0.08 212	0.08 83	0.13 170	0.12 83	0.13 184	0.08 128	0.08 122	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 84	0.06 107	0.17 490	0.15 113	0.06 27	0.06 14	0.13 170	0.13 112	0.13 184	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 172	0.05 41	0.10 185	0.13 16	0.07 132	0.10 199	0.10 35	0.16 223	0.13 184	0.10 225	0.15 314	0.10 254	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

gcap_with_dpt	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.13 184	0.08 128	0.12 264	0.04 1	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.06 27	0.08 83	0.09 20	0.13 112	0.13 184	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

water-stereo	0.09 172	0.06 107	0.08 56	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.15 185	0.13 184	0.11 260	0.12 264	0.08 183	0.09 265	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

3w_stereo	0.08 84	0.09 424	0.10 185	0.17 296	0.07 132	0.08 83	0.10 35	0.20 337	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.13 112	0.13 184	0.07 74	0.07 64	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.13 170	0.07 7	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

SMoEStereo_RVC	0.08 84	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.11 56	0.13 184	0.09 180	0.07 64	0.07 123	0.07 178	0.12 290	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

WCG-NET	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.14 235	0.13 112	0.13 184	0.06 25	0.09 157	0.07 123	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

model_zeroshot	0.10 241	0.04 1	0.11 244	0.15 113	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.20 337	0.13 184	0.11 260	0.10 193	0.12 304	0.07 178	0.12 290	0.10 206	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

plain	0.10 241	0.08 344	0.10 185	0.19 455	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.14 143	0.13 184	0.13 331	0.15 314	0.09 219	0.12 368	0.13 342	0.12 348	0.07 336	0.05 268	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.06 304

MSKI-zero shot	0.09 172	0.05 41	0.09 121	0.15 113	0.07 132	0.10 199	0.13 170	0.14 143	0.13 184	0.09 180	0.09 157	0.09 219	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

RAFT-Test	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.13 184	0.09 180	0.10 193	0.10 254	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

knoymous	0.11 289	0.05 41	0.12 289	0.13 16	0.07 132	0.15 414	0.14 235	0.19 326	0.13 184	0.11 260	0.17 349	0.13 330	0.09 265	0.13 342	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.07 391

Patchmatch Stereo++	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.11 64	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 289	0.07 225	0.16 460	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.13 170	0.18 296	0.13 184	0.16 408	0.21 422	0.13 330	0.14 432	0.11 196	0.14 428	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.05 203

PSM-adaLoss	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

PSM-AAD	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.19 455	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.20 337	0.13 184	0.12 301	0.14 297	0.18 431	0.11 337	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.14 609

ROB_FTStereo_v2	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

ROB_FTStereo	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.11 64	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

HUI-Stereo	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

iGMRVC	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

iRAFT	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.11 64	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

RAFT-IKP	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

Prome-Stereo	0.11 289	0.06 107	0.10 185	0.18 386	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.22 384	0.13 184	0.12 301	0.17 349	0.13 330	0.08 227	0.12 290	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.09 501

XX-TBD	0.09 172	0.06 107	0.07 11	0.14 59	0.07 132	0.12 303	0.16 388	0.14 143	0.13 184	0.11 260	0.12 264	0.09 219	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.05 203

test_xeample3	0.09 172	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.13 184	0.10 225	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.09 20	0.14 216	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.11 251	0.13 170	0.14 143	0.14 216	0.08 128	0.13 283	0.05 5	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 84	0.07 225	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.15 185	0.14 216	0.08 128	0.11 243	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 84	0.06 107	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.06 14	0.14 235	0.14 143	0.14 216	0.07 74	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 172	0.04 1	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.13 170	0.16 223	0.14 216	0.10 225	0.10 193	0.11 284	0.07 178	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.05 168	0.05 203

Hybrid-DGEV-03	0.10 241	0.06 107	0.09 121	0.18 386	0.08 212	0.16 444	0.14 235	0.15 185	0.14 216	0.13 331	0.16 327	0.12 304	0.09 265	0.13 342	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.04 72

DDF-Stereo	0.08 84	0.04 1	0.09 121	0.15 113	0.10 451	0.06 14	0.13 170	0.09 20	0.14 216	0.06 25	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.08 434	0.05 203

252Zero-FE	0.08 84	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.07 132	0.12 303	0.11 64	0.13 112	0.14 216	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.06 304

zero-FE	0.08 84	0.04 1	0.09 121	0.15 113	0.10 451	0.05 4	0.14 235	0.09 20	0.14 216	0.07 74	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.08 434	0.05 203

depthmonostereo	0.09 172	0.06 107	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.13 170	0.14 143	0.14 216	0.10 225	0.10 193	0.09 219	0.11 337	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.14 143	0.14 216	0.07 74	0.08 122	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

MM-Stereo_test2	0.09 172	0.06 107	0.09 121	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.18 479	0.15 185	0.14 216	0.07 74	0.10 193	0.07 123	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.03 2

AIO-test1	0.10 241	0.07 225	0.10 185	0.23 594	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.21 360	0.14 216	0.11 260	0.12 264	0.09 219	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.09 476	0.10 539	0.03 1	0.06 304

CAS++	0.11 289	0.07 225	0.11 244	0.14 59	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.24 429	0.14 216	0.11 260	0.09 157	0.11 284	0.07 178	0.14 371	0.09 102	0.11 545	0.09 551	0.09 476	0.07 379	0.07 370	0.08 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.12 96	0.20 337	0.14 216	0.13 331	0.13 283	0.09 219	0.05 14	0.12 290	0.08 25	0.05 51	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

CASnet	0.09 172	0.09 424	0.09 121	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.18 296	0.14 216	0.11 260	0.10 193	0.09 219	0.07 178	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.10 524	0.08 452	0.05 168	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 241	0.10 486	0.15 424	0.18 386	0.08 212	0.15 414	0.09 20	0.17 262	0.14 216	0.14 353	0.10 193	0.09 219	0.07 178	0.16 430	0.10 206	0.05 51	0.05 268	0.10 524	0.07 379	0.06 290	0.05 203

riskmin	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.14 388	0.14 235	0.18 296	0.14 216	0.11 260	0.14 297	0.16 395	0.11 337	0.14 371	0.12 348	0.09 473	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.08 434	0.08 457

RCA-Stereo	0.09 172	0.06 107	0.09 121	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.18 296	0.14 216	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.07 178	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

ACRE	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.14 216	0.14 353	0.10 193	0.16 395	0.09 265	0.16 430	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

AnonymousM	0.09 172	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.19 326	0.14 216	0.13 331	0.11 243	0.09 219	0.08 227	0.13 342	0.10 206	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.05 190	0.05 168	0.05 203

rafts_anoy	0.11 289	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.14 235	0.17 262	0.14 216	0.13 331	0.13 283	0.12 304	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.07 336	0.04 25	0.09 476	0.11 573	0.07 370	0.06 304

CREStereo++_RVC	0.08 84	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.14 143	0.14 216	0.10 225	0.14 297	0.08 183	0.07 178	0.09 58	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.12 360	0.09 424	0.23 562	0.24 603	0.11 501	0.19 509	0.14 235	0.17 262	0.14 216	0.10 225	0.13 283	0.12 304	0.07 178	0.14 371	0.11 287	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.08 452	0.05 168	0.07 391

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.06 27	0.10 199	0.16 388	0.17 262	0.14 216	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.09 265	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 84	0.09 424	0.08 56	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.14 143	0.15 241	0.06 25	0.08 122	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

aanet-new-8k	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.19 455	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.16 223	0.15 241	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

NLSM1	0.10 241	0.07 225	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.13 354	0.16 388	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.10 193	0.06 42	0.10 304	0.10 121	0.11 287	0.07 336	0.08 518	0.08 393	0.07 379	0.05 168	0.05 203

MonStereo	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.08 83	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.08 83	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.14 59	0.06 27	0.08 83	0.08 7	0.10 33	0.15 241	0.08 128	0.10 193	0.07 123	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 72

2w_stereo	0.08 84	0.08 344	0.09 121	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.10 35	0.20 337	0.15 241	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

castereo++	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.15 113	0.05 2	0.14 388	0.12 96	0.11 56	0.15 241	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PAM_32	0.09 172	0.05 41	0.17 490	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.15 319	0.14 143	0.15 241	0.09 180	0.08 122	0.09 219	0.07 178	0.14 371	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.06 304

UGAM-zero	0.09 172	0.05 41	0.15 424	0.15 113	0.08 212	0.09 136	0.13 170	0.19 326	0.15 241	0.11 260	0.15 314	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

Occ-G	0.08 84	0.05 41	0.06 5	0.14 59	0.07 132	0.08 83	0.14 235	0.13 112	0.15 241	0.07 74	0.11 243	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 289	0.05 41	0.14 376	0.15 113	0.20 639	0.09 136	0.17 430	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.14 297	0.10 254	0.07 178	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.09 501

test_sample1	0.13 386	0.07 225	0.14 376	0.13 16	0.08 212	0.19 509	0.16 388	0.20 337	0.15 241	0.14 353	0.22 433	0.18 431	0.16 478	0.17 464	0.14 428	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.07 391

gcap-zeroshot	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

test_for_model	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

MyStereo07	0.10 241	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.18 479	0.15 185	0.15 241	0.09 180	0.06 23	0.06 42	0.07 178	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.06 304

mmm	0.14 423	0.08 344	0.17 490	0.17 296	0.09 339	0.17 466	0.18 479	0.21 360	0.15 241	0.15 380	0.23 442	0.21 466	0.16 478	0.16 430	0.17 490	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391

11t1	0.12 360	0.06 107	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.17 466	0.15 319	0.18 296	0.15 241	0.15 380	0.15 314	0.16 395	0.16 478	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.07 391

rrr	0.09 172	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.10 451	0.11 251	0.16 388	0.16 223	0.15 241	0.10 225	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

testlalala	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

Any-RAFT	0.10 241	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.07 132	0.13 354	0.14 235	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.12 264	0.12 304	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

4D-IteraStereo	0.09 172	0.07 225	0.10 185	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.17 262	0.15 241	0.10 225	0.11 243	0.10 254	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.03 1	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.05 203

LoS	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.13 16	0.07 132	0.14 388	0.11 64	0.15 185	0.15 241	0.09 180	0.09 157	0.12 304	0.09 265	0.15 395	0.10 206	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.15 241	0.14 353	0.11 243	0.16 395	0.09 265	0.16 430	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

IPLG	0.10 241	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.14 235	0.20 337	0.15 241	0.12 301	0.17 349	0.07 123	0.07 178	0.14 371	0.13 390	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

IPLGR_C	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.15 241	0.14 353	0.10 193	0.16 395	0.09 265	0.16 430	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

test-3	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.07 43	0.14 235	0.12 83	0.15 241	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.04 72

test_1	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.07 43	0.14 235	0.12 83	0.15 241	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.04 72

LCNet	0.11 289	0.07 225	0.09 121	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.15 314	0.16 395	0.11 337	0.12 290	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.15 616

TransformOpticalFlow	0.10 241	0.08 344	0.13 339	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.19 326	0.15 241	0.12 301	0.17 349	0.11 284	0.11 337	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

NRIStereo	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.18 386	0.08 212	0.10 199	0.14 235	0.16 223	0.15 241	0.12 301	0.14 297	0.13 330	0.12 368	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.07 391

cross-raft	0.10 241	0.09 424	0.09 121	0.19 455	0.07 132	0.11 251	0.25 611	0.13 112	0.15 241	0.08 128	0.11 243	0.12 304	0.10 304	0.09 58	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

s12784h	0.09 172	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.05 2	0.16 444	0.18 479	0.15 185	0.15 241	0.10 225	0.11 243	0.11 284	0.11 337	0.10 121	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

RALAANet	0.11 289	0.08 344	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.10 35	0.20 337	0.15 241	0.14 353	0.13 283	0.16 395	0.09 265	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

DN	0.10 241	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.09 339	0.12 303	0.18 479	0.17 262	0.16 278	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.11 545	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.09 501

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 84	0.06 107	0.07 11	0.17 296	0.06 27	0.07 43	0.14 235	0.13 112	0.16 278	0.05 2	0.10 193	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

Selective-IGEV-i16pc	0.13 386	0.06 107	0.13 339	0.15 113	0.11 501	0.38 643	0.16 388	0.23 405	0.16 278	0.10 225	0.15 314	0.09 219	0.06 65	0.13 342	0.10 206	0.10 514	0.08 518	0.06 188	0.07 379	0.09 497	0.09 501

DispViT+	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 64	0.18 296	0.16 278	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BStereo	0.08 84	0.06 107	0.16 460	0.15 113	0.08 212	0.07 43	0.09 20	0.15 185	0.16 278	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.05 268	0.05 48	0.07 379	0.04 48	0.04 72

Wave_Phase_stereo	0.09 172	0.06 107	0.16 460	0.15 113	0.08 212	0.11 251	0.09 20	0.18 296	0.16 278	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.05 268	0.05 48	0.07 379	0.04 48	0.04 72

NLSM3	0.09 172	0.06 107	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.11 251	0.16 388	0.18 296	0.16 278	0.06 25	0.08 122	0.07 123	0.08 227	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.04 25	0.06 188	0.07 379	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 172	0.06 107	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.18 296	0.16 278	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

DilatedVolume-Stereo	0.09 172	0.05 41	0.08 56	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.12 96	0.14 143	0.16 278	0.11 260	0.11 243	0.09 219	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

PAM	0.10 241	0.05 41	0.16 460	0.15 113	0.08 212	0.09 136	0.16 388	0.15 185	0.16 278	0.12 301	0.09 157	0.09 219	0.07 178	0.13 342	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.06 304

GCAP-BAT	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.13 16	0.07 132	0.11 251	0.14 235	0.14 143	0.16 278	0.07 74	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

rvit_stereo_0080	0.10 241	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.09 339	0.07 43	0.15 319	0.16 223	0.16 278	0.11 260	0.10 193	0.14 350	0.08 227	0.12 290	0.10 206	0.09 473	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.05 203

rvit_stereo_ft	0.12 360	0.07 225	0.13 339	0.19 455	0.10 451	0.12 303	0.17 430	0.16 223	0.16 278	0.12 301	0.13 283	0.15 379	0.10 304	0.14 371	0.13 390	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.05 203

RAFT-Stereo-weight	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.19 326	0.16 278	0.11 260	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.04 72

test_sample2	0.12 360	0.07 225	0.12 289	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.18 479	0.21 360	0.16 278	0.14 353	0.20 399	0.19 445	0.15 450	0.15 395	0.12 348	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.07 391

ACVNet-DCA	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.07 391

1test111	0.11 289	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.15 395	0.16 475	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.07 391

whm_eth	0.10 241	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.09 339	0.07 43	0.15 319	0.16 223	0.16 278	0.11 260	0.10 193	0.14 350	0.08 227	0.12 290	0.10 206	0.09 473	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.05 203

MaDis-Stereo	0.09 172	0.09 424	0.08 56	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.10 35	0.16 223	0.16 278	0.09 180	0.11 243	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.13 390	0.07 336	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.04 72

GCAPDPT-zeroshot	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.13 16	0.07 132	0.11 251	0.14 235	0.14 143	0.16 278	0.07 74	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

EGLCR-Stereo	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.12 96	0.11 56	0.16 278	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

TestStereo1	0.13 386	0.08 344	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.18 485	0.29 643	0.23 405	0.16 278	0.17 427	0.20 399	0.16 395	0.10 304	0.12 290	0.13 390	0.06 167	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.05 203

qqq	0.13 386	0.09 424	0.15 424	0.16 209	0.08 212	0.13 354	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.15 380	0.19 387	0.16 395	0.16 478	0.15 395	0.16 475	0.07 336	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.07 391

RAFT_CTSACE	0.12 360	0.09 424	0.10 185	0.22 570	0.08 212	0.12 303	0.24 596	0.18 296	0.16 278	0.20 497	0.27 508	0.13 330	0.07 178	0.13 342	0.09 102	0.05 51	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.04 48	0.04 72

