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

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 54	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 85	0.23 6	0.18 22	0.10 183	0.06 23	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
S2M2_XL	0.20 6	0.32 174	1.10 95	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	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.28 70	0.26 97	1.32 133	0.19 2	0.12 9	0.54 218	0.15 32	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.30 66	0.21 80	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CREStereo	0.28 70	0.30 154	1.33 135	0.19 2	0.13 25	0.55 233	0.17 56	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.10 64	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
MatchStereo	0.24 51	0.38 230	1.37 145	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 48	0.40 102	0.14 3	0.25 83	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 84	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 4	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 15	0.31 16	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 114	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 14	0.34 36	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 15	0.27 8	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 72	0.47 99	0.36 64	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.19 85	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 551	1.82 285	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 63	0.37 72	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 85	0.46 205	0.14 1	0.11 258	0.09 206	0.08 42	0.05 1	0.76 565	0.18 321

PMTNet	0.31 99	0.35 207	1.30 130	0.20 5	0.14 41	0.57 268	0.25 243	0.46 84	0.42 124	0.27 135	0.32 148	0.27 142	0.24 146	0.39 150	0.23 114	0.43 550	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.18 260	0.07 9

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 166	0.69 48	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 6	0.21 49	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 216	0.29 201	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 155

Replicate-Monster	0.23 45	0.40 246	0.94 80	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 38	0.36 64	0.22 60	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 253

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 49	0.21 13	0.16 92	0.43 104	0.16 46	0.44 71	0.35 43	0.22 60	0.20 38	0.14 14	0.20 97	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 32	0.46 84	0.35 43	0.26 126	0.22 57	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 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 55	0.34 36	0.23 81	0.27 101	0.14 14	0.18 64	0.33 94	0.24 139	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	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 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	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

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 65	0.39 73	0.13 9	0.39 34	0.33 30	0.22 60	0.21 45	0.13 4	0.20 97	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 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	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 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.30 15	0.22 60	0.20 38	0.13 4	0.18 64	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 14	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.14 19	0.43 63	0.33 30	0.21 49	0.24 76	0.14 14	0.18 64	0.34 106	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

IGEV	0.22 38	0.28 130	0.88 70	0.21 13	0.24 281	0.42 100	0.17 56	0.35 15	0.37 72	0.20 40	0.22 57	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 284	1.04 87	0.21 13	0.12 9	0.58 286	0.23 186	0.50 121	0.45 154	0.31 156	0.46 235	0.30 168	0.41 331	0.81 346	0.51 371	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.09 63

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 287	0.79 60	0.21 13	0.12 9	0.53 210	0.25 243	0.52 143	0.54 251	0.28 140	0.32 148	0.29 161	0.23 134	0.59 276	0.55 385	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.08 40

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 207	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 23	0.40 102	0.21 49	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 216	0.68 47	0.21 13	0.17 121	0.45 117	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 78	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

FoundationStereo	0.20 6	0.30 154	0.81 62	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 46	0.25 1	0.38 77	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 84	0.13 354	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

dual_stereo	0.23 45	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 32	0.62 212	0.40 102	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 136	0.19 38	0.09 84	0.31 532	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 121	0.35 46	0.14 19	0.27 2	0.25 4	0.19 32	0.21 45	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 215

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 21	0.24 90	0.20 38	0.15 30	0.18 64	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	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 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	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 1	0.22 35	0.15 65	0.39 73	0.19 81	0.47 99	0.36 64	0.21 49	0.22 57	0.13 4	0.17 44	0.33 94	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 151	0.50 121	0.38 77	0.22 60	0.21 45	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 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 101	0.50 121	0.34 36	0.25 109	0.23 66	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	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 151	0.38 27	0.25 4	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 124	0.38 27	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

LGtest1	0.21 17	0.37 219	0.70 49	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 20	0.39 89	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 176	0.10 183	0.09 206	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.10 91

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 130	0.77 58	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 46	0.31 7	0.36 64	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 136	0.16 6	0.10 183	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 64	0.07 9

BStereo	0.28 70	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.33 33	0.20 101	0.46 84	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

Wave_Phase_stereo	0.31 99	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.98 527	0.20 101	0.49 114	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

VIP-Stereo	0.28 70	0.56 334	1.05 88	0.23 47	0.19 192	0.52 201	0.17 56	0.44 71	0.39 89	0.18 26	0.25 83	0.24 101	0.15 26	0.33 94	0.19 38	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.14 154	0.32 479

BridgeDepth	0.19 3	0.30 154	0.55 14	0.23 47	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 8	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 87	0.19 85	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
1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 47	0.16 92	0.44 111	0.22 151	0.55 167	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.13 4	0.26 178	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 47	0.28 344	0.42 100	0.14 19	0.46 84	0.31 16	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.14 14	0.43 172	0.20 61	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

xyz-stereo	3.02 599	0.29 141	30.64 636	0.23 47	0.12 9	15.52 619	0.24 222	0.51 129	0.47 184	0.59 398	7.99 612	0.64 377	0.47 394	1.39 408	0.50 366	0.09 84	0.07 46	0.34 540	0.07 66	0.13 130	0.08 40

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 183	0.61 25	0.23 47	0.21 221	0.45 117	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 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 183	0.60 23	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

LG-G_1	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

LG-G	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

S2M2_L	0.24 51	0.29 141	0.90 74	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 83	0.23 87	0.17 44	0.24 8	0.28 186	0.15 410	0.12 330	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 75	0.23 47	0.13 25	0.49 161	0.18 72	0.30 5	0.28 12	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 63

Occ-G	0.30 91	0.30 154	1.33 135	0.23 47	0.15 65	0.36 54	0.25 243	0.43 63	0.31 16	0.26 126	0.35 170	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 154	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.16 381	0.31 435	0.08 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 152	1.34 563	1.24 120	0.23 47	0.12 9	0.33 33	0.20 101	0.40 38	0.33 30	0.25 109	0.21 45	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 413	0.55 561	0.06 23	0.11 228	0.13 308	0.25 375	0.49 538

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 317	1.21 115	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.24 222	0.40 38	0.50 203	0.35 173	0.35 170	0.47 288	0.25 162	0.35 112	0.20 61	0.08 40	0.29 526	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.11 116

LoS	0.31 99	0.30 154	1.52 180	0.23 47	0.13 25	0.54 218	0.20 101	0.48 107	0.49 193	0.25 109	0.28 109	0.37 201	0.24 146	0.38 144	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 91	0.27 105	1.09 93	0.23 47	0.50 512	0.40 80	0.20 101	0.46 84	0.44 139	0.22 60	0.28 109	0.26 129	0.19 85	0.33 94	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.49 538

s12784h	0.36 144	0.28 130	1.58 188	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 222	0.79 345	0.64 351	0.44 223	0.52 297	0.28 151	0.26 178	0.50 240	0.24 139	0.11 258	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 210	0.06 1

TANstereo	0.33 115	0.49 302	1.75 231	0.23 47	0.12 9	0.54 218	0.16 46	0.40 38	0.45 154	0.45 234	0.51 283	0.26 129	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 183	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 116

252Zero-FE	0.62 412	0.27 105	0.83 65	0.24 67	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 34	0.32 21	8.03 613	0.23 66	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 335	0.09 84	0.12 330	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 155

water-stereo	0.24 51	0.17 1	0.88 70	0.24 67	0.14 41	0.37 58	0.17 56	0.43 63	0.32 21	0.26 126	0.35 170	0.26 129	0.24 146	0.22 3	0.25 154	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.08 97	0.10 64	0.10 91

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 64	0.24 67	0.21 221	0.43 104	0.13 9	0.45 81	0.35 43	0.22 60	0.27 101	0.18 55	0.16 36	0.35 112	0.18 22	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 375	0.08 40

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.17 1	2.10 387	0.24 67	0.34 417	0.51 182	0.42 439	0.50 121	0.54 251	0.37 182	0.46 235	0.54 321	0.60 453	0.43 172	1.10 494	0.08 40	0.09 206	0.08 42	0.22 460	0.12 98	0.22 381

castereo	0.30 91	0.44 276	0.81 62	0.24 67	0.29 352	0.41 87	0.27 290	0.72 263	0.45 154	0.22 60	0.30 129	0.24 101	0.31 249	0.25 13	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.31 510	0.12 98	0.09 63

fffft	0.29 81	0.21 26	1.10 95	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 222	0.42 55	0.38 77	0.21 49	0.18 28	0.20 64	0.16 36	0.44 181	0.70 431	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.28 411	0.20 354
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 91	0.42 260	1.26 123	0.24 67	0.12 9	0.43 104	0.24 222	0.40 38	0.56 269	0.35 173	0.37 179	0.26 129	0.24 146	0.29 57	0.19 38	0.08 40	0.12 330	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.10 91

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 34	0.24 67	0.22 248	0.47 142	0.13 9	0.52 143	0.33 30	0.18 26	0.24 76	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.09 63

Pointernet	0.29 81	0.25 81	1.49 174	0.24 67	0.20 207	0.47 142	0.15 32	0.62 212	0.47 184	0.22 60	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.28 43	0.20 61	0.10 183	0.07 46	0.07 1	0.12 275	0.10 64	0.07 9

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

whm_eth	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 323	1.44 160	0.24 67	0.29 352	0.29 15	0.16 46	0.45 81	0.37 72	0.19 32	0.21 45	0.28 151	0.22 117	0.30 66	0.29 201	0.10 183	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.11 87	0.11 116

knoymous	0.34 123	0.25 81	1.75 231	0.24 67	0.18 159	0.45 117	0.24 222	0.57 179	0.38 77	0.41 207	0.39 197	0.55 324	0.25 162	0.38 144	0.23 114	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.07 66	0.13 130	0.12 155

fff	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

DRaft	0.62 412	0.38 230	1.76 237	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 527	0.53 152	0.53 238	0.67 459	0.99 521	0.38 209	1.00 537	1.44 414	2.10 560	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.14 336	0.18 260	0.21 366

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 141	1.74 225	0.24 67	0.16 92	0.54 218	0.15 32	0.40 38	0.55 258	0.37 182	0.51 283	0.24 101	0.19 85	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.06 23	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
csc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

111	0.48 282	1.09 526	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.59 303	0.26 266	0.83 366	0.78 478	0.48 262	0.52 297	0.56 336	0.38 298	0.49 234	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.23 344	0.35 493

NLSM3	0.26 59	0.39 240	0.75 55	0.25 86	0.24 281	0.43 104	0.19 81	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 94	0.20 64	0.25 162	0.29 57	0.24 139	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.09 132	0.10 64	0.07 9

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 85	0.25 86	0.21 221	0.46 135	0.16 46	0.30 5	0.27 8	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 64	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 46	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.10 91

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 14	0.64 34	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 55	0.35 43	0.34 171	0.34 165	0.25 114	0.23 134	0.43 172	0.53 378	0.09 84	0.09 206	0.08 42	0.10 170	0.12 98	0.11 116

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 86	0.27 330	0.39 73	0.14 19	0.51 129	0.33 30	0.25 109	0.27 101	0.13 4	0.13 12	0.38 144	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

LG-Stereo	0.27 63	0.25 81	0.95 81	0.25 86	0.15 65	0.43 104	0.21 124	0.50 121	0.40 102	0.18 26	0.29 115	0.25 114	0.16 36	0.28 43	0.35 276	0.07 23	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.24 361	0.10 91

GREAT-IGEV	0.37 152	0.28 130	1.48 171	0.25 86	0.38 457	0.46 135	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 44	0.36 125	0.23 114	0.07 23	0.76 590	0.07 1	0.26 481	0.21 313	1.03 589

SCV_C0	0.33 115	0.43 265	1.42 157	0.25 86	0.16 92	0.35 46	0.20 101	0.68 244	0.44 139	0.24 90	0.27 101	0.29 161	0.20 97	0.58 270	0.18 22	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.30 503	0.26 395	0.17 302

SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 97	1.03 85	0.25 86	0.14 41	0.46 135	0.22 151	0.36 20	0.38 77	0.23 81	0.23 66	0.21 75	0.18 64	0.45 196	0.60 406	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.20 354

tt45	0.29 81	0.24 73	1.06 90	0.25 86	0.17 121	0.55 233	0.22 151	0.41 48	0.35 43	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.18 64	0.64 293	0.34 266	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.11 116

mms	0.27 63	0.26 97	0.91 75	0.25 86	0.18 159	0.32 29	0.23 186	0.37 23	0.31 16	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.17 44	0.46 205	0.21 80	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.47 534

ours_stereo	0.27 63	0.25 81	1.21 115	0.25 86	0.17 121	0.35 46	0.23 186	0.38 27	0.35 43	0.20 40	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

GCAP-BAT	0.43 220	0.31 166	1.82 285	0.25 86	0.26 316	0.65 399	0.23 186	0.48 107	0.37 72	0.67 459	0.82 488	0.44 258	0.24 146	0.48 223	0.87 461	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 141	0.86 68	0.25 86	0.34 417	0.30 18	0.14 19	0.32 8	0.53 238	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 85	0.49 234	0.17 20	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.20 443	0.46 533	0.59 551

RSM	0.28 70	0.26 97	0.97 82	0.25 86	0.24 281	0.37 58	0.21 124	0.49 114	0.44 139	0.21 49	0.27 101	0.28 151	0.17 44	0.38 144	0.20 61	0.07 23	0.07 46	0.09 102	0.34 523	0.21 313	0.16 283

CAS++	0.31 99	0.33 183	1.43 158	0.25 86	0.17 121	0.31 23	0.20 101	0.78 329	0.41 113	0.30 151	0.30 129	0.21 75	0.16 36	0.33 94	0.18 22	0.15 410	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.32 106	0.34 198	1.70 211	0.25 86	0.14 41	0.40 80	0.22 151	0.38 27	0.43 135	0.24 90	0.51 283	0.25 114	0.18 64	0.31 73	0.20 61	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.08 97	0.47 534	0.08 40

ff7	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ffff	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

11t	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

LoS_RVC	0.29 81	0.33 183	1.19 109	0.25 86	0.34 417	0.43 104	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.22 60	0.33 157	0.23 87	0.24 146	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.31 473

anonymousdsp	0.34 123	0.53 317	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.55 262	0.19 38	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455

ProNet	0.30 91	0.54 323	1.29 127	0.25 86	0.15 65	0.47 142	0.25 243	0.48 107	0.39 89	0.21 49	0.23 66	0.22 78	0.20 97	0.44 181	0.19 38	0.08 40	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.12 155

DCANet-4	0.40 184	0.27 105	2.21 410	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.47 241	0.28 151	0.37 291	0.37 136	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

ccc-4	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ADStereo(finetuned)	0.45 248	0.77 422	2.12 391	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.76 504	0.37 136	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 323	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.54 258	0.19 38	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

DeepStereo_LL	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

THIR-Stereo	0.86 514	0.62 353	2.13 393	0.25 86	0.16 92	0.58 286	2.74 607	0.59 194	0.51 211	0.62 427	1.62 562	0.97 520	1.80 582	1.69 459	2.25 565	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.11 116

AnonymousM	0.37 152	0.44 276	1.50 177	0.25 86	0.15 65	0.52 201	0.23 186	0.60 204	0.42 124	0.42 212	0.32 148	0.30 168	0.25 162	0.34 106	0.23 114	0.11 258	0.09 206	0.71 572	0.36 535	0.12 98	0.07 9

CFNet_pseudo	0.45 248	0.46 287	2.23 418	0.25 86	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.10 249	0.15 412	0.10 170	0.17 233	0.14 215

DCANet	0.42 211	0.77 422	1.95 348	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.41 331	0.36 125	0.39 304	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

WQFJA1	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.07 590	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

WQFJX	0.42 211	0.25 81	0.55 14	0.26 118	0.39 463	0.47 142	0.23 186	1.76 583	1.82 584	0.26 126	0.26 94	0.28 151	0.28 216	0.42 168	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.16 283

NLMM	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.06 589	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

Zero-FE251	0.56 373	0.29 141	1.27 125	0.26 118	0.16 92	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.35 43	5.31 610	0.19 31	0.22 78	0.19 85	0.24 8	1.08 491	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 192

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 152	0.37 219	1.21 115	0.26 118	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 152	0.41 113	0.35 173	0.30 129	0.58 349	0.22 117	0.33 94	0.95 468	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.13 130	0.15 253

HART	0.38 162	0.53 317	1.66 202	0.26 118	0.15 65	0.30 18	0.19 81	0.67 240	0.46 165	0.29 146	0.52 297	0.38 209	0.16 36	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.68 583	0.09 102	0.07 66	0.34 464	0.21 366

999	0.29 81	0.25 81	1.05 88	0.26 118	0.18 159	0.49 161	0.23 186	0.38 27	0.37 72	0.20 40	0.32 148	0.23 87	0.18 64	0.73 327	0.36 280	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.10 91

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 141	1.08 91	0.26 118	0.20 207	0.33 33	0.21 124	0.41 48	0.42 124	0.26 126	0.28 109	0.27 142	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.14 390	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.10 91

RAStereo	0.28 70	0.48 299	1.52 180	0.26 118	0.18 159	0.25 7	0.19 81	0.42 55	0.35 43	0.20 40	0.25 83	0.20 64	0.16 36	0.24 8	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.12 98	0.08 40

U	3.37 603	0.17 1	0.91 75	0.26 118	13.79 619	19.19 624	0.15 32	0.41 48	0.31 16	0.17 19	0.18 28	0.27 142	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 84	0.06 23	17.88 629	12.81 623	0.10 64	0.08 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 311	0.33 183	0.93 78	0.26 118	0.22 248	0.46 135	0.20 101	1.10 545	1.34 561	3.16 605	0.32 148	0.22 78	0.20 97	0.30 66	0.22 101	0.10 183	0.09 206	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 253	1.93 335	0.26 118	0.24 281	0.32 29	0.17 56	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.37 179	0.25 114	0.26 178	0.44 181	0.31 233	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.19 281	0.14 215

