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

uiiii_40	0.19 3	0.18 12	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.12 4	0.37 37	0.25 6	0.15 6	0.14 13	0.16 38	0.17 67	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

StePilot	0.19 3	0.18 12	0.72 73	0.19 1	0.13 35	0.34 49	0.12 4	0.38 45	0.26 10	0.18 54	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.29 82	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv30	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.13 13	0.31 6	0.24 3	0.14 3	0.17 46	0.20 95	0.16 47	0.34 131	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

qyd29nn	0.19 3	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.11 2	0.36 64	0.13 13	0.31 6	0.23 2	0.14 3	0.14 13	0.17 63	0.15 28	0.28 65	0.18 25	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv28	0.20 21	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.17 63	0.14 14	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

hj116sk	0.20 21	0.20 34	0.75 76	0.19 1	0.13 35	0.39 90	0.12 4	0.38 45	0.30 41	0.15 6	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv21	0.20 21	0.22 74	0.68 57	0.19 1	0.14 64	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.17 63	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.09 107	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

zxcv128	0.19 3	0.20 34	0.62 25	0.19 1	0.13 35	0.38 82	0.14 35	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.13 35	0.30 17	0.13 13	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

99wein	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.12 8	0.30 17	0.13 13	0.34 21	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.14 14	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.36 29	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

s6wercc	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.12 8	0.32 33	0.14 35	0.34 21	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv4	0.22 71	0.17 7	0.77 79	0.19 1	0.14 64	0.36 64	0.12 4	0.44 96	0.24 3	0.23 107	0.30 151	0.14 14	0.36 299	0.27 51	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

S2M2_XL	0.20 21	0.32 202	1.10 121	0.19 1	0.13 35	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 58	0.15 32	0.14 14	0.19 1	0.21 94	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.08 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.28 102	0.26 127	1.32 159	0.19 1	0.12 8	0.54 241	0.15 61	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.30 92	0.21 94	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.09 78	0.07 29

CREStereo	0.28 102	0.30 182	1.33 161	0.19 1	0.13 35	0.55 256	0.17 88	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.11 281	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.10 97	0.07 29
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
4.5w_L	0.19 3	0.18 12	0.73 74	0.20 17	0.13 35	0.34 49	0.13 13	0.39 57	0.25 6	0.17 44	0.16 33	0.16 38	0.17 67	0.28 65	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

SteFusion	0.20 21	0.13 1	0.65 40	0.20 17	0.15 93	0.41 109	0.15 61	0.43 87	0.38 105	0.16 17	0.20 64	0.15 32	0.14 14	0.26 36	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

yuret106	0.20 21	0.19 18	0.73 74	0.20 17	0.12 8	0.39 90	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.19 87	0.15 28	0.24 9	0.22 123	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

uio108cc	0.20 21	0.19 18	0.85 91	0.20 17	0.12 8	0.37 69	0.14 35	0.34 21	0.26 10	0.15 6	0.15 20	0.17 63	0.16 47	0.26 36	0.18 25	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

oiu110	0.21 45	0.22 74	0.84 89	0.20 17	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.39 57	0.29 37	0.16 17	0.15 20	0.18 79	0.17 67	0.26 36	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

ITERv24	0.21 45	0.19 18	0.77 79	0.20 17	0.13 35	0.44 139	0.13 13	0.44 96	0.27 15	0.17 44	0.17 46	0.19 87	0.17 67	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

dd23bbn	0.21 45	0.21 53	0.84 89	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.42 78	0.28 25	0.18 54	0.18 53	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

v20iiwwt	0.20 21	0.20 34	0.71 70	0.20 17	0.12 8	0.45 146	0.14 35	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.16 47	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv19	0.20 21	0.21 53	0.70 65	0.20 17	0.13 35	0.43 132	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.17 44	0.15 20	0.17 63	0.15 28	0.27 51	0.21 94	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITER124	0.19 3	0.21 53	0.68 57	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.31 6	0.26 10	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.16 47	0.27 51	0.22 123	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 21	0.20 34	0.63 28	0.20 17	0.12 8	0.40 98	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 3	0.21 53	0.67 56	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.14 35	0.35 24	0.27 15	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 3	0.20 34	0.65 40	0.20 17	0.12 8	0.38 82	0.13 13	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.20 17	0.13 35	0.31 25	0.14 35	0.36 29	0.28 25	0.15 6	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.37 37	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv7	0.19 3	0.19 18	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.32 33	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

a5sdf	0.19 3	0.20 34	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.13 13	0.35 24	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

2.75w_new	0.21 45	0.21 53	0.57 13	0.20 17	0.14 64	0.40 98	0.18 104	0.47 130	0.36 91	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.19 114	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.07 29

StereoAnything_RVC	0.35 164	1.25 571	1.82 308	0.20 17	0.12 8	0.26 7	0.15 61	0.43 87	0.37 99	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 114	0.46 229	0.14 1	0.11 281	0.09 226	0.08 75	0.05 1	0.76 587	0.18 344

PMTNet	0.31 130	0.35 233	1.30 156	0.20 17	0.14 64	0.57 291	0.25 267	0.46 116	0.42 155	0.27 159	0.32 171	0.27 170	0.24 175	0.39 176	0.23 148	0.43 572	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.18 290	0.07 29

tim_s	0.20 21	0.16 6	0.65 40	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.45 109	0.37 99	0.16 17	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 21	0.15 2	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.14 13	0.19 87	0.16 47	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.14 64	0.38 82	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.16 33	0.18 79	0.16 47	0.26 36	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.16 124	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.15 20	0.21 104	0.16 47	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

zaero_v3	0.21 45	0.21 53	0.69 60	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.38 45	0.31 43	0.23 107	0.20 64	0.14 14	0.21 136	0.33 119	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

ITERv2	0.21 45	0.21 53	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.39 90	0.12 4	0.36 29	0.31 43	0.33 191	0.21 73	0.16 38	0.17 67	0.32 108	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

ITER	0.20 21	0.19 18	0.59 16	0.21 38	0.12 8	0.29 14	0.13 13	0.31 6	0.31 43	0.24 118	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.48 246	0.20 72	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

MonStereo	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

Monster-pub-mixall	0.21 45	0.31 194	0.69 60	0.21 38	0.13 35	0.27 8	0.12 4	0.37 37	0.26 10	0.21 77	0.19 58	0.15 32	0.12 6	0.47 240	0.29 230	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 57	0.12 184

Replicate-Monster	0.23 79	0.40 269	0.94 106	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.40 62	0.36 91	0.22 88	0.15 20	0.15 32	0.15 28	0.40 181	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.15 277

asda	0.22 71	0.25 112	0.70 65	0.21 38	0.16 124	0.43 132	0.16 78	0.44 96	0.35 71	0.22 88	0.20 64	0.14 14	0.20 125	0.25 16	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

qwe	0.21 45	0.22 74	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.41 109	0.15 61	0.46 116	0.35 71	0.26 152	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.31 99	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

2.25w	0.21 45	0.22 74	0.51 2	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.42 78	0.34 65	0.23 107	0.27 125	0.14 14	0.18 91	0.33 119	0.24 172	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.5_new	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4.5w-stereo	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4w-stereo	0.20 21	0.21 53	0.57 13	0.21 38	0.15 93	0.39 90	0.13 13	0.39 57	0.33 59	0.22 88	0.21 73	0.13 4	0.20 125	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

3.25w_new	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.25w	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.75w	0.21 45	0.21 53	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.30 41	0.22 88	0.20 64	0.13 4	0.18 91	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.5w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.55 11	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.43 87	0.33 59	0.21 77	0.24 106	0.14 14	0.18 91	0.34 131	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

IGEV	0.22 71	0.28 159	0.88 96	0.21 38	0.24 314	0.42 128	0.17 88	0.35 24	0.37 99	0.20 69	0.22 86	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

xyz-stereo-finetune2	0.35 164	0.45 307	1.04 113	0.21 38	0.12 8	0.58 309	0.23 214	0.50 151	0.45 185	0.31 178	0.46 257	0.30 191	0.41 354	0.81 369	0.51 393	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.09 95

xyz-stereo-finetune	0.31 130	0.46 310	0.79 83	0.21 38	0.12 8	0.53 233	0.25 267	0.52 173	0.54 280	0.28 164	0.32 171	0.29 186	0.23 163	0.59 299	0.55 407	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.08 69

MLG-Stereo_test3	0.21 45	0.35 233	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.37 37	0.40 134	0.21 77	0.12 8	0.17 63	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.10 122

MLG-Stereo_test2	0.21 45	0.36 242	0.68 57	0.21 38	0.17 154	0.45 146	0.12 4	0.35 24	0.42 155	0.15 6	0.11 4	0.22 108	0.10 1	0.28 65	0.16 6	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

FoundationStereo	0.20 21	0.30 182	0.81 85	0.21 38	0.22 281	0.21 3	0.16 78	0.25 1	0.38 105	0.15 6	0.11 4	0.18 79	0.17 67	0.23 8	0.16 6	0.09 107	0.13 376	0.08 75	0.06 26	0.07 4	0.07 29

MonSter	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

dual_stereo	0.23 79	0.25 112	0.66 53	0.21 38	0.15 93	0.27 8	0.15 61	0.62 241	0.40 134	0.15 6	0.13 11	0.18 79	0.14 14	0.37 162	0.19 45	0.09 107	0.31 554	0.07 1	0.10 196	0.07 4	0.07 29

PyraSte	0.20 21	0.15 2	0.60 18	0.22 67	0.15 93	0.38 82	0.14 35	0.44 96	0.35 71	0.16 17	0.18 53	0.19 87	0.18 91	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 34	0.51 2	0.22 67	0.17 154	0.35 56	0.14 35	0.27 2	0.25 6	0.19 61	0.21 73	0.14 14	0.15 28	0.27 51	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.14 242

asd	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.22 67	0.17 154	0.41 109	0.14 35	0.35 24	0.32 50	0.24 118	0.20 64	0.15 32	0.18 91	0.26 36	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

4.25_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.5w_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.25w-stereo	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

2.5w	0.21 45	0.23 94	0.50 1	0.22 67	0.15 93	0.39 90	0.19 113	0.47 130	0.36 91	0.21 77	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 119	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

3w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.59 16	0.22 67	0.12 8	0.37 69	0.22 179	0.50 151	0.38 105	0.22 88	0.21 73	0.12 2	0.22 146	0.26 36	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

2w_stereo	0.21 45	0.19 18	0.51 2	0.22 67	0.13 35	0.41 109	0.20 132	0.50 151	0.34 65	0.25 138	0.23 96	0.13 4	0.23 163	0.24 9	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

LG-Stereo_L2	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.31 25	0.22 179	0.38 45	0.25 6	0.17 44	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 108	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

LG-Stereo_L1	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.28 10	0.21 153	0.38 45	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 162	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

LGtest1	0.21 45	0.37 245	0.70 65	0.22 67	0.12 8	0.31 25	0.11 2	0.36 29	0.39 118	0.17 44	0.13 11	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.27 205	0.10 212	0.09 226	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.10 122

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 159	0.77 79	0.22 67	0.11 2	0.40 98	0.16 78	0.31 6	0.36 91	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.17 67	0.37 162	0.16 6	0.10 212	0.06 23	0.08 75	0.07 99	0.10 97	0.07 29

VIP-Stereo	0.28 102	0.56 356	1.05 114	0.23 80	0.19 225	0.52 224	0.17 88	0.44 96	0.39 118	0.18 54	0.25 113	0.24 131	0.15 28	0.33 119	0.19 45	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.14 184	0.32 502

OmniDepth	0.19 3	0.30 182	0.55 11	0.23 80	0.09 1	0.38 82	0.15 61	0.32 11	0.33 59	0.16 17	0.12 8	0.23 117	0.19 114	0.27 51	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

1w_stereo	0.22 71	0.17 7	0.52 5	0.23 80	0.16 124	0.44 139	0.22 179	0.55 197	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.13 4	0.26 205	0.28 65	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

monsters	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.23 80	0.28 377	0.42 128	0.14 35	0.46 116	0.31 43	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.14 14	0.43 196	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 129	0.06 1	0.06 1

xyz-stereo	3.02 618	0.29 169	30.64 653	0.23 80	0.12 8	15.52 638	0.24 247	0.51 159	0.47 213	0.59 421	7.99 631	0.64 400	0.47 417	1.39 430	0.50 388	0.09 107	0.07 52	0.34 563	0.07 99	0.13 160	0.08 69

MLG-Stereo_test1	0.21 45	0.33 211	0.61 20	0.23 80	0.21 254	0.45 146	0.13 13	0.33 14	0.46 195	0.13 1	0.09 1	0.18 79	0.12 6	0.32 108	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

MLG-Stereo	0.21 45	0.33 211	0.60 18	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.13 13	0.39 57	0.46 195	0.13 1	0.10 2	0.17 63	0.13 12	0.35 138	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

LG-G_1	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

LG-G	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

S2M2_L	0.24 85	0.29 169	0.90 100	0.23 80	0.17 154	0.24 5	0.09 1	0.36 29	0.45 185	0.17 44	0.25 113	0.23 117	0.17 67	0.24 9	0.28 215	0.15 431	0.12 352	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 74	0.91 101	0.23 80	0.13 35	0.49 187	0.18 104	0.30 4	0.28 25	0.19 61	0.17 46	0.14 14	0.14 14	0.41 185	0.16 6	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.09 95

Occ-G	0.30 122	0.30 182	1.33 161	0.23 80	0.15 93	0.36 64	0.25 267	0.43 87	0.31 43	0.26 152	0.35 192	0.46 303	0.22 146	0.30 92	0.25 185	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.16 406	0.31 459	0.08 69

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 182	1.34 583	1.24 146	0.23 80	0.12 8	0.33 40	0.20 132	0.40 62	0.33 59	0.25 138	0.21 73	0.16 38	0.14 14	0.27 51	0.63 435	0.55 583	0.06 23	0.11 254	0.13 333	0.25 399	0.49 561

WCG-NET（raft）	0.32 136	0.53 340	1.21 141	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.24 247	0.40 62	0.50 232	0.35 196	0.35 192	0.47 311	0.25 191	0.35 138	0.20 72	0.08 49	0.29 548	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.11 147

LoS	0.31 130	0.30 182	1.52 203	0.23 80	0.13 35	0.54 241	0.20 132	0.48 138	0.49 222	0.25 138	0.28 132	0.37 224	0.24 175	0.38 170	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.07 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 122	0.27 135	1.09 119	0.23 80	0.50 535	0.40 98	0.20 132	0.46 116	0.44 170	0.22 88	0.28 132	0.26 158	0.19 114	0.33 119	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.49 561

s12784h	0.36 174	0.28 159	1.58 211	0.23 80	0.11 2	0.62 379	0.24 247	0.79 374	0.64 380	0.44 246	0.52 319	0.28 179	0.26 205	0.50 264	0.24 172	0.11 281	0.06 23	0.09 134	0.06 26	0.16 241	0.06 1

TANstereo	0.33 145	0.49 325	1.75 254	0.23 80	0.12 8	0.54 241	0.16 78	0.40 62	0.45 185	0.45 257	0.51 305	0.26 158	0.22 146	0.29 82	0.20 72	0.10 212	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.11 147

252Zero-FE	0.62 435	0.27 135	0.83 88	0.24 98	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.39 57	0.32 50	8.03 633	0.23 96	0.12 2	0.12 6	0.26 36	0.44 357	0.09 107	0.12 352	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

water-stereo	0.24 85	0.17 7	0.88 96	0.24 98	0.14 64	0.37 69	0.17 88	0.43 87	0.32 50	0.26 152	0.35 192	0.26 158	0.24 175	0.22 3	0.25 185	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.08 129	0.10 97	0.10 122

111111	0.24 85	0.21 53	0.82 87	0.24 98	0.21 254	0.43 132	0.13 13	0.45 109	0.35 71	0.22 88	0.27 125	0.18 79	0.16 47	0.35 138	0.18 25	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.25 399	0.08 69

Reg-Stereo(zero)	0.46 284	0.17 7	2.10 410	0.24 98	0.34 447	0.51 205	0.42 461	0.50 151	0.54 280	0.37 205	0.46 257	0.54 344	0.60 476	0.43 196	1.10 515	0.08 49	0.09 226	0.08 75	0.22 483	0.12 130	0.22 404

castereo	0.30 122	0.44 299	0.81 85	0.24 98	0.29 385	0.41 109	0.27 314	0.72 292	0.45 185	0.22 88	0.30 151	0.24 131	0.31 271	0.25 16	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.31 533	0.12 130	0.09 95

fffft	0.29 112	0.21 53	1.10 121	0.24 98	0.15 93	0.42 128	0.24 247	0.42 78	0.38 105	0.21 77	0.18 53	0.20 95	0.16 47	0.44 205	0.70 453	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.28 435	0.20 377
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 122	0.42 283	1.26 149	0.24 98	0.12 8	0.43 132	0.24 247	0.40 62	0.56 298	0.35 196	0.37 201	0.26 158	0.24 175	0.29 82	0.19 45	0.08 49	0.12 352	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.10 122

IGEV-Stereo++	0.23 79	0.23 94	0.64 33	0.24 98	0.22 281	0.47 172	0.13 13	0.52 173	0.33 59	0.18 54	0.24 106	0.17 63	0.22 146	0.32 108	0.19 45	0.08 49	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.09 95

Pointernet	0.29 112	0.25 112	1.49 197	0.24 98	0.20 240	0.47 172	0.15 61	0.62 241	0.47 213	0.22 88	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.28 65	0.20 72	0.10 212	0.07 52	0.07 1	0.12 299	0.10 97	0.07 29

rvit_stereo_0080	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

whm_eth	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

MaDis-Stereo	0.29 112	0.54 345	1.44 183	0.24 98	0.29 385	0.29 14	0.16 78	0.45 109	0.37 99	0.19 61	0.21 73	0.28 179	0.22 146	0.30 92	0.29 230	0.10 212	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.11 119	0.11 147

knoymous	0.34 153	0.25 112	1.75 254	0.24 98	0.18 192	0.45 146	0.24 247	0.57 209	0.38 105	0.41 230	0.39 219	0.55 348	0.25 191	0.38 170	0.23 148	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.07 99	0.13 160	0.12 184

fff	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

DRaft	0.62 435	0.38 255	1.76 260	0.24 98	0.16 124	0.64 409	0.66 549	0.53 182	0.53 267	0.67 482	0.99 543	0.38 232	1.00 560	1.44 436	2.10 581	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.14 361	0.18 290	0.21 389

CREStereo++_RVC	0.33 145	0.29 169	1.74 248	0.24 98	0.16 124	0.54 241	0.15 61	0.40 62	0.55 287	0.37 205	0.51 305	0.24 131	0.19 114	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.30 526	0.08 57	0.06 1
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
csc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

cscssc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

111	0.48 305	1.09 546	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.59 326	0.26 289	0.83 395	0.78 508	0.48 285	0.52 319	0.56 360	0.38 321	0.49 258	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.23 371	0.35 516

