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

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.22 78	0.18 98	0.10 35	0.11 32	0.08 3	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.16 68	0.11 59	0.11 32	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.10 110	0.16 80	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.11 32	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 54	0.10 125	0.14 8	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.12 34	0.25 131	0.17 85	0.14 120	0.13 79	0.09 22	0.09 22	0.18 112	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.12 58	0.08 3	0.11 110	0.16 69	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 54	0.10 125	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.17 107	0.09 2	0.22 78	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.09 22	0.11 110	0.19 136	0.13 133	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.23 104	0.14 52	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.15 62	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.23 104	0.17 85	0.10 35	0.09 11	0.10 42	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.23 104	0.18 98	0.09 8	0.10 19	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.12 34	0.23 104	0.17 85	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

OmniDepth	0.10 2	0.09 83	0.14 8	0.19 135	0.07 1	0.16 80	0.12 34	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 11	0.14 138	0.13 169	0.14 20	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

MonStereo	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.18 91	0.10 110	0.13 15	0.12 34	0.15 4	0.12 17	0.10 35	0.13 79	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.13 15	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

AdaDepth	0.11 54	0.09 83	0.20 98	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.13 77	0.16 5	0.13 39	0.10 35	0.10 19	0.09 22	0.09 22	0.19 136	0.12 67	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.05 5	0.05 32

2.25w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.10 8	0.19 25	0.18 98	0.14 120	0.17 140	0.09 22	0.10 66	0.18 112	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5_new	0.11 54	0.11 191	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 86	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 54	0.11 191	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 86	0.04 1

2.5w	0.11 54	0.10 125	0.15 22	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.15 132	0.20 37	0.15 62	0.12 76	0.13 79	0.10 42	0.09 22	0.17 89	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 54	0.09 83	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.25 131	0.16 68	0.14 120	0.13 79	0.08 3	0.10 66	0.16 69	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.19 159	0.10 8	0.22 78	0.17 85	0.14 120	0.12 58	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.19 159	0.10 8	0.22 78	0.17 85	0.14 120	0.12 58	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.11 157	0.18 132	0.12 34	0.23 104	0.14 52	0.13 93	0.11 32	0.08 3	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 83	0.11 191	0.18 79	0.18 91	0.08 10	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.19 117	0.12 76	0.12 58	0.07 1	0.12 137	0.15 49	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

2w_stereo	0.11 54	0.10 125	0.15 22	0.18 91	0.08 10	0.16 80	0.14 108	0.27 155	0.20 142	0.14 120	0.14 111	0.08 3	0.11 110	0.13 7	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 83	0.08 48	0.14 8	0.18 91	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.25 131	0.21 159	0.13 93	0.16 129	0.08 3	0.12 137	0.16 69	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

monsterstereo	0.11 54	0.09 83	0.14 8	0.19 135	0.12 214	0.14 23	0.12 34	0.25 131	0.17 85	0.13 93	0.16 129	0.08 3	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo	0.13 98	0.10 125	0.24 131	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.18 249	0.21 59	0.18 98	0.11 59	0.17 140	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.14 170	0.05 10	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

MonSter	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.09 11	0.10 42	0.11 110	0.15 49	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 86	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.10 66	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 54	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.13 77	0.24 122	0.12 17	0.11 59	0.14 111	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.12 17	0.10 35	0.11 32	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.13 133	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.13 77	0.21 59	0.09 1	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.11 7	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.19 25	0.13 39	0.10 35	0.12 58	0.11 82	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 34	0.21 59	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.14 52	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.12 17	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.10 35	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv4	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.16 23	0.09 37	0.13 15	0.10 8	0.21 59	0.12 17	0.13 93	0.17 140	0.09 22	0.14 191	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 83	0.12 233	0.21 107	0.18 91	0.11 157	0.24 294	0.12 34	0.19 25	0.18 98	0.10 35	0.13 79	0.11 82	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 69	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.11 17	0.18 18	0.13 39	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 79	0.16 23	0.08 10	0.16 80	0.11 17	0.19 25	0.12 17	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

Replicate-Monster	0.12 83	0.10 125	0.32 209	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.10 8	0.22 78	0.19 117	0.11 59	0.10 19	0.10 42	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.08 270

monsters	0.11 54	0.09 83	0.13 1	0.17 53	0.12 214	0.15 45	0.11 17	0.23 104	0.15 62	0.14 120	0.12 58	0.08 3	0.09 22	0.21 173	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 54	0.06 1	0.17 69	0.15 4	0.11 157	0.16 80	0.13 77	0.21 59	0.16 68	0.11 59	0.15 116	0.09 22	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.05 32

xyz-stereo-finetune2	0.17 188	0.11 191	0.26 152	0.16 23	0.09 37	0.27 339	0.19 294	0.27 155	0.20 142	0.22 212	0.28 251	0.21 227	0.22 321	0.37 367	0.22 362	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.07 202

xyz-stereo-finetune	0.16 169	0.12 233	0.23 123	0.16 23	0.08 10	0.23 272	0.20 341	0.29 187	0.31 298	0.19 191	0.22 200	0.19 206	0.15 210	0.29 308	0.20 319	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.06 120

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 48	0.19 87	0.16 23	0.09 37	0.12 8	0.13 77	0.18 18	0.13 39	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 69	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 48	0.19 87	0.16 23	0.09 37	0.12 8	0.13 77	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 89	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.18 91	0.07 1	0.15 45	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MM-Stereo_test2	0.15 155	0.10 125	0.44 372	0.23 352	0.11 157	0.21 222	0.21 372	0.27 155	0.22 172	0.15 134	0.16 129	0.13 112	0.11 110	0.20 153	0.13 133	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.05 32

HART	0.15 155	0.11 191	0.30 189	0.21 243	0.09 37	0.17 107	0.16 165	0.30 206	0.19 117	0.15 134	0.25 228	0.17 182	0.09 22	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.07 312	0.07 127	0.05 82	0.08 221	0.06 120

GREAT-IGEV	0.12 83	0.09 83	0.25 144	0.16 23	0.11 157	0.14 23	0.16 165	0.17 12	0.17 85	0.10 35	0.15 116	0.09 22	0.09 22	0.18 112	0.10 1	0.06 34	0.07 312	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.10 388

HI	0.20 266	0.13 296	0.33 225	0.18 91	0.15 385	0.17 107	0.16 165	0.34 250	0.21 159	0.37 445	0.39 388	0.36 405	0.24 354	0.29 308	0.21 342	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.09 356	0.09 291	0.07 202

CoSv	0.20 266	0.13 296	0.33 225	0.18 91	0.15 385	0.17 107	0.16 165	0.34 250	0.21 159	0.37 445	0.39 388	0.36 405	0.24 354	0.29 308	0.21 342	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.09 356	0.09 291	0.07 202

SCV_C0	0.14 123	0.11 191	0.25 144	0.19 135	0.12 214	0.15 45	0.16 165	0.30 206	0.22 172	0.13 93	0.15 116	0.13 112	0.09 22	0.24 211	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.09 291	0.06 120

AIO_rvc	0.12 83	0.11 191	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.15 45	0.17 206	0.20 37	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.13 112	0.08 8	0.22 189	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.07 202

fffft	0.13 98	0.09 83	0.24 131	0.19 135	0.10 110	0.17 107	0.19 294	0.22 78	0.16 68	0.14 120	0.11 32	0.13 112	0.10 66	0.24 211	0.18 272	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.06 120
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.09 37	0.22 250	0.14 108	0.14 3	0.16 68	0.11 59	0.10 19	0.09 22	0.08 8	0.21 173	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SMoEStereo_RVC	0.13 98	0.10 125	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.19 25	0.19 117	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.11 110	0.24 211	0.16 219	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

mms	0.13 98	0.11 191	0.19 87	0.19 135	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.20 37	0.17 85	0.13 93	0.17 140	0.14 138	0.09 22	0.24 211	0.14 170	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.07 202

ours_stereo	0.13 98	0.11 191	0.23 123	0.20 198	0.11 157	0.17 107	0.18 249	0.20 37	0.19 117	0.13 93	0.18 153	0.14 138	0.10 66	0.23 198	0.14 170	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.05 32

fffy	0.14 123	0.11 191	0.24 131	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.18 249	0.22 78	0.19 117	0.13 93	0.16 129	0.15 155	0.13 169	0.25 242	0.14 170	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.06 120

WCG-NET	0.14 123	0.09 83	0.23 123	0.18 91	0.08 10	0.18 132	0.17 206	0.21 59	0.28 254	0.18 186	0.21 190	0.15 155	0.12 137	0.18 112	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 54	0.08 48	0.15 22	0.19 135	0.11 157	0.14 23	0.10 8	0.22 78	0.18 98	0.10 35	0.13 79	0.10 42	0.11 110	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 98	0.10 125	0.22 117	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.16 68	0.13 93	0.15 116	0.13 112	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

WCG-NET（raft）	0.14 123	0.09 83	0.23 123	0.17 53	0.08 10	0.19 159	0.16 165	0.23 104	0.26 228	0.18 186	0.19 161	0.20 215	0.12 137	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

RSM++	0.12 83	0.09 83	0.19 87	0.20 198	0.09 37	0.17 107	0.15 132	0.21 59	0.19 117	0.12 76	0.12 58	0.14 138	0.09 22	0.20 153	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.05 32

RSM	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.23 104	0.18 98	0.13 93	0.13 79	0.15 155	0.09 22	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

MoCha-V2	0.13 98	0.08 48	0.26 152	0.23 352	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.26 141	0.16 68	0.15 134	0.15 116	0.13 112	0.14 191	0.20 153	0.11 16	0.06 34	0.07 312	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.05 32

MIM_Stereo	0.18 212	0.12 233	0.38 296	0.20 198	0.11 157	0.17 107	0.14 108	0.35 275	0.25 219	0.27 263	0.35 342	0.23 259	0.13 169	0.27 277	0.16 219	0.06 34	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.08 221	0.06 120

LL-Strereo2	0.18 212	0.18 431	0.39 311	0.22 304	0.12 214	0.24 294	0.13 77	0.31 217	0.23 191	0.24 232	0.20 178	0.24 271	0.12 137	0.26 258	0.15 194	0.06 34	0.06 181	0.12 458	0.09 356	0.08 221	0.07 202

4D-IteraStereo	0.17 188	0.16 398	0.50 424	0.21 243	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.28 174	0.28 254	0.23 218	0.20 178	0.20 215	0.11 110	0.19 136	0.14 170	0.06 34	0.04 2	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.06 120

LoS_RVC	0.13 98	0.10 125	0.19 87	0.18 91	0.16 417	0.20 194	0.18 249	0.20 37	0.17 85	0.13 93	0.19 161	0.12 99	0.15 210	0.17 89	0.13 133	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.12 446

Selective-IGEV	0.12 83	0.09 83	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.15 45	0.14 108	0.27 155	0.15 62	0.13 93	0.14 111	0.13 112	0.08 8	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

ProNet	0.14 123	0.12 233	0.25 144	0.19 135	0.11 157	0.19 159	0.19 294	0.27 155	0.20 142	0.14 120	0.13 79	0.13 112	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.07 202

RAFT_CTSACE	0.21 286	0.16 398	0.41 342	0.25 440	0.15 385	0.22 250	0.24 445	0.32 228	0.28 254	0.33 385	0.51 491	0.29 336	0.17 252	0.32 337	0.13 133	0.06 34	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.06 120

test_4	0.18 212	0.12 233	0.34 235	0.23 352	0.12 214	0.18 132	0.22 398	0.26 141	0.24 206	0.24 232	0.47 475	0.22 239	0.13 169	0.24 211	0.16 219	0.06 34	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.07 155	0.05 32

iRaft-Stereo_5w	0.23 333	0.18 431	0.44 372	0.22 304	0.13 292	0.19 159	0.19 294	0.37 304	0.32 307	0.28 273	0.37 361	0.34 386	0.23 336	0.65 498	0.27 421	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.08 270

test-3	0.16 169	0.09 83	0.31 203	0.21 243	0.11 157	0.18 132	0.16 165	0.30 206	0.27 239	0.26 253	0.16 129	0.22 239	0.12 137	0.26 258	0.18 272	0.06 34	0.04 2	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.06 120

test_1	0.16 169	0.09 83	0.31 203	0.21 243	0.11 157	0.18 132	0.16 165	0.30 206	0.27 239	0.25 241	0.16 129	0.22 239	0.12 137	0.26 258	0.18 272	0.06 34	0.04 2	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.06 120

test_3	0.18 212	0.11 191	0.32 209	0.24 403	0.11 157	0.22 250	0.25 462	0.31 217	0.31 298	0.25 241	0.18 153	0.23 259	0.13 169	0.25 242	0.19 302	0.06 34	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.07 155	0.06 120

cross-raft	0.17 188	0.12 233	0.41 342	0.23 352	0.10 110	0.20 194	0.24 445	0.33 242	0.23 191	0.23 218	0.28 251	0.29 336	0.15 210	0.17 89	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 188	0.14 339	0.32 209	0.20 198	0.09 37	0.19 159	0.17 206	0.32 228	0.30 286	0.25 241	0.33 321	0.20 215	0.17 252	0.19 136	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.05 32

AFF-stereo	0.18 212	0.15 373	0.32 209	0.21 243	0.10 110	0.18 132	0.18 249	0.33 242	0.27 239	0.25 241	0.37 361	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 69	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 58	0.13 112	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.08 10	0.13 15	0.12 34	0.18 18	0.10 3	0.09 8	0.10 19	0.11 82	0.10 66	0.16 69	0.12 67	0.07 98	0.08 406	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.13 77	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.08 8	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.08 1	0.09 11	0.12 99	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.16 80	0.13 77	0.21 59	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.11 16	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 54	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.22 78	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 54	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.25 131	0.10 3	0.10 35	0.12 58	0.11 82	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.22 78	0.13 39	0.09 8	0.12 58	0.12 99	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.10 19	0.11 82	0.09 22	0.16 69	0.13 133	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.17 107	0.13 77	0.22 78	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.09 22	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.16 80	0.13 77	0.20 37	0.12 17	0.10 35	0.10 19	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.21 59	0.11 7	0.10 35	0.12 58	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.21 59	0.11 7	0.09 8	0.12 58	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.12 8	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 76	0.14 111	0.10 42	0.10 66	0.20 153	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GSStereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.17 53	0.12 214	0.19 159	0.16 165	0.26 141	0.18 98	0.13 93	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

GS-Stereo							0.16 165	0.26 141	0.18 98	0.13 93	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

FE-Mocha	0.16 169	0.10 125	0.33 225	0.19 135	0.13 292	0.19 159	0.15 132	0.35 275	0.22 172	0.24 232	0.24 219	0.20 215	0.14 191	0.17 89	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

IGEV-FE	0.18 212	0.10 125	0.65 494	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.34 250	0.19 117	0.28 273	0.22 200	0.27 309	0.13 169	0.23 198	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

252Zero-FE	0.14 123	0.07 8	0.17 69	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.21 59	0.19 117	0.77 586	0.11 32	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

Zero-FE251	0.14 123	0.09 83	0.24 131	0.17 53	0.09 37	0.20 194	0.13 77	0.20 37	0.14 52	0.61 566	0.13 79	0.13 112	0.11 110	0.14 20	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.05 32

DA	0.14 123	0.10 125	0.18 79	0.21 243	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.28 174	0.20 142	0.14 120	0.17 140	0.16 172	0.14 191	0.17 89	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 37	0.12 17	0.11 59	0.11 32	0.08 3	0.08 8	0.23 198	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 120

GGEV	0.14 123	0.10 125	0.18 79	0.21 243	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.28 174	0.20 142	0.14 120	0.17 140	0.16 172	0.14 191	0.17 89	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

GASTEREO	0.13 98	0.12 233	0.21 107	0.23 352	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.26 141	0.18 98	0.17 169	0.16 129	0.11 82	0.13 169	0.19 136	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.07 192	0.06 86	0.06 120

MSCF	0.13 98	0.12 233	0.21 107	0.22 304	0.10 110	0.16 80	0.15 132	0.26 141	0.18 98	0.17 169	0.16 129	0.11 82	0.13 169	0.18 112	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.07 192	0.06 86	0.06 120

water-stereo	0.13 98	0.08 48	0.20 98	0.19 135	0.10 110	0.17 107	0.14 108	0.25 131	0.19 117	0.17 169	0.23 205	0.15 155	0.15 210	0.12 2	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

depthmonostereo	0.14 123	0.09 83	0.19 87	0.19 135	0.08 10	0.20 194	0.15 132	0.27 155	0.23 191	0.16 156	0.18 153	0.14 138	0.17 252	0.19 136	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 123	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.09 37	0.21 222	0.14 108	0.24 122	0.21 159	0.21 206	0.21 190	0.15 155	0.14 191	0.23 198	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.06 63	0.06 136	0.05 5	0.05 32

xyz-stereo	1.40 612	0.10 125	17.09 642	0.18 91	0.07 1	4.78 630	0.18 249	0.29 187	0.34 329	0.36 438	2.81 629	0.40 446	0.29 435	0.56 450	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.06 136	0.06 86	0.05 32

111111	0.11 54	0.07 8	0.17 69	0.19 135	0.11 157	0.13 15	0.11 17	0.22 78	0.15 62	0.11 59	0.12 58	0.12 99	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.08 221	0.06 120

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 48	0.16 45	0.17 53	0.08 10	0.16 80	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 49	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.05 32

LG-G_1	0.11 54	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.07 1	0.21 222	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.19 136	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

LG-G	0.11 54	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.07 1	0.21 222	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.19 136	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 98	0.09 83	0.24 131	0.20 198	0.10 110	0.15 45	0.14 108	0.22 78	0.16 68	0.12 76	0.19 161	0.15 155	0.11 110	0.13 7	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.07 155	0.06 120

MM-Stereo_test3	0.17 188	0.12 233	0.29 182	0.23 352	0.14 335	0.19 159	0.22 398	0.39 322	0.36 358	0.16 156	0.24 219	0.17 182	0.12 137	0.19 136	0.14 170	0.07 98	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.06 120

MM-Stereo_test1	0.17 188	0.10 125	0.39 311	0.23 352	0.11 157	0.20 194	0.22 398	0.33 242	0.29 273	0.22 212	0.21 190	0.15 155	0.14 191	0.23 198	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.06 120

Reg-Stereo(zero)	0.16 169	0.07 8	0.36 265	0.19 135	0.10 110	0.19 159	0.14 108	0.28 174	0.24 206	0.22 212	0.20 178	0.24 271	0.18 277	0.21 173	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.06 120