SA-5K	0.13 386	0.08 344	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.18 485	0.29 643	0.23 405	0.16 278	0.17 427	0.20 399	0.16 395	0.10 304	0.12 290	0.13 390	0.06 167	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.05 203

RAFT_R40	0.11 289	0.07 225	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.06 14	0.13 170	0.17 262	0.16 278	0.14 353	0.18 376	0.15 379	0.12 368	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.05 203

GMM-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.18 386	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.11 260	0.15 314	0.13 330	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.09 501

raftrobust	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.09 136	0.10 35	0.18 296	0.16 278	0.10 225	0.09 157	0.12 304	0.07 178	0.12 290	0.10 206	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.05 203

DIP-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.09 20	0.16 223	0.16 278	0.11 260	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.16 209	0.07 132	0.13 354	0.15 319	0.14 143	0.17 307	0.16 408	0.18 376	0.15 379	0.15 450	0.12 290	0.14 428	0.07 336	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.06 290	0.06 304

WQFJA1	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.20 521	0.09 339	0.12 303	0.17 430	0.17 262	0.17 307	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.10 304	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

WQFJX1	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.22 570	0.09 339	0.12 303	0.17 430	0.18 296	0.17 307	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.10 304	0.11 196	0.09 102	0.07 336	0.08 518	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

WQFJX	0.10 241	0.07 225	0.09 121	0.21 553	0.09 339	0.12 303	0.16 388	0.18 296	0.17 307	0.12 301	0.10 193	0.07 123	0.09 265	0.12 290	0.10 206	0.06 167	0.07 488	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

NLMM	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.20 521	0.09 339	0.12 303	0.17 430	0.17 262	0.17 307	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.10 304	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

RAStereo	0.10 241	0.09 424	0.08 56	0.20 521	0.08 212	0.13 354	0.18 479	0.15 185	0.17 307	0.10 225	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.04 72

Pointernet	0.09 172	0.04 1	0.09 121	0.16 209	0.08 212	0.13 354	0.10 35	0.15 185	0.17 307	0.09 180	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.05 203

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 289	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.13 558	0.13 354	0.16 388	0.23 405	0.17 307	0.10 225	0.12 264	0.10 254	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.08 457

U	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.19 455	0.10 451	0.10 199	0.13 170	0.12 83	0.17 307	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.06 290	0.05 203

GCST	0.37 644	0.42 663	0.26 574	1.02 689	0.39 664	0.18 485	0.08 7	0.20 337	0.17 307	0.28 589	0.25 482	0.15 379	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.64 685	0.43 674	0.75 681	0.65 685	0.63 678	0.46 676

test_sample6	0.14 423	0.08 344	0.13 339	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.19 519	0.25 446	0.17 307	0.17 427	0.27 508	0.19 445	0.14 432	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.08 457

test_sample5	0.14 423	0.08 344	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.18 485	0.18 479	0.25 446	0.17 307	0.17 427	0.27 508	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.08 457

test_sample4	0.14 423	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.08 212	0.19 509	0.18 479	0.26 464	0.17 307	0.16 408	0.25 482	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.08 457

DualNet	0.14 423	0.08 344	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.18 485	0.18 479	0.25 446	0.17 307	0.17 427	0.27 508	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.08 457

DCRE	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.16 209	0.11 501	0.11 251	0.17 430	0.18 296	0.17 307	0.11 260	0.18 376	0.10 254	0.10 304	0.15 395	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.04 72

Anonymous_2	0.22 571	0.17 599	0.28 586	0.15 113	0.16 610	0.32 620	0.22 572	0.22 384	0.17 307	0.23 540	0.24 454	0.26 532	0.27 594	0.27 587	0.23 568	0.22 653	0.25 662	0.17 625	0.17 635	0.17 634	0.17 636

DisPM	0.11 289	0.07 225	0.12 289	0.16 209	0.09 339	0.06 14	0.13 170	0.17 262	0.17 307	0.14 353	0.20 399	0.12 304	0.10 304	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.11 557

test_4	0.10 241	0.10 486	0.08 56	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.22 572	0.15 185	0.17 307	0.12 301	0.18 376	0.12 304	0.09 265	0.08 25	0.11 287	0.04 11	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.04 48	0.03 2

GMOStereo	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

error version	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

test-v	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

HHNet	0.11 289	0.06 107	0.16 460	0.15 113	0.14 579	0.07 43	0.13 170	0.20 337	0.17 307	0.14 353	0.25 482	0.11 284	0.08 227	0.13 342	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.09 501

IIG-Stereo	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.12 96	0.22 384	0.17 307	0.14 353	0.17 349	0.11 284	0.12 368	0.12 290	0.12 348	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

PSM-softLoss	0.12 360	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.08 83	0.13 170	0.24 429	0.17 307	0.14 353	0.19 387	0.13 330	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.12 570

KMStereo	0.12 360	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.08 83	0.13 170	0.24 429	0.17 307	0.14 353	0.19 387	0.13 330	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.12 570

ASMatch	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.16 209	0.10 451	0.07 43	0.14 235	0.17 262	0.17 307	0.12 301	0.16 327	0.16 395	0.10 304	0.13 342	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.08 457

GrayStereo	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.19 455	0.09 339	0.09 136	0.16 388	0.18 296	0.17 307	0.14 353	0.17 349	0.17 417	0.11 337	0.12 290	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.10 530

Pruner-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.06 14	0.12 96	0.17 262	0.17 307	0.13 331	0.19 387	0.13 330	0.09 265	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.08 457

test-2	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

CFNet-RSSM	0.09 172	0.07 225	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.16 223	0.17 307	0.08 128	0.12 264	0.10 254	0.09 265	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.04 72

Gwc-CoAtRS	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.10 199	0.14 235	0.17 262	0.17 307	0.08 128	0.10 193	0.12 304	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.04 72

RT-Monster	0.09 172	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.08 212	0.11 251	0.10 35	0.17 262	0.18 338	0.13 331	0.10 193	0.09 219	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

NLCSM	0.11 289	0.09 424	0.09 121	0.23 594	0.11 501	0.12 303	0.19 519	0.18 296	0.18 338	0.12 301	0.11 243	0.07 123	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.07 336	0.08 518	0.07 299	0.07 379	0.06 290	0.05 203

Select-FE	0.11 289	0.06 107	0.20 538	0.15 113	0.11 501	0.11 251	0.13 170	0.21 360	0.18 338	0.09 180	0.11 243	0.10 254	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.08 452	0.06 290	0.08 457

G2L-ROB	0.13 386	0.06 107	0.13 339	0.13 16	0.08 212	0.14 388	0.16 388	0.25 446	0.18 338	0.19 474	0.18 376	0.20 457	0.14 432	0.17 464	0.16 475	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.09 501

castereo	0.09 172	0.06 107	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.15 319	0.14 143	0.18 338	0.08 128	0.10 193	0.11 284	0.08 227	0.09 58	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

test_sample3	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.14 59	0.09 339	0.19 509	0.17 430	0.26 464	0.18 338	0.16 408	0.22 433	0.19 445	0.15 450	0.17 464	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.09 497	0.08 457

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.15 414	0.16 388	0.18 296	0.18 338	0.10 225	0.09 157	0.09 219	0.08 227	0.11 196	0.12 348	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.07 370	0.06 304

xx1	0.11 289	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.16 223	0.18 338	0.09 180	0.09 157	0.16 395	0.16 478	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.07 391

cc1	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.16 223	0.18 338	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

MIF-Stereo (partial)	0.11 289	0.06 107	0.10 185	0.19 455	0.10 451	0.10 199	0.11 64	0.17 262	0.18 338	0.14 353	0.16 327	0.09 219	0.11 337	0.12 290	0.12 348	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.07 391

Sa-1000	0.12 360	0.08 344	0.08 56	0.18 386	0.08 212	0.14 388	0.22 572	0.22 384	0.18 338	0.15 380	0.20 399	0.17 417	0.11 337	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.09 476	0.09 499	0.05 168	0.05 203

SA	0.12 360	0.09 424	0.08 56	0.18 386	0.08 212	0.12 303	0.24 596	0.23 405	0.18 338	0.17 427	0.27 508	0.14 350	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.08 452	0.05 168	0.04 72

TRStereo	0.09 172	0.05 41	0.12 289	0.15 113	0.12 535	0.10 199	0.13 170	0.18 296	0.18 338	0.09 180	0.09 157	0.09 219	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.04 48	0.04 72

FTStereo	0.12 360	0.06 107	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.07 43	0.15 319	0.21 360	0.18 338	0.12 301	0.24 454	0.12 304	0.12 368	0.13 342	0.13 390	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.10 530

test-1	0.10 241	0.07 225	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.11 251	0.24 596	0.14 143	0.18 338	0.09 180	0.07 64	0.09 219	0.08 227	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

CCAANet	0.14 423	0.06 107	0.11 244	0.16 209	0.08 212	0.22 551	0.14 235	0.26 464	0.18 338	0.16 408	0.36 576	0.15 379	0.17 501	0.16 430	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.07 391

BEATNet_4x	0.12 360	0.08 344	0.14 376	0.18 386	0.07 132	0.15 414	0.07 3	0.22 384	0.18 338	0.16 408	0.19 387	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.15 459	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.06 304

HITNet	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.14 59	0.06 27	0.11 251	0.10 35	0.18 296	0.18 338	0.13 331	0.16 327	0.14 350	0.11 337	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.06 290	0.05 203
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.13 386	0.13 558	0.16 460	0.18 386	0.10 451	0.16 444	0.08 7	0.22 384	0.18 338	0.17 427	0.22 433	0.13 330	0.13 408	0.12 290	0.13 390	0.05 51	0.05 268	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.06 304

xyz-stereo-finetune	0.11 289	0.08 344	0.13 339	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.19 519	0.17 262	0.19 357	0.12 301	0.14 297	0.15 379	0.10 304	0.13 342	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.05 203

MM-Stereo_test3	0.10 241	0.07 225	0.07 11	0.18 386	0.07 132	0.12 303	0.19 519	0.24 429	0.19 357	0.06 25	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.04 72

DDVS	0.15 468	0.10 486	0.21 547	0.16 209	0.12 535	0.15 414	0.14 235	0.25 446	0.19 357	0.18 457	0.29 534	0.27 540	0.12 368	0.19 501	0.15 459	0.09 473	0.06 416	0.09 476	0.07 379	0.11 553	0.11 557

rvit_stereo_0081_aga	0.11 289	0.09 424	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.13 354	0.14 235	0.14 143	0.19 357	0.10 225	0.18 376	0.16 395	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.06 304

AE-Stereo	0.10 241	0.08 344	0.10 185	0.18 386	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.14 143	0.19 357	0.09 180	0.14 297	0.12 304	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

ffm	0.12 360	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.06 304

ff1	0.13 386	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.14 371	0.20 527	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.06 304

tt1	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.12 303	0.16 388	0.15 185	0.19 357	0.09 180	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

CASS	0.13 386	0.12 530	0.11 244	0.23 594	0.09 339	0.15 414	0.17 430	0.18 296	0.19 357	0.17 427	0.18 376	0.15 379	0.15 450	0.14 371	0.14 428	0.09 473	0.06 416	0.10 524	0.08 452	0.09 497	0.07 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.17 430	0.18 296	0.19 357	0.13 331	0.16 327	0.09 219	0.14 432	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

ADStereo(finetuned)	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.13 331	0.17 349	0.10 254	0.12 368	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

BUS	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.22 570	0.10 451	0.19 509	0.14 235	0.34 584	0.19 357	0.17 427	0.22 433	0.16 395	0.13 408	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.07 370	0.07 391

BSDual-CNN	0.15 468	0.09 424	0.14 376	0.22 570	0.10 451	0.14 388	0.15 319	0.34 584	0.19 357	0.17 427	0.22 433	0.25 522	0.16 478	0.15 395	0.14 428	0.08 413	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.07 370	0.07 391

psmg	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.17 296	0.10 451	0.15 414	0.17 430	0.29 519	0.19 357	0.17 427	0.21 422	0.25 522	0.16 478	0.15 395	0.14 428	0.08 413	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.06 304

NF-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

OCTAStereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

RE-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

TVStereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

RAFT	0.13 386	0.09 424	0.11 244	0.18 386	0.08 212	0.15 414	0.24 596	0.20 337	0.19 357	0.21 511	0.21 422	0.17 417	0.12 368	0.16 430	0.09 102	0.06 167	0.07 488	0.10 524	0.09 499	0.05 168	0.05 203

LMCR-Stereo	0.15 468	0.08 344	0.13 339	0.21 553	0.09 339	0.17 466	0.20 542	0.27 486	0.19 357	0.24 549	0.24 454	0.23 502	0.17 501	0.20 526	0.17 490	0.07 336	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.10 530	0.08 457

TANstereo	0.09 172	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 251	0.14 235	0.15 185	0.19 357	0.11 260	0.15 314	0.10 254	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

DCANet	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.13 331	0.17 349	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

xxxx	0.15 468	0.07 225	0.14 376	0.14 59	0.08 212	0.23 568	0.18 479	0.31 544	0.19 357	0.14 353	0.28 522	0.22 484	0.14 432	0.15 395	0.26 602	0.09 473	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.07 391

NLMM1	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.22 570	0.10 451	0.12 303	0.20 542	0.18 296	0.20 380	0.12 301	0.11 243	0.07 123	0.09 265	0.11 196	0.11 287	0.08 413	0.08 518	0.07 299	0.06 281	0.04 48	0.04 72

MM-Stereo_test1	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.12 303	0.18 479	0.21 360	0.20 380	0.09 180	0.11 243	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

FACV-RUCA	0.13 386	0.11 512	0.12 289	0.19 455	0.12 535	0.15 414	0.15 319	0.22 384	0.20 380	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.16 478	0.14 371	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.10 530	0.08 457

StereoVision	0.13 386	0.12 530	0.09 121	0.24 603	0.10 451	0.15 414	0.21 562	0.21 360	0.20 380	0.12 301	0.24 454	0.10 254	0.10 304	0.16 430	0.10 206	0.09 473	0.11 584	0.12 575	0.12 593	0.06 290	0.05 203

fff	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.16 223	0.20 380	0.13 331	0.16 327	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

x	0.13 386	0.07 225	0.14 376	0.14 59	0.08 212	0.18 485	0.14 235	0.22 384	0.20 380	0.15 380	0.19 387	0.19 445	0.17 501	0.18 486	0.18 508	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.07 391

CRFU-Net	0.16 491	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.19 509	0.14 235	0.26 464	0.20 380	0.28 589	0.27 508	0.29 558	0.17 501	0.19 501	0.17 490	0.09 473	0.09 551	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.08 457

GANet-ADL	0.13 386	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.10 451	0.18 485	0.15 319	0.30 533	0.20 380	0.13 331	0.18 376	0.19 445	0.12 368	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.08 457

PFNet	0.12 360	0.06 107	0.17 490	0.17 296	0.08 212	0.09 136	0.15 319	0.26 464	0.20 380	0.16 408	0.16 327	0.14 350	0.11 337	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

raft+_RVC	0.11 289	0.07 225	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.10 199	0.11 64	0.24 429	0.20 380	0.12 301	0.15 314	0.12 304	0.08 227	0.12 290	0.13 390	0.07 336	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

csc	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.16 223	0.20 380	0.13 331	0.16 327	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

cscssc	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.16 223	0.20 380	0.13 331	0.16 327	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

222	0.16 491	0.07 225	0.14 376	0.14 59	0.08 212	0.24 573	0.18 479	0.30 533	0.20 380	0.17 427	0.28 522	0.17 417	0.16 478	0.15 395	0.40 657	0.10 514	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.08 457

test_xeample	0.15 468	0.06 107	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.21 542	0.20 542	0.28 505	0.20 380	0.16 408	0.29 534	0.19 445	0.16 478	0.15 395	0.26 602	0.09 473	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