AdaDepth	0.24 85	0.18 12	1.03 111	0.25 117	0.21 254	0.46 165	0.16 78	0.30 4	0.27 15	0.17 44	0.19 58	0.14 14	0.18 91	0.35 138	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.10 122

DilatedVolume-Stereo	0.26 92	0.20 34	0.64 33	0.25 117	0.15 93	0.41 109	0.18 104	0.42 78	0.35 71	0.34 194	0.34 187	0.25 144	0.23 163	0.43 196	0.53 400	0.09 107	0.09 226	0.08 75	0.10 196	0.12 130	0.11 147

monsterstereo	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.25 117	0.27 363	0.39 90	0.14 35	0.51 159	0.33 59	0.25 138	0.27 125	0.13 4	0.13 12	0.38 170	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

LG-Stereo	0.27 95	0.25 112	0.95 107	0.25 117	0.15 93	0.43 132	0.21 153	0.50 151	0.40 134	0.18 54	0.29 138	0.25 144	0.16 47	0.28 65	0.35 299	0.07 29	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.24 386	0.10 122

GREAT-IGEV	0.37 182	0.28 159	1.48 194	0.25 117	0.38 485	0.46 165	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.15 6	0.29 138	0.15 32	0.17 67	0.36 151	0.23 148	0.07 29	0.76 611	0.07 1	0.26 504	0.21 341	1.03 610

SCV_C0	0.33 145	0.43 288	1.42 180	0.25 117	0.16 124	0.35 56	0.20 132	0.68 273	0.44 170	0.24 118	0.27 125	0.29 186	0.20 125	0.58 293	0.18 25	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.30 526	0.26 419	0.17 324

SMoEStereo_RVC	0.29 112	0.26 127	1.03 111	0.25 117	0.14 64	0.46 165	0.22 179	0.36 29	0.38 105	0.23 107	0.23 96	0.21 104	0.18 91	0.45 220	0.60 428	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.20 327	0.20 377

tt45	0.29 112	0.24 107	1.06 116	0.25 117	0.17 154	0.55 256	0.22 179	0.41 72	0.35 71	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.18 91	0.64 316	0.34 291	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.11 147

mms	0.27 95	0.26 127	0.91 101	0.25 117	0.18 192	0.32 33	0.23 214	0.37 37	0.31 43	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.17 67	0.46 229	0.21 94	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.47 557

ours_stereo	0.27 95	0.25 112	1.21 141	0.25 117	0.17 154	0.35 56	0.23 214	0.38 45	0.35 71	0.20 69	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

GCAP-BAT	0.43 246	0.31 194	1.82 308	0.25 117	0.26 349	0.65 423	0.23 214	0.48 138	0.37 99	0.67 482	0.82 510	0.44 281	0.24 175	0.48 246	0.87 483	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.22 483	0.08 57	0.09 95

IGEV-Stereo+	0.29 112	0.29 169	0.86 94	0.25 117	0.34 447	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.53 267	0.18 54	0.12 8	0.18 79	0.19 114	0.49 258	0.17 21	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.20 468	0.46 556	0.59 574

RSM	0.28 102	0.26 127	0.97 108	0.25 117	0.24 314	0.37 69	0.21 153	0.49 145	0.44 170	0.21 77	0.27 125	0.28 179	0.17 67	0.38 170	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 134	0.34 546	0.21 341	0.16 306

CAS++	0.31 130	0.33 211	1.43 181	0.25 117	0.17 154	0.31 25	0.20 132	0.78 358	0.41 144	0.30 173	0.30 151	0.21 104	0.16 47	0.33 119	0.18 25	0.15 431	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.32 136	0.34 224	1.70 234	0.25 117	0.14 64	0.40 98	0.22 179	0.38 45	0.43 166	0.24 118	0.51 305	0.25 144	0.18 91	0.31 99	0.20 72	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.08 129	0.47 557	0.08 69

ff7	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

ffff	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

11t	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

LoS_RVC	0.29 112	0.33 211	1.19 135	0.25 117	0.34 447	0.43 132	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.22 88	0.33 180	0.23 117	0.24 175	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 97	0.31 496

anonymousdsp	0.34 153	0.53 340	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.55 285	0.19 45	0.09 107	0.11 326	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478

ProNet	0.30 122	0.54 345	1.29 153	0.25 117	0.15 93	0.47 172	0.25 267	0.48 138	0.39 118	0.21 77	0.23 96	0.22 108	0.20 125	0.44 205	0.19 45	0.08 49	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.12 184

DCANet-4	0.40 213	0.27 135	2.21 433	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.47 263	0.28 179	0.37 314	0.37 162	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

ccc-4	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

ADStereo(finetuned)	0.45 274	0.77 443	2.12 414	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.76 527	0.37 162	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

IGEV-Stereo	0.34 153	0.54 345	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.54 281	0.19 45	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

DeepStereo_LL	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

THIR-Stereo	0.86 537	0.62 375	2.13 416	0.25 117	0.16 124	0.58 309	2.74 627	0.59 223	0.51 240	0.62 450	1.62 583	0.97 542	1.80 603	1.69 480	2.25 586	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.11 147

AnonymousM	0.37 182	0.44 299	1.50 200	0.25 117	0.15 93	0.52 224	0.23 214	0.60 233	0.42 155	0.42 235	0.32 171	0.30 191	0.25 191	0.34 131	0.23 148	0.11 281	0.09 226	0.71 592	0.36 558	0.12 130	0.07 29

CFNet_pseudo	0.45 274	0.46 310	2.23 441	0.25 117	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.10 276	0.15 437	0.10 196	0.17 263	0.14 242

DCANet	0.42 240	0.77 443	1.95 371	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.41 354	0.36 151	0.39 326	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

Zero-FE251	0.56 396	0.29 169	1.27 151	0.26 148	0.16 124	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.35 71	5.31 630	0.19 58	0.22 108	0.19 114	0.24 9	1.08 512	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.13 222

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 182	0.37 245	1.21 141	0.26 148	0.18 192	0.73 476	0.18 104	0.53 182	0.41 144	0.35 196	0.30 151	0.58 373	0.22 146	0.33 119	0.95 490	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.13 160	0.15 277

HART	0.38 192	0.53 340	1.66 225	0.26 148	0.15 93	0.30 17	0.19 113	0.67 269	0.46 195	0.29 169	0.52 319	0.38 232	0.16 47	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.68 604	0.09 134	0.07 99	0.34 488	0.21 389

999	0.29 112	0.25 112	1.05 114	0.26 148	0.18 192	0.49 187	0.23 214	0.38 45	0.37 99	0.20 69	0.32 171	0.23 117	0.18 91	0.73 350	0.36 302	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.24 386	0.10 122

rvit_stereo_0081_aga	0.27 95	0.29 169	1.08 117	0.26 148	0.20 240	0.33 40	0.21 153	0.41 72	0.42 155	0.26 152	0.28 132	0.27 170	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.14 412	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.10 122

RAStereo	0.28 102	0.48 322	1.52 203	0.26 148	0.18 192	0.25 6	0.19 113	0.42 78	0.35 71	0.20 69	0.25 113	0.20 95	0.16 47	0.24 9	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.12 130	0.08 69

U	3.37 622	0.17 7	0.91 101	0.26 148	13.79 638	19.19 643	0.15 61	0.41 72	0.31 43	0.17 44	0.18 53	0.27 170	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 107	0.06 23	17.88 648	12.81 642	0.10 97	0.08 69

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 334	0.33 211	0.93 104	0.26 148	0.22 281	0.46 165	0.20 132	1.10 573	1.34 589	3.16 625	0.32 171	0.22 108	0.20 125	0.30 92	0.22 123	0.10 212	0.09 226	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

MIF-Stereo (partial)	0.34 153	0.41 276	1.93 358	0.26 148	0.24 314	0.32 33	0.17 88	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.37 201	0.25 144	0.26 205	0.44 205	0.31 262	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.19 311	0.14 242

PCWNet_CMD	0.46 284	0.45 307	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.57 463	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.18 290	0.14 242

CFNet_ucs	0.48 305	0.50 331	2.32 454	0.26 148	0.22 281	0.57 291	0.22 179	0.85 413	0.65 393	0.53 336	0.64 436	0.68 428	0.44 390	0.54 281	0.31 262	0.13 369	0.12 352	0.16 456	0.11 259	0.19 311	0.17 324

GCAP-Stereo	0.34 153	0.89 487	1.76 260	0.26 148	0.12 8	0.52 224	0.14 35	0.49 145	0.38 105	0.29 169	0.30 151	0.29 186	0.22 146	0.30 92	0.20 72	0.09 107	0.17 461	0.09 134	0.07 99	0.21 341	0.11 147

RCA-Stereo	0.34 153	0.32 202	1.30 156	0.26 148	0.14 64	0.58 309	0.23 214	0.78 358	0.62 360	0.40 221	0.44 245	0.28 179	0.35 293	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.08 69

IER	0.43 246	0.38 255	1.69 230	0.26 148	0.25 332	0.66 430	0.26 289	0.71 287	0.55 287	0.54 349	0.59 381	0.60 382	0.53 445	0.52 271	0.39 326	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.14 184	0.11 147

MSMDNet	0.46 284	0.44 299	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.56 457	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.13 371	0.10 196	0.18 290	0.15 277

HSM-Net_RVC	0.67 465	0.34 224	2.23 441	0.26 148	0.19 225	0.67 436	0.29 356	1.26 588	0.69 428	0.72 504	0.70 477	0.78 480	0.42 372	3.77 618	0.41 340	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.11 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 274	0.46 310	2.22 437	0.26 148	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.09 226	0.16 456	0.10 196	0.17 263	0.14 242

HI	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

CoSv	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

fffy	0.28 102	0.24 107	1.19 135	0.27 165	0.15 93	0.37 69	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.20 69	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.44 205	0.20 72	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

AIO-Stereo	0.30 122	0.27 135	1.25 147	0.27 165	0.24 314	0.37 69	0.20 132	0.52 173	0.36 91	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.14 14	0.31 99	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.38 561	0.19 311	0.31 496

DualNet (step1)	0.59 416	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.61 585	0.14 397	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample9	0.94 548	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample8	1.12 563	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.95 504	0.61 342	1.18 579	0.56 364	2.53 606	1.31 580	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

IGEVStereo-DCA	0.33 145	0.34 224	1.38 170	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.18 438	0.16 241	0.22 404

rrr	0.46 284	0.34 224	3.08 571	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.28 332	1.09 572	0.51 240	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.29 516	0.16 241	0.25 449

plain	0.37 182	0.47 319	2.15 422	0.27 165	0.19 225	0.33 40	0.20 132	0.58 215	0.46 195	0.23 107	0.37 201	0.23 117	0.25 191	0.45 220	0.28 215	0.11 281	0.08 152	0.13 371	0.09 160	0.42 544	0.12 184

MSKI-zero shot	0.46 284	0.38 255	2.47 488	0.27 165	0.43 513	0.56 273	0.20 132	0.77 343	0.43 166	0.60 430	0.51 305	0.44 281	0.17 67	0.68 334	0.21 94	0.09 107	0.29 548	0.09 134	0.32 539	0.14 184	0.10 122

UniTT-Stereo	0.30 122	0.36 242	1.68 228	0.27 165	0.24 314	0.29 14	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.26 152	0.37 201	0.18 79	0.18 91	0.31 99	0.27 205	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.25 399	0.08 69

Any-RAFT	0.38 192	0.25 112	1.89 341	0.27 165	0.17 154	0.68 448	0.21 153	0.78 358	0.53 267	0.43 240	0.43 234	0.54 344	0.30 262	0.41 185	0.20 72	0.10 212	0.12 352	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.09 95

RAFT-Test	0.44 256	0.38 255	2.01 389	0.27 165	0.44 514	0.64 409	0.37 436	0.72 292	0.57 302	0.45 257	0.48 275	0.65 405	0.24 175	0.35 138	0.29 230	0.09 107	0.11 326	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.11 147

4D-IteraStereo	0.44 256	0.96 511	2.63 517	0.27 165	0.30 398	0.45 146	0.25 267	0.52 173	0.50 232	0.40 221	0.31 165	0.40 246	0.19 114	0.35 138	0.32 273	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.11 259	0.19 311	0.30 488

Selective-IGEV	0.29 112	0.23 94	1.28 152	0.27 165	0.30 398	0.35 56	0.20 132	0.56 204	0.38 105	0.21 77	0.30 151	0.22 108	0.18 91	0.37 162	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 75	0.15 386	0.16 241	0.29 478

iRaft-Stereo_5w	0.54 376	1.01 533	2.08 405	0.27 165	0.21 254	0.49 187	0.28 332	0.73 304	0.58 313	0.40 221	0.61 403	0.62 388	0.46 409	1.78 494	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.39 530	0.12 184

psmg	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.27 165	0.21 254	0.75 486	0.36 428	0.90 453	0.61 342	0.59 421	0.59 381	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.13 160	0.11 147

STrans-v2	0.67 465	0.56 356	2.64 519	0.27 165	0.23 301	0.57 291	0.33 408	0.96 509	0.69 428	0.92 551	0.85 518	0.89 522	0.93 552	1.83 507	1.21 533	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.12 184

test_xeample	0.72 493	0.21 53	1.36 166	0.27 165	0.17 154	0.59 326	0.28 332	1.01 551	0.70 437	0.55 367	0.67 450	0.44 281	0.39 335	1.88 523	5.17 624	0.12 339	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.15 277

GMStereo	0.38 192	0.99 527	1.91 352	0.27 165	0.16 124	0.39 90	0.23 214	0.47 130	0.62 360	0.38 213	0.34 187	0.25 144	0.25 191	0.39 176	0.29 230	0.14 412	0.08 152	0.10 188	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 220	0.32 202	2.20 432	0.27 165	0.44 514	0.52 224	0.19 113	0.76 332	0.48 216	0.43 240	0.36 198	0.54 344	0.26 205	0.33 119	0.25 185	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.09 95

SFCPSM	0.46 284	0.24 107	2.35 462	0.27 165	0.27 363	0.70 461	0.32 400	0.96 509	0.63 372	0.49 297	0.52 319	0.43 270	0.36 299	0.52 271	0.43 351	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.16 241	0.12 184

Gwc-CoAtRS	0.38 192	0.33 211	1.92 355	0.27 165	0.41 504	0.48 180	0.19 113	0.59 223	0.46 195	0.43 240	0.39 219	0.57 366	0.26 205	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.31 533	0.11 119	0.09 95

DIP-Stereo	0.37 182	0.34 224	1.50 200	0.27 165	0.18 192	0.63 396	0.17 88	0.92 474	0.53 267	0.49 297	0.48 275	0.30 191	0.30 262	0.39 176	0.30 250	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.12 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FE-Mocha	0.41 220	0.31 194	1.44 183	0.28 190	0.33 438	0.41 109	0.17 88	0.69 276	0.45 185	0.44 246	0.50 300	0.41 252	0.45 394	0.36 151	1.17 527	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.21 474	0.13 160	0.13 222

FlowAnything_test	0.23 79	0.32 202	0.52 5	0.28 190	0.17 154	0.37 69	0.20 132	0.38 45	0.24 3	0.24 118	0.20 64	0.21 104	0.17 67	0.26 36	0.25 185	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.17 263	0.12 184

castereo++	0.28 102	0.43 288	0.93 104	0.28 190	0.17 154	0.53 233	0.21 153	0.55 197	0.45 185	0.17 44	0.26 121	0.32 202	0.17 67	0.33 119	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.13 160	0.06 1

tg	0.37 182	0.55 354	1.35 165	0.28 190	0.16 124	0.57 291	0.18 104	0.57 209	0.49 222	0.37 205	0.44 245	0.38 232	0.24 175	0.46 229	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.43 546	0.36 524

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 18	0.58 15	0.28 190	0.18 192	0.28 10	0.22 179	0.38 45	0.54 280	0.23 107	0.30 151	0.27 170	0.26 205	0.37 162	0.24 172	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.12 130	0.10 122

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

model_zeroshot	0.44 256	0.68 408	1.97 385	0.28 190	0.18 192	0.69 454	0.21 153	0.63 249	0.40 134	1.00 559	0.34 187	0.42 266	0.20 125	0.69 340	0.24 172	0.10 212	0.22 511	0.10 188	0.22 483	0.12 130	0.10 122

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

RSM++	0.27 95	0.26 127	0.87 95	0.28 190	0.13 35	0.39 90	0.20 132	0.45 109	0.45 185	0.20 69	0.24 106	0.24 131	0.17 67	0.36 151	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.26 419	0.18 344

RAFT-Stereo-weight	0.34 153	0.29 169	1.43 181	0.28 190	0.28 377	0.55 256	0.22 179	0.78 358	0.48 216	0.46 265	0.38 211	0.36 222	0.17 67	0.33 119	0.23 148	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.09 95

CASnet	0.28 102	0.31 194	1.20 139	0.28 190	0.11 2	0.47 172	0.19 113	0.44 96	0.44 170	0.38 213	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.29 82	0.19 45	0.10 212	0.06 23	0.15 437	0.12 299	0.16 241	0.07 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 174	0.30 182	1.77 269	0.28 190	0.33 438	0.60 338	0.22 179	0.55 197	0.51 240	0.55 367	0.35 192	0.31 194	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.10 212	0.13 376	0.09 134	0.24 489	0.08 57	0.07 29

AEACV	0.33 145	0.24 107	1.44 183	0.28 190	0.35 460	0.47 172	0.21 153	0.43 87	0.28 25	0.26 152	0.25 113	0.22 108	0.38 321	0.30 92	0.18 25	0.09 107	0.35 562	0.09 134	0.36 558	0.23 371	0.25 449

anonymousdsp2	0.34 153	0.24 107	1.16 130	0.28 190	0.15 93	0.57 291	0.23 214	0.79 374	0.47 213	0.38 213	0.37 201	0.40 246	0.25 191	0.47 240	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.13 333	0.19 311	0.27 466

CBFPSM	0.56 396	0.91 492	1.82 308	0.28 190	0.23 301	0.71 463	0.37 436	0.72 292	0.64 380	0.50 304	0.49 292	1.03 553	0.83 536	0.62 311	1.35 544	0.10 212	0.12 352	0.10 188	0.10 196	0.18 290	0.19 361

qqq	0.38 192	0.21 53	1.34 164	0.28 190	0.15 93	0.45 146	0.26 289	0.76 332	0.52 248	0.39 219	0.41 228	0.46 303	0.36 299	0.96 383	0.30 250	0.11 281	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

raft_robust	0.55 388	0.84 470	1.73 244	0.28 190	0.54 545	0.53 233	0.25 267	0.88 441	0.75 489	0.48 285	0.46 257	0.76 474	0.75 525	1.46 441	0.27 205	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.30 526	0.26 419	0.16 306

GLC_STEREO	0.28 102	0.27 135	1.36 166	0.28 190	0.12 8	0.41 109	0.20 132	0.37 37	0.38 105	0.26 152	0.30 151	0.25 144	0.19 114	0.33 119	0.24 172	0.09 107	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.09 95