SCV	0.14 123	0.14 339	0.24 131	0.21 243	0.11 157	0.15 45	0.16 165	0.31 217	0.18 98	0.11 59	0.15 116	0.13 112	0.10 66	0.23 198	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.06 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 98	0.14 339	0.19 87	0.26 474	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.22 78	0.18 98	0.12 76	0.11 32	0.10 42	0.13 169	0.21 173	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.05 32

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.12 8	0.13 77	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

HUF	0.15 155	0.11 191	0.38 296	0.17 53	0.11 157	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.20 142	0.11 59	0.13 79	0.14 138	0.11 110	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.20 573	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.14 484

AIO_test	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.19 135	0.11 157	0.15 45	0.17 206	0.19 25	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.14 138	0.09 22	0.20 153	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

AIO-test1	0.19 251	0.14 339	0.41 342	0.27 502	0.15 385	0.21 222	0.16 165	0.39 322	0.36 358	0.17 169	0.26 238	0.18 192	0.13 169	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.06 86	0.09 332

castereo++	0.13 98	0.10 125	0.18 79	0.18 91	0.10 110	0.27 339	0.13 77	0.23 104	0.23 191	0.11 59	0.13 79	0.16 172	0.10 66	0.18 112	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 123	0.10 125	0.19 87	0.18 91	0.10 110	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.13 93	0.18 153	0.16 172	0.16 226	0.15 49	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.05 32

GIP-stereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.19 135	0.11 157	0.16 80	0.14 108	0.29 187	0.18 98	0.11 59	0.16 129	0.13 112	0.09 22	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

tt45	0.14 123	0.09 83	0.22 117	0.19 135	0.11 157	0.23 272	0.18 249	0.22 78	0.17 85	0.15 134	0.13 79	0.14 138	0.10 66	0.30 323	0.14 170	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.07 202

999	0.14 123	0.08 48	0.24 131	0.19 135	0.11 157	0.20 194	0.17 206	0.24 122	0.18 98	0.13 93	0.16 129	0.14 138	0.11 110	0.36 364	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.07 202

tg	0.16 169	0.11 191	0.25 144	0.21 243	0.11 157	0.23 272	0.15 132	0.34 250	0.24 206	0.20 195	0.25 228	0.19 206	0.12 137	0.24 211	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.08 221	0.07 202

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 53	0.08 10	0.09 1	0.13 77	0.24 122	0.13 39	0.10 35	0.09 11	0.09 22	0.08 8	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

UGAM-zero	0.23 333	0.10 125	0.54 446	0.19 135	0.13 292	0.21 222	0.14 108	0.44 378	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.51 513	0.33 475	0.65 498	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.06 86	0.07 202

GCAP-BAT	0.16 169	0.11 191	0.36 265	0.18 91	0.13 292	0.21 222	0.16 165	0.23 104	0.18 98	0.26 253	0.28 251	0.20 215	0.11 110	0.24 211	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.06 120

Occ-G	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.19 294	0.22 78	0.19 117	0.13 93	0.19 161	0.21 227	0.11 110	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.06 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 392	0.14 339	0.95 565	0.21 243	0.27 559	0.20 194	0.19 294	0.48 419	0.25 219	0.26 253	0.55 513	0.34 386	0.18 277	0.25 242	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.12 476	0.12 442	0.12 446

U	1.00 601	0.09 83	0.21 107	0.21 243	3.68 630	6.12 635	0.14 108	0.21 59	0.21 159	0.11 59	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.07 98	0.05 32	5.42 640	2.90 638	0.07 155	0.06 120

IGEV-Stereo+	0.12 83	0.08 48	0.17 69	0.18 91	0.13 292	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 62	0.10 35	0.08 10	0.10 42	0.10 66	0.21 173	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.16 497	0.24 573

RAFT-Stereo-weight	0.15 155	0.09 83	0.26 152	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.36 294	0.29 273	0.24 232	0.20 178	0.19 206	0.10 66	0.18 112	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.05 32

gcap-zeroshot	0.17 188	0.11 191	0.36 265	0.20 198	0.12 214	0.26 329	0.16 165	0.30 206	0.22 172	0.26 253	0.20 178	0.30 352	0.14 191	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

testlalala2	0.18 212	0.10 125	0.50 424	0.36 566	0.25 552	0.23 272	0.14 108	0.34 250	0.24 206	0.25 241	0.25 228	0.21 227	0.12 137	0.16 69	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

H2IRNET	0.18 212	0.13 296	0.35 245	0.21 243	0.12 214	0.20 194	0.15 132	0.27 155	0.30 286	0.17 169	0.31 291	0.25 279	0.20 301	0.24 211	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.06 120

MGS-Stereo	0.14 123	0.11 191	0.32 209	0.19 135	0.11 157	0.18 132	0.17 206	0.20 37	0.22 172	0.14 120	0.24 219	0.15 155	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.10 357	0.06 120

IGEV++	0.13 98	0.10 125	0.23 123	0.21 243	0.10 110	0.15 45	0.15 132	0.29 187	0.16 68	0.12 76	0.15 116	0.12 99	0.12 137	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

MyStereo07	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.29 187	0.21 159	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.13 169	0.25 242	0.13 133	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

MyStereo06	0.20 266	0.12 233	0.57 459	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.40 333	0.21 159	0.30 333	0.24 219	0.31 363	0.18 277	0.22 189	0.18 272	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

MyStereo05	0.23 333	0.12 233	0.57 459	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.48 419	0.52 519	0.31 350	0.23 205	0.25 279	0.22 321	0.30 323	0.21 342	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

MyStereo04	0.23 333	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.49 427	0.52 519	0.28 273	0.23 205	0.27 309	0.23 336	0.30 323	0.22 362	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

AE-Stereo	0.17 188	0.11 191	0.31 203	0.24 403	0.14 335	0.23 272	0.18 249	0.34 250	0.29 273	0.15 134	0.25 228	0.21 227	0.13 169	0.20 153	0.14 170	0.07 98	0.08 406	0.09 290	0.10 398	0.07 155	0.06 120

ff7	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

IGEVStereo-DCA	0.14 123	0.11 191	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.12 58	0.14 138	0.12 137	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

ffff	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

rrr	0.17 188	0.11 191	0.57 459	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.35 275	0.22 172	0.15 134	0.12 58	0.14 138	0.12 137	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

11t	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

IGEV_Zeroshot_test	0.18 212	0.10 125	0.65 494	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.34 250	0.19 117	0.28 273	0.22 200	0.27 309	0.13 169	0.23 198	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

MSKI-zero shot	0.17 188	0.09 83	0.43 363	0.20 198	0.11 157	0.21 222	0.15 132	0.32 228	0.21 159	0.23 218	0.24 219	0.23 259	0.10 66	0.31 330	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

CASnet	0.14 123	0.12 233	0.22 117	0.22 304	0.08 10	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.25 219	0.22 212	0.20 178	0.15 155	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.11 420	0.09 356	0.08 221	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 155	0.10 125	0.36 265	0.19 135	0.12 214	0.23 272	0.16 165	0.26 141	0.19 117	0.24 232	0.19 161	0.14 138	0.11 110	0.16 69	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.05 32

AEACV	0.13 98	0.09 83	0.23 123	0.18 91	0.19 482	0.19 159	0.16 165	0.23 104	0.14 52	0.13 93	0.17 140	0.13 112	0.16 226	0.16 69	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.06 120

GCAP-Stereo	0.14 123	0.14 339	0.33 225	0.20 198	0.09 37	0.21 222	0.10 8	0.26 141	0.20 142	0.18 186	0.19 161	0.15 155	0.13 169	0.17 89	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.06 120

RAFT-Test	0.17 188	0.10 125	0.38 296	0.19 135	0.12 214	0.25 309	0.17 206	0.33 242	0.23 191	0.23 218	0.29 264	0.27 309	0.14 191	0.20 153	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

HH	0.18 212	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.34 250	0.19 117	0.20 195	0.24 219	0.34 386	0.18 277	0.29 308	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.06 120

HanStereo	0.18 212	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.34 250	0.19 117	0.20 195	0.24 219	0.34 386	0.18 277	0.29 308	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.06 120

anonymousdsp2	0.17 188	0.10 125	0.28 172	0.20 198	0.11 157	0.25 309	0.17 206	0.41 345	0.31 298	0.23 218	0.23 205	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.08 221	0.07 202

anonymousdsp	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.28 174	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202

CES	0.14 123	0.08 48	0.19 87	0.17 53	0.22 523	0.18 132	0.16 165	0.23 104	0.19 117	0.14 120	0.17 140	0.14 138	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.08 221	0.18 530

EGLCR-Stereo	0.13 98	0.08 48	0.20 98	0.18 91	0.09 37	0.21 222	0.13 77	0.27 155	0.21 159	0.13 93	0.10 19	0.15 155	0.09 22	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

DCRE	0.20 266	0.13 296	0.40 319	0.21 243	0.15 385	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.22 212	0.80 571	0.23 259	0.16 226	0.23 198	0.15 194	0.07 98	0.07 312	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.06 120

Selective-RAFT	0.17 188	0.12 233	0.30 189	0.24 403	0.10 110	0.29 380	0.15 132	0.32 228	0.31 298	0.17 169	0.17 140	0.21 227	0.18 277	0.28 291	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.06 120

MC-Stereo	0.14 123	0.09 83	0.25 144	0.21 243	0.09 37	0.18 132	0.16 165	0.23 104	0.19 117	0.18 186	0.23 205	0.16 172	0.13 169	0.22 189	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

RCA-Stereo	0.16 169	0.09 83	0.25 144	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.36 294	0.35 345	0.20 195	0.25 228	0.17 182	0.17 252	0.18 112	0.14 170	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

CroCo-Stereo Lap2	0.15 155	0.15 373	0.28 172	0.25 440	0.18 460	0.11 4	0.19 294	0.28 174	0.21 159	0.13 93	0.16 129	0.15 155	0.12 137	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.07 202

TestStereo1	0.21 286	0.16 398	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.26 329	0.27 480	0.40 333	0.36 358	0.29 302	0.39 388	0.22 239	0.21 308	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.07 202

DCANet-4	0.19 251	0.10 125	0.52 439	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.36 294	0.39 393	0.29 302	0.30 277	0.17 182	0.22 321	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

ccc-4	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

fff	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

ADStereo(finetuned)	0.19 251	0.13 296	0.49 413	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.34 250	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.18 192	0.31 465	0.21 173	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.07 202

raft_robust	0.22 316	0.17 417	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.23 272	0.22 398	0.49 427	0.48 491	0.32 373	0.32 300	0.26 300	0.23 336	0.53 431	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.10 398	0.08 221	0.06 120

RAFT+CT+SA	0.21 286	0.18 431	0.33 225	0.25 440	0.18 460	0.23 272	0.29 502	0.40 333	0.36 358	0.24 232	0.38 375	0.18 192	0.16 226	0.32 337	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.12 476	0.09 291	0.09 332

test_5	0.23 333	0.19 447	0.38 296	0.26 474	0.18 460	0.25 309	0.29 502	0.40 333	0.37 369	0.29 302	0.40 398	0.25 279	0.22 321	0.34 350	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.10 388

SA-5K	0.21 286	0.16 398	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.26 329	0.27 480	0.40 333	0.36 358	0.29 302	0.39 388	0.22 239	0.21 308	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.07 202

Sa-1000	0.22 316	0.15 373	0.35 245	0.23 352	0.13 292	0.28 359	0.23 423	0.47 407	0.39 393	0.30 333	0.50 485	0.26 300	0.19 292	0.33 344	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.08 221	0.06 120

SA	0.22 316	0.16 398	0.36 265	0.23 352	0.13 292	0.24 294	0.23 423	0.45 388	0.40 409	0.27 263	0.44 446	0.23 259	0.23 336	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.08 221	0.06 120

IGEV-Stereo	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.28 174	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 251	0.10 125	0.46 391	0.19 135	0.13 292	0.25 309	0.19 294	0.52 471	0.19 117	0.29 302	0.21 190	0.22 239	0.20 301	0.28 291	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.08 221	0.08 270

GLC_STEREO	0.15 155	0.10 125	0.24 131	0.21 243	0.09 37	0.17 107	0.15 132	0.23 104	0.27 239	0.17 169	0.20 178	0.17 182	0.11 110	0.23 198	0.16 219	0.07 98	0.09 441	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.06 120

IPLG	0.21 286	0.15 373	0.53 443	0.21 243	0.12 214	0.28 359	0.17 206	0.42 359	0.30 286	0.33 385	0.32 300	0.15 155	0.17 252	0.50 413	0.21 342	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

MIPNet	0.21 286	0.15 373	0.52 439	0.21 243	0.12 214	0.27 339	0.20 341	0.45 388	0.37 369	0.30 333	0.23 205	0.19 206	0.24 354	0.27 277	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

IPLGR	0.21 286	0.13 296	0.61 475	0.21 243	0.11 157	0.25 309	0.18 249	0.41 345	0.37 369	0.28 273	0.27 245	0.21 227	0.19 292	0.37 367	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

GMOStereo	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

error version	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

test-v	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

CrosDoStereo	0.31 463	0.10 125	0.49 413	0.18 91	0.12 214	0.22 250	1.11 626	0.34 250	0.37 369	0.38 460	0.61 539	0.28 325	0.46 542	0.61 476	0.57 541	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.07 202

LCNet	0.21 286	0.11 191	0.29 182	0.25 440	0.12 214	0.23 272	0.19 294	0.34 250	0.26 228	0.28 273	0.35 342	0.26 300	0.30 449	0.35 359	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.13 457	0.22 561

STrans-v2	0.24 364	0.13 296	0.54 446	0.21 243	0.12 214	0.23 272	0.21 372	0.47 407	0.28 254	0.31 350	0.42 422	0.36 405	0.35 488	0.62 484	0.23 381	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.06 120

TransformOpticalFlow	0.24 364	0.13 296	0.56 456	0.23 352	0.11 157	0.21 222	0.19 294	0.40 333	0.32 307	0.30 333	0.43 435	0.36 405	0.31 465	0.61 476	0.20 319	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.07 202

OMP-Stereo	0.23 333	0.14 339	0.35 245	0.29 526	0.13 292	0.21 222	0.16 165	0.37 304	0.33 319	0.34 405	0.30 277	0.34 386	0.19 292	0.70 513	0.24 392	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.07 155	0.06 120

NRIStereo	0.18 212	0.11 191	0.35 245	0.23 352	0.11 157	0.24 294	0.20 341	0.29 187	0.26 228	0.26 253	0.25 228	0.25 279	0.18 277	0.34 350	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.08 270

PSM-AAD	0.25 392	0.10 125	0.30 189	0.24 403	0.12 214	0.26 329	0.38 555	0.34 250	0.28 254	0.35 422	0.39 388	0.28 325	0.79 590	0.30 323	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.12 458	0.11 437	0.08 221	0.21 556

KYRaft	0.22 316	0.10 125	0.30 189	0.23 352	0.12 214	0.23 272	0.23 423	0.35 275	0.24 206	0.35 422	0.54 509	0.34 386	0.26 384	0.29 308	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.08 221	0.31 586

ASMatch	0.23 333	0.11 191	0.51 435	0.24 403	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.28 254	0.28 273	0.68 554	0.27 309	0.26 384	0.50 413	0.22 362	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.11 423

DeepStereo_LL	0.31 463	0.10 125	0.49 413	0.18 91	0.12 214	0.22 250	1.11 626	0.34 250	0.37 369	0.38 460	0.61 539	0.28 325	0.46 542	0.61 476	0.57 541	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.07 202

DEmStereo	0.26 408	0.09 83	0.47 399	0.19 135	0.12 214	0.30 399	0.25 462	0.28 174	0.36 358	0.36 438	0.58 525	0.25 279	0.48 551	0.53 431	0.44 514	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.07 202

THIR-Stereo	0.29 447	0.12 233	0.41 342	0.19 135	0.11 157	0.28 359	0.72 604	0.32 228	0.35 345	0.37 445	0.65 548	0.34 386	0.50 554	0.57 454	0.45 517	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.07 202

DRaft	0.24 364	0.10 125	0.34 235	0.18 91	0.12 214	0.28 359	0.23 423	0.33 242	0.39 393	0.38 460	0.61 539	0.21 227	0.41 519	0.48 404	0.42 508	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.08 270

GrayStereo	0.25 392	0.09 83	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.23 272	0.47 581	0.34 250	0.30 286	0.39 475	0.47 475	0.30 352	0.79 590	0.29 308	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.13 463

RAFT-RH_RVC	0.25 392	0.11 191	0.45 383	0.21 243	0.12 214	0.25 309	0.14 108	0.27 155	0.27 239	0.38 460	1.15 595	0.23 259	0.17 252	0.57 454	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.06 86	0.07 202

RAFT-345	0.21 286	0.10 125	0.46 391	0.22 304	0.11 157	0.20 194	0.16 165	0.26 141	0.25 219	0.27 263	0.66 550	0.21 227	0.16 226	0.55 439	0.21 342	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.06 120

test-2	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

test-1	0.17 188	0.11 191	0.40 319	0.23 352	0.13 292	0.22 250	0.23 423	0.34 250	0.26 228	0.20 195	0.24 219	0.22 239	0.14 191	0.16 69	0.20 319	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.08 270

GMM-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.43 363	0.23 352	0.13 292	0.24 294	0.25 462	0.37 304	0.27 239	0.30 333	0.45 458	0.27 309	0.21 308	0.31 330	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.19 538

Prome-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.30 189	0.24 403	0.12 214	0.23 272	0.23 423	0.36 294	0.25 219	0.33 385	0.59 527	0.24 271	0.28 420	0.29 308	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.20 548

iRaftStereo_RVC	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.21 243	0.11 157	0.20 194	0.17 206	0.32 228	0.23 191	0.20 195	0.25 228	0.18 192	0.12 137	0.20 153	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.08 221	0.07 202

CREStereo++_RVC	0.15 155	0.08 48	0.26 152	0.17 53	0.11 157	0.18 132	0.13 77	0.22 78	0.30 286	0.21 206	0.30 277	0.13 112	0.11 110	0.16 69	0.15 194	0.07 98	0.04 2	0.06 63	0.15 526	0.06 86	0.05 32
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
s12784h	0.17 188	0.09 83	0.26 152	0.18 91	0.07 1	0.32 424	0.19 294	0.37 304	0.32 307	0.23 218	0.25 228	0.18 192	0.17 252	0.25 242	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.05 32

DCANet	0.18 212	0.13 296	0.40 319	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.34 250	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.18 192	0.23 336	0.20 153	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.07 202

csc	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

cscssc	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

111	0.20 266	0.17 417	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.24 294	0.17 206	0.41 345	0.45 459	0.23 218	0.29 264	0.29 336	0.21 308	0.24 211	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.08 270

test_xeample3	0.16 169	0.11 191	0.56 456	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.35 275	0.20 142	0.16 156	0.12 58	0.13 112	0.12 137	0.24 211	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.07 202

