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

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 19	0.09 17	0.09 1	0.14 80	0.11 1	0.16 29	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 14	0.05 1	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.06 10

LACA1	0.10 2	0.13 186	0.17 3	0.16 8	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.16 6	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.09 22	0.10 55	0.14 4	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.13 55	0.11 1	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.08 2	0.06 1	0.22 121	0.11 3	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.08 225	0.05 3	0.06 10

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 29	0.18 7	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.21 37	0.15 21	0.10 13	0.10 17	0.09 22	0.12 116	0.14 4	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.06 54	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 59	0.24 42	0.14 2	0.10 56	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 24	0.12 43	0.09 22	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.07 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 29	0.19 10	0.18 43	0.09 17	0.13 16	0.09 2	0.17 10	0.13 8	0.10 13	0.08 7	0.09 22	0.09 25	0.16 18	0.12 14	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

Test_v1	0.11 7	0.08 9	0.17 3	0.15 4	0.09 17	0.13 16	0.12 29	0.23 57	0.17 34	0.10 13	0.10 17	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.07 27

MatchStereo	0.11 7	0.08 9	0.30 88	0.16 8	0.08 7	0.09 1	0.12 29	0.21 37	0.18 47	0.10 13	0.16 99	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 7	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.13 305

BridgeDepth	0.11 7	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.18 13	0.13 8	0.08 2	0.09 11	0.14 116	0.14 166	0.15 9	0.11 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 33	0.11 3	0.06 31	0.08 201	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LG-Stereo_L1	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 3	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo_test3	0.11 7	0.08 9	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.11 24	0.07 3	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.12 14	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.08 71

MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.11 19	0.17 10	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.07 3	0.17 33	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo	0.11 7	0.08 9	0.26 59	0.19 79	0.09 17	0.15 32	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.08 10	0.18 44	0.12 14	0.06 31	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

DEFOM-Stereo	0.11 7	0.10 59	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.21 191	0.14 80	0.14 5	0.17 34	0.11 24	0.10 17	0.09 22	0.08 10	0.21 97	0.12 14	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

LACA2	0.12 17	0.17 329	0.32 109	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.04 1	0.06 54	0.05 1

HiDET	0.12 17	0.07 2	0.20 13	0.15 4	0.09 17	0.14 21	0.12 29	0.20 26	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.11 60	0.09 25	0.19 58	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

LCMNet	0.12 17	0.08 9	0.20 13	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.19 23	0.20 71	0.10 13	0.11 26	0.11 60	0.10 55	0.20 79	0.16 154	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.14 334

CSFM-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.17 3	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.13 8	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.11 84	0.17 33	0.14 90	0.07 73	0.12 342	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.12 276

Wavelet-MonSter	0.12 17	0.08 9	0.25 51	0.18 43	0.10 56	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 14	0.11 24	0.14 85	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.15 127	0.05 1	0.16 425	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

asd	0.12 17	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.09 22	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.09 116

3.75w	0.12 17	0.10 59	0.21 24	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.15 21	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.10 55	0.18 44	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

3.5w_stereo	0.12 17	0.11 96	0.21 24	0.17 19	0.09 17	0.17 82	0.09 2	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.22 121	0.13 49	0.05 1	0.11 318	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 71

IGEV	0.12 17	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.11 88	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.17 34	0.12 38	0.15 91	0.09 22	0.07 3	0.16 18	0.12 14	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.07 143	0.05 3	0.08 71

MLG-Stereo_test2	0.12 17	0.09 29	0.29 78	0.21 152	0.12 127	0.16 57	0.11 19	0.17 10	0.12 3	0.11 24	0.08 7	0.11 60	0.06 1	0.16 18	0.11 3	0.08 204	0.13 363	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.09 116

LG-G_1	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

LG-G	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

SGD-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.18 7	0.17 19	0.07 1	0.17 82	0.13 55	0.19 23	0.17 34	0.12 38	0.13 54	0.11 60	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.08 204	0.04 1	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.05 1

DispViT+	0.13 30	0.17 329	0.29 78	0.18 43	0.12 127	0.13 16	0.10 8	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.11 26	0.10 37	0.10 55	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.08 201	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.06 10

VIP-Stereo	0.13 30	0.15 263	0.31 97	0.18 43	0.12 127	0.24 261	0.12 29	0.20 26	0.20 71	0.10 13	0.13 54	0.11 60	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.06 31	0.11 318	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.08 71

MonStereo	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-eth3d	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-mixall	0.13 30	0.07 2	0.20 13	0.17 19	0.08 7	0.11 5	0.09 2	0.21 37	0.13 8	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.08 10	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.35 580	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

AdaDepth	0.13 30	0.10 59	0.32 109	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.16 6	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.10 37	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.11 318	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.11 224

asda	0.13 30	0.11 96	0.24 42	0.18 43	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.25 94	0.17 34	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.11 224

qwe	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.11 88	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

2.25w	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.15 127	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.12 276

4.25_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5w_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5_new	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.5w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.25w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4w-stereo	0.13 30	0.11 96	0.31 97	0.17 19	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.15 351

2.5w	0.13 30	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.09 17	0.15 32	0.15 105	0.21 37	0.16 29	0.12 38	0.13 54	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

2.75w_new	0.13 30	0.10 59	0.25 51	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.08 2	0.11 84	0.22 121	0.15 127	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.10 181

3.25w_new	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

3.25w	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

2w_stereo	0.13 30	0.11 96	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.17 82	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.15 98	0.14 85	0.08 2	0.11 84	0.15 9	0.13 49	0.05 1	0.12 342	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

1w_stereo	0.13 30	0.09 29	0.17 3	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.15 105	0.27 111	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.14 90	0.05 1	0.10 284	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 116

monsterstereo	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.19 79	0.12 127	0.14 21	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.09 25	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.16 425	0.06 34	0.09 318	0.06 54	0.07 27

monsters	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.18 43	0.13 179	0.15 32	0.11 19	0.24 77	0.16 29	0.15 98	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.23 146	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.09 116

111111	0.13 30	0.08 9	0.20 13	0.20 120	0.13 179	0.13 16	0.10 8	0.23 57	0.17 34	0.11 24	0.13 54	0.12 75	0.08 10	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.16 368

S2M2_L	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.17 19	0.12 127	0.12 10	0.07 1	0.18 13	0.21 95	0.12 38	0.15 91	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.15 127	0.13 461	0.09 244	0.09 272	0.10 375	0.11 383	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 30	0.15 263	0.21 24	0.27 428	0.09 17	0.15 32	0.13 55	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.11 26	0.10 37	0.13 147	0.22 121	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

FoundationStereo	0.13 30	0.08 9	0.18 7	0.29 474	0.30 537	0.12 10	0.13 55	0.12 3	0.18 47	0.09 3	0.08 7	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.11 3	0.07 73	0.31 567	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

MonSter	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

VMStereo-Base	0.14 58	0.09 29	0.29 78	0.16 8	0.09 17	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.25 157	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

BStereo	0.14 58	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.15 105	0.25 94	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

NLSM3	0.14 58	0.12 145	0.25 51	0.21 152	0.13 179	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.12 38	0.15 91	0.12 75	0.13 147	0.17 33	0.15 127	0.05 1	0.05 5	0.08 181	0.08 225	0.05 3	0.08 71

3w_stereo	0.14 58	0.11 96	0.31 97	0.19 79	0.09 17	0.16 57	0.16 142	0.28 117	0.20 71	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.10 181

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 58	0.10 59	0.27 71	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.14 80	0.24 77	0.17 34	0.17 129	0.20 151	0.18 176	0.11 84	0.16 18	0.17 182	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.09 116

LG-Stereo	0.14 58	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.19 61	0.12 38	0.18 130	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.14 90	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.07 27

castereo++	0.14 58	0.13 186	0.25 51	0.19 79	0.10 56	0.27 307	0.13 55	0.24 77	0.26 171	0.11 24	0.13 54	0.16 147	0.10 55	0.18 44	0.11 3	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.07 27

castereo	0.14 58	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.20 164	0.19 277	0.32 181	0.28 201	0.13 52	0.18 130	0.16 147	0.16 204	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

fffft	0.14 58	0.12 145	0.30 88	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.18 232	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.11 26	0.13 89	0.10 55	0.24 160	0.18 211	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 58	0.15 263	0.29 78	0.19 79	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.21 37	0.21 95	0.15 98	0.13 54	0.12 75	0.11 84	0.25 180	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.08 71

RAStereo	0.14 58	0.15 263	0.40 156	0.22 207	0.11 88	0.15 32	0.18 232	0.25 94	0.24 132	0.13 52	0.17 113	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 58	0.08 9	0.26 59	0.18 43	0.14 219	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 34	0.14 72	0.08 7	0.10 37	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.15 412	0.06 34	0.06 71	0.16 480	0.29 516

RSM++	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.32 510	0.17 348	0.17 82	0.15 105	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.12 43	0.14 116	0.09 25	0.21 97	0.13 49	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

RSM	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.29 474	0.16 319	0.16 57	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.13 52	0.13 54	0.15 133	0.09 25	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

trnet	0.14 58	0.09 29	0.26 59	0.15 4	0.07 1	0.21 191	0.12 29	0.25 94	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.15 133	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10

LoS_RVC	0.14 58	0.11 96	0.32 109	0.18 43	0.16 319	0.20 164	0.18 232	0.21 37	0.18 47	0.14 72	0.20 151	0.12 75	0.17 225	0.17 33	0.14 90	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.14 334

CES	0.14 58	0.08 9	0.24 42	0.17 19	0.23 481	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.20 426

CREStereo	0.14 58	0.09 29	0.27 71	0.14 2	0.08 7	0.22 221	0.15 105	0.26 104	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.14 116	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10
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
Replicate-Monster	0.15 76	0.12 145	0.40 156	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.10 8	0.24 77	0.20 71	0.12 38	0.10 17	0.10 37	0.10 55	0.28 239	0.12 14	0.06 31	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.21 438

FlowAnything_test	0.15 76	0.12 145	0.23 38	0.21 152	0.12 127	0.18 109	0.16 142	0.25 94	0.17 34	0.15 98	0.13 54	0.15 133	0.14 166	0.19 58	0.17 182	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.12 451	0.08 184	0.10 181

water-stereo	0.15 76	0.11 96	0.32 109	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.14 80	0.26 104	0.20 71	0.18 150	0.23 193	0.16 147	0.16 204	0.14 4	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

depthmonostereo	0.15 76	0.12 145	0.34 120	0.19 79	0.09 17	0.20 164	0.15 105	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.18 130	0.16 147	0.18 255	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.08 71

DilatedVolume-Stereo	0.15 76	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.21 191	0.14 80	0.24 77	0.22 105	0.22 192	0.21 169	0.16 147	0.15 184	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.08 71

tt45	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.19 79	0.11 88	0.23 240	0.18 232	0.23 57	0.18 47	0.16 114	0.13 54	0.14 116	0.10 55	0.31 291	0.15 127	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.08 71

999	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.16 99	0.14 116	0.11 84	0.36 339	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

mms	0.15 76	0.14 232	0.25 51	0.20 120	0.15 280	0.17 82	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.09 25	0.26 201	0.15 127	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.19 408

ours_stereo	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.18 232	0.21 37	0.20 71	0.13 52	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.24 160	0.15 127	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.13 305

fffy	0.15 76	0.14 232	0.31 97	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.18 232	0.24 77	0.19 61	0.13 52	0.17 113	0.15 133	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.06 31	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.15 351

WCG-NET	0.15 76	0.12 145	0.31 97	0.18 43	0.09 17	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.29 221	0.18 150	0.22 180	0.15 133	0.12 116	0.19 58	0.13 49	0.06 31	0.12 342	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.06 10

IGEV-Stereo++	0.15 76	0.09 29	0.27 71	0.21 152	0.13 179	0.14 21	0.11 19	0.23 57	0.19 61	0.15 98	0.14 85	0.11 60	0.11 84	0.19 58	0.12 14	0.06 31	0.21 495	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.28 510

Pointernet	0.15 76	0.08 9	0.35 126	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.12 29	0.34 207	0.25 157	0.15 98	0.16 99	0.13 89	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

MGS-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.38 140	0.19 79	0.11 88	0.18 109	0.17 179	0.21 37	0.23 118	0.14 72	0.24 202	0.16 147	0.10 55	0.19 58	0.13 49	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.07 27

MaDis-Stereo	0.15 76	0.17 329	0.39 147	0.19 79	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.26 104	0.22 105	0.13 52	0.15 91	0.14 116	0.11 84	0.17 33	0.17 182	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.06 10

UniTT-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.45 192	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.13 55	0.20 26	0.19 61	0.16 114	0.20 151	0.10 37	0.11 84	0.18 44	0.17 182	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.07 27

CASnet	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.22 207	0.08 7	0.15 32	0.14 80	0.28 117	0.26 171	0.23 200	0.20 151	0.15 133	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.11 405	0.09 318	0.08 184	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 76	0.09 29	0.34 120	0.17 19	0.09 17	0.22 221	0.14 80	0.27 111	0.27 190	0.15 98	0.18 130	0.19 186	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 76	0.10 59	0.34 120	0.32 510	0.19 410	0.16 57	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.13 52	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

GLC_STEREO	0.15 76	0.11 96	0.31 97	0.22 207	0.09 17	0.17 82	0.15 105	0.24 77	0.28 201	0.17 129	0.20 151	0.17 162	0.11 84	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

CroCo-Stereo	0.15 76	0.16 297	0.34 120	0.25 350	0.12 127	0.11 5	0.18 232	0.35 218	0.24 132	0.13 52	0.13 54	0.18 176	0.12 116	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.06 10
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
Wave_Phase_stereo	0.16 97	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.41 478	0.15 105	0.30 154	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

DDF-Stereo	0.16 97	0.08 9	0.30 88	0.21 152	0.20 436	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.19 61	0.11 24	0.10 17	0.13 89	0.12 116	0.24 160	0.20 266	0.09 291	0.18 462	0.07 98	0.06 71	0.20 528	0.19 408

GIP-stereo	0.16 97	0.12 145	0.25 51	0.24 311	0.22 468	0.15 32	0.14 80	0.32 181	0.21 95	0.11 24	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.07 73	0.13 363	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.32 527

rvit_stereo_0081	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

rvit_stereo_0082	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

rvit_stereo_0080	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

AIO-Stereo	0.16 97	0.12 145	0.29 78	0.30 485	0.20 436	0.16 57	0.14 80	0.28 117	0.22 105	0.14 72	0.15 91	0.13 89	0.08 10	0.20 79	0.15 127	0.06 31	0.16 425	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.24 473

WCG-NET（raft）	0.16 97	0.14 232	0.32 109	0.18 43	0.09 17	0.19 130	0.16 142	0.24 77	0.27 190	0.19 157	0.19 142	0.20 198	0.12 116	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.17 450	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

whm_eth	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

CAS	0.16 97	0.07 2	0.29 78	0.42 566	0.17 348	0.20 164	0.18 232	0.23 57	0.20 71	0.15 98	0.19 142	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.14 90	0.31 575	0.04 1	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.16 368

ProNet	0.16 97	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.19 277	0.29 136	0.23 118	0.14 72	0.13 54	0.13 89	0.12 116	0.25 180	0.13 49	0.06 31	0.09 244	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.22 452

CroCo-Stereo Lap2	0.16 97	0.18 353	0.39 147	0.26 391	0.18 378	0.11 5	0.19 277	0.30 154	0.22 105	0.13 52	0.16 99	0.15 133	0.11 84	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.07 27

CREStereo++_RVC	0.16 97	0.09 29	0.42 174	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.13 55	0.23 57	0.31 248	0.21 174	0.31 270	0.13 89	0.11 84	0.17 33	0.16 154	0.07 73	0.04 1	0.06 34	0.15 512	0.06 54	0.05 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
TANstereo	0.16 97	0.11 96	0.43 180	0.16 8	0.08 7	0.25 280	0.14 80	0.23 57	0.29 221	0.25 221	0.30 259	0.16 147	0.12 116	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

XX-TBD	0.16 97	0.21 389	0.43 180	0.22 207	0.10 56	0.23 240	0.15 105	0.23 57	0.28 201	0.22 192	0.26 218	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.14 90	0.08 204	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10

PMTNet	0.16 97	0.09 29	0.31 97	0.15 4	0.09 17	0.23 240	0.15 105	0.26 104	0.24 132	0.17 129	0.21 169	0.16 147	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.29 571	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.07 27