GMOStereo	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

error version	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-v	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-2	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

iRaftStereo_RVC	0.37 182	0.53 340	1.41 176	0.28 190	0.15 93	0.52 224	0.20 132	0.54 193	0.46 195	0.37 205	0.43 234	0.41 252	0.23 163	0.36 151	0.26 195	0.09 107	0.15 423	0.12 312	0.11 259	0.41 538	0.37 531

222	0.78 519	0.23 94	1.23 144	0.28 190	0.18 192	0.62 379	0.24 247	1.02 554	0.70 437	0.58 407	0.66 447	0.46 303	0.42 372	1.80 502	6.53 630	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.17 324

xxxx	0.70 481	0.21 53	1.33 161	0.28 190	0.18 192	0.63 396	0.24 247	1.02 554	0.69 428	0.50 304	0.62 408	0.58 373	0.38 321	1.47 448	5.21 625	0.13 369	0.12 352	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.15 277

ARAFT	0.60 422	1.23 568	3.10 574	0.28 190	0.16 124	0.64 409	0.36 428	0.90 453	0.67 417	0.61 439	0.49 292	0.55 348	0.31 271	1.24 419	0.32 273	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.37 513	0.21 389

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 240	0.86 477	1.78 274	0.28 190	0.17 154	0.52 224	0.20 132	0.62 241	0.61 342	0.50 304	0.61 403	0.39 238	0.32 278	0.35 138	0.30 250	0.07 29	0.10 276	0.09 134	0.09 160	0.35 499	0.10 122

ACVNet	0.45 274	0.44 299	1.79 295	0.28 190	0.21 254	0.59 326	0.36 428	0.66 260	0.68 419	0.45 257	0.59 381	0.69 435	0.40 343	0.44 205	0.55 407	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.34 488	0.10 122

hitnet-ft	0.67 465	0.80 455	1.90 346	0.28 190	0.22 281	0.69 454	0.36 428	0.85 413	0.65 393	0.56 378	0.84 514	1.03 553	0.95 558	2.32 561	0.55 407	0.23 528	0.14 397	0.41 574	0.13 333	0.24 386	0.17 324

CFNet-ft	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

DSFCA	0.54 376	0.35 233	1.41 176	0.28 190	0.28 377	0.79 507	0.88 578	0.76 332	0.70 437	0.72 504	0.66 447	0.67 421	0.57 463	1.17 410	0.63 435	0.16 452	0.14 397	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.13 222

CFNet_RVC	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

DA	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

GGEV	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

G2L-ROB	0.51 351	0.95 508	1.96 380	0.29 222	0.22 281	0.59 326	0.28 332	0.76 332	0.57 302	0.55 367	0.45 249	0.70 445	0.32 278	1.38 429	0.47 372	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.20 327	0.13 222

GIP-stereo	0.26 92	0.22 74	0.78 82	0.29 222	0.20 240	0.42 128	0.17 88	0.64 252	0.39 118	0.18 54	0.24 106	0.23 117	0.18 91	0.25 16	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.08 69

DCVSM-stereo	0.49 323	0.29 169	2.49 491	0.29 222	0.22 281	0.53 233	0.52 509	0.58 215	0.49 222	0.69 491	0.46 257	0.79 485	0.48 426	0.53 277	0.42 342	0.13 369	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.20 327	0.20 377

H2IRNET	0.40 213	0.61 369	1.90 346	0.29 222	0.17 154	0.54 241	0.18 104	0.52 173	0.50 232	0.27 159	0.56 364	0.47 311	0.35 293	0.46 229	0.33 284	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.32 468	0.12 184

MyStereo07	0.34 153	0.40 269	1.46 187	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.25 113	0.20 95	0.26 205	0.57 289	0.19 45	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

MyStereo04	0.48 305	0.40 269	2.65 521	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.83 395	0.75 489	0.47 267	0.36 198	0.53 338	0.42 372	0.53 277	0.39 326	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

CoDeX	0.52 364	0.43 288	2.25 444	0.29 222	0.26 349	0.61 359	0.32 400	0.99 534	0.68 419	0.48 285	0.55 352	0.52 336	0.40 343	1.60 468	0.35 299	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.12 184

ToySt	0.44 256	0.61 369	1.89 341	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.35 421	0.67 269	0.53 267	0.39 219	0.50 300	0.59 376	0.43 382	0.51 267	0.49 383	0.10 212	0.12 352	0.13 371	0.16 406	0.24 386	0.19 361

anonymousa	0.48 305	0.46 310	2.44 480	0.29 222	0.34 447	0.61 359	0.25 267	0.66 260	0.54 280	0.53 336	0.77 500	0.73 457	0.46 409	0.33 119	0.31 262	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.29 516	0.10 97	0.19 361

test_4	0.40 213	0.37 245	2.01 389	0.29 222	0.21 254	0.50 195	0.28 332	0.47 130	0.39 118	0.42 235	0.76 497	0.38 232	0.22 146	0.52 271	0.33 284	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.15 386	0.28 435	0.07 29

CSP-Net	0.50 334	0.39 264	1.25 147	0.29 222	0.23 301	0.77 498	0.35 421	0.86 423	0.57 302	0.59 421	0.59 381	0.65 405	0.40 343	1.77 493	0.44 357	0.16 452	0.11 326	0.10 188	0.10 196	0.20 327	0.14 242

dad	0.51 351	1.01 533	1.74 248	0.29 222	0.19 225	0.60 338	0.26 289	0.52 173	0.75 489	0.63 459	0.63 420	0.63 391	0.33 283	0.85 374	0.47 372	0.27 550	0.15 423	0.40 573	0.18 438	0.22 358	0.14 242

TestStereo	0.45 274	0.54 345	2.11 411	0.29 222	0.16 124	0.43 132	0.24 247	0.54 193	0.45 185	0.37 205	0.46 257	0.34 214	0.27 225	1.98 533	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.14 184	0.08 69

R-Stereo Train	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184

RAFT-Stereo	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 334	0.70 415	1.94 368	0.29 222	0.26 349	0.63 396	0.31 377	0.80 378	0.48 216	0.61 439	0.55 352	0.66 412	0.38 321	0.98 385	0.40 334	0.19 495	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.23 371	0.17 324

MLCV	0.48 305	0.89 487	1.85 319	0.29 222	0.14 64	0.59 326	0.23 214	0.72 292	0.59 320	0.66 478	0.66 447	0.55 348	0.36 299	1.03 392	0.49 383	0.09 107	0.06 23	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.11 147

DFGA-Net	0.51 351	1.06 542	1.75 254	0.30 241	0.24 314	0.54 241	0.22 179	0.63 249	0.60 325	0.48 285	0.51 305	0.35 218	0.27 225	1.82 506	0.53 400	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.12 299	0.37 513	0.15 277

rvit_0105_5	0.36 174	0.39 264	1.48 194	0.30 241	0.18 192	0.41 109	0.30 364	0.64 252	0.62 360	0.30 173	0.33 180	0.37 224	0.29 254	0.41 185	0.28 215	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.15 386	0.15 204	0.14 242

UGAM-zero	0.63 442	0.39 264	2.49 491	0.30 241	0.49 534	0.67 436	0.19 113	0.91 465	0.45 185	0.77 520	0.45 249	1.16 574	0.82 535	2.05 541	0.29 230	0.09 107	0.15 423	0.09 134	0.44 574	0.11 119	0.22 404

UGAM	0.58 408	0.47 319	2.21 433	0.30 241	0.19 225	0.53 233	0.34 413	0.59 223	0.63 372	0.44 246	0.73 488	0.78 480	0.37 314	2.58 586	0.39 326	0.10 212	0.08 152	0.17 475	0.14 361	0.42 544	0.17 324

SMFormer	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.15 204	0.16 306

tta	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.11 147

qqq1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

fff1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

MyStereo06	0.54 376	0.41 276	2.68 524	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.81 382	0.44 170	0.84 539	0.52 319	0.78 480	0.58 469	0.48 246	1.10 515	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

MyStereo05	0.49 323	0.41 276	2.72 530	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.82 389	0.77 503	0.52 326	0.37 201	0.51 330	0.42 372	0.52 271	0.38 315	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

ffm	0.47 299	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

ff1	0.73 502	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

mmx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

xxx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

EGLCR-Stereo	0.29 112	0.27 135	0.97 108	0.30 241	0.19 225	0.56 273	0.17 88	0.68 273	0.36 91	0.30 173	0.18 53	0.27 170	0.17 67	0.38 170	0.19 45	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.35 516

DCRE	0.50 334	0.63 386	2.13 416	0.30 241	0.23 301	0.45 146	0.24 247	0.59 223	0.53 267	0.50 304	2.10 594	0.42 266	0.26 205	0.35 138	0.23 148	0.09 107	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.16 241	0.15 277

BUS	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.91 541	0.23 214	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.66 412	0.30 262	0.43 196	0.32 273	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

BSDual-CNN	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

hknet	0.47 299	0.29 169	1.70 234	0.30 241	0.24 314	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.64 380	0.63 459	0.53 330	0.80 489	0.38 321	0.77 362	0.37 308	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

cross-raft	0.40 213	0.27 135	2.22 437	0.30 241	0.17 154	0.49 187	0.35 421	0.71 287	0.39 118	0.43 240	0.45 249	0.64 400	0.25 191	0.32 108	0.25 185	0.08 49	0.08 152	0.09 134	0.23 487	0.11 119	0.14 242

test-1	0.44 256	0.48 322	1.69 230	0.30 241	0.27 363	0.50 195	0.28 332	0.80 378	0.43 166	0.40 221	0.54 342	0.41 252	0.24 175	0.31 99	1.16 525	0.09 107	0.20 496	0.10 188	0.17 425	0.11 119	0.26 459

RALCasStereoNet	0.45 274	0.88 484	1.85 319	0.30 241	0.26 349	0.49 187	0.26 289	0.58 215	0.51 240	0.36 201	0.48 275	0.36 222	0.28 240	0.55 285	0.34 291	0.10 212	0.53 591	0.09 134	0.08 129	0.25 399	0.34 514

GES	0.44 256	0.28 159	1.88 334	0.30 241	0.18 192	0.61 359	0.30 364	0.88 441	0.46 195	0.47 267	0.52 319	0.39 238	0.42 372	0.58 293	0.67 446	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.15 204	0.17 324

FADNet_RVC	0.81 531	1.14 554	2.42 474	0.30 241	0.24 314	0.71 463	0.24 247	0.95 504	0.61 342	0.44 246	0.56 364	0.59 376	0.42 372	1.52 453	0.68 449	0.94 601	0.96 618	0.28 547	1.00 616	0.90 593	1.36 618

UCFNet_RVC	0.48 305	0.82 464	1.85 319	0.30 241	0.27 363	0.64 409	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.48 285	0.53 330	0.63 391	0.41 354	0.88 379	0.38 315	0.15 431	0.10 276	0.17 475	0.17 425	0.18 290	0.15 277

PS-NSSS	0.63 442	1.00 529	1.81 302	0.30 241	0.31 417	0.63 396	0.34 413	0.98 522	0.69 428	0.54 349	0.74 491	0.51 330	0.41 354	2.43 575	0.48 378	0.24 536	0.17 461	0.27 544	0.18 438	0.27 429	0.21 389

HSM	0.62 435	0.76 434	1.72 241	0.30 241	0.29 385	0.64 409	0.28 332	0.94 491	0.62 360	0.58 407	0.57 372	1.40 585	0.64 495	2.59 587	0.42 342	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.14 184	0.11 147

G2L-Stereo	0.55 388	0.85 474	2.18 429	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.27 314	0.77 343	0.55 287	0.54 349	0.52 319	0.71 450	0.36 299	1.75 490	0.50 388	0.13 369	0.11 326	0.13 371	0.11 259	0.29 440	0.15 277

rvit_0105_6	0.31 130	0.29 169	1.00 110	0.31 268	0.18 192	0.35 56	0.25 267	0.51 159	0.61 342	0.25 138	0.28 132	0.32 202	0.25 191	0.39 176	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.14 184	0.13 222

rvit_0105_4	0.35 164	0.35 233	1.45 186	0.31 268	0.18 192	0.37 69	0.28 332	0.59 223	0.62 360	0.27 159	0.31 165	0.35 218	0.27 225	0.43 196	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.12 184

test_sample2	0.41 220	0.19 18	1.23 144	0.31 268	0.17 154	0.51 205	0.27 314	0.81 382	0.55 287	0.44 246	0.45 249	0.46 303	0.38 321	1.51 451	0.30 250	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.14 242

test_sample1	0.40 213	0.18 12	1.19 135	0.31 268	0.18 192	0.48 180	0.23 214	0.78 358	0.49 222	0.44 246	0.44 245	0.45 290	0.41 354	1.39 430	0.33 284	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.13 222

gcap-zeroshot	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.31 268	0.32 425	0.69 454	0.21 153	0.74 308	0.52 248	0.43 240	0.35 192	0.62 388	0.24 175	0.41 185	0.24 172	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.31 533	0.08 57	0.09 95

IGEV++	0.34 153	0.43 288	1.32 159	0.31 268	0.14 64	0.32 33	0.21 153	0.70 284	0.34 65	0.22 88	0.28 132	0.22 108	0.27 225	0.35 138	0.27 205	0.09 107	0.39 577	0.08 75	0.15 386	0.25 399	0.45 554

DispNO	0.67 465	0.98 523	2.58 510	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.29 356	0.83 395	0.68 419	0.53 336	0.79 504	0.83 499	0.47 417	2.46 577	0.68 449	0.12 339	0.10 276	0.19 501	0.31 533	0.16 241	0.17 324

1111x	0.74 505	0.21 53	1.93 358	0.31 268	0.17 154	0.63 396	0.32 400	1.03 561	0.74 476	0.52 326	0.62 408	0.57 366	0.47 417	2.38 566	4.25 619	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.12 299	0.12 130	0.14 242

MIM_Stereo	0.41 220	0.60 365	1.88 334	0.31 268	0.21 254	0.50 195	0.19 113	0.64 252	0.44 170	0.43 240	0.53 330	0.43 270	0.27 225	0.51 267	0.28 215	0.08 49	0.14 397	0.11 254	0.10 196	0.26 419	0.26 459

iinet-f	0.57 403	0.93 499	2.27 447	0.31 268	0.25 332	0.83 521	0.33 408	0.81 382	0.65 393	0.54 349	0.63 420	0.73 457	0.67 504	0.73 350	0.67 446	0.13 369	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.43 546	0.16 306

gwcnet-sp	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

scenet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

Selective-RAFT	0.35 164	0.26 127	1.48 194	0.31 268	0.15 93	0.61 359	0.19 113	0.60 233	0.54 280	0.28 164	0.29 138	0.40 246	0.33 283	0.50 264	0.27 205	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.19 311	0.08 69

MC-Stereo	0.32 136	0.31 194	1.46 187	0.31 268	0.15 93	0.53 233	0.19 113	0.44 96	0.35 71	0.36 201	0.38 211	0.27 170	0.27 225	0.42 193	0.19 45	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.16 406	0.20 327	0.13 222

ssnet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

Sa-1000	0.51 351	0.72 421	1.90 346	0.31 268	0.60 563	0.60 338	0.31 377	0.94 491	0.71 447	0.52 326	0.83 511	0.42 266	0.33 283	0.68 334	0.28 215	0.10 212	0.09 226	0.13 371	0.29 516	0.29 440	0.10 122

SA	0.50 334	0.75 433	1.95 371	0.31 268	0.61 567	0.57 291	0.31 377	0.91 465	0.73 472	0.42 235	0.62 408	0.38 232	0.47 417	0.68 334	0.29 230	0.09 107	0.09 226	0.13 371	0.32 539	0.30 451	0.10 122

dd	0.42 240	0.96 511	1.77 269	0.31 268	0.17 154	0.57 291	0.26 289	0.49 145	0.68 419	0.41 230	0.40 224	0.34 214	0.27 225	0.45 220	0.40 334	0.17 468	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.21 341	0.12 184

GwcNet-ADL	0.50 334	0.74 431	2.90 556	0.31 268	0.20 240	0.58 309	0.29 356	0.87 432	0.64 380	0.47 267	0.47 263	0.56 360	0.33 283	0.46 229	0.46 363	0.13 369	0.12 352	0.09 134	0.09 160	0.14 184	0.21 389

CroCo-Stereo	0.30 122	0.45 307	1.08 117	0.31 268	0.17 154	0.19 2	0.21 153	0.73 304	0.50 232	0.21 77	0.24 106	0.55 348	0.22 146	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.12 130	0.09 95
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
sAnonymous2	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

CroCo_RVC	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

AFF-stereo	0.44 256	0.96 511	1.78 274	0.31 268	0.15 93	0.50 195	0.21 153	0.64 252	0.63 372	0.47 267	0.64 436	0.49 324	0.34 291	0.46 229	0.31 262	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.37 513	0.10 122

delet	0.52 364	0.54 345	1.62 219	0.31 268	0.35 460	0.74 480	0.46 489	0.85 413	0.74 476	0.55 367	0.60 396	0.67 421	0.50 436	1.12 404	0.57 419	0.11 281	0.11 326	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.12 184

UNet	0.54 376	0.44 299	2.83 547	0.31 268	0.33 438	0.74 480	0.27 314	0.82 389	0.61 342	0.53 336	0.54 342	0.72 453	0.54 448	0.78 366	0.56 415	0.11 281	0.09 226	0.13 371	0.11 259	0.14 184	0.12 184

PSMNet-RSSM	0.53 370	0.82 464	1.78 274	0.31 268	0.25 332	0.58 309	0.28 332	0.84 406	0.60 325	0.50 304	0.61 403	0.67 421	0.43 382	1.68 478	0.42 342	0.15 431	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.15 204	0.13 222

DMCA	0.41 220	0.52 335	1.26 149	0.31 268	0.24 314	0.59 326	0.26 289	0.77 343	0.63 372	0.58 407	0.48 275	0.57 366	0.35 293	0.40 181	0.50 388	0.14 412	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.15 204	0.15 277

iResNet_ROB	0.50 334	1.15 558	1.73 244	0.31 268	0.21 254	0.58 309	0.22 179	0.95 504	0.82 523	0.58 407	0.62 408	0.57 366	0.39 335	0.84 372	0.40 334	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.06 26	0.21 341	0.13 222

IGEV-FE	0.53 370	0.34 224	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.70 445	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

z-ln-s-r	0.64 446	0.89 487	2.23 441	0.32 297	0.26 349	0.57 291	0.37 436	0.84 406	0.76 498	0.51 317	0.81 505	0.64 400	0.45 394	2.06 542	1.27 539	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.24 386	0.13 222

