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

MatchStereo	0.11 25	0.08 17	0.23 98	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 35	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.08 3	0.08 9	0.14 11	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 35	0.14 24	0.09 6	0.10 18	0.09 22	0.12 108	0.13 5	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 2	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 6	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 111	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo	1.40 594	0.10 94	17.09 626	0.18 60	0.07 1	4.78 612	0.18 222	0.29 158	0.34 301	0.36 416	2.81 611	0.40 425	0.29 413	0.56 429	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.06 104	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LG-G	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 18	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.11 59	0.12 108	0.18 85	0.11 15	0.08 220	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 66	0.37 543	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 53	0.20 125	0.10 1	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.05 26

trnet	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.15 5	0.07 1	0.21 193	0.12 26	0.24 93	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.15 131	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

s12784h	0.17 159	0.09 52	0.26 128	0.18 60	0.07 1	0.32 401	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.23 196	0.25 207	0.18 170	0.17 231	0.25 218	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.11 4	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MonStereo	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 35	0.12 10	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

Replicate-Monster	0.12 51	0.10 94	0.32 185	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 60	0.19 85	0.11 31	0.10 18	0.10 39	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 249

depthmonostereo	0.14 93	0.09 52	0.19 62	0.19 106	0.08 12	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.23 162	0.16 129	0.18 130	0.14 111	0.17 231	0.19 108	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

3w_stereo	0.12 51	0.11 168	0.18 54	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.07 1	0.12 108	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.14 84	0.08 3	0.11 82	0.13 5	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 210	0.23 98	0.16 10	0.08 12	0.23 243	0.20 319	0.29 158	0.31 270	0.19 168	0.22 179	0.19 184	0.15 183	0.29 286	0.20 296	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.06 89

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 17	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 39	0.08 9	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LGtest1	0.10 2	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 6	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.06 89

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 93	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 22	0.08 9	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

WCG-NET	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.08 12	0.18 102	0.17 178	0.21 48	0.28 226	0.18 162	0.21 168	0.15 131	0.12 108	0.18 85	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.72 582	0.70 492	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 103	0.18 18	0.16 39	0.13 66	0.12 41	0.09 22	0.08 9	0.16 43	0.13 102	0.35 573	0.04 2	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.23 548

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.26 200	0.18 162	0.19 139	0.20 193	0.12 108	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

CASnet	0.14 93	0.12 210	0.22 92	0.22 276	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.25 191	0.22 190	0.20 156	0.15 131	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.11 398	0.09 335	0.08 196	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 126	0.09 52	0.28 148	0.16 10	0.08 12	0.25 283	0.14 77	0.23 79	0.28 226	0.24 210	0.30 256	0.16 150	0.12 108	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

CREStereo	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.14 2	0.08 12	0.22 221	0.15 103	0.25 102	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.14 111	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89
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
HITNet	0.20 244	0.17 396	0.43 340	0.19 106	0.08 12	0.27 317	0.14 77	0.42 331	0.30 258	0.29 280	0.32 279	0.27 289	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 294	0.16 377	0.44 349	0.21 214	0.08 12	0.29 358	0.19 268	0.38 282	0.37 341	0.38 438	0.44 426	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 12	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.14 11	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 24	0.15 33	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 18	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.11 59	0.10 53	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 48	0.19 85	0.77 566	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.13 5	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

Zero-FE251	0.14 93	0.09 52	0.24 107	0.17 25	0.09 34	0.20 165	0.13 52	0.20 35	0.14 24	0.61 546	0.13 54	0.13 84	0.11 82	0.14 11	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.16 39	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.18 68	0.14 91	0.17 115	0.09 22	0.10 53	0.18 85	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.5_new	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.12 41	0.08 3	0.11 82	0.16 43	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.15 103	0.20 35	0.15 33	0.12 49	0.13 54	0.10 39	0.09 22	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.16 39	0.14 91	0.13 54	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.5w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 60	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.09 22	0.11 82	0.19 108	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 51	0.08 17	0.14 6	0.18 60	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 159	0.11 168	0.26 128	0.16 10	0.09 34	0.27 317	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 230	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 341	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.07 178

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 18	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.24 107	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.18 222	0.21 48	0.18 68	0.11 31	0.17 115	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

HART	0.15 126	0.11 168	0.30 165	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 177	0.19 85	0.15 105	0.25 207	0.17 160	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.07 294	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.06 89

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.14 318	0.19 62	0.26 453	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 60	0.18 68	0.12 49	0.11 26	0.10 39	0.13 141	0.21 146	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.05 26

DEFOM-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.14 4	0.16 39	0.11 31	0.10 18	0.09 22	0.08 9	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.16 39	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

RSM++	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.20 169	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.21 48	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

RSM	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.23 79	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.15 131	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

MoCha-V2	0.13 66	0.08 17	0.26 128	0.23 327	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.16 39	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.14 164	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 318	0.33 201	0.20 169	0.09 34	0.21 193	0.10 8	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 139	0.15 131	0.13 141	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.06 89

LoS	0.14 93	0.08 17	0.27 137	0.16 10	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.26 111	0.26 200	0.15 105	0.18 130	0.18 170	0.13 141	0.22 163	0.14 139	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.13 52	0.27 125	0.21 128	0.13 66	0.10 18	0.15 131	0.09 22	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MC-Stereo	0.14 93	0.09 52	0.25 120	0.21 214	0.09 34	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 184	0.16 150	0.13 141	0.22 163	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

DCANet-4	0.19 227	0.10 94	0.52 418	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.36 266	0.39 365	0.29 280	0.30 256	0.17 160	0.22 300	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

fff	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 274	0.49 390	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.31 443	0.21 146	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 94	0.24 107	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.23 79	0.27 211	0.17 144	0.20 156	0.17 160	0.11 82	0.23 173	0.16 191	0.07 80	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DCANet	0.18 184	0.13 274	0.40 294	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.23 314	0.20 125	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

csc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

111	0.20 244	0.17 396	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.24 265	0.17 178	0.41 317	0.45 434	0.23 196	0.29 243	0.29 316	0.21 287	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.08 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 159	0.14 318	0.32 185	0.20 169	0.09 34	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.25 219	0.33 300	0.20 193	0.17 231	0.19 108	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

PMTNet	0.15 126	0.08 17	0.23 98	0.15 5	0.09 34	0.23 243	0.16 136	0.25 102	0.23 162	0.17 144	0.21 168	0.16 150	0.14 164	0.22 163	0.13 102	0.29 565	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.13 52	0.11 1	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.08 3	0.06 1	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.05 5	0.05 26

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.18 60	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 5	0.12 10	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

GGEV	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

AdaDepth	0.11 25	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.13 52	0.16 6	0.13 17	0.10 15	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 108	0.12 56	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.23 327	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.19 108	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MSCF	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.22 276	0.10 78	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

S2M2_XL	0.10 2	0.09 52	0.21 82	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 26	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 144	0.23 184	0.15 131	0.15 183	0.12 2	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

asd	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.11 26	0.09 22	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.14 91	0.13 54	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 49	0.19 139	0.15 131	0.11 82	0.13 5	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 126	0.06 89

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 240	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.14 77	0.28 144	0.24 177	0.22 190	0.20 156	0.24 250	0.18 256	0.21 146	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.06 89

AIO_rvc	0.12 51	0.11 168	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.17 178	0.20 35	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.13 84	0.08 9	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

castereo++	0.13 66	0.10 94	0.18 54	0.18 60	0.10 78	0.27 317	0.13 52	0.23 79	0.23 162	0.11 31	0.13 54	0.16 150	0.10 53	0.18 85	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.10 78	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.13 66	0.18 130	0.16 150	0.16 201	0.15 25	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

fffft	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 60	0.16 39	0.14 91	0.11 26	0.13 84	0.10 53	0.24 187	0.18 245	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.19 24	0.19 85	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.11 82	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

fffy	0.14 93	0.11 168	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.13 141	0.25 218	0.14 139	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

Occ-G	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.19 139	0.21 205	0.11 82	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 52	0.26 128	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.29 245	0.24 210	0.20 156	0.19 184	0.10 53	0.18 85	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

IGEV++	0.13 66	0.10 94	0.23 98	0.21 214	0.10 78	0.15 31	0.15 103	0.29 158	0.16 39	0.12 49	0.15 87	0.12 70	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

SMFormer	0.25 370	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

Any-RAFT	0.17 159	0.08 17	0.31 179	0.19 106	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.42 331	0.30 258	0.24 210	0.27 224	0.27 289	0.16 201	0.21 146	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

Selective-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 66	0.14 84	0.13 84	0.08 9	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

Selective-RAFT	0.17 159	0.12 210	0.30 165	0.24 380	0.10 78	0.29 358	0.15 103	0.32 200	0.31 270	0.17 144	0.17 115	0.21 205	0.18 256	0.28 269	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.06 89

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 52	0.25 120	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.35 317	0.20 173	0.25 207	0.17 160	0.17 231	0.18 85	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249
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	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.22 163	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iGMRVC	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iRAFT	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

AnonymousM	0.17 159	0.19 426	0.24 107	0.18 60	0.10 78	0.18 102	0.17 178	0.30 177	0.23 162	0.26 231	0.20 156	0.18 170	0.14 164	0.19 108	0.14 139	0.09 309	0.06 168	0.38 571	0.15 504	0.06 57	0.05 26

cross-raft	0.17 159	0.12 210	0.41 317	0.23 327	0.10 78	0.20 165	0.24 424	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.29 316	0.15 183	0.17 62	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

TestStereo	0.21 264	0.19 426	0.40 294	0.25 418	0.10 78	0.22 221	0.21 350	0.31 189	0.31 270	0.23 196	0.34 310	0.22 217	0.18 256	0.62 464	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.11 384	0.06 89

XX-TBD	0.15 126	0.18 410	0.28 148	0.22 276	0.10 78	0.22 221	0.15 103	0.22 60	0.27 211	0.22 190	0.26 217	0.14 111	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

AFF-stereo	0.18 184	0.15 352	0.32 185	0.21 214	0.10 78	0.18 102	0.18 222	0.33 214	0.27 211	0.25 219	0.37 340	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 410	0.47 376	0.22 276	0.10 78	0.28 337	0.14 77	0.46 372	0.32 279	0.31 329	0.34 310	0.31 342	0.25 353	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.10 336	0.08 249

BStereo	0.13 66	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.13 15	0.14 77	0.24 93	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.36 445	0.14 77	0.28 144	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

VIP-Stereo	0.12 51	0.12 210	0.21 82	0.18 60	0.11 125	0.24 265	0.12 26	0.19 24	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 59	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

3.75w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.12 26	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 25	0.06 1	0.17 44	0.15 5	0.11 125	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.16 39	0.11 31	0.15 87	0.09 22	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 25	0.07 2	0.17 44	0.19 106	0.11 125	0.13 15	0.11 17	0.22 60	0.15 33	0.11 31	0.12 41	0.12 70	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.06 89

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 94	0.44 349	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.21 350	0.27 125	0.22 141	0.15 105	0.16 102	0.13 84	0.11 82	0.20 125	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 159	0.10 94	0.39 286	0.23 327	0.11 125	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.29 245	0.22 190	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.06 89

GREAT-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.25 120	0.16 10	0.11 125	0.14 20	0.16 136	0.17 12	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.10 367

SCV	0.14 93	0.14 318	0.24 107	0.21 214	0.11 125	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 68	0.11 31	0.15 87	0.13 84	0.10 53	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89

HUF	0.15 126	0.11 168	0.38 271	0.17 25	0.11 125	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.20 111	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.11 82	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.20 553	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.14 463

AIO_test	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.15 31	0.17 178	0.19 24	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

GIP-stereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.16 58	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 31	0.16 102	0.13 84	0.09 22	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

tt45	0.14 93	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.11 125	0.23 243	0.18 222	0.22 60	0.17 56	0.15 105	0.13 54	0.14 111	0.10 53	0.30 301	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

999	0.14 93	0.08 17	0.24 107	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.24 93	0.18 68	0.13 66	0.16 102	0.14 111	0.11 82	0.36 342	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

ours_stereo	0.13 66	0.11 168	0.23 98	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.18 222	0.20 35	0.19 85	0.13 66	0.18 130	0.14 111	0.10 53	0.23 173	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.05 26

tg	0.16 140	0.11 168	0.25 120	0.21 214	0.11 125	0.23 243	0.15 103	0.34 222	0.24 177	0.20 173	0.25 207	0.19 184	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 352	0.33 201	0.23 327	0.11 125	0.27 317	0.18 222	0.56 493	0.59 520	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.28 398	0.49 388	0.30 424	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.13 442

IGEV-Stereo++	0.11 25	0.08 17	0.15 15	0.19 106	0.11 125	0.14 20	0.10 8	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.11 82	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

RAStereo	0.13 66	0.12 210	0.27 137	0.22 276	0.11 125	0.15 31	0.18 222	0.23 79	0.23 162	0.13 66	0.17 115	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.05 26

Pointernet	0.13 66	0.07 2	0.27 137	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.12 26	0.31 189	0.24 177	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

test_sample6	0.25 370	0.13 274	0.41 317	0.21 214	0.11 125	0.30 376	0.22 377	0.51 429	0.35 317	0.33 363	0.43 415	0.30 332	0.24 332	0.57 433	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample2	0.21 264	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.11 125	0.27 317	0.21 350	0.43 344	0.29 245	0.26 231	0.31 270	0.30 332	0.24 332	0.45 373	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 168	0.32 185	0.19 106	0.11 125	0.18 102	0.17 178	0.20 35	0.22 141	0.14 91	0.24 198	0.15 131	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.10 336	0.06 89

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

xx1	0.20 244	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.28 305	0.24 332	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

cc1	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

11t1	0.18 184	0.10 94	0.30 165	0.20 169	0.11 125	0.27 317	0.17 178	0.35 247	0.23 162	0.25 219	0.23 184	0.23 237	0.23 314	0.25 218	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

tt1	0.18 184	0.14 318	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.30 376	0.19 268	0.35 247	0.44 423	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

1111x	0.32 449	0.11 168	0.40 294	0.22 276	0.11 125	0.32 401	0.26 453	0.59 517	0.43 408	0.31 329	0.41 386	0.39 410	0.28 398	0.76 517	1.37 589	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

