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

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 34	0.20 5	0.12 9	0.30 17	0.14 19	0.29 4	0.28 11	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 3	0.22 35	0.17 121	0.35 45	0.14 19	0.27 2	0.25 3	0.19 32	0.21 44	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 26	0.20 5	0.13 25	0.36 53	0.13 9	0.35 15	0.31 15	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 115	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 18	0.20 5	0.11 3	0.39 72	0.15 31	0.35 15	0.27 7	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 64

BridgeDepth	0.19 3	0.30 149	0.55 12	0.23 47	0.09 1	0.38 68	0.15 31	0.32 8	0.33 29	0.16 11	0.12 8	0.23 90	0.19 84	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 50	0.17 1	0.12 9	0.32 28	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 84	0.23 6	0.18 22	0.10 185	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 20	0.20 5	0.13 25	0.39 72	0.14 19	0.34 14	0.34 35	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.21 13	0.17 121	0.33 32	0.15 31	0.46 83	0.32 20	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.21 13	0.17 121	0.33 32	0.15 31	0.46 83	0.32 20	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

S2M2_XL	0.20 6	0.32 170	1.10 92	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 31	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 80	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.08 98	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 20	0.24 94	0.20 37	0.15 30	0.18 63	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 14	0.21 13	0.15 65	0.39 72	0.13 9	0.39 34	0.33 29	0.22 63	0.21 44	0.13 4	0.20 96	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 6	0.21 13	0.14 41	0.37 57	0.14 19	0.43 62	0.35 42	0.23 85	0.21 44	0.16 36	0.18 63	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 6	0.21 13	0.14 41	0.37 57	0.14 19	0.43 62	0.35 42	0.23 85	0.21 44	0.16 36	0.18 63	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

FoundationStereo	0.20 6	0.30 149	0.81 58	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 45	0.25 1	0.38 76	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 88	0.13 353	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.21 13	0.17 121	0.33 32	0.15 31	0.46 83	0.32 20	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 161	0.69 43	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 5	0.21 52	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 217	0.29 204	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 158

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 20	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 31	0.46 83	0.35 42	0.26 127	0.22 56	0.14 14	0.14 14	0.31 73	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 3	0.21 13	0.14 41	0.36 53	0.13 9	0.42 54	0.34 35	0.23 85	0.27 98	0.14 14	0.18 63	0.33 93	0.24 140	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 29	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 55	0.41 47	0.35 42	0.22 63	0.21 44	0.14 14	0.18 63	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 29	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 55	0.41 47	0.35 42	0.22 63	0.21 44	0.14 14	0.18 63	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 27	0.21 13	0.15 65	0.40 79	0.17 55	0.40 37	0.35 42	0.25 113	0.22 56	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 27	0.21 13	0.15 65	0.40 79	0.17 55	0.40 37	0.35 42	0.25 113	0.22 56	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 29	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 55	0.41 47	0.35 42	0.22 63	0.21 44	0.14 14	0.18 63	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 2	0.22 35	0.15 65	0.39 72	0.19 82	0.47 98	0.36 63	0.21 52	0.22 56	0.13 4	0.17 44	0.33 93	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 14	0.20 5	0.14 41	0.40 79	0.18 72	0.47 98	0.36 63	0.24 94	0.20 37	0.13 4	0.19 84	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 20	0.21 13	0.20 207	0.44 112	0.16 45	0.44 70	0.30 14	0.22 63	0.20 37	0.13 4	0.18 63	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 12	0.21 13	0.15 65	0.40 79	0.14 19	0.43 62	0.33 29	0.21 52	0.24 75	0.14 14	0.18 63	0.34 104	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 17	0.22 35	0.12 9	0.37 57	0.22 153	0.50 120	0.38 76	0.22 63	0.21 44	0.12 2	0.22 117	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 3	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 103	0.50 120	0.34 35	0.25 113	0.23 65	0.13 4	0.23 134	0.24 8	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 161	0.85 62	0.22 35	0.14 41	0.31 22	0.22 153	0.38 27	0.25 3	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 161	0.85 62	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 127	0.38 27	0.26 5	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 135	0.18 22	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 203	0.65 34	0.21 13	0.14 41	0.36 53	0.13 9	0.37 23	0.40 101	0.21 52	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 92

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 212	0.68 42	0.21 13	0.17 121	0.45 118	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 81	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 179	0.61 20	0.23 47	0.21 221	0.45 118	0.13 9	0.33 10	0.46 165	0.13 1	0.09 1	0.18 55	0.12 6	0.32 82	0.15 2	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 179	0.60 18	0.23 47	0.12 9	0.44 112	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 111	0.15 2	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 64

LGtest1	0.21 17	0.37 215	0.70 45	0.22 35	0.12 9	0.31 22	0.11 2	0.36 20	0.39 88	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 178	0.10 185	0.09 209	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 92

asda	0.22 38	0.25 78	0.70 45	0.21 13	0.16 92	0.43 105	0.16 45	0.44 70	0.35 42	0.22 63	0.20 37	0.14 14	0.20 96	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 6	0.23 47	0.16 92	0.44 112	0.22 153	0.55 167	0.40 101	0.25 113	0.29 113	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 6	0.25 86	0.27 337	0.39 72	0.14 19	0.51 128	0.33 29	0.25 113	0.27 98	0.13 4	0.13 12	0.38 143	0.21 80	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 6	0.23 47	0.28 351	0.42 100	0.14 19	0.46 83	0.31 15	0.24 94	0.20 37	0.13 4	0.14 14	0.43 171	0.20 61	0.07 23	0.06 24	0.07 1	0.08 98	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 38	0.28 125	0.88 66	0.21 13	0.24 283	0.42 100	0.17 55	0.35 15	0.37 71	0.20 40	0.22 56	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 125	0.77 54	0.22 35	0.11 3	0.40 79	0.16 45	0.31 7	0.36 63	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 135	0.16 6	0.10 185	0.06 24	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 71	0.23 47	0.13 25	0.49 160	0.18 72	0.30 5	0.28 11	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 159	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 64

Replicate-Monster	0.23 45	0.40 241	0.94 76	0.21 13	0.14 41	0.37 57	0.13 9	0.40 37	0.36 63	0.22 63	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 251

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 170	0.52 6	0.28 164	0.17 121	0.37 57	0.20 103	0.38 27	0.24 2	0.24 94	0.20 37	0.21 77	0.17 44	0.26 24	0.25 155	0.13 346	0.10 253	0.14 382	0.16 381	0.17 237	0.12 158

LG-G_1	0.23 45	0.37 215	0.71 47	0.23 47	0.11 3	0.51 178	0.12 4	0.44 70	0.39 88	0.19 32	0.15 15	0.19 63	0.15 26	0.36 124	0.16 6	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 118

LG-G	0.23 45	0.37 215	0.71 47	0.23 47	0.11 3	0.51 178	0.12 4	0.44 70	0.39 88	0.19 32	0.15 15	0.19 63	0.15 26	0.36 124	0.16 6	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 118

dual_stereo	0.23 45	0.25 78	0.66 41	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 31	0.62 214	0.40 101	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 135	0.19 38	0.09 88	0.31 531	0.07 1	0.10 168	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 29	0.24 67	0.22 248	0.47 145	0.13 9	0.52 142	0.33 29	0.18 26	0.24 75	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.06 14	0.17 237	0.09 64

MatchStereo	0.24 51	0.38 225	1.37 144	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 47	0.40 101	0.14 3	0.25 82	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

NLSM1	0.24 51	0.28 125	0.49 1	0.25 86	0.26 319	0.40 79	0.19 82	0.54 162	0.40 101	0.22 63	0.26 91	0.18 55	0.28 214	0.41 159	0.22 101	0.07 23	0.06 24	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.08 40

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 81	0.25 86	0.21 221	0.46 138	0.16 45	0.30 5	0.27 7	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 63	0.35 111	0.17 20	0.07 23	0.07 50	0.08 42	0.25 473	0.10 66	0.10 92

water-stereo	0.24 51	0.17 1	0.88 66	0.24 67	0.14 41	0.37 57	0.17 55	0.43 62	0.32 20	0.26 127	0.35 166	0.26 132	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 88	0.09 209	0.09 102	0.08 98	0.10 66	0.10 92

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 60	0.24 67	0.21 221	0.43 105	0.13 9	0.45 80	0.35 42	0.22 63	0.27 98	0.18 55	0.16 36	0.35 111	0.18 22	0.09 88	0.06 24	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

S2M2_L	0.24 51	0.29 136	0.90 70	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 82	0.23 90	0.17 44	0.24 8	0.28 188	0.15 408	0.12 329	0.11 226	0.12 272	0.15 178	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 16	0.28 164	0.18 159	0.28 11	0.22 153	0.38 27	0.54 254	0.23 85	0.30 126	0.27 144	0.26 179	0.37 135	0.24 140	0.14 389	0.12 329	0.13 344	0.10 168	0.12 100	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 20	0.28 164	0.17 121	0.31 22	0.22 153	0.42 54	0.53 241	0.24 94	0.25 82	0.25 118	0.21 107	0.34 104	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 20	0.28 164	0.17 121	0.31 22	0.22 153	0.42 54	0.53 241	0.24 94	0.25 82	0.25 118	0.21 107	0.34 104	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.09 64

NLMM	0.26 60	0.31 161	0.72 49	0.25 86	0.23 269	0.42 100	0.20 103	0.60 205	0.47 184	0.20 40	0.27 98	0.20 65	0.21 107	0.34 104	0.24 140	0.07 23	0.06 24	0.09 102	0.08 98	0.12 100	0.12 158

NLSM3	0.26 60	0.39 235	0.75 51	0.25 86	0.24 283	0.43 105	0.19 82	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 91	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 24	0.10 159	0.09 131	0.10 66	0.07 9

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 34	0.41 431	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 128	0.40 101	0.25 113	0.29 113	0.26 132	0.28 214	0.44 180	0.23 115	0.09 88	0.10 253	0.09 102	0.07 66	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 29	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 54	0.35 42	0.34 170	0.34 161	0.25 118	0.23 134	0.43 171	0.53 377	0.09 88	0.09 209	0.08 42	0.10 168	0.12 100	0.11 118

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 55	0.29 196	0.20 207	0.42 100	0.17 55	0.64 225	0.39 88	0.18 26	0.24 75	0.23 90	0.18 63	0.25 13	0.47 349	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.17 237	0.08 40

NLMM1	0.27 65	0.43 260	0.69 43	0.25 86	0.22 248	0.45 118	0.17 55	0.59 194	0.49 194	0.20 40	0.28 106	0.21 77	0.23 134	0.39 149	0.25 155	0.07 23	0.05 1	0.08 42	0.07 66	0.09 48	0.10 92

LG-Stereo	0.27 65	0.25 78	0.95 77	0.25 86	0.15 65	0.43 105	0.21 127	0.50 120	0.40 101	0.18 26	0.29 113	0.25 118	0.16 36	0.28 43	0.35 275	0.07 23	0.07 50	0.11 226	0.10 168	0.24 362	0.10 92

mms	0.27 65	0.26 93	0.91 71	0.25 86	0.18 159	0.32 28	0.23 188	0.37 23	0.31 15	0.21 52	0.30 126	0.23 90	0.17 44	0.46 206	0.21 80	0.08 43	0.10 253	0.10 159	0.08 98	0.22 334	0.47 534

ours_stereo	0.27 65	0.25 78	1.21 112	0.25 86	0.17 121	0.35 45	0.23 188	0.38 27	0.35 42	0.20 40	0.31 139	0.23 90	0.17 44	0.41 159	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.22 334	0.18 319

rvit_stereo_0081_aga	0.27 65	0.29 136	1.08 88	0.26 122	0.20 207	0.33 32	0.21 127	0.41 47	0.42 124	0.26 127	0.28 106	0.27 144	0.21 107	0.31 73	0.21 80	0.14 389	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.14 158	0.10 92

rvit_stereo_0080	0.27 65	0.38 225	0.76 52	0.24 67	0.18 159	0.34 40	0.27 288	0.54 162	0.44 139	0.24 94	0.26 91	0.27 144	0.22 117	0.29 57	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.10 159	0.10 168	0.15 178	0.11 118

RSM++	0.27 65	0.26 93	0.87 65	0.28 164	0.13 25	0.39 72	0.20 103	0.45 80	0.45 154	0.20 40	0.24 75	0.24 104	0.17 44	0.36 124	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.09 102	0.35 526	0.26 396	0.18 319

whm_eth	0.27 65	0.38 225	0.76 52	0.24 67	0.18 159	0.34 40	0.27 288	0.54 162	0.44 139	0.24 94	0.26 91	0.27 144	0.22 117	0.29 57	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.10 159	0.10 168	0.15 178	0.11 118

BStereo	0.28 73	0.33 179	1.34 135	0.23 47	0.29 359	0.33 32	0.20 103	0.46 83	0.35 42	0.22 63	0.17 21	0.20 65	0.14 14	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 50	0.16 431	0.21 449	0.12 100	0.11 118

VIP-Stereo	0.28 73	0.56 329	1.05 85	0.23 47	0.19 192	0.52 197	0.17 55	0.44 70	0.39 88	0.18 26	0.25 82	0.24 104	0.15 26	0.33 93	0.19 38	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.14 158	0.32 479

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 73	0.28 125	1.09 90	0.33 296	0.15 65	0.30 17	0.16 45	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 179	0.38 143	0.37 284	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.25 473	0.10 66	0.06 1

castereo++	0.28 73	0.43 260	0.93 74	0.28 164	0.17 121	0.53 206	0.21 127	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 91	0.32 178	0.17 44	0.33 93	0.16 6	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.29 493	0.13 134	0.06 1

fffy	0.28 73	0.24 73	1.19 106	0.27 139	0.15 65	0.37 57	0.22 153	0.42 54	0.32 20	0.20 40	0.29 113	0.26 132	0.20 96	0.44 180	0.20 61	0.08 43	0.10 253	0.10 159	0.08 98	0.22 334	0.18 319

RAStereo	0.28 73	0.48 295	1.52 179	0.26 122	0.18 159	0.25 7	0.19 82	0.42 54	0.35 42	0.20 40	0.25 82	0.20 65	0.16 36	0.24 8	0.24 140	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.12 100	0.08 40

RSM	0.28 73	0.26 93	0.97 78	0.25 86	0.24 283	0.37 57	0.21 127	0.49 113	0.44 139	0.21 52	0.27 98	0.28 155	0.17 44	0.38 143	0.20 61	0.07 23	0.07 50	0.09 102	0.34 523	0.21 317	0.16 280

trnet	0.28 73	0.26 93	1.32 130	0.19 2	0.12 9	0.54 216	0.15 31	0.48 106	0.46 165	0.27 134	0.33 154	0.24 104	0.21 107	0.30 66	0.21 80	0.10 185	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CASnet	0.28 73	0.31 161	1.20 110	0.28 164	0.11 3	0.47 145	0.19 82	0.44 70	0.44 139	0.38 189	0.31 139	0.23 90	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 185	0.06 24	0.15 412	0.12 272	0.16 215	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 73	0.27 101	1.36 141	0.28 164	0.12 9	0.41 87	0.20 103	0.37 23	0.38 76	0.26 127	0.30 126	0.25 118	0.19 84	0.33 93	0.24 140	0.09 88	0.11 301	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.09 64

CREStereo	0.28 73	0.30 149	1.33 132	0.19 2	0.13 25	0.55 231	0.17 55	0.48 106	0.46 165	0.27 134	0.33 154	0.24 104	0.21 107	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
fffft	0.29 84	0.21 26	1.10 92	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 221	0.42 54	0.38 76	0.21 52	0.18 28	0.20 65	0.16 36	0.44 180	0.70 430	0.07 23	0.06 24	0.10 159	0.08 98	0.28 412	0.20 354
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 84	0.26 93	1.03 81	0.25 86	0.14 41	0.46 138	0.22 153	0.36 20	0.38 76	0.23 85	0.23 65	0.21 77	0.18 63	0.45 195	0.60 405	0.07 23	0.06 24	0.10 159	0.08 98	0.20 303	0.20 354

tt45	0.29 84	0.24 73	1.06 87	0.25 86	0.17 121	0.55 231	0.22 153	0.41 47	0.35 42	0.24 94	0.25 82	0.25 118	0.18 63	0.64 292	0.34 267	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.21 317	0.11 118

999	0.29 84	0.25 78	1.05 85	0.26 122	0.18 159	0.49 160	0.23 188	0.38 27	0.37 71	0.20 40	0.32 145	0.23 90	0.18 63	0.73 326	0.36 278	0.08 43	0.07 50	0.09 102	0.08 98	0.24 362	0.10 92

Pointernet	0.29 84	0.25 78	1.49 173	0.24 67	0.20 207	0.47 145	0.15 31	0.62 214	0.47 184	0.22 63	0.29 113	0.26 132	0.20 96	0.28 43	0.20 61	0.10 185	0.07 50	0.07 1	0.12 272	0.10 66	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 84	0.29 136	0.86 64	0.25 86	0.34 424	0.30 17	0.14 19	0.32 8	0.53 241	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 84	0.49 234	0.17 20	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.20 443	0.46 533	0.59 551

MaDis-Stereo	0.29 84	0.54 318	1.44 159	0.24 67	0.29 359	0.29 15	0.16 45	0.45 80	0.37 71	0.19 32	0.21 44	0.28 155	0.22 117	0.30 66	0.29 204	0.10 185	0.09 209	0.10 159	0.08 98	0.11 89	0.11 118

LoS_RVC	0.29 84	0.33 179	1.19 106	0.25 86	0.34 424	0.43 105	0.22 153	0.42 54	0.32 20	0.22 63	0.33 154	0.23 90	0.24 147	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 473

Selective-IGEV	0.29 84	0.23 60	1.28 123	0.27 139	0.30 374	0.35 45	0.20 103	0.56 174	0.38 76	0.21 52	0.30 126	0.22 81	0.18 63	0.37 135	0.18 22	0.07 23	0.06 24	0.08 42	0.15 361	0.16 215	0.29 455

EGLCR-Stereo	0.29 84	0.27 101	0.97 78	0.30 215	0.19 192	0.56 248	0.17 55	0.68 247	0.36 63	0.30 148	0.18 28	0.27 144	0.17 44	0.38 143	0.19 38	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.10 66	0.35 493

NLCSM	0.30 94	0.60 338	1.04 83	0.25 86	0.26 319	0.45 118	0.18 72	0.65 231	0.51 213	0.20 40	0.26 91	0.24 104	0.25 163	0.32 82	0.28 188	0.08 43	0.06 24	0.09 102	0.08 98	0.12 100	0.11 118

castereo	0.30 94	0.44 272	0.81 58	0.24 67	0.29 359	0.41 87	0.27 288	0.72 266	0.45 154	0.22 63	0.30 126	0.24 104	0.31 248	0.25 13	0.21 80	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.31 510	0.12 100	0.09 64

WCG-NET	0.30 94	0.42 255	1.26 120	0.24 67	0.12 9	0.43 105	0.24 221	0.40 37	0.56 272	0.35 172	0.37 175	0.26 132	0.24 147	0.29 57	0.19 38	0.08 43	0.12 329	0.08 42	0.07 66	0.22 334	0.10 92

Occ-G	0.30 94	0.30 149	1.33 132	0.23 47	0.15 65	0.36 53	0.25 241	0.43 62	0.31 15	0.26 127	0.35 166	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 155	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 94	0.27 101	1.25 118	0.27 139	0.24 283	0.37 57	0.20 103	0.52 142	0.36 63	0.21 52	0.30 126	0.23 90	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.09 102	0.38 538	0.19 287	0.31 473

UniTT-Stereo	0.30 94	0.36 212	1.68 204	0.27 139	0.24 283	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 35	0.26 127	0.37 175	0.18 55	0.18 63	0.31 73	0.27 178	0.10 185	0.08 138	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

CES	0.30 94	0.27 101	1.09 90	0.23 47	0.50 512	0.40 79	0.20 103	0.46 83	0.44 139	0.22 63	0.28 106	0.26 132	0.19 84	0.33 93	0.21 80	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.15 178	0.49 538

ProNet	0.30 94	0.54 318	1.29 124	0.25 86	0.15 65	0.47 145	0.25 241	0.48 106	0.39 88	0.21 52	0.23 65	0.22 81	0.20 96	0.44 180	0.19 38	0.08 43	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.23 347	0.12 158

CroCo-Stereo	0.30 94	0.45 280	1.08 88	0.31 242	0.17 121	0.19 2	0.21 127	0.73 278	0.50 205	0.21 52	0.24 75	0.55 325	0.22 117	0.27 31	0.26 168	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 64
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.31 103	0.33 179	1.34 135	0.23 47	0.29 359	0.98 525	0.20 103	0.49 113	0.35 42	0.22 63	0.17 21	0.20 65	0.14 14	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 50	0.16 431	0.21 449	0.12 100	0.11 118

xyz-stereo-finetune	0.31 103	0.46 283	0.79 56	0.21 13	0.12 9	0.53 206	0.25 241	0.52 142	0.54 254	0.28 139	0.32 145	0.29 162	0.23 134	0.59 275	0.55 384	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.13 134	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 103	0.29 136	1.00 80	0.31 242	0.18 159	0.35 45	0.25 241	0.51 128	0.61 316	0.25 113	0.28 106	0.32 178	0.25 163	0.39 149	0.25 155	0.18 457	0.16 418	0.15 412	0.13 308	0.14 158	0.13 196

rvit_stereo_ft	0.31 103	0.61 343	1.18 104	0.32 271	0.21 221	0.28 11	0.27 288	0.55 167	0.48 188	0.23 85	0.27 98	0.28 155	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 346	0.09 209	0.11 226	0.11 232	0.13 134	0.14 216

CAS++	0.31 103	0.33 179	1.43 157	0.25 86	0.17 121	0.31 22	0.20 103	0.78 334	0.41 113	0.30 148	0.30 126	0.21 77	0.16 36	0.33 93	0.18 22	0.15 408	0.12 329	0.13 344	0.10 168	0.15 178	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 103	0.30 149	1.52 179	0.23 47	0.13 25	0.54 216	0.20 103	0.48 106	0.49 194	0.25 113	0.28 106	0.37 200	0.24 147	0.38 143	0.23 115	0.10 185	0.08 138	0.08 42	0.05 1	0.15 178	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 103	0.35 203	1.30 127	0.20 5	0.14 41	0.57 266	0.25 241	0.46 83	0.42 124	0.27 134	0.32 145	0.27 144	0.24 147	0.39 149	0.23 115	0.43 549	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.18 266	0.07 9

