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

StereoAnything_RVC	0.21 50	0.68 570	0.39 215	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 14	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 90	0.30 21	0.18 1	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.08 1	0.16 266	0.09 6

S2M2_XL	0.19 7	0.18 142	0.27 61	0.27 1	0.20 106	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 31	0.26 67	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 42	0.17 303	0.16 408	0.15 174	0.13 195	0.15 222	0.12 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.17 1	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 54	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 51	0.26 2	0.21 42	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 34	0.31 46	0.16 10	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 39	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.17 25	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.31 27	0.20 17	0.12 47	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 73	0.30 12	0.20 106	0.20 9	0.19 30	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 20	0.33 57	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.08 1

OmniDepth	0.21 50	0.14 41	0.26 49	0.34 106	0.14 1	0.40 249	0.27 162	0.28 7	0.22 36	0.18 4	0.19 12	0.28 98	0.29 182	0.32 39	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.10 65

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 61	0.34 106	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.32 39	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.10 27	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.20 106	0.25 55	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 14	0.27 89	0.27 151	0.41 115	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.31 46	0.16 10	0.16 3	0.20 54	0.29 9	0.20 18	0.23 55	0.20 14	0.22 37	0.14 1	0.52 210	0.24 110	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 84	0.14 41	0.26 49	0.32 72	0.19 64	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 85	0.21 31	0.15 3	0.22 37	0.22 90	0.40 107	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.15 222	0.86 600

4.5w_L	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.30 12	0.20 106	0.25 55	0.18 14	0.30 12	0.21 28	0.21 31	0.21 19	0.24 64	0.28 166	0.48 183	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

StePilot	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.31 46	0.20 106	0.25 55	0.17 3	0.30 12	0.24 48	0.21 31	0.23 34	0.23 51	0.28 166	0.49 188	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 73	0.30 12	0.19 64	0.20 9	0.18 14	0.30 12	0.21 28	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 39	0.33 57	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.10 27	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.17 25	0.38 237	0.18 14	0.30 12	0.19 14	0.24 65	0.15 3	0.26 80	0.17 20	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.10 65

DEFOM-Stereo	0.22 69	0.15 69	0.26 49	0.33 89	0.20 106	0.61 385	0.21 79	0.30 12	0.31 96	0.23 55	0.19 12	0.18 13	0.18 39	0.41 115	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.11 112

VIP-Stereo	0.24 93	0.17 115	0.29 80	0.32 72	0.21 140	0.64 409	0.19 30	0.31 17	0.37 158	0.23 55	0.30 102	0.27 89	0.19 51	0.47 172	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.09 6

ITER	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.30 12	0.16 10	0.27 83	0.19 30	0.31 17	0.20 18	0.27 89	0.36 135	0.22 37	0.19 51	0.42 125	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 65

4w-stereo	0.21 50	0.19 180	0.31 105	0.31 46	0.17 25	0.29 123	0.19 30	0.31 17	0.21 28	0.31 113	0.24 50	0.20 24	0.24 114	0.41 115	0.22 64	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

2.5w	0.21 50	0.18 142	0.31 105	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.25 133	0.31 17	0.23 40	0.28 94	0.35 131	0.18 13	0.17 20	0.39 99	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

qyd29nn	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 30	0.32 21	0.18 8	0.20 14	0.21 19	0.28 98	0.20 64	0.49 188	0.21 42	0.15 202	0.17 431	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.10 65

DDF-Stereo	0.26 114	0.15 69	0.30 93	0.36 162	0.29 391	0.19 6	0.20 54	0.32 21	0.31 96	0.26 76	0.26 67	0.29 102	0.29 182	0.38 93	0.24 110	0.17 303	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.70 589	0.12 159

Wavelet-MonSter	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.18 41	0.17 4	0.21 79	0.32 21	0.23 40	0.25 70	0.34 125	0.22 37	0.24 114	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

2.25w	0.22 69	0.18 142	0.31 105	0.31 46	0.18 41	0.31 159	0.18 14	0.32 21	0.31 96	0.31 113	0.37 140	0.20 24	0.22 90	0.45 150	0.24 110	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 65

4.25_new	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4.5w_new	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4.5_new	0.21 50	0.20 217	0.29 80	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 146	0.32 21	0.28 75	0.32 126	0.28 88	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 50	0.20 217	0.29 80	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 146	0.32 21	0.28 75	0.32 126	0.28 88	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

LGtest1	0.19 7	0.14 41	0.29 80	0.34 106	0.16 10	0.26 67	0.17 3	0.32 21	0.20 18	0.21 31	0.15 3	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.20 17	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.11 112

LG-Stereo	0.24 93	0.18 142	0.40 227	0.39 238	0.20 106	0.22 18	0.27 162	0.32 21	0.36 142	0.26 76	0.44 157	0.22 37	0.16 12	0.37 83	0.27 178	0.11 32	0.12 230	0.16 202	0.15 253	0.13 127	0.09 6

PyraSte	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.19 30	0.33 32	0.21 28	0.23 55	0.27 76	0.26 80	0.18 39	0.37 83	0.20 17	0.10 14	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.08 1

tim_s	0.20 20	0.12 1	0.26 49	0.32 72	0.18 41	0.29 123	0.20 54	0.33 32	0.23 40	0.21 31	0.24 50	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.10 14	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv30	0.21 50	0.14 41	0.26 49	0.29 5	0.19 64	0.23 26	0.19 30	0.33 32	0.21 28	0.18 4	0.26 67	0.32 119	0.22 90	0.55 231	0.22 64	0.15 202	0.16 408	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.10 65

AdaDepth	0.22 69	0.17 115	0.32 119	0.37 179	0.18 41	0.34 198	0.22 90	0.33 32	0.23 40	0.21 31	0.21 19	0.20 24	0.20 64	0.56 242	0.21 42	0.10 14	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.12 159

GREAT-IGEV	0.22 69	0.15 69	0.31 105	0.29 5	0.22 164	0.21 15	0.26 146	0.33 32	0.31 96	0.20 14	0.30 102	0.22 37	0.22 90	0.47 172	0.22 64	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.10 65

SteFusion	0.20 20	0.12 1	0.25 34	0.31 46	0.19 64	0.30 138	0.22 90	0.34 37	0.29 85	0.21 31	0.25 58	0.21 34	0.16 12	0.43 134	0.20 17	0.09 1	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.09 6

ACW_4w	0.20 20	0.12 1	0.24 16	0.32 72	0.19 64	0.27 83	0.23 108	0.34 37	0.27 65	0.20 14	0.24 50	0.25 74	0.18 39	0.39 99	0.20 17	0.10 14	0.12 230	0.12 59	0.10 93	0.11 52	0.08 1

ITERv28	0.21 50	0.13 7	0.26 49	0.30 12	0.20 106	0.31 159	0.20 54	0.34 37	0.24 48	0.20 14	0.24 50	0.25 74	0.17 20	0.42 125	0.21 42	0.14 132	0.15 372	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.10 65

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.21 140	0.25 55	0.18 14	0.34 37	0.23 40	0.20 14	0.26 67	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

ITERv7	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.19 30	0.34 37	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.25 74	0.17 20	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.19 30	0.34 37	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.25 74	0.17 20	0.30 21	0.20 17	0.12 47	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

LG-G_1	0.21 50	0.13 7	0.30 93	0.34 106	0.16 10	0.52 321	0.17 3	0.34 37	0.18 8	0.21 31	0.21 19	0.26 80	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.10 65

LG-G	0.21 50	0.13 7	0.30 93	0.34 106	0.16 10	0.52 321	0.17 3	0.34 37	0.18 8	0.21 31	0.21 19	0.26 80	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.10 65

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 84	0.16 87	0.32 119	0.39 238	0.21 140	0.18 5	0.21 79	0.34 37	0.26 62	0.28 94	0.51 191	0.28 98	0.29 182	0.26 2	0.24 110	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.14 172	0.12 159

ITER124	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.29 123	0.20 54	0.35 46	0.20 18	0.22 51	0.20 14	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.13 305	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.18 14	0.35 46	0.21 28	0.20 14	0.23 34	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zero-FE	0.25 103	0.15 69	0.30 93	0.35 142	0.29 391	0.19 6	0.20 54	0.35 46	0.31 96	0.26 76	0.27 76	0.29 102	0.29 182	0.33 57	0.24 110	0.17 303	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.64 586	0.12 159

asd	0.21 50	0.18 142	0.29 80	0.32 72	0.18 41	0.27 83	0.22 90	0.35 46	0.22 36	0.31 113	0.22 28	0.19 18	0.21 77	0.44 146	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

3.75w	0.22 69	0.17 115	0.30 93	0.31 46	0.19 64	0.43 274	0.24 125	0.35 46	0.24 48	0.31 113	0.27 76	0.17 4	0.22 90	0.37 83	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

S2M2_L	0.26 114	0.22 293	0.33 134	0.31 46	0.25 265	0.24 39	0.13 1	0.35 46	0.41 181	0.25 70	0.36 135	0.30 107	0.25 123	0.30 21	0.26 159	0.22 435	0.19 463	0.17 242	0.19 392	0.21 399	0.18 354
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xxxad45	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.32 72	0.19 64	0.30 138	0.23 108	0.36 52	0.28 75	0.21 31	0.20 14	0.27 89	0.20 64	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

5w_v4	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.32 72	0.19 64	0.29 123	0.23 108	0.36 52	0.27 65	0.21 31	0.22 28	0.29 102	0.19 51	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

vnu138km	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 106	0.27 83	0.19 30	0.36 52	0.24 48	0.20 14	0.23 34	0.23 51	0.15 4	0.33 57	0.21 42	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.24 39	0.18 14	0.36 52	0.23 40	0.20 14	0.23 34	0.24 64	0.17 20	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.18 14	0.36 52	0.21 28	0.21 31	0.26 67	0.25 74	0.17 20	0.32 39	0.20 17	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

asda	0.21 50	0.19 180	0.29 80	0.31 46	0.17 25	0.25 55	0.23 108	0.36 52	0.28 75	0.27 89	0.24 50	0.18 13	0.21 77	0.40 107	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.10 65

2.75w_new	0.21 50	0.18 142	0.28 73	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 277	0.36 52	0.28 75	0.34 134	0.26 67	0.17 4	0.22 90	0.36 74	0.23 97	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

yuret106	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.26 67	0.18 14	0.37 59	0.19 14	0.19 10	0.23 34	0.33 132	0.16 12	0.32 39	0.21 42	0.14 132	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 41	0.23 3	0.31 46	0.19 64	0.25 55	0.19 30	0.37 59	0.18 8	0.21 31	0.25 58	0.21 34	0.18 39	0.30 21	0.20 17	0.14 132	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.18 14	0.37 59	0.26 62	0.21 31	0.25 58	0.23 51	0.16 12	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zaero_v3	0.21 50	0.13 7	0.29 80	0.31 46	0.16 10	0.44 282	0.18 14	0.37 59	0.26 62	0.29 101	0.32 114	0.22 37	0.17 20	0.36 74	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

Zero-FE251	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.20 106	0.44 282	0.19 30	0.37 59	0.25 59	0.27 89	0.29 98	0.38 167	0.24 114	0.32 39	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.10 65

3.25w_new	0.23 84	0.17 115	0.32 119	0.31 46	0.17 25	0.43 274	0.20 54	0.37 59	0.30 91	0.37 152	0.28 88	0.22 37	0.25 123	0.42 125	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

3.25w	0.23 84	0.17 115	0.32 119	0.31 46	0.17 25	0.43 274	0.20 54	0.37 59	0.30 91	0.37 152	0.28 88	0.22 37	0.25 123	0.42 125	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

3.5w_stereo	0.22 69	0.18 142	0.29 80	0.30 12	0.18 41	0.27 83	0.23 108	0.37 59	0.28 75	0.31 113	0.26 67	0.22 37	0.26 140	0.50 196	0.24 110	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

monsterstereo	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.34 106	0.18 41	0.21 15	0.20 54	0.37 59	0.35 134	0.33 131	0.40 147	0.19 18	0.18 39	0.45 150	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 69	0.15 69	0.27 61	0.31 46	0.15 2	0.29 123	0.20 54	0.37 59	0.29 85	0.24 65	0.29 98	0.21 34	0.27 151	0.36 74	0.25 130	0.16 261	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.10 65

castereo++	0.26 114	0.16 87	0.26 49	0.33 89	0.19 64	0.75 452	0.20 54	0.37 59	0.47 215	0.23 55	0.23 34	0.35 146	0.28 166	0.39 99	0.19 5	0.14 132	0.09 25	0.14 132	0.09 10	0.11 52	0.10 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 448	3.08 630	2.43 603	0.31 46	0.18 41	0.29 123	0.20 54	0.37 59	0.32 109	0.28 94	0.24 50	0.18 13	0.18 39	0.31 27	0.22 64	1.09 608	0.08 2	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.97 609

AEACV	0.27 126	0.17 115	0.31 105	0.34 106	0.45 535	0.26 67	0.28 181	0.37 59	0.32 109	0.30 110	0.46 166	0.31 116	0.37 258	0.36 74	0.24 110	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.11 112

ITERv21	0.20 20	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.21 140	0.28 108	0.19 30	0.38 72	0.24 48	0.19 10	0.18 11	0.28 98	0.17 20	0.42 125	0.22 64	0.15 202	0.14 340	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv2	0.21 50	0.13 7	0.31 105	0.31 46	0.16 10	0.35 207	0.18 14	0.38 72	0.24 48	0.25 70	0.29 98	0.22 37	0.19 51	0.41 115	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

qwe	0.22 69	0.18 142	0.28 73	0.31 46	0.18 41	0.29 123	0.21 79	0.38 72	0.32 109	0.35 141	0.30 102	0.20 24	0.20 64	0.43 134	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 91	0.09 6

2w_stereo	0.22 69	0.18 142	0.30 93	0.32 72	0.16 10	0.28 108	0.38 360	0.38 72	0.35 134	0.32 126	0.33 116	0.17 4	0.18 39	0.29 11	0.22 64	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.12 91	0.10 65

AIO_test	0.23 84	0.16 87	0.28 73	0.34 106	0.20 106	0.30 138	0.39 383	0.38 72	0.25 59	0.25 70	0.28 88	0.32 119	0.22 90	0.38 93	0.25 130	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 103	0.16 87	0.34 151	0.39 238	0.27 340	0.33 187	0.20 54	0.38 72	0.36 142	0.26 76	0.31 112	0.25 74	0.21 77	0.48 183	0.24 110	0.20 392	0.11 167	0.13 99	0.10 93	0.17 301	0.15 270

oiu110	0.21 50	0.14 41	0.23 3	0.30 12	0.20 106	0.26 67	0.19 30	0.39 78	0.25 59	0.19 10	0.22 28	0.30 107	0.21 77	0.32 39	0.21 42	0.15 202	0.16 408	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

dd23bbn	0.20 20	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 178	0.20 54	0.39 78	0.20 18	0.23 55	0.29 98	0.23 51	0.19 51	0.31 27	0.22 64	0.12 47	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

MonStereo	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

MonSter	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.38 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

SMoEStereo_RVC	0.26 114	0.19 180	0.35 161	0.35 142	0.22 164	0.36 217	0.32 254	0.39 78	0.34 120	0.37 152	0.30 102	0.33 132	0.24 114	0.53 219	0.24 110	0.12 47	0.10 66	0.16 202	0.12 161	0.12 91	0.11 112

WCG-NET	0.28 133	0.15 69	0.33 134	0.33 89	0.19 64	0.33 187	0.27 162	0.39 78	0.80 362	0.46 199	0.49 178	0.39 172	0.25 123	0.40 107	0.25 130	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.11 130	0.12 91	0.10 65

MGS-Stereo	0.28 133	0.19 180	0.40 227	0.36 162	0.23 204	0.37 224	0.30 207	0.39 78	0.44 197	0.31 113	0.51 191	0.40 184	0.24 114	0.43 134	0.26 159	0.15 202	0.12 230	0.15 174	0.13 195	0.14 172	0.13 202

UniTT-Stereo	0.27 126	0.17 115	0.37 184	0.40 276	0.27 340	0.30 138	0.28 181	0.39 78	0.31 96	0.29 101	0.46 166	0.27 89	0.25 123	0.47 172	0.34 266	0.17 303	0.13 305	0.13 99	0.12 161	0.14 172	0.12 159

ITERv19	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.30 138	0.19 30	0.40 87	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.27 89	0.16 12	0.30 21	0.22 64	0.15 202	0.16 408	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zxcv128	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 106	0.23 26	0.19 30	0.40 87	0.17 6	0.20 14	0.25 58	0.27 89	0.19 51	0.31 27	0.20 17	0.14 132	0.14 340	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.24 39	0.20 54	0.40 87	0.17 6	0.20 14	0.21 19	0.23 51	0.17 20	0.28 8	0.20 17	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

1w_stereo	0.24 93	0.15 69	0.29 80	0.34 106	0.18 41	0.31 159	0.41 409	0.40 87	0.43 191	0.31 113	0.38 142	0.17 4	0.24 114	0.45 150	0.23 97	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

IGEV	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.31 46	0.20 106	0.23 26	0.19 30	0.40 87	0.29 85	0.22 51	0.34 125	0.20 24	0.15 4	0.31 27	0.19 5	0.11 32	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.10 65

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 103	0.31 452	0.24 16	0.51 495	0.19 64	0.29 123	0.22 90	0.40 87	0.37 158	0.26 76	0.24 50	0.24 64	0.31 208	0.44 146	0.22 64	0.14 132	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.14 172	0.10 65

AIO_rvc	0.23 84	0.16 87	0.32 119	0.34 106	0.19 64	0.26 67	0.33 264	0.40 87	0.22 36	0.26 76	0.24 50	0.34 137	0.15 4	0.51 203	0.24 110	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.10 65

mms	0.26 114	0.21 254	0.33 134	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.33 264	0.40 87	0.32 109	0.28 94	0.34 125	0.34 137	0.20 64	0.45 150	0.26 159	0.12 47	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.11 112

XX-TBD	0.32 173	0.53 551	0.26 49	0.51 495	0.20 106	0.37 224	0.24 125	0.40 87	0.73 316	0.54 228	0.69 255	0.31 116	0.25 123	0.32 39	0.27 178	0.16 261	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.11 112

uio108cc	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.31 46	0.18 41	0.32 178	0.21 79	0.41 96	0.21 28	0.20 14	0.23 34	0.27 89	0.20 64	0.29 11	0.20 17	0.15 202	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.19 30	0.41 96	0.18 8	0.20 14	0.23 34	0.22 37	0.16 12	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.21 140	0.28 108	0.19 30	0.41 96	0.20 18	0.21 31	0.25 58	0.24 64	0.16 12	0.31 27	0.19 5	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.29 5	0.16 10	0.26 67	0.18 14	0.41 96	0.27 65	0.29 101	0.44 157	0.20 24	0.23 103	0.35 71	0.26 159	0.11 32	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.09 6

252Zero-FE	0.20 20	0.15 69	0.26 49	0.33 89	0.19 64	0.23 26	0.18 14	0.41 96	0.34 120	0.22 51	0.21 19	0.19 18	0.18 39	0.28 8	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.10 65

3w_stereo	0.24 93	0.20 217	0.37 184	0.33 89	0.16 10	0.32 178	0.42 419	0.41 96	0.38 165	0.31 113	0.27 76	0.16 2	0.26 140	0.34 63	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 91	0.11 112

Occ-G	0.26 114	0.14 41	0.28 73	0.34 106	0.20 106	0.27 83	0.34 277	0.41 96	0.31 96	0.29 101	0.43 156	0.49 239	0.25 123	0.47 172	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.12 159

U	0.45 329	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.71 585	3.55 618	0.20 54	0.41 96	0.38 165	0.26 76	0.23 34	0.24 64	0.22 90	0.26 2	0.22 64	0.15 202	0.09 25	0.88 597	0.13 195	0.13 127	0.11 112

LoS_RVC	0.27 126	0.16 87	0.27 61	0.32 72	0.30 408	0.44 282	0.34 277	0.41 96	0.33 115	0.31 113	0.51 191	0.29 102	0.32 213	0.36 74	0.28 199	0.11 32	0.10 66	0.11 2	0.08 1	0.11 52	0.19 387

v20iiwwt	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.31 159	0.20 54	0.42 105	0.22 36	0.23 55	0.22 28	0.24 64	0.20 64	0.31 27	0.23 97	0.13 85	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

GEAStereo	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.25 265	0.36 217	0.30 207	0.42 105	0.28 75	0.26 76	0.28 88	0.24 64	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.18 337	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.14 172	0.12 159

GSStereo	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.25 265	0.36 217	0.30 207	0.42 105	0.27 65	0.30 110	0.28 88	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.14 172	0.12 159

GS-Stereo							0.30 207	0.42 105	0.27 65	0.30 110	0.28 88	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.14 172	0.12 159

gasm-f	0.24 93	0.16 87	0.27 61	0.33 89	0.25 265	0.25 55	0.36 323	0.42 105	0.28 75	0.26 76	0.35 131	0.24 64	0.30 200	0.36 74	0.23 97	0.18 337	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.15 222	0.12 159

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 34	0.31 46	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 105	0.24 48	0.23 55	0.21 19	0.17 4	0.16 12	0.45 150	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 112

