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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 34	0.31 15	0.21 97	0.19 8	0.19 19	0.30 7	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 18	0.17 13	0.35 44	0.20 8	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 36	0.14 1	0.32 16	0.19 1	0.13 61	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.16 5	0.26 59	0.17 3	0.31 10	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 23	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.23 29	0.20 29	0.24 3	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 30	0.19 27	0.27 3	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 85	0.28 25	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 13	0.26 43	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 18	0.17 260	0.16 365	0.15 141	0.14 191	0.15 179	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 42	0.31 15	0.20 76	0.20 11	0.18 13	0.33 13	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 24	0.18 20	0.34 39	0.20 8	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.09 1

MatchStereo	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.28 3	0.15 2	0.17 4	0.20 29	0.35 28	0.29 39	0.21 13	0.36 105	0.18 10	0.17 13	0.33 26	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.14 3	0.26 10	0.26 1	0.15 2	0.34 167	0.17 3	0.41 60	0.22 13	0.21 13	0.21 16	0.20 24	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 47	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.30 9	0.20 76	0.28 87	0.19 19	0.33 13	0.26 30	0.21 13	0.20 13	0.28 73	0.21 50	0.31 14	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.30 9	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.39 41	0.27 35	0.21 13	0.23 25	0.27 67	0.17 13	0.32 16	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

CSFM-Stereo	0.20 8	0.14 3	0.24 1	0.31 15	0.17 15	0.29 99	0.20 29	0.40 54	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.26 61	0.21 50	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.12 198	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 3	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.18 5	0.21 53	0.34 24	0.24 19	0.25 36	0.34 96	0.22 36	0.27 115	0.28 5	0.22 27	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.17 4	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.17 15	0.20 11	0.17 3	0.43 69	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.46 121	0.19 1	0.13 61	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 74

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 25	0.33 53	0.17 15	0.38 201	0.18 13	0.32 11	0.22 13	0.25 36	0.16 6	0.25 58	0.17 13	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

LGtest1	0.20 8	0.15 23	0.30 42	0.35 80	0.17 15	0.26 59	0.17 3	0.33 13	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 42	0.21 50	0.33 26	0.20 8	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.39 68	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 23	0.27 17	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 29	0.30 7	0.21 11	0.24 32	0.20 13	0.25 58	0.14 1	0.55 184	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

BridgeDepth	0.21 21	0.15 23	0.27 17	0.35 80	0.14 1	0.38 201	0.26 114	0.30 7	0.23 16	0.18 3	0.19 10	0.28 73	0.30 171	0.32 16	0.22 27	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.11 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 21	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.23 29	0.18 13	0.43 69	0.35 83	0.23 26	0.22 22	0.19 18	0.18 20	0.29 7	0.23 45	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 36

4.5_new	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

IGEV	0.21 21	0.13 1	0.25 2	0.31 15	0.20 76	0.22 18	0.19 19	0.42 65	0.30 49	0.22 23	0.34 96	0.20 24	0.15 4	0.32 16	0.19 1	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

LCMNet	0.22 26	0.14 3	0.26 10	0.30 9	0.20 76	0.26 59	0.19 19	0.40 54	0.45 160	0.21 13	0.21 16	0.27 67	0.18 20	0.38 62	0.24 63	0.12 35	0.12 198	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 36

asda	0.22 26	0.19 121	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.24 36	0.23 82	0.38 39	0.29 39	0.28 64	0.24 31	0.18 10	0.23 70	0.41 83	0.22 27	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

asd	0.22 26	0.18 85	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.26 59	0.22 66	0.37 36	0.25 25	0.32 87	0.23 25	0.19 18	0.23 70	0.46 121	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

4.25_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.5w_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4w-stereo	0.22 26	0.19 121	0.33 67	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.33 13	0.23 16	0.33 91	0.24 31	0.21 30	0.28 131	0.42 92	0.23 45	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

2.5w	0.22 26	0.18 85	0.34 79	0.32 36	0.18 29	0.31 126	0.27 128	0.33 13	0.24 19	0.29 66	0.35 102	0.18 10	0.19 27	0.41 83	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

2.75w_new	0.22 26	0.18 85	0.30 42	0.29 6	0.18 29	0.23 29	0.33 239	0.37 36	0.29 39	0.36 111	0.27 47	0.18 10	0.25 85	0.37 54	0.24 63	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

monsters	0.22 26	0.14 3	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.46 85	0.34 75	0.37 115	0.30 72	0.16 2	0.20 41	0.45 113	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

111111	0.22 26	0.15 23	0.29 34	0.37 130	0.23 150	0.21 17	0.19 19	0.46 85	0.29 39	0.20 9	0.20 13	0.29 76	0.14 1	0.44 105	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74

LG-G_1	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

LG-G	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

SGD-Stereo	0.22 26	0.16 40	0.28 25	0.32 36	0.16 5	0.28 87	0.20 29	0.39 41	0.29 39	0.25 36	0.29 62	0.21 30	0.27 115	0.38 62	0.27 119	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

StereoAnything_RVC	0.22 26	0.85 562	0.41 168	0.28 3	0.16 5	0.23 29	0.18 13	0.23 1	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 50	0.32 16	0.19 1	0.16 214	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 236	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 26	0.16 40	0.29 34	0.38 150	0.20 76	0.22 18	0.18 13	0.44 74	0.36 90	0.23 26	0.29 62	0.24 52	0.17 13	0.28 5	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.11 36

AdaDepth	0.23 42	0.18 85	0.36 114	0.38 150	0.19 50	0.33 156	0.22 66	0.35 28	0.24 19	0.22 23	0.21 16	0.20 24	0.19 27	0.59 218	0.21 18	0.10 8	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.13 122

qwe	0.23 42	0.18 85	0.30 42	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.22 66	0.39 41	0.33 69	0.37 115	0.30 72	0.20 24	0.22 62	0.45 113	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

2.25w	0.23 42	0.19 121	0.35 95	0.31 15	0.18 29	0.30 110	0.18 13	0.34 24	0.32 61	0.33 91	0.37 110	0.20 24	0.25 85	0.47 133	0.25 76	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 74

3.75w	0.23 42	0.17 58	0.33 67	0.32 36	0.19 50	0.42 240	0.24 88	0.36 31	0.26 30	0.33 91	0.28 54	0.17 4	0.25 85	0.38 62	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 42	0.18 85	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.27 73	0.22 66	0.39 41	0.30 49	0.33 91	0.27 47	0.24 52	0.29 152	0.52 169	0.25 76	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

2w_stereo	0.23 42	0.19 121	0.33 67	0.33 53	0.17 15	0.28 87	0.37 307	0.40 54	0.36 90	0.33 91	0.33 87	0.17 4	0.21 50	0.30 9	0.23 45	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.11 36

monsterstereo	0.23 42	0.15 23	0.28 25	0.35 80	0.19 50	0.22 18	0.20 29	0.38 39	0.37 98	0.34 103	0.40 122	0.19 18	0.19 27	0.46 121	0.22 27	0.11 26	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 42	0.15 23	0.33 67	0.30 9	0.23 150	0.20 11	0.26 114	0.35 28	0.34 75	0.21 13	0.31 77	0.22 36	0.21 50	0.50 157	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

DEFOM-Stereo	0.23 42	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.59 343	0.20 29	0.32 11	0.31 55	0.23 26	0.19 10	0.18 10	0.18 20	0.42 92	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.12 74

WQFJA1++	0.24 51	0.16 40	0.30 42	0.31 15	0.21 97	0.34 167	0.17 3	0.39 41	0.18 6	0.26 43	0.30 72	0.29 76	0.28 131	0.41 83	0.23 45	0.16 214	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.31 473	0.12 74

GEAStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.29 62	0.24 52	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

GSStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

Zero-FE251	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.34 59	0.20 76	0.44 255	0.19 19	0.40 54	0.26 30	0.28 64	0.30 72	0.38 141	0.24 77	0.33 26	0.23 45	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.11 36

3.25w_new	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

3.25w	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.40 216	0.21 97	0.18 5	0.21 53	0.36 31	0.27 35	0.30 74	0.52 172	0.28 73	0.28 131	0.27 3	0.24 63	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.14 161

AIO_rvc	0.24 51	0.17 58	0.37 128	0.35 80	0.20 76	0.26 59	0.33 239	0.45 78	0.23 16	0.26 43	0.25 34	0.33 106	0.15 4	0.55 184	0.24 63	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

AIO_test	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.35 80	0.21 97	0.31 126	0.38 325	0.45 78	0.26 30	0.26 43	0.28 54	0.32 98	0.21 50	0.40 77	0.26 97	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

VIP-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.33 67	0.32 36	0.21 97	0.63 363	0.19 19	0.33 13	0.38 104	0.24 32	0.31 77	0.27 67	0.19 27	0.49 151	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.10 3

gasm-f	0.25 60	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.26 257	0.25 55	0.36 292	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.35 102	0.24 52	0.30 171	0.37 54	0.24 63	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.15 179	0.13 122

MSCF	0.25 60	0.17 58	0.36 114	0.41 245	0.21 97	0.20 11	0.31 208	0.47 95	0.32 61	0.37 115	0.33 87	0.23 42	0.34 199	0.37 54	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.13 122

3w_stereo	0.25 60	0.20 161	0.40 159	0.33 53	0.17 15	0.32 144	0.41 377	0.42 65	0.39 111	0.33 91	0.28 54	0.16 2	0.29 152	0.35 44	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.12 74

1w_stereo	0.25 60	0.15 23	0.31 50	0.35 80	0.18 29	0.32 144	0.41 377	0.41 60	0.44 155	0.32 87	0.39 118	0.17 4	0.27 115	0.46 121	0.24 63	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

LG-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.43 200	0.40 216	0.20 76	0.22 18	0.26 114	0.33 13	0.39 111	0.27 53	0.45 136	0.22 36	0.16 11	0.38 62	0.28 141	0.11 26	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.13 86	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 60	0.32 424	0.25 2	0.52 469	0.20 76	0.29 99	0.22 66	0.44 74	0.38 104	0.27 53	0.25 34	0.24 52	0.29 152	0.46 121	0.23 45	0.14 93	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 131	0.11 36

HUF	0.25 60	0.17 58	0.38 138	0.33 53	0.19 50	0.25 55	0.39 343	0.53 118	0.36 90	0.26 43	0.23 25	0.33 106	0.27 115	0.36 51	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

GIP-stereo	0.25 60	0.19 121	0.32 62	0.38 150	0.25 220	0.26 59	0.20 29	0.50 101	0.41 134	0.25 36	0.39 118	0.35 122	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

RAStereo	0.25 60	0.17 58	0.33 67	0.40 216	0.21 97	0.24 36	0.26 114	0.45 78	0.46 167	0.23 26	0.34 96	0.30 85	0.19 27	0.34 39	0.26 97	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.11 36

IGEV-Stereo+	0.25 60	0.15 23	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 49	0.22 23	0.15 2	0.22 36	0.22 62	0.42 92	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.15 179	1.09 588

IGEV++	0.25 60	0.17 58	0.35 95	0.40 216	0.23 150	0.24 36	0.23 82	0.56 137	0.24 19	0.29 66	0.36 105	0.30 85	0.22 62	0.33 26	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

Selective-IGEV	0.25 60	0.18 85	0.37 128	0.37 130	0.20 76	0.27 73	0.25 100	0.59 153	0.25 25	0.27 53	0.26 43	0.34 113	0.18 20	0.62 259	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

DDF-Stereo	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.37 130	0.30 375	0.19 8	0.20 29	0.33 13	0.31 55	0.27 53	0.26 43	0.29 76	0.28 131	0.39 68	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.69 564	0.13 122

zero-FE	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.36 111	0.30 375	0.18 5	0.20 29	0.37 36	0.31 55	0.27 53	0.27 47	0.29 76	0.28 131	0.34 39	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.62 562	0.13 122

GASTEREO	0.26 73	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.22 18	0.30 181	0.47 95	0.32 61	0.38 124	0.33 87	0.22 36	0.33 192	0.43 98	0.24 63	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.12 74

S2M2_L	0.26 73	0.23 263	0.34 79	0.32 36	0.25 220	0.24 36	0.13 1	0.36 31	0.42 141	0.25 36	0.37 110	0.29 76	0.25 85	0.31 14	0.26 97	0.22 399	0.19 438	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.19 322
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 73	0.17 58	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.74 422	0.20 29	0.41 60	0.49 180	0.24 32	0.24 31	0.35 122	0.27 115	0.41 83	0.20 8	0.14 93	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 18	0.11 36

IGEV-RUCA	0.26 73	0.16 40	0.36 114	0.40 216	0.27 299	0.32 144	0.20 29	0.39 41	0.36 90	0.27 53	0.31 77	0.25 58	0.21 50	0.50 157	0.24 63	0.20 361	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.17 263	0.16 237

fffft	0.26 73	0.18 85	0.39 147	0.37 130	0.23 150	0.29 99	0.35 279	0.46 85	0.26 30	0.37 115	0.23 25	0.27 67	0.22 62	0.55 184	0.28 141	0.12 35	0.09 18	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.18 29	0.28 87	0.30 181	0.52 112	0.29 39	0.30 74	0.31 77	0.32 98	0.17 13	0.55 184	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

RSM++	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.37 130	0.21 97	0.28 87	0.29 160	0.54 124	0.34 75	0.26 43	0.23 25	0.36 133	0.21 50	0.52 169	0.24 63	0.12 35	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.11 36

RSM	0.26 73	0.19 121	0.35 95	0.37 130	0.21 97	0.27 73	0.33 239	0.55 129	0.28 37	0.26 43	0.25 34	0.38 141	0.20 41	0.59 218	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.11 36

MoCha-V2	0.26 73	0.16 40	0.30 42	0.41 245	0.18 29	0.27 73	0.26 114	0.57 142	0.28 37	0.37 115	0.27 47	0.33 106	0.34 199	0.56 194	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.13 86	0.13 122

NLSM3	0.27 84	0.17 58	0.32 62	0.38 150	0.22 119	0.33 156	0.28 144	0.58 146	0.50 185	0.29 66	0.35 102	0.29 76	0.25 85	0.43 98	0.27 119	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.15 221	0.12 47	0.11 36

Replicate-Monster	0.27 84	0.16 40	1.15 516	0.30 9	0.17 15	0.38 201	0.19 19	0.44 74	0.40 125	0.24 32	0.21 16	0.23 42	0.22 62	0.47 133	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 310

SCV	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.22 119	0.27 73	0.33 239	0.65 191	0.31 55	0.25 36	0.29 62	0.37 134	0.23 70	0.52 169	0.23 45	0.19 340	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.15 179	0.12 74

SMoEStereo_RVC	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.23 150	0.36 183	0.31 208	0.43 69	0.36 90	0.38 124	0.30 72	0.32 98	0.24 77	0.56 194	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.12 47	0.12 74

mms	0.27 84	0.21 197	0.36 114	0.38 150	0.25 220	0.31 126	0.32 222	0.43 69	0.33 69	0.29 66	0.34 96	0.34 113	0.20 41	0.48 142	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.13 122

ours_stereo	0.27 84	0.22 230	0.35 95	0.38 150	0.24 190	0.30 110	0.32 222	0.46 85	0.39 111	0.27 53	0.34 96	0.35 122	0.23 70	0.49 151	0.27 119	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.12 74

Occ-G	0.27 84	0.15 23	0.32 62	0.35 80	0.21 97	0.28 87	0.32 222	0.44 74	0.34 75	0.29 66	0.43 131	0.49 216	0.25 85	0.50 157	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

Pointernet	0.27 84	0.15 23	0.35 95	0.36 111	0.23 150	0.35 173	0.21 53	0.74 274	0.41 134	0.39 133	0.37 110	0.34 113	0.25 85	0.37 54	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

MaDis-Stereo	0.27 84	0.19 121	0.39 147	0.37 130	0.26 257	0.28 87	0.28 144	0.45 78	0.37 98	0.27 53	0.27 47	0.40 159	0.27 115	0.40 77	0.30 176	0.16 214	0.14 313	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.12 74

UniTT-Stereo	0.27 84	0.18 85	0.40 159	0.40 216	0.28 325	0.30 110	0.28 144	0.40 54	0.33 69	0.30 74	0.46 141	0.27 67	0.25 85	0.48 142	0.35 230	0.17 260	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.13 122

EGLCR-Stereo	0.27 84	0.17 58	0.36 114	0.35 80	0.21 97	0.37 195	0.20 29	0.58 146	0.37 98	0.29 66	0.28 54	0.42 173	0.18 20	0.47 133	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.12 74

CroCo-Stereo	0.27 84	0.23 263	0.40 159	0.49 429	0.22 119	0.20 11	0.29 160	0.55 129	0.45 160	0.29 66	0.27 47	0.42 173	0.26 104	0.30 9	0.26 97	0.15 164	0.13 274	0.13 63	0.12 124	0.16 236	0.13 122
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
BStereo	0.28 96	0.18 85	1.08 507	0.34 59	0.22 119	0.22 18	0.33 239	0.39 41	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

SCV_C0	0.28 96	0.20 161	0.40 159	0.36 111	0.25 220	0.23 29	0.28 144	0.60 156	0.41 134	0.31 83	0.36 105	0.37 134	0.20 41	0.61 237	0.23 45	0.13 61	0.11 127	0.13 63	0.11 94	0.16 236	0.13 122

tt45	0.28 96	0.18 85	0.36 114	0.36 111	0.24 190	0.37 195	0.28 144	0.50 101	0.31 55	0.41 150	0.27 47	0.38 141	0.25 85	0.61 237	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.12 47	0.15 204

999	0.28 96	0.17 58	0.38 138	0.37 130	0.25 220	0.30 110	0.27 128	0.55 129	0.42 141	0.26 43	0.31 77	0.39 152	0.24 77	0.65 288	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.12 47	0.15 204

trnet	0.28 96	0.15 23	0.25 2	0.29 6	0.16 5	0.38 201	0.23 82	0.53 118	0.77 298	0.43 161	0.52 172	0.34 113	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.11 18	0.11 36

AEACV	0.28 96	0.18 85	0.34 79	0.36 111	0.45 507	0.27 73	0.27 128	0.41 60	0.39 111	0.31 83	0.46 141	0.31 90	0.36 218	0.38 62	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.13 160	0.13 86	0.13 122

LoS_RVC	0.28 96	0.17 58	0.29 34	0.33 53	0.32 415	0.43 245	0.34 256	0.42 65	0.34 75	0.33 91	0.51 165	0.29 76	0.38 234	0.37 54	0.28 141	0.11 26	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.11 18	0.26 438

CREStereo	0.28 96	0.16 40	0.25 2	0.28 3	0.17 15	0.38 201	0.25 100	0.52 112	0.76 295	0.43 161	0.51 165	0.32 98	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74
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
water-stereo	0.29 104	0.15 23	0.32 62	0.36 111	0.20 76	0.36 183	0.24 88	0.65 191	0.39 111	0.41 150	0.61 207	0.44 187	0.39 249	0.29 7	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

castereo	0.29 104	0.17 58	0.34 79	0.36 111	0.21 97	0.40 219	0.41 377	0.52 112	0.67 248	0.27 53	0.41 125	0.37 134	0.36 218	0.34 39	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.10 3

fffy	0.29 104	0.22 230	0.38 138	0.38 150	0.23 150	0.33 156	0.29 160	0.55 129	0.42 141	0.33 91	0.37 110	0.39 152	0.27 115	0.52 169	0.28 141	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.12 74