RAFT + AFF	0.13 386	0.07 225	0.20 538	0.20 521	0.10 451	0.14 388	0.24 596	0.26 464	0.20 380	0.11 260	0.10 193	0.12 304	0.10 304	0.15 395	0.12 348	0.07 336	0.06 416	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.08 457

RASNet	0.14 423	0.07 225	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.18 485	0.14 235	0.29 519	0.20 380	0.17 427	0.25 482	0.21 466	0.18 516	0.20 526	0.19 521	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.08 452	0.06 290	0.06 304

ACV-stereo	0.15 468	0.10 486	0.28 586	0.18 386	0.12 535	0.14 388	0.12 96	0.23 405	0.21 396	0.19 474	0.23 442	0.22 484	0.15 450	0.23 567	0.17 490	0.07 336	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

test_sample8	0.19 538	0.12 530	0.20 538	0.12 5	0.14 579	0.17 466	0.13 170	0.31 544	0.21 396	0.27 574	0.22 433	0.36 607	0.25 580	0.19 501	0.17 490	0.15 614	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.12 570

H2IRNET	0.10 241	0.09 424	0.09 121	0.18 386	0.09 339	0.12 303	0.15 319	0.14 143	0.21 396	0.10 225	0.10 193	0.10 254	0.10 304	0.10 121	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.06 290	0.05 203

EKT-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.14 376	0.15 113	0.10 451	0.13 354	0.14 235	0.18 296	0.21 396	0.11 260	0.08 122	0.12 304	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.07 391

iRaft-Stereo_5w	0.12 360	0.09 424	0.12 289	0.19 455	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.21 360	0.21 396	0.19 474	0.14 297	0.11 284	0.09 265	0.20 526	0.16 475	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.06 304

test_3	0.10 241	0.09 424	0.10 185	0.20 521	0.08 212	0.13 354	0.26 620	0.14 143	0.21 396	0.10 225	0.10 193	0.09 219	0.09 265	0.08 25	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.07 379	0.04 48	0.04 72

PFNet+	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.16 209	0.09 339	0.05 4	0.12 96	0.17 262	0.21 396	0.16 408	0.19 387	0.14 350	0.10 304	0.11 196	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.11 557

OMP-Stereo	0.11 289	0.06 107	0.14 376	0.18 386	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.21 360	0.21 396	0.13 331	0.14 297	0.11 284	0.12 368	0.11 196	0.13 390	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

sAnonymous2	0.13 386	0.12 530	0.24 566	0.20 521	0.12 535	0.17 466	0.13 170	0.26 464	0.21 396	0.11 260	0.11 243	0.13 330	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.09 473	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.15 617	0.10 530

CroCo_RVC	0.13 386	0.12 530	0.24 566	0.20 521	0.12 535	0.17 466	0.13 170	0.26 464	0.21 396	0.11 260	0.11 243	0.13 330	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.09 473	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.15 617	0.10 530

ac_64	0.16 491	0.08 344	0.15 424	0.18 386	0.10 451	0.22 551	0.18 479	0.24 429	0.21 396	0.18 457	0.24 454	0.29 558	0.18 516	0.19 501	0.22 556	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.07 370	0.06 304

GANet-RSSM	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.13 16	0.08 212	0.14 388	0.17 430	0.22 384	0.21 396	0.17 427	0.24 454	0.23 502	0.15 450	0.16 430	0.15 459	0.10 514	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

DeepPruner_ROB	0.16 491	0.11 512	0.15 424	0.17 296	0.10 451	0.17 466	0.15 319	0.32 555	0.21 396	0.19 474	0.21 422	0.22 484	0.18 516	0.20 526	0.15 459	0.13 596	0.09 551	0.09 476	0.09 499	0.11 553	0.10 530

MLCV	0.12 360	0.07 225	0.16 460	0.18 386	0.06 27	0.15 414	0.17 430	0.19 326	0.21 396	0.18 457	0.25 482	0.17 417	0.13 408	0.14 371	0.13 390	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

IGEV_i1	0.12 360	0.07 225	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.19 509	0.14 235	0.18 296	0.22 410	0.18 457	0.18 376	0.16 395	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

DStereoRT	0.16 491	0.06 107	0.11 244	0.19 455	0.09 339	0.12 303	0.12 96	0.28 505	0.22 410	0.12 301	0.20 399	0.11 284	0.10 304	0.15 395	0.14 428	0.06 167	0.05 268	0.96 691	0.09 499	0.05 168	0.04 72

G2L-Stereo	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.12 96	0.27 486	0.22 410	0.16 408	0.27 508	0.21 466	0.13 408	0.17 464	0.18 508	0.09 473	0.08 518	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391

MyStereo8	0.12 360	0.07 225	0.15 424	0.15 113	0.09 339	0.18 485	0.14 235	0.19 326	0.22 410	0.12 301	0.18 376	0.11 284	0.10 304	0.16 430	0.18 508	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.08 434	0.09 501

anonymousdsp2	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.16 209	0.09 339	0.13 354	0.14 235	0.18 296	0.22 410	0.13 331	0.14 297	0.12 304	0.09 265	0.14 371	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

Selective-RAFT	0.11 289	0.10 486	0.11 244	0.21 553	0.08 212	0.16 444	0.13 170	0.20 337	0.22 410	0.10 225	0.10 193	0.11 284	0.10 304	0.15 395	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

RAFT+CT+SA	0.13 386	0.11 512	0.09 121	0.19 455	0.09 339	0.15 414	0.28 633	0.22 384	0.22 410	0.15 380	0.26 499	0.10 254	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.08 452	0.07 370	0.06 304

CrosDoStereo	0.12 360	0.06 107	0.12 289	0.14 59	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.22 410	0.19 474	0.24 454	0.15 379	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

DeepStereo_LL	0.12 360	0.06 107	0.12 289	0.14 59	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.22 410	0.19 474	0.24 454	0.15 379	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

HCRNet	0.16 491	0.24 635	0.12 289	0.35 653	0.11 501	0.15 414	0.17 430	0.26 464	0.22 410	0.19 474	0.24 454	0.21 466	0.14 432	0.15 395	0.13 390	0.11 545	0.07 488	0.11 555	0.10 539	0.09 497	0.07 391

FADNet_RVC	0.16 491	0.14 570	0.40 624	0.20 521	0.11 501	0.13 354	0.13 170	0.26 464	0.22 410	0.21 511	0.23 442	0.20 457	0.17 501	0.14 371	0.16 475	0.08 413	0.08 518	0.12 575	0.09 499	0.11 553	0.10 530

UCFNet_RVC	0.14 423	0.08 344	0.13 339	0.11 1	0.10 451	0.20 525	0.10 35	0.24 429	0.22 410	0.17 427	0.20 399	0.23 502	0.15 450	0.17 464	0.15 459	0.12 570	0.07 488	0.10 524	0.13 604	0.11 553	0.10 530

Selective-IGEV-i16pb	0.14 423	0.08 344	0.17 490	0.15 113	0.11 501	0.41 648	0.16 388	0.28 505	0.23 422	0.11 260	0.20 399	0.10 254	0.07 178	0.17 464	0.12 348	0.10 514	0.07 488	0.06 188	0.08 452	0.09 497	0.10 530

AIO-test2	0.10 241	0.08 344	0.10 185	0.23 594	0.08 212	0.11 251	0.10 35	0.23 405	0.23 422	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.09 499	0.05 168	0.05 203

UGAM	0.13 386	0.10 486	0.09 121	0.22 570	0.08 212	0.12 303	0.20 542	0.17 262	0.23 422	0.21 511	0.16 327	0.13 330	0.13 408	0.19 501	0.12 348	0.07 336	0.05 268	0.13 590	0.11 573	0.07 370	0.05 203

DCVSM-stereo	0.14 423	0.09 424	0.16 460	0.16 209	0.10 451	0.15 414	0.09 20	0.19 326	0.23 422	0.20 497	0.23 442	0.26 532	0.15 450	0.18 486	0.14 428	0.09 473	0.07 488	0.09 476	0.08 452	0.10 530	0.12 570

DualNet (step1)	0.16 491	0.12 530	0.20 538	0.12 5	0.14 579	0.17 466	0.13 170	0.27 486	0.23 422	0.20 497	0.20 399	0.24 508	0.19 532	0.16 430	0.16 475	0.15 614	0.06 416	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.12 570

test_sample9	0.18 526	0.12 530	0.20 538	0.12 5	0.14 579	0.17 466	0.13 170	0.27 486	0.23 422	0.20 497	0.20 399	0.24 508	0.19 532	0.19 501	0.17 490	0.15 614	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.12 570

test_sample7	0.15 468	0.10 486	0.16 460	0.14 59	0.11 501	0.16 444	0.16 388	0.27 486	0.23 422	0.20 497	0.20 399	0.24 508	0.19 532	0.16 430	0.16 475	0.12 570	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.10 530	0.10 530

CBFPSM	0.14 423	0.06 107	0.26 574	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.22 384	0.23 422	0.20 497	0.27 508	0.24 508	0.16 478	0.16 430	0.18 508	0.06 167	0.06 416	0.06 188	0.07 379	0.07 370	0.07 391

iinet-f	0.16 491	0.06 107	0.45 631	0.14 59	0.10 451	0.21 542	0.14 235	0.27 486	0.23 422	0.21 511	0.24 454	0.21 466	0.15 450	0.18 486	0.21 547	0.09 473	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.09 497	0.10 530

PSMNet-ADL	0.15 468	0.12 530	0.13 339	0.22 570	0.09 339	0.13 354	0.20 542	0.26 464	0.23 422	0.18 457	0.20 399	0.24 508	0.16 478	0.18 486	0.17 490	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.11 573	0.08 434	0.07 391

IRAFT_RVC	0.12 360	0.08 344	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.07 43	0.15 319	0.24 429	0.23 422	0.14 353	0.14 297	0.15 379	0.12 368	0.12 290	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.06 304

ICVP	0.15 468	0.09 424	0.12 289	0.22 570	0.09 339	0.17 466	0.21 562	0.25 446	0.23 422	0.18 457	0.30 541	0.26 532	0.18 516	0.17 464	0.14 428	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 386	0.14 570	0.11 244	0.23 594	0.08 212	0.15 414	0.21 562	0.20 337	0.23 422	0.14 353	0.24 454	0.16 395	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.05 51	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.09 497	0.05 203

111	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.10 199	0.14 235	0.21 360	0.23 422	0.11 260	0.12 264	0.14 350	0.11 337	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.05 203

FENet	0.13 386	0.08 344	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.14 388	0.15 319	0.22 384	0.23 422	0.17 427	0.23 442	0.16 395	0.12 368	0.14 371	0.15 459	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.07 391

STTStereo	0.18 526	0.12 530	0.27 581	0.20 521	0.11 501	0.16 444	0.21 562	0.29 519	0.23 422	0.21 511	0.30 541	0.29 558	0.18 516	0.20 526	0.19 521	0.12 570	0.11 584	0.11 555	0.14 608	0.09 497	0.08 457

StereoDRNet-Refined	0.17 512	0.12 530	0.15 424	0.20 521	0.09 339	0.18 485	0.18 479	0.26 464	0.23 422	0.26 568	0.40 603	0.22 484	0.17 501	0.21 543	0.20 527	0.08 413	0.05 268	0.09 476	0.10 539	0.07 370	0.07 391
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 289	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.14 143	0.24 439	0.11 260	0.13 283	0.13 330	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.10 514	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.05 203

rvit_stereo_0082	0.11 289	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.14 143	0.24 439	0.11 260	0.13 283	0.13 330	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.10 514	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.05 203

1111x	0.15 468	0.08 344	0.12 289	0.18 386	0.07 132	0.18 485	0.25 611	0.31 544	0.24 439	0.17 427	0.24 454	0.26 532	0.15 450	0.13 342	0.23 568	0.07 336	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.07 370	0.06 304

LL-Strereo	0.13 386	0.09 424	0.11 244	0.20 521	0.10 451	0.11 251	0.18 479	0.32 555	0.24 439	0.15 380	0.15 314	0.14 350	0.13 408	0.19 501	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.08 452	0.04 48	0.05 203

gwcnet-sp	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.16 444	0.17 430	0.24 429	0.24 439	0.18 457	0.24 454	0.15 379	0.16 478	0.15 395	0.15 459	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

scenet	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.16 444	0.17 430	0.24 429	0.24 439	0.18 457	0.24 454	0.15 379	0.16 478	0.15 395	0.15 459	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

ssnet	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.16 444	0.17 430	0.24 429	0.24 439	0.18 457	0.24 454	0.15 379	0.16 478	0.15 395	0.15 459	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

test_5	0.14 423	0.12 530	0.08 56	0.20 521	0.10 451	0.14 388	0.29 643	0.21 360	0.24 439	0.18 457	0.28 522	0.11 284	0.15 450	0.12 290	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

GLC_STEREO	0.11 289	0.07 225	0.11 244	0.17 296	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.15 185	0.24 439	0.12 301	0.13 283	0.12 304	0.08 227	0.18 486	0.11 287	0.06 167	0.08 518	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.05 203

MIPNet	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.20 337	0.24 439	0.11 260	0.10 193	0.09 219	0.07 178	0.13 342	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

IPLGR	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.12 303	0.17 430	0.21 360	0.24 439	0.11 260	0.12 264	0.11 284	0.08 227	0.12 290	0.12 348	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.04 72

AACVNet	0.16 491	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.10 451	0.18 485	0.15 319	0.23 405	0.24 439	0.27 574	0.27 508	0.28 550	0.17 501	0.19 501	0.16 475	0.09 473	0.07 488	0.09 476	0.07 379	0.10 530	0.09 501

GwcNet-ADL	0.13 386	0.08 344	0.14 376	0.20 521	0.09 339	0.11 251	0.20 542	0.30 533	0.24 439	0.13 331	0.14 297	0.18 431	0.14 432	0.13 342	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.06 304

DEmStereo	0.12 360	0.06 107	0.14 376	0.14 59	0.10 451	0.16 444	0.15 319	0.16 223	0.24 439	0.17 427	0.24 454	0.13 330	0.14 432	0.12 290	0.13 390	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

GMStereo	0.13 386	0.14 570	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.15 414	0.16 388	0.20 337	0.24 439	0.16 408	0.17 349	0.10 254	0.10 304	0.16 430	0.13 390	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.06 304
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.15 113	0.08 212	0.13 354	0.16 388	0.24 429	0.24 439	0.16 408	0.28 522	0.22 484	0.14 432	0.15 395	0.13 390	0.11 545	0.06 416	0.09 476	0.12 593	0.08 434	0.07 391

CFNet-ft	0.14 423	0.07 225	0.15 424	0.12 5	0.09 339	0.16 444	0.18 479	0.22 384	0.24 439	0.17 427	0.26 499	0.24 508	0.14 432	0.16 430	0.14 428	0.11 545	0.06 416	0.08 393	0.09 499	0.09 497	0.08 457

DMCA-RVC	0.17 512	0.10 486	0.15 424	0.24 603	0.11 501	0.18 485	0.18 479	0.25 446	0.24 439	0.21 511	0.26 499	0.25 522	0.27 594	0.18 486	0.20 527	0.12 570	0.08 518	0.13 590	0.10 539	0.10 530	0.08 457

FADNet-RVC-Resample	0.16 491	0.11 512	0.31 599	0.22 570	0.11 501	0.19 509	0.14 235	0.25 446	0.24 439	0.24 549	0.27 508	0.20 457	0.15 450	0.16 430	0.15 459	0.07 336	0.08 518	0.12 575	0.10 539	0.09 497	0.10 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 571	0.21 626	0.24 566	0.26 619	0.11 501	0.23 568	0.14 235	0.39 624	0.24 439	0.32 615	0.36 576	0.30 568	0.21 548	0.19 501	0.21 547	0.17 635	0.14 624	0.21 639	0.16 628	0.12 568	0.12 570