HUF	0.24 93	0.16 87	0.33 134	0.32 72	0.18 41	0.25 55	0.40 394	0.42 105	0.34 120	0.25 70	0.23 34	0.32 119	0.28 166	0.34 63	0.24 110	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.10 65

fffft	0.25 103	0.17 115	0.37 184	0.36 162	0.22 164	0.28 108	0.36 323	0.42 105	0.24 48	0.36 145	0.23 34	0.27 89	0.22 90	0.52 210	0.27 178	0.12 47	0.09 25	0.16 202	0.12 161	0.12 91	0.12 159
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 114	0.21 254	0.33 134	0.38 209	0.23 204	0.30 138	0.33 264	0.42 105	0.38 165	0.26 76	0.34 125	0.35 146	0.23 103	0.47 172	0.27 178	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.10 65

rvit_stereo_0081	0.32 173	0.24 351	0.47 322	0.43 371	0.26 309	0.30 138	0.37 338	0.42 105	0.55 240	0.36 145	0.40 147	0.39 172	0.35 236	0.43 134	0.33 251	0.22 435	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.19 359	0.13 202

rvit_stereo_0082	0.32 173	0.24 351	0.47 322	0.43 371	0.26 309	0.30 138	0.37 338	0.42 105	0.55 240	0.36 145	0.40 147	0.39 172	0.35 236	0.43 134	0.33 251	0.22 435	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.19 359	0.13 202

IGEV-Stereo++	0.21 50	0.15 69	0.27 61	0.37 179	0.19 64	0.22 18	0.18 14	0.42 105	0.35 134	0.22 51	0.28 88	0.24 64	0.18 39	0.27 6	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.12 91	0.10 65

RAStereo	0.24 93	0.17 115	0.29 80	0.40 276	0.21 140	0.23 26	0.26 146	0.42 105	0.45 206	0.23 55	0.34 125	0.30 107	0.19 51	0.34 63	0.25 130	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.11 112

test_for_model	0.82 521	3.60 631	0.39 215	2.35 619	2.07 620	0.39 245	0.28 181	0.42 105	0.45 206	0.71 326	0.31 112	0.30 107	0.27 151	0.34 63	0.25 130	0.34 547	0.11 167	0.13 99	0.09 10	3.49 632	0.18 354

Replicate-Monster	0.26 114	0.15 69	1.07 542	0.30 12	0.17 25	0.38 237	0.19 30	0.43 119	0.39 175	0.23 55	0.21 19	0.23 51	0.21 77	0.45 150	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.14 246

FlowAnything_test	0.29 144	0.19 180	0.39 215	0.47 443	0.26 309	0.46 297	0.25 133	0.43 119	0.31 96	0.29 101	0.26 67	0.35 146	0.26 140	0.40 107	0.37 315	0.21 409	0.15 372	0.22 417	0.26 513	0.16 266	0.16 316

GASTEREO	0.25 103	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.20 106	0.22 18	0.30 207	0.43 119	0.31 96	0.37 152	0.33 116	0.22 37	0.35 236	0.41 115	0.23 97	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.12 91	0.11 112

MSCF	0.25 103	0.16 87	0.33 134	0.39 238	0.20 106	0.20 9	0.31 233	0.43 119	0.31 96	0.36 145	0.33 116	0.23 51	0.35 236	0.36 74	0.23 97	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.13 127	0.11 112

111111	0.21 50	0.14 41	0.27 61	0.37 179	0.22 164	0.21 15	0.19 30	0.43 119	0.27 65	0.20 14	0.20 14	0.29 102	0.14 1	0.41 115	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.12 91	0.12 159

MaDis-Stereo	0.26 114	0.18 142	0.36 168	0.36 162	0.26 309	0.27 83	0.27 162	0.43 119	0.35 134	0.27 89	0.26 67	0.41 190	0.28 166	0.40 107	0.28 199	0.16 261	0.14 340	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.12 159

testlalala	0.28 133	0.19 180	0.43 269	0.34 106	0.23 204	0.45 292	0.30 207	0.43 119	0.29 85	0.68 304	0.49 178	0.35 146	0.25 123	0.32 39	0.25 130	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.09 10	0.11 52	0.11 112

hj116sk	0.21 50	0.13 7	0.24 16	0.29 5	0.21 140	0.27 83	0.17 3	0.44 126	0.27 65	0.19 10	0.22 28	0.30 107	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

monsters	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.31 46	0.19 64	0.23 26	0.19 30	0.44 126	0.33 115	0.36 145	0.30 102	0.16 2	0.18 39	0.43 134	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 65

rvit_stereo_0081_aga	0.31 167	0.28 426	0.44 281	0.42 350	0.29 391	0.34 198	0.31 233	0.44 126	0.40 177	0.39 169	0.44 157	0.40 184	0.32 213	0.42 125	0.29 216	0.23 452	0.17 431	0.19 330	0.16 285	0.20 375	0.15 270

plain	0.31 167	0.20 217	0.50 367	0.39 238	0.29 391	0.27 83	0.30 207	0.44 126	0.35 134	0.31 113	0.66 247	0.30 107	0.31 208	0.65 344	0.31 229	0.17 303	0.13 305	0.20 360	0.15 253	0.17 301	0.12 159

TANstereo	0.30 161	0.15 69	0.31 105	0.30 12	0.17 25	0.55 340	0.23 108	0.44 126	0.55 240	0.59 240	0.68 254	0.37 159	0.26 140	0.35 71	0.27 178	0.15 202	0.16 408	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.14 246

ITERv24	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.28 108	0.19 30	0.45 131	0.18 8	0.21 31	0.27 76	0.26 80	0.17 20	0.30 21	0.22 64	0.14 132	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

rvit_stereo_0083	0.34 190	0.24 351	0.50 367	0.44 390	0.27 340	0.34 198	0.35 301	0.45 131	0.62 255	0.37 152	0.47 172	0.42 200	0.35 236	0.40 107	0.36 299	0.22 435	0.20 475	0.20 360	0.17 335	0.20 375	0.14 246

GCAP-BAT	0.30 161	0.21 254	0.42 258	0.33 89	0.27 340	0.26 67	0.27 162	0.45 131	0.30 91	0.60 244	0.64 237	0.45 217	0.23 103	0.56 242	0.26 159	0.15 202	0.12 230	0.15 174	0.10 93	0.12 91	0.11 112

GIP-stereo	0.24 93	0.18 142	0.30 93	0.37 179	0.24 233	0.26 67	0.20 54	0.46 134	0.36 142	0.24 65	0.39 144	0.35 146	0.20 64	0.31 27	0.21 42	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.11 112

tt45	0.27 126	0.17 115	0.34 151	0.35 142	0.23 204	0.38 237	0.28 181	0.46 134	0.28 75	0.40 175	0.27 76	0.38 167	0.25 123	0.57 255	0.26 159	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.12 91	0.14 246

CREStereo++_RVC	0.32 173	0.15 69	0.23 3	0.31 46	0.24 233	0.27 83	0.22 90	0.46 134	0.88 411	0.46 199	0.80 310	0.30 107	0.26 140	0.36 74	0.33 251	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.51 592	0.13 127	0.09 6
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
DA	0.29 144	0.17 115	0.31 105	0.40 276	0.20 106	0.74 447	0.33 264	0.47 137	0.44 197	0.34 134	0.39 144	0.39 172	0.32 213	0.32 39	0.24 110	0.15 202	0.11 167	0.16 202	0.11 130	0.15 222	0.10 65

GGEV	0.29 144	0.17 115	0.31 105	0.40 276	0.20 106	0.74 447	0.33 264	0.47 137	0.44 197	0.34 134	0.39 144	0.39 172	0.32 213	0.32 39	0.24 110	0.15 202	0.11 167	0.16 202	0.11 130	0.15 222	0.10 65

MIF-Stereo (partial)	0.31 167	0.18 142	0.37 184	0.41 310	0.31 430	0.28 108	0.23 108	0.47 137	0.42 189	0.31 113	0.63 234	0.36 157	0.35 236	0.57 255	0.31 229	0.17 303	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.18 325	0.14 246

GLC_STEREO	0.29 144	0.19 180	0.27 61	0.44 390	0.19 64	0.31 159	0.26 146	0.47 137	0.43 191	0.37 152	0.47 172	0.41 190	0.23 103	0.50 196	0.34 266	0.14 132	0.18 449	0.19 330	0.16 285	0.16 266	0.13 202

AIO-Stereo	0.25 103	0.18 142	0.34 151	0.37 179	0.18 41	0.28 108	0.30 207	0.48 141	0.27 65	0.29 101	0.30 102	0.32 119	0.17 20	0.52 210	0.23 97	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.10 65

CAS	0.34 190	0.13 7	0.25 34	1.28 601	0.30 408	0.46 297	0.38 360	0.48 141	0.47 215	0.34 134	0.52 200	0.24 64	0.19 51	0.29 11	0.27 178	0.69 594	0.08 2	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.15 270

CES	0.28 133	0.14 41	0.23 3	0.30 12	0.70 584	0.37 224	0.27 162	0.48 141	0.46 210	0.34 134	0.48 174	0.27 89	0.22 90	0.39 99	0.23 97	0.13 85	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.13 127	0.17 336

999	0.27 126	0.16 87	0.35 161	0.36 162	0.24 233	0.31 159	0.27 162	0.49 144	0.38 165	0.26 76	0.30 102	0.39 172	0.23 103	0.63 323	0.25 130	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.14 246

rvit_stereo_0080	0.31 167	0.25 376	0.40 227	0.39 238	0.28 364	0.27 83	0.46 442	0.49 144	0.44 197	0.35 141	0.42 153	0.40 184	0.28 166	0.41 115	0.33 251	0.22 435	0.17 431	0.17 242	0.16 285	0.22 421	0.15 270

rvit_stereo_ft	0.33 184	0.25 376	0.47 322	0.52 507	0.32 446	0.33 187	0.47 449	0.49 144	0.50 223	0.34 134	0.41 150	0.41 190	0.32 213	0.48 183	0.34 266	0.22 435	0.14 340	0.19 330	0.18 362	0.19 359	0.14 246

MoCha-V2	0.25 103	0.15 69	0.29 80	0.40 276	0.18 41	0.27 83	0.26 146	0.49 144	0.27 65	0.36 145	0.27 76	0.33 132	0.35 236	0.49 188	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.11 112

whm_eth	0.31 167	0.25 376	0.40 227	0.39 238	0.28 364	0.27 83	0.46 442	0.49 144	0.44 197	0.35 141	0.42 153	0.40 184	0.28 166	0.41 115	0.33 251	0.22 435	0.17 431	0.17 242	0.16 285	0.22 421	0.15 270

MC-Stereo	0.28 133	0.17 115	0.32 119	0.38 209	0.20 106	0.26 67	0.26 146	0.49 144	0.37 158	0.37 152	0.61 230	0.41 190	0.31 208	0.55 231	0.25 130	0.13 85	0.09 25	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.11 112

CroCo-Stereo Lap2	0.28 133	0.24 351	0.39 215	0.50 479	0.29 391	0.20 9	0.31 233	0.49 144	0.38 165	0.24 65	0.27 76	0.46 225	0.31 208	0.39 99	0.30 222	0.14 132	0.15 372	0.16 202	0.13 195	0.16 266	0.15 270

sCroCo_RVC	0.35 206	0.28 426	0.69 469	0.51 495	0.39 500	0.41 264	0.31 233	0.49 144	0.45 206	0.31 113	0.48 174	0.38 167	0.32 213	0.46 165	0.32 239	0.21 409	0.22 493	0.19 330	0.19 392	0.21 399	0.20 410

castereo	0.28 133	0.16 87	0.32 119	0.35 142	0.21 140	0.40 249	0.42 419	0.50 152	0.66 281	0.26 76	0.41 150	0.37 159	0.36 254	0.33 57	0.24 110	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.10 65

IGEV++	0.24 93	0.17 115	0.31 105	0.38 209	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.50 152	0.23 40	0.28 94	0.35 131	0.30 107	0.22 90	0.31 27	0.28 199	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.13 202

SCV_C0	0.26 114	0.18 142	0.34 151	0.35 142	0.24 233	0.23 26	0.28 181	0.51 154	0.36 142	0.31 113	0.36 135	0.37 159	0.20 64	0.57 255	0.22 64	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.16 266	0.12 159

fffy	0.28 133	0.21 254	0.34 151	0.37 179	0.23 204	0.33 187	0.29 191	0.51 154	0.41 181	0.32 126	0.37 140	0.39 172	0.27 151	0.50 196	0.27 178	0.12 47	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.11 112

rvit_0105_6	0.38 256	0.28 426	0.64 442	0.50 479	0.30 408	0.39 245	0.38 360	0.51 154	0.67 284	0.40 175	0.45 161	0.50 242	0.41 285	0.54 226	0.36 299	0.27 495	0.26 525	0.24 456	0.21 440	0.22 421	0.16 316

WCG-NET（raft）	0.31 167	0.15 69	0.36 168	0.32 72	0.19 64	0.35 207	0.27 162	0.51 154	0.78 351	0.45 193	0.55 212	0.48 233	0.27 151	0.54 226	0.26 159	0.13 85	0.10 66	0.12 59	0.11 130	0.12 91	0.11 112

RSM++	0.25 103	0.18 142	0.34 151	0.36 162	0.20 106	0.28 108	0.30 207	0.51 154	0.32 109	0.25 70	0.22 28	0.37 159	0.21 77	0.50 196	0.24 110	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.10 65

RSM	0.25 103	0.18 142	0.33 134	0.36 162	0.20 106	0.27 83	0.34 277	0.51 154	0.27 65	0.26 76	0.23 34	0.39 172	0.21 77	0.56 242	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.14 172	0.10 65

LoS	0.29 144	0.15 69	0.30 93	0.29 5	0.18 41	0.33 187	0.29 191	0.51 154	0.72 309	0.34 134	0.52 200	0.41 190	0.28 166	0.47 172	0.28 199	0.15 202	0.11 167	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.11 112
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 114	0.22 293	0.36 168	0.48 450	0.22 164	0.20 9	0.29 191	0.51 154	0.44 197	0.28 94	0.23 34	0.42 200	0.26 140	0.29 11	0.26 159	0.15 202	0.13 305	0.13 99	0.11 130	0.16 266	0.12 159
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
CREStereo	0.28 133	0.15 69	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 224	0.25 133	0.51 154	0.72 309	0.42 184	0.51 191	0.32 119	0.26 140	0.38 93	0.25 130	0.16 261	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.11 112
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
xyz-stereo-finetune2	0.36 224	0.19 180	0.38 196	0.32 72	0.19 64	0.82 482	0.29 191	0.52 163	0.32 109	0.51 215	0.78 297	0.43 208	0.45 308	0.69 379	0.44 366	0.13 85	0.12 230	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.13 202

gcap-zeroshot	0.34 190	0.18 142	0.52 385	0.38 209	0.22 164	0.49 310	0.27 162	0.52 163	0.34 120	0.64 273	0.50 182	0.83 415	0.34 233	0.48 183	0.24 110	0.13 85	0.11 167	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.12 159

trnet	0.27 126	0.14 41	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 224	0.23 108	0.52 163	0.72 309	0.42 184	0.51 191	0.34 137	0.26 140	0.39 99	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.11 52	0.10 65

rrr	0.29 144	0.22 293	0.41 237	0.35 142	0.27 340	0.37 224	0.32 254	0.52 163	0.42 189	0.38 161	0.30 102	0.35 146	0.27 151	0.51 203	0.22 64	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.14 246

CASnet	0.30 161	0.20 217	0.33 134	0.41 310	0.16 10	0.26 67	0.24 125	0.52 163	0.53 231	0.52 221	0.54 206	0.39 172	0.24 114	0.40 107	0.26 159	0.14 132	0.10 66	0.22 417	0.18 362	0.18 325	0.11 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 103	0.16 87	0.33 134	0.34 106	0.20 106	0.35 207	0.20 54	0.52 163	0.36 142	0.28 94	0.27 76	0.41 190	0.18 39	0.45 150	0.26 159	0.14 132	0.10 66	0.16 202	0.14 226	0.13 127	0.11 112

GMOStereo	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

error version	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

test-v	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

test-2	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

FSD					0.46 542	0.48 305	0.52 486	0.53 173	0.48 218	0.48 207	0.48 174	0.49 239	0.48 322	0.51 203	0.49 398	0.45 572	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.46 561

AnonymousM	0.41 295	0.81 580	0.29 80	0.34 106	0.22 164	0.28 108	0.38 360	0.53 173	0.41 181	0.70 319	0.49 178	0.47 228	0.27 151	0.41 115	0.31 229	0.15 202	0.12 230	1.51 606	0.26 513	0.12 91	0.10 65

rvit_0105_4	0.41 295	0.29 438	0.71 478	0.50 479	0.29 391	0.41 264	0.41 409	0.55 175	0.73 316	0.45 193	0.48 174	0.55 263	0.44 303	0.57 255	0.36 299	0.28 505	0.26 525	0.25 469	0.22 458	0.23 438	0.18 354

Selective-IGEV	0.24 93	0.18 142	0.35 161	0.35 142	0.19 64	0.27 83	0.25 133	0.55 175	0.23 40	0.27 89	0.25 58	0.34 137	0.19 51	0.58 275	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.10 65

DilatedVolume-Stereo	0.30 161	0.15 69	0.34 151	0.33 89	0.20 106	0.53 329	0.25 133	0.56 177	0.43 191	0.56 233	0.50 182	0.35 146	0.29 182	0.49 188	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.12 59	0.11 130	0.11 52	0.10 65

SCV	0.26 114	0.19 180	0.33 134	0.35 142	0.21 140	0.27 83	0.34 277	0.56 177	0.28 75	0.24 65	0.28 88	0.37 159	0.23 103	0.49 188	0.22 64	0.18 337	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.15 222	0.11 112

test_4	0.36 224	0.18 142	0.31 105	0.44 390	0.25 265	0.20 9	0.34 277	0.56 177	0.41 181	0.59 240	1.45 543	0.43 208	0.25 123	0.63 323	0.28 199	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.19 392	0.15 222	0.11 112

test_xeample3	0.29 144	0.21 254	0.41 237	0.35 142	0.26 309	0.35 207	0.32 254	0.56 177	0.36 142	0.43 187	0.32 114	0.34 137	0.28 166	0.54 226	0.23 97	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.13 202

PMTNet	0.32 173	0.16 87	0.24 16	0.29 5	0.18 41	0.45 292	0.22 90	0.56 177	0.63 266	0.46 199	0.54 206	0.39 172	0.34 233	0.48 183	0.24 110	0.75 596	0.10 66	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.11 112

testlalala_base	0.46 339	0.25 376	0.41 237	0.46 434	0.33 457	0.58 364	0.25 133	0.57 182	0.34 120	0.51 215	0.56 215	0.46 225	0.30 200	0.43 134	0.31 229	1.47 617	0.11 167	0.14 132	0.09 10	1.59 605	0.13 202

GCAP-Stereo	0.28 133	0.19 180	0.40 227	0.38 209	0.19 64	0.38 237	0.23 108	0.57 182	0.41 181	0.45 193	0.49 178	0.39 172	0.27 151	0.33 57	0.23 97	0.14 132	0.12 230	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.11 112

ProNet	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.35 142	0.24 233	0.32 178	0.43 426	0.57 182	0.37 158	0.33 131	0.30 102	0.32 119	0.28 166	0.57 255	0.26 159	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.13 202

CRE-IMP	0.36 224	0.23 314	0.49 354	0.42 350	0.24 233	0.41 264	0.21 79	0.57 182	0.41 181	0.65 282	0.72 261	0.53 254	0.37 258	0.61 304	0.38 324	0.17 303	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.21 399	0.18 354

sAnonymous2	0.40 284	0.39 504	0.85 513	0.48 450	0.37 485	0.40 249	0.46 442	0.57 182	0.52 228	0.38 161	0.46 166	0.35 146	0.42 287	0.43 134	0.30 222	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.17 335	0.57 581	0.44 566

CroCo_RVC	0.40 284	0.39 504	0.85 513	0.48 450	0.37 485	0.40 249	0.46 442	0.57 182	0.52 228	0.38 161	0.46 166	0.35 146	0.42 287	0.43 134	0.30 222	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.17 335	0.57 581	0.44 566

xyz-stereo-finetune	0.33 184	0.18 142	0.36 168	0.33 89	0.18 41	0.57 358	0.31 233	0.58 188	0.69 296	0.45 193	0.54 206	0.38 167	0.33 225	0.56 242	0.36 299	0.12 47	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.12 159

xyz-stereo	4.23 623	0.17 115	61.76 653	0.34 106	0.16 10	12.16 634	0.37 338	0.58 188	0.68 289	1.01 506	3.36 611	0.77 398	0.82 506	1.21 545	0.40 337	0.12 47	0.10 66	0.16 202	0.11 130	0.13 127	0.10 65

MM-Stereo_test1	0.33 184	0.19 180	0.36 168	0.41 310	0.23 204	0.36 217	0.45 438	0.58 188	0.54 235	0.60 244	0.50 182	0.38 167	0.37 258	0.60 296	0.26 159	0.15 202	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.15 222	0.12 159

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 190	0.27 412	0.45 293	0.36 162	0.25 265	0.48 305	0.30 207	0.58 188	0.90 427	0.42 184	0.36 135	0.30 107	0.29 182	0.49 188	0.30 222	0.16 261	0.14 340	0.18 290	0.15 253	0.18 325	0.15 270

4D-IteraStereo	0.33 184	0.18 142	0.40 227	0.40 276	0.24 233	0.32 178	0.27 162	0.58 188	0.72 309	0.65 282	0.54 206	0.42 200	0.23 103	0.45 150	0.28 199	0.14 132	0.09 25	0.19 330	0.16 285	0.16 266	0.11 112

H2IRNET	0.37 241	0.20 217	0.33 134	0.38 209	0.25 265	0.27 83	0.23 108	0.59 193	0.72 309	0.39 169	0.90 369	0.74 384	0.55 366	0.52 210	0.43 350	0.15 202	0.13 305	0.18 290	0.20 417	0.16 266	0.13 202

Selective-RAFT	0.35 206	0.23 314	0.51 380	0.44 390	0.21 140	0.64 409	0.27 162	0.59 193	0.63 266	0.40 175	0.38 142	0.55 263	0.40 279	0.57 255	0.35 283	0.13 85	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.16 266	0.13 202

Patchmatch Stereo++	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270
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
PSM-adaLoss	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.31 233	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.56 242	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

ROB_FTStereo_v2	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.31 233	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.57 271	0.38 262	0.57 255	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