Zero-FE251	0.17 113	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.10 56	0.20 164	0.13 55	0.20 26	0.15 21	0.75 568	0.13 54	0.13 89	0.11 84	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.18 393

xyz-stereo-finetune	0.17 113	0.17 329	0.29 78	0.17 19	0.08 7	0.24 261	0.21 344	0.30 154	0.32 258	0.19 157	0.22 180	0.19 186	0.15 184	0.30 278	0.22 312	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

rvit_stereo_0083	0.17 113	0.13 186	0.29 78	0.21 152	0.13 179	0.17 82	0.17 179	0.23 57	0.36 312	0.16 114	0.22 180	0.19 186	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

rvit_stereo_0081_aga	0.17 113	0.17 329	0.40 156	0.21 152	0.14 219	0.20 164	0.17 179	0.24 77	0.26 171	0.18 150	0.21 169	0.20 198	0.14 166	0.20 79	0.15 127	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.08 71

RAFT-Stereo-weight	0.17 113	0.10 59	0.31 97	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.38 254	0.33 274	0.25 221	0.20 151	0.19 186	0.10 55	0.19 58	0.16 154	0.07 73	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.09 116

CAS++	0.17 113	0.13 186	0.35 126	0.18 43	0.13 179	0.17 82	0.16 142	0.42 307	0.25 157	0.19 157	0.18 130	0.13 89	0.10 55	0.22 121	0.12 14	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.08 225	0.10 331	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 113	0.10 59	0.33 116	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.17 179	0.39 275	0.36 312	0.21 174	0.25 210	0.17 162	0.17 225	0.18 44	0.15 127	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

iRaftStereo_RVC	0.17 113	0.16 297	0.35 126	0.21 152	0.11 88	0.20 164	0.17 179	0.34 207	0.25 157	0.20 167	0.25 210	0.19 186	0.12 116	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.12 342	0.10 349	0.09 318	0.09 268	0.14 334

Gwc-CoAtRS	0.17 113	0.10 59	0.41 165	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.15 105	0.34 207	0.29 221	0.23 200	0.23 193	0.27 289	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

NLSM1	0.18 122	0.12 145	0.21 24	0.21 152	0.18 378	0.25 280	0.17 179	0.51 406	0.43 396	0.17 129	0.21 169	0.13 89	0.15 184	0.22 121	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

FE-Mocha	0.18 122	0.11 96	0.40 156	0.26 391	0.14 219	0.19 130	0.14 80	0.36 230	0.24 132	0.24 208	0.24 202	0.23 232	0.14 166	0.27 215	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

252Zero-FE	0.18 122	0.08 9	0.28 75	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.11 19	0.22 48	0.22 105	0.76 571	0.11 26	0.09 22	0.08 10	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.51 596	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.10 181

xyz-stereo-finetune2	0.18 122	0.16 297	0.32 109	0.16 8	0.09 17	0.27 307	0.19 277	0.29 136	0.21 95	0.23 200	0.29 245	0.21 212	0.23 311	0.37 349	0.23 331	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

Reg-Stereo(zero)	0.18 122	0.08 9	0.39 147	0.19 79	0.19 410	0.24 261	0.18 232	0.29 136	0.29 221	0.24 208	0.21 169	0.24 252	0.18 255	0.22 121	0.21 294	0.07 73	0.11 318	0.06 34	0.07 143	0.06 54	0.11 224

SCV	0.18 122	0.15 263	0.37 138	0.26 391	0.20 436	0.16 57	0.16 142	0.35 218	0.23 118	0.14 72	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.12 14	0.08 204	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.26 498

tg	0.18 122	0.15 263	0.34 120	0.22 207	0.11 88	0.23 240	0.15 105	0.35 218	0.27 190	0.20 167	0.25 210	0.20 198	0.12 116	0.25 180	0.16 154	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.08 184	0.13 305

dual_stereo	0.18 122	0.08 9	0.26 59	0.21 152	0.32 547	0.11 5	0.13 55	0.27 111	0.20 71	0.11 24	0.09 11	0.10 37	0.08 10	0.20 79	0.14 90	0.07 73	0.45 591	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.65 598

Occ-G	0.18 122	0.10 59	0.38 140	0.23 260	0.15 280	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.26 171	0.15 98	0.20 151	0.21 212	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.30 519

rvit_stereo_ft	0.18 122	0.19 366	0.43 180	0.25 350	0.14 219	0.17 82	0.21 344	0.30 154	0.28 201	0.17 129	0.19 142	0.20 198	0.17 225	0.22 121	0.18 211	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.08 71

MoCha-V2	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.30 485	0.24 498	0.16 57	0.15 105	0.28 117	0.19 61	0.16 114	0.16 99	0.13 89	0.13 147	0.30 278	0.13 49	0.06 31	0.28 546	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.25 486

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 122	0.15 263	0.27 71	0.20 120	0.13 179	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.37 327	0.43 487	0.17 113	0.13 89	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.08 71

MyStereo07	0.18 122	0.15 263	0.44 189	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.31 174	0.26 171	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.13 147	0.33 311	0.14 90	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

ff7	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

ffff	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

11t	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

plain	0.18 122	0.16 297	0.59 380	0.21 152	0.13 179	0.16 57	0.17 179	0.29 136	0.23 118	0.16 114	0.26 218	0.13 89	0.17 225	0.27 215	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.07 27

MIF-Stereo (partial)	0.18 122	0.13 186	0.50 267	0.22 207	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.29 136	0.26 171	0.17 129	0.26 218	0.16 147	0.17 225	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

GCAP-Stereo	0.18 122	0.21 389	0.47 214	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.10 8	0.28 117	0.24 132	0.20 167	0.22 180	0.15 133	0.13 147	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.19 475	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

Any-RAFT	0.18 122	0.09 29	0.33 116	0.19 79	0.10 56	0.29 351	0.16 142	0.44 337	0.32 258	0.25 221	0.27 231	0.29 315	0.16 204	0.23 146	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

knoymous	0.18 122	0.10 59	0.35 126	0.17 19	0.11 88	0.21 191	0.17 179	0.33 201	0.24 132	0.24 208	0.28 237	0.27 289	0.16 204	0.24 160	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.06 71	0.09 268	0.10 181

MC-Stereo	0.18 122	0.10 59	0.36 132	0.28 456	0.14 219	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.21 174	0.24 202	0.16 147	0.13 147	0.25 180	0.14 90	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.30 519

ccc-4	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

test-3	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

test_1	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

cross-raft	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.27 428	0.16 319	0.20 164	0.24 430	0.34 207	0.24 132	0.23 200	0.28 237	0.29 315	0.15 184	0.19 58	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

s12784h	0.18 122	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.07 1	0.33 411	0.19 277	0.39 275	0.34 285	0.24 208	0.25 210	0.18 176	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 122	0.10 59	0.45 192	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.40 284	0.31 248	0.23 200	0.21 169	0.26 284	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.06 10

WQFJA1	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

WQFJX	0.19 150	0.12 145	0.21 24	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.18 232	0.57 477	0.49 468	0.17 129	0.17 113	0.14 116	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.11 224

NLMM	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

MM-Stereo_test3	0.19 150	0.15 263	0.39 147	0.25 350	0.15 280	0.19 130	0.22 378	0.42 307	0.40 363	0.17 129	0.24 202	0.17 162	0.12 116	0.22 121	0.16 154	0.08 204	0.21 495	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.11 224

MM-Stereo_test2	0.19 150	0.11 96	0.47 214	0.25 350	0.11 88	0.21 191	0.20 317	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.17 113	0.13 89	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.06 31	0.26 538	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.41 558

GREAT-IGEV	0.19 150	0.11 96	0.39 147	0.22 207	0.33 548	0.14 21	0.15 105	0.18 13	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.09 22	0.09 25	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.50 595	0.06 34	0.06 71	0.07 120	0.53 580
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 150	0.14 232	0.40 156	0.30 485	0.20 436	0.15 32	0.16 142	0.35 218	0.26 171	0.17 129	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.14 90	0.07 73	0.22 506	0.06 34	0.06 71	0.09 268	0.25 486

gcap-zeroshot	0.19 150	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.15 280	0.27 307	0.15 105	0.32 181	0.24 132	0.26 229	0.20 151	0.34 371	0.15 184	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

test_for_model	0.19 150	0.09 29	0.81 471	0.33 521	0.27 519	0.17 82	0.15 105	0.34 207	0.30 237	0.15 98	0.20 151	0.13 89	0.09 25	0.28 239	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.14 334

H2IRNET	0.19 150	0.18 353	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.28 117	0.31 248	0.17 129	0.32 280	0.25 264	0.20 282	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.08 71

IGEV++	0.19 150	0.13 186	0.38 140	0.30 485	0.19 410	0.15 32	0.15 105	0.32 181	0.18 47	0.13 52	0.16 99	0.12 75	0.11 84	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.32 572	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.42 562

MSKI-zero shot	0.19 150	0.10 59	0.47 214	0.30 485	0.14 219	0.21 191	0.14 80	0.33 201	0.22 105	0.24 208	0.25 210	0.22 218	0.10 55	0.32 301	0.14 90	0.07 73	0.30 563	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

RAFT-Test	0.19 150	0.11 96	0.41 165	0.26 391	0.21 453	0.26 300	0.17 179	0.37 245	0.26 171	0.24 208	0.29 245	0.32 355	0.14 166	0.22 121	0.15 127	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

EGLCR-Stereo	0.19 150	0.09 29	0.34 120	0.29 474	0.17 348	0.28 326	0.16 142	0.30 154	0.23 118	0.22 192	0.11 26	0.16 147	0.09 25	0.28 239	0.15 127	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.37 550

Selective-RAFT	0.19 150	0.14 232	0.37 138	0.24 311	0.11 88	0.30 365	0.15 105	0.35 218	0.34 285	0.17 129	0.17 113	0.22 218	0.18 255	0.29 262	0.18 211	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.08 71

test_4	0.19 150	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.13 179	0.19 130	0.21 344	0.27 111	0.24 132	0.24 208	0.47 457	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.18 211	0.06 31	0.06 58	0.09 272	0.09 318	0.07 120	0.06 10

Patchmatch Stereo++	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116
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	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo_v2	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

HUI-Stereo	0.19 150	0.13 186	0.52 306	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.23 146	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

DeepStereo_RVC	0.19 150	0.12 145	0.47 214	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.16 142	0.29 136	0.24 132	0.28 251	0.27 231	0.23 232	0.28 395	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.10 181

iGMRVC	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

iRAFT	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

AnonymousM	0.19 150	0.20 379	0.30 88	0.18 43	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.27 190	0.27 240	0.21 169	0.18 176	0.14 166	0.21 97	0.16 154	0.09 291	0.08 201	0.38 580	0.15 512	0.06 54	0.08 71

CRE-IMP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.24 132	0.27 240	0.26 218	0.24 252	0.17 225	0.24 160	0.19 241	0.09 291	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.10 181

RAFT-IKP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

raftrobust	0.19 150	0.19 366	0.42 174	0.23 260	0.24 498	0.19 130	0.13 55	0.33 201	0.28 201	0.26 229	0.20 151	0.19 186	0.17 225	0.23 146	0.17 182	0.08 204	0.10 284	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116

sCroCo_RVC	0.19 150	0.15 263	0.60 387	0.27 428	0.18 378	0.23 240	0.16 142	0.28 117	0.24 132	0.14 72	0.22 180	0.17 162	0.14 166	0.22 121	0.16 154	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.10 181

R-Stereo Train	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

RAFT-Stereo	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap_with_dpt	0.20 181	0.10 59	1.10 539	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.16 142	0.34 207	0.25 157	0.18 150	0.22 180	0.17 162	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.15 351

WQFJX1	0.20 181	0.12 145	0.21 24	0.23 260	0.17 348	0.24 261	0.19 277	0.63 532	0.56 512	0.17 129	0.16 99	0.14 116	0.16 204	0.27 215	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

NLCSM	0.20 181	0.15 263	0.23 38	0.24 311	0.19 410	0.24 261	0.22 378	0.45 346	0.44 409	0.20 167	0.18 130	0.14 116	0.16 204	0.47 385	0.20 266	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.10 181

GEAStereo	0.20 181	0.10 59	0.31 97	0.35 533	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.08 184	0.57 584

gasm-f	0.20 181	0.12 145	0.36 132	0.35 533	0.36 558	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.19 142	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.19 241	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.57 584

GASTEREO	0.20 181	0.15 263	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.18 109	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.18 150	0.17 113	0.11 60	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.57 584

MSCF	0.20 181	0.14 232	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.17 82	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.17 129	0.16 99	0.11 60	0.13 147	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.07 120	0.57 584

MM-Stereo_test1	0.20 181	0.13 186	0.45 192	0.24 311	0.12 127	0.20 164	0.21 344	0.36 230	0.32 258	0.23 200	0.22 180	0.15 133	0.14 166	0.28 239	0.16 154	0.07 73	0.24 526	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.21 438

HART	0.20 181	0.14 232	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.17 82	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.15 98	0.26 218	0.17 162	0.09 25	0.24 160	0.14 90	0.06 31	0.36 581	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.27 502

AIO_rvc	0.20 181	0.16 297	0.49 247	0.41 563	0.29 532	0.15 32	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.17 129	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.35 333	0.13 49	0.07 73	0.19 475	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.41 558

AIO_test	0.20 181	0.12 145	0.46 206	0.45 571	0.38 562	0.15 32	0.17 179	0.28 117	0.20 71	0.19 157	0.13 54	0.14 116	0.09 25	0.39 355	0.13 49	0.07 73	0.21 495	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.34 535

rvit_0105_6	0.20 181	0.16 297	0.41 165	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.20 317	0.31 174	0.39 353	0.18 150	0.22 180	0.23 232	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

GCAP-BAT	0.20 181	0.12 145	0.48 229	0.25 350	0.17 348	0.24 261	0.16 142	0.32 181	0.21 95	0.28 251	0.30 259	0.26 284	0.12 116	0.28 239	0.19 241	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.19 408

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 181	0.74 589	0.71 441	0.17 19	0.08 7	0.15 32	0.15 105	0.19 23	0.18 47	0.13 52	0.12 43	0.10 37	0.08 10	0.16 18	0.14 90	0.34 577	0.12 342	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.24 473

IGEVStereo-DCA	0.20 181	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

MIM_Stereo	0.20 181	0.17 329	0.55 338	0.20 120	0.21 453	0.17 82	0.14 80	0.37 245	0.27 190	0.28 251	0.35 319	0.23 232	0.13 147	0.28 239	0.16 154	0.06 31	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.15 351

AEACV	0.20 181	0.09 29	0.32 109	0.39 552	0.34 550	0.21 191	0.16 142	0.30 154	0.18 47	0.17 129	0.17 113	0.13 89	0.16 204	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.29 562	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.37 550

4D-IteraStereo	0.20 181	0.21 389	0.62 397	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.29 136	0.28 201	0.24 208	0.20 151	0.20 198	0.10 55	0.22 121	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.33 532

anonymousdsp	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573

DCANet-4	0.20 181	0.11 96	0.58 373	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.39 275	0.42 385	0.29 276	0.31 270	0.17 162	0.22 299	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

fff	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

DisPM	0.20 181	0.11 96	0.52 306	0.24 311	0.13 179	0.18 109	0.19 277	0.30 154	0.31 248	0.33 353	0.34 311	0.23 232	0.16 204	0.34 326	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.12 276

IGEV-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

error version	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-v	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test_3	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.26 391	0.14 219	0.22 221	0.25 444	0.34 207	0.33 274	0.25 221	0.18 130	0.23 232	0.13 147	0.25 180	0.20 266	0.06 31	0.14 381	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.10 181

NRIStereo	0.20 181	0.12 145	0.50 267	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.19 277	0.30 154	0.28 201	0.26 229	0.26 218	0.25 264	0.18 255	0.34 326	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.09 116

Pruner-Stereo	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.29 474	0.12 127	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.32 280	0.25 264	0.15 184	0.25 180	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

test-2	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-1	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.23 406	0.36 230	0.29 221	0.21 174	0.25 210	0.24 252	0.14 166	0.18 44	0.22 312	0.07 73	0.14 381	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.14 334

DCANet	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.23 311	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

csc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

cscssc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 181	0.23 424	0.49 247	0.21 152	0.16 319	0.19 130	0.17 179	0.35 218	0.32 258	0.26 229	0.33 300	0.20 198	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.06 31	0.10 284	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

AFF-stereo	0.20 181	0.24 435	0.49 247	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.18 232	0.35 218	0.29 221	0.25 221	0.36 334	0.25 264	0.17 225	0.25 180	0.17 182	0.06 31	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.11 224