DA	0.32 110	0.26 93	0.89 68	0.29 196	0.25 302	0.63 372	0.22 153	0.60 205	0.39 88	0.23 85	0.30 126	0.24 104	0.26 179	0.60 281	0.18 22	0.10 185	0.12 329	0.09 102	0.07 66	0.10 66	0.52 542

GGEV	0.32 110	0.26 93	0.89 68	0.29 196	0.25 302	0.63 372	0.22 153	0.60 205	0.39 88	0.23 85	0.30 126	0.24 104	0.26 179	0.60 281	0.18 22	0.10 185	0.12 329	0.09 102	0.07 66	0.10 66	0.52 542

WCG-NET（raft）	0.32 110	0.53 313	1.21 112	0.23 47	0.12 9	0.44 112	0.24 221	0.40 37	0.50 205	0.35 172	0.35 166	0.47 288	0.25 163	0.35 111	0.20 61	0.08 43	0.29 525	0.08 42	0.07 66	0.22 334	0.11 118

MGS-Stereo	0.32 110	0.34 194	1.70 210	0.25 86	0.14 41	0.40 79	0.22 153	0.38 27	0.43 135	0.24 94	0.51 279	0.25 118	0.18 63	0.31 73	0.20 61	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.08 98	0.47 534	0.08 40

ff7	0.32 110	0.52 308	1.38 146	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

ffff	0.32 110	0.52 308	1.38 146	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

11t	0.32 110	0.52 308	1.38 146	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

MC-Stereo	0.32 110	0.31 161	1.46 163	0.31 242	0.15 65	0.53 206	0.19 82	0.44 70	0.35 42	0.36 177	0.38 185	0.27 144	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 88	0.13 353	0.09 102	0.16 381	0.20 303	0.13 196

ccc-4	0.32 110	0.52 308	1.38 146	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

SCV_C0	0.33 119	0.43 260	1.42 156	0.25 86	0.16 92	0.35 45	0.20 103	0.68 247	0.44 139	0.24 94	0.27 98	0.29 162	0.20 96	0.58 269	0.18 22	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.30 503	0.26 396	0.17 299

11t1	0.33 119	0.19 8	1.41 152	0.33 296	0.16 92	0.48 153	0.21 127	0.67 243	0.48 188	0.40 197	0.34 161	0.32 178	0.33 260	0.42 168	0.27 178	0.11 258	0.12 329	0.10 159	0.08 98	0.13 134	0.14 216

IGEVStereo-DCA	0.33 119	0.34 194	1.38 146	0.27 139	0.16 92	0.45 118	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.21 44	0.26 132	0.25 163	0.64 292	0.52 373	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.18 413	0.16 215	0.22 381

AEACV	0.33 119	0.24 73	1.44 159	0.28 164	0.35 437	0.47 145	0.21 127	0.43 62	0.28 11	0.26 127	0.25 82	0.22 81	0.38 297	0.30 66	0.18 22	0.09 88	0.35 539	0.09 102	0.36 535	0.23 347	0.25 426

CroCo-Stereo Lap2	0.33 119	0.61 343	1.47 167	0.32 271	0.38 462	0.23 5	0.22 153	0.58 185	0.46 165	0.22 63	0.27 98	0.29 162	0.23 134	0.32 82	0.26 168	0.09 88	0.09 209	0.10 159	0.08 98	0.21 317	0.14 216

CREStereo++_RVC	0.33 119	0.29 136	1.74 224	0.24 67	0.16 92	0.54 216	0.15 31	0.40 37	0.55 261	0.37 181	0.51 279	0.24 104	0.19 84	0.27 31	0.26 168	0.09 88	0.06 24	0.08 42	0.30 503	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 119	0.49 298	1.75 230	0.23 47	0.12 9	0.54 216	0.16 45	0.40 37	0.45 154	0.45 234	0.51 279	0.26 132	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 185	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 118

sCroCo_RVC	0.33 119	0.32 170	1.89 318	0.34 327	0.27 337	0.30 17	0.22 153	0.48 106	0.44 139	0.22 63	0.33 154	0.25 118	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 389	0.16 418	0.12 284	0.12 272	0.15 178	0.13 196

RAFT-Stereo-weight	0.34 127	0.29 136	1.43 157	0.28 164	0.28 351	0.55 231	0.22 153	0.78 334	0.48 188	0.46 242	0.38 185	0.36 198	0.17 44	0.33 93	0.23 115	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 64

IGEV++	0.34 127	0.43 260	1.32 130	0.31 242	0.14 41	0.32 28	0.21 127	0.70 258	0.34 35	0.22 63	0.28 106	0.22 81	0.27 199	0.35 111	0.27 178	0.09 88	0.39 554	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 531

MyStereo07	0.34 127	0.40 241	1.46 163	0.29 196	0.23 269	0.60 313	0.31 353	0.53 151	0.42 124	0.25 113	0.25 82	0.20 65	0.26 179	0.57 265	0.19 38	0.09 88	0.18 449	0.12 284	0.11 232	0.16 215	0.19 336

MIF-Stereo (partial)	0.34 127	0.41 248	1.93 335	0.26 122	0.24 283	0.32 28	0.17 55	0.53 151	0.42 124	0.25 113	0.37 175	0.25 118	0.26 179	0.44 180	0.31 238	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.19 287	0.14 216

GCAP-Stereo	0.34 127	0.89 464	1.76 236	0.26 122	0.12 9	0.52 197	0.14 19	0.49 113	0.38 76	0.29 144	0.30 126	0.29 162	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 88	0.17 438	0.09 102	0.07 66	0.21 317	0.11 118

anonymousdsp2	0.34 127	0.24 73	1.16 101	0.28 164	0.15 65	0.57 266	0.23 188	0.79 350	0.47 184	0.38 189	0.37 175	0.40 223	0.25 163	0.47 217	0.21 80	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.13 308	0.19 287	0.27 443

anonymousdsp	0.34 127	0.53 313	1.47 167	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.49 113	0.40 101	0.25 113	0.24 75	0.22 81	0.24 147	0.55 261	0.19 38	0.09 88	0.11 301	0.10 159	0.18 413	0.24 362	0.29 455

knoymous	0.34 127	0.25 78	1.75 230	0.24 67	0.18 159	0.45 118	0.24 221	0.57 179	0.38 76	0.41 206	0.39 193	0.55 325	0.25 163	0.38 143	0.23 115	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.07 66	0.13 134	0.12 158

RCA-Stereo	0.34 127	0.32 170	1.30 127	0.26 122	0.14 41	0.58 284	0.23 188	0.78 334	0.62 334	0.40 197	0.44 219	0.28 155	0.35 270	0.29 57	0.20 61	0.09 88	0.10 253	0.09 102	0.07 66	0.19 287	0.08 40

IGEV-Stereo	0.34 127	0.54 318	1.47 167	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.49 113	0.40 101	0.25 113	0.24 75	0.22 81	0.24 147	0.54 257	0.19 38	0.09 88	0.10 253	0.10 159	0.18 413	0.24 362	0.29 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 127	0.77 419	1.75 230	0.34 327	0.13 25	0.51 178	0.17 55	0.43 62	0.50 205	0.37 181	0.49 266	0.23 90	0.18 63	0.28 43	0.24 140	0.10 185	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

GEAStereo	0.35 138	0.32 170	1.17 102	0.53 506	0.60 540	0.55 231	0.21 127	0.40 37	0.27 7	0.20 40	0.22 56	0.16 36	0.18 63	0.44 180	0.16 6	0.11 258	0.37 543	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 559

GASTEREO	0.35 138	0.72 395	1.15 98	0.56 520	0.20 207	0.52 197	0.22 153	0.56 174	0.40 101	0.30 148	0.31 139	0.16 36	0.31 248	0.35 111	0.26 168	0.09 88	0.14 374	0.08 42	0.28 489	0.14 158	0.20 354

MSCF	0.35 138	0.72 395	1.15 98	0.58 526	0.21 221	0.50 168	0.22 153	0.56 174	0.38 76	0.29 144	0.29 113	0.17 45	0.30 239	0.35 111	0.26 168	0.09 88	0.12 329	0.08 42	0.29 493	0.15 178	0.21 366

xyz-stereo-finetune2	0.35 138	0.45 280	1.04 83	0.21 13	0.12 9	0.58 284	0.23 188	0.50 120	0.45 154	0.31 153	0.46 231	0.30 167	0.41 330	0.81 345	0.51 370	0.08 43	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.09 64

SCV	0.35 138	0.59 336	1.37 144	0.34 327	0.22 248	0.28 11	0.23 188	0.72 266	0.35 42	0.19 32	0.30 126	0.24 104	0.20 96	0.64 292	0.19 38	0.11 258	0.08 138	0.09 102	0.29 493	0.34 465	0.29 455

StereoAnything_RVC	0.35 138	1.25 548	1.82 285	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 31	0.43 62	0.37 71	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 84	0.46 206	0.14 1	0.11 258	0.09 209	0.08 42	0.05 1	0.76 564	0.18 319

rvit_0105_4	0.35 138	0.35 203	1.45 162	0.31 242	0.18 159	0.37 57	0.28 308	0.59 194	0.62 334	0.27 134	0.31 139	0.35 194	0.27 199	0.43 171	0.25 155	0.18 457	0.16 418	0.15 412	0.13 308	0.15 178	0.12 158

CAS	0.35 138	0.25 78	1.30 127	0.79 553	0.34 424	0.51 178	0.23 188	0.46 83	0.39 88	0.22 63	0.31 139	0.20 65	0.17 44	0.28 43	0.23 115	0.73 570	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 508

Selective-RAFT	0.35 138	0.26 93	1.48 170	0.31 242	0.15 65	0.61 334	0.19 82	0.60 205	0.54 254	0.28 139	0.29 113	0.40 223	0.33 260	0.50 240	0.27 178	0.10 185	0.07 50	0.09 102	0.35 526	0.19 287	0.08 40

x	0.35 138	0.20 14	1.36 141	0.33 296	0.17 121	0.47 145	0.24 221	0.75 295	0.54 254	0.40 197	0.40 198	0.42 243	0.34 268	0.45 195	0.32 249	0.11 258	0.14 374	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.14 216

GSStereo	0.36 148	0.32 170	1.17 102	0.34 327	0.60 540	0.55 231	0.21 127	0.62 214	0.41 113	0.22 63	0.22 56	0.17 45	0.18 63	0.44 180	0.16 6	0.10 185	0.16 418	0.08 42	0.11 232	0.33 454	0.84 569

gasm-f	0.36 148	0.34 194	1.13 94	0.53 506	0.44 491	0.54 216	0.27 288	0.40 37	0.27 7	0.20 40	0.33 154	0.16 36	0.22 117	0.36 124	0.25 155	0.11 258	0.37 543	0.08 42	0.06 14	0.38 497	0.71 559

rvit_0105_5	0.36 148	0.39 235	1.48 170	0.30 215	0.18 159	0.41 87	0.30 340	0.64 225	0.62 334	0.30 148	0.33 154	0.37 200	0.29 229	0.41 159	0.28 188	0.18 457	0.16 418	0.15 412	0.15 361	0.15 178	0.14 216

MoCha-V2	0.36 148	0.32 170	1.41 152	0.36 363	0.31 394	0.35 45	0.19 82	0.57 179	0.39 88	0.30 148	0.32 145	0.28 155	0.27 199	0.47 217	0.24 140	0.08 43	0.56 570	0.08 42	0.38 538	0.18 266	0.12 158

testlalala	0.36 148	0.30 149	1.77 245	0.28 164	0.33 415	0.60 313	0.22 153	0.55 167	0.51 213	0.55 344	0.35 166	0.31 170	0.20 96	0.26 24	0.22 101	0.10 185	0.13 353	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

s12784h	0.36 148	0.28 125	1.58 187	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 221	0.79 350	0.64 354	0.44 222	0.52 293	0.28 155	0.26 179	0.50 240	0.24 140	0.11 258	0.06 24	0.09 102	0.06 14	0.16 215	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 148	0.21 26	1.70 210	0.29 196	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.78 334	0.36 63	0.57 366	0.67 427	0.33 184	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 185	0.08 138	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 148	0.21 26	1.70 210	0.29 196	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.78 334	0.36 63	0.57 366	0.67 427	0.33 184	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 185	0.08 138	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 156	0.27 101	0.79 56	0.39 413	0.29 359	0.38 68	0.21 127	0.47 98	0.51 213	0.32 162	0.17 21	0.79 462	0.23 134	0.64 292	1.04 486	0.11 258	0.07 50	0.09 102	0.12 272	0.35 476	0.15 251

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 156	0.37 215	1.21 112	0.26 122	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 151	0.41 113	0.35 172	0.30 126	0.58 350	0.22 117	0.33 93	0.95 467	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.35 526	0.13 134	0.15 251

GREAT-IGEV	0.37 156	0.28 125	1.48 170	0.25 86	0.38 462	0.46 138	0.18 72	0.33 10	0.34 35	0.15 5	0.29 113	0.15 30	0.17 44	0.36 124	0.23 115	0.07 23	0.76 588	0.07 1	0.26 481	0.21 317	1.03 587

tg	0.37 156	0.55 327	1.35 140	0.28 164	0.16 92	0.57 266	0.18 72	0.57 179	0.49 194	0.37 181	0.44 219	0.38 208	0.24 147	0.46 206	0.24 140	0.09 88	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.43 523	0.36 501

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 156	1.34 560	1.24 117	0.23 47	0.12 9	0.33 32	0.20 103	0.40 37	0.33 29	0.25 113	0.21 44	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 412	0.55 560	0.06 24	0.11 226	0.13 308	0.25 376	0.49 538

plain	0.37 156	0.47 292	2.15 399	0.27 139	0.19 192	0.33 32	0.20 103	0.58 185	0.46 165	0.23 85	0.37 175	0.23 90	0.25 163	0.45 195	0.28 188	0.11 258	0.08 138	0.13 344	0.09 131	0.42 521	0.12 158

riskmin	0.37 156	0.22 42	1.74 224	0.32 271	0.20 207	0.48 153	0.20 103	0.66 234	0.46 165	0.36 177	0.34 161	0.69 412	0.45 370	0.39 149	0.27 178	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.08 98	0.13 134	0.16 280

AnonymousM	0.37 156	0.44 272	1.50 176	0.25 86	0.15 65	0.52 197	0.23 188	0.60 205	0.42 124	0.42 211	0.32 145	0.30 167	0.25 163	0.34 104	0.23 115	0.11 258	0.09 209	0.71 569	0.36 535	0.12 100	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 156	0.53 313	1.41 152	0.28 164	0.15 65	0.52 197	0.20 103	0.54 162	0.46 165	0.37 181	0.43 208	0.41 229	0.23 134	0.36 124	0.26 168	0.09 88	0.15 400	0.12 284	0.11 232	0.41 515	0.37 508

DIP-Stereo	0.37 156	0.34 194	1.50 176	0.27 139	0.18 159	0.63 372	0.17 55	0.92 451	0.53 241	0.49 274	0.48 249	0.30 167	0.30 239	0.39 149	0.30 224	0.10 185	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.15 178	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 166	0.28 125	2.46 460	0.43 446	0.15 65	0.50 168	0.25 241	0.47 98	0.38 76	0.33 166	0.26 91	0.23 90	0.22 117	0.34 104	0.29 204	0.08 43	0.09 209	0.09 102	0.10 168	0.36 482	0.22 381

HART	0.38 166	0.53 313	1.66 201	0.26 122	0.15 65	0.30 17	0.19 82	0.67 243	0.46 165	0.29 144	0.52 293	0.38 208	0.16 36	0.41 159	0.20 61	0.08 43	0.68 581	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 366

mmm	0.38 166	0.21 26	1.18 104	0.35 344	0.17 121	0.49 160	0.26 263	0.78 334	0.52 222	0.50 281	0.57 346	0.41 229	0.37 290	0.71 323	0.31 238	0.11 258	0.13 353	0.14 382	0.13 308	0.15 178	0.14 216

Any-RAFT	0.38 166	0.25 78	1.89 318	0.27 139	0.17 121	0.68 424	0.21 127	0.78 334	0.53 241	0.43 216	0.43 208	0.54 321	0.30 239	0.41 159	0.20 61	0.10 185	0.12 329	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 64

qqq	0.38 166	0.21 26	1.34 135	0.28 164	0.15 65	0.45 118	0.26 263	0.76 308	0.52 222	0.39 195	0.41 202	0.46 280	0.36 276	0.96 359	0.30 224	0.11 258	0.14 374	0.12 284	0.12 272	0.12 100	0.14 216

PSM-adaLoss	0.38 166	0.27 101	1.78 250	0.44 453	0.17 121	0.60 313	0.29 332	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.47 217	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 166	0.27 101	1.78 250	0.44 453	0.17 121	0.61 334	0.28 308	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.47 217	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 166	0.27 101	1.78 250	0.44 453	0.17 121	0.61 334	0.26 263	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.49 234	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 166	0.27 101	1.79 271	0.44 453	0.17 121	0.61 334	0.28 308	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.45 195	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

RAFT-IKP	0.38 166	0.27 101	1.79 271	0.44 453	0.16 92	0.60 313	0.28 308	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.50 240	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

raftrobust	0.38 166	0.68 382	1.54 181	0.32 271	0.46 506	0.52 197	0.21 127	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 166	0.31 170	0.33 260	0.37 135	0.30 224	0.10 185	0.11 301	0.08 42	0.07 66	0.21 317	0.19 336

sAnonymous2	0.38 166	0.62 349	2.15 399	0.31 242	0.24 283	0.34 40	0.27 288	0.53 151	0.46 165	0.24 94	0.29 113	0.23 90	0.28 214	0.28 43	0.22 101	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.13 308	0.38 497	0.35 493

CroCo_RVC	0.38 166	0.62 349	2.15 399	0.31 242	0.24 283	0.34 40	0.27 288	0.53 151	0.46 165	0.24 94	0.29 113	0.23 90	0.28 214	0.28 43	0.22 101	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.13 308	0.38 497	0.35 493

GMStereo	0.38 166	0.99 504	1.91 329	0.27 139	0.16 92	0.39 72	0.23 188	0.47 98	0.62 334	0.38 189	0.34 161	0.25 118	0.25 163	0.39 149	0.29 204	0.14 389	0.08 138	0.10 159	0.12 272	0.15 178	0.11 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 166	0.33 179	1.92 332	0.27 139	0.41 481	0.48 153	0.19 82	0.59 194	0.46 165	0.43 216	0.39 193	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 168	0.09 88	0.09 209	0.09 102	0.31 510	0.11 89	0.09 64

AIO_test	0.39 181	0.37 215	1.19 106	0.73 547	0.67 549	0.35 45	0.25 241	0.47 98	0.34 35	0.34 170	0.22 56	0.33 184	0.17 44	1.31 398	0.19 38	0.11 258	0.15 400	0.08 42	0.21 449	0.15 178	0.23 405

rvit_0105_3	0.39 181	0.47 292	1.46 163	0.33 296	0.19 192	0.45 118	0.35 397	0.69 250	0.65 367	0.37 181	0.37 175	0.40 223	0.31 248	0.44 180	0.30 224	0.18 457	0.17 438	0.17 452	0.18 413	0.15 178	0.15 251

CASS	0.39 181	0.30 149	1.61 194	0.32 271	0.17 121	0.53 206	0.24 221	0.70 258	0.49 194	0.59 398	0.54 316	0.40 223	0.40 319	0.41 159	0.30 224	0.17 445	0.10 253	0.14 382	0.11 232	0.18 266	0.17 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 181	0.27 101	1.78 250	0.44 453	0.16 92	0.61 334	0.27 288	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.54 257	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158
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
iGMRVC	0.39 181	0.27 101	1.78 250	0.44 453	0.17 121	0.61 334	0.27 288	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.55 261	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

iRAFT	0.39 181	0.27 101	1.78 250	0.44 453	0.16 92	0.61 334	0.27 288	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.54 257	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

WQFJA1	0.40 187	0.74 405	1.34 135	0.32 271	0.26 319	0.53 206	0.27 288	0.73 278	0.67 391	0.33 166	0.60 370	0.27 144	0.29 229	0.45 195	0.30 224	0.10 185	0.11 301	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.19 336

WQFJX1	0.40 187	0.74 405	1.34 135	0.32 271	0.26 319	0.53 206	0.27 288	0.73 278	0.67 391	0.33 166	0.60 370	0.27 144	0.29 229	0.45 195	0.30 224	0.10 185	0.11 301	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.19 336

MM-Stereo_test3	0.40 187	0.58 334	1.75 230	0.36 363	0.30 374	0.45 118	0.30 340	0.72 266	0.59 294	0.31 153	0.43 208	0.32 178	0.23 134	0.35 111	0.29 204	0.10 185	0.20 473	0.10 159	0.08 98	0.40 512	0.11 118

rvit_stereo_0075_2	0.40 187	0.40 241	1.88 311	0.33 296	0.32 402	0.41 87	0.22 153	0.58 185	0.53 241	0.38 189	0.51 279	0.40 223	0.27 199	0.44 180	0.29 204	0.20 482	0.15 400	0.22 498	0.15 361	0.18 266	0.23 405

test_sample1	0.40 187	0.18 5	1.19 106	0.31 242	0.18 159	0.48 153	0.23 188	0.78 334	0.49 194	0.44 222	0.44 219	0.45 267	0.41 330	1.39 406	0.33 260	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.12 100	0.13 196

H2IRNET	0.40 187	0.61 343	1.90 323	0.29 196	0.17 121	0.54 216	0.18 72	0.52 142	0.50 205	0.27 134	0.56 338	0.47 288	0.35 270	0.46 206	0.33 260	0.10 185	0.07 50	0.12 284	0.14 336	0.32 445	0.12 158

DCANet-4	0.40 187	0.27 101	2.21 410	0.25 86	0.14 41	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.72 434	0.54 326	0.47 237	0.28 155	0.37 290	0.37 135	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

test_4	0.40 187	0.37 215	2.01 366	0.29 196	0.21 221	0.50 168	0.28 308	0.47 98	0.39 88	0.42 211	0.76 474	0.38 208	0.22 117	0.52 247	0.33 260	0.08 43	0.07 50	0.11 226	0.15 361	0.28 412	0.07 9

cross-raft	0.40 187	0.27 101	2.22 414	0.30 215	0.17 121	0.49 160	0.35 397	0.71 261	0.39 88	0.43 216	0.45 223	0.64 377	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 43	0.08 138	0.09 102	0.23 464	0.11 89	0.14 216