ROB_FTStereo	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.25 55	0.21 79	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.57 255	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

iGMRVC	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.30 207	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

iRAFT	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

RAFT-IKP	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.28 181	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.57 271	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

GMStereo	0.39 272	0.37 487	0.54 397	0.40 276	0.26 309	0.42 271	0.36 323	0.59 193	1.04 495	0.55 230	0.51 191	0.37 159	0.35 236	0.54 226	0.41 341	0.19 369	0.13 305	0.16 202	0.17 335	0.24 451	0.18 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT_CTSACE	0.45 329	0.20 217	0.44 281	0.45 413	0.27 340	0.34 198	0.39 383	0.60 203	0.73 316	0.76 359	1.44 540	0.83 415	0.38 262	1.08 525	0.26 159	0.12 47	0.13 305	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.11 112

HUI-Stereo	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.60 203	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.50 196	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

DeepStereo_RVC	0.36 224	0.21 254	0.47 322	0.40 276	0.24 233	0.26 67	0.22 90	0.60 203	0.38 165	0.69 313	0.67 252	0.57 271	0.51 342	0.56 242	0.39 330	0.16 261	0.12 230	0.18 290	0.15 253	0.19 359	0.18 354

RAFT-RH_RVC	0.56 448	0.17 115	0.41 237	0.37 179	0.23 204	0.57 358	0.24 125	0.60 203	0.70 297	1.19 547	3.94 618	0.56 266	0.38 262	0.65 344	0.36 299	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.14 226	0.12 91	0.13 202

test-1	0.36 224	0.19 180	0.71 478	0.46 434	0.26 309	0.44 282	0.36 323	0.60 203	0.59 251	0.48 207	0.67 252	0.53 254	0.36 254	0.40 107	0.29 216	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.14 226	0.15 222	0.16 316

XX-Stereo	0.37 241	0.17 115	0.45 293	0.55 531	0.36 478	0.38 237	0.20 54	0.60 203	0.30 91	0.46 199	1.30 515	0.73 378	0.26 140	0.56 242	0.26 159	0.16 261	0.11 167	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.10 65

rvit_0105_5	0.42 302	0.31 452	0.73 486	0.50 479	0.29 391	0.44 282	0.42 419	0.61 209	0.74 323	0.51 215	0.51 191	0.60 300	0.47 317	0.57 255	0.38 324	0.27 495	0.25 519	0.25 469	0.23 474	0.22 421	0.18 354

testlalala2	0.36 224	0.18 142	0.45 293	0.89 587	0.53 560	0.44 282	0.26 146	0.61 209	0.49 219	0.68 304	0.56 215	0.44 215	0.24 114	0.34 63	0.31 229	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.10 93	0.13 127	0.13 202

AE-Stereo	0.34 190	0.21 254	0.42 258	0.48 450	0.31 430	0.48 305	0.35 301	0.61 209	0.62 255	0.32 126	0.55 212	0.52 250	0.27 151	0.47 172	0.29 216	0.13 85	0.13 305	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.12 159

MSKI-zero shot	0.32 173	0.17 115	0.34 151	0.39 238	0.21 140	0.32 178	0.22 90	0.61 209	0.43 191	0.52 221	0.64 237	0.61 305	0.20 64	0.74 408	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.12 91	0.12 159

knoymous	0.36 224	0.20 217	0.31 105	0.31 46	0.22 164	0.36 217	0.29 191	0.61 209	0.64 273	0.67 298	0.70 258	0.60 300	0.40 279	0.58 275	0.34 266	0.17 303	0.11 167	0.20 360	0.11 130	0.17 301	0.18 354

RAFT-345	0.40 284	0.18 142	0.40 227	0.38 209	0.22 164	0.33 187	0.26 146	0.61 209	0.51 225	0.74 350	1.79 567	0.45 217	0.33 225	0.66 352	0.36 299	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.14 226	0.13 127	0.13 202

water-stereo	0.28 133	0.14 41	0.29 80	0.35 142	0.19 64	0.36 217	0.23 108	0.62 215	0.38 165	0.39 169	0.62 233	0.41 190	0.35 236	0.28 8	0.27 178	0.14 132	0.13 305	0.13 99	0.12 161	0.12 91	0.10 65

HART	0.29 144	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.21 140	0.32 178	0.26 146	0.62 215	0.31 96	0.33 131	0.65 240	0.41 190	0.22 90	0.55 231	0.25 130	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.11 130	0.15 222	0.11 112

UGAM	0.52 417	0.22 293	0.46 310	0.45 413	0.25 265	0.41 264	0.52 486	0.62 215	1.16 528	0.76 359	1.13 470	1.32 540	0.57 375	1.00 508	0.53 420	0.17 303	0.14 340	0.25 469	0.21 440	0.15 222	0.13 202

ff7	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

IGEVStereo-DCA	0.29 144	0.22 293	0.38 196	0.35 142	0.27 340	0.37 224	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.30 102	0.35 146	0.27 151	0.51 203	0.22 64	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.12 161	0.13 127	0.15 270

ffff	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

11t	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

ccc-4	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

MM-Stereo_test2	0.30 161	0.18 142	0.39 215	0.40 276	0.24 233	0.42 271	0.42 419	0.63 223	0.41 181	0.37 152	0.35 131	0.32 119	0.26 140	0.53 219	0.25 130	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.12 161	0.15 222	0.10 65

Reg-Stereo(zero)	0.30 161	0.16 87	0.28 73	0.34 106	0.18 41	0.32 178	0.20 54	0.63 223	0.68 289	0.50 212	0.52 200	0.51 246	0.30 200	0.45 150	0.25 130	0.13 85	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.12 91	0.11 112

rvit_0105_3	0.47 355	0.34 469	0.77 505	0.54 524	0.31 430	0.49 310	0.47 449	0.63 223	0.79 360	0.65 282	0.59 225	0.64 320	0.50 337	0.65 344	0.39 330	0.29 512	0.27 534	0.29 517	0.28 526	0.21 399	0.20 410

model_zeroshot	0.33 184	0.18 142	0.48 342	0.39 238	0.28 364	0.45 292	0.25 133	0.63 223	0.45 206	0.61 252	0.50 182	0.51 246	0.25 123	0.45 150	0.26 159	0.16 261	0.13 305	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.13 202

anonymousdsp	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.35 301	0.63 223	0.35 134	0.39 169	0.33 116	0.33 132	0.28 166	0.59 290	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

DCRE	0.37 241	0.18 142	0.46 310	0.45 413	0.32 446	0.42 271	0.37 338	0.63 223	0.51 225	0.47 204	0.94 380	0.56 266	0.36 254	0.52 210	0.32 239	0.14 132	0.13 305	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.13 202

riskmin	0.38 256	0.20 217	0.39 215	0.32 72	0.23 204	0.53 329	0.30 207	0.63 223	0.80 362	0.49 209	0.56 215	0.73 378	0.58 384	0.55 231	0.36 299	0.17 303	0.11 167	0.19 330	0.13 195	0.19 359	0.20 410

IGEV-Stereo	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.35 301	0.63 223	0.35 134	0.39 169	0.33 116	0.33 132	0.28 166	0.59 290	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 329	0.21 254	0.48 342	0.42 350	0.28 364	0.31 159	0.54 495	0.63 223	0.62 255	0.62 254	0.89 365	1.01 476	0.69 450	0.75 414	0.66 461	0.13 85	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.15 270

test-3	0.34 190	0.16 87	0.43 269	0.39 238	0.21 140	0.43 274	0.22 90	0.63 223	0.78 351	0.71 326	0.45 161	0.64 320	0.27 151	0.43 134	0.31 229	0.12 47	0.09 25	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.10 65

test_1	0.34 190	0.16 87	0.43 269	0.39 238	0.21 140	0.43 274	0.23 108	0.63 223	0.78 351	0.68 304	0.45 161	0.64 320	0.27 151	0.43 134	0.31 229	0.12 47	0.09 25	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.10 65

DEmStereo	0.48 367	0.17 115	0.50 367	0.38 209	0.25 265	0.59 377	0.34 277	0.63 223	0.74 323	0.89 449	1.66 559	0.58 279	1.06 553	0.60 296	0.42 345	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.16 285	0.14 172	0.15 270

RALCasStereoNet	0.36 224	0.21 254	0.37 184	0.42 350	0.26 309	0.35 207	0.38 360	0.63 223	0.64 273	0.50 212	0.72 261	0.51 246	0.29 182	0.59 290	0.36 299	0.16 261	0.14 340	0.15 174	0.13 195	0.17 301	0.16 316

PFNet+	0.40 284	0.19 180	0.49 354	0.39 238	0.25 265	0.28 108	0.23 108	0.64 236	0.70 297	0.85 420	0.79 307	0.64 320	0.35 236	0.72 395	0.34 266	0.19 369	0.14 340	0.23 439	0.20 417	0.16 266	0.20 410

MyStereo8	0.40 284	0.20 217	0.54 397	0.41 310	0.29 391	0.53 329	0.29 191	0.65 237	0.49 219	0.71 326	0.98 407	0.58 279	0.43 293	0.50 196	0.51 410	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.19 359	0.19 387

DisPM	0.39 272	0.19 180	0.44 281	0.41 310	0.27 340	0.24 39	0.31 233	0.65 237	0.57 248	0.87 435	0.87 353	0.60 300	0.32 213	0.76 418	0.32 239	0.18 337	0.12 230	0.19 330	0.17 335	0.15 222	0.20 410

CIPLG	0.41 295	0.21 254	0.63 437	0.45 413	0.33 457	0.52 321	0.33 264	0.65 237	0.60 253	0.82 397	0.96 393	0.46 225	0.32 213	0.55 231	0.44 366	0.16 261	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

AAGNet	1.43 586	0.20 217	0.48 342	0.44 390	0.25 265	0.29 123	0.31 233	0.65 237	0.68 289	0.97 489	0.86 345	0.67 345	0.62 407	0.64 337	20.63 639	0.16 261	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.19 359	0.12 159

NRIStereo	0.36 224	0.20 217	0.45 293	0.41 310	0.23 204	0.34 198	0.26 146	0.65 237	0.55 240	0.64 273	0.63 234	0.56 266	0.37 258	0.65 344	0.37 315	0.15 202	0.11 167	0.18 290	0.15 253	0.17 301	0.14 246

PSM-AAD	0.48 367	0.20 217	0.37 184	0.43 371	0.23 204	0.56 353	0.50 468	0.65 237	0.70 297	1.07 527	1.12 463	0.58 279	0.92 531	0.61 304	0.32 239	0.15 202	0.11 167	0.25 469	0.26 513	0.18 325	0.43 565

DRaft	0.49 385	0.17 115	0.47 322	0.37 179	0.25 265	0.58 364	0.40 394	0.65 237	0.85 393	1.02 509	1.75 566	0.50 242	0.82 506	0.63 323	0.40 337	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.16 285	0.14 172	0.15 270

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 224	0.17 115	0.41 237	0.35 142	0.19 64	0.33 187	0.29 191	0.65 237	0.73 316	0.68 304	1.01 417	0.56 266	0.40 279	0.42 125	0.30 222	0.11 32	0.09 25	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.10 65

AFF-stereo	0.38 256	0.19 180	0.39 215	0.37 179	0.21 140	0.27 83	0.31 233	0.65 237	0.66 281	0.64 273	1.13 470	0.76 392	0.39 273	0.55 231	0.33 251	0.11 32	0.09 25	0.16 202	0.16 285	0.13 127	0.11 112

DCANet-4	0.36 224	0.20 217	0.48 342	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.66 246	0.92 439	0.69 313	0.78 297	0.40 184	0.47 317	0.45 150	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

IPLGR_C	0.40 284	0.21 254	0.64 442	0.45 413	0.33 457	0.52 321	0.34 277	0.66 246	0.62 255	0.82 397	0.92 376	0.45 217	0.32 213	0.52 210	0.46 385	0.17 303	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

ACRE	0.40 284	0.21 254	0.65 448	0.45 413	0.33 457	0.51 317	0.33 264	0.66 246	0.63 266	0.80 375	0.92 376	0.45 217	0.32 213	0.52 210	0.45 375	0.16 261	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

test_3	0.36 224	0.19 180	0.44 281	0.44 390	0.23 204	0.48 305	0.36 323	0.66 246	0.82 375	0.64 273	0.45 161	0.68 346	0.25 123	0.41 115	0.31 229	0.12 47	0.10 66	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.11 112

FTStereo	0.56 448	0.20 217	0.37 184	0.41 310	0.25 265	0.40 249	0.79 563	0.66 246	0.43 191	1.09 533	3.27 606	0.70 354	0.73 474	0.55 231	0.33 251	0.14 132	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.15 222	0.30 508

KYRaft	0.48 367	0.20 217	0.38 196	0.44 390	0.23 204	0.44 282	0.37 338	0.66 246	0.41 181	0.94 476	1.73 563	0.79 402	0.41 285	0.63 323	0.31 229	0.16 261	0.11 167	0.18 290	0.22 458	0.16 266	0.78 595

SST-Stereo	0.40 284	0.19 180	0.45 293	0.42 350	0.25 265	0.25 55	0.21 79	0.66 246	0.47 215	1.08 531	0.79 307	0.72 367	0.43 293	0.77 425	0.35 283	0.16 261	0.11 167	0.20 360	0.16 285	0.19 359	0.15 270

THIR-Stereo	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.23 204	0.75 452	0.67 530	0.66 246	0.87 407	1.02 509	1.40 530	0.72 367	0.76 483	0.62 312	0.42 345	0.15 202	0.11 167	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.15 270

RAFT	0.45 329	0.22 293	0.45 293	0.47 443	0.26 309	0.54 335	0.47 449	0.66 246	0.58 250	0.80 375	0.82 321	0.94 457	0.57 375	0.75 414	0.34 266	0.17 303	0.15 372	0.22 417	0.20 417	0.16 266	0.12 159

TestStereo	0.38 256	0.31 452	0.40 227	0.45 413	0.20 106	0.40 249	0.37 338	0.66 246	0.65 278	0.53 224	0.78 297	0.47 228	0.40 279	0.55 231	0.37 315	0.18 337	0.13 305	0.20 360	0.15 253	0.22 421	0.13 202

RAFT-Stereo-weight	0.32 173	0.18 142	0.33 134	0.39 238	0.22 164	0.26 67	0.29 191	0.67 256	0.80 362	0.53 224	0.51 191	0.58 279	0.20 64	0.47 172	0.27 178	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.11 112

xx1	0.39 272	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.67 256	1.06 506	0.41 179	0.50 182	0.65 333	0.53 348	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.17 336

cc1	0.37 241	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.67 256	1.06 506	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.16 266	0.15 270

LL-Strereo2	0.35 206	0.24 351	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.35 207	0.24 125	0.67 256	0.44 197	0.54 228	0.51 191	0.66 338	0.25 123	0.66 352	0.30 222	0.14 132	0.12 230	0.23 439	0.20 417	0.18 325	0.13 202

CrosDoStereo	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.24 233	0.40 249	1.18 594	0.67 256	0.86 398	0.94 476	1.37 524	0.63 313	0.77 490	0.65 344	0.45 375	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.14 246

LCNet	0.41 295	0.20 217	0.32 119	0.44 390	0.24 233	0.47 302	0.29 191	0.67 256	0.53 231	0.72 338	1.03 430	0.66 338	0.60 395	0.58 275	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.19 330	0.19 392	0.21 399	0.36 539

DeepStereo_LL	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.24 233	0.40 249	1.18 594	0.67 256	0.86 398	0.94 476	1.37 524	0.63 313	0.77 490	0.65 344	0.45 375	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.14 246

RAFT_R40	0.40 284	0.19 180	0.44 281	0.43 371	0.25 265	0.23 26	0.26 146	0.67 256	0.67 284	0.98 494	0.78 297	0.72 367	0.43 293	0.76 418	0.35 283	0.16 261	0.11 167	0.20 360	0.16 285	0.18 325	0.14 246

Pruner-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.45 293	0.40 276	0.25 265	0.22 18	0.24 125	0.67 256	0.55 240	0.89 449	0.76 282	0.68 346	0.29 182	0.62 312	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.17 335	0.17 301	0.18 354

rafts_anoy	0.37 241	0.21 254	0.36 168	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.33 264	0.67 256	0.90 427	0.58 238	0.66 247	0.45 217	0.33 225	0.47 172	0.39 330	0.16 261	0.11 167	0.21 402	0.23 474	0.17 301	0.14 246

ffm	0.44 319	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	0.68 266	1.04 495	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.25 469	0.21 440	0.16 266	0.16 316

ff1	0.49 385	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	0.68 266	1.04 495	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.16 261	0.10 66	0.25 469	0.21 440	0.16 266	0.16 316

tt1	0.36 224	0.24 351	0.32 119	0.41 310	0.22 164	0.54 335	0.38 360	0.68 266	1.04 495	0.41 179	0.46 166	0.35 146	0.45 308	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.16 266	0.16 316

RCA-Stereo	0.35 206	0.17 115	0.34 151	0.38 209	0.22 164	0.31 159	0.34 277	0.68 266	1.24 543	0.45 193	0.65 240	0.47 228	0.43 293	0.38 93	0.27 178	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.11 112

ADStereo(finetuned)	0.37 241	0.16 87	0.49 354	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.30 207	0.68 266	0.91 434	0.70 319	0.77 286	0.43 208	0.69 450	0.45 150	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

Prome-Stereo	0.46 339	0.19 180	0.35 161	0.44 390	0.26 309	0.40 249	0.45 438	0.68 266	0.44 197	0.96 484	1.84 570	0.59 294	0.67 440	0.61 304	0.32 239	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.14 226	0.16 266	0.29 499

iRaftStereo_RVC	0.32 173	0.19 180	0.37 184	0.39 238	0.22 164	0.31 159	0.29 191	0.68 266	0.51 225	0.49 209	0.66 247	0.37 159	0.23 103	0.45 150	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.18 290	0.17 335	0.15 222	0.12 159

DCANet	0.36 224	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.30 207	0.68 266	0.91 434	0.70 319	0.77 286	0.43 208	0.57 375	0.45 150	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

depthmonostereo	0.29 144	0.14 41	0.31 105	0.35 142	0.17 25	0.46 297	0.27 162	0.69 274	0.57 248	0.35 141	0.42 153	0.31 116	0.35 236	0.35 71	0.27 178	0.14 132	0.12 230	0.13 99	0.12 161	0.11 52	0.10 65

11t1	0.36 224	0.21 254	0.42 258	0.35 142	0.22 164	0.62 393	0.29 191	0.69 274	0.43 191	0.60 244	0.53 204	0.53 254	0.48 322	0.56 242	0.40 337	0.18 337	0.14 340	0.16 202	0.13 195	0.17 301	0.17 336

EKT-Stereo	0.35 206	0.23 314	0.39 215	0.43 371	0.29 391	0.38 237	0.31 233	0.69 274	0.64 273	0.45 193	0.63 234	0.49 239	0.27 151	0.56 242	0.33 251	0.18 337	0.14 340	0.18 290	0.15 253	0.16 266	0.16 316

RAFT-Test	0.34 190	0.18 142	0.37 184	0.38 209	0.23 204	0.50 313	0.23 108	0.69 274	0.40 177	0.60 244	0.85 342	0.61 305	0.28 166	0.46 165	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

fff	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

HHNet	0.41 295	0.17 115	0.41 237	0.34 106	0.37 485	0.33 187	0.34 277	0.69 274	0.75 326	0.86 427	1.30 515	0.52 250	0.32 213	0.52 210	0.35 283	0.15 202	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.15 222	0.24 461

NF-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.45 293	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.57 271	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

OCTAStereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

PSM-softLoss	0.38 256	0.20 217	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.35 301	0.69 274	0.46 210	0.62 254	0.82 321	0.59 294	0.33 225	0.70 385	0.39 330	0.19 369	0.12 230	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.22 446

KMStereo	0.38 256	0.20 217	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.35 301	0.69 274	0.46 210	0.62 254	0.82 321	0.59 294	0.33 225	0.70 385	0.39 330	0.19 369	0.12 230	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.22 446

GrayStereo	0.49 385	0.19 180	0.42 258	0.46 434	0.28 364	0.53 329	0.67 530	0.69 274	0.63 266	1.02 509	1.47 546	0.78 400	0.76 483	0.56 242	0.33 251	0.14 132	0.12 230	0.17 242	0.17 335	0.15 222	0.29 499

RE-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

TVStereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

csc	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

cscssc	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

AIO-test1	0.38 256	0.18 142	0.38 196	0.50 479	0.24 233	0.46 297	0.30 207	0.70 289	1.19 534	0.40 175	0.71 260	0.45 217	0.29 182	0.53 219	0.27 178	0.15 202	0.13 305	0.19 330	0.21 440	0.13 127	0.17 336

tg	0.33 184	0.18 142	0.37 184	0.39 238	0.22 164	0.38 237	0.26 146	0.70 289	0.56 246	0.47 204	0.65 240	0.42 200	0.24 114	0.55 231	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.18 290	0.17 335	0.14 172	0.11 112

rvit_105_1	0.54 435	0.40 509	0.76 500	0.58 542	0.37 485	0.59 377	0.68 535	0.70 289	0.94 452	0.82 397	0.69 255	0.73 378	0.58 384	0.78 429	0.54 425	0.32 533	0.29 543	0.31 526	0.34 552	0.23 438	0.20 410

MIM_Stereo	0.38 256	0.17 115	0.53 393	0.37 179	0.24 233	0.27 83	0.24 125	0.70 289	0.54 235	0.72 338	1.00 414	0.63 313	0.29 182	0.64 337	0.38 324	0.13 85	0.14 340	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.11 112

