Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 25	0.18 3	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 33	0.15 18	0.10 10	0.10 13	0.09 19	0.12 107	0.14 3	0.13 40	0.07 75	0.05 6	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 1	0.10 50	0.24 33	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 19	0.12 37	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.07 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 1	0.09 25	0.19 6	0.18 37	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 14	0.12 11	0.08 198	0.06 56	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 65

MatchStereo	0.11 4	0.08 6	0.30 78	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 27	0.21 33	0.18 41	0.10 10	0.16 95	0.08 1	0.08 8	0.15 7	0.12 11	0.07 75	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MS-F	0.11 4	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 27	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 55	0.10 51	0.16 14	0.14 81	0.07 75	0.11 305	0.05 1	0.07 138	0.05 3	0.13 298

BridgeDepth	0.11 4	0.11 86	0.22 24	0.19 72	0.07 1	0.16 54	0.12 27	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 112	0.14 158	0.15 7	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 4	0.09 25	0.22 24	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 50	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 28	0.11 1	0.06 32	0.08 193	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

LG-Stereo_L1	0.11 4	0.09 25	0.22 24	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 50	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 42	0.11 1	0.06 32	0.10 271	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo_test3	0.11 4	0.08 6	0.22 24	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.11 19	0.07 3	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 75	0.09 237	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 65

MLG-Stereo_test1	0.11 4	0.09 25	0.26 51	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.07 2	0.17 28	0.12 11	0.06 32	0.15 398	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo	0.11 4	0.08 6	0.26 51	0.19 72	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.08 8	0.18 42	0.12 11	0.06 32	0.16 411	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.10 50	0.21 18	0.18 37	0.09 15	0.21 184	0.14 73	0.14 3	0.17 29	0.11 19	0.10 13	0.09 19	0.08 8	0.21 94	0.12 11	0.06 32	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

HiDET	0.12 13	0.07 1	0.20 9	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 27	0.20 22	0.16 25	0.10 10	0.10 13	0.11 55	0.09 22	0.19 56	0.17 174	0.07 75	0.09 237	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

LCMNet	0.12 13	0.08 6	0.20 9	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 27	0.19 19	0.20 66	0.10 10	0.11 21	0.11 55	0.10 51	0.20 78	0.16 146	0.07 75	0.11 305	0.05 1	0.07 138	0.05 3	0.14 327

CSFM-Stereo	0.12 13	0.08 6	0.17 1	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 50	0.22 43	0.13 7	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 75	0.12 328	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 269

Wavelet-MonSter	0.12 13	0.08 6	0.25 43	0.18 37	0.10 51	0.13 15	0.12 27	0.16 4	0.14 13	0.11 19	0.14 78	0.10 33	0.11 77	0.20 78	0.15 118	0.05 1	0.16 411	0.05 1	0.07 138	0.05 3	0.12 269

asd	0.12 13	0.10 50	0.23 29	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.09 19	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.14 367	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 112

3.75w	0.12 13	0.10 50	0.21 18	0.17 15	0.11 82	0.18 100	0.12 27	0.24 71	0.15 18	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.10 51	0.18 42	0.12 11	0.05 1	0.14 367	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 65

3.5w_stereo	0.12 13	0.11 86	0.21 18	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 52	0.17 29	0.14 70	0.13 47	0.10 33	0.11 77	0.22 117	0.13 40	0.05 1	0.11 305	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 65

IGEV	0.12 13	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.11 82	0.16 54	0.13 50	0.22 43	0.17 29	0.12 33	0.15 85	0.09 19	0.07 2	0.16 14	0.12 11	0.06 32	0.10 271	0.06 32	0.07 138	0.05 3	0.08 65

MLG-Stereo_test2	0.12 13	0.09 25	0.29 70	0.21 150	0.12 121	0.16 54	0.11 18	0.17 7	0.12 3	0.11 19	0.08 6	0.11 55	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 198	0.13 349	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 112

LG-G_1	0.12 13	0.08 6	0.28 67	0.20 113	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 117	0.11 1	0.07 75	0.09 237	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 269

LG-G	0.12 13	0.08 6	0.28 67	0.20 113	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 117	0.11 1	0.07 75	0.09 237	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 269

SGD-Stereo	0.12 13	0.08 6	0.18 3	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 50	0.19 19	0.17 29	0.12 33	0.13 47	0.11 55	0.12 107	0.19 56	0.12 11	0.08 198	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

VIP-Stereo	0.13 25	0.15 253	0.31 88	0.18 37	0.12 121	0.24 254	0.12 27	0.20 22	0.20 66	0.10 10	0.13 47	0.11 55	0.09 22	0.20 78	0.13 40	0.06 32	0.11 305	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 65