CFNet_RVC	0.14 423	0.07 225	0.15 424	0.12 5	0.09 339	0.16 444	0.18 479	0.22 384	0.24 439	0.17 427	0.26 499	0.24 508	0.14 432	0.16 430	0.14 428	0.11 545	0.06 416	0.08 393	0.09 499	0.09 497	0.08 457

DFGA-Net	0.13 386	0.11 512	0.18 514	0.17 296	0.10 451	0.12 303	0.13 170	0.22 384	0.25 460	0.16 408	0.16 327	0.13 330	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.05 168	0.05 203

mmx	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.27 486	0.25 460	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.14 371	0.20 527	0.08 413	0.06 416	0.09 476	0.08 452	0.08 434	0.08 457

xxx	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.27 486	0.25 460	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.14 371	0.20 527	0.08 413	0.06 416	0.09 476	0.08 452	0.08 434	0.08 457

GMStereo_Zeroshot	0.16 491	0.13 558	0.24 566	0.20 521	0.10 451	0.17 466	0.13 170	0.29 519	0.25 460	0.23 540	0.32 553	0.25 522	0.11 337	0.19 501	0.14 428	0.09 473	0.06 416	0.11 555	0.06 281	0.12 568	0.08 457

ssnet_v2	0.17 512	0.10 486	0.17 490	0.17 296	0.11 501	0.21 542	0.21 562	0.33 575	0.25 460	0.22 527	0.22 433	0.27 540	0.18 516	0.22 556	0.20 527	0.11 545	0.09 551	0.09 476	0.09 499	0.08 434	0.08 457

hknet	0.15 468	0.11 512	0.13 339	0.22 570	0.11 501	0.14 388	0.15 319	0.34 584	0.25 460	0.17 427	0.22 433	0.22 484	0.18 516	0.17 464	0.12 348	0.07 336	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.07 370	0.07 391

dd	0.15 468	0.16 588	0.16 460	0.19 455	0.09 339	0.15 414	0.18 479	0.21 360	0.25 460	0.23 540	0.20 399	0.21 466	0.09 265	0.21 543	0.16 475	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.06 304

THIR-Stereo	0.12 360	0.07 225	0.11 244	0.15 113	0.08 212	0.14 388	0.16 388	0.17 262	0.25 460	0.16 408	0.24 454	0.14 350	0.12 368	0.12 290	0.14 428	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

GES	0.14 423	0.08 344	0.16 460	0.15 113	0.10 451	0.13 354	0.13 170	0.28 505	0.25 460	0.16 408	0.23 442	0.18 431	0.13 408	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.09 501

cf-r	0.13 386	0.07 225	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.14 388	0.19 519	0.20 337	0.25 460	0.17 427	0.25 482	0.21 466	0.16 478	0.14 371	0.14 428	0.10 514	0.05 268	0.06 188	0.08 452	0.06 290	0.06 304

CFNet	0.15 468	0.10 486	0.17 490	0.17 296	0.08 212	0.18 485	0.09 20	0.28 505	0.25 460	0.19 474	0.24 454	0.24 508	0.17 501	0.17 464	0.14 428	0.08 413	0.06 416	0.09 476	0.10 539	0.07 370	0.06 304

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 512	0.10 486	0.22 553	0.20 521	0.10 451	0.15 414	0.18 479	0.31 544	0.25 460	0.21 511	0.30 541	0.25 522	0.17 501	0.21 543	0.20 527	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.08 457
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 550	0.21 626	0.23 562	0.20 521	0.10 451	0.19 509	0.17 430	0.36 606	0.25 460	0.27 574	0.33 565	0.27 540	0.24 571	0.20 526	0.20 527	0.15 614	0.12 600	0.17 625	0.14 608	0.10 530	0.08 457

HSM	0.15 468	0.08 344	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.16 444	0.14 235	0.28 505	0.25 460	0.19 474	0.23 442	0.37 612	0.16 478	0.20 526	0.15 459	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.06 304

FSD					0.22 645	0.25 584	0.25 611	0.27 486	0.26 474	0.25 562	0.26 499	0.25 522	0.27 594	0.27 587	0.24 581	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653

rvit_0105_6	0.14 423	0.09 424	0.18 514	0.17 296	0.10 451	0.10 199	0.16 388	0.19 326	0.26 474	0.12 301	0.18 376	0.17 417	0.12 368	0.18 486	0.12 348	0.15 614	0.11 584	0.12 575	0.10 539	0.09 497	0.06 304

rvit_stereo_0083	0.12 360	0.08 344	0.17 490	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.14 143	0.26 474	0.11 260	0.14 297	0.13 330	0.10 304	0.12 290	0.12 348	0.10 514	0.08 518	0.09 476	0.07 379	0.07 370	0.05 203

IER	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.16 388	0.25 446	0.26 474	0.18 457	0.25 482	0.17 417	0.20 544	0.16 430	0.14 428	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.07 391

UPFNet	0.16 491	0.08 344	0.12 289	0.20 521	0.12 535	0.20 525	0.23 583	0.28 505	0.26 474	0.17 427	0.24 454	0.22 484	0.19 532	0.19 501	0.21 547	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.08 434	0.06 304

hitnet-ft	0.18 526	0.09 424	0.17 490	0.14 59	0.09 339	0.26 594	0.20 542	0.25 446	0.26 474	0.24 549	0.32 553	0.31 581	0.22 557	0.24 577	0.21 547	0.12 570	0.07 488	0.10 524	0.08 452	0.12 568	0.11 557

FADNet-RVC	0.20 550	0.20 620	0.38 621	0.21 553	0.16 610	0.20 525	0.15 319	0.26 464	0.26 474	0.26 568	0.32 553	0.26 532	0.21 548	0.22 556	0.19 521	0.12 570	0.13 615	0.12 575	0.14 608	0.13 587	0.18 639

GANet	0.21 562	0.12 530	0.21 547	0.24 603	0.13 558	0.22 551	0.22 572	0.41 634	0.26 474	0.31 609	0.42 620	0.37 612	0.28 605	0.23 567	0.22 556	0.10 514	0.12 600	0.10 524	0.09 499	0.10 530	0.08 457

iResNet	0.13 386	0.10 486	0.18 514	0.19 455	0.08 212	0.13 354	0.18 479	0.20 337	0.26 474	0.15 380	0.23 442	0.15 379	0.13 408	0.14 371	0.14 428	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

pmcnn	0.15 468	0.07 225	0.19 526	0.15 113	0.07 132	0.20 525	0.15 319	0.24 429	0.26 474	0.21 511	0.34 569	0.28 550	0.18 516	0.18 486	0.17 490	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.07 370	0.06 304

RT-IGEV	0.13 386	0.06 107	0.13 339	0.15 113	0.09 339	0.15 414	0.17 430	0.24 429	0.27 484	0.16 408	0.17 349	0.17 417	0.10 304	0.14 371	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.07 370	0.07 391

rvit_0105_5	0.14 423	0.09 424	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.23 583	0.24 429	0.27 484	0.14 353	0.15 314	0.18 431	0.12 368	0.17 464	0.14 428	0.14 610	0.11 584	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.06 304

rvit_0105_4	0.14 423	0.09 424	0.17 490	0.17 296	0.10 451	0.12 303	0.19 519	0.23 405	0.27 484	0.14 353	0.20 399	0.17 417	0.13 408	0.17 464	0.13 390	0.15 614	0.11 584	0.11 555	0.10 539	0.09 497	0.06 304

rvit_stereo_0075_2	0.17 512	0.12 530	0.25 571	0.23 594	0.16 610	0.13 354	0.10 35	0.30 533	0.27 484	0.20 497	0.28 522	0.22 484	0.15 450	0.18 486	0.13 390	0.16 630	0.10 572	0.17 625	0.10 539	0.10 530	0.09 501

SMFormer	0.14 423	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.17 490	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.06 304

tta	0.14 423	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.17 490	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.06 304

qqq1	0.13 386	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.06 304

fff1	0.13 386	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.06 304

CoDeX	0.12 360	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.23 405	0.27 484	0.13 331	0.17 349	0.16 395	0.11 337	0.14 371	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

UDGNet	0.14 423	0.13 558	0.16 460	0.17 296	0.10 451	0.12 303	0.16 388	0.21 360	0.27 484	0.20 497	0.20 399	0.16 395	0.13 408	0.16 430	0.13 390	0.10 514	0.06 416	0.09 476	0.07 379	0.06 290	0.07 391

ADLNet	0.16 491	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.10 451	0.16 444	0.17 430	0.32 555	0.27 484	0.22 527	0.27 508	0.24 508	0.16 478	0.18 486	0.21 547	0.10 514	0.06 416	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

SFCPSM	0.13 386	0.07 225	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.15 414	0.16 388	0.28 505	0.27 484	0.14 353	0.17 349	0.12 304	0.13 408	0.14 371	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.06 304

GwcNet-RSSM	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.15 113	0.08 212	0.15 414	0.20 542	0.21 360	0.27 484	0.18 457	0.27 508	0.22 484	0.16 478	0.14 371	0.15 459	0.10 514	0.05 268	0.07 299	0.09 499	0.07 370	0.07 391

DMCA	0.14 423	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.09 339	0.15 414	0.17 430	0.23 405	0.27 484	0.14 353	0.19 387	0.17 417	0.18 516	0.15 395	0.17 490	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.09 497	0.10 530

DANet	0.21 562	0.15 580	0.28 586	0.25 614	0.13 558	0.22 551	0.19 519	0.27 486	0.27 484	0.28 589	0.32 553	0.35 605	0.31 621	0.31 609	0.23 568	0.11 545	0.09 551	0.11 555	0.10 539	0.13 587	0.11 557
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 423	0.07 225	0.11 244	0.13 16	0.08 212	0.12 303	0.16 388	0.30 533	0.28 499	0.20 497	0.23 442	0.20 457	0.16 478	0.17 464	0.18 508	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.07 370	0.06 304

dad	0.17 512	0.20 620	0.20 538	0.16 209	0.11 501	0.20 525	0.18 479	0.21 360	0.28 499	0.30 603	0.24 454	0.29 558	0.13 408	0.19 501	0.16 475	0.18 636	0.09 551	0.11 555	0.09 499	0.11 553	0.07 391

Anonymous3	0.16 491	0.13 558	0.33 606	0.26 619	0.14 579	0.27 604	0.17 430	0.28 505	0.28 499	0.15 380	0.17 349	0.14 350	0.10 304	0.15 395	0.12 348	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.08 452	0.08 434	0.11 557

AdaStereo	0.15 468	0.11 512	0.15 424	0.18 386	0.09 339	0.20 525	0.11 64	0.32 555	0.28 499	0.20 497	0.23 442	0.20 457	0.13 408	0.19 501	0.14 428	0.12 570	0.05 268	0.10 524	0.07 379	0.09 497	0.07 391
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NCCL2	0.23 587	0.15 580	0.17 490	0.34 651	0.18 632	0.24 573	0.23 583	0.34 584	0.28 499	0.31 609	0.38 589	0.38 616	0.28 605	0.23 567	0.24 581	0.15 614	0.12 600	0.18 634	0.21 643	0.13 587	0.13 592

CBMV_ROB	0.19 538	0.13 558	0.17 490	0.16 209	0.11 501	0.15 414	0.13 170	0.26 464	0.28 499	0.27 574	0.30 541	0.27 540	0.24 571	0.23 567	0.16 475	0.15 614	0.17 639	0.22 643	0.20 641	0.10 530	0.11 557

DLCB_ROB	0.18 526	0.10 486	0.15 424	0.23 594	0.11 501	0.24 573	0.18 479	0.29 519	0.28 499	0.27 574	0.28 522	0.28 550	0.24 571	0.19 501	0.20 527	0.08 413	0.08 518	0.09 476	0.09 499	0.07 370	0.07 391

Hybrid-DGEV-2	0.11 289	0.06 107	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.09 136	0.13 170	0.28 505	0.29 506	0.11 260	0.11 243	0.09 219	0.12 368	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

coex_refinement	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.10 451	0.15 414	0.15 319	0.26 464	0.29 506	0.18 457	0.20 399	0.22 484	0.17 501	0.16 430	0.18 508	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.09 497	0.08 457

rvit_0105_3	0.15 468	0.09 424	0.14 376	0.19 455	0.12 535	0.15 414	0.25 611	0.25 446	0.29 506	0.15 380	0.17 349	0.20 457	0.13 408	0.17 464	0.14 428	0.13 596	0.11 584	0.12 575	0.14 608	0.07 370	0.06 304

DispNO	0.14 423	0.08 344	0.17 490	0.19 455	0.12 535	0.11 251	0.21 562	0.23 405	0.29 506	0.17 427	0.23 442	0.18 431	0.17 501	0.15 395	0.15 459	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.06 304

anonymousa	0.13 386	0.07 225	0.13 339	0.18 386	0.09 339	0.13 354	0.17 430	0.19 326	0.29 506	0.15 380	0.24 454	0.15 379	0.14 432	0.14 371	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.09 499	0.05 168	0.06 304

HBP-ISP	0.18 526	0.13 558	0.16 460	0.15 113	0.11 501	0.08 83	0.13 170	0.28 505	0.29 506	0.22 527	0.33 565	0.21 466	0.25 580	0.23 567	0.17 490	0.14 610	0.16 634	0.21 639	0.17 635	0.10 530	0.08 457

DAS	0.15 468	0.08 344	0.18 514	0.19 455	0.10 451	0.19 509	0.17 430	0.27 486	0.29 506	0.18 457	0.25 482	0.21 466	0.15 450	0.16 430	0.12 348	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.07 391

SepStereo	0.15 468	0.08 344	0.18 514	0.19 455	0.10 451	0.19 509	0.17 430	0.27 486	0.29 506	0.18 457	0.25 482	0.21 466	0.15 450	0.25 582	0.12 348	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.07 391

UNet	0.17 512	0.09 424	0.18 514	0.19 455	0.12 535	0.27 604	0.19 519	0.33 575	0.29 506	0.21 511	0.24 454	0.23 502	0.19 532	0.19 501	0.18 508	0.07 336	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.06 304

HSM-Net_RVC	0.14 423	0.08 344	0.11 244	0.15 113	0.08 212	0.15 414	0.15 319	0.27 486	0.29 506	0.19 474	0.21 422	0.29 558	0.14 432	0.17 464	0.13 390	0.06 167	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.06 304
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i1	0.13 386	0.07 225	0.12 289	0.19 455	0.08 212	0.18 485	0.16 388	0.22 384	0.30 516	0.16 408	0.17 349	0.16 395	0.10 304	0.14 371	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

PSMNet-RUCA	0.27 617	0.33 655	0.41 627	0.36 655	0.32 663	0.18 485	0.19 519	0.42 639	0.30 516	0.33 619	0.41 614	0.39 624	0.25 580	0.31 609	0.20 527	0.18 636	0.10 572	0.25 646	0.15 624	0.21 642	0.16 627

DDUNet	0.22 571	0.17 599	0.21 547	0.22 570	0.15 599	0.25 584	0.24 596	0.29 519	0.30 516	0.31 609	0.36 576	0.33 594	0.25 580	0.24 577	0.20 527	0.18 636	0.13 615	0.17 625	0.11 573	0.16 626	0.16 627

SACVNet	0.18 526	0.12 530	0.14 376	0.17 296	0.13 558	0.22 551	0.18 479	0.31 544	0.30 516	0.23 540	0.31 549	0.30 568	0.22 557	0.22 556	0.17 490	0.11 545	0.08 518	0.10 524	0.10 539	0.12 568	0.14 609

DRaft	0.12 360	0.06 107	0.11 244	0.14 59	0.09 339	0.14 388	0.17 430	0.21 360	0.30 516	0.17 427	0.28 522	0.10 254	0.15 450	0.10 121	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

TDLM	0.17 512	0.12 530	0.13 339	0.24 603	0.10 451	0.18 485	0.18 479	0.36 606	0.30 516	0.21 511	0.28 522	0.28 550	0.18 516	0.23 567	0.18 508	0.11 545	0.07 488	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.08 457