DIP-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.12 29	0.43 316	0.26 171	0.27 240	0.32 280	0.21 212	0.17 225	0.26 201	0.20 266	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.10 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Hybrid-DGEV-03	0.21 218	0.20 379	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.16 142	0.33 201	0.28 201	0.33 353	0.58 510	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.10 181

NLMM1	0.21 218	0.13 186	0.21 24	0.23 260	0.18 378	0.24 261	0.20 317	0.65 544	0.69 549	0.18 150	0.18 130	0.13 89	0.14 166	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.10 181

GSStereo	0.21 218	0.10 59	0.31 97	0.36 541	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

DA	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

zero-FE	0.21 218	0.08 9	1.10 539	0.24 311	0.27 519	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.20 71	0.12 38	0.11 26	0.13 89	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.09 291	0.23 515	0.07 98	0.08 225	0.19 520	0.27 502

GGEV	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

HI	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

CoSv	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

AIO-test1	0.21 218	0.22 408	0.56 348	0.31 501	0.24 498	0.21 191	0.16 142	0.42 307	0.37 327	0.17 129	0.26 218	0.18 176	0.12 116	0.29 262	0.15 127	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.07 120	0.10 181

IGEV-RUCA	0.21 218	0.09 29	0.26 59	0.20 120	0.19 410	0.28 326	0.23 406	0.24 77	0.22 105	0.21 174	0.23 193	0.29 315	0.48 529	0.26 201	0.19 241	0.09 291	0.08 201	0.18 532	0.14 501	0.18 511	0.19 408

rvit_0105_4	0.21 218	0.17 329	0.49 247	0.23 260	0.14 219	0.20 164	0.23 406	0.35 218	0.40 363	0.19 157	0.24 202	0.25 264	0.20 282	0.28 239	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.10 181

model_zeroshot	0.21 218	0.14 232	0.51 285	0.34 527	0.18 378	0.26 300	0.16 142	0.41 302	0.24 132	0.33 353	0.20 151	0.25 264	0.12 116	0.26 201	0.16 154	0.09 291	0.21 495	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.13 305

AE-Stereo	0.21 218	0.12 145	0.50 267	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.18 232	0.40 284	0.34 285	0.19 157	0.26 218	0.21 212	0.13 147	0.22 121	0.16 154	0.07 73	0.26 538	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.31 523

ACVNet-DCA	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

11t1	0.21 218	0.12 145	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.37 245	0.28 201	0.27 240	0.25 210	0.24 252	0.23 311	0.28 239	0.25 354	0.09 291	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.23 460

LL-Strereo2	0.21 218	0.25 450	0.53 317	0.32 510	0.20 436	0.25 280	0.14 80	0.32 181	0.25 157	0.25 221	0.20 151	0.24 252	0.12 116	0.28 239	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.12 440	0.09 318	0.09 268	0.16 368

ADStereo(finetuned)	0.21 218	0.15 263	0.59 380	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.31 439	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

PFNet+	0.21 218	0.11 96	0.54 330	0.22 207	0.12 127	0.17 82	0.18 232	0.31 174	0.36 312	0.33 353	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.33 311	0.18 211	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.08 184	0.12 276

rafts_anoy	0.21 218	0.22 408	0.49 247	0.25 350	0.24 498	0.19 130	0.17 179	0.34 207	0.32 258	0.24 208	0.25 210	0.20 198	0.16 204	0.25 180	0.21 294	0.08 204	0.19 475	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

raft+_RVC	0.21 218	0.21 389	0.46 206	0.22 207	0.35 553	0.21 191	0.16 142	0.39 275	0.35 296	0.22 192	0.28 237	0.20 198	0.15 184	0.25 180	0.20 266	0.08 204	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.12 276

sAnonymous2	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

CroCo_RVC	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

RALAANet	0.21 218	0.24 435	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.22 221	0.13 55	0.38 254	0.30 237	0.29 276	0.26 218	0.25 264	0.15 184	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.07 27

GMStereo	0.21 218	0.30 486	0.57 358	0.21 152	0.12 127	0.24 261	0.18 232	0.30 154	0.41 373	0.26 229	0.24 202	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.09 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 242	0.47 552	0.67 420	0.30 485	0.31 544	0.11 5	0.11 19	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.11 26	0.09 22	0.09 25	0.27 215	0.12 14	0.09 291	0.39 583	0.06 34	0.04 1	0.24 548	0.49 575

AIO-test2	0.22 242	0.27 468	0.54 330	0.29 474	0.16 319	0.22 221	0.16 142	0.44 337	0.43 396	0.17 129	0.29 245	0.16 147	0.11 84	0.27 215	0.14 90	0.19 543	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.09 116

FACV-RUCA	0.22 242	0.15 263	0.38 140	0.24 311	0.23 481	0.26 300	0.19 277	0.41 302	0.35 296	0.26 229	0.32 280	0.22 218	0.25 345	0.24 160	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.15 507	0.08 225	0.16 480	0.14 334

rvit_0105_5	0.22 242	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.13 179	0.22 221	0.25 444	0.38 254	0.40 363	0.21 174	0.23 193	0.27 289	0.20 282	0.27 215	0.20 266	0.15 499	0.13 363	0.12 440	0.12 451	0.10 331	0.10 181

GCAPDPT-zeroshot4090	0.22 242	0.09 29	1.29 565	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

1test111	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

cc1	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

rrr	0.22 242	0.17 329	0.79 466	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.27 190	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.28 510

tt1	0.22 242	0.16 297	0.49 247	0.26 391	0.15 280	0.31 387	0.19 277	0.38 254	0.46 433	0.21 174	0.19 142	0.13 89	0.16 204	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

GCAPDPT-zeroshot	0.22 242	0.09 29	1.28 563	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

HH	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

HanStereo	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

CASS	0.22 242	0.16 297	0.40 156	0.26 391	0.12 127	0.29 351	0.19 277	0.40 284	0.32 258	0.34 374	0.35 319	0.25 264	0.25 345	0.26 201	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.11 405	0.09 318	0.11 383	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 242	0.19 366	0.64 407	0.22 207	0.12 127	0.28 326	0.20 317	0.48 376	0.39 353	0.31 315	0.24 202	0.19 186	0.24 332	0.28 239	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

IPLGR	0.22 242	0.14 232	0.75 451	0.21 152	0.11 88	0.25 280	0.18 232	0.44 337	0.38 337	0.29 276	0.28 237	0.21 212	0.19 277	0.37 349	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

GANet-ADL	0.22 242	0.14 232	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.29 351	0.19 277	0.48 376	0.36 312	0.26 229	0.33 300	0.32 355	0.20 282	0.26 201	0.22 312	0.11 399	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

TRStereo	0.22 242	0.21 389	0.62 397	0.40 557	0.19 410	0.22 221	0.16 142	0.58 491	0.30 237	0.21 174	0.21 169	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.14 90	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.11 409	0.06 54	0.19 408

LCNet	0.22 242	0.12 145	0.42 174	0.26 391	0.12 127	0.23 240	0.19 277	0.36 230	0.28 201	0.28 251	0.35 319	0.26 284	0.30 422	0.35 333	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.13 437	0.22 452

NF-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.52 407	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

OCTAStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

PSM-softLoss	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

KMStereo	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

SST-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.26 171	0.34 374	0.33 300	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.18 211	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

RAFT_R40	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.13 179	0.18 109	0.18 232	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.33 300	0.30 335	0.23 311	0.55 421	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

RE-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

TVStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

RAFT-345	0.22 242	0.11 96	0.55 338	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.27 111	0.28 201	0.27 240	0.65 536	0.20 198	0.17 225	0.55 421	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.07 27

GMM-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.56 348	0.23 260	0.13 179	0.24 261	0.24 430	0.38 254	0.29 221	0.31 315	0.44 424	0.27 289	0.21 292	0.31 291	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.19 408

Prome-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.43 180	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.27 190	0.33 353	0.58 510	0.24 252	0.28 395	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.20 426

TestStereo	0.22 242	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.11 88	0.22 221	0.22 378	0.32 181	0.31 248	0.24 208	0.34 311	0.23 232	0.19 277	0.62 465	0.19 241	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.07 143	0.11 383	0.07 27

RALCasStereoNet	0.22 242	0.22 408	0.48 229	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.18 232	0.32 181	0.27 190	0.22 192	0.30 259	0.22 218	0.15 184	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.22 506	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.25 486

111	0.22 242	0.22 408	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.24 261	0.17 179	0.44 337	0.46 433	0.24 208	0.30 259	0.29 315	0.22 299	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.15 351

test_xeample3	0.22 242	0.17 329	0.81 471	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.25 157	0.19 157	0.12 43	0.13 89	0.12 116	0.34 326	0.33 430	0.07 73	0.20 490	0.07 98	0.08 225	0.08 184	0.34 535

FENet	0.22 242	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.12 127	0.27 307	0.18 232	0.43 316	0.37 327	0.31 315	0.32 280	0.29 315	0.23 311	0.27 215	0.24 340	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

HITNet	0.22 242	0.23 424	0.60 387	0.20 120	0.09 17	0.27 307	0.15 105	0.45 346	0.33 274	0.29 276	0.33 300	0.27 289	0.22 299	0.29 262	0.27 376	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 277	0.20 379	0.53 317	0.24 311	0.13 179	0.28 326	0.15 105	0.50 394	0.45 421	0.28 251	0.26 218	0.25 264	0.26 363	0.29 262	0.20 266	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.10 181

IGEV-FE	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

test_sample2	0.23 277	0.12 145	0.39 147	0.20 120	0.11 88	0.28 326	0.22 378	0.45 346	0.33 274	0.27 240	0.34 311	0.30 335	0.25 345	0.46 381	0.23 331	0.09 291	0.15 412	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.19 408

MyStereo06	0.23 277	0.15 263	0.74 447	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.43 316	0.25 157	0.36 406	0.24 202	0.34 371	0.18 255	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

xx1	0.23 277	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.28 302	0.25 345	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

IGEV_Zeroshot_test	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

StereoVision	0.23 277	0.23 424	0.55 338	0.27 428	0.17 348	0.23 240	0.22 378	0.40 284	0.32 258	0.21 174	0.51 473	0.22 218	0.16 204	0.29 262	0.19 241	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.13 483	0.10 331	0.08 71

PCWNet_CMD	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.21 152	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.11 224

testlalala	0.23 277	0.09 29	1.33 569	0.31 501	0.44 576	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

anonymousdsp2	0.23 277	0.11 96	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.25 280	0.17 179	0.43 316	0.37 327	0.30 298	0.23 193	0.24 252	0.15 184	0.32 301	0.17 182	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.44 566

TestStereo1	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

x	0.23 277	0.15 263	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.43 316	0.35 296	0.26 229	0.31 270	0.29 315	0.25 345	0.29 262	0.30 401	0.09 291	0.22 506	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.24 473

RAFT_CTSACE	0.23 277	0.21 389	0.57 358	0.26 391	0.15 280	0.22 221	0.23 406	0.34 207	0.30 237	0.34 374	0.51 473	0.31 344	0.17 225	0.33 311	0.15 127	0.06 31	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.07 27

RAFT+CT+SA	0.23 277	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.18 378	0.23 240	0.29 486	0.42 307	0.38 337	0.24 208	0.39 371	0.20 198	0.17 225	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.12 451	0.09 268	0.13 305

SA-5K	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

CIPLG	0.23 277	0.28 476	0.75 451	0.24 311	0.16 319	0.25 280	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.34 311	0.23 232	0.15 184	0.27 215	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

dd	0.23 277	0.32 497	0.55 338	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.21 344	0.32 181	0.45 421	0.30 298	0.29 245	0.25 264	0.17 225	0.31 291	0.26 365	0.13 461	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.12 424	0.09 116

IPLG	0.23 277	0.19 366	0.65 412	0.21 152	0.12 127	0.28 326	0.17 179	0.45 346	0.32 258	0.33 353	0.32 280	0.16 147	0.17 225	0.50 393	0.23 331	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

IPLGR_C	0.23 277	0.29 480	0.81 471	0.24 311	0.16 319	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

ACRE	0.23 277	0.27 468	0.83 482	0.24 311	0.15 280	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.32 258	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

GwcNet-ADL	0.23 277	0.15 263	0.58 373	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.24 430	0.51 406	0.41 373	0.28 251	0.29 245	0.30 335	0.20 282	0.27 215	0.28 384	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.11 224

HHNet	0.23 277	0.12 145	0.66 417	0.19 79	0.18 378	0.20 164	0.20 317	0.36 230	0.32 258	0.33 353	0.59 515	0.19 186	0.21 292	0.24 160	0.31 411	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.12 276

KYRaft	0.23 277	0.11 96	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.26 171	0.35 393	0.53 488	0.34 371	0.26 363	0.29 262	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.08 184	0.30 519

ASMatch	0.23 277	0.11 96	0.55 338	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.16 142	0.32 181	0.30 237	0.28 251	0.68 542	0.28 302	0.26 363	0.50 393	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.11 224

IRAFT_RVC	0.23 277	0.15 263	0.54 330	0.26 391	0.12 127	0.19 130	0.23 406	0.41 302	0.39 353	0.31 315	0.30 259	0.29 315	0.24 332	0.55 421	0.23 331	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.08 71

CFNet_pseudo	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.11 383	0.11 224

GES	0.23 277	0.14 232	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.28 326	0.19 277	0.51 406	0.35 296	0.31 315	0.36 334	0.25 264	0.24 332	0.30 278	0.23 331	0.11 399	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.12 276

SFCPSM	0.23 277	0.12 145	0.51 285	0.21 152	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.57 477	0.41 373	0.29 276	0.32 280	0.23 232	0.22 299	0.28 239	0.20 266	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.09 268	0.09 116

MSMDNet	0.23 277	0.14 232	0.49 247	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.11 224

ccs_rob	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.12 424	0.11 224

rvit_0105_3	0.24 307	0.21 389	0.57 358	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.28 480	0.40 284	0.43 396	0.25 221	0.26 218	0.29 315	0.22 299	0.29 262	0.21 294	0.15 499	0.13 363	0.14 490	0.15 512	0.10 331	0.10 181

test_sample1	0.24 307	0.13 186	0.40 156	0.20 120	0.13 179	0.29 351	0.19 277	0.43 316	0.30 237	0.27 240	0.34 311	0.31 344	0.28 395	0.45 379	0.27 376	0.09 291	0.16 425	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.22 452

MyStereo05	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.50 394	0.54 497	0.32 340	0.23 193	0.26 284	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo04	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.51 406	0.54 497	0.29 276	0.23 193	0.27 289	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

CoDeX	0.24 307	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.14 219	0.29 351	0.21 344	0.55 457	0.42 385	0.29 276	0.36 334	0.28 302	0.23 311	0.48 387	0.20 266	0.09 291	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.08 71

DCRE	0.24 307	0.15 263	0.45 192	0.26 391	0.26 515	0.23 240	0.21 344	0.37 245	0.29 221	0.23 200	0.81 560	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.18 211	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.25 486

riskmin	0.24 307	0.10 59	0.43 180	0.32 510	0.26 515	0.33 411	0.19 277	0.44 337	0.30 237	0.24 208	0.27 231	0.37 396	0.25 345	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.18 462	0.09 272	0.13 483	0.10 331	0.27 502

qqq	0.24 307	0.16 297	0.46 206	0.20 120	0.15 280	0.23 240	0.20 317	0.43 316	0.32 258	0.26 229	0.31 270	0.28 302	0.25 345	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.22 506	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

BUS	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.44 495	0.17 179	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.31 344	0.22 299	0.27 215	0.22 312	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

IER	0.24 307	0.15 263	0.50 267	0.21 152	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.44 337	0.38 337	0.34 374	0.41 392	0.32 355	0.34 462	0.31 291	0.23 331	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.09 116

BSDual-CNN	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

Sa-1000	0.24 307	0.20 379	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.50 394	0.41 373	0.30 298	0.50 470	0.26 284	0.19 277	0.33 311	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.08 71

SA	0.24 307	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.25 280	0.23 406	0.48 376	0.42 385	0.28 251	0.44 424	0.23 232	0.23 311	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.08 184	0.09 116

psmg	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.14 219	0.35 441	0.23 406	0.54 439	0.36 312	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.08 201	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

UDGNet	0.24 307	0.37 524	0.53 317	0.25 350	0.14 219	0.24 261	0.18 232	0.32 181	0.44 409	0.29 276	0.28 237	0.24 252	0.20 282	0.30 278	0.21 294	0.16 509	0.07 138	0.21 546	0.11 409	0.16 480	0.11 224