MonStereo	0.13 25	0.09 25	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 27	0.25 87	0.20 66	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 78	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 306	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-eth3d	0.13 25	0.09 25	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 27	0.25 87	0.20 66	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.19 56	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 306	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-mixall	0.13 25	0.07 1	0.20 9	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.08 8	0.27 205	0.13 40	0.07 75	0.35 569	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

AdaDepth	0.13 25	0.10 50	0.32 100	0.20 113	0.11 82	0.19 120	0.13 50	0.16 4	0.16 25	0.10 10	0.10 13	0.10 33	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.11 305	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 218

asda	0.13 25	0.11 86	0.24 33	0.18 37	0.10 51	0.14 18	0.12 27	0.25 87	0.17 29	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 218

qwe	0.13 25	0.10 50	0.24 33	0.17 15	0.11 82	0.15 29	0.12 27	0.26 96	0.18 41	0.14 70	0.13 47	0.09 19	0.10 51	0.23 140	0.13 40	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

2.25w	0.13 25	0.10 50	0.24 33	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.19 55	0.14 70	0.18 121	0.09 19	0.10 51	0.23 140	0.15 118	0.05 1	0.17 436	0.05 1	0.08 216	0.05 3	0.12 269

4.25_new	0.13 25	0.12 139	0.26 51	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 27	0.22 43	0.15 18	0.13 47	0.13 47	0.09 19	0.10 51	0.22 117	0.14 81	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5w_new	0.13 25	0.12 139	0.26 51	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 27	0.22 43	0.15 18	0.13 47	0.13 47	0.09 19	0.10 51	0.22 117	0.14 81	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5_new	0.13 25	0.12 139	0.24 33	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 27	0.22 43	0.17 29	0.13 47	0.13 47	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.06 65	0.06 52	0.09 112

4.5w-stereo	0.13 25	0.12 139	0.24 33	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 27	0.22 43	0.17 29	0.13 47	0.13 47	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.06 65	0.06 52	0.09 112

4.25w-stereo	0.13 25	0.12 139	0.26 51	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 27	0.22 43	0.15 18	0.13 47	0.13 47	0.09 19	0.10 51	0.22 117	0.14 81	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4w-stereo	0.13 25	0.11 86	0.31 88	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 107	0.23 140	0.13 40	0.05 1	0.18 448	0.05 1	0.08 216	0.05 3	0.15 344

2.5w	0.13 25	0.10 50	0.23 29	0.18 37	0.09 15	0.15 29	0.15 99	0.21 33	0.16 25	0.12 33	0.13 47	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.19 461	0.05 1	0.07 138	0.05 3	0.12 269

2.75w_new	0.13 25	0.10 50	0.25 43	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 27	0.26 96	0.18 41	0.14 70	0.13 47	0.08 1	0.11 77	0.22 117	0.15 118	0.05 1	0.19 461	0.05 1	0.07 138	0.05 3	0.10 179

3.25w_new	0.13 25	0.09 25	0.24 33	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 52	0.18 41	0.15 93	0.13 47	0.10 33	0.11 77	0.20 78	0.13 40	0.05 1	0.17 436	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

3.25w	0.13 25	0.09 25	0.24 33	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 52	0.18 41	0.15 93	0.13 47	0.10 33	0.11 77	0.20 78	0.13 40	0.05 1	0.17 436	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

2w_stereo	0.13 25	0.11 86	0.21 18	0.18 37	0.09 15	0.17 74	0.14 73	0.29 128	0.20 66	0.15 93	0.14 78	0.08 1	0.11 77	0.15 7	0.13 40	0.05 1	0.12 328	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 65

1w_stereo	0.13 25	0.09 25	0.17 1	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.15 99	0.27 103	0.22 99	0.14 70	0.16 95	0.08 1	0.12 107	0.19 56	0.14 81	0.05 1	0.10 271	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 112

monsterstereo	0.13 25	0.10 50	0.20 9	0.19 72	0.12 121	0.14 18	0.12 27	0.26 96	0.18 41	0.14 70	0.16 95	0.08 1	0.09 22	0.22 117	0.14 81	0.05 1	0.16 411	0.06 32	0.09 306	0.06 52	0.07 22

monsters	0.13 25	0.10 50	0.20 9	0.18 37	0.13 172	0.15 29	0.11 18	0.24 71	0.16 25	0.15 93	0.13 47	0.08 1	0.09 22	0.23 140	0.12 11	0.06 32	0.15 398	0.05 1	0.08 216	0.05 3	0.09 112

111111	0.13 25	0.08 6	0.20 9	0.20 113	0.13 172	0.13 15	0.10 8	0.23 52	0.17 29	0.11 19	0.13 47	0.12 70	0.08 8	0.19 56	0.12 11	0.07 75	0.16 411	0.06 32	0.04 1	0.08 175	0.16 360