UDGNet	0.48 367	0.77 577	0.50 367	0.48 450	0.31 430	0.41 264	0.34 277	0.70 289	0.92 439	0.65 282	0.60 227	0.58 279	0.43 293	0.63 323	0.41 341	0.32 533	0.15 372	0.66 591	0.19 392	0.36 531	0.21 428

dd	0.43 312	0.38 497	0.55 402	0.44 390	0.25 265	0.47 302	0.38 360	0.70 289	1.05 499	0.59 240	0.65 240	0.42 200	0.39 273	0.66 352	0.50 400	0.24 464	0.15 372	0.21 402	0.15 253	0.22 421	0.18 354

aanetorigin	0.83 527	0.56 554	1.87 593	0.49 465	0.38 494	0.56 353	0.66 528	0.70 289	1.00 477	2.42 606	2.02 578	1.31 535	1.18 565	0.93 495	1.13 557	0.20 392	0.18 449	0.20 360	0.19 392	0.27 479	0.30 508

Gwc-CoAtRS	0.34 190	0.17 115	0.44 281	0.39 238	0.23 204	0.34 198	0.22 90	0.70 289	0.75 326	0.60 244	0.59 225	0.58 279	0.29 182	0.45 150	0.26 159	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.12 159

FE-Mocha	0.32 173	0.19 180	0.50 367	0.38 209	0.27 340	0.30 138	0.20 54	0.71 297	0.36 142	0.65 282	0.56 215	0.54 258	0.25 123	0.38 93	0.22 64	0.15 202	0.10 66	0.17 242	0.16 285	0.13 127	0.12 159

OMP-Stereo	0.42 302	0.22 293	0.46 310	0.52 507	0.24 233	0.36 217	0.25 133	0.71 297	0.78 351	0.77 365	0.64 237	0.89 441	0.39 273	0.91 486	0.35 283	0.15 202	0.12 230	0.20 360	0.15 253	0.15 222	0.12 159

IIG-Stereo	0.43 312	0.21 254	0.44 281	0.50 479	0.25 265	0.44 282	0.21 79	0.71 297	0.76 334	0.83 409	0.95 389	0.83 415	0.43 293	0.90 479	0.35 283	0.15 202	0.12 230	0.19 330	0.14 226	0.15 222	0.11 112

GMM-Stereo	0.44 319	0.19 180	0.36 168	0.42 350	0.25 265	0.51 317	0.47 449	0.71 297	0.53 231	0.76 359	1.37 524	0.76 392	0.38 262	0.60 296	0.33 251	0.15 202	0.10 66	0.20 360	0.19 392	0.16 266	0.27 485

raftrobust	0.34 190	0.19 180	0.36 168	0.41 310	0.27 340	0.30 138	0.25 133	0.71 297	0.63 266	0.58 238	0.55 212	0.45 217	0.46 313	0.51 203	0.29 216	0.16 261	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.13 202

MM-Stereo_test3	0.34 190	0.19 180	0.31 105	0.41 310	0.25 265	0.35 207	0.44 435	0.72 302	0.92 439	0.46 199	0.52 200	0.41 190	0.29 182	0.44 146	0.28 199	0.16 261	0.15 372	0.17 242	0.13 195	0.14 172	0.13 202

HI	0.45 329	0.21 254	0.36 168	0.34 106	0.35 473	0.28 108	0.31 233	0.72 302	0.46 210	0.87 435	1.13 470	1.09 501	0.76 483	0.69 379	0.56 432	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

CoSv	0.45 329	0.21 254	0.36 168	0.34 106	0.35 473	0.28 108	0.31 233	0.72 302	0.46 210	0.87 435	1.13 470	1.09 501	0.76 483	0.69 379	0.56 432	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

Pointernet	0.27 126	0.14 41	0.33 134	0.35 142	0.23 204	0.35 207	0.21 79	0.72 302	0.38 165	0.39 169	0.36 135	0.34 137	0.25 123	0.36 74	0.25 130	0.15 202	0.10 66	0.12 59	0.08 1	0.11 52	0.10 65

MyStereo07	0.32 173	0.22 293	0.34 151	0.42 350	0.28 364	0.40 249	0.50 468	0.72 302	0.37 158	0.37 152	0.34 125	0.32 119	0.31 208	0.59 290	0.27 178	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.16 316

StereoVision	0.42 302	0.28 426	0.45 293	0.49 465	0.28 364	0.38 237	0.38 360	0.72 302	0.62 255	0.44 190	1.14 475	0.54 258	0.39 273	0.56 242	0.34 266	0.21 409	0.24 511	0.25 469	0.24 490	0.26 468	0.16 316

Anonymous_2	0.82 521	0.44 522	0.63 437	0.40 276	0.43 524	0.80 469	0.52 486	0.72 302	0.77 341	0.71 326	0.60 227	0.87 432	0.76 483	0.75 414	0.58 435	0.52 584	0.54 598	0.54 585	4.82 637	0.56 579	0.40 555

test_5	0.43 312	0.24 351	0.43 269	0.52 507	0.28 364	0.28 108	0.42 419	0.72 302	0.82 375	0.62 254	0.91 372	0.72 367	0.55 366	0.79 434	0.35 283	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.16 316

Anonymous3	0.46 339	0.34 469	0.86 518	0.50 479	0.37 485	0.81 474	0.50 468	0.72 302	0.65 278	0.51 215	0.65 240	0.45 217	0.45 308	0.64 337	0.38 324	0.24 464	0.24 511	0.22 417	0.21 440	0.23 438	0.23 453

R-Stereo Train	0.39 272	0.18 142	0.42 258	0.42 350	0.26 309	0.40 249	0.32 254	0.72 302	0.34 120	0.89 449	1.28 508	0.57 271	0.35 236	0.42 125	0.32 239	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.13 202

RAFT-Stereo	0.39 272	0.18 142	0.42 258	0.42 350	0.26 309	0.40 249	0.32 254	0.72 302	0.34 120	0.89 449	1.28 508	0.57 271	0.35 236	0.42 125	0.32 239	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.13 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.49 385	0.44 522	0.74 491	0.49 465	0.27 340	0.56 353	0.29 191	0.73 313	0.76 334	0.86 427	0.94 380	0.91 448	0.36 254	0.74 408	0.43 350	0.26 485	0.14 340	0.26 488	0.15 253	0.36 531	0.18 354

CFNet-RSSM	0.34 190	0.17 115	0.45 293	0.39 238	0.22 164	0.35 207	0.23 108	0.73 313	0.84 385	0.65 282	0.54 206	0.57 271	0.28 166	0.46 165	0.26 159	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.13 127	0.11 112

IGEV-FE	0.34 190	0.18 142	0.67 458	0.39 238	0.28 364	0.30 138	0.25 133	0.74 315	0.31 96	0.62 254	0.57 219	0.54 258	0.25 123	0.53 219	0.27 178	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

IGEV_Zeroshot_test	0.34 190	0.18 142	0.67 458	0.39 238	0.28 364	0.30 138	0.25 133	0.74 315	0.31 96	0.62 254	0.57 219	0.54 258	0.25 123	0.53 219	0.27 178	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

ASMatch	0.48 367	0.19 180	0.45 293	0.39 238	0.28 364	0.37 224	0.26 146	0.74 315	0.68 289	0.76 359	2.34 585	0.61 305	0.52 344	0.62 312	0.37 315	0.14 132	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.21 428

PFNet	0.42 302	0.18 142	0.58 416	0.43 371	0.24 233	0.43 274	0.32 254	0.74 315	0.78 351	1.00 501	0.74 274	0.68 346	0.39 273	0.72 395	0.37 315	0.16 261	0.10 66	0.20 360	0.15 253	0.16 266	0.13 202

IRAFT_RVC	0.42 302	0.20 217	0.48 342	0.44 390	0.24 233	0.27 83	0.54 495	0.74 315	0.77 341	0.76 359	0.80 310	0.73 378	0.51 342	0.70 385	0.36 299	0.17 303	0.10 66	0.21 402	0.16 285	0.16 266	0.14 246

cross-raft	0.34 190	0.20 217	0.37 184	0.44 390	0.23 204	0.32 178	0.35 301	0.74 315	0.40 177	0.60 244	0.77 286	0.57 271	0.27 151	0.43 134	0.28 199	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.13 195	0.15 222	0.11 112

111	0.40 284	0.17 115	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.52 321	0.28 181	0.74 315	1.16 528	0.50 212	0.91 372	0.63 313	0.48 322	0.61 304	0.35 283	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.13 127	0.13 202

DCVSM-stereo	0.49 385	0.27 412	0.53 393	0.39 238	0.29 391	0.51 317	0.26 146	0.75 322	0.75 326	1.11 537	0.75 276	1.05 489	0.72 471	0.60 296	0.47 392	0.20 392	0.19 463	0.24 456	0.20 417	0.25 461	0.30 508

ACV-stereo	0.62 475	0.34 469	1.00 534	0.43 371	0.31 430	1.20 552	0.40 394	0.75 322	0.83 380	0.64 273	0.77 286	2.10 588	1.03 550	0.81 438	0.64 456	0.21 409	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.21 399	0.21 428

anonymousa	0.49 385	0.20 217	0.42 258	0.38 209	0.23 204	0.91 497	0.35 301	0.75 322	0.62 255	0.85 420	1.54 552	1.06 491	0.66 437	0.51 203	0.43 350	0.16 261	0.13 305	0.19 330	0.21 440	0.16 266	0.14 246

RAFT+CT+SA	0.39 272	0.23 314	0.36 168	0.51 495	0.27 340	0.29 123	0.46 442	0.75 322	0.80 362	0.51 215	0.89 365	0.41 190	0.40 279	0.78 429	0.32 239	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.18 362	0.15 222	0.14 246

SA	0.44 319	0.25 376	0.46 310	0.46 434	0.24 233	0.43 274	0.36 323	0.75 322	0.96 459	0.59 240	1.03 430	0.48 233	0.52 344	0.94 502	0.32 239	0.16 261	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.15 222	0.13 202

IPLG	0.39 272	0.20 217	0.59 417	0.40 276	0.24 233	0.54 335	0.27 162	0.75 322	0.63 266	0.84 416	0.81 317	0.32 119	0.32 213	0.60 296	0.45 375	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.12 159

ARAFT	0.47 355	0.24 351	0.79 507	0.42 350	0.25 265	0.55 340	0.55 499	0.75 322	0.81 370	0.89 449	0.75 276	0.73 378	0.47 317	0.88 471	0.37 315	0.15 202	0.12 230	0.23 439	0.22 458	0.14 172	0.13 202

HH	0.35 206	0.20 217	0.47 322	0.40 276	0.25 265	0.33 187	0.31 233	0.76 329	0.38 165	0.43 187	0.57 219	0.79 402	0.44 303	0.71 390	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

HanStereo	0.35 206	0.20 217	0.47 322	0.40 276	0.25 265	0.33 187	0.31 233	0.76 329	0.38 165	0.43 187	0.57 219	0.79 402	0.44 303	0.71 390	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

IPLGR	0.39 272	0.21 254	0.63 437	0.39 238	0.22 164	0.49 310	0.29 191	0.76 329	0.74 323	0.78 369	0.77 286	0.44 215	0.42 287	0.47 172	0.38 324	0.13 85	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.15 222	0.13 202

AIO-test2	0.39 272	0.21 254	0.41 237	0.47 443	0.25 265	0.45 292	0.35 301	0.77 332	1.27 553	0.36 145	0.87 353	0.37 159	0.30 200	0.47 172	0.27 178	0.15 202	0.13 305	0.21 402	0.23 474	0.15 222	0.13 202

TestStereo1	0.43 312	0.23 314	0.41 237	0.51 495	0.24 233	0.34 198	0.40 394	0.77 332	0.90 427	0.68 304	0.96 393	0.48 233	0.46 313	0.91 486	0.32 239	0.16 261	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.14 172	0.13 202

SA-5K	0.43 312	0.23 314	0.41 237	0.51 495	0.24 233	0.34 198	0.40 394	0.77 332	0.90 427	0.68 304	0.96 393	0.48 233	0.46 313	0.91 486	0.32 239	0.16 261	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.14 172	0.13 202

MIPNet	0.37 241	0.21 254	0.59 417	0.39 238	0.25 265	0.50 313	0.28 181	0.77 332	0.70 297	0.65 282	0.60 227	0.40 184	0.49 326	0.44 146	0.37 315	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.13 202

DIP-Stereo	0.39 272	0.21 254	0.50 367	0.41 310	0.28 364	0.62 393	0.27 162	0.77 332	0.40 177	0.64 273	0.86 345	0.52 250	0.33 225	0.66 352	0.42 345	0.15 202	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.15 222	0.15 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 312	0.26 395	0.62 427	0.40 276	0.29 391	0.44 282	0.27 162	0.77 332	0.75 326	0.72 338	1.09 456	0.48 233	0.43 293	0.69 379	0.37 315	0.15 202	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.18 325	0.16 316

DFGA-Net	0.45 329	0.29 438	0.80 509	0.42 350	0.32 446	0.53 329	0.35 301	0.78 338	0.89 424	0.66 295	0.75 276	0.48 233	0.39 273	0.74 408	0.60 443	0.15 202	0.13 305	0.19 330	0.18 362	0.20 375	0.17 336

GCST	0.83 527	1.22 600	0.74 491	1.58 604	1.01 598	1.06 528	0.23 108	0.78 338	0.78 351	0.97 489	0.65 240	0.78 400	0.35 236	0.92 489	0.34 266	0.96 602	0.65 604	1.20 603	0.81 606	0.91 593	0.70 592

dad	0.58 462	0.50 537	0.64 442	0.43 371	0.30 408	0.59 377	0.36 323	0.78 338	1.25 549	1.01 506	1.17 488	1.15 519	0.53 348	0.68 373	0.50 400	0.35 552	0.23 503	0.37 551	0.21 440	0.29 487	0.20 410

raft+_RVC	0.38 256	0.19 180	0.35 161	0.37 179	0.25 265	0.45 292	0.37 338	0.78 338	0.89 424	0.51 215	0.78 297	0.50 242	0.29 182	0.53 219	0.40 337	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.12 159

CBFPSM	0.59 469	0.22 293	1.31 568	0.38 209	0.27 340	1.12 540	0.65 526	0.79 342	0.82 375	0.80 375	0.81 317	1.35 549	0.87 519	0.67 363	0.76 484	0.16 261	0.15 372	0.15 174	0.16 285	0.17 301	0.22 446

raft_robust	0.41 295	0.23 314	0.36 168	0.42 350	0.21 140	0.40 249	0.33 264	0.79 342	0.98 466	0.79 373	0.87 353	0.39 172	0.33 225	0.84 454	0.29 216	0.13 85	0.12 230	0.16 202	0.17 335	0.15 222	0.12 159

FENet	0.42 302	0.22 293	0.38 196	0.39 238	0.24 233	0.55 340	0.32 254	0.79 342	0.70 297	0.71 326	0.72 261	0.63 313	0.57 375	0.62 312	0.44 366	0.19 369	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.18 325	0.19 387

z-ln-s-r	0.66 482	0.36 480	1.30 567	0.39 238	0.26 309	0.57 358	0.63 522	0.80 345	1.03 489	0.80 375	1.43 537	0.91 448	0.76 483	1.08 525	1.87 589	0.16 261	0.12 230	0.17 242	0.14 226	0.20 375	0.16 316

IER	0.46 339	0.23 314	0.50 367	0.38 209	0.28 364	0.69 428	0.35 301	0.80 345	0.66 281	0.83 409	0.94 380	0.75 386	0.77 490	0.60 296	0.42 345	0.17 303	0.14 340	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

s12784h	0.36 224	0.15 69	0.24 16	0.34 106	0.15 2	0.77 459	0.29 191	0.80 345	0.83 380	0.56 233	0.57 219	0.43 208	0.40 279	0.57 255	0.33 251	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.09 10	0.14 172	0.09 6

MLCV	0.47 355	0.24 351	0.61 424	0.37 179	0.17 25	0.61 385	0.33 264	0.80 345	0.87 407	0.94 476	1.13 470	0.72 367	0.43 293	0.89 477	0.51 410	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.14 172	0.12 159

rvit_stereo_0075_2	0.47 355	0.37 487	0.70 473	0.53 517	0.46 542	0.43 274	0.36 323	0.81 349	0.67 284	0.55 230	0.74 274	0.59 294	0.43 293	0.63 323	0.43 350	0.32 533	0.23 503	0.35 541	0.25 499	0.30 496	0.25 469

Sa-1000	0.48 367	0.24 351	0.41 237	0.45 413	0.25 265	0.59 377	0.34 277	0.81 349	0.93 445	0.82 397	1.50 547	0.53 254	0.45 308	0.92 489	0.30 222	0.15 202	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.15 222	0.13 202

ISRNet	0.56 448	0.24 351	0.66 454	0.56 534	0.36 478	0.44 282	0.25 133	0.82 351	0.84 385	1.07 527	1.25 503	0.91 448	0.60 395	0.66 352	0.58 435	0.35 552	0.26 525	0.36 546	0.33 550	0.30 496	0.42 559

FACV-RUCA	0.43 312	0.28 426	0.47 322	0.45 413	0.33 457	0.58 364	0.34 277	0.82 351	0.73 316	0.57 236	0.84 332	0.47 228	0.50 337	0.54 226	0.39 330	0.22 435	0.15 372	0.35 541	0.16 285	0.28 483	0.21 428

iResNet	0.49 385	0.29 438	0.79 507	0.42 350	0.21 140	0.61 385	0.40 394	0.82 351	0.99 471	0.87 435	1.12 463	0.69 350	0.53 348	0.78 429	0.51 410	0.15 202	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.17 301	0.15 270

DAS	0.51 408	0.25 376	0.60 422	0.48 450	0.31 430	0.58 364	0.41 409	0.83 354	0.97 462	0.89 449	1.12 463	0.70 354	0.75 480	0.82 441	0.43 350	0.17 303	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.20 375	0.18 354

SepStereo	0.51 408	0.25 376	0.60 422	0.48 450	0.31 430	0.58 364	0.41 409	0.83 354	0.97 462	0.89 449	1.12 463	0.70 354	0.75 480	0.93 495	0.43 350	0.17 303	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.20 375	0.18 354

HCRNet	0.44 319	0.34 469	0.41 237	0.53 517	0.26 309	0.53 329	0.29 191	0.83 354	0.63 266	0.71 326	0.81 317	0.77 398	0.50 337	0.66 352	0.36 299	0.24 464	0.16 408	0.24 456	0.20 417	0.21 399	0.18 354

iinet-f	0.67 487	0.26 395	2.15 598	0.39 238	0.31 430	1.19 551	0.56 505	0.84 357	0.84 385	0.80 375	1.17 488	1.05 489	0.84 513	0.71 390	1.21 561	0.20 392	0.18 449	0.17 242	0.15 253	0.20 375	0.20 410

ToySt	0.49 385	0.27 412	0.75 495	0.40 276	0.27 340	0.64 409	0.49 463	0.84 357	0.77 341	0.60 244	0.83 327	0.88 437	0.66 437	0.70 385	0.56 432	0.16 261	0.17 431	0.21 402	0.20 417	0.21 399	0.19 387

TRStereo	0.37 241	0.27 412	0.59 417	0.47 443	0.41 512	0.29 123	0.30 207	0.84 357	0.59 251	0.52 221	0.41 150	0.52 250	0.26 140	0.73 401	0.27 178	0.17 303	0.12 230	0.19 330	0.19 392	0.13 127	0.11 112

PAM	0.46 339	0.19 180	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.75 452	0.33 264	0.85 360	0.34 120	0.70 319	0.46 166	1.83 579	0.63 413	0.61 304	0.26 159	0.15 202	0.10 66	0.16 202	0.14 226	0.14 172	0.13 202

ACVNet-DCA	0.35 206	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.85 360	0.54 235	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.18 325	0.17 336

1test111	0.36 224	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.85 360	0.54 235	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.55 231	0.45 375	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.18 325	0.17 336

qqq	0.40 284	0.26 395	0.44 281	0.36 162	0.22 164	0.46 297	0.36 323	0.85 360	0.54 235	0.56 233	0.69 255	0.65 333	0.53 348	0.55 231	0.45 375	0.17 303	0.16 408	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.17 336

anonymousdsp2	0.35 206	0.20 217	0.43 269	0.37 179	0.24 233	0.48 305	0.31 233	0.86 364	0.65 278	0.55 230	0.50 182	0.50 242	0.34 233	0.56 242	0.31 229	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.16 266	0.14 246

fast-acv-ft	0.64 478	0.30 447	0.73 486	0.45 413	0.34 466	1.17 548	0.49 463	0.86 364	0.98 466	1.02 509	1.36 521	1.29 532	0.85 514	0.76 418	0.81 494	0.21 409	0.23 503	0.23 439	0.23 474	0.21 399	0.20 410

x	0.39 272	0.24 351	0.41 237	0.34 106	0.23 204	0.52 321	0.32 254	0.86 364	0.52 228	0.57 236	0.70 258	0.59 294	0.50 337	0.49 188	0.46 385	0.17 303	0.15 372	0.17 242	0.15 253	0.17 301	0.16 316

CFNet_pseudo	0.46 339	0.24 351	0.52 385	0.37 179	0.27 340	0.58 364	0.30 207	0.86 364	0.88 411	0.82 397	1.03 430	0.75 386	0.47 317	0.58 275	0.44 366	0.17 303	0.12 230	0.24 456	0.16 285	0.24 451	0.19 387

RALAANet	0.38 256	0.23 314	0.48 342	0.42 350	0.29 391	0.35 207	0.25 133	0.86 364	0.64 273	0.67 298	0.65 240	0.60 300	0.29 182	0.60 296	0.34 266	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.21 399	0.13 202

DMCA-RVC	0.51 408	0.30 447	0.59 417	0.50 479	0.32 446	0.54 335	0.38 360	0.86 364	0.68 289	0.94 476	0.86 345	0.91 448	0.68 446	0.70 385	0.59 440	0.23 452	0.18 449	0.31 526	0.23 474	0.26 468	0.19 387

ccs_rob	0.46 339	0.24 351	0.52 385	0.37 179	0.27 340	0.58 364	0.31 233	0.86 364	0.88 411	0.82 397	1.02 426	0.75 386	0.47 317	0.58 275	0.44 366	0.17 303	0.12 230	0.24 456	0.16 285	0.24 451	0.19 387