SGM-Forest	0.20 550	0.14 570	0.18 514	0.19 455	0.13 558	0.20 525	0.22 572	0.33 575	0.30 516	0.24 549	0.29 534	0.28 550	0.19 532	0.23 567	0.17 490	0.15 614	0.16 634	0.15 615	0.14 608	0.12 568	0.12 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 538	0.14 570	0.17 490	0.18 386	0.10 451	0.20 525	0.11 64	0.29 519	0.30 516	0.29 598	0.30 541	0.30 568	0.23 565	0.27 587	0.19 521	0.13 596	0.15 630	0.17 625	0.16 628	0.10 530	0.10 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 386	0.07 225	0.20 538	0.15 113	0.05 2	0.20 525	0.15 319	0.17 262	0.31 524	0.15 380	0.29 534	0.26 532	0.16 478	0.13 342	0.12 348	0.05 51	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

Syn2CoEx	0.21 562	0.16 588	0.27 581	0.29 644	0.14 579	0.26 594	0.20 542	0.33 575	0.31 524	0.28 589	0.36 576	0.27 540	0.25 580	0.19 501	0.24 581	0.16 630	0.12 600	0.14 603	0.11 573	0.09 497	0.08 457

DSFCA	0.16 491	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.10 451	0.20 525	0.19 519	0.28 505	0.31 524	0.23 540	0.24 454	0.22 484	0.15 450	0.19 501	0.20 527	0.10 514	0.07 488	0.09 476	0.09 499	0.08 434	0.08 457

FADNet	0.21 562	0.22 630	0.36 615	0.18 386	0.17 625	0.24 573	0.13 170	0.31 544	0.31 524	0.23 540	0.25 482	0.27 540	0.21 548	0.19 501	0.15 459	0.13 596	0.15 630	0.12 575	0.15 624	0.16 626	0.18 639

AANet_RVC	0.16 491	0.10 486	0.10 185	0.18 386	0.09 339	0.18 485	0.19 519	0.26 464	0.31 524	0.22 527	0.35 573	0.21 466	0.21 548	0.22 556	0.16 475	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.06 304

iResNet_ROB	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.14 59	0.07 132	0.18 485	0.14 235	0.26 464	0.31 524	0.22 527	0.25 482	0.23 502	0.15 450	0.15 395	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.08 434	0.08 457

SGM_RVC	0.23 587	0.12 530	0.15 424	0.15 113	0.09 339	0.33 627	0.18 479	0.34 584	0.31 524	0.44 646	0.37 583	0.53 654	0.35 635	0.35 628	0.24 581	0.13 596	0.13 615	0.13 590	0.13 604	0.10 530	0.11 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 526	0.08 344	0.19 526	0.19 455	0.13 558	0.15 414	0.12 96	0.30 533	0.32 531	0.21 511	0.25 482	0.27 540	0.17 501	0.17 464	0.20 527	0.20 644	0.08 518	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.17 636

SDNR	0.19 538	0.08 344	0.19 526	0.16 209	0.12 535	0.77 679	0.14 235	0.25 446	0.32 531	0.19 474	0.24 454	0.19 445	0.13 408	0.19 501	0.15 459	0.16 630	0.18 641	0.14 603	0.11 573	0.08 434	0.11 557

CSP-Net	0.16 491	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.19 509	0.17 430	0.25 446	0.32 531	0.25 562	0.30 541	0.24 508	0.15 450	0.21 543	0.18 508	0.09 473	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.07 391

APVNet	0.22 571	0.12 530	0.19 526	0.18 386	0.14 579	0.32 620	0.31 656	0.39 624	0.32 531	0.27 574	0.40 603	0.30 568	0.29 613	0.26 584	0.25 591	0.11 545	0.12 600	0.11 555	0.14 608	0.12 568	0.12 570

HGLStereo	0.17 512	0.08 344	0.19 526	0.17 296	0.12 535	0.18 485	0.18 479	0.31 544	0.32 531	0.21 511	0.32 553	0.25 522	0.18 516	0.19 501	0.20 527	0.09 473	0.09 551	0.07 299	0.07 379	0.09 497	0.10 530

NOSS_ROB	0.19 538	0.12 530	0.18 514	0.16 209	0.12 535	0.15 414	0.12 96	0.30 533	0.32 531	0.20 497	0.22 433	0.27 540	0.23 565	0.21 543	0.16 475	0.16 630	0.18 641	0.23 644	0.21 643	0.12 568	0.13 592

WCMA_ROB	0.24 594	0.11 512	0.22 553	0.17 296	0.14 579	0.32 620	0.15 319	0.32 555	0.32 531	0.38 630	0.53 639	0.40 628	0.34 632	0.34 622	0.25 591	0.11 545	0.12 600	0.12 575	0.10 539	0.14 601	0.14 609

z-ln-s-r	0.17 512	0.10 486	0.40 624	0.19 455	0.08 212	0.17 466	0.18 479	0.22 384	0.33 538	0.18 457	0.40 603	0.22 484	0.17 501	0.20 526	0.23 568	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.05 203

SQANet	0.23 587	0.23 632	0.30 597	0.30 646	0.19 636	0.27 604	0.13 170	0.29 519	0.33 538	0.24 549	0.37 583	0.31 581	0.22 557	0.27 587	0.23 568	0.15 614	0.10 572	0.21 639	0.16 628	0.21 642	0.15 616

ToySt	0.17 512	0.11 512	0.18 514	0.17 296	0.11 501	0.16 444	0.25 611	0.24 429	0.33 538	0.19 474	0.24 454	0.26 532	0.24 571	0.19 501	0.20 527	0.07 336	0.08 518	0.09 476	0.10 539	0.09 497	0.08 457

raft_robust	0.13 386	0.10 486	0.07 11	0.18 386	0.08 212	0.13 354	0.24 596	0.28 505	0.33 538	0.20 497	0.19 387	0.14 350	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.04 72

ccnet	0.29 626	0.28 648	0.23 562	0.20 521	0.28 657	0.41 648	0.21 562	0.45 648	0.33 538	0.36 625	0.46 628	0.36 607	0.30 617	0.39 645	0.42 661	0.23 657	0.14 624	0.21 639	0.17 635	0.23 646	0.18 639

psmorigin	0.25 606	0.15 580	0.34 614	0.17 296	0.13 558	0.23 568	0.14 235	0.34 584	0.33 538	0.41 639	0.55 643	0.41 630	0.37 639	0.34 622	0.27 610	0.11 545	0.15 630	0.11 555	0.11 573	0.12 568	0.16 627

aanetorigin	0.22 571	0.17 599	0.56 647	0.17 296	0.10 451	0.15 414	0.19 519	0.20 337	0.33 538	0.49 651	0.48 631	0.29 558	0.27 594	0.20 526	0.23 568	0.08 413	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.10 530	0.09 501

ACVNet	0.15 468	0.09 424	0.15 424	0.13 16	0.12 535	0.14 388	0.20 542	0.22 384	0.33 538	0.17 427	0.26 499	0.21 466	0.16 478	0.17 464	0.21 547	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.06 304

acv_ft	0.15 468	0.09 424	0.15 424	0.19 455	0.10 451	0.16 444	0.17 430	0.25 446	0.33 538	0.19 474	0.26 499	0.21 466	0.17 501	0.17 464	0.18 508	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.06 304

CC-Net-ROB	0.28 622	0.31 653	0.36 615	0.29 644	0.15 599	0.25 584	0.19 519	0.45 648	0.33 538	0.39 632	0.37 583	0.39 624	0.31 621	0.27 587	0.26 602	0.24 659	0.19 644	0.30 661	0.23 650	0.18 637	0.15 616

CVANet_RVC	0.18 526	0.10 486	0.14 376	0.21 553	0.10 451	0.18 485	0.17 430	0.34 584	0.33 538	0.22 527	0.31 549	0.28 550	0.18 516	0.23 567	0.17 490	0.12 570	0.08 518	0.12 575	0.11 573	0.09 497	0.07 391

StereoDRNet	0.18 526	0.11 512	0.17 490	0.22 570	0.11 501	0.21 542	0.22 572	0.37 612	0.33 538	0.24 549	0.28 522	0.30 568	0.19 532	0.20 526	0.20 527	0.09 473	0.08 518	0.11 555	0.09 499	0.09 497	0.07 391

YMNet	0.20 550	0.12 530	0.19 526	0.20 521	0.14 579	0.26 594	0.23 583	0.32 555	0.34 550	0.27 574	0.34 569	0.30 568	0.18 516	0.18 486	0.22 556	0.10 514	0.13 615	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

YMNet_1	0.20 550	0.12 530	0.19 526	0.20 521	0.14 579	0.26 594	0.23 583	0.32 555	0.34 550	0.27 574	0.34 569	0.30 568	0.18 516	0.18 486	0.22 556	0.10 514	0.13 615	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

CFNet_ucs	0.15 468	0.08 344	0.16 460	0.16 209	0.11 501	0.14 388	0.14 235	0.30 533	0.34 550	0.16 408	0.24 454	0.23 502	0.14 432	0.18 486	0.15 459	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.09 497	0.09 501

fast-acv-ft	0.18 526	0.11 512	0.19 526	0.19 455	0.12 535	0.24 573	0.21 562	0.25 446	0.34 550	0.22 527	0.34 569	0.27 540	0.20 544	0.21 543	0.23 568	0.09 473	0.09 551	0.08 393	0.10 539	0.08 434	0.07 391

CFNet_pseudo	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.13 354	0.14 235	0.27 486	0.34 550	0.14 353	0.21 422	0.22 484	0.13 408	0.18 486	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.07 370	0.07 391

psm_up	0.18 526	0.10 486	0.18 514	0.20 521	0.11 501	0.17 466	0.19 519	0.37 612	0.34 550	0.21 511	0.28 522	0.29 558	0.24 571	0.20 526	0.22 556	0.09 473	0.10 572	0.11 555	0.11 573	0.08 434	0.08 457

G-Net	0.24 594	0.16 588	0.36 615	0.22 570	0.16 610	0.51 656	0.23 583	0.29 519	0.34 550	0.36 625	0.38 589	0.31 581	0.29 613	0.27 587	0.26 602	0.11 545	0.09 551	0.12 575	0.09 499	0.16 626	0.13 592

ADCP+	0.20 550	0.10 486	0.33 606	0.20 521	0.12 535	0.22 551	0.26 620	0.31 544	0.34 550	0.26 568	0.37 583	0.22 484	0.22 557	0.27 587	0.27 610	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.09 497	0.10 530

ccs_rob	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.27 486	0.34 550	0.14 353	0.21 422	0.22 484	0.13 408	0.18 486	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391

MyStereo05	0.13 386	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.18 479	0.27 486	0.35 559	0.17 427	0.14 297	0.15 379	0.11 337	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.06 290	0.06 304

UDG	0.21 562	0.17 599	0.19 526	0.23 594	0.15 599	0.30 618	0.20 542	0.33 575	0.35 559	0.23 540	0.28 522	0.31 581	0.27 594	0.20 526	0.22 556	0.15 614	0.12 600	0.13 590	0.09 499	0.14 601	0.14 609

ADCPNet	0.25 606	0.16 588	0.61 654	0.21 553	0.15 599	0.35 638	0.25 611	0.32 555	0.35 559	0.30 603	0.40 603	0.36 607	0.28 605	0.28 599	0.32 637	0.12 570	0.10 572	0.11 555	0.12 593	0.14 601	0.13 592

iResNetv2_ROB	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.08 212	0.16 444	0.12 96	0.25 446	0.35 559	0.21 511	0.29 534	0.24 508	0.13 408	0.14 371	0.14 428	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.04 59	0.09 497	0.08 457

TCMNet	0.19 538	0.12 530	0.19 526	0.20 521	0.18 632	0.20 525	0.24 596	0.27 486	0.36 563	0.23 540	0.26 499	0.25 522	0.19 532	0.19 501	0.23 568	0.13 596	0.11 584	0.11 555	0.12 593	0.13 587	0.12 570

PCWNet_CMD	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.14 235	0.29 519	0.36 563	0.14 353	0.20 399	0.21 466	0.12 368	0.17 464	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

NINENet	0.16 491	0.10 486	0.15 424	0.17 296	0.11 501	0.19 509	0.14 235	0.40 628	0.36 563	0.18 457	0.21 422	0.16 395	0.13 408	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.08 518	0.10 524	0.07 379	0.10 530	0.09 501

ADCRef	0.19 538	0.12 530	0.41 627	0.20 521	0.12 535	0.22 551	0.18 479	0.32 555	0.36 563	0.26 568	0.32 553	0.17 417	0.23 565	0.24 577	0.24 581	0.07 336	0.06 416	0.09 476	0.09 499	0.08 434	0.08 457

MSMDNet	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.14 235	0.29 519	0.36 563	0.14 353	0.21 422	0.21 466	0.12 368	0.17 464	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

ETE_ROB	0.23 587	0.17 599	0.22 553	0.25 614	0.13 558	0.26 594	0.29 643	0.31 544	0.36 563	0.28 589	0.36 576	0.45 638	0.26 586	0.27 587	0.26 602	0.11 545	0.08 518	0.12 575	0.09 499	0.14 601	0.13 592

MeshStereo	0.27 617	0.13 558	0.18 514	0.15 113	0.11 501	0.32 620	0.24 596	0.40 628	0.36 563	0.52 653	0.57 651	0.67 665	0.40 646	0.35 628	0.26 602	0.14 610	0.13 615	0.13 590	0.11 573	0.11 553	0.10 530
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MultiAttention	0.29 626	0.08 344	0.14 376	0.19 455	0.12 535	1.45 694	1.33 698	0.36 606	0.37 570	0.19 474	0.21 422	0.24 508	0.11 337	0.38 641	0.18 508	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.08 452	0.10 530	0.09 501

w-ln-seven-2	0.20 550	0.14 570	0.37 619	0.22 570	0.12 535	0.20 525	0.21 562	0.28 505	0.37 570	0.25 562	0.37 583	0.27 540	0.22 557	0.21 543	0.23 568	0.08 413	0.08 518	0.09 476	0.09 499	0.10 530	0.09 501

AASNet	0.16 491	0.08 344	0.12 289	0.19 455	0.09 339	0.18 485	0.15 319	0.37 612	0.37 570	0.19 474	0.23 442	0.20 457	0.16 478	0.17 464	0.20 527	0.10 514	0.08 518	0.08 393	0.07 379	0.09 497	0.09 501

delet	0.17 512	0.08 344	0.17 490	0.19 455	0.11 501	0.20 525	0.21 562	0.30 533	0.37 570	0.17 427	0.26 499	0.19 445	0.19 532	0.19 501	0.21 547	0.08 413	0.08 518	0.09 476	0.11 573	0.06 290	0.06 304

DRN-Test	0.19 538	0.11 512	0.20 538	0.22 570	0.10 451	0.22 551	0.22 572	0.39 624	0.37 570	0.24 549	0.32 553	0.26 532	0.21 548	0.22 556	0.24 581	0.11 545	0.07 488	0.11 555	0.10 539	0.09 497	0.07 391

LALA_ROB	0.25 606	0.16 588	0.22 553	0.26 619	0.17 625	0.27 604	0.27 627	0.42 639	0.37 570	0.33 619	0.38 589	0.51 650	0.26 586	0.28 599	0.27 610	0.16 630	0.09 551	0.12 575	0.11 573	0.13 587	0.12 570

PSMNet_ROB	0.21 562	0.11 512	0.15 424	0.27 632	0.15 599	0.24 573	0.35 660	0.43 643	0.37 570	0.27 574	0.32 553	0.32 590	0.22 557	0.21 543	0.26 602	0.12 570	0.08 518	0.13 590	0.11 573	0.09 497	0.09 501

MyStereo04	0.13 386	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.18 479	0.29 519	0.38 577	0.17 427	0.14 297	0.16 395	0.10 304	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.06 304