MSKI-zero shot	0.17 159	0.09 52	0.43 340	0.20 169	0.11 125	0.21 193	0.15 103	0.32 200	0.21 128	0.23 196	0.24 198	0.23 237	0.10 53	0.31 308	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 210	0.38 271	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.14 77	0.35 247	0.25 191	0.27 241	0.35 321	0.23 237	0.13 141	0.27 255	0.16 191	0.06 31	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.06 89

anonymousdsp2	0.17 159	0.10 94	0.28 148	0.20 169	0.11 125	0.25 283	0.17 178	0.41 317	0.31 270	0.23 196	0.23 184	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.07 178

CASS	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.11 125	0.28 337	0.19 268	0.39 294	0.30 258	0.32 351	0.34 310	0.25 259	0.24 332	0.25 218	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 159	0.09 52	0.32 185	0.17 25	0.11 125	0.21 193	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.27 289	0.16 201	0.23 173	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.09 269	0.09 311

ProNet	0.14 93	0.12 210	0.25 120	0.19 106	0.11 125	0.19 130	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.13 54	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.07 178

qqq	0.20 244	0.12 210	0.31 179	0.20 169	0.11 125	0.23 243	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.24 210	0.28 230	0.28 305	0.24 332	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

x	0.19 227	0.11 168	0.29 158	0.20 169	0.11 125	0.26 307	0.18 222	0.41 317	0.29 245	0.25 219	0.29 243	0.28 305	0.24 332	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

IPLGR	0.21 264	0.13 274	0.61 454	0.21 214	0.11 125	0.25 283	0.18 222	0.41 317	0.37 341	0.28 251	0.27 224	0.21 205	0.19 271	0.37 345	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

test-3	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.26 231	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_1	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.25 219	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_3	0.18 184	0.11 168	0.32 185	0.24 380	0.11 125	0.22 221	0.25 441	0.31 189	0.31 270	0.25 219	0.18 130	0.23 237	0.13 141	0.25 218	0.19 278	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 274	0.56 435	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.19 268	0.40 305	0.32 279	0.30 311	0.43 415	0.36 384	0.31 443	0.61 456	0.20 296	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.07 178

NRIStereo	0.18 184	0.11 168	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.24 265	0.20 319	0.29 158	0.26 200	0.26 231	0.25 207	0.25 259	0.18 256	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

THIR-Stereo	0.29 425	0.12 210	0.41 317	0.19 106	0.11 125	0.28 337	0.72 585	0.32 200	0.35 317	0.37 423	0.65 528	0.34 365	0.50 533	0.57 433	0.45 497	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.07 178

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 168	0.40 294	0.21 214	0.11 125	0.19 130	0.16 136	0.28 144	0.22 141	0.27 241	0.27 224	0.23 237	0.28 398	0.24 187	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.10 367

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 210	0.39 286	0.26 453	0.11 125	0.18 102	0.24 424	0.40 305	0.37 341	0.31 329	0.30 256	0.29 316	0.24 332	0.55 418	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

RAFT-345	0.21 264	0.10 94	0.46 368	0.22 276	0.11 125	0.20 165	0.16 136	0.26 111	0.25 191	0.27 241	0.66 530	0.21 205	0.16 201	0.55 418	0.21 321	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CRE-IMP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.11 125	0.24 265	0.17 178	0.29 158	0.21 128	0.27 241	0.26 217	0.24 250	0.17 231	0.23 173	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.10 367

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.24 107	0.25 418	0.11 125	0.11 5	0.18 222	0.32 200	0.23 162	0.12 49	0.12 41	0.18 170	0.12 108	0.14 11	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.06 89
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.20 173	0.25 207	0.18 170	0.12 108	0.20 125	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 17	0.26 128	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.13 52	0.22 60	0.30 258	0.21 184	0.30 256	0.13 84	0.11 82	0.16 43	0.15 165	0.07 80	0.04 2	0.06 32	0.15 504	0.06 57	0.05 26
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
222	0.41 506	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.36 445	0.20 319	0.57 502	0.39 365	0.35 400	0.44 426	0.30 332	0.27 381	0.55 418	3.56 613	0.11 397	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

xxxx	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.37 451	0.20 319	0.58 511	0.38 355	0.29 280	0.42 402	0.38 398	0.24 332	0.46 376	2.20 606	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

test_xeample	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.33 412	0.23 402	0.55 477	0.38 355	0.32 351	0.45 437	0.29 316	0.26 362	0.57 433	2.24 608	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

CFNet-RSSM	0.17 159	0.10 94	0.40 294	0.20 169	0.11 125	0.20 165	0.15 103	0.36 266	0.30 258	0.23 196	0.21 168	0.26 280	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

HSM-Net_RVC	0.27 394	0.11 168	0.42 327	0.19 106	0.11 125	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.43 408	0.40 463	0.43 415	0.50 490	0.26 362	0.76 517	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 342	0.18 410	0.61 454	0.25 418	0.11 125	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.43 408	0.33 363	0.43 415	0.27 289	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

GEAStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.18 60	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

GSStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.17 25	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

gasm-f	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.18 60	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.19 139	0.10 39	0.11 82	0.16 43	0.11 15	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.09 269	0.08 249

IGEV-FE	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 168	0.21 82	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.16 136	0.25 102	0.16 39	0.15 105	0.13 54	0.15 131	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.09 311

monsterstereo	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 184	0.14 20	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 25	0.09 52	0.13 1	0.17 25	0.12 184	0.15 31	0.11 17	0.23 79	0.15 33	0.14 91	0.12 41	0.08 3	0.09 22	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

G2L-ROB	0.23 311	0.15 352	0.41 317	0.19 106	0.12 184	0.27 317	0.21 350	0.47 380	0.33 291	0.34 383	0.31 270	0.41 432	0.22 300	0.49 388	0.26 394	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

S2M2_L	0.13 66	0.11 168	0.20 73	0.16 10	0.12 184	0.12 9	0.07 1	0.18 18	0.20 111	0.12 49	0.15 87	0.14 111	0.12 108	0.15 25	0.14 139	0.13 454	0.09 415	0.09 267	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 93	0.11 168	0.25 120	0.19 106	0.12 184	0.15 31	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.09 22	0.24 187	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.06 89

mms	0.13 66	0.11 168	0.19 62	0.19 106	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.17 115	0.14 111	0.09 22	0.24 187	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

UGAM	0.26 386	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.25 441	0.32 200	0.41 394	0.31 329	0.42 402	0.41 432	0.22 300	0.92 553	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.14 483	0.12 454	0.10 336	0.07 178

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

model_zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.39 286	0.20 169	0.12 184	0.24 265	0.15 103	0.34 222	0.22 141	0.30 311	0.20 156	0.22 217	0.12 108	0.24 187	0.14 139	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

test_sample5	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.32 351	0.41 386	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

test_sample4	0.24 342	0.13 274	0.43 340	0.20 169	0.12 184	0.32 401	0.21 350	0.51 429	0.34 301	0.31 329	0.37 340	0.28 305	0.23 314	0.53 410	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

test_sample3	0.23 311	0.12 210	0.43 340	0.19 106	0.12 184	0.32 401	0.20 319	0.50 412	0.34 301	0.31 329	0.33 300	0.29 316	0.22 300	0.53 410	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

test_sample1	0.20 244	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.12 184	0.28 337	0.19 268	0.41 317	0.25 191	0.26 231	0.31 270	0.29 316	0.26 362	0.44 370	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

CAS++	0.16 140	0.12 210	0.27 137	0.18 60	0.12 184	0.17 80	0.15 103	0.42 331	0.24 177	0.19 168	0.18 130	0.13 84	0.10 53	0.21 146	0.12 56	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.36 240	0.20 169	0.12 184	0.26 307	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.26 231	0.20 156	0.30 332	0.14 164	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

H2IRNET	0.18 184	0.13 274	0.35 220	0.21 214	0.12 184	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.30 258	0.17 144	0.31 270	0.25 259	0.20 280	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.06 89

mmm	0.21 264	0.12 210	0.31 179	0.22 276	0.12 184	0.28 337	0.21 350	0.41 317	0.27 211	0.29 280	0.38 354	0.29 316	0.24 332	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.10 336	0.09 311

ff7	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 168	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffff	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rrr	0.17 159	0.11 168	0.57 438	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.22 141	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

DualNet	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.33 363	0.43 415	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

11t	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

testlalala	0.15 126	0.10 94	0.36 240	0.19 106	0.12 184	0.23 243	0.16 136	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 139	0.14 111	0.11 82	0.16 43	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

RAFT-Test	0.17 159	0.10 94	0.38 271	0.19 106	0.12 184	0.25 283	0.17 178	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.29 243	0.27 289	0.14 164	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

HH	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

HanStereo	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 410	0.39 286	0.22 276	0.12 184	0.24 265	0.13 52	0.31 189	0.23 162	0.24 210	0.20 156	0.24 250	0.12 108	0.26 235	0.15 165	0.06 31	0.06 168	0.12 436	0.09 335	0.08 196	0.07 178

anonymousdsp	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

riskmin	0.18 184	0.09 52	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.24 265	0.16 136	0.34 222	0.28 226	0.21 184	0.23 184	0.33 358	0.24 332	0.23 173	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.10 336	0.10 367

ccc-4	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

raft_robust	0.22 294	0.17 396	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.23 243	0.22 377	0.49 402	0.48 466	0.32 351	0.32 279	0.26 280	0.23 314	0.53 410	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.06 89

test_4	0.18 184	0.12 210	0.34 211	0.23 327	0.12 184	0.18 102	0.22 377	0.26 111	0.24 177	0.24 210	0.47 454	0.22 217	0.13 141	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.07 126	0.05 26

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 294	0.26 494	0.40 294	0.22 276	0.12 184	0.25 283	0.21 350	0.32 200	0.44 423	0.29 280	0.28 230	0.25 259	0.16 201	0.30 301	0.25 381	0.12 435	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

IPLG	0.21 264	0.15 352	0.53 422	0.21 214	0.12 184	0.28 337	0.17 178	0.42 331	0.30 258	0.33 363	0.32 279	0.15 131	0.17 231	0.50 392	0.21 321	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

MIPNet	0.21 264	0.15 352	0.52 418	0.21 214	0.12 184	0.27 317	0.20 319	0.45 361	0.37 341	0.30 311	0.23 184	0.19 184	0.24 332	0.27 255	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

GMOStereo	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

error version	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test-v	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

PFNet+	0.20 244	0.10 94	0.37 252	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.19 268	0.29 158	0.34 301	0.33 363	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.32 315	0.17 222	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.12 425

LCNet	0.21 264	0.11 168	0.29 158	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.19 268	0.34 222	0.26 200	0.28 251	0.35 321	0.26 280	0.30 427	0.35 337	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.13 435	0.22 541

STrans-v2	0.24 342	0.13 274	0.54 425	0.21 214	0.12 184	0.23 243	0.21 350	0.47 380	0.28 226	0.31 329	0.42 402	0.36 384	0.35 466	0.62 464	0.23 360	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.29 505	0.12 184	0.23 243	0.14 77	0.38 282	0.31 270	0.34 383	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 493	0.26 394	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NF-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

OCTAStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

PSM-AAD	0.25 370	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.26 307	0.38 534	0.34 222	0.28 226	0.35 400	0.39 367	0.28 305	0.79 570	0.30 301	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.08 196	0.21 536

KYRaft	0.22 294	0.10 94	0.30 165	0.23 327	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.35 247	0.24 177	0.35 400	0.54 489	0.34 365	0.26 362	0.29 286	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.08 196	0.31 566

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

DEmStereo	0.26 386	0.09 52	0.47 376	0.19 106	0.12 184	0.30 376	0.25 441	0.28 144	0.36 330	0.36 416	0.58 505	0.25 259	0.48 530	0.53 410	0.44 494	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.07 178

DRaft	0.24 342	0.10 94	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.28 337	0.23 402	0.33 214	0.39 365	0.38 438	0.61 519	0.21 205	0.41 498	0.48 383	0.42 488	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.08 249

RE-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 168	0.34 211	0.29 505	0.12 184	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.32 279	0.25 259	0.15 183	0.24 187	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.09 311

TVStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.25 283	0.14 77	0.27 125	0.27 211	0.38 438	1.15 575	0.23 237	0.17 231	0.57 433	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.06 57	0.07 178

test-2	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

RAFT	0.21 264	0.17 396	0.32 185	0.24 380	0.12 184	0.25 283	0.27 459	0.35 247	0.28 226	0.33 363	0.33 300	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 222	0.08 220	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.10 336	0.06 89

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.36 266	0.25 191	0.33 363	0.59 507	0.24 250	0.28 398	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.20 527

test_xeample3	0.16 140	0.11 168	0.56 435	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.20 111	0.16 129	0.12 41	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.07 178

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 503	0.22 276	0.12 184	0.29 358	0.24 424	0.43 344	0.32 279	0.33 363	0.28 230	0.28 305	0.19 271	0.49 388	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.09 269	0.06 89

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 294	0.21 214	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.29 158	0.40 382	0.25 219	0.23 184	0.16 150	0.15 183	0.25 218	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.33 201	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.46 557	0.46 372	0.20 111	0.25 219	0.50 465	0.17 160	0.16 201	0.24 187	0.23 360	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.10 377	0.06 57	0.07 178

Gwc-CoAtRS	0.17 159	0.10 94	0.37 252	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.32 200	0.28 226	0.23 196	0.23 184	0.27 289	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

FENet	0.21 264	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.26 307	0.17 178	0.41 317	0.35 317	0.30 311	0.31 270	0.29 316	0.23 314	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

R-Stereo Train	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 342	0.16 377	0.37 252	0.24 380	0.12 184	0.32 401	0.17 178	0.54 467	0.42 401	0.33 363	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 341	0.14 479	0.06 168	0.13 457	0.08 241	0.11 384	0.08 249
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.
iResNet_ROB	0.25 370	0.19 426	0.40 294	0.20 169	0.12 184	0.30 376	0.16 136	0.55 477	0.53 501	0.38 438	0.43 415	0.37 390	0.26 362	0.38 350	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.09 269	0.09 311