ARAFT	0.24 364	0.21 473	0.78 523	0.22 304	0.12 214	0.29 380	0.24 445	0.43 371	0.32 307	0.33 385	0.28 251	0.28 325	0.19 292	0.49 409	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.12 458	0.11 437	0.09 291	0.06 120

EAI-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.33 225	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.46 577	0.46 399	0.20 142	0.25 241	0.50 485	0.17 182	0.16 226	0.24 211	0.23 381	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.10 398	0.06 86	0.07 202

CFNet-RSSM	0.17 188	0.10 125	0.40 319	0.20 198	0.11 157	0.20 194	0.15 132	0.36 294	0.30 286	0.23 218	0.21 190	0.26 300	0.15 210	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

Gwc-CoAtRS	0.17 188	0.10 125	0.37 277	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.32 228	0.28 254	0.23 218	0.23 205	0.27 309	0.15 210	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

DIP-Stereo	0.18 212	0.12 233	0.33 225	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.12 34	0.42 359	0.25 219	0.27 263	0.32 300	0.21 227	0.17 252	0.25 242	0.20 319	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.08 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 266	0.17 417	0.43 363	0.19 135	0.08 10	0.27 339	0.14 108	0.42 359	0.30 286	0.29 302	0.32 300	0.27 309	0.21 308	0.28 291	0.25 402	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.06 120
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
MLCV	0.22 316	0.16 398	0.44 372	0.21 243	0.08 10	0.29 380	0.19 294	0.38 310	0.37 369	0.38 460	0.44 446	0.31 363	0.21 308	0.41 383	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.06 120

iResNet	0.24 364	0.18 431	0.61 475	0.25 440	0.11 157	0.29 380	0.21 372	0.42 359	0.43 433	0.33 385	0.43 435	0.27 309	0.22 321	0.34 350	0.26 415	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

DN-CSS_ROB	0.22 316	0.25 504	0.47 399	0.24 403	0.14 335	0.25 309	0.12 34	0.40 333	0.33 319	0.29 302	0.42 422	0.22 239	0.20 301	0.33 344	0.19 302	0.07 98	0.06 181	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.07 202

GEAStereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.18 91	0.12 214	0.19 159	0.16 165	0.20 37	0.14 52	0.12 76	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

gasm-f	0.12 83	0.09 83	0.19 87	0.18 91	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.20 37	0.14 52	0.12 76	0.19 161	0.10 42	0.11 110	0.16 69	0.11 16	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.09 291	0.08 270

Select-FE	0.23 333	0.14 339	0.78 523	0.22 304	0.18 460	0.22 250	0.13 77	0.43 371	0.26 228	0.28 273	0.33 321	0.39 431	0.29 435	0.27 277	0.19 302	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.13 503	0.08 221	0.12 446

DDF-Stereo	0.13 98	0.08 48	0.19 87	0.19 135	0.16 417	0.12 8	0.15 132	0.18 18	0.18 98	0.11 59	0.10 19	0.13 112	0.12 137	0.23 198	0.19 302	0.08 246	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.21 547	0.06 120

zero-FE	0.16 169	0.08 48	0.81 535	0.19 135	0.18 460	0.12 8	0.15 132	0.19 25	0.19 117	0.10 35	0.10 19	0.13 112	0.12 137	0.21 173	0.19 302	0.08 246	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.19 535	0.06 120

z-ln-s-r	0.32 472	0.21 473	0.82 539	0.23 352	0.14 335	0.30 399	0.26 474	0.43 371	0.50 508	0.32 373	0.60 532	0.39 431	0.29 435	0.73 523	0.66 561	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.08 270

DFGA-Net	0.23 333	0.24 499	0.49 413	0.22 304	0.15 385	0.25 309	0.17 206	0.39 322	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.21 227	0.17 252	0.59 467	0.28 425	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.08 270

G2L-Stereo_test	0.24 364	0.16 398	0.38 296	0.19 135	0.13 292	0.27 339	0.24 445	0.49 427	0.38 383	0.37 445	0.37 361	0.40 446	0.24 354	0.52 424	0.28 425	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.06 136	0.09 291	0.08 270

LGtest1	0.10 2	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.08 10	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.06 120

SGD-Stereo	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.07 1	0.17 107	0.13 77	0.18 18	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.11 82	0.12 137	0.18 112	0.11 16	0.08 246	0.04 2	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.04 1

PAM_32	0.23 333	0.10 125	0.63 486	0.21 243	0.14 335	0.33 435	0.19 294	0.36 294	0.23 191	0.29 302	0.28 251	0.56 534	0.28 420	0.27 277	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.09 332

PAM	0.23 333	0.10 125	0.63 486	0.22 304	0.15 385	0.34 448	0.21 372	0.37 304	0.22 172	0.31 350	0.27 245	0.55 530	0.26 384	0.26 258	0.17 250	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.09 356	0.07 155	0.09 332

UGAM	0.26 408	0.14 339	0.45 383	0.25 440	0.12 214	0.23 272	0.25 462	0.32 228	0.41 419	0.31 350	0.42 422	0.41 453	0.22 321	0.92 573	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.14 505	0.12 476	0.10 357	0.07 202

model_zeroshot	0.17 188	0.11 191	0.39 311	0.20 198	0.12 214	0.24 294	0.15 132	0.34 250	0.22 172	0.30 333	0.20 178	0.22 239	0.12 137	0.24 211	0.14 170	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.07 202

RAStereo	0.13 98	0.12 233	0.27 161	0.22 304	0.11 157	0.15 45	0.18 249	0.23 104	0.23 191	0.13 93	0.17 140	0.11 82	0.09 22	0.15 49	0.13 133	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.05 32

Pointernet	0.13 98	0.07 8	0.27 161	0.19 135	0.11 157	0.20 194	0.12 34	0.31 217	0.24 206	0.15 134	0.15 116	0.13 112	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 333	0.13 296	0.83 542	0.20 198	0.21 507	0.23 272	0.17 206	0.48 419	0.27 239	0.23 218	0.29 264	0.39 431	0.23 336	0.25 242	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.11 437	0.11 405	0.10 388

trnet	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.15 4	0.07 1	0.21 222	0.12 34	0.24 122	0.24 206	0.16 156	0.21 190	0.15 155	0.13 169	0.18 112	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.05 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 188	0.13 296	0.24 131	0.19 135	0.13 292	0.24 294	0.17 206	0.30 206	0.37 369	0.43 510	0.17 140	0.13 112	0.12 137	0.19 136	0.15 194	0.08 246	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.08 270

MyStereo8	0.22 316	0.15 373	0.63 486	0.21 243	0.17 439	0.31 415	0.16 165	0.36 294	0.32 307	0.28 273	0.36 352	0.25 279	0.18 277	0.25 242	0.28 425	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.12 446

ACVNet-DCA	0.18 212	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.09 332

xx1	0.20 266	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.35 275	0.47 481	0.17 169	0.19 161	0.28 325	0.24 354	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.09 356	0.09 291	0.09 332

1test111	0.19 251	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.34 350	0.22 362	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.09 332

cc1	0.18 212	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.35 275	0.47 481	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.08 270

ffm	0.22 316	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.35 275	0.44 448	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.27 277	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.08 270

ff1	0.29 447	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.35 275	0.44 448	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.08 246	0.05 32	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.08 270

tt1	0.18 212	0.14 339	0.35 245	0.23 352	0.11 157	0.30 399	0.19 294	0.35 275	0.44 448	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.16 226	0.27 277	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.08 270

plain	0.17 188	0.13 296	0.43 363	0.21 243	0.13 292	0.16 80	0.17 206	0.27 155	0.22 172	0.16 156	0.26 238	0.13 112	0.16 226	0.27 277	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.07 192	0.10 357	0.07 202

MaDis-Stereo	0.14 123	0.13 296	0.26 152	0.19 135	0.14 335	0.16 80	0.13 77	0.25 131	0.21 159	0.13 93	0.14 111	0.14 138	0.11 110	0.17 89	0.17 250	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.06 120

UniTT-Stereo	0.14 123	0.10 125	0.30 189	0.21 243	0.13 292	0.17 107	0.13 77	0.19 25	0.18 98	0.15 134	0.20 178	0.10 42	0.11 110	0.18 112	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.06 120

Any-RAFT	0.17 188	0.08 48	0.31 203	0.19 135	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.42 359	0.30 286	0.24 232	0.27 245	0.27 309	0.16 226	0.21 173	0.12 67	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.06 120

LL-Strereo	0.29 447	0.25 504	0.58 464	0.25 440	0.21 507	0.23 272	0.24 445	0.55 499	0.42 426	0.34 405	0.32 300	0.41 453	0.40 515	0.94 577	0.23 381	0.08 246	0.07 312	0.11 420	0.09 356	0.09 291	0.09 332

CBFPSM	0.27 416	0.16 398	0.67 500	0.20 198	0.14 335	0.38 481	0.25 462	0.40 333	0.36 358	0.33 385	0.36 352	0.56 534	0.38 505	0.32 337	0.38 482	0.08 246	0.08 406	0.07 127	0.08 268	0.09 291	0.11 423

LoS	0.14 123	0.08 48	0.27 161	0.16 23	0.09 37	0.22 250	0.14 108	0.26 141	0.26 228	0.15 134	0.18 153	0.18 192	0.13 169	0.22 189	0.14 170	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 364	0.16 398	0.48 408	0.21 243	0.13 292	0.29 380	0.29 502	0.39 322	0.39 393	0.27 263	0.35 342	0.39 431	0.31 465	0.31 330	0.29 437	0.08 246	0.09 441	0.10 363	0.11 437	0.11 405	0.10 388

anonymousa	0.23 333	0.11 191	0.50 424	0.21 243	0.16 417	0.31 415	0.20 341	0.36 294	0.35 345	0.32 373	0.50 485	0.39 431	0.26 384	0.22 189	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.11 437	0.07 155	0.08 270

qqq	0.20 266	0.12 233	0.31 203	0.20 198	0.11 157	0.23 272	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.24 232	0.28 251	0.28 325	0.24 354	0.34 350	0.22 362	0.08 246	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.09 291	0.09 332

CIPLG	0.21 286	0.21 473	0.55 452	0.23 352	0.15 385	0.25 309	0.20 341	0.35 275	0.29 273	0.31 350	0.33 321	0.22 239	0.15 210	0.26 258	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

IPLGR_C	0.21 286	0.22 486	0.60 472	0.23 352	0.15 385	0.24 294	0.20 341	0.35 275	0.29 273	0.31 350	0.32 300	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

ACRE	0.21 286	0.20 459	0.62 483	0.23 352	0.15 385	0.24 294	0.20 341	0.35 275	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

HHNet	0.22 316	0.12 233	0.52 439	0.18 91	0.18 460	0.20 194	0.20 341	0.34 250	0.31 298	0.32 373	0.59 527	0.20 215	0.21 308	0.24 211	0.31 452	0.08 246	0.05 32	0.09 290	0.07 192	0.08 221	0.11 423

Patchmatch Stereo++	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.26 258	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270
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
AAGNet	0.33 481	0.11 191	0.37 277	0.25 440	0.16 417	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.35 422	0.35 342	0.27 309	0.30 449	0.44 392	2.66 628	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.08 221	0.06 120

IIG-Stereo	0.23 333	0.13 296	0.35 245	0.29 526	0.12 214	0.23 272	0.14 108	0.38 310	0.31 298	0.34 405	0.37 361	0.33 379	0.21 308	0.70 513	0.26 415	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.07 155	0.06 120

NF-Stereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

OCTAStereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

PSM-adaLoss	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.16 165	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.18 277	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

FTStereo	0.28 436	0.10 125	0.43 363	0.23 352	0.13 292	0.21 222	0.53 591	0.34 250	0.26 228	0.38 460	0.95 584	0.30 352	0.56 564	0.32 337	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.19 538

ROB_FTStereo_v2	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.16 165	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

ROB_FTStereo	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

HUI-Stereo	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.25 279	0.17 252	0.22 189	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

SST-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.37 277	0.24 403	0.13 292	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.24 206	0.34 405	0.33 321	0.29 336	0.25 375	0.56 450	0.17 250	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.07 202

RAFT_R40	0.21 286	0.10 125	0.37 277	0.24 403	0.13 292	0.18 132	0.18 249	0.31 217	0.29 273	0.33 385	0.33 321	0.30 352	0.24 354	0.55 439	0.18 272	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.07 202

RE-Stereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

TVStereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

DeepStereo_RVC	0.18 212	0.11 191	0.40 319	0.21 243	0.11 157	0.19 159	0.16 165	0.28 174	0.22 172	0.27 263	0.27 245	0.23 259	0.28 420	0.24 211	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.10 388

iGMRVC	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.27 277	0.17 250	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

IRAFT_RVC	0.22 316	0.12 233	0.39 311	0.26 474	0.11 157	0.18 132	0.24 445	0.40 333	0.37 369	0.31 350	0.30 277	0.29 336	0.24 354	0.55 439	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.07 202

iRAFT	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.26 258	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

CRE-IMP	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.11 157	0.24 294	0.17 206	0.29 187	0.21 159	0.27 263	0.26 238	0.24 271	0.17 252	0.23 198	0.18 272	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.10 357	0.10 388

CroCo-Stereo	0.14 123	0.13 296	0.24 131	0.25 440	0.11 157	0.11 4	0.18 249	0.32 228	0.23 191	0.12 76	0.12 58	0.18 192	0.12 137	0.14 20	0.13 133	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.06 120
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
RAFT	0.21 286	0.17 417	0.32 209	0.24 403	0.12 214	0.25 309	0.27 480	0.35 275	0.28 254	0.33 385	0.33 321	0.38 419	0.22 321	0.29 308	0.17 250	0.08 246	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.10 357	0.06 120

RAFT-IKP	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.18 277	0.25 242	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

rafts_anoy	0.18 212	0.15 373	0.35 245	0.22 304	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.32 228	0.30 286	0.23 218	0.25 228	0.20 215	0.16 226	0.22 189	0.19 302	0.08 246	0.07 312	0.10 363	0.12 476	0.09 291	0.08 270

TestStereo	0.21 286	0.19 447	0.40 319	0.25 440	0.10 110	0.22 250	0.21 372	0.31 217	0.31 298	0.23 218	0.34 331	0.22 239	0.18 277	0.62 484	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.07 192	0.11 405	0.06 120

raft+_RVC	0.18 212	0.14 339	0.32 209	0.21 243	0.15 385	0.21 222	0.16 165	0.38 310	0.34 329	0.21 206	0.28 251	0.20 215	0.15 210	0.24 211	0.19 302	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.08 270

TANstereo	0.15 155	0.09 83	0.28 172	0.16 23	0.08 10	0.25 309	0.14 108	0.23 104	0.28 254	0.24 232	0.30 277	0.16 172	0.12 137	0.17 89	0.13 133	0.08 246	0.07 312	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.07 202

XX-TBD	0.15 155	0.18 431	0.28 172	0.22 304	0.10 110	0.22 250	0.15 132	0.22 78	0.27 239	0.22 212	0.26 238	0.14 138	0.12 137	0.16 69	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120

raftrobust	0.16 169	0.13 296	0.29 182	0.22 304	0.15 385	0.19 159	0.13 77	0.32 228	0.26 228	0.26 253	0.20 178	0.19 206	0.17 252	0.21 173	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.07 202

RALCasStereoNet	0.18 212	0.15 373	0.33 225	0.21 243	0.14 335	0.21 222	0.18 249	0.31 217	0.25 219	0.21 206	0.29 264	0.22 239	0.15 210	0.27 277	0.17 250	0.08 246	0.10 466	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.09 332

RALAANet	0.19 251	0.18 431	0.37 277	0.23 352	0.14 335	0.23 272	0.13 77	0.37 304	0.29 273	0.28 273	0.26 238	0.25 279	0.15 210	0.26 258	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.06 120

XX-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.83 542	0.26 474	0.17 439	0.23 272	0.13 77	0.40 333	0.18 98	0.20 195	0.41 406	0.31 363	0.10 66	0.32 337	0.12 67	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

MMNet	0.27 416	0.14 339	0.49 413	0.24 403	0.17 439	0.47 529	0.22 398	0.45 388	0.51 512	0.39 475	0.41 406	0.36 405	0.33 475	0.39 374	0.34 469	0.08 246	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.08 270

ACVNet	0.23 333	0.13 296	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.27 339	0.23 423	0.39 322	0.44 448	0.28 273	0.41 406	0.38 419	0.26 384	0.27 277	0.32 457	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.07 202

acv_ft	0.25 392	0.13 296	0.40 319	0.23 352	0.19 482	0.34 448	0.21 372	0.45 388	0.44 448	0.38 460	0.41 406	0.38 419	0.27 403	0.27 277	0.35 473	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.11 405	0.07 202

BEATNet_4x	0.22 316	0.18 431	0.47 399	0.22 304	0.10 110	0.28 359	0.14 108	0.46 399	0.32 307	0.31 350	0.34 331	0.31 363	0.25 375	0.31 330	0.29 437	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.10 357	0.08 270

R-Stereo Train	0.18 212	0.09 83	0.32 209	0.22 304	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.42 359	0.19 117	0.31 350	0.45 458	0.20 215	0.14 191	0.18 112	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

RAFT-Stereo	0.18 212	0.09 83	0.32 209	0.22 304	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.42 359	0.19 117	0.31 350	0.45 458	0.20 215	0.14 191	0.18 112	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 416	0.11 191	0.42 352	0.19 135	0.11 157	0.34 448	0.20 341	0.62 558	0.43 433	0.40 485	0.43 435	0.50 509	0.26 384	0.76 537	0.22 362	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 416	0.26 515	0.72 516	0.23 352	0.13 292	0.29 380	0.18 249	0.52 471	0.49 500	0.37 445	0.45 458	0.39 431	0.25 375	0.34 350	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.12 442	0.09 332

HSM	0.28 436	0.16 398	0.35 245	0.20 198	0.15 385	0.33 435	0.19 294	0.53 482	0.37 369	0.36 438	0.38 375	0.67 569	0.31 465	0.89 568	0.23 381	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.08 270

iResNet_ROB	0.25 392	0.19 447	0.40 319	0.20 198	0.12 214	0.30 399	0.16 165	0.55 499	0.53 523	0.38 460	0.43 435	0.37 411	0.26 384	0.38 372	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.09 291	0.09 332

pmcnn	0.50 557	0.20 459	0.78 523	0.24 403	0.26 557	0.39 489	0.30 513	0.51 454	0.50 508	0.54 557	1.23 598	2.52 624	0.37 501	0.77 543	0.95 585	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.10 357	0.08 270