FE-Mocha	0.41 196	0.31 161	1.44 159	0.28 164	0.33 415	0.41 87	0.17 55	0.69 250	0.45 154	0.44 222	0.50 274	0.41 229	0.45 370	0.36 124	1.17 504	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.21 449	0.13 134	0.13 196

MM-Stereo_test1	0.41 196	0.39 235	2.29 428	0.38 403	0.26 319	0.44 112	0.28 308	0.63 222	0.51 213	0.40 197	0.32 145	0.26 132	0.26 179	0.46 206	0.22 101	0.09 88	0.21 482	0.10 159	0.09 131	0.39 507	0.15 251

HI	0.41 196	0.63 360	1.72 217	0.27 139	0.21 221	0.45 118	0.19 82	0.55 167	0.41 113	0.57 366	0.59 355	0.65 382	0.45 370	0.45 195	0.39 302	0.08 43	0.09 209	0.10 159	0.11 232	0.20 303	0.10 92

CoSv	0.41 196	0.63 360	1.72 217	0.27 139	0.21 221	0.45 118	0.19 82	0.55 167	0.41 113	0.57 366	0.59 355	0.65 382	0.45 370	0.45 195	0.39 302	0.08 43	0.09 209	0.10 159	0.11 232	0.20 303	0.10 92

AIO_rvc	0.41 196	0.64 364	1.29 124	0.58 526	0.39 465	0.37 57	0.24 221	0.50 120	0.43 135	0.28 139	0.23 65	0.25 118	0.16 36	0.99 362	0.19 38	0.10 185	0.16 418	0.08 42	0.11 232	0.25 376	0.85 571

test_sample2	0.41 196	0.19 8	1.23 115	0.31 242	0.17 121	0.51 178	0.27 288	0.81 358	0.55 261	0.44 222	0.45 223	0.46 280	0.38 297	1.51 427	0.30 224	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.10 168	0.14 158	0.14 216

gcap-zeroshot	0.41 196	0.62 349	1.78 250	0.31 242	0.32 402	0.69 430	0.21 127	0.74 284	0.52 222	0.43 216	0.35 166	0.62 365	0.24 147	0.41 159	0.24 140	0.09 88	0.16 418	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 64

GMStereo_Zeroshot	0.41 196	0.36 212	1.54 181	0.41 431	0.19 192	0.52 197	0.19 82	0.59 194	0.52 222	0.57 366	0.59 355	0.63 368	0.29 229	0.58 269	0.33 260	0.15 408	0.09 209	0.16 431	0.09 131	0.24 362	0.12 158

MIM_Stereo	0.41 196	0.60 338	1.88 311	0.31 242	0.21 221	0.50 168	0.19 82	0.64 225	0.44 139	0.43 216	0.53 304	0.43 247	0.27 199	0.51 243	0.28 188	0.08 43	0.14 374	0.11 226	0.10 168	0.26 396	0.26 436

LL-Strereo2	0.41 196	0.90 468	1.83 291	0.44 453	0.24 283	0.54 216	0.27 288	0.58 185	0.45 154	0.41 206	0.33 154	0.44 258	0.21 107	0.44 180	0.34 267	0.09 88	0.08 138	0.16 431	0.14 336	0.17 237	0.17 299

BUS	0.41 196	0.27 101	1.13 94	0.30 215	0.21 221	0.91 517	0.23 188	1.00 519	0.61 316	0.63 436	0.53 304	0.66 389	0.30 239	0.43 171	0.32 249	0.13 346	0.10 253	0.14 382	0.12 272	0.12 100	0.11 118

BSDual-CNN	0.41 196	0.27 101	1.13 94	0.30 215	0.21 221	0.76 466	0.31 353	1.00 519	0.61 316	0.63 436	0.53 304	0.63 368	0.37 290	0.43 171	0.38 291	0.13 346	0.10 253	0.14 382	0.12 272	0.12 100	0.11 118

psmg	0.41 196	0.27 101	1.13 94	0.27 139	0.21 221	0.75 462	0.36 404	0.90 430	0.61 316	0.59 398	0.59 355	0.63 368	0.37 290	0.43 171	0.38 291	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.13 134	0.11 118

GMOStereo	0.41 196	0.62 349	1.78 250	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

error version	0.41 196	0.62 349	1.78 250	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

test-v	0.41 196	0.62 349	1.78 250	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

CRE-IMP	0.41 196	0.22 42	1.76 236	0.48 485	0.17 121	0.79 483	0.69 534	0.52 142	0.52 222	0.47 244	0.42 206	0.45 267	0.26 179	0.41 159	0.31 238	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.09 131	0.17 237	0.23 405

test-2	0.41 196	0.62 349	1.78 250	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

CFNet-RSSM	0.41 196	0.32 170	2.20 409	0.27 139	0.44 491	0.52 197	0.19 82	0.76 308	0.48 188	0.43 216	0.36 172	0.54 321	0.26 179	0.33 93	0.25 155	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.38 538	0.10 66	0.09 64

DMCA	0.41 196	0.52 308	1.26 120	0.31 242	0.24 283	0.59 301	0.26 263	0.77 319	0.63 346	0.58 384	0.48 249	0.57 343	0.35 270	0.40 155	0.50 365	0.14 389	0.10 253	0.14 382	0.10 168	0.15 178	0.15 251

AE-Stereo	0.42 216	0.29 136	1.65 197	0.43 446	0.47 508	0.56 248	0.23 188	0.86 400	0.46 165	0.31 153	0.41 202	0.43 247	0.24 147	0.34 104	0.24 140	0.09 88	0.48 566	0.11 226	0.45 552	0.22 334	0.19 336

ACVNet-DCA	0.42 216	0.64 364	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.76 308	0.52 222	0.31 153	0.38 185	0.24 104	0.38 297	0.69 316	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.14 216

dd	0.42 216	0.96 488	1.77 245	0.31 242	0.17 121	0.57 266	0.26 263	0.49 113	0.68 395	0.41 206	0.40 198	0.34 190	0.27 199	0.45 195	0.40 310	0.17 445	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.21 317	0.12 158

Anonymous3	0.42 216	0.35 203	2.09 383	0.33 296	0.24 283	0.72 445	0.31 353	0.74 284	0.55 261	0.35 172	0.40 198	0.33 184	0.29 229	0.44 180	0.28 188	0.18 457	0.18 449	0.13 344	0.13 308	0.17 237	0.17 299

DCANet	0.42 216	0.77 419	1.95 348	0.25 86	0.14 41	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.72 434	0.54 326	0.48 249	0.31 170	0.41 330	0.36 124	0.39 302	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.07 66	0.13 134	0.23 405

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 216	0.86 453	1.78 250	0.28 164	0.17 121	0.52 197	0.20 103	0.62 214	0.61 316	0.50 281	0.61 380	0.39 214	0.32 255	0.35 111	0.30 224	0.07 23	0.10 253	0.09 102	0.09 131	0.35 476	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 161	1.82 285	0.25 86	0.26 319	0.65 399	0.23 188	0.48 106	0.37 71	0.67 459	0.82 487	0.44 258	0.24 147	0.48 223	0.87 460	0.09 88	0.13 353	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 64

fff	0.43 222	0.77 419	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.75 466	0.54 326	0.47 237	0.31 170	0.65 474	0.36 124	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

DisPM	0.43 222	0.33 179	1.78 250	0.57 524	0.18 159	0.59 301	0.63 523	0.53 151	0.61 316	0.60 407	0.53 304	0.38 208	0.26 179	0.75 330	0.29 204	0.12 316	0.07 50	0.12 284	0.11 232	0.11 89	0.14 216

IER	0.43 222	0.38 225	1.69 206	0.26 122	0.25 302	0.66 406	0.26 263	0.71 261	0.55 261	0.54 326	0.59 355	0.60 359	0.53 422	0.52 247	0.39 302	0.11 258	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.14 158	0.11 118

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 210	0.34 327	0.32 402	0.45 118	0.23 188	0.71 261	0.46 165	0.51 294	0.29 113	0.45 267	0.21 107	0.59 275	0.98 471	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.35 526	0.29 417	0.28 449

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 210	0.34 327	0.32 402	0.45 118	0.23 188	0.71 261	0.46 165	0.50 281	0.29 113	0.45 267	0.21 107	0.59 275	0.98 471	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.35 526	0.29 417	0.29 455

rafts_anoy	0.43 222	0.89 464	1.96 357	0.32 271	0.30 374	0.48 153	0.24 221	0.62 214	0.49 194	0.37 181	0.38 185	0.33 184	0.30 239	0.51 243	0.34 267	0.10 185	0.39 554	0.13 344	0.15 361	0.17 237	0.15 251

RALAANet	0.43 222	0.98 500	1.90 323	0.32 271	0.23 269	0.48 153	0.19 82	0.67 243	0.53 241	0.48 262	0.45 223	0.39 214	0.30 239	0.48 223	0.37 284	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.14 336	0.27 406	0.10 92

csc	0.43 222	0.77 419	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.75 466	0.54 326	0.47 237	0.31 170	0.65 474	0.36 124	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 222	0.77 419	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.75 466	0.54 326	0.47 237	0.31 170	0.65 474	0.36 124	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

rvit_105_1	0.44 232	0.54 318	1.46 163	0.36 363	0.24 283	0.51 178	0.45 463	0.75 295	0.74 453	0.45 234	0.44 219	0.44 258	0.36 276	0.62 287	0.38 291	0.20 482	0.18 449	0.18 472	0.22 460	0.18 266	0.18 319

model_zeroshot	0.44 232	0.68 382	1.97 362	0.28 164	0.18 159	0.69 430	0.21 127	0.63 222	0.40 101	1.00 536	0.34 161	0.42 243	0.20 96	0.69 316	0.24 140	0.10 185	0.22 488	0.10 159	0.22 460	0.12 100	0.10 92

testlalala2	0.44 232	0.28 125	2.59 489	0.64 539	0.56 528	0.57 266	0.20 103	0.78 334	0.52 222	0.40 197	0.39 193	0.45 267	0.21 107	0.27 31	0.22 101	0.09 88	0.10 253	0.08 42	0.29 493	0.12 100	0.10 92

1test111	0.44 232	0.64 364	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.76 308	0.52 222	0.31 153	0.38 185	0.24 104	0.38 297	0.96 359	0.30 224	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.14 216

tt1	0.44 232	0.64 364	1.83 291	0.35 344	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.74 284	0.88 516	0.31 153	0.37 175	0.25 118	0.35 270	0.63 290	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.25 376	0.36 501

RAFT-Test	0.44 232	0.38 225	2.01 366	0.27 139	0.44 491	0.64 385	0.37 412	0.72 266	0.57 276	0.45 234	0.48 249	0.65 382	0.24 147	0.35 111	0.29 204	0.09 88	0.11 301	0.09 102	0.38 538	0.10 66	0.11 118

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 488	2.63 494	0.27 139	0.30 374	0.45 118	0.25 241	0.52 142	0.50 205	0.40 197	0.31 139	0.40 223	0.19 84	0.35 111	0.32 249	0.09 88	0.06 24	0.12 284	0.11 232	0.19 287	0.30 465

ToySt	0.44 232	0.61 343	1.89 318	0.29 196	0.18 159	0.55 231	0.35 397	0.67 243	0.53 241	0.39 195	0.50 274	0.59 353	0.43 358	0.51 243	0.49 360	0.10 185	0.12 329	0.13 344	0.16 381	0.24 362	0.19 336

UDGNet	0.44 232	1.02 514	1.74 224	0.35 344	0.19 192	0.58 284	0.23 188	0.49 113	0.66 382	0.41 206	0.38 185	0.34 190	0.29 229	0.53 253	0.30 224	0.24 513	0.10 253	0.37 547	0.19 433	0.27 406	0.15 251

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 210	0.36 363	0.32 402	0.47 145	0.30 340	0.73 278	0.49 194	0.50 281	0.30 126	0.45 267	0.22 117	0.59 275	0.98 471	0.08 43	0.10 253	0.11 226	0.35 526	0.29 417	0.28 449

GANet-ADL	0.44 232	0.41 248	2.31 430	0.33 296	0.20 207	0.57 266	0.25 241	0.75 295	0.54 254	0.42 211	0.59 355	0.56 337	0.30 239	0.40 155	0.38 291	0.14 389	0.11 301	0.09 102	0.08 98	0.22 334	0.17 299

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 125	1.92 332	0.49 487	0.17 121	0.60 313	0.59 510	0.50 120	0.52 222	0.49 274	0.45 223	0.39 214	0.86 520	0.45 195	0.33 260	0.11 258	0.08 138	0.11 226	0.09 131	0.15 178	0.19 336

test-1	0.44 232	0.48 295	1.69 206	0.30 215	0.27 337	0.50 168	0.28 308	0.80 354	0.43 135	0.40 197	0.54 316	0.41 229	0.24 147	0.31 73	1.16 502	0.09 88	0.20 473	0.10 159	0.17 400	0.11 89	0.26 436

raft+_RVC	0.44 232	0.67 379	1.85 296	0.34 327	0.71 554	0.51 178	0.25 241	0.64 225	0.51 213	0.35 172	0.45 223	0.32 178	0.28 214	0.43 171	0.32 249	0.09 88	0.19 462	0.10 159	0.09 131	0.20 303	0.40 521

GES	0.44 232	0.28 125	1.88 311	0.30 215	0.18 159	0.61 334	0.30 340	0.88 418	0.46 165	0.47 244	0.52 293	0.39 214	0.42 348	0.58 269	0.67 423	0.15 408	0.11 301	0.12 284	0.10 168	0.15 178	0.17 299

AFF-stereo	0.44 232	0.96 488	1.78 250	0.31 242	0.15 65	0.50 168	0.21 127	0.64 225	0.63 346	0.47 244	0.64 413	0.49 301	0.34 268	0.46 206	0.31 238	0.08 43	0.09 209	0.10 159	0.10 168	0.37 490	0.10 92

FENet	0.44 232	0.30 149	2.42 451	0.32 271	0.17 121	0.58 284	0.22 153	0.77 319	0.59 294	0.47 244	0.42 206	0.55 325	0.38 297	0.49 234	0.47 349	0.12 316	0.09 209	0.12 284	0.11 232	0.13 134	0.16 280

AdaStereo	0.44 232	0.38 225	1.79 271	0.34 327	0.20 207	0.57 266	0.28 308	0.92 451	0.69 405	0.52 303	0.55 326	0.61 361	0.33 260	0.48 223	0.39 302	0.17 445	0.08 138	0.17 452	0.11 232	0.18 266	0.12 158
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.
AIO-test1	0.45 250	0.87 456	2.27 424	0.33 296	0.33 415	0.50 168	0.22 153	0.74 284	0.66 382	0.29 144	0.41 202	0.29 162	0.22 117	0.73 326	0.29 204	0.09 88	0.08 138	0.12 284	0.14 336	0.30 428	0.22 381

StereoVision	0.45 250	0.72 395	1.94 345	0.33 296	0.32 402	0.47 145	0.26 263	0.68 247	0.57 276	0.32 162	0.89 504	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 278	0.13 346	0.15 400	0.16 431	0.15 361	0.19 287	0.13 196

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 419	2.12 391	0.25 86	0.14 41	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.72 434	0.54 326	0.48 249	0.31 170	0.76 504	0.37 135	0.38 291	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.07 66	0.13 134	0.23 405

PFNet+	0.45 250	0.37 215	1.86 304	0.46 472	0.18 159	0.58 284	0.77 546	0.52 142	0.64 354	0.56 355	0.48 249	0.39 214	0.26 179	0.93 356	0.32 249	0.13 346	0.09 209	0.14 382	0.13 308	0.12 100	0.15 251

RAFT	0.45 250	0.92 470	1.59 188	0.34 327	0.19 192	0.46 138	0.35 397	0.65 231	0.49 194	0.49 274	0.49 266	0.70 422	0.40 319	0.47 217	0.32 249	0.11 258	0.16 418	0.14 382	0.13 308	0.51 542	0.13 196

TestStereo	0.45 250	0.54 318	2.11 388	0.29 196	0.16 92	0.43 105	0.24 221	0.54 162	0.45 154	0.37 181	0.46 231	0.34 190	0.27 199	1.98 510	0.27 178	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.14 158	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 283	2.23 418	0.25 86	0.19 192	0.56 248	0.21 127	0.77 319	0.60 299	0.49 274	0.56 338	0.69 412	0.47 393	0.52 247	0.31 238	0.11 258	0.10 253	0.15 412	0.10 168	0.17 237	0.14 216

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 460	1.85 296	0.30 215	0.26 319	0.49 160	0.26 263	0.58 185	0.51 213	0.36 177	0.48 249	0.36 198	0.28 214	0.55 261	0.34 267	0.10 185	0.53 568	0.09 102	0.08 98	0.25 376	0.34 491

ACVNet	0.45 250	0.44 272	1.79 271	0.28 164	0.21 221	0.59 301	0.36 404	0.66 234	0.68 395	0.45 234	0.59 355	0.69 412	0.40 319	0.44 180	0.55 384	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.34 465	0.10 92

ccs_rob	0.45 250	0.46 283	2.22 414	0.26 122	0.19 192	0.56 248	0.21 127	0.77 319	0.60 299	0.49 274	0.56 338	0.69 412	0.47 393	0.52 247	0.31 238	0.11 258	0.09 209	0.16 431	0.10 168	0.17 237	0.14 216

Reg-Stereo(zero)	0.46 260	0.17 1	2.10 387	0.24 67	0.34 424	0.51 178	0.42 438	0.50 120	0.54 254	0.37 181	0.46 231	0.54 321	0.60 453	0.43 171	1.10 492	0.08 43	0.09 209	0.08 42	0.22 460	0.12 100	0.22 381

xx1	0.46 260	0.64 364	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.74 284	1.01 537	0.31 153	0.38 185	0.46 280	0.36 276	0.69 316	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.12 284	0.12 272	0.12 100	0.14 216

rrr	0.46 260	0.34 194	3.08 548	0.27 139	0.16 92	0.45 118	0.28 308	1.09 549	0.51 213	0.24 94	0.21 44	0.26 132	0.25 163	0.64 292	0.52 373	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.29 493	0.16 215	0.25 426

MSKI-zero shot	0.46 260	0.38 225	2.47 465	0.27 139	0.43 490	0.56 248	0.20 103	0.77 319	0.43 135	0.60 407	0.51 279	0.44 258	0.17 44	0.68 310	0.21 80	0.09 88	0.29 525	0.09 102	0.32 516	0.14 158	0.10 92

PCWNet_CMD	0.46 260	0.45 280	2.28 426	0.26 122	0.20 207	0.55 231	0.21 127	0.75 295	0.64 354	0.48 262	0.55 326	0.68 405	0.57 440	0.46 206	0.30 224	0.11 258	0.10 253	0.14 382	0.10 168	0.18 266	0.14 216

testlalala_base	0.46 260	0.30 149	1.82 285	0.34 327	0.27 337	0.55 231	0.21 127	0.85 389	0.32 20	0.32 162	0.39 193	0.31 170	0.23 134	0.30 66	0.28 188	0.95 579	0.30 529	0.09 102	0.21 449	1.03 574	0.18 319

RAFT_CTSACE	0.46 260	0.76 410	2.07 377	0.35 344	0.30 374	0.54 216	0.30 340	0.61 210	0.48 188	0.49 274	0.76 474	0.55 325	0.36 276	0.58 269	0.22 101	0.08 43	0.13 353	0.11 226	0.10 168	0.41 515	0.08 40

NRIStereo	0.46 260	0.25 78	1.77 245	0.47 477	0.16 92	0.95 521	0.74 542	0.51 128	0.56 272	0.48 262	0.39 193	0.59 353	0.29 229	0.77 338	0.32 249	0.11 258	0.13 353	0.11 226	0.09 131	0.21 317	0.24 417

ICVP	0.46 260	0.29 136	2.41 449	0.33 296	0.22 248	0.59 301	0.55 497	0.75 295	0.50 205	0.44 222	0.60 370	0.49 301	0.35 270	0.53 253	0.37 284	0.16 429	0.16 418	0.14 382	0.11 232	0.15 178	0.15 251
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 260	0.49 298	1.65 197	0.38 403	0.29 359	0.58 284	0.22 153	0.75 295	0.62 334	0.47 244	0.49 266	0.48 299	0.36 276	1.12 380	0.37 284	0.15 408	0.10 253	0.15 412	0.13 308	0.17 237	0.17 299

test_xeample3	0.46 260	0.34 194	2.99 542	0.37 386	0.16 92	0.49 160	0.33 384	1.06 544	0.44 139	0.25 113	0.23 65	0.24 104	0.25 163	0.49 234	0.56 392	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.40 544	0.17 237	0.26 436

SFCPSM	0.46 260	0.24 73	2.35 439	0.27 139	0.27 337	0.70 437	0.32 376	0.96 486	0.63 346	0.49 274	0.52 293	0.43 247	0.36 276	0.52 247	0.43 328	0.12 316	0.09 209	0.12 284	0.16 381	0.16 215	0.12 158

UPFNet	0.46 260	0.28 125	1.73 220	0.33 296	0.32 402	0.65 399	0.38 419	0.83 371	0.59 294	0.57 366	0.52 293	0.61 361	0.40 319	0.75 330	0.52 373	0.13 346	0.12 329	0.13 344	0.12 272	0.15 178	0.11 118

MSMDNet	0.46 260	0.44 272	2.28 426	0.26 122	0.20 207	0.55 231	0.21 127	0.75 295	0.64 354	0.48 262	0.55 326	0.68 405	0.56 434	0.46 206	0.30 224	0.11 258	0.10 253	0.13 344	0.10 168	0.18 266	0.15 251

