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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 16	0.09 15	0.09 1	0.14 77	0.11 1	0.16 27	0.07 1	0.09 10	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.05 3	0.06 8

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 16	0.10 53	0.17 79	0.13 53	0.11 1	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.08 2	0.06 1	0.22 118	0.11 1	0.06 31	0.05 5	0.07 95	0.08 222	0.05 3	0.06 8

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 56	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 113	0.14 4	0.13 46	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 52	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 58	0.24 40	0.14 2	0.10 53	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 21	0.12 40	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.07 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 28	0.19 8	0.18 40	0.09 15	0.13 16	0.09 2	0.17 9	0.13 7	0.10 11	0.08 6	0.09 21	0.09 24	0.16 15	0.12 12	0.08 201	0.06 55	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 68

MatchStereo	0.11 6	0.08 9	0.30 86	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 29	0.21 35	0.18 44	0.10 11	0.16 96	0.08 2	0.08 10	0.15 8	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter++	0.11 6	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.11 58	0.10 54	0.16 15	0.14 87	0.07 73	0.11 315	0.05 1	0.07 140	0.05 3	0.13 302

BridgeDepth	0.11 6	0.11 95	0.22 31	0.19 76	0.07 1	0.16 56	0.12 29	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 113	0.14 163	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 40	0.10 53	0.12 10	0.13 53	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 30	0.11 1	0.06 31	0.08 198	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

LG-Stereo_L1	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 40	0.10 53	0.12 10	0.13 53	0.18 12	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 41	0.11 1	0.06 31	0.10 281	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MLG-Stereo_test3	0.11 6	0.08 9	0.22 31	0.19 76	0.10 53	0.16 56	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.11 21	0.07 3	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.12 12	0.07 73	0.09 241	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 68

MLG-Stereo_test1	0.11 6	0.09 28	0.26 57	0.18 40	0.11 85	0.15 31	0.11 19	0.17 9	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.07 3	0.17 30	0.12 12	0.06 31	0.15 409	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MLG-Stereo	0.11 6	0.08 9	0.26 57	0.19 76	0.09 15	0.15 31	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.08 10	0.18 41	0.12 12	0.06 31	0.16 422	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

DEFOM-Stereo	0.11 6	0.10 58	0.21 22	0.18 40	0.09 15	0.21 188	0.14 77	0.14 5	0.17 32	0.11 21	0.10 15	0.09 21	0.08 10	0.21 94	0.12 12	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

HiDET	0.12 15	0.07 2	0.20 11	0.15 4	0.09 15	0.14 20	0.12 29	0.20 24	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.11 58	0.09 24	0.19 55	0.17 179	0.07 73	0.09 241	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.11 221

LCMNet	0.12 15	0.08 9	0.20 11	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.19 21	0.20 68	0.10 11	0.11 23	0.11 58	0.10 54	0.20 76	0.16 151	0.07 73	0.11 315	0.05 1	0.07 140	0.05 3	0.14 331

CSFM-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.17 3	0.16 7	0.08 6	0.16 56	0.13 53	0.22 46	0.13 7	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.11 81	0.17 30	0.14 87	0.07 73	0.12 339	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.12 273

Wavelet-MonSter	0.12 15	0.08 9	0.25 49	0.18 40	0.10 53	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 13	0.11 21	0.14 82	0.10 35	0.11 81	0.20 76	0.15 124	0.05 1	0.16 422	0.05 1	0.07 140	0.05 3	0.12 273

asd	0.12 15	0.10 58	0.23 36	0.18 40	0.10 53	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.09 21	0.11 81	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.14 378	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 113

3.75w	0.12 15	0.10 58	0.21 22	0.17 16	0.11 85	0.18 106	0.12 29	0.24 74	0.15 20	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.10 54	0.18 41	0.12 12	0.05 1	0.14 378	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 68

3.5w_stereo	0.12 15	0.11 95	0.21 22	0.17 16	0.09 15	0.17 79	0.09 2	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.13 51	0.10 35	0.11 81	0.22 118	0.13 46	0.05 1	0.11 315	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 68

IGEV	0.12 15	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.11 85	0.16 56	0.13 53	0.22 46	0.17 32	0.12 35	0.15 88	0.09 21	0.07 3	0.16 15	0.12 12	0.06 31	0.10 281	0.06 32	0.07 140	0.05 3	0.08 68

MLG-Stereo_test2	0.12 15	0.09 28	0.29 76	0.21 149	0.12 124	0.16 56	0.11 19	0.17 9	0.12 3	0.11 21	0.08 6	0.11 58	0.06 1	0.16 15	0.11 1	0.08 201	0.13 360	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 113

LG-G_1	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 117	0.09 15	0.21 188	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 54	0.22 118	0.11 1	0.07 73	0.09 241	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 273

LG-G	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 117	0.09 15	0.21 188	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 54	0.22 118	0.11 1	0.07 73	0.09 241	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 273

SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 16	0.07 1	0.17 79	0.13 53	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 51	0.11 58	0.12 113	0.19 55	0.12 12	0.08 201	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

DispViT+	0.13 27	0.17 327	0.29 76	0.18 40	0.12 124	0.13 16	0.10 8	0.25 91	0.20 68	0.14 69	0.11 23	0.10 35	0.10 54	0.16 15	0.16 151	0.08 201	0.08 198	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.06 8

VIP-Stereo	0.13 27	0.15 261	0.31 95	0.18 40	0.12 124	0.24 258	0.12 29	0.20 24	0.20 68	0.10 11	0.13 51	0.11 58	0.09 24	0.20 76	0.13 46	0.06 31	0.11 315	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 68

MonStereo	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 16	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 91	0.20 68	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 76	0.13 46	0.05 1	0.24 524	0.05 1	0.09 315	0.05 3	0.13 302

Monster-pub-eth3d	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 16	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 91	0.20 68	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.19 55	0.13 46	0.05 1	0.24 524	0.05 1	0.09 315	0.05 3	0.13 302

Monster-pub-mixall	0.13 27	0.07 2	0.20 11	0.17 16	0.08 6	0.11 5	0.09 2	0.21 35	0.13 7	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.08 10	0.27 212	0.13 46	0.07 73	0.35 578	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.09 113

AdaDepth	0.13 27	0.10 58	0.32 107	0.20 117	0.11 85	0.19 127	0.13 53	0.16 6	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.10 35	0.09 24	0.19 55	0.12 12	0.05 1	0.11 315	0.06 32	0.06 68	0.05 3	0.11 221

asda	0.13 27	0.11 95	0.24 40	0.18 40	0.10 53	0.14 20	0.12 29	0.25 91	0.17 32	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.11 81	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 221

qwe	0.13 27	0.10 58	0.24 40	0.17 16	0.11 85	0.15 31	0.12 29	0.26 101	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.09 21	0.10 54	0.23 143	0.13 46	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.09 113

2.25w	0.13 27	0.10 58	0.24 40	0.17 16	0.09 15	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.19 58	0.14 69	0.18 127	0.09 21	0.10 54	0.23 143	0.15 124	0.05 1	0.17 447	0.05 1	0.08 222	0.05 3	0.12 273

4.25_new	0.13 27	0.12 144	0.26 57	0.18 40	0.10 53	0.17 79	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 54	0.22 118	0.14 87	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.11 221

4.5w_new	0.13 27	0.12 144	0.26 57	0.18 40	0.10 53	0.17 79	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 54	0.22 118	0.14 87	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.11 221

4.5_new	0.13 27	0.12 144	0.24 40	0.17 16	0.10 53	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 55	0.12 12	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.06 68	0.06 52	0.09 113

4.5w-stereo	0.13 27	0.12 144	0.24 40	0.17 16	0.10 53	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 55	0.12 12	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.06 68	0.06 52	0.09 113

4.25w-stereo	0.13 27	0.12 144	0.26 57	0.18 40	0.10 53	0.17 79	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 54	0.22 118	0.14 87	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.11 221

4w-stereo	0.13 27	0.11 95	0.31 95	0.17 16	0.10 53	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 113	0.23 143	0.13 46	0.05 1	0.18 459	0.05 1	0.08 222	0.05 3	0.15 348

2.5w	0.13 27	0.10 58	0.23 36	0.18 40	0.09 15	0.15 31	0.15 102	0.21 35	0.16 27	0.12 35	0.13 51	0.10 35	0.09 24	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.19 472	0.05 1	0.07 140	0.05 3	0.12 273

2.75w_new	0.13 27	0.10 58	0.25 49	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.26 101	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.08 2	0.11 81	0.22 118	0.15 124	0.05 1	0.19 472	0.05 1	0.07 140	0.05 3	0.10 178

3.25w_new	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 16	0.09 15	0.18 106	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 95	0.13 51	0.10 35	0.11 81	0.20 76	0.13 46	0.05 1	0.17 447	0.05 1	0.06 68	0.04 1	0.11 221

3.25w	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 16	0.09 15	0.18 106	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 95	0.13 51	0.10 35	0.11 81	0.20 76	0.13 46	0.05 1	0.17 447	0.05 1	0.06 68	0.04 1	0.11 221

2w_stereo	0.13 27	0.11 95	0.21 22	0.18 40	0.09 15	0.17 79	0.14 77	0.29 133	0.20 68	0.15 95	0.14 82	0.08 2	0.11 81	0.15 8	0.13 46	0.05 1	0.12 339	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 68

1w_stereo	0.13 27	0.09 28	0.17 3	0.19 76	0.10 53	0.16 56	0.15 102	0.27 108	0.22 102	0.14 69	0.16 96	0.08 2	0.12 113	0.19 55	0.14 87	0.05 1	0.10 281	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 113

monsterstereo	0.13 27	0.10 58	0.20 11	0.19 76	0.12 124	0.14 20	0.12 29	0.26 101	0.18 44	0.14 69	0.16 96	0.08 2	0.09 24	0.22 118	0.14 87	0.05 1	0.16 422	0.06 32	0.09 315	0.06 52	0.07 25

monsters	0.13 27	0.10 58	0.20 11	0.18 40	0.13 176	0.15 31	0.11 19	0.24 74	0.16 27	0.15 95	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.23 143	0.12 12	0.06 31	0.15 409	0.05 1	0.08 222	0.05 3	0.09 113

111111	0.13 27	0.08 9	0.20 11	0.20 117	0.13 176	0.13 16	0.10 8	0.23 55	0.17 32	0.11 21	0.13 51	0.12 72	0.08 10	0.19 55	0.12 12	0.07 73	0.16 422	0.06 32	0.04 1	0.08 181	0.16 365

S2M2_L	0.13 27	0.12 144	0.26 57	0.17 16	0.12 124	0.12 10	0.07 1	0.18 12	0.21 92	0.12 35	0.15 88	0.14 113	0.12 113	0.16 15	0.15 124	0.13 458	0.09 241	0.09 269	0.10 372	0.11 380	0.09 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 27	0.15 261	0.21 22	0.27 425	0.09 15	0.15 31	0.13 53	0.23 55	0.21 92	0.12 35	0.11 23	0.10 35	0.13 144	0.22 118	0.13 46	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.07 25

FoundationStereo	0.13 27	0.08 9	0.18 5	0.29 471	0.30 534	0.12 10	0.13 53	0.12 3	0.18 44	0.09 3	0.08 6	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.11 1	0.07 73	0.31 565	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 16	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 91	0.20 68	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 76	0.13 46	0.05 1	0.24 524	0.05 1	0.09 315	0.05 3	0.13 302

VMBase	0.14 55	0.09 28	0.29 76	0.16 7	0.09 15	0.18 106	0.12 29	0.24 74	0.25 154	0.15 95	0.22 177	0.17 159	0.13 144	0.19 55	0.14 87	0.08 201	0.06 55	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.08 68

BStereo	0.14 55	0.10 58	0.46 204	0.18 40	0.11 85	0.15 31	0.15 102	0.25 91	0.23 115	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 179	0.05 1	0.07 135	0.06 32	0.08 222	0.05 3	0.09 113

NLSM3	0.14 55	0.12 144	0.25 49	0.21 149	0.13 176	0.18 106	0.16 139	0.32 178	0.25 154	0.12 35	0.15 88	0.12 72	0.13 144	0.17 30	0.15 124	0.05 1	0.05 5	0.08 178	0.08 222	0.05 3	0.08 68

3w_stereo	0.14 55	0.11 95	0.31 95	0.19 76	0.09 15	0.16 56	0.16 139	0.28 114	0.20 68	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 113	0.19 55	0.12 12	0.05 1	0.19 472	0.05 1	0.06 68	0.05 3	0.10 178

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 55	0.10 58	0.27 69	0.21 149	0.11 85	0.16 56	0.14 77	0.24 74	0.17 32	0.17 126	0.20 148	0.18 173	0.11 81	0.16 15	0.17 179	0.07 73	0.08 198	0.07 95	0.07 140	0.07 117	0.09 113

LG-Stereo	0.14 55	0.13 185	0.30 86	0.21 149	0.11 85	0.16 56	0.18 229	0.23 55	0.19 58	0.12 35	0.18 127	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.14 87	0.06 31	0.07 135	0.08 178	0.08 222	0.07 117	0.07 25

castereo++	0.14 55	0.13 185	0.25 49	0.19 76	0.10 53	0.27 304	0.13 53	0.24 74	0.26 168	0.11 21	0.13 51	0.16 144	0.10 54	0.18 41	0.11 1	0.07 73	0.08 198	0.07 95	0.06 68	0.05 3	0.07 25

castereo	0.14 55	0.11 95	0.22 31	0.19 76	0.10 53	0.20 161	0.19 274	0.32 178	0.28 198	0.13 49	0.18 127	0.16 144	0.16 201	0.16 15	0.14 87	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.07 25

fffft	0.14 55	0.12 144	0.30 86	0.19 76	0.10 53	0.17 79	0.18 229	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 86	0.10 54	0.24 157	0.18 208	0.06 31	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.07 117	0.09 113
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 55	0.15 261	0.29 76	0.19 76	0.10 53	0.19 127	0.17 176	0.21 35	0.21 92	0.15 95	0.13 51	0.12 72	0.11 81	0.25 177	0.16 151	0.06 31	0.05 5	0.08 178	0.06 68	0.06 52	0.08 68

RAStereo	0.14 55	0.15 261	0.40 154	0.22 204	0.11 85	0.15 31	0.18 229	0.25 91	0.24 129	0.13 49	0.17 110	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.13 46	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 55	0.08 9	0.26 57	0.18 40	0.14 216	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 32	0.14 69	0.08 6	0.10 35	0.10 54	0.22 118	0.14 87	0.07 73	0.15 409	0.06 32	0.06 68	0.16 477	0.29 514

RSM++	0.14 55	0.11 95	0.25 49	0.32 508	0.17 345	0.17 79	0.15 102	0.23 55	0.21 92	0.12 35	0.12 40	0.14 113	0.09 24	0.21 94	0.13 46	0.06 31	0.05 5	0.07 95	0.07 140	0.07 117	0.11 221

RSM	0.14 55	0.11 95	0.25 49	0.29 471	0.16 316	0.16 56	0.15 102	0.24 74	0.20 68	0.13 49	0.13 51	0.15 130	0.09 24	0.22 118	0.13 46	0.06 31	0.06 55	0.07 95	0.07 140	0.07 117	0.11 221

trnet	0.14 55	0.09 28	0.26 57	0.15 4	0.07 1	0.21 188	0.12 29	0.25 91	0.26 168	0.16 111	0.21 166	0.15 130	0.13 144	0.19 55	0.14 87	0.09 288	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

LoS_RVC	0.14 55	0.11 95	0.32 107	0.18 40	0.16 316	0.20 161	0.18 229	0.21 35	0.18 44	0.14 69	0.20 148	0.12 72	0.17 222	0.17 30	0.14 87	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 331

CES	0.14 55	0.08 9	0.24 40	0.17 16	0.23 478	0.18 106	0.15 102	0.24 74	0.20 68	0.14 69	0.18 127	0.14 113	0.10 54	0.19 55	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 181	0.20 424

CREStereo	0.14 55	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 218	0.15 102	0.26 101	0.26 168	0.16 111	0.21 166	0.14 113	0.13 144	0.19 55	0.14 87	0.09 288	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 117	0.06 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Replicate-Monster	0.15 73	0.12 144	0.40 154	0.17 16	0.10 53	0.17 79	0.10 8	0.24 74	0.20 68	0.12 35	0.10 15	0.10 35	0.10 54	0.28 236	0.12 12	0.06 31	0.31 565	0.06 32	0.06 68	0.05 3	0.21 436

FlowAnything_test	0.15 73	0.12 144	0.23 36	0.21 149	0.12 124	0.18 106	0.16 139	0.25 91	0.17 32	0.15 95	0.13 51	0.15 130	0.14 163	0.19 55	0.17 179	0.10 357	0.07 135	0.11 402	0.12 448	0.08 181	0.10 178

water-stereo	0.15 73	0.11 95	0.32 107	0.19 76	0.10 53	0.17 79	0.14 77	0.26 101	0.20 68	0.18 147	0.23 190	0.16 144	0.16 201	0.14 4	0.14 87	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.11 221

depthmonostereo	0.15 73	0.12 144	0.34 117	0.19 76	0.09 15	0.20 161	0.15 102	0.28 114	0.24 129	0.16 111	0.18 127	0.16 144	0.18 252	0.21 94	0.14 87	0.07 73	0.07 135	0.07 95	0.06 68	0.05 3	0.08 68

DilatedVolume-Stereo	0.15 73	0.09 28	0.26 57	0.18 40	0.10 53	0.21 188	0.14 77	0.24 74	0.22 102	0.22 189	0.21 166	0.16 144	0.15 181	0.24 157	0.17 179	0.07 73	0.07 135	0.06 32	0.06 68	0.05 3	0.08 68

tt45	0.15 73	0.14 230	0.29 76	0.19 76	0.11 85	0.23 237	0.18 229	0.23 55	0.18 44	0.16 111	0.13 51	0.14 113	0.10 54	0.31 288	0.15 124	0.07 73	0.05 5	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.08 68

999	0.15 73	0.13 185	0.30 86	0.19 76	0.12 124	0.20 161	0.17 176	0.25 91	0.20 68	0.14 69	0.16 96	0.14 113	0.11 81	0.36 336	0.16 151	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.08 68

mms	0.15 73	0.14 230	0.25 49	0.20 117	0.15 277	0.17 79	0.17 176	0.21 35	0.19 58	0.14 69	0.18 127	0.14 113	0.09 24	0.26 198	0.15 124	0.06 31	0.07 135	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.19 406

ours_stereo	0.15 73	0.14 230	0.29 76	0.21 149	0.14 216	0.17 79	0.18 229	0.21 35	0.20 68	0.13 49	0.18 127	0.14 113	0.10 54	0.24 157	0.15 124	0.06 31	0.06 55	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.13 302

fffy	0.15 73	0.14 230	0.31 95	0.21 149	0.14 216	0.19 127	0.18 229	0.24 74	0.19 58	0.13 49	0.17 110	0.15 130	0.13 144	0.25 177	0.15 124	0.06 31	0.08 198	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.15 348

WCG-NET	0.15 73	0.12 144	0.31 95	0.18 40	0.09 15	0.18 106	0.17 176	0.23 55	0.29 218	0.18 147	0.22 177	0.15 130	0.12 113	0.19 55	0.13 46	0.06 31	0.12 339	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 73	0.09 28	0.27 69	0.21 149	0.13 176	0.14 20	0.11 19	0.23 55	0.19 58	0.15 95	0.14 82	0.11 58	0.11 81	0.19 55	0.12 12	0.06 31	0.21 492	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 508

Pointernet	0.15 73	0.08 9	0.35 123	0.19 76	0.12 124	0.20 161	0.12 29	0.34 204	0.25 154	0.15 95	0.16 96	0.13 86	0.11 81	0.18 41	0.13 46	0.08 201	0.06 55	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 68

MGS-Stereo	0.15 73	0.12 144	0.38 138	0.19 76	0.11 85	0.18 106	0.17 176	0.21 35	0.23 115	0.14 69	0.24 199	0.16 144	0.10 54	0.19 55	0.13 46	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.10 328	0.07 25

MaDis-Stereo	0.15 73	0.17 327	0.39 145	0.19 76	0.15 277	0.16 56	0.13 53	0.26 101	0.22 102	0.13 49	0.15 88	0.14 113	0.11 81	0.17 30	0.17 179	0.08 201	0.07 135	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.06 8

UniTT-Stereo	0.15 73	0.12 144	0.45 190	0.21 149	0.14 216	0.17 79	0.13 53	0.20 24	0.19 58	0.16 111	0.20 148	0.10 35	0.11 81	0.18 41	0.17 179	0.08 201	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.08 181	0.07 25

CASnet	0.15 73	0.13 185	0.30 86	0.22 204	0.08 6	0.15 31	0.14 77	0.28 114	0.26 168	0.23 197	0.20 148	0.15 130	0.11 81	0.18 41	0.13 46	0.07 73	0.05 5	0.11 402	0.09 315	0.08 181	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 73	0.09 28	0.34 117	0.17 16	0.09 15	0.22 218	0.14 77	0.27 108	0.27 187	0.15 95	0.18 127	0.19 183	0.14 163	0.23 143	0.14 87	0.08 201	0.06 55	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 73	0.10 58	0.34 117	0.32 508	0.19 407	0.16 56	0.14 77	0.29 133	0.20 68	0.13 49	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.23 143	0.14 87	0.06 31	0.13 360	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.11 221

GLC_STEREO	0.15 73	0.11 95	0.31 95	0.22 204	0.09 15	0.17 79	0.15 102	0.24 74	0.28 198	0.17 126	0.20 148	0.17 159	0.11 81	0.24 157	0.17 179	0.07 73	0.09 241	0.09 269	0.08 222	0.07 117	0.07 25

CroCo-Stereo	0.15 73	0.16 295	0.34 117	0.25 347	0.12 124	0.11 5	0.18 229	0.35 215	0.24 129	0.13 49	0.13 51	0.18 173	0.12 113	0.15 8	0.13 46	0.08 201	0.06 55	0.07 95	0.05 23	0.07 117	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.16 94	0.10 58	0.46 204	0.18 40	0.11 85	0.41 475	0.15 102	0.30 151	0.23 115	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 179	0.05 1	0.07 135	0.06 32	0.08 222	0.05 3	0.09 113

DDF-Stereo	0.16 94	0.08 9	0.30 86	0.21 149	0.20 433	0.12 10	0.14 77	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 86	0.12 113	0.24 157	0.20 263	0.09 288	0.18 459	0.07 95	0.06 68	0.20 525	0.19 406

GIP-stereo	0.16 94	0.12 144	0.25 49	0.24 308	0.22 465	0.15 31	0.14 77	0.32 178	0.21 92	0.11 21	0.16 96	0.13 86	0.09 24	0.20 76	0.13 46	0.07 73	0.13 360	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 525

rvit_stereo_0081	0.16 94	0.13 185	0.30 86	0.21 149	0.12 124	0.17 79	0.17 176	0.24 74	0.34 282	0.17 126	0.19 139	0.18 173	0.15 181	0.20 76	0.17 179	0.11 396	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.09 265	0.07 25

rvit_stereo_0082	0.16 94	0.13 185	0.30 86	0.21 149	0.12 124	0.17 79	0.17 176	0.24 74	0.34 282	0.17 126	0.19 139	0.18 173	0.15 181	0.20 76	0.17 179	0.11 396	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.09 265	0.07 25

rvit_stereo_0080	0.16 94	0.17 327	0.35 123	0.19 76	0.13 176	0.14 20	0.20 314	0.29 133	0.26 168	0.16 111	0.17 110	0.19 183	0.14 163	0.19 55	0.16 151	0.11 396	0.08 198	0.08 178	0.08 222	0.10 328	0.08 68

AIO-Stereo	0.16 94	0.12 144	0.29 76	0.30 483	0.20 433	0.16 56	0.14 77	0.28 114	0.22 102	0.14 69	0.15 88	0.13 86	0.08 10	0.20 76	0.15 124	0.06 31	0.16 422	0.07 95	0.08 222	0.06 52	0.24 471