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.14 232	0.57 358	0.24 311	0.11 88	0.21 191	0.19 277	0.43 316	0.34 285	0.30 298	0.43 414	0.36 390	0.31 439	0.61 454	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

OMP-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.48 229	0.30 485	0.13 179	0.21 191	0.16 142	0.38 254	0.35 296	0.34 374	0.30 259	0.33 363	0.20 282	0.70 496	0.24 340	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

IIG-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.47 214	0.29 474	0.12 127	0.23 240	0.14 80	0.40 284	0.33 274	0.35 393	0.37 345	0.33 363	0.22 299	0.70 496	0.26 365	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

PFNet	0.24 307	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.14 219	0.22 221	0.19 277	0.40 284	0.35 296	0.36 406	0.32 280	0.27 289	0.20 282	0.63 468	0.23 331	0.09 291	0.05 5	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.08 71

RAFT	0.24 307	0.24 435	0.46 206	0.27 428	0.15 280	0.26 300	0.26 455	0.37 245	0.31 248	0.34 374	0.34 311	0.41 429	0.22 299	0.30 278	0.18 211	0.08 204	0.15 412	0.11 405	0.10 375	0.11 383	0.13 305

ICVP	0.24 307	0.13 186	0.45 192	0.26 391	0.14 219	0.30 365	0.25 444	0.47 365	0.35 296	0.29 276	0.43 414	0.35 385	0.25 345	0.28 239	0.25 354	0.12 439	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 307	0.19 366	0.76 455	0.27 428	0.18 378	0.41 478	0.24 430	0.45 346	0.36 312	0.23 200	0.27 231	0.20 198	0.18 255	0.28 239	0.19 241	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.13 305

ACVNet	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.18 43	0.15 280	0.27 307	0.23 406	0.40 284	0.45 421	0.29 276	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.10 331	0.09 116

DMCA	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.27 307	0.20 317	0.45 346	0.40 363	0.32 340	0.33 300	0.33 363	0.25 345	0.27 215	0.30 401	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.12 276

DN-CSS_ROB	0.24 307	0.33 501	0.69 428	0.25 350	0.14 219	0.26 300	0.13 55	0.42 307	0.35 296	0.30 298	0.42 400	0.22 218	0.20 282	0.34 326	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

G2L-ROB	0.25 332	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.12 127	0.28 326	0.21 344	0.48 376	0.34 285	0.35 393	0.31 270	0.41 429	0.23 311	0.51 399	0.31 411	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.12 276

DCVSM-stereo	0.25 332	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.14 80	0.35 218	0.35 296	0.42 476	0.33 300	0.46 470	0.30 422	0.31 291	0.27 376	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.10 375	0.12 424	0.15 351

rvit_stereo_0075_2	0.25 332	0.18 353	0.65 412	0.27 428	0.22 468	0.22 221	0.15 105	0.41 302	0.36 312	0.27 240	0.37 345	0.29 315	0.21 292	0.29 262	0.20 266	0.17 523	0.12 342	0.19 539	0.12 451	0.14 460	0.14 334

test_sample3	0.25 332	0.14 232	0.52 306	0.20 120	0.12 127	0.33 411	0.20 317	0.53 424	0.38 337	0.32 340	0.35 319	0.29 315	0.24 332	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.15 351

MyStereo8	0.25 332	0.20 379	0.69 428	0.24 311	0.17 348	0.31 387	0.16 142	0.50 394	0.32 258	0.29 276	0.38 353	0.25 264	0.19 277	0.33 311	0.29 398	0.08 204	0.20 490	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.16 368

mmm	0.25 332	0.15 263	0.44 189	0.23 260	0.20 436	0.28 326	0.21 344	0.43 316	0.32 258	0.31 315	0.40 380	0.30 335	0.24 332	0.31 291	0.28 384	0.09 291	0.21 495	0.11 405	0.12 451	0.10 331	0.26 498

GMStereo_Zeroshot	0.25 332	0.22 408	0.51 285	0.27 428	0.14 219	0.28 326	0.15 105	0.40 284	0.36 312	0.37 423	0.43 414	0.40 420	0.17 225	0.35 333	0.21 294	0.12 439	0.07 138	0.13 466	0.07 143	0.17 495	0.10 181

CFNet_ucs	0.25 332	0.14 232	0.51 285	0.20 120	0.15 280	0.29 351	0.18 232	0.51 406	0.46 433	0.32 340	0.42 400	0.38 402	0.23 311	0.31 291	0.22 312	0.11 399	0.08 201	0.12 440	0.09 318	0.13 437	0.13 305

gwcnet-sp	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

scenet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

ssnet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

raft_robust	0.25 332	0.23 424	0.44 189	0.22 207	0.13 179	0.23 240	0.22 378	0.52 414	0.50 475	0.33 353	0.32 280	0.33 363	0.23 311	0.55 421	0.18 211	0.07 73	0.11 318	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.07 27

test_5	0.25 332	0.25 450	0.57 358	0.27 428	0.18 378	0.25 280	0.29 486	0.42 307	0.39 353	0.29 276	0.40 380	0.27 289	0.23 311	0.35 333	0.19 241	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.14 334

iRaft-Stereo_5w	0.25 332	0.24 435	0.50 267	0.23 260	0.18 378	0.19 130	0.19 277	0.39 275	0.35 296	0.28 251	0.36 334	0.34 371	0.23 311	0.66 484	0.28 384	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.14 334

STrans-v2	0.25 332	0.14 232	0.56 348	0.21 152	0.12 127	0.23 240	0.20 317	0.50 394	0.31 248	0.31 315	0.42 400	0.35 385	0.35 469	0.62 465	0.24 340	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

DRaft	0.25 332	0.11 96	0.47 214	0.18 43	0.12 127	0.28 326	0.23 406	0.34 207	0.40 363	0.38 432	0.60 519	0.20 198	0.41 501	0.48 387	0.41 466	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

XX-Stereo	0.25 332	0.11 96	1.09 538	0.35 533	0.38 562	0.23 240	0.13 55	0.43 316	0.19 61	0.20 167	0.40 380	0.31 344	0.10 55	0.33 311	0.13 49	0.08 204	0.11 318	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.10 181

HCRNet	0.25 332	0.27 468	0.42 174	0.34 527	0.17 348	0.27 307	0.18 232	0.45 346	0.37 327	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.23 311	0.44 373	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

BEATNet_4x	0.25 332	0.25 450	0.66 417	0.23 260	0.10 56	0.29 351	0.14 80	0.49 386	0.34 285	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.26 363	0.34 326	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.13 305

UCFNet_RVC	0.25 332	0.21 389	0.49 247	0.19 79	0.15 280	0.34 426	0.18 232	0.47 365	0.36 312	0.30 298	0.35 319	0.40 420	0.26 363	0.35 333	0.24 340	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.14 501	0.13 437	0.13 305

AdaStereo	0.25 332	0.17 329	0.47 214	0.25 350	0.13 179	0.33 411	0.17 179	0.57 477	0.43 396	0.34 374	0.38 353	0.35 385	0.21 292	0.32 301	0.24 340	0.14 485	0.06 58	0.13 466	0.09 318	0.11 383	0.09 116
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.
MLCV	0.25 332	0.23 424	0.59 380	0.22 207	0.09 17	0.30 365	0.18 232	0.40 284	0.38 337	0.38 432	0.44 424	0.31 344	0.22 299	0.44 373	0.32 421	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.08 71

iResNet	0.25 332	0.22 408	0.62 397	0.26 391	0.11 88	0.31 387	0.23 406	0.46 354	0.45 421	0.34 374	0.43 414	0.27 289	0.23 311	0.36 339	0.37 454	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.10 181

DFGA-Net	0.26 355	0.33 501	0.70 434	0.22 207	0.15 280	0.25 280	0.17 179	0.41 302	0.40 363	0.30 298	0.32 280	0.21 212	0.18 255	0.61 454	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.09 116

G2L-Stereo_test	0.26 355	0.22 408	0.54 330	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.24 430	0.51 406	0.40 363	0.38 432	0.37 345	0.40 420	0.26 363	0.53 410	0.32 421	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

HUF	0.26 355	0.15 263	0.79 466	0.39 552	0.31 544	0.16 57	0.17 179	0.36 230	0.25 157	0.19 157	0.14 85	0.23 232	0.11 84	0.32 301	0.14 90	0.08 204	0.60 609	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.56 581

PAM_32	0.26 355	0.10 59	0.63 402	0.24 311	0.19 410	0.51 528	0.26 455	0.43 316	0.30 237	0.32 340	0.28 237	0.60 536	0.28 395	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.14 381	0.08 181	0.10 375	0.07 120	0.15 351

PAM	0.26 355	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.18 378	0.53 537	0.29 486	0.44 337	0.28 201	0.36 406	0.27 231	0.59 530	0.26 363	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.12 342	0.07 98	0.10 375	0.07 120	0.13 305

DDVS	0.26 355	0.16 297	0.45 192	0.25 350	0.17 348	0.34 426	0.21 344	0.43 316	0.31 248	0.34 374	0.41 392	0.47 480	0.21 292	0.52 407	0.29 398	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.16 368

UGAM-zero	0.26 355	0.11 96	0.56 348	0.20 120	0.16 319	0.28 326	0.18 232	0.48 376	0.25 157	0.31 315	0.28 237	0.56 521	0.32 452	0.66 484	0.17 182	0.07 73	0.10 284	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.31 523

ITSA-stereo	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.11 88	0.28 326	0.18 232	0.58 491	0.59 524	0.32 340	0.32 280	0.33 363	0.28 395	0.51 399	0.34 437	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 355	0.15 263	0.96 518	0.21 152	0.25 511	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.28 201	0.25 221	0.29 245	0.46 470	0.23 311	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.12 451	0.11 383	0.17 388

test_sample5	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.43 414	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

test_sample4	0.26 355	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.38 353	0.28 302	0.25 345	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.16 368

qqq1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

fff1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

DualNet	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

anonymousa	0.26 355	0.13 186	0.56 348	0.29 474	0.30 537	0.31 387	0.20 317	0.38 254	0.36 312	0.33 353	0.51 473	0.41 429	0.27 372	0.25 180	0.24 340	0.08 204	0.18 462	0.09 272	0.18 538	0.08 184	0.17 388

hknet	0.26 355	0.15 263	0.49 247	0.25 350	0.16 319	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.40 363	0.34 374	0.35 319	0.43 449	0.28 395	0.38 352	0.26 365	0.09 291	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

PSMNet-ADL	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.27 428	0.14 219	0.32 404	0.22 378	0.45 346	0.37 327	0.28 251	0.34 311	0.41 429	0.28 395	0.61 454	0.32 421	0.11 399	0.10 284	0.09 272	0.11 409	0.10 331	0.13 305

PSM-AAD	0.26 355	0.11 96	0.43 180	0.24 311	0.12 127	0.27 307	0.37 532	0.36 230	0.30 237	0.36 406	0.39 371	0.28 302	0.77 573	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.21 438

DEmStereo	0.26 355	0.10 59	0.52 306	0.19 79	0.13 179	0.31 387	0.25 444	0.29 136	0.38 337	0.36 406	0.57 507	0.24 252	0.48 529	0.53 410	0.44 481	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

GrayStereo	0.26 355	0.10 59	0.45 192	0.27 428	0.14 219	0.23 240	0.46 561	0.36 230	0.33 274	0.40 459	0.47 457	0.30 335	0.78 574	0.29 262	0.17 182	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.15 351

RAFT-RH_RVC	0.26 355	0.13 186	0.57 358	0.22 207	0.12 127	0.25 280	0.14 80	0.27 111	0.29 221	0.38 432	1.14 583	0.23 232	0.18 255	0.58 434	0.24 340	0.07 73	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.06 54	0.08 71

ARAFT	0.26 355	0.30 486	0.87 496	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.24 430	0.46 354	0.34 285	0.33 353	0.28 237	0.29 315	0.20 282	0.49 389	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.09 116

acv_ft	0.26 355	0.18 353	0.56 348	0.24 311	0.19 410	0.34 426	0.21 344	0.47 365	0.45 421	0.39 450	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.36 448	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.09 116

cf-r	0.26 355	0.22 408	0.66 417	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.22 378	0.44 337	0.42 385	0.32 340	0.42 400	0.43 449	0.27 372	0.44 373	0.27 376	0.11 399	0.07 138	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.09 116

GANet-RSSM	0.26 355	0.19 366	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.22 378	0.47 365	0.34 285	0.30 298	0.40 380	0.41 429	0.30 422	0.59 442	0.25 354	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

PSMNet-RSSM	0.26 355	0.21 389	0.50 267	0.21 152	0.14 219	0.25 280	0.21 344	0.50 394	0.38 337	0.31 315	0.45 438	0.40 420	0.27 372	0.53 410	0.24 340	0.12 439	0.08 201	0.11 405	0.13 483	0.10 331	0.10 181

CFNet-ft	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

CFNet_RVC	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

Select-FE	0.27 383	0.18 353	0.87 496	0.23 260	0.22 468	0.29 351	0.18 232	0.53 424	0.28 201	0.30 298	0.33 300	0.45 461	0.29 415	0.30 278	0.21 294	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.08 184	0.20 426

G2L-Stereo	0.27 383	0.23 424	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.19 277	0.48 376	0.37 327	0.33 353	0.38 353	0.40 420	0.23 311	0.61 454	0.33 430	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.11 224

test_sample6	0.27 383	0.15 263	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.22 378	0.54 439	0.39 353	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.58 434	0.26 365	0.11 399	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

SMFormer	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.10 331	0.16 368

tta	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.13 305

ffm	0.27 383	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

NINENet	0.27 383	0.16 297	0.49 247	0.23 260	0.16 319	0.44 495	0.17 179	0.63 532	0.49 468	0.33 353	0.38 353	0.31 344	0.22 299	0.43 369	0.22 312	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.08 225	0.12 424	0.11 224

SepStereo	0.27 383	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.64 473	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

UPFNet	0.27 383	0.15 263	0.47 214	0.25 350	0.20 436	0.37 456	0.27 464	0.50 394	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.37 396	0.29 415	0.40 357	0.34 437	0.10 360	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.10 331	0.08 71

iResNet_ROB	0.27 383	0.27 468	0.48 229	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.17 179	0.57 477	0.55 505	0.39 450	0.44 424	0.37 396	0.28 395	0.43 369	0.28 384	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.11 224

coex_refinement	0.28 393	0.22 408	0.50 267	0.23 260	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.51 406	0.43 396	0.35 393	0.42 400	0.45 461	0.27 372	0.56 427	0.41 466	0.10 360	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.11 383	0.12 276

ISRNet	0.28 393	0.15 263	0.54 330	0.27 428	0.19 410	0.24 261	0.15 105	0.47 365	0.45 421	0.40 459	0.49 467	0.42 442	0.27 372	0.33 311	0.30 401	0.20 546	0.12 342	0.17 524	0.16 522	0.16 480	0.21 438

rvit_105_1	0.28 393	0.24 435	0.65 412	0.27 428	0.19 410	0.31 387	0.35 523	0.46 354	0.53 492	0.31 315	0.32 280	0.32 355	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.16 509	0.14 381	0.15 507	0.17 533	0.11 383	0.11 224

UGAM	0.28 393	0.18 353	0.57 358	0.26 391	0.13 179	0.23 240	0.26 455	0.33 201	0.45 421	0.32 340	0.42 400	0.45 461	0.22 299	0.92 559	0.23 331	0.08 204	0.09 244	0.14 490	0.13 483	0.10 331	0.10 181

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 393	0.17 329	0.96 518	0.29 474	0.31 544	0.29 351	0.21 344	0.53 424	0.28 201	0.27 240	0.55 497	0.41 429	0.18 255	0.30 278	0.22 312	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.12 424	0.20 426

test_sample7	0.28 393	0.16 297	0.47 214	0.21 152	0.14 219	0.29 351	0.22 378	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.14 485	0.21 495	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.25 486

CBFPSM	0.28 393	0.23 424	0.76 455	0.21 152	0.14 219	0.38 462	0.26 455	0.42 307	0.37 327	0.34 374	0.36 334	0.55 516	0.38 484	0.33 311	0.40 462	0.08 204	0.08 201	0.07 98	0.08 225	0.09 268	0.12 276

ToySt	0.28 393	0.19 366	0.68 426	0.22 207	0.19 410	0.31 387	0.31 504	0.43 316	0.43 396	0.28 251	0.38 353	0.42 442	0.32 452	0.33 311	0.32 421	0.08 204	0.14 381	0.10 349	0.12 451	0.11 383	0.24 473