HITNet	0.46 260	0.92 470	2.09 383	0.33 296	0.14 41	0.55 231	0.22 153	0.83 371	0.56 272	0.51 294	0.49 266	0.48 299	0.37 290	0.48 223	0.54 383	0.09 88	0.06 24	0.10 159	0.08 98	0.23 347	0.09 64
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
ISRNet	0.47 275	0.44 272	1.55 183	0.37 386	0.31 394	0.49 160	0.19 82	0.75 295	0.66 382	0.63 436	0.71 458	0.67 398	0.39 311	0.58 269	0.44 334	0.23 505	0.16 418	0.21 495	0.20 443	0.21 317	0.25 426

test_sample7	0.47 275	0.33 179	1.49 173	0.34 327	0.20 207	0.51 178	0.30 340	0.93 459	0.66 382	0.57 366	0.51 279	0.55 325	0.45 370	1.11 377	0.38 291	0.17 445	0.14 374	0.16 431	0.15 361	0.19 287	0.18 319

cc1	0.47 275	0.64 364	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.74 284	1.01 537	0.31 153	0.38 185	0.24 104	0.38 297	0.69 316	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.25 376	0.40 521

ffm	0.47 275	0.23 60	2.01 366	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.74 284	0.88 516	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	0.63 290	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.15 412	0.13 308	0.25 376	0.36 501

hknet	0.47 275	0.29 136	1.70 210	0.30 215	0.24 283	0.76 466	0.31 353	1.00 519	0.64 354	0.63 436	0.53 304	0.80 466	0.38 297	0.77 338	0.37 284	0.11 258	0.10 253	0.14 382	0.12 272	0.12 100	0.11 118

BEATNet_4x	0.47 275	0.73 402	1.91 329	0.33 296	0.15 65	0.56 248	0.25 241	0.85 389	0.58 287	0.54 326	0.51 279	0.57 343	0.42 348	0.57 265	0.61 408	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.20 303	0.16 280

ITSA-stereo	0.48 281	0.33 179	1.20 110	0.33 296	0.18 159	0.60 313	0.29 332	0.94 468	0.80 493	0.50 281	0.49 266	0.53 315	0.59 449	1.25 396	0.64 417	0.15 408	0.12 329	0.17 452	0.16 381	0.18 266	0.23 405

qqq1	0.48 281	0.46 283	1.60 190	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.09 102	0.08 98	0.14 158	0.11 118

fff1	0.48 281	0.46 283	1.60 190	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.09 102	0.08 98	0.14 158	0.11 118

MyStereo04	0.48 281	0.40 241	2.65 498	0.29 196	0.23 269	0.60 313	0.31 353	0.83 371	0.75 466	0.47 244	0.36 172	0.53 315	0.42 348	0.53 253	0.39 302	0.09 88	0.18 449	0.12 284	0.11 232	0.16 215	0.19 336

CFNet_ucs	0.48 281	0.50 304	2.32 431	0.26 122	0.22 248	0.57 266	0.22 153	0.85 389	0.65 367	0.53 313	0.64 413	0.68 405	0.44 366	0.54 257	0.31 238	0.13 346	0.12 329	0.16 431	0.11 232	0.19 287	0.17 299

anonymousa	0.48 281	0.46 283	2.44 457	0.29 196	0.34 424	0.61 334	0.25 241	0.66 234	0.54 254	0.53 313	0.77 477	0.73 434	0.46 385	0.33 93	0.31 238	0.10 185	0.09 209	0.12 284	0.29 493	0.10 66	0.19 336

NF-Stereo	0.48 281	0.25 78	1.81 278	0.52 500	0.16 92	0.61 334	0.44 456	0.66 234	0.61 316	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.45 416	0.79 452	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.16 280

OCTAStereo	0.48 281	0.25 78	1.81 278	0.52 500	0.16 92	0.61 334	0.43 445	0.66 234	0.61 316	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.44 412	0.80 453	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.17 299

PSM-softLoss	0.48 281	0.27 101	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 334	0.40 427	0.61 210	0.57 276	0.52 303	0.48 249	0.39 214	0.25 163	1.46 417	0.77 446	0.12 316	0.08 138	0.13 344	0.12 272	0.12 100	0.14 216

KMStereo	0.48 281	0.27 101	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 334	0.40 427	0.61 210	0.57 276	0.52 303	0.48 249	0.39 214	0.25 163	1.46 417	0.77 446	0.12 316	0.08 138	0.13 344	0.12 272	0.12 100	0.14 216

KYRaft	0.48 281	0.29 136	1.75 230	0.33 296	0.21 221	0.75 462	0.44 456	0.58 185	0.57 276	0.64 446	0.93 511	0.53 315	0.72 493	0.60 281	0.24 140	0.10 185	0.07 50	0.12 284	0.14 336	0.12 100	0.54 544

RE-Stereo	0.48 281	0.25 78	1.81 278	0.52 500	0.16 92	0.61 334	0.43 445	0.66 234	0.60 299	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.44 412	0.78 448	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.17 299

TVStereo	0.48 281	0.25 78	1.81 278	0.52 500	0.16 92	0.61 334	0.43 445	0.66 234	0.60 299	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.44 412	0.78 448	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.17 299

111	0.48 281	1.09 523	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.59 301	0.26 263	0.83 371	0.78 485	0.48 262	0.52 293	0.56 337	0.38 297	0.49 234	0.38 291	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.07 66	0.23 347	0.35 493

acv_ft	0.48 281	0.44 272	1.76 236	0.32 271	0.41 481	0.63 372	0.28 308	0.81 358	0.68 395	0.61 416	0.59 355	0.69 412	0.45 370	0.44 180	0.63 412	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.41 515	0.10 92

UCFNet_RVC	0.48 281	0.82 440	1.85 296	0.30 215	0.27 337	0.64 385	0.26 263	0.74 284	0.55 261	0.48 262	0.53 304	0.63 368	0.41 330	0.88 355	0.38 291	0.15 408	0.10 253	0.17 452	0.17 400	0.18 266	0.15 251

MLCV	0.48 281	0.89 464	1.85 296	0.29 196	0.14 41	0.59 301	0.23 188	0.72 266	0.59 294	0.66 455	0.66 424	0.55 325	0.36 276	1.03 368	0.49 360	0.09 88	0.06 24	0.09 102	0.07 66	0.19 287	0.11 118

DN-CSS_ROB	0.48 281	1.23 545	1.99 363	0.39 413	0.22 248	0.56 248	0.19 82	0.75 295	0.61 316	0.45 234	0.62 385	0.41 229	0.31 248	0.70 321	0.32 249	0.11 258	0.08 138	0.14 382	0.13 308	0.36 482	0.12 158

AIO-test2	0.49 299	1.15 535	1.96 357	0.42 442	0.37 456	0.50 168	0.23 188	0.79 350	0.70 414	0.33 166	0.53 304	0.27 144	0.22 117	0.67 307	0.29 204	0.73 570	0.08 138	0.13 344	0.17 400	0.17 237	0.18 319

DCVSM-stereo	0.49 299	0.29 136	2.49 468	0.29 196	0.22 248	0.53 206	0.52 486	0.58 185	0.49 194	0.69 468	0.46 231	0.79 462	0.48 402	0.53 253	0.42 319	0.13 346	0.14 374	0.15 412	0.12 272	0.20 303	0.20 354

MyStereo05	0.49 299	0.41 248	2.72 507	0.30 215	0.23 269	0.60 313	0.30 340	0.82 365	0.77 480	0.52 303	0.37 175	0.51 307	0.42 348	0.52 247	0.38 291	0.09 88	0.17 438	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.20 354

HH	0.49 299	0.49 298	2.78 520	0.50 491	0.41 481	0.38 68	0.23 188	0.72 266	0.38 76	0.63 436	0.48 249	0.87 493	0.41 330	0.64 292	0.21 80	0.09 88	0.17 438	0.10 159	0.09 131	0.16 215	0.12 158

HanStereo	0.49 299	0.49 298	2.78 520	0.50 491	0.41 481	0.38 68	0.23 188	0.72 266	0.38 76	0.63 436	0.48 249	0.87 493	0.41 330	0.64 292	0.21 80	0.09 88	0.17 438	0.10 159	0.09 131	0.16 215	0.12 158

gwcnet-sp	0.49 299	0.43 260	2.54 481	0.31 242	0.22 248	0.67 412	0.31 353	0.78 334	0.65 367	0.58 384	0.47 237	0.46 280	0.43 358	0.76 334	0.46 340	0.11 258	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.15 178	0.14 216

scenet	0.49 299	0.43 260	2.54 481	0.31 242	0.22 248	0.67 412	0.31 353	0.78 334	0.65 367	0.58 384	0.47 237	0.46 280	0.43 358	0.76 334	0.46 340	0.11 258	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.15 178	0.14 216

ssnet	0.49 299	0.43 260	2.54 481	0.31 242	0.22 248	0.67 412	0.31 353	0.78 334	0.65 367	0.58 384	0.47 237	0.46 280	0.43 358	0.76 334	0.46 340	0.11 258	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.15 178	0.14 216

TestStereo1	0.49 299	0.81 436	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 248	0.34 389	0.75 295	0.69 405	0.44 222	0.63 397	0.35 194	0.42 348	0.64 292	0.29 204	0.10 185	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.33 454	0.26 436

SA-5K	0.49 299	0.81 436	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 248	0.34 389	0.75 295	0.69 405	0.44 222	0.63 397	0.35 194	0.42 348	0.64 292	0.29 204	0.10 185	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.33 454	0.26 436

Prome-Stereo	0.49 299	0.30 149	1.76 236	0.60 535	0.23 269	0.63 372	0.42 438	0.62 214	0.60 299	0.59 398	1.03 527	0.43 247	0.72 493	0.60 281	0.33 260	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.09 131	0.11 89	0.43 528

test_sample4	0.50 310	0.42 255	1.88 311	0.32 271	0.19 192	0.56 248	0.26 263	0.93 459	0.65 367	0.54 326	0.54 316	0.45 267	0.36 276	1.79 475	0.36 278	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.16 280

test_sample3	0.50 310	0.41 248	1.88 311	0.32 271	0.19 192	0.57 266	0.25 241	0.92 451	0.64 354	0.52 303	0.49 266	0.47 288	0.35 270	1.79 475	0.37 284	0.13 346	0.10 253	0.12 284	0.11 232	0.16 215	0.16 280

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 310	0.33 179	0.93 74	0.26 122	0.22 248	0.46 138	0.20 103	1.10 550	1.34 566	3.16 602	0.32 145	0.22 81	0.20 96	0.30 66	0.22 101	0.10 185	0.09 209	0.11 226	0.09 131	0.15 178	0.19 336

SMFormer	0.50 310	0.46 283	1.60 190	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.49 360	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.15 178	0.16 280

tta	0.50 310	0.46 283	1.60 190	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.49 360	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.14 158	0.11 118

DCRE	0.50 310	0.63 360	2.13 393	0.30 215	0.23 269	0.45 118	0.24 221	0.59 194	0.53 241	0.50 281	2.10 571	0.42 243	0.26 179	0.35 111	0.23 115	0.09 88	0.14 374	0.10 159	0.32 516	0.16 215	0.15 251

RAFT+CT+SA	0.50 310	0.86 453	1.82 285	0.37 386	0.75 556	0.54 216	0.34 389	0.77 319	0.63 346	0.38 189	0.55 326	0.34 190	0.29 229	0.68 310	0.27 178	0.09 88	0.07 50	0.11 226	0.51 560	0.29 417	0.41 526

NINENet	0.50 310	0.33 179	1.69 206	0.55 518	0.25 302	0.91 517	0.23 188	0.98 499	0.71 424	0.53 313	0.55 326	0.66 389	0.30 239	1.22 390	0.32 249	0.15 408	0.13 353	0.16 431	0.11 232	0.16 215	0.13 196

SA	0.50 310	0.75 409	1.95 348	0.31 242	0.61 544	0.57 266	0.31 353	0.91 442	0.73 449	0.42 211	0.62 385	0.38 208	0.47 393	0.68 310	0.29 204	0.09 88	0.09 209	0.13 344	0.32 516	0.30 428	0.10 92

CSP-Net	0.50 310	0.39 235	1.25 118	0.29 196	0.23 269	0.77 474	0.35 397	0.86 400	0.57 276	0.59 398	0.59 355	0.65 382	0.40 319	1.77 470	0.44 334	0.16 429	0.11 301	0.10 159	0.10 168	0.20 303	0.14 216

GwcNet-ADL	0.50 310	0.74 405	2.90 533	0.31 242	0.20 207	0.58 284	0.29 332	0.87 409	0.64 354	0.47 244	0.47 237	0.56 337	0.33 260	0.46 206	0.46 340	0.13 346	0.12 329	0.09 102	0.09 131	0.14 158	0.21 366

RAFT_R40	0.50 310	0.21 26	1.76 236	0.50 491	0.40 474	0.61 334	0.53 490	0.56 174	0.60 299	0.56 355	0.54 316	0.55 325	0.51 414	1.57 437	0.53 377	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.09 64

GMM-Stereo	0.50 310	0.23 60	2.41 449	0.54 511	0.24 283	0.77 474	0.46 466	0.59 194	0.57 276	0.58 384	0.73 465	0.47 288	0.43 358	0.68 310	0.27 178	0.10 185	0.06 24	0.13 344	0.13 308	0.14 158	0.44 530

MMNet	0.50 310	0.48 295	1.93 335	0.33 296	0.27 337	0.79 483	0.28 308	0.81 358	0.74 453	0.60 407	0.56 338	0.59 353	0.55 430	0.79 343	0.59 403	0.10 185	0.09 209	0.12 284	0.11 232	0.13 134	0.14 216

DeepPruner_ROB	0.50 310	0.70 389	1.94 345	0.29 196	0.26 319	0.63 372	0.31 353	0.80 354	0.48 188	0.61 416	0.55 326	0.66 389	0.38 297	0.98 361	0.40 310	0.19 472	0.14 374	0.14 382	0.14 336	0.23 347	0.17 299

StereoDRNet-Refined	0.50 310	0.41 248	1.50 176	0.33 296	0.21 221	0.68 424	0.26 263	0.81 358	0.68 395	0.67 459	0.68 435	0.73 434	0.42 348	1.10 374	0.59 403	0.11 258	0.08 138	0.14 382	0.14 336	0.25 376	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 310	1.15 535	1.73 220	0.31 242	0.21 221	0.58 284	0.22 153	0.95 481	0.82 500	0.58 384	0.62 385	0.57 343	0.39 311	0.84 348	0.40 310	0.11 258	0.08 138	0.09 102	0.06 14	0.21 317	0.13 196

G2L-ROB	0.51 327	0.95 485	1.96 357	0.29 196	0.22 248	0.59 301	0.28 308	0.76 308	0.57 276	0.55 344	0.45 223	0.70 422	0.32 255	1.38 405	0.47 349	0.11 258	0.07 50	0.09 102	0.08 98	0.20 303	0.13 196

DFGA-Net	0.51 327	1.06 519	1.75 230	0.30 215	0.24 283	0.54 216	0.22 153	0.63 222	0.60 299	0.48 262	0.51 279	0.35 194	0.27 199	1.82 483	0.53 377	0.10 185	0.08 138	0.12 284	0.12 272	0.37 490	0.15 251

test_sample5	0.51 327	0.43 260	1.83 291	0.32 271	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.92 451	0.65 367	0.53 313	0.59 355	0.45 267	0.36 276	1.87 492	0.36 278	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.16 280

DualNet	0.51 327	0.43 260	1.83 291	0.32 271	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.92 451	0.65 367	0.54 326	0.62 385	0.45 267	0.36 276	1.87 492	0.36 278	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.16 280

test_5	0.51 327	0.87 456	1.99 363	0.37 386	0.65 548	0.58 284	0.35 397	0.78 334	0.62 334	0.48 262	0.55 326	0.45 267	0.40 319	0.72 325	0.30 224	0.09 88	0.07 50	0.12 284	0.12 272	0.33 454	0.38 511

Sa-1000	0.51 327	0.72 395	1.90 323	0.31 242	0.60 540	0.60 313	0.31 353	0.94 468	0.71 424	0.52 303	0.83 488	0.42 243	0.33 260	0.68 310	0.28 188	0.10 185	0.09 209	0.13 344	0.29 493	0.29 417	0.10 92

dad	0.51 327	1.01 510	1.74 224	0.29 196	0.19 192	0.60 313	0.26 263	0.52 142	0.75 466	0.63 436	0.63 397	0.63 368	0.33 260	0.85 350	0.47 349	0.27 527	0.15 400	0.40 550	0.18 413	0.22 334	0.14 216

PSMNet-ADL	0.51 327	0.38 225	1.65 197	0.35 344	0.21 221	0.67 412	0.26 263	0.74 284	0.55 261	0.42 211	0.52 293	0.70 422	0.45 370	1.91 503	0.57 396	0.15 408	0.13 353	0.11 226	0.13 308	0.15 178	0.20 354

Pruner-Stereo	0.51 327	0.27 101	1.78 250	1.79 591	0.19 192	0.62 355	0.45 463	0.57 179	0.60 299	0.61 416	0.48 249	0.41 229	0.24 147	0.46 206	1.00 477	0.12 316	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.12 100	0.13 196

CFNet-ft	0.51 327	0.76 410	1.79 271	0.28 164	0.30 374	0.63 372	0.28 308	0.66 234	0.55 261	0.45 234	0.57 346	0.74 440	0.41 330	1.46 417	0.42 319	0.14 389	0.10 253	0.28 524	0.13 308	0.18 266	0.14 216

STTStereo	0.51 327	0.69 386	2.14 398	0.36 363	0.30 374	0.61 334	0.32 376	0.77 319	0.60 299	0.60 407	0.54 316	0.67 398	0.43 358	0.86 351	0.42 319	0.16 429	0.15 400	0.17 452	0.20 443	0.16 215	0.15 251

CFNet_RVC	0.51 327	0.76 410	1.79 271	0.28 164	0.30 374	0.63 372	0.28 308	0.66 234	0.55 261	0.45 234	0.57 346	0.74 440	0.41 330	1.46 417	0.42 319	0.14 389	0.10 253	0.28 524	0.13 308	0.18 266	0.14 216

iResNet	0.51 327	0.76 410	2.59 489	0.41 431	0.17 121	0.64 385	0.27 288	0.82 365	0.70 414	0.57 366	0.64 413	0.43 247	0.36 276	0.70 321	0.52 373	0.10 185	0.07 50	0.09 102	0.08 98	0.21 317	0.13 196

test_sample6	0.52 340	0.44 272	1.81 278	0.33 296	0.18 159	0.55 231	0.27 288	0.94 468	0.66 382	0.54 326	0.62 385	0.47 288	0.36 276	1.97 509	0.38 291	0.14 389	0.10 253	0.13 344	0.13 308	0.17 237	0.16 280

CoDeX	0.52 340	0.43 260	2.25 421	0.29 196	0.26 319	0.61 334	0.32 376	0.99 511	0.68 395	0.48 262	0.55 326	0.52 313	0.40 319	1.60 444	0.35 275	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.10 168	0.13 134	0.12 158

SepStereo	0.52 340	0.35 203	1.55 183	0.33 296	0.34 424	0.50 168	0.42 438	0.83 371	0.74 453	0.83 514	0.68 435	0.56 337	0.48 402	1.56 433	0.46 340	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.18 266	0.15 251

SST-Stereo	0.52 340	0.20 14	1.76 236	0.62 537	0.53 520	0.62 355	0.66 526	0.55 167	0.61 316	0.58 384	0.53 304	0.52 313	0.60 453	1.59 443	0.29 204	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.10 92

LMCR-Stereo	0.52 340	0.71 391	2.39 446	0.40 424	0.21 221	0.74 456	0.31 353	1.02 531	0.64 354	0.61 416	0.63 397	0.39 214	0.51 414	0.62 287	0.42 319	0.19 472	0.09 209	0.12 284	0.09 131	0.23 347	0.12 158

delet	0.52 340	0.54 318	1.62 195	0.31 242	0.35 437	0.74 456	0.46 466	0.85 389	0.74 453	0.55 344	0.60 370	0.67 398	0.50 412	1.12 380	0.57 396	0.11 258	0.11 301	0.13 344	0.14 336	0.16 215	0.12 158

IGEV-FE	0.53 346	0.34 194	2.91 534	0.32 271	0.18 159	0.54 216	0.21 127	0.72 266	0.42 124	0.81 508	0.51 279	0.70 422	0.41 330	0.48 223	1.13 496	0.09 88	0.15 400	0.10 159	0.35 526	0.19 287	0.09 64

IGEV_Zeroshot_test	0.53 346	0.33 179	2.91 534	0.32 271	0.18 159	0.54 216	0.21 127	0.72 266	0.42 124	0.81 508	0.51 279	0.71 427	0.41 330	0.48 223	1.13 496	0.09 88	0.15 400	0.10 159	0.35 526	0.19 287	0.09 64

TRStereo	0.53 346	0.76 410	2.38 444	0.42 442	0.29 359	0.69 430	0.23 188	1.81 585	0.55 261	0.36 177	0.32 145	0.47 288	0.40 319	0.46 206	0.25 155	0.12 316	0.11 301	0.11 226	0.41 547	0.13 134	0.32 479

RAFT-345	0.53 346	0.30 149	2.34 436	0.38 403	0.34 424	0.58 284	0.42 438	0.47 98	0.61 316	0.51 294	1.00 522	0.43 247	0.28 214	1.57 437	0.82 455	0.10 185	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.10 66	0.08 40

cf-r	0.53 346	0.81 436	2.15 399	0.33 296	0.28 351	0.60 313	0.28 308	0.78 334	0.64 354	0.51 294	0.60 370	0.75 446	0.40 319	1.32 399	0.43 328	0.13 346	0.09 209	0.11 226	0.12 272	0.15 178	0.14 216

PSMNet-RSSM	0.53 346	0.82 440	1.78 250	0.31 242	0.25 302	0.58 284	0.28 308	0.84 382	0.60 299	0.50 281	0.61 380	0.67 398	0.43 358	1.68 455	0.42 319	0.15 408	0.10 253	0.14 382	0.16 381	0.15 178	0.13 196

WQFJX	0.54 352	0.88 460	1.81 278	0.37 386	0.30 374	0.61 334	0.41 433	0.85 389	0.68 395	0.44 222	0.60 370	0.39 214	0.51 414	1.64 449	0.40 310	0.10 185	0.09 209	0.12 284	0.10 168	0.24 362	0.16 280

MyStereo8	0.54 352	0.80 431	2.76 515	0.32 271	0.33 415	0.71 439	0.20 103	0.87 409	0.57 276	0.51 294	0.59 355	0.50 304	0.33 260	0.68 310	0.55 384	0.10 185	0.29 525	0.10 159	0.13 308	0.21 317	0.34 491

