Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.35 164	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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	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

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

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

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

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.
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 641

Low-res two-view benchmark