CAS++	0.32 173	0.24 351	0.36 168	0.37 179	0.26 309	0.28 108	0.23 108	0.87 371	0.50 223	0.47 204	0.45 161	0.26 80	0.21 77	0.49 188	0.24 110	0.23 452	0.19 463	0.22 417	0.17 335	0.21 399	0.16 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MMNet	0.55 437	0.25 376	0.61 424	0.43 371	0.34 466	1.07 529	0.39 383	0.87 371	0.91 434	0.91 461	0.93 379	0.86 426	0.76 483	0.81 438	0.76 484	0.15 202	0.14 340	0.18 290	0.19 392	0.20 375	0.16 316

ACVNet	0.46 339	0.23 314	0.36 168	0.39 238	0.28 364	0.58 364	0.40 394	0.87 371	0.80 362	0.64 273	0.96 393	0.79 402	0.60 395	0.63 323	0.67 464	0.17 303	0.15 372	0.16 202	0.15 253	0.18 325	0.15 270

CFNet-ft	0.48 367	0.23 314	0.36 168	0.40 276	0.26 309	0.64 409	0.37 338	0.87 371	0.85 393	0.64 273	1.00 414	1.01 476	0.64 424	0.61 304	0.53 420	0.23 452	0.15 372	0.24 456	0.21 440	0.23 438	0.18 354

CFNet_RVC	0.48 367	0.23 314	0.36 168	0.40 276	0.26 309	0.64 409	0.37 338	0.87 371	0.85 393	0.64 273	1.00 414	1.01 476	0.64 424	0.61 304	0.53 420	0.23 452	0.15 372	0.24 456	0.21 440	0.23 438	0.18 354

Any-RAFT	0.35 206	0.16 87	0.30 93	0.34 106	0.21 140	0.52 321	0.22 90	0.88 376	0.73 316	0.53 224	0.73 265	0.64 320	0.28 166	0.46 165	0.24 110	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.12 159

cf-r	0.47 355	0.23 314	0.41 237	0.39 238	0.23 204	0.59 377	0.37 338	0.88 376	0.85 393	0.72 338	1.05 440	0.94 457	0.62 407	0.56 242	0.54 425	0.21 409	0.14 340	0.17 242	0.19 392	0.15 222	0.15 270

DispNO	0.47 355	0.23 314	0.71 478	0.39 238	0.31 430	0.60 383	0.38 360	0.89 378	0.77 341	0.75 352	0.84 332	0.72 367	0.54 360	0.73 401	0.46 385	0.19 369	0.14 340	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.17 336

gwcnet-sp	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

scenet	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

ssnet	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

GANet-ADL	0.42 302	0.25 376	0.45 293	0.43 371	0.29 391	0.54 335	0.35 301	0.89 378	0.86 398	0.63 263	0.72 261	0.68 346	0.42 287	0.52 210	0.41 341	0.21 409	0.14 340	0.15 174	0.13 195	0.18 325	0.19 387

Select-FE	0.46 339	0.24 351	0.88 520	0.42 350	0.35 473	0.33 187	0.19 30	0.90 383	0.37 158	0.60 244	1.01 417	0.97 464	0.80 501	0.72 395	0.28 199	0.16 261	0.12 230	0.17 242	0.20 417	0.15 222	0.24 461

SDNR	0.86 530	0.37 487	1.47 583	0.40 276	0.38 494	3.38 617	0.33 264	0.90 383	0.98 466	0.99 496	2.09 581	0.59 294	0.71 467	1.29 554	0.70 471	0.51 583	0.56 600	0.36 546	0.26 513	0.43 553	0.46 571

AACVNet	0.50 401	0.23 314	0.49 354	0.46 434	0.29 391	0.52 321	0.38 360	0.90 383	0.55 240	0.81 388	1.03 430	1.00 472	0.70 463	0.83 449	0.54 425	0.21 409	0.18 449	0.24 456	0.18 362	0.23 438	0.20 410

PSMNet-ADL	0.48 367	0.27 412	0.40 227	0.48 450	0.30 408	0.68 426	0.37 338	0.90 383	0.80 362	0.61 252	0.80 310	0.92 453	0.62 407	0.72 395	0.63 453	0.23 452	0.18 449	0.18 290	0.20 417	0.22 421	0.20 410

EDNetEfficient	1.46 587	0.80 579	6.12 620	0.47 443	0.39 500	0.69 428	0.83 566	0.90 383	2.77 611	3.50 623	1.96 575	1.66 574	2.03 606	1.26 551	4.18 617	0.21 409	0.18 449	0.21 402	0.20 417	0.41 549	0.39 552

DDVS	0.52 417	0.30 447	0.56 408	0.41 310	0.31 430	0.71 438	0.34 277	0.91 388	0.67 284	0.85 420	0.89 365	1.12 509	0.46 313	0.86 466	0.60 443	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.18 362	0.25 461	0.26 475

acv_ft	0.51 408	0.23 314	0.56 408	0.44 390	0.28 364	0.86 492	0.39 383	0.91 388	0.80 362	0.97 489	0.96 393	0.79 402	0.59 391	0.63 323	0.87 510	0.17 303	0.15 372	0.16 202	0.15 253	0.17 301	0.15 270

GwcNet-ADL	0.44 319	0.22 293	0.48 342	0.45 413	0.30 408	0.40 249	0.37 338	0.92 390	0.97 462	0.71 326	0.78 297	0.61 305	0.42 287	0.62 312	0.50 400	0.19 369	0.14 340	0.15 174	0.14 226	0.18 325	0.18 354

hitnet-ft	0.55 437	0.27 412	0.39 215	0.41 310	0.28 364	0.78 463	0.40 394	0.92 390	0.90 427	0.82 397	1.01 417	1.13 515	0.70 463	0.78 429	0.67 464	0.28 505	0.20 475	0.28 509	0.22 458	0.29 487	0.26 475

G2L-Stereo	0.49 385	0.23 314	0.48 342	0.43 371	0.26 309	0.47 302	0.42 419	0.93 392	0.78 351	0.84 416	0.86 345	0.91 448	0.52 344	0.78 429	0.70 471	0.20 392	0.17 431	0.22 417	0.18 362	0.17 301	0.21 428

MyStereo05	0.44 319	0.21 254	0.45 293	0.41 310	0.28 364	0.41 264	0.50 468	0.93 392	1.09 517	0.76 359	0.61 230	0.51 246	0.57 375	0.73 401	0.42 345	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.15 270

GwcNet-RSSM	0.49 385	0.24 351	0.42 258	0.40 276	0.23 204	0.55 340	0.38 360	0.93 392	0.93 445	0.71 326	1.16 486	0.86 426	0.60 395	0.62 312	0.66 461	0.21 409	0.14 340	0.19 330	0.20 417	0.16 266	0.15 270

DMCA	0.45 329	0.26 395	0.50 367	0.38 209	0.28 364	0.51 317	0.34 277	0.93 392	0.68 289	0.75 352	0.83 327	0.79 402	0.53 348	0.51 203	0.54 425	0.21 409	0.16 408	0.21 402	0.16 285	0.19 359	0.21 428

HITNet	0.41 295	0.26 395	0.45 293	0.33 89	0.17 25	0.63 402	0.30 207	0.93 392	0.64 273	0.71 326	0.82 321	0.64 320	0.52 344	0.59 290	0.43 350	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.13 195	0.19 359	0.12 159
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.42 302	0.20 217	0.74 491	0.38 209	0.43 524	0.39 245	0.26 146	0.94 397	0.49 219	0.53 224	0.77 286	0.93 455	0.45 308	0.63 323	0.24 110	0.16 261	0.10 66	0.17 242	0.18 362	0.20 375	0.20 410

mmm	0.44 319	0.27 412	0.46 310	0.38 209	0.24 233	0.61 385	0.35 301	0.94 397	0.53 231	0.72 338	1.05 440	0.63 313	0.50 337	0.57 255	0.45 375	0.18 337	0.15 372	0.23 439	0.20 417	0.20 375	0.18 354

LL-Strereo	0.57 455	0.27 412	0.68 463	0.48 450	0.34 466	0.39 245	0.48 457	0.94 397	0.97 462	0.83 409	0.78 297	1.10 505	1.18 565	1.33 558	0.49 398	0.17 303	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.16 266	0.17 336

BUS	0.45 329	0.25 376	0.43 269	0.45 413	0.28 364	0.70 433	0.34 277	0.94 397	0.76 334	0.75 352	0.80 310	0.65 333	0.49 326	0.64 337	0.51 410	0.20 392	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

BSDual-CNN	0.46 339	0.25 376	0.43 269	0.45 413	0.28 364	0.77 459	0.40 394	0.94 397	0.76 334	0.75 352	0.80 310	0.76 392	0.54 360	0.64 337	0.43 350	0.20 392	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

hknet	0.49 385	0.25 376	0.51 380	0.45 413	0.29 391	0.77 459	0.40 394	0.94 397	0.83 380	0.75 352	0.80 310	0.97 464	0.61 401	0.73 401	0.45 375	0.18 337	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

TransformOpticalFlow	0.44 319	0.20 217	0.47 322	0.41 310	0.23 204	0.37 224	0.47 449	0.94 397	0.76 334	0.65 282	1.14 475	0.73 378	0.56 373	0.76 418	0.32 239	0.15 202	0.10 66	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.13 202

PAM_32	0.46 339	0.19 180	0.67 458	0.39 238	0.24 233	0.75 452	0.27 162	0.95 404	0.34 120	0.68 304	0.44 157	1.91 584	0.65 430	0.62 312	0.26 159	0.15 202	0.10 66	0.16 202	0.15 253	0.14 172	0.13 202

test_sample2	0.42 302	0.22 293	0.43 269	0.33 89	0.21 140	0.58 364	0.39 383	0.95 404	0.67 284	0.63 263	0.77 286	0.69 350	0.57 375	0.61 304	0.38 324	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.16 285	0.19 359	0.18 354

MyStereo06	0.38 256	0.21 254	0.61 424	0.41 310	0.28 364	0.41 264	0.50 468	0.95 404	0.35 134	0.62 254	0.54 206	0.76 392	0.27 151	0.50 196	0.29 216	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.15 270

PCWNet_CMD	0.48 367	0.24 351	0.52 385	0.39 238	0.27 340	0.63 402	0.30 207	0.95 404	0.96 459	0.86 427	1.07 449	0.79 402	0.44 303	0.57 255	0.43 350	0.17 303	0.12 230	0.21 402	0.16 285	0.24 451	0.19 387

GES	0.44 319	0.23 314	0.57 412	0.40 276	0.30 408	0.59 377	0.36 323	0.96 408	0.68 289	0.74 350	0.83 327	0.47 228	0.48 322	0.67 363	0.43 350	0.22 435	0.16 408	0.17 242	0.16 285	0.18 325	0.23 453

STTStereo	0.55 437	0.37 487	0.76 500	0.44 390	0.31 430	0.60 383	0.44 435	0.96 408	0.86 398	0.99 496	0.90 369	0.96 462	0.58 384	0.71 390	0.61 447	0.25 475	0.23 503	0.26 488	0.32 547	0.24 451	0.23 453

MSMDNet	0.48 367	0.24 351	0.52 385	0.39 238	0.27 340	0.63 402	0.30 207	0.96 408	0.96 459	0.86 427	1.07 449	0.79 402	0.44 303	0.57 255	0.43 350	0.17 303	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.23 438	0.19 387

CASS	0.45 329	0.27 412	0.42 258	0.48 450	0.22 164	0.61 385	0.34 277	0.97 411	0.62 255	0.71 326	0.85 342	0.61 305	0.55 366	0.57 255	0.41 341	0.29 512	0.16 408	0.22 417	0.18 362	0.22 421	0.28 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RASNet	0.53 423	0.22 293	0.52 385	0.38 209	0.22 164	0.68 426	0.38 360	0.97 411	0.88 411	0.73 345	1.04 436	1.03 483	0.92 531	0.90 479	0.86 504	0.16 261	0.14 340	0.14 132	0.17 335	0.15 222	0.13 202

DANet	0.71 498	0.45 526	0.91 525	0.59 546	0.40 505	0.81 474	0.40 394	0.97 411	0.84 385	1.20 551	1.22 496	1.33 543	0.88 523	1.16 536	1.24 562	0.27 495	0.23 503	0.31 526	0.25 499	0.35 526	0.32 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_ucs	0.50 401	0.24 351	0.55 402	0.38 209	0.31 430	0.58 364	0.33 264	0.98 414	0.93 445	0.88 445	1.19 494	0.80 410	0.49 326	0.63 323	0.43 350	0.21 409	0.15 372	0.26 488	0.18 362	0.26 468	0.22 446

UNet	0.54 435	0.26 395	0.66 454	0.44 390	0.40 505	0.99 515	0.41 409	0.98 414	0.75 326	0.83 409	0.89 365	1.04 485	0.72 471	0.73 401	0.62 450	0.19 369	0.14 340	0.20 360	0.17 335	0.20 375	0.17 336

test_sample1	0.42 302	0.22 293	0.46 310	0.34 106	0.23 204	0.58 364	0.35 301	0.99 416	0.49 219	0.62 254	0.75 276	0.69 350	0.61 401	0.58 275	0.44 366	0.18 337	0.14 340	0.17 242	0.15 253	0.17 301	0.17 336

psmg	0.49 385	0.25 376	0.43 269	0.41 310	0.28 364	0.85 489	0.43 426	0.99 416	0.76 334	0.91 461	0.94 380	0.76 392	0.54 360	0.64 337	0.43 350	0.20 392	0.15 372	0.20 360	0.20 417	0.18 325	0.18 354

UPFNet	0.53 423	0.24 351	0.51 380	0.45 413	0.38 494	0.84 488	0.49 463	0.99 416	0.75 326	0.87 435	0.88 361	0.86 426	0.64 424	0.80 435	0.71 476	0.20 392	0.20 475	0.20 360	0.20 417	0.19 359	0.15 270

DLCB_ROB	0.58 462	0.28 426	0.47 322	0.49 465	0.32 446	0.77 459	0.50 468	0.99 416	0.92 439	1.04 518	1.14 475	1.21 522	0.69 450	0.88 471	0.69 468	0.20 392	0.20 475	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.18 354

YMNet	0.66 482	0.38 497	0.90 523	0.52 507	0.46 542	1.08 533	0.49 463	1.00 420	0.77 341	1.18 545	1.29 512	1.12 509	0.74 476	0.85 461	0.86 504	0.27 495	0.31 556	0.25 469	0.25 499	0.24 451	0.23 453

YMNet_1	0.66 482	0.38 497	0.90 523	0.52 507	0.46 542	1.08 533	0.49 463	1.00 420	0.77 341	1.18 545	1.29 512	1.12 509	0.74 476	0.85 461	0.86 504	0.27 495	0.31 556	0.25 469	0.25 499	0.24 451	0.23 453

MyStereo04	0.44 319	0.22 293	0.44 281	0.42 350	0.28 364	0.40 249	0.50 468	1.00 420	1.08 515	0.62 254	0.58 224	0.55 263	0.57 375	0.71 390	0.44 366	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.16 316

ICVP	0.46 339	0.25 376	0.38 196	0.48 450	0.28 364	0.58 364	0.43 426	1.00 420	0.70 297	0.67 298	0.95 389	0.75 386	0.55 366	0.53 219	0.54 425	0.23 452	0.17 431	0.19 330	0.17 335	0.19 359	0.20 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.53 423	0.29 438	0.75 495	0.51 495	0.32 446	0.63 402	0.60 514	1.00 420	0.91 434	0.78 369	0.87 353	0.83 415	0.58 384	0.80 435	0.47 392	0.17 303	0.20 475	0.23 439	0.22 458	0.18 325	0.18 354

delet	0.55 437	0.24 351	0.55 402	0.44 390	0.33 457	1.07 529	0.50 468	1.00 420	0.86 398	0.85 420	0.96 393	0.90 446	0.63 413	0.83 449	0.74 482	0.18 337	0.18 449	0.20 360	0.21 440	0.16 266	0.15 270

AANet_RVC	0.57 455	0.32 456	0.54 397	0.45 413	0.27 340	0.57 358	0.48 457	1.00 420	1.28 555	0.86 427	1.33 519	0.87 432	0.58 384	1.07 522	0.75 483	0.18 337	0.12 230	0.15 174	0.13 195	0.18 325	0.18 354

StereoDRNet-Refined	0.58 462	0.32 456	0.54 397	0.46 434	0.30 408	0.96 508	0.40 394	1.00 420	0.94 452	1.12 538	1.08 452	0.96 462	0.67 440	0.90 479	0.89 523	0.17 303	0.13 305	0.22 417	0.21 440	0.20 375	0.19 387
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.59 469	0.37 487	0.38 196	0.39 238	0.28 364	0.74 447	0.28 181	1.00 420	0.98 466	0.94 476	1.25 503	0.81 413	0.78 495	0.87 468	0.50 400	0.36 556	0.37 574	0.43 565	0.40 566	0.33 515	0.30 508

FADNet-RVC-Resample	0.56 448	0.33 464	1.16 550	0.49 465	0.34 466	0.71 438	0.43 426	1.01 429	0.93 445	0.82 397	0.87 353	0.74 384	0.67 440	0.73 401	0.45 375	0.18 337	0.18 449	0.26 488	0.27 520	0.26 468	0.27 485

BEATNet_4x	0.46 339	0.32 456	0.56 408	0.37 179	0.19 64	0.63 402	0.35 301	1.01 429	0.72 309	0.77 365	0.83 327	0.70 354	0.59 391	0.68 373	0.53 420	0.16 261	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.24 451	0.16 316

G-Net	0.95 543	0.46 528	1.04 537	0.64 560	0.48 547	2.12 596	0.64 525	1.01 429	0.87 407	1.75 586	2.82 602	1.30 534	1.64 594	1.06 519	0.96 534	0.36 556	0.29 543	0.35 541	0.25 499	0.45 558	0.42 559

ac_64	0.52 417	0.22 293	0.50 367	0.45 413	0.28 364	0.80 469	0.45 438	1.02 432	0.61 254	0.91 461	0.83 327	1.07 496	0.68 446	0.74 408	0.70 471	0.21 409	0.18 449	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.15 270

HGLStereo	0.56 448	0.28 426	0.57 412	0.50 479	0.37 485	0.80 469	0.45 438	1.02 432	0.78 351	0.86 427	1.14 475	0.89 441	0.82 506	0.76 418	0.73 479	0.21 409	0.20 475	0.19 330	0.18 362	0.19 359	0.21 428

SuperB	1.04 554	0.37 487	4.81 618	0.43 371	0.31 430	0.99 515	0.46 442	1.02 432	2.09 597	1.09 533	1.09 456	0.75 386	0.81 502	1.06 519	1.76 582	0.19 369	0.15 372	0.17 242	0.15 253	2.82 627	0.26 475

PS-NSSS	0.58 462	0.44 522	0.62 427	0.42 350	0.33 457	0.66 420	0.58 509	1.02 432	0.86 398	0.77 365	1.28 508	0.72 367	0.64 424	0.82 441	0.59 440	0.31 522	0.26 525	0.40 559	0.27 520	0.33 515	0.26 475

TDLM	0.57 455	0.33 464	0.49 354	0.51 495	0.30 408	0.66 420	0.73 555	1.03 436	1.01 481	0.82 397	1.10 458	0.84 419	0.70 463	0.86 466	0.58 435	0.28 505	0.17 431	0.25 469	0.22 458	0.26 468	0.19 387

PASM	0.90 538	0.64 565	1.69 587	0.69 576	0.69 583	0.78 463	0.84 569	1.03 436	1.26 552	1.19 547	1.15 481	1.31 535	0.98 544	1.24 549	1.03 544	0.52 584	0.56 600	0.59 590	0.66 599	0.56 579	0.54 587

NOSS_ROB	0.57 455	0.39 504	0.39 215	0.44 390	0.30 408	0.73 446	0.54 495	1.03 436	1.08 515	0.67 298	0.87 353	0.76 392	0.57 375	0.77 425	0.47 392	0.38 560	0.38 576	0.44 567	0.42 575	0.37 536	0.34 532

psm_up	0.55 437	0.26 395	0.47 322	0.49 465	0.32 446	0.65 417	0.56 505	1.04 439	0.82 375	0.82 397	0.88 361	1.01 476	0.94 537	0.74 408	0.61 447	0.21 409	0.25 519	0.26 488	0.23 474	0.21 399	0.20 410

psmorigin	0.82 521	0.51 541	2.09 596	0.49 465	0.41 512	0.85 489	0.50 468	1.04 439	0.88 411	1.45 567	1.43 537	1.50 564	1.06 553	1.22 547	0.97 535	0.31 522	0.32 561	0.27 501	0.27 520	0.33 515	0.42 559

DSFCA	0.55 437	0.25 376	0.62 427	0.40 276	0.36 478	0.74 447	0.52 486	1.04 439	0.82 375	1.06 524	0.84 332	0.89 441	0.63 413	0.99 505	0.58 435	0.25 475	0.21 485	0.21 402	0.21 440	0.21 399	0.19 387

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 487	0.81 580	0.73 486	0.53 517	0.37 485	1.40 565	0.53 491	1.04 439	0.79 360	0.88 445	0.94 380	0.95 459	0.53 348	0.93 495	0.58 435	0.39 562	0.30 547	0.57 587	0.31 541	0.53 575	0.30 508

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 423	0.32 456	0.64 442	0.44 390	0.30 408	0.66 420	0.44 435	1.04 439	0.88 411	0.91 461	0.91 372	0.99 469	0.60 395	0.68 373	0.60 443	0.21 409	0.17 431	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.21 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 482	0.39 504	0.98 532	0.59 546	0.61 576	0.96 508	0.55 499	1.05 444	0.90 427	0.84 416	1.14 475	0.89 441	0.65 430	0.85 461	1.01 543	0.26 485	0.26 525	0.31 526	0.28 526	0.32 508	0.29 499