ACV-stereo	0.66 460	0.76 434	2.86 548	0.32 297	0.25 332	1.01 553	0.60 535	0.59 223	0.52 248	0.41 230	0.45 249	1.55 591	0.94 555	1.40 433	0.69 451	0.14 412	0.13 376	0.12 312	0.11 259	0.20 327	0.19 361

rvit_stereo_ft	0.31 130	0.61 369	1.18 133	0.32 297	0.21 254	0.28 10	0.27 314	0.55 197	0.48 216	0.23 107	0.27 125	0.28 179	0.26 205	0.32 108	0.25 185	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.11 259	0.13 160	0.14 242

test_sample5	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.53 336	0.59 381	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

test_sample4	0.50 334	0.42 283	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.56 273	0.26 289	0.93 482	0.65 393	0.54 349	0.54 342	0.45 290	0.36 299	1.79 498	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

test_sample3	0.50 334	0.41 276	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.57 291	0.25 267	0.92 474	0.64 380	0.52 326	0.49 292	0.47 311	0.35 293	1.79 498	0.37 308	0.13 369	0.10 276	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.16 306

MyStereo8	0.54 376	0.80 455	2.76 538	0.32 297	0.33 438	0.71 463	0.20 132	0.87 432	0.57 302	0.51 317	0.59 381	0.50 327	0.33 283	0.68 334	0.55 407	0.10 212	0.29 548	0.10 188	0.13 333	0.21 341	0.34 514

DualNet	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.54 349	0.62 408	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

IGEV_Zeroshot_test	0.53 370	0.33 211	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.71 450	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

CASS	0.39 207	0.30 182	1.61 218	0.32 297	0.17 154	0.53 233	0.24 247	0.70 284	0.49 222	0.59 421	0.54 342	0.40 246	0.40 343	0.41 185	0.30 250	0.17 468	0.10 276	0.14 407	0.11 259	0.18 290	0.17 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 182	0.22 74	1.74 248	0.32 297	0.20 240	0.48 180	0.20 132	0.66 260	0.46 195	0.36 201	0.34 187	0.69 435	0.45 394	0.39 176	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.08 129	0.13 160	0.16 306

ssnet_v2	0.55 388	0.60 365	1.86 327	0.32 297	0.22 281	0.72 469	0.44 479	0.94 491	0.74 476	0.63 459	0.54 342	0.81 492	0.47 417	0.77 362	0.70 453	0.16 452	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.30 451	0.30 488

CroCo-Stereo Lap2	0.33 145	0.61 369	1.47 191	0.32 297	0.38 485	0.23 4	0.22 179	0.58 215	0.46 195	0.22 88	0.27 125	0.29 186	0.23 163	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.14 242

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 403	0.87 480	2.11 411	0.32 297	0.30 398	0.84 523	0.40 451	0.88 441	0.72 457	0.65 476	0.73 488	0.66 412	0.57 463	0.93 380	0.71 456	0.13 369	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.14 242

rafts_anoy	0.43 246	0.89 487	1.96 380	0.32 297	0.30 398	0.48 180	0.24 247	0.62 241	0.49 222	0.37 205	0.38 211	0.33 208	0.30 262	0.51 267	0.34 291	0.10 212	0.39 577	0.13 371	0.15 386	0.17 263	0.15 277

raftrobust	0.38 192	0.68 408	1.54 205	0.32 297	0.46 529	0.52 224	0.21 153	0.56 204	0.42 155	0.52 326	0.35 192	0.31 194	0.33 283	0.37 162	0.30 250	0.10 212	0.11 326	0.08 75	0.07 99	0.21 341	0.19 361

pcwnet_v2	0.64 446	0.49 325	4.41 612	0.32 297	0.27 363	0.60 338	0.25 267	0.97 518	0.88 539	0.59 421	0.70 477	0.63 391	0.55 453	0.66 330	0.37 308	0.17 468	0.15 423	0.15 437	0.14 361	0.21 341	0.23 428

RALAANet	0.43 246	0.98 523	1.90 346	0.32 297	0.23 301	0.48 180	0.19 113	0.67 269	0.53 267	0.48 285	0.45 249	0.39 238	0.30 262	0.48 246	0.37 308	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.14 361	0.27 429	0.10 122

FENet	0.44 256	0.30 182	2.42 474	0.32 297	0.17 154	0.58 309	0.22 179	0.77 343	0.59 320	0.47 267	0.42 232	0.55 348	0.38 321	0.49 258	0.47 372	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.16 306

acv_ft	0.48 305	0.44 299	1.76 260	0.32 297	0.41 504	0.63 396	0.28 332	0.81 382	0.68 419	0.61 439	0.59 381	0.69 435	0.45 394	0.44 205	0.63 435	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.41 538	0.10 122

GwcNet-RSSM	0.57 403	0.94 501	2.13 416	0.32 297	0.25 332	0.60 338	0.30 364	0.80 378	0.66 408	0.52 326	0.64 436	0.71 450	0.40 343	1.79 498	0.50 388	0.13 369	0.09 226	0.12 312	0.12 299	0.21 341	0.15 277

FADNet	0.64 446	1.22 567	2.06 398	0.32 297	0.30 398	0.66 430	0.29 356	0.88 441	0.72 457	0.44 246	0.48 275	0.66 412	0.57 463	1.84 512	0.45 362	0.46 577	0.20 496	0.17 475	0.19 458	0.59 573	0.24 440

G2L-Stereo_test	0.55 388	0.97 519	1.89 341	0.33 320	0.24 314	0.75 486	0.38 443	0.79 374	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.74 463	0.39 335	1.56 457	0.43 351	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.08 129	0.28 435	0.13 222

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 102	0.28 159	1.09 119	0.33 320	0.15 93	0.30 17	0.16 78	0.58 215	0.42 155	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.26 205	0.38 170	0.37 308	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.06 1

AIO-test1	0.45 274	0.87 480	2.27 447	0.33 320	0.33 438	0.50 195	0.22 179	0.74 308	0.66 408	0.29 169	0.41 228	0.29 186	0.22 146	0.73 350	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.12 312	0.14 361	0.30 451	0.22 404

rvit_0105_3	0.39 207	0.47 319	1.46 187	0.33 320	0.19 225	0.45 146	0.35 421	0.69 276	0.65 393	0.37 205	0.37 201	0.40 246	0.31 271	0.44 205	0.30 250	0.18 480	0.17 461	0.17 475	0.18 438	0.15 204	0.15 277

ITSA-stereo	0.48 305	0.33 211	1.20 139	0.33 320	0.18 192	0.60 338	0.29 356	0.94 491	0.80 516	0.50 304	0.49 292	0.53 338	0.59 472	1.25 420	0.64 440	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.23 428

rvit_stereo_0075_2	0.40 213	0.40 269	1.88 334	0.33 320	0.32 425	0.41 109	0.22 179	0.58 215	0.53 267	0.38 213	0.51 305	0.40 246	0.27 225	0.44 205	0.29 230	0.20 505	0.15 423	0.22 521	0.15 386	0.18 290	0.23 428

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 430	0.61 369	3.35 594	0.33 320	0.58 556	0.66 430	0.20 132	0.98 522	0.55 287	0.73 508	0.52 319	0.99 546	0.65 497	0.58 293	0.29 230	0.10 212	0.16 441	0.10 188	0.41 570	0.29 440	0.20 377

test_sample6	0.52 364	0.44 299	1.81 302	0.33 320	0.18 192	0.55 256	0.27 314	0.94 491	0.66 408	0.54 349	0.62 408	0.47 311	0.36 299	1.97 532	0.38 315	0.14 412	0.10 276	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.16 306

11t1	0.33 145	0.19 18	1.41 176	0.33 320	0.16 124	0.48 180	0.21 153	0.67 269	0.48 216	0.40 221	0.34 187	0.32 202	0.33 283	0.42 193	0.27 205	0.11 281	0.12 352	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.14 242

StereoVision	0.45 274	0.72 421	1.94 368	0.33 320	0.32 425	0.47 172	0.26 289	0.68 273	0.57 302	0.32 187	0.89 527	0.45 290	0.27 225	0.49 258	0.36 302	0.13 369	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.13 222

SDNR	1.22 575	0.80 455	2.71 528	0.33 320	1.48 616	1.98 605	0.23 214	1.93 612	2.44 616	0.89 546	2.52 604	1.36 583	0.51 438	3.65 616	1.93 570	0.30 559	0.31 554	0.22 521	0.16 406	0.33 477	0.36 524

Anonymous_2	0.74 505	0.32 202	1.65 221	0.33 320	0.30 398	0.67 436	0.32 400	0.69 276	0.46 195	0.48 285	0.41 228	0.84 504	0.58 469	0.51 267	0.40 334	0.32 562	0.38 570	1.43 619	3.69 635	0.80 590	0.27 466

x	0.35 164	0.20 34	1.36 166	0.33 320	0.17 154	0.47 172	0.24 247	0.75 319	0.54 280	0.40 221	0.40 224	0.42 266	0.34 291	0.45 220	0.32 273	0.11 281	0.14 397	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

DAS	0.56 396	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	2.40 570	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

SepStereo	0.52 364	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	1.56 457	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

GANet-ADL	0.44 256	0.41 276	2.31 453	0.33 320	0.20 240	0.57 291	0.25 267	0.75 319	0.54 280	0.42 235	0.59 381	0.56 360	0.30 262	0.40 181	0.38 315	0.14 412	0.11 326	0.09 134	0.08 129	0.22 358	0.17 324

ADLNet2	0.68 472	0.84 470	3.19 584	0.33 320	0.36 468	0.64 409	0.37 436	0.89 447	0.79 513	0.54 349	0.65 445	0.93 532	0.48 426	2.07 544	0.56 415	0.13 369	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.33 477	0.18 344

KYRaft	0.48 305	0.29 169	1.75 254	0.33 320	0.21 254	0.75 486	0.44 479	0.58 215	0.57 302	0.64 469	0.93 534	0.53 338	0.72 516	0.60 305	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.12 130	0.54 567

ICVP	0.46 284	0.29 169	2.41 472	0.33 320	0.22 281	0.59 326	0.55 520	0.75 319	0.50 232	0.44 246	0.60 396	0.49 324	0.35 293	0.53 277	0.37 308	0.16 452	0.16 441	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.15 277
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 240	0.35 233	2.09 406	0.33 320	0.24 314	0.72 469	0.31 377	0.74 308	0.55 287	0.35 196	0.40 224	0.33 208	0.29 254	0.44 205	0.28 215	0.18 480	0.18 472	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.17 324

MMNet	0.50 334	0.48 322	1.93 358	0.33 320	0.27 363	0.79 507	0.28 332	0.81 382	0.74 476	0.60 430	0.56 364	0.59 376	0.55 453	0.79 367	0.59 426	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.14 242

UPFNet	0.46 284	0.28 159	1.73 244	0.33 320	0.32 425	0.65 423	0.38 443	0.83 395	0.59 320	0.57 389	0.52 319	0.61 384	0.40 343	0.75 354	0.52 396	0.13 369	0.12 352	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.11 147

cf-r	0.53 370	0.81 460	2.15 422	0.33 320	0.28 377	0.60 338	0.28 332	0.78 358	0.64 380	0.51 317	0.60 396	0.75 469	0.40 343	1.32 423	0.43 351	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.14 242

FADNet-RVC	0.61 430	1.26 573	2.12 414	0.33 320	0.26 349	0.59 326	0.29 356	0.86 423	0.62 360	0.45 257	0.50 300	0.62 388	0.46 409	1.73 486	0.55 407	0.17 468	0.20 496	0.17 475	0.18 438	0.59 573	0.28 472

BEATNet_4x	0.47 299	0.73 428	1.91 352	0.33 320	0.15 93	0.56 273	0.25 267	0.85 413	0.58 313	0.54 349	0.51 305	0.57 366	0.42 372	0.57 289	0.61 431	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.20 327	0.16 306

CFNet	0.58 408	0.96 511	1.78 274	0.33 320	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.88 441	0.75 489	0.46 265	0.59 381	0.58 373	0.40 343	2.29 559	0.48 378	0.12 339	0.09 226	0.15 437	0.14 361	0.30 451	0.15 277

AANet_RVC	0.68 472	1.00 529	2.09 406	0.33 320	0.25 332	0.58 309	0.32 400	0.81 382	0.80 516	0.61 439	0.94 535	0.80 489	0.41 354	2.46 577	1.02 506	0.36 569	0.14 397	0.10 188	0.09 160	0.23 371	0.22 404

HITNet	0.46 284	0.92 493	2.09 406	0.33 320	0.14 64	0.55 256	0.22 179	0.83 395	0.56 298	0.51 317	0.49 292	0.48 322	0.37 314	0.48 246	0.54 406	0.09 107	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.09 95
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
StereoDRNet-Refined	0.50 334	0.41 276	1.50 200	0.33 320	0.21 254	0.68 448	0.26 289	0.81 382	0.68 419	0.67 482	0.68 458	0.73 457	0.42 372	1.10 398	0.59 426	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.14 361	0.25 399	0.21 389
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 511	0.42 283	2.68 524	0.33 320	0.22 281	0.74 480	0.47 497	0.96 509	0.76 498	1.04 564	0.96 538	0.88 520	0.93 552	2.06 542	1.19 530	0.22 525	0.24 522	0.27 544	0.25 496	0.25 399	0.28 472

CBMV	0.71 490	0.76 434	2.64 519	0.33 320	0.20 240	0.78 503	0.79 570	0.98 522	0.78 508	0.85 543	0.71 481	0.86 514	1.10 570	1.46 441	0.62 433	0.18 480	0.20 496	0.21 518	0.19 458	0.25 399	0.33 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GSStereo	0.36 174	0.32 202	1.17 131	0.34 351	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

SCV	0.35 164	0.59 363	1.37 169	0.34 351	0.22 281	0.28 10	0.23 214	0.72 292	0.35 71	0.19 61	0.30 151	0.24 131	0.20 125	0.64 316	0.19 45	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.34 488	0.29 478

test_sample7	0.47 299	0.33 211	1.49 197	0.34 351	0.20 240	0.51 205	0.30 364	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.17 468	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.18 344

ttt	0.66 460	0.22 74	1.68 228	0.34 351	0.24 314	0.60 338	0.26 289	1.00 542	0.77 503	0.55 367	0.67 450	0.54 344	0.36 299	2.14 551	3.03 600	0.16 452	0.13 376	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.17 324

testlalala_base	0.46 284	0.30 182	1.82 308	0.34 351	0.27 363	0.55 256	0.21 153	0.85 413	0.32 50	0.32 187	0.39 219	0.31 194	0.23 163	0.30 92	0.28 215	0.95 602	0.30 552	0.09 134	0.21 474	1.03 597	0.18 344

coex-ft	5.95 629	1.67 599	60.57 654	0.34 351	0.30 398	0.77 498	0.69 557	0.74 308	4.41 624	19.22 645	2.15 596	1.62 593	7.97 632	1.81 505	8.96 633	0.44 573	2.08 630	0.18 495	0.19 458	0.38 520	4.62 634

Wz-Net-LNSev	0.59 416	0.96 511	2.47 488	0.34 351	0.37 479	0.79 507	0.44 479	0.86 423	0.77 503	0.61 439	0.67 450	0.79 485	0.56 457	0.64 316	0.62 433	0.15 431	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.19 361

test-3	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.51 317	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.28 472

test_1	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.50 304	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.29 478

RAFT	0.45 274	0.92 493	1.59 212	0.34 351	0.19 225	0.46 165	0.35 421	0.65 258	0.49 222	0.49 297	0.49 292	0.70 445	0.40 343	0.47 240	0.32 273	0.11 281	0.16 441	0.14 407	0.13 333	0.51 565	0.13 222

raft+_RVC	0.44 256	0.67 405	1.85 319	0.34 351	0.71 577	0.51 205	0.25 267	0.64 252	0.51 240	0.35 196	0.45 249	0.32 202	0.28 240	0.43 196	0.32 273	0.09 107	0.19 485	0.10 188	0.09 160	0.20 327	0.40 544

XX-TBD	0.34 153	0.77 443	1.75 254	0.34 351	0.13 35	0.51 205	0.17 88	0.43 87	0.50 232	0.37 205	0.49 292	0.23 117	0.18 91	0.28 65	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

sCroCo_RVC	0.33 145	0.32 202	1.89 341	0.34 351	0.27 363	0.30 17	0.22 179	0.48 138	0.44 170	0.22 88	0.33 180	0.25 144	0.25 191	0.32 108	0.24 172	0.14 412	0.16 441	0.12 312	0.12 299	0.15 204	0.13 222

RAFT + AFF	0.64 446	1.20 565	1.95 371	0.34 351	0.33 438	0.67 436	0.52 509	0.99 534	0.74 476	0.53 336	0.58 378	0.57 366	0.80 532	1.76 491	0.51 393	0.12 339	0.27 544	0.15 437	0.14 361	0.43 546	0.29 478

ADCP+	0.94 548	1.12 549	3.14 578	0.34 351	0.39 488	1.06 559	0.79 570	0.89 447	0.80 516	0.66 478	0.67 450	0.85 508	1.55 595	0.93 380	4.55 621	0.13 369	0.11 326	0.16 456	0.15 386	0.26 419	0.25 449

AdaStereo	0.44 256	0.38 255	1.79 295	0.34 351	0.20 240	0.57 291	0.28 332	0.92 474	0.69 428	0.52 326	0.55 352	0.61 384	0.33 283	0.48 246	0.39 326	0.17 468	0.08 152	0.17 475	0.11 259	0.18 290	0.12 184
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.
MeshStereo	1.21 572	1.15 558	3.01 567	0.34 351	0.28 377	1.10 567	0.69 557	1.35 591	1.01 560	2.71 619	2.41 603	2.96 609	1.45 591	2.80 600	1.40 549	0.22 525	0.22 511	0.22 521	0.19 458	0.50 563	0.26 459
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
zh-mn7	0.80 523	1.54 591	3.00 566	0.35 368	0.27 363	0.72 469	0.41 457	0.93 482	1.11 574	1.00 559	1.28 567	0.75 469	0.57 463	1.87 515	1.18 528	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.26 419	0.21 389

ACVNet-DCA	0.42 240	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

xx1	0.46 284	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.46 303	0.36 299	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

1test111	0.44 256	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.96 383	0.30 250	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

cc1	0.47 299	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.40 544

mmm	0.38 192	0.21 53	1.18 133	0.35 368	0.17 154	0.49 187	0.26 289	0.78 358	0.52 248	0.50 304	0.57 372	0.41 252	0.37 314	0.71 347	0.31 262	0.11 281	0.13 376	0.14 407	0.13 333	0.15 204	0.14 242

tt1	0.44 256	0.64 390	1.83 314	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	0.88 539	0.31 178	0.37 201	0.25 144	0.35 293	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.36 524

HBP-ISP	0.76 511	1.30 576	3.19 584	0.35 368	0.26 349	0.85 527	0.54 517	1.03 561	0.72 457	0.80 525	0.69 467	0.68 428	0.83 536	2.04 540	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.29 554	0.25 496	0.28 435	0.24 440

RAFT_CTSACE	0.46 284	0.76 434	2.07 400	0.35 368	0.30 398	0.54 241	0.30 364	0.61 237	0.48 216	0.49 297	0.76 497	0.55 348	0.36 299	0.58 293	0.22 123	0.08 49	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.41 538	0.08 69