PCWNet_CMD	0.46 259	0.45 284	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.57 440	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.18 260	0.14 215

CFNet_ucs	0.48 282	0.50 308	2.32 432	0.26 118	0.22 248	0.57 268	0.22 151	0.85 384	0.65 364	0.53 313	0.64 415	0.68 405	0.44 367	0.54 258	0.31 233	0.13 347	0.12 330	0.16 431	0.11 235	0.19 281	0.17 302

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 466	1.76 237	0.26 118	0.12 9	0.52 201	0.14 19	0.49 114	0.38 77	0.29 146	0.30 129	0.29 161	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 84	0.17 439	0.09 102	0.07 66	0.21 313	0.11 116

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 174	1.30 130	0.26 118	0.14 41	0.58 286	0.23 186	0.78 329	0.62 331	0.40 198	0.44 223	0.28 151	0.35 272	0.29 57	0.20 61	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.08 40

IER	0.43 220	0.38 230	1.69 207	0.26 118	0.25 299	0.66 406	0.26 266	0.71 258	0.55 258	0.54 326	0.59 359	0.60 359	0.53 422	0.52 248	0.39 304	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.14 154	0.11 116

MSMDNet	0.46 259	0.44 276	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.56 434	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.13 347	0.10 170	0.18 260	0.15 253

HSM-Net_RVC	0.67 441	0.34 198	2.23 418	0.26 118	0.19 192	0.67 412	0.29 333	1.26 561	0.69 399	0.72 482	0.70 455	0.78 458	0.42 349	3.77 599	0.41 318	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 248	0.46 287	2.22 414	0.26 118	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.09 206	0.16 431	0.10 170	0.17 233	0.14 215

WQFJX1	0.45 248	0.28 130	0.56 17	0.27 138	0.35 430	0.48 151	0.25 243	1.98 594	2.08 591	0.26 126	0.26 94	0.29 161	0.28 216	0.50 240	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.14 215

NLMM1	0.46 259	0.27 105	0.53 11	0.27 138	0.38 457	0.49 161	0.24 222	1.97 593	2.38 594	0.28 140	0.27 101	0.26 129	0.25 162	0.47 216	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.15 253

NLSM1	0.39 177	0.24 73	0.56 17	0.27 138	0.40 473	0.49 161	0.21 124	1.44 570	1.64 574	0.25 109	0.33 157	0.25 114	0.26 178	0.40 155	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.13 192

HI	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

CoSv	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

fffy	0.28 70	0.24 73	1.19 109	0.27 138	0.15 65	0.37 58	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.20 40	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.44 181	0.20 61	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 105	1.25 121	0.27 138	0.24 281	0.37 58	0.20 101	0.52 143	0.36 64	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.38 538	0.19 281	0.31 473

DualNet (step1)	0.59 393	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.61 563	0.14 375	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample9	0.94 525	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample8	1.12 541	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.95 477	0.61 313	1.18 558	0.56 342	2.53 586	1.31 558	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 198	1.38 147	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.18 413	0.16 210	0.22 381

rrr	0.46 259	0.34 198	3.08 551	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.28 309	1.09 544	0.51 211	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.29 493	0.16 210	0.25 426

plain	0.37 152	0.47 296	2.15 399	0.27 138	0.19 192	0.33 33	0.20 101	0.58 185	0.46 165	0.23 81	0.37 179	0.23 87	0.25 162	0.45 196	0.28 186	0.11 258	0.08 135	0.13 347	0.09 132	0.42 521	0.12 155

MSKI-zero shot	0.46 259	0.38 230	2.47 466	0.27 138	0.43 490	0.56 250	0.20 101	0.77 314	0.43 135	0.60 407	0.51 283	0.44 258	0.17 44	0.68 311	0.21 80	0.09 84	0.29 526	0.09 102	0.32 516	0.14 154	0.10 91

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 216	1.68 206	0.27 138	0.24 281	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.26 126	0.37 179	0.18 55	0.18 64	0.31 73	0.27 176	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.25 375	0.08 40

Any-RAFT	0.38 162	0.25 81	1.89 318	0.27 138	0.17 121	0.68 424	0.21 124	0.78 329	0.53 238	0.43 217	0.43 212	0.54 321	0.30 240	0.41 160	0.20 61	0.10 183	0.12 330	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.09 63

RAFT-Test	0.44 230	0.38 230	2.01 366	0.27 138	0.44 491	0.64 385	0.37 414	0.72 263	0.57 273	0.45 234	0.48 253	0.65 382	0.24 146	0.35 112	0.29 201	0.09 84	0.11 299	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.11 116

4D-IteraStereo	0.44 230	0.96 490	2.63 496	0.27 138	0.30 367	0.45 117	0.25 243	0.52 143	0.50 203	0.40 198	0.31 142	0.40 223	0.19 85	0.35 112	0.32 246	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.11 235	0.19 281	0.30 465

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 60	1.28 126	0.27 138	0.30 367	0.35 46	0.20 101	0.56 174	0.38 77	0.21 49	0.30 129	0.22 78	0.18 64	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 210	0.29 455

iRaft-Stereo_5w	0.54 353	1.01 513	2.08 382	0.27 138	0.21 221	0.49 161	0.28 309	0.73 275	0.58 284	0.40 198	0.61 381	0.62 365	0.46 386	1.78 474	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.39 507	0.12 155

psmg	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.27 138	0.21 221	0.75 463	0.36 405	0.90 425	0.61 313	0.59 398	0.59 359	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.13 130	0.11 116

STrans-v2	0.67 441	0.56 334	2.64 498	0.27 138	0.23 268	0.57 268	0.33 385	0.96 482	0.69 399	0.92 529	0.85 496	0.89 500	0.93 529	1.83 487	1.21 512	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.12 155

test_xeample	0.72 469	0.21 26	1.36 142	0.27 138	0.17 121	0.59 303	0.28 309	1.01 523	0.70 408	0.55 344	0.67 429	0.44 258	0.39 312	1.88 503	5.17 604	0.12 317	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.15 253

GMStereo	0.38 162	0.99 507	1.91 329	0.27 138	0.16 92	0.39 73	0.23 186	0.47 99	0.62 331	0.38 190	0.34 165	0.25 114	0.25 162	0.39 150	0.29 201	0.14 390	0.08 135	0.10 157	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 191	0.32 174	2.20 409	0.27 138	0.44 491	0.52 201	0.19 81	0.76 303	0.48 187	0.43 217	0.36 176	0.54 321	0.26 178	0.33 94	0.25 154	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.09 63

SFCPSM	0.46 259	0.24 73	2.35 440	0.27 138	0.27 330	0.70 437	0.32 377	0.96 482	0.63 343	0.49 274	0.52 297	0.43 247	0.36 278	0.52 248	0.43 329	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.16 210	0.12 155

Gwc-CoAtRS	0.38 162	0.33 183	1.92 332	0.27 138	0.41 481	0.48 151	0.19 81	0.59 194	0.46 165	0.43 217	0.39 197	0.57 342	0.26 178	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.31 510	0.11 87	0.09 63

DIP-Stereo	0.37 152	0.34 198	1.50 177	0.27 138	0.18 159	0.63 372	0.17 56	0.92 446	0.53 238	0.49 274	0.48 253	0.30 168	0.30 240	0.39 150	0.30 221	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.12 155
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FE-Mocha	0.41 191	0.31 166	1.44 160	0.28 166	0.33 407	0.41 87	0.17 56	0.69 247	0.45 154	0.44 223	0.50 278	0.41 229	0.45 371	0.36 125	1.17 506	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.21 449	0.13 130	0.13 192

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 174	0.52 5	0.28 166	0.17 121	0.37 58	0.20 101	0.38 27	0.24 2	0.24 90	0.20 38	0.21 75	0.17 44	0.26 24	0.25 154	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.17 233	0.12 155

castereo++	0.28 70	0.43 265	0.93 78	0.28 166	0.17 121	0.53 210	0.21 124	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 94	0.32 179	0.17 44	0.33 94	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.13 130	0.06 1

tg	0.37 152	0.55 332	1.35 141	0.28 166	0.16 92	0.57 268	0.18 72	0.57 179	0.49 193	0.37 182	0.44 223	0.38 209	0.24 146	0.46 205	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.43 523	0.36 501

rvit_stereo_0083	0.25 56	0.19 8	0.58 21	0.28 166	0.18 159	0.28 11	0.22 151	0.38 27	0.54 251	0.23 81	0.30 129	0.27 142	0.26 178	0.37 136	0.24 139	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.12 98	0.10 91

rvit_stereo_0081	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

model_zeroshot	0.44 230	0.68 387	1.97 362	0.28 166	0.18 159	0.69 430	0.21 124	0.63 220	0.40 102	1.00 537	0.34 165	0.42 243	0.20 97	0.69 317	0.24 139	0.10 183	0.22 489	0.10 157	0.22 460	0.12 98	0.10 91

rvit_stereo_0082	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

RSM++	0.27 63	0.26 97	0.87 69	0.28 166	0.13 25	0.39 73	0.20 101	0.45 81	0.45 154	0.20 40	0.24 76	0.24 101	0.17 44	0.36 125	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.26 395	0.18 321

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 141	1.43 158	0.28 166	0.28 344	0.55 233	0.22 151	0.78 329	0.48 187	0.46 242	0.38 189	0.36 199	0.17 44	0.33 94	0.23 114	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 63

CASnet	0.28 70	0.31 166	1.20 113	0.28 166	0.11 3	0.47 142	0.19 81	0.44 71	0.44 139	0.38 190	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 183	0.06 23	0.15 412	0.12 275	0.16 210	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 144	0.30 154	1.77 246	0.28 166	0.33 407	0.60 315	0.22 151	0.55 167	0.51 211	0.55 344	0.35 170	0.31 171	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.10 183	0.13 354	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

AEACV	0.33 115	0.24 73	1.44 160	0.28 166	0.35 430	0.47 142	0.21 124	0.43 63	0.28 12	0.26 126	0.25 83	0.22 78	0.38 298	0.30 66	0.18 22	0.09 84	0.35 540	0.09 102	0.36 535	0.23 344	0.25 426

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 65	0.57 268	0.23 186	0.79 345	0.47 184	0.38 190	0.37 179	0.40 223	0.25 162	0.47 216	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.13 308	0.19 281	0.27 443

CBFPSM	0.56 373	0.91 471	1.82 285	0.28 166	0.23 268	0.71 439	0.37 414	0.72 263	0.64 351	0.50 281	0.49 270	1.03 532	0.83 513	0.62 288	1.35 523	0.10 183	0.12 330	0.10 157	0.10 170	0.18 260	0.19 338

qqq	0.38 162	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 65	0.45 117	0.26 266	0.76 303	0.52 219	0.39 196	0.41 206	0.46 280	0.36 278	0.96 361	0.30 221	0.11 258	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

raft_robust	0.55 365	0.84 449	1.73 221	0.28 166	0.54 522	0.53 210	0.25 243	0.88 413	0.75 460	0.48 262	0.46 235	0.76 452	0.75 502	1.46 420	0.27 176	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.30 503	0.26 395	0.16 283

GLC_STEREO	0.28 70	0.27 105	1.36 142	0.28 166	0.12 9	0.41 87	0.20 101	0.37 23	0.38 77	0.26 126	0.30 129	0.25 114	0.19 85	0.33 94	0.24 139	0.09 84	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.09 63

GMOStereo	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

error version	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-v	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-2	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

iRaftStereo_RVC	0.37 152	0.53 317	1.41 153	0.28 166	0.15 65	0.52 201	0.20 101	0.54 163	0.46 165	0.37 182	0.43 212	0.41 229	0.23 134	0.36 125	0.26 166	0.09 84	0.15 401	0.12 288	0.11 235	0.41 515	0.37 508

222	0.78 495	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 159	0.62 355	0.24 222	1.02 526	0.70 408	0.58 384	0.66 426	0.46 280	0.42 349	1.80 482	6.53 611	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.17 302

xxxx	0.70 457	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 159	0.63 372	0.24 222	1.02 526	0.69 399	0.50 281	0.62 386	0.58 349	0.38 298	1.47 427	5.21 605	0.13 347	0.12 330	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.15 253

ARAFT	0.60 399	1.23 548	3.10 554	0.28 166	0.16 92	0.64 385	0.36 405	0.90 425	0.67 388	0.61 416	0.49 270	0.55 324	0.31 249	1.24 397	0.32 246	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.37 490	0.21 366

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 211	0.86 456	1.78 251	0.28 166	0.17 121	0.52 201	0.20 101	0.62 212	0.61 313	0.50 281	0.61 381	0.39 215	0.32 257	0.35 112	0.30 221	0.07 23	0.10 249	0.09 102	0.09 132	0.35 475	0.10 91

ACVNet	0.45 248	0.44 276	1.79 272	0.28 166	0.21 221	0.59 303	0.36 405	0.66 231	0.68 390	0.45 234	0.59 359	0.69 412	0.40 320	0.44 181	0.55 385	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.34 464	0.10 91

hitnet-ft	0.67 441	0.80 434	1.90 323	0.28 166	0.22 248	0.69 430	0.36 405	0.85 384	0.65 364	0.56 354	0.84 492	1.03 532	0.95 535	2.32 541	0.55 385	0.23 506	0.14 375	0.41 551	0.13 308	0.24 361	0.17 302

CFNet-ft	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

DSFCA	0.54 353	0.35 207	1.41 153	0.28 166	0.28 344	0.79 484	0.88 556	0.76 303	0.70 408	0.72 482	0.66 426	0.67 398	0.57 440	1.17 388	0.63 413	0.16 431	0.14 375	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.13 192

CFNet_RVC	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

NLCSM	0.46 259	0.37 219	0.72 53	0.29 198	0.36 439	0.49 161	0.27 290	1.33 564	1.59 573	0.29 146	0.29 115	0.29 161	0.31 249	1.44 414	0.35 276	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.10 170	0.35 475	0.14 215

DA	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

GGEV	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

G2L-ROB	0.51 328	0.95 487	1.96 357	0.29 198	0.22 248	0.59 303	0.28 309	0.76 303	0.57 273	0.55 344	0.45 227	0.70 422	0.32 257	1.38 407	0.47 350	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.20 297	0.13 192

GIP-stereo	0.26 59	0.22 42	0.78 59	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 56	0.64 223	0.39 89	0.18 26	0.24 76	0.23 87	0.18 64	0.25 13	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.08 40

DCVSM-stereo	0.49 300	0.29 141	2.49 470	0.29 198	0.22 248	0.53 210	0.52 487	0.58 185	0.49 193	0.69 468	0.46 235	0.79 463	0.48 403	0.53 254	0.42 320	0.13 347	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.20 297	0.20 354

H2IRNET	0.40 184	0.61 347	1.90 323	0.29 198	0.17 121	0.54 218	0.18 72	0.52 143	0.50 203	0.27 135	0.56 342	0.47 288	0.35 272	0.46 205	0.33 259	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.32 444	0.12 155

MyStereo07	0.34 123	0.40 246	1.46 164	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.25 83	0.20 64	0.26 178	0.57 266	0.19 38	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

MyStereo04	0.48 282	0.40 246	2.65 500	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.83 366	0.75 460	0.47 244	0.36 176	0.53 315	0.42 349	0.53 254	0.39 304	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

CoDeX	0.52 341	0.43 265	2.25 422	0.29 198	0.26 316	0.61 335	0.32 377	0.99 507	0.68 390	0.48 262	0.55 330	0.52 313	0.40 320	1.60 447	0.35 276	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.12 155

ToySt	0.44 230	0.61 347	1.89 318	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.35 398	0.67 240	0.53 238	0.39 196	0.50 278	0.59 352	0.43 359	0.51 244	0.49 361	0.10 183	0.12 330	0.13 347	0.16 381	0.24 361	0.19 338

anonymousa	0.48 282	0.46 287	2.44 458	0.29 198	0.34 417	0.61 335	0.25 243	0.66 231	0.54 251	0.53 313	0.77 478	0.73 434	0.46 386	0.33 94	0.31 233	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.29 493	0.10 64	0.19 338

test_4	0.40 184	0.37 219	2.01 366	0.29 198	0.21 221	0.50 172	0.28 309	0.47 99	0.39 89	0.42 212	0.76 475	0.38 209	0.22 117	0.52 248	0.33 259	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.15 361	0.28 411	0.07 9

CSP-Net	0.50 311	0.39 240	1.25 121	0.29 198	0.23 268	0.77 475	0.35 398	0.86 394	0.57 273	0.59 398	0.59 359	0.65 382	0.40 320	1.77 473	0.44 335	0.16 431	0.11 299	0.10 157	0.10 170	0.20 297	0.14 215

dad	0.51 328	1.01 513	1.74 225	0.29 198	0.19 192	0.60 315	0.26 266	0.52 143	0.75 460	0.63 436	0.63 399	0.63 368	0.33 262	0.85 351	0.47 350	0.27 528	0.15 401	0.40 550	0.18 413	0.22 330	0.14 215

TestStereo	0.45 248	0.54 323	2.11 388	0.29 198	0.16 92	0.43 104	0.24 222	0.54 163	0.45 154	0.37 182	0.46 235	0.34 191	0.27 199	1.98 513	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.14 154	0.08 40

R-Stereo Train	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155

RAFT-Stereo	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 311	0.70 394	1.94 345	0.29 198	0.26 316	0.63 372	0.31 354	0.80 349	0.48 187	0.61 416	0.55 330	0.66 389	0.38 298	0.98 363	0.40 312	0.19 473	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.23 344	0.17 302

MLCV	0.48 282	0.89 466	1.85 296	0.29 198	0.14 41	0.59 303	0.23 186	0.72 263	0.59 291	0.66 455	0.66 426	0.55 324	0.36 278	1.03 370	0.49 361	0.09 84	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.11 116