MultiAttention	1.02 605	0.13 296	0.43 363	0.35 564	0.43 588	5.36 631	1.71 631	0.69 582	0.53 523	0.36 438	0.63 545	0.55 530	0.22 321	7.60 639	0.43 509	0.09 329	0.06 181	0.14 505	0.24 573	0.26 569	0.30 583

S2M2_XL	0.10 2	0.09 83	0.21 107	0.14 1	0.10 110	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 35	0.11 32	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.06 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 333	0.15 373	0.41 342	0.19 135	0.12 214	0.27 339	0.21 372	0.47 407	0.33 319	0.34 405	0.31 291	0.41 453	0.22 321	0.49 409	0.26 415	0.09 329	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.10 388

StereoAnything_RVC	0.13 98	0.37 563	0.36 265	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 66	0.20 153	0.10 1	0.09 329	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.24 560	0.05 32

IGEV-RUCA	0.21 286	0.08 48	0.23 123	0.19 135	0.19 482	0.28 359	0.24 445	0.23 104	0.21 159	0.20 195	0.23 205	0.28 325	0.49 552	0.26 258	0.18 272	0.09 329	0.08 406	0.18 545	0.13 503	0.17 514	0.17 517

test_sample2	0.21 286	0.10 125	0.28 172	0.19 135	0.11 157	0.27 339	0.21 372	0.43 371	0.29 273	0.26 253	0.31 291	0.30 352	0.24 354	0.45 395	0.18 272	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.09 332

test_sample1	0.20 266	0.10 125	0.28 172	0.19 135	0.12 214	0.28 359	0.19 294	0.41 345	0.25 219	0.26 253	0.31 291	0.29 336	0.26 384	0.44 392	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.09 332

DispNO	0.27 416	0.18 431	0.62 483	0.23 352	0.17 439	0.25 309	0.22 398	0.45 388	0.41 419	0.32 373	0.39 388	0.38 419	0.27 403	0.77 543	0.27 421	0.09 329	0.07 312	0.10 363	0.10 398	0.08 221	0.08 270

CoDeX	0.23 333	0.12 233	0.46 391	0.21 243	0.14 335	0.29 380	0.21 372	0.53 482	0.41 419	0.29 302	0.35 342	0.29 336	0.22 321	0.48 404	0.19 302	0.09 329	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202

mmm	0.21 286	0.12 233	0.31 203	0.22 304	0.12 214	0.28 359	0.21 372	0.41 345	0.27 239	0.29 302	0.38 375	0.29 336	0.24 354	0.29 308	0.22 362	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.09 356	0.10 357	0.09 332

11t1	0.18 212	0.10 125	0.30 189	0.20 198	0.11 157	0.27 339	0.17 206	0.35 275	0.23 191	0.25 241	0.23 205	0.23 259	0.23 336	0.25 242	0.18 272	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.09 332

1111x	0.32 472	0.11 191	0.40 319	0.22 304	0.11 157	0.32 424	0.26 474	0.59 538	0.43 433	0.31 350	0.41 406	0.39 431	0.28 420	0.76 537	1.37 608	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.08 270

MIF-Stereo (partial)	0.16 169	0.10 125	0.34 235	0.21 243	0.15 385	0.15 45	0.13 77	0.28 174	0.25 219	0.17 169	0.26 238	0.15 155	0.16 226	0.25 242	0.17 250	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.08 270

EKT-Stereo	0.38 515	0.12 233	0.38 296	0.42 580	3.88 632	0.21 222	0.17 206	0.35 275	0.28 254	0.20 195	0.20 178	0.23 259	0.15 210	0.28 291	0.16 219	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

PCWNet_CMD	0.23 333	0.13 296	0.48 408	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.16 165	0.46 399	0.46 476	0.29 302	0.36 352	0.37 411	0.24 354	0.28 291	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.11 405	0.09 332

gwcnet-sp	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

scenet	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

knoymous	0.17 188	0.09 83	0.32 209	0.17 53	0.11 157	0.21 222	0.17 206	0.32 228	0.23 191	0.23 218	0.28 251	0.27 309	0.16 226	0.23 198	0.16 219	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.06 136	0.09 291	0.09 332

riskmin	0.18 212	0.09 83	0.34 235	0.18 91	0.12 214	0.24 294	0.16 165	0.34 250	0.28 254	0.21 206	0.23 205	0.33 379	0.24 354	0.23 198	0.17 250	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.06 136	0.10 357	0.10 388

ssnet	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

x	0.19 251	0.11 191	0.29 182	0.20 198	0.11 157	0.26 329	0.18 249	0.41 345	0.29 273	0.25 241	0.29 264	0.28 325	0.24 354	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.08 270

DisPM	0.19 251	0.10 125	0.35 245	0.23 352	0.13 292	0.18 132	0.20 341	0.29 187	0.29 273	0.33 385	0.34 331	0.23 259	0.16 226	0.33 344	0.16 219	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.11 423

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 456	0.20 459	0.70 512	0.21 243	0.17 439	0.46 523	0.27 480	0.50 437	0.49 500	0.42 504	0.55 513	0.43 466	0.30 449	0.46 398	0.38 482	0.09 329	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.11 405	0.10 388

IER	0.23 333	0.12 233	0.39 311	0.20 198	0.14 335	0.31 415	0.19 294	0.42 359	0.36 358	0.33 385	0.40 398	0.32 372	0.33 475	0.29 308	0.22 362	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.08 270

hknet	0.25 392	0.14 339	0.40 319	0.25 440	0.15 385	0.35 463	0.21 372	0.56 514	0.37 369	0.34 405	0.35 342	0.43 466	0.27 403	0.37 367	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

DAS	0.27 416	0.12 233	0.42 352	0.24 403	0.18 460	0.29 380	0.24 445	0.45 388	0.45 459	0.41 494	0.44 446	0.34 386	0.29 435	0.75 532	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

SepStereo	0.26 408	0.12 233	0.42 352	0.24 403	0.18 460	0.29 380	0.24 445	0.45 388	0.45 459	0.41 494	0.44 446	0.34 386	0.29 435	0.64 492	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

GwcNet-ADL	0.22 316	0.14 339	0.58 464	0.24 403	0.13 292	0.22 250	0.23 423	0.49 427	0.40 409	0.27 263	0.29 264	0.30 352	0.20 301	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.09 291	0.09 332

TRStereo	0.19 251	0.17 417	0.47 399	0.23 352	0.19 482	0.19 159	0.16 165	0.52 471	0.28 254	0.20 195	0.19 161	0.21 227	0.13 169	0.24 211	0.13 133	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.11 437	0.06 86	0.06 120

PSM-softLoss	0.21 286	0.10 125	0.39 311	0.24 403	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.38 310	0.26 228	0.29 302	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.52 424	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.12 446

KMStereo	0.21 286	0.10 125	0.39 311	0.24 403	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.38 310	0.26 228	0.29 302	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.52 424	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.12 446

PFNet	0.23 333	0.10 125	0.57 459	0.24 403	0.14 335	0.22 250	0.19 294	0.39 322	0.33 319	0.35 422	0.32 300	0.27 309	0.19 292	0.64 492	0.22 362	0.09 329	0.05 32	0.09 290	0.07 192	0.08 221	0.07 202

Pruner-Stereo	0.19 251	0.11 191	0.34 235	0.29 526	0.12 214	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.29 273	0.33 385	0.32 300	0.25 279	0.15 210	0.24 211	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.09 332

AnonymousM	0.17 188	0.19 447	0.24 131	0.18 91	0.10 110	0.18 132	0.17 206	0.30 206	0.23 191	0.26 253	0.20 178	0.18 192	0.14 191	0.19 136	0.14 170	0.09 329	0.06 181	0.38 591	0.15 526	0.06 86	0.05 32

CFNet_pseudo	0.23 333	0.13 296	0.47 399	0.19 135	0.13 292	0.26 329	0.16 165	0.44 378	0.44 448	0.29 302	0.37 361	0.38 419	0.23 336	0.29 308	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.08 268	0.11 405	0.09 332

RAFT + AFF	0.27 416	0.23 495	0.50 424	0.25 440	0.17 439	0.30 399	0.33 534	0.52 471	0.40 409	0.28 273	0.30 277	0.30 352	0.31 465	0.62 484	0.24 392	0.09 329	0.10 466	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.11 423

GMStereo	0.19 251	0.25 504	0.40 319	0.21 243	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.29 187	0.40 409	0.25 241	0.23 205	0.16 172	0.15 210	0.25 242	0.19 302	0.09 329	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.08 270
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 316	0.10 125	0.51 435	0.21 243	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.55 499	0.39 393	0.29 302	0.32 300	0.23 259	0.21 308	0.27 277	0.19 302	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.08 270

delet	0.27 416	0.14 339	0.40 319	0.23 352	0.19 482	0.41 498	0.29 502	0.49 427	0.48 491	0.33 385	0.41 406	0.37 411	0.30 449	0.48 404	0.34 469	0.09 329	0.09 441	0.11 420	0.12 476	0.08 221	0.08 270

UNet	0.28 436	0.14 339	0.69 506	0.23 352	0.20 499	0.44 515	0.22 398	0.50 437	0.40 409	0.34 405	0.39 388	0.43 466	0.33 475	0.40 381	0.31 452	0.09 329	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

CREStereo	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.14 1	0.08 10	0.22 250	0.15 132	0.25 131	0.24 206	0.16 156	0.21 190	0.14 138	0.13 169	0.18 112	0.13 133	0.09 329	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120
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
FENet	0.21 286	0.11 191	0.45 383	0.21 243	0.12 214	0.26 329	0.17 206	0.41 345	0.35 345	0.30 333	0.31 291	0.29 336	0.23 336	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

ADCRef	0.38 515	0.24 499	0.88 554	0.26 474	0.21 507	0.49 540	0.27 480	0.52 471	0.48 491	0.50 538	0.58 525	0.35 400	0.47 545	0.48 404	1.29 607	0.09 329	0.08 406	0.12 458	0.12 476	0.11 405	0.11 423

RASNet	0.28 436	0.14 339	0.44 372	0.22 304	0.18 460	0.32 424	0.19 294	0.48 419	0.38 383	0.29 302	0.43 435	0.47 491	0.37 501	0.79 547	0.36 479	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.09 356	0.07 155	0.07 202

MSMDNet	0.23 333	0.13 296	0.48 408	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.16 165	0.46 399	0.46 476	0.29 302	0.36 352	0.37 411	0.24 354	0.28 291	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.11 405	0.09 332

CFNet	0.27 416	0.20 459	0.44 372	0.22 304	0.14 335	0.33 435	0.14 108	0.51 454	0.45 459	0.30 333	0.40 398	0.38 419	0.27 403	0.76 537	0.25 402	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.08 270

ccs_rob	0.23 333	0.13 296	0.47 399	0.20 198	0.13 292	0.26 329	0.17 206	0.44 378	0.44 448	0.29 302	0.37 361	0.38 419	0.23 336	0.29 308	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.08 268	0.11 405	0.09 332

StereoDRNet-Refined	0.27 416	0.17 417	0.35 245	0.25 440	0.14 335	0.37 473	0.21 372	0.47 407	0.41 419	0.44 517	0.51 491	0.41 453	0.28 420	0.45 395	0.37 480	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.11 437	0.10 357	0.10 388
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 472	0.13 296	0.51 435	0.25 440	0.16 417	0.48 535	0.25 462	0.50 437	0.57 539	0.37 445	0.45 458	0.62 553	0.36 492	0.64 492	0.49 528	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.12 442	0.11 423

FlowAnything_test	0.14 123	0.11 191	0.21 107	0.21 243	0.12 214	0.17 107	0.16 165	0.25 131	0.16 68	0.15 134	0.13 79	0.15 155	0.14 191	0.18 112	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.12 476	0.08 221	0.09 332

z-mn7	0.44 542	0.40 568	1.09 580	0.25 440	0.18 460	0.61 567	0.34 536	0.56 514	0.93 598	0.43 510	0.96 585	0.53 524	0.39 511	0.94 577	0.59 547	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.14 475	0.13 463

w-ln-seven-2	0.36 498	0.29 532	1.06 578	0.27 502	0.18 460	0.37 473	0.30 513	0.50 437	0.54 527	0.45 521	0.55 513	0.45 481	0.41 519	0.62 484	0.49 528	0.10 378	0.10 466	0.12 458	0.11 437	0.14 475	0.11 423

coex_refinement	0.26 408	0.16 398	0.36 265	0.23 352	0.15 385	0.31 415	0.20 341	0.49 427	0.42 426	0.35 422	0.42 422	0.45 481	0.27 403	0.55 439	0.33 464	0.10 378	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.10 357	0.10 388

G2L-Stereo	0.25 392	0.16 398	0.47 399	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.18 249	0.46 399	0.35 345	0.33 385	0.37 361	0.40 446	0.22 321	0.60 469	0.30 445	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.09 332

FACV-RUCA	0.21 286	0.15 373	0.32 209	0.23 352	0.23 536	0.26 329	0.19 294	0.39 322	0.34 329	0.25 241	0.32 300	0.21 227	0.24 354	0.24 211	0.19 302	0.10 378	0.07 312	0.15 520	0.08 268	0.16 497	0.13 463

DCVSM-stereo	0.24 364	0.13 296	0.52 439	0.20 198	0.14 335	0.26 329	0.13 77	0.34 250	0.34 329	0.41 494	0.33 321	0.47 491	0.29 435	0.30 323	0.22 362	0.10 378	0.10 466	0.11 420	0.10 398	0.12 442	0.15 496

ACV-stereo	0.29 447	0.18 431	0.79 530	0.23 352	0.16 417	0.47 529	0.19 294	0.36 294	0.34 329	0.29 302	0.33 321	0.67 569	0.42 528	0.54 437	0.30 445	0.10 378	0.09 441	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.11 423

test_sample6	0.25 392	0.13 296	0.41 342	0.21 243	0.11 157	0.30 399	0.22 398	0.51 454	0.35 345	0.33 385	0.43 435	0.30 352	0.24 354	0.57 454	0.22 362	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.10 388

test_sample5	0.24 364	0.13 296	0.42 352	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.21 372	0.50 437	0.34 329	0.32 373	0.41 406	0.29 336	0.23 336	0.55 439	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

test_sample4	0.24 364	0.13 296	0.43 363	0.20 198	0.12 214	0.32 424	0.21 372	0.51 454	0.34 329	0.31 350	0.37 361	0.28 325	0.23 336	0.53 431	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

test_sample3	0.23 333	0.12 233	0.43 363	0.19 135	0.12 214	0.32 424	0.20 341	0.50 437	0.34 329	0.31 350	0.33 321	0.29 336	0.22 321	0.53 431	0.22 362	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.10 357	0.10 388

SMFormer	0.25 392	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.28 425	0.10 378	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.09 332

tta	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.28 425	0.10 378	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.08 221	0.07 202

qqq1	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

fff1	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

DualNet	0.24 364	0.13 296	0.42 352	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.21 372	0.50 437	0.34 329	0.33 385	0.43 435	0.29 336	0.23 336	0.55 439	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

mmx	0.31 463	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.55 499	0.45 459	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.10 388

xxx	0.31 463	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.55 499	0.45 459	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.10 388

iinet-f	0.30 456	0.18 431	1.03 576	0.20 198	0.15 385	0.44 515	0.22 398	0.45 388	0.37 369	0.35 422	0.44 446	0.41 453	0.34 484	0.34 350	0.40 497	0.10 378	0.09 441	0.08 210	0.08 268	0.13 457	0.11 423

BUS	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.25 440	0.14 335	0.43 513	0.17 206	0.56 514	0.34 329	0.34 405	0.35 342	0.32 372	0.20 301	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

NINENet	0.25 392	0.15 373	0.37 277	0.23 352	0.16 417	0.43 513	0.17 206	0.60 546	0.46 476	0.32 373	0.37 361	0.32 372	0.20 301	0.42 386	0.21 342	0.10 378	0.10 466	0.12 458	0.08 268	0.11 405	0.10 388

BSDual-CNN	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.25 440	0.14 335	0.35 463	0.21 372	0.56 514	0.34 329	0.34 405	0.35 342	0.38 419	0.24 354	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

psmg	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.21 243	0.14 335	0.35 463	0.23 423	0.51 454	0.34 329	0.35 422	0.38 375	0.38 419	0.24 354	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.08 406	0.10 363	0.10 398	0.09 291	0.08 270

GANet-ADL	0.21 286	0.12 233	0.45 383	0.23 352	0.14 335	0.29 380	0.19 294	0.46 399	0.35 345	0.25 241	0.32 300	0.32 372	0.19 292	0.24 211	0.20 319	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.10 388

ADLNet2	0.30 456	0.17 417	0.72 516	0.23 352	0.17 439	0.36 468	0.24 445	0.52 471	0.51 512	0.32 373	0.38 375	0.45 481	0.30 449	0.69 510	0.35 473	0.10 378	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.12 442	0.10 388

PFNet+	0.20 266	0.10 125	0.37 277	0.21 243	0.12 214	0.17 107	0.19 294	0.29 187	0.34 329	0.33 385	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.32 337	0.17 250	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.12 446

sAnonymous2	0.20 266	0.21 473	0.58 464	0.24 403	0.17 439	0.22 250	0.19 294	0.34 250	0.28 254	0.17 169	0.19 161	0.17 182	0.16 226	0.17 89	0.14 170	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.23 557	0.17 517

CroCo_RVC	0.20 266	0.21 473	0.58 464	0.24 403	0.17 439	0.22 250	0.19 294	0.34 250	0.28 254	0.17 169	0.19 161	0.17 182	0.16 226	0.17 89	0.14 170	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.23 557	0.17 517

sCroCo_RVC	0.18 212	0.14 339	0.49 413	0.27 502	0.18 460	0.22 250	0.17 206	0.27 155	0.23 191	0.14 120	0.22 200	0.17 182	0.14 191	0.21 173	0.15 194	0.10 378	0.11 490	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

GES	0.22 316	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.14 335	0.27 339	0.19 294	0.49 427	0.33 319	0.30 333	0.36 352	0.25 279	0.23 336	0.29 308	0.22 362	0.10 378	0.08 406	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.11 423

test_xeample	0.34 489	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.33 435	0.23 423	0.55 499	0.38 383	0.32 373	0.45 458	0.29 336	0.26 384	0.57 454	2.24 626	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.09 332

UPFNet	0.25 392	0.12 233	0.38 296	0.24 403	0.19 482	0.37 473	0.28 496	0.48 419	0.38 383	0.34 405	0.37 361	0.37 411	0.28 420	0.39 374	0.33 464	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.10 357	0.08 270