UDGNet	0.44 256	1.02 537	1.74 248	0.35 368	0.19 225	0.58 309	0.23 214	0.49 145	0.66 408	0.41 230	0.38 211	0.34 214	0.29 254	0.53 277	0.30 250	0.24 536	0.10 276	0.37 570	0.19 458	0.27 429	0.15 277

IPLG	0.69 477	0.84 470	2.43 478	0.35 368	0.21 254	1.65 592	0.61 539	1.36 592	0.58 313	1.39 592	0.51 305	0.37 224	0.87 544	1.41 434	0.36 302	0.09 107	0.07 52	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.11 147

PSMNet-ADL	0.51 351	0.38 255	1.65 221	0.35 368	0.21 254	0.67 436	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.42 235	0.52 319	0.70 445	0.45 394	1.91 526	0.57 419	0.15 431	0.13 376	0.11 254	0.13 333	0.15 204	0.20 377

ADLNet	0.60 422	0.71 417	1.95 371	0.35 368	0.34 447	0.67 436	0.34 413	0.90 453	0.74 476	0.68 489	0.62 408	0.80 489	0.45 394	1.78 494	0.64 440	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.29 440	0.21 389

FINET	0.65 455	0.95 508	3.06 570	0.35 368	0.40 497	0.58 309	0.48 501	0.92 474	1.10 572	0.57 389	0.68 458	0.47 311	0.44 390	1.15 409	0.60 428	0.23 528	0.21 505	0.17 475	0.15 386	0.26 419	0.25 449

psm_up	0.57 403	0.61 369	1.83 314	0.35 368	0.30 398	0.64 409	0.37 436	0.90 453	0.68 419	0.59 421	0.55 352	0.68 428	0.54 448	1.91 526	0.46 363	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.23 371	0.13 222

HGLStereo	0.54 376	0.69 412	2.00 388	0.35 368	0.40 497	0.66 430	0.30 364	0.83 395	0.62 360	0.57 389	0.69 467	0.69 435	0.54 448	1.07 395	0.55 407	0.13 369	0.13 376	0.13 371	0.11 259	0.19 311	0.17 324

RASNet	0.61 430	0.68 408	2.03 396	0.35 368	0.46 529	0.65 423	0.28 332	0.78 358	0.70 437	0.48 285	0.64 436	0.93 532	0.61 485	2.21 555	0.73 463	0.12 339	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.14 184	0.11 147

RYNet	0.70 481	0.56 356	2.25 444	0.35 368	0.41 504	0.86 529	0.43 468	0.94 491	0.82 523	0.62 450	0.53 330	0.91 526	0.60 476	2.70 594	1.00 500	0.14 412	0.11 326	0.16 456	0.14 361	0.25 399	0.27 466

NVstereo2D	0.58 408	0.40 269	2.03 396	0.35 368	0.35 460	0.69 454	0.39 448	0.91 465	0.80 516	0.47 267	0.53 330	0.67 421	0.46 409	1.99 536	0.48 378	0.19 495	0.11 326	0.17 475	0.13 333	0.25 399	0.25 449

z-mn7	0.80 523	1.52 590	2.62 516	0.36 387	0.28 377	1.01 553	0.48 501	0.90 453	1.29 587	0.69 491	1.35 575	0.85 508	0.59 472	2.03 538	1.09 514	0.14 412	0.12 352	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.20 377

w-ln-seven-2	0.68 472	1.13 552	2.46 483	0.36 387	0.27 363	0.65 423	0.44 479	0.87 432	0.83 526	0.69 491	0.75 494	0.72 453	0.63 493	1.56 457	1.15 523	0.13 369	0.13 376	0.15 437	0.14 361	0.35 499	0.19 361

MM-Stereo_test3	0.40 213	0.58 361	1.75 254	0.36 387	0.30 398	0.45 146	0.30 364	0.72 292	0.59 320	0.31 178	0.43 234	0.32 202	0.23 163	0.35 138	0.29 230	0.10 212	0.20 496	0.10 188	0.08 129	0.40 535	0.11 147

rvit_105_1	0.44 256	0.54 345	1.46 187	0.36 387	0.24 314	0.51 205	0.45 486	0.75 319	0.74 476	0.45 257	0.44 245	0.44 281	0.36 299	0.62 311	0.38 315	0.20 505	0.18 472	0.18 495	0.22 483	0.18 290	0.18 344

MoCha-V2	0.36 174	0.32 202	1.41 176	0.36 387	0.31 417	0.35 56	0.19 113	0.57 209	0.39 118	0.30 173	0.32 171	0.28 179	0.27 225	0.47 240	0.24 172	0.08 49	0.56 593	0.08 75	0.38 561	0.18 290	0.12 184

LL-Strereo	0.72 493	1.29 575	2.49 491	0.36 387	0.45 523	0.55 256	0.32 400	0.93 482	0.71 447	0.67 482	0.58 378	0.85 508	0.79 531	2.67 593	0.46 363	0.10 212	0.18 472	0.14 407	0.12 299	0.40 535	0.42 550

Wz-Net-TNSev	0.91 544	1.73 605	3.08 571	0.36 387	0.31 417	1.00 552	0.71 561	1.06 567	0.97 554	0.71 501	0.72 486	1.09 564	0.87 544	2.42 572	1.59 557	0.20 505	0.20 496	0.16 456	0.20 468	0.44 554	0.35 516

Wz-Net-MNSev	0.65 455	0.97 519	2.19 431	0.36 387	0.33 438	0.90 539	0.60 535	0.92 474	0.81 522	0.75 513	0.72 486	0.73 457	0.65 497	1.39 430	0.71 456	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.24 386	0.18 344

IPLGR	0.54 376	0.56 356	2.68 524	0.36 387	0.18 192	0.62 379	0.54 517	1.02 554	0.64 380	0.73 508	0.46 257	0.47 311	0.45 394	1.12 404	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.19 311	0.12 184

AACVNet	0.54 376	0.78 451	1.73 244	0.36 387	0.21 254	0.57 291	0.25 267	0.71 287	0.51 240	0.55 367	0.59 381	0.64 400	0.41 354	2.13 550	0.41 340	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.11 259	0.33 477	0.15 277

test_3	0.44 256	0.20 34	1.70 234	0.36 387	0.32 425	0.47 172	0.30 364	0.73 304	0.49 222	0.50 304	0.30 151	0.45 290	0.22 146	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.10 276	0.11 254	0.35 549	0.29 440	0.28 472

HHNet	0.60 422	0.65 397	2.60 515	0.36 387	0.25 332	0.64 409	0.61 539	0.64 252	0.62 360	0.55 367	1.13 560	0.32 202	0.60 476	0.42 193	1.79 567	0.15 431	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.18 290	0.15 277

RAFT-RH_RVC	0.61 430	0.50 331	2.33 457	0.36 387	0.29 385	0.60 338	0.18 104	0.44 96	0.58 313	0.76 516	1.91 590	0.47 311	0.29 254	1.60 468	1.23 535	0.14 412	0.07 52	0.13 371	0.13 333	0.10 97	0.09 95

GwcNet	0.69 477	0.71 417	3.12 577	0.36 387	0.45 523	0.81 515	0.44 479	0.86 423	0.84 529	0.60 430	0.74 491	0.82 497	0.49 433	1.65 474	0.66 443	0.16 452	0.15 423	0.15 437	0.15 386	0.31 459	0.24 440

ac_64	0.55 388	0.46 310	1.92 355	0.36 387	0.34 447	0.63 396	0.31 377	0.82 389	0.61 342	0.55 367	0.51 305	0.89 522	0.48 426	1.83 507	0.55 407	0.14 412	0.11 326	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.12 184

GANet-RSSM	0.55 388	0.73 428	1.90 346	0.36 387	0.26 349	0.59 326	0.27 314	0.78 358	0.52 248	0.47 267	0.57 372	0.63 391	0.45 394	1.92 530	0.43 351	0.14 412	0.10 276	0.25 540	0.11 259	0.34 488	0.14 242

FAT-Stereo	0.70 481	0.54 345	2.88 550	0.36 387	0.29 385	0.62 379	0.54 517	0.97 518	0.87 535	0.76 516	0.92 530	0.94 536	0.80 532	1.84 512	0.57 419	0.18 480	0.19 485	0.17 475	0.16 406	0.22 358	0.25 449

DMCA-RVC	0.62 435	0.96 511	2.63 517	0.36 387	0.90 589	0.56 273	0.31 377	0.69 276	0.57 302	0.68 489	0.52 319	0.59 376	0.56 457	1.23 416	0.53 400	0.16 452	0.38 570	0.20 510	0.15 386	0.20 327	0.15 277

STTStereo	0.51 351	0.69 412	2.14 421	0.36 387	0.30 398	0.61 359	0.32 400	0.77 343	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.67 421	0.43 382	0.86 375	0.42 342	0.16 452	0.15 423	0.17 475	0.20 468	0.16 241	0.15 277

SuperB	1.15 567	1.14 554	5.43 619	0.36 387	0.26 349	0.81 515	0.89 579	0.88 441	1.17 578	0.67 482	0.68 458	0.63 391	1.39 588	1.74 488	3.37 609	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	2.80 627	0.25 449

CVANet_RVC	0.65 455	0.80 455	2.13 416	0.36 387	0.26 349	0.62 379	0.42 461	0.84 406	0.72 457	0.69 491	0.68 458	0.68 428	0.52 443	2.64 589	0.42 342	0.19 495	0.12 352	0.22 521	0.17 425	0.37 513	0.15 277

DLCB_ROB	0.54 376	0.55 354	1.49 197	0.36 387	0.25 332	0.65 423	0.36 428	0.80 378	0.70 437	0.72 504	0.69 467	0.83 499	0.46 409	1.53 454	0.60 428	0.13 369	0.12 352	0.14 407	0.14 361	0.14 184	0.13 222

LALA_ROB	0.60 422	0.76 434	1.69 230	0.36 387	0.29 385	0.79 507	0.55 520	0.94 491	0.77 503	0.81 531	0.67 450	0.94 536	0.49 433	0.99 386	0.73 463	0.21 512	0.15 423	0.20 510	0.18 438	0.23 371	0.21 389

w-ln-seven	0.74 505	1.05 540	2.54 504	0.37 410	0.34 447	1.03 556	0.47 497	1.00 542	1.08 569	0.90 548	0.85 518	0.85 508	0.57 463	1.37 428	1.26 538	0.14 412	0.13 376	0.16 456	0.15 386	0.31 459	0.20 377

ISRNet	0.47 299	0.44 299	1.55 207	0.37 410	0.31 417	0.49 187	0.19 113	0.75 319	0.66 408	0.63 459	0.71 481	0.67 421	0.39 335	0.58 293	0.44 357	0.23 528	0.16 441	0.21 518	0.20 468	0.21 341	0.25 449

RAFT+CT+SA	0.50 334	0.86 477	1.82 308	0.37 410	0.75 579	0.54 241	0.34 413	0.77 343	0.63 372	0.38 213	0.55 352	0.34 214	0.29 254	0.68 334	0.27 205	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.51 583	0.29 440	0.41 549

test_5	0.51 351	0.87 480	1.99 386	0.37 410	0.65 571	0.58 309	0.35 421	0.78 358	0.62 360	0.48 285	0.55 352	0.45 290	0.40 343	0.72 349	0.30 250	0.09 107	0.07 52	0.12 312	0.12 299	0.33 477	0.38 534

AASNet	0.56 396	1.03 538	2.34 459	0.37 410	0.33 438	0.65 423	0.29 356	0.96 509	0.73 472	0.54 349	0.60 396	0.55 348	0.38 321	0.59 299	0.58 424	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.43 546	0.24 440

SACVNet	0.60 422	0.74 431	1.90 346	0.37 410	0.28 377	0.64 409	0.37 436	0.86 423	0.61 342	0.65 476	0.62 408	0.69 435	0.44 390	2.08 545	0.42 342	0.18 480	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.38 520	0.24 440

PSM-AAD	0.63 442	0.22 74	1.77 269	0.37 410	0.23 301	0.86 529	1.17 600	0.59 223	0.60 325	0.64 469	0.71 481	0.68 428	2.93 615	0.65 327	0.31 262	0.09 107	0.07 52	0.17 475	0.15 386	0.13 160	0.33 510

test_xeample3	0.46 284	0.34 224	2.99 565	0.37 410	0.16 124	0.49 187	0.33 408	1.06 567	0.44 170	0.25 138	0.23 96	0.24 131	0.25 191	0.49 258	0.56 415	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.40 567	0.17 263	0.26 459

psmorigin	1.36 583	0.60 365	13.80 636	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.33 408	0.77 343	0.61 342	0.96 557	0.88 525	1.17 575	0.73 519	4.00 619	0.86 482	0.19 495	0.22 511	0.17 475	0.18 438	0.24 386	0.29 478

FADNet-RVC-Resample	0.67 465	1.16 563	3.16 580	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.38 443	0.86 423	0.63 372	0.51 317	0.50 300	0.57 366	0.45 394	1.57 461	0.49 383	0.24 536	0.32 560	0.23 528	0.19 458	0.27 429	0.62 576

edge stereo	0.81 531	0.73 428	3.30 590	0.37 410	1.21 608	0.62 379	0.39 448	0.93 482	0.79 513	0.80 525	0.88 525	1.14 571	0.71 513	2.18 553	0.71 456	0.21 512	0.20 496	0.26 543	0.18 438	0.38 520	0.26 459

ADCRef	0.80 523	0.96 511	2.29 451	0.37 410	0.35 460	0.96 546	0.51 506	0.87 432	0.75 489	0.88 544	0.83 511	0.61 384	1.36 585	1.02 390	3.27 606	0.13 369	0.11 326	0.17 475	0.19 458	0.25 399	0.21 389

ADCPNet	0.99 553	0.99 527	3.93 606	0.37 410	0.68 574	1.36 578	0.62 544	0.87 432	0.76 498	0.78 522	0.81 505	1.08 562	1.18 574	1.14 407	2.49 592	0.21 512	0.69 606	0.21 518	0.95 614	0.29 440	0.37 531

TDLM	0.67 465	0.92 493	1.76 260	0.37 410	0.24 314	0.66 430	0.56 525	0.82 389	0.74 476	1.16 572	0.62 408	0.61 384	0.48 426	2.70 594	0.50 388	0.20 505	0.11 326	0.35 564	0.14 361	0.32 468	0.16 306

XPNet_ROB	0.61 430	0.72 421	1.66 225	0.37 410	0.27 363	0.67 436	0.47 497	0.89 447	0.71 447	0.78 522	0.70 477	0.81 492	0.53 445	1.70 481	0.76 467	0.21 512	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.20 327	0.21 389

ETE_ROB	0.60 422	0.71 417	1.55 207	0.37 410	0.25 332	0.69 454	0.51 506	1.47 596	0.70 437	0.80 525	0.69 467	0.85 508	0.49 433	1.36 427	0.58 424	0.16 452	0.13 376	0.19 501	0.16 406	0.21 341	0.23 428

coex_refinement	0.58 408	0.94 501	1.87 332	0.38 426	0.25 332	0.64 409	0.34 413	0.83 395	0.65 393	0.60 430	0.63 420	0.81 492	0.48 426	1.85 514	0.56 415	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.16 241	0.16 306

MM-Stereo_test1	0.41 220	0.39 264	2.29 451	0.38 426	0.26 349	0.44 139	0.28 332	0.63 249	0.51 240	0.40 221	0.32 171	0.26 158	0.26 205	0.46 229	0.22 123	0.09 107	0.21 505	0.10 188	0.09 160	0.39 530	0.15 277

fast-acv-ft	0.63 442	0.88 484	3.10 574	0.38 426	0.30 398	0.79 507	0.48 501	0.69 276	0.72 457	0.58 407	0.78 501	0.76 474	0.60 476	0.67 331	0.73 463	0.15 431	0.15 423	0.18 495	0.17 425	0.37 513	0.16 306

RAFT-345	0.53 370	0.30 182	2.34 459	0.38 426	0.34 447	0.58 309	0.42 461	0.47 130	0.61 342	0.51 317	1.00 545	0.43 270	0.28 240	1.57 461	0.82 478	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.10 97	0.08 69

HCRNet	0.46 284	0.49 325	1.65 221	0.38 426	0.29 385	0.58 309	0.22 179	0.75 319	0.62 360	0.47 267	0.49 292	0.48 322	0.36 299	1.12 404	0.37 308	0.15 431	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.17 263	0.17 324

APVNet	0.70 481	0.67 405	2.71 528	0.38 426	0.36 468	0.85 527	0.43 468	0.91 465	0.68 419	0.55 367	0.69 467	0.75 469	0.55 453	2.31 560	0.78 471	0.17 468	0.17 461	0.24 535	0.19 458	0.33 477	0.23 428

ADCMid	0.96 552	1.32 580	2.74 536	0.38 426	0.35 460	0.99 549	0.58 531	0.94 491	0.86 532	1.23 581	1.01 546	1.01 549	1.00 560	1.05 394	3.97 614	0.21 512	0.19 485	0.42 575	0.32 539	0.40 535	0.29 478

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 388	0.92 493	2.36 465	0.38 426	0.37 479	0.60 338	0.28 332	0.82 389	0.62 360	0.62 450	0.55 352	0.72 453	0.45 394	1.00 388	0.43 351	0.15 431	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.15 204	0.16 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 571	1.21 566	3.33 593	0.38 426	0.27 363	1.73 596	0.85 576	1.10 573	2.49 618	1.16 572	1.83 588	1.72 594	1.50 594	2.37 563	2.84 598	0.18 480	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.32 468	0.32 502

PSMNet_ROB	0.66 460	1.01 533	2.33 457	0.38 426	0.31 417	0.72 469	0.55 520	0.86 423	0.69 428	0.54 349	0.60 396	0.75 469	0.47 417	2.00 537	0.82 478	0.17 468	0.13 376	0.19 501	0.19 458	0.24 386	0.27 466

DDF-Stereo	0.37 182	0.27 135	0.79 83	0.39 436	0.29 385	0.38 82	0.21 153	0.47 130	0.51 240	0.32 187	0.17 46	0.79 485	0.23 163	0.64 316	1.04 509	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.12 299	0.35 499	0.15 277

zh-sn7	0.89 542	1.73 605	3.09 573	0.39 436	0.30 398	0.82 518	0.63 546	0.96 509	0.87 535	0.79 524	1.12 558	0.84 504	0.87 544	2.42 572	1.63 559	0.16 452	0.17 461	0.16 456	0.16 406	0.34 488	0.29 478

TestStereo1	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

SA-5K	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

S-Stereo	0.80 523	0.69 412	3.89 603	0.39 436	0.37 479	0.69 454	0.70 560	0.94 491	0.98 557	0.62 450	0.91 528	0.83 499	0.60 476	2.37 563	0.66 443	0.18 480	0.21 505	0.17 475	0.18 438	0.30 451	0.35 516

stereogan	0.69 477	0.51 334	2.44 480	0.39 436	0.39 488	1.01 553	0.41 457	0.94 491	0.92 549	0.73 508	0.85 518	1.15 572	0.69 509	1.57 461	0.53 400	0.19 495	0.18 472	0.20 510	0.16 406	0.36 505	0.24 440