MyStereo06	0.54 352	0.41 248	2.68 501	0.30 215	0.23 269	0.60 313	0.30 340	0.81 358	0.44 139	0.84 516	0.52 293	0.78 457	0.58 446	0.48 223	1.10 492	0.09 88	0.17 438	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.20 354

iRaft-Stereo_5w	0.54 352	1.01 510	2.08 382	0.27 139	0.21 221	0.49 160	0.28 308	0.73 278	0.58 287	0.40 197	0.61 380	0.62 365	0.46 385	1.78 471	0.47 349	0.09 88	0.07 50	0.11 226	0.10 168	0.39 507	0.12 158

IPLGR	0.54 352	0.56 329	2.68 501	0.36 363	0.18 159	0.62 355	0.54 494	1.02 531	0.64 354	0.73 485	0.46 231	0.47 288	0.45 370	1.12 380	0.29 204	0.09 88	0.08 138	0.11 226	0.09 131	0.19 287	0.12 158

AACVNet	0.54 352	0.78 427	1.73 220	0.36 363	0.21 221	0.57 266	0.25 241	0.71 261	0.51 213	0.55 344	0.59 355	0.64 377	0.41 330	2.13 527	0.41 317	0.14 389	0.11 301	0.14 382	0.11 232	0.33 454	0.15 251

LCNet	0.54 352	0.37 215	1.78 250	0.92 563	0.22 248	0.96 522	0.30 340	0.59 194	0.58 287	0.51 294	0.55 326	0.41 229	0.76 504	0.84 348	0.26 168	0.09 88	0.06 24	0.12 284	0.18 413	0.98 573	0.39 517

IRAFT_RVC	0.54 352	0.53 313	1.78 250	0.46 472	0.21 221	0.58 284	0.43 445	0.65 231	0.66 382	0.54 326	0.50 274	0.49 301	0.51 414	1.58 441	1.01 481	0.11 258	0.25 512	0.13 344	0.10 168	0.15 178	0.13 196

GEStereo_RVC	0.54 352	0.87 456	1.95 348	0.47 477	0.25 302	0.62 355	0.37 412	1.00 519	0.74 453	0.53 313	0.54 316	0.59 353	0.44 366	1.10 374	0.46 340	0.15 408	0.11 301	0.12 284	0.10 168	0.26 396	0.19 336

UNet	0.54 352	0.44 272	2.83 524	0.31 242	0.33 415	0.74 456	0.27 288	0.82 365	0.61 316	0.53 313	0.54 316	0.72 430	0.54 425	0.78 342	0.56 392	0.11 258	0.09 209	0.13 344	0.11 232	0.14 158	0.12 158

HGLStereo	0.54 352	0.69 386	2.00 365	0.35 344	0.40 474	0.66 406	0.30 340	0.83 371	0.62 334	0.57 366	0.69 444	0.69 412	0.54 425	1.07 371	0.55 384	0.13 346	0.13 353	0.13 344	0.11 232	0.19 287	0.17 299

DSFCA	0.54 352	0.35 203	1.41 152	0.28 164	0.28 351	0.79 483	0.88 555	0.76 308	0.70 414	0.72 481	0.66 424	0.67 398	0.57 440	1.17 386	0.63 412	0.16 429	0.14 374	0.13 344	0.14 336	0.16 215	0.13 196

DLCB_ROB	0.54 352	0.55 327	1.49 173	0.36 363	0.25 302	0.65 399	0.36 404	0.80 354	0.70 414	0.72 481	0.69 444	0.83 476	0.46 385	1.53 430	0.60 405	0.13 346	0.12 329	0.14 382	0.14 336	0.14 158	0.13 196

G2L-Stereo_test	0.55 365	0.97 496	1.89 318	0.33 296	0.24 283	0.75 462	0.38 419	0.79 350	0.60 299	0.60 407	0.54 316	0.74 440	0.39 311	1.56 433	0.43 328	0.10 185	0.08 138	0.08 42	0.08 98	0.28 412	0.13 196

G2L-Stereo	0.55 365	0.85 450	2.18 406	0.31 242	0.27 337	0.59 301	0.27 288	0.77 319	0.55 261	0.54 326	0.52 293	0.71 427	0.36 276	1.75 467	0.50 365	0.13 346	0.11 301	0.13 344	0.11 232	0.29 417	0.15 251

ssnet_v2	0.55 365	0.60 338	1.86 304	0.32 271	0.22 248	0.72 445	0.44 456	0.94 468	0.74 453	0.63 436	0.54 316	0.81 469	0.47 393	0.77 338	0.70 430	0.16 429	0.14 374	0.14 382	0.14 336	0.30 428	0.30 465

raft_robust	0.55 365	0.84 446	1.73 220	0.28 164	0.54 522	0.53 206	0.25 241	0.88 418	0.75 466	0.48 262	0.46 231	0.76 451	0.75 502	1.46 417	0.27 178	0.09 88	0.10 253	0.10 159	0.30 503	0.26 396	0.16 280

XX-Stereo	0.55 365	0.54 318	3.50 574	0.48 485	0.39 465	0.54 216	0.17 55	0.89 424	0.40 101	0.44 222	0.65 422	0.85 485	0.19 84	0.77 338	0.21 80	0.10 185	0.14 374	0.10 159	0.32 516	0.17 237	0.14 216

ac_64	0.55 365	0.46 283	1.92 332	0.36 363	0.34 424	0.63 372	0.31 353	0.82 365	0.61 316	0.55 344	0.51 279	0.89 499	0.48 402	1.83 484	0.55 384	0.14 389	0.11 301	0.12 284	0.12 272	0.18 266	0.12 158

GANet-RSSM	0.55 365	0.73 402	1.90 323	0.36 363	0.26 319	0.59 301	0.27 288	0.78 334	0.52 222	0.47 244	0.57 346	0.63 368	0.45 370	1.92 507	0.43 328	0.14 389	0.10 253	0.25 517	0.11 232	0.34 465	0.14 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 365	0.92 470	2.36 442	0.38 403	0.37 456	0.60 313	0.28 308	0.82 365	0.62 334	0.62 427	0.55 326	0.72 430	0.45 370	1.00 364	0.43 328	0.15 408	0.11 301	0.14 382	0.14 336	0.15 178	0.16 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 373	0.29 136	1.27 122	0.26 122	0.16 92	0.44 112	0.16 45	0.44 70	0.35 42	5.31 607	0.19 31	0.22 81	0.19 84	0.24 8	1.08 489	0.10 185	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 196

CBFPSM	0.56 373	0.91 469	1.82 285	0.28 164	0.23 269	0.71 439	0.37 412	0.72 266	0.64 354	0.50 281	0.49 266	1.03 530	0.83 513	0.62 287	1.35 521	0.10 185	0.12 329	0.10 159	0.10 168	0.18 266	0.19 336

CRFU-Net	0.56 373	0.38 225	1.86 304	0.46 472	0.26 319	0.82 494	0.36 404	0.90 430	0.49 194	0.62 427	0.59 355	0.78 457	1.35 561	1.00 364	0.48 355	0.15 408	0.14 374	0.17 452	0.10 168	0.19 287	0.14 216

CIPLG	0.56 373	1.19 541	2.46 460	0.80 554	0.31 394	0.61 334	0.57 506	0.76 308	0.57 276	0.56 355	0.63 397	0.41 229	0.30 239	0.45 195	0.40 310	0.11 258	0.20 473	0.13 344	0.13 308	0.35 476	0.19 336

DAS	0.56 373	0.35 203	1.55 183	0.33 296	0.34 424	0.50 168	0.42 438	0.83 371	0.74 453	0.83 514	0.68 435	0.56 337	0.48 402	2.40 547	0.46 340	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.18 266	0.15 251

AASNet	0.56 373	1.03 515	2.34 436	0.37 386	0.33 415	0.65 399	0.29 332	0.96 486	0.73 449	0.54 326	0.60 370	0.55 325	0.38 297	0.59 275	0.58 401	0.14 389	0.12 329	0.13 344	0.10 168	0.43 523	0.24 417

ACRE	0.56 373	1.14 531	2.77 518	0.76 550	0.28 351	0.60 313	0.56 502	0.76 308	0.58 287	0.55 344	0.62 385	0.41 229	0.29 229	0.44 180	0.39 302	0.11 258	0.19 462	0.13 344	0.14 336	0.36 482	0.18 319

iinet-f	0.57 380	0.93 476	2.27 424	0.31 242	0.25 302	0.83 497	0.33 384	0.81 358	0.65 367	0.54 326	0.63 397	0.73 434	0.67 481	0.73 326	0.67 423	0.13 346	0.13 353	0.11 226	0.10 168	0.43 523	0.16 280

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 380	0.87 456	2.11 388	0.32 271	0.30 374	0.84 499	0.40 427	0.88 418	0.72 434	0.65 453	0.73 465	0.66 389	0.57 440	0.93 356	0.71 433	0.13 346	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.15 178	0.14 216

psm_up	0.57 380	0.61 343	1.83 291	0.35 344	0.30 374	0.64 385	0.37 412	0.90 430	0.68 395	0.59 398	0.55 326	0.68 405	0.54 425	1.91 503	0.46 340	0.16 429	0.15 400	0.16 431	0.15 361	0.23 347	0.13 196

GwcNet-RSSM	0.57 380	0.94 478	2.13 393	0.32 271	0.25 302	0.60 313	0.30 340	0.80 354	0.66 382	0.52 303	0.64 413	0.71 427	0.40 319	1.79 475	0.50 365	0.13 346	0.09 209	0.12 284	0.12 272	0.21 317	0.15 251

DISCO	0.57 380	0.34 194	1.87 309	0.45 467	0.34 424	0.84 499	0.35 397	0.84 382	0.78 485	0.59 398	0.63 397	1.06 537	0.53 422	1.10 374	0.82 455	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.10 168	0.22 334	0.18 319

coex_refinement	0.58 385	0.94 478	1.87 309	0.38 403	0.25 302	0.64 385	0.34 389	0.83 371	0.65 367	0.60 407	0.63 397	0.81 469	0.48 402	1.85 491	0.56 392	0.13 346	0.09 209	0.10 159	0.10 168	0.16 215	0.16 280

PSMNet-RUCA	0.58 385	0.82 440	1.89 318	0.59 531	0.56 528	0.64 385	0.36 404	0.84 382	0.69 405	0.51 294	0.68 435	0.53 315	0.43 358	0.56 264	0.43 328	0.34 543	0.18 449	0.44 555	0.29 493	0.48 535	0.30 465

FACV-RUCA	0.58 385	0.40 241	1.78 250	0.43 446	1.67 596	0.48 153	0.28 308	0.69 250	0.62 334	0.40 197	0.53 304	0.33 184	0.63 470	0.40 155	0.31 238	0.13 346	0.11 301	0.62 564	0.12 272	0.70 559	0.98 579

UGAM	0.58 385	0.47 292	2.21 410	0.30 215	0.19 192	0.53 206	0.34 389	0.59 194	0.63 346	0.44 222	0.73 465	0.78 457	0.37 290	2.58 563	0.39 302	0.10 185	0.08 138	0.17 452	0.14 336	0.42 521	0.17 299

iRaft-Stereo_20w	0.58 385	0.39 235	1.96 357	0.45 467	0.32 402	0.92 519	0.57 506	1.14 555	0.56 272	0.81 508	0.40 198	0.55 325	0.69 486	0.65 303	1.04 486	0.09 88	0.16 418	0.09 102	0.36 535	0.17 237	0.25 426

IPLGR_C	0.58 385	1.25 548	2.72 507	0.80 554	0.31 394	0.60 313	0.61 516	0.76 308	0.58 287	0.56 355	0.62 385	0.41 229	0.31 248	0.43 171	0.40 310	0.11 258	0.22 488	0.13 344	0.15 361	0.35 476	0.19 336

CFNet	0.58 385	0.96 488	1.78 250	0.33 296	0.25 302	0.63 372	0.22 153	0.88 418	0.75 466	0.46 242	0.59 355	0.58 350	0.40 319	2.29 536	0.48 355	0.12 316	0.09 209	0.15 412	0.14 336	0.30 428	0.15 251

NVstereo2D	0.58 385	0.40 241	2.03 373	0.35 344	0.35 437	0.69 430	0.39 424	0.91 442	0.80 493	0.47 244	0.53 304	0.67 398	0.46 385	1.99 513	0.48 355	0.19 472	0.11 301	0.17 452	0.13 308	0.25 376	0.25 426

HUF	0.59 393	0.65 371	2.46 460	0.45 467	0.77 560	0.34 40	0.24 221	0.46 83	0.39 88	0.31 153	0.28 106	0.25 118	0.19 84	0.67 307	0.18 22	0.12 316	2.03 606	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 601

DualNet (step1)	0.59 393	0.62 349	1.93 335	0.27 139	0.22 248	0.68 424	0.31 353	0.93 459	0.66 382	0.57 366	0.51 279	0.55 325	0.45 370	1.11 377	0.38 291	0.61 562	0.14 374	0.87 573	0.56 566	0.25 376	0.23 405

Wz-Net-LNSev	0.59 393	0.96 488	2.47 465	0.34 327	0.37 456	0.79 483	0.44 456	0.86 400	0.77 480	0.61 416	0.67 427	0.79 462	0.56 434	0.64 292	0.62 410	0.15 408	0.14 374	0.12 284	0.12 272	0.18 266	0.19 336

OMP-Stereo	0.59 393	0.65 371	1.74 224	0.56 520	0.37 456	0.60 313	0.26 263	0.70 258	0.65 367	0.66 455	0.60 370	0.69 412	0.32 255	2.09 524	1.20 508	0.10 185	0.07 50	0.12 284	0.09 131	0.17 237	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 393	0.65 371	1.74 224	0.54 511	0.23 269	0.61 334	0.21 127	0.73 278	0.65 367	0.64 446	0.69 444	0.69 412	0.38 297	2.09 524	1.39 524	0.11 258	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.15 178	0.09 64

iResNetv2_ROB	0.59 393	1.43 563	2.96 537	0.40 424	0.22 248	0.58 284	0.28 308	0.91 442	0.73 449	0.57 366	0.63 397	0.60 359	0.41 330	0.74 329	0.35 275	0.11 258	0.08 138	0.10 159	0.07 66	0.43 523	0.17 299

SACVNet	0.60 399	0.74 405	1.90 323	0.37 386	0.28 351	0.64 385	0.37 412	0.86 400	0.61 316	0.65 453	0.62 385	0.69 412	0.44 366	2.08 522	0.42 319	0.18 457	0.14 374	0.16 431	0.15 361	0.38 497	0.24 417

HHNet	0.60 399	0.65 371	2.60 492	0.36 363	0.25 302	0.64 385	0.61 516	0.64 225	0.62 334	0.55 344	1.13 537	0.32 178	0.60 453	0.42 168	1.79 544	0.15 408	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.18 266	0.15 251

ASMatch	0.60 399	0.43 260	2.58 487	0.91 562	0.36 445	0.56 248	0.25 241	0.52 142	0.61 316	0.47 244	1.21 540	0.47 288	0.66 479	1.34 401	0.94 465	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.10 66	0.16 280

PFNet	0.60 399	0.33 179	2.47 465	0.41 431	0.55 525	0.62 355	0.27 288	0.61 210	0.63 346	0.61 416	0.56 338	0.45 267	0.32 255	1.88 500	1.14 498	0.28 531	0.09 209	0.12 284	0.16 381	0.26 396	0.20 354

ADLNet	0.60 399	0.71 391	1.95 348	0.35 344	0.34 424	0.67 412	0.34 389	0.90 430	0.74 453	0.68 466	0.62 385	0.80 466	0.45 370	1.78 471	0.64 417	0.14 389	0.11 301	0.14 382	0.14 336	0.29 417	0.21 366

ARAFT	0.60 399	1.23 545	3.10 551	0.28 164	0.16 92	0.64 385	0.36 404	0.90 430	0.67 391	0.61 416	0.49 266	0.55 325	0.31 248	1.24 395	0.32 249	0.10 185	0.08 138	0.14 382	0.13 308	0.37 490	0.21 366

ETE_ROB	0.60 399	0.71 391	1.55 183	0.37 386	0.25 302	0.69 430	0.51 483	1.47 573	0.70 414	0.80 502	0.69 444	0.85 485	0.49 409	1.36 403	0.58 401	0.16 429	0.13 353	0.19 478	0.16 381	0.21 317	0.23 405

LALA_ROB	0.60 399	0.76 410	1.69 206	0.36 363	0.29 359	0.79 483	0.55 497	0.94 468	0.77 480	0.81 508	0.67 427	0.94 513	0.49 409	0.99 362	0.73 440	0.21 489	0.15 400	0.20 487	0.18 413	0.23 347	0.21 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 407	0.61 343	3.35 571	0.33 296	0.58 533	0.66 406	0.20 103	0.98 499	0.55 261	0.73 485	0.52 293	0.99 523	0.65 474	0.58 269	0.29 204	0.10 185	0.16 418	0.10 159	0.41 547	0.29 417	0.20 354

RAFT-RH_RVC	0.61 407	0.50 304	2.33 434	0.36 363	0.29 359	0.60 313	0.18 72	0.44 70	0.58 287	0.76 493	1.91 567	0.47 288	0.29 229	1.60 444	1.23 512	0.14 389	0.07 50	0.13 344	0.13 308	0.10 66	0.09 64

FADNet-RVC	0.61 407	1.26 550	2.12 391	0.33 296	0.26 319	0.59 301	0.29 332	0.86 400	0.62 334	0.45 234	0.50 274	0.62 365	0.46 385	1.73 463	0.55 384	0.17 445	0.20 473	0.17 452	0.18 413	0.59 550	0.28 449

RASNet	0.61 407	0.68 382	2.03 373	0.35 344	0.46 506	0.65 399	0.28 308	0.78 334	0.70 414	0.48 262	0.64 413	0.93 509	0.61 462	2.21 532	0.73 440	0.12 316	0.09 209	0.09 102	0.10 168	0.14 158	0.11 118

XPNet_ROB	0.61 407	0.72 395	1.66 201	0.37 386	0.27 337	0.67 412	0.47 474	0.89 424	0.71 424	0.78 499	0.70 454	0.81 469	0.53 422	1.70 458	0.76 444	0.21 489	0.16 418	0.16 431	0.15 361	0.20 303	0.21 366

252Zero-FE	0.62 412	0.27 101	0.83 61	0.24 67	0.13 25	0.31 22	0.13 9	0.39 34	0.32 20	8.03 610	0.23 65	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 334	0.09 88	0.12 329	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 158

YMNet	0.62 412	0.72 395	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 509	0.43 445	0.87 409	0.71 424	0.74 488	0.81 482	0.83 476	0.46 385	0.86 351	0.93 463	0.19 472	0.22 488	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

YMNet_1	0.62 412	0.72 395	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 509	0.43 445	0.87 409	0.71 424	0.74 488	0.81 482	0.83 476	0.46 385	0.86 351	0.93 463	0.19 472	0.22 488	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

DDVS	0.62 412	0.40 241	1.40 151	2.21 598	0.35 437	0.87 509	1.00 565	0.69 250	0.50 205	0.53 313	0.56 338	0.90 501	0.37 290	1.22 390	0.47 349	0.15 408	0.14 374	0.14 382	0.12 272	0.19 287	0.22 381

DRaft	0.62 412	0.38 225	1.76 236	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 526	0.53 151	0.53 241	0.67 459	0.99 520	0.38 208	1.00 537	1.44 412	2.10 558	0.10 185	0.14 374	0.10 159	0.14 336	0.18 266	0.21 366

DMCA-RVC	0.62 412	0.96 488	2.63 494	0.36 363	0.90 566	0.56 248	0.31 353	0.69 250	0.57 276	0.68 466	0.52 293	0.59 353	0.56 434	1.23 392	0.53 377	0.16 429	0.38 547	0.20 487	0.15 361	0.20 303	0.15 251

HSM	0.62 412	0.76 410	1.72 217	0.30 215	0.29 359	0.64 385	0.28 308	0.94 468	0.62 334	0.58 384	0.57 346	1.40 562	0.64 472	2.59 564	0.42 319	0.11 258	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.14 158	0.11 118

UGAM-zero	0.63 419	0.39 235	2.49 468	0.30 215	0.49 511	0.67 412	0.19 82	0.91 442	0.45 154	0.77 497	0.45 223	1.16 551	0.82 512	2.05 518	0.29 204	0.09 88	0.15 400	0.09 102	0.44 551	0.11 89	0.22 381

fast-acv-ft	0.63 419	0.88 460	3.10 551	0.38 403	0.30 374	0.79 483	0.48 478	0.69 250	0.72 434	0.58 384	0.78 478	0.76 451	0.60 453	0.67 307	0.73 440	0.15 408	0.15 400	0.18 472	0.17 400	0.37 490	0.16 280

PSM-AAD	0.63 419	0.22 42	1.77 245	0.37 386	0.23 269	0.86 505	1.17 577	0.59 194	0.60 299	0.64 446	0.71 458	0.68 405	2.93 592	0.65 303	0.31 238	0.09 88	0.07 50	0.17 452	0.15 361	0.13 134	0.33 487

PS-NSSS	0.63 419	1.00 506	1.81 278	0.30 215	0.31 394	0.63 372	0.34 389	0.98 499	0.69 405	0.54 326	0.74 468	0.51 307	0.41 330	2.43 552	0.48 355	0.24 513	0.17 438	0.27 521	0.18 413	0.27 406	0.21 366

z-ln-s-r	0.64 423	0.89 464	2.23 418	0.32 271	0.26 319	0.57 266	0.37 412	0.84 382	0.76 475	0.51 294	0.81 482	0.64 377	0.45 370	2.06 519	1.27 516	0.10 185	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.24 362	0.13 196

test_for_model	0.64 423	1.60 571	1.82 285	1.23 580	1.02 576	0.53 206	0.23 188	0.75 295	0.50 205	0.57 366	0.29 113	0.25 118	0.20 96	0.26 24	0.22 101	0.76 573	0.31 531	0.08 42	0.07 66	1.68 594	0.50 541

TransformOpticalFlow	0.64 423	0.56 329	2.66 499	0.44 453	0.26 319	0.62 355	0.28 308	0.83 371	0.71 424	0.76 493	0.74 468	0.91 503	0.85 517	1.83 484	0.81 454	0.10 185	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.11 89	0.12 158

pcwnet_v2	0.64 423	0.49 298	4.41 589	0.32 271	0.27 337	0.60 313	0.25 241	0.97 495	0.88 516	0.59 398	0.70 454	0.63 368	0.55 430	0.66 306	0.37 284	0.17 445	0.15 400	0.15 412	0.14 336	0.21 317	0.23 405