Nwc_Net	0.23 587	0.16 588	0.21 547	0.25 614	0.14 579	0.24 573	0.26 620	0.37 612	0.38 577	0.22 527	0.41 614	0.30 568	0.28 605	0.28 599	0.25 591	0.11 545	0.10 572	0.17 625	0.20 641	0.10 530	0.10 530

ADCMid	0.25 606	0.15 580	0.40 624	0.20 521	0.14 579	0.25 584	0.26 620	0.34 584	0.38 577	0.36 625	0.44 625	0.34 601	0.40 646	0.35 628	0.33 642	0.10 514	0.09 551	0.11 555	0.11 573	0.13 587	0.12 570

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 526	0.09 424	0.29 594	0.15 113	0.10 451	0.22 551	0.20 542	0.26 464	0.39 580	0.25 562	0.42 620	0.24 508	0.15 450	0.20 526	0.19 521	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.10 530	0.09 501

ADLNet2	0.16 491	0.09 424	0.13 339	0.16 209	0.09 339	0.20 525	0.16 388	0.31 544	0.39 580	0.16 408	0.20 399	0.20 457	0.18 516	0.21 543	0.22 556	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.09 497	0.07 391

FAT-Stereo	0.20 550	0.12 530	0.22 553	0.21 553	0.12 535	0.17 466	0.18 479	0.34 584	0.39 580	0.27 574	0.37 583	0.34 601	0.32 625	0.21 543	0.20 527	0.09 473	0.11 584	0.10 524	0.09 499	0.11 553	0.14 609

AnyNet_C01	0.36 643	0.25 640	1.37 688	0.22 570	0.17 625	0.48 654	0.27 627	0.35 599	0.39 580	0.39 632	0.74 667	0.46 642	0.38 640	0.45 655	0.47 666	0.13 596	0.13 615	0.13 590	0.14 608	0.14 601	0.15 616

PA-Net	0.23 587	0.18 610	0.33 606	0.28 635	0.22 645	0.21 542	0.38 665	0.29 519	0.39 580	0.22 527	0.32 553	0.25 522	0.26 586	0.20 526	0.25 591	0.09 473	0.23 659	0.15 615	0.22 646	0.09 497	0.13 592
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 634	0.26 641	0.26 574	0.24 603	0.21 643	0.34 630	0.25 611	0.34 584	0.39 580	0.40 635	0.69 661	0.45 638	0.40 646	0.34 622	0.27 610	0.20 644	0.19 644	0.26 647	0.25 652	0.23 646	0.22 649

NCC-stereo	0.24 594	0.15 580	0.31 599	0.26 619	0.16 610	0.20 525	0.30 650	0.40 628	0.40 586	0.24 549	0.38 589	0.33 594	0.28 605	0.36 634	0.27 610	0.12 570	0.11 584	0.15 615	0.22 646	0.13 587	0.13 592

Abc-Net	0.24 594	0.15 580	0.31 599	0.26 619	0.16 610	0.20 525	0.30 650	0.40 628	0.40 586	0.24 549	0.38 589	0.33 594	0.28 605	0.36 634	0.27 610	0.12 570	0.11 584	0.15 615	0.22 646	0.13 587	0.13 592
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 571	0.11 512	0.19 526	0.22 570	0.13 558	0.22 551	0.19 519	0.34 584	0.40 586	0.30 603	0.39 597	0.39 624	0.26 586	0.26 584	0.28 618	0.15 614	0.10 572	0.10 524	0.10 539	0.13 587	0.12 570

DStereoO	0.24 594	0.18 610	0.18 514	0.20 521	0.14 579	0.21 542	0.19 519	0.32 555	0.41 589	0.29 598	0.21 422	0.32 590	0.27 594	0.41 653	0.27 610	0.46 674	0.12 600	0.31 662	0.11 573	0.15 617	0.12 570

rvit_105_1	0.19 538	0.11 512	0.25 571	0.21 553	0.16 610	0.21 542	0.27 627	0.31 544	0.41 589	0.19 474	0.20 399	0.22 484	0.17 501	0.19 501	0.17 490	0.12 570	0.12 600	0.13 590	0.15 624	0.08 434	0.07 391

anonymity	0.53 663	0.58 668	0.65 657	0.41 660	0.61 682	0.53 657	0.41 666	0.56 667	0.41 589	0.55 657	0.50 636	0.49 649	0.55 666	0.58 671	0.50 671	0.58 681	0.50 684	0.51 671	0.51 678	0.51 671	0.57 679

DGSMNet	0.24 594	0.19 614	0.33 606	0.21 553	0.24 650	0.24 573	0.20 542	0.35 599	0.41 589	0.24 549	0.32 553	0.38 616	0.21 548	0.29 605	0.23 568	0.12 570	0.11 584	0.14 603	0.16 628	0.23 646	0.23 650

MMNet	0.17 512	0.09 424	0.16 460	0.20 521	0.11 501	0.27 604	0.20 542	0.25 446	0.41 589	0.22 527	0.30 541	0.21 466	0.20 544	0.17 464	0.20 527	0.06 167	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.07 391

NaN_ROB	0.22 571	0.19 614	0.24 566	0.25 614	0.13 558	0.29 615	0.26 620	0.33 575	0.41 589	0.31 609	0.31 549	0.32 590	0.23 565	0.30 608	0.21 547	0.11 545	0.17 639	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

MDST_ROB	0.22 571	0.10 486	0.17 490	0.18 386	0.11 501	0.37 640	0.19 519	0.43 643	0.41 589	0.39 632	0.39 597	0.29 558	0.21 548	0.26 584	0.18 508	0.11 545	0.10 572	0.14 603	0.11 573	0.10 530	0.08 457

FBW_ROB	0.24 594	0.17 599	0.22 553	0.26 619	0.14 579	0.25 584	0.22 572	0.41 634	0.41 589	0.41 639	0.41 614	0.42 631	0.27 594	0.31 609	0.23 568	0.09 473	0.14 624	0.14 603	0.12 593	0.11 553	0.09 501

GASNet	0.22 571	0.23 632	0.33 606	0.26 619	0.17 625	0.26 594	0.16 388	0.44 645	0.42 597	0.27 574	0.24 454	0.30 568	0.15 450	0.27 587	0.18 508	0.12 570	0.08 518	0.12 575	0.11 573	0.16 626	0.07 391

FCDSN-DC	0.33 639	0.28 648	0.28 586	0.30 646	0.24 650	0.39 645	0.28 633	0.42 639	0.42 597	0.43 645	0.53 639	0.51 650	0.41 651	0.36 634	0.30 629	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 632	0.24 635	0.29 594	0.36 655	0.16 610	0.34 630	0.30 650	0.32 555	0.42 597	0.40 635	0.46 628	0.38 616	0.31 621	0.34 622	0.28 618	0.19 642	0.20 647	0.26 647	0.29 660	0.18 637	0.19 644

edge stereo	0.22 571	0.13 558	0.20 538	0.21 553	0.13 558	0.23 568	0.16 388	0.32 555	0.42 597	0.32 615	0.40 603	0.38 616	0.35 635	0.25 582	0.24 581	0.13 596	0.11 584	0.14 603	0.11 573	0.12 568	0.13 592

NVstereo2D	0.19 538	0.10 486	0.15 424	0.17 296	0.15 599	0.28 611	0.23 583	0.44 645	0.42 597	0.15 380	0.27 508	0.25 522	0.19 532	0.22 556	0.17 490	0.09 473	0.06 416	0.10 524	0.08 452	0.15 617	0.09 501

FC-DCNN v2	0.33 639	0.27 644	0.28 586	0.26 619	0.23 648	0.37 640	0.28 633	0.40 628	0.43 602	0.45 647	0.56 648	0.51 650	0.40 646	0.37 639	0.29 622	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

Wz-Net-LNSev	0.22 571	0.16 588	0.38 621	0.21 553	0.13 558	0.25 584	0.23 583	0.32 555	0.43 602	0.30 603	0.41 614	0.31 581	0.18 516	0.22 556	0.25 591	0.10 514	0.09 551	0.08 393	0.08 452	0.12 568	0.11 557

GwcNet	0.20 550	0.13 558	0.19 526	0.18 386	0.12 535	0.24 573	0.19 519	0.35 599	0.43 602	0.20 497	0.32 553	0.33 594	0.20 544	0.22 556	0.24 581	0.11 545	0.09 551	0.09 476	0.09 499	0.09 497	0.10 530

S-Stereo	0.20 550	0.12 530	0.25 571	0.21 553	0.13 558	0.20 525	0.18 479	0.32 555	0.43 602	0.23 540	0.36 576	0.28 550	0.30 617	0.19 501	0.22 556	0.09 473	0.12 600	0.10 524	0.10 539	0.13 587	0.13 592

FC-DCNN	0.33 639	0.27 644	0.28 586	0.26 619	0.23 648	0.37 640	0.28 633	0.40 628	0.43 602	0.45 647	0.55 643	0.51 650	0.40 646	0.37 639	0.30 629	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

Wz-Net-MNSev	0.22 571	0.13 558	0.31 599	0.20 521	0.14 579	0.36 639	0.24 596	0.33 575	0.44 607	0.28 589	0.40 603	0.38 616	0.19 532	0.24 577	0.25 591	0.09 473	0.07 488	0.09 476	0.09 499	0.12 568	0.10 530

RP	0.21 562	0.13 558	0.21 547	0.23 594	0.11 501	0.21 542	0.20 542	0.25 446	0.44 607	0.21 511	0.38 589	0.36 607	0.24 571	0.27 587	0.25 591	0.11 545	0.12 600	0.13 590	0.12 593	0.12 568	0.14 609

RGC	0.25 606	0.20 620	0.29 594	0.28 635	0.16 610	0.22 551	0.23 583	0.32 555	0.44 607	0.27 574	0.40 603	0.38 616	0.27 594	0.36 634	0.22 556	0.11 545	0.13 615	0.17 625	0.17 635	0.14 601	0.16 627

stereogan	0.22 571	0.11 512	0.21 547	0.20 521	0.12 535	0.31 619	0.19 519	0.35 599	0.44 607	0.22 527	0.39 597	0.35 605	0.27 594	0.33 619	0.22 556	0.10 514	0.12 600	0.10 524	0.10 539	0.14 601	0.13 592

AnyNet_C32	0.26 615	0.16 588	0.36 615	0.20 521	0.16 610	0.25 584	0.30 650	0.32 555	0.44 607	0.31 609	0.49 632	0.30 568	0.33 627	0.40 650	0.33 642	0.12 570	0.12 600	0.12 575	0.14 608	0.14 601	0.15 616

DISCO	0.19 538	0.09 424	0.22 553	0.17 296	0.10 451	0.25 584	0.18 479	0.27 486	0.44 607	0.22 527	0.31 549	0.33 594	0.26 586	0.28 599	0.28 618	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.09 497	0.09 501

SGM+DAISY	0.56 665	0.57 667	0.65 657	0.40 658	0.54 674	0.66 668	0.49 674	0.56 667	0.45 613	0.66 663	0.69 661	0.67 665	0.56 667	0.63 673	0.56 673	0.59 682	0.48 680	0.50 670	0.50 677	0.52 672	0.58 680

pcwnet_v2	0.19 538	0.10 486	0.26 574	0.17 296	0.14 579	0.18 485	0.15 319	0.37 612	0.46 614	0.19 474	0.24 454	0.21 466	0.19 532	0.20 526	0.19 521	0.13 596	0.10 572	0.10 524	0.10 539	0.11 553	0.13 592

MFN_U_SF_RVC	0.32 636	0.21 626	0.55 644	0.30 646	0.15 599	0.34 630	0.17 430	0.52 662	0.46 614	0.46 650	0.55 643	0.59 657	0.39 643	0.35 628	0.37 650	0.15 614	0.14 624	0.18 634	0.21 643	0.16 626	0.15 616

DStereoFS	0.27 617	0.22 630	0.31 599	0.22 570	0.15 599	0.22 551	0.20 542	0.50 659	0.48 616	0.28 589	0.44 625	0.33 594	0.34 632	0.52 663	0.29 622	0.12 570	0.11 584	0.15 615	0.13 604	0.16 626	0.16 627

zh-sn7	0.25 606	0.17 599	0.50 638	0.24 603	0.13 558	0.25 584	0.24 596	0.34 584	0.48 616	0.28 589	0.54 641	0.28 550	0.31 621	0.36 634	0.32 637	0.10 514	0.10 572	0.11 555	0.10 539	0.12 568	0.12 570

LRCNet_RVC	10.62 708	13.42 715	7.30 700	18.92 713	2.07 698	0.33 627	0.30 650	5.59 703	0.48 616	13.03 713	17.94 713	8.87 706	5.65 702	4.79 700	1.89 696	23.51 722	2.73 705	27.55 725	25.71 725	16.07 719	16.33 720

GEStereo_RVC	0.17 512	0.12 530	0.15 424	0.22 570	0.11 501	0.19 509	0.17 430	0.32 555	0.48 616	0.20 497	0.25 482	0.17 417	0.13 408	0.21 543	0.16 475	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.09 497	0.08 457

FINET	0.21 562	0.18 610	0.26 574	0.18 386	0.16 610	0.23 568	0.23 583	0.32 555	0.48 616	0.25 562	0.32 553	0.22 484	0.22 557	0.22 556	0.17 490	0.18 636	0.16 634	0.11 555	0.10 539	0.15 617	0.13 592

RYNet	0.22 571	0.12 530	0.22 553	0.19 455	0.17 625	0.46 650	0.26 620	0.38 620	0.48 616	0.24 549	0.28 522	0.34 601	0.23 565	0.20 526	0.30 629	0.10 514	0.06 416	0.09 476	0.09 499	0.13 587	0.15 616

LSM	0.33 639	0.20 620	0.58 650	0.26 619	0.60 681	0.34 630	0.25 611	0.42 639	0.48 616	0.45 647	0.58 653	0.42 631	0.36 637	0.35 628	0.25 591	0.12 570	0.20 647	0.14 603	0.16 628	0.19 640	0.33 665

ITSA-stereo	0.15 468	0.10 486	0.14 376	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.14 235	0.30 533	0.49 623	0.17 427	0.19 387	0.22 484	0.15 450	0.17 464	0.16 475	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.08 434	0.08 457

PASM	0.32 636	0.24 635	0.48 637	0.28 635	0.27 656	0.29 615	0.30 650	0.34 584	0.49 623	0.35 622	0.39 597	0.46 642	0.34 632	0.34 622	0.35 645	0.23 657	0.25 662	0.26 647	0.28 659	0.23 646	0.21 647

PWC_ROB	0.21 562	0.16 588	0.26 574	0.18 386	0.11 501	0.22 551	0.13 170	0.32 555	0.49 623	0.30 603	0.40 603	0.32 590	0.24 571	0.31 609	0.22 556	0.10 514	0.07 488	0.11 555	0.08 452	0.11 553	0.10 530

SuperB	0.20 550	0.10 486	0.56 647	0.16 209	0.09 339	0.18 485	0.18 479	0.24 429	0.50 626	0.26 568	0.39 597	0.17 417	0.21 548	0.22 556	0.21 547	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.12 568	0.10 530

AF-Net	0.22 571	0.17 599	0.17 490	0.26 619	0.13 558	0.25 584	0.24 596	0.32 555	0.50 626	0.25 562	0.33 565	0.38 616	0.26 586	0.28 599	0.25 591	0.11 545	0.10 572	0.16 622	0.11 573	0.11 553	0.10 530

DeepPrunerF	0.24 594	0.17 599	0.42 629	0.26 619	0.16 610	0.22 551	0.28 633	0.37 612	0.50 626	0.26 568	0.29 534	0.24 508	0.28 605	0.21 543	0.22 556	0.15 614	0.11 584	0.20 638	0.18 639	0.12 568	0.13 592