WCG-NET	0.29 104	0.15 23	0.35 95	0.34 59	0.19 50	0.32 144	0.27 128	0.42 65	0.82 341	0.46 172	0.49 155	0.39 152	0.25 85	0.42 92	0.27 119	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 47	0.11 36

MGS-Stereo	0.29 104	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.24 190	0.37 195	0.30 181	0.40 54	0.50 185	0.32 87	0.51 165	0.40 159	0.24 77	0.45 113	0.28 141	0.16 214	0.12 198	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.14 161

testlalala	0.29 104	0.20 161	0.45 214	0.34 59	0.24 190	0.44 255	0.29 160	0.50 101	0.30 49	0.70 283	0.50 157	0.35 122	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.15 164	0.11 127	0.14 97	0.09 6	0.12 47	0.13 122

GCAP-Stereo	0.29 104	0.21 197	0.45 214	0.39 176	0.20 76	0.39 211	0.22 66	0.60 156	0.46 167	0.47 175	0.50 157	0.39 152	0.27 115	0.34 39	0.24 63	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.12 74

CES	0.29 104	0.15 23	0.25 2	0.31 15	0.71 562	0.36 183	0.27 128	0.51 107	0.47 175	0.34 103	0.48 149	0.27 67	0.23 70	0.40 77	0.24 63	0.13 61	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.13 86	0.32 484

MC-Stereo	0.29 104	0.18 85	0.35 95	0.40 216	0.21 97	0.26 59	0.26 114	0.53 118	0.40 125	0.38 124	0.61 207	0.41 166	0.31 178	0.57 205	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

CroCo-Stereo Lap2	0.29 104	0.25 316	0.44 206	0.50 440	0.30 375	0.19 8	0.31 208	0.52 112	0.41 134	0.25 36	0.28 54	0.46 200	0.31 178	0.39 68	0.30 176	0.15 164	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.16 237

FlowAnything_test	0.30 114	0.20 161	0.41 168	0.48 418	0.26 257	0.46 266	0.25 100	0.45 78	0.33 69	0.30 74	0.26 43	0.35 122	0.26 104	0.41 83	0.39 275	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.26 487	0.17 263	0.17 283

depthmonostereo	0.30 114	0.15 23	0.36 114	0.35 80	0.18 29	0.45 263	0.27 128	0.71 244	0.57 212	0.36 111	0.43 131	0.34 113	0.40 254	0.36 51	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.13 63	0.12 124	0.11 18	0.12 74

MM-Stereo_test2	0.30 114	0.18 85	0.41 168	0.41 245	0.25 220	0.41 230	0.41 377	0.65 191	0.43 150	0.38 124	0.36 105	0.31 90	0.26 104	0.55 184	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.15 179	0.12 74

HART	0.30 114	0.17 58	0.33 67	0.41 245	0.21 97	0.32 144	0.26 114	0.67 209	0.32 61	0.33 91	0.66 221	0.41 166	0.22 62	0.58 210	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.11 94	0.15 179	0.12 74

ff7	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

IGEVStereo-DCA	0.30 114	0.24 285	0.42 181	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.16 237

ffff	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

11t	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

CASnet	0.30 114	0.20 161	0.34 79	0.42 283	0.17 15	0.25 55	0.24 88	0.53 118	0.56 205	0.54 201	0.54 183	0.39 152	0.24 77	0.41 83	0.26 97	0.15 164	0.10 50	0.22 395	0.18 339	0.18 295	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.31 126	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

LoS	0.30 114	0.16 40	0.32 62	0.30 9	0.19 50	0.32 144	0.29 160	0.54 124	0.73 280	0.35 106	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.48 142	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.12 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.36 111	0.25 220	0.33 156	0.42 388	0.62 170	0.41 134	0.33 91	0.31 77	0.32 98	0.28 131	0.60 231	0.28 141	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.14 161

ccc-4	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

IGEV-Stereo	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.30 110	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 114	0.20 161	0.28 25	0.44 350	0.19 50	0.31 126	0.25 100	0.49 99	0.43 150	0.37 115	0.47 147	0.40 159	0.23 70	0.51 166	0.37 250	0.15 164	0.18 416	0.19 299	0.16 252	0.16 236	0.14 161

DA	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

GGEV	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

DilatedVolume-Stereo	0.31 129	0.16 40	0.38 138	0.34 59	0.21 97	0.54 305	0.25 100	0.58 146	0.43 150	0.59 213	0.50 157	0.37 134	0.32 185	0.50 157	0.29 159	0.13 61	0.12 198	0.13 63	0.11 94	0.11 18	0.12 74

Reg-Stereo(zero)	0.31 129	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.19 50	0.33 156	0.21 53	0.64 188	0.72 270	0.52 191	0.52 172	0.51 223	0.29 152	0.48 142	0.27 119	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.13 122

WCG-NET（raft）	0.31 129	0.16 40	0.39 147	0.33 53	0.19 50	0.35 173	0.27 128	0.54 124	0.79 309	0.45 165	0.55 189	0.47 205	0.27 115	0.56 194	0.28 141	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.11 94	0.12 47	0.12 74

rrr	0.31 129	0.24 285	0.56 341	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.31 208	0.56 137	0.44 155	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

TANstereo	0.31 129	0.16 40	0.34 79	0.31 15	0.17 15	0.55 311	0.23 82	0.46 85	0.56 205	0.60 216	0.69 232	0.37 134	0.26 104	0.36 51	0.28 141	0.16 214	0.16 365	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.15 204

test_xeample3	0.31 129	0.23 263	0.56 341	0.36 111	0.26 257	0.35 173	0.32 222	0.60 156	0.38 104	0.44 164	0.32 85	0.33 106	0.28 131	0.66 300	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.14 161

Wave_Phase_stereo	0.32 137	0.18 85	1.08 507	0.34 59	0.22 119	0.69 402	0.33 239	0.57 142	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

rvit_stereo_0081_aga	0.32 137	0.29 397	0.50 272	0.43 325	0.29 349	0.36 183	0.32 222	0.46 85	0.42 141	0.40 145	0.44 134	0.41 166	0.34 199	0.43 98	0.31 190	0.23 426	0.17 398	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.15 204

GCAP-BAT	0.32 137	0.21 197	0.45 214	0.34 59	0.29 349	0.28 87	0.27 128	0.53 118	0.32 61	0.61 221	0.66 221	0.47 205	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.10 56	0.12 47	0.12 74

rvit_stereo_0080	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

whm_eth	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

plain	0.32 137	0.21 197	0.59 360	0.40 216	0.29 349	0.27 73	0.30 181	0.46 85	0.36 90	0.32 87	0.66 221	0.31 90	0.33 192	0.68 319	0.32 197	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.18 295	0.13 122

MIF-Stereo (partial)	0.32 137	0.19 121	0.41 168	0.41 245	0.32 415	0.29 99	0.24 88	0.49 99	0.44 155	0.31 83	0.63 212	0.37 134	0.36 218	0.60 231	0.32 197	0.17 260	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.15 204

CREStereo++_RVC	0.32 137	0.16 40	0.25 2	0.32 36	0.24 190	0.27 73	0.22 66	0.48 98	0.89 383	0.47 175	0.80 286	0.29 76	0.25 85	0.37 54	0.34 221	0.14 93	0.09 18	0.13 63	0.52 573	0.14 131	0.10 3
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
XX-TBD	0.32 137	0.53 513	0.26 10	0.53 480	0.21 97	0.38 201	0.24 88	0.41 60	0.77 298	0.55 203	0.70 235	0.31 90	0.26 104	0.33 26	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.11 36

WQFJA1	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.53 200	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.51 166	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

WQFJX1	0.33 146	0.20 161	0.35 95	0.42 283	0.28 325	0.52 291	0.33 239	0.56 137	0.55 203	0.40 145	0.36 105	0.33 106	0.30 171	0.72 349	0.40 298	0.15 164	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.16 236	0.16 237

WQFJX	0.33 146	0.19 121	0.34 79	0.39 176	0.27 299	0.60 349	0.30 181	0.58 146	0.52 194	0.40 145	0.38 116	0.34 113	0.35 208	0.63 270	0.41 304	0.15 164	0.17 398	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.16 237

NLMM	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.52 194	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.50 157	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

NLSM1	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.40 216	0.25 220	0.65 380	0.27 128	0.59 153	0.52 194	0.38 124	0.53 179	0.29 76	0.29 152	0.56 194	0.33 208	0.16 214	0.17 398	0.18 265	0.15 221	0.14 131	0.13 122

FE-Mocha	0.33 146	0.20 161	0.55 327	0.39 176	0.27 299	0.31 126	0.20 29	0.77 292	0.38 104	0.67 264	0.56 192	0.57 248	0.26 104	0.38 62	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.16 252	0.13 86	0.13 122

rvit_stereo_0081	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

rvit_stereo_0082	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

RAFT-Stereo-weight	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.23 150	0.28 87	0.29 160	0.69 225	0.83 347	0.55 203	0.51 165	0.58 264	0.20 41	0.48 142	0.30 176	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

CAS++	0.33 146	0.25 316	0.39 147	0.38 150	0.26 257	0.32 144	0.24 88	0.87 327	0.53 200	0.48 182	0.46 141	0.26 61	0.21 50	0.50 157	0.26 97	0.23 426	0.20 447	0.22 395	0.17 308	0.21 360	0.17 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 146	0.23 263	0.37 128	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	0.78 296	0.38 104	0.38 124	0.34 96	0.32 98	0.30 171	0.63 270	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

MSKI-zero shot	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.41 245	0.22 119	0.32 144	0.22 66	0.65 191	0.45 160	0.52 191	0.64 215	0.60 278	0.19 27	0.78 389	0.27 119	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.13 122

4D-IteraStereo	0.33 146	0.19 121	0.43 200	0.40 216	0.24 190	0.32 144	0.27 128	0.59 153	0.72 270	0.66 255	0.53 179	0.42 173	0.22 62	0.46 121	0.30 176	0.14 93	0.09 18	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.12 74

iRaftStereo_RVC	0.33 146	0.20 161	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.31 126	0.29 160	0.70 237	0.55 203	0.49 185	0.66 221	0.37 134	0.23 70	0.47 133	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.13 122

PMTNet	0.33 146	0.17 58	0.26 10	0.29 6	0.18 29	0.44 255	0.22 66	0.57 142	0.66 242	0.46 172	0.54 183	0.38 141	0.34 199	0.50 157	0.25 76	0.75 574	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

NLMM1	0.34 161	0.21 197	0.38 138	0.41 245	0.26 257	0.55 311	0.32 222	0.58 146	0.65 238	0.42 155	0.45 136	0.30 85	0.27 115	0.64 278	0.39 275	0.16 214	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.14 161

xyz-stereo-finetune	0.34 161	0.19 121	0.38 138	0.34 59	0.18 29	0.57 327	0.32 222	0.60 156	0.70 261	0.47 175	0.54 183	0.38 141	0.35 208	0.57 205	0.38 265	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122

MM-Stereo_test1	0.34 161	0.19 121	0.37 128	0.42 283	0.23 150	0.35 173	0.44 403	0.62 170	0.56 205	0.61 221	0.51 165	0.38 141	0.36 218	0.65 288	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.13 122

tg	0.34 161	0.19 121	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.38 201	0.26 114	0.74 274	0.60 224	0.48 182	0.65 217	0.42 173	0.24 77	0.57 205	0.33 208	0.14 93	0.10 50	0.18 265	0.17 308	0.14 131	0.12 74

rvit_stereo_0083	0.34 161	0.25 316	0.53 310	0.45 365	0.28 325	0.35 173	0.35 279	0.47 95	0.64 232	0.38 124	0.47 147	0.42 173	0.37 226	0.41 83	0.39 275	0.22 399	0.20 447	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.15 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 161	0.28 383	0.48 252	0.37 130	0.25 220	0.47 270	0.30 181	0.60 156	0.92 400	0.43 161	0.37 110	0.30 85	0.29 152	0.50 157	0.30 176	0.17 260	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.18 295	0.16 237

cross-raft	0.34 161	0.20 161	0.38 138	0.45 365	0.24 190	0.32 144	0.35 279	0.77 292	0.42 141	0.62 226	0.77 261	0.58 264	0.27 115	0.46 121	0.31 190	0.12 35	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.12 74

NLCSM	0.35 168	0.21 197	0.36 114	0.44 350	0.29 349	0.53 297	0.40 356	0.54 124	0.51 192	0.47 175	0.37 110	0.33 106	0.34 199	0.75 363	0.42 310	0.16 214	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.17 283

MM-Stereo_test3	0.35 168	0.19 121	0.33 67	0.42 283	0.26 257	0.34 167	0.44 403	0.74 274	0.93 406	0.47 175	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.46 121	0.29 159	0.17 260	0.15 338	0.17 214	0.13 160	0.14 131	0.15 204

model_zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.56 341	0.41 245	0.30 375	0.51 283	0.26 114	0.69 225	0.48 177	0.65 249	0.51 165	0.52 227	0.25 85	0.46 121	0.27 119	0.17 260	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.14 161

rvit_stereo_ft	0.35 168	0.26 351	0.54 323	0.53 480	0.32 415	0.33 156	0.46 413	0.52 112	0.52 194	0.35 106	0.41 125	0.41 166	0.34 199	0.49 151	0.36 241	0.22 399	0.14 313	0.19 299	0.18 339	0.19 330	0.15 204

gcap-zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.61 366	0.39 176	0.23 150	0.53 297	0.27 128	0.58 146	0.35 83	0.64 243	0.49 155	0.87 406	0.34 199	0.49 151	0.25 76	0.14 93	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

RAFT-Test	0.35 168	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.24 190	0.50 278	0.23 82	0.74 274	0.44 155	0.62 226	0.85 313	0.64 298	0.28 131	0.48 142	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

test-3	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.72 295	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

test_1	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.70 283	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

raftrobust	0.35 168	0.20 161	0.39 147	0.43 325	0.29 349	0.31 126	0.25 100	0.73 267	0.66 242	0.59 213	0.56 192	0.44 187	0.45 281	0.55 184	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.14 161

CFNet-RSSM	0.35 168	0.18 85	0.47 239	0.39 176	0.22 119	0.35 173	0.23 82	0.78 296	0.86 360	0.67 264	0.54 183	0.56 243	0.28 131	0.49 151	0.28 141	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

Gwc-CoAtRS	0.35 168	0.18 85	0.46 227	0.39 176	0.23 150	0.34 167	0.22 66	0.74 274	0.77 298	0.62 226	0.60 204	0.58 264	0.29 152	0.47 133	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.13 122

IGEV-FE	0.36 179	0.19 121	0.71 415	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

AE-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.47 239	0.49 429	0.31 390	0.50 278	0.34 256	0.72 255	0.73 280	0.34 103	0.55 189	0.52 227	0.28 131	0.48 142	0.31 190	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

ACVNet-DCA	0.36 179	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

IGEV_Zeroshot_test	0.36 179	0.19 121	0.71 415	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

EKT-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.44 206	0.44 350	0.30 375	0.37 195	0.30 181	0.72 255	0.68 250	0.47 175	0.63 212	0.49 216	0.28 131	0.59 218	0.34 221	0.19 340	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.16 236	0.18 310

Any-RAFT	0.36 179	0.17 58	0.31 50	0.35 80	0.21 97	0.51 283	0.21 53	0.93 353	0.75 290	0.56 206	0.73 240	0.66 316	0.29 152	0.48 142	0.25 76	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.13 86	0.13 122

LL-Strereo2	0.36 179	0.25 316	0.52 302	0.43 325	0.27 299	0.36 183	0.27 128	0.70 237	0.46 167	0.55 203	0.53 179	0.65 304	0.24 77	0.69 326	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.23 416	0.20 390	0.19 330	0.14 161

Selective-RAFT	0.36 179	0.23 263	0.54 323	0.45 365	0.22 119	0.64 373	0.27 128	0.62 170	0.65 238	0.41 150	0.38 116	0.55 237	0.39 249	0.59 218	0.36 241	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.16 236	0.14 161

RCA-Stereo	0.36 179	0.18 85	0.37 128	0.38 150	0.23 150	0.31 126	0.33 239	0.70 237	1.25 517	0.45 165	0.65 217	0.46 200	0.43 267	0.40 77	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

Patchmatch Stereo++	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.59 218	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ROB_FTStereo_v2	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ROB_FTStereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.20 29	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

HUI-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.22 66	0.63 178	0.40 125	0.64 243	0.73 240	0.58 264	0.38 234	0.53 175	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

iGMRVC	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.29 160	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

iRAFT	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

RAFT-IKP	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.27 128	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

sCroCo_RVC	0.36 179	0.29 397	0.73 428	0.52 469	0.39 473	0.42 240	0.31 208	0.52 112	0.46 167	0.31 83	0.48 149	0.38 141	0.32 185	0.46 121	0.33 208	0.22 399	0.23 476	0.19 299	0.19 367	0.21 360	0.22 390

EAI-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.46 227	0.40 216	0.22 119	0.33 156	0.36 292	1.22 475	0.32 61	0.52 191	0.75 254	0.35 122	0.28 131	0.65 288	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.14 191	0.14 131	0.13 122

xyz-stereo-finetune2	0.37 198	0.20 161	0.40 159	0.32 36	0.19 50	0.80 442	0.29 160	0.56 137	0.33 69	0.53 199	0.79 275	0.43 183	0.48 297	0.70 334	0.46 332	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.13 160	0.12 47	0.14 161

testlalala2	0.37 198	0.19 121	0.45 214	0.94 571	0.56 541	0.45 263	0.25 100	0.64 188	0.51 192	0.69 277	0.57 195	0.44 187	0.24 77	0.35 44	0.33 208	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

1test111	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

tt1	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.43 325	0.23 150	0.52 291	0.37 307	0.72 255	1.13 490	0.42 155	0.46 141	0.35 122	0.44 274	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

HH	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

HanStereo	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

CAS	0.37 198	0.13 1	0.27 17	1.34 585	0.31 390	0.46 266	0.38 325	0.50 101	0.48 177	0.35 106	0.52 172	0.24 52	0.19 27	0.30 9	0.28 141	1.03 586	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 47	0.28 459

anonymousdsp2	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.38 150	0.24 190	0.48 275	0.31 208	0.91 342	0.68 250	0.57 209	0.51 165	0.51 223	0.34 199	0.59 218	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.16 236	0.16 237

knoymous	0.37 198	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.22 119	0.38 201	0.29 160	0.63 178	0.65 238	0.69 277	0.69 232	0.60 278	0.40 254	0.61 237	0.36 241	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.12 124	0.18 295	0.19 322

test_4	0.37 198	0.19 121	0.34 79	0.45 365	0.26 257	0.20 11	0.34 256	0.58 146	0.42 141	0.60 216	1.45 521	0.43 183	0.26 104	0.67 310	0.29 159	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.12 74

test_3	0.37 198	0.19 121	0.50 272	0.45 365	0.24 190	0.47 270	0.36 292	0.69 225	0.84 348	0.66 255	0.46 141	0.68 326	0.25 85	0.45 113	0.32 197	0.12 35	0.10 50	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.12 74