ADLNet2	0.55 437	0.25 376	0.65 448	0.47 443	0.30 408	0.83 485	0.50 468	1.05 444	0.95 458	0.80 375	0.98 407	0.99 469	0.69 450	0.77 425	0.73 479	0.20 392	0.16 408	0.17 242	0.18 362	0.21 399	0.21 428

CVANet_RVC	0.57 455	0.33 464	0.44 281	0.47 443	0.32 446	0.67 424	0.61 519	1.05 444	0.93 445	0.85 420	1.04 436	1.01 476	0.73 474	0.83 449	0.52 417	0.29 512	0.19 463	0.27 501	0.25 499	0.31 502	0.21 428

NVstereo2D	0.60 472	0.30 447	0.75 495	0.48 450	0.43 524	0.89 494	0.48 457	1.05 444	1.15 527	0.66 295	0.86 345	0.88 437	0.70 463	0.99 505	0.65 458	0.32 533	0.15 372	0.28 509	0.20 417	0.40 543	0.36 539

DualNet (step1)	0.57 455	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	0.68 373	0.50 400	0.41 567	0.20 475	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample9	1.05 558	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	1.20 541	1.36 569	0.41 567	8.41 637	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample7	0.52 417	0.29 438	0.50 367	0.36 162	0.27 340	0.62 393	0.41 409	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	0.68 373	0.50 400	0.26 485	0.20 475	0.27 501	0.26 513	0.27 479	0.24 461

FADNet_RVC	0.55 437	0.37 487	1.17 554	0.44 390	0.31 430	0.56 353	0.34 277	1.06 448	0.88 411	0.67 298	0.90 369	0.61 305	0.65 430	0.93 495	0.70 471	0.21 409	0.18 449	0.26 488	0.23 474	0.31 502	0.28 492

SQANet	0.82 521	0.74 573	0.67 458	1.13 596	0.98 596	1.11 537	0.47 449	1.07 452	0.83 380	0.91 461	1.05 440	1.03 483	0.74 476	1.01 509	0.64 456	0.61 591	0.24 511	1.03 601	0.35 555	1.18 602	0.58 589

STrans-v2	0.46 339	0.20 217	0.48 342	0.40 276	0.24 233	0.55 340	0.50 468	1.07 452	0.73 316	0.65 282	1.05 440	0.72 367	0.69 450	0.72 395	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.14 226	0.13 127	0.12 159

GANet-RSSM	0.47 355	0.21 254	0.37 184	0.38 209	0.25 265	0.58 364	0.36 323	1.07 452	0.78 351	0.68 304	1.01 417	0.86 426	0.67 440	0.62 312	0.44 366	0.21 409	0.15 372	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.17 336

ADCRef	0.80 517	0.43 517	1.32 570	0.50 479	0.45 535	1.07 529	0.51 483	1.07 452	0.98 466	1.17 543	1.42 534	0.87 432	0.91 526	0.85 461	3.19 608	0.18 337	0.16 408	0.23 439	0.23 474	0.22 421	0.21 428

GASNet	0.67 487	0.72 571	0.96 529	0.70 577	0.48 547	0.62 393	0.47 449	1.08 456	1.03 489	0.94 476	0.82 321	0.93 455	0.83 511	1.33 558	0.80 491	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.28 526	0.44 554	0.24 461

ADLNet	0.55 437	0.27 412	0.51 380	0.44 390	0.35 473	0.78 463	0.46 442	1.08 456	0.86 398	0.99 496	0.98 407	0.92 453	0.63 413	0.69 379	0.81 494	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.21 428

FINET	0.67 487	0.42 515	1.00 534	0.46 434	0.43 524	0.83 485	0.89 574	1.08 456	1.50 574	0.87 435	1.14 475	0.71 358	0.68 446	0.92 489	0.70 471	0.36 556	0.30 547	0.26 488	0.24 490	0.35 526	0.33 525

GANet	0.70 494	0.37 487	0.55 402	0.51 495	0.34 466	0.94 502	0.96 581	1.08 456	0.94 452	1.04 518	1.98 576	1.13 515	0.88 523	1.12 532	0.66 461	0.25 475	0.26 525	0.27 501	0.22 458	0.31 502	0.22 446

coex_refinement	0.53 423	0.21 254	0.39 215	0.44 390	0.30 408	0.76 458	0.39 383	1.09 460	0.90 427	0.85 420	1.12 463	1.00 472	0.56 373	0.63 323	0.81 494	0.21 409	0.13 305	0.16 202	0.16 285	0.20 375	0.21 428

SGM-Forest	0.62 475	0.32 456	0.39 215	0.43 371	0.30 408	1.02 519	0.55 499	1.09 460	1.05 499	1.06 524	1.18 490	1.10 505	0.67 440	0.88 471	0.62 450	0.31 522	0.33 567	0.33 537	0.30 534	0.30 496	0.28 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 367	0.20 217	0.40 227	0.34 106	0.23 204	0.57 358	0.58 509	1.10 462	0.77 341	0.86 427	0.94 380	0.95 459	0.54 360	0.68 373	0.60 443	0.16 261	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.15 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 477	0.28 426	0.99 533	0.40 276	0.30 408	1.03 522	0.56 505	1.10 462	0.99 471	0.97 489	1.22 496	1.06 491	0.69 450	1.07 522	0.95 532	0.19 369	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.22 421	0.21 428

CRFU-Net	0.57 455	0.27 412	0.57 412	0.46 434	0.30 408	1.20 552	0.52 486	1.10 462	0.56 246	1.00 501	0.98 407	1.06 491	0.79 497	0.81 438	0.71 476	0.21 409	0.19 463	0.18 290	0.16 285	0.18 325	0.19 387

NINENet	0.50 401	0.29 438	0.51 380	0.45 413	0.32 446	0.70 433	0.34 277	1.10 462	0.88 411	0.80 375	0.94 380	0.65 333	0.49 326	0.73 401	0.51 410	0.22 435	0.20 475	0.25 469	0.18 362	0.22 421	0.21 428

PSMNet-RSSM	0.48 367	0.22 293	0.38 196	0.42 350	0.25 265	0.50 313	0.37 338	1.10 462	0.77 341	0.70 319	1.06 446	0.84 419	0.64 424	0.62 312	0.47 392	0.23 452	0.15 372	0.23 439	0.25 499	0.20 375	0.19 387

PA-Net	0.67 487	0.43 517	0.83 511	0.50 479	0.53 560	0.94 502	0.68 535	1.10 462	1.14 526	0.80 375	0.88 361	0.87 432	0.77 490	1.02 514	0.88 513	0.24 464	0.41 583	0.29 517	0.44 576	0.26 468	0.34 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	0.76 507	0.43 517	2.32 600	0.52 507	0.38 494	0.90 496	0.65 526	1.11 468	1.12 522	1.19 547	1.28 508	1.09 501	0.99 545	1.07 522	0.87 510	0.20 392	0.19 463	0.23 439	0.22 458	0.26 468	0.22 446

PSMNet-RUCA	0.76 507	0.75 574	1.08 543	1.01 593	0.90 588	0.69 428	0.50 468	1.11 468	1.03 489	0.78 369	1.11 459	0.80 410	0.72 471	0.88 471	0.63 453	0.53 588	0.27 534	0.76 593	0.46 577	0.66 587	0.47 576

HBP-ISP	0.59 469	0.45 526	0.43 269	0.45 413	0.33 457	0.70 433	0.28 181	1.11 468	1.00 477	0.83 409	1.18 490	0.65 333	0.68 446	0.88 471	0.52 417	0.35 552	0.38 576	0.47 572	0.41 571	0.38 540	0.31 516

DDUNet	1.06 559	2.56 627	0.68 463	1.21 598	1.26 604	1.03 522	0.69 540	1.11 468	0.94 452	0.96 484	1.22 496	1.27 529	0.82 506	0.93 495	0.72 478	0.84 599	0.38 576	1.99 613	0.60 597	1.10 601	0.85 599

NCCL2	0.72 502	0.41 513	0.65 448	0.64 560	0.44 531	0.98 514	1.20 596	1.11 468	1.00 477	0.98 494	0.96 393	1.49 563	0.87 519	0.90 479	0.79 489	0.31 522	0.26 525	0.39 556	0.39 564	0.32 508	0.32 520

WCMA_ROB	1.14 567	0.36 480	0.76 500	0.49 465	0.44 531	1.23 556	0.67 530	1.11 468	1.23 541	2.84 614	3.95 619	3.28 608	1.83 600	1.25 550	0.99 539	0.44 571	0.34 569	0.34 539	0.37 557	0.41 549	0.40 555

test_sample6	0.49 385	0.26 395	0.50 367	0.37 179	0.22 164	0.63 402	0.40 394	1.12 474	0.83 380	0.80 375	1.03 430	0.66 338	0.55 366	0.67 363	0.46 385	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.22 458	0.23 438	0.21 428

FADNet-RVC	0.60 472	0.53 551	1.14 549	0.46 434	0.39 500	0.61 385	0.39 383	1.12 474	0.87 407	0.70 319	0.84 332	1.04 485	0.55 366	0.94 502	0.69 468	0.26 485	0.25 519	0.28 509	0.28 526	0.31 502	0.31 516

test_sample8	1.25 577	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.13 476	0.75 326	1.50 570	0.95 389	3.29 609	1.59 590	1.20 541	1.36 569	0.41 567	8.41 637	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample5	0.47 355	0.26 395	0.49 354	0.36 162	0.22 164	0.64 409	0.39 383	1.13 476	0.81 370	0.77 365	0.94 380	0.64 320	0.54 360	0.65 344	0.43 350	0.21 409	0.16 408	0.22 417	0.20 417	0.22 421	0.20 410

DualNet	0.48 367	0.26 395	0.49 354	0.36 162	0.22 164	0.64 409	0.39 383	1.13 476	0.81 370	0.80 375	1.03 430	0.64 320	0.54 360	0.65 344	0.43 350	0.21 409	0.16 408	0.22 417	0.20 417	0.22 421	0.20 410

ssnet_v2	0.58 462	0.28 426	0.56 408	0.43 371	0.29 391	0.95 505	0.59 512	1.13 476	0.99 471	0.93 473	0.80 310	0.99 469	0.64 424	0.82 441	0.94 529	0.25 475	0.22 493	0.23 439	0.24 490	0.20 375	0.19 387

UDG	0.88 533	0.82 583	0.67 458	1.00 592	0.96 593	1.02 519	0.57 508	1.13 476	0.99 471	0.90 456	0.97 406	1.31 535	0.99 545	0.85 461	0.84 499	0.54 589	0.32 561	1.77 610	0.40 566	0.94 595	0.66 591

SACVNet	0.58 462	0.34 469	0.55 402	0.55 531	0.36 478	0.63 402	0.48 457	1.13 476	0.77 341	1.02 509	1.06 446	1.02 481	0.74 476	0.90 479	0.51 410	0.27 495	0.21 485	0.25 469	0.24 490	0.29 487	0.36 539

ADCPNet	1.03 553	0.48 529	2.70 604	0.54 524	0.42 518	1.40 565	0.75 557	1.13 476	1.07 512	1.22 553	1.42 534	1.68 575	1.09 556	1.36 565	3.45 612	0.30 519	0.28 538	0.29 517	0.32 547	0.37 536	0.35 537

CFNet	0.51 408	0.29 438	0.46 310	0.41 310	0.27 340	0.70 433	0.32 254	1.13 476	1.00 477	0.72 338	1.07 449	0.85 421	0.60 395	0.76 418	0.52 417	0.19 369	0.14 340	0.23 439	0.23 474	0.21 399	0.16 316

CBMV	0.64 478	0.35 475	0.41 237	0.42 350	0.25 265	1.01 517	0.77 559	1.13 476	1.09 517	1.17 543	1.22 496	1.04 485	0.75 480	0.88 471	0.63 453	0.28 505	0.30 547	0.34 539	0.30 534	0.26 468	0.26 475
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 355	0.19 180	0.42 258	0.35 142	0.22 164	0.57 358	0.42 419	1.14 485	0.71 308	0.84 416	0.75 276	1.09 501	0.53 348	0.74 408	0.53 420	0.17 303	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.17 301	0.19 387

RP	0.76 507	0.36 480	0.63 437	0.66 568	0.58 573	0.80 469	0.55 499	1.14 485	1.22 540	0.97 489	1.65 557	1.43 557	1.32 575	1.01 509	0.84 499	0.33 541	0.30 547	0.36 546	0.30 534	0.34 521	0.34 532

GANetREF_RVC	0.80 517	0.75 574	0.86 518	0.66 568	0.42 518	1.15 544	0.98 582	1.14 485	1.19 534	1.01 506	1.02 426	1.10 505	0.90 525	1.15 534	0.76 484	0.48 578	0.39 580	0.57 587	0.38 560	0.63 585	0.46 571
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
ETE_ROB	0.70 494	0.49 533	0.73 486	0.56 534	0.36 478	0.79 466	0.87 573	1.14 485	0.93 445	1.19 547	1.18 490	1.39 552	0.82 506	0.99 505	0.80 491	0.26 485	0.21 485	0.31 526	0.26 513	0.33 515	0.34 532

zh-mn7	1.08 563	0.65 566	4.00 614	0.52 507	0.38 494	1.16 547	0.62 521	1.15 489	1.77 589	1.74 585	2.31 582	1.17 521	0.91 526	2.10 599	1.77 583	0.24 464	0.21 485	0.22 417	0.22 458	0.25 461	0.28 492

UGAM-zero	0.46 339	0.19 180	0.62 427	0.37 179	0.23 204	0.34 198	0.21 79	1.15 489	0.39 175	0.66 295	0.61 230	1.70 576	0.91 526	0.75 414	0.25 130	0.14 132	0.11 167	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.13 202

test_sample4	0.47 355	0.26 395	0.50 367	0.35 142	0.22 164	0.69 428	0.38 360	1.15 489	0.81 370	0.78 369	0.82 321	0.62 311	0.53 348	0.63 323	0.44 366	0.21 409	0.15 372	0.21 402	0.19 392	0.21 399	0.19 387

test_sample3	0.46 339	0.25 376	0.50 367	0.35 142	0.23 204	0.69 428	0.37 338	1.15 489	0.81 370	0.75 352	0.79 307	0.66 338	0.49 326	0.63 323	0.46 385	0.21 409	0.15 372	0.20 360	0.19 392	0.21 399	0.19 387

Wz-Net-MNSev	0.76 507	0.40 509	1.34 572	0.50 479	0.40 505	1.44 571	0.83 566	1.15 489	1.16 528	1.25 557	1.20 495	1.13 515	0.81 502	1.16 536	1.00 542	0.22 435	0.19 463	0.24 456	0.23 474	0.28 483	0.26 475

EAI-Stereo	0.34 190	0.19 180	0.44 281	0.39 238	0.21 140	0.31 159	0.30 207	1.15 489	0.30 91	0.49 209	0.75 276	0.36 157	0.28 166	0.62 312	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.13 195	0.13 127	0.12 159

UCFNet_RVC	0.49 385	0.26 395	0.35 161	0.39 238	0.26 309	0.64 409	0.36 323	1.15 489	0.84 385	0.67 298	0.88 361	0.88 437	0.59 391	0.58 275	0.45 375	0.24 464	0.17 431	0.27 501	0.27 520	0.25 461	0.23 453

mmx	0.53 423	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	1.16 496	1.03 489	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.20 392	0.15 372	0.25 469	0.21 440	0.22 421	0.20 410

xxx	0.53 423	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	1.16 496	1.03 489	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.20 392	0.15 372	0.25 469	0.21 440	0.22 421	0.20 410

coex-ft	6.43 629	1.51 610	87.33 654	0.49 465	0.38 494	1.34 562	1.21 598	1.16 496	8.09 629	12.12 637	2.79 599	2.77 600	3.31 622	1.16 536	3.15 607	0.24 464	0.23 503	0.27 501	0.24 490	0.45 558	0.37 544

XPNet_ROB	0.70 494	0.35 475	0.68 463	0.52 507	0.40 505	0.79 466	0.85 572	1.16 496	0.94 452	1.33 562	1.15 481	1.38 551	0.83 511	1.03 516	0.90 525	0.32 533	0.25 519	0.26 488	0.24 490	0.31 502	0.28 492

pmcnn	1.23 575	0.29 438	0.96 529	0.40 276	0.23 204	0.95 505	0.69 540	1.16 496	1.28 555	1.67 583	2.33 584	11.15 635	0.86 516	0.93 495	0.88 513	0.15 202	0.12 230	0.12 59	0.10 93	0.15 222	0.15 270

CC-Net-ROB	0.82 521	0.96 591	0.85 513	0.58 542	0.45 535	1.27 559	0.70 545	1.17 501	1.02 484	0.83 409	1.23 500	0.90 446	0.77 490	1.06 519	0.69 468	0.46 574	0.34 569	1.71 609	0.38 560	0.59 584	0.36 539

AdaStereo	0.50 401	0.32 456	0.47 322	0.48 450	0.25 265	0.67 424	0.32 254	1.17 501	0.88 411	0.75 352	0.99 412	0.75 386	0.49 326	0.67 363	0.46 385	0.27 495	0.12 230	0.28 509	0.18 362	0.23 438	0.18 354
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.
iResNetv2_ROB	0.52 417	0.27 412	0.69 469	0.38 209	0.25 265	0.62 393	0.35 301	1.17 501	1.01 481	0.99 496	1.06 446	0.88 437	0.67 440	0.66 352	0.39 330	0.19 369	0.13 305	0.15 174	0.11 130	0.18 325	0.16 316

ttt	0.51 408	0.25 376	0.43 269	0.38 209	0.24 233	0.65 417	0.38 360	1.18 504	1.05 499	0.72 338	1.08 452	0.63 313	0.49 326	0.84 454	0.59 440	0.24 464	0.21 485	0.22 417	0.20 417	0.24 451	0.24 461

AnyNet_C32	1.16 571	0.62 564	2.40 601	0.57 540	0.55 565	1.41 567	1.34 607	1.18 504	1.24 543	1.49 568	1.42 534	1.39 552	1.20 569	1.55 571	4.82 619	0.29 512	0.28 538	0.29 517	0.34 552	0.38 540	0.42 559

zh-sn7	1.09 564	0.75 574	3.23 608	0.57 540	0.42 518	1.11 537	0.89 574	1.19 506	1.27 553	1.41 566	1.98 576	1.25 526	1.47 583	1.99 596	2.62 603	0.26 485	0.26 525	0.26 488	0.27 520	0.35 526	0.30 508

LMCR-Stereo	0.53 423	0.30 447	0.53 393	0.58 542	0.30 408	0.83 485	0.36 323	1.19 506	0.76 334	0.88 445	1.04 436	0.56 266	0.62 407	0.82 441	0.67 464	0.19 369	0.15 372	0.19 330	0.14 226	0.23 438	0.17 336

FADNet	0.61 474	0.51 541	1.10 544	0.45 413	0.44 531	0.65 417	0.41 409	1.19 506	1.05 499	0.70 319	0.84 332	0.98 468	0.66 437	0.82 441	0.50 400	0.29 512	0.30 547	0.27 501	0.30 534	0.46 561	0.35 537

DeepPruner_ROB	0.53 423	0.34 469	0.59 417	0.41 310	0.30 408	0.50 313	0.43 426	1.19 506	0.70 297	0.85 420	1.05 440	0.86 426	0.55 366	0.84 454	0.51 410	0.29 512	0.23 503	0.22 417	0.22 458	0.26 468	0.25 469

CSAN	0.83 527	0.49 533	0.77 505	0.60 552	0.41 512	1.14 542	1.06 588	1.19 506	1.46 572	1.32 560	1.43 537	1.37 550	1.19 567	1.27 553	0.86 504	0.39 562	0.31 556	0.36 546	0.37 557	0.35 526	0.34 532

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 552	0.57 556	1.51 585	0.67 571	0.50 551	2.57 601	1.66 617	1.20 511	1.43 568	1.38 564	1.57 554	1.33 543	0.92 531	1.64 580	0.88 513	0.37 559	0.39 580	0.46 571	0.60 597	0.41 549	0.40 555

RYNet	0.72 502	0.35 475	0.64 442	0.53 517	0.67 580	1.31 561	0.67 530	1.20 511	1.18 532	1.05 520	0.87 353	1.27 529	0.93 536	0.93 495	1.27 566	0.22 435	0.16 408	0.26 488	0.23 474	0.40 543	0.39 552

SMFormer	0.51 408	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.55 430	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.18 325	0.18 354

tta	0.51 408	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.55 430	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.14 246

qqq1	0.49 385	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.34 266	0.19 369	0.15 372	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.14 246

fff1	0.49 385	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.34 266	0.19 369	0.15 372	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.14 246

Wz-Net-LNSev	0.71 498	0.51 541	1.36 577	0.50 479	0.41 512	1.15 544	0.69 540	1.21 513	1.07 512	1.02 509	1.12 463	1.08 498	0.87 519	0.89 477	0.89 523	0.24 464	0.22 493	0.21 402	0.19 392	0.26 468	0.26 475

GwcNet	0.69 492	0.36 480	1.10 544	0.51 495	0.42 518	1.08 533	0.50 468	1.21 513	1.16 528	1.00 501	1.37 524	1.06 491	0.79 497	0.92 489	0.94 529	0.25 475	0.24 511	0.24 456	0.22 458	0.23 438	0.26 475

LALA_ROB	0.74 505	0.43 517	0.69 469	0.54 524	0.40 505	1.01 517	0.95 580	1.21 513	1.07 512	1.22 553	1.12 463	1.56 570	0.79 497	1.04 518	0.86 504	0.33 541	0.22 493	0.35 541	0.30 534	0.35 526	0.31 516