SGM-ForestM	0.32 636	0.12 530	0.16 460	0.16 209	0.11 501	0.39 645	0.19 519	0.41 634	0.50 626	0.52 653	0.54 641	1.32 686	0.42 654	0.40 650	0.27 610	0.14 610	0.16 634	0.16 622	0.16 628	0.12 568	0.12 570

CSAN	0.29 626	0.24 635	0.27 581	0.34 651	0.19 636	0.33 627	0.42 669	0.37 612	0.50 626	0.38 630	0.40 603	0.44 636	0.33 627	0.28 599	0.30 629	0.20 644	0.16 634	0.19 636	0.19 640	0.14 601	0.15 616

SPS-STEREO	0.57 666	0.58 668	0.65 657	0.45 663	0.55 676	0.62 664	0.44 673	0.62 672	0.50 626	0.68 665	0.64 656	0.66 664	0.57 668	0.61 672	0.60 676	0.62 684	0.47 679	0.51 671	0.49 675	0.55 676	0.58 680
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 650	0.29 651	0.33 606	0.27 632	0.24 650	0.60 663	0.36 661	0.50 659	0.50 626	0.71 667	0.79 671	0.67 665	0.54 663	0.51 661	0.42 661	0.22 653	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.26 658	0.25 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 648	0.28 648	0.33 606	0.55 669	0.39 664	0.82 680	1.23 697	0.47 652	0.51 633	0.36 625	0.35 573	0.55 656	0.39 643	0.38 641	0.39 654	0.15 614	0.20 647	0.15 615	0.14 608	0.23 646	0.20 645

GANetREF_RVC	0.31 634	0.34 656	0.27 581	0.35 653	0.16 610	0.32 620	0.41 666	0.48 653	0.51 633	0.35 622	0.35 573	0.34 601	0.33 627	0.39 645	0.32 637	0.27 661	0.20 647	0.29 659	0.15 624	0.18 637	0.17 636
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
light-stereo	0.42 652	0.26 641	0.59 652	0.60 671	0.49 671	0.32 620	0.23 583	0.46 650	0.52 635	0.56 659	0.58 653	0.76 670	0.32 625	0.48 657	0.29 622	0.32 663	0.24 660	0.27 650	0.33 665	0.46 669	0.39 670

PWCDC_ROB	0.20 550	0.13 558	0.22 553	0.24 603	0.11 501	0.19 509	0.15 319	0.33 575	0.54 636	0.29 598	0.50 636	0.21 466	0.15 450	0.27 587	0.20 527	0.11 545	0.09 551	0.10 524	0.08 452	0.11 553	0.09 501

MSAF-DinoV2	0.22 571	0.11 512	0.23 562	0.17 296	0.10 451	0.27 604	0.16 388	0.37 612	0.55 637	0.21 511	0.27 508	0.47 646	0.27 594	0.35 628	0.39 654	0.09 473	0.06 416	0.07 299	0.09 499	0.12 568	0.10 530

Wz-Net-TNSev	0.29 626	0.20 620	0.65 657	0.19 455	0.15 599	0.38 643	0.27 627	0.35 599	0.55 637	0.34 621	0.42 620	0.45 638	0.38 640	0.32 616	0.30 629	0.12 570	0.13 615	0.10 524	0.12 593	0.15 617	0.14 609

Consistency-Raft	0.44 654	0.40 661	0.45 631	0.37 657	0.43 668	0.46 650	0.41 666	0.57 669	0.55 637	0.32 615	0.73 665	0.33 594	0.48 659	0.42 654	0.49 668	0.39 668	0.35 671	0.45 668	0.51 678	0.42 668	0.29 660

Wz-Net-SNSev	0.25 606	0.17 599	0.44 630	0.25 614	0.14 579	0.26 594	0.23 583	0.38 620	0.56 640	0.30 603	0.55 643	0.39 624	0.26 586	0.23 567	0.30 629	0.10 514	0.09 551	0.09 476	0.10 539	0.11 553	0.11 557

ADCL	0.24 594	0.11 512	0.47 636	0.22 570	0.12 535	0.34 630	0.29 643	0.29 519	0.56 640	0.24 549	0.46 628	0.30 568	0.30 617	0.29 605	0.29 622	0.08 413	0.07 488	0.09 476	0.09 499	0.10 530	0.10 530

WZ-Net	0.28 622	0.17 599	0.78 674	0.22 570	0.16 610	0.34 630	0.29 643	0.39 624	0.57 642	0.24 549	0.55 643	0.37 612	0.24 571	0.33 619	0.35 645	0.09 473	0.08 518	0.09 476	0.10 539	0.14 601	0.16 627

XQC	0.28 622	0.23 632	0.51 639	0.28 635	0.19 636	0.34 630	0.27 627	0.36 606	0.57 642	0.31 609	0.30 541	0.37 612	0.30 617	0.38 641	0.38 652	0.13 596	0.09 551	0.15 615	0.12 593	0.17 634	0.18 639

PDISCO_ROB	0.27 617	0.16 588	0.26 574	0.28 635	0.20 639	0.32 620	0.26 620	0.44 645	0.57 642	0.28 589	0.40 603	0.45 638	0.29 613	0.33 619	0.34 644	0.12 570	0.09 551	0.17 625	0.16 628	0.17 634	0.13 592

DispFullNet	0.27 617	0.21 626	0.65 657	0.28 635	0.16 610	0.26 594	0.17 430	0.33 575	0.58 645	0.27 574	0.38 589	0.43 634	0.23 565	0.38 641	0.23 568	0.12 570	0.06 416	0.19 636	0.11 573	0.21 642	0.15 616

DStereoSA	0.25 606	0.19 614	0.37 619	0.26 619	0.17 625	0.22 551	0.20 542	0.49 655	0.59 646	0.22 527	0.29 534	0.29 558	0.33 627	0.39 645	0.28 618	0.12 570	0.11 584	0.16 622	0.14 608	0.14 601	0.12 570

EDNetEfficientorigin	7.91 700	0.31 653	153.02 725	0.19 455	0.09 339	0.21 542	0.16 388	0.22 384	0.59 646	0.72 669	0.67 659	0.42 631	0.50 661	0.24 577	0.39 654	0.08 413	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.12 568	0.10 530

MANE	0.45 656	0.27 644	0.27 581	0.27 632	0.24 650	0.47 652	0.31 656	0.55 666	0.59 646	0.72 669	1.13 688	1.15 680	0.61 671	0.52 663	0.37 650	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.31 664	0.25 653	0.24 651

ELAS_RVC	0.41 650	0.29 651	0.33 606	0.28 635	0.24 650	0.54 658	0.36 661	0.49 655	0.59 646	0.72 669	0.74 667	0.65 663	0.54 663	0.54 668	0.40 657	0.22 653	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.26 658	0.25 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 594	0.14 570	0.55 644	0.19 455	0.14 579	0.26 594	0.22 572	0.35 599	0.60 650	0.29 598	0.39 597	0.30 568	0.22 557	0.21 543	0.26 602	0.09 473	0.09 551	0.11 555	0.10 539	0.11 553	0.10 530

EDNetEfficient	0.29 626	0.24 635	1.13 685	0.18 386	0.10 451	0.19 509	0.20 542	0.20 337	0.60 650	0.74 673	0.56 648	0.31 581	0.39 643	0.22 556	0.30 629	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.11 553	0.09 501

NVStereoNet_ROB	0.46 659	0.36 658	0.46 635	0.41 660	0.28 657	0.34 630	0.34 659	0.48 653	0.60 650	0.72 669	0.93 677	0.70 668	0.66 674	0.47 656	0.60 676	0.22 653	0.33 670	0.34 664	0.34 668	0.30 661	0.30 662
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	0.30 632	0.19 614	1.03 683	0.16 209	0.13 558	0.22 551	0.16 388	0.30 533	0.62 653	0.60 660	0.52 638	0.46 642	0.38 640	0.23 567	0.32 637	0.12 570	0.09 551	0.11 555	0.10 539	0.13 587	0.12 570

zh-mn7	0.25 606	0.14 570	0.56 647	0.19 455	0.14 579	0.24 573	0.22 572	0.34 584	0.62 653	0.35 622	0.65 657	0.31 581	0.25 580	0.31 609	0.25 591	0.09 473	0.08 518	0.09 476	0.09 499	0.09 497	0.11 557

z-mn7	0.24 594	0.14 570	0.45 631	0.19 455	0.13 558	0.28 611	0.25 611	0.34 584	0.62 653	0.27 574	0.56 648	0.29 558	0.24 571	0.32 616	0.25 591	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.08 452	0.10 530	0.10 530

otaku	0.39 645	0.37 659	0.52 640	0.44 662	0.28 657	0.58 660	0.24 596	0.41 634	0.62 653	0.40 635	0.49 632	0.46 642	0.33 627	0.40 650	0.32 637	0.30 662	0.30 666	0.39 666	0.33 665	0.29 660	0.28 659

ADCS	0.29 626	0.18 610	0.45 631	0.21 553	0.17 625	0.28 611	0.23 583	0.41 634	0.63 657	0.40 635	0.49 632	0.40 628	0.36 637	0.39 645	0.40 657	0.13 596	0.12 600	0.13 590	0.14 608	0.16 626	0.16 627

MonStereo1	0.47 660	0.26 641	0.58 650	0.28 635	0.20 639	0.39 645	0.18 479	0.49 655	0.64 658	0.52 653	0.87 674	1.01 675	0.57 668	0.50 659	0.56 673	0.53 678	0.31 669	0.54 675	0.40 669	0.33 666	0.34 666

ACVNet-4b	0.39 645	0.53 666	0.55 644	0.45 663	0.24 650	0.47 652	0.18 479	0.49 655	0.64 658	0.42 642	0.45 627	0.60 658	0.27 594	0.34 622	0.24 581	0.33 665	0.14 624	0.48 669	0.42 671	0.30 661	0.26 658

SANet	0.24 594	0.14 570	0.28 586	0.21 553	0.11 501	0.27 604	0.24 596	0.38 620	0.64 658	0.36 625	0.40 603	0.43 634	0.26 586	0.27 587	0.24 581	0.12 570	0.09 551	0.10 524	0.09 499	0.13 587	0.11 557

BEATNet-Init1	0.52 662	0.27 644	0.62 655	0.30 646	0.21 643	0.76 677	0.29 643	0.54 665	0.65 661	0.86 678	0.95 679	2.07 695	0.62 673	0.56 670	0.42 661	0.18 636	0.18 641	0.23 644	0.22 646	0.22 645	0.21 647

RTSC	0.23 587	0.12 530	0.28 586	0.21 553	0.13 558	0.28 611	0.16 388	0.35 599	0.66 662	0.27 574	0.33 565	0.30 568	0.21 548	0.31 609	0.29 622	0.10 514	0.08 518	0.09 476	0.10 539	0.13 587	0.13 592

DPSNet	0.28 622	0.16 588	0.31 599	0.18 386	0.13 558	0.54 658	0.42 669	0.51 661	0.67 663	0.29 598	0.38 589	0.38 616	0.29 613	0.31 609	0.23 568	0.11 545	0.10 572	0.11 555	0.08 452	0.20 641	0.16 627

Ntro	0.40 648	0.40 661	0.53 641	0.46 666	0.30 661	0.65 666	0.24 596	0.46 650	0.68 664	0.41 639	0.49 632	0.48 648	0.42 654	0.39 645	0.31 636	0.32 663	0.28 664	0.37 665	0.30 662	0.32 665	0.29 660

JetBlue	0.71 671	0.45 664	1.14 686	0.51 667	0.47 670	2.02 695	0.64 684	0.75 675	0.70 665	0.69 666	0.77 670	1.22 682	0.83 681	1.03 692	1.01 692	0.40 669	0.28 664	0.33 663	0.33 665	0.30 661	0.34 666

SHD	0.26 615	0.15 580	0.30 597	0.24 603	0.18 632	0.22 551	0.15 319	0.38 620	0.71 666	0.32 615	0.41 614	0.36 607	0.28 605	0.32 616	0.29 622	0.12 570	0.11 584	0.14 603	0.13 604	0.16 626	0.20 645

TCMNet-wrong-test	3.67 694	5.48 708	3.89 698	12.18 709	11.75 711	4.65 697	3.88 701	1.06 691	0.72 667	1.09 689	2.15 698	6.30 703	0.53 662	3.43 699	2.36 699	0.89 694	0.20 647	1.87 701	1.69 700	5.57 705	3.62 705

ACVNet_1	0.44 654	0.49 665	0.60 653	0.45 663	0.28 657	0.49 655	0.27 627	0.57 669	0.72 667	0.62 662	0.58 653	0.74 669	0.49 660	0.50 659	0.35 645	0.26 660	0.24 660	0.39 666	0.29 660	0.31 664	0.24 651

coex-ft	3.30 693	0.34 656	59.09 724	0.18 386	0.13 558	0.26 594	0.22 572	0.27 486	0.72 667	1.90 697	0.70 663	0.44 636	0.45 657	0.29 605	0.41 660	0.09 473	0.09 551	0.12 575	0.09 499	0.14 601	0.13 592

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 653	0.39 660	0.54 642	0.40 658	0.20 639	0.64 665	0.32 658	0.53 664	0.72 667	0.71 667	0.72 664	0.61 659	0.54 663	0.51 661	0.46 665	0.20 644	0.19 644	0.29 659	0.30 662	0.23 646	0.18 639

MADNet+	0.75 674	0.71 676	3.70 697	0.66 673	0.41 666	0.98 685	0.97 695	0.69 674	0.73 671	0.52 653	0.57 651	0.64 661	0.68 676	0.86 684	1.01 692	0.34 666	0.36 672	0.28 658	0.23 650	0.36 667	0.31 663

MFMNet_re	0.64 667	0.66 674	0.65 657	0.51 667	0.69 686	0.69 669	0.57 680	0.64 673	0.73 671	0.60 660	0.73 665	0.62 660	0.67 675	0.65 674	0.60 676	0.66 686	0.58 693	0.63 676	0.59 681	0.68 683	0.69 689

RTS	0.45 656	0.19 614	3.26 694	0.24 603	0.15 599	0.74 673	0.20 542	0.36 606	0.76 673	0.42 642	0.43 623	0.31 581	0.41 651	0.53 666	0.35 645	0.10 514	0.08 518	0.13 590	0.12 593	0.15 617	0.15 616

RTSA	0.45 656	0.19 614	3.26 694	0.24 603	0.15 599	0.74 673	0.20 542	0.36 606	0.76 673	0.42 642	0.43 623	0.31 581	0.41 651	0.53 666	0.35 645	0.10 514	0.08 518	0.13 590	0.12 593	0.15 617	0.15 616

IMH-64-1	0.65 668	0.61 670	0.68 666	0.71 674	0.51 672	0.59 661	0.49 674	0.91 680	0.85 675	0.74 673	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.79 677	0.49 668	0.42 670	0.46 675	0.71 678	0.47 673	0.52 672	0.39 670

IMH-64	0.65 668	0.61 670	0.68 666	0.71 674	0.51 672	0.59 661	0.49 674	0.91 680	0.85 675	0.74 673	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.79 677	0.49 668	0.42 670	0.46 675	0.71 678	0.47 673	0.52 672	0.39 670

RainbowNet	0.54 664	0.61 670	0.70 672	0.57 670	0.43 668	0.65 666	0.37 664	0.60 671	0.87 677	0.50 652	0.66 658	0.64 661	0.47 658	0.49 658	0.43 664	0.47 675	0.48 680	0.52 673	0.41 670	0.52 672	0.40 673

PWCK	0.71 671	0.94 685	0.95 681	0.76 676	0.31 662	0.74 673	0.36 661	0.90 679	0.90 678	0.96 682	0.75 669	0.95 674	0.61 671	0.87 685	0.66 679	0.72 687	0.46 675	0.75 681	0.49 675	0.69 685	0.44 675

UNDER WATER-64	0.95 683	0.94 685	1.43 690	0.87 684	0.56 677	1.18 693	0.87 692	0.77 676	0.94 679	1.04 685	0.85 673	1.58 693	1.21 695	0.94 689	0.96 690	0.87 693	0.57 692	1.03 693	0.88 694	0.78 689	0.73 690