DFGA-Net	0.51 328	1.06 522	1.75 231	0.30 218	0.24 281	0.54 218	0.22 151	0.63 220	0.60 296	0.48 262	0.51 283	0.35 195	0.27 199	1.82 486	0.53 378	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.12 275	0.37 490	0.15 253

rvit_0105_5	0.36 144	0.39 240	1.48 171	0.30 218	0.18 159	0.41 87	0.30 341	0.64 223	0.62 331	0.30 151	0.33 157	0.37 201	0.29 232	0.41 160	0.28 186	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.15 361	0.15 174	0.14 215

UGAM-zero	0.63 419	0.39 240	2.49 470	0.30 218	0.49 511	0.67 412	0.19 81	0.91 437	0.45 154	0.77 498	0.45 227	1.16 553	0.82 512	2.05 521	0.29 201	0.09 84	0.15 401	0.09 102	0.44 551	0.11 87	0.22 381

UGAM	0.58 385	0.47 296	2.21 410	0.30 218	0.19 192	0.53 210	0.34 390	0.59 194	0.63 343	0.44 223	0.73 466	0.78 458	0.37 291	2.58 567	0.39 304	0.10 183	0.08 135	0.17 452	0.14 336	0.42 521	0.17 302

SMFormer	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.15 174	0.16 283

tta	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.11 116

qqq1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

fff1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

MyStereo06	0.54 353	0.41 253	2.68 503	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.81 353	0.44 139	0.84 517	0.52 297	0.78 458	0.58 446	0.48 223	1.10 494	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

MyStereo05	0.49 300	0.41 253	2.72 509	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.82 360	0.77 474	0.52 303	0.37 179	0.51 307	0.42 349	0.52 248	0.38 293	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

ffm	0.47 276	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

ff1	0.73 478	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

mmx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

xxx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 105	0.97 82	0.30 218	0.19 192	0.56 250	0.17 56	0.68 244	0.36 64	0.30 151	0.18 28	0.27 142	0.17 44	0.38 144	0.19 38	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.35 493

DCRE	0.50 311	0.63 364	2.13 393	0.30 218	0.23 268	0.45 117	0.24 222	0.59 194	0.53 238	0.50 281	2.10 573	0.42 243	0.26 178	0.35 112	0.23 114	0.09 84	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.16 210	0.15 253

BUS	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.91 518	0.23 186	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.66 389	0.30 240	0.43 172	0.32 246	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

BSDual-CNN	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

hknet	0.47 276	0.29 141	1.70 211	0.30 218	0.24 281	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.64 351	0.63 436	0.53 308	0.80 467	0.38 298	0.77 339	0.37 286	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

cross-raft	0.40 184	0.27 105	2.22 414	0.30 218	0.17 121	0.49 161	0.35 398	0.71 258	0.39 89	0.43 217	0.45 227	0.64 377	0.25 162	0.32 82	0.25 154	0.08 40	0.08 135	0.09 102	0.23 464	0.11 87	0.14 215

test-1	0.44 230	0.48 299	1.69 207	0.30 218	0.27 330	0.50 172	0.28 309	0.80 349	0.43 135	0.40 198	0.54 320	0.41 229	0.24 146	0.31 73	1.16 504	0.09 84	0.20 474	0.10 157	0.17 400	0.11 87	0.26 436

RALCasStereoNet	0.45 248	0.88 463	1.85 296	0.30 218	0.26 316	0.49 161	0.26 266	0.58 185	0.51 211	0.36 178	0.48 253	0.36 199	0.28 216	0.55 262	0.34 266	0.10 183	0.53 570	0.09 102	0.08 97	0.25 375	0.34 491

GES	0.44 230	0.28 130	1.88 311	0.30 218	0.18 159	0.61 335	0.30 341	0.88 413	0.46 165	0.47 244	0.52 297	0.39 215	0.42 349	0.58 270	0.67 424	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.15 174	0.17 302

FADNet_RVC	0.81 507	1.14 534	2.42 452	0.30 218	0.24 281	0.71 439	0.24 222	0.95 477	0.61 313	0.44 223	0.56 342	0.59 352	0.42 349	1.52 432	0.68 427	0.94 580	0.96 597	0.28 524	1.00 595	0.90 572	1.36 597

UCFNet_RVC	0.48 282	0.82 443	1.85 296	0.30 218	0.27 330	0.64 385	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.48 262	0.53 308	0.63 368	0.41 331	0.88 356	0.38 293	0.15 410	0.10 249	0.17 452	0.17 400	0.18 260	0.15 253

PS-NSSS	0.63 419	1.00 509	1.81 279	0.30 218	0.31 386	0.63 372	0.34 390	0.98 495	0.69 399	0.54 326	0.74 469	0.51 307	0.41 331	2.43 555	0.48 356	0.24 514	0.17 439	0.27 521	0.18 413	0.27 405	0.21 366

HSM	0.62 412	0.76 413	1.72 218	0.30 218	0.29 352	0.64 385	0.28 309	0.94 463	0.62 331	0.58 384	0.57 350	1.40 564	0.64 472	2.59 568	0.42 320	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.14 154	0.11 116

G2L-Stereo	0.55 365	0.85 453	2.18 406	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.27 290	0.77 314	0.55 258	0.54 326	0.52 297	0.71 427	0.36 278	1.75 469	0.50 366	0.13 347	0.11 299	0.13 347	0.11 235	0.29 416	0.15 253

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 141	1.00 84	0.31 245	0.18 159	0.35 46	0.25 243	0.51 129	0.61 313	0.25 109	0.28 109	0.32 179	0.25 162	0.39 150	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.14 154	0.13 192

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 207	1.45 163	0.31 245	0.18 159	0.37 58	0.28 309	0.59 194	0.62 331	0.27 135	0.31 142	0.35 195	0.27 199	0.43 172	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.12 155

test_sample2	0.41 191	0.19 8	1.23 118	0.31 245	0.17 121	0.51 182	0.27 290	0.81 353	0.55 258	0.44 223	0.45 227	0.46 280	0.38 298	1.51 430	0.30 221	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.14 215

test_sample1	0.40 184	0.18 5	1.19 109	0.31 245	0.18 159	0.48 151	0.23 186	0.78 329	0.49 193	0.44 223	0.44 223	0.45 267	0.41 331	1.39 408	0.33 259	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.13 192

gcap-zeroshot	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.31 245	0.32 394	0.69 430	0.21 124	0.74 279	0.52 219	0.43 217	0.35 170	0.62 365	0.24 146	0.41 160	0.24 139	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

IGEV++	0.34 123	0.43 265	1.32 133	0.31 245	0.14 41	0.32 29	0.21 124	0.70 255	0.34 36	0.22 60	0.28 109	0.22 78	0.27 199	0.35 112	0.27 176	0.09 84	0.39 555	0.08 42	0.15 361	0.25 375	0.45 531

DispNO	0.67 441	0.98 502	2.58 489	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.29 333	0.83 366	0.68 390	0.53 313	0.79 482	0.83 477	0.47 394	2.46 558	0.68 427	0.12 317	0.10 249	0.19 478	0.31 510	0.16 210	0.17 302

1111x	0.74 481	0.21 26	1.93 335	0.31 245	0.17 121	0.63 372	0.32 377	1.03 533	0.74 447	0.52 303	0.62 386	0.57 342	0.47 394	2.38 546	4.25 599	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.12 275	0.12 98	0.14 215

MIM_Stereo	0.41 191	0.60 343	1.88 311	0.31 245	0.21 221	0.50 172	0.19 81	0.64 223	0.44 139	0.43 217	0.53 308	0.43 247	0.27 199	0.51 244	0.28 186	0.08 40	0.14 375	0.11 228	0.10 170	0.26 395	0.26 436

iinet-f	0.57 380	0.93 478	2.27 425	0.31 245	0.25 299	0.83 498	0.33 385	0.81 353	0.65 364	0.54 326	0.63 399	0.73 434	0.67 481	0.73 327	0.67 424	0.13 347	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.43 523	0.16 283

gwcnet-sp	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

scenet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 97	1.48 171	0.31 245	0.15 65	0.61 335	0.19 81	0.60 204	0.54 251	0.28 140	0.29 115	0.40 223	0.33 262	0.50 240	0.27 176	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.19 281	0.08 40

MC-Stereo	0.32 106	0.31 166	1.46 164	0.31 245	0.15 65	0.53 210	0.19 81	0.44 71	0.35 43	0.36 178	0.38 189	0.27 142	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.16 381	0.20 297	0.13 192

ssnet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

Sa-1000	0.51 328	0.72 400	1.90 323	0.31 245	0.60 540	0.60 315	0.31 354	0.94 463	0.71 418	0.52 303	0.83 489	0.42 243	0.33 262	0.68 311	0.28 186	0.10 183	0.09 206	0.13 347	0.29 493	0.29 416	0.10 91

SA	0.50 311	0.75 412	1.95 348	0.31 245	0.61 544	0.57 268	0.31 354	0.91 437	0.73 443	0.42 212	0.62 386	0.38 209	0.47 394	0.68 311	0.29 201	0.09 84	0.09 206	0.13 347	0.32 516	0.30 427	0.10 91

dd	0.42 211	0.96 490	1.77 246	0.31 245	0.17 121	0.57 268	0.26 266	0.49 114	0.68 390	0.41 207	0.40 202	0.34 191	0.27 199	0.45 196	0.40 312	0.17 446	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.21 313	0.12 155

GwcNet-ADL	0.50 311	0.74 410	2.90 536	0.31 245	0.20 207	0.58 286	0.29 333	0.87 404	0.64 351	0.47 244	0.47 241	0.56 336	0.33 262	0.46 205	0.46 341	0.13 347	0.12 330	0.09 102	0.09 132	0.14 154	0.21 366

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 284	1.08 91	0.31 245	0.17 121	0.19 2	0.21 124	0.73 275	0.50 203	0.21 49	0.24 76	0.55 324	0.22 117	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.12 98	0.09 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
sAnonymous2	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

CroCo_RVC	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

AFF-stereo	0.44 230	0.96 490	1.78 251	0.31 245	0.15 65	0.50 172	0.21 124	0.64 223	0.63 343	0.47 244	0.64 415	0.49 301	0.34 270	0.46 205	0.31 233	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.37 490	0.10 91

delet	0.52 341	0.54 323	1.62 196	0.31 245	0.35 430	0.74 457	0.46 467	0.85 384	0.74 447	0.55 344	0.60 374	0.67 398	0.50 413	1.12 382	0.57 397	0.11 258	0.11 299	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.12 155

UNet	0.54 353	0.44 276	2.83 527	0.31 245	0.33 407	0.74 457	0.27 290	0.82 360	0.61 313	0.53 313	0.54 320	0.72 430	0.54 425	0.78 343	0.56 393	0.11 258	0.09 206	0.13 347	0.11 235	0.14 154	0.12 155

PSMNet-RSSM	0.53 347	0.82 443	1.78 251	0.31 245	0.25 299	0.58 286	0.28 309	0.84 377	0.60 296	0.50 281	0.61 381	0.67 398	0.43 359	1.68 457	0.42 320	0.15 410	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.15 174	0.13 192

DMCA	0.41 191	0.52 312	1.26 123	0.31 245	0.24 281	0.59 303	0.26 266	0.77 314	0.63 343	0.58 384	0.48 253	0.57 342	0.35 272	0.40 155	0.50 366	0.14 390	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.15 174	0.15 253

iResNet_ROB	0.50 311	1.15 538	1.73 221	0.31 245	0.21 221	0.58 286	0.22 151	0.95 477	0.82 494	0.58 384	0.62 386	0.57 342	0.39 312	0.84 349	0.40 312	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.06 14	0.21 313	0.13 192

IGEV-FE	0.53 347	0.34 198	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.70 422	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

z-ln-s-r	0.64 423	0.89 466	2.23 418	0.32 274	0.26 316	0.57 268	0.37 414	0.84 377	0.76 469	0.51 294	0.81 483	0.64 377	0.45 371	2.06 522	1.27 518	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.24 361	0.13 192

ACV-stereo	0.66 437	0.76 413	2.86 528	0.32 274	0.25 299	1.01 532	0.60 513	0.59 194	0.52 219	0.41 207	0.45 227	1.55 570	0.94 532	1.40 411	0.69 429	0.14 390	0.13 354	0.12 288	0.11 235	0.20 297	0.19 338

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 347	1.18 107	0.32 274	0.21 221	0.28 11	0.27 290	0.55 167	0.48 187	0.23 81	0.27 101	0.28 151	0.26 178	0.32 82	0.25 154	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.11 235	0.13 130	0.14 215

test_sample5	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.53 313	0.59 359	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

test_sample4	0.50 311	0.42 260	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.56 250	0.26 266	0.93 454	0.65 364	0.54 326	0.54 320	0.45 267	0.36 278	1.79 478	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

test_sample3	0.50 311	0.41 253	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.57 268	0.25 243	0.92 446	0.64 351	0.52 303	0.49 270	0.47 288	0.35 272	1.79 478	0.37 286	0.13 347	0.10 249	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.16 283

MyStereo8	0.54 353	0.80 434	2.76 517	0.32 274	0.33 407	0.71 439	0.20 101	0.87 404	0.57 273	0.51 294	0.59 359	0.50 304	0.33 262	0.68 311	0.55 385	0.10 183	0.29 526	0.10 157	0.13 308	0.21 313	0.34 491

DualNet	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.54 326	0.62 386	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

IGEV_Zeroshot_test	0.53 347	0.33 183	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.71 427	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

CASS	0.39 177	0.30 154	1.61 195	0.32 274	0.17 121	0.53 210	0.24 222	0.70 255	0.49 193	0.59 398	0.54 320	0.40 223	0.40 320	0.41 160	0.30 221	0.17 446	0.10 249	0.14 382	0.11 235	0.18 260	0.17 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 152	0.22 42	1.74 225	0.32 274	0.20 207	0.48 151	0.20 101	0.66 231	0.46 165	0.36 178	0.34 165	0.69 412	0.45 371	0.39 150	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.08 97	0.13 130	0.16 283

ssnet_v2	0.55 365	0.60 343	1.86 304	0.32 274	0.22 248	0.72 445	0.44 457	0.94 463	0.74 447	0.63 436	0.54 320	0.81 470	0.47 394	0.77 339	0.70 431	0.16 431	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.30 427	0.30 465

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 347	1.47 168	0.32 274	0.38 457	0.23 5	0.22 151	0.58 185	0.46 165	0.22 60	0.27 101	0.29 161	0.23 134	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.14 215

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 380	0.87 459	2.11 388	0.32 274	0.30 367	0.84 500	0.40 429	0.88 413	0.72 428	0.65 453	0.73 466	0.66 389	0.57 440	0.93 357	0.71 434	0.13 347	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.14 215

rafts_anoy	0.43 220	0.89 466	1.96 357	0.32 274	0.30 367	0.48 151	0.24 222	0.62 212	0.49 193	0.37 182	0.38 189	0.33 185	0.30 240	0.51 244	0.34 266	0.10 183	0.39 555	0.13 347	0.15 361	0.17 233	0.15 253

raftrobust	0.38 162	0.68 387	1.54 182	0.32 274	0.46 506	0.52 201	0.21 124	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 170	0.31 171	0.33 262	0.37 136	0.30 221	0.10 183	0.11 299	0.08 42	0.07 66	0.21 313	0.19 338

pcwnet_v2	0.64 423	0.49 302	4.41 592	0.32 274	0.27 330	0.60 315	0.25 243	0.97 491	0.88 510	0.59 398	0.70 455	0.63 368	0.55 430	0.66 307	0.37 286	0.17 446	0.15 401	0.15 412	0.14 336	0.21 313	0.23 405

RALAANet	0.43 220	0.98 502	1.90 323	0.32 274	0.23 268	0.48 151	0.19 81	0.67 240	0.53 238	0.48 262	0.45 227	0.39 215	0.30 240	0.48 223	0.37 286	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.14 336	0.27 405	0.10 91

FENet	0.44 230	0.30 154	2.42 452	0.32 274	0.17 121	0.58 286	0.22 151	0.77 314	0.59 291	0.47 244	0.42 210	0.55 324	0.38 298	0.49 234	0.47 350	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.16 283

acv_ft	0.48 282	0.44 276	1.76 237	0.32 274	0.41 481	0.63 372	0.28 309	0.81 353	0.68 390	0.61 416	0.59 359	0.69 412	0.45 371	0.44 181	0.63 413	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.41 515	0.10 91

GwcNet-RSSM	0.57 380	0.94 480	2.13 393	0.32 274	0.25 299	0.60 315	0.30 341	0.80 349	0.66 379	0.52 303	0.64 415	0.71 427	0.40 320	1.79 478	0.50 366	0.13 347	0.09 206	0.12 288	0.12 275	0.21 313	0.15 253

FADNet	0.64 423	1.22 547	2.06 375	0.32 274	0.30 367	0.66 406	0.29 333	0.88 413	0.72 428	0.44 223	0.48 253	0.66 389	0.57 440	1.84 492	0.45 340	0.46 555	0.20 474	0.17 452	0.19 433	0.59 550	0.24 417

G2L-Stereo_test	0.55 365	0.97 498	1.89 318	0.33 297	0.24 281	0.75 463	0.38 421	0.79 345	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.74 440	0.39 312	1.56 436	0.43 329	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.08 97	0.28 411	0.13 192

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 70	0.28 130	1.09 93	0.33 297	0.15 65	0.30 18	0.16 46	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 178	0.38 144	0.37 286	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.06 1