EDNetEfficientorigin	7.51 634	0.52 589	140.47 656	0.25 440	0.17 439	0.42 505	0.29 502	0.47 407	1.03 602	1.28 610	1.02 589	0.83 584	0.84 596	0.75 532	0.99 587	0.10 378	0.09 441	0.12 458	0.10 398	0.21 547	0.22 561

FADNet-RVC-Resample	0.29 447	0.25 504	0.93 562	0.26 474	0.16 417	0.32 424	0.21 372	0.47 407	0.39 393	0.35 422	0.38 375	0.33 379	0.27 403	0.53 431	0.24 392	0.10 378	0.10 466	0.14 505	0.13 503	0.13 457	0.16 505

SuperB	0.49 554	0.28 525	2.23 613	0.23 352	0.15 385	0.41 498	0.32 524	0.47 407	0.82 583	0.43 510	0.50 485	0.33 379	0.45 536	0.68 508	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.98 622	0.14 484

ADCP+	0.45 544	0.24 499	1.15 586	0.25 440	0.22 523	0.56 556	0.39 560	0.54 489	0.51 512	0.44 517	0.51 491	0.46 489	0.52 559	0.56 450	1.89 620	0.10 378	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.14 475	0.13 463

DLCB_ROB	0.28 436	0.16 398	0.34 235	0.27 502	0.16 417	0.38 481	0.25 462	0.48 419	0.43 433	0.46 525	0.46 468	0.51 513	0.33 475	0.53 431	0.33 464	0.10 378	0.10 466	0.11 420	0.11 437	0.10 357	0.09 332

LE_ROB	1.76 621	0.20 459	2.68 621	0.48 588	0.52 597	0.78 586	0.96 619	0.84 601	6.61 637	7.40 639	2.08 623	2.08 616	4.83 633	1.27 604	3.79 632	0.10 378	0.08 406	0.12 458	0.11 437	0.11 405	0.10 388

MSAF-DinoV2	0.76 593	0.44 574	1.98 611	0.49 591	0.16 417	0.58 560	0.31 518	0.81 598	0.83 587	0.41 494	0.52 499	0.98 593	0.58 568	4.97 635	1.03 589	0.11 417	0.07 312	0.10 363	0.24 573	0.27 574	0.26 577

w-ln-seven	0.42 531	0.30 539	1.18 587	0.26 474	0.22 523	0.58 560	0.31 518	0.62 558	0.81 582	0.58 562	0.61 539	0.53 524	0.36 492	0.57 454	0.65 560	0.11 417	0.10 466	0.13 479	0.12 476	0.15 489	0.13 463

DDVS	0.25 392	0.15 373	0.39 311	0.24 403	0.17 439	0.34 448	0.21 372	0.41 345	0.30 286	0.33 385	0.41 406	0.48 497	0.21 308	0.52 424	0.27 421	0.11 417	0.09 441	0.11 420	0.09 356	0.13 457	0.14 484

rvit_stereo_0083	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.21 243	0.13 292	0.17 107	0.17 206	0.22 78	0.34 329	0.16 156	0.21 190	0.19 206	0.16 226	0.21 173	0.16 219	0.11 417	0.10 466	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0081_aga	0.16 169	0.14 339	0.28 172	0.21 243	0.13 292	0.19 159	0.17 206	0.23 104	0.24 206	0.17 169	0.21 190	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.14 170	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0081	0.16 169	0.11 191	0.24 131	0.21 243	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.33 319	0.16 156	0.18 153	0.18 192	0.14 191	0.20 153	0.16 219	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

ITSA-stereo	0.25 392	0.15 373	0.33 225	0.23 352	0.11 157	0.27 339	0.18 249	0.56 514	0.59 542	0.31 350	0.32 300	0.33 379	0.28 420	0.49 409	0.30 445	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.13 463

rvit_stereo_0082	0.16 169	0.11 191	0.24 131	0.21 243	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.33 319	0.16 156	0.18 153	0.18 192	0.14 191	0.20 153	0.16 219	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0080	0.15 155	0.13 296	0.25 144	0.19 135	0.13 292	0.15 45	0.20 341	0.28 174	0.24 206	0.15 134	0.17 140	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.15 194	0.11 417	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.07 202

rvit_stereo_ft	0.17 188	0.14 339	0.30 189	0.25 440	0.14 335	0.17 107	0.21 372	0.28 174	0.26 228	0.16 156	0.19 161	0.20 215	0.16 226	0.22 189	0.17 250	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.07 202

whm_eth	0.15 155	0.13 296	0.25 144	0.19 135	0.13 292	0.15 45	0.20 341	0.28 174	0.24 206	0.15 134	0.17 140	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.15 194	0.11 417	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.07 202

StereoVision	0.22 316	0.18 431	0.37 277	0.27 502	0.17 439	0.23 272	0.22 398	0.38 310	0.31 298	0.20 195	0.51 491	0.22 239	0.16 226	0.28 291	0.18 272	0.11 417	0.12 507	0.13 479	0.13 503	0.10 357	0.07 202

CFNet_ucs	0.24 364	0.13 296	0.50 424	0.20 198	0.15 385	0.28 359	0.17 206	0.49 427	0.45 459	0.32 373	0.42 422	0.39 431	0.22 321	0.31 330	0.21 342	0.11 417	0.08 406	0.12 458	0.09 356	0.12 442	0.11 423

fast-acv-ft	0.31 463	0.20 459	0.81 535	0.24 403	0.18 460	0.46 523	0.27 480	0.41 345	0.49 500	0.39 475	0.55 513	0.49 502	0.35 488	0.37 367	0.38 482	0.11 417	0.11 490	0.11 420	0.12 476	0.12 442	0.09 332

Wz-Net-LNSev	0.34 489	0.29 532	0.91 558	0.26 474	0.21 507	0.47 529	0.31 518	0.54 489	0.54 527	0.44 517	0.52 499	0.50 509	0.35 488	0.39 374	0.39 490	0.11 417	0.11 490	0.10 363	0.09 356	0.14 475	0.13 463

Wz-Net-MNSev	0.36 498	0.26 515	0.79 530	0.26 474	0.21 507	0.59 563	0.38 555	0.55 499	0.56 536	0.48 535	0.54 509	0.53 524	0.36 492	0.60 469	0.44 514	0.11 417	0.09 441	0.11 420	0.11 437	0.15 489	0.13 463

CRFU-Net	0.28 436	0.14 339	0.45 383	0.25 440	0.15 385	0.45 521	0.23 423	0.50 437	0.30 286	0.43 510	0.41 406	0.48 497	0.46 542	0.43 388	0.29 437	0.11 417	0.10 466	0.09 290	0.08 268	0.10 357	0.10 388

AASNet	0.27 416	0.19 447	0.49 413	0.26 474	0.17 439	0.34 448	0.20 341	0.62 558	0.48 491	0.35 422	0.40 398	0.32 372	0.25 375	0.28 291	0.34 469	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.08 268	0.13 457	0.11 423

AACVNet	0.26 408	0.16 398	0.37 277	0.22 304	0.14 335	0.29 380	0.19 294	0.41 345	0.31 298	0.38 460	0.42 422	0.43 466	0.28 420	0.73 523	0.25 402	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.09 356	0.13 457	0.11 423

PSMNet-ADL	0.25 392	0.15 373	0.32 209	0.26 474	0.14 335	0.31 415	0.22 398	0.44 378	0.36 358	0.27 263	0.33 321	0.41 453	0.28 420	0.61 476	0.29 437	0.11 417	0.09 441	0.09 290	0.11 437	0.10 357	0.10 388

LMCR-Stereo	0.26 408	0.18 431	0.49 413	0.28 523	0.14 335	0.36 468	0.23 423	0.54 489	0.34 329	0.39 475	0.40 398	0.29 336	0.29 435	0.37 367	0.27 421	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.13 457	0.09 332

ADLNet	0.28 436	0.15 373	0.42 352	0.23 352	0.19 482	0.34 448	0.23 423	0.53 482	0.43 433	0.42 504	0.41 406	0.44 477	0.27 403	0.55 439	0.35 473	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.12 446

222	0.41 528	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.36 468	0.20 341	0.57 524	0.39 393	0.35 422	0.44 446	0.30 352	0.27 403	0.55 439	3.56 631	0.11 417	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.09 332

xxxx	0.34 489	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.37 473	0.20 341	0.58 533	0.38 383	0.29 302	0.42 422	0.38 419	0.24 354	0.46 398	2.20 624	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.09 332

psm_up	0.29 447	0.16 398	0.41 342	0.26 474	0.17 439	0.32 424	0.26 474	0.55 499	0.43 433	0.36 438	0.40 398	0.45 481	0.37 501	0.58 461	0.30 445	0.11 417	0.12 507	0.13 479	0.12 476	0.10 357	0.10 388

aanetorigin	0.39 520	0.29 532	1.09 580	0.24 403	0.19 482	0.28 359	0.37 549	0.33 242	0.47 481	0.94 595	0.82 574	0.52 519	0.54 560	0.49 409	0.50 534	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.16 497	0.15 496

EDNetEfficient	0.63 578	0.37 563	2.40 617	0.26 474	0.25 552	0.38 481	0.49 587	0.41 345	1.06 605	1.38 613	0.87 581	0.62 553	0.95 601	0.65 498	1.65 613	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.11 437	0.19 535	0.17 517

ac_64	0.27 416	0.13 296	0.41 342	0.24 403	0.17 439	0.36 468	0.22 398	0.46 399	0.33 319	0.35 422	0.36 352	0.52 519	0.30 449	0.62 484	0.32 457	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.09 291	0.08 270

HGLStereo	0.27 416	0.14 339	0.46 391	0.24 403	0.21 507	0.33 435	0.23 423	0.50 437	0.42 426	0.35 422	0.48 481	0.41 453	0.33 475	0.45 395	0.33 464	0.11 417	0.10 466	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.12 446

cf-r	0.24 364	0.15 373	0.44 372	0.21 243	0.14 335	0.27 339	0.22 398	0.42 359	0.40 409	0.30 333	0.42 422	0.42 462	0.26 384	0.43 388	0.25 402	0.11 417	0.06 181	0.08 210	0.10 398	0.08 221	0.08 270

GANet-RSSM	0.24 364	0.14 339	0.36 265	0.21 243	0.14 335	0.27 339	0.21 372	0.45 388	0.33 319	0.29 302	0.39 388	0.39 431	0.28 420	0.58 461	0.23 381	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.09 332

GwcNet-RSSM	0.26 408	0.17 417	0.46 391	0.21 243	0.13 292	0.28 359	0.23 423	0.44 378	0.42 426	0.31 350	0.45 458	0.40 446	0.26 384	0.55 439	0.28 425	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.08 270

DMCA	0.22 316	0.14 339	0.36 265	0.22 304	0.14 335	0.27 339	0.20 341	0.43 371	0.38 383	0.31 350	0.32 300	0.33 379	0.24 354	0.24 211	0.28 425	0.11 417	0.08 406	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.11 423

ADCL	0.47 548	0.22 486	1.00 571	0.27 502	0.19 482	0.74 580	0.64 599	0.54 489	0.69 566	0.56 559	0.71 559	0.55 530	0.60 571	0.60 469	1.43 609	0.11 417	0.09 441	0.13 479	0.13 503	0.14 475	0.14 484

RYNet	0.37 508	0.18 431	0.59 470	0.25 440	0.28 564	0.61 567	0.32 524	0.59 538	0.59 542	0.41 494	0.38 375	0.57 539	0.39 511	0.87 563	0.53 539	0.11 417	0.08 406	0.12 458	0.11 437	0.18 528	0.18 530

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 416	0.21 473	0.59 470	0.25 440	0.18 460	0.29 380	0.22 398	0.50 437	0.40 409	0.38 460	0.41 406	0.43 466	0.27 403	0.43 388	0.29 437	0.11 417	0.08 406	0.10 363	0.10 398	0.10 357	0.11 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 463	0.22 486	0.50 424	0.23 352	0.14 335	0.30 399	0.24 445	0.47 407	0.54 527	0.38 460	0.60 532	0.43 466	0.29 435	0.87 563	0.40 497	0.11 417	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.09 291	0.09 332

StereoDRNet	0.32 472	0.22 486	0.61 475	0.27 502	0.21 507	0.42 505	0.30 513	0.61 550	0.48 491	0.46 525	0.39 388	0.48 497	0.30 449	0.57 454	0.40 497	0.11 417	0.09 441	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.10 388

zh-sn7	0.48 551	0.51 587	1.43 601	0.29 526	0.20 499	0.47 529	0.39 560	0.57 524	0.62 551	0.52 549	0.81 572	0.52 519	0.56 564	1.05 589	0.87 579	0.12 455	0.13 519	0.13 479	0.13 503	0.17 514	0.16 505

zh-mn7	0.46 546	0.45 575	1.48 602	0.25 440	0.19 482	0.44 515	0.29 502	0.56 514	0.82 583	0.65 573	0.96 585	0.49 502	0.38 505	0.88 566	0.63 556	0.12 455	0.10 466	0.11 420	0.11 437	0.13 457	0.14 484

CAS++	0.16 169	0.12 233	0.27 161	0.18 91	0.12 214	0.17 107	0.15 132	0.42 359	0.24 206	0.19 191	0.18 153	0.13 112	0.10 66	0.21 173	0.12 67	0.12 455	0.10 466	0.11 420	0.08 268	0.10 357	0.09 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 364	0.21 473	0.45 383	0.26 474	0.13 292	0.28 359	0.15 132	0.39 322	0.35 345	0.37 445	0.43 435	0.40 446	0.17 252	0.34 350	0.20 319	0.12 455	0.07 312	0.13 479	0.07 192	0.16 497	0.09 332

coex-ft	3.44 628	0.73 601	48.55 654	0.24 403	0.19 482	0.50 543	0.43 571	0.47 407	2.40 624	7.03 638	1.20 596	0.97 592	2.23 627	0.73 523	1.92 621	0.12 455	0.15 544	0.14 505	0.12 476	0.21 547	0.43 597

Wz-Net-SNSev	0.43 536	0.41 572	1.27 594	0.30 535	0.21 507	0.44 515	0.41 566	0.61 550	0.65 557	0.46 525	0.65 548	0.62 553	0.39 511	0.74 531	0.59 547	0.12 455	0.11 490	0.12 458	0.13 503	0.16 497	0.14 484

CSP-Net	0.27 416	0.15 373	0.30 189	0.21 243	0.14 335	0.44 515	0.24 445	0.50 437	0.40 409	0.41 494	0.43 435	0.42 462	0.26 384	0.66 503	0.28 425	0.12 455	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.09 332

dd	0.22 316	0.26 515	0.40 319	0.22 304	0.12 214	0.25 309	0.21 372	0.32 228	0.44 448	0.29 302	0.28 251	0.25 279	0.16 226	0.30 323	0.25 402	0.12 455	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.11 405	0.09 332

ICVP	0.23 333	0.13 296	0.44 372	0.26 474	0.14 335	0.29 380	0.25 462	0.45 388	0.33 319	0.29 302	0.43 435	0.35 400	0.25 375	0.26 258	0.23 381	0.12 455	0.09 441	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.10 388
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 416	0.20 459	0.44 372	0.27 502	0.16 417	0.33 435	0.25 462	0.56 514	0.54 527	0.34 405	0.38 375	0.34 386	0.25 375	0.51 418	0.28 425	0.12 455	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.11 405	0.11 423

Anonymous3	0.23 333	0.18 431	0.63 486	0.27 502	0.18 460	0.41 498	0.23 423	0.43 371	0.35 345	0.23 218	0.27 245	0.20 215	0.18 277	0.27 277	0.18 272	0.12 455	0.11 490	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.12 446

PSMNet-RSSM	0.24 364	0.15 373	0.36 265	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.20 341	0.48 419	0.37 369	0.30 333	0.44 446	0.38 419	0.26 384	0.52 424	0.22 362	0.12 455	0.07 312	0.11 420	0.13 503	0.10 357	0.09 332

CFNet-ft	0.24 364	0.15 373	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.30 399	0.21 372	0.39 322	0.36 358	0.28 273	0.40 398	0.43 466	0.25 375	0.47 402	0.24 392	0.12 455	0.07 312	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.09 332

DSFCA	0.27 416	0.13 296	0.36 265	0.20 198	0.17 439	0.38 481	0.31 518	0.47 407	0.43 433	0.43 510	0.37 361	0.39 431	0.29 435	0.52 424	0.32 457	0.12 455	0.10 466	0.10 363	0.11 437	0.11 405	0.10 388

S-Stereo	0.38 515	0.20 459	1.05 577	0.27 502	0.22 523	0.38 481	0.32 524	0.55 499	0.66 558	0.39 475	0.59 527	0.49 502	0.41 519	0.75 532	0.40 497	0.12 455	0.15 544	0.13 479	0.13 503	0.16 497	0.21 556

PA-Net	0.37 508	0.28 525	0.83 542	0.31 541	0.28 564	0.39 489	0.42 569	0.51 454	0.55 533	0.34 405	0.42 422	0.41 453	0.36 492	0.79 547	0.49 528	0.12 455	0.23 584	0.16 531	0.23 571	0.12 442	0.18 530
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 364	0.15 373	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.30 399	0.21 372	0.39 322	0.36 358	0.28 273	0.40 398	0.43 466	0.25 375	0.47 402	0.24 392	0.12 455	0.07 312	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.09 332

DRN-Test	0.33 481	0.17 417	0.61 475	0.27 502	0.19 482	0.46 523	0.29 502	0.65 567	0.51 512	0.47 532	0.46 468	0.44 477	0.34 484	0.62 484	0.41 505	0.12 455	0.08 406	0.13 479	0.12 476	0.12 442	0.10 388

NaN_ROB	0.41 528	0.28 525	0.62 483	0.30 535	0.19 482	0.51 544	0.47 581	0.58 533	0.59 542	0.56 559	0.47 475	0.49 502	0.41 519	1.21 600	0.64 558	0.12 455	0.18 564	0.12 458	0.13 503	0.11 405	0.14 484

S2M2_L	0.13 98	0.11 191	0.20 98	0.16 23	0.12 214	0.12 8	0.07 1	0.18 18	0.20 142	0.12 76	0.15 116	0.14 138	0.12 137	0.15 49	0.14 170	0.13 474	0.09 441	0.09 290	0.10 398	0.11 405	0.09 332
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 472	0.22 486	0.58 464	0.27 502	0.23 536	0.48 535	0.27 480	0.51 454	0.45 459	0.48 535	0.56 520	0.51 513	0.30 449	0.39 374	0.40 497	0.13 474	0.16 551	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