ADCL	0.99 553	0.79 453	2.43 478	0.39 436	0.32 425	1.50 584	1.90 618	0.92 474	0.97 554	1.26 585	1.27 566	1.00 548	1.42 590	1.14 407	3.31 607	0.17 468	0.14 397	0.22 521	0.21 474	0.30 451	0.22 404

DRN-Test	0.64 446	0.43 288	2.44 480	0.39 436	0.44 514	0.80 514	0.41 457	1.02 554	0.78 508	0.80 525	0.63 420	0.69 435	0.56 457	1.79 498	0.69 451	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.17 324

DN-CSS_ROB	0.48 305	1.23 568	1.99 386	0.39 436	0.22 281	0.56 273	0.19 113	0.75 319	0.61 342	0.45 257	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.70 345	0.32 273	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.36 505	0.12 184

MSMD_ROB	1.34 581	0.96 511	2.38 467	0.39 436	0.32 425	1.96 602	0.62 544	0.91 465	1.43 593	2.94 623	2.60 607	4.77 624	1.95 605	2.43 575	1.33 543	0.29 556	0.26 537	0.32 560	0.32 539	0.30 451	0.30 488

PWC_ROB	0.70 481	0.94 501	1.88 334	0.39 436	0.39 488	0.62 379	0.30 364	0.98 522	0.94 550	0.91 550	1.29 569	0.77 476	0.62 490	1.62 472	1.03 508	0.18 480	0.11 326	0.18 495	0.13 333	0.51 565	0.22 404

IGEV-RUCA	2.28 606	0.30 182	1.15 127	0.40 447	1.86 622	2.06 608	1.90 618	1.36 592	1.80 609	3.70 627	3.76 623	5.02 625	8.19 633	2.12 549	1.63 559	0.25 541	0.76 611	2.72 631	1.91 627	2.39 625	2.36 629

Wz-Net-SNSev	0.76 511	1.32 580	3.11 576	0.40 447	0.31 417	0.71 463	0.60 535	0.98 522	0.87 535	0.67 482	0.83 511	0.96 539	0.60 476	1.67 477	0.97 492	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.17 425	0.36 505	0.24 440

LMCR-Stereo	0.52 364	0.71 417	2.39 469	0.40 447	0.21 254	0.74 480	0.31 377	1.02 554	0.64 380	0.61 439	0.63 420	0.39 238	0.51 438	0.62 311	0.42 342	0.19 495	0.09 226	0.12 312	0.09 160	0.23 371	0.12 184

ccnet	0.71 490	0.41 276	1.59 212	0.40 447	0.45 523	1.06 559	0.55 520	0.98 522	0.71 447	0.88 544	0.97 540	0.82 497	0.88 548	1.68 478	0.94 488	0.32 562	0.26 537	0.32 560	0.27 509	0.34 488	0.30 488

RTSC	0.72 493	1.00 529	2.22 437	0.40 447	0.29 385	0.82 518	0.31 377	0.96 509	1.10 572	0.92 551	0.81 505	0.78 480	0.58 469	1.23 416	1.55 556	0.18 480	0.17 461	0.14 407	0.17 425	0.43 546	0.30 488

GANet	0.75 508	0.84 470	2.01 389	0.40 447	0.25 332	0.74 480	0.66 549	0.87 432	0.73 472	0.71 501	1.07 555	0.84 504	0.59 472	2.71 596	1.15 523	0.17 468	0.16 441	0.44 578	0.16 406	0.31 459	0.20 377

iResNetv2_ROB	0.59 416	1.43 586	2.96 560	0.40 447	0.22 281	0.58 309	0.28 332	0.91 465	0.73 472	0.57 389	0.63 420	0.60 382	0.41 354	0.74 353	0.35 299	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.07 99	0.43 546	0.17 324

depthmonostereo	0.26 92	0.23 94	0.65 40	0.41 454	0.13 35	0.41 109	0.19 113	0.51 159	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.26 158	0.28 240	0.44 205	0.23 148	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.08 69

YMNet	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

YMNet_1	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

GMStereo_Zeroshot	0.41 220	0.36 242	1.54 205	0.41 454	0.19 225	0.52 224	0.19 113	0.59 223	0.52 248	0.57 389	0.59 381	0.63 391	0.29 254	0.58 293	0.33 284	0.15 431	0.09 226	0.16 456	0.09 160	0.24 386	0.12 184

WZ-Net	0.92 546	1.31 577	3.76 600	0.41 454	0.36 468	0.86 529	0.71 561	1.00 542	1.06 567	0.82 536	0.92 530	1.06 560	1.05 565	2.16 552	1.61 558	0.19 495	0.13 376	0.15 437	0.16 406	0.32 468	0.28 472

PFNet	0.60 422	0.33 211	2.47 488	0.41 454	0.55 548	0.62 379	0.27 314	0.61 237	0.63 372	0.61 439	0.56 364	0.45 290	0.32 278	1.88 523	1.14 521	0.28 554	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.26 419	0.20 377

AF-Net	0.69 477	0.92 493	2.21 433	0.41 454	0.40 497	0.68 448	0.40 451	1.02 554	0.86 532	0.69 491	1.03 550	1.04 556	0.84 539	1.19 411	0.78 471	0.22 525	0.14 397	0.25 540	0.17 425	0.30 451	0.18 344

Nwc_Net	0.68 472	0.83 468	2.53 498	0.41 454	0.39 488	0.77 498	0.38 443	1.01 551	0.70 437	0.60 430	0.99 543	0.98 543	0.68 507	1.41 434	0.63 435	0.23 528	0.15 423	0.23 528	0.25 496	0.23 371	0.18 344

StereoDRNet	0.64 446	0.88 484	2.35 462	0.41 454	0.45 523	0.73 476	0.47 497	0.94 491	0.74 476	0.75 513	0.54 342	0.74 463	0.47 417	1.70 481	0.72 460	0.15 431	0.14 397	0.15 437	0.14 361	0.20 327	0.19 361

iResNet	0.51 351	0.76 434	2.59 512	0.41 454	0.17 154	0.64 409	0.27 314	0.82 389	0.70 437	0.57 389	0.64 436	0.43 270	0.36 299	0.70 345	0.52 396	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.21 341	0.13 222

SGM-Forest	1.04 560	0.42 283	3.59 599	0.41 454	0.32 425	1.05 558	1.32 606	0.94 491	0.83 526	1.16 572	2.23 600	1.03 553	1.39 588	2.49 580	2.35 589	0.21 512	0.21 505	0.20 510	0.19 458	0.23 371	0.32 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.49 323	1.15 558	1.96 380	0.42 465	0.37 479	0.50 195	0.23 214	0.79 374	0.70 437	0.33 191	0.53 330	0.27 170	0.22 146	0.67 331	0.29 230	0.73 593	0.08 152	0.13 371	0.17 425	0.17 263	0.18 344

TRStereo	0.53 370	0.76 434	2.38 467	0.42 465	0.29 385	0.69 454	0.23 214	1.81 608	0.55 287	0.36 201	0.32 171	0.47 311	0.40 343	0.46 229	0.25 185	0.12 339	0.11 326	0.11 254	0.41 570	0.13 160	0.32 502

DEmStereo	0.68 472	0.31 194	2.25 444	0.42 465	0.17 154	0.66 430	0.89 579	0.51 159	0.59 320	0.60 430	1.01 546	0.45 290	1.26 576	1.54 455	2.26 587	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.10 196	0.10 97	0.11 147

ADCS	1.05 561	1.36 585	2.98 564	0.42 465	0.36 468	0.96 546	0.81 574	1.06 567	1.12 575	1.25 582	0.97 540	1.08 562	0.90 550	1.25 420	4.86 623	0.21 512	0.21 505	0.22 521	0.23 487	0.36 505	0.38 534

MM-Stereo_test2	0.38 192	0.28 159	2.46 483	0.43 469	0.15 93	0.50 195	0.25 267	0.47 130	0.38 105	0.33 191	0.26 121	0.23 117	0.22 146	0.34 131	0.29 230	0.08 49	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.36 505	0.22 404

FACV-RUCA	0.58 408	0.40 269	1.78 274	0.43 469	1.67 619	0.48 180	0.28 332	0.69 276	0.62 360	0.40 221	0.53 330	0.33 208	0.63 493	0.40 181	0.31 262	0.13 369	0.11 326	0.62 587	0.12 299	0.70 582	0.98 602

AE-Stereo	0.42 240	0.29 169	1.65 221	0.43 469	0.47 531	0.56 273	0.23 214	0.86 423	0.46 195	0.31 178	0.41 228	0.43 270	0.24 175	0.34 131	0.24 172	0.09 107	0.48 589	0.11 254	0.45 575	0.22 358	0.19 361

Syn2CoEx	0.70 481	1.07 545	2.74 536	0.43 469	0.30 398	0.64 409	0.42 461	0.99 534	0.78 508	0.62 450	0.78 501	0.74 463	0.72 516	1.92 530	0.61 431	0.20 505	0.17 461	0.19 501	0.15 386	0.29 440	0.22 404

aanetorigin	0.77 515	0.80 455	2.59 512	0.43 469	0.44 514	0.58 309	1.01 590	0.57 209	0.68 419	1.53 598	1.23 564	0.81 492	1.08 568	1.07 395	1.07 511	0.18 480	0.15 423	0.17 475	0.21 474	0.54 570	0.30 488

RP	0.67 465	0.82 464	1.94 368	0.43 469	0.44 514	0.65 423	0.45 486	0.89 447	0.82 523	0.66 478	0.92 530	0.99 546	0.76 527	1.55 456	0.66 443	0.25 541	0.18 472	0.23 528	0.20 468	0.31 459	0.22 404

NCCL2	0.65 455	0.94 501	1.96 380	0.43 469	0.30 398	0.71 463	0.68 555	0.84 406	0.65 393	0.70 497	0.60 396	0.86 514	0.54 448	1.56 457	0.57 419	0.20 505	0.16 441	0.67 590	0.25 496	0.22 358	0.24 440

FC-DCNN v2	1.54 594	0.58 361	2.80 545	0.44 476	0.39 488	2.05 607	0.66 549	1.90 611	1.84 610	2.79 621	2.97 616	4.41 622	3.07 618	2.65 590	2.30 588	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.38 534

LL-Strereo2	0.41 220	0.90 491	1.83 314	0.44 476	0.24 314	0.54 241	0.27 314	0.58 215	0.45 185	0.41 230	0.33 180	0.44 281	0.21 136	0.44 205	0.34 291	0.09 107	0.08 152	0.16 456	0.14 361	0.17 263	0.17 324

Patchmatch Stereo++	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184
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
TransformOpticalFlow	0.64 446	0.56 356	2.66 522	0.44 476	0.26 349	0.62 379	0.28 332	0.83 395	0.71 447	0.76 516	0.74 491	0.91 526	0.85 540	1.83 507	0.81 477	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.11 119	0.12 184

PSM-adaLoss	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.60 338	0.29 356	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo_v2	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.26 289	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.49 258	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

HUI-Stereo	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.45 220	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

iGMRVC	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.55 285	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

iRAFT	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

RAFT-IKP	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.16 124	0.60 338	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.50 264	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

RGC	0.71 490	0.97 519	2.18 429	0.44 476	0.44 514	0.73 476	0.40 451	0.94 491	0.71 447	0.71 501	1.04 553	1.01 549	0.71 513	1.74 488	0.70 453	0.23 528	0.18 472	0.28 547	0.26 504	0.29 440	0.27 466

FC-DCNN	1.49 592	0.59 363	2.88 550	0.44 476	0.39 488	1.97 604	0.66 549	1.67 605	1.70 603	2.72 620	2.89 613	4.22 618	2.97 617	2.55 585	2.19 583	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.39 540

FBW_ROB	0.83 533	0.77 443	1.77 269	0.44 476	0.30 398	0.87 533	0.46 489	1.10 573	0.91 546	0.81 531	0.75 494	1.01 549	0.61 485	3.66 617	1.23 535	0.26 545	0.23 519	0.36 566	0.25 496	0.27 429	0.62 576

HUF	0.59 416	0.65 397	2.46 483	0.45 490	0.77 583	0.34 49	0.24 247	0.46 116	0.39 118	0.31 178	0.28 132	0.25 144	0.19 114	0.67 331	0.18 25	0.12 339	2.03 629	0.08 75	0.06 26	0.31 459	1.59 624

iRaft-Stereo_20w	0.58 408	0.39 264	1.96 380	0.45 490	0.32 425	0.92 543	0.57 529	1.14 578	0.56 298	0.81 531	0.40 224	0.55 348	0.69 509	0.65 327	1.04 509	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.36 558	0.17 263	0.25 449

SHD	0.72 493	0.77 443	2.36 465	0.45 490	0.40 497	0.71 463	0.32 400	1.02 554	1.25 583	1.07 565	0.84 514	0.90 524	0.73 519	1.09 397	0.98 494	0.21 512	0.18 472	0.20 510	0.21 474	0.32 468	0.31 496

DeepPrunerF	0.86 537	0.86 477	2.91 557	0.45 490	0.50 535	0.64 409	0.48 501	1.14 578	2.64 619	0.63 459	0.61 403	0.65 405	0.62 490	2.21 555	1.31 541	0.23 528	0.19 485	0.30 555	0.28 512	0.36 505	0.25 449

DISCO	0.57 403	0.34 224	1.87 332	0.45 490	0.34 447	0.84 523	0.35 421	0.84 406	0.78 508	0.59 421	0.63 420	1.06 560	0.53 445	1.10 398	0.82 478	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.22 358	0.18 344

CRFU-Net	0.56 396	0.38 255	1.86 327	0.46 495	0.26 349	0.82 518	0.36 428	0.90 453	0.49 222	0.62 450	0.59 381	0.78 480	1.35 584	1.00 388	0.48 378	0.15 431	0.14 397	0.17 475	0.10 196	0.19 311	0.14 242

PFNet+	0.45 274	0.37 245	1.86 327	0.46 495	0.18 192	0.58 309	0.77 569	0.52 173	0.64 380	0.56 378	0.48 275	0.39 238	0.26 205	0.93 380	0.32 273	0.13 369	0.09 226	0.14 407	0.13 333	0.12 130	0.15 277

IRAFT_RVC	0.54 376	0.53 340	1.78 274	0.46 495	0.21 254	0.58 309	0.43 468	0.65 258	0.66 408	0.54 349	0.50 300	0.49 324	0.51 438	1.58 465	1.01 504	0.11 281	0.25 535	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.13 222

XQC	0.73 502	0.98 523	2.39 469	0.46 495	0.35 460	0.81 515	0.46 489	1.00 542	1.00 558	0.80 525	0.69 467	0.88 520	0.74 524	1.32 423	1.20 531	0.24 536	0.16 441	0.23 528	0.20 468	0.41 538	0.33 510

NOSS_ROB	0.64 446	0.65 397	1.62 219	0.46 495	0.25 332	0.67 436	0.30 364	0.93 482	0.77 503	0.59 421	0.57 372	0.77 476	0.38 321	2.78 598	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.28 547	0.26 504	0.27 429	0.39 540

GASNet	0.73 502	1.47 588	3.04 568	0.47 500	0.33 438	0.57 291	0.34 413	0.91 465	0.75 489	0.58 407	0.58 378	0.74 463	0.55 453	2.03 538	0.65 442	0.21 512	0.15 423	0.19 501	0.17 425	0.51 565	0.28 472

NRIStereo	0.46 284	0.25 112	1.77 269	0.47 500	0.16 124	0.95 545	0.74 565	0.51 159	0.56 298	0.48 285	0.39 219	0.59 376	0.29 254	0.77 362	0.32 273	0.11 281	0.13 376	0.11 254	0.09 160	0.21 341	0.24 440

GEStereo_RVC	0.54 376	0.87 480	1.95 371	0.47 500	0.25 332	0.62 379	0.37 436	1.00 542	0.74 476	0.53 336	0.54 342	0.59 376	0.44 390	1.10 398	0.46 363	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.26 419	0.19 361

FCDSN-DC	1.29 578	0.54 345	2.50 495	0.47 500	0.41 504	1.12 568	0.60 535	1.10 573	1.27 585	2.23 611	2.87 612	3.67 615	3.12 620	2.39 569	1.69 562	0.30 559	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.35 499	0.38 534
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 558	1.67 599	2.32 454	0.47 500	0.39 488	1.47 581	0.95 582	0.95 504	0.91 546	0.84 539	0.94 535	1.05 558	0.60 476	2.95 604	0.72 460	0.41 571	0.72 610	0.32 560	0.55 586	0.74 584	1.22 615

GANetREF_RVC	0.75 508	1.15 558	2.46 483	0.47 500	0.26 349	0.83 521	0.61 539	0.97 518	0.89 543	0.62 450	0.61 403	0.72 453	0.59 472	2.42 572	0.55 407	0.32 562	0.25 535	0.36 566	0.24 489	0.39 530	0.31 496
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
PASM	0.72 493	0.68 408	1.91 352	0.47 500	0.44 514	0.60 338	0.51 506	0.76 332	0.80 516	0.77 520	0.67 450	0.87 516	0.61 485	2.40 570	0.67 446	0.32 562	0.35 562	0.36 566	0.41 570	0.45 555	0.39 540

PWCDC_ROB	0.72 493	1.06 542	2.09 406	0.47 500	0.36 468	0.78 503	0.26 289	0.98 522	1.34 589	0.61 439	2.07 592	0.64 400	0.61 485	0.83 370	0.71 456	0.31 561	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.60 576	0.21 389

CRE-IMP	0.41 220	0.22 74	1.76 260	0.48 508	0.17 154	0.79 507	0.69 557	0.52 173	0.52 248	0.47 267	0.42 232	0.45 290	0.26 205	0.41 185	0.31 262	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.23 428

XX-Stereo	0.55 388	0.54 345	3.50 597	0.48 508	0.39 488	0.54 241	0.17 88	0.89 447	0.40 134	0.44 246	0.65 445	0.85 508	0.19 114	0.77 362	0.21 94	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.17 263	0.14 242

Select-FE	0.65 455	0.67 405	2.76 538	0.49 510	0.55 548	0.79 507	0.16 78	0.90 453	0.53 267	0.84 539	0.55 352	0.91 526	0.75 525	0.57 289	1.16 525	0.11 281	0.18 472	0.11 254	0.49 579	0.14 184	0.31 496

zero-FE	0.80 523	0.27 135	8.23 625	0.49 510	0.98 593	0.33 40	0.20 132	0.48 138	1.28 586	0.17 44	0.20 64	0.77 476	0.22 146	0.60 305	0.97 492	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.10 196	0.33 477	0.14 242

DeepStereo_RVC	0.44 256	0.28 159	1.92 355	0.49 510	0.17 154	0.60 338	0.59 533	0.50 151	0.52 248	0.49 297	0.45 249	0.39 238	0.86 543	0.45 220	0.33 284	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