AIO-test1	0.45 248	0.87 459	2.27 425	0.33 297	0.33 407	0.50 172	0.22 151	0.74 279	0.66 379	0.29 146	0.41 206	0.29 161	0.22 117	0.73 327	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.12 288	0.14 336	0.30 427	0.22 381

rvit_0105_3	0.39 177	0.47 296	1.46 164	0.33 297	0.19 192	0.45 117	0.35 398	0.69 247	0.65 364	0.37 182	0.37 179	0.40 223	0.31 249	0.44 181	0.30 221	0.18 458	0.17 439	0.17 452	0.18 413	0.15 174	0.15 253

ITSA-stereo	0.48 282	0.33 183	1.20 113	0.33 297	0.18 159	0.60 315	0.29 333	0.94 463	0.80 486	0.50 281	0.49 270	0.53 315	0.59 449	1.25 398	0.64 418	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.23 405

rvit_stereo_0075_2	0.40 184	0.40 246	1.88 311	0.33 297	0.32 394	0.41 87	0.22 151	0.58 185	0.53 238	0.38 190	0.51 283	0.40 223	0.27 199	0.44 181	0.29 201	0.20 483	0.15 401	0.22 498	0.15 361	0.18 260	0.23 405

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 407	0.61 347	3.35 574	0.33 297	0.58 533	0.66 406	0.20 101	0.98 495	0.55 258	0.73 486	0.52 297	0.99 524	0.65 474	0.58 270	0.29 201	0.10 183	0.16 419	0.10 157	0.41 547	0.29 416	0.20 354

test_sample6	0.52 341	0.44 276	1.81 279	0.33 297	0.18 159	0.55 233	0.27 290	0.94 463	0.66 379	0.54 326	0.62 386	0.47 288	0.36 278	1.97 512	0.38 293	0.14 390	0.10 249	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.16 283

11t1	0.33 115	0.19 8	1.41 153	0.33 297	0.16 92	0.48 151	0.21 124	0.67 240	0.48 187	0.40 198	0.34 165	0.32 179	0.33 262	0.42 168	0.27 176	0.11 258	0.12 330	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.14 215

StereoVision	0.45 248	0.72 400	1.94 345	0.33 297	0.32 394	0.47 142	0.26 266	0.68 244	0.57 273	0.32 165	0.89 505	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 280	0.13 347	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.13 192

SDNR	1.22 553	0.80 434	2.71 507	0.33 297	1.48 595	1.98 585	0.23 186	1.93 590	2.44 595	0.89 524	2.52 583	1.36 562	0.51 415	3.65 597	1.93 549	0.30 537	0.31 532	0.22 498	0.16 381	0.33 453	0.36 501

Anonymous_2	0.74 481	0.32 174	1.65 198	0.33 297	0.30 367	0.67 412	0.32 377	0.69 247	0.46 165	0.48 262	0.41 206	0.84 482	0.58 446	0.51 244	0.40 312	0.32 540	0.38 548	1.43 599	3.69 616	0.80 568	0.27 443

x	0.35 134	0.20 14	1.36 142	0.33 297	0.17 121	0.47 142	0.24 222	0.75 290	0.54 251	0.40 198	0.40 202	0.42 243	0.34 270	0.45 196	0.32 246	0.11 258	0.14 375	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

DAS	0.56 373	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	2.40 550	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

SepStereo	0.52 341	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	1.56 436	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

GANet-ADL	0.44 230	0.41 253	2.31 431	0.33 297	0.20 207	0.57 268	0.25 243	0.75 290	0.54 251	0.42 212	0.59 359	0.56 336	0.30 240	0.40 155	0.38 293	0.14 390	0.11 299	0.09 102	0.08 97	0.22 330	0.17 302

ADLNet2	0.68 448	0.84 449	3.19 564	0.33 297	0.36 439	0.64 385	0.37 414	0.89 419	0.79 483	0.54 326	0.65 424	0.93 510	0.48 403	2.07 524	0.56 393	0.13 347	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.33 453	0.18 321

KYRaft	0.48 282	0.29 141	1.75 231	0.33 297	0.21 221	0.75 463	0.44 457	0.58 185	0.57 273	0.64 446	0.93 512	0.53 315	0.72 493	0.60 282	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.12 98	0.54 544

ICVP	0.46 259	0.29 141	2.41 450	0.33 297	0.22 248	0.59 303	0.55 498	0.75 290	0.50 203	0.44 223	0.60 374	0.49 301	0.35 272	0.53 254	0.37 286	0.16 431	0.16 419	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 211	0.35 207	2.09 383	0.33 297	0.24 281	0.72 445	0.31 354	0.74 279	0.55 258	0.35 173	0.40 202	0.33 185	0.29 232	0.44 181	0.28 186	0.18 458	0.18 450	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.17 302

MMNet	0.50 311	0.48 299	1.93 335	0.33 297	0.27 330	0.79 484	0.28 309	0.81 353	0.74 447	0.60 407	0.56 342	0.59 352	0.55 430	0.79 344	0.59 404	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.14 215

UPFNet	0.46 259	0.28 130	1.73 221	0.33 297	0.32 394	0.65 399	0.38 421	0.83 366	0.59 291	0.57 365	0.52 297	0.61 361	0.40 320	0.75 331	0.52 374	0.13 347	0.12 330	0.13 347	0.12 275	0.15 174	0.11 116

cf-r	0.53 347	0.81 439	2.15 399	0.33 297	0.28 344	0.60 315	0.28 309	0.78 329	0.64 351	0.51 294	0.60 374	0.75 446	0.40 320	1.32 401	0.43 329	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.14 215

FADNet-RVC	0.61 407	1.26 553	2.12 391	0.33 297	0.26 316	0.59 303	0.29 333	0.86 394	0.62 331	0.45 234	0.50 278	0.62 365	0.46 386	1.73 465	0.55 385	0.17 446	0.20 474	0.17 452	0.18 413	0.59 550	0.28 449

BEATNet_4x	0.47 276	0.73 407	1.91 329	0.33 297	0.15 65	0.56 250	0.25 243	0.85 384	0.58 284	0.54 326	0.51 283	0.57 342	0.42 349	0.57 266	0.61 409	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.20 297	0.16 283

CFNet	0.58 385	0.96 490	1.78 251	0.33 297	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.88 413	0.75 460	0.46 242	0.59 359	0.58 349	0.40 320	2.29 539	0.48 356	0.12 317	0.09 206	0.15 412	0.14 336	0.30 427	0.15 253

AANet_RVC	0.68 448	1.00 509	2.09 383	0.33 297	0.25 299	0.58 286	0.32 377	0.81 353	0.80 486	0.61 416	0.94 513	0.80 467	0.41 331	2.46 558	1.02 484	0.36 547	0.14 375	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.22 381

HITNet	0.46 259	0.92 472	2.09 383	0.33 297	0.14 41	0.55 233	0.22 151	0.83 366	0.56 269	0.51 294	0.49 270	0.48 299	0.37 291	0.48 223	0.54 384	0.09 84	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.09 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.50 311	0.41 253	1.50 177	0.33 297	0.21 221	0.68 424	0.26 266	0.81 353	0.68 390	0.67 459	0.68 436	0.73 434	0.42 349	1.10 376	0.59 404	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.14 336	0.25 375	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 487	0.42 260	2.68 503	0.33 297	0.22 248	0.74 457	0.47 475	0.96 482	0.76 469	1.04 542	0.96 516	0.88 498	0.93 529	2.06 522	1.19 509	0.22 503	0.24 500	0.27 521	0.25 473	0.25 375	0.28 449

CBMV	0.71 466	0.76 413	2.64 498	0.33 297	0.20 207	0.78 480	0.79 548	0.98 495	0.78 478	0.85 521	0.71 459	0.86 492	1.10 547	1.46 420	0.62 411	0.18 458	0.20 474	0.21 495	0.19 433	0.25 375	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
GSStereo	0.36 144	0.32 174	1.17 105	0.34 328	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

SCV	0.35 134	0.59 341	1.37 145	0.34 328	0.22 248	0.28 11	0.23 186	0.72 263	0.35 43	0.19 32	0.30 129	0.24 101	0.20 97	0.64 293	0.19 38	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.34 464	0.29 455

test_sample7	0.47 276	0.33 183	1.49 174	0.34 328	0.20 207	0.51 182	0.30 341	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.17 446	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.18 321

testlalala_base	0.46 259	0.30 154	1.82 285	0.34 328	0.27 330	0.55 233	0.21 124	0.85 384	0.32 21	0.32 165	0.39 197	0.31 171	0.23 134	0.30 66	0.28 186	0.95 581	0.30 530	0.09 102	0.21 449	1.03 577	0.18 321

coex-ft	5.95 610	1.67 579	60.57 637	0.34 328	0.30 367	0.77 475	0.69 535	0.74 279	4.41 605	19.22 626	2.15 575	1.62 572	7.97 613	1.81 485	8.96 614	0.44 551	2.08 611	0.18 472	0.19 433	0.38 497	4.62 615

Wz-Net-LNSev	0.59 393	0.96 490	2.47 466	0.34 328	0.37 451	0.79 484	0.44 457	0.86 394	0.77 474	0.61 416	0.67 429	0.79 463	0.56 434	0.64 293	0.62 411	0.15 410	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.19 338

test-3	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.51 294	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.28 449

test_1	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.50 281	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.29 455

RAFT	0.45 248	0.92 472	1.59 189	0.34 328	0.19 192	0.46 135	0.35 398	0.65 229	0.49 193	0.49 274	0.49 270	0.70 422	0.40 320	0.47 216	0.32 246	0.11 258	0.16 419	0.14 382	0.13 308	0.51 542	0.13 192

raft+_RVC	0.44 230	0.67 384	1.85 296	0.34 328	0.71 554	0.51 182	0.25 243	0.64 223	0.51 211	0.35 173	0.45 227	0.32 179	0.28 216	0.43 172	0.32 246	0.09 84	0.19 463	0.10 157	0.09 132	0.20 297	0.40 521

XX-TBD	0.34 123	0.77 422	1.75 231	0.34 328	0.13 25	0.51 182	0.17 56	0.43 63	0.50 203	0.37 182	0.49 270	0.23 87	0.18 64	0.28 43	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 174	1.89 318	0.34 328	0.27 330	0.30 18	0.22 151	0.48 107	0.44 139	0.22 60	0.33 157	0.25 114	0.25 162	0.32 82	0.24 139	0.14 390	0.16 419	0.12 288	0.12 275	0.15 174	0.13 192

RAFT + AFF	0.64 423	1.20 545	1.95 348	0.34 328	0.33 407	0.67 412	0.52 487	0.99 507	0.74 447	0.53 313	0.58 356	0.57 342	0.80 509	1.76 470	0.51 371	0.12 317	0.27 522	0.15 412	0.14 336	0.43 523	0.29 455

ADCP+	0.94 525	1.12 529	3.14 558	0.34 328	0.39 463	1.06 538	0.79 548	0.89 419	0.80 486	0.66 455	0.67 429	0.85 486	1.55 573	0.93 357	4.55 601	0.13 347	0.11 299	0.16 431	0.15 361	0.26 395	0.25 426

AdaStereo	0.44 230	0.38 230	1.79 272	0.34 328	0.20 207	0.57 268	0.28 309	0.92 446	0.69 399	0.52 303	0.55 330	0.61 361	0.33 262	0.48 223	0.39 304	0.17 446	0.08 135	0.17 452	0.11 235	0.18 260	0.12 155
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MeshStereo	1.21 550	1.15 538	3.01 547	0.34 328	0.28 344	1.10 546	0.69 535	1.35 565	1.01 532	2.71 599	2.41 582	2.96 589	1.45 569	2.80 581	1.40 528	0.22 503	0.22 489	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
zh-mn7	0.80 499	1.54 571	3.00 546	0.35 344	0.27 330	0.72 445	0.41 435	0.93 454	1.11 546	1.00 537	1.28 546	0.75 446	0.57 440	1.87 495	1.18 507	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.26 395	0.21 366

ACVNet-DCA	0.42 211	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

xx1	0.46 259	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.46 280	0.36 278	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

1test111	0.44 230	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.96 361	0.30 221	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

cc1	0.47 276	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.40 521

mmm	0.38 162	0.21 26	1.18 107	0.35 344	0.17 121	0.49 161	0.26 266	0.78 329	0.52 219	0.50 281	0.57 350	0.41 229	0.37 291	0.71 324	0.31 233	0.11 258	0.13 354	0.14 382	0.13 308	0.15 174	0.14 215

tt1	0.44 230	0.64 368	1.83 291	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	0.88 510	0.31 156	0.37 179	0.25 114	0.35 272	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.36 501

HBP-ISP	0.76 487	1.30 556	3.19 564	0.35 344	0.26 316	0.85 504	0.54 495	1.03 533	0.72 428	0.80 503	0.69 445	0.68 405	0.83 513	2.04 520	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.29 531	0.25 473	0.28 411	0.24 417

RAFT_CTSACE	0.46 259	0.76 413	2.07 377	0.35 344	0.30 367	0.54 218	0.30 341	0.61 208	0.48 187	0.49 274	0.76 475	0.55 324	0.36 278	0.58 270	0.22 101	0.08 40	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.41 515	0.08 40

UDGNet	0.44 230	1.02 517	1.74 225	0.35 344	0.19 192	0.58 286	0.23 186	0.49 114	0.66 379	0.41 207	0.38 189	0.34 191	0.29 232	0.53 254	0.30 221	0.24 514	0.10 249	0.37 547	0.19 433	0.27 405	0.15 253

IPLG	0.69 453	0.84 449	2.43 456	0.35 344	0.21 221	1.65 571	0.61 517	1.36 566	0.58 284	1.39 571	0.51 283	0.37 201	0.87 521	1.41 412	0.36 280	0.09 84	0.07 46	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.11 116

PSMNet-ADL	0.51 328	0.38 230	1.65 198	0.35 344	0.21 221	0.67 412	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.42 212	0.52 297	0.70 422	0.45 371	1.91 506	0.57 397	0.15 410	0.13 354	0.11 228	0.13 308	0.15 174	0.20 354

ADLNet	0.60 399	0.71 396	1.95 348	0.35 344	0.34 417	0.67 412	0.34 390	0.90 425	0.74 447	0.68 466	0.62 386	0.80 467	0.45 371	1.78 474	0.64 418	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.29 416	0.21 366

FINET	0.65 432	0.95 487	3.06 550	0.35 344	0.40 473	0.58 286	0.48 479	0.92 446	1.10 544	0.57 365	0.68 436	0.47 288	0.44 367	1.15 387	0.60 406	0.23 506	0.21 483	0.17 452	0.15 361	0.26 395	0.25 426

psm_up	0.57 380	0.61 347	1.83 291	0.35 344	0.30 367	0.64 385	0.37 414	0.90 425	0.68 390	0.59 398	0.55 330	0.68 405	0.54 425	1.91 506	0.46 341	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.23 344	0.13 192

HGLStereo	0.54 353	0.69 391	2.00 365	0.35 344	0.40 473	0.66 406	0.30 341	0.83 366	0.62 331	0.57 365	0.69 445	0.69 412	0.54 425	1.07 373	0.55 385	0.13 347	0.13 354	0.13 347	0.11 235	0.19 281	0.17 302

RASNet	0.61 407	0.68 387	2.03 373	0.35 344	0.46 506	0.65 399	0.28 309	0.78 329	0.70 408	0.48 262	0.64 415	0.93 510	0.61 462	2.21 535	0.73 441	0.12 317	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.14 154	0.11 116

RYNet	0.70 457	0.56 334	2.25 422	0.35 344	0.41 481	0.86 506	0.43 446	0.94 463	0.82 494	0.62 427	0.53 308	0.91 504	0.60 453	2.70 575	1.00 478	0.14 390	0.11 299	0.16 431	0.14 336	0.25 375	0.27 443

NVstereo2D	0.58 385	0.40 246	2.03 373	0.35 344	0.35 430	0.69 430	0.39 426	0.91 437	0.80 486	0.47 244	0.53 308	0.67 398	0.46 386	1.99 516	0.48 356	0.19 473	0.11 299	0.17 452	0.13 308	0.25 375	0.25 426

DStereoRT	0.81 507	0.53 317	2.23 418	0.36 363	0.33 407	0.92 520	0.36 405	0.86 394	0.80 486	0.57 365	0.62 386	0.59 352	1.15 551	1.76 470	1.04 487	0.14 390	0.13 354	2.17 610	0.78 585	0.16 210	0.66 559

z-mn7	0.80 499	1.52 570	2.62 495	0.36 363	0.28 344	1.01 532	0.48 479	0.90 425	1.29 559	0.69 468	1.35 554	0.85 486	0.59 449	2.03 518	1.09 493	0.14 390	0.12 330	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.20 354

w-ln-seven-2	0.68 448	1.13 532	2.46 461	0.36 363	0.27 330	0.65 399	0.44 457	0.87 404	0.83 497	0.69 468	0.75 472	0.72 430	0.63 470	1.56 436	1.15 502	0.13 347	0.13 354	0.15 412	0.14 336	0.35 475	0.19 338

MM-Stereo_test3	0.40 184	0.58 339	1.75 231	0.36 363	0.30 367	0.45 117	0.30 341	0.72 263	0.59 291	0.31 156	0.43 212	0.32 179	0.23 134	0.35 112	0.29 201	0.10 183	0.20 474	0.10 157	0.08 97	0.40 512	0.11 116

rvit_105_1	0.44 230	0.54 323	1.46 164	0.36 363	0.24 281	0.51 182	0.45 464	0.75 290	0.74 447	0.45 234	0.44 223	0.44 258	0.36 278	0.62 288	0.38 293	0.20 483	0.18 450	0.18 472	0.22 460	0.18 260	0.18 321

MoCha-V2	0.36 144	0.32 174	1.41 153	0.36 363	0.31 386	0.35 46	0.19 81	0.57 179	0.39 89	0.30 151	0.32 148	0.28 151	0.27 199	0.47 216	0.24 139	0.08 40	0.56 572	0.08 42	0.38 538	0.18 260	0.12 155