NRIStereo	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.23 150	0.33 156	0.25 100	0.68 215	0.59 217	0.65 249	0.63 212	0.55 237	0.37 226	0.67 310	0.40 298	0.16 214	0.12 198	0.18 265	0.15 221	0.17 263	0.15 204

DeepStereo_RVC	0.37 198	0.22 230	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.26 59	0.22 66	0.64 188	0.40 125	0.69 277	0.67 229	0.57 248	0.50 306	0.58 210	0.42 310	0.17 260	0.12 198	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

CRE-IMP	0.37 198	0.23 263	0.53 310	0.42 283	0.24 190	0.40 219	0.21 53	0.61 164	0.45 160	0.65 249	0.73 240	0.53 232	0.37 226	0.63 270	0.40 298	0.18 300	0.11 127	0.19 299	0.16 252	0.21 360	0.19 322

test-1	0.37 198	0.20 161	0.76 437	0.47 410	0.27 299	0.44 255	0.36 292	0.63 178	0.65 238	0.49 185	0.67 229	0.54 234	0.35 208	0.42 92	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.18 310

s12784h	0.37 198	0.15 23	0.26 10	0.34 59	0.15 2	0.80 442	0.29 160	0.83 316	0.87 367	0.58 212	0.58 199	0.43 183	0.41 259	0.59 218	0.35 230	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.09 6	0.14 131	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 198	0.23 263	0.41 168	0.44 350	0.28 325	0.36 183	0.38 325	0.66 198	0.67 248	0.51 188	0.74 252	0.51 223	0.29 152	0.64 278	0.38 265	0.17 260	0.14 313	0.15 141	0.13 160	0.17 263	0.17 283

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 198	0.18 85	0.45 214	0.36 111	0.19 50	0.33 156	0.28 144	0.67 209	0.77 298	0.72 295	0.99 385	0.56 243	0.39 249	0.44 105	0.31 190	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.11 36

H2IRNET	0.38 216	0.21 197	0.36 114	0.39 176	0.25 220	0.26 59	0.24 88	0.61 164	0.74 286	0.39 133	0.89 331	0.74 357	0.53 314	0.53 175	0.44 322	0.16 214	0.13 274	0.19 299	0.20 390	0.17 263	0.15 204

cc1	0.38 216	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 502	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

11t1	0.38 216	0.23 263	0.49 261	0.36 111	0.23 150	0.61 351	0.31 208	0.74 274	0.47 175	0.62 226	0.55 189	0.55 237	0.49 303	0.58 210	0.45 328	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.19 322

DCRE	0.38 216	0.19 121	0.47 239	0.45 365	0.33 427	0.45 263	0.40 356	0.66 198	0.53 200	0.49 185	0.95 360	0.57 248	0.39 249	0.53 175	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.15 204

DCANet-4	0.38 216	0.22 230	0.58 352	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.69 225	0.97 431	0.70 283	0.79 275	0.40 159	0.46 288	0.46 121	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

GMOStereo	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

error version	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test-v	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test-2	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

rafts_anoy	0.38 216	0.22 230	0.38 138	0.43 325	0.28 325	0.32 144	0.32 222	0.70 237	0.91 394	0.59 213	0.66 221	0.45 196	0.33 192	0.49 151	0.41 304	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.23 448	0.18 295	0.16 237

raft+_RVC	0.38 216	0.20 161	0.38 138	0.39 176	0.27 299	0.44 255	0.35 279	0.81 308	0.90 388	0.52 191	0.78 270	0.50 218	0.29 152	0.56 194	0.41 304	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.13 122

XX-Stereo	0.38 216	0.18 85	0.52 302	0.58 517	0.38 465	0.39 211	0.20 29	0.62 170	0.31 55	0.47 175	1.29 487	0.72 348	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.11 36

DCANet	0.38 216	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.56 332	0.47 133	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

AIO-test1	0.39 229	0.18 85	0.42 181	0.51 452	0.25 220	0.44 255	0.30 181	0.74 274	1.20 511	0.41 150	0.71 236	0.45 196	0.29 152	0.56 194	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.21 411	0.13 86	0.18 310

MIM_Stereo	0.39 229	0.18 85	0.59 360	0.38 150	0.25 220	0.27 73	0.24 88	0.72 255	0.56 205	0.72 295	1.00 389	0.62 287	0.29 152	0.67 310	0.39 275	0.13 61	0.14 313	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.12 74

fff	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

ADStereo(finetuned)	0.39 229	0.18 85	0.58 352	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.68 411	0.46 121	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

MIPNet	0.39 229	0.22 230	0.66 389	0.40 216	0.25 220	0.53 297	0.29 160	0.78 296	0.74 286	0.68 274	0.60 204	0.40 159	0.48 297	0.45 113	0.39 275	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

TRStereo	0.39 229	0.32 424	0.64 381	0.49 429	0.41 483	0.30 110	0.30 181	0.97 368	0.63 228	0.53 199	0.43 131	0.52 227	0.26 104	0.77 381	0.29 159	0.18 300	0.12 198	0.19 299	0.19 367	0.13 86	0.13 122

NF-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

OCTAStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.58 264	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

RE-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

Pruner-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.41 245	0.25 220	0.22 18	0.24 88	0.71 244	0.59 217	0.90 419	0.75 254	0.67 323	0.30 171	0.64 278	0.39 275	0.19 340	0.12 198	0.20 336	0.17 308	0.17 263	0.19 322

TVStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

TestStereo	0.39 229	0.32 424	0.42 181	0.45 365	0.20 76	0.41 230	0.38 325	0.69 225	0.66 242	0.56 206	0.78 270	0.48 210	0.43 267	0.59 218	0.37 250	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.23 406	0.14 161

csc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

cscssc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

AFF-stereo	0.39 229	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.22 119	0.27 73	0.31 208	0.67 209	0.72 270	0.66 255	1.12 437	0.75 362	0.38 234	0.57 205	0.35 230	0.11 26	0.09 18	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.12 74

AIO-test2	0.40 244	0.21 197	0.44 206	0.48 418	0.26 257	0.44 255	0.38 325	0.79 303	1.28 524	0.37 115	0.87 324	0.38 141	0.30 171	0.50 157	0.28 141	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.24 463	0.15 179	0.15 204

rvit_0105_6	0.40 244	0.28 383	0.68 401	0.51 452	0.30 375	0.39 211	0.41 377	0.53 118	0.68 250	0.41 150	0.45 136	0.50 218	0.45 281	0.55 184	0.37 250	0.28 477	0.26 503	0.24 432	0.22 432	0.22 386	0.17 283

MyStereo06	0.40 244	0.22 230	0.65 386	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	1.05 398	0.43 150	0.64 243	0.54 183	0.78 377	0.27 115	0.53 175	0.31 190	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

xx1	0.40 244	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 502	0.42 155	0.50 157	0.65 304	0.56 332	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

DisPM	0.40 244	0.20 161	0.50 272	0.42 283	0.27 299	0.24 36	0.30 181	0.68 215	0.61 227	0.88 404	0.87 324	0.59 274	0.32 185	0.80 396	0.34 221	0.19 340	0.12 198	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.21 371

RAFT+CT+SA	0.40 244	0.24 285	0.40 159	0.53 480	0.27 299	0.28 87	0.45 410	0.79 303	0.81 328	0.51 188	0.90 337	0.42 173	0.39 249	0.81 401	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.15 179	0.15 204

IPLG	0.40 244	0.21 197	0.64 381	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.27 128	0.77 292	0.68 250	0.85 379	0.82 296	0.33 106	0.32 185	0.64 278	0.49 356	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

IPLGR	0.40 244	0.22 230	0.70 413	0.40 216	0.22 119	0.51 283	0.29 160	0.78 296	0.78 302	0.80 345	0.77 261	0.44 187	0.41 259	0.48 142	0.40 298	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.16 236	0.14 161

PSM-softLoss	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

KMStereo	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

RALAANet	0.40 244	0.24 285	0.56 341	0.43 325	0.30 375	0.36 183	0.25 100	0.89 336	0.69 257	0.69 277	0.65 217	0.61 280	0.30 171	0.63 270	0.35 230	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.15 221	0.21 360	0.14 161

GMStereo	0.40 244	0.38 460	0.61 366	0.41 245	0.27 299	0.47 270	0.35 279	0.62 170	1.04 458	0.57 209	0.54 183	0.38 141	0.36 218	0.56 194	0.41 304	0.20 361	0.13 274	0.16 168	0.17 308	0.24 419	0.20 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 244	0.22 230	0.58 352	0.42 283	0.29 349	0.62 357	0.27 128	0.87 327	0.42 141	0.65 249	0.86 317	0.52 227	0.35 208	0.67 310	0.43 313	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.17 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161

RAFT-Stereo	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 259	0.21 197	0.44 206	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.32 222	0.70 237	0.86 360	0.52 191	0.57 195	0.78 377	0.60 360	0.58 210	0.39 275	0.17 260	0.12 198	0.19 299	0.13 160	0.19 330	0.22 390

x	0.41 259	0.25 316	0.46 227	0.36 111	0.24 190	0.54 305	0.31 208	0.94 358	0.58 216	0.60 216	0.72 238	0.61 280	0.53 314	0.52 169	0.50 360	0.18 300	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.18 310

raft_robust	0.41 259	0.24 285	0.39 147	0.43 325	0.22 119	0.40 219	0.33 239	0.80 306	0.98 436	0.80 345	0.88 328	0.41 166	0.32 185	0.89 428	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.18 339	0.15 179	0.13 122

PFNet+	0.41 259	0.20 161	0.53 310	0.40 216	0.25 220	0.28 87	0.22 66	0.66 198	0.76 295	0.85 379	0.79 275	0.63 292	0.34 199	0.75 363	0.37 250	0.20 361	0.14 313	0.23 416	0.20 390	0.17 263	0.21 371

SST-Stereo	0.41 259	0.20 161	0.48 252	0.43 325	0.25 220	0.25 55	0.21 53	0.68 215	0.50 185	1.08 501	0.79 275	0.71 333	0.42 264	0.81 401	0.38 265	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.19 330	0.15 204

RAFT_R40	0.41 259	0.20 161	0.47 239	0.44 350	0.25 220	0.23 29	0.25 100	0.69 225	0.70 261	0.98 462	0.78 270	0.72 348	0.43 267	0.80 396	0.39 275	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.18 295	0.15 204

RAFT-345	0.41 259	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.23 150	0.32 144	0.25 100	0.62 170	0.56 205	0.74 309	1.77 545	0.44 187	0.35 208	0.67 310	0.37 250	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.14 191	0.14 131	0.13 122

rvit_0105_4	0.42 266	0.30 412	0.77 440	0.52 469	0.29 349	0.41 230	0.44 403	0.57 142	0.75 290	0.45 165	0.48 149	0.56 243	0.49 303	0.58 210	0.37 250	0.28 477	0.26 503	0.25 445	0.22 432	0.24 419	0.19 322

MyStereo8	0.42 266	0.21 197	0.64 381	0.43 325	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.72 255	0.50 185	0.73 302	1.01 393	0.57 248	0.44 274	0.52 169	0.52 369	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.19 330	0.21 371

qqq	0.42 266	0.28 383	0.50 272	0.37 130	0.22 119	0.47 270	0.39 343	0.91 342	0.59 217	0.57 209	0.71 236	0.65 304	0.56 332	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.17 398	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

CIPLG	0.42 266	0.23 263	0.71 415	0.45 365	0.33 427	0.51 283	0.33 239	0.68 215	0.68 250	0.84 366	0.96 364	0.47 205	0.33 192	0.56 194	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

iRaft-Stereo_20w	0.42 266	0.20 161	0.63 376	0.39 176	0.27 299	0.33 156	0.25 100	1.76 575	0.37 98	0.73 302	0.53 179	0.63 292	0.42 264	0.86 418	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.13 160	0.15 179	0.15 204

IPLGR_C	0.42 266	0.23 263	0.71 415	0.46 390	0.33 427	0.51 283	0.34 256	0.69 225	0.69 257	0.84 366	0.92 351	0.46 200	0.33 192	0.53 175	0.53 380	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

ACRE	0.42 266	0.23 263	0.73 428	0.45 365	0.33 427	0.50 278	0.33 239	0.68 215	0.70 261	0.82 352	0.92 351	0.46 200	0.32 185	0.53 175	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.16 237

LCNet	0.42 266	0.21 197	0.34 79	0.44 350	0.24 190	0.47 270	0.28 144	0.69 225	0.57 212	0.72 295	1.03 406	0.66 316	0.58 348	0.60 231	0.35 230	0.15 164	0.10 50	0.19 299	0.19 367	0.22 386	0.37 513

HHNet	0.42 266	0.19 121	0.43 200	0.35 80	0.38 465	0.33 156	0.33 239	0.71 244	0.78 302	0.87 394	1.30 489	0.52 227	0.36 218	0.53 175	0.37 250	0.16 214	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.25 434

AnonymousM	0.42 266	0.86 563	0.31 50	0.35 80	0.23 150	0.30 110	0.37 307	0.56 137	0.44 155	0.72 295	0.50 157	0.47 205	0.29 152	0.42 92	0.35 230	0.16 214	0.12 198	1.51 587	0.32 521	0.12 47	0.11 36

sAnonymous2	0.42 266	0.41 480	0.96 491	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 535

CroCo_RVC	0.42 266	0.41 480	0.96 491	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 535

111	0.42 266	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.52 291	0.28 144	0.76 287	1.16 499	0.52 191	0.92 351	0.65 304	0.51 311	0.65 288	0.37 250	0.15 164	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.16 237

StereoVision	0.43 279	0.29 397	0.54 323	0.50 440	0.28 325	0.37 195	0.38 325	0.75 283	0.63 228	0.46 172	1.11 435	0.53 232	0.38 234	0.57 205	0.34 221	0.21 377	0.24 485	0.25 445	0.24 463	0.26 440	0.17 283

OMP-Stereo	0.43 279	0.23 263	0.50 272	0.53 480	0.25 220	0.36 183	0.24 88	0.73 267	0.81 328	0.78 337	0.64 215	0.88 410	0.41 259	0.95 454	0.36 241	0.15 164	0.12 198	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.13 122

PFNet	0.43 279	0.19 121	0.61 366	0.44 350	0.24 190	0.42 240	0.31 208	0.76 287	0.81 328	1.01 472	0.74 252	0.67 323	0.41 259	0.75 363	0.39 275	0.16 214	0.10 50	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.14 161

IRAFT_RVC	0.43 279	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.24 190	0.26 59	0.51 450	0.76 287	0.78 302	0.77 326	0.80 286	0.73 353	0.50 306	0.74 355	0.39 275	0.18 300	0.10 50	0.21 380	0.17 308	0.17 263	0.15 204

FENet	0.43 279	0.23 263	0.40 159	0.40 216	0.24 190	0.54 305	0.33 239	0.83 316	0.72 270	0.74 309	0.73 240	0.63 292	0.56 332	0.65 288	0.45 328	0.19 340	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.20 353

HITNet	0.43 279	0.27 368	0.50 272	0.34 59	0.18 29	0.65 380	0.32 222	0.99 374	0.70 261	0.73 302	0.86 317	0.66 316	0.56 332	0.61 237	0.47 343	0.14 93	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.13 122
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
rvit_0105_5	0.44 285	0.32 424	0.79 444	0.51 452	0.29 349	0.44 255	0.43 395	0.62 170	0.76 295	0.51 188	0.52 172	0.61 280	0.53 314	0.58 210	0.38 265	0.28 477	0.25 493	0.25 445	0.24 463	0.22 386	0.20 353

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 285	0.22 230	0.83 456	0.39 176	0.45 507	0.41 230	0.26 114	1.04 391	0.50 185	0.54 201	0.76 257	1.03 456	0.43 267	0.67 310	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.21 371

test_sample1	0.44 285	0.24 285	0.52 302	0.35 80	0.23 150	0.59 343	0.36 292	1.05 398	0.57 212	0.66 255	0.78 270	0.70 330	0.71 423	0.62 259	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.18 310

TestStereo1	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

test_5	0.44 285	0.25 316	0.48 252	0.53 480	0.28 325	0.28 87	0.42 388	0.77 292	0.87 367	0.63 233	0.91 345	0.73 353	0.53 314	0.82 407	0.36 241	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.16 237

SA-5K	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

dd	0.44 285	0.40 474	0.62 372	0.44 350	0.26 257	0.51 283	0.38 325	0.72 255	1.07 472	0.60 216	0.66 221	0.43 183	0.40 254	0.68 319	0.53 380	0.24 437	0.15 338	0.21 380	0.16 252	0.24 419	0.19 322

GANet-ADL	0.44 285	0.27 368	0.48 252	0.44 350	0.30 375	0.54 305	0.36 292	0.94 358	0.88 378	0.64 243	0.72 238	0.68 326	0.44 274	0.55 184	0.44 322	0.22 399	0.15 338	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.21 371

GMM-Stereo	0.44 285	0.20 161	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.50 278	0.44 403	0.72 255	0.57 212	0.77 326	1.37 504	0.76 369	0.38 234	0.62 259	0.34 221	0.15 164	0.10 50	0.20 336	0.19 367	0.17 263	0.28 459

FACV-RUCA	0.45 294	0.28 383	0.51 281	0.46 390	0.33 427	0.62 357	0.34 256	0.87 327	0.75 290	0.60 216	0.84 304	0.48 210	0.54 321	0.56 194	0.39 275	0.22 399	0.15 338	0.35 517	0.16 252	0.29 461	0.22 390

test_sample2	0.45 294	0.24 285	0.49 261	0.34 59	0.21 97	0.60 349	0.43 395	1.01 381	0.73 280	0.67 264	0.80 286	0.70 330	0.64 384	0.65 288	0.41 304	0.19 340	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

MyStereo04	0.45 294	0.23 263	0.52 302	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	1.02 384	1.12 484	0.62 226	0.58 199	0.55 237	0.56 332	0.77 381	0.45 328	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

SA	0.45 294	0.26 351	0.50 272	0.47 410	0.24 190	0.46 266	0.36 292	0.79 303	1.00 443	0.61 221	1.04 409	0.50 218	0.50 306	0.98 465	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.19 367	0.15 179	0.14 161

GwcNet-ADL	0.45 294	0.24 285	0.51 281	0.46 390	0.30 375	0.41 230	0.40 356	0.95 361	0.98 436	0.73 302	0.78 270	0.61 280	0.41 259	0.67 310	0.55 388	0.20 361	0.14 313	0.15 141	0.14 191	0.19 330	0.22 390

IIG-Stereo	0.45 294	0.22 230	0.48 252	0.51 452	0.26 257	0.43 245	0.21 53	0.73 267	0.80 318	0.84 366	0.95 360	0.82 392	0.46 288	0.95 454	0.37 250	0.16 214	0.12 198	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.12 74

DN-CSS_ROB	0.45 294	0.27 368	0.74 432	0.41 245	0.29 349	0.43 245	0.29 160	0.80 306	0.78 302	0.73 302	1.08 429	0.48 210	0.45 281	0.81 401	0.40 298	0.15 164	0.12 198	0.21 380	0.19 367	0.18 295	0.17 283