PSMNet_ROB	0.64 478	0.37 487	0.65 448	0.56 534	0.42 518	0.97 510	0.83 566	1.21 513	0.92 439	0.79 373	1.02 426	1.08 498	0.63 413	0.82 441	0.91 527	0.29 512	0.20 475	0.31 526	0.31 541	0.26 468	0.23 453

z-mn7	1.00 548	0.50 537	1.70 589	0.53 517	0.36 478	1.75 589	0.71 551	1.22 521	2.28 602	0.96 484	2.54 591	1.42 555	0.95 540	2.19 604	1.54 575	0.22 435	0.19 463	0.21 402	0.20 417	0.27 479	0.25 469

GEStereo_RVC	0.55 437	0.29 438	0.63 437	0.49 465	0.31 430	0.70 433	0.54 495	1.22 521	0.92 439	0.82 397	0.85 342	0.85 421	0.63 413	0.90 479	0.65 458	0.24 464	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.21 399	0.22 446

DeepPrunerF	0.89 535	0.52 548	3.43 610	0.68 574	0.81 586	0.72 445	0.72 553	1.22 521	1.99 596	0.93 473	1.01 417	0.87 432	0.86 516	1.08 525	0.95 532	0.34 547	0.28 538	0.43 565	0.39 564	0.30 496	0.32 520

HSM	0.51 408	0.24 351	0.41 237	0.39 238	0.24 233	0.75 452	0.40 394	1.22 521	0.75 326	0.81 388	0.91 372	1.21 522	0.69 450	0.87 468	0.46 385	0.17 303	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.17 301	0.17 336

NaN_ROB	0.69 492	0.44 522	0.69 469	0.51 495	0.33 457	0.97 510	1.06 588	1.22 521	1.19 534	1.24 556	0.96 393	1.08 498	0.78 495	1.20 541	0.67 464	0.24 464	0.30 547	0.23 439	0.24 490	0.23 438	0.25 469

1111x	0.55 437	0.22 293	0.46 310	0.38 209	0.20 106	0.66 420	0.43 426	1.23 526	0.99 471	0.71 326	0.99 412	0.95 459	0.69 450	0.90 479	1.08 550	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.19 392	0.20 375	0.18 354

CSP-Net	0.56 448	0.27 412	0.49 354	0.41 310	0.28 364	1.22 554	0.50 468	1.23 526	0.72 309	0.95 483	0.95 389	0.89 441	0.62 407	0.83 449	0.62 450	0.26 485	0.17 431	0.17 242	0.17 335	0.18 325	0.17 336

test_xeample	1.01 549	0.21 254	0.42 258	0.35 142	0.21 140	0.71 438	0.39 383	1.23 526	0.86 398	0.81 388	1.04 436	0.69 350	0.61 401	0.69 379	10.93 632	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.17 335	0.18 325	0.17 336

ADCMid	1.14 567	0.52 548	2.23 599	0.53 517	0.43 524	1.07 529	0.75 557	1.23 526	1.05 499	2.15 599	1.44 540	1.50 564	1.43 581	1.56 573	5.01 621	0.26 485	0.24 511	0.29 517	0.31 541	0.37 536	0.33 525

HSM-Net_RVC	0.53 423	0.22 293	0.35 161	0.37 179	0.21 140	0.85 489	0.37 338	1.23 526	0.93 445	0.90 456	1.15 481	1.26 527	0.63 413	0.72 395	0.48 396	0.17 303	0.13 305	0.16 202	0.15 253	0.17 301	0.15 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.70 494	0.26 395	0.68 463	0.44 390	0.31 430	1.14 542	0.51 483	1.23 526	1.23 541	0.81 388	1.05 440	1.50 564	0.85 514	1.82 588	1.03 544	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.24 451	0.23 453

MSMD_ROB	1.21 574	0.49 533	0.62 427	0.59 546	0.50 551	1.62 583	0.67 530	1.23 526	1.24 543	2.45 607	3.77 613	3.09 605	2.98 620	1.32 557	0.81 494	0.45 572	0.41 583	0.49 580	0.51 592	0.47 564	0.44 566

ITSA-stereo	0.53 423	0.28 426	0.52 385	0.40 276	0.23 204	0.56 353	0.34 277	1.24 533	1.24 543	0.80 375	0.81 317	0.72 367	0.58 384	0.82 441	0.65 458	0.21 409	0.17 431	0.23 439	0.21 440	0.22 421	0.26 475

EDNetEfficientorigin	9.93 632	1.15 598	175.16 655	0.48 450	0.36 478	1.04 526	0.68 535	1.24 533	2.69 610	3.17 620	2.50 590	2.30 592	2.07 607	1.76 585	2.21 596	0.20 392	0.18 449	0.24 456	0.19 392	0.51 570	0.50 583

S-Stereo	0.74 505	0.35 475	0.96 529	0.56 534	0.45 535	0.82 482	0.60 514	1.24 533	1.60 584	0.96 484	1.41 532	1.12 509	0.94 537	0.80 435	1.04 547	0.26 485	0.31 556	0.28 509	0.25 499	0.32 508	0.47 576

LSM	4.74 626	0.77 577	10.16 625	0.70 577	56.56 650	1.02 519	1.00 586	1.24 533	1.62 585	2.04 595	2.34 585	1.33 543	1.17 564	1.38 567	1.09 551	0.33 541	0.49 596	0.39 556	0.46 577	0.51 570	10.09 638

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 367	0.21 254	1.26 563	0.39 238	0.51 555	0.28 108	0.30 207	1.25 537	0.44 197	0.68 304	1.11 459	0.86 426	0.33 225	0.67 363	0.27 178	0.15 202	0.11 167	0.17 242	0.20 417	0.22 421	0.24 461

ADCP+	1.06 559	0.35 475	1.51 585	0.49 465	0.51 555	1.45 572	0.55 499	1.25 537	1.03 489	1.16 542	1.15 481	1.10 505	1.07 555	1.56 573	6.75 627	0.19 369	0.16 408	0.23 439	0.21 440	0.28 483	0.21 428

DGSMNet	0.76 507	0.55 553	1.29 566	0.58 542	0.62 577	0.94 502	0.70 545	1.26 539	1.11 519	0.83 409	1.24 501	1.00 472	0.71 467	1.03 516	0.81 494	0.34 547	0.29 543	0.41 563	0.40 566	0.57 581	0.55 588

XQC	0.89 535	0.65 566	1.31 568	0.67 571	0.52 559	1.22 554	0.68 535	1.26 539	1.52 575	1.14 541	1.11 459	1.28 531	1.04 552	1.40 568	1.77 583	0.38 560	0.24 511	0.37 551	0.31 541	0.53 575	0.47 576

CoDeX	0.47 355	0.20 217	0.49 354	0.42 350	0.25 265	0.75 452	0.36 323	1.27 541	0.80 362	0.82 397	0.96 393	0.62 311	0.57 375	0.60 296	0.36 299	0.17 303	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.16 266	0.14 246

pcwnet_v2	0.58 462	0.28 426	0.84 512	0.45 413	0.35 473	0.61 385	0.35 301	1.27 541	1.21 538	0.99 496	1.27 506	0.72 367	0.58 384	0.67 363	0.48 396	0.27 495	0.21 485	0.24 456	0.23 474	0.29 487	0.29 499

edge stereo	0.76 507	0.38 497	0.74 491	0.52 507	0.43 524	0.80 469	0.53 491	1.28 543	1.06 506	1.28 558	1.38 529	1.81 578	1.11 558	1.08 525	0.85 503	0.33 541	0.32 561	0.41 563	0.28 526	0.32 508	0.36 539

anonymity	0.97 545	0.89 586	1.05 538	0.92 588	1.03 599	0.97 510	0.81 565	1.29 544	0.91 434	1.07 527	0.98 407	1.00 472	0.95 540	1.02 514	0.92 528	0.96 602	0.95 624	0.90 598	0.91 613	0.92 594	0.94 603

RGC	0.79 516	0.59 558	0.71 478	0.65 565	0.65 579	0.92 501	0.58 509	1.29 544	1.05 499	1.07 527	1.45 543	1.47 561	1.03 550	1.21 545	0.88 513	0.32 533	0.30 547	0.48 577	0.40 566	0.37 536	0.37 544

ADCL	1.04 554	0.38 497	1.35 573	0.50 479	0.39 500	1.61 581	0.89 574	1.29 544	1.39 565	1.29 559	1.50 547	1.24 525	1.24 570	1.37 566	4.87 620	0.21 409	0.19 463	0.25 469	0.25 499	0.29 487	0.27 485

Consistency-Raft	1.01 549	0.81 580	1.24 561	0.84 584	0.97 594	0.81 474	0.84 569	1.30 547	1.59 581	1.05 520	1.68 562	1.12 509	0.91 526	0.92 489	1.11 552	0.65 592	0.74 608	0.79 595	0.90 610	1.06 600	0.79 597

222	1.18 572	0.22 293	0.44 281	0.37 179	0.22 164	0.79 466	0.37 338	1.31 548	0.89 424	0.92 469	1.08 452	0.72 367	0.71 467	0.66 352	13.89 635	0.20 392	0.15 372	0.17 242	0.16 285	0.18 325	0.19 387

WZ-Net	1.19 573	0.59 558	4.07 615	0.62 558	0.51 555	1.34 562	1.31 606	1.32 549	1.74 588	1.53 573	1.65 557	1.74 577	1.28 574	2.25 606	2.01 592	0.27 495	0.21 485	0.23 439	0.25 499	0.40 543	0.39 552

xxxx	1.01 549	0.22 293	0.43 269	0.36 162	0.21 140	0.82 482	0.36 323	1.32 549	0.88 411	0.71 326	0.94 380	0.97 464	0.63 413	0.64 337	10.58 631	0.20 392	0.16 408	0.18 290	0.17 335	0.19 359	0.19 387

SFCPSM	0.47 355	0.21 254	0.55 402	0.40 276	0.27 340	0.87 493	0.37 338	1.33 551	0.77 341	0.80 375	0.84 332	0.54 258	0.49 326	0.57 255	0.37 315	0.18 337	0.13 305	0.18 290	0.20 417	0.16 266	0.15 270

PWCDC_ROB	0.89 535	0.49 533	0.80 509	0.74 581	0.40 505	1.03 522	0.39 383	1.33 551	2.35 606	1.02 509	3.77 613	0.81 413	0.92 531	1.20 541	0.90 525	0.34 547	0.22 493	0.24 456	0.20 417	0.34 521	0.29 499

Wz-Net-SNSev	0.91 539	0.73 572	2.13 597	0.56 534	0.45 535	0.95 505	1.13 593	1.34 553	1.24 543	1.02 509	1.30 515	1.46 558	0.86 516	1.81 587	1.50 574	0.25 475	0.23 503	0.25 469	0.26 513	0.32 508	0.29 499

RTSC	0.87 531	0.48 529	1.23 560	0.52 507	0.37 485	1.13 541	0.50 468	1.34 553	1.79 590	1.51 571	1.24 501	1.12 509	0.81 502	1.62 577	2.16 595	0.25 475	0.19 463	0.23 439	0.24 490	0.30 496	0.31 516

SGM+DAISY	1.35 582	0.94 590	1.25 562	0.96 589	1.00 597	1.52 576	1.02 587	1.34 553	1.21 538	2.64 609	2.65 597	2.44 595	1.56 588	1.64 580	1.26 564	0.97 604	0.95 624	0.90 598	0.90 610	0.94 595	0.96 606

Ntro	1.09 564	0.97 594	0.91 525	1.44 603	1.19 603	1.69 587	0.80 564	1.35 556	1.25 549	1.00 501	1.29 512	1.31 535	0.97 543	1.26 551	0.84 499	0.84 599	0.43 590	1.36 605	0.50 590	1.56 604	0.78 595

FCDSN-DC	1.39 585	0.56 554	0.65 448	0.74 581	0.59 574	1.38 564	0.63 522	1.35 556	1.39 565	3.26 621	4.50 625	4.61 616	2.63 615	1.58 575	1.03 544	0.46 574	0.42 585	0.48 577	0.47 583	0.50 569	0.50 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.80 517	0.31 452	0.71 478	0.59 546	0.50 551	1.72 588	0.48 457	1.35 556	1.37 562	1.00 501	1.46 545	1.56 570	0.95 540	1.29 554	0.84 499	0.28 505	0.29 543	0.29 517	0.25 499	0.38 540	0.38 550

FAT-Stereo	0.73 504	0.33 464	0.75 495	0.49 465	0.37 485	0.71 438	0.59 512	1.36 559	1.30 557	1.03 517	1.40 530	1.59 573	1.15 561	0.87 468	0.86 504	0.28 505	0.28 538	0.28 509	0.23 474	0.28 483	0.38 550

PWC_ROB	0.87 531	0.52 548	1.28 564	0.50 479	0.32 446	0.91 497	0.37 338	1.36 559	1.46 572	1.61 577	2.59 595	1.16 520	1.01 549	1.34 560	1.40 573	0.25 475	0.18 449	0.28 509	0.20 417	0.29 487	0.28 492

DispFullNet	1.60 592	2.63 628	2.75 605	2.56 623	1.79 615	1.24 557	0.47 449	1.37 561	1.45 571	1.87 589	1.50 547	1.55 569	2.46 610	2.04 598	1.04 547	0.59 590	0.18 449	2.32 622	0.68 601	2.29 620	1.14 613

ccnet	0.82 521	0.57 556	0.75 495	0.54 524	0.59 574	1.09 536	0.66 528	1.38 562	0.94 452	1.12 538	1.44 540	1.29 532	0.92 531	0.95 504	1.24 562	0.49 580	0.42 585	0.50 582	0.47 583	0.51 570	0.46 571

RTS	1.98 601	0.96 591	11.36 627	0.65 565	0.57 571	2.77 606	1.40 610	1.39 563	2.26 600	1.89 590	2.56 592	1.32 540	1.25 571	5.20 626	4.05 615	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.29 532	0.40 543	0.37 544

RTSA	1.98 601	0.96 591	11.36 627	0.65 565	0.57 571	2.77 606	1.40 610	1.39 563	2.26 600	1.89 590	2.56 592	1.32 540	1.25 571	5.20 626	4.05 615	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.29 532	0.40 543	0.37 544

MFMNet_re	1.14 567	0.97 594	1.19 556	0.99 590	0.95 592	1.25 558	1.22 599	1.39 563	1.55 578	1.69 584	1.67 561	1.21 522	1.53 585	1.12 532	0.99 539	0.87 601	0.75 612	0.79 595	0.75 603	0.90 592	0.94 603

otaku	1.04 554	0.93 588	0.88 520	1.33 602	1.05 601	1.66 584	0.70 545	1.40 566	1.18 532	1.08 531	1.32 518	1.33 543	0.91 526	1.23 548	0.76 484	0.72 595	0.46 595	1.24 604	0.50 590	1.40 603	0.75 593

APVNet	0.71 498	0.37 487	0.89 522	0.56 534	0.45 535	1.18 550	0.68 535	1.41 567	0.85 393	0.81 388	1.15 481	1.04 485	0.81 502	1.10 529	1.17 558	0.26 485	0.28 538	0.32 532	0.31 541	0.29 487	0.30 508

NVStereoNet_ROB	1.24 576	0.90 587	1.13 548	0.86 585	0.88 587	1.11 537	0.99 584	1.42 568	1.53 576	1.59 576	2.48 589	2.24 591	1.53 585	1.96 595	1.30 567	0.76 597	0.70 605	0.78 594	1.00 615	0.71 590	0.88 601
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.07 561	0.41 513	1.06 539	0.48 450	0.30 408	1.41 567	0.94 579	1.42 568	3.36 617	1.58 574	2.43 588	2.33 594	1.70 595	1.34 560	1.07 549	0.28 505	0.24 511	0.26 488	0.23 474	0.34 521	0.30 508

AnyNet_C01	1.56 590	1.05 596	7.45 622	0.64 560	0.54 563	1.99 594	1.38 609	1.43 570	1.36 560	1.63 580	1.92 573	1.84 580	1.33 576	2.40 608	4.03 614	0.33 541	0.32 561	0.32 532	0.34 552	0.44 554	0.45 570

iRaft-Stereo_20w	0.39 272	0.19 180	0.57 412	0.37 179	0.27 340	0.31 159	0.24 125	1.44 571	0.29 85	0.69 313	0.53 204	0.60 300	0.42 287	0.83 449	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.13 195	0.15 222	0.13 202

SAMSARA	1.07 561	0.65 566	1.19 556	1.06 595	0.90 588	1.76 590	1.76 621	1.46 572	1.44 570	1.51 571	1.16 486	2.00 587	1.14 560	1.48 569	1.31 568	0.39 562	0.44 592	0.35 541	0.38 560	0.49 567	0.49 582

StereoDRNet	0.64 478	0.33 464	0.68 463	0.51 495	0.43 524	1.03 522	0.53 491	1.47 573	0.99 471	1.10 535	0.87 353	1.07 496	0.71 467	0.82 441	0.88 513	0.23 452	0.19 463	0.25 469	0.23 474	0.27 479	0.19 387

Wz-Net-TNSev	1.14 567	1.06 597	4.32 617	0.49 465	0.42 518	1.51 575	1.11 592	1.48 574	1.40 567	1.22 553	1.26 505	1.58 572	1.43 581	1.76 585	1.70 579	0.32 533	0.31 556	0.26 488	0.30 534	0.41 549	0.41 558

Syn2CoEx	0.71 498	0.51 541	0.95 527	0.64 560	0.45 535	0.91 497	0.53 491	1.48 574	1.13 523	0.93 473	1.35 520	1.02 481	0.99 545	0.92 489	0.80 491	0.30 519	0.27 534	0.28 509	0.24 490	0.23 438	0.24 461

DRN-Test	0.66 482	0.32 456	0.66 454	0.50 479	0.39 500	1.15 544	0.61 519	1.49 576	1.01 481	1.12 538	1.08 452	1.06 491	0.69 450	0.77 425	0.94 529	0.23 452	0.17 431	0.26 488	0.25 499	0.25 461	0.21 428

AASNet	0.53 423	0.25 376	0.52 385	0.49 465	0.32 446	0.74 447	0.40 394	1.50 577	0.86 398	0.86 427	0.92 376	0.64 320	0.59 391	0.59 290	0.79 489	0.23 452	0.19 463	0.20 360	0.16 285	0.21 399	0.19 387

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 580	0.87 585	1.76 591	0.86 585	0.56 568	4.29 622	1.79 622	1.50 577	1.98 595	1.61 577	1.85 571	1.84 580	1.41 579	1.89 590	1.36 569	0.48 578	0.40 582	0.56 586	0.57 595	0.69 588	0.48 579

FBW_ROB	0.88 533	0.50 537	0.85 513	0.55 531	0.40 505	1.17 548	0.78 561	1.50 577	1.37 562	1.33 562	1.27 506	1.48 562	1.00 548	2.57 612	0.98 538	0.25 475	0.32 561	0.45 568	0.30 534	0.34 521	0.28 492

iResNet_ROB	0.52 417	0.21 254	0.53 393	0.37 179	0.21 140	0.61 385	0.29 191	1.51 580	1.32 559	0.90 456	1.02 426	0.80 410	0.62 407	0.76 418	0.43 350	0.16 261	0.12 230	0.13 99	0.09 10	0.15 222	0.18 354

SGM_RVC	0.97 545	0.28 426	0.41 237	0.39 238	0.22 164	1.55 577	0.73 555	1.51 580	1.25 549	2.25 603	1.92 573	2.58 598	1.56 588	2.02 597	1.19 560	0.27 495	0.27 534	0.27 501	0.25 499	0.25 461	0.25 469
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.25 577	0.93 588	1.06 539	1.04 594	1.03 599	1.41 567	0.91 578	1.51 580	1.19 534	2.09 597	1.83 569	1.94 585	1.39 578	1.62 577	1.39 572	0.97 604	0.94 623	0.90 598	0.89 609	0.96 597	0.96 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.04 554	0.38 497	1.32 570	0.54 524	0.29 391	0.89 494	0.72 553	1.52 583	1.24 543	1.05 520	1.41 532	2.98 601	1.49 584	2.74 613	2.83 606	0.22 435	0.14 340	0.20 360	0.22 458	0.32 508	0.32 520

ACVNet-4b	1.35 582	1.31 603	1.10 544	1.90 612	1.59 607	1.92 592	0.77 559	1.52 583	1.62 585	1.05 520	1.60 556	2.11 589	0.94 537	1.64 580	0.77 488	1.30 613	0.35 571	2.03 617	0.67 600	1.88 614	0.84 598

NCC-stereo	0.78 513	0.40 509	0.76 500	0.61 554	0.67 580	0.81 474	0.69 540	1.54 585	1.11 519	0.90 456	1.36 521	1.33 543	1.16 562	1.19 539	0.88 513	0.31 522	0.30 547	0.37 551	0.48 585	0.33 515	0.33 525

Abc-Net	0.78 513	0.40 509	0.76 500	0.61 554	0.67 580	0.81 474	0.69 540	1.54 585	1.11 519	0.90 456	1.36 521	1.33 543	1.16 562	1.19 539	0.88 513	0.31 522	0.30 547	0.37 551	0.48 585	0.33 515	0.33 525
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCS	1.51 589	0.61 561	3.42 609	0.59 546	0.51 555	1.27 559	1.08 591	1.59 587	1.81 591	1.91 593	1.66 559	1.51 567	1.42 580	1.94 594	8.60 629	0.33 541	0.32 561	0.33 537	0.36 556	0.44 554	0.42 559

MultiAttention	3.58 618	0.24 351	0.62 427	0.54 524	0.34 466	22.90 640	2.72 631	1.60 588	1.13 523	0.80 375	1.81 568	1.14 518	0.43 293	35.29 649	0.61 447	0.17 303	0.12 230	0.23 439	0.23 474	0.34 521	0.29 499