LL-Strereo	0.72 469	1.29 555	2.49 470	0.36 363	0.45 500	0.55 233	0.32 377	0.93 454	0.71 418	0.67 459	0.58 356	0.85 486	0.79 508	2.67 574	0.46 341	0.10 183	0.18 450	0.14 382	0.12 275	0.40 512	0.42 527

Wz-Net-TNSev	0.91 521	1.73 585	3.08 551	0.36 363	0.31 386	1.00 531	0.71 539	1.06 539	0.97 526	0.71 479	0.72 464	1.09 543	0.87 521	2.42 552	1.59 536	0.20 483	0.20 474	0.16 431	0.20 443	0.44 531	0.35 493

Wz-Net-MNSev	0.65 432	0.97 498	2.19 408	0.36 363	0.33 407	0.90 516	0.60 513	0.92 446	0.81 493	0.75 491	0.72 464	0.73 434	0.65 474	1.39 408	0.71 434	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.24 361	0.18 321

IPLGR	0.54 353	0.56 334	2.68 503	0.36 363	0.18 159	0.62 355	0.54 495	1.02 526	0.64 351	0.73 486	0.46 235	0.47 288	0.45 371	1.12 382	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.19 281	0.12 155

AACVNet	0.54 353	0.78 430	1.73 221	0.36 363	0.21 221	0.57 268	0.25 243	0.71 258	0.51 211	0.55 344	0.59 359	0.64 377	0.41 331	2.13 531	0.41 318	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.11 235	0.33 453	0.15 253

test_3	0.44 230	0.20 14	1.70 211	0.36 363	0.32 394	0.47 142	0.30 341	0.73 275	0.49 193	0.50 281	0.30 129	0.45 267	0.22 117	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.10 249	0.11 228	0.35 526	0.29 416	0.28 449

HHNet	0.60 399	0.65 375	2.60 494	0.36 363	0.25 299	0.64 385	0.61 517	0.64 223	0.62 331	0.55 344	1.13 539	0.32 179	0.60 453	0.42 168	1.79 546	0.15 410	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.18 260	0.15 253

RAFT-RH_RVC	0.61 407	0.50 308	2.33 435	0.36 363	0.29 352	0.60 315	0.18 72	0.44 71	0.58 284	0.76 494	1.91 569	0.47 288	0.29 232	1.60 447	1.23 514	0.14 390	0.07 46	0.13 347	0.13 308	0.10 64	0.09 63

GwcNet	0.69 453	0.71 396	3.12 557	0.36 363	0.45 500	0.81 492	0.44 457	0.86 394	0.84 500	0.60 407	0.74 469	0.82 475	0.49 410	1.65 453	0.66 421	0.16 431	0.15 401	0.15 412	0.15 361	0.31 435	0.24 417

ac_64	0.55 365	0.46 287	1.92 332	0.36 363	0.34 417	0.63 372	0.31 354	0.82 360	0.61 313	0.55 344	0.51 283	0.89 500	0.48 403	1.83 487	0.55 385	0.14 390	0.11 299	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.12 155

GANet-RSSM	0.55 365	0.73 407	1.90 323	0.36 363	0.26 316	0.59 303	0.27 290	0.78 329	0.52 219	0.47 244	0.57 350	0.63 368	0.45 371	1.92 510	0.43 329	0.14 390	0.10 249	0.25 517	0.11 235	0.34 464	0.14 215

FAT-Stereo	0.70 457	0.54 323	2.88 530	0.36 363	0.29 352	0.62 355	0.54 495	0.97 491	0.87 506	0.76 494	0.92 508	0.94 514	0.80 509	1.84 492	0.57 397	0.18 458	0.19 463	0.17 452	0.16 381	0.22 330	0.25 426

DMCA-RVC	0.62 412	0.96 490	2.63 496	0.36 363	0.90 566	0.56 250	0.31 354	0.69 247	0.57 273	0.68 466	0.52 297	0.59 352	0.56 434	1.23 394	0.53 378	0.16 431	0.38 548	0.20 487	0.15 361	0.20 297	0.15 253

STTStereo	0.51 328	0.69 391	2.14 398	0.36 363	0.30 367	0.61 335	0.32 377	0.77 314	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.67 398	0.43 359	0.86 352	0.42 320	0.16 431	0.15 401	0.17 452	0.20 443	0.16 210	0.15 253

SuperB	1.15 545	1.14 534	5.43 599	0.36 363	0.26 316	0.81 492	0.89 557	0.88 413	1.17 550	0.67 459	0.68 436	0.63 368	1.39 566	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	2.80 607	0.25 426

CVANet_RVC	0.65 432	0.80 434	2.13 393	0.36 363	0.26 316	0.62 355	0.42 439	0.84 377	0.72 428	0.69 468	0.68 436	0.68 405	0.52 420	2.64 570	0.42 320	0.19 473	0.12 330	0.22 498	0.17 400	0.37 490	0.15 253

DLCB_ROB	0.54 353	0.55 332	1.49 174	0.36 363	0.25 299	0.65 399	0.36 405	0.80 349	0.70 408	0.72 482	0.69 445	0.83 477	0.46 386	1.53 433	0.60 406	0.13 347	0.12 330	0.14 382	0.14 336	0.14 154	0.13 192

LALA_ROB	0.60 399	0.76 413	1.69 207	0.36 363	0.29 352	0.79 484	0.55 498	0.94 463	0.77 474	0.81 509	0.67 429	0.94 514	0.49 410	0.99 364	0.73 441	0.21 490	0.15 401	0.20 487	0.18 413	0.23 344	0.21 366

w-ln-seven	0.74 481	1.05 520	2.54 483	0.37 387	0.34 417	1.03 535	0.47 475	1.00 515	1.08 541	0.90 526	0.85 496	0.85 486	0.57 440	1.37 406	1.26 517	0.14 390	0.13 354	0.16 431	0.15 361	0.31 435	0.20 354

ISRNet	0.47 276	0.44 276	1.55 184	0.37 387	0.31 386	0.49 161	0.19 81	0.75 290	0.66 379	0.63 436	0.71 459	0.67 398	0.39 312	0.58 270	0.44 335	0.23 506	0.16 419	0.21 495	0.20 443	0.21 313	0.25 426

RAFT+CT+SA	0.50 311	0.86 456	1.82 285	0.37 387	0.75 556	0.54 218	0.34 390	0.77 314	0.63 343	0.38 190	0.55 330	0.34 191	0.29 232	0.68 311	0.27 176	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.51 560	0.29 416	0.41 526

test_5	0.51 328	0.87 459	1.99 363	0.37 387	0.65 548	0.58 286	0.35 398	0.78 329	0.62 331	0.48 262	0.55 330	0.45 267	0.40 320	0.72 326	0.30 221	0.09 84	0.07 46	0.12 288	0.12 275	0.33 453	0.38 511

AASNet	0.56 373	1.03 518	2.34 437	0.37 387	0.33 407	0.65 399	0.29 333	0.96 482	0.73 443	0.54 326	0.60 374	0.55 324	0.38 298	0.59 276	0.58 402	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.43 523	0.24 417

SACVNet	0.60 399	0.74 410	1.90 323	0.37 387	0.28 344	0.64 385	0.37 414	0.86 394	0.61 313	0.65 453	0.62 386	0.69 412	0.44 367	2.08 526	0.42 320	0.18 458	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.38 497	0.24 417

PSM-AAD	0.63 419	0.22 42	1.77 246	0.37 387	0.23 268	0.86 506	1.17 578	0.59 194	0.60 296	0.64 446	0.71 459	0.68 405	2.93 594	0.65 304	0.31 233	0.09 84	0.07 46	0.17 452	0.15 361	0.13 130	0.33 487

test_xeample3	0.46 259	0.34 198	2.99 545	0.37 387	0.16 92	0.49 161	0.33 385	1.06 539	0.44 139	0.25 109	0.23 66	0.24 101	0.25 162	0.49 234	0.56 393	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.40 544	0.17 233	0.26 436

psmorigin	1.36 561	0.60 343	13.80 617	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.33 385	0.77 314	0.61 313	0.96 535	0.88 503	1.17 554	0.73 496	4.00 600	0.86 460	0.19 473	0.22 489	0.17 452	0.18 413	0.24 361	0.29 455

FADNet-RVC-Resample	0.67 441	1.16 543	3.16 560	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.38 421	0.86 394	0.63 343	0.51 294	0.50 278	0.57 342	0.45 371	1.57 440	0.49 361	0.24 514	0.32 538	0.23 505	0.19 433	0.27 405	0.62 554

edge stereo	0.81 507	0.73 407	3.30 570	0.37 387	1.21 587	0.62 355	0.39 426	0.93 454	0.79 483	0.80 503	0.88 503	1.14 550	0.71 490	2.18 533	0.71 434	0.21 490	0.20 474	0.26 520	0.18 413	0.38 497	0.26 436

ADCRef	0.80 499	0.96 490	2.29 429	0.37 387	0.35 430	0.96 524	0.51 484	0.87 404	0.75 460	0.88 522	0.83 489	0.61 361	1.36 563	1.02 368	3.27 585	0.13 347	0.11 299	0.17 452	0.19 433	0.25 375	0.21 366

ADCPNet	0.99 530	0.99 507	3.93 586	0.37 387	0.68 551	1.36 557	0.62 522	0.87 404	0.76 469	0.78 500	0.81 483	1.08 541	1.18 552	1.14 385	2.49 572	0.21 490	0.69 585	0.21 495	0.95 593	0.29 416	0.37 508

TDLM	0.67 441	0.92 472	1.76 237	0.37 387	0.24 281	0.66 406	0.56 503	0.82 360	0.74 447	1.16 550	0.62 386	0.61 361	0.48 403	2.70 575	0.50 366	0.20 483	0.11 299	0.35 541	0.14 336	0.32 444	0.16 283

XPNet_ROB	0.61 407	0.72 400	1.66 202	0.37 387	0.27 330	0.67 412	0.47 475	0.89 419	0.71 418	0.78 500	0.70 455	0.81 470	0.53 422	1.70 460	0.76 445	0.21 490	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.20 297	0.21 366

ETE_ROB	0.60 399	0.71 396	1.55 184	0.37 387	0.25 299	0.69 430	0.51 484	1.47 571	0.70 408	0.80 503	0.69 445	0.85 486	0.49 410	1.36 405	0.58 402	0.16 431	0.13 354	0.19 478	0.16 381	0.21 313	0.23 405

coex_refinement	0.58 385	0.94 480	1.87 309	0.38 403	0.25 299	0.64 385	0.34 390	0.83 366	0.65 364	0.60 407	0.63 399	0.81 470	0.48 403	1.85 494	0.56 393	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.16 210	0.16 283

MM-Stereo_test1	0.41 191	0.39 240	2.29 429	0.38 403	0.26 316	0.44 111	0.28 309	0.63 220	0.51 211	0.40 198	0.32 148	0.26 129	0.26 178	0.46 205	0.22 101	0.09 84	0.21 483	0.10 157	0.09 132	0.39 507	0.15 253

fast-acv-ft	0.63 419	0.88 463	3.10 554	0.38 403	0.30 367	0.79 484	0.48 479	0.69 247	0.72 428	0.58 384	0.78 479	0.76 452	0.60 453	0.67 308	0.73 441	0.15 410	0.15 401	0.18 472	0.17 400	0.37 490	0.16 283

RAFT-345	0.53 347	0.30 154	2.34 437	0.38 403	0.34 417	0.58 286	0.42 439	0.47 99	0.61 313	0.51 294	1.00 523	0.43 247	0.28 216	1.57 440	0.82 456	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.10 64	0.08 40

HCRNet	0.46 259	0.49 302	1.65 198	0.38 403	0.29 352	0.58 286	0.22 151	0.75 290	0.62 331	0.47 244	0.49 270	0.48 299	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.17 233	0.17 302

APVNet	0.70 457	0.67 384	2.71 507	0.38 403	0.36 439	0.85 504	0.43 446	0.91 437	0.68 390	0.55 344	0.69 445	0.75 446	0.55 430	2.31 540	0.78 449	0.17 446	0.17 439	0.24 512	0.19 433	0.33 453	0.23 405

ADCMid	0.96 529	1.32 560	2.74 515	0.38 403	0.35 430	0.99 528	0.58 509	0.94 463	0.86 503	1.23 560	1.01 524	1.01 528	1.00 537	1.05 372	3.97 594	0.21 490	0.19 463	0.42 552	0.32 516	0.40 512	0.29 455

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 365	0.92 472	2.36 443	0.38 403	0.37 451	0.60 315	0.28 309	0.82 360	0.62 331	0.62 427	0.55 330	0.72 430	0.45 371	1.00 366	0.43 329	0.15 410	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.15 174	0.16 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 549	1.21 546	3.33 573	0.38 403	0.27 330	1.73 575	0.85 554	1.10 545	2.49 597	1.16 550	1.83 567	1.72 573	1.50 572	2.37 543	2.84 578	0.18 458	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.32 444	0.32 479

PSMNet_ROB	0.66 437	1.01 513	2.33 435	0.38 403	0.31 386	0.72 445	0.55 498	0.86 394	0.69 399	0.54 326	0.60 374	0.75 446	0.47 394	2.00 517	0.82 456	0.17 446	0.13 354	0.19 478	0.19 433	0.24 361	0.27 443

DDF-Stereo	0.37 152	0.27 105	0.79 60	0.39 413	0.29 352	0.38 69	0.21 124	0.47 99	0.51 211	0.32 165	0.17 21	0.79 463	0.23 134	0.64 293	1.04 487	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.12 275	0.35 475	0.15 253

zh-sn7	0.89 519	1.73 585	3.09 553	0.39 413	0.30 367	0.82 495	0.63 524	0.96 482	0.87 506	0.79 502	1.12 537	0.84 482	0.87 521	2.42 552	1.63 538	0.16 431	0.17 439	0.16 431	0.16 381	0.34 464	0.29 455

TestStereo1	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

SA-5K	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

S-Stereo	0.80 499	0.69 391	3.89 583	0.39 413	0.37 451	0.69 430	0.70 538	0.94 463	0.98 529	0.62 427	0.91 506	0.83 477	0.60 453	2.37 543	0.66 421	0.18 458	0.21 483	0.17 452	0.18 413	0.30 427	0.35 493

stereogan	0.69 453	0.51 311	2.44 458	0.39 413	0.39 463	1.01 532	0.41 435	0.94 463	0.92 521	0.73 486	0.85 496	1.15 551	0.69 486	1.57 440	0.53 378	0.19 473	0.18 450	0.20 487	0.16 381	0.36 482	0.24 417

ADCL	0.99 530	0.79 432	2.43 456	0.39 413	0.32 394	1.50 563	1.90 597	0.92 446	0.97 526	1.26 564	1.27 545	1.00 526	1.42 568	1.14 385	3.31 587	0.17 446	0.14 375	0.22 498	0.21 449	0.30 427	0.22 381

DRN-Test	0.64 423	0.43 265	2.44 458	0.39 413	0.44 491	0.80 491	0.41 435	1.02 526	0.78 478	0.80 503	0.63 399	0.69 412	0.56 434	1.79 478	0.69 429	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.17 302

DN-CSS_ROB	0.48 282	1.23 548	1.99 363	0.39 413	0.22 248	0.56 250	0.19 81	0.75 290	0.61 313	0.45 234	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.70 322	0.32 246	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.36 482	0.12 155

MSMD_ROB	1.34 559	0.96 490	2.38 445	0.39 413	0.32 394	1.96 581	0.62 522	0.91 437	1.43 565	2.94 603	2.60 586	4.77 605	1.95 584	2.43 555	1.33 522	0.29 534	0.26 515	0.32 537	0.32 516	0.30 427	0.30 465

PWC_ROB	0.70 457	0.94 480	1.88 311	0.39 413	0.39 463	0.62 355	0.30 341	0.98 495	0.94 522	0.91 528	1.29 548	0.77 454	0.62 467	1.62 451	1.03 486	0.18 458	0.11 299	0.18 472	0.13 308	0.51 542	0.22 381

IGEV-RUCA	2.28 586	0.30 154	1.15 101	0.40 424	1.86 601	2.06 588	1.90 597	1.36 566	1.80 583	3.70 607	3.76 603	5.02 606	8.19 614	2.12 530	1.63 538	0.25 519	0.76 590	2.72 612	1.91 608	2.39 605	2.36 610

Wz-Net-SNSev	0.76 487	1.32 560	3.11 556	0.40 424	0.31 386	0.71 439	0.60 513	0.98 495	0.87 506	0.67 459	0.83 489	0.96 517	0.60 453	1.67 456	0.97 470	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.17 400	0.36 482	0.24 417

LMCR-Stereo	0.52 341	0.71 396	2.39 447	0.40 424	0.21 221	0.74 457	0.31 354	1.02 526	0.64 351	0.61 416	0.63 399	0.39 215	0.51 415	0.62 288	0.42 320	0.19 473	0.09 206	0.12 288	0.09 132	0.23 344	0.12 155

ccnet	0.71 466	0.41 253	1.59 189	0.40 424	0.45 500	1.06 538	0.55 498	0.98 495	0.71 418	0.88 522	0.97 518	0.82 475	0.88 525	1.68 457	0.94 466	0.32 540	0.26 515	0.32 537	0.27 486	0.34 464	0.30 465

RTSC	0.72 469	1.00 509	2.22 414	0.40 424	0.29 352	0.82 495	0.31 354	0.96 482	1.10 544	0.92 529	0.81 483	0.78 458	0.58 446	1.23 394	1.55 535	0.18 458	0.17 439	0.14 382	0.17 400	0.43 523	0.30 465