AnyNet_C32	1.00 556	1.33 582	2.53 498	0.49 510	0.54 545	1.15 572	1.14 598	0.91 465	0.89 543	1.11 568	0.95 537	0.87 516	0.93 552	1.50 450	4.07 616	0.21 512	0.20 496	0.25 540	0.24 489	0.38 520	0.33 510

TCMNet	0.66 460	0.85 474	2.55 509	0.50 514	0.52 542	0.72 469	0.39 448	0.87 432	0.72 457	0.58 407	0.68 458	0.63 391	0.46 409	1.70 481	0.63 435	0.18 480	0.18 472	0.23 528	0.18 438	0.38 520	0.27 466

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 481	0.65 397	3.45 595	0.50 514	0.60 563	0.75 486	0.23 214	0.96 509	0.60 325	0.76 516	1.30 570	0.81 492	0.60 476	0.57 289	0.82 478	0.10 212	0.16 441	0.11 254	0.43 573	0.31 459	0.22 404

HH	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

HanStereo	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

RAFT_R40	0.50 334	0.21 53	1.76 260	0.50 514	0.40 497	0.61 359	0.53 513	0.56 204	0.60 325	0.56 378	0.54 342	0.55 348	0.51 438	1.57 461	0.53 400	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.09 95

PSM-softLoss	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

KMStereo	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

EDNetEfficientorigin	8.18 632	0.98 523	145.96 656	0.51 519	0.89 588	0.72 469	0.48 501	0.85 413	1.56 600	2.12 605	1.49 579	1.29 579	1.31 580	1.83 507	2.13 582	0.13 369	0.12 352	0.17 475	0.18 438	0.39 530	0.45 554

CSAN	1.25 576	1.12 549	3.04 568	0.51 519	0.37 479	1.06 559	1.15 599	1.22 583	1.08 569	1.17 577	1.91 590	1.04 556	1.31 580	5.96 628	2.43 591	0.26 545	0.22 511	0.24 535	0.24 489	0.31 459	0.30 488

NF-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.44 479	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.45 440	0.79 475	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.16 306

OCTAStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.80 476	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

RE-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

TVStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

RTS	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

RTSA	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

GEAStereo	0.35 164	0.32 202	1.17 131	0.53 529	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.33 477	0.71 582

gasm-f	0.36 174	0.34 224	1.13 123	0.53 529	0.44 514	0.54 241	0.27 314	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.33 180	0.16 38	0.22 146	0.36 151	0.25 185	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.38 520	0.71 582

PVD	0.90 543	0.85 474	2.15 422	0.53 529	0.50 535	0.99 549	0.56 525	1.15 581	1.64 601	1.41 594	1.41 578	1.11 568	1.13 573	1.35 426	1.31 541	0.26 545	0.28 547	0.28 547	0.26 504	0.37 513	0.49 561

NaN_ROB	1.14 565	0.94 501	2.96 560	0.53 529	0.56 551	1.13 570	0.99 585	0.98 522	1.00 558	1.09 567	0.87 522	0.77 476	1.06 567	5.90 627	2.72 595	0.16 452	0.23 519	0.16 456	0.24 489	0.22 358	0.36 524

ELAS	1.39 586	0.79 453	2.86 548	0.53 529	0.50 535	2.81 617	2.20 621	1.61 604	1.50 597	2.28 613	2.35 601	1.82 595	2.13 607	1.73 486	2.22 584	0.35 567	0.37 566	0.35 564	0.35 549	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.70 481	0.35 233	2.73 535	0.54 534	0.61 567	1.07 564	0.43 468	0.84 406	0.49 222	0.90 548	0.91 528	1.23 576	0.77 530	0.65 327	1.10 515	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.49 579	0.15 204	0.38 534

AAGNet	0.88 540	0.33 211	1.79 295	0.54 534	0.98 593	0.62 379	0.46 489	0.50 151	0.60 325	0.58 407	0.53 330	0.50 327	0.73 519	1.23 416	7.48 631	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.14 184	0.09 95

IIG-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.54 534	0.23 301	0.61 359	0.21 153	0.73 304	0.65 393	0.64 469	0.69 467	0.69 435	0.38 321	2.09 547	1.39 547	0.11 281	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.09 95

GMM-Stereo	0.50 334	0.23 94	2.41 472	0.54 534	0.24 314	0.77 498	0.46 489	0.59 223	0.57 302	0.58 407	0.73 488	0.47 311	0.43 382	0.68 334	0.27 205	0.10 212	0.06 23	0.13 371	0.13 333	0.14 184	0.44 553

EAI-Stereo	0.78 519	0.25 112	1.67 227	0.54 534	0.59 558	1.95 601	2.05 620	1.11 577	0.64 380	0.95 556	1.49 579	0.50 327	0.67 504	0.59 299	1.44 551	0.09 107	0.19 485	0.09 134	0.49 579	0.13 160	0.22 404

AnyNet_C01	1.14 565	1.49 589	4.23 611	0.54 534	0.53 543	1.51 585	1.37 608	1.04 565	1.07 568	1.17 577	1.33 573	1.15 572	1.08 568	1.61 471	2.74 596	0.25 541	0.22 511	0.28 547	0.24 489	0.48 558	0.40 544

MDST_ROB	1.17 570	0.42 283	3.87 602	0.54 534	0.44 514	4.11 625	0.58 531	1.31 590	0.84 529	2.12 605	1.12 558	0.98 543	0.71 513	4.24 622	0.99 499	0.16 452	0.14 397	0.19 501	0.17 425	0.18 290	0.35 516

NINENet	0.50 334	0.33 211	1.69 230	0.55 541	0.25 332	0.91 541	0.23 214	0.98 522	0.71 447	0.53 336	0.55 352	0.66 412	0.30 262	1.22 414	0.32 273	0.15 431	0.13 376	0.16 456	0.11 259	0.16 241	0.13 222

ELAS_RVC	1.37 585	0.78 451	3.21 586	0.55 541	0.50 535	1.49 583	2.48 625	1.48 597	1.71 604	2.13 608	2.09 593	2.07 599	2.56 613	1.90 525	2.02 575	0.35 567	0.36 564	0.37 570	0.34 546	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.56 543	0.20 240	0.52 224	0.22 179	0.56 204	0.40 134	0.30 173	0.31 165	0.16 38	0.31 271	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.14 397	0.08 75	0.28 512	0.14 184	0.20 377

PAM	0.70 481	0.35 233	2.72 530	0.56 543	0.62 569	1.08 566	0.53 513	0.85 413	0.44 170	0.93 553	0.92 530	1.24 577	0.68 507	0.64 316	1.01 504	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.48 577	0.14 184	0.38 534

OMP-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.56 543	0.37 479	0.60 338	0.26 289	0.70 284	0.65 393	0.66 478	0.60 396	0.69 435	0.32 278	2.09 547	1.20 531	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.10 122

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 581	1.70 603	2.50 495	0.56 543	0.40 497	2.15 610	0.99 585	1.24 586	1.26 584	1.02 561	1.10 557	1.29 579	0.88 548	3.10 608	1.08 512	1.66 621	0.83 614	0.68 591	0.88 611	1.57 614	1.80 627

DisPM	0.43 246	0.33 211	1.78 274	0.57 547	0.18 192	0.59 326	0.63 546	0.53 182	0.61 342	0.60 430	0.53 330	0.38 232	0.26 205	0.75 354	0.29 230	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.14 242

G-Net	0.99 553	0.64 390	2.76 538	0.57 547	0.67 572	2.03 606	0.72 564	0.76 332	0.67 417	1.14 571	2.56 606	1.30 582	1.02 562	1.48 449	1.74 565	0.25 541	0.24 522	0.24 535	0.26 504	0.37 513	0.31 496

MSCF	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.58 549	0.21 254	0.50 195	0.22 179	0.56 204	0.38 105	0.29 169	0.29 138	0.17 63	0.30 262	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.12 352	0.08 75	0.29 516	0.15 204	0.21 389

AIO_rvc	0.41 220	0.64 390	1.29 153	0.58 549	0.39 488	0.37 69	0.24 247	0.50 151	0.43 166	0.28 164	0.23 96	0.25 144	0.16 47	0.99 386	0.19 45	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.25 399	0.85 594

DPSNet	0.86 537	0.60 365	2.34 459	0.58 549	0.36 468	1.07 564	0.75 566	1.30 589	1.05 564	0.70 497	0.68 458	0.94 536	1.29 577	2.08 545	1.82 568	0.26 545	0.23 519	0.16 456	0.17 425	0.48 558	0.40 544

NVStereoNet_ROB	1.16 569	0.95 508	2.54 504	0.58 549	0.55 548	0.78 503	0.63 546	1.00 542	1.08 569	1.03 562	4.07 625	1.48 588	1.22 575	2.88 603	1.27 539	0.50 578	0.46 583	0.54 583	0.62 598	0.50 563	0.63 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 563	0.83 468	2.66 522	0.58 549	0.34 447	1.17 574	0.71 561	0.93 482	0.94 550	1.74 601	2.63 609	3.09 611	1.71 601	1.70 481	1.84 569	0.26 545	0.21 505	0.20 510	0.21 474	0.28 435	0.43 551

PSMNet-RUCA	0.58 408	0.82 464	1.89 341	0.59 554	0.56 551	0.64 409	0.36 428	0.84 406	0.69 428	0.51 317	0.68 458	0.53 338	0.43 382	0.56 288	0.43 351	0.34 566	0.18 472	0.44 578	0.29 516	0.48 558	0.30 488

anonymity	0.80 523	0.66 404	1.29 153	0.59 554	0.75 579	0.67 436	0.52 509	0.95 504	0.71 447	0.94 554	0.70 477	0.67 421	0.87 544	0.71 347	1.35 544	0.64 588	0.62 597	0.58 584	1.44 623	0.60 576	0.65 579

NCC-stereo	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404

Abc-Net	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 323	0.30 182	1.76 260	0.60 558	0.23 301	0.63 396	0.42 461	0.62 241	0.60 325	0.59 421	1.03 550	0.43 270	0.72 516	0.60 305	0.33 284	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.43 551

MIPNet	0.83 533	0.81 460	2.40 471	0.61 559	0.18 192	1.48 582	1.39 610	1.60 603	0.74 476	1.94 603	0.85 518	0.73 457	1.68 599	0.87 378	0.31 262	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.32 539	0.25 399	0.12 184

SST-Stereo	0.52 364	0.20 34	1.76 260	0.62 560	0.53 543	0.62 379	0.66 549	0.55 197	0.61 342	0.58 407	0.53 330	0.52 336	0.60 476	1.59 467	0.29 230	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.10 122

PA-Net	0.84 535	1.00 529	3.49 596	0.63 561	0.40 497	0.70 461	0.52 509	0.86 423	0.84 529	0.52 326	0.59 381	0.70 445	0.54 448	2.35 562	2.23 585	0.17 468	0.27 544	0.19 501	0.28 512	0.22 358	0.36 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.44 256	0.28 159	2.59 512	0.64 562	0.56 551	0.57 291	0.20 132	0.78 358	0.52 248	0.40 221	0.39 219	0.45 290	0.21 136	0.27 51	0.22 123	0.09 107	0.10 276	0.08 75	0.29 516	0.12 130	0.10 122

EDNetEfficient	1.27 577	0.70 415	4.05 608	0.64 562	0.98 593	0.94 544	1.40 611	0.85 413	1.75 605	2.34 614	1.33 573	1.05 558	2.21 609	1.58 465	4.15 617	0.15 431	0.19 485	0.14 407	0.27 509	0.38 520	0.32 502

PDISCO_ROB	0.75 508	1.06 542	2.11 411	0.64 562	0.59 558	1.13 570	0.43 468	1.14 578	1.05 564	0.64 469	0.71 481	0.96 539	0.61 485	1.21 412	0.76 467	0.37 570	0.18 472	0.27 544	0.24 489	0.56 572	0.32 502

MFN_U_SF_RVC	1.55 595	2.39 628	3.16 580	0.65 565	0.41 504	1.12 568	0.46 489	1.23 585	1.33 588	1.61 599	1.20 562	1.43 586	0.98 559	1.76 491	1.97 572	1.90 624	1.80 624	1.98 628	2.15 629	1.63 615	1.77 626

SPS-STEREO	1.07 562	1.13 552	2.88 550	0.65 565	0.69 575	0.99 549	0.68 555	1.05 566	0.87 535	1.36 588	1.23 564	1.46 587	0.94 555	1.87 515	1.72 564	0.66 589	0.61 596	0.58 584	0.57 592	0.65 578	0.77 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 515	1.23 568	2.15 422	0.67 567	0.59 558	0.78 503	0.38 443	0.90 453	0.70 437	0.61 439	0.69 467	1.01 549	0.67 504	1.02 390	0.73 463	0.45 575	0.34 561	0.87 596	0.51 583	0.67 580	0.46 556

SGM-ForestM	2.98 617	1.70 603	3.52 598	0.67 567	0.47 531	5.18 628	3.36 629	3.30 627	2.86 622	4.44 628	3.79 624	9.80 635	5.50 628	6.29 629	6.52 629	0.27 550	0.36 564	0.24 535	0.27 509	0.38 520	0.58 573

FTStereo	0.76 511	0.18 12	2.35 462	0.71 569	0.21 254	0.73 476	1.79 617	0.57 209	0.53 267	1.07 565	1.63 584	1.29 579	2.13 607	0.75 354	0.29 230	0.19 495	0.08 152	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.40 544

AIO_test	0.39 207	0.37 245	1.19 135	0.73 570	0.67 572	0.35 56	0.25 267	0.47 130	0.34 65	0.34 194	0.22 86	0.33 208	0.17 67	1.31 422	0.19 45	0.11 281	0.15 423	0.08 75	0.21 474	0.15 204	0.23 428

JetBlue	1.78 598	1.63 595	3.92 604	0.73 570	1.21 608	4.38 626	3.35 628	1.59 602	1.20 580	1.26 585	1.52 581	2.37 604	1.88 604	3.23 610	3.00 599	0.53 579	0.47 586	0.48 581	0.49 579	1.29 609	0.97 601

pmcnn	1.32 579	1.05 540	2.77 541	0.74 572	1.43 611	0.72 469	0.56 525	0.96 509	0.91 546	0.99 558	2.92 615	6.01 629	0.70 511	2.38 566	3.32 608	0.13 369	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.34 488	0.22 404

SQANet	0.80 523	1.58 593	2.53 498	0.76 573	0.83 584	0.76 490	0.36 428	0.83 395	0.64 380	0.63 459	0.69 467	0.73 457	0.51 438	1.21 412	0.53 400	0.77 597	0.29 548	0.59 586	0.29 516	0.86 592	0.61 575

DDUNet	0.77 515	1.12 549	1.88 334	0.76 573	0.69 575	0.84 523	0.43 468	0.85 413	0.65 393	0.67 482	0.75 494	0.91 526	0.52 443	1.03 392	0.57 419	0.54 581	0.37 566	0.95 602	0.52 585	0.71 583	0.57 571

ACRE	0.56 396	1.14 554	2.77 541	0.76 573	0.28 377	0.60 338	0.56 525	0.76 332	0.58 313	0.55 367	0.62 408	0.41 252	0.29 254	0.44 205	0.39 326	0.11 281	0.19 485	0.13 371	0.14 361	0.36 505	0.18 344

CAS	0.35 164	0.25 112	1.30 156	0.79 576	0.34 447	0.51 205	0.23 214	0.46 116	0.39 118	0.22 88	0.31 165	0.20 95	0.17 67	0.28 65	0.23 148	0.73 593	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 531

CIPLG	0.56 396	1.19 564	2.46 483	0.80 577	0.31 417	0.61 359	0.57 529	0.76 332	0.57 302	0.56 378	0.63 420	0.41 252	0.30 262	0.45 220	0.40 334	0.11 281	0.20 496	0.13 371	0.13 333	0.35 499	0.19 361

IPLGR_C	0.58 408	1.25 571	2.72 530	0.80 577	0.31 417	0.60 338	0.61 539	0.76 332	0.58 313	0.56 378	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.43 196	0.40 334	0.11 281	0.22 511	0.13 371	0.15 386	0.35 499	0.19 361

SAMSARA	0.91 544	0.97 519	2.22 437	0.80 577	0.58 556	1.32 576	1.31 605	1.01 551	0.94 550	1.36 588	0.87 522	1.38 584	0.90 550	1.72 485	1.02 506	0.24 536	0.30 552	0.22 521	0.25 496	0.36 505	0.35 516

MADNet+	1.36 583	1.93 618	5.95 620	0.81 580	0.59 558	1.57 587	1.09 594	1.39 595	1.22 581	0.84 539	1.01 546	1.25 578	1.12 572	3.19 609	2.36 590	0.45 575	0.47 586	0.38 572	0.34 546	0.59 573	0.57 571

MFMNet_re	0.92 546	1.28 574	2.53 498	0.82 581	0.76 582	0.90 539	0.75 566	0.98 522	1.04 563	1.03 562	1.05 554	0.84 504	0.94 555	0.83 370	0.72 460	0.68 590	0.60 595	0.63 588	0.60 597	0.77 588	0.74 584

SGM+DAISY	1.83 600	1.43 586	3.81 601	0.87 582	1.01 597	2.38 614	2.53 626	1.36 592	1.75 605	2.92 622	3.22 619	2.65 607	2.93 615	2.22 558	3.10 603	0.72 592	0.69 606	0.63 588	0.62 598	0.77 588	0.98 602

CC-Net-ROB	0.85 536	1.15 558	2.13 416	0.88 583	0.38 485	0.88 537	0.44 479	1.06 567	0.79 513	0.58 407	0.69 467	0.65 405	0.50 436	2.74 597	0.51 393	0.93 600	0.39 577	0.87 596	0.29 516	0.54 570	0.54 567

GrayStereo	0.66 460	0.19 18	1.76 260	0.90 584	0.23 301	0.62 379	1.42 614	0.62 241	0.60 325	0.72 504	0.78 501	0.56 360	3.07 618	0.60 305	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.21 474	0.11 119	0.18 344

ASMatch	0.60 422	0.43 288	2.58 510	0.91 585	0.36 468	0.56 273	0.25 267	0.52 173	0.61 342	0.47 267	1.21 563	0.47 311	0.66 502	1.34 425	0.94 488	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.10 97	0.16 306

LCNet	0.54 376	0.37 245	1.78 274	0.92 586	0.22 281	0.96 546	0.30 364	0.59 223	0.58 313	0.51 317	0.55 352	0.41 252	0.76 527	0.84 372	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.18 438	0.98 596	0.39 540

WAO-7	1.48 591	1.63 595	2.49 491	0.93 587	0.75 579	1.72 595	1.10 595	1.84 610	1.96 613	1.43 595	2.54 605	1.97 597	1.61 598	3.06 606	2.08 578	0.69 591	0.66 599	0.94 601	0.74 605	0.80 590	0.69 581