YMNet_1	0.32 472	0.22 486	0.58 464	0.27 502	0.23 536	0.48 535	0.27 480	0.51 454	0.45 459	0.48 535	0.56 520	0.51 513	0.30 449	0.39 374	0.40 497	0.13 474	0.16 551	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

ttt	0.29 447	0.12 233	0.34 235	0.21 243	0.13 292	0.29 380	0.20 341	0.56 514	0.47 481	0.31 350	0.44 446	0.30 352	0.22 321	0.65 498	0.85 578	0.13 474	0.10 466	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.11 423

CASS	0.21 286	0.15 373	0.32 209	0.26 474	0.11 157	0.28 359	0.19 294	0.39 322	0.30 286	0.32 373	0.34 331	0.25 279	0.24 354	0.25 242	0.20 319	0.13 474	0.08 406	0.11 420	0.09 356	0.11 405	0.11 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 436	0.16 398	0.44 372	0.22 304	0.15 385	0.40 494	0.30 513	0.57 524	0.46 476	0.38 460	0.36 352	0.47 491	0.29 435	0.38 372	0.39 490	0.13 474	0.11 490	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.11 423

WZ-Net	0.52 565	0.38 566	1.90 610	0.30 535	0.24 544	0.57 559	0.48 585	0.62 558	0.78 579	0.50 538	0.71 559	0.68 573	0.54 560	0.98 584	0.84 575	0.13 474	0.10 466	0.11 420	0.12 476	0.19 535	0.20 548

SACVNet	0.30 456	0.20 459	0.41 342	0.25 440	0.18 460	0.34 448	0.25 462	0.52 471	0.40 409	0.41 494	0.44 446	0.46 489	0.32 472	0.71 516	0.25 402	0.13 474	0.10 466	0.12 458	0.12 476	0.16 497	0.17 517

HCRNet	0.24 364	0.25 504	0.33 225	0.34 555	0.16 417	0.27 339	0.18 249	0.43 371	0.35 345	0.30 333	0.35 342	0.32 372	0.22 321	0.44 392	0.20 319	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.11 437	0.10 357	0.09 332

APVNet	0.36 498	0.20 459	0.70 512	0.26 474	0.22 523	0.52 553	0.35 540	0.61 550	0.44 448	0.38 460	0.52 499	0.48 497	0.38 505	0.84 559	0.46 523	0.13 474	0.14 529	0.15 520	0.16 538	0.16 497	0.15 496

GwcNet	0.35 494	0.23 495	0.88 554	0.25 440	0.24 544	0.48 535	0.27 480	0.55 499	0.57 539	0.38 460	0.52 499	0.51 513	0.32 472	0.60 469	0.41 505	0.13 474	0.11 490	0.12 458	0.11 437	0.13 457	0.14 484

FAT-Stereo	0.36 498	0.18 431	0.73 520	0.26 474	0.18 460	0.33 435	0.29 502	0.60 546	0.59 542	0.46 525	0.60 532	0.60 547	0.50 554	0.61 476	0.34 469	0.13 474	0.14 529	0.13 479	0.12 476	0.14 475	0.18 530

DMCA-RVC	0.27 416	0.21 473	0.61 475	0.28 523	0.17 439	0.29 380	0.21 372	0.42 359	0.35 345	0.40 485	0.37 361	0.39 431	0.36 492	0.43 388	0.30 445	0.13 474	0.10 466	0.15 520	0.11 437	0.13 457	0.10 388

FADNet-RVC	0.31 463	0.35 555	0.78 523	0.25 440	0.20 499	0.33 435	0.20 341	0.49 427	0.40 409	0.34 405	0.39 388	0.41 453	0.29 435	0.63 490	0.31 452	0.13 474	0.14 529	0.14 505	0.15 526	0.19 535	0.19 538

STTStereo	0.28 436	0.20 459	0.61 475	0.25 440	0.17 439	0.29 380	0.24 445	0.47 407	0.39 393	0.39 475	0.41 406	0.44 477	0.28 420	0.40 381	0.28 425	0.13 474	0.12 507	0.13 479	0.16 538	0.12 442	0.11 423

stereogan	0.37 508	0.17 417	0.65 494	0.27 502	0.22 523	0.62 569	0.26 474	0.59 538	0.63 555	0.43 510	0.60 532	0.67 569	0.42 528	0.68 508	0.35 473	0.13 474	0.14 529	0.14 505	0.12 476	0.19 535	0.17 517

RTSC	0.39 520	0.28 525	0.78 523	0.27 502	0.18 460	0.49 540	0.22 398	0.59 538	0.84 590	0.55 558	0.53 506	0.49 502	0.36 492	0.67 507	0.82 574	0.13 474	0.10 466	0.11 420	0.12 476	0.17 514	0.17 517

ADCMid	0.49 554	0.34 553	1.13 585	0.26 474	0.21 507	0.51 544	0.37 549	0.57 524	0.54 527	0.75 584	0.66 550	0.62 553	0.64 581	0.64 492	1.68 614	0.13 474	0.12 507	0.17 537	0.17 547	0.20 544	0.17 517

DANet	0.35 494	0.23 495	0.60 472	0.36 566	0.22 523	0.39 489	0.25 462	0.48 419	0.43 433	0.52 549	0.50 485	0.59 544	0.41 519	0.76 537	0.49 528	0.13 474	0.11 490	0.14 505	0.12 476	0.17 514	0.15 496
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 498	0.22 486	0.49 413	0.29 526	0.17 439	0.41 498	0.38 555	0.57 524	0.45 459	0.46 525	0.75 565	0.55 530	0.40 515	0.94 577	0.41 505	0.13 474	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.14 475	0.11 423

UCFNet_RVC	0.24 364	0.16 398	0.34 235	0.18 91	0.15 385	0.33 435	0.16 165	0.46 399	0.35 345	0.29 302	0.35 342	0.39 431	0.25 375	0.34 350	0.22 362	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.14 517	0.13 457	0.12 446

NVstereo2D	0.31 463	0.16 398	0.54 446	0.24 403	0.22 523	0.42 505	0.28 496	0.58 533	0.56 536	0.28 273	0.38 375	0.40 446	0.30 449	0.71 516	0.28 425	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.10 398	0.19 535	0.16 505

MDST_ROB	0.48 551	0.14 339	0.95 565	0.30 535	0.21 507	1.33 613	0.32 524	0.77 591	0.56 536	1.06 603	0.71 559	0.49 502	0.35 488	1.26 603	0.38 482	0.13 474	0.11 490	0.16 531	0.13 503	0.12 442	0.12 446

FBW_ROB	0.43 536	0.26 515	0.54 446	0.31 541	0.20 499	0.51 544	0.32 524	0.70 584	0.60 546	0.59 563	0.55 513	0.65 564	0.41 519	1.40 609	0.51 536	0.13 474	0.17 558	0.21 559	0.16 538	0.17 514	0.18 530

ETE_ROB	0.34 489	0.26 515	0.45 383	0.29 526	0.18 460	0.40 494	0.37 549	0.57 524	0.47 481	0.50 538	0.50 485	0.62 553	0.36 492	0.55 439	0.38 482	0.13 474	0.10 466	0.14 505	0.12 476	0.16 497	0.16 505

PWC_ROB	0.38 515	0.29 532	0.69 506	0.25 440	0.20 499	0.38 481	0.19 294	0.58 533	0.67 561	0.57 561	0.85 577	0.51 513	0.40 515	0.71 516	0.52 537	0.13 474	0.09 441	0.14 505	0.10 398	0.17 514	0.14 484

TCMNet	0.33 481	0.23 495	0.72 516	0.29 526	0.30 572	0.40 494	0.28 496	0.50 437	0.47 481	0.37 445	0.45 458	0.40 446	0.29 435	0.60 469	0.39 490	0.14 500	0.13 519	0.15 520	0.14 517	0.17 514	0.15 496

test_sample7	0.25 392	0.15 373	0.35 245	0.20 198	0.14 335	0.28 359	0.21 372	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.39 374	0.23 381	0.14 500	0.09 441	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

pcwnet_v2	0.32 472	0.15 373	1.26 593	0.23 352	0.18 460	0.32 424	0.18 249	0.59 538	0.60 546	0.36 438	0.45 458	0.35 400	0.29 435	0.36 364	0.25 402	0.14 500	0.11 490	0.12 458	0.11 437	0.14 475	0.15 496

psmorigin	0.50 557	0.25 504	3.03 622	0.24 403	0.19 482	0.38 481	0.22 398	0.50 437	0.44 448	0.64 571	0.68 554	0.71 578	0.51 557	0.85 560	0.45 517	0.14 500	0.17 558	0.13 479	0.14 517	0.16 497	0.21 556

hitnet-ft	0.29 447	0.17 417	0.40 319	0.19 135	0.14 335	0.39 489	0.23 423	0.44 378	0.41 419	0.36 438	0.46 468	0.53 524	0.34 484	0.76 537	0.32 457	0.14 500	0.10 466	0.13 479	0.10 398	0.15 489	0.13 463

FADNet_RVC	0.30 456	0.28 525	0.83 542	0.23 352	0.15 385	0.30 399	0.17 206	0.49 427	0.37 369	0.30 333	0.38 375	0.30 352	0.27 403	0.52 424	0.31 452	0.14 500	0.14 529	0.14 505	0.16 538	0.21 547	0.23 568

RTS	0.78 594	0.48 580	4.68 625	0.34 555	0.28 564	1.12 603	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 547	0.59 569	1.61 612	1.16 600	0.14 500	0.11 490	0.15 520	0.15 526	0.21 547	0.19 538

RTSA	0.78 594	0.48 580	4.68 625	0.34 555	0.28 564	1.12 603	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 547	0.59 569	1.61 612	1.16 600	0.14 500	0.11 490	0.15 520	0.15 526	0.21 547	0.19 538

TDLM	0.30 456	0.21 473	0.38 296	0.28 523	0.15 385	0.33 435	0.32 524	0.52 471	0.47 481	0.38 460	0.43 435	0.39 431	0.29 435	0.91 572	0.28 425	0.14 500	0.08 406	0.13 479	0.11 437	0.12 442	0.10 388

CVANet_RVC	0.30 456	0.19 447	0.41 342	0.26 474	0.16 417	0.33 435	0.26 474	0.52 471	0.47 481	0.40 485	0.46 468	0.43 466	0.31 465	0.89 568	0.26 415	0.14 500	0.09 441	0.14 505	0.13 503	0.14 475	0.10 388

AdaStereo	0.24 364	0.16 398	0.37 277	0.24 403	0.12 214	0.32 424	0.17 206	0.54 489	0.42 426	0.33 385	0.38 375	0.35 400	0.21 308	0.30 323	0.22 362	0.14 500	0.06 181	0.13 479	0.08 268	0.11 405	0.08 270
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.
SANet	0.53 566	0.28 525	0.96 567	0.26 474	0.15 385	0.69 575	0.44 574	0.67 578	1.34 613	0.67 575	0.98 588	0.94 589	0.71 586	0.89 568	0.76 566	0.14 500	0.12 507	0.12 458	0.11 437	0.17 514	0.16 505

PSMNet_ROB	0.33 481	0.24 499	0.54 446	0.31 541	0.21 507	0.42 505	0.43 571	0.59 538	0.47 481	0.37 445	0.44 446	0.49 502	0.31 465	0.64 492	0.43 509	0.14 500	0.10 466	0.15 520	0.14 517	0.13 457	0.11 423

rvit_0105_6	0.19 251	0.14 339	0.34 235	0.23 352	0.14 335	0.18 132	0.20 341	0.29 187	0.37 369	0.18 186	0.22 200	0.23 259	0.17 252	0.26 258	0.17 250	0.15 513	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.11 405	0.08 270

rvit_0105_5	0.21 286	0.15 373	0.38 296	0.23 352	0.13 292	0.22 250	0.24 445	0.36 294	0.39 393	0.21 206	0.23 205	0.26 300	0.19 292	0.26 258	0.19 302	0.15 513	0.13 519	0.12 458	0.12 476	0.10 357	0.09 332

rvit_0105_3	0.23 333	0.17 417	0.40 319	0.25 440	0.15 385	0.24 294	0.28 496	0.38 310	0.41 419	0.25 241	0.25 228	0.28 325	0.21 308	0.28 291	0.20 319	0.15 513	0.13 519	0.14 505	0.15 526	0.10 357	0.09 332

rvit_105_1	0.27 416	0.19 447	0.46 391	0.27 502	0.19 482	0.30 399	0.35 540	0.44 378	0.51 512	0.31 350	0.31 291	0.31 363	0.26 384	0.35 359	0.25 402	0.15 513	0.14 529	0.15 520	0.17 547	0.11 405	0.10 388

GASNet	0.36 498	0.46 576	0.88 554	0.34 555	0.23 536	0.35 463	0.22 398	0.60 546	0.53 523	0.40 485	0.37 361	0.45 481	0.30 449	0.79 547	0.35 473	0.15 513	0.10 466	0.14 505	0.14 517	0.22 554	0.12 446

Wz-Net-TNSev	0.51 561	0.58 592	1.61 608	0.25 440	0.21 507	0.65 571	0.45 575	0.63 565	0.69 566	0.51 543	0.54 509	0.71 578	0.60 571	1.00 585	0.77 569	0.15 513	0.15 544	0.13 479	0.15 526	0.21 547	0.20 548

UDGNet	0.23 333	0.31 546	0.38 296	0.24 403	0.14 335	0.24 294	0.18 249	0.32 228	0.43 433	0.29 302	0.28 251	0.24 271	0.19 292	0.29 308	0.20 319	0.15 513	0.07 312	0.21 559	0.11 437	0.14 475	0.10 388

AF-Net	0.37 508	0.26 515	0.56 456	0.32 547	0.23 536	0.41 498	0.29 502	0.61 550	0.64 556	0.42 504	0.68 554	0.65 564	0.49 552	0.57 454	0.44 514	0.15 513	0.11 490	0.19 553	0.14 517	0.15 489	0.13 463

RGC	0.39 520	0.32 551	0.64 493	0.34 555	0.27 559	0.40 494	0.29 502	0.57 524	0.53 523	0.45 521	0.64 547	0.62 553	0.45 536	0.72 521	0.39 490	0.15 513	0.15 544	0.21 559	0.20 558	0.18 528	0.19 538

Nwc_Net	0.37 508	0.25 504	0.68 505	0.31 541	0.24 544	0.44 515	0.30 513	0.65 567	0.50 508	0.37 445	0.69 558	0.58 542	0.45 536	0.60 469	0.40 497	0.15 513	0.12 507	0.19 553	0.21 561	0.14 475	0.13 463

SHD	0.42 531	0.27 522	0.81 535	0.31 541	0.25 552	0.42 505	0.22 398	0.66 573	0.94 600	0.63 569	0.60 532	0.59 544	0.47 545	0.59 467	0.58 546	0.15 513	0.13 519	0.16 531	0.16 538	0.20 544	0.22 561

AnyNet_C32	0.51 561	0.40 568	1.10 584	0.29 526	0.28 564	0.59 563	0.58 594	0.54 489	0.60 546	0.62 567	0.66 550	0.54 528	0.54 560	0.78 545	1.74 617	0.15 513	0.14 529	0.15 520	0.17 547	0.20 544	0.20 548

ADCPNet	0.48 551	0.29 532	1.60 606	0.27 502	0.23 536	0.70 578	0.38 555	0.53 482	0.51 512	0.51 543	0.59 527	0.67 569	0.56 564	0.60 469	1.14 597	0.15 513	0.18 564	0.14 505	0.23 571	0.19 535	0.19 538

DeepPruner_ROB	0.26 408	0.19 447	0.44 372	0.21 243	0.16 417	0.30 399	0.21 372	0.52 471	0.32 307	0.35 422	0.38 375	0.39 431	0.26 384	0.42 386	0.24 392	0.15 513	0.11 490	0.11 420	0.11 437	0.14 475	0.13 463

CBMV	0.33 481	0.21 473	0.54 446	0.23 352	0.13 292	0.42 505	0.33 534	0.53 482	0.48 491	0.52 549	0.49 483	0.50 509	0.41 519	0.56 450	0.31 452	0.15 513	0.16 551	0.18 545	0.16 538	0.13 457	0.13 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_4	0.20 266	0.15 373	0.38 296	0.23 352	0.14 335	0.20 194	0.22 398	0.33 242	0.39 393	0.19 191	0.24 219	0.25 279	0.19 292	0.27 277	0.17 250	0.16 528	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.11 405	0.08 270

FADNet	0.32 472	0.36 558	0.74 521	0.23 352	0.22 523	0.37 473	0.19 294	0.53 482	0.48 491	0.32 373	0.36 352	0.43 466	0.32 472	0.64 492	0.25 402	0.16 528	0.16 551	0.14 505	0.16 538	0.24 560	0.19 538

RP	0.35 494	0.22 486	0.51 435	0.31 541	0.24 544	0.37 473	0.28 496	0.50 437	0.58 541	0.40 485	0.63 545	0.61 551	0.47 545	0.61 476	0.39 490	0.16 528	0.15 544	0.17 537	0.15 526	0.17 514	0.17 517

G-Net	0.46 546	0.25 504	0.86 551	0.34 555	0.28 564	0.90 595	0.35 540	0.47 407	0.45 459	0.68 576	1.22 597	0.64 563	0.60 571	0.61 476	0.57 541	0.16 528	0.14 529	0.17 537	0.13 503	0.22 554	0.19 538

edge stereo	0.39 520	0.22 486	0.81 535	0.27 502	0.22 523	0.37 473	0.24 445	0.56 514	0.54 527	0.53 555	0.60 532	0.71 578	0.50 554	0.78 545	0.40 497	0.16 528	0.14 529	0.19 553	0.14 517	0.16 497	0.17 517

ADCS	0.58 572	0.40 568	1.35 599	0.29 526	0.24 544	0.55 555	0.45 575	0.67 578	0.83 587	0.76 585	0.71 559	0.68 573	0.60 571	0.76 537	2.23 625	0.16 528	0.16 551	0.16 531	0.17 547	0.22 554	0.22 561

AnyNet_C01	0.65 580	0.58 592	2.60 620	0.32 547	0.26 557	0.88 593	0.61 597	0.63 565	0.62 551	0.68 576	0.96 585	0.76 581	0.60 571	0.96 581	1.43 609	0.16 528	0.16 551	0.17 537	0.17 547	0.23 557	0.23 568

LSM	1.64 620	0.40 568	2.56 619	2.02 629	17.61 643	0.51 544	0.52 589	0.61 550	0.76 576	0.82 588	1.11 593	0.63 561	0.54 560	0.75 532	0.49 528	0.16 528	0.24 586	0.18 545	0.21 561	0.25 562	2.42 634