GANet	0.75 484	0.84 449	2.01 366	0.40 424	0.25 299	0.74 457	0.66 527	0.87 404	0.73 443	0.71 479	1.07 534	0.84 482	0.59 449	2.71 577	1.15 502	0.17 446	0.16 419	0.44 555	0.16 381	0.31 435	0.20 354

iResNetv2_ROB	0.59 393	1.43 566	2.96 540	0.40 424	0.22 248	0.58 286	0.28 309	0.91 437	0.73 443	0.57 365	0.63 399	0.60 359	0.41 331	0.74 330	0.35 276	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.07 66	0.43 523	0.17 302

depthmonostereo	0.26 59	0.23 60	0.65 39	0.41 431	0.13 25	0.41 87	0.19 81	0.51 129	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.26 129	0.28 216	0.44 181	0.23 114	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.08 40

YMNet	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

YMNet_1	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

GMStereo_Zeroshot	0.41 191	0.36 216	1.54 182	0.41 431	0.19 192	0.52 201	0.19 81	0.59 194	0.52 219	0.57 365	0.59 359	0.63 368	0.29 232	0.58 270	0.33 259	0.15 410	0.09 206	0.16 431	0.09 132	0.24 361	0.12 155

WZ-Net	0.92 523	1.31 557	3.76 580	0.41 431	0.36 439	0.86 506	0.71 539	1.00 515	1.06 539	0.82 514	0.92 508	1.06 539	1.05 542	2.16 532	1.61 537	0.19 473	0.13 354	0.15 412	0.16 381	0.32 444	0.28 449

PFNet	0.60 399	0.33 183	2.47 466	0.41 431	0.55 525	0.62 355	0.27 290	0.61 208	0.63 343	0.61 416	0.56 342	0.45 267	0.32 257	1.88 503	1.14 500	0.28 532	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.26 395	0.20 354

AF-Net	0.69 453	0.92 472	2.21 410	0.41 431	0.40 473	0.68 424	0.40 429	1.02 526	0.86 503	0.69 468	1.03 528	1.04 535	0.84 516	1.19 389	0.78 449	0.22 503	0.14 375	0.25 517	0.17 400	0.30 427	0.18 321

Nwc_Net	0.68 448	0.83 447	2.53 477	0.41 431	0.39 463	0.77 475	0.38 421	1.01 523	0.70 408	0.60 407	0.99 521	0.98 521	0.68 484	1.41 412	0.63 413	0.23 506	0.15 401	0.23 505	0.25 473	0.23 344	0.18 321

StereoDRNet	0.64 423	0.88 463	2.35 440	0.41 431	0.45 500	0.73 452	0.47 475	0.94 463	0.74 447	0.75 491	0.54 320	0.74 440	0.47 394	1.70 460	0.72 438	0.15 410	0.14 375	0.15 412	0.14 336	0.20 297	0.19 338

iResNet	0.51 328	0.76 413	2.59 491	0.41 431	0.17 121	0.64 385	0.27 290	0.82 360	0.70 408	0.57 365	0.64 415	0.43 247	0.36 278	0.70 322	0.52 374	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.21 313	0.13 192

SGM-Forest	1.04 538	0.42 260	3.59 579	0.41 431	0.32 394	1.05 537	1.32 584	0.94 463	0.83 497	1.16 550	2.23 579	1.03 532	1.39 566	2.49 561	2.35 568	0.21 490	0.21 483	0.20 487	0.19 433	0.23 344	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
AIO-test2	0.49 300	1.15 538	1.96 357	0.42 442	0.37 451	0.50 172	0.23 186	0.79 345	0.70 408	0.33 169	0.53 308	0.27 142	0.22 117	0.67 308	0.29 201	0.73 571	0.08 135	0.13 347	0.17 400	0.17 233	0.18 321

TRStereo	0.53 347	0.76 413	2.38 445	0.42 442	0.29 352	0.69 430	0.23 186	1.81 586	0.55 258	0.36 178	0.32 148	0.47 288	0.40 320	0.46 205	0.25 154	0.12 317	0.11 299	0.11 228	0.41 547	0.13 130	0.32 479

DEmStereo	0.68 448	0.31 166	2.25 422	0.42 442	0.17 121	0.66 406	0.89 557	0.51 129	0.59 291	0.60 407	1.01 524	0.45 267	1.26 554	1.54 434	2.26 566	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.10 170	0.10 64	0.11 116

ADCS	1.05 539	1.36 565	2.98 544	0.42 442	0.36 439	0.96 524	0.81 552	1.06 539	1.12 547	1.25 561	0.97 518	1.08 541	0.90 527	1.25 398	4.86 603	0.21 490	0.21 483	0.22 498	0.23 464	0.36 482	0.38 511

MM-Stereo_test2	0.38 162	0.28 130	2.46 461	0.43 446	0.15 65	0.50 172	0.25 243	0.47 99	0.38 77	0.33 169	0.26 94	0.23 87	0.22 117	0.34 106	0.29 201	0.08 40	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.36 482	0.22 381

FACV-RUCA	0.58 385	0.40 246	1.78 251	0.43 446	1.67 598	0.48 151	0.28 309	0.69 247	0.62 331	0.40 198	0.53 308	0.33 185	0.63 470	0.40 155	0.31 233	0.13 347	0.11 299	0.62 567	0.12 275	0.70 559	0.98 581

AE-Stereo	0.42 211	0.29 141	1.65 198	0.43 446	0.47 508	0.56 250	0.23 186	0.86 394	0.46 165	0.31 156	0.41 206	0.43 247	0.24 146	0.34 106	0.24 139	0.09 84	0.48 568	0.11 228	0.45 552	0.22 330	0.19 338

Syn2CoEx	0.70 457	1.07 525	2.74 515	0.43 446	0.30 367	0.64 385	0.42 439	0.99 507	0.78 478	0.62 427	0.78 479	0.74 440	0.72 493	1.92 510	0.61 409	0.20 483	0.17 439	0.19 478	0.15 361	0.29 416	0.22 381

aanetorigin	0.77 491	0.80 434	2.59 491	0.43 446	0.44 491	0.58 286	1.01 568	0.57 179	0.68 390	1.53 577	1.23 543	0.81 470	1.08 545	1.07 373	1.07 490	0.18 458	0.15 401	0.17 452	0.21 449	0.54 547	0.30 465

RP	0.67 441	0.82 443	1.94 345	0.43 446	0.44 491	0.65 399	0.45 464	0.89 419	0.82 494	0.66 455	0.92 508	0.99 524	0.76 504	1.55 435	0.66 421	0.25 519	0.18 450	0.23 505	0.20 443	0.31 435	0.22 381

NCCL2	0.65 432	0.94 480	1.96 357	0.43 446	0.30 367	0.71 439	0.68 533	0.84 377	0.65 364	0.70 474	0.60 374	0.86 492	0.54 425	1.56 436	0.57 397	0.20 483	0.16 419	0.67 570	0.25 473	0.22 330	0.24 417

FC-DCNN v2	1.54 572	0.58 339	2.80 524	0.44 453	0.39 463	2.05 587	0.66 527	1.90 589	1.84 585	2.79 601	2.97 595	4.41 603	3.07 597	2.65 571	2.30 567	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.38 511

LL-Strereo2	0.41 191	0.90 470	1.83 291	0.44 453	0.24 281	0.54 218	0.27 290	0.58 185	0.45 154	0.41 207	0.33 157	0.44 258	0.21 108	0.44 181	0.34 266	0.09 84	0.08 135	0.16 431	0.14 336	0.17 233	0.17 302

Patchmatch Stereo++	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.64 423	0.56 334	2.66 501	0.44 453	0.26 316	0.62 355	0.28 309	0.83 366	0.71 418	0.76 494	0.74 469	0.91 504	0.85 517	1.83 487	0.81 455	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.11 87	0.12 155

PSM-adaLoss	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.60 315	0.29 333	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo_v2	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.26 266	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.49 234	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

HUI-Stereo	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.45 196	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iGMRVC	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.55 262	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iRAFT	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

RAFT-IKP	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.16 92	0.60 315	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.50 240	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

RGC	0.71 466	0.97 498	2.18 406	0.44 453	0.44 491	0.73 452	0.40 429	0.94 463	0.71 418	0.71 479	1.04 531	1.01 528	0.71 490	1.74 467	0.70 431	0.23 506	0.18 450	0.28 524	0.26 481	0.29 416	0.27 443

FC-DCNN	1.49 570	0.59 341	2.88 530	0.44 453	0.39 463	1.97 583	0.66 527	1.67 580	1.70 577	2.72 600	2.89 592	4.22 599	2.97 596	2.55 566	2.19 562	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.39 517

FBW_ROB	0.83 510	0.77 422	1.77 246	0.44 453	0.30 367	0.87 510	0.46 467	1.10 545	0.91 517	0.81 509	0.75 472	1.01 528	0.61 462	3.66 598	1.23 514	0.26 523	0.23 497	0.36 543	0.25 473	0.27 405	0.62 554

HUF	0.59 393	0.65 375	2.46 461	0.45 467	0.77 560	0.34 41	0.24 222	0.46 84	0.39 89	0.31 156	0.28 109	0.25 114	0.19 85	0.67 308	0.18 22	0.12 317	2.03 610	0.08 42	0.06 14	0.31 435	1.59 603

iRaft-Stereo_20w	0.58 385	0.39 240	1.96 357	0.45 467	0.32 394	0.92 520	0.57 507	1.14 550	0.56 269	0.81 509	0.40 202	0.55 324	0.69 486	0.65 304	1.04 487	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.36 535	0.17 233	0.25 426

SHD	0.72 469	0.77 422	2.36 443	0.45 467	0.40 473	0.71 439	0.32 377	1.02 526	1.25 555	1.07 543	0.84 492	0.90 502	0.73 496	1.09 375	0.98 472	0.21 490	0.18 450	0.20 487	0.21 449	0.32 444	0.31 473

DeepPrunerF	0.86 514	0.86 456	2.91 537	0.45 467	0.50 512	0.64 385	0.48 479	1.14 550	2.64 599	0.63 436	0.61 381	0.65 382	0.62 467	2.21 535	1.31 520	0.23 506	0.19 463	0.30 532	0.28 489	0.36 482	0.25 426

DISCO	0.57 380	0.34 198	1.87 309	0.45 467	0.34 417	0.84 500	0.35 398	0.84 377	0.78 478	0.59 398	0.63 399	1.06 539	0.53 422	1.10 376	0.82 456	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.18 321

CRFU-Net	0.56 373	0.38 230	1.86 304	0.46 472	0.26 316	0.82 495	0.36 405	0.90 425	0.49 193	0.62 427	0.59 359	0.78 458	1.35 562	1.00 366	0.48 356	0.15 410	0.14 375	0.17 452	0.10 170	0.19 281	0.14 215

PFNet+	0.45 248	0.37 219	1.86 304	0.46 472	0.18 159	0.58 286	0.77 547	0.52 143	0.64 351	0.56 354	0.48 253	0.39 215	0.26 178	0.93 357	0.32 246	0.13 347	0.09 206	0.14 382	0.13 308	0.12 98	0.15 253

IRAFT_RVC	0.54 353	0.53 317	1.78 251	0.46 472	0.21 221	0.58 286	0.43 446	0.65 229	0.66 379	0.54 326	0.50 278	0.49 301	0.51 415	1.58 444	1.01 482	0.11 258	0.25 513	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.13 192

XQC	0.73 478	0.98 502	2.39 447	0.46 472	0.35 430	0.81 492	0.46 467	1.00 515	1.00 530	0.80 503	0.69 445	0.88 498	0.74 501	1.32 401	1.20 510	0.24 514	0.16 419	0.23 505	0.20 443	0.41 515	0.33 487

NOSS_ROB	0.64 423	0.65 375	1.62 196	0.46 472	0.25 299	0.67 412	0.30 341	0.93 454	0.77 474	0.59 398	0.57 350	0.77 454	0.38 298	2.78 579	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.28 524	0.26 481	0.27 405	0.39 517

GASNet	0.73 478	1.47 568	3.04 548	0.47 477	0.33 407	0.57 268	0.34 390	0.91 437	0.75 460	0.58 384	0.58 356	0.74 440	0.55 430	2.03 518	0.65 420	0.21 490	0.15 401	0.19 478	0.17 400	0.51 542	0.28 449

NRIStereo	0.46 259	0.25 81	1.77 246	0.47 477	0.16 92	0.95 523	0.74 543	0.51 129	0.56 269	0.48 262	0.39 197	0.59 352	0.29 232	0.77 339	0.32 246	0.11 258	0.13 354	0.11 228	0.09 132	0.21 313	0.24 417

GEStereo_RVC	0.54 353	0.87 459	1.95 348	0.47 477	0.25 299	0.62 355	0.37 414	1.00 515	0.74 447	0.53 313	0.54 320	0.59 352	0.44 367	1.10 376	0.46 341	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.26 395	0.19 338

FCDSN-DC	1.29 556	0.54 323	2.50 474	0.47 477	0.41 481	1.12 547	0.60 513	1.10 545	1.27 557	2.23 590	2.87 591	3.67 596	3.12 599	2.39 549	1.69 541	0.30 537	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.35 475	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.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 536	1.67 579	2.32 432	0.47 477	0.39 463	1.47 560	0.95 560	0.95 477	0.91 517	0.84 517	0.94 513	1.05 537	0.60 453	2.95 585	0.72 438	0.41 549	0.72 589	0.32 537	0.55 563	0.74 562	1.22 594

GANetREF_RVC	0.75 484	1.15 538	2.46 461	0.47 477	0.26 316	0.83 498	0.61 517	0.97 491	0.89 514	0.62 427	0.61 381	0.72 430	0.59 449	2.42 552	0.55 385	0.32 540	0.25 513	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
PASM	0.72 469	0.68 387	1.91 329	0.47 477	0.44 491	0.60 315	0.51 484	0.76 303	0.80 486	0.77 498	0.67 429	0.87 494	0.61 462	2.40 550	0.67 424	0.32 540	0.35 540	0.36 543	0.41 547	0.45 532	0.39 517

PWCDC_ROB	0.72 469	1.06 522	2.09 383	0.47 477	0.36 439	0.78 480	0.26 266	0.98 495	1.34 561	0.61 416	2.07 571	0.64 377	0.61 462	0.83 347	0.71 434	0.31 539	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.60 553	0.21 366

CRE-IMP	0.41 191	0.22 42	1.76 237	0.48 485	0.17 121	0.79 484	0.69 535	0.52 143	0.52 219	0.47 244	0.42 210	0.45 267	0.26 178	0.41 160	0.31 233	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.23 405

XX-Stereo	0.55 365	0.54 323	3.50 577	0.48 485	0.39 463	0.54 218	0.17 56	0.89 419	0.40 102	0.44 223	0.65 424	0.85 486	0.19 85	0.77 339	0.21 80	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.17 233	0.14 215

Select-FE	0.65 432	0.67 384	2.76 517	0.49 487	0.55 525	0.79 484	0.16 46	0.90 425	0.53 238	0.84 517	0.55 330	0.91 504	0.75 502	0.57 266	1.16 504	0.11 258	0.18 450	0.11 228	0.49 556	0.14 154	0.31 473

zero-FE	0.80 499	0.27 105	8.23 606	0.49 487	0.98 570	0.33 33	0.20 101	0.48 107	1.28 558	0.17 19	0.20 38	0.77 454	0.22 117	0.60 282	0.97 470	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.10 170	0.33 453	0.14 215

DeepStereo_RVC	0.44 230	0.28 130	1.92 332	0.49 487	0.17 121	0.60 315	0.59 511	0.50 121	0.52 219	0.49 274	0.45 227	0.39 215	0.86 520	0.45 196	0.33 259	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

AnyNet_C32	1.00 534	1.33 562	2.53 477	0.49 487	0.54 522	1.15 551	1.14 576	0.91 437	0.89 514	1.11 546	0.95 515	0.87 494	0.93 529	1.50 429	4.07 596	0.21 490	0.20 474	0.25 517	0.24 466	0.38 497	0.33 487

TCMNet	0.66 437	0.85 453	2.55 488	0.50 491	0.52 519	0.72 445	0.39 426	0.87 404	0.72 428	0.58 384	0.68 436	0.63 368	0.46 386	1.70 460	0.63 413	0.18 458	0.18 450	0.23 505	0.18 413	0.38 497	0.27 443

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 457	0.65 375	3.45 575	0.50 491	0.60 540	0.75 463	0.23 186	0.96 482	0.60 296	0.76 494	1.30 549	0.81 470	0.60 453	0.57 266	0.82 456	0.10 183	0.16 419	0.11 228	0.43 550	0.31 435	0.22 381

HH	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

HanStereo	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

RAFT_R40	0.50 311	0.21 26	1.76 237	0.50 491	0.40 473	0.61 335	0.53 491	0.56 174	0.60 296	0.56 354	0.54 320	0.55 324	0.51 415	1.57 440	0.53 378	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.09 63

PSM-softLoss	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KMStereo	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 502	145.96 639	0.51 496	0.89 565	0.72 445	0.48 479	0.85 384	1.56 572	2.12 584	1.49 558	1.29 558	1.31 558	1.83 487	2.13 561	0.13 347	0.12 330	0.17 452	0.18 413	0.39 507	0.45 531

CSAN	1.25 554	1.12 529	3.04 548	0.51 496	0.37 451	1.06 538	1.15 577	1.22 555	1.08 541	1.17 556	1.91 569	1.04 535	1.31 558	5.96 609	2.43 571	0.26 523	0.22 489	0.24 512	0.24 466	0.31 435	0.30 465

NF-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.44 457	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.45 419	0.79 453	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.16 283

OCTAStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.80 454	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

RE-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

TVStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

RTS	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

RTSA	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

GEAStereo	0.35 134	0.32 174	1.17 105	0.53 506	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.22 57	0.16 36	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.33 453	0.71 561

gasm-f	0.36 144	0.34 198	1.13 97	0.53 506	0.44 491	0.54 218	0.27 290	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.33 157	0.16 36	0.22 117	0.36 125	0.25 154	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.38 497	0.71 561