WQFJA1++	0.44 520	0.07 2	0.63 465	0.18 60	0.13 262	0.15 31	0.11 17	0.20 35	0.11 4	2.05 609	0.12 41	0.23 237	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 618	0.07 178

NLSM3	0.13 66	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.13 262	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.24 177	0.11 31	0.15 87	0.12 70	0.13 141	0.17 62	0.15 165	0.05 9	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.05 5	0.05 26

FE-Mocha	0.16 140	0.10 94	0.33 201	0.19 106	0.13 262	0.19 130	0.15 103	0.35 247	0.22 141	0.24 210	0.24 198	0.20 193	0.14 164	0.17 62	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 377	0.38 271	0.19 106	0.13 262	0.27 317	0.24 424	0.49 402	0.38 355	0.37 423	0.37 340	0.40 425	0.24 332	0.52 403	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.08 249

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.24 424	0.36 266	0.39 365	0.21 184	0.23 184	0.26 280	0.19 271	0.26 235	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 436	0.12 454	0.10 336	0.09 311

UGAM-zero	0.23 311	0.10 94	0.54 425	0.19 106	0.13 262	0.21 193	0.14 77	0.44 351	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.51 494	0.33 453	0.65 479	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.06 57	0.07 178

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.17 178	0.22 60	0.34 301	0.16 129	0.21 168	0.19 184	0.16 201	0.21 146	0.16 191	0.11 397	0.10 446	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 318	0.28 148	0.21 214	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.23 79	0.24 177	0.17 144	0.21 168	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.14 139	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 168	0.36 240	0.18 60	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 230	0.20 193	0.11 82	0.24 187	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 89

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

IGEV-Stereo+	0.12 51	0.08 17	0.17 44	0.18 60	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 6	0.15 33	0.10 15	0.08 10	0.10 39	0.10 53	0.21 146	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 475	0.24 553

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 159	0.13 274	0.24 107	0.19 106	0.13 262	0.24 265	0.17 178	0.30 177	0.37 341	0.43 488	0.17 115	0.13 84	0.12 108	0.19 108	0.15 165	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

ffm	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

ff1	0.29 425	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

mmx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

whm_eth	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

xxx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 360	0.26 453	0.13 262	0.28 337	0.15 103	0.39 294	0.35 317	0.37 423	0.43 415	0.40 425	0.17 231	0.34 328	0.20 296	0.12 435	0.07 294	0.13 457	0.07 161	0.16 475	0.09 311

plain	0.17 159	0.13 274	0.43 340	0.21 214	0.13 262	0.16 58	0.17 178	0.27 125	0.22 141	0.16 129	0.26 217	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.07 178

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 94	0.30 165	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.13 52	0.19 24	0.18 68	0.15 105	0.20 156	0.10 39	0.11 82	0.18 85	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.06 89

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ToySt	0.24 342	0.16 377	0.48 385	0.21 214	0.13 262	0.29 358	0.29 481	0.39 294	0.39 365	0.27 241	0.35 321	0.39 410	0.31 443	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

TestStereo1	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

DisPM	0.19 227	0.10 94	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.29 245	0.33 363	0.34 310	0.23 237	0.16 201	0.33 322	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.11 402

SA-5K	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

Sa-1000	0.22 294	0.15 352	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.47 380	0.39 365	0.30 311	0.50 465	0.26 280	0.19 271	0.33 322	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

SA	0.22 294	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.23 402	0.45 361	0.40 382	0.27 241	0.44 426	0.23 237	0.23 314	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 410	0.44 349	0.22 276	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.28 251	0.37 340	0.34 365	0.23 314	0.65 479	0.27 400	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 94	0.46 368	0.19 106	0.13 262	0.25 283	0.19 268	0.52 448	0.19 85	0.29 280	0.21 168	0.22 217	0.20 280	0.28 269	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.08 196	0.08 249

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 318	0.58 443	0.24 380	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.49 402	0.40 382	0.27 241	0.29 243	0.30 332	0.20 280	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 318	0.35 220	0.29 505	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.37 276	0.33 291	0.34 383	0.30 256	0.34 365	0.19 271	0.70 493	0.24 371	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

FTStereo	0.28 414	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.21 193	0.53 571	0.34 222	0.26 200	0.38 438	0.95 564	0.30 332	0.56 543	0.32 315	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.19 517

SST-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.24 177	0.34 383	0.33 300	0.29 316	0.25 353	0.56 429	0.17 222	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

RAFT_R40	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.18 102	0.18 222	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.33 300	0.30 332	0.24 332	0.55 418	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.23 243	0.47 561	0.34 222	0.30 258	0.39 453	0.47 454	0.30 332	0.79 570	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.13 442

test-1	0.17 159	0.11 168	0.40 294	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.34 222	0.26 200	0.20 173	0.24 198	0.22 217	0.14 164	0.16 43	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.08 249

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.25 441	0.37 276	0.27 211	0.30 311	0.45 437	0.27 289	0.21 287	0.31 308	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.19 517

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.19 106	0.13 262	0.26 307	0.16 136	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

GwcNet-RSSM	0.26 386	0.17 396	0.46 368	0.21 214	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.44 351	0.42 401	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 362	0.55 418	0.28 404	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.33 201	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.12 26	0.42 331	0.25 191	0.27 241	0.32 279	0.21 205	0.17 231	0.25 218	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.08 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ccs_rob	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.20 169	0.13 262	0.26 307	0.17 178	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

iResNetv2_ROB	0.27 394	0.26 494	0.72 496	0.23 327	0.13 262	0.29 358	0.18 222	0.52 448	0.49 475	0.37 423	0.45 437	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.12 420	0.09 311

CBMV	0.33 458	0.21 452	0.54 425	0.23 327	0.13 262	0.42 484	0.33 513	0.53 459	0.48 466	0.52 528	0.49 462	0.50 490	0.41 498	0.56 429	0.31 432	0.15 492	0.16 530	0.18 523	0.16 516	0.13 435	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.32 449	0.21 452	0.82 520	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.26 453	0.43 344	0.50 483	0.32 351	0.60 512	0.39 410	0.29 413	0.73 503	0.66 541	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.08 249

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 377	0.47 376	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.18 222	0.46 372	0.35 317	0.33 363	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 449	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.09 311

MM-Stereo_test3	0.17 159	0.12 210	0.29 158	0.23 327	0.14 306	0.19 130	0.22 377	0.39 294	0.36 330	0.16 129	0.24 198	0.17 160	0.12 108	0.19 108	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.06 89

PAM_32	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.19 268	0.36 266	0.23 162	0.29 280	0.28 230	0.56 515	0.28 398	0.27 255	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.09 311

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 318	0.34 211	0.23 327	0.14 306	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.37 341	0.18 162	0.22 179	0.23 237	0.17 231	0.26 235	0.17 222	0.15 492	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

rvit_0105_4	0.20 244	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.14 306	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.39 365	0.19 168	0.24 198	0.25 259	0.19 271	0.27 255	0.17 222	0.16 507	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 274	0.52 418	0.20 169	0.14 306	0.26 307	0.13 52	0.34 222	0.34 301	0.41 472	0.33 300	0.47 470	0.29 413	0.30 301	0.22 341	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.12 420	0.15 475

rvit_stereo_ft	0.17 159	0.14 318	0.30 165	0.25 418	0.14 306	0.17 80	0.21 350	0.28 144	0.26 200	0.16 129	0.19 139	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.17 222	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.07 178

test_sample7	0.25 370	0.15 352	0.35 220	0.20 169	0.14 306	0.28 337	0.21 350	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.14 479	0.09 415	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

MyStereo07	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.29 158	0.21 128	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.13 141	0.25 218	0.13 102	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo06	0.20 244	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.40 305	0.21 128	0.30 311	0.24 198	0.31 342	0.18 256	0.22 163	0.18 245	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo05	0.23 311	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.48 393	0.52 496	0.31 329	0.23 184	0.25 259	0.22 300	0.30 301	0.21 321	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo04	0.23 311	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.49 402	0.52 496	0.28 251	0.23 184	0.27 289	0.23 314	0.30 301	0.22 341	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

AE-Stereo	0.17 159	0.11 168	0.31 179	0.24 380	0.14 306	0.23 243	0.18 222	0.34 222	0.29 245	0.15 105	0.25 207	0.21 205	0.13 141	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

CoDeX	0.23 311	0.12 210	0.46 368	0.21 214	0.14 306	0.29 358	0.21 350	0.53 459	0.41 394	0.29 280	0.35 321	0.29 316	0.22 300	0.48 383	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.26 128	0.19 106	0.14 306	0.16 58	0.13 52	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.14 84	0.14 111	0.11 82	0.17 62	0.17 222	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

4D-IteraStereo	0.17 159	0.16 377	0.50 401	0.21 214	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.28 144	0.28 226	0.23 196	0.20 156	0.20 193	0.11 82	0.19 108	0.14 139	0.06 31	0.04 2	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.06 89

CBFPSM	0.27 394	0.16 377	0.67 480	0.20 169	0.14 306	0.38 459	0.25 441	0.40 305	0.36 330	0.33 363	0.36 331	0.56 515	0.38 483	0.32 315	0.38 462	0.08 220	0.08 380	0.07 97	0.08 241	0.09 269	0.11 402

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

ssnet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

BUS	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.43 493	0.17 178	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.32 351	0.20 280	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

IER	0.23 311	0.12 210	0.39 286	0.20 169	0.14 306	0.31 392	0.19 268	0.42 331	0.36 330	0.33 363	0.40 378	0.32 351	0.33 453	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.08 249

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

psmg	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.21 214	0.14 306	0.35 440	0.23 402	0.51 429	0.34 301	0.35 400	0.38 354	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

CSP-Net	0.27 394	0.15 352	0.30 165	0.21 214	0.14 306	0.44 495	0.24 424	0.50 412	0.40 382	0.41 472	0.43 415	0.42 441	0.26 362	0.66 483	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.09 311

UDGNet	0.23 311	0.31 525	0.38 271	0.24 380	0.14 306	0.24 265	0.18 222	0.32 200	0.43 408	0.29 280	0.28 230	0.24 250	0.19 271	0.29 286	0.20 296	0.15 492	0.07 294	0.21 537	0.11 415	0.14 453	0.10 367

dad	0.28 414	0.31 525	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.30 376	0.20 319	0.33 214	0.49 475	0.44 495	0.44 426	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 535	0.11 415	0.14 453	0.10 367

AACVNet	0.26 386	0.16 377	0.37 252	0.22 276	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.41 317	0.31 270	0.38 438	0.42 402	0.43 445	0.28 398	0.73 503	0.25 381	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.11 402

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.14 306	0.31 392	0.22 377	0.44 351	0.36 330	0.27 241	0.33 300	0.41 432	0.28 398	0.61 456	0.29 416	0.11 397	0.09 415	0.09 267	0.11 415	0.10 336	0.10 367

GANet-ADL	0.21 264	0.12 210	0.45 360	0.23 327	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.46 372	0.35 317	0.25 219	0.32 279	0.32 351	0.19 271	0.24 187	0.20 296	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

ASMatch	0.23 311	0.11 168	0.51 412	0.24 380	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.28 226	0.28 251	0.68 534	0.27 289	0.26 362	0.50 392	0.22 341	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.11 402

PFNet	0.23 311	0.10 94	0.57 438	0.24 380	0.14 306	0.22 221	0.19 268	0.39 294	0.33 291	0.35 400	0.32 279	0.27 289	0.19 271	0.64 472	0.22 341	0.09 309	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.07 178

LMCR-Stereo	0.26 386	0.18 410	0.49 390	0.28 502	0.14 306	0.36 445	0.23 402	0.54 467	0.34 301	0.39 453	0.40 378	0.29 316	0.29 413	0.37 345	0.27 400	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.13 435	0.09 311

ICVP	0.23 311	0.13 274	0.44 349	0.26 453	0.14 306	0.29 358	0.25 441	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.43 415	0.35 379	0.25 353	0.26 235	0.23 360	0.12 435	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 184	0.15 352	0.35 220	0.22 276	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.23 196	0.25 207	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.12 454	0.09 269	0.08 249

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 352	0.33 201	0.21 214	0.14 306	0.21 193	0.18 222	0.31 189	0.25 191	0.21 184	0.29 243	0.22 217	0.15 183	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.10 446	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

RALAANet	0.19 227	0.18 410	0.37 252	0.23 327	0.14 306	0.23 243	0.13 52	0.37 276	0.29 245	0.28 251	0.26 217	0.25 259	0.15 183	0.26 235	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.06 89

GES	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.14 306	0.27 317	0.19 268	0.49 402	0.33 291	0.30 311	0.36 331	0.25 259	0.23 314	0.29 286	0.22 341	0.10 358	0.08 380	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.11 402

SFCPSM	0.22 294	0.10 94	0.51 412	0.21 214	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.55 477	0.39 365	0.29 280	0.32 279	0.23 237	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.08 249

cf-r	0.24 342	0.15 352	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.22 377	0.42 331	0.40 382	0.30 311	0.42 402	0.42 441	0.26 362	0.43 366	0.25 381	0.11 397	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.08 249

hitnet-ft	0.29 425	0.17 396	0.40 294	0.19 106	0.14 306	0.39 468	0.23 402	0.44 351	0.41 394	0.36 416	0.46 447	0.53 505	0.34 462	0.76 517	0.32 437	0.14 479	0.10 446	0.13 457	0.10 377	0.15 467	0.13 442

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 318	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.21 350	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.39 367	0.39 410	0.28 398	0.58 440	0.23 360	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.09 311

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 352	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.20 319	0.48 393	0.37 341	0.30 311	0.44 426	0.38 398	0.26 362	0.52 403	0.22 341	0.12 435	0.07 294	0.11 398	0.13 481	0.10 336	0.09 311

DMCA	0.22 294	0.14 318	0.36 240	0.22 276	0.14 306	0.27 317	0.20 319	0.43 344	0.38 355	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.24 332	0.24 187	0.28 404	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.11 402

CFNet	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.22 276	0.14 306	0.33 412	0.14 77	0.51 429	0.45 434	0.30 311	0.40 378	0.38 398	0.27 381	0.76 517	0.25 381	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.08 249

AANet_RVC	0.31 440	0.22 465	0.50 401	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.24 424	0.47 380	0.54 505	0.38 438	0.60 512	0.43 445	0.29 413	0.87 543	0.40 477	0.11 397	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