RAFT + AFF	0.64 423	1.20 542	1.95 348	0.34 327	0.33 415	0.67 412	0.52 486	0.99 511	0.74 453	0.53 313	0.58 352	0.57 343	0.80 509	1.76 468	0.51 370	0.12 316	0.27 521	0.15 412	0.14 336	0.43 523	0.29 455

FADNet	0.64 423	1.22 544	2.06 375	0.32 271	0.30 374	0.66 406	0.29 332	0.88 418	0.72 434	0.44 222	0.48 249	0.66 389	0.57 440	1.84 489	0.45 339	0.46 554	0.20 473	0.17 452	0.19 433	0.59 550	0.24 417

DRN-Test	0.64 423	0.43 260	2.44 457	0.39 413	0.44 491	0.80 490	0.41 433	1.02 531	0.78 485	0.80 502	0.63 397	0.69 412	0.56 434	1.79 475	0.69 428	0.15 408	0.12 329	0.17 452	0.16 381	0.18 266	0.17 299

StereoDRNet	0.64 423	0.88 460	2.35 439	0.41 431	0.45 500	0.73 452	0.47 474	0.94 468	0.74 453	0.75 490	0.54 316	0.74 440	0.47 393	1.70 458	0.72 437	0.15 408	0.14 374	0.15 412	0.14 336	0.20 303	0.19 336

NOSS_ROB	0.64 423	0.65 371	1.62 195	0.46 472	0.25 302	0.67 412	0.30 340	0.93 459	0.77 480	0.59 398	0.57 346	0.77 453	0.38 297	2.78 575	0.44 334	0.23 505	0.24 499	0.28 524	0.26 481	0.27 406	0.39 517

Select-FE	0.65 432	0.67 379	2.76 515	0.49 487	0.55 525	0.79 483	0.16 45	0.90 430	0.53 241	0.84 516	0.55 326	0.91 503	0.75 502	0.57 265	1.16 502	0.11 258	0.18 449	0.11 226	0.49 556	0.14 158	0.31 473

Wz-Net-MNSev	0.65 432	0.97 496	2.19 408	0.36 363	0.33 415	0.90 515	0.60 512	0.92 451	0.81 499	0.75 490	0.72 463	0.73 434	0.65 474	1.39 406	0.71 433	0.16 429	0.13 353	0.14 382	0.14 336	0.24 362	0.18 319

FINET	0.65 432	0.95 485	3.06 547	0.35 344	0.40 474	0.58 284	0.48 478	0.92 451	1.10 549	0.57 366	0.68 435	0.47 288	0.44 366	1.15 385	0.60 405	0.23 505	0.21 482	0.17 452	0.15 361	0.26 396	0.25 426

CVANet_RVC	0.65 432	0.80 431	2.13 393	0.36 363	0.26 319	0.62 355	0.42 438	0.84 382	0.72 434	0.69 468	0.68 435	0.68 405	0.52 420	2.64 566	0.42 319	0.19 472	0.12 329	0.22 498	0.17 400	0.37 490	0.15 251

NCCL2	0.65 432	0.94 478	1.96 357	0.43 446	0.30 374	0.71 439	0.68 532	0.84 382	0.65 367	0.70 474	0.60 370	0.86 491	0.54 425	1.56 433	0.57 396	0.20 482	0.16 418	0.67 567	0.25 473	0.22 334	0.24 417

TCMNet	0.66 437	0.85 450	2.55 486	0.50 491	0.52 519	0.72 445	0.39 424	0.87 409	0.72 434	0.58 384	0.68 435	0.63 368	0.46 385	1.70 458	0.63 412	0.18 457	0.18 449	0.23 505	0.18 413	0.38 497	0.27 443

ACV-stereo	0.66 437	0.76 410	2.86 525	0.32 271	0.25 302	1.01 530	0.60 512	0.59 194	0.52 222	0.41 206	0.45 223	1.55 568	0.94 532	1.40 409	0.69 428	0.14 389	0.13 353	0.12 284	0.11 232	0.20 303	0.19 336

ttt	0.66 437	0.22 42	1.68 204	0.34 327	0.24 283	0.60 313	0.26 263	1.00 519	0.77 480	0.55 344	0.67 427	0.54 321	0.36 276	2.14 528	3.03 577	0.16 429	0.13 353	0.13 344	0.12 272	0.15 178	0.17 299

GrayStereo	0.66 437	0.19 8	1.76 236	0.90 561	0.23 269	0.62 355	1.42 591	0.62 214	0.60 299	0.72 481	0.78 478	0.56 337	3.07 595	0.60 281	0.26 168	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.21 449	0.11 89	0.18 319

PSMNet_ROB	0.66 437	1.01 510	2.33 434	0.38 403	0.31 394	0.72 445	0.55 497	0.86 400	0.69 405	0.54 326	0.60 370	0.75 446	0.47 393	2.00 514	0.82 455	0.17 445	0.13 353	0.19 478	0.19 433	0.24 362	0.27 443

DispNO	0.67 442	0.98 500	2.58 487	0.31 242	0.27 337	0.59 301	0.29 332	0.83 371	0.68 395	0.53 313	0.79 481	0.83 476	0.47 393	2.46 554	0.68 426	0.12 316	0.10 253	0.19 478	0.31 510	0.16 215	0.17 299

STrans-v2	0.67 442	0.56 329	2.64 496	0.27 139	0.23 269	0.57 266	0.33 384	0.96 486	0.69 405	0.92 528	0.85 495	0.89 499	0.93 529	1.83 484	1.21 510	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.09 131	0.11 89	0.12 158

hitnet-ft	0.67 442	0.80 431	1.90 323	0.28 164	0.22 248	0.69 430	0.36 404	0.85 389	0.65 367	0.56 355	0.84 491	1.03 530	0.95 535	2.32 538	0.55 384	0.23 505	0.14 374	0.41 551	0.13 308	0.24 362	0.17 299

FADNet-RVC-Resample	0.67 442	1.16 540	3.16 557	0.37 386	0.29 359	0.62 355	0.38 419	0.86 400	0.63 346	0.51 294	0.50 274	0.57 343	0.45 370	1.57 437	0.49 360	0.24 513	0.32 537	0.23 505	0.19 433	0.27 406	0.62 553

RP	0.67 442	0.82 440	1.94 345	0.43 446	0.44 491	0.65 399	0.45 463	0.89 424	0.82 500	0.66 455	0.92 507	0.99 523	0.76 504	1.55 432	0.66 420	0.25 518	0.18 449	0.23 505	0.20 443	0.31 436	0.22 381

HSM-Net_RVC	0.67 442	0.34 194	2.23 418	0.26 122	0.19 192	0.67 412	0.29 332	1.26 565	0.69 405	0.72 481	0.70 454	0.78 457	0.42 348	3.77 595	0.41 317	0.13 346	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.12 100	0.11 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 442	0.92 470	1.76 236	0.37 386	0.24 283	0.66 406	0.56 502	0.82 365	0.74 453	1.16 549	0.62 385	0.61 361	0.48 402	2.70 571	0.50 365	0.20 482	0.11 301	0.35 541	0.14 336	0.32 445	0.16 280

w-ln-seven-2	0.68 449	1.13 529	2.46 460	0.36 363	0.27 337	0.65 399	0.44 456	0.87 409	0.83 503	0.69 468	0.75 471	0.72 430	0.63 470	1.56 433	1.15 500	0.13 346	0.13 353	0.15 412	0.14 336	0.35 476	0.19 336

ADLNet2	0.68 449	0.84 446	3.19 561	0.33 296	0.36 445	0.64 385	0.37 412	0.89 424	0.79 490	0.54 326	0.65 422	0.93 509	0.48 402	2.07 521	0.56 392	0.13 346	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.33 454	0.18 319

DEmStereo	0.68 449	0.31 161	2.25 421	0.42 442	0.17 121	0.66 406	0.89 556	0.51 128	0.59 294	0.60 407	1.01 523	0.45 267	1.26 553	1.54 431	2.26 564	0.10 185	0.08 138	0.10 159	0.10 168	0.10 66	0.11 118

Nwc_Net	0.68 449	0.83 444	2.53 475	0.41 431	0.39 465	0.77 474	0.38 419	1.01 528	0.70 414	0.60 407	0.99 520	0.98 520	0.68 484	1.41 410	0.63 412	0.23 505	0.15 400	0.23 505	0.25 473	0.23 347	0.18 319

AANet_RVC	0.68 449	1.00 506	2.09 383	0.33 296	0.25 302	0.58 284	0.32 376	0.81 358	0.80 493	0.61 416	0.94 512	0.80 466	0.41 330	2.46 554	1.02 483	0.36 546	0.14 374	0.10 159	0.09 131	0.23 347	0.22 381

IPLG	0.69 454	0.84 446	2.43 455	0.35 344	0.21 221	1.65 569	0.61 516	1.36 569	0.58 287	1.39 569	0.51 279	0.37 200	0.87 521	1.41 410	0.36 278	0.09 88	0.07 50	0.14 382	0.12 272	0.32 445	0.11 118

GwcNet	0.69 454	0.71 391	3.12 554	0.36 363	0.45 500	0.81 491	0.44 456	0.86 400	0.84 506	0.60 407	0.74 468	0.82 474	0.49 409	1.65 451	0.66 420	0.16 429	0.15 400	0.15 412	0.15 361	0.31 436	0.24 417

AF-Net	0.69 454	0.92 470	2.21 410	0.41 431	0.40 474	0.68 424	0.40 427	1.02 531	0.86 509	0.69 468	1.03 527	1.04 533	0.84 516	1.19 387	0.78 448	0.22 502	0.14 374	0.25 517	0.17 400	0.30 428	0.18 319

stereogan	0.69 454	0.51 307	2.44 457	0.39 413	0.39 465	1.01 530	0.41 433	0.94 468	0.92 526	0.73 485	0.85 495	1.15 549	0.69 486	1.57 437	0.53 377	0.19 472	0.18 449	0.20 487	0.16 381	0.36 482	0.24 417

PAM_32	0.70 458	0.35 203	2.73 512	0.54 511	0.61 544	1.07 541	0.43 445	0.84 382	0.49 194	0.90 525	0.91 505	1.23 553	0.77 507	0.65 303	1.10 492	0.10 185	0.19 462	0.10 159	0.49 556	0.15 178	0.38 511

PAM	0.70 458	0.35 203	2.72 507	0.56 520	0.62 546	1.08 543	0.53 490	0.85 389	0.44 139	0.93 530	0.92 507	1.24 554	0.68 484	0.64 292	1.01 481	0.10 185	0.19 462	0.10 159	0.48 554	0.14 158	0.38 511

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 458	0.65 371	3.45 572	0.50 491	0.60 540	0.75 462	0.23 188	0.96 486	0.60 299	0.76 493	1.30 547	0.81 469	0.60 453	0.57 265	0.82 455	0.10 185	0.16 418	0.11 226	0.43 550	0.31 436	0.22 381

xxxx	0.70 458	0.21 26	1.33 132	0.28 164	0.18 159	0.63 372	0.24 221	1.02 531	0.69 405	0.50 281	0.62 385	0.58 350	0.38 297	1.47 424	5.21 602	0.13 346	0.12 329	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.15 251

APVNet	0.70 458	0.67 379	2.71 505	0.38 403	0.36 445	0.85 503	0.43 445	0.91 442	0.68 395	0.55 344	0.69 444	0.75 446	0.55 430	2.31 537	0.78 448	0.17 445	0.17 438	0.24 512	0.19 433	0.33 454	0.23 405

Syn2CoEx	0.70 458	1.07 522	2.74 513	0.43 446	0.30 374	0.64 385	0.42 438	0.99 511	0.78 485	0.62 427	0.78 478	0.74 440	0.72 493	1.92 507	0.61 408	0.20 482	0.17 438	0.19 478	0.15 361	0.29 417	0.22 381

FAT-Stereo	0.70 458	0.54 318	2.88 527	0.36 363	0.29 359	0.62 355	0.54 494	0.97 495	0.87 512	0.76 493	0.92 507	0.94 513	0.80 509	1.84 489	0.57 396	0.18 457	0.19 462	0.17 452	0.16 381	0.22 334	0.25 426

RYNet	0.70 458	0.56 329	2.25 421	0.35 344	0.41 481	0.86 505	0.43 445	0.94 468	0.82 500	0.62 427	0.53 304	0.91 503	0.60 453	2.70 571	1.00 477	0.14 389	0.11 301	0.16 431	0.14 336	0.25 376	0.27 443

PWC_ROB	0.70 458	0.94 478	1.88 311	0.39 413	0.39 465	0.62 355	0.30 340	0.98 499	0.94 527	0.91 527	1.29 546	0.77 453	0.62 467	1.62 448	1.03 485	0.18 457	0.11 301	0.18 472	0.13 308	0.51 542	0.22 381

ccnet	0.71 467	0.41 248	1.59 188	0.40 424	0.45 500	1.06 536	0.55 497	0.98 499	0.71 424	0.88 521	0.97 517	0.82 474	0.88 525	1.68 455	0.94 465	0.32 539	0.26 514	0.32 537	0.27 486	0.34 465	0.30 465

RGC	0.71 467	0.97 496	2.18 406	0.44 453	0.44 491	0.73 452	0.40 427	0.94 468	0.71 424	0.71 478	1.04 530	1.01 526	0.71 490	1.74 465	0.70 430	0.23 505	0.18 449	0.28 524	0.26 481	0.29 417	0.27 443

CBMV	0.71 467	0.76 410	2.64 496	0.33 296	0.20 207	0.78 479	0.79 547	0.98 499	0.78 485	0.85 520	0.71 458	0.86 491	1.10 547	1.46 417	0.62 410	0.18 457	0.20 473	0.21 495	0.19 433	0.25 376	0.33 487
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 470	1.10 524	2.15 399	1.11 575	0.59 535	0.62 355	0.19 82	0.75 295	0.53 241	0.56 355	0.63 397	0.47 288	0.31 248	1.11 377	0.33 260	0.75 572	0.45 558	0.84 572	0.64 578	0.69 558	0.54 544

mmx	0.72 470	0.23 60	2.01 366	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.99 511	0.76 475	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	2.52 559	3.43 588	0.13 346	0.10 253	0.15 412	0.13 308	0.15 178	0.15 251

xxx	0.72 470	0.23 60	2.01 366	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.99 511	0.76 475	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	2.52 559	3.43 588	0.13 346	0.10 253	0.15 412	0.13 308	0.15 178	0.15 251

LL-Strereo	0.72 470	1.29 552	2.49 468	0.36 363	0.45 500	0.55 231	0.32 376	0.93 459	0.71 424	0.67 459	0.58 352	0.85 485	0.79 508	2.67 570	0.46 340	0.10 185	0.18 449	0.14 382	0.12 272	0.40 512	0.42 527

test_xeample	0.72 470	0.21 26	1.36 141	0.27 139	0.17 121	0.59 301	0.28 308	1.01 528	0.70 414	0.55 344	0.67 427	0.44 258	0.39 311	1.88 500	5.17 601	0.12 316	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.13 134	0.15 251

SHD	0.72 470	0.77 419	2.36 442	0.45 467	0.40 474	0.71 439	0.32 376	1.02 531	1.25 560	1.07 542	0.84 491	0.90 501	0.73 496	1.09 373	0.98 471	0.21 489	0.18 449	0.20 487	0.21 449	0.32 445	0.31 473

RTSC	0.72 470	1.00 506	2.22 414	0.40 424	0.29 359	0.82 494	0.31 353	0.96 486	1.10 549	0.92 528	0.81 482	0.78 457	0.58 446	1.23 392	1.55 533	0.18 457	0.17 438	0.14 382	0.17 400	0.43 523	0.30 465

PASM	0.72 470	0.68 382	1.91 329	0.47 477	0.44 491	0.60 313	0.51 483	0.76 308	0.80 493	0.77 497	0.67 427	0.87 493	0.61 462	2.40 547	0.67 423	0.32 539	0.35 539	0.36 543	0.41 547	0.45 532	0.39 517

PWCDC_ROB	0.72 470	1.06 519	2.09 383	0.47 477	0.36 445	0.78 479	0.26 263	0.98 499	1.34 566	0.61 416	2.07 569	0.64 377	0.61 462	0.83 346	0.71 433	0.31 538	0.14 374	0.15 412	0.12 272	0.60 553	0.21 366

ff1	0.73 479	0.23 60	2.01 366	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.74 284	0.88 516	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	2.52 559	3.43 588	0.10 185	0.24 499	0.15 412	0.13 308	0.25 376	0.36 501

GASNet	0.73 479	1.47 565	3.04 545	0.47 477	0.33 415	0.57 266	0.34 389	0.91 442	0.75 466	0.58 384	0.58 352	0.74 440	0.55 430	2.03 515	0.65 419	0.21 489	0.15 400	0.19 478	0.17 400	0.51 542	0.28 449

XQC	0.73 479	0.98 500	2.39 446	0.46 472	0.35 437	0.81 491	0.46 466	1.00 519	1.00 535	0.80 502	0.69 444	0.88 497	0.74 501	1.32 399	1.20 508	0.24 513	0.16 418	0.23 505	0.20 443	0.41 515	0.33 487

w-ln-seven	0.74 482	1.05 517	2.54 481	0.37 386	0.34 424	1.03 533	0.47 474	1.00 519	1.08 546	0.90 525	0.85 495	0.85 485	0.57 440	1.37 404	1.26 515	0.14 389	0.13 353	0.16 431	0.15 361	0.31 436	0.20 354

1111x	0.74 482	0.21 26	1.93 335	0.31 242	0.17 121	0.63 372	0.32 376	1.03 538	0.74 453	0.52 303	0.62 385	0.57 343	0.47 393	2.38 543	4.25 596	0.12 316	0.14 374	0.11 226	0.12 272	0.12 100	0.14 216

Anonymous_2	0.74 482	0.32 170	1.65 197	0.33 296	0.30 374	0.67 412	0.32 376	0.69 250	0.46 165	0.48 262	0.41 202	0.84 481	0.58 446	0.51 243	0.40 310	0.32 539	0.38 547	1.43 596	3.69 612	0.80 567	0.27 443

GANetREF_RVC	0.75 485	1.15 535	2.46 460	0.47 477	0.26 319	0.83 497	0.61 516	0.97 495	0.89 520	0.62 427	0.61 380	0.72 430	0.59 449	2.42 549	0.55 384	0.32 539	0.25 512	0.36 543	0.24 466	0.39 507	0.31 473
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
GANet	0.75 485	0.84 446	2.01 366	0.40 424	0.25 302	0.74 456	0.66 526	0.87 409	0.73 449	0.71 478	1.07 532	0.84 481	0.59 449	2.71 573	1.15 500	0.17 445	0.16 418	0.44 555	0.16 381	0.31 436	0.20 354

PDISCO_ROB	0.75 485	1.06 519	2.11 388	0.64 539	0.59 535	1.13 547	0.43 445	1.14 555	1.05 541	0.64 446	0.71 458	0.96 516	0.61 462	1.21 388	0.76 444	0.37 547	0.18 449	0.27 521	0.24 466	0.56 549	0.32 479

HBP-ISP	0.76 488	1.30 553	3.19 561	0.35 344	0.26 319	0.85 503	0.54 494	1.03 538	0.72 434	0.80 502	0.69 444	0.68 405	0.83 513	2.04 517	0.44 334	0.23 505	0.24 499	0.29 531	0.25 473	0.28 412	0.24 417

Wz-Net-SNSev	0.76 488	1.32 557	3.11 553	0.40 424	0.31 394	0.71 439	0.60 512	0.98 499	0.87 512	0.67 459	0.83 488	0.96 516	0.60 453	1.67 454	0.97 469	0.16 429	0.15 400	0.16 431	0.17 400	0.36 482	0.24 417

FTStereo	0.76 488	0.18 5	2.35 439	0.71 546	0.21 221	0.73 452	1.79 594	0.57 179	0.53 241	1.07 542	1.63 561	1.29 556	2.13 584	0.75 330	0.29 204	0.19 472	0.08 138	0.12 284	0.11 232	0.11 89	0.40 521

CBMV_ROB	0.76 488	0.42 255	2.68 501	0.33 296	0.22 248	0.74 456	0.47 474	0.96 486	0.76 475	1.04 541	0.96 515	0.88 497	0.93 529	2.06 519	1.19 507	0.22 502	0.24 499	0.27 521	0.25 473	0.25 376	0.28 449

DDUNet	0.77 492	1.12 526	1.88 311	0.76 550	0.69 552	0.84 499	0.43 445	0.85 389	0.65 367	0.67 459	0.75 471	0.91 503	0.52 420	1.03 368	0.57 396	0.54 558	0.37 543	0.95 579	0.52 562	0.71 560	0.57 548

UDG	0.77 492	1.23 545	2.15 399	0.67 544	0.59 535	0.78 479	0.38 419	0.90 430	0.70 414	0.61 416	0.69 444	1.01 526	0.67 481	1.02 366	0.73 440	0.45 552	0.34 538	0.87 573	0.51 560	0.67 557	0.46 533

aanetorigin	0.77 492	0.80 431	2.59 489	0.43 446	0.44 491	0.58 284	1.01 567	0.57 179	0.68 395	1.53 575	1.23 541	0.81 469	1.08 545	1.07 371	1.07 488	0.18 457	0.15 400	0.17 452	0.21 449	0.54 547	0.30 465

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 492	1.04 516	2.06 375	0.94 565	0.35 437	0.89 514	0.40 427	0.85 389	0.63 346	0.55 344	0.63 397	0.75 446	0.38 297	2.38 543	0.48 355	1.10 586	0.31 531	0.36 543	0.21 449	0.53 546	0.55 547

222	0.78 496	0.23 60	1.23 115	0.28 164	0.18 159	0.62 355	0.24 221	1.02 531	0.70 414	0.58 384	0.66 424	0.46 280	0.42 348	1.80 479	6.53 607	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.17 299

EAI-Stereo	0.78 496	0.25 78	1.67 203	0.54 511	0.59 535	1.95 578	2.05 597	1.11 554	0.64 354	0.95 533	1.49 556	0.50 304	0.67 481	0.59 275	1.44 528	0.09 88	0.19 462	0.09 102	0.49 556	0.13 134	0.22 381