HI	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 493	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

CoSv	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 493	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

MyStereo05	0.46 301	0.22 230	0.51 281	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	0.96 366	1.12 484	0.77 326	0.62 211	0.51 223	0.57 344	0.79 393	0.43 313	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

CASS	0.46 301	0.28 383	0.45 214	0.48 418	0.22 119	0.63 363	0.34 256	0.99 374	0.66 242	0.76 319	0.86 317	0.61 280	0.58 348	0.58 210	0.44 322	0.29 487	0.16 365	0.22 395	0.18 339	0.23 406	0.28 459
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 301	0.20 161	0.48 252	0.46 390	0.27 299	0.34 167	0.39 343	0.62 170	0.74 286	0.78 337	1.44 517	0.86 400	0.38 234	1.09 489	0.27 119	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.16 236	0.12 74

iRaft-Stereo_5w	0.46 301	0.22 230	0.53 310	0.43 325	0.30 375	0.30 110	0.53 461	0.66 198	0.71 268	0.62 226	0.89 331	1.01 452	0.67 403	0.76 374	0.67 426	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.15 179	0.17 283

TransformOpticalFlow	0.46 301	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.24 190	0.36 183	0.46 413	1.04 391	0.84 348	0.67 264	1.14 448	0.73 353	0.56 332	0.78 389	0.33 208	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

RAFT	0.46 301	0.23 263	0.52 302	0.48 418	0.27 299	0.55 311	0.47 421	0.68 215	0.60 224	0.83 360	0.82 296	1.00 448	0.56 332	0.76 374	0.37 250	0.18 300	0.16 365	0.22 395	0.20 390	0.16 236	0.14 161

Prome-Stereo	0.46 301	0.20 161	0.37 128	0.45 365	0.26 257	0.40 219	0.42 388	0.69 225	0.49 180	0.96 456	1.84 549	0.58 264	0.64 384	0.63 270	0.32 197	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.17 263	0.30 471

GES	0.46 301	0.25 316	0.62 372	0.41 245	0.30 375	0.62 357	0.37 307	1.06 403	0.70 261	0.75 313	0.83 301	0.47 205	0.52 313	0.69 326	0.46 332	0.23 426	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.24 425

HCRNet	0.46 301	0.35 441	0.45 214	0.54 492	0.26 257	0.52 291	0.29 160	0.87 327	0.64 232	0.75 313	0.82 296	0.76 369	0.53 314	0.70 334	0.38 265	0.24 437	0.16 365	0.24 432	0.20 390	0.21 360	0.20 353

DFGA-Net	0.47 312	0.31 421	0.93 484	0.43 325	0.33 427	0.56 318	0.35 279	0.81 308	0.89 383	0.70 283	0.76 257	0.48 210	0.43 267	0.78 389	0.64 421	0.16 214	0.14 313	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.19 322

mmm	0.47 312	0.28 383	0.51 281	0.39 176	0.25 220	0.61 351	0.38 325	1.00 380	0.60 224	0.77 326	1.07 422	0.65 304	0.53 314	0.61 237	0.49 356	0.18 300	0.15 338	0.23 416	0.20 390	0.21 360	0.20 353

ffm	0.47 312	0.28 383	0.68 401	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 490	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

BUS	0.47 312	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.78 430	0.34 256	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.64 298	0.54 321	0.66 300	0.56 390	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

STrans-v2	0.47 312	0.21 197	0.49 261	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.49 441	1.16 442	0.82 341	0.67 264	1.05 412	0.71 333	0.67 403	0.74 355	0.34 221	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.14 161

Anonymous3	0.47 312	0.35 441	0.91 483	0.50 440	0.38 465	0.81 448	0.55 471	0.76 287	0.66 242	0.52 191	0.65 217	0.44 187	0.45 281	0.66 300	0.39 275	0.25 450	0.25 493	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.24 425

CFNet_pseudo	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.03 406	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.13 274	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

ACVNet	0.47 312	0.24 285	0.39 147	0.40 216	0.28 325	0.58 333	0.40 356	0.91 342	0.81 328	0.67 264	0.96 364	0.79 384	0.66 394	0.65 288	0.71 437	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

DMCA	0.47 312	0.27 368	0.59 360	0.39 176	0.29 349	0.53 297	0.34 256	0.98 370	0.70 261	0.78 337	0.83 301	0.79 384	0.55 325	0.54 183	0.57 396	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.16 252	0.19 330	0.22 390

ccs_rob	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.02 396	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

Select-FE	0.48 322	0.26 351	0.96 491	0.42 283	0.36 454	0.34 167	0.20 29	1.02 384	0.37 98	0.61 221	1.01 393	1.04 461	0.79 465	0.74 355	0.29 159	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.20 390	0.15 179	0.25 434

rvit_0105_3	0.48 322	0.35 441	0.85 469	0.56 505	0.31 390	0.48 275	0.48 428	0.65 191	0.81 328	0.66 255	0.59 201	0.66 316	0.56 332	0.66 300	0.41 304	0.30 494	0.27 510	0.29 492	0.28 501	0.21 360	0.21 371

UGAM-zero	0.48 322	0.21 197	0.66 389	0.38 150	0.23 150	0.36 183	0.22 66	1.30 505	0.43 150	0.67 264	0.61 207	1.74 557	0.89 498	0.79 393	0.27 119	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

rvit_stereo_0075_2	0.48 322	0.38 460	0.74 432	0.54 492	0.46 516	0.43 245	0.35 279	0.85 320	0.68 250	0.56 206	0.73 240	0.59 274	0.47 293	0.64 278	0.47 343	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.26 487	0.32 481	0.26 438

DispNO	0.48 322	0.24 285	0.84 463	0.40 216	0.31 390	0.58 333	0.39 343	0.91 342	0.79 309	0.79 342	0.83 301	0.71 333	0.59 354	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.14 313	0.20 336	0.18 339	0.16 236	0.17 283

CoDeX	0.48 322	0.21 197	0.53 310	0.43 325	0.25 220	0.74 422	0.38 325	1.36 523	0.82 341	0.84 366	0.96 364	0.63 292	0.57 344	0.63 270	0.40 298	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.15 221	0.16 236	0.15 204

IER	0.48 322	0.25 316	0.60 365	0.38 150	0.28 325	0.67 396	0.38 325	0.82 314	0.68 250	0.88 404	0.95 360	0.74 357	0.79 465	0.62 259	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

BSDual-CNN	0.48 322	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

PSM-AAD	0.48 322	0.21 197	0.39 147	0.44 350	0.23 150	0.56 318	0.47 421	0.67 209	0.73 280	1.08 501	1.12 437	0.58 264	0.87 490	0.63 270	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.25 445	0.26 487	0.18 295	0.42 530

KYRaft	0.48 322	0.21 197	0.41 168	0.45 365	0.23 150	0.43 245	0.36 292	0.68 215	0.45 160	0.94 439	1.72 543	0.78 377	0.40 254	0.65 288	0.32 197	0.16 214	0.11 127	0.18 265	0.22 432	0.17 263	0.76 574

ASMatch	0.48 322	0.20 161	0.47 239	0.39 176	0.28 325	0.37 195	0.26 114	0.76 287	0.72 270	0.77 326	2.29 563	0.61 280	0.51 311	0.64 278	0.39 275	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.22 390

ICVP	0.48 322	0.26 351	0.42 181	0.49 429	0.28 325	0.63 363	0.43 395	1.05 398	0.72 270	0.68 274	0.95 360	0.75 362	0.56 332	0.55 184	0.61 412	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.17 308	0.19 330	0.21 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 322	0.25 316	0.82 452	0.42 283	0.25 220	0.56 318	0.54 468	0.82 314	0.82 341	0.92 429	0.75 254	0.75 362	0.48 297	0.89 428	0.37 250	0.15 164	0.12 198	0.23 416	0.22 432	0.14 131	0.14 161

SFCPSM	0.48 322	0.22 230	0.59 360	0.41 245	0.27 299	0.85 460	0.36 292	1.39 526	0.79 309	0.81 349	0.85 313	0.54 234	0.50 306	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.20 390	0.17 263	0.16 237

FSD	0.49 336	0.47 504	0.55 327	0.55 500	0.46 516	0.48 275	0.52 456	0.54 124	0.49 180	0.48 182	0.48 149	0.50 218	0.48 297	0.51 166	0.49 356	0.45 549	0.43 570	0.47 550	0.46 556	0.46 534	0.46 546

G2L-ROB	0.49 336	0.20 161	0.48 252	0.36 111	0.22 119	0.58 333	0.42 388	1.19 457	0.74 286	0.86 389	0.76 257	1.08 476	0.59 354	0.81 401	0.60 406	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.20 353

test_sample4	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.22 475	0.86 360	0.82 352	0.86 317	0.62 287	0.58 348	0.71 344	0.49 356	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.20 390	0.22 386	0.21 371

test_sample3	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.21 467	0.87 367	0.79 342	0.84 304	0.66 316	0.53 314	0.70 334	0.50 360	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.19 367	0.21 360	0.21 371

PCWNet_CMD	0.49 336	0.25 316	0.56 341	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.98 370	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.78 377	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.21 380	0.16 252	0.26 440	0.20 353

testlalala_base	0.49 336	0.26 351	0.44 206	0.47 410	0.34 439	0.57 327	0.26 114	0.60 156	0.37 98	0.52 191	0.56 192	0.46 200	0.31 178	0.45 113	0.33 208	1.56 594	0.11 127	0.14 97	0.10 56	1.85 587	0.15 204

Sa-1000	0.49 336	0.25 316	0.45 214	0.46 390	0.25 220	0.64 373	0.34 256	0.85 320	0.95 419	0.85 379	1.51 528	0.55 237	0.44 274	0.94 448	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.20 390	0.15 179	0.14 161

DEmStereo	0.49 336	0.18 85	0.53 310	0.39 176	0.26 257	0.57 327	0.33 239	0.65 191	0.75 290	0.90 419	1.65 537	0.57 248	1.02 521	0.63 270	0.44 322	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

DRaft	0.49 336	0.18 85	0.50 272	0.38 150	0.25 220	0.57 327	0.39 343	0.67 209	0.86 360	1.02 476	1.75 544	0.50 218	0.79 465	0.65 288	0.42 310	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

GrayStereo	0.49 336	0.20 161	0.44 206	0.47 410	0.29 349	0.51 283	0.62 494	0.71 244	0.66 242	1.04 484	1.46 522	0.77 374	0.73 439	0.58 210	0.35 230	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.17 308	0.15 179	0.30 471

cf-r	0.49 336	0.24 285	0.49 261	0.40 216	0.23 150	0.58 333	0.38 325	0.92 351	0.87 367	0.77 326	1.06 418	0.98 440	0.67 403	0.59 218	0.61 412	0.21 377	0.14 313	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.16 237

GANet-RSSM	0.49 336	0.22 230	0.42 181	0.39 176	0.26 257	0.58 333	0.41 377	1.12 426	0.82 341	0.73 302	1.02 396	0.88 410	0.75 449	0.67 310	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.18 265	0.19 367	0.18 295	0.18 310

BEATNet_4x	0.49 336	0.35 441	0.72 422	0.38 150	0.20 76	0.65 380	0.36 292	1.08 412	0.78 302	0.78 337	0.88 328	0.73 353	0.64 384	0.71 344	0.60 406	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.15 221	0.24 419	0.18 310

MSMDNet	0.49 336	0.25 316	0.56 341	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.99 374	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.79 384	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.20 336	0.16 252	0.25 430	0.20 353

MLCV	0.49 336	0.26 351	0.73 428	0.38 150	0.18 29	0.64 373	0.33 239	0.84 319	0.89 383	0.96 456	1.12 437	0.72 348	0.45 281	1.00 475	0.59 405	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.14 161

G2L-Stereo_test	0.50 351	0.22 230	0.46 227	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.59 487	1.14 435	0.79 309	0.89 411	0.96 364	0.96 436	0.59 354	0.72 349	0.67 426	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

PAM_32	0.50 351	0.20 161	0.69 410	0.40 216	0.24 190	1.09 509	0.29 160	1.12 426	0.40 125	0.74 309	0.44 134	1.98 567	0.64 384	0.64 278	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

PAM	0.50 351	0.21 197	0.75 435	0.41 245	0.26 257	1.11 515	0.37 307	1.10 419	0.39 111	0.75 313	0.46 141	1.92 564	0.61 366	0.62 259	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.15 204

test_sample5	0.50 351	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.81 349	0.97 373	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

gwcnet-sp	0.50 351	0.25 316	0.84 463	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

scenet	0.50 351	0.25 316	0.84 463	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

ssnet	0.50 351	0.25 316	0.84 463	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

psmg	0.50 351	0.26 351	0.47 239	0.42 283	0.29 349	0.82 451	0.42 388	1.07 407	0.80 318	0.95 444	0.94 356	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.20 390	0.19 330	0.19 322

UDGNet	0.50 351	0.82 557	0.56 341	0.51 452	0.32 415	0.41 230	0.34 256	0.71 244	0.93 406	0.65 249	0.60 204	0.58 264	0.44 274	0.65 288	0.43 313	0.33 510	0.15 338	0.67 570	0.20 390	0.49 542	0.23 414

PSMNet-ADL	0.50 351	0.28 383	0.43 200	0.49 429	0.31 390	0.70 403	0.38 325	0.94 358	0.81 328	0.62 226	0.80 286	0.91 424	0.62 371	0.76 374	0.68 431	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.20 390	0.22 386	0.22 390

PSMNet-RSSM	0.50 351	0.24 285	0.41 168	0.43 325	0.26 257	0.51 283	0.40 356	1.16 442	0.79 309	0.75 313	1.07 422	0.87 406	0.69 413	0.66 300	0.52 369	0.24 437	0.16 365	0.23 416	0.26 487	0.20 347	0.20 353

CFNet-ft	0.50 351	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

CFNet_RVC	0.50 351	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

UCFNet_RVC	0.50 351	0.27 368	0.37 128	0.40 216	0.27 299	0.66 387	0.42 388	1.18 453	0.86 360	0.70 283	0.89 331	0.91 424	0.60 360	0.62 259	0.48 347	0.24 437	0.18 416	0.28 484	0.27 494	0.25 430	0.24 425

G2L-Stereo	0.51 365	0.25 316	0.55 327	0.44 350	0.27 299	0.46 266	0.47 421	0.98 370	0.81 328	0.86 389	0.90 337	0.91 424	0.56 332	0.88 426	0.80 458	0.21 377	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.17 263	0.22 390

DCVSM-stereo	0.51 365	0.28 383	0.56 341	0.39 176	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.78 296	0.78 302	1.11 512	0.77 261	1.04 461	0.76 458	0.65 288	0.52 369	0.20 361	0.20 447	0.24 432	0.21 411	0.25 430	0.31 480

test_sample6	0.51 365	0.27 368	0.55 327	0.38 150	0.23 150	0.64 373	0.39 343	1.18 453	0.88 378	0.84 366	1.06 418	0.66 316	0.61 366	0.75 363	0.52 369	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.22 432	0.24 419	0.23 414

qqq1	0.51 365	0.24 285	0.67 394	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

fff1	0.51 365	0.24 285	0.67 394	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

DualNet	0.51 365	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.84 366	1.06 418	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

GMStereo_Zeroshot	0.51 365	0.46 497	0.80 445	0.50 440	0.28 325	0.57 327	0.30 181	0.75 283	0.79 309	0.88 404	0.94 356	0.90 418	0.37 226	0.77 381	0.46 332	0.27 466	0.14 313	0.26 464	0.15 221	0.39 517	0.19 322

CFNet_ucs	0.51 365	0.25 316	0.58 352	0.39 176	0.31 390	0.59 343	0.35 279	1.04 391	0.95 419	0.89 411	1.19 466	0.80 388	0.49 303	0.66 300	0.45 328	0.21 377	0.16 365	0.26 464	0.18 339	0.27 450	0.23 414

anonymousa	0.51 365	0.21 197	0.47 239	0.39 176	0.25 220	0.89 468	0.36 292	0.78 296	0.63 228	0.88 404	1.54 530	1.09 483	0.67 403	0.53 175	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.19 299	0.21 411	0.16 236	0.16 237

hknet	0.51 365	0.26 351	0.58 352	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.89 383	0.77 326	0.80 286	0.96 436	0.67 403	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

CrosDoStereo	0.51 365	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 569	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 501	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

DeepStereo_LL	0.51 365	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 569	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 501	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

THIR-Stereo	0.51 365	0.19 121	0.47 239	0.39 176	0.23 150	0.74 422	0.64 503	0.68 215	0.88 378	1.03 479	1.40 507	0.71 333	0.75 449	0.64 278	0.43 313	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.18 339	0.15 179	0.17 283

GwcNet-RSSM	0.51 365	0.25 316	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.56 318	0.41 377	0.97 368	0.96 426	0.75 313	1.17 461	0.89 415	0.66 394	0.66 300	0.74 444	0.22 399	0.15 338	0.19 299	0.21 411	0.17 263	0.16 237

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 379	0.23 263	1.38 539	0.40 216	0.53 536	0.29 99	0.30 181	1.49 544	0.45 160	0.69 277	1.15 451	0.98 440	0.32 185	0.70 334	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.20 390	0.22 386	0.27 448

ToySt	0.52 379	0.27 368	0.93 484	0.42 283	0.28 325	0.67 396	0.56 475	0.88 335	0.79 309	0.61 221	0.85 313	0.92 430	0.70 418	0.72 349	0.61 412	0.16 214	0.17 398	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.21 371

NINENet	0.52 379	0.30 412	0.55 327	0.46 390	0.33 427	0.78 430	0.34 256	1.18 453	0.91 394	0.84 366	0.97 373	0.64 298	0.54 321	0.74 355	0.56 390	0.23 426	0.20 447	0.25 445	0.18 339	0.22 386	0.22 390

AACVNet	0.52 379	0.25 316	0.56 341	0.48 418	0.29 349	0.55 311	0.38 325	0.96 366	0.59 217	0.83 360	1.03 406	1.03 456	0.77 463	0.91 439	0.58 403	0.22 399	0.18 416	0.24 432	0.18 339	0.24 419	0.22 390

acv_ft	0.52 379	0.24 285	0.64 381	0.45 365	0.28 325	0.85 460	0.40 356	0.95 361	0.81 328	1.00 469	0.96 364	0.79 384	0.62 371	0.65 288	0.88 469	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

AdaStereo	0.52 379	0.34 437	0.53 310	0.49 429	0.25 220	0.71 408	0.36 292	1.24 480	0.91 394	0.77 326	0.98 377	0.75 362	0.50 306	0.71 344	0.51 364	0.27 466	0.13 274	0.28 484	0.18 339	0.23 406	0.18 310
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.52 379	0.31 421	0.86 470	0.44 350	0.22 119	0.66 387	0.47 421	0.92 351	1.02 450	0.89 411	1.12 437	0.69 328	0.55 325	0.86 418	0.60 406	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.17 283

DDVS	0.53 386	0.32 424	0.63 376	0.42 283	0.31 390	0.71 408	0.35 279	0.95 361	0.69 257	0.86 389	0.90 337	1.11 487	0.46 288	0.90 436	0.67 426	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.25 430	0.28 459