DPSNet	0.47 548	0.24 499	0.93 562	0.27 502	0.20 499	0.75 582	0.57 593	0.84 601	0.79 580	0.47 532	0.51 491	0.60 547	0.69 584	0.87 563	0.71 564	0.16 528	0.13 519	0.12 458	0.10 398	0.25 562	0.21 556

NCCL2	0.35 494	0.26 515	0.49 413	0.36 566	0.22 523	0.41 498	0.41 566	0.53 482	0.42 426	0.47 532	0.46 468	0.61 551	0.39 511	0.55 439	0.37 480	0.16 528	0.13 519	0.21 559	0.21 561	0.16 497	0.16 505

SGM_RVC	0.50 557	0.19 447	0.50 424	0.25 440	0.15 385	0.69 575	0.39 560	0.68 581	0.82 583	0.95 597	0.84 576	1.13 595	0.76 588	1.16 596	0.60 550	0.16 528	0.16 551	0.16 531	0.16 538	0.16 497	0.17 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 364	0.17 417	0.50 424	0.26 474	0.22 523	0.22 250	0.15 132	0.40 333	0.35 345	0.27 263	0.37 361	0.29 336	0.20 301	0.28 291	0.19 302	0.17 539	0.12 507	0.19 553	0.12 476	0.13 457	0.13 463

Syn2CoEx	0.36 498	0.31 546	0.78 523	0.34 555	0.21 507	0.41 498	0.28 496	0.61 550	0.49 500	0.42 504	0.56 520	0.45 481	0.44 533	0.69 510	0.38 482	0.17 539	0.14 529	0.15 520	0.12 476	0.13 457	0.12 446

NCC-stereo	0.39 520	0.25 504	0.69 506	0.32 547	0.28 564	0.46 523	0.36 545	0.65 567	0.52 519	0.40 485	0.57 523	0.56 534	0.47 545	0.73 523	0.45 517	0.17 539	0.14 529	0.18 545	0.25 578	0.16 497	0.16 505

Abc-Net	0.39 520	0.25 504	0.69 506	0.32 547	0.28 564	0.46 523	0.36 545	0.65 567	0.52 519	0.40 485	0.57 523	0.56 534	0.47 545	0.73 523	0.45 517	0.17 539	0.14 529	0.18 545	0.25 578	0.16 497	0.16 505
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 536	0.37 563	0.96 567	0.34 555	0.25 552	0.53 554	0.34 536	0.60 546	0.73 574	0.51 543	0.46 468	0.57 539	0.47 545	0.70 513	0.72 565	0.17 539	0.12 507	0.18 545	0.15 526	0.25 562	0.23 568

SGM-ForestM	1.36 611	0.28 525	0.79 530	0.26 474	0.16 417	2.26 625	1.00 621	1.42 616	1.46 617	2.38 629	2.05 622	5.95 637	2.66 630	2.95 627	2.46 627	0.17 539	0.18 564	0.18 545	0.18 553	0.15 489	0.18 530

PS-NSSS	0.32 472	0.30 539	0.46 391	0.23 352	0.17 439	0.33 435	0.24 445	0.57 524	0.41 419	0.37 445	0.52 499	0.35 400	0.30 449	0.80 551	0.30 445	0.17 539	0.14 529	0.21 559	0.15 526	0.15 489	0.13 463

XPNet_ROB	0.33 481	0.20 459	0.43 363	0.27 502	0.18 460	0.37 473	0.31 518	0.55 499	0.50 508	0.51 543	0.53 506	0.58 542	0.37 501	0.63 490	0.45 517	0.17 539	0.12 507	0.13 479	0.12 476	0.15 489	0.14 484

LALA_ROB	0.36 498	0.25 504	0.46 391	0.30 535	0.21 507	0.47 529	0.39 560	0.61 550	0.51 512	0.52 549	0.51 491	0.69 575	0.36 492	0.50 413	0.43 509	0.17 539	0.11 490	0.16 531	0.14 517	0.17 514	0.15 496

SGM-Forest	0.36 498	0.17 417	0.47 399	0.23 352	0.16 417	0.45 521	0.41 566	0.55 499	0.48 491	0.52 549	0.60 532	0.52 519	0.41 519	0.85 560	0.50 534	0.17 539	0.17 558	0.17 537	0.15 526	0.15 489	0.15 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 572	0.27 522	0.67 500	0.22 304	0.17 439	0.66 573	0.37 549	0.78 592	0.61 549	1.47 624	1.30 600	1.65 610	0.79 590	1.12 594	0.59 547	0.17 539	0.17 558	0.17 537	0.14 517	0.17 514	0.14 484
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
AIO-test2	0.20 266	0.20 459	0.36 265	0.26 474	0.15 385	0.22 250	0.16 165	0.42 359	0.42 426	0.16 156	0.29 264	0.15 155	0.11 110	0.26 258	0.13 133	0.18 550	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.07 155	0.07 202

HBP-ISP	0.33 481	0.30 539	0.72 516	0.22 304	0.16 417	0.32 424	0.22 398	0.54 489	0.44 448	0.41 494	0.49 483	0.33 379	0.38 505	0.73 523	0.25 402	0.18 550	0.19 568	0.24 568	0.20 558	0.16 497	0.13 463

DeepPrunerF	0.44 542	0.29 532	1.29 596	0.33 553	0.30 572	0.35 463	0.36 545	0.62 558	1.15 610	0.40 485	0.44 446	0.39 431	0.41 519	0.80 551	0.52 537	0.18 550	0.14 529	0.23 566	0.21 561	0.17 514	0.17 517

CBMV_ROB	0.33 481	0.18 431	0.53 443	0.21 243	0.14 335	0.33 435	0.20 341	0.51 454	0.45 459	0.51 543	0.55 513	0.45 481	0.42 528	0.71 516	0.32 457	0.18 550	0.19 568	0.23 566	0.21 561	0.14 475	0.15 496

PWCDC_ROB	0.38 515	0.30 539	0.60 472	0.33 553	0.20 499	0.42 505	0.19 294	0.58 533	0.89 592	0.42 504	1.26 599	0.36 405	0.34 484	0.50 413	0.38 482	0.18 550	0.11 490	0.11 420	0.09 356	0.19 535	0.13 463

WCMA_ROB	0.51 561	0.21 473	0.65 494	0.25 440	0.21 507	0.58 560	0.32 524	0.54 489	0.55 533	0.95 597	1.40 603	1.28 602	0.81 593	0.73 523	0.62 553	0.18 550	0.15 544	0.15 520	0.15 526	0.19 535	0.19 538

FINET	0.34 489	0.27 522	0.80 533	0.24 403	0.24 544	0.36 468	0.34 536	0.54 489	0.72 571	0.39 475	0.47 475	0.32 372	0.30 449	0.51 418	0.32 457	0.19 556	0.17 558	0.13 479	0.12 476	0.18 528	0.16 505

SAMSARA	0.56 568	0.39 567	0.80 533	0.60 597	0.46 590	1.00 599	1.23 629	0.67 578	0.68 564	0.71 579	0.54 509	0.89 588	0.57 567	0.81 554	0.62 553	0.19 556	0.22 579	0.18 545	0.18 553	0.27 574	0.25 575

NOSS_ROB	0.31 463	0.20 459	0.35 245	0.24 403	0.16 417	0.32 424	0.19 294	0.52 471	0.48 491	0.33 385	0.36 352	0.42 462	0.28 420	0.93 575	0.24 392	0.19 556	0.20 573	0.24 568	0.22 569	0.17 514	0.17 517

ISRNet	0.27 416	0.13 296	0.45 383	0.26 474	0.19 482	0.24 294	0.14 108	0.45 388	0.43 433	0.39 475	0.48 481	0.42 462	0.27 403	0.32 337	0.29 437	0.20 559	0.12 507	0.17 537	0.16 538	0.16 497	0.20 548

dad	0.28 436	0.31 546	0.44 372	0.21 243	0.14 335	0.30 399	0.20 341	0.33 242	0.49 500	0.44 517	0.44 446	0.45 481	0.21 308	0.41 383	0.26 415	0.20 559	0.11 490	0.20 557	0.11 437	0.14 475	0.10 388

PVD	0.58 572	0.34 553	0.84 547	0.39 576	0.31 575	0.59 563	0.47 581	0.80 596	1.25 611	0.92 593	1.09 591	0.79 582	0.82 594	0.85 560	0.76 566	0.21 561	0.18 564	0.22 565	0.18 553	0.27 574	0.35 591

CSAN	0.50 557	0.35 555	0.78 523	0.36 566	0.23 536	0.56 556	0.59 596	0.61 550	0.70 568	0.64 571	0.78 569	0.65 564	0.60 571	1.38 608	0.62 553	0.21 561	0.17 558	0.20 557	0.20 558	0.18 528	0.18 530

PDISCO_ROB	0.43 536	0.30 539	0.67 500	0.43 581	0.36 581	0.67 574	0.32 524	0.72 587	0.76 576	0.43 510	0.53 506	0.63 561	0.40 515	0.66 503	0.47 525	0.21 561	0.12 507	0.21 559	0.19 557	0.25 562	0.20 548

FSD					0.24 544	0.27 339	0.27 480	0.31 217	0.29 273	0.26 253	0.27 245	0.28 325	0.27 403	0.28 291	0.26 415	0.23 564	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.25 562

DualNet (step1)	0.28 436	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.39 374	0.23 381	0.23 564	0.09 441	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

test_sample9	0.42 531	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.66 503	0.91 582	0.23 564	1.82 632	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

test_sample8	0.49 554	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.55 499	0.34 329	0.62 567	0.38 375	1.15 598	0.67 582	0.66 503	0.91 582	0.23 564	1.82 632	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

SDNR	0.42 531	0.21 473	0.82 539	0.21 243	0.18 460	1.27 610	0.17 206	0.50 437	0.49 500	0.42 504	0.81 572	0.38 419	0.27 403	1.19 597	0.38 482	0.23 564	0.24 586	0.17 537	0.13 503	0.17 514	0.20 548

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 561	0.50 585	0.86 551	0.39 576	0.24 544	0.84 590	0.55 592	0.56 514	0.62 551	0.60 564	0.68 554	0.62 553	0.42 528	1.13 595	0.43 509	0.23 564	0.27 590	0.27 571	0.35 593	0.25 562	0.29 582

MSMD_ROB	0.60 576	0.33 552	0.61 475	0.30 535	0.25 552	0.86 592	0.35 540	0.55 499	0.67 561	1.10 605	1.49 608	1.76 613	0.97 604	0.88 566	0.49 528	0.23 564	0.21 575	0.27 571	0.27 586	0.25 562	0.24 573

FC-DCNN v2	0.71 586	0.30 539	0.67 500	0.32 547	0.27 559	0.84 590	0.39 560	0.84 601	0.85 591	1.44 620	1.64 614	2.09 617	1.28 615	1.06 590	0.80 573	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.26 569	0.25 575

FCDSN-DC	0.63 578	0.31 546	0.61 475	0.36 566	0.30 572	0.65 571	0.37 549	0.66 573	0.68 564	1.14 607	1.54 611	1.71 612	1.26 613	0.92 573	0.64 558	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.27 574	0.27 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 585	0.30 539	0.69 506	0.32 547	0.27 559	0.81 589	0.39 560	0.79 595	0.82 583	1.41 616	1.58 613	1.98 615	1.26 613	1.02 587	0.77 569	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.26 569	0.26 577

PSMNet-RUCA	0.37 508	0.41 572	0.66 499	0.46 586	0.41 585	0.34 448	0.25 462	0.57 524	0.45 459	0.39 475	0.52 499	0.43 466	0.33 475	0.41 383	0.29 437	0.25 574	0.14 529	0.33 588	0.21 561	0.31 582	0.22 561

Anonymous_2	0.37 508	0.21 473	0.47 399	0.20 198	0.21 507	0.42 505	0.26 474	0.38 310	0.29 273	0.33 385	0.30 277	0.44 477	0.38 505	0.36 364	0.29 437	0.26 575	0.29 594	0.44 595	1.41 631	0.34 586	0.21 556

UDG	0.40 526	0.46 576	0.49 413	0.40 578	0.35 580	0.47 529	0.27 480	0.54 489	0.47 481	0.39 475	0.45 458	0.59 544	0.44 533	0.46 398	0.39 490	0.26 575	0.19 568	0.48 597	0.22 569	0.34 586	0.26 577

ccnet	0.42 531	0.31 546	0.48 408	0.27 502	0.32 576	0.60 566	0.32 524	0.65 567	0.46 476	0.53 555	0.66 550	0.56 534	0.45 536	0.72 521	0.61 551	0.26 575	0.19 568	0.24 568	0.21 561	0.26 569	0.22 561

PASM	0.45 544	0.35 555	0.90 557	0.35 564	0.33 577	0.39 489	0.38 555	0.50 437	0.61 549	0.52 549	0.51 491	0.62 553	0.45 536	0.93 575	0.48 526	0.26 575	0.29 594	0.29 582	0.33 591	0.29 580	0.26 577

ELAS	0.74 591	0.36 558	0.85 550	0.36 566	0.33 577	1.36 614	0.77 609	0.93 605	0.92 596	1.41 616	1.53 610	1.16 599	1.17 609	0.95 580	1.03 589	0.26 575	0.25 588	0.28 578	0.28 589	0.31 582	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GANetREF_RVC	0.43 536	0.47 578	0.69 506	0.38 574	0.20 499	0.51 544	0.48 585	0.66 573	0.66 558	0.46 525	0.46 468	0.50 509	0.44 533	0.90 571	0.39 490	0.27 580	0.21 575	0.32 586	0.18 553	0.27 574	0.22 561
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
DispFullNet	0.66 581	0.89 609	1.59 605	0.77 606	1.21 624	0.51 544	0.23 423	0.59 538	0.72 571	0.69 578	0.61 539	0.69 575	0.91 600	0.79 547	0.48 526	0.27 580	0.12 507	0.73 609	0.30 590	0.65 605	0.40 595

ELAS_RVC	0.74 591	0.36 558	1.00 571	0.37 572	0.33 577	0.88 593	0.93 618	0.83 600	1.08 606	1.35 612	1.33 602	1.24 600	1.33 617	1.06 590	0.95 585	0.27 580	0.25 588	0.29 582	0.27 586	0.30 581	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	4.73 632	2.61 630	13.29 641	0.58 595	0.53 598	10.12 639	3.33 635	4.83 636	5.01 635	8.75 640	8.51 638	14.08 647	7.60 639	7.70 640	5.34 636	0.28 583	0.28 593	0.34 589	0.37 597	0.57 598	0.45 598

MANE	1.41 613	0.36 558	0.74 521	0.43 581	0.41 585	2.16 624	0.80 611	2.39 631	3.38 627	2.22 628	3.06 630	3.54 630	2.73 631	2.15 624	1.94 622	0.28 583	0.27 590	0.30 584	0.46 601	0.28 579	0.34 590

test_for_model	0.29 447	0.89 609	0.34 235	0.69 601	0.49 593	0.20 194	0.16 165	0.30 206	0.23 191	0.28 273	0.15 116	0.13 112	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.29 585	0.10 466	0.06 63	0.04 1	0.86 615	0.18 530

CAS	0.15 155	0.07 8	0.21 107	0.41 579	0.16 417	0.20 194	0.18 249	0.22 78	0.19 117	0.15 134	0.19 161	0.11 82	0.09 22	0.14 20	0.13 133	0.29 585	0.04 2	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.14 484

MFN_U_SF_RVC	0.56 568	0.51 587	1.19 588	0.38 574	0.22 523	0.69 575	0.27 480	0.80 596	0.67 561	0.73 580	0.74 564	0.87 585	0.61 580	0.81 554	0.76 566	0.29 585	0.27 590	0.32 586	0.37 597	0.32 585	0.31 586

PMTNet	0.15 155	0.08 48	0.23 123	0.15 4	0.09 37	0.23 272	0.16 165	0.25 131	0.23 191	0.17 169	0.21 190	0.16 172	0.14 191	0.22 189	0.13 133	0.29 585	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120

NVStereoNet_ROB	0.67 582	0.49 584	0.83 542	0.48 588	0.40 584	0.51 544	0.46 577	0.70 584	0.77 578	0.84 589	1.72 615	1.02 594	0.83 595	1.23 601	0.79 572	0.32 589	0.38 602	0.40 593	0.46 601	0.36 588	0.41 596
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 528	0.50 585	0.48 408	0.44 583	0.39 582	0.46 523	0.32 524	0.50 437	0.43 433	0.45 521	0.52 499	0.57 539	0.36 492	0.48 404	0.33 464	0.33 590	0.21 575	0.55 601	0.25 578	0.37 589	0.32 589

CC-Net-ROB	0.43 536	0.47 578	0.65 494	0.37 572	0.23 536	0.51 544	0.29 502	0.66 573	0.49 500	0.46 525	0.51 491	0.48 497	0.38 505	0.96 581	0.35 473	0.34 591	0.23 584	0.55 601	0.25 578	0.31 582	0.20 548

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.72 600	0.70 512	0.17 53	0.08 10	0.15 45	0.15 132	0.18 18	0.16 68	0.13 93	0.12 58	0.09 22	0.08 8	0.16 69	0.13 133	0.35 592	0.04 2	0.08 210	0.07 192	0.11 405	0.23 568

SQANet	0.40 526	0.48 580	0.67 500	0.48 588	0.39 582	0.48 535	0.22 398	0.51 454	0.43 433	0.40 485	0.47 475	0.47 491	0.33 475	0.54 437	0.32 457	0.36 593	0.15 544	0.40 593	0.21 561	0.45 592	0.31 586

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 498	0.36 558	0.53 443	0.34 555	0.19 482	0.51 544	0.24 445	0.55 499	0.38 383	0.41 494	0.47 475	0.47 491	0.27 403	0.73 523	0.30 445	0.36 593	0.19 568	0.27 571	0.17 547	0.26 569	0.23 568

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 583	0.64 597	1.06 578	0.45 584	0.27 559	1.40 617	0.58 594	0.78 592	0.92 596	0.84 589	0.86 578	0.88 587	0.68 583	1.33 607	0.68 563	0.37 595	0.29 594	0.34 589	0.36 596	0.43 590	0.37 592

MADNet+	1.01 603	1.16 621	4.72 627	0.70 603	0.47 591	1.24 609	0.96 619	0.97 607	0.89 592	0.65 573	0.77 568	0.87 585	0.85 598	2.09 622	1.68 614	0.38 596	0.39 603	0.31 585	0.27 586	0.43 590	0.39 594

testlalala_base	0.20 266	0.13 296	0.35 245	0.25 440	0.15 385	0.25 309	0.16 165	0.34 250	0.17 85	0.19 191	0.26 238	0.17 182	0.14 191	0.18 112	0.16 219	0.39 597	0.09 441	0.07 127	0.05 82	0.45 592	0.08 270