NCC-stereo	0.79 498	0.94 478	2.42 451	0.59 531	0.45 500	1.90 576	0.46 466	0.99 511	0.72 434	0.64 446	0.84 491	0.91 503	0.73 496	1.80 479	1.00 477	0.27 527	0.19 462	0.23 505	0.31 510	0.24 362	0.22 381

Abc-Net	0.79 498	0.94 478	2.42 451	0.59 531	0.45 500	1.90 576	0.46 466	0.99 511	0.72 434	0.64 446	0.84 491	0.91 503	0.73 496	1.80 479	1.00 477	0.27 527	0.19 462	0.23 505	0.31 510	0.24 362	0.22 381
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 500	0.27 101	8.23 602	0.49 487	0.98 570	0.33 32	0.20 103	0.48 106	1.28 563	0.17 19	0.20 37	0.77 453	0.22 117	0.60 281	0.97 469	0.11 258	0.07 50	0.09 102	0.10 168	0.33 454	0.14 216

zh-mn7	0.80 500	1.54 568	3.00 543	0.35 344	0.27 337	0.72 445	0.41 433	0.93 459	1.11 551	1.00 536	1.28 544	0.75 446	0.57 440	1.87 492	1.18 505	0.16 429	0.13 353	0.14 382	0.14 336	0.26 396	0.21 366

z-mn7	0.80 500	1.52 567	2.62 493	0.36 363	0.28 351	1.01 530	0.48 478	0.90 430	1.29 564	0.69 468	1.35 552	0.85 485	0.59 449	2.03 515	1.09 491	0.14 389	0.12 329	0.14 382	0.12 272	0.32 445	0.20 354

SQANet	0.80 500	1.58 570	2.53 475	0.76 550	0.83 561	0.76 466	0.36 404	0.83 371	0.64 354	0.63 436	0.69 444	0.73 434	0.51 414	1.21 388	0.53 377	0.77 574	0.29 525	0.59 563	0.29 493	0.86 569	0.61 552

anonymity	0.80 500	0.66 378	1.29 124	0.59 531	0.75 556	0.67 412	0.52 486	0.95 481	0.71 424	0.94 531	0.70 454	0.67 398	0.87 521	0.71 323	1.35 521	0.64 565	0.62 574	0.58 561	1.44 600	0.60 553	0.65 556

S-Stereo	0.80 500	0.69 386	3.89 580	0.39 413	0.37 456	0.69 430	0.70 537	0.94 468	0.98 534	0.62 427	0.91 505	0.83 476	0.60 453	2.37 540	0.66 420	0.18 457	0.21 482	0.17 452	0.18 413	0.30 428	0.35 493

ADCRef	0.80 500	0.96 488	2.29 428	0.37 386	0.35 437	0.96 522	0.51 483	0.87 409	0.75 466	0.88 521	0.83 488	0.61 361	1.36 562	1.02 366	3.27 583	0.13 346	0.11 301	0.17 452	0.19 433	0.25 376	0.21 366

DANet	0.80 500	0.65 371	2.21 410	1.19 578	0.48 510	0.74 456	1.25 580	0.89 424	1.53 575	0.89 523	0.71 458	0.96 516	0.56 434	1.83 484	0.96 468	0.18 457	0.16 418	0.19 478	0.16 381	0.26 396	0.29 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 508	1.14 531	2.42 451	0.30 215	0.24 283	0.71 439	0.24 221	0.95 481	0.61 316	0.44 222	0.56 338	0.59 353	0.42 348	1.52 429	0.68 426	0.94 578	0.96 595	0.28 524	1.00 593	0.90 570	1.36 595

edge stereo	0.81 508	0.73 402	3.30 567	0.37 386	1.21 585	0.62 355	0.39 424	0.93 459	0.79 490	0.80 502	0.88 502	1.14 548	0.71 490	2.18 530	0.71 433	0.21 489	0.20 473	0.26 520	0.18 413	0.38 497	0.26 436

MIPNet	0.83 510	0.81 436	2.40 448	0.61 536	0.18 159	1.48 559	1.39 587	1.60 580	0.74 453	1.94 580	0.85 495	0.73 434	1.68 576	0.87 354	0.31 238	0.09 88	0.08 138	0.11 226	0.32 516	0.25 376	0.12 158

FBW_ROB	0.83 510	0.77 419	1.77 245	0.44 453	0.30 374	0.87 509	0.46 466	1.10 550	0.91 523	0.81 508	0.75 471	1.01 526	0.61 462	3.66 594	1.23 512	0.26 522	0.23 496	0.36 543	0.25 473	0.27 406	0.62 553

PA-Net	0.84 512	1.00 506	3.49 573	0.63 538	0.40 474	0.70 437	0.52 486	0.86 400	0.84 506	0.52 303	0.59 355	0.70 422	0.54 425	2.35 539	2.23 562	0.17 445	0.27 521	0.19 478	0.28 489	0.22 334	0.36 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 513	1.15 535	2.13 393	0.88 560	0.38 462	0.88 513	0.44 456	1.06 544	0.79 490	0.58 384	0.69 444	0.65 382	0.50 412	2.74 574	0.51 370	0.93 577	0.39 554	0.87 573	0.29 493	0.54 547	0.54 544

THIR-Stereo	0.86 514	0.62 349	2.13 393	0.25 86	0.16 92	0.58 284	2.74 604	0.59 194	0.51 213	0.62 427	1.62 560	0.97 519	1.80 580	1.69 457	2.25 563	0.10 185	0.08 138	0.14 382	0.11 232	0.15 178	0.11 118

DeepPrunerF	0.86 514	0.86 453	2.91 534	0.45 467	0.50 512	0.64 385	0.48 478	1.14 555	2.64 596	0.63 436	0.61 380	0.65 382	0.62 467	2.21 532	1.31 518	0.23 505	0.19 462	0.30 532	0.28 489	0.36 482	0.25 426

DPSNet	0.86 514	0.60 338	2.34 436	0.58 526	0.36 445	1.07 541	0.75 543	1.30 566	1.05 541	0.70 474	0.68 435	0.94 513	1.29 554	2.08 522	1.82 545	0.26 522	0.23 496	0.16 431	0.17 400	0.48 535	0.40 521

AAGNet	0.88 517	0.33 179	1.79 271	0.54 511	0.98 570	0.62 355	0.46 466	0.50 120	0.60 299	0.58 384	0.53 304	0.50 304	0.73 496	1.23 392	7.48 608	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.14 158	0.09 64

Consistency-Raft	0.88 517	0.93 476	3.23 565	0.99 569	0.64 547	0.77 474	0.55 497	0.98 499	0.97 531	0.61 416	1.03 527	0.65 382	1.05 542	0.79 343	1.38 523	0.44 550	0.46 560	0.51 559	0.58 572	0.65 555	0.47 534

zh-sn7	0.89 519	1.73 582	3.09 550	0.39 413	0.30 374	0.82 494	0.63 523	0.96 486	0.87 512	0.79 501	1.12 535	0.84 481	0.87 521	2.42 549	1.63 536	0.16 429	0.17 438	0.16 431	0.16 381	0.34 465	0.29 455

PVD	0.90 520	0.85 450	2.15 399	0.53 506	0.50 512	0.99 526	0.56 502	1.15 558	1.64 578	1.41 571	1.41 555	1.11 545	1.13 550	1.35 402	1.31 518	0.26 522	0.28 524	0.28 524	0.26 481	0.37 490	0.49 538

Wz-Net-TNSev	0.91 521	1.73 582	3.08 548	0.36 363	0.31 394	1.00 529	0.71 538	1.06 544	0.97 531	0.71 478	0.72 463	1.09 541	0.87 521	2.42 549	1.59 534	0.20 482	0.20 473	0.16 431	0.20 443	0.44 531	0.35 493

SAMSARA	0.91 521	0.97 496	2.22 414	0.80 554	0.58 533	1.32 553	1.31 582	1.01 528	0.94 527	1.36 565	0.87 499	1.38 561	0.90 527	1.72 462	1.02 483	0.24 513	0.30 529	0.22 498	0.25 473	0.36 482	0.35 493

WZ-Net	0.92 523	1.31 554	3.76 577	0.41 431	0.36 445	0.86 505	0.71 538	1.00 519	1.06 544	0.82 513	0.92 507	1.06 537	1.05 542	2.16 529	1.61 535	0.19 472	0.13 353	0.15 412	0.16 381	0.32 445	0.28 449

MFMNet_re	0.92 523	1.28 551	2.53 475	0.82 558	0.76 559	0.90 515	0.75 543	0.98 499	1.04 540	1.03 539	1.05 531	0.84 481	0.94 532	0.83 346	0.72 437	0.68 567	0.60 572	0.63 565	0.60 574	0.77 565	0.74 561

test_sample9	0.94 525	0.62 349	1.93 335	0.27 139	0.22 248	0.68 424	0.31 353	0.93 459	0.66 382	0.57 366	0.51 279	0.55 325	0.45 370	1.91 503	2.55 570	0.61 562	4.16 611	0.87 573	0.56 566	0.25 376	0.23 405

CrosDoStereo	0.94 525	0.37 215	2.53 475	0.25 86	0.32 402	0.54 216	3.76 608	0.72 266	0.60 299	0.70 474	1.40 553	0.53 315	1.49 569	1.78 471	3.09 578	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.21 317	0.11 118

DeepStereo_LL	0.94 525	0.37 215	2.53 475	0.25 86	0.32 402	0.54 216	3.76 608	0.72 266	0.60 299	0.70 474	1.40 553	0.53 315	1.49 569	1.78 471	3.09 578	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.21 317	0.11 118

ADCP+	0.94 525	1.12 526	3.14 555	0.34 327	0.39 465	1.06 536	0.79 547	0.89 424	0.80 493	0.66 455	0.67 427	0.85 485	1.55 572	0.93 356	4.55 598	0.13 346	0.11 301	0.16 431	0.15 361	0.26 396	0.25 426

ADCMid	0.96 529	1.32 557	2.74 513	0.38 403	0.35 437	0.99 526	0.58 508	0.94 468	0.86 509	1.23 558	1.01 523	1.01 526	1.00 537	1.05 370	3.97 591	0.21 489	0.19 462	0.42 552	0.32 516	0.40 512	0.29 455

G-Net	0.99 530	0.64 364	2.76 515	0.57 524	0.67 549	2.03 583	0.72 541	0.76 308	0.67 391	1.14 548	2.56 583	1.30 559	1.02 539	1.48 425	1.74 542	0.25 518	0.24 499	0.24 512	0.26 481	0.37 490	0.31 473

ADCL	0.99 530	0.79 429	2.43 455	0.39 413	0.32 402	1.50 561	1.90 595	0.92 451	0.97 531	1.26 562	1.27 543	1.00 525	1.42 567	1.14 383	3.31 584	0.17 445	0.14 374	0.22 498	0.21 449	0.30 428	0.22 381

ADCPNet	0.99 530	0.99 504	3.93 583	0.37 386	0.68 551	1.36 555	0.62 521	0.87 409	0.76 475	0.78 499	0.81 482	1.08 539	1.18 551	1.14 383	2.49 569	0.21 489	0.69 583	0.21 495	0.95 591	0.29 417	0.37 508

Ntro	1.00 533	1.68 578	2.80 522	0.95 566	0.85 562	1.06 536	0.53 490	0.98 499	0.90 522	0.62 427	0.76 474	0.93 509	0.66 479	1.66 452	0.98 471	0.99 582	0.45 558	0.75 571	0.40 544	1.19 580	0.75 563

AnyNet_C32	1.00 533	1.33 559	2.53 475	0.49 487	0.54 522	1.15 549	1.14 575	0.91 442	0.89 520	1.11 545	0.95 514	0.87 493	0.93 529	1.50 426	4.07 593	0.21 489	0.20 473	0.25 517	0.24 466	0.38 497	0.33 487

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 535	1.67 576	2.32 431	0.47 477	0.39 465	1.47 558	0.95 559	0.95 481	0.91 523	0.84 516	0.94 512	1.05 535	0.60 453	2.95 581	0.72 437	0.41 548	0.72 587	0.32 537	0.55 563	0.74 561	1.22 592

otaku	1.03 536	1.68 578	2.72 507	0.95 566	0.73 555	1.03 533	0.59 510	0.99 511	0.86 509	0.69 468	1.61 559	0.98 520	0.64 472	1.46 417	1.14 498	0.95 579	0.46 560	0.72 570	0.40 544	1.24 584	0.78 566

SGM-Forest	1.04 537	0.42 255	3.59 576	0.41 431	0.32 402	1.05 535	1.32 583	0.94 468	0.83 503	1.16 549	2.23 577	1.03 530	1.39 565	2.49 557	2.35 566	0.21 489	0.21 482	0.20 487	0.19 433	0.23 347	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 538	1.36 562	2.98 541	0.42 442	0.36 445	0.96 522	0.81 551	1.06 544	1.12 552	1.25 559	0.97 517	1.08 539	0.90 527	1.25 396	4.86 600	0.21 489	0.21 482	0.22 498	0.23 464	0.36 482	0.38 511

SPS-STEREO	1.07 539	1.13 529	2.88 527	0.65 542	0.69 552	0.99 526	0.68 532	1.05 543	0.87 512	1.36 565	1.23 541	1.46 564	0.94 532	1.87 492	1.72 541	0.66 566	0.61 573	0.58 561	0.57 569	0.65 555	0.77 565
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 540	0.62 349	1.93 335	0.27 139	0.22 248	0.68 424	0.31 353	0.95 481	0.61 316	1.18 556	0.56 338	2.53 583	1.31 557	1.91 503	2.55 570	0.61 562	4.16 611	0.87 573	0.56 566	0.25 376	0.23 405

WCMA_ROB	1.12 540	0.83 444	2.66 499	0.58 526	0.34 424	1.17 551	0.71 538	0.93 459	0.94 527	1.74 578	2.63 586	3.09 588	1.71 578	1.70 458	1.84 546	0.26 522	0.21 482	0.20 487	0.21 449	0.28 412	0.43 528

AnyNet_C01	1.14 542	1.49 566	4.23 588	0.54 511	0.53 520	1.51 562	1.37 585	1.04 542	1.07 545	1.17 554	1.33 550	1.15 549	1.08 545	1.61 447	2.74 573	0.25 518	0.22 488	0.28 524	0.24 466	0.48 535	0.40 521

NaN_ROB	1.14 542	0.94 478	2.96 537	0.53 506	0.56 528	1.13 547	0.99 562	0.98 499	1.00 535	1.09 544	0.87 499	0.77 453	1.06 544	5.90 604	2.72 572	0.16 429	0.23 496	0.16 431	0.24 466	0.22 334	0.36 501

RainbowNet	1.15 544	1.78 584	2.72 507	1.12 576	0.91 567	1.06 536	0.76 545	1.16 559	1.13 554	0.75 490	0.97 517	1.09 541	0.80 509	1.60 444	1.21 510	1.17 588	1.26 599	1.01 583	0.57 569	1.13 578	0.88 576

SuperB	1.15 544	1.14 531	5.43 596	0.36 363	0.26 319	0.81 491	0.89 556	0.88 418	1.17 555	0.67 459	0.68 435	0.63 368	1.39 565	1.74 465	3.37 586	0.15 408	0.12 329	0.17 452	0.16 381	2.80 604	0.25 426

NVStereoNet_ROB	1.16 546	0.95 485	2.54 481	0.58 526	0.55 525	0.78 479	0.63 523	1.00 519	1.08 546	1.03 539	4.07 602	1.48 565	1.22 552	2.88 580	1.27 516	0.50 555	0.46 560	0.54 560	0.62 575	0.50 540	0.63 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 547	0.42 255	3.87 579	0.54 511	0.44 491	4.11 602	0.58 508	1.31 567	0.84 506	2.12 582	1.12 535	0.98 520	0.71 490	4.24 599	0.99 476	0.16 429	0.14 374	0.19 478	0.17 400	0.18 266	0.35 493

SANet	1.20 548	1.21 543	3.33 570	0.38 403	0.27 337	1.73 573	0.85 553	1.10 550	2.49 595	1.16 549	1.83 565	1.72 571	1.50 571	2.37 540	2.84 575	0.18 457	0.16 418	0.16 431	0.15 361	0.32 445	0.32 479

RTS	1.21 549	1.31 554	6.39 599	0.52 500	0.51 517	1.61 565	0.79 547	1.03 538	1.37 568	1.13 546	1.30 547	1.10 543	0.85 517	2.65 567	2.08 555	0.21 489	0.24 499	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

RTSA	1.21 549	1.31 554	6.39 599	0.52 500	0.51 517	1.61 565	0.79 547	1.03 538	1.37 568	1.13 546	1.30 547	1.10 543	0.85 517	2.65 567	2.08 555	0.21 489	0.24 499	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

MeshStereo	1.21 549	1.15 535	3.01 544	0.34 327	0.28 351	1.10 544	0.69 534	1.35 568	1.01 537	2.71 596	2.41 580	2.96 586	1.45 568	2.80 577	1.40 526	0.22 502	0.22 488	0.22 498	0.19 433	0.50 540	0.26 436
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
SDNR	1.22 552	0.80 431	2.71 505	0.33 296	1.48 593	1.98 582	0.23 188	1.93 589	2.44 593	0.89 523	2.52 581	1.36 560	0.51 414	3.65 593	1.93 547	0.30 536	0.31 531	0.22 498	0.16 381	0.33 454	0.36 501

CSAN	1.25 553	1.12 526	3.04 545	0.51 496	0.37 456	1.06 536	1.15 576	1.22 560	1.08 546	1.17 554	1.91 567	1.04 533	1.31 557	5.96 605	2.43 568	0.26 522	0.22 488	0.24 512	0.24 466	0.31 436	0.30 465

EDNetEfficient	1.27 554	0.70 389	4.05 585	0.64 539	0.98 570	0.94 520	1.40 588	0.85 389	1.75 582	2.34 591	1.33 550	1.05 535	2.21 586	1.58 441	4.15 594	0.15 408	0.19 462	0.14 382	0.27 486	0.38 497	0.32 479

FCDSN-DC	1.29 555	0.54 318	2.50 472	0.47 477	0.41 481	1.12 545	0.60 512	1.10 550	1.27 562	2.23 588	2.87 589	3.67 592	3.12 597	2.39 546	1.69 539	0.30 536	0.26 514	0.31 533	0.30 503	0.35 476	0.38 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 556	1.05 517	2.77 518	0.74 549	1.43 588	0.72 445	0.56 502	0.96 486	0.91 523	0.99 535	2.92 592	6.01 606	0.70 488	2.38 543	3.32 585	0.13 346	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 381

ACVNet_1	1.33 557	1.91 593	4.03 584	1.09 573	0.88 564	1.19 552	0.66 526	1.24 563	1.17 555	0.94 531	0.96 515	3.09 588	1.04 541	2.37 540	1.11 495	1.04 583	0.48 566	1.03 584	0.48 554	1.12 577	0.83 568

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 558	1.70 580	2.50 472	0.56 520	0.40 474	2.15 587	0.99 562	1.24 563	1.26 561	1.02 538	1.10 534	1.29 556	0.88 525	3.10 585	1.08 489	1.66 598	0.83 591	0.68 568	0.88 588	1.57 591	1.80 604

MSMD_ROB	1.34 558	0.96 488	2.38 444	0.39 413	0.32 402	1.96 579	0.62 521	0.91 442	1.43 570	2.94 600	2.60 584	4.77 601	1.95 582	2.43 552	1.33 520	0.29 533	0.26 514	0.32 537	0.32 516	0.30 428	0.30 465

psmorigin	1.36 560	0.60 338	13.80 613	0.37 386	0.29 359	0.62 355	0.33 384	0.77 319	0.61 316	0.96 534	0.88 502	1.17 552	0.73 496	4.00 596	0.86 459	0.19 472	0.22 488	0.17 452	0.18 413	0.24 362	0.29 455

MADNet+	1.36 560	1.93 595	5.95 597	0.81 557	0.59 535	1.57 564	1.09 571	1.39 572	1.22 558	0.84 516	1.01 523	1.25 555	1.12 549	3.19 586	2.36 567	0.45 552	0.47 563	0.38 549	0.34 523	0.59 550	0.57 548

ELAS_RVC	1.37 562	0.78 427	3.21 563	0.55 518	0.50 512	1.49 560	2.48 602	1.48 574	1.71 581	2.13 585	2.09 570	2.07 576	2.56 590	1.90 502	2.02 552	0.35 544	0.36 541	0.37 547	0.34 523	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 563	1.64 574	1.86 304	1.36 582	1.11 581	1.39 556	1.19 578	1.76 583	1.45 572	1.16 549	2.21 575	1.53 566	1.38 563	1.98 510	1.52 531	1.29 590	0.67 577	1.27 590	0.69 579	1.29 586	0.98 579

IMH-64	1.39 563	1.64 574	1.86 304	1.36 582	1.11 581	1.39 556	1.19 578	1.76 583	1.45 572	1.16 549	2.21 575	1.53 566	1.38 563	1.98 510	1.52 531	1.29 590	0.67 577	1.27 590	0.69 579	1.29 586	0.98 579

ELAS	1.39 563	0.79 429	2.86 525	0.53 506	0.50 512	2.81 594	2.20 598	1.61 581	1.50 574	2.28 590	2.35 578	1.82 572	2.13 584	1.73 463	2.22 561	0.35 544	0.37 543	0.35 541	0.35 526	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 566	1.81 585	3.23 565	1.08 572	0.92 568	1.32 553	0.85 553	1.49 575	1.69 579	1.19 557	1.73 563	2.13 577	1.03 540	2.50 558	1.40 526	0.91 576	0.53 568	1.00 582	0.55 563	2.11 599	0.85 571

EKT-Stereo	1.47 567	0.49 298	1.93 335	2.57 601	19.31 618	0.55 231	0.22 153	0.69 250	0.42 124	0.38 189	0.36 172	0.43 247	0.27 199	0.69 316	0.26 168	0.12 316	0.14 374	0.11 226	0.16 381	0.20 303	0.15 251

WAO-7	1.48 568	1.63 572	2.49 468	0.93 564	0.75 556	1.72 572	1.10 572	1.84 587	1.96 590	1.43 572	2.54 582	1.97 574	1.61 575	3.06 583	2.08 555	0.69 568	0.66 576	0.94 578	0.74 582	0.80 567	0.69 558