SMFormer	0.53 386	0.24 285	0.67 394	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

tta	0.53 386	0.24 285	0.67 394	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.15 179	0.16 237

CFNet	0.53 386	0.30 412	0.53 310	0.42 283	0.28 325	0.73 416	0.35 279	1.21 467	1.01 445	0.74 309	1.07 422	0.85 396	0.60 360	0.83 409	0.58 403	0.19 340	0.15 338	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.17 283

HSM	0.53 386	0.25 316	0.46 227	0.40 216	0.25 220	0.74 422	0.44 403	1.29 503	0.78 302	0.82 352	0.92 351	1.21 503	0.75 449	0.90 436	0.48 347	0.18 300	0.14 313	0.17 214	0.14 191	0.17 263	0.18 310

coex_refinement	0.54 391	0.22 230	0.44 206	0.45 365	0.31 390	0.75 426	0.40 356	1.16 442	0.92 400	0.87 394	1.12 437	0.99 445	0.57 344	0.69 326	0.90 477	0.21 377	0.14 313	0.16 168	0.16 252	0.21 360	0.22 390

UGAM	0.54 391	0.23 263	0.51 281	0.46 390	0.26 257	0.40 219	0.52 456	0.65 191	1.19 508	0.78 337	1.15 451	1.38 532	0.56 332	1.03 481	0.56 390	0.18 300	0.15 338	0.25 445	0.21 411	0.15 179	0.13 122

ITSA-stereo	0.54 391	0.29 397	0.55 327	0.41 245	0.23 150	0.59 343	0.35 279	1.31 507	1.25 517	0.82 352	0.80 286	0.72 348	0.58 348	0.89 428	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.23 416	0.22 432	0.22 386	0.29 466

test_sample7	0.54 391	0.30 412	0.55 327	0.37 130	0.28 325	0.63 363	0.47 421	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.27 466	0.22 466	0.27 473	0.26 487	0.27 450	0.26 438

DAS	0.54 391	0.26 351	0.66 389	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.89 428	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

SepStereo	0.54 391	0.26 351	0.66 389	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.97 463	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

RAFT + AFF	0.54 391	0.30 412	0.84 463	0.51 452	0.32 415	0.63 363	0.57 477	1.05 398	0.95 419	0.80 345	0.87 324	0.85 396	0.57 344	0.87 420	0.51 364	0.18 300	0.21 457	0.23 416	0.22 432	0.19 330	0.19 322

ac_64	0.54 391	0.24 285	0.58 352	0.46 390	0.28 325	0.79 436	0.44 403	1.11 421	0.63 228	0.94 439	0.85 313	1.06 470	0.70 418	0.76 374	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.16 237

DMCA-RVC	0.54 391	0.32 424	0.83 456	0.51 452	0.32 415	0.59 343	0.38 325	0.89 336	0.70 261	0.95 444	0.88 328	0.90 418	0.69 413	0.75 363	0.63 419	0.23 426	0.18 416	0.31 503	0.24 463	0.27 450	0.21 371

AASNet	0.55 400	0.27 368	0.62 372	0.51 452	0.32 415	0.73 416	0.44 403	1.55 552	0.88 378	0.88 404	0.94 356	0.64 298	0.63 376	0.62 259	0.84 464	0.23 426	0.20 447	0.20 336	0.16 252	0.22 386	0.20 353

LMCR-Stereo	0.55 400	0.33 432	0.57 350	0.60 522	0.30 375	0.80 442	0.36 292	1.30 505	0.79 309	0.90 419	1.04 409	0.57 248	0.64 384	0.87 420	0.73 443	0.20 361	0.15 338	0.19 299	0.14 191	0.25 430	0.18 310

UNet	0.55 400	0.27 368	0.72 422	0.45 365	0.41 483	0.97 482	0.40 356	1.01 381	0.80 318	0.87 394	0.90 337	1.03 456	0.75 449	0.76 374	0.67 426	0.19 340	0.15 338	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.18 310

UPFNet	0.55 400	0.26 351	0.59 360	0.46 390	0.38 465	0.83 454	0.48 428	1.03 390	0.80 318	0.92 429	0.91 345	0.85 396	0.67 403	0.87 420	0.78 450	0.20 361	0.21 457	0.20 336	0.20 390	0.20 347	0.15 204

HSM-Net_RVC	0.55 400	0.23 263	0.37 128	0.38 150	0.22 119	0.86 462	0.40 356	1.31 507	0.93 406	0.92 429	1.15 451	1.26 507	0.71 423	0.75 363	0.53 380	0.17 260	0.14 313	0.16 168	0.15 221	0.17 263	0.17 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 400	0.33 432	0.71 415	0.46 390	0.31 390	0.66 387	0.43 395	1.07 407	0.89 383	0.93 432	0.91 345	0.98 440	0.61 366	0.76 374	0.64 421	0.22 399	0.18 416	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.24 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 400	0.37 452	0.67 394	0.42 283	0.31 390	0.50 278	0.43 395	1.22 475	0.73 280	0.86 389	1.05 412	0.85 396	0.58 348	0.90 436	0.56 390	0.29 487	0.23 476	0.22 395	0.22 432	0.26 440	0.26 438

iResNetv2_ROB	0.55 400	0.29 397	0.86 470	0.39 176	0.25 220	0.67 396	0.37 307	1.21 467	1.02 450	1.02 476	1.10 431	0.89 415	0.79 465	0.74 355	0.43 313	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.11 94	0.19 330	0.16 237

iResNet_ROB	0.55 400	0.24 285	0.61 366	0.38 150	0.22 119	0.66 387	0.30 181	1.59 561	1.33 534	0.94 439	1.05 412	0.81 390	0.69 413	0.84 413	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.09 6	0.15 179	0.20 353

rvit_105_1	0.56 409	0.42 485	0.84 463	0.59 520	0.37 458	0.59 343	0.68 508	0.73 267	0.97 431	0.82 352	0.69 232	0.75 362	0.63 376	0.80 396	0.56 390	0.34 518	0.29 519	0.31 503	0.34 529	0.23 406	0.23 414

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 409	3.08 614	2.41 576	0.32 36	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.39 41	0.33 69	0.29 66	0.25 34	0.18 10	0.18 20	0.32 16	0.22 27	1.08 587	0.09 18	0.17 214	0.16 252	0.15 179	0.96 581

ff1	0.56 409	0.28 383	0.68 401	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 490	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 542	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

FTStereo	0.56 409	0.21 197	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.39 211	0.73 525	0.69 225	0.45 160	1.09 505	3.23 586	0.69 328	0.71 423	0.55 184	0.34 221	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.15 179	0.32 484

GEStereo_RVC	0.56 409	0.30 412	0.70 413	0.51 452	0.31 390	0.70 403	0.54 468	1.31 507	0.93 406	0.85 379	0.86 317	0.84 394	0.63 376	0.92 441	0.67 426	0.24 437	0.16 365	0.19 299	0.17 308	0.21 360	0.23 414

ISRNet	0.57 414	0.25 316	0.72 422	0.57 511	0.36 454	0.43 245	0.28 144	0.85 320	0.84 348	1.09 505	1.25 474	0.91 424	0.61 366	0.68 319	0.60 406	0.35 524	0.26 503	0.36 522	0.33 527	0.30 469	0.42 530

CSP-Net	0.57 414	0.29 397	0.55 327	0.42 283	0.29 349	1.20 531	0.49 441	1.29 503	0.75 290	0.98 462	0.97 373	0.88 410	0.69 413	0.85 416	0.66 423	0.27 466	0.18 416	0.17 214	0.17 308	0.18 295	0.19 322

ADLNet2	0.57 414	0.26 351	0.71 415	0.48 418	0.31 390	0.83 454	0.51 450	1.10 419	0.99 439	0.85 379	0.99 385	0.99 445	0.70 418	0.79 393	0.78 450	0.21 377	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.22 386	0.22 390

RAFT-RH_RVC	0.57 414	0.18 85	0.44 206	0.38 150	0.23 150	0.56 318	0.24 88	0.61 164	0.73 280	1.18 519	3.90 597	0.55 237	0.40 254	0.67 310	0.38 265	0.14 93	0.11 127	0.20 336	0.15 221	0.12 47	0.14 161

ADLNet	0.57 414	0.29 397	0.58 352	0.46 390	0.35 447	0.80 442	0.46 413	1.14 435	0.88 378	1.03 479	0.98 377	0.92 430	0.66 394	0.71 344	0.83 463	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.23 414

MMNet	0.57 414	0.26 351	0.67 394	0.45 365	0.35 447	1.04 500	0.39 343	0.93 353	0.98 436	0.96 456	0.97 373	0.86 400	0.80 470	0.83 409	0.80 458	0.16 214	0.15 338	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.17 283

delet	0.57 414	0.25 316	0.63 376	0.46 390	0.34 439	1.05 505	0.51 450	1.04 391	0.94 415	0.90 419	0.99 385	0.90 418	0.68 411	0.87 420	0.78 450	0.18 300	0.18 416	0.20 336	0.21 411	0.17 263	0.17 283

psm_up	0.57 414	0.27 368	0.52 302	0.50 440	0.33 427	0.65 380	0.60 490	1.07 407	0.84 348	0.87 394	0.91 345	1.00 448	1.06 527	0.80 396	0.66 423	0.22 399	0.25 493	0.26 464	0.23 448	0.22 386	0.21 371

hitnet-ft	0.57 414	0.29 397	0.43 200	0.42 283	0.29 349	0.81 448	0.40 356	0.98 370	0.91 394	0.84 366	1.01 393	1.13 495	0.72 434	0.83 409	0.71 437	0.28 477	0.21 457	0.28 484	0.22 432	0.29 461	0.27 448

DSFCA	0.57 414	0.27 368	0.71 415	0.41 245	0.36 454	0.78 430	0.53 461	1.08 412	0.85 354	1.08 501	0.84 304	0.90 418	0.66 394	1.05 484	0.63 419	0.26 455	0.22 466	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.20 353

STTStereo	0.57 414	0.39 465	0.87 475	0.45 365	0.32 415	0.62 357	0.45 410	1.01 381	0.87 367	1.01 472	0.91 345	0.95 433	0.58 348	0.77 381	0.66 423	0.25 450	0.24 485	0.27 473	0.33 527	0.25 430	0.26 438

RASNet	0.57 414	0.24 285	0.61 366	0.39 176	0.23 150	0.71 408	0.40 356	1.02 384	0.93 406	0.77 326	1.05 412	1.05 466	0.98 516	0.99 470	1.03 506	0.16 214	0.14 313	0.14 97	0.17 308	0.15 179	0.14 161

LL-Strereo	0.58 426	0.29 397	0.83 456	0.48 418	0.35 447	0.39 211	0.48 428	1.04 391	0.99 439	0.87 394	0.79 275	1.08 476	1.15 539	1.35 532	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.17 263	0.21 371

HGLStereo	0.58 426	0.30 412	0.65 386	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.45 410	1.07 407	0.82 341	0.89 411	1.16 456	0.88 410	0.91 502	0.80 396	0.74 444	0.21 377	0.21 457	0.20 336	0.18 339	0.19 330	0.22 390

FADNet-RVC-Resample	0.58 426	0.35 441	1.34 536	0.50 440	0.34 439	0.73 416	0.43 395	1.09 415	0.96 426	0.83 360	0.87 324	0.76 369	0.66 394	0.77 381	0.52 369	0.19 340	0.18 416	0.26 464	0.27 494	0.28 459	0.29 466

FADNet_RVC	0.58 426	0.39 465	1.26 524	0.45 365	0.32 415	0.55 311	0.34 256	1.12 426	0.90 388	0.68 274	0.90 337	0.61 280	0.71 423	1.03 481	0.80 458	0.21 377	0.18 416	0.27 473	0.23 448	0.33 486	0.30 471

mmx	0.59 430	0.28 383	0.68 401	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 542	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

xxx	0.59 430	0.28 383	0.68 401	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 542	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

CRFU-Net	0.59 430	0.29 397	0.62 372	0.47 410	0.31 390	1.20 531	0.51 450	1.19 457	0.59 217	1.05 489	1.00 389	1.06 470	0.87 490	0.83 409	0.77 449	0.22 399	0.19 438	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.20 353

TDLM	0.59 430	0.35 441	0.57 350	0.53 480	0.32 415	0.67 396	0.72 520	1.09 415	1.03 454	0.84 366	1.11 435	0.84 394	0.71 423	0.96 456	0.61 412	0.28 477	0.18 416	0.26 464	0.22 432	0.27 450	0.21 371

CVANet_RVC	0.59 430	0.35 441	0.54 323	0.49 429	0.33 427	0.70 403	0.67 505	1.12 426	0.97 431	0.88 404	1.05 412	1.01 452	0.72 434	0.94 448	0.55 388	0.30 494	0.20 447	0.28 484	0.26 487	0.32 481	0.23 414

AANet_RVC	0.59 430	0.35 441	0.68 401	0.47 410	0.28 325	0.57 327	0.47 421	1.04 391	1.28 524	0.87 394	1.33 494	0.86 400	0.63 376	1.16 499	0.89 471	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.18 295	0.20 353

NOSS_ROB	0.59 430	0.40 474	0.42 181	0.45 365	0.31 390	0.79 436	0.53 461	1.09 415	1.12 484	0.69 277	0.92 351	0.77 374	0.63 376	0.81 401	0.52 369	0.39 537	0.38 555	0.44 544	0.42 554	0.38 513	0.36 507

DualNet (step1)	0.60 437	0.37 452	0.83 456	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.42 544	0.22 466	0.40 536	0.41 549	0.36 505	0.35 501

pcwnet_v2	0.60 437	0.29 397	0.89 480	0.46 390	0.36 454	0.62 357	0.38 325	1.33 516	1.24 515	1.02 476	1.27 482	0.71 333	0.59 354	0.71 344	0.51 364	0.28 477	0.21 457	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.30 471

PS-NSSS	0.60 437	0.46 497	0.68 401	0.43 325	0.34 439	0.66 387	0.57 477	1.05 398	0.91 394	0.80 345	1.28 483	0.72 348	0.67 403	0.89 428	0.61 412	0.32 503	0.26 503	0.40 536	0.27 494	0.35 499	0.29 466

DLCB_ROB	0.60 437	0.29 397	0.53 310	0.50 440	0.33 427	0.76 429	0.51 450	1.02 384	0.94 415	1.07 500	1.16 456	1.21 503	0.73 439	0.98 465	0.75 446	0.21 377	0.20 447	0.22 395	0.23 448	0.22 386	0.20 353

CBFPSM	0.61 441	0.25 316	1.41 542	0.39 176	0.27 299	1.10 510	0.67 505	0.83 316	0.84 348	0.82 352	0.81 294	1.33 521	0.85 483	0.72 349	0.86 467	0.16 214	0.15 338	0.15 141	0.17 308	0.17 263	0.23 414

ssnet_v2	0.61 441	0.29 397	0.69 410	0.45 365	0.30 375	0.93 474	0.62 494	1.20 464	1.03 454	0.97 459	0.81 294	0.98 440	0.67 403	0.84 413	0.97 497	0.26 455	0.23 476	0.23 416	0.24 463	0.20 347	0.21 371

HBP-ISP	0.61 441	0.47 504	0.45 214	0.46 390	0.33 427	0.79 436	0.29 160	1.15 439	1.05 460	0.85 379	1.18 465	0.67 323	0.71 423	0.92 441	0.57 396	0.37 531	0.38 555	0.47 550	0.41 549	0.39 517	0.32 484

dad	0.61 441	0.53 513	0.72 422	0.44 350	0.31 390	0.64 373	0.37 307	0.85 320	1.28 524	1.05 489	1.17 461	1.18 501	0.61 366	0.70 334	0.54 386	0.36 527	0.23 476	0.37 527	0.21 411	0.31 473	0.23 414

SACVNet	0.61 441	0.36 450	0.67 394	0.57 511	0.37 458	0.65 380	0.47 421	1.16 442	0.80 318	1.04 484	1.06 418	1.02 454	0.81 473	0.99 470	0.57 396	0.28 477	0.21 457	0.25 445	0.24 463	0.30 469	0.39 516

StereoDRNet-Refined	0.61 441	0.33 432	0.63 376	0.47 410	0.31 390	0.94 477	0.41 377	1.04 391	0.97 431	1.15 517	1.13 444	1.00 448	0.74 446	0.93 445	0.93 485	0.18 300	0.13 274	0.22 395	0.21 411	0.20 347	0.21 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 447	0.56 528	1.29 529	0.47 410	0.39 473	0.63 363	0.40 356	1.16 442	0.91 394	0.71 294	0.86 317	1.04 461	0.55 325	0.99 470	0.78 450	0.27 466	0.26 503	0.28 484	0.29 507	0.32 481	0.31 480

NVstereo2D	0.62 447	0.32 424	0.82 452	0.50 440	0.44 501	0.88 465	0.48 428	1.12 426	1.17 502	0.67 264	0.90 337	0.90 418	0.69 413	1.02 479	0.69 433	0.33 510	0.16 365	0.29 492	0.20 390	0.43 527	0.46 546

CBMV_ROB	0.62 447	0.39 465	0.41 168	0.41 245	0.28 325	0.86 462	0.28 144	1.06 403	1.02 450	0.95 444	1.33 494	0.81 390	0.84 479	0.94 448	0.56 390	0.37 531	0.37 554	0.43 542	0.40 544	0.33 486	0.32 484

ACV-stereo	0.63 450	0.37 452	1.03 503	0.44 350	0.31 390	1.27 535	0.41 377	0.78 296	0.84 348	0.65 249	0.76 257	2.07 569	1.00 517	0.84 413	0.68 431	0.22 399	0.17 398	0.19 299	0.18 339	0.22 386	0.23 414

FADNet	0.63 450	0.53 513	1.20 519	0.46 390	0.44 501	0.66 387	0.41 377	1.24 480	1.07 472	0.70 283	0.84 304	0.98 440	0.65 392	0.87 420	0.54 386	0.29 487	0.30 524	0.27 473	0.30 508	0.48 538	0.36 507

1111x	0.64 452	0.23 263	0.61 366	0.39 176	0.21 97	0.68 400	0.46 413	1.32 513	1.03 454	0.76 319	1.02 396	0.95 433	0.72 434	1.13 493	2.15 572	0.18 300	0.18 416	0.18 265	0.19 367	0.20 347	0.19 322

SGM-Forest	0.65 453	0.33 432	0.43 200	0.44 350	0.30 375	1.01 494	0.54 468	1.13 433	1.09 481	1.11 512	1.21 468	1.10 485	0.76 458	0.99 470	0.71 437	0.32 503	0.33 544	0.33 514	0.30 508	0.30 469	0.28 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 454	0.32 424	0.80 445	0.46 390	0.34 439	1.26 534	0.50 447	0.91 342	1.00 443	1.05 489	1.36 501	1.28 510	0.84 479	0.81 401	0.90 477	0.22 399	0.24 485	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.22 390

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 455	0.30 412	1.20 519	0.42 283	0.31 390	1.00 490	0.58 484	1.16 442	1.07 472	1.01 472	1.25 474	1.08 476	0.75 449	1.18 502	1.03 506	0.20 361	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.22 386	0.22 390