PVD	0.39 645	0.20 620	0.39 623	0.31 650	0.22 645	0.29 615	0.43 671	0.52 662	0.96 680	0.55 657	0.79 671	0.53 654	0.59 670	0.52 663	0.38 652	0.19 642	0.14 624	0.17 625	0.14 608	0.24 652	0.31 663

UNDER WATER	0.97 684	0.97 687	1.42 689	0.99 688	0.70 689	1.12 692	0.84 691	0.80 677	1.08 681	1.01 684	0.90 675	1.55 692	1.22 696	1.03 692	1.00 691	0.78 691	0.53 687	1.02 692	0.87 693	0.80 690	0.74 691

IMH	0.71 671	0.64 673	0.68 666	0.76 676	0.54 674	0.69 669	0.54 678	0.98 686	1.10 682	0.82 677	1.09 684	0.89 673	0.88 684	0.87 685	0.52 672	0.44 673	0.50 684	0.75 681	0.51 678	0.56 677	0.41 674

TorneroNet	0.82 678	0.74 678	0.81 678	0.84 681	0.63 683	0.99 686	0.63 682	0.96 684	1.16 683	0.80 676	1.11 686	1.36 687	0.86 683	0.93 688	0.80 687	0.56 679	0.49 682	0.78 686	0.66 686	0.73 688	0.63 688

notaker	0.97 684	1.11 688	0.98 682	1.13 691	0.81 690	0.73 672	0.68 688	0.93 682	1.16 683	1.18 692	1.18 690	1.41 689	1.16 694	1.08 694	0.69 683	0.81 692	0.64 695	1.17 694	0.79 691	0.98 692	0.80 693

DPSimNet_ROB	1.11 688	1.23 691	0.78 674	1.13 691	0.88 693	1.10 691	1.13 696	1.16 696	1.23 685	1.43 694	1.02 681	1.41 689	1.10 693	0.90 687	1.60 694	1.46 699	0.51 686	1.21 696	1.03 697	0.90 691	1.01 697

TorneroNet-64	0.76 675	0.72 677	0.74 673	0.78 678	0.58 680	0.91 684	0.56 679	0.84 678	1.29 686	0.66 663	0.90 675	1.40 688	0.75 678	0.85 683	0.67 682	0.49 676	0.46 675	0.72 680	0.59 681	0.67 682	0.53 678

WAO-7	0.79 676	0.78 679	0.54 642	0.85 682	0.67 685	0.74 673	0.68 688	1.05 689	1.32 687	0.90 680	1.20 691	1.04 676	0.92 685	0.69 675	0.66 679	0.60 683	0.62 694	0.67 677	0.68 687	0.64 679	0.58 680

KSHMR	1.09 687	1.17 689	0.88 680	1.25 694	1.00 694	0.99 686	0.96 694	1.13 694	1.37 688	1.16 691	1.29 693	1.41 689	0.96 687	1.01 691	0.92 689	1.03 696	1.08 698	1.20 695	1.03 697	1.01 693	0.97 695

JetRed	1.62 690	1.46 693	2.98 692	0.92 685	1.21 695	4.99 698	1.53 700	1.27 697	1.39 689	1.83 696	1.74 697	1.60 694	0.95 686	1.41 695	2.45 700	0.90 695	1.60 699	0.93 690	0.90 695	1.35 696	0.99 696

ktn	1.01 686	1.21 690	0.80 677	1.23 693	0.86 692	1.01 688	0.87 692	0.94 683	1.39 689	1.04 685	1.12 687	1.15 680	1.07 690	0.94 689	0.59 675	1.28 698	0.71 696	1.38 698	0.83 692	1.02 694	0.75 692

ACVNet_2	0.66 670	0.66 674	0.68 666	0.63 672	0.41 666	0.71 671	0.49 674	0.96 684	1.39 689	0.89 679	1.09 684	1.04 676	0.73 677	0.54 668	0.47 666	0.43 672	0.40 673	0.53 674	0.44 672	0.47 670	0.35 668

LVE	0.83 679	0.85 683	0.85 679	0.80 679	0.56 677	1.04 690	0.65 685	1.05 689	1.47 692	0.96 682	1.22 692	1.10 679	0.85 682	0.83 680	0.71 684	0.49 676	0.55 690	0.76 684	0.60 683	0.65 680	0.59 685

HanzoNet	1.29 689	1.26 692	1.19 687	1.12 690	0.85 691	1.02 689	0.83 690	1.03 688	1.48 693	1.64 695	1.61 696	2.50 697	1.72 697	1.61 696	1.61 695	1.26 697	0.80 697	1.31 697	1.01 696	1.02 694	0.86 694

WAO-6	0.81 677	0.80 680	0.62 655	0.86 683	0.63 683	0.76 677	0.58 681	0.98 686	1.54 694	0.90 680	0.96 680	1.07 678	1.03 689	0.70 676	0.66 679	0.72 687	0.49 682	0.90 689	0.71 688	0.68 683	0.58 680

Dean	0.87 680	0.86 684	0.79 676	0.81 680	0.56 677	0.90 681	0.63 682	1.15 695	1.73 695	1.15 690	1.15 689	1.31 685	0.99 688	0.81 679	0.81 688	0.57 680	0.56 691	0.77 685	0.64 684	0.66 681	0.58 680

LE_ROB	0.50 661	0.07 225	0.14 376	0.15 113	0.08 212	0.24 573	0.16 388	0.22 384	1.81 696	4.63 701	0.67 659	0.47 646	0.44 656	0.20 526	0.29 622	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.06 304

WAO-8	0.91 681	0.81 681	0.65 657	0.94 686	0.69 686	0.90 681	0.67 686	1.07 692	1.83 697	1.06 687	1.45 694	1.30 683	1.07 690	0.84 681	0.78 685	0.74 689	0.53 687	0.86 687	0.75 689	0.69 685	0.62 686

Venus	0.91 681	0.81 681	0.65 657	0.94 686	0.69 686	0.90 681	0.67 686	1.07 692	1.83 697	1.06 687	1.45 694	1.30 683	1.07 690	0.84 681	0.78 685	0.74 689	0.53 687	0.86 687	0.75 689	0.69 685	0.62 686

MADNet++	1.95 691	1.75 694	1.59 691	1.82 695	1.69 697	2.33 696	1.40 699	2.35 698	2.09 699	2.57 698	2.36 699	2.24 696	2.17 699	2.28 697	2.34 698	1.87 700	1.66 700	1.54 699	1.34 699	1.92 697	1.77 699

Selective-IGEV-i1pa	2.80 692	3.51 700	0.67 665	0.28 635	0.14 579	10.22 702	0.43 671	4.36 699	3.63 700	3.53 699	6.92 701	3.47 698	1.97 698	13.41 713	2.26 697	0.36 667	0.15 630	0.13 590	0.10 539	0.15 617	0.35 668

tt	4.67 695	0.06 107	3.55 696	2.02 696	1.55 696	10.25 703	16.71 705	8.91 708	5.03 701	1.31 693	0.94 678	4.71 699	4.76 701	3.33 698	5.87 702	6.06 708	10.30 714	1.88 702	2.11 702	2.75 699	1.21 698

PML	8.91 703	9.34 714	6.13 699	5.35 700	6.41 702	14.99 706	23.38 712	5.27 700	6.83 702	18.04 717	28.19 725	7.67 704	6.83 703	7.85 704	5.75 701	5.35 707	1.83 701	5.95 713	1.93 701	8.64 710	2.52 701

xxxxx1	7.79 697	5.02 705	7.31 701	3.12 697	3.85 699	16.35 707	22.88 707	5.86 704	8.69 703	7.97 705	8.54 702	9.12 707	8.27 705	10.18 705	10.92 705	2.42 702	2.45 702	3.56 705	12.37 711	3.77 700	3.06 702

tt_ll	7.79 697	5.02 705	7.31 701	3.12 697	3.85 699	16.35 707	22.88 707	5.86 704	8.69 703	7.97 705	8.54 702	9.12 707	8.27 705	10.18 705	10.92 705	2.42 702	2.45 702	3.56 705	12.37 711	3.77 700	3.06 702

ff	7.79 697	5.02 705	7.31 701	3.12 697	3.85 699	16.35 707	22.88 707	5.86 704	8.69 703	7.97 705	8.54 702	9.12 707	8.27 705	10.18 705	10.92 705	2.42 702	2.45 702	3.56 705	12.37 711	3.77 700	3.06 702

USTest	6.22 696	2.73 697	3.00 693	6.57 703	7.29 703	14.37 705	21.57 706	7.00 707	9.56 706	5.34 704	6.10 700	5.72 702	7.64 704	6.41 703	6.96 704	1.97 701	3.42 706	1.64 700	2.15 703	2.66 698	2.36 700

HaxPig	15.71 712	18.52 723	19.18 718	16.89 712	15.89 714	7.73 699	7.60 702	13.31 716	10.82 707	15.42 714	14.91 712	15.98 715	14.92 715	15.58 714	15.98 715	18.95 721	16.73 715	19.46 721	18.08 721	19.26 720	19.05 723

iinet-test	10.48 706	8.09 710	7.54 705	10.26 704	10.94 707	18.00 711	25.26 713	11.33 712	13.28 708	9.69 709	9.85 705	9.42 710	11.17 710	11.02 709	12.78 711	6.59 710	8.30 709	5.56 708	6.56 704	6.89 706	7.02 707

IINet	10.48 706	8.09 710	7.54 705	10.26 704	10.94 707	18.00 711	25.26 713	11.33 712	13.28 708	9.69 709	9.85 705	9.42 710	11.17 710	11.02 709	12.78 711	6.59 710	8.30 709	5.56 708	6.56 704	6.89 706	7.02 707

DGTPSM_ROB	8.06 701	4.48 701	8.63 709	5.35 700	10.72 705	8.32 700	22.97 710	5.46 701	13.35 710	5.12 702	9.92 707	5.08 700	10.40 708	5.52 701	12.58 708	3.79 705	8.00 707	3.50 703	7.02 708	3.83 703	7.14 709

DPSMNet_ROB	8.06 701	4.48 701	8.63 709	5.37 702	10.74 706	8.32 700	22.98 711	5.46 701	13.36 711	5.12 702	9.92 707	5.08 700	10.40 708	5.53 702	12.58 708	3.80 706	8.00 707	3.50 703	7.02 708	3.83 703	7.14 709

Anonymous_1	10.96 709	7.92 709	7.46 704	10.33 706	10.06 704	18.65 713	26.34 715	11.06 711	13.44 712	9.40 708	10.05 709	9.67 712	11.23 712	10.73 708	12.72 710	6.42 709	8.38 711	5.77 710	10.61 710	12.12 711	6.77 706

RSGM-EC	20.36 714	4.73 703	0.68 666	16.76 710	16.92 715	21.28 716	27.18 718	10.46 709	14.04 713	18.00 715	21.31 716	22.24 724	21.82 717	22.57 716	17.63 716	62.81 725	33.79 725	20.14 722	18.10 722	20.18 721	16.45 721

acva	20.36 714	4.73 703	0.68 666	16.76 710	16.92 715	21.28 716	27.18 718	10.46 709	14.04 713	18.00 715	21.31 716	22.24 724	21.82 717	22.57 716	17.63 716	62.81 725	33.79 725	20.14 722	18.10 722	20.18 721	16.45 721

DPSM_ROB	11.15 710	8.58 712	8.00 707	10.88 707	11.58 709	19.10 714	26.71 716	12.05 714	14.07 715	10.36 711	10.84 710	10.33 713	11.86 713	11.70 711	13.54 713	6.99 712	8.79 712	5.89 711	6.95 706	7.29 708	7.42 711

DPSM	11.15 710	8.58 712	8.00 707	10.88 707	11.58 709	19.10 714	26.71 716	12.05 714	14.07 715	10.36 711	10.84 710	10.33 713	11.86 713	11.70 711	13.54 713	6.99 712	8.79 712	5.89 711	6.95 706	7.29 708	7.42 711

MEDIAN_ROB	20.38 716	24.04 724	23.31 721	21.23 714	21.71 717	10.40 704	7.92 703	17.64 717	15.50 717	20.12 718	19.70 714	20.34 716	20.32 716	21.19 715	21.13 718	23.81 723	21.81 723	24.98 724	23.76 724	24.71 723	23.93 724

AVERAGE_ROB	24.90 724	29.20 725	28.14 722	24.89 722	24.64 724	17.75 710	11.12 704	21.45 719	19.93 718	25.12 726	24.46 724	25.12 726	25.46 726	24.69 725	22.83 719	29.76 724	27.13 724	28.97 726	27.95 726	29.91 724	29.47 725

LSM0	22.87 723	17.28 716	18.96 717	22.19 721	29.04 725	38.42 724	53.71 720	24.28 724	28.31 719	20.78 724	21.00 715	21.43 723	24.16 725	23.50 723	27.39 722	14.09 720	17.38 716	11.84 720	14.04 718	14.73 718	14.89 713

RAFT-FEzeroshot	22.43 718	17.33 717	15.98 711	22.02 717	23.31 721	38.34 719	53.82 724	24.05 720	28.39 720	20.61 721	21.76 718	20.88 719	23.92 723	23.41 718	27.42 723	14.07 715	17.69 717	11.83 716	14.02 716	14.69 715	14.97 717

RAFT-FE	22.43 718	17.33 717	15.98 711	22.02 717	23.31 721	38.34 719	53.82 724	24.05 720	28.39 720	20.61 721	21.76 718	20.88 719	23.92 723	23.41 718	27.42 723	14.07 715	17.69 717	11.83 716	14.02 716	14.69 715	14.97 717

CasAABBNet	22.42 717	17.33 717	16.01 713	22.01 716	23.28 719	38.32 718	53.80 722	24.14 722	28.41 722	20.60 720	21.77 720	20.89 722	23.91 721	23.43 720	27.36 721	14.07 715	17.69 717	11.83 716	14.01 715	14.67 714	14.95 716

FlowAnything	22.44 720	17.35 720	16.14 715	22.07 720	23.23 718	38.39 722	53.77 721	24.25 723	28.44 723	20.96 725	21.82 722	20.70 717	23.84 719	23.49 722	27.14 720	14.04 714	17.79 722	11.75 714	14.15 720	14.65 712	14.89 713

Selective-RAFT-Error	22.47 721	17.37 721	16.09 714	22.06 719	23.34 723	38.39 722	53.83 726	24.29 725	28.47 724	20.74 723	21.83 723	20.81 718	23.90 720	23.54 724	27.53 726	14.08 718	17.69 717	11.82 715	14.00 714	14.69 715	15.00 719

Hybrid-DGEV	22.47 721	17.40 722	16.14 715	22.00 715	23.29 720	38.36 721	53.80 722	24.43 726	28.63 725	20.59 719	21.81 721	20.88 719	23.91 721	23.45 721	27.42 723	14.08 718	17.69 717	11.83 716	14.06 719	14.65 712	14.93 715

Selective-IGEV-i16pa	18.58 713	3.30 698	1.09 684	0.21 553	0.18 632	103.68 726	0.28 633	19.87 718	40.73 726	4.16 700	56.45 726	8.07 705	2.59 700	123.95 727	5.89 703	0.18 636	0.12 600	0.09 476	0.12 593	0.12 568	0.51 677

test_example2	98.32 725	94.13 726	45.89 723	96.35 723	109.85 726	88.61 725	95.45 727	25.75 727	94.37 727	130.00 728	126.06 727	58.17 727	74.63 727	88.51 726	79.96 727	150.23 727	221.02 727	77.62 727	99.10 727	113.75 727	96.94 726

ccccc		285.66 727		368.85 726	370.60 727	123.16 727		115.05 728		126.68 727		122.83 728		252.94 728		384.56 728	353.86 728	254.69 728	223.00 728	425.87 728

ASD4		3.38 699

Low-res two-view benchmark