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 515	1.04 539	2.06 398	0.94 588	0.35 460	0.89 538	0.40 451	0.85 413	0.63 372	0.55 367	0.63 420	0.75 469	0.38 321	2.38 566	0.48 378	1.10 609	0.31 554	0.36 566	0.21 474	0.53 569	0.55 570

otaku	1.03 559	1.68 601	2.72 530	0.95 589	0.73 578	1.03 556	0.59 533	0.99 534	0.86 532	0.69 491	1.61 582	0.98 543	0.64 495	1.46 441	1.14 521	0.95 602	0.46 583	0.72 593	0.40 567	1.24 607	0.78 589

Ntro	1.00 556	1.68 601	2.80 545	0.95 589	0.85 585	1.06 559	0.53 513	0.98 522	0.90 545	0.62 450	0.76 497	0.93 532	0.66 502	1.66 475	0.98 494	0.99 605	0.45 581	0.75 594	0.40 567	1.19 603	0.75 586

SGM_RVC	1.89 601	0.92 493	2.50 495	0.96 591	0.93 592	1.63 590	1.37 608	1.52 600	12.43 634	1.85 602	1.69 585	2.40 605	1.74 602	2.81 601	1.71 563	0.53 579	0.47 586	0.42 575	0.47 576	0.74 584	0.74 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 540	0.93 499	3.23 588	0.99 592	0.64 570	0.77 498	0.55 520	0.98 522	0.97 554	0.61 439	1.03 550	0.65 405	1.05 565	0.79 367	1.38 546	0.44 573	0.46 583	0.51 582	0.58 595	0.65 578	0.47 557

MANE	2.90 616	1.14 554	2.96 560	1.03 593	1.01 597	5.01 627	2.45 624	5.36 631	6.88 631	3.58 626	4.76 629	5.99 628	4.99 625	4.23 621	4.61 622	0.56 584	0.67 600	0.44 578	0.78 607	0.51 565	1.03 610

ACVNet-4b	1.93 602	1.85 611	4.10 609	1.07 594	0.86 586	1.15 572	0.53 513	1.06 567	1.12 575	0.64 469	1.09 556	1.99 598	0.70 511	2.20 554	9.86 636	5.62 634	0.41 580	1.03 607	0.55 586	1.86 620	0.85 594

ACVNet_2	1.42 589	1.81 608	3.23 588	1.08 595	0.92 591	1.32 576	0.85 576	1.49 598	1.69 602	1.19 580	1.73 586	2.13 600	1.03 563	2.50 581	1.40 549	0.91 599	0.53 591	1.00 605	0.55 586	2.11 622	0.85 594

ACVNet_1	1.33 580	1.91 616	4.03 607	1.09 596	0.88 587	1.19 575	0.66 549	1.24 586	1.17 578	0.94 554	0.96 538	3.09 611	1.04 564	2.37 563	1.11 518	1.04 606	0.48 589	1.03 607	0.48 577	1.12 600	0.83 591

PWCK	1.49 592	1.90 615	3.22 587	1.09 596	0.54 545	1.71 594	1.73 616	1.49 598	1.53 598	1.44 596	1.80 587	1.82 595	1.30 579	3.34 612	1.76 566	1.07 608	0.56 593	0.97 604	0.58 595	1.38 613	0.65 579

GCST	0.72 493	1.10 547	2.15 422	1.11 598	0.59 558	0.62 379	0.19 113	0.75 319	0.53 267	0.56 378	0.63 420	0.47 311	0.31 271	1.11 401	0.33 284	0.75 595	0.45 581	0.84 595	0.64 601	0.69 581	0.54 567

RainbowNet	1.15 567	1.78 607	2.72 530	1.12 599	0.91 590	1.06 559	0.76 568	1.16 582	1.13 577	0.75 513	0.97 540	1.09 564	0.80 532	1.60 468	1.21 533	1.17 611	1.26 622	1.01 606	0.57 592	1.13 601	0.88 599

WAO-6	1.58 596	1.54 591	2.32 454	1.14 600	1.00 596	2.30 612	1.03 591	1.82 609	2.85 621	1.25 582	2.61 608	2.20 601	1.56 596	2.47 579	1.99 574	0.95 602	0.67 600	1.19 612	0.83 609	1.08 598	0.88 599

MonStereo1	1.98 604	1.01 533	1.78 274	1.19 601	1.04 600	3.58 621	0.61 539	1.53 601	1.93 612	1.39 592	3.37 620	2.23 603	10.80 636	2.84 602	1.25 537	1.04 606	0.38 570	0.96 603	0.57 592	1.10 599	1.00 609

DANet	0.80 523	0.65 397	2.21 433	1.19 601	0.48 533	0.74 480	1.25 603	0.89 447	1.53 598	0.89 546	0.71 481	0.96 539	0.56 457	1.83 507	0.96 491	0.18 480	0.16 441	0.19 501	0.16 406	0.26 419	0.29 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_for_model	0.64 446	1.60 594	1.82 308	1.23 603	1.02 599	0.53 233	0.23 214	0.75 319	0.50 232	0.57 389	0.29 138	0.25 144	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.76 596	0.31 554	0.08 75	0.07 99	1.68 617	0.50 564

Dean	1.79 599	1.83 609	3.92 604	1.29 604	1.07 603	1.55 586	1.00 588	1.95 613	2.33 615	1.47 597	4.19 626	4.26 621	1.33 583	2.21 555	1.48 553	1.14 610	0.68 604	1.18 609	0.74 605	1.24 607	0.98 602

IMH-64-1	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

IMH-64	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

JetRed	3.29 620	4.93 630	10.17 628	1.45 607	1.72 620	7.44 630	5.05 633	3.06 622	2.12 614	2.41 615	2.39 602	2.99 610	2.37 610	3.51 615	6.44 628	1.32 616	1.90 628	1.37 617	1.23 622	2.21 623	1.76 625

TorneroNet-64	2.65 609	1.83 609	3.30 590	1.46 608	1.20 607	3.89 622	0.99 585	3.51 629	6.71 630	2.56 616	4.60 627	4.22 618	3.85 623	3.33 611	3.14 604	1.19 612	0.65 598	1.39 618	0.79 608	3.31 629	1.15 613

TorneroNet	5.50 627	1.92 617	3.16 580	1.47 609	1.25 610	14.07 636	1.06 593	4.90 630	20.99 650	10.17 634	16.48 642	11.88 639	6.93 630	3.34 612	4.20 618	1.30 615	0.69 606	1.45 620	0.86 610	2.61 626	1.20 614

DispFullNet	1.67 597	2.10 621	5.22 616	1.53 610	8.90 629	0.86 529	0.31 377	0.96 509	0.96 553	1.37 591	1.01 546	1.13 569	1.98 606	1.51 451	0.91 485	0.54 581	0.31 554	1.18 609	0.63 600	1.13 601	0.80 590

IMH	2.02 605	2.15 626	2.69 527	1.68 611	1.12 606	1.66 593	0.92 581	2.10 614	1.92 611	1.32 587	2.66 610	2.21 602	1.69 600	5.78 626	1.68 561	5.54 633	0.96 618	1.31 615	0.71 604	1.32 612	0.99 607

LVE	1.96 603	2.17 627	3.14 578	1.68 611	1.80 621	1.63 590	1.03 591	2.34 616	2.81 620	1.25 582	2.89 613	4.24 620	1.29 577	2.79 599	1.44 551	2.85 629	0.91 617	1.18 609	1.46 624	1.23 606	1.10 612

KSHMR	4.10 623	1.97 619	5.27 617	1.71 613	1.47 615	1.96 602	1.28 604	3.19 623	17.33 645	2.12 605	15.91 640	9.18 634	1.57 597	8.42 632	1.98 573	1.52 619	1.26 622	1.67 625	1.19 620	1.67 616	1.40 619

Pruner-Stereo	0.51 351	0.27 135	1.78 274	1.79 614	0.19 225	0.62 379	0.45 486	0.57 209	0.60 325	0.61 439	0.48 275	0.41 252	0.24 175	0.46 229	1.00 500	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.12 130	0.13 222

MultiAttention	2.38 607	0.50 331	1.93 358	1.80 615	2.56 624	10.86 634	2.30 622	1.22 583	0.80 516	0.62 450	1.16 561	1.13 569	0.56 457	16.09 643	1.18 528	0.20 505	0.09 226	0.43 577	1.62 625	0.94 595	1.58 623

ktn	4.35 624	2.10 621	2.89 553	1.80 615	1.49 617	2.13 609	1.41 613	2.26 615	12.72 635	11.41 637	16.43 641	11.15 637	3.75 621	4.36 623	3.18 605	1.82 623	0.98 620	1.73 627	1.21 621	2.97 628	1.27 616

UNDER WATER	2.74 611	1.85 611	4.54 613	1.81 617	1.44 613	2.34 613	1.40 611	3.24 624	6.60 629	2.60 617	2.76 611	5.75 627	5.24 627	3.02 605	4.01 615	1.45 617	0.81 613	1.59 624	1.06 617	1.80 618	1.51 621

UNDER WATER-64	2.47 608	1.89 614	4.86 614	1.82 618	1.44 613	3.18 619	1.57 615	2.62 617	5.64 626	2.05 604	2.13 595	4.13 617	3.76 622	2.62 588	3.42 610	1.47 618	0.85 615	1.57 623	1.07 618	1.82 619	1.49 620

WAO-8	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

Venus	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

DDVS	0.62 435	0.40 269	1.40 175	2.21 621	0.35 460	0.87 533	1.00 588	0.69 276	0.50 232	0.53 336	0.56 364	0.90 524	0.37 314	1.22 414	0.47 372	0.15 431	0.14 397	0.14 407	0.12 299	0.19 311	0.22 404

tt	4.93 626	0.27 135	4.20 610	2.29 622	1.58 618	10.20 633	16.97 640	9.42 638	5.02 625	1.67 600	1.28 567	4.68 623	5.03 626	3.37 614	5.92 626	6.16 635	9.47 643	2.82 632	3.18 633	3.60 630	1.53 622

MADNet++	2.79 612	2.11 623	2.97 563	2.49 623	2.28 623	2.95 618	2.31 623	2.67 618	2.47 617	3.03 624	3.13 618	2.70 608	2.92 614	4.10 620	4.48 620	2.68 628	2.24 632	3.04 634	2.44 631	2.37 624	2.34 628

EKT-Stereo	1.47 590	0.49 325	1.93 358	2.57 624	19.31 641	0.55 256	0.22 179	0.69 276	0.42 155	0.38 213	0.36 198	0.43 270	0.27 225	0.69 340	0.26 195	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.16 406	0.20 327	0.15 277

notaker	2.66 610	2.07 620	3.31 592	2.61 625	1.43 611	1.76 597	1.11 596	2.76 620	1.79 607	2.26 612	11.53 638	3.96 616	4.29 624	3.09 607	2.76 597	1.55 620	0.88 616	1.70 626	1.07 618	2.00 621	1.35 617

LE_ROB	4.43 625	1.35 584	9.38 627	2.79 626	3.93 626	2.43 615	3.46 630	2.68 619	11.19 633	11.66 638	4.73 628	5.26 626	10.46 635	4.50 624	9.49 634	0.82 598	0.69 606	1.34 616	0.98 615	0.75 586	0.76 587

BEATNet-Init1	12.10 635	11.19 635	27.29 651	2.99 627	3.51 625	21.84 649	11.10 636	14.34 643	13.83 640	20.34 646	20.33 647	26.35 656	20.03 644	19.06 647	14.80 643	1.74 622	1.81 625	2.05 629	2.49 632	3.69 631	3.12 631

DGSMNet	2.89 615	0.63 386	3.18 583	3.43 628	4.17 628	2.57 616	6.98 635	0.97 518	0.83 526	0.56 378	1.86 589	0.79 485	0.62 490	1.64 473	1.39 547	4.61 632	5.01 636	5.17 637	4.71 636	4.44 633	4.19 633

MSAF-DinoV2	3.10 619	1.86 613	10.68 629	3.61 629	0.30 398	3.34 620	0.82 575	2.81 621	1.79 607	0.80 525	0.87 522	1.56 592	1.10 570	26.49 655	1.96 571	0.17 468	0.13 376	0.19 501	1.63 626	0.92 594	0.99 607

PML	23.15 644	16.83 639	7.78 624	5.49 630	9.93 631	51.13 656	104.50 657	5.76 632	13.62 638	37.30 657	105.93 657	30.86 657	23.50 649	12.07 637	7.87 632	6.30 636	2.12 631	6.32 639	2.43 630	10.44 640	2.90 630

DGTPSM_ROB	8.89 633	5.62 631	12.25 631	5.92 631	11.32 632	8.54 631	24.18 643	6.40 633	13.49 636	5.15 629	11.46 636	6.19 630	10.92 637	7.00 630	13.72 639	4.47 631	7.65 637	3.92 635	7.45 639	4.38 632	7.87 638

HanzoNet	7.64 630	2.86 629	5.05 615	7.01 632	3.97 627	2.18 611	1.34 607	3.37 628	4.05 623	13.17 639	10.58 632	10.73 636	16.52 642	8.45 633	10.51 637	10.48 642	9.72 644	5.59 638	13.46 643	6.84 637	6.83 637

DPSMNet_ROB	9.48 634	5.64 632	13.01 635	8.82 633	11.82 633	8.54 631	24.20 644	6.41 634	13.65 639	5.32 631	11.47 637	6.33 631	10.92 637	7.69 631	13.89 640	7.25 641	8.19 639	5.06 636	7.78 640	5.31 635	8.26 639

USTest	8.10 631	7.17 634	8.96 626	9.25 634	9.05 630	15.27 637	23.78 642	9.96 639	9.47 632	5.94 632	6.75 630	7.80 632	7.48 631	8.83 634	11.21 638	2.21 627	3.56 633	2.86 633	3.20 634	5.02 634	4.16 632

LSM	3.31 621	1.11 548	5.29 618	9.40 635	30.65 650	0.84 523	1.12 597	0.91 465	1.22 581	1.36 588	2.19 597	0.93 532	0.83 536	1.66 475	0.90 484	0.21 512	0.31 554	0.24 535	0.28 512	0.39 530	6.33 636

Anonymous_1	22.91 643	11.20 636	12.13 630	12.75 636	26.28 649	19.43 644	27.92 648	14.08 642	13.61 637	14.96 640	10.58 632	11.26 638	11.19 639	12.55 639	14.57 642	38.28 657	7.88 638	34.96 654	63.99 654	89.57 657	10.94 642

DPSM_ROB	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

DPSM	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

TCMNet-wrong-test	5.51 628	6.62 633	6.20 621	13.02 639	11.90 634	7.14 629	5.53 634	6.99 635	1.44 594	2.65 618	3.10 617	8.37 633	5.95 629	4.75 625	6.05 627	3.07 630	0.98 620	2.38 630	1.99 628	6.62 636	5.43 635

DPSimNet_ROB	17.97 641	20.20 647	24.98 646	17.62 640	15.92 639	21.53 648	21.00 641	13.70 641	15.61 643	23.89 654	14.69 639	22.87 647	24.58 656	12.70 640	14.56 641	18.48 649	12.91 645	20.21 649	12.05 641	17.76 641	14.17 643

HaxPig	19.86 642	22.40 648	22.34 640	17.95 641	17.95 640	11.77 635	11.89 637	16.02 646	15.89 644	21.10 647	21.41 648	18.74 646	18.39 643	20.08 648	19.69 646	23.63 654	23.22 652	24.06 650	23.69 650	23.00 649	23.95 651

LRCNet_RVC	13.74 640	19.30 640	12.75 634	19.46 642	12.69 635	1.86 598	0.41 457	12.33 640	1.05 564	15.77 641	18.83 646	12.62 642	8.70 634	12.21 638	9.62 635	22.22 650	8.37 642	25.85 651	24.01 651	19.32 648	17.44 649

MEDIAN_ROB	23.96 645	27.05 655	26.39 650	22.16 643	22.13 642	16.12 639	13.97 638	20.24 647	20.05 646	25.50 655	25.31 655	22.96 648	22.63 648	24.39 649	23.24 650	28.20 655	27.23 656	28.62 652	27.75 652	27.50 650	27.76 652

AVERAGE_ROB	26.93 652	30.34 656	29.27 652	25.82 644	25.34 643	19.48 645	15.17 639	23.55 651	23.00 651	28.45 656	27.87 656	26.25 655	25.86 657	26.96 657	25.55 651	31.30 656	30.07 657	31.76 653	30.81 653	30.79 654	30.93 653

CasAABBNet	24.81 648	22.53 649	24.83 645	26.08 645	25.74 644	39.86 652	57.06 654	28.87 654	28.83 655	21.16 651	22.54 652	24.22 651	23.89 654	26.38 650	30.87 653	14.25 643	16.71 647	13.09 642	14.81 645	17.78 642	16.71 645

RAFT-FEzeroshot	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

RAFT-FE	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

FlowAnything	24.85 649	22.54 650	25.10 647	26.11 648	25.76 645	39.86 652	57.00 652	28.89 655	28.87 656	21.31 653	22.68 654	24.22 651	23.87 650	26.39 653	30.89 657	14.26 644	16.78 651	13.10 645	14.90 649	17.78 642	16.69 644

Selective-RAFT-Error	24.87 650	22.59 653	25.14 648	26.13 649	25.82 648	39.93 654	57.03 653	28.97 656	28.95 657	21.21 652	22.65 653	24.25 653	23.98 655	26.43 654	30.83 652	14.27 647	16.71 647	13.10 645	14.82 646	17.82 646	16.76 648

LSM0	26.58 651	22.63 654	25.88 649	30.13 650	52.21 656	39.94 655	56.74 651	28.97 656	28.72 652	21.14 648	22.26 649	24.43 654	23.88 651	26.54 656	30.87 653	14.32 648	16.55 646	13.12 647	14.71 644	17.92 647	20.60 650

xxxxx1	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

tt_ll	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

ff	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

test_example2	115.39 656	123.23 657	94.57 655	115.52 654	123.55 657	101.63 657	114.33 658	53.41 658	99.48 658	134.90 658	135.05 658	85.83 658	85.11 658	111.32 658	106.15 658	152.55 658	205.26 658	99.78 658	114.96 658	140.96 658	110.20 657

DLNR_Zeroshot_test	13.43 638	19.94 642	23.55 642	121.61 655	35.03 652	0.46 165	0.15 61	8.02 636	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.76 358	0.29 230	6.42 637	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.13 655	0.18 344

DLNR-FE	13.43 638	20.01 643	23.53 641	121.73 656	33.87 651	0.46 165	0.15 61	8.09 637	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.75 354	0.29 230	6.68 638	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.82 656	0.18 344

ccccc		297.21 658		374.70 657	380.44 658	203.92 658		216.32 659		203.37 659		215.01 659		312.78 659		412.57 659	356.13 659	256.09 659	227.69 659	428.88 659

GS-Stereo							0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

FSD					0.29 385	0.35 56	0.33 408	0.44 96	0.46 195	0.32 187	0.32 171	0.37 224	0.32 278	0.35 138	0.32 273	0.28 554	0.27 544	0.31 556	0.30 526	0.31 459

ASD4		19.65 641

Low-res two-view benchmark