CSP-Net	0.28 393	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.14 219	0.44 495	0.24 430	0.52 414	0.42 385	0.42 476	0.44 424	0.42 442	0.27 372	0.66 484	0.30 401	0.12 439	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.10 181

DAS	0.28 393	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.76 520	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

AACVNet	0.28 393	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.19 277	0.43 316	0.33 274	0.39 450	0.42 400	0.44 455	0.29 415	0.73 505	0.28 384	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.12 276

FTStereo	0.28 393	0.11 96	0.56 348	0.24 311	0.13 179	0.21 191	0.52 573	0.36 230	0.28 201	0.38 432	0.94 573	0.30 335	0.56 548	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.19 408

LMCR-Stereo	0.28 393	0.22 408	0.56 348	0.29 474	0.14 219	0.37 456	0.23 406	0.57 477	0.36 312	0.40 459	0.40 380	0.29 315	0.30 422	0.41 360	0.38 456	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.13 437	0.10 181

MMNet	0.28 393	0.19 366	0.54 330	0.24 311	0.17 348	0.47 512	0.22 378	0.47 365	0.53 492	0.40 459	0.43 414	0.36 390	0.34 462	0.40 357	0.35 444	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.09 116

UNet	0.28 393	0.16 297	0.70 434	0.24 311	0.20 436	0.44 495	0.21 344	0.52 414	0.42 385	0.36 406	0.40 380	0.43 449	0.33 460	0.41 360	0.32 421	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.09 318	0.10 331	0.09 116

ac_64	0.28 393	0.16 297	0.62 397	0.25 350	0.17 348	0.36 448	0.22 378	0.48 376	0.35 296	0.36 406	0.37 345	0.51 498	0.30 422	0.62 465	0.34 437	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

GwcNet-RSSM	0.28 393	0.25 450	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.24 430	0.46 354	0.44 409	0.33 353	0.46 450	0.41 429	0.28 395	0.55 421	0.31 411	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.09 116

HSM-Net_RVC	0.28 393	0.12 145	0.48 229	0.19 79	0.11 88	0.35 441	0.21 344	0.64 538	0.44 409	0.40 459	0.43 414	0.50 495	0.27 372	0.75 514	0.25 354	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 393	0.25 450	0.64 407	0.22 207	0.16 319	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.33 274	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.26 363	0.45 379	0.28 384	0.15 499	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.14 334

StereoDRNet-Refined	0.28 393	0.19 366	0.47 214	0.25 350	0.14 219	0.36 448	0.21 344	0.49 386	0.43 396	0.46 506	0.52 480	0.42 442	0.30 422	0.46 381	0.38 456	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 413	0.24 435	0.83 482	0.23 260	0.17 348	0.25 280	0.22 378	0.47 365	0.42 385	0.33 353	0.39 371	0.38 402	0.28 395	0.78 524	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

CRFU-Net	0.29 413	0.14 232	0.48 229	0.26 391	0.15 280	0.46 506	0.22 378	0.52 414	0.32 258	0.44 493	0.42 400	0.48 484	0.47 525	0.44 373	0.31 411	0.12 439	0.10 284	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.11 224

iRaft-Stereo_20w	0.29 413	0.11 96	0.86 493	0.33 521	0.24 498	0.32 404	0.26 455	0.60 512	0.26 171	0.41 471	0.21 169	0.28 302	0.19 277	0.32 301	0.24 340	0.07 73	0.31 567	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.47 570

AASNet	0.29 413	0.27 468	0.67 420	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.21 344	0.64 538	0.49 468	0.36 406	0.41 392	0.32 355	0.26 363	0.33 311	0.39 460	0.12 439	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.14 460	0.12 276

GEStereo_RVC	0.29 413	0.24 435	0.60 387	0.27 428	0.16 319	0.33 411	0.25 444	0.58 491	0.56 512	0.35 393	0.38 353	0.34 371	0.25 345	0.51 399	0.29 398	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.13 305

EAI-Stereo	0.29 413	0.11 96	0.38 140	0.22 207	0.18 378	0.33 411	1.66 618	0.53 424	0.27 190	0.27 240	0.50 470	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.25 354	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.11 409	0.07 120	0.10 181

delet	0.29 413	0.18 353	0.58 373	0.24 311	0.19 410	0.41 478	0.30 495	0.52 414	0.51 481	0.35 393	0.42 400	0.37 396	0.31 439	0.49 389	0.36 448	0.10 360	0.09 244	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

HGLStereo	0.29 413	0.19 366	0.60 387	0.24 311	0.21 453	0.33 411	0.23 406	0.52 414	0.44 409	0.36 406	0.49 467	0.41 429	0.35 469	0.46 381	0.34 437	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

DSFCA	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.17 348	0.39 467	0.32 509	0.49 386	0.44 409	0.44 493	0.38 353	0.40 420	0.30 422	0.53 410	0.38 456	0.12 439	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.11 383	0.11 224

CFNet	0.29 413	0.29 480	0.57 358	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.15 105	0.53 424	0.46 433	0.31 315	0.40 380	0.38 402	0.27 372	0.76 520	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 413	0.24 435	0.81 471	0.26 391	0.18 378	0.30 365	0.22 378	0.52 414	0.41 373	0.38 432	0.42 400	0.42 442	0.28 395	0.46 381	0.31 411	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.11 409	0.10 331	0.12 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 413	0.37 524	0.92 509	0.24 311	0.13 179	0.30 365	0.19 277	0.55 457	0.51 481	0.39 450	0.46 450	0.39 416	0.27 372	0.36 339	0.30 401	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.13 437	0.11 224

HSM	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.15 280	0.33 411	0.20 317	0.55 457	0.39 353	0.36 406	0.39 371	0.67 561	0.32 452	0.88 547	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.10 181

ACV-stereo	0.30 426	0.20 379	0.82 476	0.23 260	0.16 319	0.48 519	0.20 317	0.38 254	0.34 285	0.29 276	0.33 300	0.66 557	0.43 511	0.55 421	0.31 411	0.10 360	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

ssnet_v2	0.30 426	0.21 389	0.63 402	0.23 260	0.15 280	0.40 473	0.30 495	0.59 501	0.48 454	0.40 459	0.37 345	0.46 470	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.12 424	0.11 224

dad	0.30 426	0.38 531	0.60 387	0.22 207	0.14 219	0.32 404	0.21 344	0.35 218	0.51 481	0.45 500	0.45 438	0.46 470	0.23 311	0.41 360	0.27 376	0.21 548	0.11 318	0.20 544	0.11 409	0.15 472	0.11 224

THIR-Stereo	0.30 426	0.15 263	0.46 206	0.19 79	0.11 88	0.28 326	0.70 587	0.33 201	0.36 312	0.37 423	0.64 534	0.33 363	0.49 534	0.58 434	0.44 481	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.08 71

ADLNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.34 426	0.23 406	0.56 468	0.44 409	0.43 487	0.41 392	0.43 449	0.28 395	0.56 427	0.36 448	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

RAFT + AFF	0.30 426	0.33 501	0.76 455	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.33 515	0.55 457	0.42 385	0.28 251	0.30 259	0.31 344	0.31 439	0.64 473	0.32 421	0.09 291	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.12 424	0.16 368

psm_up	0.30 426	0.21 389	0.58 373	0.26 391	0.18 378	0.32 404	0.27 464	0.57 477	0.45 421	0.38 432	0.41 392	0.45 461	0.40 496	0.59 442	0.32 421	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.11 383	0.11 224

DMCA-RVC	0.30 426	0.27 468	0.93 513	0.28 456	0.17 348	0.30 365	0.21 344	0.43 316	0.36 312	0.40 459	0.38 353	0.39 416	0.36 474	0.44 373	0.34 437	0.13 461	0.10 284	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.11 224

STTStereo	0.30 426	0.24 435	0.83 482	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.24 430	0.49 386	0.39 353	0.39 450	0.41 392	0.44 455	0.28 395	0.41 360	0.30 401	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.16 522	0.12 424	0.12 276

RASNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.33 411	0.20 317	0.50 394	0.41 373	0.31 315	0.44 424	0.47 480	0.38 484	0.79 528	0.40 462	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.10 181

DLCB_ROB	0.30 426	0.20 379	0.45 192	0.28 456	0.17 348	0.37 456	0.25 444	0.50 394	0.45 421	0.46 506	0.47 457	0.51 498	0.34 462	0.56 427	0.38 456	0.10 360	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224

DualNet (step1)	0.31 437	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.24 555	0.21 495	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

iinet-f	0.31 437	0.23 424	1.16 549	0.20 120	0.16 319	0.44 495	0.23 406	0.47 365	0.38 337	0.36 406	0.44 424	0.41 429	0.35 469	0.36 339	0.43 474	0.10 360	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.13 437	0.12 276

ADLNet2	0.31 437	0.23 424	0.77 461	0.23 260	0.18 378	0.36 448	0.24 430	0.55 457	0.54 497	0.33 353	0.38 353	0.45 461	0.31 439	0.70 496	0.36 448	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.12 424	0.11 224

hitnet-ft	0.31 437	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.14 219	0.40 473	0.23 406	0.46 354	0.42 385	0.37 423	0.46 450	0.53 511	0.35 469	0.76 520	0.35 444	0.14 485	0.10 284	0.14 490	0.10 375	0.15 472	0.14 334

FADNet-RVC-Resample	0.31 437	0.32 497	1.16 549	0.27 428	0.17 348	0.33 411	0.21 344	0.49 386	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.34 371	0.27 372	0.54 416	0.27 376	0.10 360	0.10 284	0.14 490	0.13 483	0.13 437	0.18 393

FADNet_RVC	0.31 437	0.35 514	0.98 522	0.24 311	0.16 319	0.30 365	0.17 179	0.52 414	0.39 353	0.30 298	0.38 353	0.30 335	0.29 415	0.54 416	0.33 430	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.16 522	0.21 535	0.24 473

LL-Strereo	0.32 443	0.33 501	0.77 461	0.26 391	0.24 498	0.22 221	0.23 406	0.58 491	0.44 409	0.35 393	0.32 280	0.41 429	0.40 496	0.93 561	0.25 354	0.08 204	0.13 363	0.11 405	0.09 318	0.09 268	0.22 452

SACVNet	0.32 443	0.25 450	0.59 380	0.26 391	0.19 410	0.35 441	0.25 444	0.54 439	0.41 373	0.43 487	0.45 438	0.46 470	0.34 462	0.71 502	0.30 401	0.14 485	0.10 284	0.12 440	0.12 451	0.16 480	0.20 426

CrosDoStereo	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

DeepStereo_LL	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

pcwnet_v2	0.32 443	0.16 297	1.22 560	0.23 260	0.19 410	0.32 404	0.19 277	0.61 520	0.61 529	0.37 423	0.45 438	0.35 385	0.29 415	0.37 349	0.26 365	0.14 485	0.11 318	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.18 393

TDLM	0.32 443	0.27 468	0.52 306	0.30 485	0.15 280	0.33 411	0.32 509	0.54 439	0.50 475	0.44 493	0.43 414	0.39 416	0.30 422	0.92 559	0.30 401	0.14 485	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.14 334

NVstereo2D	0.32 443	0.18 353	0.63 402	0.24 311	0.23 481	0.43 490	0.28 480	0.60 512	0.58 517	0.28 251	0.39 371	0.42 442	0.30 422	0.71 502	0.30 401	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.10 375	0.20 528	0.18 393

YMNet	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

YMNet_1	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

fast-acv-ft	0.33 450	0.26 460	0.88 503	0.25 350	0.18 378	0.49 525	0.27 464	0.44 337	0.50 475	0.40 459	0.55 497	0.49 490	0.36 474	0.39 355	0.41 466	0.11 399	0.11 318	0.11 405	0.12 451	0.13 437	0.11 224

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 450	0.25 450	0.82 476	0.22 207	0.17 348	0.46 506	0.28 480	0.53 424	0.53 492	0.43 487	0.57 507	0.44 455	0.31 439	0.50 393	0.48 494	0.10 360	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.11 383	0.12 276

AANet_RVC	0.33 450	0.31 490	0.69 428	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.49 386	0.55 505	0.39 450	0.60 519	0.43 449	0.30 422	0.88 547	0.54 513	0.11 399	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.10 331	0.12 276

PS-NSSS	0.33 450	0.36 521	0.61 393	0.24 311	0.18 378	0.33 411	0.24 430	0.59 501	0.42 385	0.38 432	0.52 480	0.36 390	0.31 439	0.80 531	0.32 421	0.18 534	0.14 381	0.21 546	0.15 512	0.17 495	0.14 334

DISCO	0.33 450	0.16 297	0.55 338	0.26 391	0.16 319	0.48 519	0.25 444	0.52 414	0.58 517	0.38 432	0.45 438	0.63 546	0.37 479	0.65 478	0.50 501	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.13 437	0.13 305

NOSS_ROB	0.33 450	0.24 435	0.49 247	0.27 428	0.16 319	0.34 426	0.19 277	0.55 457	0.50 475	0.34 374	0.37 345	0.42 442	0.30 422	0.93 561	0.25 354	0.19 543	0.20 490	0.24 555	0.22 555	0.17 495	0.25 486

TCMNet	0.34 458	0.28 476	0.81 471	0.29 474	0.30 537	0.40 473	0.28 480	0.53 424	0.49 468	0.38 432	0.46 450	0.40 420	0.30 422	0.61 454	0.42 470	0.14 485	0.13 363	0.15 507	0.14 501	0.18 511	0.19 408

HBP-ISP	0.34 458	0.35 514	0.76 455	0.23 260	0.17 348	0.33 411	0.22 378	0.56 468	0.47 446	0.42 476	0.49 467	0.33 363	0.41 501	0.73 505	0.27 376	0.18 534	0.19 475	0.24 555	0.20 545	0.16 480	0.16 368

AAGNet	0.34 458	0.12 145	0.53 317	0.26 391	0.16 319	0.20 164	0.19 277	0.31 174	0.29 221	0.35 393	0.35 319	0.27 289	0.30 422	0.44 373	2.56 618	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.09 268	0.07 27

FADNet-RVC	0.34 458	0.43 545	0.97 520	0.25 350	0.20 436	0.33 411	0.20 317	0.51 406	0.42 385	0.34 374	0.40 380	0.41 429	0.29 415	0.65 478	0.36 448	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.15 512	0.19 520	0.20 426

FADNet	0.34 458	0.43 545	0.88 503	0.24 311	0.22 468	0.37 456	0.19 277	0.56 468	0.49 468	0.32 340	0.36 334	0.43 449	0.32 452	0.65 478	0.30 401	0.17 523	0.16 425	0.14 490	0.16 522	0.25 550	0.21 438

CVANet_RVC	0.34 458	0.25 450	0.77 461	0.27 428	0.17 348	0.34 426	0.28 480	0.55 457	0.50 475	0.43 487	0.46 450	0.44 455	0.31 439	0.90 552	0.27 376	0.15 499	0.10 284	0.14 490	0.14 501	0.15 472	0.15 351

StereoDRNet	0.34 458	0.28 476	0.70 434	0.28 456	0.21 453	0.43 490	0.30 495	0.63 532	0.51 481	0.47 512	0.40 380	0.48 484	0.31 439	0.58 434	0.44 481	0.12 439	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.13 305

z-ln-s-r	0.35 465	0.30 486	1.02 527	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.26 455	0.46 354	0.55 505	0.33 353	0.61 527	0.39 416	0.31 439	0.80 531	0.77 547	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.10 181

DRN-Test	0.35 465	0.20 379	0.75 451	0.28 456	0.19 410	0.46 506	0.29 486	0.68 557	0.54 497	0.49 519	0.47 457	0.44 455	0.35 469	0.63 468	0.44 481	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.13 305

XPNet_ROB	0.35 465	0.26 460	0.58 373	0.28 456	0.19 410	0.37 456	0.31 504	0.57 477	0.51 481	0.52 531	0.54 492	0.57 523	0.38 484	0.65 478	0.48 494	0.17 523	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

ff1	0.36 468	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

Wz-Net-LNSev	0.36 468	0.35 514	1.06 532	0.26 391	0.21 453	0.47 512	0.33 515	0.56 468	0.58 517	0.45 500	0.54 492	0.50 495	0.37 479	0.40 357	0.42 470	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.09 318	0.14 460	0.15 351

FAT-Stereo	0.36 468	0.19 366	0.75 451	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.30 495	0.62 528	0.61 529	0.47 512	0.61 527	0.59 530	0.50 535	0.61 454	0.36 448	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.20 426