StereoDRNet-Refined	0.27 394	0.17 396	0.35 220	0.25 418	0.14 306	0.37 451	0.21 350	0.47 380	0.41 394	0.44 495	0.51 471	0.41 432	0.28 398	0.45 373	0.37 460	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 458	0.18 410	0.53 422	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.20 319	0.51 429	0.45 434	0.51 522	0.55 493	0.45 460	0.42 507	0.71 496	0.32 437	0.18 529	0.19 548	0.23 544	0.21 540	0.14 453	0.15 475

DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 376	0.24 380	0.14 306	0.25 283	0.12 26	0.40 305	0.33 291	0.29 280	0.42 402	0.22 217	0.20 280	0.33 322	0.19 278	0.07 80	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.07 178

DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 390	0.22 276	0.15 356	0.25 283	0.17 178	0.39 294	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.21 205	0.17 231	0.59 446	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

coex_refinement	0.26 386	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.15 356	0.31 392	0.20 319	0.49 402	0.42 401	0.35 400	0.42 402	0.45 460	0.27 381	0.55 418	0.33 444	0.10 358	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.10 336	0.10 367

HI	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

CoSv	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

AIO-test2	0.20 244	0.20 438	0.36 240	0.26 453	0.15 356	0.22 221	0.16 136	0.42 331	0.42 401	0.16 129	0.29 243	0.15 131	0.11 82	0.26 235	0.13 102	0.18 529	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.07 126	0.07 178

AIO-test1	0.19 227	0.14 318	0.41 317	0.27 481	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.39 294	0.36 330	0.17 144	0.26 217	0.18 170	0.13 141	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.06 57	0.09 311

PAM	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.22 276	0.15 356	0.34 425	0.21 350	0.37 276	0.22 141	0.31 329	0.27 224	0.55 511	0.26 362	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.09 311

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 396	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.24 265	0.28 475	0.38 282	0.41 394	0.25 219	0.25 207	0.28 305	0.21 287	0.28 269	0.20 296	0.15 492	0.13 498	0.14 483	0.15 504	0.10 336	0.09 311

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 94	0.34 211	0.21 214	0.15 356	0.15 31	0.13 52	0.28 144	0.25 191	0.17 144	0.26 217	0.15 131	0.16 201	0.25 218	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.08 249

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 274	0.50 401	0.20 169	0.15 356	0.28 337	0.17 178	0.49 402	0.45 434	0.32 351	0.42 402	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 321	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.09 335	0.12 420	0.11 402

testlalala_base	0.20 244	0.13 274	0.35 220	0.25 418	0.15 356	0.25 283	0.16 136	0.34 222	0.17 56	0.19 168	0.26 217	0.17 160	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.39 578	0.09 415	0.07 97	0.05 51	0.45 572	0.08 249

iinet-f	0.30 433	0.18 410	1.03 557	0.20 169	0.15 356	0.44 495	0.22 377	0.45 361	0.37 341	0.35 400	0.44 426	0.41 432	0.34 462	0.34 328	0.40 477	0.10 358	0.09 415	0.08 182	0.08 241	0.13 435	0.11 402

DCRE	0.20 244	0.13 274	0.40 294	0.21 214	0.15 356	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.22 190	0.80 551	0.23 237	0.16 201	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.07 294	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

ssnet_v2	0.28 414	0.16 377	0.44 349	0.22 276	0.15 356	0.40 473	0.30 492	0.57 502	0.46 452	0.38 438	0.36 331	0.47 470	0.29 413	0.38 350	0.39 470	0.13 454	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.11 402

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 377	0.41 317	0.25 418	0.15 356	0.22 221	0.24 424	0.32 200	0.28 226	0.33 363	0.51 471	0.29 316	0.17 231	0.32 315	0.13 102	0.06 31	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.06 89

CRFU-Net	0.28 414	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.15 356	0.45 501	0.23 402	0.50 412	0.30 258	0.43 488	0.41 386	0.48 476	0.46 521	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

hknet	0.25 370	0.14 318	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.37 341	0.34 383	0.35 321	0.43 445	0.27 381	0.37 345	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 431	0.23 327	0.15 356	0.25 283	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.33 300	0.22 217	0.15 183	0.26 235	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 451	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 462	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

raft+_RVC	0.18 184	0.14 318	0.32 185	0.21 214	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.38 282	0.34 301	0.21 184	0.28 230	0.20 193	0.15 183	0.24 187	0.19 278	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.08 249

raftrobust	0.16 140	0.13 274	0.29 158	0.22 276	0.15 356	0.19 130	0.13 52	0.32 200	0.26 200	0.26 231	0.20 156	0.19 184	0.17 231	0.21 146	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

ACVNet	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.27 317	0.23 402	0.39 294	0.44 423	0.28 251	0.41 386	0.38 398	0.26 362	0.27 255	0.32 437	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.07 178

CFNet-ft	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 504	0.83 523	0.23 327	0.15 356	0.30 376	0.17 178	0.49 402	0.37 341	0.30 311	0.38 354	0.30 332	0.27 381	0.52 403	0.31 432	0.14 479	0.14 508	0.14 483	0.16 516	0.21 525	0.23 548

SuperB	0.49 534	0.28 504	2.23 595	0.23 327	0.15 356	0.41 477	0.32 503	0.47 380	0.82 563	0.43 488	0.50 465	0.33 358	0.45 515	0.68 488	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.98 603	0.14 463

TDLM	0.30 433	0.21 452	0.38 271	0.28 502	0.15 356	0.33 412	0.32 503	0.52 448	0.47 457	0.38 438	0.43 415	0.39 410	0.29 413	0.91 552	0.28 404	0.14 479	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.12 420	0.10 367

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 377	0.34 211	0.18 60	0.15 356	0.33 412	0.16 136	0.46 372	0.35 317	0.29 280	0.35 321	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.22 341	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.14 495	0.13 435	0.12 425

HSM	0.28 414	0.16 377	0.35 220	0.20 169	0.15 356	0.33 412	0.19 268	0.53 459	0.37 341	0.36 416	0.38 354	0.67 550	0.31 443	0.89 548	0.23 360	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.08 249

SANet	0.53 546	0.28 504	0.96 548	0.26 453	0.15 356	0.69 556	0.44 553	0.67 558	1.34 595	0.67 555	0.98 568	0.94 570	0.71 565	0.89 548	0.76 547	0.14 479	0.12 486	0.12 436	0.11 415	0.17 492	0.16 484

SGM_RVC	0.50 537	0.19 426	0.50 401	0.25 418	0.15 356	0.69 556	0.39 539	0.68 561	0.82 563	0.95 578	0.84 556	1.13 577	0.76 568	1.16 577	0.60 530	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.16 516	0.16 475	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoRT	0.35 471	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.42 484	0.19 268	0.48 393	0.39 365	0.30 311	0.39 367	0.24 250	0.39 489	0.64 472	0.30 424	0.08 220	0.07 294	1.54 613	0.41 580	0.08 196	0.11 402

DDF-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.19 62	0.19 106	0.16 388	0.12 9	0.15 103	0.18 18	0.18 68	0.11 31	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.23 173	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 525	0.06 89

MSAF-DinoV2	0.76 573	0.44 555	1.98 593	0.49 571	0.16 388	0.58 540	0.31 497	0.81 579	0.83 567	0.41 472	0.52 479	0.98 574	0.58 547	4.97 617	1.03 569	0.11 397	0.07 294	0.10 342	0.24 552	0.27 552	0.26 557

ACV-stereo	0.29 425	0.18 410	0.79 510	0.23 327	0.16 388	0.47 509	0.19 268	0.36 266	0.34 301	0.29 280	0.33 300	0.67 550	0.42 507	0.54 416	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.11 402

DualNet (step1)	0.28 414	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.23 543	0.09 415	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

test_sample9	0.42 509	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

test_sample8	0.49 534	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.55 477	0.34 301	0.62 547	0.38 354	1.15 580	0.67 561	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

LoS_RVC	0.13 66	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.19 139	0.12 70	0.15 183	0.17 62	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 82	0.41 559	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.15 105	0.19 139	0.11 59	0.09 22	0.14 11	0.13 102	0.29 565	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.14 463

anonymousa	0.23 311	0.11 168	0.50 401	0.21 214	0.16 388	0.31 392	0.20 319	0.36 266	0.35 317	0.32 351	0.50 465	0.39 410	0.26 362	0.22 163	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.07 126	0.08 249

HBP-ISP	0.33 458	0.30 518	0.72 496	0.22 276	0.16 388	0.32 401	0.22 377	0.54 467	0.44 423	0.41 472	0.49 462	0.33 358	0.38 483	0.73 503	0.25 381	0.18 529	0.19 548	0.24 546	0.20 537	0.16 475	0.13 442

NINENet	0.25 370	0.15 352	0.37 252	0.23 327	0.16 388	0.43 493	0.17 178	0.60 526	0.46 452	0.32 351	0.37 340	0.32 351	0.20 280	0.42 364	0.21 321	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.08 241	0.11 384	0.10 367

AAGNet	0.33 458	0.11 168	0.37 252	0.25 418	0.16 388	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.35 400	0.35 321	0.27 289	0.30 427	0.44 370	2.66 610	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.08 196	0.06 89

GEStereo_RVC	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.27 481	0.16 388	0.33 412	0.25 441	0.56 493	0.54 505	0.34 383	0.38 354	0.34 365	0.25 353	0.51 397	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.11 402

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 201	0.34 534	0.16 388	0.27 317	0.18 222	0.43 344	0.35 317	0.30 311	0.35 321	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.10 336	0.09 311

FADNet-RVC-Resample	0.29 425	0.25 483	0.93 543	0.26 453	0.16 388	0.32 401	0.21 350	0.47 380	0.39 365	0.35 400	0.38 354	0.33 358	0.27 381	0.53 410	0.24 371	0.10 358	0.10 446	0.14 483	0.13 481	0.13 435	0.16 484

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 426	0.41 317	0.26 453	0.16 388	0.33 412	0.26 453	0.52 448	0.47 457	0.40 463	0.46 447	0.43 445	0.31 443	0.89 548	0.26 394	0.14 479	0.09 415	0.14 483	0.13 481	0.14 453	0.10 367

SGM-ForestM	1.36 593	0.28 504	0.79 510	0.26 453	0.16 388	2.26 607	1.00 602	1.42 598	1.46 599	2.38 611	2.05 604	5.95 619	2.66 612	2.95 609	2.46 609	0.17 518	0.18 543	0.18 523	0.18 531	0.15 467	0.18 509

DeepPruner_ROB	0.26 386	0.19 426	0.44 349	0.21 214	0.16 388	0.30 376	0.21 350	0.52 448	0.32 279	0.35 400	0.38 354	0.39 410	0.26 362	0.42 364	0.24 371	0.15 492	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.14 453	0.13 442

DISCO	0.32 449	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.48 515	0.25 441	0.50 412	0.57 517	0.37 423	0.45 437	0.62 534	0.36 470	0.64 472	0.49 508	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.12 420	0.11 402

DLCB_ROB	0.28 414	0.16 377	0.34 211	0.27 481	0.16 388	0.38 459	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.46 503	0.46 447	0.51 494	0.33 453	0.53 410	0.33 444	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.09 311

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 438	0.35 220	0.24 380	0.16 388	0.32 401	0.19 268	0.52 448	0.48 466	0.33 363	0.36 331	0.42 441	0.28 398	0.93 555	0.24 371	0.19 535	0.20 553	0.24 546	0.22 548	0.17 492	0.17 496

SGM-Forest	0.36 476	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.16 388	0.45 501	0.41 545	0.55 477	0.48 466	0.52 528	0.60 512	0.52 500	0.41 498	0.85 540	0.50 514	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.15 504	0.15 467	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.23 327	0.17 411	0.24 265	0.19 268	0.58 511	0.52 496	0.16 129	0.16 102	0.14 111	0.15 183	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89

DDVS	0.25 370	0.15 352	0.39 286	0.24 380	0.17 411	0.34 425	0.21 350	0.41 317	0.30 258	0.33 363	0.41 386	0.48 476	0.21 287	0.52 403	0.27 400	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.14 463

DispNO	0.27 394	0.18 410	0.62 462	0.23 327	0.17 411	0.25 283	0.22 377	0.45 361	0.41 394	0.32 351	0.39 367	0.38 398	0.27 381	0.77 523	0.27 400	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.08 196	0.08 249

MyStereo8	0.22 294	0.15 352	0.63 465	0.21 214	0.17 411	0.31 392	0.16 136	0.36 266	0.32 279	0.28 251	0.36 331	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.28 404	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.12 425

StereoVision	0.22 294	0.18 410	0.37 252	0.27 481	0.17 411	0.23 243	0.22 377	0.38 282	0.31 270	0.20 173	0.51 471	0.22 217	0.16 201	0.28 269	0.18 245	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.13 481	0.10 336	0.07 178

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 438	0.70 492	0.21 214	0.17 411	0.46 503	0.27 459	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.55 493	0.43 445	0.30 427	0.46 376	0.38 462	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.11 384	0.10 367

AASNet	0.27 394	0.19 426	0.49 390	0.26 453	0.17 411	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.48 466	0.35 400	0.40 378	0.32 351	0.25 353	0.28 269	0.34 449	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.13 435	0.11 402

ADLNet2	0.30 433	0.17 396	0.72 496	0.23 327	0.17 411	0.36 445	0.24 424	0.52 448	0.51 487	0.32 351	0.38 354	0.45 460	0.30 427	0.69 490	0.35 453	0.10 358	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.12 420	0.10 367

sAnonymous2	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

XX-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.83 523	0.26 453	0.17 411	0.23 243	0.13 52	0.40 305	0.18 68	0.20 173	0.41 386	0.31 342	0.10 53	0.32 315	0.12 56	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

RAFT + AFF	0.27 394	0.23 474	0.50 401	0.25 418	0.17 411	0.30 376	0.33 513	0.52 448	0.40 382	0.28 251	0.30 256	0.30 332	0.31 443	0.62 464	0.24 371	0.09 309	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.11 402