WCG-NET（raft）	0.16 94	0.14 230	0.32 107	0.18 40	0.09 15	0.19 127	0.16 139	0.24 74	0.27 187	0.19 154	0.19 139	0.20 195	0.12 113	0.22 118	0.13 46	0.06 31	0.17 447	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.07 25

whm_eth	0.16 94	0.17 327	0.35 123	0.19 76	0.13 176	0.14 20	0.20 314	0.29 133	0.26 168	0.16 111	0.17 110	0.19 183	0.14 163	0.19 55	0.16 151	0.11 396	0.08 198	0.08 178	0.08 222	0.10 328	0.08 68

CAS	0.16 94	0.07 2	0.29 76	0.42 565	0.17 345	0.20 161	0.18 229	0.23 55	0.20 68	0.15 95	0.19 139	0.11 58	0.10 54	0.15 8	0.14 87	0.31 573	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 365

ProNet	0.16 94	0.13 185	0.36 130	0.21 149	0.15 277	0.20 161	0.19 274	0.29 133	0.23 115	0.14 69	0.13 51	0.13 86	0.12 113	0.25 177	0.13 46	0.06 31	0.09 241	0.07 95	0.06 68	0.07 117	0.22 450

CroCo-Stereo Lap2	0.16 94	0.18 350	0.39 145	0.26 388	0.18 375	0.11 5	0.19 274	0.30 151	0.22 102	0.13 49	0.16 96	0.15 130	0.11 81	0.17 30	0.15 124	0.07 73	0.07 135	0.08 178	0.06 68	0.08 181	0.07 25

CREStereo++_RVC	0.16 94	0.09 28	0.42 172	0.17 16	0.11 85	0.18 106	0.13 53	0.23 55	0.31 245	0.21 171	0.31 267	0.13 86	0.11 81	0.17 30	0.16 151	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 509	0.06 52	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 94	0.11 95	0.43 178	0.16 7	0.08 6	0.25 277	0.14 77	0.23 55	0.29 218	0.25 218	0.30 256	0.16 144	0.12 113	0.18 41	0.13 46	0.08 201	0.07 135	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.08 68

XX-TBD	0.16 94	0.21 386	0.43 178	0.22 204	0.10 53	0.23 237	0.15 102	0.23 55	0.28 198	0.22 189	0.26 215	0.14 113	0.12 113	0.16 15	0.14 87	0.08 201	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 117	0.06 8

PMTNet	0.16 94	0.09 28	0.31 95	0.15 4	0.09 15	0.23 237	0.15 102	0.26 101	0.24 129	0.17 126	0.21 166	0.16 144	0.14 163	0.23 143	0.14 87	0.29 569	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 117	0.07 25

Zero-FE251	0.17 110	0.09 28	0.38 138	0.18 40	0.10 53	0.20 161	0.13 53	0.20 24	0.15 20	0.75 566	0.13 51	0.13 86	0.11 81	0.16 15	0.16 151	0.08 201	0.10 281	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 390

xyz-stereo-finetune	0.17 110	0.17 327	0.29 76	0.17 16	0.08 6	0.24 258	0.21 341	0.30 151	0.32 255	0.19 154	0.22 177	0.19 183	0.15 181	0.30 275	0.22 309	0.06 31	0.06 55	0.08 178	0.06 68	0.06 52	0.07 25

rvit_stereo_0083	0.17 110	0.13 185	0.29 76	0.21 149	0.13 176	0.17 79	0.17 176	0.23 55	0.36 309	0.16 111	0.22 177	0.19 183	0.17 222	0.21 94	0.17 179	0.11 396	0.10 281	0.10 346	0.08 222	0.09 265	0.08 68

rvit_stereo_0081_aga	0.17 110	0.17 327	0.40 154	0.21 149	0.14 216	0.20 161	0.17 176	0.24 74	0.26 168	0.18 147	0.21 166	0.20 195	0.14 163	0.20 76	0.15 124	0.12 436	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.10 328	0.08 68

RAFT-Stereo-weight	0.17 110	0.10 58	0.31 95	0.20 117	0.12 124	0.20 161	0.16 139	0.38 251	0.33 271	0.25 218	0.20 148	0.19 183	0.10 54	0.19 55	0.16 151	0.07 73	0.13 360	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.09 113

CAS++	0.17 110	0.13 185	0.35 123	0.18 40	0.13 176	0.17 79	0.16 139	0.42 304	0.25 154	0.19 154	0.18 127	0.13 86	0.10 54	0.22 118	0.12 12	0.12 436	0.10 281	0.11 402	0.08 222	0.10 328	0.09 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 110	0.10 58	0.33 113	0.20 117	0.11 85	0.19 127	0.17 176	0.39 272	0.36 309	0.21 171	0.25 207	0.17 159	0.17 222	0.18 41	0.15 124	0.07 73	0.14 378	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.08 68

iRaftStereo_RVC	0.17 110	0.16 295	0.35 123	0.21 149	0.11 85	0.20 161	0.17 176	0.34 204	0.25 154	0.20 164	0.25 207	0.19 183	0.12 113	0.21 94	0.16 151	0.07 73	0.12 339	0.10 346	0.09 315	0.09 265	0.14 331

Gwc-CoAtRS	0.17 110	0.10 58	0.41 163	0.20 117	0.12 124	0.20 161	0.15 102	0.34 204	0.29 218	0.23 197	0.23 190	0.27 286	0.15 181	0.21 94	0.14 87	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.07 25

NLSM1	0.18 119	0.12 144	0.21 22	0.21 149	0.18 375	0.25 277	0.17 176	0.51 403	0.43 393	0.17 126	0.21 166	0.13 86	0.15 181	0.22 118	0.18 208	0.08 201	0.09 241	0.09 269	0.08 222	0.07 117	0.07 25

FE-Mocha	0.18 119	0.11 95	0.40 154	0.26 388	0.14 216	0.19 127	0.14 77	0.36 227	0.24 129	0.24 205	0.24 199	0.23 229	0.14 163	0.27 212	0.19 238	0.08 201	0.08 198	0.08 178	0.08 222	0.07 117	0.08 68

252Zero-FE	0.18 119	0.08 9	0.28 73	0.18 40	0.10 53	0.15 31	0.11 19	0.22 46	0.22 102	0.76 569	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 30	0.15 124	0.07 73	0.51 594	0.06 32	0.08 222	0.06 52	0.10 178

xyz-stereo-finetune2	0.18 119	0.16 295	0.32 107	0.16 7	0.09 15	0.27 304	0.19 274	0.29 133	0.21 92	0.23 197	0.29 242	0.21 209	0.23 308	0.37 346	0.23 328	0.06 31	0.05 5	0.08 178	0.06 68	0.06 52	0.07 25

Reg-Stereo(zero)	0.18 119	0.08 9	0.39 145	0.19 76	0.19 407	0.24 258	0.18 229	0.29 133	0.29 218	0.24 205	0.21 166	0.24 249	0.18 252	0.22 118	0.21 291	0.07 73	0.11 315	0.06 32	0.07 140	0.06 52	0.11 221

SCV	0.18 119	0.15 261	0.37 136	0.26 388	0.20 433	0.16 56	0.16 139	0.35 215	0.23 115	0.14 69	0.16 96	0.13 86	0.09 24	0.31 288	0.12 12	0.08 201	0.19 472	0.07 95	0.07 140	0.09 265	0.26 496

tg	0.18 119	0.15 261	0.34 117	0.22 204	0.11 85	0.23 237	0.15 102	0.35 215	0.27 187	0.20 164	0.25 207	0.20 195	0.12 113	0.25 177	0.16 151	0.07 73	0.07 135	0.09 269	0.09 315	0.08 181	0.13 302

dual_stereo	0.18 119	0.08 9	0.26 57	0.21 149	0.32 544	0.11 5	0.13 53	0.27 108	0.20 68	0.11 21	0.09 10	0.10 35	0.08 10	0.20 76	0.14 87	0.07 73	0.45 589	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 597

Occ-G	0.18 119	0.10 58	0.38 138	0.23 257	0.15 277	0.16 56	0.18 229	0.23 55	0.26 168	0.15 95	0.20 148	0.21 209	0.11 81	0.22 118	0.19 238	0.07 73	0.17 447	0.07 95	0.06 68	0.08 181	0.30 517

rvit_stereo_ft	0.18 119	0.19 363	0.43 178	0.25 347	0.14 216	0.17 79	0.21 341	0.30 151	0.28 198	0.17 126	0.19 139	0.20 195	0.17 222	0.22 118	0.18 208	0.11 396	0.07 135	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.08 68

MoCha-V2	0.18 119	0.12 144	0.40 154	0.30 483	0.24 495	0.16 56	0.15 102	0.28 114	0.19 58	0.16 111	0.16 96	0.13 86	0.13 144	0.30 275	0.13 46	0.06 31	0.28 544	0.06 32	0.06 68	0.06 52	0.25 484

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 119	0.15 261	0.27 69	0.20 117	0.13 176	0.24 258	0.17 176	0.31 171	0.37 324	0.43 484	0.17 110	0.13 86	0.12 113	0.20 76	0.16 151	0.08 201	0.07 135	0.09 269	0.07 140	0.09 265	0.08 68

MyStereo07	0.18 119	0.15 261	0.44 187	0.22 204	0.16 316	0.25 277	0.22 375	0.31 171	0.26 168	0.22 189	0.13 51	0.12 72	0.13 144	0.33 308	0.14 87	0.07 73	0.13 360	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.11 221

ff7	0.18 119	0.13 185	0.41 163	0.21 149	0.15 277	0.21 188	0.17 176	0.28 114	0.23 115	0.21 171	0.13 51	0.12 72	0.12 113	0.27 212	0.13 46	0.07 73	0.25 529	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.36 540

ffff	0.18 119	0.13 185	0.41 163	0.21 149	0.15 277	0.21 188	0.17 176	0.28 114	0.23 115	0.21 171	0.13 51	0.12 72	0.12 113	0.27 212	0.13 46	0.07 73	0.25 529	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.36 540

11t	0.18 119	0.13 185	0.41 163	0.21 149	0.15 277	0.21 188	0.17 176	0.28 114	0.23 115	0.21 171	0.13 51	0.12 72	0.12 113	0.27 212	0.13 46	0.07 73	0.25 529	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.36 540

plain	0.18 119	0.16 295	0.59 378	0.21 149	0.13 176	0.16 56	0.17 176	0.29 133	0.23 115	0.16 111	0.26 215	0.13 86	0.17 222	0.27 212	0.17 179	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.07 140	0.10 328	0.07 25

MIF-Stereo (partial)	0.18 119	0.13 185	0.50 265	0.22 204	0.15 277	0.16 56	0.13 53	0.29 133	0.26 168	0.17 126	0.26 215	0.16 144	0.17 222	0.25 177	0.18 208	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.09 265	0.08 68

GCAP-Stereo	0.18 119	0.21 386	0.47 212	0.23 257	0.18 375	0.21 188	0.10 8	0.28 114	0.24 129	0.20 164	0.22 177	0.15 130	0.13 144	0.21 94	0.16 151	0.07 73	0.19 472	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.09 113

Any-RAFT	0.18 119	0.09 28	0.33 113	0.19 76	0.10 53	0.29 348	0.16 139	0.44 334	0.32 255	0.25 218	0.27 228	0.29 312	0.16 201	0.23 143	0.13 46	0.08 201	0.07 135	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.07 25

knoymous	0.18 119	0.10 58	0.35 123	0.17 16	0.11 85	0.21 188	0.17 176	0.33 198	0.24 129	0.24 205	0.28 234	0.27 286	0.16 201	0.24 157	0.17 179	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.06 68	0.09 265	0.10 178

MC-Stereo	0.18 119	0.10 58	0.36 130	0.28 453	0.14 216	0.18 106	0.15 102	0.24 74	0.20 68	0.21 171	0.24 199	0.16 144	0.13 144	0.25 177	0.14 87	0.07 73	0.17 447	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.30 517

ccc-4	0.18 119	0.13 185	0.41 163	0.21 149	0.15 277	0.21 188	0.17 176	0.28 114	0.23 115	0.21 171	0.13 51	0.12 72	0.12 113	0.27 212	0.13 46	0.07 73	0.25 529	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.36 540

test-3	0.18 119	0.10 58	0.48 227	0.23 257	0.14 216	0.18 106	0.16 139	0.32 178	0.29 218	0.26 226	0.17 110	0.22 215	0.13 144	0.26 198	0.19 238	0.06 31	0.14 378	0.08 178	0.08 222	0.06 52	0.10 178

test_1	0.18 119	0.10 58	0.48 227	0.23 257	0.14 216	0.18 106	0.16 139	0.32 178	0.29 218	0.26 226	0.17 110	0.22 215	0.13 144	0.26 198	0.19 238	0.06 31	0.14 378	0.08 178	0.08 222	0.06 52	0.10 178

cross-raft	0.18 119	0.12 144	0.40 154	0.27 425	0.16 316	0.20 161	0.24 427	0.34 204	0.24 129	0.23 197	0.28 234	0.29 312	0.15 181	0.19 55	0.16 151	0.06 31	0.05 5	0.08 178	0.07 140	0.07 117	0.07 25

s12784h	0.18 119	0.09 28	0.38 138	0.18 40	0.07 1	0.33 408	0.19 274	0.39 272	0.34 282	0.24 205	0.25 207	0.18 173	0.18 252	0.25 177	0.17 179	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 119	0.10 58	0.45 190	0.20 117	0.12 124	0.20 161	0.16 139	0.40 281	0.31 245	0.23 197	0.21 166	0.26 281	0.15 181	0.21 94	0.14 87	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.06 8

WQFJA1	0.19 147	0.12 144	0.20 11	0.22 204	0.18 375	0.25 277	0.19 274	0.55 454	0.55 503	0.16 111	0.17 110	0.15 130	0.17 222	0.20 76	0.20 263	0.07 73	0.09 241	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113

WQFJX	0.19 147	0.12 144	0.21 22	0.22 204	0.18 375	0.25 277	0.18 229	0.57 474	0.49 465	0.17 126	0.17 110	0.14 113	0.16 201	0.24 157	0.19 238	0.08 201	0.08 198	0.08 178	0.06 68	0.08 181	0.11 221

NLMM	0.19 147	0.12 144	0.20 11	0.22 204	0.18 375	0.25 277	0.19 274	0.55 454	0.55 503	0.16 111	0.17 110	0.15 130	0.17 222	0.20 76	0.20 263	0.07 73	0.09 241	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113

MM-Stereo_test3	0.19 147	0.15 261	0.39 145	0.25 347	0.15 277	0.19 127	0.22 375	0.42 304	0.40 360	0.17 126	0.24 199	0.17 159	0.12 113	0.22 118	0.16 151	0.08 201	0.21 492	0.08 178	0.06 68	0.09 265	0.11 221

MM-Stereo_test2	0.19 147	0.11 95	0.47 212	0.25 347	0.11 85	0.21 188	0.20 314	0.28 114	0.24 129	0.16 111	0.17 110	0.13 86	0.11 81	0.21 94	0.14 87	0.06 31	0.26 536	0.07 95	0.06 68	0.09 265	0.41 556

GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 95	0.39 145	0.22 204	0.33 545	0.14 20	0.15 102	0.18 12	0.22 102	0.14 69	0.16 96	0.09 21	0.09 24	0.23 143	0.14 87	0.06 31	0.50 593	0.06 32	0.06 68	0.07 117	0.53 578
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 147	0.14 230	0.40 154	0.30 483	0.20 433	0.15 31	0.16 139	0.35 215	0.26 168	0.17 126	0.16 96	0.13 86	0.09 24	0.31 288	0.14 87	0.07 73	0.22 504	0.06 32	0.06 68	0.09 265	0.25 484

gcap-zeroshot	0.19 147	0.14 230	0.51 283	0.21 149	0.15 277	0.27 304	0.15 102	0.32 178	0.24 129	0.26 226	0.20 148	0.34 368	0.15 181	0.22 118	0.14 87	0.07 73	0.08 198	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.09 113

test_for_model	0.19 147	0.09 28	0.81 469	0.33 519	0.27 516	0.17 79	0.15 102	0.34 204	0.30 234	0.15 95	0.20 148	0.13 86	0.09 24	0.28 236	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.14 331

H2IRNET	0.19 147	0.18 350	0.50 265	0.22 204	0.12 124	0.20 161	0.16 139	0.28 114	0.31 245	0.17 126	0.32 277	0.25 261	0.20 279	0.24 157	0.19 238	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.10 372	0.10 328	0.08 68

IGEV++	0.19 147	0.13 185	0.38 138	0.30 483	0.19 407	0.15 31	0.15 102	0.32 178	0.18 44	0.13 49	0.16 96	0.12 72	0.11 81	0.24 157	0.15 124	0.07 73	0.32 570	0.07 95	0.05 23	0.07 117	0.42 560

MSKI-zero shot	0.19 147	0.10 58	0.47 212	0.30 483	0.14 216	0.21 188	0.14 77	0.33 198	0.22 102	0.24 205	0.25 207	0.22 215	0.10 54	0.32 298	0.14 87	0.07 73	0.30 561	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.09 113

RAFT-Test	0.19 147	0.11 95	0.41 163	0.26 388	0.21 450	0.26 297	0.17 176	0.37 242	0.26 168	0.24 205	0.29 242	0.32 352	0.14 163	0.22 118	0.15 124	0.07 73	0.08 198	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.07 25

EGLCR-Stereo	0.19 147	0.09 28	0.34 117	0.29 471	0.17 345	0.28 323	0.16 139	0.30 151	0.23 115	0.22 189	0.11 23	0.16 144	0.09 24	0.28 236	0.15 124	0.07 73	0.25 529	0.07 95	0.07 140	0.06 52	0.37 548

Selective-RAFT	0.19 147	0.14 230	0.37 136	0.24 308	0.11 85	0.30 362	0.15 102	0.35 215	0.34 282	0.17 126	0.17 110	0.22 215	0.18 252	0.29 259	0.18 208	0.07 73	0.16 422	0.07 95	0.07 140	0.08 181	0.08 68

test_4	0.19 147	0.16 295	0.39 145	0.24 308	0.13 176	0.19 127	0.21 341	0.27 108	0.24 129	0.24 205	0.47 454	0.22 215	0.13 144	0.27 212	0.18 208	0.06 31	0.06 55	0.09 269	0.09 315	0.07 117	0.06 8

Patchmatch Stereo++	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.14 77	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.27 212	0.18 208	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.15 102	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.25 177	0.17 179	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

ROB_FTStereo_v2	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.15 102	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.25 177	0.18 208	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

ROB_FTStereo	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.13 53	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.25 177	0.17 179	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

HUI-Stereo	0.19 147	0.13 185	0.52 304	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.14 77	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.23 143	0.17 179	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

DeepStereo_RVC	0.19 147	0.12 144	0.47 212	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.16 139	0.29 133	0.24 129	0.28 248	0.27 228	0.23 229	0.28 392	0.24 157	0.19 238	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.07 140	0.09 265	0.10 178

iGMRVC	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.15 102	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.27 212	0.18 208	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

iRAFT	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.19 127	0.14 77	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.27 212	0.18 208	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

AnonymousM	0.19 147	0.20 376	0.30 86	0.18 40	0.10 53	0.19 127	0.17 176	0.32 178	0.27 187	0.27 237	0.21 166	0.18 173	0.14 163	0.21 94	0.16 151	0.09 288	0.08 198	0.38 578	0.15 509	0.06 52	0.08 68

CRE-IMP	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.23 257	0.11 85	0.24 258	0.17 176	0.31 171	0.24 129	0.27 237	0.26 215	0.24 249	0.17 222	0.24 157	0.19 238	0.09 288	0.05 5	0.10 346	0.07 140	0.10 328	0.10 178

RAFT-IKP	0.19 147	0.13 185	0.51 283	0.22 204	0.11 85	0.18 106	0.15 102	0.30 151	0.24 129	0.28 248	0.29 242	0.25 261	0.18 252	0.26 198	0.18 208	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.10 328	0.09 113

raftrobust	0.19 147	0.19 363	0.42 172	0.23 257	0.24 495	0.19 127	0.13 53	0.33 198	0.28 198	0.26 226	0.20 148	0.19 183	0.17 222	0.23 143	0.17 179	0.08 201	0.10 281	0.07 95	0.06 68	0.07 117	0.09 113

sCroCo_RVC	0.19 147	0.15 261	0.60 385	0.27 425	0.18 375	0.23 237	0.16 139	0.28 114	0.24 129	0.14 69	0.22 177	0.17 159	0.14 163	0.22 118	0.16 151	0.11 396	0.11 315	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.10 178

R-Stereo Train	0.19 147	0.10 58	0.49 245	0.22 204	0.12 124	0.23 237	0.18 229	0.43 313	0.20 68	0.31 312	0.45 435	0.20 195	0.14 163	0.18 41	0.18 208	0.08 201	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.07 25

RAFT-Stereo	0.19 147	0.10 58	0.49 245	0.22 204	0.12 124	0.23 237	0.18 229	0.43 313	0.20 68	0.31 312	0.45 435	0.20 195	0.14 163	0.18 41	0.18 208	0.08 201	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.07 25
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap_with_dpt	0.20 178	0.10 58	1.10 537	0.21 149	0.15 277	0.21 188	0.16 139	0.34 204	0.25 154	0.18 147	0.22 177	0.17 159	0.12 113	0.20 76	0.16 151	0.08 201	0.06 55	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.15 348

WQFJX1	0.20 178	0.12 144	0.21 22	0.23 257	0.17 345	0.24 258	0.19 274	0.63 529	0.56 510	0.17 126	0.16 96	0.14 113	0.16 201	0.27 212	0.18 208	0.08 201	0.09 241	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113

NLCSM	0.20 178	0.15 261	0.23 36	0.24 308	0.19 407	0.24 258	0.22 375	0.45 343	0.44 406	0.20 164	0.18 127	0.14 113	0.16 201	0.47 382	0.20 263	0.09 288	0.09 241	0.09 269	0.08 222	0.09 265	0.10 178

GEAStereo	0.20 178	0.10 58	0.31 95	0.35 531	0.42 567	0.19 127	0.16 139	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 94	0.18 208	0.08 201	0.28 544	0.06 32	0.05 23	0.08 181	0.57 582

gasm-f	0.20 178	0.12 144	0.36 130	0.35 531	0.36 555	0.18 106	0.17 176	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.19 139	0.10 35	0.11 81	0.20 76	0.19 238	0.08 201	0.28 544	0.06 32	0.05 23	0.09 265	0.57 582

GASTEREO	0.20 178	0.15 261	0.31 95	0.40 556	0.29 529	0.18 106	0.15 102	0.29 133	0.22 102	0.18 147	0.17 110	0.11 58	0.13 144	0.25 177	0.15 124	0.07 73	0.23 513	0.06 32	0.08 222	0.06 52	0.57 582

MSCF	0.20 178	0.14 230	0.31 95	0.40 556	0.29 529	0.17 79	0.15 102	0.29 133	0.22 102	0.17 126	0.16 96	0.11 58	0.13 144	0.24 157	0.15 124	0.07 73	0.23 513	0.06 32	0.08 222	0.07 117	0.57 582

MM-Stereo_test1	0.20 178	0.13 185	0.45 190	0.24 308	0.12 124	0.20 161	0.21 341	0.36 227	0.32 255	0.23 197	0.22 177	0.15 130	0.14 163	0.28 236	0.16 151	0.07 73	0.24 524	0.08 178	0.07 140	0.09 265	0.21 436

HART	0.20 178	0.14 230	0.42 172	0.26 388	0.24 495	0.17 79	0.16 139	0.32 178	0.25 154	0.15 95	0.26 215	0.17 159	0.09 24	0.24 157	0.14 87	0.06 31	0.36 579	0.07 95	0.05 23	0.08 181	0.27 500

AIO_rvc	0.20 178	0.16 295	0.49 245	0.41 562	0.29 529	0.15 31	0.17 176	0.21 35	0.19 58	0.17 126	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.35 330	0.13 46	0.07 73	0.19 472	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 556