CBMV_ROB	0.36 468	0.21 389	0.57 358	0.22 207	0.14 219	0.35 441	0.20 317	0.55 457	0.47 446	0.52 531	0.58 510	0.45 461	0.53 544	0.75 514	0.50 501	0.18 534	0.19 475	0.23 553	0.21 547	0.15 472	0.20 426

ETE_ROB	0.36 468	0.32 497	0.64 407	0.30 485	0.18 378	0.40 473	0.38 540	0.59 501	0.49 468	0.50 525	0.52 480	0.62 542	0.37 479	0.58 434	0.43 474	0.13 461	0.10 284	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.18 393

PSMNet_ROB	0.36 468	0.31 490	0.71 441	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.44 557	0.61 520	0.49 468	0.39 450	0.45 438	0.49 490	0.32 452	0.66 484	0.53 509	0.14 485	0.10 284	0.15 507	0.14 501	0.13 437	0.13 305

CBMV	0.36 468	0.25 450	0.61 393	0.24 311	0.14 219	0.42 485	0.33 515	0.56 468	0.52 491	0.54 541	0.52 480	0.51 498	0.58 551	0.63 468	0.43 474	0.15 499	0.16 425	0.18 532	0.16 522	0.13 437	0.19 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

xxx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

GwcNet	0.37 475	0.29 480	1.12 543	0.25 350	0.24 498	0.48 519	0.27 464	0.58 491	0.60 527	0.39 450	0.54 492	0.51 498	0.34 462	0.60 447	0.46 489	0.13 461	0.12 342	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.15 351

DANet	0.37 475	0.25 450	0.67 420	0.37 542	0.22 468	0.42 485	0.25 444	0.50 394	0.44 409	0.52 531	0.50 470	0.59 530	0.42 507	0.78 524	0.53 509	0.13 461	0.12 342	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.21 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 475	0.33 501	0.59 380	0.37 542	0.23 481	0.42 485	0.41 552	0.56 468	0.44 409	0.47 512	0.47 457	0.61 539	0.39 491	0.58 434	0.41 466	0.16 509	0.13 363	0.21 546	0.22 555	0.16 480	0.18 393

APVNet	0.38 480	0.26 460	0.87 496	0.26 391	0.22 468	0.52 534	0.35 523	0.64 538	0.46 433	0.40 459	0.52 480	0.48 484	0.39 491	0.84 541	0.48 494	0.13 461	0.14 381	0.15 507	0.16 522	0.16 480	0.16 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 480	0.43 545	0.72 446	0.35 533	0.19 410	0.51 528	0.25 444	0.56 468	0.39 353	0.42 476	0.47 457	0.47 480	0.27 372	0.74 509	0.32 421	0.38 584	0.19 475	0.27 558	0.17 533	0.29 567	0.27 502

RP	0.38 480	0.26 460	0.67 420	0.31 501	0.24 498	0.37 456	0.29 486	0.53 424	0.61 529	0.42 476	0.65 536	0.62 542	0.51 537	0.63 468	0.43 474	0.17 523	0.15 412	0.17 524	0.15 512	0.17 495	0.19 408

RYNet	0.38 480	0.23 424	0.65 412	0.26 391	0.28 522	0.62 553	0.33 515	0.61 520	0.62 533	0.42 476	0.39 371	0.58 529	0.40 496	0.89 549	0.57 520	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.19 520	0.22 452

LALA_ROB	0.38 480	0.31 490	0.65 412	0.30 485	0.21 453	0.46 506	0.39 543	0.63 532	0.54 497	0.53 537	0.52 480	0.69 565	0.36 474	0.52 407	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.16 515	0.14 501	0.17 495	0.16 368

PSMNet-RUCA	0.39 485	0.47 552	0.84 486	0.46 574	0.41 567	0.34 426	0.26 455	0.59 501	0.46 433	0.40 459	0.51 473	0.44 455	0.33 460	0.43 369	0.31 411	0.25 562	0.14 381	0.33 577	0.21 547	0.32 572	0.23 460

1111x	0.39 485	0.17 329	0.80 470	0.23 260	0.15 280	0.33 411	0.27 464	0.62 528	0.48 454	0.32 340	0.43 414	0.40 420	0.29 415	0.86 544	1.60 602	0.09 291	0.23 515	0.09 272	0.12 451	0.10 331	0.23 460

EKT-Stereo	0.39 485	0.13 186	0.53 317	0.42 566	3.94 622	0.22 221	0.17 179	0.38 254	0.30 237	0.21 174	0.20 151	0.23 232	0.15 184	0.30 278	0.18 211	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.12 276

GASNet	0.39 485	0.58 574	1.27 562	0.35 533	0.23 481	0.35 441	0.23 406	0.63 532	0.56 512	0.41 471	0.38 353	0.45 461	0.30 422	0.81 535	0.42 470	0.16 509	0.11 318	0.14 490	0.14 501	0.23 544	0.12 276

Wz-Net-MNSev	0.39 485	0.35 514	0.99 524	0.26 391	0.21 453	0.59 550	0.39 543	0.58 491	0.61 529	0.49 519	0.56 502	0.53 511	0.37 479	0.61 454	0.47 492	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.15 472	0.15 351

xxxx	0.39 485	0.14 232	0.47 214	0.20 120	0.16 319	0.38 462	0.20 317	0.61 520	0.43 396	0.30 298	0.44 424	0.38 402	0.25 345	0.50 393	2.41 616	0.11 399	0.21 495	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.26 498

test_xeample	0.39 485	0.14 232	0.46 206	0.19 79	0.16 319	0.34 426	0.22 378	0.59 501	0.43 396	0.33 353	0.47 457	0.30 335	0.27 372	0.60 447	2.44 617	0.10 360	0.21 495	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.25 486

Syn2CoEx	0.39 485	0.39 535	1.08 537	0.35 533	0.21 453	0.41 478	0.29 486	0.63 532	0.51 481	0.43 487	0.56 502	0.45 461	0.45 516	0.69 493	0.39 460	0.17 523	0.14 381	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.16 368

S-Stereo	0.39 485	0.20 379	1.04 529	0.28 456	0.22 468	0.39 467	0.31 504	0.58 491	0.69 549	0.40 459	0.59 515	0.48 484	0.41 501	0.75 514	0.42 470	0.12 439	0.15 412	0.13 466	0.13 483	0.16 480	0.25 486

stereogan	0.39 485	0.20 379	0.78 465	0.28 456	0.22 468	0.65 559	0.26 455	0.62 528	0.65 538	0.45 500	0.60 519	0.67 561	0.45 516	0.69 493	0.37 454	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.12 451	0.20 528	0.19 408

Nwc_Net	0.39 485	0.29 480	0.84 486	0.32 510	0.24 498	0.45 503	0.30 495	0.67 552	0.51 481	0.39 450	0.70 546	0.59 530	0.48 529	0.61 454	0.45 488	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.21 547	0.14 460	0.15 351

DStereoRT	0.40 496	0.16 297	0.74 447	0.25 350	0.17 348	0.42 485	0.19 277	0.50 394	0.48 454	0.31 315	0.40 380	0.32 355	0.39 491	0.64 473	0.31 411	0.09 291	0.11 318	1.56 622	0.43 589	0.08 184	0.41 558

w-ln-seven-2	0.40 496	0.37 524	1.34 571	0.28 456	0.18 378	0.38 462	0.29 486	0.53 424	0.59 524	0.47 512	0.56 502	0.46 470	0.42 507	0.70 496	0.64 532	0.10 360	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.16 368

aanetorigin	0.40 496	0.33 501	1.14 546	0.25 350	0.19 410	0.30 365	0.37 532	0.34 207	0.47 446	0.95 583	0.82 561	0.52 506	0.56 548	0.50 393	0.52 505	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.16 480	0.19 408

AF-Net	0.40 496	0.31 490	0.74 447	0.33 521	0.24 498	0.43 490	0.30 495	0.64 538	0.67 543	0.44 493	0.69 545	0.65 553	0.52 539	0.59 442	0.48 494	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.14 501	0.16 480	0.14 334

edge stereo	0.40 496	0.22 408	0.87 496	0.27 428	0.22 468	0.38 462	0.26 455	0.59 501	0.56 512	0.53 537	0.60 519	0.71 569	0.50 535	0.78 524	0.43 474	0.16 509	0.15 412	0.19 539	0.14 501	0.17 495	0.19 408

PA-Net	0.40 496	0.35 514	1.05 530	0.32 510	0.28 522	0.39 467	0.43 555	0.53 424	0.56 512	0.35 393	0.43 414	0.41 429	0.36 474	0.83 540	0.61 527	0.12 439	0.23 515	0.16 515	0.23 559	0.13 437	0.20 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 496	0.28 476	0.67 420	0.31 501	0.18 378	0.43 490	0.39 543	0.60 512	0.46 433	0.48 518	0.78 556	0.55 516	0.45 516	0.96 565	0.55 516	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.15 472	0.16 368

RGC	0.41 503	0.35 514	0.76 455	0.35 533	0.28 522	0.41 478	0.29 486	0.60 512	0.55 505	0.47 512	0.64 534	0.63 546	0.47 525	0.74 509	0.46 489	0.16 509	0.15 412	0.21 546	0.21 547	0.19 520	0.21 438

ADCRef	0.41 503	0.33 501	1.05 530	0.26 391	0.21 453	0.49 525	0.27 464	0.54 439	0.51 481	0.51 528	0.59 515	0.35 385	0.47 525	0.54 416	1.35 593	0.09 291	0.08 201	0.12 440	0.12 451	0.12 424	0.13 305

PWC_ROB	0.41 503	0.38 531	0.92 509	0.26 391	0.20 436	0.39 467	0.19 277	0.61 520	0.69 549	0.58 550	0.84 564	0.52 506	0.44 514	0.74 509	0.62 528	0.13 461	0.09 244	0.14 490	0.10 375	0.17 495	0.18 393

PWCDC_ROB	0.41 503	0.41 541	0.77 461	0.34 527	0.21 453	0.43 490	0.20 317	0.60 512	0.90 578	0.44 493	1.24 588	0.36 390	0.38 484	0.56 427	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.20 528	0.16 368

UDG	0.42 507	0.54 564	0.67 420	0.41 563	0.35 553	0.47 512	0.27 464	0.57 477	0.48 454	0.40 459	0.46 450	0.59 530	0.45 516	0.47 385	0.46 489	0.26 564	0.19 475	0.49 587	0.22 555	0.37 576	0.30 519

NCC-stereo	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393

Abc-Net	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 507	0.44 548	0.92 509	0.24 311	0.16 319	0.45 503	0.40 547	0.58 491	0.50 475	0.54 541	0.63 531	0.52 506	0.51 537	0.91 554	0.66 535	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.15 512	0.15 472	0.21 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 511	0.34 510	0.62 397	0.28 456	0.33 548	0.60 551	0.34 520	0.68 557	0.47 446	0.54 541	0.66 538	0.56 521	0.46 523	0.73 505	0.66 535	0.26 564	0.19 475	0.24 555	0.22 555	0.27 560	0.25 486

RTSC	0.43 511	0.37 524	0.95 517	0.30 485	0.20 436	0.50 527	0.23 406	0.65 544	0.86 574	0.56 545	0.54 492	0.51 498	0.36 474	0.71 502	0.92 559	0.13 461	0.14 381	0.11 405	0.13 483	0.18 511	0.19 408

SQANet	0.44 513	0.57 571	0.89 505	0.49 577	0.39 564	0.47 512	0.23 406	0.53 424	0.44 409	0.41 471	0.48 466	0.47 480	0.34 462	0.58 434	0.43 474	0.38 584	0.15 412	0.40 583	0.21 547	0.50 583	0.34 535

Anonymous_2	0.44 513	0.23 424	0.57 358	0.34 527	0.34 550	0.53 537	0.28 480	0.49 386	0.39 353	0.36 406	0.34 311	0.48 484	0.38 484	0.43 369	0.33 430	0.26 564	0.41 586	0.44 585	1.45 622	0.33 574	0.37 550

NaN_ROB	0.44 513	0.38 531	0.94 516	0.30 485	0.20 436	0.52 534	0.49 568	0.61 520	0.60 527	0.56 545	0.47 457	0.49 490	0.42 507	1.24 587	0.76 546	0.12 439	0.18 462	0.12 440	0.13 483	0.12 424	0.18 393

w-ln-seven	0.45 516	0.40 538	1.40 577	0.27 428	0.22 468	0.58 546	0.33 515	0.65 544	0.83 568	0.59 551	0.63 531	0.53 511	0.39 491	0.66 484	0.81 553	0.12 439	0.11 318	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

test_sample9	0.45 516	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

Wz-Net-SNSev	0.45 516	0.53 563	1.42 578	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.45 558	0.64 538	0.68 547	0.46 506	0.66 538	0.62 542	0.40 496	0.78 524	0.65 533	0.12 439	0.11 318	0.12 440	0.13 483	0.17 495	0.19 408

DDUNet	0.45 516	0.60 577	0.71 441	0.45 571	0.39 564	0.46 506	0.32 509	0.53 424	0.44 409	0.46 506	0.53 488	0.57 523	0.38 484	0.51 399	0.43 474	0.34 577	0.21 495	0.56 591	0.25 566	0.41 579	0.36 542

222	0.45 516	0.14 232	0.43 180	0.19 79	0.15 280	0.36 448	0.20 317	0.60 512	0.43 396	0.37 423	0.45 438	0.30 335	0.28 395	0.59 442	3.72 622	0.11 399	0.19 475	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.27 502

SHD	0.45 516	0.34 510	0.89 505	0.37 542	0.28 522	0.46 506	0.23 406	0.72 569	0.96 585	0.65 558	0.61 527	0.61 539	0.48 529	0.64 473	0.69 538	0.16 509	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.21 535	0.25 486

GANetREF_RVC	0.45 516	0.52 560	0.87 496	0.39 552	0.20 436	0.51 528	0.50 570	0.68 557	0.67 543	0.47 512	0.46 450	0.50 495	0.43 511	0.91 554	0.40 462	0.28 570	0.21 495	0.32 574	0.19 540	0.28 565	0.23 460
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
PDISCO_ROB	0.45 516	0.37 524	0.89 505	0.44 568	0.37 559	0.70 562	0.35 523	0.75 573	0.78 563	0.45 500	0.53 488	0.65 553	0.40 496	0.68 492	0.52 505	0.22 551	0.12 342	0.21 546	0.19 540	0.26 554	0.22 452

DeepPrunerF	0.46 524	0.37 524	1.50 582	0.34 527	0.30 537	0.36 448	0.37 532	0.64 538	1.15 599	0.41 471	0.45 438	0.40 420	0.41 501	0.82 536	0.53 509	0.18 534	0.14 381	0.23 553	0.21 547	0.17 495	0.18 393

CC-Net-ROB	0.46 524	0.55 565	0.86 493	0.38 550	0.23 481	0.51 528	0.30 495	0.69 563	0.51 481	0.46 506	0.51 473	0.48 484	0.38 484	0.96 565	0.40 462	0.36 580	0.23 515	0.56 591	0.25 566	0.34 575	0.22 452

FBW_ROB	0.46 524	0.34 510	0.71 441	0.32 510	0.20 436	0.51 528	0.32 509	0.73 570	0.63 535	0.60 552	0.57 507	0.65 553	0.44 514	1.42 600	0.62 528	0.14 485	0.17 450	0.22 551	0.16 522	0.17 495	0.23 460

SDNR	0.47 527	0.29 480	0.92 509	0.24 311	0.37 559	1.27 598	0.17 179	0.54 439	0.58 517	0.44 493	0.85 565	0.55 516	0.28 395	1.19 585	0.52 505	0.23 552	0.24 526	0.17 524	0.13 483	0.19 520	0.26 498

G-Net	0.47 527	0.26 460	1.02 527	0.34 527	0.28 522	0.89 580	0.35 523	0.47 365	0.46 433	0.68 563	1.20 585	0.64 551	0.59 553	0.61 454	0.60 524	0.16 509	0.14 381	0.17 524	0.13 483	0.22 539	0.21 438

XQC	0.47 527	0.45 549	1.07 534	0.40 557	0.28 522	0.58 546	0.38 540	0.67 552	0.76 562	0.53 537	0.47 457	0.59 530	0.47 525	0.74 509	0.80 551	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.16 522	0.26 554	0.24 473

WQFJA1++	0.48 530	0.07 2	0.86 493	0.23 260	0.19 410	0.18 109	0.11 19	0.21 37	0.14 14	2.23 618	0.12 43	0.23 232	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.08 204	0.19 475	0.06 34	0.09 318	4.02 625	0.20 426

z-mn7	0.48 530	0.52 560	1.28 563	0.26 391	0.19 410	0.62 553	0.34 520	0.59 501	0.96 585	0.45 500	0.97 574	0.53 511	0.41 501	0.99 569	0.70 539	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.14 460	0.16 368