PVD	0.90 520	0.85 453	2.15 399	0.53 506	0.50 512	0.99 528	0.56 503	1.15 553	1.64 574	1.41 573	1.41 557	1.11 547	1.13 550	1.35 404	1.31 520	0.26 523	0.28 525	0.28 524	0.26 481	0.37 490	0.49 538

NaN_ROB	1.14 543	0.94 480	2.96 540	0.53 506	0.56 528	1.13 549	0.99 563	0.98 495	1.00 530	1.09 545	0.87 500	0.77 454	1.06 544	5.90 608	2.72 575	0.16 431	0.23 497	0.16 431	0.24 466	0.22 330	0.36 501

ELAS	1.39 564	0.79 432	2.86 528	0.53 506	0.50 512	2.81 597	2.20 601	1.61 579	1.50 569	2.28 592	2.35 580	1.82 574	2.13 586	1.73 465	2.22 563	0.35 545	0.37 544	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
PAM_32	0.70 457	0.35 207	2.73 514	0.54 511	0.61 544	1.07 543	0.43 446	0.84 377	0.49 193	0.90 526	0.91 506	1.23 555	0.77 507	0.65 304	1.10 494	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.49 556	0.15 174	0.38 511

AAGNet	0.88 517	0.33 183	1.79 272	0.54 511	0.98 570	0.62 355	0.46 467	0.50 121	0.60 296	0.58 384	0.53 308	0.50 304	0.73 496	1.23 394	7.48 612	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.14 154	0.09 63

IIG-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.54 511	0.23 268	0.61 335	0.21 124	0.73 275	0.65 364	0.64 446	0.69 445	0.69 412	0.38 298	2.09 528	1.39 526	0.11 258	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 311	0.23 60	2.41 450	0.54 511	0.24 281	0.77 475	0.46 467	0.59 194	0.57 273	0.58 384	0.73 466	0.47 288	0.43 359	0.68 311	0.27 176	0.10 183	0.06 23	0.13 347	0.13 308	0.14 154	0.44 530

EAI-Stereo	0.78 495	0.25 81	1.67 204	0.54 511	0.59 535	1.95 580	2.05 599	1.11 549	0.64 351	0.95 534	1.49 558	0.50 304	0.67 481	0.59 276	1.44 530	0.09 84	0.19 463	0.09 102	0.49 556	0.13 130	0.22 381

AnyNet_C01	1.14 543	1.49 569	4.23 591	0.54 511	0.53 520	1.51 564	1.37 587	1.04 537	1.07 540	1.17 556	1.33 552	1.15 551	1.08 545	1.61 450	2.74 576	0.25 519	0.22 489	0.28 524	0.24 466	0.48 535	0.40 521

MDST_ROB	1.17 548	0.42 260	3.87 582	0.54 511	0.44 491	4.11 606	0.58 509	1.31 563	0.84 500	2.12 584	1.12 537	0.98 521	0.71 490	4.24 603	0.99 477	0.16 431	0.14 375	0.19 478	0.17 400	0.18 260	0.35 493

NINENet	0.50 311	0.33 183	1.69 207	0.55 518	0.25 299	0.91 518	0.23 186	0.98 495	0.71 418	0.53 313	0.55 330	0.66 389	0.30 240	1.22 392	0.32 246	0.15 410	0.13 354	0.16 431	0.11 235	0.16 210	0.13 192

ELAS_RVC	1.37 563	0.78 430	3.21 566	0.55 518	0.50 512	1.49 562	2.48 605	1.48 572	1.71 578	2.13 587	2.09 572	2.07 578	2.56 592	1.90 505	2.02 554	0.35 545	0.36 542	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
GASTEREO	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.56 520	0.20 207	0.52 201	0.22 151	0.56 174	0.40 102	0.30 151	0.31 142	0.16 36	0.31 249	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.14 375	0.08 42	0.28 489	0.14 154	0.20 354

PAM	0.70 457	0.35 207	2.72 509	0.56 520	0.62 546	1.08 545	0.53 491	0.85 384	0.44 139	0.93 531	0.92 508	1.24 556	0.68 484	0.64 293	1.01 482	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.48 554	0.14 154	0.38 511

OMP-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.56 520	0.37 451	0.60 315	0.26 266	0.70 255	0.65 364	0.66 455	0.60 374	0.69 412	0.32 257	2.09 528	1.20 510	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.10 91

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	1.70 583	2.50 474	0.56 520	0.40 473	2.15 590	0.99 563	1.24 559	1.26 556	1.02 539	1.10 536	1.29 558	0.88 525	3.10 589	1.08 491	1.66 602	0.83 593	0.68 571	0.88 590	1.57 594	1.80 606

DisPM	0.43 220	0.33 183	1.78 251	0.57 524	0.18 159	0.59 303	0.63 524	0.53 152	0.61 313	0.60 407	0.53 308	0.38 209	0.26 178	0.75 331	0.29 201	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.14 215

G-Net	0.99 530	0.64 368	2.76 517	0.57 524	0.67 549	2.03 586	0.72 542	0.76 303	0.67 388	1.14 549	2.56 585	1.30 561	1.02 539	1.48 428	1.74 544	0.25 519	0.24 500	0.24 512	0.26 481	0.37 490	0.31 473

MSCF	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.58 526	0.21 221	0.50 172	0.22 151	0.56 174	0.38 77	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 240	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.12 330	0.08 42	0.29 493	0.15 174	0.21 366

AIO_rvc	0.41 191	0.64 368	1.29 127	0.58 526	0.39 463	0.37 58	0.24 222	0.50 121	0.43 135	0.28 140	0.23 66	0.25 114	0.16 36	0.99 364	0.19 38	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.25 375	0.85 573

DPSNet	0.86 514	0.60 343	2.34 437	0.58 526	0.36 439	1.07 543	0.75 544	1.30 562	1.05 536	0.70 474	0.68 436	0.94 514	1.29 555	2.08 526	1.82 547	0.26 523	0.23 497	0.16 431	0.17 400	0.48 535	0.40 521

NVStereoNet_ROB	1.16 547	0.95 487	2.54 483	0.58 526	0.55 525	0.78 480	0.63 524	1.00 515	1.08 541	1.03 540	4.07 606	1.48 567	1.22 553	2.88 584	1.27 518	0.50 556	0.46 562	0.54 562	0.62 576	0.50 540	0.63 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 541	0.83 447	2.66 501	0.58 526	0.34 417	1.17 553	0.71 539	0.93 454	0.94 522	1.74 580	2.63 588	3.09 591	1.71 579	1.70 460	1.84 548	0.26 523	0.21 483	0.20 487	0.21 449	0.28 411	0.43 528

PSMNet-RUCA	0.58 385	0.82 443	1.89 318	0.59 531	0.56 528	0.64 385	0.36 405	0.84 377	0.69 399	0.51 294	0.68 436	0.53 315	0.43 359	0.56 265	0.43 329	0.34 544	0.18 450	0.44 555	0.29 493	0.48 535	0.30 465

anonymity	0.80 499	0.66 382	1.29 127	0.59 531	0.75 556	0.67 412	0.52 487	0.95 477	0.71 418	0.94 532	0.70 455	0.67 398	0.87 521	0.71 324	1.35 523	0.64 566	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 553	0.65 557

NCC-stereo	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381

Abc-Net	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	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
Prome-Stereo	0.49 300	0.30 154	1.76 237	0.60 535	0.23 268	0.63 372	0.42 439	0.62 212	0.60 296	0.59 398	1.03 528	0.43 247	0.72 493	0.60 282	0.33 259	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.43 528

MIPNet	0.83 510	0.81 439	2.40 449	0.61 536	0.18 159	1.48 561	1.39 589	1.60 578	0.74 447	1.94 582	0.85 496	0.73 434	1.68 577	0.87 355	0.31 233	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.32 516	0.25 375	0.12 155

SST-Stereo	0.52 341	0.20 14	1.76 237	0.62 537	0.53 520	0.62 355	0.66 527	0.55 167	0.61 313	0.58 384	0.53 308	0.52 313	0.60 453	1.59 446	0.29 201	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.10 91

PA-Net	0.84 512	1.00 509	3.49 576	0.63 538	0.40 473	0.70 437	0.52 487	0.86 394	0.84 500	0.52 303	0.59 359	0.70 422	0.54 425	2.35 542	2.23 564	0.17 446	0.27 522	0.19 478	0.28 489	0.22 330	0.36 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.44 230	0.28 130	2.59 491	0.64 539	0.56 528	0.57 268	0.20 101	0.78 329	0.52 219	0.40 198	0.39 197	0.45 267	0.21 108	0.27 31	0.22 101	0.09 84	0.10 249	0.08 42	0.29 493	0.12 98	0.10 91

EDNetEfficient	1.27 555	0.70 394	4.05 588	0.64 539	0.98 570	0.94 522	1.40 590	0.85 384	1.75 579	2.34 593	1.33 552	1.05 537	2.21 588	1.58 444	4.15 597	0.15 410	0.19 463	0.14 382	0.27 486	0.38 497	0.32 479

PDISCO_ROB	0.75 484	1.06 522	2.11 388	0.64 539	0.59 535	1.13 549	0.43 446	1.14 550	1.05 536	0.64 446	0.71 459	0.96 517	0.61 462	1.21 390	0.76 445	0.37 548	0.18 450	0.27 521	0.24 466	0.56 549	0.32 479

MFN_U_SF_RVC	1.55 573	2.39 609	3.16 560	0.65 542	0.41 481	1.12 547	0.46 467	1.23 558	1.33 560	1.61 578	1.20 541	1.43 565	0.98 536	1.76 470	1.97 551	1.90 605	1.80 605	1.98 608	2.15 610	1.63 595	1.77 605

SPS-STEREO	1.07 540	1.13 532	2.88 530	0.65 542	0.69 552	0.99 528	0.68 533	1.05 538	0.87 506	1.36 567	1.23 543	1.46 566	0.94 532	1.87 495	1.72 543	0.66 567	0.61 575	0.58 564	0.57 569	0.65 555	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 491	1.23 548	2.15 399	0.67 544	0.59 535	0.78 480	0.38 421	0.90 425	0.70 408	0.61 416	0.69 445	1.01 528	0.67 481	1.02 368	0.73 441	0.45 553	0.34 539	0.87 576	0.51 560	0.67 557	0.46 533

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 583	3.52 578	0.67 544	0.47 508	5.18 609	3.36 609	3.30 608	2.86 602	4.44 608	3.79 604	9.80 616	5.50 609	6.29 610	6.52 610	0.27 528	0.36 542	0.24 512	0.27 486	0.38 497	0.58 550

FTStereo	0.76 487	0.18 5	2.35 440	0.71 546	0.21 221	0.73 452	1.79 596	0.57 179	0.53 238	1.07 543	1.63 563	1.29 558	2.13 586	0.75 331	0.29 201	0.19 473	0.08 135	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.40 521

AIO_test	0.39 177	0.37 219	1.19 109	0.73 547	0.67 549	0.35 46	0.25 243	0.47 99	0.34 36	0.34 171	0.22 57	0.33 185	0.17 44	1.31 400	0.19 38	0.11 258	0.15 401	0.08 42	0.21 449	0.15 174	0.23 405

JetBlue	1.78 576	1.63 575	3.92 584	0.73 547	1.21 587	4.38 607	3.35 608	1.59 577	1.20 552	1.26 564	1.52 560	2.37 583	1.88 583	3.23 591	3.00 579	0.53 557	0.47 565	0.48 558	0.49 556	1.29 589	0.97 580

pmcnn	1.32 557	1.05 520	2.77 520	0.74 549	1.43 590	0.72 445	0.56 503	0.96 482	0.91 517	0.99 536	2.92 594	6.01 610	0.70 488	2.38 546	3.32 588	0.13 347	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.34 464	0.22 381

DStereoO	0.99 530	0.66 382	1.67 204	0.75 550	0.99 573	0.73 452	1.33 585	0.94 463	0.91 517	0.70 474	1.06 533	0.75 446	1.75 581	0.95 360	2.39 570	1.20 593	0.41 558	0.48 558	0.59 574	0.85 570	0.60 552

SQANet	0.80 499	1.58 573	2.53 477	0.76 551	0.83 561	0.76 467	0.36 405	0.83 366	0.64 351	0.63 436	0.69 445	0.73 434	0.51 415	1.21 390	0.53 378	0.77 575	0.29 526	0.59 566	0.29 493	0.86 571	0.61 553

DDUNet	0.77 491	1.12 529	1.88 311	0.76 551	0.69 552	0.84 500	0.43 446	0.85 384	0.65 364	0.67 459	0.75 472	0.91 504	0.52 420	1.03 370	0.57 397	0.54 559	0.37 544	0.95 582	0.52 562	0.71 561	0.57 548

ACRE	0.56 373	1.14 534	2.77 520	0.76 551	0.28 344	0.60 315	0.56 503	0.76 303	0.58 284	0.55 344	0.62 386	0.41 229	0.29 232	0.44 181	0.39 304	0.11 258	0.19 463	0.13 347	0.14 336	0.36 482	0.18 321

CAS	0.35 134	0.25 81	1.30 130	0.79 554	0.34 417	0.51 182	0.23 186	0.46 84	0.39 89	0.22 60	0.31 142	0.20 64	0.17 44	0.28 43	0.23 114	0.73 571	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 508

CIPLG	0.56 373	1.19 544	2.46 461	0.80 555	0.31 386	0.61 335	0.57 507	0.76 303	0.57 273	0.56 354	0.63 399	0.41 229	0.30 240	0.45 196	0.40 312	0.11 258	0.20 474	0.13 347	0.13 308	0.35 475	0.19 338

IPLGR_C	0.58 385	1.25 551	2.72 509	0.80 555	0.31 386	0.60 315	0.61 517	0.76 303	0.58 284	0.56 354	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.43 172	0.40 312	0.11 258	0.22 489	0.13 347	0.15 361	0.35 475	0.19 338

SAMSARA	0.91 521	0.97 498	2.22 414	0.80 555	0.58 533	1.32 555	1.31 583	1.01 523	0.94 522	1.36 567	0.87 500	1.38 563	0.90 527	1.72 464	1.02 484	0.24 514	0.30 530	0.22 498	0.25 473	0.36 482	0.35 493

MADNet+	1.36 561	1.93 598	5.95 600	0.81 558	0.59 535	1.57 566	1.09 572	1.39 569	1.22 553	0.84 517	1.01 524	1.25 557	1.12 549	3.19 590	2.36 569	0.45 553	0.47 565	0.38 549	0.34 523	0.59 550	0.57 548

MFMNet_re	0.92 523	1.28 554	2.53 477	0.82 559	0.76 559	0.90 516	0.75 544	0.98 495	1.04 535	1.03 540	1.05 532	0.84 482	0.94 532	0.83 347	0.72 438	0.68 568	0.60 574	0.63 568	0.60 575	0.77 566	0.74 563

SGM+DAISY	1.83 578	1.43 566	3.81 581	0.87 560	1.01 575	2.38 594	2.53 606	1.36 566	1.75 579	2.92 602	3.22 598	2.65 587	2.93 594	2.22 538	3.10 582	0.72 570	0.69 585	0.63 568	0.62 576	0.77 566	0.98 581

CC-Net-ROB	0.85 513	1.15 538	2.13 393	0.88 561	0.38 457	0.88 514	0.44 457	1.06 539	0.79 483	0.58 384	0.69 445	0.65 382	0.50 413	2.74 578	0.51 371	0.93 578	0.39 555	0.87 576	0.29 493	0.54 547	0.54 544

GrayStereo	0.66 437	0.19 8	1.76 237	0.90 562	0.23 268	0.62 355	1.42 593	0.62 212	0.60 296	0.72 482	0.78 479	0.56 336	3.07 597	0.60 282	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.21 449	0.11 87	0.18 321

ASMatch	0.60 399	0.43 265	2.58 489	0.91 563	0.36 439	0.56 250	0.25 243	0.52 143	0.61 313	0.47 244	1.21 542	0.47 288	0.66 479	1.34 403	0.94 466	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.10 64	0.16 283

LCNet	0.54 353	0.37 219	1.78 251	0.92 564	0.22 248	0.96 524	0.30 341	0.59 194	0.58 284	0.51 294	0.55 330	0.41 229	0.76 504	0.84 349	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.18 413	0.98 576	0.39 517

WAO-7	1.48 569	1.63 575	2.49 470	0.93 565	0.75 556	1.72 574	1.10 573	1.84 588	1.96 588	1.43 574	2.54 584	1.97 576	1.61 576	3.06 587	2.08 557	0.69 569	0.66 578	0.94 581	0.74 583	0.80 568	0.69 560

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 491	1.04 519	2.06 375	0.94 566	0.35 430	0.89 515	0.40 429	0.85 384	0.63 343	0.55 344	0.63 399	0.75 446	0.38 298	2.38 546	0.48 356	1.10 589	0.31 532	0.36 543	0.21 449	0.53 546	0.55 547

otaku	1.03 537	1.68 581	2.72 509	0.95 567	0.73 555	1.03 535	0.59 511	0.99 507	0.86 503	0.69 468	1.61 561	0.98 521	0.64 472	1.46 420	1.14 500	0.95 581	0.46 562	0.72 573	0.40 544	1.24 587	0.78 568

Ntro	1.00 534	1.68 581	2.80 524	0.95 567	0.85 562	1.06 538	0.53 491	0.98 495	0.90 516	0.62 427	0.76 475	0.93 510	0.66 479	1.66 454	0.98 472	0.99 584	0.45 560	0.75 574	0.40 544	1.19 583	0.75 565