AIO_test	0.20 178	0.12 144	0.46 204	0.45 570	0.38 560	0.15 31	0.17 176	0.28 114	0.20 68	0.19 154	0.13 51	0.14 113	0.09 24	0.39 352	0.13 46	0.07 73	0.21 492	0.06 32	0.06 68	0.06 52	0.34 533

rvit_0105_6	0.20 178	0.16 295	0.41 163	0.23 257	0.14 216	0.18 106	0.20 314	0.31 171	0.39 350	0.18 147	0.22 177	0.23 229	0.18 252	0.26 198	0.18 208	0.16 506	0.13 360	0.13 463	0.11 406	0.11 380	0.09 113

GCAP-BAT	0.20 178	0.12 144	0.48 227	0.25 347	0.17 345	0.24 258	0.16 139	0.32 178	0.21 92	0.28 248	0.30 256	0.26 281	0.12 113	0.28 236	0.19 238	0.07 73	0.25 529	0.07 95	0.08 222	0.06 52	0.19 406

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 178	0.74 588	0.71 439	0.17 16	0.08 6	0.15 31	0.15 102	0.19 21	0.18 44	0.13 49	0.12 40	0.10 35	0.08 10	0.16 15	0.14 87	0.34 575	0.12 339	0.08 178	0.07 140	0.11 380	0.24 471

IGEVStereo-DCA	0.20 178	0.17 327	0.41 163	0.22 204	0.15 277	0.20 161	0.17 176	0.28 114	0.23 115	0.19 154	0.12 40	0.14 113	0.12 113	0.38 349	0.31 408	0.07 73	0.16 422	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.36 540

MIM_Stereo	0.20 178	0.17 327	0.55 336	0.20 117	0.21 450	0.17 79	0.14 77	0.37 242	0.27 187	0.28 248	0.35 316	0.23 229	0.13 144	0.28 236	0.16 151	0.06 31	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.15 348

AEACV	0.20 178	0.09 28	0.32 107	0.39 551	0.34 547	0.21 188	0.16 139	0.30 151	0.18 44	0.17 126	0.17 110	0.13 86	0.16 201	0.27 212	0.13 46	0.07 73	0.29 560	0.07 95	0.09 315	0.07 117	0.37 548

4D-IteraStereo	0.20 178	0.21 386	0.62 395	0.21 149	0.14 216	0.19 127	0.17 176	0.29 133	0.28 198	0.24 205	0.20 148	0.20 195	0.10 54	0.22 118	0.18 208	0.07 73	0.07 135	0.10 346	0.08 222	0.08 181	0.33 530

anonymousdsp	0.20 178	0.13 185	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 188	0.17 176	0.29 133	0.24 129	0.22 189	0.13 51	0.12 72	0.12 113	0.32 298	0.13 46	0.07 73	0.26 536	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.48 571

DCANet-4	0.20 178	0.11 95	0.58 371	0.19 76	0.09 15	0.19 127	0.18 229	0.39 272	0.42 382	0.29 273	0.31 267	0.17 159	0.22 296	0.21 94	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.09 113

fff	0.20 178	0.15 261	0.57 356	0.19 76	0.09 15	0.19 127	0.18 229	0.38 251	0.46 430	0.29 273	0.31 267	0.18 173	0.28 392	0.21 94	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.09 113

DisPM	0.20 178	0.11 95	0.52 304	0.24 308	0.13 176	0.18 106	0.19 274	0.30 151	0.31 245	0.33 350	0.34 308	0.23 229	0.16 201	0.34 323	0.17 179	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.12 273

IGEV-Stereo	0.20 178	0.13 185	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 188	0.17 176	0.29 133	0.24 129	0.22 189	0.13 51	0.12 72	0.12 113	0.32 298	0.13 46	0.07 73	0.26 536	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.48 571
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 178	0.17 327	0.45 190	0.23 257	0.18 375	0.21 188	0.27 461	0.28 114	0.28 198	0.31 312	0.32 277	0.28 299	0.17 222	0.16 15	0.13 46	0.07 73	0.23 513	0.10 346	0.08 222	0.08 181	0.07 25

error version	0.20 178	0.17 327	0.45 190	0.23 257	0.18 375	0.21 188	0.27 461	0.28 114	0.28 198	0.31 312	0.32 277	0.28 299	0.17 222	0.16 15	0.13 46	0.07 73	0.23 513	0.10 346	0.08 222	0.08 181	0.07 25

test-v	0.20 178	0.17 327	0.45 190	0.23 257	0.18 375	0.21 188	0.27 461	0.28 114	0.28 198	0.31 312	0.32 277	0.28 299	0.17 222	0.16 15	0.13 46	0.07 73	0.23 513	0.10 346	0.08 222	0.08 181	0.07 25

test_3	0.20 178	0.12 144	0.49 245	0.26 388	0.14 216	0.22 218	0.25 441	0.34 204	0.33 271	0.25 218	0.18 127	0.23 229	0.13 144	0.25 177	0.20 263	0.06 31	0.14 378	0.09 269	0.10 372	0.07 117	0.10 178

NRIStereo	0.20 178	0.12 144	0.50 265	0.23 257	0.11 85	0.24 258	0.19 274	0.30 151	0.28 198	0.26 226	0.26 215	0.25 261	0.18 252	0.34 323	0.19 238	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.07 140	0.09 265	0.09 113

Pruner-Stereo	0.20 178	0.12 144	0.49 245	0.29 471	0.12 124	0.19 127	0.17 176	0.32 178	0.31 245	0.33 350	0.32 277	0.25 261	0.15 181	0.25 177	0.22 309	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.10 178

test-2	0.20 178	0.17 327	0.45 190	0.23 257	0.18 375	0.21 188	0.27 461	0.28 114	0.28 198	0.31 312	0.32 277	0.28 299	0.17 222	0.16 15	0.13 46	0.07 73	0.23 513	0.10 346	0.08 222	0.08 181	0.07 25

test-1	0.20 178	0.12 144	0.49 245	0.23 257	0.23 478	0.22 218	0.23 403	0.36 227	0.29 218	0.21 171	0.25 207	0.24 249	0.14 163	0.18 41	0.22 309	0.07 73	0.14 378	0.08 178	0.07 140	0.06 52	0.14 331

DCANet	0.20 178	0.15 261	0.57 356	0.19 76	0.09 15	0.19 127	0.18 229	0.37 242	0.41 370	0.30 295	0.31 267	0.19 183	0.23 308	0.21 94	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.07 117	0.10 178

csc	0.20 178	0.15 261	0.57 356	0.19 76	0.09 15	0.19 127	0.18 229	0.38 251	0.46 430	0.29 273	0.31 267	0.18 173	0.28 392	0.21 94	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.09 113

cscssc	0.20 178	0.15 261	0.57 356	0.19 76	0.09 15	0.19 127	0.18 229	0.38 251	0.46 430	0.29 273	0.31 267	0.18 173	0.28 392	0.21 94	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.06 52	0.09 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 178	0.23 421	0.49 245	0.21 149	0.16 316	0.19 127	0.17 176	0.35 215	0.32 255	0.26 226	0.33 297	0.20 195	0.17 222	0.21 94	0.17 179	0.06 31	0.10 281	0.07 95	0.07 140	0.07 117	0.11 221

AFF-stereo	0.20 178	0.24 432	0.49 245	0.22 204	0.11 85	0.18 106	0.18 229	0.35 215	0.29 218	0.25 218	0.36 331	0.25 261	0.17 222	0.25 177	0.17 179	0.06 31	0.09 241	0.08 178	0.08 222	0.08 181	0.11 221

DIP-Stereo	0.20 178	0.13 185	0.48 227	0.20 117	0.13 176	0.28 323	0.12 29	0.43 313	0.26 168	0.27 237	0.32 277	0.21 209	0.17 222	0.26 198	0.20 263	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.06 68	0.07 117	0.10 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Hybrid-DGEV-03	0.21 215	0.20 376	0.43 178	0.23 257	0.12 124	0.27 304	0.16 139	0.33 198	0.28 198	0.33 350	0.58 508	0.23 229	0.16 201	0.24 157	0.19 238	0.07 73	0.06 55	0.09 269	0.07 140	0.08 181	0.10 178

NLMM1	0.21 215	0.13 185	0.21 22	0.23 257	0.18 375	0.24 258	0.20 314	0.65 542	0.69 547	0.18 147	0.18 127	0.13 86	0.14 163	0.25 177	0.19 238	0.08 201	0.09 241	0.08 178	0.07 140	0.07 117	0.10 178

GSStereo	0.21 215	0.10 58	0.31 95	0.36 539	0.42 567	0.19 127	0.16 139	0.38 251	0.21 92	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 94	0.18 208	0.08 201	0.31 565	0.06 32	0.06 68	0.08 181	0.63 591

DA	0.21 215	0.11 95	0.33 113	0.28 453	0.23 478	0.30 362	0.16 139	0.29 133	0.27 187	0.15 95	0.22 177	0.17 159	0.15 181	0.26 198	0.15 124	0.07 73	0.28 544	0.07 95	0.05 23	0.07 117	0.56 579

zero-FE	0.21 215	0.08 9	1.10 537	0.24 308	0.27 516	0.12 10	0.14 77	0.20 24	0.20 68	0.12 35	0.11 23	0.13 86	0.11 81	0.22 118	0.19 238	0.09 288	0.23 513	0.07 95	0.08 222	0.19 517	0.27 500

GGEV	0.21 215	0.11 95	0.33 113	0.28 453	0.23 478	0.30 362	0.16 139	0.29 133	0.27 187	0.15 95	0.22 177	0.17 159	0.15 181	0.26 198	0.15 124	0.07 73	0.28 544	0.07 95	0.05 23	0.07 117	0.56 579

HI	0.21 215	0.16 295	0.50 265	0.18 40	0.15 277	0.17 79	0.16 139	0.35 215	0.22 102	0.38 429	0.38 350	0.36 387	0.24 329	0.29 259	0.22 309	0.06 31	0.05 5	0.08 178	0.09 315	0.09 265	0.08 68

CoSv	0.21 215	0.16 295	0.50 265	0.18 40	0.15 277	0.17 79	0.16 139	0.35 215	0.22 102	0.38 429	0.38 350	0.36 387	0.24 329	0.29 259	0.22 309	0.06 31	0.05 5	0.08 178	0.09 315	0.09 265	0.08 68

AIO-test1	0.21 215	0.22 405	0.56 346	0.31 499	0.24 495	0.21 188	0.16 139	0.42 304	0.37 324	0.17 126	0.26 215	0.18 173	0.12 113	0.29 259	0.15 124	0.08 201	0.07 135	0.10 346	0.11 406	0.07 117	0.10 178

IGEV-RUCA	0.21 215	0.09 28	0.26 57	0.20 117	0.19 407	0.28 323	0.23 403	0.24 74	0.22 102	0.21 171	0.23 190	0.29 312	0.48 527	0.26 198	0.19 238	0.09 288	0.08 198	0.18 529	0.14 498	0.18 508	0.19 406

rvit_0105_4	0.21 215	0.17 327	0.49 245	0.23 257	0.14 216	0.20 161	0.23 403	0.35 215	0.40 360	0.19 154	0.24 199	0.25 261	0.20 279	0.28 236	0.18 208	0.16 506	0.13 360	0.12 437	0.11 406	0.11 380	0.10 178

model_zeroshot	0.21 215	0.14 230	0.51 283	0.34 525	0.18 375	0.26 297	0.16 139	0.41 299	0.24 129	0.33 350	0.20 148	0.25 261	0.12 113	0.26 198	0.16 151	0.09 288	0.21 492	0.07 95	0.08 222	0.07 117	0.13 302

AE-Stereo	0.21 215	0.12 144	0.50 265	0.25 347	0.15 277	0.24 258	0.18 229	0.40 281	0.34 282	0.19 154	0.26 215	0.21 209	0.13 144	0.22 118	0.16 151	0.07 73	0.26 536	0.09 269	0.10 372	0.07 117	0.31 521

ACVNet-DCA	0.21 215	0.16 295	0.50 265	0.27 425	0.13 176	0.31 384	0.19 274	0.43 313	0.32 255	0.21 171	0.20 148	0.13 86	0.17 222	0.28 236	0.12 12	0.08 201	0.28 544	0.08 178	0.06 68	0.09 265	0.23 458

11t1	0.21 215	0.12 144	0.45 190	0.20 117	0.15 277	0.27 304	0.17 176	0.37 242	0.28 198	0.27 237	0.25 207	0.24 249	0.23 308	0.28 236	0.25 351	0.09 288	0.19 472	0.07 95	0.07 140	0.09 265	0.23 458

LL-Strereo2	0.21 215	0.25 447	0.53 315	0.32 508	0.20 433	0.25 277	0.14 77	0.32 178	0.25 154	0.25 218	0.20 148	0.24 249	0.12 113	0.28 236	0.18 208	0.07 73	0.07 135	0.12 437	0.09 315	0.09 265	0.16 365

ADStereo(finetuned)	0.21 215	0.15 261	0.59 378	0.19 76	0.09 15	0.19 127	0.18 229	0.37 242	0.41 370	0.30 295	0.31 267	0.19 183	0.31 436	0.21 94	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.05 23	0.07 117	0.10 178

PFNet+	0.21 215	0.11 95	0.54 328	0.22 204	0.12 124	0.17 79	0.18 229	0.31 171	0.36 309	0.33 350	0.32 277	0.24 249	0.16 201	0.33 308	0.18 208	0.10 357	0.07 135	0.11 402	0.10 372	0.08 181	0.12 273

rafts_anoy	0.21 215	0.22 405	0.49 245	0.25 347	0.24 495	0.19 127	0.17 176	0.34 204	0.32 255	0.24 205	0.25 207	0.20 195	0.16 201	0.25 177	0.21 291	0.08 201	0.19 472	0.11 402	0.12 448	0.09 265	0.09 113

raft+_RVC	0.21 215	0.21 386	0.46 204	0.22 204	0.35 550	0.21 188	0.16 139	0.39 272	0.35 293	0.22 189	0.28 234	0.20 195	0.15 181	0.25 177	0.20 263	0.08 201	0.16 422	0.08 178	0.07 140	0.07 117	0.12 273

sAnonymous2	0.21 215	0.24 432	0.79 464	0.24 308	0.17 345	0.22 218	0.20 314	0.36 227	0.29 218	0.17 126	0.19 139	0.17 159	0.16 201	0.18 41	0.15 124	0.10 357	0.07 135	0.09 269	0.08 222	0.23 541	0.18 390

CroCo_RVC	0.21 215	0.24 432	0.79 464	0.24 308	0.17 345	0.22 218	0.20 314	0.36 227	0.29 218	0.17 126	0.19 139	0.17 159	0.16 201	0.18 41	0.15 124	0.10 357	0.07 135	0.09 269	0.08 222	0.23 541	0.18 390

RALAANet	0.21 215	0.24 432	0.53 315	0.23 257	0.14 216	0.22 218	0.13 53	0.38 251	0.30 234	0.29 273	0.26 215	0.25 261	0.15 181	0.28 236	0.20 263	0.08 201	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.10 328	0.07 25

GMStereo	0.21 215	0.30 484	0.57 356	0.21 149	0.12 124	0.24 258	0.18 229	0.30 151	0.41 370	0.26 226	0.24 199	0.17 159	0.16 201	0.25 177	0.19 238	0.10 357	0.07 135	0.08 178	0.08 222	0.11 380	0.09 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 239	0.47 551	0.67 418	0.30 483	0.31 541	0.11 5	0.11 19	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 212	0.12 12	0.09 288	0.39 581	0.06 32	0.04 1	0.24 545	0.49 573

AIO-test2	0.22 239	0.27 465	0.54 328	0.29 471	0.16 316	0.22 218	0.16 139	0.44 334	0.43 393	0.17 126	0.29 242	0.16 144	0.11 81	0.27 212	0.14 87	0.19 540	0.07 135	0.10 346	0.11 406	0.08 181	0.09 113

FACV-RUCA	0.22 239	0.15 261	0.38 138	0.24 308	0.23 478	0.26 297	0.19 274	0.41 299	0.35 293	0.26 226	0.32 277	0.22 215	0.25 342	0.24 157	0.19 238	0.10 357	0.07 135	0.15 504	0.08 222	0.16 477	0.14 331

rvit_0105_5	0.22 239	0.18 350	0.51 283	0.23 257	0.13 176	0.22 218	0.25 441	0.38 251	0.40 360	0.21 171	0.23 190	0.27 286	0.20 279	0.27 212	0.20 263	0.15 496	0.13 360	0.12 437	0.12 448	0.10 328	0.10 178

GCAPDPT-zeroshot4090	0.22 239	0.09 28	1.29 563	0.31 499	0.43 570	0.16 56	0.15 102	0.30 151	0.26 168	0.14 69	0.17 110	0.15 130	0.11 81	0.23 143	0.12 12	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.24 471

1test111	0.22 239	0.16 295	0.50 265	0.27 425	0.13 176	0.31 384	0.19 274	0.43 313	0.32 255	0.21 171	0.20 148	0.13 86	0.17 222	0.36 336	0.28 381	0.08 201	0.28 544	0.08 178	0.06 68	0.09 265	0.23 458

cc1	0.22 239	0.16 295	0.50 265	0.27 425	0.13 176	0.31 384	0.19 274	0.39 272	0.48 451	0.21 171	0.20 148	0.13 86	0.17 222	0.28 236	0.12 12	0.08 201	0.28 544	0.08 178	0.06 68	0.08 181	0.37 548

rrr	0.22 239	0.17 327	0.79 464	0.22 204	0.15 277	0.20 161	0.18 229	0.40 281	0.27 187	0.19 154	0.12 40	0.14 113	0.12 113	0.38 349	0.31 408	0.07 73	0.16 422	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.28 508

tt1	0.22 239	0.16 295	0.49 245	0.26 388	0.15 277	0.31 384	0.19 274	0.38 251	0.46 430	0.21 171	0.19 139	0.13 86	0.16 201	0.28 236	0.12 12	0.08 201	0.28 544	0.08 178	0.06 68	0.08 181	0.37 548

GCAPDPT-zeroshot	0.22 239	0.09 28	1.28 561	0.31 499	0.43 570	0.16 56	0.15 102	0.30 151	0.26 168	0.14 69	0.17 110	0.15 130	0.11 81	0.23 143	0.12 12	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.24 471

HH	0.22 239	0.12 144	0.55 336	0.32 508	0.16 316	0.27 304	0.18 229	0.36 227	0.25 154	0.20 164	0.26 215	0.34 368	0.18 252	0.33 308	0.15 124	0.07 73	0.16 422	0.07 95	0.07 140	0.07 117	0.31 521

HanStereo	0.22 239	0.12 144	0.55 336	0.32 508	0.16 316	0.27 304	0.18 229	0.36 227	0.25 154	0.20 164	0.26 215	0.34 368	0.18 252	0.33 308	0.15 124	0.07 73	0.16 422	0.07 95	0.07 140	0.07 117	0.31 521

CASS	0.22 239	0.16 295	0.40 154	0.26 388	0.12 124	0.29 348	0.19 274	0.40 281	0.32 255	0.34 371	0.35 316	0.25 261	0.25 342	0.26 198	0.21 291	0.13 458	0.08 198	0.11 402	0.09 315	0.11 380	0.12 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 239	0.19 363	0.64 405	0.22 204	0.12 124	0.28 323	0.20 314	0.48 373	0.39 350	0.31 312	0.24 199	0.19 183	0.24 329	0.28 236	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.08 178	0.07 140	0.07 117	0.08 68

IPLGR	0.22 239	0.14 230	0.75 449	0.21 149	0.11 85	0.25 277	0.18 229	0.44 334	0.38 334	0.29 273	0.28 234	0.21 209	0.19 274	0.37 346	0.19 238	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.07 140	0.07 117	0.07 25

GANet-ADL	0.22 239	0.14 230	0.51 283	0.23 257	0.14 216	0.29 348	0.19 274	0.48 373	0.36 309	0.26 226	0.33 297	0.32 352	0.20 279	0.26 198	0.22 309	0.11 396	0.07 135	0.07 95	0.06 68	0.09 265	0.11 221

TRStereo	0.22 239	0.21 386	0.62 395	0.40 556	0.19 407	0.22 218	0.16 139	0.58 488	0.30 234	0.21 171	0.21 166	0.22 215	0.13 144	0.27 212	0.14 87	0.09 288	0.09 241	0.09 269	0.11 406	0.06 52	0.19 406

LCNet	0.22 239	0.12 144	0.42 172	0.26 388	0.12 124	0.23 237	0.19 274	0.36 227	0.28 198	0.28 248	0.35 316	0.26 281	0.30 419	0.35 330	0.17 179	0.07 73	0.05 5	0.09 269	0.10 372	0.13 434	0.22 450

NF-Stereo	0.22 239	0.11 95	0.52 304	0.25 347	0.12 124	0.21 188	0.18 229	0.40 281	0.35 293	0.28 248	0.30 256	0.22 215	0.17 222	0.52 404	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.13 302

OCTAStereo	0.22 239	0.11 95	0.52 304	0.25 347	0.12 124	0.21 188	0.18 229	0.40 281	0.35 293	0.28 248	0.30 256	0.22 215	0.17 222	0.51 396	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.13 302

PSM-softLoss	0.22 239	0.11 95	0.53 315	0.25 347	0.12 124	0.20 161	0.17 176	0.39 272	0.29 218	0.29 273	0.32 277	0.24 249	0.16 201	0.53 407	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.09 315	0.08 181	0.12 273

KMStereo	0.22 239	0.11 95	0.53 315	0.25 347	0.12 124	0.20 161	0.17 176	0.39 272	0.29 218	0.29 273	0.32 277	0.24 249	0.16 201	0.53 407	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.09 315	0.08 181	0.12 273

SST-Stereo	0.22 239	0.11 95	0.52 304	0.25 347	0.14 216	0.19 127	0.17 176	0.32 178	0.26 168	0.34 371	0.33 297	0.29 312	0.25 342	0.56 424	0.18 208	0.08 201	0.05 5	0.10 346	0.08 222	0.09 265	0.07 25

RAFT_R40	0.22 239	0.11 95	0.52 304	0.25 347	0.13 176	0.18 106	0.18 229	0.32 178	0.31 245	0.33 350	0.33 297	0.30 332	0.23 308	0.55 418	0.19 238	0.08 201	0.05 5	0.10 346	0.08 222	0.09 265	0.07 25

RE-Stereo	0.22 239	0.11 95	0.52 304	0.25 347	0.12 124	0.21 188	0.18 229	0.40 281	0.35 293	0.28 248	0.30 256	0.22 215	0.17 222	0.51 396	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.13 302

TVStereo	0.22 239	0.11 95	0.52 304	0.25 347	0.12 124	0.21 188	0.18 229	0.40 281	0.35 293	0.28 248	0.30 256	0.22 215	0.17 222	0.51 396	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.13 302

RAFT-345	0.22 239	0.11 95	0.55 336	0.22 204	0.12 124	0.20 161	0.16 139	0.27 108	0.28 198	0.27 237	0.65 534	0.20 195	0.17 222	0.55 418	0.22 309	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.07 140	0.06 52	0.07 25

GMM-Stereo	0.22 239	0.10 58	0.56 346	0.23 257	0.13 176	0.24 258	0.24 427	0.38 251	0.29 218	0.31 312	0.44 421	0.27 286	0.21 289	0.31 288	0.17 179	0.07 73	0.05 5	0.10 346	0.09 315	0.08 181	0.19 406

Prome-Stereo	0.22 239	0.10 58	0.43 178	0.24 308	0.13 176	0.23 237	0.23 403	0.37 242	0.27 187	0.33 350	0.58 508	0.24 249	0.28 392	0.30 275	0.16 151	0.07 73	0.05 5	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.20 424

TestStereo	0.22 239	0.24 432	0.48 227	0.25 347	0.11 85	0.22 218	0.22 375	0.32 178	0.31 245	0.24 205	0.34 308	0.23 229	0.19 274	0.62 462	0.19 238	0.08 201	0.07 135	0.10 346	0.07 140	0.11 380	0.07 25

RALCasStereoNet	0.22 239	0.22 405	0.48 227	0.23 257	0.23 478	0.22 218	0.18 229	0.32 178	0.27 187	0.22 189	0.30 256	0.22 215	0.15 181	0.29 259	0.20 263	0.08 201	0.22 504	0.07 95	0.06 68	0.10 328	0.25 484