S2M2_L	0.13 25	0.12 139	0.26 51	0.17 15	0.12 121	0.12 9	0.07 1	0.18 10	0.21 89	0.12 33	0.15 85	0.14 112	0.12 107	0.16 14	0.15 118	0.13 447	0.09 237	0.09 262	0.10 362	0.11 370	0.09 112
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 25	0.15 253	0.21 18	0.27 418	0.09 15	0.15 29	0.13 50	0.23 52	0.21 89	0.12 33	0.11 21	0.10 33	0.13 140	0.22 117	0.13 40	0.07 75	0.05 6	0.06 32	0.05 23	0.07 115	0.07 22

FoundationStereo	0.13 25	0.08 6	0.18 3	0.29 464	0.30 528	0.12 9	0.13 50	0.12 1	0.18 41	0.09 2	0.08 6	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 75	0.31 556	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter	0.13 25	0.09 25	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 27	0.25 87	0.20 66	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 78	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 306	0.05 3	0.13 298

BStereo	0.14 52	0.10 50	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.15 99	0.25 87	0.23 113	0.12 33	0.11 21	0.12 70	0.09 22	0.17 28	0.17 174	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 216	0.05 3	0.09 112

NLMM	0.14 52	0.11 86	0.23 29	0.20 113	0.13 172	0.17 74	0.17 170	0.32 170	0.28 194	0.13 47	0.15 85	0.12 70	0.12 107	0.20 78	0.16 146	0.05 1	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.09 112

NLSM3	0.14 52	0.12 139	0.25 43	0.21 150	0.13 172	0.18 100	0.16 133	0.32 170	0.25 153	0.12 33	0.15 85	0.12 70	0.13 140	0.17 28	0.15 118	0.05 1	0.05 6	0.08 176	0.08 216	0.05 3	0.08 65

NLSM1	0.14 52	0.11 86	0.21 18	0.20 113	0.13 172	0.19 120	0.16 133	0.32 170	0.23 113	0.14 70	0.16 95	0.11 55	0.15 177	0.23 140	0.15 118	0.05 1	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.09 112

3w_stereo	0.14 52	0.11 86	0.31 88	0.19 72	0.09 15	0.16 54	0.16 133	0.28 109	0.20 66	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 107	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.19 461	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 179

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 52	0.10 50	0.27 63	0.21 150	0.11 82	0.16 54	0.14 73	0.24 71	0.17 29	0.17 120	0.20 140	0.18 164	0.11 77	0.16 14	0.17 174	0.07 75	0.08 193	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.09 112

LG-Stereo	0.14 52	0.13 176	0.30 78	0.21 150	0.11 82	0.16 54	0.18 224	0.23 52	0.19 55	0.12 33	0.18 121	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.14 81	0.06 32	0.07 129	0.08 176	0.08 216	0.07 115	0.07 22

castereo++	0.14 52	0.13 176	0.25 43	0.19 72	0.10 51	0.27 297	0.13 50	0.24 71	0.26 165	0.11 19	0.13 47	0.16 136	0.10 51	0.18 42	0.11 1	0.07 75	0.08 193	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

castereo	0.14 52	0.11 86	0.22 24	0.19 72	0.10 51	0.20 156	0.19 268	0.32 170	0.28 194	0.13 47	0.18 121	0.16 136	0.16 197	0.16 14	0.14 81	0.07 75	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 22

fffft	0.14 52	0.12 139	0.30 78	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.18 224	0.23 52	0.17 29	0.14 70	0.11 21	0.13 85	0.10 51	0.24 152	0.18 205	0.06 32	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.07 115	0.09 112
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 52	0.15 253	0.29 70	0.19 72	0.10 51	0.19 120	0.17 170	0.21 33	0.21 89	0.15 93	0.13 47	0.12 70	0.11 77	0.25 171	0.16 146	0.06 32	0.05 6	0.08 176	0.06 65	0.06 52	0.08 65

RAStereo	0.14 52	0.15 253	0.40 147	0.22 203	0.11 82	0.15 29	0.18 224	0.25 87	0.24 128	0.13 47	0.17 109	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.13 40	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 52	0.08 6	0.26 51	0.18 37	0.14 214	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 29	0.14 70	0.08 6	0.10 33	0.10 51	0.22 117	0.14 81	0.07 75	0.15 398	0.06 32	0.06 65	0.16 468	0.29 506

RSM++	0.14 52	0.11 86	0.25 43	0.32 499	0.17 347	0.17 74	0.15 99	0.23 52	0.21 89	0.12 33	0.12 37	0.14 112	0.09 22	0.21 94	0.13 40	0.06 32	0.05 6	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.11 218