ADCP+	0.48 530	0.36 521	1.47 580	0.26 391	0.22 468	0.57 544	0.40 547	0.56 468	0.54 497	0.46 506	0.52 480	0.46 470	0.53 544	0.59 442	1.93 609	0.10 360	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.15 351

PASM	0.49 533	0.41 541	1.15 547	0.37 542	0.35 553	0.42 485	0.42 553	0.54 439	0.65 538	0.54 541	0.54 492	0.63 546	0.48 529	0.94 564	0.51 504	0.27 568	0.30 563	0.30 569	0.33 579	0.29 567	0.29 516

zh-mn7	0.50 534	0.57 571	1.82 595	0.25 350	0.19 410	0.45 503	0.29 486	0.59 501	0.84 571	0.67 561	0.97 574	0.49 490	0.41 501	0.93 561	0.73 542	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.13 437	0.17 388

GCST	0.50 534	0.67 583	0.82 476	1.04 606	0.55 585	0.38 462	0.11 19	0.42 307	0.33 274	0.42 476	0.35 319	0.29 315	0.18 255	0.50 393	0.23 331	0.70 600	0.42 587	0.79 603	0.62 607	0.63 590	0.47 570

SuperB	0.50 534	0.37 524	2.16 602	0.23 260	0.15 280	0.41 478	0.32 509	0.50 394	0.83 568	0.44 493	0.51 473	0.33 363	0.45 516	0.69 493	1.07 575	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.95 610	0.18 393

ADCL	0.50 534	0.30 486	1.15 547	0.28 456	0.19 410	0.77 570	0.64 583	0.57 477	0.73 559	0.57 548	0.73 551	0.55 516	0.60 555	0.66 484	1.53 599	0.11 399	0.10 284	0.13 466	0.13 483	0.15 472	0.16 368

ADCPNet	0.51 538	0.36 521	1.82 595	0.27 428	0.23 481	0.71 563	0.39 543	0.56 468	0.54 497	0.52 531	0.60 519	0.66 557	0.57 550	0.64 473	1.23 582	0.15 499	0.18 462	0.14 490	0.23 559	0.19 520	0.22 452

DPSNet	0.51 538	0.26 460	1.16 549	0.28 456	0.21 453	0.76 567	0.56 578	0.89 592	0.82 567	0.49 519	0.51 473	0.64 551	0.81 578	0.89 549	0.85 556	0.17 523	0.16 425	0.13 466	0.13 483	0.26 554	0.27 502

MDST_ROB	0.51 538	0.16 297	0.97 520	0.31 501	0.21 453	1.35 602	0.34 520	0.80 578	0.59 524	1.09 594	0.74 552	0.49 490	0.37 479	1.31 594	0.60 524	0.14 485	0.12 342	0.16 515	0.13 483	0.13 437	0.18 393

zh-sn7	0.52 541	0.64 580	1.77 592	0.30 485	0.20 436	0.47 512	0.40 547	0.60 512	0.65 538	0.53 537	0.82 561	0.52 506	0.59 553	1.10 578	0.96 564	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.13 483	0.17 495	0.20 426

test_sample8	0.52 541	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.57 477	0.38 337	0.63 555	0.39 371	1.16 587	0.68 570	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

psmorigin	0.52 541	0.29 480	3.10 612	0.24 311	0.19 410	0.39 467	0.24 430	0.52 414	0.45 421	0.66 560	0.68 542	0.70 568	0.52 539	0.86 544	0.49 500	0.15 499	0.17 450	0.13 466	0.14 501	0.16 480	0.23 460

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 544	0.60 577	0.98 522	0.40 557	0.25 511	0.87 578	0.57 579	0.60 512	0.64 537	0.60 552	0.67 540	0.63 546	0.42 507	1.13 580	0.50 501	0.23 552	0.28 546	0.27 558	0.35 581	0.25 550	0.33 532

ADCMid	0.53 544	0.45 549	1.46 579	0.27 428	0.22 468	0.51 528	0.38 540	0.61 520	0.58 517	0.75 568	0.67 540	0.62 542	0.66 569	0.66 484	1.75 604	0.13 461	0.12 342	0.17 524	0.17 533	0.20 528	0.21 438

pmcnn	0.54 546	0.24 435	1.06 532	0.25 350	0.26 515	0.40 473	0.31 504	0.55 457	0.55 505	0.56 545	1.22 587	2.53 615	0.39 491	0.84 541	1.08 576	0.09 291	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.10 331	0.14 334

DStereoO	0.55 547	0.35 514	0.68 426	0.44 568	0.49 578	0.41 478	1.08 609	0.58 491	0.73 559	0.49 519	0.53 488	0.51 498	0.85 580	0.60 447	0.75 544	0.83 607	0.28 546	0.38 580	0.19 540	0.52 585	0.35 539

Wz-Net-TNSev	0.55 547	0.72 585	1.90 597	0.26 391	0.21 453	0.64 558	0.45 558	0.66 550	0.71 554	0.52 531	0.55 497	0.71 569	0.63 566	1.04 574	0.94 562	0.16 509	0.15 412	0.13 466	0.15 512	0.21 535	0.24 473

AnyNet_C32	0.55 547	0.51 559	1.34 571	0.29 474	0.28 522	0.61 552	0.62 582	0.57 477	0.62 533	0.63 555	0.68 542	0.54 515	0.55 546	0.82 536	1.81 605	0.15 499	0.15 412	0.15 507	0.18 538	0.21 535	0.25 486

CSAN	0.55 547	0.47 552	1.19 557	0.37 542	0.23 481	0.57 544	0.61 581	0.65 544	0.72 556	0.65 558	0.78 556	0.66 557	0.65 568	1.41 599	0.77 547	0.21 548	0.17 450	0.20 544	0.21 547	0.18 511	0.21 438

WCMA_ROB	0.55 547	0.27 468	0.76 455	0.26 391	0.22 468	0.62 553	0.36 530	0.57 477	0.58 517	0.97 585	1.40 593	1.28 593	0.94 588	0.80 531	0.80 551	0.20 546	0.17 450	0.16 515	0.16 522	0.19 520	0.29 516

WZ-Net	0.56 552	0.49 558	2.14 601	0.30 485	0.24 498	0.58 546	0.48 565	0.65 544	0.80 565	0.51 528	0.72 548	0.68 563	0.60 555	1.06 576	1.01 568	0.13 461	0.10 284	0.11 405	0.12 451	0.19 520	0.23 460

Consistency-Raft	0.56 552	0.52 560	1.12 543	0.45 571	0.49 578	0.48 519	0.45 558	0.73 570	0.74 561	0.45 500	0.82 561	0.46 470	0.60 555	0.51 399	0.63 531	0.39 586	0.40 584	0.44 585	0.51 597	0.53 586	0.38 557

anonymity	0.57 554	0.55 565	0.74 447	0.48 576	0.63 590	0.56 542	0.43 555	0.71 565	0.51 481	0.64 557	0.55 497	0.57 523	0.61 559	0.65 478	0.57 520	0.55 591	0.55 603	0.50 588	0.54 599	0.51 584	0.61 590

SGM_RVC	0.57 554	0.22 408	0.60 387	0.26 391	0.16 319	0.97 586	0.46 561	0.76 575	0.90 578	1.03 591	0.92 572	1.16 587	0.93 587	1.21 586	0.72 541	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.16 480	0.24 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 556	0.48 556	1.35 573	0.38 550	0.37 559	0.96 585	1.13 611	0.84 587	1.05 589	0.50 525	0.70 546	0.45 461	0.61 559	0.63 468	0.62 528	0.26 564	0.28 546	0.14 490	0.13 483	0.20 528	0.44 566

MFN_U_SF_RVC	0.58 556	0.58 574	1.31 568	0.39 552	0.23 481	0.72 564	0.30 495	0.83 583	0.68 547	0.74 567	0.74 552	0.86 575	0.60 555	0.84 541	0.83 554	0.29 571	0.27 542	0.32 574	0.37 585	0.31 569	0.33 532

SANet	0.58 556	0.41 541	1.38 574	0.27 428	0.16 319	0.72 564	0.48 565	0.71 565	1.34 602	0.69 564	0.97 574	0.94 579	0.78 574	0.97 568	0.93 560	0.14 485	0.12 342	0.12 440	0.12 451	0.18 511	0.20 426

otaku	0.60 559	0.73 587	1.13 545	0.64 585	0.45 577	0.73 566	0.37 532	0.67 552	0.67 543	0.52 531	0.75 554	0.66 557	0.46 523	0.74 509	0.59 523	0.55 591	0.34 577	0.56 591	0.36 583	0.65 592	0.49 575

MeshStereo	0.60 559	0.31 490	0.71 441	0.22 207	0.17 348	0.66 560	0.36 530	0.81 580	0.63 535	1.48 613	1.32 590	1.65 601	0.83 579	1.18 584	0.74 543	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.14 501	0.17 495	0.19 408
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
Ntro	0.61 561	0.75 590	1.16 549	0.67 587	0.50 580	0.76 567	0.37 532	0.68 557	0.71 554	0.50 525	0.59 515	0.65 553	0.52 539	0.79 528	0.58 522	0.58 594	0.32 572	0.57 594	0.34 580	0.69 597	0.50 577

PVD	0.62 562	0.41 541	0.93 513	0.44 568	0.39 564	0.63 557	0.51 572	0.86 588	1.27 600	0.93 582	1.09 580	0.81 573	0.85 580	0.89 549	0.89 558	0.21 548	0.23 515	0.22 551	0.19 540	0.28 565	0.41 558

SAMSARA	0.62 562	0.47 552	0.93 513	0.70 591	0.50 580	1.15 592	1.29 614	0.79 577	0.70 552	0.77 574	0.55 497	0.92 578	0.58 551	0.87 546	0.77 547	0.19 543	0.27 542	0.18 532	0.19 540	0.27 560	0.28 510

ADCS	0.62 562	0.56 567	1.54 585	0.30 485	0.25 511	0.56 542	0.46 561	0.71 565	0.86 574	0.77 574	0.72 548	0.68 563	0.62 564	0.82 536	2.33 615	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.17 533	0.23 544	0.27 502

DGSMNet	0.63 565	0.32 497	1.01 526	0.54 581	0.73 597	0.62 553	1.36 615	0.62 528	0.58 517	0.38 432	0.62 530	0.52 506	0.34 462	0.65 478	0.47 492	0.54 590	0.61 610	0.67 596	0.61 606	0.65 592	0.69 603

MSMD_ROB	0.63 565	0.34 510	0.70 434	0.30 485	0.25 511	0.88 579	0.35 523	0.58 491	0.67 543	1.13 595	1.52 597	1.75 604	1.05 593	0.90 552	0.60 524	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.27 574	0.25 550	0.27 502

EDNetEfficient	0.64 567	0.39 535	2.52 605	0.26 391	0.26 515	0.39 467	0.49 568	0.42 307	1.06 590	1.38 602	0.86 566	0.61 539	0.97 589	0.66 484	1.62 603	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.12 451	0.20 528	0.19 408

FCDSN-DC	0.67 568	0.38 531	0.83 482	0.37 542	0.30 537	0.66 560	0.37 532	0.69 563	0.70 552	1.15 597	1.53 598	1.70 603	1.38 602	1.00 570	0.83 554	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.27 560	0.32 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 568	0.94 598	1.63 587	0.77 597	1.19 615	0.53 537	0.25 444	0.61 520	0.72 556	0.70 565	0.60 519	0.69 565	0.90 585	0.80 531	0.52 505	0.27 568	0.13 363	0.74 599	0.31 578	0.68 595	0.44 566

AnyNet_C01	0.68 570	0.69 584	2.64 607	0.33 521	0.27 519	0.93 581	0.64 583	0.66 550	0.65 538	0.70 565	0.97 574	0.75 571	0.63 566	1.01 571	1.52 598	0.17 523	0.16 425	0.17 524	0.17 533	0.24 548	0.28 510

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 571	0.73 587	1.26 561	0.47 575	0.28 522	1.42 605	0.60 580	0.82 581	0.94 584	0.85 578	0.86 566	0.88 577	0.70 571	1.32 595	0.75 544	0.37 582	0.30 563	0.34 578	0.36 583	0.44 580	0.42 562

FC-DCNN	0.73 572	0.33 501	0.84 486	0.33 521	0.28 522	0.82 576	0.40 547	0.82 581	0.83 568	1.43 605	1.60 602	1.97 606	1.38 602	1.10 578	0.93 560	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

MFMNet_re	0.74 573	0.84 593	1.16 549	0.64 585	0.70 595	0.79 572	0.71 588	0.77 576	0.85 572	0.79 576	0.86 566	0.69 565	0.80 576	0.73 505	0.65 533	0.66 598	0.59 608	0.61 595	0.58 604	0.68 595	0.71 604

NVStereoNet_ROB	0.74 573	0.64 580	1.20 559	0.55 582	0.43 572	0.54 541	0.48 565	0.75 573	0.87 577	0.88 579	1.72 605	1.06 584	1.03 592	1.29 591	0.98 567	0.35 579	0.42 587	0.41 584	0.48 592	0.38 577	0.43 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 573	0.72 585	1.18 556	0.52 580	0.57 587	0.76 567	0.50 570	0.80 578	0.66 542	0.97 585	0.88 569	0.94 579	0.74 572	1.08 577	1.04 573	0.58 594	0.51 596	0.50 588	0.50 596	0.56 587	0.72 605
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 576	0.33 501	0.82 476	0.33 521	0.28 522	0.85 577	0.40 547	0.88 590	0.86 574	1.46 607	1.65 603	2.08 608	1.40 604	1.14 582	0.95 563	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

RainbowNet	0.76 577	1.00 602	1.29 565	0.82 598	0.63 590	0.79 572	0.52 573	0.83 583	0.93 581	0.61 554	0.79 559	0.79 572	0.62 564	0.82 536	0.67 537	0.80 606	0.55 603	0.79 603	0.49 593	0.81 602	0.62 591

ACVNet-4b	0.76 577	0.90 596	1.67 589	0.73 594	0.51 583	0.80 575	0.31 504	0.74 572	0.81 566	0.51 528	0.72 548	0.94 579	0.43 511	1.01 571	1.32 590	1.18 619	0.22 506	0.77 601	0.45 590	0.70 598	0.50 577

ACVNet_1	0.77 579	0.92 597	1.79 594	0.73 594	0.53 584	0.78 571	0.42 553	0.88 590	0.90 578	0.75 568	0.76 555	1.32 594	0.80 576	1.04 574	0.70 539	0.57 593	0.32 572	0.72 598	0.35 581	0.70 598	0.50 577

ELAS_RVC	0.80 580	0.40 538	1.10 539	0.40 557	0.35 553	0.93 581	1.10 610	0.87 589	1.12 597	1.40 603	1.39 591	1.27 592	1.55 610	1.13 580	1.13 577	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.28 575	0.31 569	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 580	0.40 538	0.91 508	0.39 552	0.35 553	1.52 607	0.81 596	0.97 594	0.98 587	1.47 612	1.58 600	1.19 589	1.33 601	1.01 571	1.21 580	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.29 577	0.32 572	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 582	0.64 580	2.42 604	0.49 577	0.17 348	0.58 546	0.32 509	0.83 583	0.85 572	0.41 471	0.52 480	0.98 583	0.61 559	4.97 626	1.22 581	0.12 439	0.07 138	0.10 349	0.24 561	0.27 560	0.32 527

RTS	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

RTSA	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

IMH-64-1	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

IMH-64	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

ACVNet_2	0.94 585	0.98 601	1.71 591	0.83 599	0.63 590	1.02 587	0.64 583	1.16 599	1.43 606	1.02 589	1.39 591	1.47 597	0.86 583	1.16 583	0.79 550	0.63 597	0.43 590	0.78 602	0.49 593	0.80 601	0.57 584

MonStereo1	0.96 588	0.61 579	0.99 524	0.70 591	0.59 588	1.37 603	0.35 523	0.97 594	1.27 600	0.97 585	1.92 609	1.53 599	2.13 614	1.29 591	0.87 557	0.71 601	0.34 577	0.75 600	0.47 591	0.75 600	0.68 601

DStereoSA	1.00 589	0.46 551	1.33 569	0.68 588	0.86 608	1.26 597	2.25 624	0.83 583	1.41 604	0.57 548	1.92 609	0.57 523	2.07 613	0.96 565	1.84 607	0.36 580	0.55 603	0.28 565	0.53 598	0.45 581	0.90 612