111	0.22 239	0.22 405	0.57 356	0.19 76	0.09 15	0.24 258	0.17 176	0.44 334	0.46 430	0.24 205	0.30 256	0.29 312	0.22 296	0.25 177	0.19 238	0.08 201	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.07 117	0.15 348

test_xeample3	0.22 239	0.17 327	0.81 469	0.21 149	0.15 277	0.20 161	0.18 229	0.40 281	0.25 154	0.19 154	0.12 40	0.13 86	0.12 113	0.34 323	0.33 427	0.07 73	0.20 487	0.07 95	0.08 222	0.08 181	0.34 533

FENet	0.22 239	0.13 185	0.48 227	0.22 204	0.12 124	0.27 304	0.18 229	0.43 313	0.37 324	0.31 312	0.32 277	0.29 312	0.23 308	0.27 212	0.24 337	0.10 357	0.07 135	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.11 221

HITNet	0.22 239	0.23 421	0.60 385	0.20 117	0.09 15	0.27 304	0.15 102	0.45 343	0.33 271	0.29 273	0.33 297	0.27 286	0.22 296	0.29 259	0.27 373	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.09 265	0.11 221
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.23 274	0.20 376	0.53 315	0.24 308	0.13 176	0.28 323	0.15 102	0.50 391	0.45 418	0.28 248	0.26 215	0.25 261	0.26 360	0.29 259	0.20 263	0.07 73	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.07 117	0.10 178

IGEV-FE	0.23 274	0.11 95	0.82 474	0.21 149	0.23 478	0.20 161	0.19 274	0.38 251	0.23 115	0.34 371	0.22 177	0.29 312	0.14 163	0.24 157	0.20 263	0.07 73	0.09 241	0.08 178	0.08 222	0.08 181	0.35 537

test_sample2	0.23 274	0.12 144	0.39 145	0.20 117	0.11 85	0.28 323	0.22 375	0.45 343	0.33 271	0.27 237	0.34 308	0.30 332	0.25 342	0.46 378	0.23 328	0.09 288	0.15 409	0.09 269	0.08 222	0.10 328	0.19 406

MyStereo06	0.23 274	0.15 261	0.74 445	0.22 204	0.14 216	0.25 277	0.22 375	0.43 313	0.25 154	0.36 403	0.24 199	0.34 368	0.18 252	0.24 157	0.20 263	0.07 73	0.12 339	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.11 221

xx1	0.23 274	0.16 295	0.50 265	0.27 425	0.13 176	0.31 384	0.19 274	0.39 272	0.48 451	0.21 171	0.20 148	0.28 299	0.25 342	0.28 236	0.12 12	0.08 201	0.28 544	0.10 346	0.11 406	0.09 265	0.23 458

IGEV_Zeroshot_test	0.23 274	0.11 95	0.82 474	0.21 149	0.23 478	0.20 161	0.19 274	0.38 251	0.23 115	0.34 371	0.22 177	0.29 312	0.14 163	0.24 157	0.20 263	0.07 73	0.09 241	0.08 178	0.08 222	0.08 181	0.35 537

StereoVision	0.23 274	0.23 421	0.55 336	0.27 425	0.17 345	0.23 237	0.22 375	0.40 281	0.32 255	0.21 171	0.51 470	0.22 215	0.16 201	0.29 259	0.19 238	0.11 396	0.12 339	0.13 463	0.13 480	0.10 328	0.08 68

PCWNet_CMD	0.23 274	0.14 230	0.48 227	0.21 149	0.13 176	0.28 323	0.17 176	0.47 362	0.47 443	0.30 295	0.36 331	0.37 393	0.24 329	0.29 259	0.21 291	0.09 288	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.11 380	0.11 221

testlalala	0.23 274	0.09 28	1.33 567	0.31 499	0.44 574	0.16 56	0.15 102	0.30 151	0.26 168	0.14 69	0.17 110	0.15 130	0.11 81	0.23 143	0.12 12	0.07 73	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.06 52	0.24 471

anonymousdsp2	0.23 274	0.11 95	0.42 172	0.26 388	0.24 495	0.25 277	0.17 176	0.43 313	0.37 324	0.30 295	0.23 190	0.24 249	0.15 181	0.32 298	0.17 179	0.07 73	0.28 544	0.07 95	0.05 23	0.08 181	0.44 564

TestStereo1	0.23 274	0.22 405	0.50 265	0.27 425	0.14 216	0.26 297	0.27 461	0.43 313	0.38 334	0.29 273	0.39 368	0.23 229	0.21 289	0.33 308	0.18 208	0.08 201	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.10 178

x	0.23 274	0.15 261	0.45 190	0.20 117	0.15 277	0.27 304	0.17 176	0.43 313	0.35 293	0.26 226	0.31 267	0.29 312	0.25 342	0.29 259	0.30 398	0.09 288	0.22 504	0.08 178	0.09 315	0.09 265	0.24 471

RAFT_CTSACE	0.23 274	0.21 386	0.57 356	0.26 388	0.15 277	0.22 218	0.23 403	0.34 204	0.30 234	0.34 371	0.51 470	0.31 341	0.17 222	0.33 308	0.15 124	0.06 31	0.09 241	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.07 25

RAFT+CT+SA	0.23 274	0.24 432	0.48 227	0.25 347	0.18 375	0.23 237	0.29 483	0.42 304	0.38 334	0.24 205	0.39 368	0.20 195	0.17 222	0.34 323	0.17 179	0.07 73	0.07 135	0.09 269	0.12 448	0.09 265	0.13 302

SA-5K	0.23 274	0.22 405	0.50 265	0.27 425	0.14 216	0.26 297	0.27 461	0.43 313	0.38 334	0.29 273	0.39 368	0.23 229	0.21 289	0.33 308	0.18 208	0.08 201	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.10 178

CIPLG	0.23 274	0.28 473	0.75 449	0.24 308	0.16 316	0.25 277	0.20 314	0.38 251	0.33 271	0.32 337	0.34 308	0.23 229	0.15 181	0.27 212	0.22 309	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113

dd	0.23 274	0.32 495	0.55 336	0.23 257	0.12 124	0.27 304	0.21 341	0.32 178	0.45 418	0.30 295	0.29 242	0.25 261	0.17 222	0.31 288	0.26 362	0.13 458	0.07 135	0.10 346	0.08 222	0.12 421	0.09 113

IPLG	0.23 274	0.19 363	0.65 410	0.21 149	0.12 124	0.28 323	0.17 176	0.45 343	0.32 255	0.33 350	0.32 277	0.16 144	0.17 222	0.50 390	0.23 328	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.07 140	0.07 117	0.08 68

IPLGR_C	0.23 274	0.29 478	0.81 469	0.24 308	0.16 316	0.24 258	0.20 314	0.38 251	0.33 271	0.32 337	0.33 297	0.23 229	0.15 181	0.26 198	0.22 309	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113

ACRE	0.23 274	0.27 465	0.83 480	0.24 308	0.15 277	0.24 258	0.20 314	0.38 251	0.32 255	0.32 337	0.33 297	0.23 229	0.15 181	0.26 198	0.22 309	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113

GwcNet-ADL	0.23 274	0.15 261	0.58 371	0.24 308	0.13 176	0.23 237	0.24 427	0.51 403	0.41 370	0.28 248	0.29 242	0.30 332	0.20 279	0.27 212	0.28 381	0.09 288	0.07 135	0.07 95	0.07 140	0.09 265	0.11 221

HHNet	0.23 274	0.12 144	0.66 415	0.19 76	0.18 375	0.20 161	0.20 314	0.36 227	0.32 255	0.33 350	0.59 513	0.19 183	0.21 289	0.24 157	0.31 408	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.07 140	0.08 181	0.12 273

KYRaft	0.23 274	0.11 95	0.43 178	0.23 257	0.12 124	0.23 237	0.23 403	0.37 242	0.26 168	0.35 390	0.53 485	0.34 368	0.26 360	0.29 259	0.16 151	0.07 73	0.05 5	0.09 269	0.10 372	0.08 181	0.30 517

ASMatch	0.23 274	0.11 95	0.55 336	0.25 347	0.14 216	0.19 127	0.16 139	0.32 178	0.30 234	0.28 248	0.68 540	0.28 299	0.26 360	0.50 390	0.22 309	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.07 140	0.06 52	0.11 221

IRAFT_RVC	0.23 274	0.15 261	0.54 328	0.26 388	0.12 124	0.19 127	0.23 403	0.41 299	0.39 350	0.31 312	0.30 256	0.29 312	0.24 329	0.55 418	0.23 328	0.08 201	0.06 55	0.10 346	0.08 222	0.08 181	0.08 68

CFNet_pseudo	0.23 274	0.14 230	0.48 227	0.20 117	0.13 176	0.27 304	0.17 176	0.46 351	0.45 418	0.30 295	0.37 342	0.38 399	0.23 308	0.30 275	0.22 309	0.09 288	0.06 55	0.11 402	0.08 222	0.11 380	0.11 221

GES	0.23 274	0.14 230	0.54 328	0.21 149	0.14 216	0.28 323	0.19 274	0.51 403	0.35 293	0.31 312	0.36 331	0.25 261	0.24 329	0.30 275	0.23 328	0.11 396	0.09 241	0.08 178	0.08 222	0.10 328	0.12 273

SFCPSM	0.23 274	0.12 144	0.51 283	0.21 149	0.14 216	0.34 423	0.22 375	0.57 474	0.41 370	0.29 273	0.32 277	0.23 229	0.22 296	0.28 236	0.20 263	0.10 357	0.07 135	0.09 269	0.10 372	0.09 265	0.09 113

MSMDNet	0.23 274	0.14 230	0.49 245	0.20 117	0.13 176	0.28 323	0.17 176	0.47 362	0.47 443	0.30 295	0.36 331	0.37 393	0.24 329	0.29 259	0.21 291	0.09 288	0.07 135	0.09 269	0.08 222	0.11 380	0.11 221

ccs_rob	0.23 274	0.14 230	0.48 227	0.20 117	0.13 176	0.27 304	0.17 176	0.46 351	0.45 418	0.30 295	0.37 342	0.38 399	0.23 308	0.30 275	0.22 309	0.09 288	0.06 55	0.11 402	0.08 222	0.12 421	0.11 221

rvit_0105_3	0.24 304	0.21 386	0.57 356	0.25 347	0.15 277	0.24 258	0.28 477	0.40 281	0.43 393	0.25 218	0.26 215	0.29 312	0.22 296	0.29 259	0.21 291	0.15 496	0.13 360	0.14 487	0.15 509	0.10 328	0.10 178

test_sample1	0.24 304	0.13 185	0.40 154	0.20 117	0.13 176	0.29 348	0.19 274	0.43 313	0.30 234	0.27 237	0.34 308	0.31 341	0.28 392	0.45 376	0.27 373	0.09 288	0.16 422	0.08 178	0.08 222	0.09 265	0.22 450

MyStereo05	0.24 304	0.15 261	0.58 371	0.22 204	0.14 216	0.25 277	0.22 375	0.50 391	0.54 494	0.32 337	0.23 190	0.26 281	0.23 308	0.32 298	0.25 351	0.07 73	0.12 339	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.11 221

MyStereo04	0.24 304	0.15 261	0.58 371	0.22 204	0.16 316	0.25 277	0.22 375	0.51 403	0.54 494	0.29 273	0.23 190	0.27 286	0.23 308	0.32 298	0.25 351	0.07 73	0.13 360	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.11 221

CoDeX	0.24 304	0.13 185	0.48 227	0.22 204	0.14 216	0.29 348	0.21 341	0.55 454	0.42 382	0.29 273	0.36 331	0.28 299	0.23 308	0.48 384	0.20 263	0.09 288	0.06 55	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.08 68

DCRE	0.24 304	0.15 261	0.45 190	0.26 388	0.26 512	0.23 237	0.21 341	0.37 242	0.29 218	0.23 197	0.81 558	0.23 229	0.16 201	0.24 157	0.18 208	0.07 73	0.14 378	0.07 95	0.08 222	0.07 117	0.25 484

riskmin	0.24 304	0.10 58	0.43 178	0.32 508	0.26 512	0.33 408	0.19 274	0.44 334	0.30 234	0.24 205	0.27 228	0.37 393	0.25 342	0.30 275	0.22 309	0.09 288	0.18 459	0.09 269	0.13 480	0.10 328	0.27 500

qqq	0.24 304	0.16 295	0.46 204	0.20 117	0.15 277	0.23 237	0.20 314	0.43 313	0.32 255	0.26 226	0.31 267	0.28 299	0.25 342	0.36 336	0.28 381	0.08 201	0.22 504	0.10 346	0.11 406	0.09 265	0.23 458

BUS	0.24 304	0.13 185	0.36 130	0.25 347	0.14 216	0.44 492	0.17 176	0.59 498	0.36 309	0.34 371	0.35 316	0.31 341	0.22 296	0.27 212	0.22 309	0.10 357	0.07 135	0.11 402	0.10 372	0.09 265	0.10 178

IER	0.24 304	0.15 261	0.50 265	0.21 149	0.15 277	0.31 384	0.20 314	0.44 334	0.38 334	0.34 371	0.41 389	0.32 352	0.34 459	0.31 288	0.23 328	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.08 222	0.09 265	0.09 113

BSDual-CNN	0.24 304	0.13 185	0.36 130	0.25 347	0.14 216	0.35 438	0.22 375	0.59 498	0.36 309	0.34 371	0.35 316	0.38 399	0.25 342	0.27 212	0.28 381	0.10 357	0.07 135	0.11 402	0.10 372	0.09 265	0.10 178

Sa-1000	0.24 304	0.20 376	0.53 315	0.23 257	0.14 216	0.30 362	0.23 403	0.50 391	0.41 370	0.30 295	0.50 467	0.26 281	0.19 274	0.33 308	0.16 151	0.08 201	0.10 281	0.10 346	0.11 406	0.08 181	0.08 68

SA	0.24 304	0.22 405	0.55 336	0.23 257	0.14 216	0.25 277	0.23 403	0.48 373	0.42 382	0.28 248	0.44 421	0.23 229	0.23 308	0.34 323	0.17 179	0.07 73	0.09 241	0.11 402	0.11 406	0.08 181	0.09 113

psmg	0.24 304	0.13 185	0.36 130	0.21 149	0.14 216	0.35 438	0.23 403	0.54 436	0.36 309	0.36 403	0.38 350	0.38 399	0.25 342	0.27 212	0.28 381	0.10 357	0.08 198	0.10 346	0.10 372	0.09 265	0.09 113

UDGNet	0.24 304	0.37 523	0.53 315	0.25 347	0.14 216	0.24 258	0.18 229	0.32 178	0.44 406	0.29 273	0.28 234	0.24 249	0.20 279	0.30 275	0.21 291	0.16 506	0.07 135	0.21 544	0.11 406	0.16 477	0.11 221

TransformOpticalFlow	0.24 304	0.14 230	0.57 356	0.24 308	0.11 85	0.21 188	0.19 274	0.43 313	0.34 282	0.30 295	0.43 411	0.36 387	0.31 436	0.61 451	0.20 263	0.07 73	0.05 5	0.08 178	0.07 140	0.06 52	0.08 68

OMP-Stereo	0.24 304	0.16 295	0.48 227	0.30 483	0.13 176	0.21 188	0.16 139	0.38 251	0.35 293	0.34 371	0.30 256	0.33 360	0.20 279	0.70 493	0.24 337	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.07 140	0.08 181	0.07 25

IIG-Stereo	0.24 304	0.16 295	0.47 212	0.29 471	0.12 124	0.23 237	0.14 77	0.40 281	0.33 271	0.35 390	0.37 342	0.33 360	0.22 296	0.70 493	0.26 362	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.07 140	0.08 181	0.07 25

PFNet	0.24 304	0.11 95	0.63 400	0.25 347	0.14 216	0.22 218	0.19 274	0.40 281	0.35 293	0.36 403	0.32 277	0.27 286	0.20 279	0.63 465	0.23 328	0.09 288	0.05 5	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.08 68

RAFT	0.24 304	0.24 432	0.46 204	0.27 425	0.15 277	0.26 297	0.26 452	0.37 242	0.31 245	0.34 371	0.34 308	0.41 426	0.22 296	0.30 275	0.18 208	0.08 201	0.15 409	0.11 402	0.10 372	0.11 380	0.13 302

ICVP	0.24 304	0.13 185	0.45 190	0.26 388	0.14 216	0.30 362	0.25 441	0.47 362	0.35 293	0.29 273	0.43 411	0.35 382	0.25 342	0.28 236	0.25 351	0.12 436	0.09 241	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.11 221
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 304	0.19 363	0.76 453	0.27 425	0.18 375	0.41 475	0.24 427	0.45 343	0.36 309	0.23 197	0.27 228	0.20 195	0.18 252	0.28 236	0.19 238	0.12 436	0.11 315	0.10 346	0.10 372	0.11 380	0.13 302

ACVNet	0.24 304	0.18 350	0.51 283	0.18 40	0.15 277	0.27 304	0.23 403	0.40 281	0.45 418	0.29 273	0.41 389	0.38 399	0.28 392	0.28 236	0.35 441	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.10 328	0.09 113

DMCA	0.24 304	0.18 350	0.51 283	0.23 257	0.14 216	0.27 304	0.20 314	0.45 343	0.40 360	0.32 337	0.33 297	0.33 360	0.25 342	0.27 212	0.30 398	0.11 396	0.08 198	0.10 346	0.08 222	0.11 380	0.12 273

DN-CSS_ROB	0.24 304	0.33 499	0.69 426	0.25 347	0.14 216	0.26 297	0.13 53	0.42 304	0.35 293	0.30 295	0.42 397	0.22 215	0.20 279	0.34 323	0.22 309	0.07 73	0.06 55	0.11 402	0.11 406	0.11 380	0.09 113

G2L-ROB	0.25 329	0.21 386	0.56 346	0.19 76	0.12 124	0.28 323	0.21 341	0.48 373	0.34 282	0.35 390	0.31 267	0.41 426	0.23 308	0.51 396	0.31 408	0.09 288	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.09 265	0.12 273

DCVSM-stereo	0.25 329	0.14 230	0.53 315	0.21 149	0.14 216	0.27 304	0.14 77	0.35 215	0.35 293	0.42 473	0.33 297	0.46 467	0.30 419	0.31 288	0.27 373	0.11 396	0.10 281	0.12 437	0.10 372	0.12 421	0.15 348

rvit_stereo_0075_2	0.25 329	0.18 350	0.65 410	0.27 425	0.22 465	0.22 218	0.15 102	0.41 299	0.36 309	0.27 237	0.37 342	0.29 312	0.21 289	0.29 259	0.20 263	0.17 520	0.12 339	0.19 536	0.12 448	0.14 457	0.14 331

test_sample3	0.25 329	0.14 230	0.52 304	0.20 117	0.12 124	0.33 408	0.20 314	0.53 421	0.38 334	0.32 337	0.35 316	0.29 312	0.24 329	0.54 413	0.25 351	0.10 357	0.14 378	0.09 269	0.09 315	0.11 380	0.15 348

MyStereo8	0.25 329	0.20 376	0.69 426	0.24 308	0.17 345	0.31 384	0.16 139	0.50 391	0.32 255	0.29 273	0.38 350	0.25 261	0.19 274	0.33 308	0.29 395	0.08 201	0.20 487	0.08 178	0.08 222	0.10 328	0.16 365

mmm	0.25 329	0.15 261	0.44 187	0.23 257	0.20 433	0.28 323	0.21 341	0.43 313	0.32 255	0.31 312	0.40 377	0.30 332	0.24 329	0.31 288	0.28 381	0.09 288	0.21 492	0.11 402	0.12 448	0.10 328	0.26 496

GMStereo_Zeroshot	0.25 329	0.22 405	0.51 283	0.27 425	0.14 216	0.28 323	0.15 102	0.40 281	0.36 309	0.37 420	0.43 411	0.40 417	0.17 222	0.35 330	0.21 291	0.12 436	0.07 135	0.13 463	0.07 140	0.17 492	0.10 178

CFNet_ucs	0.25 329	0.14 230	0.51 283	0.20 117	0.15 277	0.29 348	0.18 229	0.51 403	0.46 430	0.32 337	0.42 397	0.38 399	0.23 308	0.31 288	0.22 309	0.11 396	0.08 198	0.12 437	0.09 315	0.13 434	0.13 302

gwcnet-sp	0.25 329	0.16 295	0.70 432	0.23 257	0.14 216	0.34 423	0.22 375	0.46 351	0.41 370	0.37 420	0.35 316	0.27 286	0.27 369	0.36 336	0.26 362	0.09 288	0.08 198	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.10 178

scenet	0.25 329	0.16 295	0.70 432	0.23 257	0.14 216	0.34 423	0.22 375	0.46 351	0.41 370	0.37 420	0.35 316	0.27 286	0.27 369	0.36 336	0.26 362	0.09 288	0.08 198	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.10 178

ssnet	0.25 329	0.16 295	0.70 432	0.23 257	0.14 216	0.34 423	0.22 375	0.46 351	0.41 370	0.37 420	0.35 316	0.27 286	0.27 369	0.36 336	0.26 362	0.09 288	0.08 198	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.10 178

raft_robust	0.25 329	0.23 421	0.44 187	0.22 204	0.13 176	0.23 237	0.22 375	0.52 411	0.50 472	0.33 350	0.32 277	0.33 360	0.23 308	0.55 418	0.18 208	0.07 73	0.11 315	0.08 178	0.10 372	0.08 181	0.07 25

test_5	0.25 329	0.25 447	0.57 356	0.27 425	0.18 375	0.25 277	0.29 483	0.42 304	0.39 350	0.29 273	0.40 377	0.27 286	0.23 308	0.35 330	0.19 238	0.07 73	0.07 135	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.14 331

iRaft-Stereo_5w	0.25 329	0.24 432	0.50 265	0.23 257	0.18 375	0.19 127	0.19 274	0.39 272	0.35 293	0.28 248	0.36 331	0.34 368	0.23 308	0.66 481	0.28 381	0.07 73	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.09 265	0.14 331

STrans-v2	0.25 329	0.14 230	0.56 346	0.21 149	0.12 124	0.23 237	0.20 314	0.50 391	0.31 245	0.31 312	0.42 397	0.35 382	0.35 466	0.62 462	0.24 337	0.07 73	0.05 5	0.08 178	0.07 140	0.06 52	0.08 68

DRaft	0.25 329	0.11 95	0.47 212	0.18 40	0.12 124	0.28 323	0.23 403	0.34 204	0.40 360	0.38 429	0.60 517	0.20 195	0.41 498	0.48 384	0.41 464	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.08 222	0.07 117	0.08 68

XX-Stereo	0.25 329	0.11 95	1.09 536	0.35 531	0.38 560	0.23 237	0.13 53	0.43 313	0.19 58	0.20 164	0.40 377	0.31 341	0.10 54	0.33 308	0.13 46	0.08 201	0.11 315	0.08 178	0.09 315	0.07 117	0.10 178

HCRNet	0.25 329	0.27 465	0.42 172	0.34 525	0.17 345	0.27 304	0.18 229	0.45 343	0.37 324	0.31 312	0.35 316	0.32 352	0.23 308	0.44 370	0.21 291	0.13 458	0.08 198	0.13 463	0.11 406	0.11 380	0.09 113

BEATNet_4x	0.25 329	0.25 447	0.66 415	0.23 257	0.10 53	0.29 348	0.14 77	0.49 383	0.34 282	0.31 312	0.35 316	0.32 352	0.26 360	0.34 323	0.33 427	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.07 140	0.11 380	0.13 302

UCFNet_RVC	0.25 329	0.21 386	0.49 245	0.19 76	0.15 277	0.34 423	0.18 229	0.47 362	0.36 309	0.30 295	0.35 316	0.40 417	0.26 360	0.35 330	0.24 337	0.13 458	0.08 198	0.13 463	0.14 498	0.13 434	0.13 302