MDST_ROB	0.91 539	0.27 412	0.85 513	0.63 559	0.41 512	2.53 600	0.71 551	1.60 588	1.13 523	2.83 613	1.73 563	0.97 464	0.69 450	1.61 576	0.73 479	0.25 475	0.22 493	0.32 532	0.28 526	0.25 461	0.24 461

RainbowNet	1.35 582	1.49 608	1.19 556	1.88 611	1.45 605	1.48 573	1.07 590	1.61 590	1.55 578	1.20 551	1.59 555	1.54 568	1.13 559	1.34 560	0.97 535	1.36 616	0.70 605	1.82 611	0.79 605	1.71 607	1.07 612

AF-Net	0.81 520	0.39 504	0.68 463	0.64 560	0.54 563	0.91 497	0.51 483	1.61 590	1.31 558	0.96 484	2.02 578	1.46 558	1.26 573	1.11 531	0.99 539	0.32 533	0.24 511	0.39 556	0.27 520	0.30 496	0.25 469

PDISCO_ROB	0.91 539	0.48 529	1.06 539	0.99 590	0.97 594	1.67 586	0.63 522	1.64 592	1.59 581	1.06 524	1.18 490	1.31 535	0.79 497	1.55 571	0.97 535	0.49 580	0.22 493	0.45 568	0.40 566	0.45 558	0.37 544

FC-DCNN	1.59 591	0.51 541	0.66 454	0.61 554	0.49 549	1.56 578	0.70 545	1.66 593	1.53 576	4.64 628	4.62 626	5.85 625	3.34 624	1.84 589	1.11 552	0.46 574	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.48 565	0.46 571

w-ln-seven	0.96 544	0.48 529	2.41 602	0.54 524	0.50 551	1.41 567	0.70 545	1.67 594	1.81 591	1.49 568	1.50 547	1.26 527	0.87 519	1.15 534	1.80 587	0.23 452	0.21 485	0.25 469	0.25 499	0.31 502	0.26 475

Nwc_Net	0.78 513	0.38 497	0.73 486	0.60 552	0.55 565	1.05 527	0.55 499	1.67 594	1.05 499	0.88 445	1.86 572	1.40 554	1.09 556	1.10 529	0.87 510	0.30 519	0.25 519	0.36 546	0.38 560	0.29 487	0.29 499

SHD	0.93 542	0.50 537	1.18 555	0.59 546	0.46 542	0.97 510	0.48 457	1.70 596	2.15 598	1.58 574	1.37 524	1.42 555	1.19 567	1.31 556	1.60 577	0.31 522	0.26 525	0.32 532	0.33 550	0.40 543	0.42 559

LE_ROB	4.42 624	0.24 351	2.75 605	0.42 350	0.23 204	1.57 579	0.90 577	1.71 597	17.88 643	16.56 645	4.88 627	5.17 623	18.85 645	1.63 579	14.62 636	0.17 303	0.14 340	0.16 202	0.16 285	0.19 359	0.17 336

FC-DCNN v2	1.65 595	0.51 541	0.65 448	0.61 554	0.49 549	1.61 581	0.70 545	1.75 598	1.56 580	4.74 631	4.91 628	6.46 629	3.31 622	1.91 591	1.11 552	0.46 574	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.48 565	0.46 571

MFN_U_SF_RVC	1.09 564	0.59 558	1.97 595	0.67 571	0.44 531	1.93 593	0.60 514	1.85 599	1.36 560	1.61 577	1.54 552	1.95 586	1.37 577	1.64 580	1.73 580	0.40 566	0.37 574	0.45 568	0.48 585	0.44 554	0.44 566

MeshStereo	1.34 580	0.43 517	0.54 397	0.44 390	0.34 466	1.66 584	0.60 514	1.94 600	1.37 562	4.47 627	3.25 604	4.71 618	1.94 603	1.92 592	1.17 558	0.35 552	0.35 571	0.37 551	0.31 541	0.32 508	0.32 520
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
ELAS_RVC	1.60 592	0.61 561	1.01 536	0.70 577	0.56 568	2.00 595	1.89 624	1.96 601	2.65 609	3.33 622	3.26 605	3.03 602	3.41 625	2.49 610	2.09 594	0.52 584	0.45 593	0.50 582	0.48 585	0.54 577	0.52 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.28 579	0.67 569	1.28 564	0.74 581	0.62 577	1.50 574	0.84 569	1.99 602	2.96 612	2.18 600	2.36 587	1.85 582	1.95 604	1.92 592	1.94 590	0.39 562	0.36 573	0.49 580	0.37 557	0.51 570	0.64 590

ACVNet_1	1.46 587	1.33 604	1.12 547	1.91 613	1.62 608	1.83 591	0.98 582	2.00 603	1.85 593	1.39 565	1.53 551	2.32 593	1.53 585	1.34 560	1.11 552	1.30 613	0.50 597	2.06 619	0.58 596	1.93 616	0.95 605

PWCK	1.92 600	1.66 616	3.12 607	1.65 605	0.91 590	2.84 608	2.26 627	2.10 604	2.41 607	2.36 605	2.31 582	2.22 590	1.82 598	3.43 617	2.03 593	1.61 620	0.71 607	1.51 606	0.82 607	1.69 606	0.91 602

MADNet+	2.23 608	2.43 624	10.85 626	1.22 599	0.91 590	2.76 605	1.40 610	2.12 605	1.67 587	1.32 560	1.74 565	1.86 583	1.74 596	6.25 628	4.41 618	0.65 592	0.64 603	0.58 589	0.54 594	0.80 591	0.76 594

DPSNet	0.99 547	0.42 515	1.88 594	0.53 517	0.41 512	1.59 580	1.26 602	2.21 606	1.43 568	1.10 535	1.11 459	1.46 558	1.95 604	1.34 560	1.26 564	0.34 547	0.25 519	0.25 469	0.21 440	0.46 561	0.37 544

ACVNet_2	1.65 595	1.27 602	1.41 580	1.75 607	1.62 608	2.22 597	1.20 596	2.30 607	2.62 608	1.78 587	2.56 592	3.03 602	1.61 591	1.54 570	1.12 556	1.06 607	0.58 602	1.82 611	0.70 602	1.82 610	0.96 606

ELAS	1.63 594	0.61 561	0.95 527	0.68 574	0.55 565	3.01 615	1.55 615	2.39 608	2.33 605	3.64 624	3.89 617	2.75 599	2.90 619	2.15 602	2.27 601	0.52 584	0.45 593	0.50 582	0.48 585	0.54 577	0.52 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	1.98 601	1.48 607	1.43 582	1.81 610	1.69 613	2.88 611	0.78 561	2.47 609	3.47 618	2.20 601	4.36 624	3.39 611	2.50 612	2.18 603	1.58 576	1.19 609	0.54 598	1.65 608	0.87 608	1.78 609	1.29 621

JetBlue	2.78 611	1.26 601	7.04 621	1.16 597	1.48 606	8.00 630	6.02 634	2.60 610	1.92 594	2.12 598	2.64 596	3.34 610	3.05 621	6.49 629	3.39 610	0.78 598	0.76 613	0.75 592	0.76 604	0.97 598	1.18 618

LVE	2.12 607	1.44 606	1.36 577	1.99 614	1.78 614	2.75 604	1.79 622	2.82 611	3.95 623	1.90 592	4.33 623	3.52 613	1.81 597	2.24 605	1.74 581	1.74 622	0.87 617	2.06 619	1.13 621	1.91 615	1.35 622

IMH-64-1	1.86 597	1.62 613	1.16 550	2.20 616	1.89 617	2.33 598	1.30 603	2.89 612	2.29 603	1.66 581	2.80 600	2.49 596	1.61 591	2.10 599	1.78 585	1.60 618	0.74 608	2.43 623	1.02 616	2.12 617	1.17 616

IMH-64	1.86 597	1.62 613	1.16 550	2.20 616	1.89 617	2.33 598	1.30 603	2.89 612	2.29 603	1.66 581	2.80 600	2.49 596	1.61 591	2.10 599	1.78 585	1.60 618	0.74 608	2.43 623	1.02 616	2.12 617	1.17 616

WAO-6	2.04 605	1.50 609	1.16 550	1.70 606	1.67 612	2.69 602	1.44 613	3.06 614	3.63 621	1.98 594	3.27 606	3.54 614	2.07 607	2.36 607	2.22 598	1.31 615	0.91 619	2.04 618	1.22 625	1.73 608	1.27 620

IMH	2.04 605	1.62 613	1.20 559	2.20 616	1.89 617	2.91 614	1.30 603	3.11 615	3.03 613	1.81 588	3.35 610	3.03 602	1.90 601	2.48 609	1.80 587	1.66 621	0.77 614	2.45 625	1.04 619	2.15 619	1.19 619

DPSimNet_ROB	3.58 618	2.45 625	8.57 623	2.53 621	2.37 624	2.88 611	3.77 633	3.14 616	3.23 616	4.71 630	3.86 616	4.68 617	4.87 630	4.07 624	5.62 622	2.33 630	2.33 632	2.47 626	2.52 632	2.51 624	2.64 631

WAO-7	1.90 599	1.20 599	1.35 573	1.27 600	1.06 602	2.84 608	1.56 616	3.23 617	3.06 615	2.23 602	3.33 609	3.17 606	2.28 609	3.12 614	2.21 596	1.02 606	0.91 619	1.06 602	1.03 618	1.04 599	0.97 609

notaker	2.76 610	2.29 623	1.80 592	2.96 627	2.58 629	2.90 613	1.75 620	3.24 618	3.05 614	2.78 612	4.24 622	6.15 628	2.51 613	3.34 616	2.75 605	2.31 629	1.18 627	3.00 633	1.65 629	2.84 628	1.97 626

KSHMR	2.57 609	1.93 619	1.69 587	2.63 625	2.42 625	2.86 610	2.07 625	3.27 619	6.50 627	2.49 608	3.36 611	3.41 612	1.92 602	2.49 610	1.94 590	2.13 627	1.40 629	2.79 632	1.50 628	2.73 625	1.77 625

UNDER WATER	3.46 616	2.07 621	3.64 612	3.09 628	2.48 626	3.75 620	2.42 629	3.31 620	13.77 636	2.90 618	2.95 603	5.84 624	3.69 626	3.69 620	3.48 613	2.07 626	1.11 626	2.70 630	1.40 626	2.84 628	1.98 627

Dean	1.98 601	1.36 605	1.36 577	2.12 615	1.81 616	2.74 603	1.36 608	3.37 621	3.80 622	2.08 596	3.32 608	3.21 607	1.82 598	1.71 584	1.67 578	1.27 610	0.77 614	1.99 613	0.90 610	1.86 611	1.03 611

UNDER WATER-64	3.53 617	2.01 620	3.94 613	3.22 630	2.49 627	5.41 626	2.60 630	3.43 622	12.41 633	3.03 619	2.68 598	6.07 627	4.04 627	3.79 622	3.33 609	2.02 625	1.24 628	2.63 628	1.46 627	2.78 626	2.08 629

ktn	2.98 614	2.25 622	1.73 590	2.84 626	2.53 628	3.76 621	2.15 626	3.70 623	5.47 626	2.75 611	5.17 631	5.94 626	2.48 611	3.23 615	2.46 602	2.34 631	1.44 630	2.78 631	2.03 631	2.45 623	2.01 628

SGM-ForestM	4.04 621	0.32 456	0.46 310	0.43 371	0.27 340	7.50 629	1.45 614	3.84 624	4.24 624	8.19 635	6.76 633	19.00 643	9.08 632	10.74 636	6.62 626	0.31 522	0.33 567	0.32 532	0.32 547	0.29 487	0.29 499

MADNet++	4.03 620	2.70 629	3.44 611	3.72 632	3.44 632	4.44 623	3.52 632	3.95 625	3.61 620	4.46 626	4.98 629	4.10 615	4.58 629	7.00 631	5.89 623	3.74 633	3.67 635	3.27 635	2.71 634	3.70 633	3.66 634

JetRed	5.27 627	5.84 632	12.81 630	2.36 620	2.83 630	12.23 635	10.50 637	4.46 626	3.60 619	3.86 625	3.83 615	4.85 621	4.18 628	6.78 630	11.96 633	2.17 628	2.96 634	2.18 621	1.97 630	3.38 631	2.68 632

WAO-8	2.92 612	1.55 611	1.35 573	1.79 608	1.63 610	5.23 624	1.22 599	4.58 627	12.56 634	2.84 614	4.07 621	4.83 619	2.72 617	3.49 618	2.25 599	1.27 610	0.91 619	1.99 613	1.15 623	1.86 611	1.15 614

Venus	2.92 612	1.55 611	1.35 573	1.79 608	1.63 610	5.23 624	1.22 599	4.58 627	12.56 634	2.84 614	4.06 620	4.83 619	2.72 617	3.49 618	2.25 599	1.27 610	0.91 619	1.99 613	1.15 623	1.86 611	1.15 614

TorneroNet-64	3.44 615	1.86 617	1.42 581	2.58 624	2.28 623	6.87 627	1.68 618	4.70 629	12.03 631	2.31 604	5.59 632	8.25 631	2.55 614	3.97 623	2.73 604	1.81 623	0.74 608	2.57 627	1.07 620	2.35 621	1.44 623

HanzoNet	6.76 630	2.45 625	4.22 616	3.19 629	2.94 631	3.62 619	2.28 628	4.79 630	7.20 628	14.00 641	13.19 640	17.49 641	22.30 646	13.25 637	6.19 624	4.20 634	1.93 631	3.10 634	2.56 633	3.35 630	2.88 633

TorneroNet	4.53 625	1.89 618	1.48 584	2.55 622	2.27 622	13.78 637	1.69 619	4.84 631	23.73 648	2.89 617	7.70 634	7.06 630	2.69 616	4.26 625	3.42 611	1.84 624	0.77 614	2.68 629	1.13 621	2.42 622	1.47 624

MANE	4.13 622	0.51 541	0.64 442	0.66 568	0.56 568	6.89 628	0.99 584	7.55 632	12.04 632	6.68 634	8.57 635	10.69 634	9.45 633	7.59 633	6.39 625	0.49 580	0.43 590	0.48 577	0.98 614	0.49 567	0.48 579

PML	40.80 655	29.24 644	11.87 629	7.20 633	14.47 633	92.13 656	213.69 658	7.63 633	23.35 647	74.72 657	190.14 658	50.17 657	26.15 648	21.39 642	12.70 634	8.76 641	2.92 633	8.45 641	3.25 636	13.26 639	4.42 635

DGTPSM_ROB	12.07 633	8.00 633	20.99 632	8.93 634	16.78 635	10.67 631	30.87 642	9.01 634	15.16 638	6.50 632	15.41 644	9.04 632	14.85 637	9.25 634	21.67 641	4.57 635	8.57 639	5.08 638	9.28 640	5.90 635	10.95 639

DPSMNet_ROB	12.08 634	8.00 633	21.00 633	8.97 635	16.79 636	10.67 631	30.89 643	9.02 635	15.17 639	6.51 633	15.41 644	9.04 632	14.85 637	9.27 635	21.67 641	4.58 636	8.57 639	5.09 640	9.29 641	5.90 635	10.95 639

tt	6.20 628	0.20 217	5.89 619	3.55 631	2.07 620	11.26 633	19.21 638	11.74 636	5.46 625	2.69 610	2.04 580	4.87 622	6.25 631	3.70 621	7.09 628	8.32 640	11.17 644	4.93 637	5.41 639	5.74 634	2.37 630

BEATNet-Init1	15.13 636	0.82 583	50.86 652	0.72 580	0.53 560	38.10 649	7.03 635	11.83 637	14.25 637	29.78 653	30.17 653	48.21 656	22.64 647	26.78 647	18.11 638	0.42 570	0.38 576	0.47 572	0.46 577	0.51 570	0.48 579

TCMNet-wrong-test	8.97 631	10.42 636	8.74 624	19.56 637	17.61 637	12.53 636	9.01 636	13.59 638	2.18 599	4.64 628	5.11 630	14.63 637	11.09 635	7.19 632	9.73 630	5.56 639	0.89 618	3.77 636	3.11 635	10.34 638	9.80 637

DLNR_Zeroshot_test	20.09 640	36.28 646	38.04 642	169.85 654	61.80 652	0.23 26	0.20 54	13.88 639	0.37 158	0.44 190	0.66 247	0.43 208	0.21 77	0.62 312	0.28 199	5.46 638	0.10 66	0.15 174	0.11 130	72.60 655	0.11 112

DLNR-FE	20.05 639	36.38 647	38.08 643	170.06 655	60.08 651	0.23 26	0.20 54	14.13 640	0.36 142	0.44 190	0.66 247	0.43 208	0.21 77	0.63 323	0.28 199	5.38 637	0.10 66	0.15 174	0.11 130	73.09 656	0.11 112

USTest	12.99 635	14.18 637	20.00 631	16.24 636	14.97 634	20.80 639	31.95 644	16.20 641	10.91 630	8.79 636	9.48 636	13.94 636	10.50 634	16.11 638	21.44 640	3.17 632	4.82 636	5.08 638	5.36 638	8.81 637	7.13 636

xxxxx1	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

tt_ll	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

ff	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

HaxPig	31.96 642	37.24 648	34.27 641	24.37 641	24.88 642	18.26 638	19.86 639	20.64 645	28.52 649	35.97 654	38.75 654	25.57 647	28.72 649	33.88 648	34.39 649	35.94 655	38.87 655	37.80 651	40.48 651	39.68 652	41.15 654

LRCNet_RVC	21.24 641	31.15 645	21.41 634	28.98 642	23.82 641	3.13 616	0.60 514	20.96 646	1.59 581	25.58 646	28.15 650	21.99 646	14.79 636	21.94 646	16.41 637	28.89 654	14.87 645	33.53 650	31.28 650	29.51 651	26.16 649

DPSM_ROB	17.78 637	18.63 639	24.31 639	20.90 639	19.47 638	25.97 642	36.21 646	21.23 647	16.24 641	13.38 639	14.06 642	19.18 644	16.30 640	20.78 640	25.67 644	9.38 642	9.23 642	9.49 642	9.82 642	13.51 640	11.91 642

DPSM	17.78 637	18.63 639	24.31 639	20.90 639	19.47 638	25.97 642	36.21 646	21.23 647	16.24 641	13.38 639	14.06 642	19.18 644	16.30 640	20.78 640	25.67 644	9.38 642	9.23 642	9.49 642	9.82 642	13.51 640	11.91 642

Anonymous_1	33.25 643	18.26 638	23.92 635	20.54 638	21.28 640	25.59 641	35.94 645	22.01 649	15.57 640	13.33 638	13.49 641	18.08 642	15.29 639	20.36 639	24.60 643	16.28 647	8.84 641	66.59 654	118.00 654	155.73 657	11.23 641

MEDIAN_ROB	37.38 652	40.85 656	40.60 645	32.31 643	31.85 643	27.20 644	24.55 640	29.10 650	33.19 656	42.09 656	41.76 656	33.35 648	34.39 656	39.78 651	37.07 650	43.64 657	44.10 657	44.12 653	43.40 653	41.51 654	42.76 656

AVERAGE_ROB	37.58 653	40.13 655	40.15 644	34.81 644	33.82 644	28.55 648	25.10 641	32.02 651	34.06 657	41.28 655	40.66 655	34.46 649	34.81 657	39.18 650	37.57 651	42.78 656	43.44 656	43.82 652	43.03 652	40.47 653	41.51 655

FlowAnything	35.81 647	37.53 653	48.80 650	42.20 645	39.22 646	52.25 651	73.16 656	42.56 652	32.89 655	26.76 649	28.30 651	38.69 654	33.09 654	41.63 652	51.62 653	18.76 651	18.59 654	19.21 649	19.92 649	27.16 642	23.91 644

CasAABBNet	35.74 646	37.43 649	48.72 649	42.22 646	39.20 645	52.24 650	73.12 653	42.61 653	32.62 653	26.78 650	27.95 648	38.58 652	32.60 652	41.67 653	51.65 654	18.74 648	18.57 650	19.15 645	19.77 645	27.20 643	23.98 645

RAFT-FEzeroshot	35.73 644	37.45 650	48.67 647	42.23 647	39.22 646	52.25 651	73.13 654	42.62 654	32.59 650	26.71 647	27.70 646	38.57 650	32.57 650	41.68 654	51.67 655	18.75 649	18.58 651	19.15 645	19.78 646	27.21 644	23.98 645

RAFT-FE	35.73 644	37.45 650	48.67 647	42.23 647	39.22 646	52.25 651	73.13 654	42.62 654	32.59 650	26.71 647	27.70 646	38.57 650	32.57 650	41.68 654	51.67 655	18.75 649	18.58 651	19.15 645	19.78 646	27.21 644	23.98 645

Selective-RAFT-Error	35.84 648	37.49 652	48.83 651	42.26 649	39.24 649	52.30 654	73.09 652	42.66 656	32.61 652	26.80 651	28.30 651	38.84 655	33.51 655	41.68 654	51.59 652	18.82 652	18.58 651	19.17 648	19.80 648	27.28 646	24.05 648

LSM0	38.95 654	37.60 654	48.58 646	43.57 650	91.06 656	52.57 655	72.57 651	43.17 657	32.63 654	26.97 652	27.97 649	38.65 653	32.94 653	41.86 657	51.78 657	18.89 653	18.41 646	19.13 644	19.63 644	27.29 647	33.77 650

test_example2	176.61 656	205.14 657	198.86 656	188.60 656	190.98 657	152.67 657	170.61 657	94.86 658	123.55 658	178.88 658	179.48 657	158.94 658	141.34 658	192.61 658	198.96 658	203.76 658	236.37 658	164.13 658	173.55 658	218.58 658	160.41 657

ccccc		429.19 658		507.10 657	501.20 658	356.95 658		380.82 659		334.51 659		372.86 659		499.17 659		561.44 659	431.22 659	334.28 659	290.86 659	540.88 659

ASD4		8.86 635

Low-res two-view benchmark