MMNet	0.27 394	0.14 318	0.49 390	0.24 380	0.17 411	0.47 509	0.22 377	0.45 361	0.51 487	0.39 453	0.41 386	0.36 384	0.33 453	0.39 352	0.34 449	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

psm_up	0.29 425	0.16 377	0.41 317	0.26 453	0.17 411	0.32 401	0.26 453	0.55 477	0.43 408	0.36 416	0.40 378	0.45 460	0.37 479	0.58 440	0.30 424	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.10 336	0.10 367

EDNetEfficientorigin	7.51 616	0.52 570	140.47 640	0.25 418	0.17 411	0.42 484	0.29 481	0.47 380	1.03 582	1.28 591	1.02 569	0.83 565	0.84 576	0.75 512	0.99 567	0.10 358	0.09 415	0.12 436	0.10 377	0.21 525	0.22 541

ac_64	0.27 394	0.13 274	0.41 317	0.24 380	0.17 411	0.36 445	0.22 377	0.46 372	0.33 291	0.35 400	0.36 331	0.52 500	0.30 427	0.62 464	0.32 437	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

DSFCA	0.27 394	0.13 274	0.36 240	0.20 169	0.17 411	0.38 459	0.31 497	0.47 380	0.43 408	0.43 488	0.37 340	0.39 410	0.29 413	0.52 403	0.32 437	0.12 435	0.10 446	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

DMCA-RVC	0.27 394	0.21 452	0.61 454	0.28 502	0.17 411	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.35 317	0.40 463	0.37 340	0.39 410	0.36 470	0.43 366	0.30 424	0.13 454	0.10 446	0.15 498	0.11 415	0.13 435	0.10 367

STTStereo	0.28 414	0.20 438	0.61 454	0.25 418	0.17 411	0.29 358	0.24 424	0.47 380	0.39 365	0.39 453	0.41 386	0.44 456	0.28 398	0.40 359	0.28 404	0.13 454	0.12 486	0.13 457	0.16 516	0.12 420	0.11 402

GANet	0.36 476	0.22 465	0.49 390	0.29 505	0.17 411	0.41 477	0.38 534	0.57 502	0.45 434	0.46 503	0.75 545	0.55 511	0.40 494	0.94 557	0.41 485	0.13 454	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.14 453	0.11 402

PS-NSSS	0.32 449	0.30 518	0.46 368	0.23 327	0.17 411	0.33 412	0.24 424	0.57 502	0.41 394	0.37 423	0.52 479	0.35 379	0.30 427	0.80 531	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 537	0.15 504	0.15 467	0.13 442

MeshStereo	0.58 552	0.27 501	0.67 480	0.22 276	0.17 411	0.66 553	0.37 528	0.78 573	0.61 528	1.47 605	1.30 580	1.65 592	0.79 570	1.12 575	0.59 527	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.14 495	0.17 492	0.14 463
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
WQFJA1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

WQFJX	0.18 184	0.10 94	0.17 44	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.18 222	0.53 459	0.45 434	0.17 144	0.16 102	0.14 111	0.16 201	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.08 380	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NLMM1	0.19 227	0.12 210	0.16 33	0.23 327	0.18 433	0.24 265	0.20 319	0.59 517	0.65 536	0.18 162	0.17 115	0.13 84	0.14 164	0.25 218	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLMM	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLSM1	0.17 159	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.18 433	0.25 283	0.17 178	0.47 380	0.40 382	0.16 129	0.21 168	0.13 84	0.15 183	0.21 146	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

Select-FE	0.23 311	0.14 318	0.78 503	0.22 276	0.18 433	0.22 221	0.13 52	0.43 344	0.26 200	0.28 251	0.33 300	0.39 410	0.29 413	0.27 255	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.13 481	0.08 196	0.12 425

zero-FE	0.16 140	0.08 17	0.81 516	0.19 106	0.18 433	0.12 9	0.15 103	0.19 24	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.21 146	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 513	0.06 89

z-mn7	0.44 520	0.40 549	1.09 562	0.25 418	0.18 433	0.61 547	0.34 515	0.56 493	0.93 578	0.43 488	0.96 565	0.53 505	0.39 489	0.94 557	0.59 527	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.14 453	0.13 442

w-ln-seven-2	0.36 476	0.29 511	1.06 559	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.30 492	0.50 412	0.54 505	0.45 499	0.55 493	0.45 460	0.41 498	0.62 464	0.49 508	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.11 402

SDNR	0.42 509	0.21 452	0.82 520	0.21 214	0.18 433	1.27 592	0.17 178	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.81 552	0.38 398	0.27 381	1.19 578	0.38 462	0.23 543	0.24 566	0.17 515	0.13 481	0.17 492	0.20 527

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 438	0.81 516	0.24 380	0.18 433	0.46 503	0.27 459	0.41 317	0.49 475	0.39 453	0.55 493	0.49 482	0.35 466	0.37 345	0.38 462	0.11 397	0.11 469	0.11 398	0.12 454	0.12 420	0.09 311

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 352	0.28 148	0.25 418	0.18 433	0.11 5	0.19 268	0.28 144	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.07 178

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 410	0.33 201	0.25 418	0.18 433	0.23 243	0.29 481	0.40 305	0.36 330	0.24 210	0.38 354	0.18 170	0.16 201	0.32 315	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.12 454	0.09 269	0.09 311

test_5	0.23 311	0.19 426	0.38 271	0.26 453	0.18 433	0.25 283	0.29 481	0.40 305	0.37 341	0.29 280	0.40 378	0.25 259	0.22 300	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.10 367

DAS	0.27 394	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.75 512	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

SepStereo	0.26 386	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.64 472	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

SACVNet	0.30 433	0.20 438	0.41 317	0.25 418	0.18 433	0.34 425	0.25 441	0.52 448	0.40 382	0.41 472	0.44 426	0.46 468	0.32 450	0.71 496	0.25 381	0.13 454	0.10 446	0.12 436	0.12 454	0.16 475	0.17 496

HHNet	0.22 294	0.12 210	0.52 418	0.18 60	0.18 433	0.20 165	0.20 319	0.34 222	0.31 270	0.32 351	0.59 507	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 432	0.08 220	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.11 402

Anonymous3	0.23 311	0.18 410	0.63 465	0.27 481	0.18 433	0.41 477	0.23 402	0.43 344	0.35 317	0.23 196	0.27 224	0.20 193	0.18 256	0.27 255	0.18 245	0.12 435	0.11 469	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.12 425

pcwnet_v2	0.32 449	0.15 352	1.26 575	0.23 327	0.18 433	0.32 401	0.18 222	0.59 517	0.60 524	0.36 416	0.45 437	0.35 379	0.29 413	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.15 475

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 318	0.49 390	0.27 481	0.18 433	0.22 221	0.17 178	0.27 125	0.23 162	0.14 91	0.22 179	0.17 160	0.14 164	0.21 146	0.15 165	0.10 358	0.11 469	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

FAT-Stereo	0.36 476	0.18 410	0.73 500	0.26 453	0.18 433	0.33 412	0.29 481	0.60 526	0.59 520	0.46 503	0.60 512	0.60 528	0.50 533	0.61 456	0.34 449	0.13 454	0.14 508	0.13 457	0.12 454	0.14 453	0.18 509

RTSC	0.39 498	0.28 504	0.78 503	0.27 481	0.18 433	0.49 520	0.22 377	0.59 517	0.84 570	0.55 538	0.53 486	0.49 482	0.36 470	0.67 487	0.82 555	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.17 492	0.17 496

RASNet	0.28 414	0.14 318	0.44 349	0.22 276	0.18 433	0.32 401	0.19 268	0.48 393	0.38 355	0.29 280	0.43 415	0.47 470	0.37 479	0.79 527	0.36 459	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.07 178

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 394	0.21 452	0.59 449	0.25 418	0.18 433	0.29 358	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.38 438	0.41 386	0.43 445	0.27 381	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.11 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 458	0.20 438	0.43 340	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.31 497	0.55 477	0.50 483	0.51 522	0.53 486	0.58 523	0.37 479	0.63 470	0.45 497	0.17 518	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.14 463

ETE_ROB	0.34 466	0.26 494	0.45 360	0.29 505	0.18 433	0.40 473	0.37 528	0.57 502	0.47 457	0.50 517	0.50 465	0.62 534	0.36 470	0.55 418	0.38 462	0.13 454	0.10 446	0.14 483	0.12 454	0.16 475	0.16 484

NLCSM	0.19 227	0.12 210	0.18 54	0.24 380	0.19 460	0.24 265	0.21 350	0.42 331	0.40 382	0.19 168	0.18 130	0.14 111	0.16 201	0.47 380	0.19 278	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

zh-mn7	0.46 525	0.45 556	1.48 584	0.25 418	0.19 460	0.44 495	0.29 481	0.56 493	0.82 563	0.65 553	0.96 565	0.49 482	0.38 483	0.88 546	0.63 536	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.13 435	0.14 463

ISRNet	0.27 394	0.13 274	0.45 360	0.26 453	0.19 460	0.24 265	0.14 77	0.45 361	0.43 408	0.39 453	0.48 460	0.42 441	0.27 381	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 515	0.16 516	0.16 475	0.20 527

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 98	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 424	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 184	0.28 305	0.49 531	0.26 235	0.18 245	0.09 309	0.08 380	0.18 523	0.13 481	0.17 492	0.17 496

rvit_105_1	0.27 394	0.19 426	0.46 368	0.27 481	0.19 460	0.30 376	0.35 519	0.44 351	0.51 487	0.31 329	0.31 270	0.31 342	0.26 362	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.11 384	0.10 367

AEACV	0.13 66	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.17 115	0.13 84	0.16 201	0.16 43	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

coex-ft	3.44 610	0.73 583	48.55 638	0.24 380	0.19 460	0.50 523	0.43 550	0.47 380	2.40 606	7.03 620	1.20 576	0.97 573	2.23 608	0.73 503	1.92 603	0.12 435	0.15 523	0.14 483	0.12 454	0.21 525	0.43 577

TRStereo	0.19 227	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.52 448	0.28 226	0.20 173	0.19 139	0.21 205	0.13 141	0.24 187	0.13 102	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.06 57	0.06 89

ADLNet	0.28 414	0.15 352	0.42 327	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.23 402	0.53 459	0.43 408	0.42 482	0.41 386	0.44 456	0.27 381	0.55 418	0.35 453	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.12 425

delet	0.27 394	0.14 318	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 402	0.48 466	0.33 363	0.41 386	0.37 390	0.30 427	0.48 383	0.34 449	0.09 309	0.09 415	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.08 249

UPFNet	0.25 370	0.12 210	0.38 271	0.24 380	0.19 460	0.37 451	0.28 475	0.48 393	0.38 355	0.34 383	0.37 340	0.37 390	0.28 398	0.39 352	0.33 444	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.08 249

psmorigin	0.50 537	0.25 483	3.03 604	0.24 380	0.19 460	0.38 459	0.22 377	0.50 412	0.44 423	0.64 551	0.68 534	0.71 559	0.51 536	0.85 540	0.45 497	0.14 479	0.17 537	0.13 457	0.14 495	0.16 475	0.21 536

aanetorigin	0.39 498	0.29 511	1.09 562	0.24 380	0.19 460	0.28 337	0.37 528	0.33 214	0.47 457	0.94 576	0.82 554	0.52 500	0.54 539	0.49 388	0.50 514	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.16 475	0.15 475

acv_ft	0.25 370	0.13 274	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.21 350	0.45 361	0.44 423	0.38 438	0.41 386	0.38 398	0.27 381	0.27 255	0.35 453	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.07 178

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 476	0.36 538	0.53 422	0.34 534	0.19 460	0.51 524	0.24 424	0.55 477	0.38 355	0.41 472	0.47 454	0.47 470	0.27 381	0.73 503	0.30 424	0.36 574	0.19 548	0.27 549	0.17 525	0.26 547	0.23 548

ADCL	0.47 528	0.22 465	1.00 552	0.27 481	0.19 460	0.74 561	0.64 580	0.54 467	0.69 546	0.56 539	0.71 539	0.55 511	0.60 550	0.60 449	1.43 590	0.11 397	0.09 415	0.13 457	0.13 481	0.14 453	0.14 463

DRN-Test	0.33 458	0.17 396	0.61 454	0.27 481	0.19 460	0.46 503	0.29 481	0.65 547	0.51 487	0.47 510	0.46 447	0.44 456	0.34 462	0.62 464	0.41 485	0.12 435	0.08 380	0.13 457	0.12 454	0.12 420	0.10 367

NaN_ROB	0.41 506	0.28 504	0.62 462	0.30 514	0.19 460	0.51 524	0.47 561	0.58 511	0.59 520	0.56 539	0.47 454	0.49 482	0.41 498	1.21 581	0.64 538	0.12 435	0.18 543	0.12 436	0.13 481	0.11 384	0.14 463

zh-sn7	0.48 531	0.51 568	1.43 583	0.29 505	0.20 478	0.47 509	0.39 539	0.57 502	0.62 530	0.52 528	0.81 552	0.52 500	0.56 543	1.05 570	0.87 559	0.12 435	0.13 498	0.13 457	0.13 481	0.17 492	0.16 484

UNet	0.28 414	0.14 318	0.69 486	0.23 327	0.20 478	0.44 495	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.43 445	0.33 453	0.40 359	0.31 432	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 535	0.78 503	0.25 418	0.20 478	0.33 412	0.20 319	0.49 402	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.41 432	0.29 413	0.63 470	0.31 432	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.15 504	0.19 513	0.19 517

GANetREF_RVC	0.43 514	0.47 559	0.69 486	0.38 554	0.20 478	0.51 524	0.48 565	0.66 553	0.66 538	0.46 503	0.46 447	0.50 490	0.44 512	0.90 551	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.32 566	0.18 531	0.27 552	0.22 541
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
DPSNet	0.47 528	0.24 478	0.93 543	0.27 481	0.20 478	0.75 563	0.57 574	0.84 582	0.79 560	0.47 510	0.51 471	0.60 528	0.69 563	0.87 543	0.71 545	0.16 507	0.13 498	0.12 436	0.10 377	0.25 540	0.21 536

FBW_ROB	0.43 514	0.26 494	0.54 425	0.31 520	0.20 478	0.51 524	0.32 503	0.70 564	0.60 524	0.59 543	0.55 493	0.65 545	0.41 498	1.40 591	0.51 516	0.13 454	0.17 537	0.21 537	0.16 516	0.17 492	0.18 509