AdaStereo	0.25 329	0.17 327	0.47 212	0.25 347	0.13 176	0.33 408	0.17 176	0.57 474	0.43 393	0.34 371	0.38 350	0.35 382	0.21 289	0.32 298	0.24 337	0.14 482	0.06 55	0.13 463	0.09 315	0.11 380	0.09 113
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 329	0.23 421	0.59 378	0.22 204	0.09 15	0.30 362	0.18 229	0.40 281	0.38 334	0.38 429	0.44 421	0.31 341	0.22 296	0.44 370	0.32 418	0.07 73	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.07 117	0.08 68

iResNet	0.25 329	0.22 405	0.62 395	0.26 388	0.11 85	0.31 384	0.23 403	0.46 351	0.45 418	0.34 371	0.43 411	0.27 286	0.23 308	0.36 336	0.37 451	0.08 201	0.05 5	0.07 95	0.06 68	0.08 181	0.10 178

DFGA-Net	0.26 352	0.33 499	0.70 432	0.22 204	0.15 277	0.25 277	0.17 176	0.41 299	0.40 360	0.30 295	0.32 277	0.21 209	0.18 252	0.61 451	0.33 427	0.08 201	0.06 55	0.10 346	0.09 315	0.11 380	0.09 113

G2L-Stereo_test	0.26 352	0.22 405	0.54 328	0.20 117	0.13 176	0.28 323	0.24 427	0.51 403	0.40 360	0.38 429	0.37 342	0.40 417	0.26 360	0.53 407	0.32 418	0.09 288	0.06 55	0.07 95	0.06 68	0.09 265	0.11 221

HUF	0.26 352	0.15 261	0.79 464	0.39 551	0.31 541	0.16 56	0.17 176	0.36 227	0.25 154	0.19 154	0.14 82	0.23 229	0.11 81	0.32 298	0.14 87	0.08 201	0.60 607	0.06 32	0.05 23	0.07 117	0.56 579

PAM_32	0.26 352	0.10 58	0.63 400	0.24 308	0.19 407	0.51 526	0.26 452	0.43 313	0.30 234	0.32 337	0.28 234	0.60 534	0.28 392	0.29 259	0.20 263	0.08 201	0.14 378	0.08 178	0.10 372	0.07 117	0.15 348

PAM	0.26 352	0.11 95	0.63 400	0.25 347	0.18 375	0.53 535	0.29 483	0.44 334	0.28 198	0.36 403	0.27 228	0.59 528	0.26 360	0.28 236	0.20 263	0.08 201	0.12 339	0.07 95	0.10 372	0.07 117	0.13 302

DDVS	0.26 352	0.16 295	0.45 190	0.25 347	0.17 345	0.34 423	0.21 341	0.43 313	0.31 245	0.34 371	0.41 389	0.47 477	0.21 289	0.52 404	0.29 395	0.11 396	0.09 241	0.11 402	0.09 315	0.13 434	0.16 365

UGAM-zero	0.26 352	0.11 95	0.56 346	0.20 117	0.16 316	0.28 323	0.18 229	0.48 373	0.25 154	0.31 312	0.28 234	0.56 519	0.32 449	0.66 481	0.17 179	0.07 73	0.10 281	0.07 95	0.09 315	0.07 117	0.31 521

ITSA-stereo	0.26 352	0.16 295	0.39 145	0.24 308	0.11 85	0.28 323	0.18 229	0.58 488	0.59 522	0.32 337	0.32 277	0.33 360	0.28 392	0.51 396	0.34 434	0.11 396	0.08 198	0.11 402	0.11 406	0.11 380	0.15 348

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 352	0.15 261	0.96 516	0.21 149	0.25 508	0.30 362	0.21 341	0.54 436	0.28 198	0.25 218	0.29 242	0.46 467	0.23 308	0.28 236	0.20 263	0.08 201	0.10 281	0.08 178	0.12 448	0.11 380	0.17 385

test_sample5	0.26 352	0.14 230	0.51 283	0.21 149	0.12 124	0.31 384	0.21 341	0.53 421	0.38 334	0.33 350	0.43 411	0.29 312	0.25 342	0.56 424	0.24 337	0.10 357	0.14 378	0.10 346	0.10 372	0.11 380	0.16 365

test_sample4	0.26 352	0.14 230	0.53 315	0.21 149	0.12 124	0.32 401	0.21 341	0.53 421	0.38 334	0.33 350	0.38 350	0.28 299	0.25 342	0.54 413	0.25 351	0.10 357	0.14 378	0.10 346	0.09 315	0.11 380	0.16 365

qqq1	0.26 352	0.13 185	0.47 212	0.20 117	0.10 53	0.28 323	0.19 274	0.54 436	0.48 451	0.35 390	0.42 397	0.31 341	0.27 369	0.60 444	0.21 291	0.10 357	0.16 422	0.07 95	0.07 140	0.08 181	0.13 302

fff1	0.26 352	0.13 185	0.47 212	0.20 117	0.10 53	0.28 323	0.19 274	0.54 436	0.48 451	0.35 390	0.42 397	0.31 341	0.27 369	0.60 444	0.21 291	0.10 357	0.16 422	0.07 95	0.07 140	0.08 181	0.13 302

DualNet	0.26 352	0.14 230	0.51 283	0.21 149	0.12 124	0.31 384	0.21 341	0.53 421	0.38 334	0.34 371	0.44 421	0.29 312	0.25 342	0.56 424	0.24 337	0.10 357	0.14 378	0.10 346	0.10 372	0.11 380	0.16 365

anonymousa	0.26 352	0.13 185	0.56 346	0.29 471	0.30 534	0.31 384	0.20 314	0.38 251	0.36 309	0.33 350	0.51 470	0.41 426	0.27 369	0.25 177	0.24 337	0.08 201	0.18 459	0.09 269	0.18 535	0.08 181	0.17 385

hknet	0.26 352	0.15 261	0.49 245	0.25 347	0.16 316	0.35 438	0.22 375	0.59 498	0.40 360	0.34 371	0.35 316	0.43 446	0.28 392	0.38 349	0.26 362	0.09 288	0.07 135	0.11 402	0.10 372	0.09 265	0.10 178

PSMNet-ADL	0.26 352	0.16 295	0.39 145	0.27 425	0.14 216	0.32 401	0.22 375	0.45 343	0.37 324	0.28 248	0.34 308	0.41 426	0.28 392	0.61 451	0.32 418	0.11 396	0.10 281	0.09 269	0.11 406	0.10 328	0.13 302

PSM-AAD	0.26 352	0.11 95	0.43 178	0.24 308	0.12 124	0.27 304	0.37 530	0.36 227	0.30 234	0.36 403	0.39 368	0.28 299	0.77 571	0.30 275	0.16 151	0.07 73	0.06 55	0.12 437	0.11 406	0.09 265	0.21 436

DEmStereo	0.26 352	0.10 58	0.52 304	0.19 76	0.13 176	0.31 384	0.25 441	0.29 133	0.38 334	0.36 403	0.57 505	0.24 249	0.48 527	0.53 407	0.44 479	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.08 222	0.07 117	0.08 68

GrayStereo	0.26 352	0.10 58	0.45 190	0.27 425	0.14 216	0.23 237	0.46 559	0.36 227	0.33 271	0.40 456	0.47 454	0.30 332	0.78 572	0.29 259	0.17 179	0.07 73	0.06 55	0.08 178	0.09 315	0.07 117	0.15 348

RAFT-RH_RVC	0.26 352	0.13 185	0.57 356	0.22 204	0.12 124	0.25 277	0.14 77	0.27 108	0.29 218	0.38 429	1.14 581	0.23 229	0.18 252	0.58 431	0.24 337	0.07 73	0.06 55	0.10 346	0.07 140	0.06 52	0.08 68

ARAFT	0.26 352	0.30 484	0.87 494	0.22 204	0.12 124	0.30 362	0.24 427	0.46 351	0.34 282	0.33 350	0.28 234	0.29 312	0.20 279	0.49 386	0.19 238	0.08 201	0.06 55	0.12 437	0.11 406	0.09 265	0.09 113

acv_ft	0.26 352	0.18 350	0.56 346	0.24 308	0.19 407	0.34 423	0.21 341	0.47 362	0.45 418	0.39 447	0.41 389	0.38 399	0.28 392	0.28 236	0.36 445	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.11 380	0.09 113

cf-r	0.26 352	0.22 405	0.66 415	0.22 204	0.14 216	0.28 323	0.22 375	0.44 334	0.42 382	0.32 337	0.42 397	0.43 446	0.27 369	0.44 370	0.27 373	0.11 396	0.07 135	0.08 178	0.10 372	0.08 181	0.09 113

GANet-RSSM	0.26 352	0.19 363	0.54 328	0.21 149	0.14 216	0.27 304	0.22 375	0.47 362	0.34 282	0.30 295	0.40 377	0.41 426	0.30 419	0.59 439	0.25 351	0.11 396	0.08 198	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.10 178

PSMNet-RSSM	0.26 352	0.21 386	0.50 265	0.21 149	0.14 216	0.25 277	0.21 341	0.50 391	0.38 334	0.31 312	0.45 435	0.40 417	0.27 369	0.53 407	0.24 337	0.12 436	0.08 198	0.11 402	0.13 480	0.10 328	0.10 178

CFNet-ft	0.26 352	0.21 386	0.51 283	0.19 76	0.16 316	0.31 384	0.21 341	0.40 281	0.37 324	0.29 273	0.40 377	0.46 467	0.27 369	0.49 386	0.28 381	0.12 436	0.07 135	0.12 437	0.11 406	0.12 421	0.11 221

CFNet_RVC	0.26 352	0.21 386	0.51 283	0.19 76	0.16 316	0.31 384	0.21 341	0.40 281	0.37 324	0.29 273	0.40 377	0.46 467	0.27 369	0.49 386	0.28 381	0.12 436	0.07 135	0.12 437	0.11 406	0.12 421	0.11 221

Select-FE	0.27 380	0.18 350	0.87 494	0.23 257	0.22 465	0.29 348	0.18 229	0.53 421	0.28 198	0.30 295	0.33 297	0.45 458	0.29 412	0.30 275	0.21 291	0.08 201	0.10 281	0.08 178	0.13 480	0.08 181	0.20 424

G2L-Stereo	0.27 380	0.23 421	0.61 391	0.22 204	0.14 216	0.25 277	0.19 274	0.48 373	0.37 324	0.33 350	0.38 350	0.40 417	0.23 308	0.61 451	0.33 427	0.11 396	0.09 241	0.10 346	0.08 222	0.09 265	0.11 221

test_sample6	0.27 380	0.15 261	0.50 265	0.22 204	0.12 124	0.30 362	0.22 375	0.54 436	0.39 350	0.34 371	0.44 421	0.29 312	0.25 342	0.58 431	0.26 362	0.11 396	0.14 378	0.10 346	0.10 372	0.11 380	0.16 365

SMFormer	0.27 380	0.13 185	0.47 212	0.20 117	0.10 53	0.28 323	0.19 274	0.54 436	0.48 451	0.35 390	0.42 397	0.31 341	0.27 369	0.60 444	0.34 434	0.10 357	0.16 422	0.08 178	0.09 315	0.10 328	0.16 365

tta	0.27 380	0.13 185	0.47 212	0.20 117	0.10 53	0.28 323	0.19 274	0.54 436	0.48 451	0.35 390	0.42 397	0.31 341	0.27 369	0.60 444	0.34 434	0.10 357	0.16 422	0.08 178	0.09 315	0.08 181	0.13 302

ffm	0.27 380	0.17 327	0.84 484	0.21 149	0.13 176	0.29 348	0.21 341	0.38 251	0.46 430	0.31 312	0.44 421	0.34 368	0.24 329	0.28 236	0.12 12	0.08 201	0.28 544	0.12 437	0.11 406	0.08 181	0.37 548

NINENet	0.27 380	0.16 295	0.49 245	0.23 257	0.16 316	0.44 492	0.17 176	0.63 529	0.49 465	0.33 350	0.38 350	0.31 341	0.22 296	0.43 366	0.22 309	0.11 396	0.10 281	0.12 437	0.08 222	0.12 421	0.11 221

SepStereo	0.27 380	0.13 185	0.49 245	0.24 308	0.18 375	0.30 362	0.24 427	0.48 373	0.48 451	0.42 473	0.45 435	0.34 368	0.31 436	0.64 470	0.24 337	0.09 288	0.07 135	0.09 269	0.07 140	0.10 328	0.11 221

UPFNet	0.27 380	0.15 261	0.47 212	0.25 347	0.20 433	0.37 453	0.27 461	0.50 391	0.40 360	0.36 403	0.38 350	0.37 393	0.29 412	0.40 354	0.34 434	0.10 357	0.10 281	0.10 346	0.10 372	0.10 328	0.08 68

iResNet_ROB	0.27 380	0.27 465	0.48 227	0.21 149	0.12 124	0.32 401	0.17 176	0.57 474	0.55 503	0.39 447	0.44 421	0.37 393	0.28 392	0.43 366	0.28 381	0.08 201	0.06 55	0.06 32	0.05 23	0.09 265	0.11 221

coex_refinement	0.28 390	0.22 405	0.50 265	0.23 257	0.15 277	0.31 384	0.20 314	0.51 403	0.43 393	0.35 390	0.42 397	0.45 458	0.27 369	0.56 424	0.41 464	0.10 357	0.07 135	0.07 95	0.07 140	0.11 380	0.12 273

ISRNet	0.28 390	0.15 261	0.54 328	0.27 425	0.19 407	0.24 258	0.15 102	0.47 362	0.45 418	0.40 456	0.49 464	0.42 439	0.27 369	0.33 308	0.30 398	0.20 543	0.12 339	0.17 521	0.16 519	0.16 477	0.21 436

rvit_105_1	0.28 390	0.24 432	0.65 410	0.27 425	0.19 407	0.31 384	0.35 521	0.46 351	0.53 489	0.31 312	0.32 277	0.32 352	0.27 369	0.36 336	0.26 362	0.16 506	0.14 378	0.15 504	0.17 530	0.11 380	0.11 221

UGAM	0.28 390	0.18 350	0.57 356	0.26 388	0.13 176	0.23 237	0.26 452	0.33 198	0.45 418	0.32 337	0.42 397	0.45 458	0.22 296	0.92 556	0.23 328	0.08 201	0.09 241	0.14 487	0.13 480	0.10 328	0.10 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 390	0.17 327	0.96 516	0.29 471	0.31 541	0.29 348	0.21 341	0.53 421	0.28 198	0.27 237	0.55 494	0.41 426	0.18 252	0.30 275	0.22 309	0.08 201	0.10 281	0.08 178	0.13 480	0.12 421	0.20 424

test_sample7	0.28 390	0.16 295	0.47 212	0.21 149	0.14 216	0.29 348	0.22 375	0.54 436	0.43 393	0.38 429	0.36 331	0.38 399	0.32 449	0.41 357	0.26 362	0.14 482	0.21 492	0.13 463	0.12 448	0.13 434	0.25 484

CBFPSM	0.28 390	0.23 421	0.76 453	0.21 149	0.14 216	0.38 459	0.26 452	0.42 304	0.37 324	0.34 371	0.36 331	0.55 514	0.38 481	0.33 308	0.40 459	0.08 201	0.08 198	0.07 95	0.08 222	0.09 265	0.12 273

ToySt	0.28 390	0.19 363	0.68 424	0.22 204	0.19 407	0.31 384	0.31 501	0.43 313	0.43 393	0.28 248	0.38 350	0.42 439	0.32 449	0.33 308	0.32 418	0.08 201	0.14 378	0.10 346	0.12 448	0.11 380	0.24 471

CSP-Net	0.28 390	0.17 327	0.41 163	0.22 204	0.14 216	0.44 492	0.24 427	0.52 411	0.42 382	0.42 473	0.44 421	0.42 439	0.27 369	0.66 481	0.30 398	0.12 436	0.09 241	0.08 178	0.08 222	0.10 328	0.10 178

DAS	0.28 390	0.13 185	0.49 245	0.24 308	0.18 375	0.30 362	0.24 427	0.48 373	0.48 451	0.42 473	0.45 435	0.34 368	0.31 436	0.76 517	0.24 337	0.09 288	0.07 135	0.09 269	0.07 140	0.10 328	0.11 221

AACVNet	0.28 390	0.22 405	0.55 336	0.23 257	0.14 216	0.30 362	0.19 274	0.43 313	0.33 271	0.39 447	0.42 397	0.44 452	0.29 412	0.73 502	0.28 381	0.11 396	0.09 241	0.11 402	0.09 315	0.13 434	0.12 273

FTStereo	0.28 390	0.11 95	0.56 346	0.24 308	0.13 176	0.21 188	0.52 571	0.36 227	0.28 198	0.38 429	0.94 571	0.30 332	0.56 546	0.33 308	0.18 208	0.08 201	0.06 55	0.09 269	0.08 222	0.08 181	0.19 406

LMCR-Stereo	0.28 390	0.22 405	0.56 346	0.29 471	0.14 216	0.37 453	0.23 403	0.57 474	0.36 309	0.40 456	0.40 377	0.29 312	0.30 419	0.41 357	0.38 453	0.11 396	0.07 135	0.09 269	0.07 140	0.13 434	0.10 178

MMNet	0.28 390	0.19 363	0.54 328	0.24 308	0.17 345	0.47 509	0.22 375	0.47 362	0.53 489	0.40 456	0.43 411	0.36 387	0.34 459	0.40 354	0.35 441	0.08 201	0.08 198	0.09 269	0.09 315	0.10 328	0.09 113

UNet	0.28 390	0.16 295	0.70 432	0.24 308	0.20 433	0.44 492	0.21 341	0.52 411	0.42 382	0.36 403	0.40 377	0.43 446	0.33 457	0.41 357	0.32 418	0.09 288	0.07 135	0.10 346	0.09 315	0.10 328	0.09 113

ac_64	0.28 390	0.16 295	0.62 395	0.25 347	0.17 345	0.36 445	0.22 375	0.48 373	0.35 293	0.36 403	0.37 342	0.51 496	0.30 419	0.62 462	0.34 434	0.11 396	0.09 241	0.10 346	0.10 372	0.09 265	0.09 113

GwcNet-RSSM	0.28 390	0.25 447	0.61 391	0.22 204	0.14 216	0.28 323	0.24 427	0.46 351	0.44 406	0.33 350	0.46 447	0.41 426	0.28 392	0.55 418	0.31 408	0.11 396	0.07 135	0.09 269	0.10 372	0.10 328	0.09 113

HSM-Net_RVC	0.28 390	0.12 144	0.48 227	0.19 76	0.11 85	0.35 438	0.21 341	0.64 536	0.44 406	0.40 456	0.43 411	0.50 493	0.27 369	0.75 511	0.25 351	0.08 201	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.08 181	0.09 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 390	0.25 447	0.64 405	0.22 204	0.16 316	0.30 362	0.21 341	0.54 436	0.33 271	0.36 403	0.38 350	0.38 399	0.26 360	0.45 376	0.28 381	0.15 496	0.11 315	0.11 402	0.11 406	0.14 457	0.14 331

StereoDRNet-Refined	0.28 390	0.19 363	0.47 212	0.25 347	0.14 216	0.36 445	0.21 341	0.49 383	0.43 393	0.46 503	0.52 477	0.42 439	0.30 419	0.46 378	0.38 453	0.10 357	0.07 135	0.11 402	0.11 406	0.10 328	0.11 221
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 410	0.24 432	0.83 480	0.23 257	0.17 345	0.25 277	0.22 375	0.47 362	0.42 382	0.33 350	0.39 368	0.38 399	0.28 392	0.78 521	0.35 441	0.09 288	0.07 135	0.10 346	0.10 372	0.09 265	0.09 113

CRFU-Net	0.29 410	0.14 230	0.48 227	0.26 388	0.15 277	0.46 503	0.22 375	0.52 411	0.32 255	0.44 490	0.42 397	0.48 482	0.47 523	0.44 370	0.31 408	0.12 436	0.10 281	0.09 269	0.08 222	0.10 328	0.11 221

iRaft-Stereo_20w	0.29 410	0.11 95	0.86 491	0.33 519	0.24 495	0.32 401	0.26 452	0.60 509	0.26 168	0.41 468	0.21 166	0.28 299	0.19 274	0.32 298	0.24 337	0.07 73	0.31 565	0.07 95	0.09 315	0.08 181	0.47 568

AASNet	0.29 410	0.27 465	0.67 418	0.26 388	0.18 375	0.34 423	0.21 341	0.64 536	0.49 465	0.36 403	0.41 389	0.32 352	0.26 360	0.33 308	0.39 457	0.12 436	0.09 241	0.10 346	0.08 222	0.14 457	0.12 273

GEStereo_RVC	0.29 410	0.24 432	0.60 385	0.27 425	0.16 316	0.33 408	0.25 441	0.58 488	0.56 510	0.35 390	0.38 350	0.34 368	0.25 342	0.51 396	0.29 395	0.12 436	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.11 380	0.13 302

EAI-Stereo	0.29 410	0.11 95	0.38 138	0.22 204	0.18 375	0.33 408	1.66 616	0.53 421	0.27 187	0.27 237	0.50 467	0.17 159	0.16 201	0.25 177	0.25 351	0.07 73	0.07 135	0.07 95	0.11 406	0.07 117	0.10 178

delet	0.29 410	0.18 350	0.58 371	0.24 308	0.19 407	0.41 475	0.30 492	0.52 411	0.51 478	0.35 390	0.42 397	0.37 393	0.31 436	0.49 386	0.36 445	0.10 357	0.09 241	0.11 402	0.12 448	0.09 265	0.09 113

HGLStereo	0.29 410	0.19 363	0.60 385	0.24 308	0.21 450	0.33 408	0.23 403	0.52 411	0.44 406	0.36 403	0.49 464	0.41 426	0.35 466	0.46 378	0.34 434	0.11 396	0.11 315	0.09 269	0.09 315	0.11 380	0.12 273

DSFCA	0.29 410	0.18 350	0.48 227	0.21 149	0.17 345	0.39 464	0.32 507	0.49 383	0.44 406	0.44 490	0.38 350	0.40 417	0.30 419	0.53 407	0.38 453	0.12 436	0.10 281	0.10 346	0.11 406	0.11 380	0.11 221

CFNet	0.29 410	0.29 478	0.57 356	0.23 257	0.14 216	0.34 423	0.15 102	0.53 421	0.46 430	0.31 312	0.40 377	0.38 399	0.27 369	0.76 517	0.28 381	0.10 357	0.07 135	0.11 402	0.11 406	0.11 380	0.09 113

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 410	0.24 432	0.81 469	0.26 388	0.18 375	0.30 362	0.22 375	0.52 411	0.41 370	0.38 429	0.42 397	0.42 439	0.28 392	0.46 378	0.31 408	0.11 396	0.08 198	0.10 346	0.11 406	0.10 328	0.12 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 410	0.37 523	0.92 507	0.24 308	0.13 176	0.30 362	0.19 274	0.55 454	0.51 478	0.39 447	0.46 447	0.39 413	0.27 369	0.36 336	0.30 398	0.09 288	0.06 55	0.07 95	0.05 23	0.13 434	0.11 221

HSM	0.29 410	0.18 350	0.48 227	0.21 149	0.15 277	0.33 408	0.20 314	0.55 454	0.39 350	0.36 403	0.39 368	0.67 559	0.32 449	0.88 544	0.24 337	0.09 288	0.07 135	0.08 178	0.07 140	0.09 265	0.10 178

ACV-stereo	0.30 423	0.20 376	0.82 474	0.23 257	0.16 316	0.48 516	0.20 314	0.38 251	0.34 282	0.29 273	0.33 297	0.66 555	0.43 508	0.55 418	0.31 408	0.10 357	0.09 241	0.09 269	0.09 315	0.11 380	0.12 273

ssnet_v2	0.30 423	0.21 386	0.63 400	0.23 257	0.15 277	0.40 470	0.30 492	0.59 498	0.48 451	0.40 456	0.37 342	0.46 467	0.30 419	0.41 357	0.44 479	0.13 458	0.11 315	0.11 402	0.11 406	0.12 421	0.11 221

dad	0.30 423	0.38 530	0.60 385	0.22 204	0.14 216	0.32 401	0.21 341	0.35 215	0.51 478	0.45 497	0.45 435	0.46 467	0.23 308	0.41 357	0.27 373	0.21 545	0.11 315	0.20 541	0.11 406	0.15 469	0.11 221