StereoDRNet	0.67 455	0.35 441	0.82 452	0.53 480	0.44 501	1.03 498	0.53 461	1.51 548	1.06 464	1.13 515	0.91 345	1.07 475	0.74 446	0.87 420	0.95 490	0.24 437	0.19 438	0.25 445	0.23 448	0.27 450	0.22 390

PSMNet_ROB	0.67 455	0.39 465	0.76 437	0.57 511	0.43 495	1.00 490	0.85 548	1.25 486	0.93 406	0.82 352	1.04 409	1.08 476	0.64 384	0.89 428	1.02 505	0.29 487	0.21 457	0.31 503	0.31 517	0.27 450	0.25 434

TCMNet	0.68 458	0.41 480	1.08 507	0.60 522	0.61 553	0.97 482	0.55 471	1.11 421	0.93 406	0.87 394	1.14 448	0.89 415	0.65 392	0.92 441	1.06 513	0.26 455	0.26 503	0.31 503	0.28 501	0.33 486	0.30 471

YMNet	0.68 458	0.40 474	1.01 499	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 522	1.31 490	1.11 487	0.73 439	0.89 428	0.96 492	0.27 466	0.31 532	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

YMNet_1	0.68 458	0.40 474	1.01 499	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 522	1.31 490	1.11 487	0.73 439	0.89 428	0.96 492	0.27 466	0.31 532	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

DRN-Test	0.68 458	0.34 437	0.77 440	0.52 469	0.40 478	1.14 520	0.61 492	1.56 556	1.04 458	1.18 519	1.10 431	1.05 466	0.72 434	0.82 407	1.01 501	0.24 437	0.18 416	0.26 464	0.25 476	0.26 440	0.23 414

CBMV	0.68 458	0.37 452	0.50 272	0.43 325	0.26 257	1.00 490	0.71 514	1.17 451	1.16 499	1.24 530	1.29 487	1.06 470	0.86 487	0.98 465	0.75 446	0.29 487	0.30 524	0.34 516	0.30 508	0.26 440	0.27 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 463	0.29 397	2.34 574	0.41 245	0.31 390	1.16 524	0.58 484	0.87 327	0.85 354	0.86 389	1.17 461	1.04 461	0.83 476	0.76 374	1.26 531	0.21 377	0.18 416	0.17 214	0.16 252	0.21 360	0.21 371

z-ln-s-r	0.70 464	0.39 465	1.51 547	0.40 216	0.27 299	0.58 333	0.62 494	0.87 327	1.09 481	0.84 366	1.44 517	0.91 424	0.87 490	1.20 506	2.07 568	0.16 214	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.21 360	0.17 283

GASNet	0.70 464	0.77 552	1.16 517	0.71 556	0.49 524	0.62 357	0.48 428	1.12 426	1.05 460	0.98 462	0.84 304	0.94 432	0.82 474	1.41 536	0.85 466	0.33 510	0.22 466	0.29 492	0.28 501	0.44 530	0.26 438

PA-Net	0.70 464	0.46 497	0.96 491	0.51 452	0.53 536	0.94 477	0.73 525	1.14 435	1.15 497	0.83 360	0.90 337	0.88 410	0.76 458	1.19 503	0.96 492	0.25 450	0.41 565	0.29 492	0.44 555	0.27 450	0.39 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 467	0.84 561	0.80 445	0.55 500	0.38 465	1.38 542	0.57 477	1.07 407	0.81 328	0.90 419	0.94 356	0.95 433	0.54 321	1.01 476	0.61 412	0.41 542	0.30 524	0.57 565	0.31 517	0.86 571	0.39 516

DISCO	0.72 468	0.27 368	0.72 422	0.45 365	0.31 390	1.12 517	0.53 461	1.32 513	1.25 517	0.84 366	1.07 422	1.52 548	0.87 490	1.82 563	1.08 519	0.20 361	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.24 419	0.24 425

APVNet	0.73 469	0.39 465	1.01 499	0.58 517	0.45 507	1.16 524	0.68 508	1.47 543	0.87 367	0.84 366	1.15 451	1.04 461	0.84 479	1.14 495	1.18 526	0.27 466	0.28 517	0.32 509	0.31 517	0.29 461	0.32 484

GwcNet	0.73 469	0.39 465	1.37 538	0.53 480	0.43 495	1.10 510	0.52 456	1.27 493	1.19 508	1.05 489	1.41 509	1.06 470	0.86 487	0.98 465	1.01 501	0.26 455	0.24 485	0.24 432	0.23 448	0.23 406	0.28 459

NaN_ROB	0.73 469	0.46 497	0.89 480	0.52 469	0.34 439	0.98 487	1.11 566	1.28 498	1.20 511	1.27 536	0.96 364	1.08 476	0.79 465	1.34 531	0.78 450	0.24 437	0.30 524	0.23 416	0.24 463	0.23 406	0.26 438

XPNet_ROB	0.73 469	0.38 460	0.80 445	0.53 480	0.40 478	0.80 442	0.83 544	1.21 467	0.96 426	1.37 542	1.17 461	1.37 528	0.87 490	1.14 495	0.99 499	0.33 510	0.25 493	0.27 473	0.24 463	0.31 473	0.29 466

ETE_ROB	0.73 469	0.52 510	0.93 484	0.57 511	0.37 458	0.80 442	0.86 549	1.19 457	0.95 419	1.20 521	1.22 470	1.39 534	0.86 487	1.07 485	0.88 469	0.27 466	0.21 457	0.31 503	0.27 494	0.34 494	0.35 501

Syn2CoEx	0.74 474	0.55 526	1.17 518	0.66 541	0.45 507	0.89 468	0.56 475	1.54 551	1.15 497	0.95 444	1.35 500	1.03 456	1.03 522	0.96 456	0.89 471	0.31 498	0.27 510	0.29 492	0.24 463	0.23 406	0.27 448

DANet	0.74 474	0.47 504	0.98 497	0.60 522	0.41 483	0.92 473	0.41 377	1.02 384	0.87 367	1.22 526	1.22 470	1.33 521	0.88 495	1.26 514	1.37 537	0.27 466	0.24 485	0.31 503	0.25 476	0.37 511	0.36 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 474	0.38 460	0.63 376	0.54 492	0.35 447	1.01 494	0.95 556	1.15 439	0.95 419	1.09 505	2.00 556	1.14 497	0.92 504	1.29 519	0.75 446	0.25 450	0.27 510	0.27 473	0.23 448	0.32 481	0.24 425

NCCL2	0.74 474	0.45 492	0.77 440	0.65 539	0.45 507	0.97 482	1.16 571	1.16 442	1.02 450	1.00 469	0.98 377	1.48 542	0.88 495	0.99 470	0.89 471	0.31 498	0.27 510	0.39 533	0.39 540	0.33 486	0.34 497

Wz-Net-LNSev	0.75 478	0.54 520	1.59 554	0.51 452	0.41 483	1.16 524	0.79 538	1.27 493	1.13 490	1.04 484	1.14 448	1.11 487	0.94 509	0.93 445	1.00 500	0.24 437	0.22 466	0.21 380	0.19 367	0.26 440	0.27 448

FINET	0.75 478	0.45 492	1.38 539	0.48 418	0.46 516	0.98 487	1.00 561	1.22 475	1.69 566	0.91 428	1.25 474	0.74 357	0.74 446	1.09 489	0.82 462	0.37 531	0.31 532	0.27 473	0.24 463	0.35 499	0.34 497

FAT-Stereo	0.75 478	0.34 437	0.81 451	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.63 498	1.39 526	1.32 532	1.05 489	1.40 507	1.58 553	1.14 537	0.92 441	0.91 481	0.29 487	0.28 517	0.28 484	0.23 448	0.28 459	0.41 526

S-Stereo	0.76 481	0.36 450	1.10 510	0.57 511	0.46 516	0.83 454	0.59 487	1.31 507	1.62 561	0.98 462	1.41 509	1.11 487	0.93 506	0.85 416	1.07 516	0.27 466	0.31 532	0.28 484	0.25 476	0.33 486	0.50 556

RYNet	0.76 481	0.37 452	0.74 432	0.54 492	0.67 559	1.35 539	0.68 508	1.28 498	1.21 514	1.10 509	0.90 337	1.31 514	0.94 509	1.01 476	1.30 533	0.22 399	0.16 365	0.27 473	0.23 448	0.43 527	0.45 542

LALA_ROB	0.76 481	0.46 497	0.86 470	0.55 500	0.41 483	1.00 490	0.93 555	1.25 486	1.13 490	1.23 528	1.15 451	1.55 550	0.80 470	1.11 492	0.96 492	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.30 508	0.35 499	0.32 484

DStereoRT	0.77 484	0.21 197	0.72 422	0.52 469	0.34 439	1.07 506	0.36 292	0.86 324	0.80 318	0.81 349	1.07 422	0.54 234	0.73 439	0.78 389	0.53 380	0.17 260	0.14 313	3.96 618	1.38 607	0.20 347	0.16 237

PSMNet-RUCA	0.78 485	0.78 555	1.23 522	1.01 573	0.91 568	0.68 400	0.53 461	1.16 442	1.06 464	0.79 342	1.10 431	0.82 392	0.72 434	0.94 448	0.70 434	0.55 566	0.27 510	0.76 573	0.46 556	0.70 566	0.49 553

edge stereo	0.79 486	0.40 474	0.82 452	0.52 469	0.44 501	0.83 454	0.58 484	1.34 518	1.08 476	1.30 538	1.38 505	1.79 559	1.13 536	1.15 498	0.92 483	0.34 518	0.32 539	0.42 541	0.28 501	0.33 486	0.39 516

DGSMNet	0.80 487	0.58 533	1.42 543	0.61 527	0.65 556	0.94 477	0.75 530	1.35 519	1.16 499	0.88 404	1.26 478	1.00 448	0.75 449	1.07 485	0.89 471	0.36 527	0.31 532	0.41 540	0.40 544	0.60 560	0.59 568

RP	0.80 487	0.38 460	0.73 428	0.67 543	0.59 548	0.82 451	0.57 477	1.21 467	1.28 524	1.03 479	1.68 539	1.45 537	1.49 560	1.08 488	0.90 477	0.36 527	0.31 532	0.37 527	0.30 508	0.36 505	0.36 507

Wz-Net-MNSev	0.81 489	0.42 485	1.64 560	0.51 452	0.41 483	1.46 546	0.95 556	1.24 480	1.26 522	1.31 539	1.25 474	1.17 500	0.83 476	1.21 508	1.06 513	0.22 399	0.19 438	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.26 438

RGC	0.82 490	0.62 538	0.80 445	0.67 543	0.66 558	0.91 470	0.59 487	1.35 519	1.09 481	1.12 514	1.46 522	1.50 544	1.09 530	1.28 517	0.97 497	0.34 518	0.30 524	0.48 555	0.40 544	0.38 513	0.38 515

NCC-stereo	0.82 490	0.43 488	0.87 475	0.63 534	0.68 560	0.88 465	0.72 520	1.60 563	1.12 484	0.95 444	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 514	0.94 487	0.32 503	0.30 524	0.37 527	0.49 567	0.34 494	0.35 501

Nwc_Net	0.82 490	0.40 474	0.86 470	0.62 531	0.56 541	1.04 500	0.57 477	1.72 572	1.08 476	0.93 432	1.88 551	1.44 536	1.24 544	1.19 503	0.94 487	0.31 498	0.25 493	0.36 522	0.39 540	0.31 473	0.31 480

Abc-Net	0.82 490	0.43 488	0.87 475	0.63 534	0.68 560	0.88 465	0.72 520	1.60 563	1.12 484	0.95 444	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 514	0.94 487	0.32 503	0.30 524	0.37 527	0.49 567	0.34 494	0.35 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 490	0.77 552	0.95 490	0.68 548	0.43 495	1.15 522	1.06 564	1.19 457	1.20 511	1.03 479	1.02 396	1.10 485	0.89 498	1.20 506	0.78 450	0.49 557	0.39 560	0.58 566	0.39 540	0.69 564	0.49 553
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
w-ln-seven-2	0.83 495	0.46 497	2.93 579	0.54 492	0.39 473	0.93 474	0.63 498	1.16 442	1.18 506	1.25 532	1.32 492	1.09 483	1.05 526	1.23 509	1.07 516	0.21 377	0.20 447	0.23 416	0.22 432	0.26 440	0.24 425

stereogan	0.83 495	0.33 432	0.89 480	0.61 527	0.51 531	1.80 568	0.50 447	1.41 532	1.39 540	1.05 489	1.47 524	1.56 552	1.04 524	1.32 529	0.87 468	0.29 487	0.29 519	0.29 492	0.25 476	0.39 517	0.40 521

Anonymous_2	0.84 497	0.45 492	0.66 389	0.41 245	0.45 507	0.82 451	0.53 461	0.81 308	0.81 328	0.73 302	0.61 207	0.91 424	0.76 458	0.77 381	0.61 412	0.51 560	0.55 580	0.54 563	4.92 619	0.54 552	0.42 530

ccnet	0.84 497	0.59 535	0.86 470	0.56 505	0.60 551	1.11 515	0.72 520	1.44 539	0.97 431	1.15 517	1.44 517	1.28 510	0.95 511	1.01 476	1.33 536	0.49 557	0.43 570	0.50 560	0.47 560	0.52 550	0.48 552

psmorigin	0.84 497	0.53 513	2.21 572	0.50 440	0.41 483	0.86 462	0.57 477	1.08 412	0.90 388	1.50 548	1.42 514	1.50 544	1.09 530	1.29 519	1.03 506	0.32 503	0.33 544	0.27 473	0.27 494	0.34 494	0.45 542

ADCRef	0.84 497	0.46 497	1.60 557	0.52 469	0.45 507	1.08 508	0.52 456	1.13 433	1.03 454	1.22 526	1.43 516	0.87 406	0.93 506	0.91 439	3.35 589	0.19 340	0.16 365	0.23 416	0.23 448	0.23 406	0.22 390

CC-Net-ROB	0.84 497	1.01 574	0.93 484	0.60 522	0.45 507	1.25 533	0.71 514	1.20 464	1.05 460	0.84 366	1.24 473	0.90 418	0.78 464	1.14 495	0.70 434	0.48 556	0.34 548	1.71 590	0.38 538	0.78 569	0.40 521

GCST	0.85 502	1.25 582	0.80 445	1.58 588	1.03 580	1.04 500	0.24 88	0.81 308	0.81 328	0.99 468	0.67 229	0.78 377	0.35 208	0.98 465	0.38 265	0.97 582	0.65 585	1.20 584	0.81 587	0.93 574	0.72 571

aanetorigin	0.85 502	0.58 533	1.98 568	0.50 440	0.40 478	0.66 387	0.70 512	0.72 255	1.01 445	2.44 588	2.00 556	1.32 516	1.25 545	0.96 456	1.16 525	0.20 361	0.19 438	0.20 336	0.20 390	0.27 450	0.33 493

AF-Net	0.85 502	0.41 480	0.87 475	0.66 541	0.54 539	0.96 481	0.52 456	1.66 568	1.37 537	1.03 479	2.04 559	1.46 538	1.36 550	1.19 503	1.05 512	0.34 518	0.24 485	0.39 533	0.28 501	0.31 473	0.26 438

SQANet	0.87 505	0.76 551	0.76 437	1.16 580	0.99 576	1.10 510	0.51 450	1.12 426	0.85 354	0.93 432	1.05 412	1.03 456	0.76 458	1.07 485	0.70 434	0.79 575	0.25 493	1.04 582	0.36 533	1.56 585	0.70 570

CSAN	0.88 506	0.52 510	0.93 484	0.61 527	0.42 492	1.19 530	1.11 566	1.27 493	1.48 551	1.37 542	1.44 517	1.37 528	1.30 547	1.46 543	1.01 501	0.39 537	0.31 532	0.36 522	0.37 535	0.35 499	0.36 507

SDNR	0.89 507	0.39 465	1.66 563	0.42 283	0.39 473	3.35 596	0.32 222	0.95 361	1.05 460	1.05 489	2.12 561	0.62 287	0.71 423	1.40 533	0.78 450	0.53 562	0.56 582	0.36 522	0.27 494	0.46 534	0.50 556

test_for_model	0.90 508	3.60 615	0.42 181	2.47 604	2.11 604	0.39 211	0.28 144	0.46 85	0.48 177	0.76 319	0.32 85	0.30 85	0.28 131	0.35 44	0.27 119	0.69 573	0.12 198	0.13 63	0.09 6	3.76 615	0.74 572

PWC_ROB	0.92 509	0.57 530	1.64 560	0.53 480	0.33 427	0.93 474	0.39 343	1.42 537	1.51 553	1.66 560	2.57 574	1.18 501	1.11 532	1.50 545	1.54 548	0.26 455	0.18 416	0.28 484	0.20 390	0.30 469	0.32 484

UDG	0.93 510	1.03 575	0.75 435	1.00 572	0.97 574	1.02 496	0.57 477	1.18 453	1.01 445	0.93 432	1.02 396	1.32 516	1.03 522	0.88 426	0.92 483	0.55 566	0.33 544	1.82 592	0.41 549	1.20 581	0.74 572

RTSC	0.93 510	0.54 520	1.59 554	0.56 505	0.40 478	1.17 528	0.55 471	1.44 539	1.82 571	1.53 551	1.26 478	1.15 498	0.82 474	1.70 557	2.44 576	0.26 455	0.20 447	0.23 416	0.24 463	0.31 473	0.32 484

DeepPrunerF	0.93 510	0.55 526	3.88 588	0.70 554	0.81 566	0.72 412	0.74 527	1.28 498	1.97 575	0.95 444	1.02 396	0.87 406	0.85 483	1.16 499	1.07 516	0.35 524	0.29 519	0.43 542	0.40 544	0.31 473	0.33 493

PWCDC_ROB	0.93 510	0.54 520	0.97 496	0.78 563	0.41 483	1.03 498	0.42 388	1.39 526	2.34 586	1.04 484	3.73 594	0.80 388	1.12 534	1.29 519	1.04 510	0.37 531	0.22 466	0.24 432	0.20 390	0.36 505	0.31 480

FBW_ROB	0.94 514	0.54 520	1.03 503	0.56 505	0.42 492	1.16 524	0.76 532	1.56 556	1.41 541	1.38 544	1.33 494	1.47 540	1.07 528	2.94 593	1.14 524	0.26 455	0.32 539	0.45 546	0.30 508	0.34 494	0.30 471

G-Net	0.95 515	0.48 507	1.13 513	0.67 543	0.49 524	2.07 574	0.63 498	1.02 384	0.90 388	1.77 566	2.62 577	1.28 510	1.60 564	1.09 489	1.06 513	0.37 531	0.30 524	0.35 517	0.25 476	0.46 534	0.45 542

PASM	0.96 516	0.71 548	2.05 570	0.72 557	0.72 564	0.84 459	0.92 552	1.14 435	1.34 535	1.25 532	1.22 470	1.34 524	1.07 528	1.31 527	1.11 520	0.53 562	0.57 583	0.59 567	0.67 579	0.56 559	0.57 567

PDISCO_ROB	0.96 516	0.51 508	1.13 513	1.03 576	1.00 577	1.81 569	0.77 533	1.72 572	1.60 559	1.09 505	1.19 466	1.34 524	0.80 470	1.62 550	1.01 501	0.58 569	0.22 466	0.45 546	0.40 544	0.50 544	0.41 526