PWC_ROB	0.38 493	0.29 511	0.69 486	0.25 418	0.20 478	0.38 459	0.19 268	0.58 511	0.67 541	0.57 541	0.85 557	0.51 494	0.40 494	0.71 496	0.52 517	0.13 454	0.09 415	0.14 483	0.10 377	0.17 492	0.14 463

PWCDC_ROB	0.38 493	0.30 518	0.60 451	0.33 532	0.20 478	0.42 484	0.19 268	0.58 511	0.89 572	0.42 482	1.26 579	0.36 384	0.34 462	0.50 392	0.38 462	0.18 529	0.11 469	0.11 398	0.09 335	0.19 513	0.13 442

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 274	0.83 523	0.20 169	0.21 486	0.23 243	0.17 178	0.48 393	0.27 211	0.23 196	0.29 243	0.39 410	0.23 314	0.25 218	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.11 415	0.11 384	0.10 367

LL-Strereo	0.29 425	0.25 483	0.58 443	0.25 418	0.21 486	0.23 243	0.24 424	0.55 477	0.42 401	0.34 383	0.32 279	0.41 432	0.40 494	0.94 557	0.23 360	0.08 220	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.09 269	0.09 311

Anonymous_2	0.37 486	0.21 452	0.47 376	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 453	0.38 282	0.29 245	0.33 363	0.30 256	0.44 456	0.38 483	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 574	0.44 576	1.41 613	0.34 564	0.21 536

Wz-Net-TNSev	0.51 541	0.58 573	1.61 590	0.25 418	0.21 486	0.65 551	0.45 554	0.63 545	0.69 546	0.51 522	0.54 489	0.71 559	0.60 550	1.00 566	0.77 550	0.15 492	0.15 523	0.13 457	0.15 504	0.21 525	0.20 527

Wz-Net-SNSev	0.43 514	0.41 553	1.27 576	0.30 514	0.21 486	0.44 495	0.41 545	0.61 530	0.65 536	0.46 503	0.65 528	0.62 534	0.39 489	0.74 511	0.59 527	0.12 435	0.11 469	0.12 436	0.13 481	0.16 475	0.14 463

Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 511	0.91 539	0.26 453	0.21 486	0.47 509	0.31 497	0.54 467	0.54 505	0.44 495	0.52 479	0.50 490	0.35 466	0.39 352	0.39 470	0.11 397	0.11 469	0.10 342	0.09 335	0.14 453	0.13 442

Wz-Net-MNSev	0.36 476	0.26 494	0.79 510	0.26 453	0.21 486	0.59 543	0.38 534	0.55 477	0.56 514	0.48 514	0.54 489	0.53 505	0.36 470	0.60 449	0.44 494	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.11 415	0.15 467	0.13 442

Syn2CoEx	0.36 476	0.31 525	0.78 503	0.34 534	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 530	0.49 475	0.42 482	0.56 500	0.45 460	0.44 512	0.69 490	0.38 462	0.17 518	0.14 508	0.15 498	0.12 454	0.13 435	0.12 425

HGLStereo	0.27 394	0.14 318	0.46 368	0.24 380	0.21 486	0.33 412	0.23 402	0.50 412	0.42 401	0.35 400	0.48 460	0.41 432	0.33 453	0.45 373	0.33 444	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.12 425

ADCMid	0.49 534	0.34 533	1.13 567	0.26 453	0.21 486	0.51 524	0.37 528	0.57 502	0.54 505	0.75 564	0.66 530	0.62 534	0.64 560	0.64 472	1.68 595	0.13 454	0.12 486	0.17 515	0.17 525	0.20 522	0.17 496

ADCRef	0.38 493	0.24 478	0.88 535	0.26 453	0.21 486	0.49 520	0.27 459	0.52 448	0.48 466	0.50 517	0.58 505	0.35 379	0.47 524	0.48 383	1.29 588	0.09 309	0.08 380	0.12 436	0.12 454	0.11 384	0.11 402

StereoDRNet	0.32 449	0.22 465	0.61 454	0.27 481	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 530	0.48 466	0.46 503	0.39 367	0.48 476	0.30 427	0.57 433	0.40 477	0.11 397	0.09 415	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.10 367

MDST_ROB	0.48 531	0.14 318	0.95 546	0.30 514	0.21 486	1.33 595	0.32 503	0.77 572	0.56 514	1.06 584	0.71 539	0.49 482	0.35 466	1.26 584	0.38 462	0.13 454	0.11 469	0.16 509	0.13 481	0.12 420	0.12 425

LALA_ROB	0.36 476	0.25 483	0.46 368	0.30 514	0.21 486	0.47 509	0.39 539	0.61 530	0.51 487	0.52 528	0.51 471	0.69 556	0.36 470	0.50 392	0.43 489	0.17 518	0.11 469	0.16 509	0.14 495	0.17 492	0.15 475

WCMA_ROB	0.51 541	0.21 452	0.65 474	0.25 418	0.21 486	0.58 540	0.32 503	0.54 467	0.55 511	0.95 578	1.40 584	1.28 584	0.81 573	0.73 503	0.62 533	0.18 529	0.15 523	0.15 498	0.15 504	0.19 513	0.19 517

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 478	0.54 425	0.31 520	0.21 486	0.42 484	0.43 550	0.59 517	0.47 457	0.37 423	0.44 426	0.49 482	0.31 443	0.64 472	0.43 489	0.14 479	0.10 446	0.15 498	0.14 495	0.13 435	0.11 402

w-ln-seven	0.42 509	0.30 518	1.18 569	0.26 453	0.22 502	0.58 540	0.31 497	0.62 538	0.81 562	0.58 542	0.61 519	0.53 505	0.36 470	0.57 433	0.65 540	0.11 397	0.10 446	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.13 442

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 396	0.50 401	0.26 453	0.22 502	0.22 221	0.15 103	0.40 305	0.35 317	0.27 241	0.37 340	0.29 316	0.20 280	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 531	0.12 454	0.13 435	0.13 442

CES	0.14 93	0.08 17	0.19 62	0.17 25	0.22 502	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.14 91	0.17 115	0.14 111	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.18 509

APVNet	0.36 476	0.20 438	0.70 492	0.26 453	0.22 502	0.52 533	0.35 519	0.61 530	0.44 423	0.38 438	0.52 479	0.48 476	0.38 483	0.84 539	0.46 503	0.13 454	0.14 508	0.15 498	0.16 516	0.16 475	0.15 475

MFN_U_SF_RVC	0.56 548	0.51 568	1.19 570	0.38 554	0.22 502	0.69 556	0.27 459	0.80 577	0.67 541	0.73 560	0.74 544	0.87 566	0.61 559	0.81 534	0.76 547	0.29 565	0.27 570	0.32 566	0.37 576	0.32 563	0.31 566

FADNet	0.32 449	0.36 538	0.74 501	0.23 327	0.22 502	0.37 451	0.19 268	0.53 459	0.48 466	0.32 351	0.36 331	0.43 445	0.32 450	0.64 472	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 483	0.16 516	0.24 538	0.19 517

S-Stereo	0.38 493	0.20 438	1.05 558	0.27 481	0.22 502	0.38 459	0.32 503	0.55 477	0.66 538	0.39 453	0.59 507	0.49 482	0.41 498	0.75 512	0.40 477	0.12 435	0.15 523	0.13 457	0.13 481	0.16 475	0.21 536

stereogan	0.37 486	0.17 396	0.65 474	0.27 481	0.22 502	0.62 549	0.26 453	0.59 517	0.63 534	0.43 488	0.60 512	0.67 550	0.42 507	0.68 488	0.35 453	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.12 454	0.19 513	0.17 496

edge stereo	0.39 498	0.22 465	0.81 516	0.27 481	0.22 502	0.37 451	0.24 424	0.56 493	0.54 505	0.53 534	0.60 512	0.71 559	0.50 533	0.78 525	0.40 477	0.16 507	0.14 508	0.19 531	0.14 495	0.16 475	0.17 496

ADCP+	0.45 523	0.24 478	1.15 568	0.25 418	0.22 502	0.56 536	0.39 539	0.54 467	0.51 487	0.44 495	0.51 471	0.46 468	0.52 538	0.56 429	1.89 602	0.10 358	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.14 453	0.13 442

DANet	0.35 471	0.23 474	0.60 451	0.36 545	0.22 502	0.39 468	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.52 528	0.50 465	0.59 525	0.41 498	0.76 517	0.49 508	0.13 454	0.11 469	0.14 483	0.12 454	0.17 492	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 440	0.16 377	0.54 425	0.24 380	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 511	0.56 514	0.28 251	0.38 354	0.40 425	0.30 427	0.71 496	0.28 404	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.10 377	0.19 513	0.16 484

NCCL2	0.35 471	0.26 494	0.49 390	0.36 545	0.22 502	0.41 477	0.41 545	0.53 459	0.42 401	0.47 510	0.46 447	0.61 532	0.39 489	0.55 418	0.37 460	0.16 507	0.13 498	0.21 537	0.21 540	0.16 475	0.16 484

YMNet	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

YMNet_1	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.23 327	0.23 515	0.26 307	0.19 268	0.39 294	0.34 301	0.25 219	0.32 279	0.21 205	0.24 332	0.24 187	0.19 278	0.10 358	0.07 294	0.15 498	0.08 241	0.16 475	0.13 442

GASNet	0.36 476	0.46 557	0.88 535	0.34 534	0.23 515	0.35 440	0.22 377	0.60 526	0.53 501	0.40 463	0.37 340	0.45 460	0.30 427	0.79 527	0.35 453	0.15 492	0.10 446	0.14 483	0.14 495	0.22 532	0.12 425

AF-Net	0.37 486	0.26 494	0.56 435	0.32 526	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 530	0.64 535	0.42 482	0.68 534	0.65 545	0.49 531	0.57 433	0.44 494	0.15 492	0.11 469	0.19 531	0.14 495	0.15 467	0.13 442

ADCPNet	0.48 531	0.29 511	1.60 588	0.27 481	0.23 515	0.70 559	0.38 534	0.53 459	0.51 487	0.51 522	0.59 507	0.67 550	0.56 543	0.60 449	1.14 577	0.15 492	0.18 543	0.14 483	0.23 550	0.19 513	0.19 517

CC-Net-ROB	0.43 514	0.47 559	0.65 474	0.37 552	0.23 515	0.51 524	0.29 481	0.66 553	0.49 475	0.46 503	0.51 471	0.48 476	0.38 483	0.96 561	0.35 453	0.34 572	0.23 564	0.55 582	0.25 557	0.31 560	0.20 527

CSAN	0.50 537	0.35 535	0.78 503	0.36 545	0.23 515	0.56 536	0.59 577	0.61 530	0.70 548	0.64 551	0.78 549	0.65 545	0.60 550	1.38 590	0.62 533	0.21 540	0.17 537	0.20 535	0.20 537	0.18 506	0.18 509

FSD					0.24 523	0.27 317	0.27 459	0.31 189	0.29 245	0.26 231	0.27 224	0.28 305	0.27 381	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.25 540

WZ-Net	0.52 545	0.38 547	1.90 592	0.30 514	0.24 523	0.57 539	0.48 565	0.62 538	0.78 559	0.50 517	0.71 539	0.68 554	0.54 539	0.98 565	0.84 556	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.19 513	0.20 527

FINET	0.34 466	0.27 501	0.80 513	0.24 380	0.24 523	0.36 445	0.34 515	0.54 467	0.72 551	0.39 453	0.47 454	0.32 351	0.30 427	0.51 397	0.32 437	0.19 535	0.17 537	0.13 457	0.12 454	0.18 506	0.16 484

GwcNet	0.35 471	0.23 474	0.88 535	0.25 418	0.24 523	0.48 515	0.27 459	0.55 477	0.57 517	0.38 438	0.52 479	0.51 494	0.32 450	0.60 449	0.41 485	0.13 454	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.13 435	0.14 463

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 541	0.50 566	0.86 532	0.39 556	0.24 523	0.84 571	0.55 572	0.56 493	0.62 530	0.60 544	0.68 534	0.62 534	0.42 507	1.13 576	0.43 489	0.23 543	0.27 570	0.27 549	0.35 572	0.25 540	0.29 562

RP	0.35 471	0.22 465	0.51 412	0.31 520	0.24 523	0.37 451	0.28 475	0.50 412	0.58 519	0.40 463	0.63 525	0.61 532	0.47 524	0.61 456	0.39 470	0.16 507	0.15 523	0.17 515	0.15 504	0.17 492	0.17 496

Nwc_Net	0.37 486	0.25 483	0.68 485	0.31 520	0.24 523	0.44 495	0.30 492	0.65 547	0.50 483	0.37 423	0.69 538	0.58 523	0.45 515	0.60 449	0.40 477	0.15 492	0.12 486	0.19 531	0.21 540	0.14 453	0.13 442

ADCS	0.58 552	0.40 549	1.35 581	0.29 505	0.24 523	0.55 535	0.45 554	0.67 558	0.83 567	0.76 565	0.71 539	0.68 554	0.60 550	0.76 517	2.23 607	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.17 525	0.22 532	0.22 541

testlalala2	0.18 184	0.10 94	0.50 401	0.36 545	0.25 531	0.23 243	0.14 77	0.34 222	0.24 177	0.25 219	0.25 207	0.21 205	0.12 108	0.16 43	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

EDNetEfficient	0.63 558	0.37 543	2.40 599	0.26 453	0.25 531	0.38 459	0.49 567	0.41 317	1.06 585	1.38 594	0.87 561	0.62 534	0.95 581	0.65 479	1.65 594	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.19 513	0.17 496

SHD	0.42 509	0.27 501	0.81 516	0.31 520	0.25 531	0.42 484	0.22 377	0.66 553	0.94 580	0.63 549	0.60 512	0.59 525	0.47 524	0.59 446	0.58 526	0.15 492	0.13 498	0.16 509	0.16 516	0.20 522	0.22 541

XQC	0.43 514	0.37 543	0.96 548	0.34 534	0.25 531	0.53 534	0.34 515	0.60 526	0.73 554	0.51 522	0.46 447	0.57 520	0.47 524	0.70 493	0.72 546	0.17 518	0.12 486	0.18 523	0.15 504	0.25 540	0.23 548