SGM_RVC	1.89 579	0.92 472	2.50 474	0.96 569	0.93 569	1.63 569	1.37 587	1.52 575	12.43 615	1.85 581	1.69 564	2.40 585	1.74 580	2.81 582	1.71 542	0.53 557	0.47 565	0.42 552	0.47 553	0.74 562	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 517	0.93 478	3.23 568	0.99 570	0.64 547	0.77 475	0.55 498	0.98 495	0.97 526	0.61 416	1.03 528	0.65 382	1.05 542	0.79 344	1.38 525	0.44 551	0.46 562	0.51 561	0.58 572	0.65 555	0.47 534

MANE	2.90 597	1.14 534	2.96 540	1.03 571	1.01 575	5.01 608	2.45 604	5.36 612	6.88 612	3.58 606	4.76 610	5.99 609	4.99 606	4.23 602	4.61 602	0.56 562	0.67 579	0.44 555	0.78 585	0.51 542	1.03 589

ACVNet-4b	1.93 580	1.85 591	4.10 589	1.07 572	0.86 563	1.15 551	0.53 491	1.06 539	1.12 547	0.64 446	1.09 535	1.99 577	0.70 488	2.20 534	9.86 617	5.62 615	0.41 558	1.03 587	0.55 563	1.86 600	0.85 573

WQFJA1++	2.30 587	0.22 42	6.03 601	1.08 573	1.15 585	0.29 15	0.14 19	0.39 34	0.24 2	13.61 620	0.19 31	3.34 595	0.17 44	0.33 94	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.07 66	18.19 628	0.14 215

ACVNet_2	1.42 567	1.81 588	3.23 568	1.08 573	0.92 568	1.32 555	0.85 554	1.49 573	1.69 576	1.19 559	1.73 565	2.13 579	1.03 540	2.50 562	1.40 528	0.91 577	0.53 570	1.00 585	0.55 563	2.11 602	0.85 573

ACVNet_1	1.33 558	1.91 596	4.03 587	1.09 575	0.88 564	1.19 554	0.66 527	1.24 559	1.17 550	0.94 532	0.96 516	3.09 591	1.04 541	2.37 543	1.11 497	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 554	1.12 580	0.83 570

PWCK	1.49 570	1.90 595	3.22 567	1.09 575	0.54 522	1.71 573	1.73 595	1.49 573	1.53 570	1.44 575	1.80 566	1.82 574	1.30 557	3.34 593	1.76 545	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 572	1.38 593	0.65 557

GCST	0.72 469	1.10 527	2.15 399	1.11 577	0.59 535	0.62 355	0.19 81	0.75 290	0.53 238	0.56 354	0.63 399	0.47 288	0.31 249	1.11 379	0.33 259	0.75 573	0.45 560	0.84 575	0.64 579	0.69 558	0.54 544

RainbowNet	1.15 545	1.78 587	2.72 509	1.12 578	0.91 567	1.06 538	0.76 546	1.16 554	1.13 549	0.75 491	0.97 518	1.09 543	0.80 509	1.60 447	1.21 512	1.17 591	1.26 601	1.01 586	0.57 569	1.13 581	0.88 578

WAO-6	1.58 574	1.54 571	2.32 432	1.14 579	1.00 574	2.30 592	1.03 569	1.82 587	2.85 601	1.25 561	2.61 587	2.20 580	1.56 574	2.47 560	1.99 553	0.95 581	0.67 579	1.19 592	0.83 588	1.08 578	0.88 578

MonStereo1	1.98 582	1.01 513	1.78 251	1.19 580	1.04 578	3.58 601	0.61 517	1.53 576	1.93 587	1.39 571	3.37 600	2.23 582	10.80 617	2.84 583	1.25 516	1.04 586	0.38 548	0.96 583	0.57 569	1.10 579	1.00 588

DANet	0.80 499	0.65 375	2.21 410	1.19 580	0.48 510	0.74 457	1.25 581	0.89 419	1.53 570	0.89 524	0.71 459	0.96 517	0.56 434	1.83 487	0.96 469	0.18 458	0.16 419	0.19 478	0.16 381	0.26 395	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
test_for_model	0.64 423	1.60 574	1.82 285	1.23 582	1.02 577	0.53 210	0.23 186	0.75 290	0.50 203	0.57 365	0.29 115	0.25 114	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.76 574	0.31 532	0.08 42	0.07 66	1.68 597	0.50 541

DStereoSA	2.12 584	0.98 502	2.80 524	1.25 583	2.23 603	1.97 583	4.62 613	1.22 555	2.54 598	1.16 550	3.84 605	1.00 526	4.05 603	2.07 524	5.29 606	0.93 578	1.48 604	0.48 558	1.51 605	0.95 575	1.95 607

Dean	1.79 577	1.83 589	3.92 584	1.29 584	1.07 581	1.55 565	1.00 566	1.95 591	2.33 593	1.47 576	4.19 607	4.26 602	1.33 561	2.21 535	1.48 532	1.14 590	0.68 583	1.18 589	0.74 583	1.24 587	0.98 581

IMH-64-1	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

IMH-64	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

JetRed	3.29 601	4.93 611	10.17 609	1.45 587	1.72 599	7.44 611	5.05 614	3.06 603	2.12 592	2.41 595	2.39 581	2.99 590	2.37 589	3.51 596	6.44 609	1.32 597	1.90 609	1.37 597	1.23 602	2.21 603	1.76 604

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 589	3.30 570	1.46 588	1.20 586	3.89 603	0.99 563	3.51 610	6.71 611	2.56 596	4.60 608	4.22 599	3.85 602	3.33 592	3.14 583	1.19 592	0.65 577	1.39 598	0.79 587	3.31 609	1.15 592

TorneroNet	5.50 608	1.92 597	3.16 560	1.47 589	1.25 589	14.07 617	1.06 571	4.90 611	20.99 631	10.17 614	16.48 623	11.88 620	6.93 611	3.34 593	4.20 598	1.30 596	0.69 585	1.45 600	0.86 589	2.61 606	1.20 593

DispFullNet	1.67 575	2.10 601	5.22 596	1.53 590	8.90 610	0.86 506	0.31 354	0.96 482	0.96 525	1.37 570	1.01 524	1.13 548	1.98 585	1.51 430	0.91 463	0.54 559	0.31 532	1.18 589	0.63 578	1.13 581	0.80 569

DStereoFS	2.23 585	2.10 601	2.47 466	1.61 591	1.88 602	3.81 602	2.06 600	1.95 591	3.33 603	2.38 594	3.31 599	2.37 583	4.92 605	2.45 557	3.27 585	1.03 585	1.27 603	0.55 563	1.04 596	0.70 559	2.05 608

IMH	2.02 583	2.15 607	2.69 506	1.68 592	1.12 584	1.66 572	0.92 559	2.10 595	1.92 586	1.32 566	2.66 589	2.21 581	1.69 578	5.78 607	1.68 540	5.54 614	0.96 597	1.31 595	0.71 582	1.32 592	0.99 586

LVE	1.96 581	2.17 608	3.14 558	1.68 592	1.80 600	1.63 569	1.03 569	2.34 597	2.81 600	1.25 561	2.89 592	4.24 601	1.29 555	2.79 580	1.44 530	2.85 610	0.91 596	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 591

KSHMR	4.10 604	1.97 599	5.27 597	1.71 594	1.47 594	1.96 581	1.28 582	3.19 604	17.33 626	2.12 584	15.91 621	9.18 615	1.57 575	8.42 613	1.98 552	1.52 600	1.26 601	1.67 605	1.19 600	1.67 596	1.40 598

Pruner-Stereo	0.51 328	0.27 105	1.78 251	1.79 595	0.19 192	0.62 355	0.45 464	0.57 179	0.60 296	0.61 416	0.48 253	0.41 229	0.24 146	0.46 205	1.00 478	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.12 98	0.13 192

MultiAttention	2.38 588	0.50 308	1.93 335	1.80 596	2.56 605	10.86 615	2.30 602	1.22 555	0.80 486	0.62 427	1.16 540	1.13 548	0.56 434	16.09 624	1.18 507	0.20 483	0.09 206	0.43 554	1.62 606	0.94 574	1.58 602

ktn	4.35 605	2.10 601	2.89 533	1.80 596	1.49 596	2.13 589	1.41 592	2.26 596	12.72 616	11.41 617	16.43 622	11.15 618	3.75 600	4.36 604	3.18 584	1.82 604	0.98 599	1.73 607	1.21 601	2.97 608	1.27 595

UNDER WATER	2.74 592	1.85 591	4.54 593	1.81 598	1.44 592	2.34 593	1.40 590	3.24 605	6.60 610	2.60 597	2.76 590	5.75 608	5.24 608	3.02 586	4.01 595	1.45 598	0.81 592	1.59 604	1.06 597	1.80 598	1.51 600

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 594	4.86 594	1.82 599	1.44 592	3.18 599	1.57 594	2.62 598	5.64 607	2.05 583	2.13 574	4.13 598	3.76 601	2.62 569	3.42 590	1.47 599	0.85 594	1.57 603	1.07 598	1.82 599	1.49 599

WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

DDVS	0.62 412	0.40 246	1.40 152	2.21 602	0.35 430	0.87 510	1.00 566	0.69 247	0.50 203	0.53 313	0.56 342	0.90 502	0.37 291	1.22 392	0.47 350	0.15 410	0.14 375	0.14 382	0.12 275	0.19 281	0.22 381

tt	4.93 607	0.27 105	4.20 590	2.29 603	1.58 597	10.20 614	16.97 621	9.42 619	5.02 606	1.67 579	1.28 546	4.68 604	5.03 607	3.37 595	5.92 607	6.16 616	9.47 624	2.82 613	3.18 614	3.60 610	1.53 601

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 543	2.49 604	2.28 604	2.95 598	2.31 603	2.67 599	2.47 596	3.03 604	3.13 597	2.70 588	2.92 593	4.10 601	4.48 600	2.68 609	2.24 613	3.04 615	2.44 612	2.37 604	2.34 609

EKT-Stereo	1.47 568	0.49 302	1.93 335	2.57 605	19.31 622	0.55 233	0.22 151	0.69 247	0.42 124	0.38 190	0.36 176	0.43 247	0.27 199	0.69 317	0.26 166	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.16 381	0.20 297	0.15 253

notaker	2.66 591	2.07 600	3.31 572	2.61 606	1.43 590	1.76 576	1.11 574	2.76 601	1.79 581	2.26 591	11.53 619	3.96 597	4.29 604	3.09 588	2.76 577	1.55 601	0.88 595	1.70 606	1.07 598	2.00 601	1.35 596

LE_ROB	4.43 606	1.35 564	9.38 608	2.79 607	3.93 607	2.43 595	3.46 610	2.68 600	11.19 614	11.66 618	4.73 609	5.26 607	10.46 616	4.50 605	9.49 615	0.82 576	0.69 585	1.34 596	0.98 594	0.75 564	0.76 566

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 616	27.29 634	2.99 608	3.51 606	21.84 630	11.10 617	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 628	26.35 637	20.03 625	19.06 628	14.80 624	1.74 603	1.81 606	2.05 609	2.49 613	3.69 611	3.12 612

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 563	3.43 609	4.17 609	2.57 596	6.98 616	0.97 491	0.83 497	0.56 354	1.86 568	0.79 463	0.62 467	1.64 452	1.39 526	4.61 613	5.01 617	5.17 618	4.71 617	4.44 613	4.19 614

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 593	10.68 610	3.61 610	0.30 367	3.34 600	0.82 553	2.81 602	1.79 581	0.80 503	0.87 500	1.56 571	1.10 547	26.49 636	1.96 550	0.17 446	0.13 354	0.19 478	1.63 607	0.92 573	0.99 586

PML	23.15 625	16.83 620	7.78 605	5.49 611	9.93 612	51.13 639	104.50 640	5.76 613	13.62 619	37.30 640	105.93 640	30.86 638	23.50 630	12.07 618	7.87 613	6.30 617	2.12 612	6.32 620	2.43 611	10.44 620	2.90 611

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 612	12.25 612	5.92 612	11.32 613	8.54 612	24.18 624	6.40 614	13.49 617	5.15 609	11.46 617	6.19 611	10.92 618	7.00 611	13.72 620	4.47 612	7.65 618	3.92 616	7.45 620	4.38 612	7.87 619

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 595	7.01 613	3.97 608	2.18 591	1.34 586	3.37 609	4.05 604	13.17 619	10.58 613	10.73 617	16.52 623	8.45 614	10.51 618	10.48 623	9.72 625	5.59 619	13.46 624	6.84 617	6.83 618

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 613	13.01 616	8.82 614	11.82 614	8.54 612	24.20 625	6.41 615	13.65 620	5.32 611	11.47 618	6.33 612	10.92 618	7.69 612	13.89 621	7.25 622	8.19 620	5.06 617	7.78 621	5.31 615	8.26 620

USTest	8.10 612	7.17 615	8.96 607	9.25 615	9.05 611	15.27 618	23.78 623	9.96 620	9.47 613	5.94 612	6.75 611	7.80 613	7.48 612	8.83 615	11.21 619	2.21 608	3.56 614	2.86 614	3.20 615	5.02 614	4.16 613

LSM	3.31 602	1.11 528	5.29 598	9.40 616	30.65 631	0.84 500	1.12 575	0.91 437	1.22 553	1.36 567	2.19 576	0.93 510	0.83 513	1.66 454	0.90 462	0.21 490	0.31 532	0.24 512	0.28 489	0.39 507	6.33 617

Anonymous_1	22.91 624	11.20 617	12.13 611	12.75 617	26.28 630	19.43 625	27.92 629	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 613	11.26 619	11.19 620	12.55 620	14.57 623	38.28 638	7.88 619	34.96 635	63.99 637	89.57 640	10.94 623

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DPSM	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 614	6.20 602	13.02 620	11.90 615	7.14 610	5.53 615	6.99 616	1.44 566	2.65 598	3.10 596	8.37 614	5.95 610	4.75 606	6.05 608	3.07 611	0.98 599	2.38 611	1.99 609	6.62 616	5.43 616

DPSimNet_ROB	17.97 622	20.20 628	24.98 629	17.62 621	15.92 620	21.53 629	21.00 622	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 620	22.87 628	24.58 637	12.70 621	14.56 622	18.48 630	12.91 626	20.21 630	12.05 622	17.76 621	14.17 624

HaxPig	19.86 623	22.40 629	22.34 623	17.95 622	17.95 621	11.77 616	11.89 618	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 629	18.74 627	18.39 624	20.08 629	19.69 627	23.63 635	23.22 633	24.06 631	23.69 631	23.00 630	23.95 632

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 621	12.75 615	19.46 623	12.69 616	1.86 577	0.41 435	12.33 621	1.05 536	15.77 622	18.83 627	12.62 623	8.70 615	12.21 619	9.62 616	22.22 631	8.37 623	25.85 632	24.01 632	19.32 629	17.44 630

MEDIAN_ROB	23.96 626	27.05 636	26.39 633	22.16 624	22.13 623	16.12 620	13.97 619	20.24 628	20.05 627	25.50 638	25.31 636	22.96 629	22.63 629	24.39 630	23.24 631	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 631	27.76 635

AVERAGE_ROB	26.93 633	30.34 637	29.27 635	25.82 625	25.34 624	19.48 626	15.17 620	23.55 632	23.00 634	28.45 639	27.87 637	26.25 636	25.86 638	26.96 638	25.55 632	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 635	30.93 636

CasAABBNet	24.81 629	22.53 630	24.83 628	26.08 626	25.74 625	39.86 635	57.06 635	28.87 635	28.83 638	21.16 632	22.54 633	24.22 632	23.89 635	26.38 631	30.87 634	14.25 624	16.71 628	13.09 623	14.81 626	17.78 622	16.71 626

RAFT-FEzeroshot	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

RAFT-FE	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

FlowAnything	24.85 630	22.54 631	25.10 630	26.11 629	25.76 626	39.86 635	57.00 633	28.89 636	28.87 639	21.31 634	22.68 635	24.22 632	23.87 631	26.39 634	30.89 638	14.26 625	16.78 632	13.10 626	14.90 630	17.78 622	16.69 625

Selective-RAFT-Error	24.87 631	22.59 634	25.14 631	26.13 630	25.82 629	39.93 637	57.03 634	28.97 637	28.95 640	21.21 633	22.65 634	24.25 634	23.98 636	26.43 635	30.83 633	14.27 628	16.71 628	13.10 626	14.82 627	17.82 626	16.76 629

LSM0	26.58 632	22.63 635	25.88 632	30.13 631	52.21 639	39.94 638	56.74 632	28.97 637	28.72 635	21.14 629	22.26 630	24.43 635	23.88 632	26.54 637	30.87 634	14.32 629	16.55 627	13.12 628	14.71 625	17.92 627	20.60 631

xxxxx1	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

tt_ll	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

ff	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

RSGM-EC	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

acva	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

test_example2	115.39 639	123.23 640	94.57 638	115.52 637	123.55 640	101.63 640	114.33 641	53.41 641	99.48 641	134.90 641	135.05 641	85.83 641	85.11 641	111.32 641	106.15 641	152.55 641	205.26 641	99.78 641	114.96 641	140.96 641	110.20 640

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 623	23.55 625	121.61 638	35.03 633	0.46 135	0.15 32	8.02 617	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.76 335	0.29 201	6.42 618	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.13 638	0.18 321

DLNR-FE	13.43 619	20.01 624	23.53 624	121.73 639	33.87 632	0.46 135	0.15 32	8.09 618	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.75 331	0.29 201	6.68 619	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.82 639	0.18 321

ccccc		297.21 641		374.70 640	380.44 641	203.92 641		216.32 642		203.37 642		215.01 642		312.78 642		412.57 642	356.13 642	256.09 642	227.69 642	428.88 642

GS-Stereo							0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

FSD					0.29 352	0.35 46	0.33 385	0.44 71	0.46 165	0.32 165	0.32 148	0.37 201	0.32 257	0.35 112	0.32 246	0.28 532	0.27 522	0.31 533	0.30 503	0.31 435

ASD4		19.65 622

Low-res two-view benchmark