Consistency-Raft	0.55 567	0.48 580	1.02 574	0.45 584	0.49 593	0.49 540	0.47 581	0.72 587	0.72 571	0.45 521	0.82 574	0.47 491	0.60 571	0.50 413	0.63 556	0.39 597	0.39 603	0.44 595	0.51 607	0.52 595	0.37 592

JetBlue	1.14 609	0.76 602	2.36 615	0.59 596	0.75 609	3.04 628	1.78 632	1.11 609	0.90 594	0.94 595	1.10 592	1.66 611	1.28 615	2.09 622	1.72 616	0.43 599	0.36 601	0.38 591	0.38 599	0.58 599	0.56 606

otaku	0.57 571	0.62 596	0.87 553	0.63 599	0.44 589	0.73 579	0.37 549	0.65 567	0.66 558	0.51 543	0.75 565	0.66 568	0.45 536	0.69 510	0.46 523	0.53 600	0.34 600	0.55 601	0.35 593	0.60 600	0.45 598

DGSMNet	0.61 577	0.29 532	0.91 558	0.51 592	0.70 607	0.62 569	1.38 630	0.59 538	0.55 533	0.37 445	0.61 539	0.52 519	0.33 475	0.65 498	0.43 509	0.53 600	0.60 620	0.67 606	0.61 615	0.63 602	0.61 614

ACVNet_1	0.72 587	0.81 604	1.37 600	0.72 604	0.53 598	0.77 583	0.42 569	0.85 604	0.90 594	0.74 583	0.75 565	1.32 604	0.72 587	1.02 587	0.55 540	0.54 602	0.31 597	0.71 608	0.35 593	0.64 604	0.45 598

anonymity	0.56 568	0.54 590	0.70 512	0.47 587	0.61 603	0.56 556	0.43 571	0.69 582	0.49 500	0.63 569	0.55 513	0.54 528	0.60 571	0.61 476	0.57 541	0.55 603	0.53 613	0.50 598	0.54 610	0.51 594	0.56 606

Ntro	0.58 572	0.64 597	0.92 560	0.66 600	0.50 595	0.77 583	0.36 545	0.66 573	0.70 568	0.50 538	0.59 527	0.65 564	0.51 557	0.75 532	0.45 517	0.56 604	0.32 598	0.56 604	0.34 592	0.63 602	0.46 601

SGM+DAISY	0.87 596	0.66 599	1.30 597	0.51 592	0.60 602	1.03 600	0.84 615	0.76 590	0.73 574	1.39 614	1.51 609	1.31 603	1.22 611	1.11 592	1.08 592	0.57 605	0.53 613	0.51 600	0.51 607	0.54 596	0.61 614

SPS-STEREO	0.69 584	0.61 595	0.98 569	0.52 594	0.57 600	0.74 580	0.50 588	0.78 592	0.62 551	0.95 597	0.86 578	0.94 589	0.70 585	1.01 586	0.87 579	0.58 606	0.51 610	0.50 598	0.50 606	0.55 597	0.58 609
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 603	0.89 609	0.93 562	0.83 609	0.66 606	1.18 605	0.81 613	1.40 615	1.57 618	1.11 606	1.76 617	1.45 606	1.19 610	1.50 611	1.14 597	0.61 607	0.62 623	0.70 607	0.68 618	0.66 607	0.60 611

ACVNet_2	0.89 597	0.87 608	1.25 592	0.82 607	0.62 604	0.97 598	0.62 598	1.14 610	1.42 615	1.00 600	1.40 603	1.47 607	0.84 596	1.11 592	0.66 561	0.61 607	0.43 606	0.78 612	0.49 604	0.75 610	0.52 604

MFMNet_re	0.72 587	0.76 602	0.99 570	0.62 598	0.70 607	0.77 583	0.67 600	0.75 589	0.83 587	0.78 587	0.86 578	0.69 575	0.78 589	0.71 516	0.61 551	0.66 609	0.59 619	0.61 605	0.58 614	0.68 608	0.71 618

MonStereo1	0.93 600	0.56 591	0.82 539	0.69 601	0.58 601	1.37 615	0.35 540	0.94 606	1.25 611	0.93 594	1.90 618	1.52 608	2.10 626	1.27 604	0.77 569	0.69 610	0.33 599	0.75 610	0.47 603	0.70 609	0.57 608

GCST	0.47 548	0.60 594	0.57 459	1.04 617	0.48 592	0.38 481	0.11 17	0.40 333	0.32 307	0.41 494	0.34 331	0.29 336	0.17 252	0.46 398	0.19 302	0.69 610	0.42 605	0.79 614	0.62 616	0.62 601	0.46 601

IMH-64-1	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

IMH-64	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

TorneroNet-64	1.43 614	1.03 616	1.20 589	1.10 618	0.86 618	2.26 625	0.73 605	1.84 624	3.84 632	1.25 609	2.25 626	2.69 626	1.42 618	1.76 619	1.43 609	0.76 614	0.50 608	1.09 622	0.66 617	1.23 625	0.76 623

WAO-6	1.07 607	0.93 613	0.92 560	0.96 611	0.78 612	1.28 611	0.75 606	1.34 613	2.00 622	1.02 602	1.54 611	1.59 609	1.22 611	1.31 606	1.14 597	0.78 615	0.55 616	1.02 621	0.75 622	0.83 612	0.69 617

RainbowNet	0.72 587	0.89 609	1.02 574	0.82 607	0.63 605	0.78 586	0.52 589	0.81 598	0.93 598	0.60 564	0.79 570	0.80 583	0.60 571	0.80 551	0.57 541	0.78 615	0.55 616	0.78 612	0.49 604	0.76 611	0.58 609

Dean	1.17 610	1.04 617	1.49 604	1.03 616	0.78 612	1.20 608	0.77 609	1.48 619	1.96 620	1.28 610	1.99 621	2.15 618	1.14 606	1.25 602	1.00 588	0.81 617	0.60 620	1.01 620	0.69 619	0.92 620	0.74 621

TorneroNet	2.22 624	1.08 618	1.24 591	1.14 622	0.90 619	5.58 632	0.80 611	2.12 629	8.69 638	2.58 630	5.42 635	3.88 631	1.97 624	1.78 621	1.87 619	0.86 618	0.54 615	1.15 626	0.74 621	1.23 625	0.85 624

PWCK	1.00 601	1.17 622	1.70 609	0.91 610	0.41 585	1.19 607	0.92 617	1.10 608	1.14 609	1.16 608	1.14 594	1.25 601	0.88 599	1.75 618	1.04 591	0.87 619	0.50 608	0.87 615	0.53 609	0.96 621	0.52 604

WAO-8	1.46 616	1.10 619	1.09 580	1.10 618	0.84 616	2.06 621	0.75 606	1.84 624	3.83 630	1.44 620	2.21 624	2.15 618	1.43 619	3.17 628	1.19 602	0.91 620	0.65 625	1.09 622	0.79 623	0.90 618	0.71 618

Venus	1.46 616	1.10 619	1.09 580	1.10 618	0.84 616	2.06 621	0.75 606	1.84 624	3.83 630	1.44 620	2.21 624	2.15 618	1.43 619	3.17 628	1.19 602	0.91 620	0.65 625	1.09 622	0.79 623	0.90 618	0.71 618

LVE	1.13 608	1.02 615	1.28 595	1.01 614	0.80 615	1.29 612	0.81 613	1.47 618	1.96 620	1.07 604	1.90 618	1.90 614	1.01 605	1.48 610	0.91 582	0.93 622	0.61 622	0.94 616	0.69 619	0.87 616	0.75 622

JetRed	2.30 626	2.64 631	6.12 629	1.12 621	1.38 627	5.85 634	3.29 634	1.99 627	1.67 619	1.98 627	1.95 620	2.16 621	1.60 622	2.48 626	4.10 633	1.05 623	1.60 631	1.09 622	1.01 629	1.67 630	1.28 630

UNDER WATER	1.59 619	1.22 624	2.36 615	1.38 624	1.03 621	1.67 620	1.10 625	1.54 622	3.63 628	1.44 620	1.47 607	2.85 627	2.25 628	1.67 615	1.94 622	1.06 624	0.62 623	1.31 628	0.93 627	1.21 624	1.02 627

IMH	1.05 606	0.95 614	1.00 571	1.01 614	0.78 612	1.11 602	0.68 601	1.38 614	1.43 616	1.00 600	1.72 615	1.43 605	1.14 606	1.73 617	0.89 581	1.09 625	0.55 616	0.99 619	0.57 613	0.87 616	0.62 616

UNDER WATER-64	1.55 618	1.19 623	2.52 618	1.31 623	0.95 620	2.12 623	1.21 628	1.45 617	3.19 626	1.43 619	1.32 601	2.64 625	2.04 625	1.63 614	1.83 618	1.11 626	0.67 627	1.28 627	0.92 626	1.19 623	1.02 627

notaker	1.45 615	1.34 625	1.48 602	1.40 625	1.07 622	1.18 605	0.85 616	1.48 619	1.40 614	1.51 625	3.46 631	2.40 623	1.81 623	1.76 619	1.45 612	1.11 626	0.69 628	1.38 629	0.87 625	1.31 627	0.97 626

ACVNet-4b	0.72 587	0.81 604	1.33 598	0.72 604	0.50 595	0.80 588	0.31 518	0.71 586	0.80 581	0.50 538	0.72 563	0.95 591	0.43 532	0.96 581	1.20 604	1.13 628	0.21 575	0.76 611	0.45 600	0.65 605	0.46 601

KSHMR	1.89 623	1.36 626	1.60 606	1.47 627	1.22 625	1.38 616	1.06 623	1.79 623	5.97 636	1.42 618	5.65 636	2.98 628	1.14 606	2.23 625	1.20 604	1.27 629	1.12 630	1.46 631	1.10 630	1.32 628	1.15 629

ktn	1.77 622	1.36 626	1.22 590	1.43 626	1.14 623	1.52 618	1.08 624	1.51 621	3.96 633	2.77 632	4.69 633	3.35 629	1.46 621	1.69 616	1.25 606	1.43 630	0.77 629	1.45 630	0.99 628	1.32 628	0.96 625

USTest	6.88 633	5.23 635	5.63 628	7.22 636	7.29 633	14.34 642	22.76 642	8.48 640	9.32 639	5.42 635	6.39 637	6.29 639	6.64 636	6.92 638	8.62 640	1.94 631	3.29 638	2.16 635	2.55 636	3.85 635	3.29 636

TCMNet-wrong-test	4.29 629	5.57 636	4.65 624	11.33 640	10.39 638	5.73 633	4.48 636	4.13 635	1.02 601	1.91 626	2.39 627	6.16 638	3.62 632	3.84 633	4.50 635	1.99 632	0.47 607	1.97 634	1.69 633	5.69 638	4.31 638

MADNet++	2.26 625	1.80 629	2.06 612	2.13 631	1.97 629	2.61 627	1.79 633	2.38 630	2.16 623	2.75 631	2.65 628	2.38 622	2.43 629	3.17 628	3.21 629	2.17 633	1.95 634	1.94 633	1.63 632	2.06 631	2.01 633

DLNR_Zeroshot_test	10.44 637	12.10 644	19.93 644	106.08 655	23.66 654	0.14 23	0.13 77	3.22 633	0.17 85	0.16 156	0.23 205	0.16 172	0.10 66	0.31 330	0.15 194	2.36 634	0.06 181	0.07 127	0.07 192	39.70 655	0.06 120

DLNR-FE	10.45 638	12.13 645	19.94 645	106.10 656	23.12 653	0.14 23	0.13 77	3.28 634	0.17 85	0.16 156	0.23 205	0.16 172	0.10 66	0.31 330	0.15 194	2.41 635	0.06 181	0.07 127	0.07 192	40.22 656	0.06 120

HanzoNet	2.97 627	1.69 628	2.29 614	1.74 628	1.33 626	1.53 619	1.03 622	1.99 627	2.64 625	5.51 636	5.16 634	5.90 636	6.82 638	4.32 634	3.29 630	3.16 636	2.02 636	1.92 632	2.87 637	2.24 632	1.89 632

DGTPSM_ROB	8.34 635	5.10 633	10.37 639	5.31 634	10.18 636	8.33 636	23.60 646	6.06 638	13.41 645	4.90 633	10.87 643	5.65 634	10.44 640	6.17 636	12.59 641	3.74 637	7.55 640	3.69 637	7.26 642	4.14 636	7.46 639

DPSMNet_ROB	8.40 636	5.11 634	10.49 640	5.58 635	10.25 637	8.34 637	23.62 647	6.07 639	13.45 646	4.93 634	10.88 644	5.66 635	10.44 640	6.24 637	12.64 642	3.98 638	7.61 641	3.76 638	7.30 643	4.20 637	7.51 640

DPSimNet_ROB	4.34 630	4.23 632	6.89 631	3.67 632	3.68 630	4.75 629	5.21 637	2.67 632	3.68 629	5.82 637	3.95 632	5.57 633	6.72 637	3.46 632	4.48 634	4.05 639	2.88 637	4.68 639	3.12 639	3.69 634	3.62 637

tt	4.71 631	0.10 125	3.94 623	2.06 630	1.53 628	10.14 640	16.88 641	9.27 642	4.98 634	1.39 614	1.02 589	4.68 632	4.90 634	3.35 631	5.86 637	5.76 640	9.15 645	2.24 636	2.53 635	3.10 633	1.32 631

PML	16.10 645	12.82 646	6.78 630	5.23 633	7.76 634	33.92 650	66.56 657	5.30 637	10.28 640	26.12 656	68.59 657	20.51 649	13.49 648	10.06 642	6.78 639	5.96 641	2.00 635	6.04 643	2.18 634	8.96 641	2.60 635

DPSM_ROB	11.49 640	9.87 642	10.35 637	11.13 638	11.31 639	19.11 648	27.51 649	13.37 647	14.21 648	10.31 644	11.06 645	10.96 645	11.27 646	11.96 647	13.59 644	6.78 642	8.19 643	6.03 641	7.09 640	7.93 639	7.73 642

DPSM	11.49 640	9.87 642	10.35 637	11.13 638	11.31 639	19.11 648	27.51 649	13.37 647	14.21 648	10.31 644	11.06 645	10.96 645	11.27 646	11.96 647	13.59 644	6.78 642	8.19 643	6.03 641	7.09 640	7.93 639	7.73 642

xxxxx1	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

tt_ll	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

ff	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

RAFT-FEzeroshot	23.10 649	19.88 650	20.56 646	22.49 648	22.75 650	38.38 651	55.50 654	26.84 652	28.66 653	20.60 650	22.10 651	22.05 651	22.74 652	24.00 653	27.37 655	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.28 646	15.96 647	15.54 650

RAFT-FE	23.10 649	19.88 650	20.56 646	22.49 648	22.75 650	38.38 651	55.50 654	26.84 652	28.66 653	20.60 650	22.10 651	22.05 651	22.74 652	24.00 653	27.37 655	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.28 646	15.96 647	15.54 650

CasAABBNet	23.10 649	19.86 648	20.64 648	22.47 647	22.73 648	38.41 654	55.50 654	26.89 654	28.70 655	20.61 652	22.15 653	22.08 654	22.75 654	23.99 651	27.36 653	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.27 645	15.95 646	15.53 649

FlowAnything	23.14 652	19.87 649	20.79 649	22.50 650	22.74 649	38.39 653	55.46 652	26.89 654	28.72 656	20.77 654	22.29 655	22.07 653	22.72 651	23.99 651	27.41 657	13.60 650	16.55 654	12.15 647	14.36 649	15.97 649	15.52 648

Selective-RAFT-Error	23.16 653	19.93 652	20.87 650	22.54 651	22.81 652	38.52 656	55.47 653	27.01 657	28.83 657	20.66 653	22.25 654	22.09 655	22.80 656	24.09 655	27.36 653	13.61 651	16.48 650	12.15 647	14.28 646	15.99 650	15.57 652

LSM0	24.24 654	19.98 653	22.32 651	24.22 652	40.14 656	38.48 655	55.20 651	26.95 656	28.57 652	20.49 649	21.83 649	22.26 656	22.75 654	24.22 656	27.30 652	13.66 652	16.32 649	12.19 649	14.15 644	16.10 651	17.66 653

Anonymous_1	16.62 646	9.35 638	9.84 633	10.66 637	14.64 641	18.66 647	27.12 648	12.64 646	13.51 647	10.76 646	10.30 642	10.13 641	10.60 642	11.06 646	12.74 643	15.87 653	7.74 642	16.92 650	43.48 654	58.66 657	7.68 641

LRCNet_RVC	10.90 639	14.34 647	9.35 632	15.35 641	8.04 635	1.08 601	0.34 536	8.78 641	0.70 568	12.63 647	16.05 647	9.85 640	6.54 635	8.57 641	6.34 638	20.27 654	5.40 639	23.70 652	21.88 651	14.87 645	13.83 647

HaxPig	17.72 647	20.22 654	19.73 643	16.53 642	16.51 642	9.27 638	9.33 638	14.34 649	13.27 644	18.65 648	18.70 648	17.35 648	16.77 649	17.04 649	16.45 649	22.05 655	20.89 655	22.27 651	21.53 650	21.29 652	22.13 654

MEDIAN_ROB	21.21 648	24.62 655	23.47 652	19.58 643	19.65 647	13.22 641	10.96 639	17.88 650	17.00 650	22.14 655	22.02 650	20.86 650	20.36 650	21.06 650	19.71 650	25.63 656	24.13 656	26.21 653	25.20 652	25.17 653	25.38 655

AVERAGE_ROB	25.43 655	29.06 656	27.24 653	24.63 653	24.20 655	17.73 646	12.61 640	22.29 651	21.39 651	26.79 657	26.16 656	25.20 657	24.64 657	25.07 657	23.53 651	29.96 657	28.40 657	30.60 654	29.58 653	29.72 654	29.84 656

test_example2	101.33 656	108.28 657	68.15 655	98.43 654	106.93 657	89.75 657	102.43 658	36.80 658	97.65 658	129.04 658	130.15 658	65.26 658	66.62 658	92.11 658	80.24 658	144.10 658	199.48 658	81.81 658	103.01 658	125.01 658	101.27 657

ccccc		256.29 658		354.40 657	364.36 658	149.10 658		152.89 659		153.93 659		164.00 659		268.02 659		390.55 659	349.22 659	244.59 659	219.82 659	412.30 659

ASD4		6.65 637

Low-res two-view benchmark