XQC	0.97 518	0.70 545	1.54 551	0.70 554	0.55 540	1.48 548	0.81 540	1.41 532	1.57 556	1.21 522	1.12 437	1.33 521	1.04 524	1.55 547	2.00 564	0.39 537	0.25 493	0.37 527	0.32 521	0.55 554	0.49 553

MDST_ROB	0.97 518	0.29 397	1.02 502	0.64 537	0.43 495	2.64 582	0.82 542	1.68 570	1.18 506	2.89 593	1.82 547	0.97 438	0.75 449	1.83 564	0.89 471	0.26 455	0.22 466	0.32 509	0.28 501	0.26 440	0.26 438

anonymity	0.98 520	0.89 565	1.06 506	0.93 570	1.04 582	0.97 482	0.82 542	1.33 516	0.93 406	1.08 501	0.98 377	1.02 454	0.95 511	1.02 479	0.93 485	0.96 581	0.96 606	0.90 579	0.91 591	0.92 573	0.95 580

SHD	0.98 520	0.54 520	1.30 532	0.63 534	0.50 529	1.14 520	0.50 447	1.80 577	2.20 580	1.66 560	1.39 506	1.47 540	1.21 541	1.40 533	1.80 555	0.32 503	0.27 510	0.32 509	0.34 529	0.41 521	0.44 540

Wz-Net-SNSev	0.99 522	0.80 556	3.00 581	0.57 511	0.46 516	0.94 477	1.22 576	1.40 530	1.28 524	1.04 484	1.33 494	1.46 538	0.90 501	2.06 571	1.65 551	0.26 455	0.24 485	0.25 445	0.26 487	0.33 486	0.30 471

SuperB	1.00 523	0.41 480	4.03 591	0.45 365	0.32 415	0.99 489	0.49 441	1.09 415	2.09 579	1.10 509	1.10 431	0.74 357	0.83 476	1.13 493	1.75 554	0.20 361	0.15 338	0.17 214	0.15 221	2.50 604	0.27 448

Consistency-Raft	1.01 524	0.82 557	1.27 527	0.85 566	0.97 574	0.81 448	0.83 544	1.35 519	1.61 560	1.06 498	1.66 538	1.11 487	0.93 506	0.93 445	1.11 520	0.65 571	0.75 592	0.79 575	0.91 591	1.09 580	0.79 575

w-ln-seven	1.02 525	0.52 510	2.86 578	0.55 500	0.51 531	1.37 540	0.75 530	1.72 572	1.84 572	1.54 552	1.52 529	1.27 509	0.95 511	1.30 525	2.07 568	0.24 437	0.22 466	0.25 445	0.25 476	0.31 473	0.28 459

SGM_RVC	1.04 526	0.30 412	0.47 239	0.41 245	0.23 150	1.73 565	0.77 533	1.63 565	1.30 530	2.39 586	1.99 555	2.64 578	1.78 573	2.22 579	1.40 538	0.28 477	0.27 510	0.27 473	0.25 476	0.25 430	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 527	0.23 263	0.51 281	0.37 130	0.22 119	0.71 408	0.39 343	1.31 507	0.92 400	0.87 394	1.08 429	0.70 330	0.64 384	0.75 363	11.43 614	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.18 295	0.19 322

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 527	0.61 537	1.82 565	0.69 551	0.51 531	2.62 581	1.69 596	1.28 498	1.44 546	1.39 545	1.56 532	1.34 524	0.91 502	1.68 555	0.95 490	0.38 536	0.39 560	0.46 549	0.61 578	0.41 521	0.43 535

DStereoO	1.07 529	0.77 552	0.87 475	0.67 543	0.49 524	0.91 470	1.30 580	1.15 439	1.41 541	1.24 530	1.33 494	1.06 470	2.39 590	1.32 529	1.11 520	2.03 600	0.38 555	0.77 574	0.31 517	1.55 584	0.43 535

z-mn7	1.07 529	0.56 528	2.36 575	0.54 492	0.37 458	1.74 566	0.71 514	1.28 498	2.32 583	1.00 469	2.56 573	1.43 535	1.01 519	2.34 584	1.74 553	0.23 426	0.20 447	0.21 380	0.20 390	0.27 450	0.27 448

xxxx	1.07 529	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.22 119	0.83 454	0.36 292	1.41 532	0.95 419	0.75 313	0.99 385	0.97 438	0.64 384	0.70 334	11.37 613	0.20 361	0.17 398	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

DPSNet	1.08 532	0.44 490	2.64 577	0.54 492	0.42 492	1.59 555	1.25 577	2.39 589	1.50 552	1.13 515	1.12 437	1.51 546	2.19 586	1.44 540	1.51 547	0.35 524	0.25 493	0.25 445	0.21 411	0.49 542	0.39 516

otaku	1.10 533	0.96 569	0.96 491	1.37 586	1.06 583	1.65 559	0.72 520	1.46 542	1.19 508	1.10 509	1.32 492	1.32 516	0.95 511	1.29 519	0.81 461	0.89 580	0.46 575	1.24 585	0.50 570	1.86 588	0.89 577

DDUNet	1.10 533	2.58 610	0.83 456	1.21 582	1.27 587	1.02 496	0.69 511	1.17 451	0.95 419	0.98 462	1.26 478	1.28 510	0.84 479	0.97 463	0.79 457	0.85 578	0.40 563	2.00 595	0.60 577	1.34 583	0.94 578

ADCL	1.10 533	0.42 485	1.57 553	0.51 452	0.41 483	1.71 564	0.92 552	1.36 523	1.45 547	1.33 540	1.56 532	1.22 506	1.26 546	1.45 541	5.27 602	0.22 399	0.19 438	0.25 445	0.25 476	0.29 461	0.29 466

ADCPNet	1.11 536	0.53 513	3.26 586	0.55 500	0.44 501	1.47 547	0.83 544	1.21 467	1.17 502	1.26 535	1.42 514	1.67 556	1.12 534	1.48 544	3.86 596	0.30 494	0.29 519	0.30 502	0.32 521	0.37 511	0.37 513

MFN_U_SF_RVC	1.14 537	0.63 539	2.33 573	0.69 551	0.46 516	2.04 573	0.70 512	1.90 579	1.37 537	1.62 555	1.56 532	1.94 565	1.36 550	1.73 559	1.90 558	0.41 542	0.38 555	0.45 546	0.48 564	0.45 531	0.47 549

Ntro	1.15 538	1.00 573	1.00 498	1.49 587	1.20 586	1.69 563	0.81 540	1.39 526	1.25 517	1.01 472	1.28 483	1.31 514	1.00 517	1.31 527	0.89 471	1.10 588	0.43 570	1.36 586	0.51 571	1.95 591	0.99 584

SAMSARA	1.15 538	0.69 544	1.44 545	1.09 579	0.93 570	2.10 575	1.87 603	1.64 566	1.47 550	1.64 557	1.21 468	2.06 568	1.14 537	1.61 549	1.50 546	0.39 537	0.45 573	0.36 522	0.38 538	0.50 544	0.51 560

SANet	1.15 538	0.45 492	1.40 541	0.50 440	0.32 415	1.54 554	1.21 574	1.49 544	3.35 598	1.61 554	2.41 569	2.32 575	1.80 574	1.57 548	1.27 532	0.28 477	0.25 493	0.26 464	0.24 463	0.36 505	0.32 484

test_sample9	1.17 541	0.37 452	0.83 456	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	1.29 519	2.03 566	0.42 544	9.50 625	0.40 536	0.41 549	0.36 505	0.35 501

MFMNet_re	1.17 541	0.99 571	1.31 533	1.02 575	0.95 572	1.32 537	1.32 581	1.44 539	1.58 558	1.72 565	1.70 542	1.21 503	1.57 562	1.16 499	1.04 510	0.88 579	0.76 594	0.79 575	0.75 584	0.90 572	0.94 578

MSAF-DinoV2	1.18 543	0.44 490	3.00 581	0.56 505	0.30 375	0.91 470	0.74 527	1.58 559	1.25 517	1.06 498	1.41 509	2.98 583	1.57 562	3.25 594	3.12 587	0.22 399	0.14 313	0.20 336	0.22 432	0.33 486	0.34 497

ADCP+	1.18 543	0.37 452	3.09 583	0.50 440	0.52 534	1.48 548	0.61 492	1.32 513	1.07 472	1.21 522	1.16 456	1.08 476	1.11 532	1.63 551	7.17 607	0.20 361	0.16 365	0.24 432	0.22 432	0.29 461	0.22 390

zh-sn7	1.20 545	0.86 563	4.54 594	0.58 517	0.43 495	1.10 510	0.92 552	1.24 480	1.34 535	1.45 547	2.00 556	1.26 507	1.62 565	2.13 575	2.79 584	0.26 455	0.26 503	0.26 464	0.27 494	0.35 499	0.33 493

zh-mn7	1.21 546	0.75 550	5.81 599	0.52 469	0.39 473	1.18 529	0.63 498	1.21 467	1.79 570	1.81 567	2.33 564	1.16 499	1.01 519	2.20 578	2.00 564	0.25 450	0.22 466	0.22 395	0.22 432	0.25 430	0.30 471

ADCMid	1.22 547	0.57 530	3.17 585	0.54 492	0.44 501	1.07 506	0.77 533	1.31 507	1.13 490	2.14 580	1.48 525	1.49 543	1.47 559	1.65 553	5.30 603	0.26 455	0.24 485	0.29 492	0.32 521	0.38 513	0.36 507

WCMA_ROB	1.22 547	0.39 465	0.93 484	0.51 452	0.45 507	1.44 545	0.79 538	1.20 464	1.30 530	2.99 599	3.94 598	3.30 591	2.17 585	1.42 537	1.31 534	0.46 550	0.35 551	0.35 517	0.37 535	0.41 521	0.42 530

Wz-Net-TNSev	1.23 549	1.24 580	5.25 597	0.51 452	0.43 495	1.49 551	1.09 565	1.58 559	1.42 544	1.25 532	1.26 478	1.58 553	1.52 561	1.97 568	1.95 559	0.33 510	0.32 539	0.26 464	0.30 508	0.41 521	0.43 535

222	1.25 550	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.23 150	0.78 430	0.37 307	1.41 532	0.93 406	0.97 459	1.13 444	0.74 357	0.71 423	0.74 355	14.86 617	0.20 361	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.20 353

MSMD_ROB	1.25 550	0.51 508	0.64 381	0.60 522	0.50 529	1.66 560	0.67 505	1.26 488	1.26 522	2.64 590	3.82 595	3.06 586	3.20 600	1.45 541	0.91 481	0.46 550	0.41 565	0.49 558	0.51 571	0.47 537	0.45 542

AnyNet_C32	1.27 552	0.72 549	3.33 587	0.59 520	0.56 541	1.51 552	1.53 589	1.27 493	1.28 524	1.52 550	1.48 525	1.38 532	1.23 543	1.64 552	5.26 601	0.30 494	0.29 519	0.29 492	0.34 529	0.38 513	0.44 540

pmcnn	1.27 552	0.31 421	1.14 515	0.41 245	0.23 150	0.97 482	0.71 514	1.23 479	1.32 532	1.83 569	2.34 566	11.25 617	0.89 498	1.04 483	0.96 492	0.15 164	0.12 198	0.12 30	0.10 56	0.15 179	0.16 237

WZ-Net	1.29 554	0.64 540	5.42 598	0.64 537	0.52 534	1.37 540	1.29 579	1.41 532	1.77 569	1.56 553	1.69 541	1.74 557	1.41 554	2.50 588	2.16 573	0.28 477	0.21 457	0.23 416	0.25 476	0.39 517	0.41 526

SPS-STEREO	1.29 554	0.94 568	1.10 510	1.05 578	1.03 580	1.48 548	0.91 550	1.57 558	1.24 515	2.13 577	1.90 552	1.94 565	1.46 557	1.77 560	1.64 550	0.97 582	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 577	0.97 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 556	0.96 569	1.33 535	0.90 569	0.92 569	1.15 522	1.05 563	1.49 544	1.62 561	1.63 556	2.51 571	2.31 573	1.62 565	2.16 577	1.42 539	0.81 577	0.73 588	0.79 575	1.02 595	0.73 567	0.97 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 557	0.70 545	1.42 543	0.78 563	0.65 556	1.68 562	0.91 550	2.12 585	3.01 594	2.25 582	2.35 568	1.90 563	1.99 580	1.98 569	2.14 571	0.40 541	0.38 555	0.49 558	0.37 535	0.51 547	0.67 569

test_sample8	1.36 558	0.37 452	0.83 456	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.19 457	0.79 309	1.51 549	0.96 364	3.29 590	1.64 567	1.29 519	2.03 566	0.42 544	9.50 625	0.40 536	0.41 549	0.36 505	0.35 501

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 559	0.91 566	2.11 571	0.89 567	0.57 546	4.27 603	1.79 600	1.55 552	2.00 577	1.64 557	1.85 550	1.83 560	1.44 556	1.89 567	1.49 545	0.49 557	0.40 563	0.56 564	0.58 575	0.75 568	0.52 562

MeshStereo	1.38 559	0.45 492	0.58 352	0.45 365	0.35 447	1.63 558	0.60 490	2.07 582	1.43 545	4.49 608	3.32 590	4.67 599	2.08 582	2.08 573	1.32 535	0.36 527	0.36 553	0.37 527	0.32 521	0.32 481	0.34 497
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
AAGNet	1.40 561	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.26 257	0.29 99	0.29 160	0.67 209	0.71 268	0.97 459	0.86 317	0.66 316	0.60 360	0.66 300	19.98 621	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.20 347	0.13 122

RainbowNet	1.42 562	1.53 591	1.31 533	1.93 595	1.46 588	1.52 553	1.03 562	1.67 569	1.55 554	1.23 528	1.59 535	1.54 549	1.21 541	1.40 533	1.03 506	1.70 596	0.70 587	1.82 592	0.80 586	2.11 595	1.22 590

ACVNet-4b	1.43 563	1.34 584	1.28 528	1.95 596	1.60 590	1.93 572	0.77 533	1.59 561	1.64 564	1.05 489	1.60 536	2.10 570	0.92 504	1.79 562	0.84 464	1.76 598	0.35 551	2.03 598	0.67 579	2.16 596	1.18 589

FCDSN-DC	1.43 563	0.57 530	0.69 410	0.74 559	0.59 548	1.42 544	0.65 504	1.40 530	1.41 541	3.31 603	4.42 605	4.57 598	3.01 598	1.70 557	1.19 528	0.46 550	0.42 567	0.48 555	0.47 560	0.51 547	0.51 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 565	0.82 557	6.28 601	0.48 418	0.40 478	0.73 416	0.83 544	0.95 361	2.77 592	3.48 605	1.95 553	1.64 555	2.12 583	1.42 537	3.84 595	0.21 377	0.19 438	0.21 380	0.21 411	0.43 527	0.42 530

SGM+DAISY	1.52 566	0.99 571	1.61 558	1.01 573	1.02 579	1.86 571	1.19 573	1.49 544	1.38 539	2.96 597	3.00 584	2.79 581	1.94 576	1.88 565	1.62 549	0.98 584	0.97 607	0.91 581	0.91 591	0.94 575	0.99 584

ACVNet_1	1.55 567	1.36 585	1.35 537	1.96 597	1.63 591	1.83 570	0.96 559	2.09 583	1.85 573	1.43 546	1.54 530	2.31 573	1.68 570	1.42 537	1.18 526	1.76 598	0.51 579	2.05 600	0.59 576	2.24 599	1.30 594

ADCS	1.60 568	0.70 545	4.02 590	0.61 527	0.53 536	1.31 536	1.11 566	1.71 571	1.86 574	1.97 575	1.68 539	1.51 546	1.46 557	2.07 572	9.20 610	0.34 518	0.32 539	0.33 514	0.36 533	0.45 531	0.46 546

AnyNet_C01	1.63 569	1.16 578	7.38 602	0.65 539	0.56 541	2.25 577	1.53 589	1.53 549	1.46 549	1.71 564	1.95 553	1.83 560	1.41 554	2.48 586	4.42 599	0.33 510	0.32 539	0.32 509	0.34 529	0.45 531	0.50 556

DispFullNet	1.64 570	2.64 611	3.14 584	2.57 605	1.78 597	1.32 537	0.55 471	1.42 537	1.45 547	1.89 571	1.48 525	1.55 550	2.35 588	2.08 573	1.12 523	0.60 570	0.19 438	2.33 603	0.73 583	2.35 600	1.30 594

FC-DCNN	1.67 571	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 524	1.62 557	0.71 514	1.77 576	1.55 554	4.73 611	4.66 607	5.82 607	3.94 604	2.13 575	1.42 539	0.47 553	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 538	0.47 549

FC-DCNN v2	1.74 572	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 524	1.67 561	0.71 514	1.85 578	1.57 556	4.84 612	5.01 609	6.42 611	3.92 603	2.24 580	1.43 541	0.47 553	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 538	0.47 549

ACVNet_2	1.74 572	1.30 583	1.62 559	1.81 591	1.63 591	2.28 578	1.34 583	2.35 588	2.64 590	1.82 568	2.55 572	2.99 584	1.71 571	1.67 554	1.20 529	1.48 593	0.59 584	1.81 591	0.71 582	2.09 594	1.29 593

ELAS_RVC	1.76 574	0.64 540	1.20 519	0.74 559	0.59 548	2.18 576	2.53 608	2.10 584	2.85 593	3.46 604	3.41 593	3.12 587	4.11 605	2.69 591	2.53 581	0.54 565	0.47 576	0.51 562	0.48 564	0.55 554	0.55 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 575	0.64 540	1.10 510	0.72 557	0.58 547	3.37 597	1.76 598	2.54 591	2.57 588	3.77 606	3.96 599	2.83 582	3.44 601	2.34 584	2.73 583	0.53 562	0.47 576	0.50 560	0.48 564	0.55 554	0.55 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 576	1.24 580	1.52 548	1.28 584	1.06 583	2.92 592	1.64 594	3.32 598	3.05 596	2.28 583	3.32 590	3.19 589	2.38 589	3.39 596	2.49 580	1.02 585	0.92 601	1.06 583	1.04 597	1.05 579	0.99 584

IMH-64-1	1.96 576	1.64 596	1.26 524	2.26 601	1.91 600	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 601	1.59 601

IMH-64	1.96 576	1.64 596	1.26 524	2.26 601	1.91 600	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 601	1.59 601

RTS	2.03 579	1.03 575	11.50 608	0.68 548	0.63 554	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

RTSA	2.03 579	1.03 575	11.50 608	0.68 548	0.63 554	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

MonStereo1	2.06 581	1.51 589	1.56 552	1.85 594	1.70 596	2.84 589	0.78 537	2.52 590	3.49 599	2.33 584	4.36 604	3.41 594	2.72 593	2.32 581	1.83 556	1.32 592	0.55 580	1.66 589	0.88 589	1.94 590	1.70 605

PWCK	2.06 581	1.75 599	4.11 592	1.69 589	0.93 570	3.13 595	2.86 611	2.18 586	2.41 587	2.38 585	2.33 564	2.22 571	1.85 575	3.52 598	2.20 574	1.65 595	0.73 588	1.52 588	0.83 588	1.81 586	1.02 587