FC-DCNN	1.49 569	0.59 336	2.88 527	0.44 453	0.39 465	1.97 581	0.66 526	1.67 582	1.70 580	2.72 597	2.89 590	4.22 595	2.97 594	2.55 562	2.19 560	0.29 533	0.26 514	0.31 533	0.30 503	0.32 445	0.39 517

PWCK	1.49 569	1.90 592	3.22 564	1.09 573	0.54 522	1.71 571	1.73 593	1.49 575	1.53 575	1.44 573	1.80 564	1.82 572	1.30 556	3.34 589	1.76 543	1.07 585	0.56 570	0.97 581	0.58 572	1.38 590	0.65 556

FC-DCNN v2	1.54 571	0.58 334	2.80 522	0.44 453	0.39 465	2.05 584	0.66 526	1.90 588	1.84 587	2.79 598	2.97 593	4.41 599	3.07 595	2.65 567	2.30 565	0.29 533	0.26 514	0.31 533	0.30 503	0.32 445	0.38 511

MFN_U_SF_RVC	1.55 572	2.39 605	3.16 557	0.65 542	0.41 481	1.12 545	0.46 466	1.23 562	1.33 565	1.61 576	1.20 539	1.43 563	0.98 536	1.76 468	1.97 549	1.90 601	1.80 601	1.98 605	2.15 606	1.63 592	1.77 603

WAO-6	1.58 573	1.54 568	2.32 431	1.14 577	1.00 573	2.30 589	1.03 568	1.82 586	2.85 598	1.25 559	2.61 585	2.20 578	1.56 573	2.47 556	1.99 551	0.95 579	0.67 577	1.19 589	0.83 586	1.08 575	0.88 576

DispFullNet	1.67 574	2.10 598	5.22 593	1.53 587	8.90 606	0.86 505	0.31 353	0.96 486	0.96 530	1.37 568	1.01 523	1.13 546	1.98 583	1.51 427	0.91 462	0.54 558	0.31 531	1.18 586	0.63 577	1.13 578	0.80 567

JetBlue	1.78 575	1.63 572	3.92 581	0.73 547	1.21 585	4.38 603	3.35 605	1.59 579	1.20 557	1.26 562	1.52 558	2.37 581	1.88 581	3.23 587	3.00 576	0.53 556	0.47 563	0.48 558	0.49 556	1.29 586	0.97 578

Dean	1.79 576	1.83 586	3.92 581	1.29 581	1.07 580	1.55 563	1.00 565	1.95 590	2.33 592	1.47 574	4.19 603	4.26 598	1.33 560	2.21 532	1.48 530	1.14 587	0.68 581	1.18 586	0.74 582	1.24 584	0.98 579

SGM+DAISY	1.83 577	1.43 563	3.81 578	0.87 559	1.01 574	2.38 591	2.53 603	1.36 569	1.75 582	2.92 599	3.22 596	2.65 584	2.93 592	2.22 535	3.10 580	0.72 569	0.69 583	0.63 565	0.62 575	0.77 565	0.98 579

SGM_RVC	1.89 578	0.92 470	2.50 472	0.96 568	0.93 569	1.63 567	1.37 585	1.52 577	12.43 611	1.85 579	1.69 562	2.40 582	1.74 579	2.81 578	1.71 540	0.53 556	0.47 563	0.42 552	0.47 553	0.74 561	0.74 561
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 579	1.85 588	4.10 586	1.07 571	0.86 563	1.15 549	0.53 490	1.06 544	1.12 552	0.64 446	1.09 533	1.99 575	0.70 488	2.20 531	9.86 613	5.62 611	0.41 557	1.03 584	0.55 563	1.86 597	0.85 571

LVE	1.96 580	2.17 604	3.14 555	1.68 588	1.80 598	1.63 567	1.03 568	2.34 593	2.81 597	1.25 559	2.89 590	4.24 597	1.29 554	2.79 576	1.44 528	2.85 606	0.91 594	1.18 586	1.46 601	1.23 583	1.10 589

MonStereo1	1.98 581	1.01 510	1.78 250	1.19 578	1.04 577	3.58 598	0.61 516	1.53 578	1.93 589	1.39 569	3.37 597	2.23 580	10.80 613	2.84 579	1.25 514	1.04 583	0.38 547	0.96 580	0.57 569	1.10 576	1.00 586

IMH	2.02 582	2.15 603	2.69 504	1.68 588	1.12 583	1.66 570	0.92 558	2.10 591	1.92 588	1.32 564	2.66 587	2.21 579	1.69 577	5.78 603	1.68 538	5.54 610	0.96 595	1.31 592	0.71 581	1.32 589	0.99 584

IGEV-RUCA	2.28 583	0.30 149	1.15 98	0.40 424	1.86 599	2.06 585	1.90 595	1.36 569	1.80 586	3.70 604	3.76 600	5.02 602	8.19 610	2.12 526	1.63 536	0.25 518	0.76 588	2.72 608	1.91 604	2.39 602	2.36 606

MultiAttention	2.38 584	0.50 304	1.93 335	1.80 592	2.56 601	10.86 611	2.30 599	1.22 560	0.80 493	0.62 427	1.16 538	1.13 546	0.56 434	16.09 620	1.18 505	0.20 482	0.09 209	0.43 554	1.62 602	0.94 572	1.58 600

UNDER WATER-64	2.47 585	1.89 591	4.86 591	1.82 595	1.44 590	3.18 596	1.57 592	2.62 594	5.64 603	2.05 581	2.13 572	4.13 594	3.76 599	2.62 565	3.42 587	1.47 595	0.85 592	1.57 600	1.07 595	1.82 596	1.49 597

TorneroNet-64	2.65 586	1.83 586	3.30 567	1.46 585	1.20 584	3.89 599	0.99 562	3.51 606	6.71 607	2.56 593	4.60 604	4.22 595	3.85 600	3.33 588	3.14 581	1.19 589	0.65 575	1.39 595	0.79 585	3.31 606	1.15 590

notaker	2.66 587	2.07 597	3.31 569	2.61 602	1.43 588	1.76 574	1.11 573	2.76 597	1.79 584	2.26 589	11.53 615	3.96 593	4.29 601	3.09 584	2.76 574	1.55 597	0.88 593	1.70 603	1.07 595	2.00 598	1.35 594

UNDER WATER	2.74 588	1.85 588	4.54 590	1.81 594	1.44 590	2.34 590	1.40 588	3.24 601	6.60 606	2.60 594	2.76 588	5.75 604	5.24 604	3.02 582	4.01 592	1.45 594	0.81 590	1.59 601	1.06 594	1.80 595	1.51 598

MADNet++	2.79 589	2.11 600	2.97 540	2.49 600	2.28 600	2.95 595	2.31 600	2.67 595	2.47 594	3.03 601	3.13 595	2.70 585	2.92 591	4.10 597	4.48 597	2.68 605	2.24 609	3.04 611	2.44 608	2.37 601	2.34 605

WAO-8	2.80 590	2.14 601	2.89 530	1.91 596	1.04 577	3.98 600	0.96 560	3.26 602	6.17 604	2.15 586	3.37 597	3.31 590	2.41 588	11.84 612	2.03 553	2.05 602	1.86 603	1.54 598	0.92 589	1.22 581	0.87 574

Venus	2.80 590	2.14 601	2.89 530	1.91 596	1.04 577	3.98 600	0.96 560	3.26 602	6.17 604	2.15 586	3.37 597	3.31 590	2.41 588	11.84 612	2.03 553	2.05 602	1.86 603	1.54 598	0.92 589	1.22 581	0.87 574

DGSMNet	2.89 592	0.63 360	3.18 560	3.43 605	4.17 605	2.57 593	6.98 612	0.97 495	0.83 503	0.56 355	1.86 566	0.79 462	0.62 467	1.64 449	1.39 524	4.61 609	5.01 613	5.17 614	4.71 613	4.44 610	4.19 610

MANE	2.90 593	1.14 531	2.96 537	1.03 570	1.01 574	5.01 604	2.45 601	5.36 608	6.88 608	3.58 603	4.76 606	5.99 605	4.99 602	4.23 598	4.61 599	0.56 561	0.67 577	0.44 555	0.78 584	0.51 542	1.03 587

SGM-ForestM	2.98 594	1.70 580	3.52 575	0.67 544	0.47 508	5.18 605	3.36 606	3.30 604	2.86 599	4.44 605	3.79 601	9.80 612	5.50 605	6.29 606	6.52 606	0.27 527	0.36 541	0.24 512	0.27 486	0.38 497	0.58 550

xyz-stereo	3.02 595	0.29 136	30.64 632	0.23 47	0.12 9	15.52 615	0.24 221	0.51 128	0.47 184	0.59 398	7.99 608	0.64 377	0.47 393	1.39 406	0.50 365	0.09 88	0.07 50	0.34 540	0.07 66	0.13 134	0.08 40

MSAF-DinoV2	3.10 596	1.86 590	10.68 606	3.61 606	0.30 374	3.34 597	0.82 552	2.81 598	1.79 584	0.80 502	0.87 499	1.56 569	1.10 547	26.49 632	1.96 548	0.17 445	0.13 353	0.19 478	1.63 603	0.92 571	0.99 584

JetRed	3.29 597	4.93 607	10.17 605	1.45 584	1.72 597	7.44 607	5.05 610	3.06 599	2.12 591	2.41 592	2.39 579	2.99 587	2.37 587	3.51 592	6.44 605	1.32 593	1.90 605	1.37 594	1.23 599	2.21 600	1.76 602

LSM	3.31 598	1.11 525	5.29 595	9.40 612	30.65 627	0.84 499	1.12 574	0.91 442	1.22 558	1.36 565	2.19 574	0.93 509	0.83 513	1.66 452	0.90 461	0.21 489	0.31 531	0.24 512	0.28 489	0.39 507	6.33 613

U	3.37 599	0.17 1	0.91 71	0.26 122	13.79 615	19.19 620	0.15 31	0.41 47	0.31 15	0.17 19	0.18 28	0.27 144	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 88	0.06 24	17.88 625	12.81 619	0.10 66	0.08 40

KSHMR	4.10 600	1.97 596	5.27 594	1.71 590	1.47 592	1.96 579	1.28 581	3.19 600	17.33 622	2.12 582	15.91 617	9.18 611	1.57 574	8.42 609	1.98 550	1.52 596	1.26 599	1.67 602	1.19 597	1.67 593	1.40 596

ktn	4.35 601	2.10 598	2.89 530	1.80 592	1.49 594	2.13 586	1.41 590	2.26 592	12.72 612	11.41 614	16.43 618	11.15 614	3.75 598	4.36 600	3.18 582	1.82 600	0.98 597	1.73 604	1.21 598	2.97 605	1.27 593

LE_ROB	4.43 602	1.35 561	9.38 604	2.79 603	3.93 603	2.43 592	3.46 607	2.68 596	11.19 610	11.66 615	4.73 605	5.26 603	10.46 612	4.50 601	9.49 611	0.82 575	0.69 583	1.34 593	0.98 592	0.75 563	0.76 564

tt	4.93 603	0.27 101	4.20 587	2.29 599	1.58 595	10.20 610	16.97 617	9.42 615	5.02 602	1.67 577	1.28 544	4.68 600	5.03 603	3.37 591	5.92 603	6.16 612	9.47 620	2.82 609	3.18 610	3.60 607	1.53 599

TorneroNet	5.50 604	1.92 594	3.16 557	1.47 586	1.25 587	14.07 613	1.06 570	4.90 607	20.99 627	10.17 611	16.48 619	11.88 616	6.93 607	3.34 589	4.20 595	1.30 592	0.69 583	1.45 597	0.86 587	2.61 603	1.20 591

TCMNet-wrong-test	5.51 605	6.62 610	6.20 598	13.02 616	11.90 611	7.14 606	5.53 611	6.99 612	1.44 571	2.65 595	3.10 594	8.37 610	5.95 606	4.75 602	6.05 604	3.07 607	0.98 597	2.38 607	1.99 605	6.62 613	5.43 612

coex-ft	5.95 606	1.67 576	60.57 633	0.34 327	0.30 374	0.77 474	0.69 534	0.74 284	4.41 601	19.22 622	2.15 573	1.62 570	7.97 609	1.81 482	8.96 610	0.44 550	2.08 607	0.18 472	0.19 433	0.38 497	4.62 611

HanzoNet	7.64 607	2.86 606	5.05 592	7.01 609	3.97 604	2.18 588	1.34 584	3.37 605	4.05 600	13.17 616	10.58 609	10.73 613	16.52 619	8.45 610	10.51 614	10.48 619	9.72 621	5.59 615	13.46 620	6.84 614	6.83 614

USTest	8.10 608	7.17 611	8.96 603	9.25 611	9.05 607	15.27 614	23.78 619	9.96 616	9.47 609	5.94 609	6.75 607	7.80 609	7.48 608	8.83 611	11.21 615	2.21 604	3.56 610	2.86 610	3.20 611	5.02 611	4.16 609

EDNetEfficientorigin	8.18 609	0.98 500	145.96 635	0.51 496	0.89 565	0.72 445	0.48 478	0.85 389	1.56 577	2.12 582	1.49 556	1.29 556	1.31 557	1.83 484	2.13 559	0.13 346	0.12 329	0.17 452	0.18 413	0.39 507	0.45 531

DGTPSM_ROB	8.89 610	5.62 608	12.25 608	5.92 608	11.32 609	8.54 608	24.18 620	6.40 610	13.49 613	5.15 606	11.46 613	6.19 607	10.92 614	7.00 607	13.72 616	4.47 608	7.65 614	3.92 612	7.45 616	4.38 609	7.87 615

DPSMNet_ROB	9.48 611	5.64 609	13.01 612	8.82 610	11.82 610	8.54 608	24.20 621	6.41 611	13.65 616	5.32 608	11.47 614	6.33 608	10.92 614	7.69 608	13.89 617	7.25 618	8.19 616	5.06 613	7.78 617	5.31 612	8.26 616

BEATNet-Init1	12.10 612	11.19 612	27.29 630	2.99 604	3.51 602	21.84 626	11.10 613	14.34 620	13.83 617	20.34 623	20.33 624	26.35 633	20.03 621	19.06 624	14.80 620	1.74 599	1.81 602	2.05 606	2.49 609	3.69 608	3.12 608

DPSM_ROB	12.34 613	11.21 614	12.51 609	12.91 614	12.80 613	19.84 623	28.28 626	14.38 621	14.28 618	10.58 612	11.26 611	12.03 617	11.85 617	13.15 618	15.34 621	7.11 616	8.31 617	6.50 617	7.35 614	8.84 615	8.31 617

DPSM	12.34 613	11.21 614	12.51 609	12.91 614	12.80 613	19.84 623	28.28 626	14.38 621	14.28 618	10.58 612	11.26 611	12.03 617	11.85 617	13.15 618	15.34 621	7.11 616	8.31 617	6.50 617	7.35 614	8.84 615	8.31 617

DLNR-FE	13.43 615	20.01 620	23.53 620	121.73 635	33.87 628	0.46 138	0.15 31	8.09 614	0.35 42	0.28 139	0.37 175	0.26 132	0.17 44	0.75 330	0.29 204	6.68 615	0.26 514	0.09 102	0.38 538	50.82 635	0.18 319

DLNR_Zeroshot_test	13.43 615	19.94 619	23.55 621	121.61 634	35.03 629	0.46 138	0.15 31	8.02 613	0.35 42	0.28 139	0.37 175	0.26 132	0.17 44	0.76 334	0.29 204	6.42 614	0.26 514	0.09 102	0.38 538	50.13 634	0.18 319

LRCNet_RVC	13.74 617	19.30 617	12.75 611	19.46 619	12.69 612	1.86 575	0.41 433	12.33 617	1.05 541	15.77 618	18.83 623	12.62 619	8.70 611	12.21 615	9.62 612	22.22 627	8.37 619	25.85 628	24.01 628	19.32 625	17.44 626

DPSimNet_ROB	17.97 618	20.20 624	24.98 625	17.62 617	15.92 616	21.53 625	21.00 618	13.70 618	15.61 620	23.89 633	14.69 616	22.87 624	24.58 633	12.70 617	14.56 618	18.48 626	12.91 622	20.21 626	12.05 618	17.76 618	14.17 620

HaxPig	19.86 619	22.40 625	22.34 619	17.95 618	17.95 617	11.77 612	11.89 614	16.02 623	15.89 621	21.10 624	21.41 625	18.74 623	18.39 620	20.08 625	19.69 623	23.63 631	23.22 629	24.06 627	23.69 627	23.00 626	23.95 628

Anonymous_1	22.91 620	11.20 613	12.13 607	12.75 613	26.28 626	19.43 621	27.92 625	14.08 619	13.61 614	14.96 617	10.58 609	11.26 615	11.19 616	12.55 616	14.57 619	38.28 634	7.88 615	34.96 631	63.99 633	89.57 636	10.94 619

PML	23.15 621	16.83 616	7.78 601	5.49 607	9.93 608	51.13 635	104.50 636	5.76 609	13.62 615	37.30 636	105.93 636	30.86 634	23.50 626	12.07 614	7.87 609	6.30 613	2.12 608	6.32 616	2.43 607	10.44 617	2.90 607

MEDIAN_ROB	23.96 622	27.05 632	26.39 629	22.16 620	22.13 619	16.12 616	13.97 615	20.24 624	20.05 623	25.50 634	25.31 632	22.96 625	22.63 625	24.39 626	23.24 627	28.20 632	27.23 633	28.62 629	27.75 631	27.50 627	27.76 631

RAFT-FEzeroshot	24.80 623	22.55 628	24.73 622	26.10 623	25.76 622	39.84 629	57.07 632	28.84 629	28.79 632	21.14 625	22.48 627	24.18 626	23.88 628	26.38 627	30.87 630	14.26 621	16.71 624	13.09 619	14.82 623	17.79 621	16.72 623

RAFT-FE	24.80 623	22.55 628	24.73 622	26.10 623	25.76 622	39.84 629	57.07 632	28.84 629	28.79 632	21.14 625	22.48 627	24.18 626	23.88 628	26.38 627	30.87 630	14.26 621	16.71 624	13.09 619	14.82 623	17.79 621	16.72 623

CasAABBNet	24.81 625	22.53 626	24.83 624	26.08 622	25.74 621	39.86 631	57.06 631	28.87 631	28.83 634	21.16 628	22.54 629	24.22 628	23.89 631	26.38 627	30.87 630	14.25 620	16.71 624	13.09 619	14.81 622	17.78 619	16.71 622

FlowAnything	24.85 626	22.54 627	25.10 626	26.11 625	25.76 622	39.86 631	57.00 629	28.89 632	28.87 635	21.31 630	22.68 631	24.22 628	23.87 627	26.39 630	30.89 634	14.26 621	16.78 628	13.10 622	14.90 626	17.78 619	16.69 621

Selective-RAFT-Error	24.87 627	22.59 630	25.14 627	26.13 626	25.82 625	39.93 633	57.03 630	28.97 633	28.95 636	21.21 629	22.65 630	24.25 630	23.98 632	26.43 631	30.83 629	14.27 624	16.71 624	13.10 622	14.82 623	17.82 623	16.76 625

LSM0	26.58 628	22.63 631	25.88 628	30.13 627	52.21 635	39.94 634	56.74 628	28.97 633	28.72 631	21.14 625	22.26 626	24.43 631	23.88 628	26.54 633	30.87 630	14.32 625	16.55 623	13.12 624	14.71 621	17.92 624	20.60 627

AVERAGE_ROB	26.93 629	30.34 633	29.27 631	25.82 621	25.34 620	19.48 622	15.17 616	23.55 628	23.00 630	28.45 635	27.87 633	26.25 632	25.86 634	26.96 634	25.55 628	31.30 633	30.07 634	31.76 630	30.81 632	30.79 631	30.93 632

xxxxx1	28.96 630	20.11 621	14.07 614	49.74 628	39.15 630	18.98 617	26.64 622	21.94 625	20.21 624	16.45 619	17.48 620	18.36 620	21.56 622	16.21 621	20.88 624	23.07 628	26.55 630	66.40 634	78.70 634	30.27 628	32.51 633

tt_ll	28.96 630	20.11 621	14.07 614	49.74 628	39.15 630	18.98 617	26.64 622	21.94 625	20.21 624	16.45 619	17.48 620	18.36 620	21.56 622	16.21 621	20.88 624	23.07 628	26.55 630	66.40 634	78.70 634	30.27 628	32.51 633

ff	28.96 630	20.11 621	14.07 614	49.74 628	39.15 630	18.98 617	26.64 622	21.94 625	20.21 624	16.45 619	17.48 620	18.36 620	21.56 622	16.21 621	20.88 624	23.07 628	26.55 630	66.40 634	78.70 634	30.27 628	32.51 633

RSGM-EC	41.56 633	31.72 634	19.92 617	51.66 631	47.86 633	38.70 627	61.61 634	33.83 635	22.80 628	23.45 631	29.29 634	43.76 635	35.31 635	66.76 635	70.17 635	66.40 635	37.60 635	48.67 632	25.68 629	48.86 632	27.21 629

acva	41.56 633	31.72 634	19.92 617	51.66 631	47.86 633	38.70 627	61.61 634	33.83 635	22.80 628	23.45 631	29.29 634	43.76 635	35.31 635	66.76 635	70.17 635	66.40 635	37.60 635	48.67 632	25.68 629	48.86 632	27.21 629

test_example2	115.39 635	123.23 636	94.57 634	115.52 633	123.55 636	101.63 636	114.33 637	53.41 637	99.48 637	134.90 637	135.05 637	85.83 637	85.11 637	111.32 637	106.15 637	152.55 637	205.26 637	99.78 637	114.96 637	140.96 637	110.20 636

GS-Stereo							0.21 127	0.62 214	0.41 113	0.22 63	0.22 56	0.17 45	0.18 63	0.44 180	0.16 6	0.10 185	0.16 418	0.08 42	0.11 232	0.33 454	0.84 569

FSD					0.29 359	0.35 45	0.33 384	0.44 70	0.46 165	0.32 162	0.32 145	0.37 200	0.32 255	0.35 111	0.32 249	0.28 531	0.27 521	0.31 533	0.30 503	0.31 436

ccccc		297.21 637		374.70 636	380.44 637	203.92 637		216.32 638		203.37 638		215.01 638		312.78 638		412.57 638	356.13 638	256.09 638	227.69 638	428.88 638

ASD4		19.65 618

Low-res two-view benchmark