THIR-Stereo	0.30 423	0.15 261	0.46 204	0.19 76	0.11 85	0.28 323	0.70 585	0.33 198	0.36 309	0.37 420	0.64 532	0.33 360	0.49 532	0.58 431	0.44 479	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.09 315	0.07 117	0.08 68

ADLNet	0.30 423	0.19 363	0.59 378	0.23 257	0.19 407	0.34 423	0.23 403	0.56 465	0.44 406	0.43 484	0.41 389	0.43 446	0.28 392	0.56 424	0.36 445	0.11 396	0.08 198	0.11 402	0.11 406	0.11 380	0.15 348

RAFT + AFF	0.30 423	0.33 499	0.76 453	0.25 347	0.17 345	0.30 362	0.33 513	0.55 454	0.42 382	0.28 248	0.30 256	0.31 341	0.31 436	0.64 470	0.32 418	0.09 288	0.11 315	0.11 402	0.10 372	0.12 421	0.16 365

psm_up	0.30 423	0.21 386	0.58 371	0.26 388	0.18 375	0.32 401	0.27 461	0.57 474	0.45 418	0.38 429	0.41 389	0.45 458	0.40 493	0.59 439	0.32 418	0.11 396	0.12 339	0.13 463	0.12 448	0.11 380	0.11 221

DMCA-RVC	0.30 423	0.27 465	0.93 511	0.28 453	0.17 345	0.30 362	0.21 341	0.43 313	0.36 309	0.40 456	0.38 350	0.39 413	0.36 471	0.44 370	0.34 434	0.13 458	0.10 281	0.16 512	0.12 448	0.13 434	0.11 221

STTStereo	0.30 423	0.24 432	0.83 480	0.25 347	0.17 345	0.30 362	0.24 427	0.49 383	0.39 350	0.39 447	0.41 389	0.44 452	0.28 392	0.41 357	0.30 398	0.13 458	0.13 360	0.13 463	0.16 519	0.12 421	0.12 273

RASNet	0.30 423	0.19 363	0.59 378	0.23 257	0.19 407	0.33 408	0.20 314	0.50 391	0.41 370	0.31 312	0.44 421	0.47 477	0.38 481	0.79 525	0.40 459	0.09 288	0.07 135	0.07 95	0.09 315	0.08 181	0.10 178

DLCB_ROB	0.30 423	0.20 376	0.45 190	0.28 453	0.17 345	0.37 453	0.25 441	0.50 391	0.45 418	0.46 503	0.47 454	0.51 496	0.34 459	0.56 424	0.38 453	0.10 357	0.10 281	0.11 402	0.11 406	0.10 328	0.11 221

DualNet (step1)	0.31 434	0.21 386	0.69 426	0.18 40	0.17 345	0.36 445	0.21 341	0.54 436	0.43 393	0.38 429	0.36 331	0.38 399	0.32 449	0.41 357	0.26 362	0.24 552	0.21 492	0.28 563	0.24 559	0.18 508	0.21 436

iinet-f	0.31 434	0.23 421	1.16 547	0.20 117	0.16 316	0.44 492	0.23 403	0.47 362	0.38 334	0.36 403	0.44 421	0.41 426	0.35 466	0.36 336	0.43 472	0.10 357	0.09 241	0.08 178	0.08 222	0.13 434	0.12 273

ADLNet2	0.31 434	0.23 421	0.77 459	0.23 257	0.18 375	0.36 445	0.24 427	0.55 454	0.54 494	0.33 350	0.38 350	0.45 458	0.31 436	0.70 493	0.36 445	0.10 357	0.08 198	0.09 269	0.09 315	0.12 421	0.11 221

hitnet-ft	0.31 434	0.21 386	0.56 346	0.19 76	0.14 216	0.40 470	0.23 403	0.46 351	0.42 382	0.37 420	0.46 447	0.53 509	0.35 466	0.76 517	0.35 441	0.14 482	0.10 281	0.14 487	0.10 372	0.15 469	0.14 331

FADNet-RVC-Resample	0.31 434	0.32 495	1.16 547	0.27 425	0.17 345	0.33 408	0.21 341	0.49 383	0.40 360	0.36 403	0.38 350	0.34 368	0.27 369	0.54 413	0.27 373	0.10 357	0.10 281	0.14 487	0.13 480	0.13 434	0.18 390

FADNet_RVC	0.31 434	0.35 513	0.98 520	0.24 308	0.16 316	0.30 362	0.17 176	0.52 411	0.39 350	0.30 295	0.38 350	0.30 332	0.29 412	0.54 413	0.33 427	0.14 482	0.14 378	0.14 487	0.16 519	0.21 532	0.24 471

FSD	0.32 440	0.28 473	0.35 123	0.37 540	0.41 565	0.28 323	0.27 461	0.32 178	0.30 234	0.27 237	0.27 228	0.29 312	0.27 369	0.35 330	0.28 381	0.23 549	0.49 592	0.27 556	0.26 568	0.26 552	0.64 595

LL-Strereo	0.32 440	0.33 499	0.77 459	0.26 388	0.24 495	0.22 218	0.23 403	0.58 488	0.44 406	0.35 390	0.32 277	0.41 426	0.40 493	0.93 558	0.25 351	0.08 201	0.13 360	0.11 402	0.09 315	0.09 265	0.22 450

SACVNet	0.32 440	0.25 447	0.59 378	0.26 388	0.19 407	0.35 438	0.25 441	0.54 436	0.41 370	0.43 484	0.45 435	0.46 467	0.34 459	0.71 499	0.30 398	0.14 482	0.10 281	0.12 437	0.12 448	0.16 477	0.20 424

CrosDoStereo	0.32 440	0.11 95	0.53 315	0.19 76	0.12 124	0.22 218	1.07 604	0.36 227	0.38 334	0.38 429	0.60 517	0.28 299	0.45 514	0.61 451	0.56 515	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.09 315	0.08 181	0.09 113

DeepStereo_LL	0.32 440	0.11 95	0.53 315	0.19 76	0.12 124	0.22 218	1.07 604	0.36 227	0.38 334	0.38 429	0.60 517	0.28 299	0.45 514	0.61 451	0.56 515	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.09 315	0.08 181	0.09 113

pcwnet_v2	0.32 440	0.16 295	1.22 558	0.23 257	0.19 407	0.32 401	0.19 274	0.61 517	0.61 527	0.37 420	0.45 435	0.35 382	0.29 412	0.37 346	0.26 362	0.14 482	0.11 315	0.12 437	0.11 406	0.14 457	0.18 390

TDLM	0.32 440	0.27 465	0.52 304	0.30 483	0.15 277	0.33 408	0.32 507	0.54 436	0.50 472	0.44 490	0.43 411	0.39 413	0.30 419	0.92 556	0.30 398	0.14 482	0.09 241	0.13 463	0.12 448	0.13 434	0.14 331

NVstereo2D	0.32 440	0.18 350	0.63 400	0.24 308	0.23 478	0.43 487	0.28 477	0.60 509	0.58 515	0.28 248	0.39 368	0.42 439	0.30 419	0.71 499	0.30 398	0.13 458	0.09 241	0.13 463	0.10 372	0.20 525	0.18 390

YMNet	0.33 448	0.26 457	0.64 405	0.28 453	0.23 478	0.48 516	0.27 461	0.54 436	0.47 443	0.49 517	0.56 499	0.51 496	0.30 419	0.41 357	0.44 479	0.13 458	0.16 422	0.13 463	0.12 448	0.14 457	0.14 331

YMNet_1	0.33 448	0.26 457	0.64 405	0.28 453	0.23 478	0.48 516	0.27 461	0.54 436	0.47 443	0.49 517	0.56 499	0.51 496	0.30 419	0.41 357	0.44 479	0.13 458	0.16 422	0.13 463	0.12 448	0.14 457	0.14 331

fast-acv-ft	0.33 448	0.26 457	0.88 501	0.25 347	0.18 375	0.49 522	0.27 461	0.44 334	0.50 472	0.40 456	0.55 494	0.49 488	0.36 471	0.39 352	0.41 464	0.11 396	0.11 315	0.11 402	0.12 448	0.13 434	0.11 221

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 448	0.25 447	0.82 474	0.22 204	0.17 345	0.46 503	0.28 477	0.53 421	0.53 489	0.43 484	0.57 505	0.44 452	0.31 436	0.50 390	0.48 492	0.10 357	0.06 55	0.08 178	0.06 68	0.11 380	0.12 273

AANet_RVC	0.33 448	0.31 488	0.69 426	0.23 257	0.14 216	0.30 362	0.23 403	0.49 383	0.55 503	0.39 447	0.60 517	0.43 446	0.30 419	0.88 544	0.54 511	0.11 396	0.08 198	0.07 95	0.07 140	0.10 328	0.12 273

PS-NSSS	0.33 448	0.36 520	0.61 391	0.24 308	0.18 375	0.33 408	0.24 427	0.59 498	0.42 382	0.38 429	0.52 477	0.36 387	0.31 436	0.80 528	0.32 418	0.18 531	0.14 378	0.21 544	0.15 509	0.17 492	0.14 331

DISCO	0.33 448	0.16 295	0.55 336	0.26 388	0.16 316	0.48 516	0.25 441	0.52 411	0.58 515	0.38 429	0.45 435	0.63 544	0.37 476	0.65 475	0.50 499	0.10 357	0.07 135	0.09 269	0.08 222	0.13 434	0.13 302

NOSS_ROB	0.33 448	0.24 432	0.49 245	0.27 425	0.16 316	0.34 423	0.19 274	0.55 454	0.50 472	0.34 371	0.37 342	0.42 439	0.30 419	0.93 558	0.25 351	0.19 540	0.20 487	0.24 553	0.22 553	0.17 492	0.25 484

TCMNet	0.34 456	0.28 473	0.81 469	0.29 471	0.30 534	0.40 470	0.28 477	0.53 421	0.49 465	0.38 429	0.46 447	0.40 417	0.30 419	0.61 451	0.42 468	0.14 482	0.13 360	0.15 504	0.14 498	0.18 508	0.19 406

HBP-ISP	0.34 456	0.35 513	0.76 453	0.23 257	0.17 345	0.33 408	0.22 375	0.56 465	0.47 443	0.42 473	0.49 464	0.33 360	0.41 498	0.73 502	0.27 373	0.18 531	0.19 472	0.24 553	0.20 543	0.16 477	0.16 365

AAGNet	0.34 456	0.12 144	0.53 315	0.26 388	0.16 316	0.20 161	0.19 274	0.31 171	0.29 218	0.35 390	0.35 316	0.27 286	0.30 419	0.44 370	2.56 616	0.08 201	0.05 5	0.10 346	0.07 140	0.09 265	0.07 25

FADNet-RVC	0.34 456	0.43 544	0.97 518	0.25 347	0.20 433	0.33 408	0.20 314	0.51 403	0.42 382	0.34 371	0.40 377	0.41 426	0.29 412	0.65 475	0.36 445	0.14 482	0.14 378	0.14 487	0.15 509	0.19 517	0.20 424

FADNet	0.34 456	0.43 544	0.88 501	0.24 308	0.22 465	0.37 453	0.19 274	0.56 465	0.49 465	0.32 337	0.36 331	0.43 446	0.32 449	0.65 475	0.30 398	0.17 520	0.16 422	0.14 487	0.16 519	0.25 547	0.21 436

CVANet_RVC	0.34 456	0.25 447	0.77 459	0.27 425	0.17 345	0.34 423	0.28 477	0.55 454	0.50 472	0.43 484	0.46 447	0.44 452	0.31 436	0.90 549	0.27 373	0.15 496	0.10 281	0.14 487	0.14 498	0.15 469	0.15 348

StereoDRNet	0.34 456	0.28 473	0.70 432	0.28 453	0.21 450	0.43 487	0.30 492	0.63 529	0.51 478	0.47 509	0.40 377	0.48 482	0.31 436	0.58 431	0.44 479	0.12 436	0.10 281	0.12 437	0.11 406	0.13 434	0.13 302

z-ln-s-r	0.35 463	0.30 484	1.02 525	0.23 257	0.14 216	0.30 362	0.26 452	0.46 351	0.55 503	0.33 350	0.61 525	0.39 413	0.31 436	0.80 528	0.77 545	0.08 201	0.06 55	0.08 178	0.08 222	0.11 380	0.10 178

DRN-Test	0.35 463	0.20 376	0.75 449	0.28 453	0.19 407	0.46 503	0.29 483	0.68 555	0.54 494	0.49 517	0.47 454	0.44 452	0.35 466	0.63 465	0.44 479	0.13 458	0.09 241	0.13 463	0.12 448	0.13 434	0.13 302

XPNet_ROB	0.35 463	0.26 457	0.58 371	0.28 453	0.19 407	0.37 453	0.31 501	0.57 474	0.51 478	0.52 529	0.54 489	0.57 521	0.38 481	0.65 475	0.48 492	0.17 520	0.12 339	0.13 463	0.12 448	0.16 477	0.17 385

ff1	0.36 466	0.17 327	0.84 484	0.21 149	0.13 176	0.29 348	0.21 341	0.38 251	0.46 430	0.31 312	0.44 421	0.34 368	0.24 329	0.91 551	1.30 584	0.08 201	0.28 544	0.12 437	0.11 406	0.08 181	0.37 548

Wz-Net-LNSev	0.36 466	0.35 513	1.06 530	0.26 388	0.21 450	0.47 509	0.33 513	0.56 465	0.58 515	0.45 497	0.54 489	0.50 493	0.37 476	0.40 354	0.42 468	0.12 436	0.11 315	0.10 346	0.09 315	0.14 457	0.15 348

FAT-Stereo	0.36 466	0.19 363	0.75 449	0.26 388	0.18 375	0.34 423	0.30 492	0.62 525	0.61 527	0.47 509	0.61 525	0.59 528	0.50 533	0.61 451	0.36 445	0.13 458	0.14 378	0.13 463	0.12 448	0.14 457	0.20 424

CBMV_ROB	0.36 466	0.21 386	0.57 356	0.22 204	0.14 216	0.35 438	0.20 314	0.55 454	0.47 443	0.52 529	0.58 508	0.45 458	0.53 542	0.75 511	0.50 499	0.18 531	0.19 472	0.23 551	0.21 545	0.15 469	0.20 424

ETE_ROB	0.36 466	0.32 495	0.64 405	0.30 483	0.18 375	0.40 470	0.38 538	0.59 498	0.49 465	0.50 523	0.52 477	0.62 540	0.37 476	0.58 431	0.43 472	0.13 458	0.10 281	0.14 487	0.12 448	0.17 492	0.18 390

PSMNet_ROB	0.36 466	0.31 488	0.71 439	0.31 499	0.21 450	0.44 492	0.44 555	0.61 517	0.49 465	0.39 447	0.45 435	0.49 488	0.32 449	0.66 481	0.53 507	0.14 482	0.10 281	0.15 504	0.14 498	0.13 434	0.13 302

CBMV	0.36 466	0.25 447	0.61 391	0.24 308	0.14 216	0.42 482	0.33 513	0.56 465	0.52 488	0.54 539	0.52 477	0.51 496	0.58 549	0.63 465	0.43 472	0.15 496	0.16 422	0.18 529	0.16 519	0.13 434	0.19 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 473	0.17 327	0.84 484	0.21 149	0.13 176	0.29 348	0.21 341	0.57 474	0.48 451	0.31 312	0.44 421	0.34 368	0.24 329	0.91 551	1.30 584	0.10 357	0.20 487	0.12 437	0.11 406	0.11 380	0.23 458

xxx	0.37 473	0.17 327	0.84 484	0.21 149	0.13 176	0.29 348	0.21 341	0.57 474	0.48 451	0.31 312	0.44 421	0.34 368	0.24 329	0.91 551	1.30 584	0.10 357	0.20 487	0.12 437	0.11 406	0.11 380	0.23 458

GwcNet	0.37 473	0.29 478	1.12 541	0.25 347	0.24 495	0.48 516	0.27 461	0.58 488	0.60 525	0.39 447	0.54 489	0.51 496	0.34 459	0.60 444	0.46 487	0.13 458	0.12 339	0.12 437	0.11 406	0.13 434	0.15 348

DANet	0.37 473	0.25 447	0.67 418	0.37 540	0.22 465	0.42 482	0.25 441	0.50 391	0.44 406	0.52 529	0.50 467	0.59 528	0.42 504	0.78 521	0.53 507	0.13 458	0.12 339	0.14 487	0.12 448	0.17 492	0.21 436
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 473	0.33 499	0.59 378	0.37 540	0.23 478	0.42 482	0.41 550	0.56 465	0.44 406	0.47 509	0.47 454	0.61 537	0.39 488	0.58 431	0.41 464	0.16 506	0.13 360	0.21 544	0.22 553	0.16 477	0.18 390

APVNet	0.38 478	0.26 457	0.87 494	0.26 388	0.22 465	0.52 532	0.35 521	0.64 536	0.46 430	0.40 456	0.52 477	0.48 482	0.39 488	0.84 538	0.48 492	0.13 458	0.14 378	0.15 504	0.16 519	0.16 477	0.16 365

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 478	0.43 544	0.72 444	0.35 531	0.19 407	0.51 526	0.25 441	0.56 465	0.39 350	0.42 473	0.47 454	0.47 477	0.27 369	0.74 506	0.32 418	0.38 582	0.19 472	0.27 556	0.17 530	0.29 565	0.27 500

RP	0.38 478	0.26 457	0.67 418	0.31 499	0.24 495	0.37 453	0.29 483	0.53 421	0.61 527	0.42 473	0.65 534	0.62 540	0.51 535	0.63 465	0.43 472	0.17 520	0.15 409	0.17 521	0.15 509	0.17 492	0.19 406

RYNet	0.38 478	0.23 421	0.65 410	0.26 388	0.28 519	0.62 551	0.33 513	0.61 517	0.62 531	0.42 473	0.39 368	0.58 527	0.40 493	0.89 546	0.57 518	0.11 396	0.09 241	0.12 437	0.11 406	0.19 517	0.22 450

LALA_ROB	0.38 478	0.31 488	0.65 410	0.30 483	0.21 450	0.46 503	0.39 541	0.63 529	0.54 494	0.53 535	0.52 477	0.69 563	0.36 471	0.52 404	0.48 492	0.18 531	0.11 315	0.16 512	0.14 498	0.17 492	0.16 365

PSMNet-RUCA	0.39 483	0.47 551	0.84 484	0.46 573	0.41 565	0.34 423	0.26 452	0.59 498	0.46 430	0.40 456	0.51 470	0.44 452	0.33 457	0.43 366	0.31 408	0.25 559	0.14 378	0.33 575	0.21 545	0.32 570	0.23 458

1111x	0.39 483	0.17 327	0.80 468	0.23 257	0.15 277	0.33 408	0.27 461	0.62 525	0.48 451	0.32 337	0.43 411	0.40 417	0.29 412	0.86 541	1.60 600	0.09 288	0.23 513	0.09 269	0.12 448	0.10 328	0.23 458

EKT-Stereo	0.39 483	0.13 185	0.53 315	0.42 565	3.94 621	0.22 218	0.17 176	0.38 251	0.30 234	0.21 171	0.20 148	0.23 229	0.15 181	0.30 275	0.18 208	0.10 357	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.09 265	0.12 273

GASNet	0.39 483	0.58 573	1.27 560	0.35 531	0.23 478	0.35 438	0.23 403	0.63 529	0.56 510	0.41 468	0.38 350	0.45 458	0.30 419	0.81 532	0.42 468	0.16 506	0.11 315	0.14 487	0.14 498	0.23 541	0.12 273

Wz-Net-MNSev	0.39 483	0.35 513	0.99 522	0.26 388	0.21 450	0.59 548	0.39 541	0.58 488	0.61 527	0.49 517	0.56 499	0.53 509	0.37 476	0.61 451	0.47 490	0.11 396	0.09 241	0.11 402	0.11 406	0.15 469	0.15 348

xxxx	0.39 483	0.14 230	0.47 212	0.20 117	0.16 316	0.38 459	0.20 314	0.61 517	0.43 393	0.30 295	0.44 421	0.38 399	0.25 342	0.50 390	2.41 614	0.11 396	0.21 492	0.09 269	0.10 372	0.10 328	0.26 496

test_xeample	0.39 483	0.14 230	0.46 204	0.19 76	0.16 316	0.34 423	0.22 375	0.59 498	0.43 393	0.33 350	0.47 454	0.30 332	0.27 369	0.60 444	2.44 615	0.10 357	0.21 492	0.09 269	0.09 315	0.09 265	0.25 484

Syn2CoEx	0.39 483	0.39 534	1.08 535	0.35 531	0.21 450	0.41 475	0.29 483	0.63 529	0.51 478	0.43 484	0.56 499	0.45 458	0.45 514	0.69 490	0.39 457	0.17 520	0.14 378	0.16 512	0.12 448	0.13 434	0.16 365

S-Stereo	0.39 483	0.20 376	1.04 527	0.28 453	0.22 465	0.39 464	0.31 501	0.58 488	0.69 547	0.40 456	0.59 513	0.48 482	0.41 498	0.75 511	0.42 468	0.12 436	0.15 409	0.13 463	0.13 480	0.16 477	0.25 484

stereogan	0.39 483	0.20 376	0.78 463	0.28 453	0.22 465	0.65 557	0.26 452	0.62 525	0.65 536	0.45 497	0.60 517	0.67 559	0.45 514	0.69 490	0.37 451	0.14 482	0.14 378	0.14 487	0.12 448	0.20 525	0.19 406

Nwc_Net	0.39 483	0.29 478	0.84 484	0.32 508	0.24 495	0.45 500	0.30 492	0.67 550	0.51 478	0.39 447	0.70 544	0.59 528	0.48 527	0.61 451	0.45 486	0.16 506	0.12 339	0.19 536	0.21 545	0.14 457	0.15 348

DStereoRT	0.40 494	0.16 295	0.74 445	0.25 347	0.17 345	0.42 482	0.19 274	0.50 391	0.48 451	0.31 312	0.40 377	0.32 352	0.39 488	0.64 470	0.31 408	0.09 288	0.11 315	1.56 620	0.43 587	0.08 181	0.41 556

w-ln-seven-2	0.40 494	0.37 523	1.34 569	0.28 453	0.18 375	0.38 459	0.29 483	0.53 421	0.59 522	0.47 509	0.56 499	0.46 467	0.42 504	0.70 493	0.64 530	0.10 357	0.10 281	0.12 437	0.11 406	0.14 457	0.16 365

aanetorigin	0.40 494	0.33 499	1.14 544	0.25 347	0.19 407	0.30 362	0.37 530	0.34 204	0.47 443	0.95 581	0.82 559	0.52 504	0.56 546	0.50 390	0.52 503	0.11 396	0.09 241	0.10 346	0.10 372	0.16 477	0.19 406

AF-Net	0.40 494	0.31 488	0.74 445	0.33 519	0.24 495	0.43 487	0.30 492	0.64 536	0.67 541	0.44 490	0.69 543	0.65 551	0.52 537	0.59 439	0.48 492	0.16 506	0.12 339	0.19 536	0.14 498	0.16 477	0.14 331

edge stereo	0.40 494	0.22 405	0.87 494	0.27 425	0.22 465	0.38 459	0.26 452	0.59 498	0.56 510	0.53 535	0.60 517	0.71 567	0.50 533	0.78 521	0.43 472	0.16 506	0.15 409	0.19 536	0.14 498	0.17 492	0.19 406

PA-Net	0.40 494	0.35 513	1.05 528	0.32 508	0.28 519	0.39 464	0.43 553	0.53 421	0.56 510	0.35 390	0.43 411	0.41 426	0.36 471	0.83 537	0.61 525	0.12 436	0.23 513	0.16 512	0.23 557	0.13 434	0.20 424
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 494	0.28 473	0.67 418	0.31 499	0.18 375	0.43 487	0.39 541	0.60 509	0.46 430	0.48 516	0.78 554	0.55 514	0.45 514	0.96 562	0.55 514	0.13 458	0.14 378	0.13 463	0.12 448	0.15 469	0.16 365