Dean	2.07 583	1.39 586	1.69 564	2.17 599	1.83 599	2.75 586	1.28 578	3.49 602	3.80 603	2.13 577	3.30 589	3.18 588	1.98 579	1.78 561	1.72 552	1.73 597	0.79 598	1.99 594	0.91 591	2.17 597	1.34 597

WAO-6	2.11 584	1.52 590	1.25 523	1.73 590	1.69 595	2.72 585	1.62 593	3.15 596	3.64 600	2.01 576	3.28 588	3.52 596	2.20 587	2.59 589	2.48 579	1.31 591	0.92 601	2.04 599	1.22 606	1.89 589	1.35 598

IMH	2.15 585	1.66 598	1.29 529	2.25 600	1.92 602	2.87 590	1.33 582	3.25 597	3.04 595	1.87 570	3.33 592	3.00 585	2.03 581	2.80 592	1.95 559	2.09 604	0.78 595	2.45 606	1.05 600	2.44 603	1.62 604

DStereoFS	2.16 586	0.91 566	1.29 529	0.84 565	0.72 564	3.56 598	0.95 556	2.01 580	2.03 578	1.65 559	2.06 560	2.73 579	13.30 618	4.76 606	1.95 559	0.47 553	0.33 544	0.84 578	0.49 567	0.95 576	1.42 599

LVE	2.20 587	1.47 588	1.44 545	2.06 598	1.80 598	2.79 588	1.77 599	2.96 593	3.94 605	1.95 574	4.29 603	3.47 595	1.97 577	2.48 586	1.85 557	2.06 601	0.88 599	2.06 601	1.13 602	2.17 597	1.53 600

MADNet+	2.28 588	2.56 608	10.82 606	1.25 583	0.96 573	2.77 587	1.44 588	2.34 587	1.76 568	1.36 541	1.78 546	1.84 562	1.74 572	6.33 610	4.57 600	0.67 572	0.66 586	0.59 567	0.54 574	0.84 570	0.81 576

DStereoSA	2.42 589	0.66 543	2.95 580	0.89 567	1.12 585	1.75 567	6.75 614	1.53 549	1.63 563	1.28 537	8.81 617	0.99 445	10.14 611	1.68 555	3.37 590	0.44 548	0.34 548	0.64 569	0.68 581	1.21 582	1.60 603

KSHMR	2.64 590	1.96 602	1.86 567	2.69 609	2.44 607	2.88 591	2.04 604	3.46 601	6.31 609	2.51 589	3.27 587	3.39 593	1.97 577	2.59 589	2.08 570	2.48 609	1.41 611	2.80 613	1.51 610	2.98 609	2.09 608

notaker	2.87 591	2.31 606	2.01 569	3.03 611	2.60 612	2.94 593	1.82 601	3.43 600	3.06 597	2.89 593	4.21 602	6.15 610	2.71 592	3.42 597	2.90 585	2.67 612	1.18 609	3.00 614	1.67 611	3.13 610	2.26 610

WAO-8	3.00 592	1.60 593	1.52 548	1.82 592	1.65 593	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 616	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 592	1.23 591

Venus	3.00 592	1.60 593	1.52 548	1.82 592	1.65 593	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 616	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 592	1.23 591

JetBlue	3.02 594	1.39 586	7.91 603	1.17 581	1.49 589	8.53 609	7.94 615	2.82 592	1.98 576	2.15 581	2.69 579	3.32 592	3.01 598	6.66 611	3.81 594	0.79 575	0.78 595	0.75 572	0.76 585	1.04 578	1.33 596

ktn	3.02 594	2.27 605	1.85 566	2.89 610	2.54 611	3.72 599	2.14 605	3.79 605	5.33 607	2.82 592	5.09 610	5.95 608	2.54 591	3.34 595	2.58 582	2.65 611	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.61 606	2.10 609

U	3.17 596	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.71 562	57.93 638	0.20 29	0.43 69	0.39 111	0.26 43	0.23 25	0.23 42	0.22 62	0.26 2	0.22 27	0.16 214	0.10 50	0.74 571	0.13 160	0.13 86	0.11 36

TorneroNet-64	3.54 597	1.89 600	1.59 554	2.62 608	2.29 605	6.88 608	1.72 597	4.72 611	11.88 614	2.43 587	5.46 613	8.16 613	2.80 596	4.13 604	3.03 586	2.25 607	0.75 592	2.57 608	1.09 601	2.65 607	1.84 607

MultiAttention	3.62 598	0.25 316	0.65 386	0.56 505	0.34 439	23.66 622	2.61 609	1.65 567	1.14 496	0.82 352	1.83 548	1.13 495	0.42 264	35.16 632	0.72 440	0.18 300	0.12 198	0.23 416	0.23 448	0.35 499	0.33 493

UNDER WATER	3.63 599	2.12 604	4.11 592	3.17 612	2.51 609	3.77 601	2.45 607	3.53 603	13.66 619	2.98 598	2.92 583	5.75 606	4.13 606	3.85 602	3.75 593	2.84 613	1.11 608	2.71 611	1.41 608	3.26 612	2.50 612

UNDER WATER-64	3.72 600	2.07 603	4.57 595	3.30 614	2.52 610	5.61 607	2.63 610	3.67 604	12.27 615	3.09 600	2.66 578	5.99 609	4.74 608	3.93 603	3.57 591	2.54 610	1.24 610	2.65 609	1.48 609	3.21 611	2.62 613

MADNet++	4.18 601	2.72 613	4.00 589	3.80 616	3.44 615	4.72 604	4.05 613	4.01 606	3.74 601	4.52 609	5.14 611	4.20 597	4.89 609	7.04 613	6.39 604	3.79 615	3.70 617	3.27 616	2.70 616	3.68 614	3.74 617

xyz-stereo	4.31 602	0.17 58	61.72 638	0.35 80	0.16 5	13.86 617	0.38 325	0.61 164	0.69 257	1.05 489	3.09 585	0.77 374	0.88 495	1.24 510	0.46 332	0.13 61	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.13 86	0.11 36

TorneroNet	4.49 603	1.92 601	1.65 562	2.60 607	2.29 605	14.95 618	1.86 602	4.86 612	19.56 630	3.10 601	7.52 616	7.00 612	2.90 597	4.48 605	3.66 592	2.24 606	0.78 595	2.68 610	1.14 603	2.79 608	1.80 606

MANE	4.73 604	0.54 520	0.77 440	0.69 551	0.60 551	10.35 611	1.67 595	8.68 615	12.66 618	6.90 616	9.43 618	11.59 618	10.59 615	8.26 615	8.41 608	0.51 560	0.45 573	0.48 555	1.02 595	0.50 544	0.50 556

SGM-ForestM	4.73 604	0.34 437	1.05 505	0.46 390	0.28 325	10.26 610	3.48 612	4.52 607	5.16 606	8.68 618	7.48 615	18.87 626	10.80 616	11.26 618	10.01 612	0.32 503	0.34 548	0.32 509	0.32 521	0.29 461	0.30 471

LSM	4.83 606	0.83 560	11.23 607	0.76 562	56.73 634	1.10 510	1.18 572	1.35 519	1.70 567	2.13 577	2.34 566	1.34 524	1.19 540	1.52 546	1.23 530	0.34 518	0.50 578	0.39 533	0.47 560	0.51 547	9.82 621

LE_ROB	4.86 607	0.27 368	9.43 604	0.45 365	0.24 190	1.61 556	0.96 559	2.05 581	17.75 626	16.36 628	4.84 608	5.17 604	19.48 628	2.05 570	15.49 618	0.17 260	0.15 338	0.16 168	0.16 252	0.20 347	0.19 322

DPSimNet_ROB	5.19 608	2.71 612	18.56 613	2.59 606	2.49 608	4.25 602	10.93 617	3.33 599	3.93 604	5.02 613	4.52 606	5.74 605	10.18 612	5.44 609	8.79 609	2.40 608	2.47 614	2.48 607	2.54 614	2.56 605	2.87 614

JetRed	5.38 609	6.17 616	12.68 611	2.38 603	2.85 613	12.60 615	11.17 618	4.60 608	3.74 601	3.87 607	3.85 596	4.83 600	4.13 606	6.81 612	12.18 615	2.18 605	2.95 616	2.19 602	1.98 612	3.49 613	3.01 615

tt	6.21 610	0.22 230	5.88 600	3.55 615	2.07 603	11.25 614	19.19 620	11.84 619	5.47 608	2.71 591	2.18 562	4.87 601	6.25 610	3.71 599	7.09 606	8.31 623	11.17 627	4.91 619	5.39 622	5.72 617	2.42 611

coex-ft	6.50 611	1.57 592	87.99 639	0.49 429	0.38 465	1.41 543	1.21 574	1.21 467	7.96 611	12.14 620	2.78 580	2.74 580	3.83 602	1.30 525	3.19 588	0.24 437	0.23 476	0.27 473	0.24 463	0.48 538	0.40 521

HanzoNet	6.97 612	2.57 609	4.66 596	3.29 613	2.96 614	3.75 600	2.35 606	5.08 613	7.11 610	14.46 627	13.06 620	17.69 624	22.95 630	13.72 620	6.61 605	4.36 616	1.96 613	3.14 615	2.59 615	3.88 616	3.19 616

TCMNet-wrong-test	9.08 613	10.58 620	9.58 605	19.64 622	17.64 621	12.69 616	8.93 616	13.77 623	2.58 589	4.67 610	5.19 612	14.57 620	11.02 617	7.21 614	9.81 611	5.58 622	0.89 600	3.76 617	3.10 617	10.41 622	10.02 622

EDNetEfficientorigin	9.96 614	1.17 579	175.17 640	0.49 429	0.37 458	1.13 519	0.74 527	1.27 493	2.70 591	3.16 602	2.49 570	2.28 572	2.15 584	1.88 565	2.27 575	0.21 377	0.19 438	0.25 445	0.20 390	0.54 552	0.53 564

ASD4	10.37 615	9.12 619	17.90 612	7.49 618	10.02 616	16.90 619	28.93 624	11.05 618	8.53 612	7.42 617	7.41 614	8.91 614	10.32 613	11.44 619	20.38 622	4.52 617	4.58 618	5.68 623	5.04 620	5.72 617	6.02 619

DGTPSM_ROB	12.12 616	8.03 617	21.12 615	8.97 619	16.81 619	10.68 612	30.77 625	9.14 616	15.23 621	6.55 614	15.49 627	9.02 615	15.13 620	9.26 616	21.71 624	4.58 618	8.60 620	5.07 620	9.26 623	5.88 619	11.06 623

DPSMNet_ROB	12.13 617	8.03 617	21.13 616	9.02 620	16.82 620	10.68 612	30.78 626	9.15 617	15.24 622	6.56 615	15.50 628	9.02 615	15.13 620	9.28 617	21.71 624	4.59 619	8.60 620	5.08 621	9.26 623	5.89 620	11.06 623

USTest	12.98 618	14.10 621	19.89 614	16.19 621	14.95 618	20.69 621	31.85 627	16.52 624	10.99 613	8.83 619	9.55 619	13.88 619	10.36 614	16.06 621	21.35 623	3.19 614	4.82 619	5.08 621	5.36 621	8.77 621	7.20 620

BEATNet-Init1	15.65 619	1.62 595	54.26 637	0.75 561	0.56 541	37.03 631	13.39 619	13.20 620	14.59 620	29.41 636	29.29 636	47.69 639	21.87 629	26.91 630	19.58 620	0.43 547	0.39 560	0.47 550	0.47 560	0.52 550	0.52 562

DPSM_ROB	17.80 620	18.60 623	24.24 622	20.89 624	19.49 622	25.83 624	36.10 629	21.62 630	16.41 624	13.46 622	14.26 625	19.11 627	16.15 623	20.74 623	25.59 627	9.37 625	9.23 623	9.47 625	9.81 625	13.47 623	12.09 626

DPSM	17.80 620	18.60 623	24.24 622	20.89 624	19.49 622	25.83 624	36.10 629	21.62 630	16.41 624	13.46 622	14.26 625	19.11 627	16.15 623	20.74 623	25.59 627	9.37 625	9.23 623	9.47 625	9.81 625	13.47 623	12.09 626

DLNR-FE	20.09 622	36.45 631	38.39 626	170.32 642	60.71 635	0.23 29	0.20 29	13.60 622	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.49 620	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.83 640	0.13 122

DLNR_Zeroshot_test	20.12 623	36.36 630	38.38 625	170.13 641	62.28 636	0.22 18	0.20 29	13.43 621	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.57 621	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.31 639	0.13 122

LRCNet_RVC	21.27 624	31.14 629	21.46 617	28.97 627	23.77 625	3.11 594	0.62 494	20.94 628	1.64 564	25.57 629	28.13 631	21.96 629	14.74 619	21.99 629	16.44 619	29.16 637	14.92 628	33.57 634	31.28 633	29.67 635	26.33 633

HaxPig	31.93 625	37.19 632	34.22 624	24.41 626	24.94 626	18.53 620	20.18 621	21.15 629	28.84 632	35.74 637	38.86 637	26.18 630	28.75 632	33.85 631	34.15 632	35.89 638	38.80 638	37.79 635	40.52 636	39.33 636	39.33 638

Anonymous_1	33.12 626	18.23 622	23.86 618	20.53 623	21.18 624	25.45 623	35.84 628	22.44 632	15.68 623	13.41 621	13.70 624	18.00 625	15.15 622	20.31 622	24.47 626	14.56 630	8.84 622	66.24 638	117.79 639	155.41 643	11.40 625

RAFT-FEzeroshot	35.76 627	37.39 634	48.55 632	42.39 633	39.44 632	51.96 634	72.92 636	43.38 637	32.90 634	26.87 630	28.06 629	38.42 633	32.28 633	41.59 637	51.51 638	18.73 633	18.58 630	19.11 628	19.75 628	27.12 628	24.33 629

RAFT-FE	35.76 627	37.39 634	48.55 632	42.39 633	39.44 632	51.96 634	72.92 636	43.38 637	32.90 634	26.87 630	28.06 629	38.42 633	32.28 633	41.59 637	51.51 638	18.73 633	18.58 630	19.11 628	19.75 628	27.12 628	24.33 629

CasAABBNet	35.77 629	37.38 633	48.59 634	42.20 631	39.23 629	51.95 632	72.92 636	43.36 636	33.03 637	26.93 633	28.31 632	38.43 635	32.32 635	41.58 636	51.50 637	18.71 631	18.58 630	19.11 628	19.75 628	27.11 627	24.33 629

FlowAnything	35.84 630	37.49 637	48.69 635	42.17 630	39.26 630	51.95 632	72.95 639	43.35 635	33.23 638	26.92 632	28.67 633	38.55 637	32.78 637	41.53 635	51.47 636	18.71 631	18.59 633	19.17 632	19.88 632	27.07 626	24.26 628

Selective-RAFT-Error	35.87 631	37.42 636	48.73 636	42.24 632	39.28 631	52.00 636	72.87 635	43.41 639	32.95 636	26.97 634	28.72 634	38.71 638	33.15 638	41.59 637	51.42 635	18.77 635	18.60 634	19.14 631	19.78 631	27.19 630	24.42 632

xxxxx1	36.77 632	19.69 625	24.00 619	62.46 636	66.77 637	27.30 627	39.89 631	20.40 625	18.80 627	14.18 624	13.11 621	17.29 621	17.30 625	21.62 626	27.81 629	13.61 627	18.98 635	111.36 641	133.25 640	28.84 632	38.64 635

tt_ll	36.77 632	19.69 625	24.00 619	62.46 636	66.77 637	27.30 627	39.89 631	20.40 625	18.80 627	14.18 624	13.11 621	17.29 621	17.30 625	21.62 626	27.81 629	13.61 627	18.98 635	111.36 641	133.25 640	28.84 632	38.64 635

ff	36.77 632	19.69 625	24.00 619	62.46 636	66.77 637	27.30 627	39.89 631	20.40 625	18.80 627	14.18 624	13.11 621	17.29 621	17.30 625	21.62 626	27.81 629	13.61 627	18.98 635	111.36 641	133.25 640	28.84 632	38.64 635

MEDIAN_ROB	37.35 635	40.72 640	40.37 628	32.26 628	31.80 627	27.29 626	25.02 622	29.47 633	33.43 639	41.99 641	41.60 639	33.48 631	34.37 639	39.66 634	36.94 633	43.49 640	43.96 640	44.07 637	43.35 638	41.32 638	42.43 640

AVERAGE_ROB	37.53 636	40.05 639	40.01 627	34.74 629	33.76 628	28.46 630	25.14 623	32.31 634	34.08 640	41.20 640	40.52 638	34.51 632	34.78 640	39.11 633	37.48 634	42.68 639	43.32 639	43.80 636	42.99 637	40.42 637	41.31 639

LSM0	38.96 637	37.52 638	48.37 631	43.79 635	91.31 640	52.31 637	72.38 634	43.71 640	32.75 633	27.16 635	28.73 635	38.51 636	32.63 636	41.75 640	51.59 640	18.85 636	18.43 629	19.09 627	19.60 627	27.21 631	33.44 634

PML	40.49 638	30.31 628	12.46 610	7.19 617	14.30 617	91.44 641	212.44 643	7.73 614	23.24 631	74.44 642	185.05 643	49.81 640	25.78 631	21.34 625	12.84 616	8.71 624	2.93 615	8.43 624	3.24 618	13.77 625	4.45 618

RSGM-EC	74.49 639	61.53 641	40.38 629	97.66 639	92.09 641	73.48 639	113.87 640	59.44 641	38.62 641	39.84 638	49.02 640	90.35 641	61.68 641	138.81 641	126.03 641	92.92 641	53.83 641	94.52 639	37.88 634	81.03 641	46.84 641

acva	74.49 639	61.53 641	40.38 629	97.66 639	92.09 641	73.48 639	113.87 640	59.44 641	38.62 641	39.84 638	49.02 640	90.35 641	61.68 641	138.81 641	126.03 641	92.92 641	53.83 641	94.52 639	37.88 634	81.03 641	46.84 641

test_example2	176.82 641	204.75 643	198.54 641	188.58 643	191.23 643	151.28 642	169.77 642	97.63 643	125.81 643	179.94 643	183.74 642	158.20 643	139.14 643	192.16 643	198.12 643	203.48 643	236.37 643	163.71 644	173.22 643	217.79 644	162.95 643

ccccc	428.22 642	430.66 644	522.50 642	506.24 644	500.20 644	349.93 643	338.04 644	384.19 644	297.84 644	330.97 644	382.26 644	370.48 644	442.91 644	498.75 644	555.79 644	557.84 644	430.47 644	334.14 645	290.91 644	547.74 645	492.55 644

GS-Stereo							0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

STTRV1_RVC		0.60 536		0.67 543	0.81 566	1.12 517	0.63 498	1.37 525	1.12 484	0.98 462	1.34 499	1.08 476	0.95 511	1.28 517	0.90 477	0.57 568	0.25 493	0.44 544	0.39 540	0.60 560	0.41 526

FADE		2.54 607		1.04 577	1.00 577													21.24 633		0.63 563

Low-res two-view benchmark