MSMD_ROB	0.60 556	0.33 532	0.61 454	0.30 514	0.25 531	0.86 573	0.35 519	0.55 477	0.67 541	1.10 586	1.49 589	1.76 595	0.97 584	0.88 546	0.49 508	0.23 543	0.21 555	0.27 549	0.27 565	0.25 540	0.24 553

AnyNet_C01	0.65 560	0.58 573	2.60 602	0.32 526	0.26 536	0.88 574	0.61 578	0.63 545	0.62 530	0.68 556	0.96 565	0.76 562	0.60 550	0.96 561	1.43 590	0.16 507	0.16 530	0.17 515	0.17 525	0.23 535	0.23 548

pmcnn	0.50 537	0.20 438	0.78 503	0.24 380	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 429	0.50 483	0.54 536	1.23 578	2.52 606	0.37 479	0.77 523	0.95 565	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.10 336	0.08 249

FC-DCNN v2	0.71 566	0.30 518	0.67 480	0.32 526	0.27 538	0.84 571	0.39 539	0.84 582	0.85 571	1.44 601	1.64 595	2.09 599	1.28 595	1.06 571	0.80 554	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.25 555

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 318	0.95 546	0.21 214	0.27 538	0.20 165	0.19 268	0.48 393	0.25 191	0.26 231	0.55 493	0.34 365	0.18 256	0.25 218	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.12 454	0.12 420	0.12 425

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 563	0.64 578	1.06 559	0.45 564	0.27 538	1.40 599	0.58 575	0.78 573	0.92 576	0.84 569	0.86 558	0.88 568	0.68 562	1.33 589	0.68 543	0.37 576	0.29 574	0.34 569	0.36 575	0.43 570	0.37 572

RGC	0.39 498	0.32 530	0.64 473	0.34 534	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 502	0.53 501	0.45 499	0.64 527	0.62 534	0.45 515	0.72 501	0.39 470	0.15 492	0.15 523	0.21 537	0.20 537	0.18 506	0.19 517

FC-DCNN	0.70 565	0.30 518	0.69 486	0.32 526	0.27 538	0.81 570	0.39 539	0.79 576	0.82 563	1.41 597	1.58 594	1.98 597	1.26 593	1.02 568	0.77 550	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.26 557

G-Net	0.46 525	0.25 483	0.86 532	0.34 534	0.28 543	0.90 576	0.35 519	0.47 380	0.45 434	0.68 556	1.22 577	0.64 544	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.16 507	0.14 508	0.17 515	0.13 481	0.22 532	0.19 517

NCC-stereo	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484

Abc-Net	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

RTSA	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

AnyNet_C32	0.51 541	0.40 549	1.10 566	0.29 505	0.28 543	0.59 543	0.58 575	0.54 467	0.60 524	0.62 547	0.66 530	0.54 509	0.54 539	0.78 525	1.74 599	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.20 522	0.20 527

RYNet	0.37 486	0.18 410	0.59 449	0.25 418	0.28 543	0.61 547	0.32 503	0.59 517	0.59 520	0.41 472	0.38 354	0.57 520	0.39 489	0.87 543	0.53 519	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.18 506	0.18 509

PA-Net	0.37 486	0.28 504	0.83 523	0.31 520	0.28 543	0.39 468	0.42 548	0.51 429	0.55 511	0.34 383	0.42 402	0.41 432	0.36 470	0.79 527	0.49 508	0.12 435	0.23 564	0.16 509	0.23 550	0.12 420	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 525	0.32 530	0.51 412	0.36 545	0.29 551	0.38 459	0.45 554	0.55 477	0.60 524	0.47 510	0.49 462	0.48 476	0.73 567	0.59 446	0.69 544	0.81 598	0.18 543	0.38 571	0.19 535	0.46 574	0.20 527

TCMNet	0.33 458	0.23 474	0.72 496	0.29 505	0.30 552	0.40 473	0.28 475	0.50 412	0.47 457	0.37 423	0.45 437	0.40 425	0.29 413	0.60 449	0.39 470	0.14 479	0.13 498	0.15 498	0.14 495	0.17 492	0.15 475

FCDSN-DC	0.63 558	0.31 525	0.61 454	0.36 545	0.30 552	0.65 551	0.37 528	0.66 553	0.68 544	1.14 588	1.54 592	1.71 594	1.26 593	0.92 553	0.64 538	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.27 552	0.27 561
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 520	0.29 511	1.29 578	0.33 532	0.30 552	0.35 440	0.36 524	0.62 538	1.15 591	0.40 463	0.44 426	0.39 410	0.41 498	0.80 531	0.52 517	0.18 529	0.14 508	0.23 544	0.21 540	0.17 492	0.17 496

PVD	0.58 552	0.34 533	0.84 528	0.39 556	0.31 555	0.59 543	0.47 561	0.80 577	1.25 592	0.92 574	1.09 571	0.79 563	0.82 574	0.85 540	0.76 547	0.21 540	0.18 543	0.22 543	0.18 531	0.27 552	0.35 571

ccnet	0.42 509	0.31 525	0.48 385	0.27 481	0.32 556	0.60 546	0.32 503	0.65 547	0.46 452	0.53 534	0.66 530	0.56 515	0.45 515	0.72 501	0.61 531	0.26 554	0.19 548	0.24 546	0.21 540	0.26 547	0.22 541

PASM	0.45 523	0.35 535	0.90 538	0.35 543	0.33 557	0.39 468	0.38 534	0.50 412	0.61 528	0.52 528	0.51 471	0.62 534	0.45 515	0.93 555	0.48 506	0.26 554	0.29 574	0.29 561	0.33 570	0.29 558	0.26 557

ELAS_RVC	0.74 571	0.36 538	1.00 552	0.37 552	0.33 557	0.88 574	0.93 599	0.83 581	1.08 587	1.35 593	1.33 583	1.24 582	1.33 597	1.06 571	0.95 565	0.27 559	0.25 568	0.29 561	0.27 565	0.30 559	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 571	0.36 538	0.85 531	0.36 545	0.33 557	1.36 596	0.77 590	0.93 586	0.92 576	1.41 597	1.53 591	1.16 581	1.17 589	0.95 560	1.03 569	0.26 554	0.25 568	0.28 557	0.28 568	0.31 560	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 504	0.46 557	0.49 390	0.40 558	0.35 560	0.47 509	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 453	0.45 437	0.59 525	0.44 512	0.46 376	0.39 470	0.26 554	0.19 548	0.48 578	0.22 548	0.34 564	0.26 557

PDISCO_ROB	0.43 514	0.30 518	0.67 480	0.43 561	0.36 561	0.67 554	0.32 503	0.72 567	0.76 556	0.43 488	0.53 486	0.63 542	0.40 494	0.66 483	0.47 505	0.21 540	0.12 486	0.21 537	0.19 535	0.25 540	0.20 527

SQANet	0.40 504	0.48 561	0.67 480	0.48 568	0.39 562	0.48 515	0.22 377	0.51 429	0.43 408	0.40 463	0.47 454	0.47 470	0.33 453	0.54 416	0.32 437	0.36 574	0.15 523	0.40 574	0.21 540	0.45 572	0.31 566

DDUNet	0.41 506	0.50 566	0.48 385	0.44 563	0.39 562	0.46 503	0.32 503	0.50 412	0.43 408	0.45 499	0.52 479	0.57 520	0.36 470	0.48 383	0.33 444	0.33 571	0.21 555	0.55 582	0.25 557	0.37 568	0.32 569

NVStereoNet_ROB	0.67 562	0.49 565	0.83 523	0.48 568	0.40 564	0.51 524	0.46 557	0.70 564	0.77 558	0.84 569	1.72 597	1.02 575	0.83 575	1.23 582	0.79 553	0.32 570	0.38 583	0.40 574	0.46 582	0.36 567	0.41 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 553	0.66 479	0.46 566	0.41 565	0.34 425	0.25 441	0.57 502	0.45 434	0.39 453	0.52 479	0.43 445	0.33 453	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 568	0.21 540	0.31 560	0.22 541

MANE	1.41 595	0.36 538	0.74 501	0.43 561	0.41 565	2.16 606	0.80 592	2.39 613	3.38 609	2.22 610	3.06 612	3.54 612	2.73 613	2.15 606	1.94 604	0.28 562	0.27 570	0.30 563	0.46 582	0.28 557	0.34 570

PWCK	1.00 583	1.17 604	1.70 591	0.91 592	0.41 565	1.19 588	0.92 598	1.10 590	1.14 590	1.16 589	1.14 574	1.25 583	0.88 579	1.75 600	1.04 571	0.87 601	0.50 590	0.87 596	0.53 591	0.96 602	0.52 584

MultiAttention	1.02 587	0.13 274	0.43 340	0.35 543	0.43 568	5.36 613	1.71 613	0.69 562	0.53 501	0.36 416	0.63 525	0.55 511	0.22 300	7.60 621	0.43 489	0.09 309	0.06 168	0.14 483	0.24 552	0.26 547	0.30 563

otaku	0.57 551	0.62 577	0.87 534	0.63 581	0.44 569	0.73 560	0.37 528	0.65 547	0.66 538	0.51 522	0.75 545	0.66 549	0.45 515	0.69 490	0.46 503	0.53 581	0.34 580	0.55 582	0.35 572	0.60 581	0.45 578

SAMSARA	0.56 548	0.39 548	0.80 513	0.60 579	0.46 570	1.00 580	1.23 610	0.67 558	0.68 544	0.71 559	0.54 489	0.89 569	0.57 546	0.81 534	0.62 533	0.19 535	0.22 559	0.18 523	0.18 531	0.27 552	0.25 555

MADNet+	1.01 585	1.16 603	4.72 609	0.70 585	0.47 571	1.24 591	0.96 600	0.97 589	0.89 572	0.65 553	0.77 548	0.87 566	0.85 578	2.09 604	1.68 595	0.38 577	0.39 584	0.31 565	0.27 565	0.43 570	0.39 574

GCST	0.47 528	0.60 575	0.57 438	1.04 599	0.48 572	0.38 459	0.11 17	0.40 305	0.32 279	0.41 472	0.34 310	0.29 316	0.17 231	0.46 376	0.19 278	0.69 591	0.42 586	0.79 595	0.62 598	0.62 582	0.46 581

test_for_model	0.29 425	0.89 591	0.34 211	0.69 583	0.49 573	0.20 165	0.16 136	0.30 177	0.23 162	0.28 251	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.29 565	0.10 446	0.06 32	0.04 1	0.86 596	0.18 509

Consistency-Raft	0.55 547	0.48 561	1.02 555	0.45 564	0.49 573	0.49 520	0.47 561	0.72 567	0.72 551	0.45 499	0.82 554	0.47 470	0.60 550	0.50 392	0.63 536	0.39 578	0.39 584	0.44 576	0.51 588	0.52 576	0.37 572

DStereoFS	0.84 577	0.66 580	0.80 513	0.53 576	0.50 575	1.23 590	0.55 572	0.94 587	1.32 594	0.89 571	1.32 581	1.04 576	2.32 610	1.29 587	1.14 577	0.31 569	0.35 581	0.30 563	0.39 579	0.34 564	0.60 592

Ntro	0.58 552	0.64 578	0.92 541	0.66 582	0.50 575	0.77 564	0.36 524	0.66 553	0.70 548	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.51 536	0.75 512	0.45 497	0.56 585	0.32 578	0.56 585	0.34 571	0.63 583	0.46 581

ACVNet-4b	0.72 567	0.81 586	1.33 580	0.72 586	0.50 575	0.80 569	0.31 497	0.71 566	0.80 561	0.50 517	0.72 543	0.95 572	0.43 511	0.96 561	1.20 585	1.13 610	0.21 555	0.76 592	0.45 581	0.65 586	0.46 581

LE_ROB	1.76 603	0.20 438	2.68 603	0.48 568	0.52 578	0.78 567	0.96 600	0.84 582	6.61 619	7.40 621	2.08 605	2.08 598	4.83 615	1.27 585	3.79 614	0.10 358	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.11 384	0.10 367

ACVNet_1	0.72 567	0.81 586	1.37 582	0.72 586	0.53 579	0.77 564	0.42 548	0.85 585	0.90 574	0.74 563	0.75 545	1.32 586	0.72 566	1.02 568	0.55 520	0.54 583	0.31 577	0.71 589	0.35 572	0.64 585	0.45 578

BEATNet-Init1	4.73 614	2.61 612	13.29 625	0.58 577	0.53 579	10.12 621	3.33 617	4.83 618	5.01 617	8.75 622	8.51 620	14.08 629	7.60 621	7.70 622	5.34 618	0.28 562	0.28 573	0.34 569	0.37 576	0.57 579	0.45 578

SPS-STEREO	0.69 564	0.61 576	0.98 550	0.52 575	0.57 581	0.74 561	0.50 568	0.78 573	0.62 530	0.95 578	0.86 558	0.94 570	0.70 564	1.01 567	0.87 559	0.58 587	0.51 592	0.50 579	0.50 587	0.55 578	0.58 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 582	0.56 572	0.82 520	0.69 583	0.58 582	1.37 597	0.35 519	0.94 587	1.25 592	0.93 575	1.90 600	1.52 590	2.10 607	1.27 585	0.77 550	0.69 591	0.33 579	0.75 591	0.47 584	0.70 590	0.57 588

SGM+DAISY	0.87 578	0.66 580	1.30 579	0.51 572	0.60 583	1.03 581	0.84 596	0.76 571	0.73 554	1.39 595	1.51 590	1.31 585	1.22 591	1.11 573	1.08 572	0.57 586	0.53 595	0.51 581	0.51 588	0.54 577	0.61 596

anonymity	0.56 548	0.54 571	0.70 492	0.47 567	0.61 584	0.56 536	0.43 550	0.69 562	0.49 475	0.63 549	0.55 493	0.54 509	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.55 584	0.53 595	0.50 579	0.54 592	0.51 575	0.56 586

ACVNet_2	0.89 579	0.87 590	1.25 574	0.82 589	0.62 585	0.97 579	0.62 579	1.14 592	1.42 597	1.00 581	1.40 584	1.47 589	0.84 576	1.11 573	0.66 541	0.61 588	0.43 587	0.78 593	0.49 585	0.75 591	0.52 584