RGC	0.41 501	0.35 513	0.76 453	0.35 531	0.28 519	0.41 475	0.29 483	0.60 509	0.55 503	0.47 509	0.64 532	0.63 544	0.47 523	0.74 506	0.46 487	0.16 506	0.15 409	0.21 544	0.21 545	0.19 517	0.21 436

ADCRef	0.41 501	0.33 499	1.05 528	0.26 388	0.21 450	0.49 522	0.27 461	0.54 436	0.51 478	0.51 526	0.59 513	0.35 382	0.47 523	0.54 413	1.35 591	0.09 288	0.08 198	0.12 437	0.12 448	0.12 421	0.13 302

PWC_ROB	0.41 501	0.38 530	0.92 507	0.26 388	0.20 433	0.39 464	0.19 274	0.61 517	0.69 547	0.58 548	0.84 562	0.52 504	0.44 512	0.74 506	0.62 526	0.13 458	0.09 241	0.14 487	0.10 372	0.17 492	0.18 390

PWCDC_ROB	0.41 501	0.41 540	0.77 459	0.34 525	0.21 450	0.43 487	0.20 314	0.60 509	0.90 576	0.44 490	1.24 586	0.36 387	0.38 481	0.56 424	0.48 492	0.18 531	0.11 315	0.11 402	0.10 372	0.20 525	0.16 365

UDG	0.42 505	0.54 563	0.67 418	0.41 562	0.35 550	0.47 509	0.27 461	0.57 474	0.48 451	0.40 456	0.46 447	0.59 528	0.45 514	0.47 382	0.46 487	0.26 561	0.19 472	0.49 585	0.22 553	0.37 574	0.30 517

NCC-stereo	0.42 505	0.31 488	0.87 494	0.32 508	0.29 529	0.47 509	0.37 530	0.68 555	0.53 489	0.42 473	0.58 508	0.57 521	0.52 537	0.75 511	0.54 511	0.18 531	0.14 378	0.18 529	0.25 564	0.17 492	0.18 390

Abc-Net	0.42 505	0.31 488	0.87 494	0.32 508	0.29 529	0.47 509	0.37 530	0.68 555	0.53 489	0.42 473	0.58 508	0.57 521	0.52 537	0.75 511	0.54 511	0.18 531	0.14 378	0.18 529	0.25 564	0.17 492	0.18 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 505	0.44 547	0.92 507	0.24 308	0.16 316	0.45 500	0.40 545	0.58 488	0.50 472	0.54 539	0.63 529	0.52 504	0.51 535	0.91 551	0.66 533	0.17 520	0.17 447	0.17 521	0.15 509	0.15 469	0.21 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 509	0.34 509	0.62 395	0.28 453	0.33 545	0.60 549	0.34 518	0.68 555	0.47 443	0.54 539	0.66 536	0.56 519	0.46 521	0.73 502	0.66 533	0.26 561	0.19 472	0.24 553	0.22 553	0.27 558	0.25 484

RTSC	0.43 509	0.37 523	0.95 515	0.30 483	0.20 433	0.50 525	0.23 403	0.65 542	0.86 572	0.56 543	0.54 489	0.51 496	0.36 471	0.71 499	0.92 557	0.13 458	0.14 378	0.11 402	0.13 480	0.18 508	0.19 406

SQANet	0.44 511	0.57 570	0.89 503	0.49 576	0.39 562	0.47 509	0.23 403	0.53 421	0.44 406	0.41 468	0.48 463	0.47 477	0.34 459	0.58 431	0.43 472	0.38 582	0.15 409	0.40 581	0.21 545	0.50 581	0.34 533

Anonymous_2	0.44 511	0.23 421	0.57 356	0.34 525	0.34 547	0.53 535	0.28 477	0.49 383	0.39 350	0.36 403	0.34 308	0.48 482	0.38 481	0.43 366	0.33 427	0.26 561	0.41 584	0.44 583	1.45 620	0.33 572	0.37 548

NaN_ROB	0.44 511	0.38 530	0.94 514	0.30 483	0.20 433	0.52 532	0.49 566	0.61 517	0.60 525	0.56 543	0.47 454	0.49 488	0.42 504	1.24 585	0.76 544	0.12 436	0.18 459	0.12 437	0.13 480	0.12 421	0.18 390

w-ln-seven	0.45 514	0.40 537	1.40 575	0.27 425	0.22 465	0.58 544	0.33 513	0.65 542	0.83 566	0.59 549	0.63 529	0.53 509	0.39 488	0.66 481	0.81 551	0.12 436	0.11 315	0.13 463	0.12 448	0.16 477	0.17 385

test_sample9	0.45 514	0.21 386	0.69 426	0.18 40	0.17 345	0.36 445	0.21 341	0.54 436	0.43 393	0.38 429	0.36 331	0.38 399	0.32 449	0.70 493	1.01 566	0.24 552	1.93 621	0.28 563	0.24 559	0.18 508	0.21 436

Wz-Net-SNSev	0.45 514	0.53 562	1.42 576	0.31 499	0.21 450	0.44 492	0.45 556	0.64 536	0.68 545	0.46 503	0.66 536	0.62 540	0.40 493	0.78 521	0.65 531	0.12 436	0.11 315	0.12 437	0.13 480	0.17 492	0.19 406

DDUNet	0.45 514	0.60 576	0.71 439	0.45 570	0.39 562	0.46 503	0.32 507	0.53 421	0.44 406	0.46 503	0.53 485	0.57 521	0.38 481	0.51 396	0.43 472	0.34 575	0.21 492	0.56 589	0.25 564	0.41 577	0.36 540

222	0.45 514	0.14 230	0.43 178	0.19 76	0.15 277	0.36 445	0.20 314	0.60 509	0.43 393	0.37 420	0.45 435	0.30 332	0.28 392	0.59 439	3.72 620	0.11 396	0.19 472	0.08 178	0.09 315	0.09 265	0.27 500

SHD	0.45 514	0.34 509	0.89 503	0.37 540	0.28 519	0.46 503	0.23 403	0.72 567	0.96 583	0.65 556	0.61 525	0.61 537	0.48 527	0.64 470	0.69 536	0.16 506	0.16 422	0.16 512	0.16 519	0.21 532	0.25 484

GANetREF_RVC	0.45 514	0.52 559	0.87 494	0.39 551	0.20 433	0.51 526	0.50 568	0.68 555	0.67 541	0.47 509	0.46 447	0.50 493	0.43 508	0.91 551	0.40 459	0.28 567	0.21 492	0.32 572	0.19 538	0.28 563	0.23 458
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 514	0.37 523	0.89 503	0.44 567	0.37 557	0.70 560	0.35 521	0.75 571	0.78 561	0.45 497	0.53 485	0.65 551	0.40 493	0.68 489	0.52 503	0.22 548	0.12 339	0.21 544	0.19 538	0.26 552	0.22 450

DeepPrunerF	0.46 522	0.37 523	1.50 580	0.34 525	0.30 534	0.36 445	0.37 530	0.64 536	1.15 597	0.41 468	0.45 435	0.40 417	0.41 498	0.82 533	0.53 507	0.18 531	0.14 378	0.23 551	0.21 545	0.17 492	0.18 390

CC-Net-ROB	0.46 522	0.55 564	0.86 491	0.38 549	0.23 478	0.51 526	0.30 492	0.69 561	0.51 478	0.46 503	0.51 470	0.48 482	0.38 481	0.96 562	0.40 459	0.36 578	0.23 513	0.56 589	0.25 564	0.34 573	0.22 450

FBW_ROB	0.46 522	0.34 509	0.71 439	0.32 508	0.20 433	0.51 526	0.32 507	0.73 568	0.63 533	0.60 550	0.57 505	0.65 551	0.44 512	1.42 598	0.62 526	0.14 482	0.17 447	0.22 549	0.16 519	0.17 492	0.23 458

SDNR	0.47 525	0.29 478	0.92 507	0.24 308	0.37 557	1.27 596	0.17 176	0.54 436	0.58 515	0.44 490	0.85 563	0.55 514	0.28 392	1.19 583	0.52 503	0.23 549	0.24 524	0.17 521	0.13 480	0.19 517	0.26 496

G-Net	0.47 525	0.26 457	1.02 525	0.34 525	0.28 519	0.89 578	0.35 521	0.47 362	0.46 430	0.68 561	1.20 583	0.64 549	0.59 551	0.61 451	0.60 522	0.16 506	0.14 378	0.17 521	0.13 480	0.22 536	0.21 436

XQC	0.47 525	0.45 548	1.07 532	0.40 556	0.28 519	0.58 544	0.38 538	0.67 550	0.76 560	0.53 535	0.47 454	0.59 528	0.47 523	0.74 506	0.80 549	0.18 531	0.14 378	0.18 529	0.16 519	0.26 552	0.24 471

WQFJA1++	0.48 528	0.07 2	0.86 491	0.23 257	0.19 407	0.18 106	0.11 19	0.21 35	0.14 13	2.23 616	0.12 40	0.23 229	0.11 81	0.21 94	0.14 87	0.08 201	0.19 472	0.06 32	0.09 315	4.02 624	0.20 424

z-mn7	0.48 528	0.52 559	1.28 561	0.26 388	0.19 407	0.62 551	0.34 518	0.59 498	0.96 583	0.45 497	0.97 572	0.53 509	0.41 498	0.99 566	0.70 537	0.11 396	0.10 281	0.10 346	0.10 372	0.14 457	0.16 365

ADCP+	0.48 528	0.36 520	1.47 578	0.26 388	0.22 465	0.57 542	0.40 545	0.56 465	0.54 494	0.46 503	0.52 477	0.46 467	0.53 542	0.59 439	1.93 607	0.10 357	0.08 198	0.11 402	0.11 406	0.14 457	0.15 348

PASM	0.49 531	0.41 540	1.15 545	0.37 540	0.35 550	0.42 482	0.42 551	0.54 436	0.65 536	0.54 539	0.54 489	0.63 544	0.48 527	0.94 561	0.51 502	0.27 565	0.30 561	0.30 567	0.33 577	0.29 565	0.29 514

zh-mn7	0.50 532	0.57 570	1.82 593	0.25 347	0.19 407	0.45 500	0.29 483	0.59 498	0.84 569	0.67 559	0.97 572	0.49 488	0.41 498	0.93 558	0.73 540	0.12 436	0.10 281	0.11 402	0.11 406	0.13 434	0.17 385

GCST	0.50 532	0.67 582	0.82 474	1.04 606	0.55 583	0.38 459	0.11 19	0.42 304	0.33 271	0.42 473	0.35 316	0.29 312	0.18 252	0.50 390	0.23 328	0.70 598	0.42 585	0.79 601	0.62 605	0.63 589	0.47 568

SuperB	0.50 532	0.37 523	2.16 600	0.23 257	0.15 277	0.41 475	0.32 507	0.50 391	0.83 566	0.44 490	0.51 470	0.33 360	0.45 514	0.69 490	1.07 573	0.10 357	0.08 198	0.09 269	0.08 222	0.95 609	0.18 390

ADCL	0.50 532	0.30 484	1.15 545	0.28 453	0.19 407	0.77 568	0.64 581	0.57 474	0.73 557	0.57 546	0.73 549	0.55 514	0.60 553	0.66 481	1.53 597	0.11 396	0.10 281	0.13 463	0.13 480	0.15 469	0.16 365

ADCPNet	0.51 536	0.36 520	1.82 593	0.27 425	0.23 478	0.71 561	0.39 541	0.56 465	0.54 494	0.52 529	0.60 517	0.66 555	0.57 548	0.64 470	1.23 580	0.15 496	0.18 459	0.14 487	0.23 557	0.19 517	0.22 450

DPSNet	0.51 536	0.26 457	1.16 547	0.28 453	0.21 450	0.76 565	0.56 576	0.89 590	0.82 565	0.49 517	0.51 470	0.64 549	0.81 576	0.89 546	0.85 554	0.17 520	0.16 422	0.13 463	0.13 480	0.26 552	0.27 500

MDST_ROB	0.51 536	0.16 295	0.97 518	0.31 499	0.21 450	1.35 600	0.34 518	0.80 576	0.59 522	1.09 592	0.74 550	0.49 488	0.37 476	1.31 592	0.60 522	0.14 482	0.12 339	0.16 512	0.13 480	0.13 434	0.18 390

zh-sn7	0.52 539	0.64 579	1.77 590	0.30 483	0.20 433	0.47 509	0.40 545	0.60 509	0.65 536	0.53 535	0.82 559	0.52 504	0.59 551	1.10 576	0.96 562	0.13 458	0.13 360	0.13 463	0.13 480	0.17 492	0.20 424

test_sample8	0.52 539	0.21 386	0.69 426	0.18 40	0.17 345	0.36 445	0.21 341	0.57 474	0.38 334	0.63 553	0.39 368	1.16 585	0.68 568	0.70 493	1.01 566	0.24 552	1.93 621	0.28 563	0.24 559	0.18 508	0.21 436

psmorigin	0.52 539	0.29 478	3.10 610	0.24 308	0.19 407	0.39 464	0.24 427	0.52 411	0.45 418	0.66 558	0.68 540	0.70 566	0.52 537	0.86 541	0.49 498	0.15 496	0.17 447	0.13 463	0.14 498	0.16 477	0.23 458

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 542	0.60 576	0.98 520	0.40 556	0.25 508	0.87 576	0.57 577	0.60 509	0.64 535	0.60 550	0.67 538	0.63 544	0.42 504	1.13 578	0.50 499	0.23 549	0.28 544	0.27 556	0.35 579	0.25 547	0.33 530

ADCMid	0.53 542	0.45 548	1.46 577	0.27 425	0.22 465	0.51 526	0.38 538	0.61 517	0.58 515	0.75 566	0.67 538	0.62 540	0.66 567	0.66 481	1.75 602	0.13 458	0.12 339	0.17 521	0.17 530	0.20 525	0.21 436

pmcnn	0.54 544	0.24 432	1.06 530	0.25 347	0.26 512	0.40 470	0.31 501	0.55 454	0.55 503	0.56 543	1.22 585	2.53 613	0.39 488	0.84 538	1.08 574	0.09 288	0.06 55	0.06 32	0.05 23	0.10 328	0.14 331

DStereoO	0.55 545	0.35 513	0.68 424	0.44 567	0.49 576	0.41 475	1.08 607	0.58 488	0.73 557	0.49 517	0.53 485	0.51 496	0.85 578	0.60 444	0.75 542	0.83 605	0.28 544	0.38 578	0.19 538	0.52 584	0.35 537

Wz-Net-TNSev	0.55 545	0.72 584	1.90 595	0.26 388	0.21 450	0.64 556	0.45 556	0.66 548	0.71 552	0.52 529	0.55 494	0.71 567	0.63 564	1.04 572	0.94 560	0.16 506	0.15 409	0.13 463	0.15 509	0.21 532	0.24 471

AnyNet_C32	0.55 545	0.51 558	1.34 569	0.29 471	0.28 519	0.61 550	0.62 580	0.57 474	0.62 531	0.63 553	0.68 540	0.54 513	0.55 544	0.82 533	1.81 603	0.15 496	0.15 409	0.15 504	0.18 535	0.21 532	0.25 484

CSAN	0.55 545	0.47 551	1.19 555	0.37 540	0.23 478	0.57 542	0.61 579	0.65 542	0.72 554	0.65 556	0.78 554	0.66 555	0.65 566	1.41 597	0.77 545	0.21 545	0.17 447	0.20 541	0.21 545	0.18 508	0.21 436

WCMA_ROB	0.55 545	0.27 465	0.76 453	0.26 388	0.22 465	0.62 551	0.36 528	0.57 474	0.58 515	0.97 583	1.40 591	1.28 591	0.94 586	0.80 528	0.80 549	0.20 543	0.17 447	0.16 512	0.16 519	0.19 517	0.29 514

WZ-Net	0.56 550	0.49 557	2.14 599	0.30 483	0.24 495	0.58 544	0.48 563	0.65 542	0.80 563	0.51 526	0.72 546	0.68 561	0.60 553	1.06 574	1.01 566	0.13 458	0.10 281	0.11 402	0.12 448	0.19 517	0.23 458

Consistency-Raft	0.56 550	0.52 559	1.12 541	0.45 570	0.49 576	0.48 516	0.45 556	0.73 568	0.74 559	0.45 497	0.82 559	0.46 467	0.60 553	0.51 396	0.63 529	0.39 584	0.40 582	0.44 583	0.51 595	0.53 585	0.38 555

anonymity	0.57 552	0.55 564	0.74 445	0.48 575	0.63 588	0.56 540	0.43 553	0.71 563	0.51 478	0.64 555	0.55 494	0.57 521	0.61 557	0.65 475	0.57 518	0.55 589	0.55 601	0.50 586	0.54 597	0.51 582	0.61 588

SGM_RVC	0.57 552	0.22 405	0.60 385	0.26 388	0.16 316	0.97 584	0.46 559	0.76 573	0.90 576	1.03 589	0.92 570	1.16 585	0.93 585	1.21 584	0.72 539	0.17 520	0.16 422	0.16 512	0.16 519	0.16 477	0.24 471
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 554	0.48 555	1.35 571	0.38 549	0.37 557	0.96 583	1.13 609	0.84 585	1.05 587	0.50 523	0.70 544	0.45 458	0.61 557	0.63 465	0.62 526	0.26 561	0.28 544	0.14 487	0.13 480	0.20 525	0.44 564

MFN_U_SF_RVC	0.58 554	0.58 573	1.31 566	0.39 551	0.23 478	0.72 562	0.30 492	0.83 581	0.68 545	0.74 565	0.74 550	0.86 573	0.60 553	0.84 538	0.83 552	0.29 569	0.27 540	0.32 572	0.37 583	0.31 567	0.33 530

SANet	0.58 554	0.41 540	1.38 572	0.27 425	0.16 316	0.72 562	0.48 563	0.71 563	1.34 600	0.69 562	0.97 572	0.94 577	0.78 572	0.97 565	0.93 558	0.14 482	0.12 339	0.12 437	0.12 448	0.18 508	0.20 424

otaku	0.60 557	0.73 586	1.13 543	0.64 584	0.45 575	0.73 564	0.37 530	0.67 550	0.67 541	0.52 529	0.75 552	0.66 555	0.46 521	0.74 506	0.59 521	0.55 589	0.34 575	0.56 589	0.36 581	0.65 591	0.49 573

MeshStereo	0.60 557	0.31 488	0.71 439	0.22 204	0.17 345	0.66 558	0.36 528	0.81 578	0.63 533	1.48 611	1.32 588	1.65 599	0.83 577	1.18 582	0.74 541	0.17 520	0.17 447	0.17 521	0.14 498	0.17 492	0.19 406
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Ntro	0.61 559	0.75 589	1.16 547	0.67 586	0.50 578	0.76 565	0.37 530	0.68 555	0.71 552	0.50 523	0.59 513	0.65 551	0.52 537	0.79 525	0.58 520	0.58 592	0.32 570	0.57 592	0.34 578	0.69 596	0.50 575

PVD	0.62 560	0.41 540	0.93 511	0.44 567	0.39 562	0.63 555	0.51 570	0.86 586	1.27 598	0.93 580	1.09 578	0.81 571	0.85 578	0.89 546	0.89 556	0.21 545	0.23 513	0.22 549	0.19 538	0.28 563	0.41 556

SAMSARA	0.62 560	0.47 551	0.93 511	0.70 590	0.50 578	1.15 590	1.29 612	0.79 575	0.70 550	0.77 572	0.55 494	0.92 576	0.58 549	0.87 543	0.77 545	0.19 540	0.27 540	0.18 529	0.19 538	0.27 558	0.28 508

ADCS	0.62 560	0.56 566	1.54 583	0.30 483	0.25 508	0.56 540	0.46 559	0.71 563	0.86 572	0.77 572	0.72 546	0.68 561	0.62 562	0.82 533	2.33 613	0.17 520	0.16 422	0.16 512	0.17 530	0.23 541	0.27 500

DGSMNet	0.63 563	0.32 495	1.01 524	0.54 580	0.73 595	0.62 551	1.36 613	0.62 525	0.58 515	0.38 429	0.62 528	0.52 504	0.34 459	0.65 475	0.47 490	0.54 588	0.61 608	0.67 594	0.61 604	0.65 591	0.69 602

MSMD_ROB	0.63 563	0.34 509	0.70 432	0.30 483	0.25 508	0.88 577	0.35 521	0.58 488	0.67 541	1.13 593	1.52 595	1.75 602	1.05 591	0.90 549	0.60 522	0.24 552	0.22 504	0.27 556	0.27 572	0.25 547	0.27 500

EDNetEfficient	0.64 565	0.39 534	2.52 603	0.26 388	0.26 512	0.39 464	0.49 566	0.42 304	1.06 588	1.38 600	0.86 564	0.61 537	0.97 587	0.66 481	1.62 601	0.11 396	0.10 281	0.10 346	0.12 448	0.20 525	0.19 406

FCDSN-DC	0.67 566	0.38 530	0.83 480	0.37 540	0.30 534	0.66 558	0.37 530	0.69 561	0.70 550	1.15 595	1.53 596	1.70 601	1.38 600	1.00 567	0.83 552	0.24 552	0.22 504	0.27 556	0.26 568	0.27 558	0.32 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 566	0.94 597	1.63 585	0.77 597	1.19 614	0.53 535	0.25 441	0.61 517	0.72 554	0.70 563	0.60 517	0.69 563	0.90 583	0.80 528	0.52 503	0.27 565	0.13 360	0.74 597	0.31 576	0.68 594	0.44 564

AnyNet_C01	0.68 568	0.69 583	2.64 605	0.33 519	0.27 516	0.93 579	0.64 581	0.66 548	0.65 536	0.70 563	0.97 572	0.75 569	0.63 564	1.01 569	1.52 596	0.17 520	0.16 422	0.17 521	0.17 530	0.24 545	0.28 508

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 569	0.73 586	1.26 559	0.47 574	0.28 519	1.42 603	0.60 578	0.82 579	0.94 582	0.85 576	0.86 564	0.88 575	0.70 569	1.32 593	0.75 542	0.37 580	0.30 561	0.34 576	0.36 581	0.44 578	0.42 560

FC-DCNN	0.73 570	0.33 499	0.84 484	0.33 519	0.28 519	0.82 574	0.40 545	0.82 579	0.83 566	1.43 603	1.60 600	1.97 604	1.38 600	1.10 576	0.93 558	0.24 552	0.22 504	0.27 556	0.26 568	0.26 552	0.32 525

MFMNet_re	0.74 571	0.84 592	1.16 547	0.64 584	0.70 593	0.79 570	0.71 586	0.77 574	0.85 570	0.79 574	0.86 564	0.69 563	0.80 574	0.73 502	0.65 531	0.66 596	0.59 606	0.61 593	0.58 602	0.68 594	0.71 603

NVStereoNet_ROB	0.74 571	0.64 579	1.20 557	0.55 581	0.43 570	0.54 539	0.48 563	0.75 571	0.87 575	0.88 577	1.72 603	1.06 582	1.03 590	1.29 589	0.98 565	0.35 577	0.42 585	0.41 582	0.48 590	0.38 575	0.43 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 571	0.72 584	1.18 554	0.52 579	0.57 585	0.76 565	0.50 568	0.80 576	0.66 540	0.97 583	0.88 567	0.94 577	0.74 570	1.08 575	1.04 571	0.58 592	0.51 594	0.50 586	0.50 594	0.56 586	0.72 604
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 574	0.33 499	0.82 474	0.33 519	0.28 519	0.85 575	0.40 545	0.88 588	0.86 572	1.46 605	1.65 601	2.08 606	1.40 602	1.14 580	0.95 561	0.24 552	0.22 504	0.27 556	0.26 568	0.26 552	0.32 525

RainbowNet	0.76 575	1.00 601	1.29 563	0.82 598	0.63 588	0.79 570	0.52 571	0.83 581	0.93 579	0.61 552	0.79 557	0.79 570	0.62 562	0.82 533	0.67 535	0.80 604	0.55 601	0.79 601	0.49 591	0.81 601	0.62 589

ACVNet-4b	0.76 575	0.90 595	1.67 587	0.73 594	0.51 581	0.80 573	0.31 501	0.74 570	0.81 564	0.51 526	0.72 546	0.94 577	0.43 508	1.01 569	1.32 588	1.18 617	0.22 504	0.77 599	0.45 588	0.70 597	0.50 575