U	1.02 590	0.10 59	0.26 59	0.22 207	3.66 621	6.41 625	0.13 55	0.22 48	0.21 95	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.07 73	0.05 5	5.35 631	2.86 628	0.07 120	0.06 10

MultiAttention	1.05 591	0.14 232	0.50 267	0.35 533	0.43 572	5.62 621	1.71 621	0.71 565	0.54 497	0.36 406	0.63 531	0.55 516	0.22 299	7.50 630	0.56 517	0.09 291	0.06 58	0.14 490	0.24 561	0.27 560	0.34 535

WAO-7	1.05 591	1.00 602	1.19 557	0.83 599	0.67 594	1.22 595	0.84 598	1.43 606	1.56 607	1.13 595	1.75 606	1.46 596	1.25 598	1.56 602	1.28 585	0.61 596	0.62 613	0.70 597	0.68 609	0.66 594	0.62 591

MADNet+	1.05 591	1.26 612	4.77 618	0.73 594	0.50 580	1.25 596	0.97 601	1.05 596	0.93 581	0.67 561	0.78 556	0.87 576	0.85 580	2.14 613	1.83 606	0.40 587	0.42 587	0.32 574	0.28 575	0.45 581	0.43 564

PWCK	1.05 591	1.29 613	2.12 600	0.92 601	0.42 569	1.27 598	1.01 603	1.14 598	1.14 598	1.16 598	1.14 583	1.25 591	0.90 585	1.77 608	1.15 578	0.89 610	0.51 596	0.87 605	0.54 599	1.02 612	0.57 584

DStereoFS	1.07 595	0.76 591	1.10 539	0.70 591	0.70 595	1.87 611	1.39 616	1.20 601	1.66 608	1.01 588	1.58 600	1.20 590	2.60 619	1.40 598	1.32 590	0.40 587	0.47 592	0.31 572	0.41 588	0.38 577	0.91 613

IMH	1.09 596	1.04 605	1.29 565	1.03 605	0.79 601	1.11 589	0.69 586	1.40 605	1.42 605	1.02 589	1.71 604	1.42 595	1.19 597	1.78 609	1.03 572	1.14 617	0.56 607	1.00 609	0.58 604	0.93 607	0.68 601

WAO-6	1.11 597	1.01 604	1.17 555	0.96 602	0.79 601	1.30 600	0.78 593	1.36 604	1.99 613	1.04 592	1.54 599	1.59 600	1.27 599	1.37 597	1.30 586	0.78 604	0.55 603	1.03 611	0.75 613	0.87 603	0.72 605

SGM+DAISY	1.12 598	0.86 594	1.64 588	0.68 588	0.80 604	1.68 609	1.68 620	1.08 597	1.10 593	1.53 614	1.76 607	1.47 597	1.53 609	1.24 587	1.42 597	0.66 598	0.65 615	0.52 590	0.54 599	0.57 588	0.91 613

LVE	1.18 599	1.16 607	1.67 589	1.04 606	0.81 605	1.32 601	0.82 597	1.49 608	1.94 611	1.08 593	1.90 608	1.89 605	1.07 594	1.51 601	1.04 573	0.96 613	0.61 610	0.94 606	0.69 610	0.92 606	0.79 610

JetBlue	1.20 600	0.89 595	2.53 606	0.59 583	0.76 598	3.16 619	2.09 622	1.16 599	0.93 581	0.95 583	1.12 582	1.65 601	1.27 599	2.15 614	1.87 608	0.43 589	0.37 582	0.38 580	0.39 587	0.62 589	0.63 593

Dean	1.22 601	1.17 608	1.97 598	1.04 606	0.79 601	1.21 594	0.76 591	1.51 609	1.96 612	1.30 601	1.98 612	2.14 609	1.18 596	1.30 593	1.15 578	0.83 607	0.61 610	1.01 610	0.69 610	0.97 611	0.77 609

xyz-stereo	1.43 602	0.11 96	17.43 635	0.18 43	0.08 7	4.86 620	0.18 232	0.31 174	0.35 296	0.37 423	2.75 620	0.41 429	0.31 439	0.58 434	0.33 430	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.06 71	0.06 54	0.06 10

TorneroNet-64	1.47 603	1.15 606	1.51 583	1.11 611	0.86 608	2.27 615	0.76 591	1.84 615	3.76 620	1.29 599	2.22 616	2.68 617	1.46 605	1.81 610	1.55 600	0.79 605	0.51 596	1.10 612	0.67 608	1.31 615	0.81 611

notaker	1.49 604	1.44 616	1.77 592	1.42 616	1.08 613	1.19 593	0.87 600	1.51 609	1.40 603	1.53 614	3.41 622	2.40 613	1.94 612	1.83 611	1.57 601	1.14 617	0.69 619	1.38 619	0.88 616	1.39 618	1.03 617

WAO-8	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

Venus	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

SGM-ForestM	1.59 607	0.56 567	1.52 584	0.41 563	0.34 550	2.77 617	1.67 619	1.69 613	1.73 610	2.48 620	2.27 617	6.02 627	2.90 621	3.08 618	2.83 619	0.25 562	0.30 563	0.19 539	0.20 545	0.18 511	0.45 569

UNDER WATER-64	1.61 608	1.30 614	2.93 611	1.33 614	0.96 611	2.20 614	1.25 613	1.47 607	3.15 617	1.46 607	1.31 589	2.61 616	2.22 616	1.69 605	1.93 609	1.13 616	0.67 618	1.29 617	0.94 617	1.26 613	1.09 618

MANE	1.63 609	0.58 574	1.16 549	0.59 583	0.60 589	2.71 616	1.53 617	2.63 622	3.62 619	2.33 619	3.26 621	3.66 621	2.98 622	2.26 616	2.26 614	0.37 582	0.40 584	0.31 572	0.49 593	0.31 569	0.63 593

UNDER WATER	1.64 610	1.34 615	2.72 609	1.40 615	1.04 612	1.70 610	1.14 612	1.57 612	3.58 618	1.46 607	1.46 596	2.82 618	2.43 617	1.74 606	2.04 612	1.08 615	0.63 614	1.31 618	0.94 617	1.29 614	1.10 619

LSM	1.68 611	0.48 556	2.91 610	2.28 622	17.60 634	0.52 534	0.55 577	0.65 544	0.78 563	0.84 577	1.11 581	0.63 546	0.55 546	0.79 528	0.53 509	0.16 509	0.25 531	0.18 532	0.21 547	0.25 550	2.37 625

ktn	1.80 612	1.46 617	1.49 581	1.44 617	1.14 614	1.50 606	1.07 606	1.53 611	3.90 623	2.77 622	4.62 623	3.42 620	1.49 606	1.74 606	1.40 596	1.45 621	0.77 620	1.46 620	0.99 619	1.41 619	1.00 616

LE_ROB	1.82 613	0.39 535	3.15 613	0.50 579	0.55 585	0.79 572	1.00 602	0.89 592	6.48 627	7.40 630	2.07 613	2.07 607	5.08 625	1.33 596	3.96 623	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.13 305

KSHMR	1.92 614	1.47 618	1.97 598	1.48 618	1.22 616	1.39 604	1.06 605	1.81 614	5.83 626	1.43 605	5.56 626	2.95 619	1.17 595	2.24 615	1.33 592	1.29 620	1.13 621	1.47 621	1.11 621	1.37 617	1.21 620

TorneroNet	2.26 615	1.20 609	1.55 586	1.15 613	0.91 610	5.84 622	0.84 598	2.12 619	8.45 629	2.59 621	5.32 625	3.84 622	2.15 615	1.84 612	1.98 611	0.88 609	0.54 602	1.16 616	0.74 612	1.31 615	0.91 613

MADNet++	2.34 616	1.81 619	2.24 603	2.15 621	1.97 620	2.79 618	2.19 623	2.42 621	2.26 614	2.79 623	2.70 619	2.43 614	2.60 619	3.18 619	3.32 620	2.19 624	1.97 625	1.93 623	1.62 623	2.02 621	2.10 623

JetRed	2.35 617	2.70 621	6.11 620	1.14 612	1.38 618	6.03 624	3.61 625	2.12 619	1.72 609	1.99 617	1.97 611	2.15 610	1.59 611	2.49 617	4.19 624	1.05 614	1.60 622	1.10 612	1.02 620	1.72 620	1.41 622

HanzoNet	3.08 618	1.87 620	2.70 608	1.81 619	1.34 617	1.60 608	1.05 604	2.06 618	2.62 616	5.63 627	5.12 624	5.96 626	7.09 628	4.39 625	3.43 621	3.29 627	2.06 627	1.98 625	2.94 629	2.47 622	2.15 624

coex-ft	3.48 619	0.81 592	48.53 648	0.24 311	0.19 410	0.53 537	0.47 564	0.49 386	2.36 615	7.18 629	1.20 585	0.96 582	2.53 618	0.75 514	2.14 613	0.13 461	0.15 412	0.14 490	0.12 451	0.22 539	0.47 570

TCMNet-wrong-test	4.33 620	5.65 627	4.76 615	11.36 631	10.39 629	5.87 623	4.45 627	4.24 626	1.10 593	1.93 616	2.43 618	6.07 628	3.54 623	3.87 623	4.51 625	2.00 623	0.47 592	1.96 624	1.68 624	5.78 629	4.48 628

tt	4.71 621	0.11 96	3.94 614	2.06 620	1.54 619	10.14 630	16.85 632	9.28 633	4.99 624	1.41 604	1.05 579	4.68 623	4.89 624	3.36 622	5.86 628	5.73 631	9.15 636	2.23 627	2.51 626	3.02 623	1.34 621

BEATNet-Init1	4.91 622	3.27 622	14.39 634	0.69 590	0.65 593	10.19 631	3.83 626	5.04 627	5.11 625	8.73 631	8.52 629	13.95 638	7.66 629	7.79 631	5.79 627	0.32 576	0.34 577	0.34 578	0.38 586	0.64 591	0.64 597

DPSimNet_ROB	6.21 623	5.16 623	9.50 622	5.59 625	5.56 623	7.64 626	10.02 629	4.07 625	7.33 628	6.84 628	6.26 627	7.17 630	10.55 630	4.07 624	5.68 626	5.50 630	4.29 629	5.24 630	3.66 630	4.05 626	5.96 629

USTest	6.84 624	5.16 623	5.45 619	7.18 627	7.26 624	14.27 633	22.53 633	8.48 631	9.29 630	5.44 626	6.42 628	6.27 629	6.69 627	6.83 629	8.49 631	1.95 622	3.27 628	2.16 626	2.54 627	3.76 624	3.31 627

EDNetEfficientorigin	7.48 625	0.57 571	139.59 650	0.25 350	0.17 348	0.44 495	0.30 495	0.48 376	1.04 588	1.29 599	1.02 578	0.82 574	0.87 584	0.76 520	1.02 571	0.10 360	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.22 539	0.25 486

DGTPSM_ROB	8.38 626	5.24 625	10.71 632	5.32 624	10.19 627	8.34 627	23.49 637	6.11 629	13.43 636	4.93 624	10.93 634	5.64 624	10.55 630	6.17 627	12.73 633	3.74 628	7.56 631	3.68 628	7.24 633	4.09 627	7.49 630

DPSMNet_ROB	8.44 627	5.25 626	10.87 633	5.59 625	10.27 628	8.34 627	23.51 638	6.12 630	13.47 637	4.96 625	10.94 635	5.65 625	10.55 630	6.25 628	12.77 634	4.01 629	7.62 632	3.75 629	7.27 634	4.16 628	7.54 631

DLNR-FE	10.53 628	12.31 635	20.33 641	105.85 650	23.36 645	0.14 21	0.13 55	3.25 624	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.31 291	0.16 154	2.59 626	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.66 650	0.28 510

DLNR_Zeroshot_test	10.53 628	12.28 634	20.32 639	105.84 649	23.88 646	0.14 21	0.13 55	3.20 623	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.32 301	0.16 154	2.54 625	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.17 649	0.28 510

LRCNet_RVC	10.94 630	14.45 637	9.66 623	15.38 632	8.02 626	1.08 588	0.35 523	8.72 632	0.72 556	12.63 638	15.84 638	9.73 631	6.52 626	8.58 632	6.38 629	20.33 646	5.39 630	23.79 644	21.95 645	15.35 636	13.96 638

DPSM_ROB	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

DPSM	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

xxxxx1	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

tt_ll	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

ff	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

PML	15.86 636	13.12 636	7.07 621	5.22 623	7.66 625	32.93 643	64.30 651	5.37 628	10.12 631	25.87 650	67.29 651	20.25 640	13.20 639	10.09 633	6.81 630	5.94 632	2.00 626	6.03 634	2.18 625	9.13 632	2.62 626

Anonymous_1	16.44 637	9.26 628	9.67 624	10.63 628	14.54 632	18.62 638	26.98 639	12.68 637	13.53 638	10.78 637	10.37 633	10.15 632	10.66 633	10.99 637	12.64 632	15.61 645	7.73 633	16.87 642	43.01 648	56.14 651	7.86 634

HaxPig	17.72 638	20.23 647	19.76 636	16.55 633	16.52 633	9.46 629	9.42 628	14.48 640	13.31 635	18.59 639	18.67 639	17.39 639	16.68 640	17.07 640	16.43 640	21.99 647	20.86 647	22.28 643	21.55 644	21.30 644	21.88 648

MEDIAN_ROB	21.20 639	24.56 648	23.42 646	19.57 634	19.62 638	13.29 632	11.21 630	18.04 641	17.02 641	22.07 649	21.92 640	20.84 641	20.24 641	21.02 641	19.68 641	25.59 648	24.08 648	26.20 645	25.19 646	25.31 645	25.19 649

RAFT-FEzeroshot	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

RAFT-FE	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

CasAABBNet	23.04 640	19.69 640	20.32 639	22.42 638	22.73 639	38.35 647	55.23 647	26.99 647	28.74 648	20.67 646	22.28 644	22.11 646	22.86 643	23.84 642	27.17 645	13.52 638	16.47 642	12.08 635	14.21 636	15.57 637	15.60 641

FlowAnything	23.08 643	19.70 641	20.48 642	22.45 640	22.73 639	38.34 646	55.18 645	27.00 648	28.79 649	20.83 648	22.42 647	22.10 645	22.83 642	23.85 643	27.23 649	13.53 639	16.54 645	12.10 640	14.29 641	15.59 641	15.58 640

Hybrid-DGEV	23.11 644	19.81 645	20.81 644	22.43 639	22.74 641	38.45 649	55.25 650	27.21 651	28.95 651	20.63 643	22.37 645	22.03 642	22.89 647	23.96 647	27.14 643	13.54 642	16.46 641	12.09 638	14.23 640	15.57 637	15.57 639

Selective-RAFT-Error	23.11 644	19.77 644	20.60 643	22.49 643	22.80 642	38.46 650	55.19 646	27.13 650	28.90 650	20.73 647	22.38 646	22.11 646	22.91 648	23.94 646	27.18 648	13.54 642	16.57 646	12.09 638	14.21 636	15.61 642	15.65 644

LSM0	24.21 646	19.88 646	22.33 645	24.42 644	40.13 650	38.41 648	54.99 644	27.05 649	28.61 645	20.59 642	22.00 641	22.29 648	22.86 643	24.12 648	27.16 644	13.59 644	16.33 640	12.13 641	14.08 635	15.72 643	17.53 645

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.01 649	27.22 647	24.60 645	24.16 647	17.78 637	12.87 631	22.39 644	21.40 644	26.72 651	26.08 650	25.18 649	24.52 651	25.07 649	23.57 642	29.94 649	28.36 649	30.60 646	29.57 647	29.83 646	29.66 650

RSGM-EC	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

acva	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

test_example2	100.95 650	107.33 650	67.16 649	98.17 648	106.88 651	89.44 651	101.34 652	37.23 652	97.88 652	129.56 652	131.26 652	65.41 652	67.34 652	91.22 652	79.29 652	143.32 652	199.32 652	81.12 652	102.17 652	121.89 652	101.70 651

GS-Stereo							0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

FSD					0.41 567	0.28 326	0.27 464	0.32 181	0.30 237	0.27 240	0.27 231	0.29 315	0.27 372	0.35 333	0.28 384	0.23 552	0.49 594	0.27 558	0.26 570	0.26 554

ccccc		256.25 651		351.50 651	361.31 652	144.22 652		153.19 653		152.98 653		161.94 653		268.06 653		387.64 653	346.97 653	244.11 653	219.32 653	413.57 653

Low-res two-view benchmark