RainbowNet	0.72 567	0.89 591	1.02 555	0.82 589	0.63 586	0.78 567	0.52 569	0.81 579	0.93 578	0.60 544	0.79 550	0.80 564	0.60 550	0.80 531	0.57 521	0.78 596	0.55 598	0.78 593	0.49 585	0.76 592	0.58 589

DStereoSA	0.81 576	0.37 543	1.08 561	0.51 572	0.65 587	0.67 554	1.44 612	0.74 569	1.06 585	0.54 536	1.67 596	0.49 482	1.78 603	0.96 561	1.69 597	0.28 562	0.43 587	0.27 549	0.51 588	0.40 569	0.58 589

WAO-7	1.01 585	0.89 591	0.93 543	0.83 591	0.66 588	1.18 586	0.81 594	1.40 597	1.57 600	1.11 587	1.76 599	1.45 588	1.19 590	1.50 593	1.14 577	0.61 588	0.62 605	0.70 588	0.68 600	0.66 588	0.60 592

DGSMNet	0.61 557	0.29 511	0.91 539	0.51 572	0.70 589	0.62 549	1.38 611	0.59 517	0.55 511	0.37 423	0.61 519	0.52 500	0.33 453	0.65 479	0.43 489	0.53 581	0.60 602	0.67 587	0.61 597	0.63 583	0.61 596

MFMNet_re	0.72 567	0.76 584	0.99 551	0.62 580	0.70 589	0.77 564	0.67 581	0.75 570	0.83 567	0.78 567	0.86 558	0.69 556	0.78 569	0.71 496	0.61 531	0.66 590	0.59 601	0.61 586	0.58 596	0.68 589	0.71 600

JetBlue	1.14 591	0.76 584	2.36 597	0.59 578	0.75 591	3.04 610	1.78 614	1.11 591	0.90 574	0.94 576	1.10 572	1.66 593	1.28 595	2.09 604	1.72 598	0.43 580	0.36 582	0.38 571	0.38 578	0.58 580	0.56 586

IMH-64-1	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

IMH-64	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

WAO-6	1.07 589	0.93 595	0.92 541	0.96 593	0.78 594	1.28 593	0.75 587	1.34 595	2.00 604	1.02 583	1.54 592	1.59 591	1.22 591	1.31 588	1.14 577	0.78 596	0.55 598	1.02 602	0.75 604	0.83 593	0.69 599

IMH	1.05 588	0.95 596	1.00 552	1.01 596	0.78 594	1.11 583	0.68 582	1.38 596	1.43 598	1.00 581	1.72 597	1.43 587	1.14 586	1.73 599	0.89 561	1.09 607	0.55 598	0.99 600	0.57 595	0.87 597	0.62 598

Dean	1.17 592	1.04 599	1.49 586	1.03 598	0.78 594	1.20 589	0.77 590	1.48 601	1.96 602	1.28 591	1.99 603	2.15 600	1.14 586	1.25 583	1.00 568	0.81 598	0.60 602	1.01 601	0.69 601	0.92 601	0.74 603

LVE	1.13 590	1.02 597	1.28 577	1.01 596	0.80 597	1.29 594	0.81 594	1.47 600	1.96 602	1.07 585	1.90 600	1.90 596	1.01 585	1.48 592	0.91 562	0.93 604	0.61 604	0.94 597	0.69 601	0.87 597	0.75 604

WAO-8	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

Venus	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

TorneroNet-64	1.43 596	1.03 598	1.20 571	1.10 600	0.86 600	2.26 607	0.73 586	1.84 606	3.84 614	1.25 590	2.25 608	2.69 608	1.42 598	1.76 601	1.43 590	0.76 595	0.50 590	1.09 603	0.66 599	1.23 606	0.76 605

TorneroNet	2.22 606	1.08 600	1.24 573	1.14 604	0.90 601	5.58 614	0.80 592	2.12 611	8.69 620	2.58 612	5.42 617	3.88 613	1.97 605	1.78 603	1.87 601	0.86 600	0.54 597	1.15 607	0.74 603	1.23 606	0.85 606

UNDER WATER-64	1.55 600	1.19 605	2.52 600	1.31 605	0.95 602	2.12 605	1.21 609	1.45 599	3.19 608	1.43 600	1.32 581	2.64 607	2.04 606	1.63 596	1.83 600	1.11 608	0.67 609	1.28 608	0.92 608	1.19 604	1.02 609

UNDER WATER	1.59 601	1.22 606	2.36 597	1.38 606	1.03 603	1.67 602	1.10 606	1.54 604	3.63 610	1.44 601	1.47 588	2.85 609	2.25 609	1.67 597	1.94 604	1.06 606	0.62 605	1.31 609	0.93 609	1.21 605	1.02 609

notaker	1.45 597	1.34 607	1.48 584	1.40 607	1.07 604	1.18 586	0.85 597	1.48 601	1.40 596	1.51 606	3.46 613	2.40 605	1.81 604	1.76 601	1.45 593	1.11 608	0.69 610	1.38 610	0.87 607	1.31 608	0.97 608

ktn	1.77 604	1.36 608	1.22 572	1.43 608	1.14 605	1.52 600	1.08 605	1.51 603	3.96 615	2.77 614	4.69 615	3.35 611	1.46 601	1.69 598	1.25 587	1.43 612	0.77 611	1.45 611	0.99 610	1.32 609	0.96 607

DispFullNet	0.66 561	0.89 591	1.59 587	0.77 588	1.21 606	0.51 524	0.23 402	0.59 517	0.72 551	0.69 558	0.61 519	0.69 556	0.91 580	0.79 527	0.48 506	0.27 559	0.12 486	0.73 590	0.30 569	0.65 586	0.40 575

KSHMR	1.89 605	1.36 608	1.60 588	1.47 609	1.22 607	1.38 598	1.06 604	1.79 605	5.97 618	1.42 599	5.65 618	2.98 610	1.14 586	2.23 607	1.20 585	1.27 611	1.12 612	1.46 612	1.10 612	1.32 609	1.15 611

HanzoNet	2.97 609	1.69 610	2.29 596	1.74 610	1.33 608	1.53 601	1.03 603	1.99 609	2.64 607	5.51 618	5.16 616	5.90 618	6.82 620	4.32 616	3.29 612	3.16 618	2.02 618	1.92 614	2.87 619	2.24 613	1.89 614

JetRed	2.30 608	2.64 613	6.12 611	1.12 603	1.38 609	5.85 616	3.29 616	1.99 609	1.67 601	1.98 608	1.95 602	2.16 603	1.60 602	2.48 608	4.10 615	1.05 605	1.60 613	1.09 603	1.01 611	1.67 611	1.28 612

tt	4.71 613	0.10 94	3.94 605	2.06 612	1.53 610	10.14 622	16.88 623	9.27 624	4.98 616	1.39 595	1.02 569	4.68 614	4.90 616	3.35 613	5.86 619	5.76 622	9.15 627	2.24 618	2.53 617	3.10 614	1.32 613

MADNet++	2.26 607	1.80 611	2.06 594	2.13 613	1.97 611	2.61 609	1.79 615	2.38 612	2.16 605	2.75 613	2.65 610	2.38 604	2.43 611	3.17 610	3.21 611	2.17 615	1.95 616	1.94 615	1.63 614	2.06 612	2.01 615

U	1.00 583	0.09 52	0.21 82	0.21 214	3.68 612	6.12 617	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.07 80	0.05 32	5.42 622	2.90 620	0.07 126	0.06 89

DPSimNet_ROB	4.34 612	4.23 614	6.89 613	3.67 614	3.68 612	4.75 611	5.21 619	2.67 614	3.68 611	5.82 619	3.95 614	5.57 615	6.72 619	3.46 614	4.48 616	4.05 621	2.88 619	4.68 621	3.12 621	3.69 615	3.62 619

EKT-Stereo	0.38 493	0.12 210	0.38 271	0.42 560	3.88 614	0.21 193	0.17 178	0.35 247	0.28 226	0.20 173	0.20 156	0.23 237	0.15 183	0.28 269	0.16 191	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

USTest	6.88 615	5.23 617	5.63 610	7.22 618	7.29 615	14.34 624	22.76 624	8.48 622	9.32 621	5.42 617	6.39 619	6.29 621	6.64 618	6.92 620	8.62 622	1.94 613	3.29 620	2.16 617	2.55 618	3.85 616	3.29 618

PML	16.10 627	12.82 628	6.78 612	5.23 615	7.76 616	33.92 634	66.56 641	5.30 619	10.28 622	26.12 640	68.59 641	20.51 631	13.49 630	10.06 624	6.78 621	5.96 623	2.00 617	6.04 625	2.18 616	8.96 623	2.60 617

LRCNet_RVC	10.90 621	14.34 629	9.35 614	15.35 623	8.04 617	1.08 582	0.34 515	8.78 623	0.70 548	12.63 629	16.05 629	9.85 622	6.54 617	8.57 623	6.34 620	20.27 636	5.40 621	23.70 634	21.88 635	14.87 627	13.83 629

DGTPSM_ROB	8.34 617	5.10 615	10.37 623	5.31 616	10.18 618	8.33 618	23.60 628	6.06 620	13.41 627	4.90 615	10.87 625	5.65 616	10.44 622	6.17 618	12.59 623	3.74 619	7.55 622	3.69 619	7.26 624	4.14 617	7.46 621

DPSMNet_ROB	8.40 618	5.11 616	10.49 624	5.58 617	10.25 619	8.34 619	23.62 629	6.07 621	13.45 628	4.93 616	10.88 626	5.66 617	10.44 622	6.24 619	12.64 624	3.98 620	7.61 623	3.76 620	7.30 625	4.20 618	7.51 622

TCMNet-wrong-test	4.29 611	5.57 618	4.65 606	11.33 622	10.39 620	5.73 615	4.48 618	4.13 617	1.02 581	1.91 607	2.39 609	6.16 620	3.62 614	3.84 615	4.50 617	1.99 614	0.47 589	1.97 616	1.69 615	5.69 620	4.31 620

DPSM_ROB	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

DPSM	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

Anonymous_1	16.62 628	9.35 620	9.84 615	10.66 619	14.64 623	18.66 629	27.12 630	12.64 628	13.51 629	10.76 628	10.30 624	10.13 623	10.60 624	11.06 628	12.74 625	15.87 635	7.74 624	16.92 632	43.48 638	58.66 641	7.68 623

HaxPig	17.72 629	20.22 638	19.73 627	16.53 624	16.51 624	9.27 620	9.33 620	14.34 631	13.27 626	18.65 630	18.70 630	17.35 630	16.77 631	17.04 631	16.45 631	22.05 637	20.89 637	22.27 633	21.53 634	21.29 634	22.13 638

LSM	1.64 602	0.40 549	2.56 601	2.02 611	17.61 625	0.51 524	0.52 569	0.61 530	0.76 556	0.82 568	1.11 573	0.63 542	0.54 539	0.75 512	0.49 508	0.16 507	0.24 566	0.18 523	0.21 540	0.25 540	2.42 616

xxxxx1	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

tt_ll	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

ff	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

MEDIAN_ROB	21.21 630	24.62 639	23.47 636	19.58 625	19.65 629	13.22 623	10.96 621	17.88 632	17.00 632	22.14 639	22.02 632	20.86 632	20.36 632	21.06 632	19.71 632	25.63 638	24.13 638	26.21 635	25.20 636	25.17 635	25.38 639

CasAABBNet	23.10 631	19.86 632	20.64 632	22.47 629	22.73 630	38.41 638	55.50 638	26.89 638	28.70 639	20.61 636	22.15 635	22.08 636	22.75 636	23.99 633	27.36 635	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.27 627	15.95 628	15.53 631

FlowAnything	23.14 634	19.87 633	20.79 633	22.50 632	22.74 631	38.39 637	55.46 636	26.89 638	28.72 640	20.77 638	22.29 637	22.07 635	22.72 633	23.99 633	27.41 639	13.60 632	16.55 636	12.15 629	14.36 631	15.97 631	15.52 630

RAFT-FEzeroshot	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

RAFT-FE	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

Selective-RAFT-Error	23.16 635	19.93 636	20.87 634	22.54 633	22.81 634	38.52 640	55.47 637	27.01 641	28.83 641	20.66 637	22.25 636	22.09 637	22.80 638	24.09 637	27.36 635	13.61 633	16.48 632	12.15 629	14.28 628	15.99 632	15.57 634

DLNR-FE	10.45 620	12.13 627	19.94 629	106.10 640	23.12 635	0.14 20	0.13 52	3.28 616	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.41 617	0.06 168	0.07 97	0.07 161	40.22 640	0.06 89

DLNR_Zeroshot_test	10.44 619	12.10 626	19.93 628	106.08 639	23.66 636	0.14 20	0.13 52	3.22 615	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.36 616	0.06 168	0.07 97	0.07 161	39.70 639	0.06 89

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.06 640	27.24 637	24.63 635	24.20 637	17.73 628	12.61 622	22.29 635	21.39 635	26.79 641	26.16 640	25.20 639	24.64 641	25.07 639	23.53 633	29.96 639	28.40 639	30.60 636	29.58 637	29.72 636	29.84 640

RSGM-EC	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

acva	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

LSM0	24.24 636	19.98 637	22.32 635	24.22 634	40.14 640	38.48 639	55.20 635	26.95 640	28.57 636	20.49 633	21.83 631	22.26 638	22.75 636	24.22 638	27.30 634	13.66 634	16.32 631	12.19 631	14.15 626	16.10 633	17.66 635

test_example2	101.33 640	108.28 641	68.15 639	98.43 638	106.93 641	89.75 641	102.43 642	36.80 642	97.65 642	129.04 642	130.15 642	65.26 642	66.62 642	92.11 642	80.24 642	144.10 642	199.48 642	81.81 642	103.01 642	125.01 642	101.27 641

ccccc		256.29 642		354.40 641	364.36 642	149.10 642		152.89 643		153.93 643		164.00 643		268.02 643		390.55 643	349.22 643	244.59 643	219.82 643	412.30 643

GS-Stereo							0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

ASD4		6.65 619

Low-res two-view benchmark