ACVNet_1	0.77 577	0.92 596	1.79 592	0.73 594	0.53 582	0.78 569	0.42 551	0.88 588	0.90 576	0.75 566	0.76 553	1.32 592	0.80 574	1.04 572	0.70 537	0.57 591	0.32 570	0.72 596	0.35 579	0.70 597	0.50 575

ELAS_RVC	0.80 578	0.40 537	1.10 537	0.40 556	0.35 550	0.93 579	1.10 608	0.87 587	1.12 595	1.40 601	1.39 589	1.27 590	1.55 608	1.13 578	1.13 575	0.29 569	0.27 540	0.30 567	0.28 573	0.31 567	0.36 540
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 578	0.40 537	0.91 506	0.39 551	0.35 550	1.52 605	0.81 594	0.97 592	0.98 585	1.47 610	1.58 598	1.19 587	1.33 599	1.01 569	1.21 578	0.29 569	0.27 540	0.30 567	0.29 575	0.32 570	0.36 540
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 580	0.64 579	2.42 602	0.49 576	0.17 345	0.58 544	0.32 507	0.83 581	0.85 570	0.41 468	0.52 477	0.98 581	0.61 557	4.97 624	1.22 579	0.12 436	0.07 135	0.10 346	0.24 559	0.27 558	0.32 525

RTS	0.81 580	0.56 566	4.76 613	0.37 540	0.30 534	1.11 587	0.52 571	0.67 550	1.07 589	0.76 569	0.91 568	0.60 534	0.61 557	1.64 601	1.24 581	0.15 496	0.13 360	0.15 504	0.15 509	0.22 536	0.24 471

RTSA	0.81 580	0.56 566	4.76 613	0.37 540	0.30 534	1.11 587	0.52 571	0.67 550	1.07 589	0.76 569	0.91 568	0.60 534	0.61 557	1.64 601	1.24 581	0.15 496	0.13 360	0.15 504	0.15 509	0.22 536	0.24 471

IMH-64-1	0.94 583	0.95 598	1.07 532	0.98 603	0.76 596	0.93 579	0.72 587	1.30 600	1.11 593	0.91 578	1.45 592	1.14 583	1.00 588	1.25 587	0.97 563	0.77 600	0.51 594	0.97 605	0.55 600	0.90 603	0.66 598

IMH-64	0.94 583	0.95 598	1.07 532	0.98 603	0.76 596	0.93 579	0.72 587	1.30 600	1.11 593	0.91 578	1.45 592	1.14 583	1.00 588	1.25 587	0.97 563	0.77 600	0.51 594	0.97 605	0.55 600	0.90 603	0.66 598

ACVNet_2	0.94 583	0.98 600	1.71 589	0.83 599	0.63 588	1.02 585	0.64 581	1.16 597	1.43 604	1.02 587	1.39 589	1.47 595	0.86 581	1.16 581	0.79 548	0.63 595	0.43 588	0.78 600	0.49 591	0.80 600	0.57 582

MonStereo1	0.96 586	0.61 578	0.99 522	0.70 590	0.59 586	1.37 601	0.35 521	0.97 592	1.27 598	0.97 583	1.92 607	1.53 597	2.13 612	1.29 589	0.87 555	0.71 599	0.34 575	0.75 598	0.47 589	0.75 599	0.68 600

DStereoSA	1.00 587	0.46 550	1.33 567	0.68 587	0.86 607	1.26 595	2.25 622	0.83 581	1.41 602	0.57 546	1.92 607	0.57 521	2.07 611	0.96 562	1.84 605	0.36 578	0.55 601	0.28 563	0.53 596	0.45 579	0.90 611

U	1.02 588	0.10 58	0.26 57	0.22 204	3.66 620	6.41 623	0.13 53	0.22 46	0.21 92	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.07 73	0.05 5	5.35 629	2.86 626	0.07 117	0.06 8

MultiAttention	1.05 589	0.14 230	0.50 265	0.35 531	0.43 570	5.62 619	1.71 619	0.71 563	0.54 494	0.36 403	0.63 529	0.55 514	0.22 296	7.50 628	0.56 515	0.09 288	0.06 55	0.14 487	0.24 559	0.27 558	0.34 533

WAO-7	1.05 589	1.00 601	1.19 555	0.83 599	0.67 592	1.22 593	0.84 596	1.43 604	1.56 605	1.13 593	1.75 604	1.46 594	1.25 596	1.56 600	1.28 583	0.61 594	0.62 611	0.70 595	0.68 607	0.66 593	0.62 589

MADNet+	1.05 589	1.26 612	4.77 616	0.73 594	0.50 578	1.25 594	0.97 599	1.05 594	0.93 579	0.67 559	0.78 554	0.87 574	0.85 578	2.14 611	1.83 604	0.40 585	0.42 585	0.32 572	0.28 573	0.45 579	0.43 562

PWCK	1.05 589	1.29 613	2.12 598	0.92 601	0.42 567	1.27 596	1.01 601	1.14 596	1.14 596	1.16 596	1.14 581	1.25 589	0.90 583	1.77 606	1.15 576	0.89 608	0.51 594	0.87 603	0.54 597	1.02 611	0.57 582

DStereoFS	1.07 593	0.76 590	1.10 537	0.70 590	0.70 593	1.87 609	1.39 614	1.20 599	1.66 606	1.01 586	1.58 598	1.20 588	2.60 617	1.40 596	1.32 588	0.40 585	0.47 590	0.31 570	0.41 586	0.38 575	0.91 612

IMH	1.09 594	1.04 604	1.29 563	1.03 605	0.79 600	1.11 587	0.69 584	1.40 603	1.42 603	1.02 587	1.71 602	1.42 593	1.19 595	1.78 607	1.03 570	1.14 615	0.56 605	1.00 607	0.58 602	0.93 606	0.68 600

WAO-6	1.11 595	1.01 603	1.17 553	0.96 602	0.79 600	1.30 598	0.78 591	1.36 602	1.99 611	1.04 590	1.54 597	1.59 598	1.27 597	1.37 595	1.30 584	0.78 602	0.55 601	1.03 609	0.75 611	0.87 602	0.72 604

SGM+DAISY	1.12 596	0.86 593	1.64 586	0.68 587	0.80 603	1.68 607	1.68 618	1.08 595	1.10 591	1.53 612	1.76 605	1.47 595	1.53 607	1.24 585	1.42 595	0.66 596	0.65 613	0.52 588	0.54 597	0.57 587	0.91 612

LVE	1.18 597	1.16 606	1.67 587	1.04 606	0.81 604	1.32 599	0.82 595	1.49 606	1.94 609	1.08 591	1.90 606	1.89 603	1.07 592	1.51 599	1.04 571	0.96 611	0.61 608	0.94 604	0.69 608	0.92 605	0.79 609

JetBlue	1.20 598	0.89 594	2.53 604	0.59 582	0.76 596	3.16 617	2.09 620	1.16 597	0.93 579	0.95 581	1.12 580	1.65 599	1.27 597	2.15 612	1.87 606	0.43 587	0.37 580	0.38 578	0.39 585	0.62 588	0.63 591

Dean	1.22 599	1.17 607	1.97 596	1.04 606	0.79 600	1.21 592	0.76 589	1.51 607	1.96 610	1.30 599	1.98 610	2.14 607	1.18 594	1.30 591	1.15 576	0.83 605	0.61 608	1.01 608	0.69 608	0.97 610	0.77 608

xyz-stereo	1.43 600	0.11 95	17.43 634	0.18 40	0.08 6	4.86 618	0.18 229	0.31 171	0.35 293	0.37 420	2.75 618	0.41 426	0.31 436	0.58 431	0.33 427	0.07 73	0.05 5	0.09 269	0.06 68	0.06 52	0.06 8

TorneroNet-64	1.47 601	1.15 605	1.51 581	1.11 611	0.86 607	2.27 613	0.76 589	1.84 613	3.76 618	1.29 597	2.22 614	2.68 615	1.46 603	1.81 608	1.55 598	0.79 603	0.51 594	1.10 610	0.67 606	1.31 614	0.81 610

notaker	1.49 602	1.44 616	1.77 590	1.42 616	1.08 612	1.19 591	0.87 598	1.51 607	1.40 601	1.53 612	3.41 620	2.40 611	1.94 610	1.83 609	1.57 599	1.14 615	0.69 617	1.38 617	0.88 614	1.39 617	1.03 616

WAO-8	1.50 603	1.22 610	1.39 573	1.10 609	0.85 605	2.15 610	0.78 591	1.84 613	3.76 618	1.46 605	2.18 612	2.15 608	1.50 605	3.20 618	1.35 591	0.92 609	0.66 614	1.10 610	0.79 612	0.94 607	0.74 606

Venus	1.50 603	1.22 610	1.39 573	1.10 609	0.85 605	2.15 610	0.78 591	1.84 613	3.76 618	1.46 605	2.18 612	2.15 608	1.50 605	3.20 618	1.35 591	0.92 609	0.66 614	1.10 610	0.79 612	0.94 607	0.74 606

SGM-ForestM	1.59 605	0.56 566	1.52 582	0.41 562	0.34 547	2.77 615	1.67 617	1.69 611	1.73 608	2.48 618	2.27 615	6.02 625	2.90 619	3.08 616	2.83 617	0.25 559	0.30 561	0.19 536	0.20 543	0.18 508	0.45 567

UNDER WATER-64	1.61 606	1.30 614	2.93 609	1.33 614	0.96 610	2.20 612	1.25 611	1.47 605	3.15 615	1.46 605	1.31 587	2.61 614	2.22 614	1.69 603	1.93 607	1.13 614	0.67 616	1.29 615	0.94 615	1.26 612	1.09 617

MANE	1.63 607	0.58 573	1.16 547	0.59 582	0.60 587	2.71 614	1.53 615	2.63 620	3.62 617	2.33 617	3.26 619	3.66 619	2.98 620	2.26 614	2.26 612	0.37 580	0.40 582	0.31 570	0.49 591	0.31 567	0.63 591

UNDER WATER	1.64 608	1.34 615	2.72 607	1.40 615	1.04 611	1.70 608	1.14 610	1.57 610	3.58 616	1.46 605	1.46 594	2.82 616	2.43 615	1.74 604	2.04 610	1.08 613	0.63 612	1.31 616	0.94 615	1.29 613	1.10 618

LSM	1.68 609	0.48 555	2.91 608	2.28 622	17.60 634	0.52 532	0.55 575	0.65 542	0.78 561	0.84 575	1.11 579	0.63 544	0.55 544	0.79 525	0.53 507	0.16 506	0.25 529	0.18 529	0.21 545	0.25 547	2.37 624

ktn	1.80 610	1.46 617	1.49 579	1.44 617	1.14 613	1.50 604	1.07 604	1.53 609	3.90 621	2.77 620	4.62 621	3.42 618	1.49 604	1.74 604	1.40 594	1.45 619	0.77 618	1.46 618	0.99 617	1.41 618	1.00 615

LE_ROB	1.82 611	0.39 534	3.15 611	0.50 578	0.55 583	0.79 570	1.00 600	0.89 590	6.48 625	7.40 628	2.07 611	2.07 605	5.08 623	1.33 594	3.96 621	0.11 396	0.09 241	0.12 437	0.11 406	0.11 380	0.13 302

KSHMR	1.92 612	1.47 618	1.97 596	1.48 618	1.22 615	1.39 602	1.06 603	1.81 612	5.83 624	1.43 603	5.56 624	2.95 617	1.17 593	2.24 613	1.33 590	1.29 618	1.13 619	1.47 619	1.11 619	1.37 616	1.21 619

TorneroNet	2.26 613	1.20 609	1.55 584	1.15 613	0.91 609	5.84 620	0.84 596	2.12 617	8.45 628	2.59 619	5.32 623	3.84 620	2.15 613	1.84 610	1.98 609	0.88 607	0.54 600	1.16 614	0.74 610	1.31 614	0.91 612

MADNet++	2.34 614	1.81 619	2.24 601	2.15 621	1.97 619	2.79 616	2.19 621	2.42 619	2.26 612	2.79 621	2.70 617	2.43 612	2.60 617	3.18 617	3.32 618	2.19 622	1.97 623	1.93 621	1.62 621	2.02 620	2.10 622

JetRed	2.35 615	2.70 621	6.11 618	1.14 612	1.38 617	6.03 622	3.61 623	2.12 617	1.72 607	1.99 615	1.97 609	2.15 608	1.59 609	2.49 615	4.19 622	1.05 612	1.60 620	1.10 610	1.02 618	1.72 619	1.41 621

HanzoNet	3.08 616	1.87 620	2.70 606	1.81 619	1.34 616	1.60 606	1.05 602	2.06 616	2.62 614	5.63 625	5.12 622	5.96 624	7.09 627	4.39 623	3.43 619	3.29 625	2.06 625	1.98 623	2.94 627	2.47 621	2.15 623

coex-ft	3.48 617	0.81 591	48.53 647	0.24 308	0.19 407	0.53 535	0.47 562	0.49 383	2.36 613	7.18 627	1.20 583	0.96 580	2.53 616	0.75 511	2.14 611	0.13 458	0.15 409	0.14 487	0.12 448	0.22 536	0.47 568

TCMNet-wrong-test	4.33 618	5.65 627	4.76 613	11.36 632	10.39 629	5.87 621	4.45 625	4.24 624	1.10 591	1.93 614	2.43 616	6.07 626	3.54 621	3.87 621	4.51 623	2.00 621	0.47 590	1.96 622	1.68 622	5.78 628	4.48 627

tt	4.71 619	0.11 95	3.94 612	2.06 620	1.54 618	10.14 628	16.85 630	9.28 632	4.99 622	1.41 602	1.05 577	4.68 621	4.89 622	3.36 620	5.86 626	5.73 629	9.15 635	2.23 625	2.51 624	3.02 622	1.34 620

BEATNet-Init1	4.91 620	3.27 622	14.39 633	0.69 589	0.65 591	10.19 629	3.83 624	5.04 625	5.11 623	8.73 630	8.52 628	13.95 637	7.66 628	7.79 629	5.79 625	0.32 574	0.34 575	0.34 576	0.38 584	0.64 590	0.64 595

DPSimNet_ROB	6.21 621	5.16 623	9.50 621	5.59 625	5.56 622	7.64 624	10.02 627	4.07 623	7.33 626	6.84 626	6.26 625	7.17 628	10.55 629	4.07 622	5.68 624	5.50 628	4.29 627	5.24 628	3.66 628	4.05 625	5.96 629

USTest	6.84 622	5.16 623	5.45 617	7.18 628	7.26 624	14.27 631	22.53 632	8.48 629	9.29 629	5.44 624	6.42 626	6.27 627	6.69 626	6.83 627	8.49 629	1.95 620	3.27 626	2.16 624	2.54 625	3.76 623	3.31 626

EDNetEfficientorigin	7.48 623	0.57 570	139.59 649	0.25 347	0.17 345	0.44 492	0.30 492	0.48 373	1.04 586	1.29 597	1.02 576	0.82 572	0.87 582	0.76 517	1.02 569	0.10 357	0.09 241	0.12 437	0.11 406	0.22 536	0.25 484

ASD4	8.08 624	7.42 628	8.23 620	6.03 627	6.01 623	14.62 632	20.55 631	9.03 631	8.06 627	7.51 629	6.52 627	7.36 629	6.42 624	8.13 630	9.88 630	5.93 630	5.10 628	6.60 633	5.79 629	6.82 629	5.52 628

DGTPSM_ROB	8.38 625	5.24 625	10.71 631	5.32 624	10.19 627	8.34 625	23.49 636	6.11 627	13.43 635	4.93 622	10.93 633	5.64 622	10.55 629	6.17 625	12.73 632	3.74 626	7.56 630	3.68 626	7.24 632	4.09 626	7.49 630

DPSMNet_ROB	8.44 626	5.25 626	10.87 632	5.59 625	10.27 628	8.34 625	23.51 637	6.12 628	13.47 636	4.96 623	10.94 634	5.65 623	10.55 629	6.25 626	12.77 633	4.01 627	7.62 631	3.75 627	7.27 633	4.16 627	7.54 631

DLNR-FE	10.53 627	12.31 636	20.33 640	105.85 651	23.36 645	0.14 20	0.13 53	3.25 622	0.20 68	0.16 111	0.23 190	0.16 144	0.10 54	0.31 288	0.16 151	2.59 624	0.32 570	0.07 95	0.07 140	40.66 650	0.28 508

DLNR_Zeroshot_test	10.53 627	12.28 635	20.32 638	105.84 650	23.88 646	0.14 20	0.13 53	3.20 621	0.20 68	0.16 111	0.23 190	0.16 144	0.10 54	0.32 298	0.16 151	2.54 623	0.32 570	0.07 95	0.07 140	40.17 649	0.28 508

LRCNet_RVC	10.94 629	14.45 638	9.66 622	15.38 633	8.02 626	1.08 586	0.35 521	8.72 630	0.72 554	12.63 637	15.84 637	9.73 630	6.52 625	8.58 631	6.38 627	20.33 645	5.39 629	23.79 644	21.95 644	15.35 636	13.96 638

DPSM_ROB	11.46 630	9.79 633	10.18 626	11.11 630	11.31 630	19.08 638	27.38 639	13.42 637	14.23 638	10.34 634	11.13 635	10.97 635	11.33 636	11.89 637	13.49 634	6.74 632	8.19 633	6.00 630	7.05 630	7.74 630	7.76 632

DPSM	11.46 630	9.79 633	10.18 626	11.11 630	11.31 630	19.08 638	27.38 639	13.42 637	14.23 638	10.34 634	11.13 635	10.97 635	11.33 636	11.89 637	13.49 634	6.74 632	8.19 633	6.00 630	7.05 630	7.74 630	7.76 632

xxxxx1	15.30 632	9.78 630	10.23 628	20.34 636	19.47 635	17.10 633	23.00 633	10.36 633	11.04 631	9.25 631	9.66 629	10.74 632	10.66 632	10.60 633	13.72 636	8.14 634	9.35 636	31.88 647	44.61 648	12.63 633	13.46 635

tt_ll	15.30 632	9.78 630	10.23 628	20.34 636	19.47 635	17.10 633	23.00 633	10.36 633	11.04 631	9.25 631	9.66 629	10.74 632	10.66 632	10.60 633	13.72 636	8.14 634	9.35 636	31.88 647	44.61 648	12.63 633	13.46 635

ff	15.30 632	9.78 630	10.23 628	20.34 636	19.47 635	17.10 633	23.00 633	10.36 633	11.04 631	9.25 631	9.66 629	10.74 632	10.66 632	10.60 633	13.72 636	8.14 634	9.35 636	31.88 647	44.61 648	12.63 633	13.46 635

PML	15.86 635	13.12 637	7.07 619	5.22 623	7.66 625	32.93 642	64.30 650	5.37 626	10.12 630	25.87 649	67.29 650	20.25 639	13.20 638	10.09 632	6.81 628	5.94 631	2.00 624	6.03 632	2.18 623	9.13 632	2.62 625

Anonymous_1	16.44 636	9.26 629	9.67 623	10.63 629	14.54 632	18.62 637	26.98 638	12.68 636	13.53 637	10.78 636	10.37 632	10.15 631	10.66 632	10.99 636	12.64 631	15.61 644	7.73 632	16.87 641	43.01 647	56.14 651	7.86 634

HaxPig	17.72 637	20.23 648	19.76 635	16.55 634	16.52 633	9.46 627	9.42 626	14.48 639	13.31 634	18.59 638	18.67 638	17.39 638	16.68 639	17.07 639	16.43 639	21.99 646	20.86 646	22.28 643	21.55 643	21.30 644	21.88 648

MEDIAN_ROB	21.20 638	24.56 649	23.42 645	19.57 635	19.62 638	13.29 630	11.21 628	18.04 640	17.02 640	22.07 648	21.92 639	20.84 640	20.24 640	21.02 640	19.68 640	25.59 647	24.08 647	26.20 645	25.19 645	25.31 645	25.19 649

RAFT-FEzeroshot	23.04 639	19.71 643	20.25 636	22.47 642	22.80 642	38.32 643	55.23 646	26.95 644	28.70 645	20.66 643	22.23 641	22.07 642	22.86 642	23.85 642	27.17 644	13.53 638	16.47 641	12.08 634	14.22 637	15.58 639	15.60 641

RAFT-FE	23.04 639	19.71 643	20.25 636	22.47 642	22.80 642	38.32 643	55.23 646	26.95 644	28.70 645	20.66 643	22.23 641	22.07 642	22.86 642	23.85 642	27.17 644	13.53 638	16.47 641	12.08 634	14.22 637	15.58 639	15.60 641

CasAABBNet	23.04 639	19.69 641	20.32 638	22.42 639	22.73 639	38.35 646	55.23 646	26.99 646	28.74 647	20.67 645	22.28 643	22.11 645	22.86 642	23.84 641	27.17 644	13.52 637	16.47 641	12.08 634	14.21 635	15.57 637	15.60 641

FlowAnything	23.08 642	19.70 642	20.48 641	22.45 641	22.73 639	38.34 645	55.18 644	27.00 647	28.79 648	20.83 647	22.42 646	22.10 644	22.83 641	23.85 642	27.23 648	13.53 638	16.54 644	12.10 639	14.29 640	15.59 641	15.58 640

Hybrid-DGEV	23.11 643	19.81 646	20.81 643	22.43 640	22.74 641	38.45 648	55.25 649	27.21 650	28.95 650	20.63 642	22.37 644	22.03 641	22.89 646	23.96 646	27.14 642	13.54 641	16.46 640	12.09 637	14.23 639	15.57 637	15.57 639

Selective-RAFT-Error	23.11 643	19.77 645	20.60 642	22.49 644	22.80 642	38.46 649	55.19 645	27.13 649	28.90 649	20.73 646	22.38 645	22.11 645	22.91 647	23.94 645	27.18 647	13.54 641	16.57 645	12.09 637	14.21 635	15.61 642	15.65 644

LSM0	24.21 645	19.88 647	22.33 644	24.42 645	40.13 650	38.41 647	54.99 643	27.05 648	28.61 644	20.59 641	22.00 640	22.29 647	22.86 642	24.12 647	27.16 643	13.59 643	16.33 639	12.13 640	14.08 634	15.72 643	17.53 645

AVERAGE_ROB	25.43 646	29.01 650	27.22 646	24.60 646	24.16 647	17.78 636	12.87 629	22.39 643	21.40 643	26.72 650	26.08 649	25.18 648	24.52 650	25.07 648	23.57 641	29.94 648	28.36 648	30.60 646	29.57 646	29.83 646	29.66 650

RSGM-EC	29.37 647	17.55 639	9.85 624	35.22 647	33.16 648	26.01 640	45.63 641	20.07 641	17.60 641	18.98 639	23.47 647	30.02 649	23.62 648	41.06 649	44.49 649	58.94 649	34.33 649	32.95 650	20.18 641	33.70 647	20.62 646

acva	29.37 647	17.55 639	9.85 624	35.22 647	33.16 648	26.01 640	45.63 641	20.07 641	17.60 641	18.98 639	23.47 647	30.02 649	23.62 648	41.06 649	44.49 649	58.94 649	34.33 649	32.95 650	20.18 641	33.70 647	20.62 646

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

ccccc	254.75 650	256.25 652	312.96 650	351.50 652	361.31 652	144.22 651	162.41 652	153.19 652	130.64 652	152.98 652	153.47 652	161.94 652	200.51 652	268.06 652	296.01 652	387.64 652	346.97 652	244.11 653	219.32 652	413.57 653	378.05 652

GS-Stereo							0.16 139	0.38 251	0.21 92	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 94	0.18 208	0.08 201	0.31 565	0.06 32	0.06 68	0.08 181	0.63 591

STTRV1_RVC		0.33 499		0.29 471	0.36 555	0.49 522	0.31 501	0.63 529	0.54 494	0.47 509	0.56 499	0.47 477	0.43 508	1.00 567	0.40 459	0.28 567	0.21 492	0.20 541	0.18 535	0.25 547	0.18 390

FADE		1.19 608		0.71 593	0.76 596													17.17 642		0.51 582

Low-res two-view benchmark