RSM	0.14 52	0.11 86	0.25 43	0.29 464	0.16 315	0.16 54	0.15 99	0.24 71	0.20 66	0.13 47	0.13 47	0.15 127	0.09 22	0.22 117	0.13 40	0.06 32	0.06 56	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.11 218

trnet	0.14 52	0.09 25	0.26 51	0.15 4	0.07 1	0.21 184	0.12 27	0.25 87	0.26 165	0.16 107	0.21 158	0.15 127	0.13 140	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

LoS_RVC	0.14 52	0.11 86	0.32 100	0.18 37	0.16 315	0.20 156	0.18 224	0.21 33	0.18 41	0.14 70	0.20 140	0.12 70	0.17 214	0.17 28	0.14 81	0.06 32	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 327

CES	0.14 52	0.08 6	0.24 33	0.17 15	0.23 472	0.18 100	0.15 99	0.24 71	0.20 66	0.14 70	0.18 121	0.14 112	0.10 51	0.19 56	0.12 11	0.07 75	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.08 175	0.20 419

CREStereo	0.14 52	0.09 25	0.27 63	0.14 2	0.08 6	0.22 213	0.15 99	0.26 96	0.26 165	0.16 107	0.21 158	0.14 112	0.13 140	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.07 115	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
NLMM1	0.15 71	0.12 139	0.24 33	0.20 113	0.12 121	0.19 120	0.14 73	0.36 221	0.31 241	0.13 47	0.17 109	0.13 85	0.12 107	0.24 152	0.16 146	0.06 32	0.04 1	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.08 65

NLCSM	0.15 71	0.15 253	0.30 78	0.20 113	0.14 214	0.18 100	0.15 99	0.35 208	0.29 214	0.13 47	0.14 78	0.13 85	0.14 158	0.19 56	0.17 174	0.06 32	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 65

Replicate-Monster	0.15 71	0.12 139	0.40 147	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 71	0.20 66	0.12 33	0.10 13	0.10 33	0.10 51	0.28 230	0.12 11	0.06 32	0.31 556	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 430

FlowAnything_test	0.15 71	0.12 139	0.23 29	0.21 150	0.12 121	0.18 100	0.16 133	0.25 87	0.17 29	0.15 93	0.13 47	0.15 127	0.14 158	0.19 56	0.17 174	0.10 346	0.07 129	0.11 395	0.12 441	0.08 175	0.10 179

water-stereo	0.15 71	0.11 86	0.32 100	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.14 73	0.26 96	0.20 66	0.18 138	0.23 179	0.16 136	0.16 197	0.14 3	0.14 81	0.07 75	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.11 218

depthmonostereo	0.15 71	0.12 139	0.34 110	0.19 72	0.09 15	0.20 156	0.15 99	0.28 109	0.24 128	0.16 107	0.18 121	0.16 136	0.18 244	0.21 94	0.14 81	0.07 75	0.07 129	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 65

DilatedVolume-Stereo	0.15 71	0.09 25	0.26 51	0.18 37	0.10 51	0.21 184	0.14 73	0.24 71	0.22 99	0.22 180	0.21 158	0.16 136	0.15 177	0.24 152	0.17 174	0.07 75	0.07 129	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 65

tt45	0.15 71	0.14 220	0.29 70	0.19 72	0.11 82	0.23 232	0.18 224	0.23 52	0.18 41	0.16 107	0.13 47	0.14 112	0.10 51	0.31 280	0.15 118	0.07 75	0.05 6	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.08 65

999	0.15 71	0.13 176	0.30 78	0.19 72	0.12 121	0.20 156	0.17 170	0.25 87	0.20 66	0.14 70	0.16 95	0.14 112	0.11 77	0.36 328	0.16 146	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.08 65

mms	0.15 71	0.14 220	0.25 43	0.20 113	0.15 277	0.17 74	0.17 170	0.21 33	0.19 55	0.14 70	0.18 121	0.14 112	0.09 22	0.26 191	0.15 118	0.06 32	0.07 129	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.19 401

ours_stereo	0.15 71	0.14 220	0.29 70	0.21 150	0.14 214	0.17 74	0.18 224	0.21 33	0.20 66	0.13 47	0.18 121	0.14 112	0.10 51	0.24 152	0.15 118	0.06 32	0.06 56	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.13 298

fffy	0.15 71	0.14 220	0.31 88	0.21 150	0.14 214	0.19 120	0.18 224	0.24 71	0.19 55	0.13 47	0.17 109	0.15 127	0.13 140	0.25 171	0.15 118	0.06 32	0.08 193	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.15 344

WCG-NET	0.15 71	0.12 139	0.31 88	0.18 37	0.09 15	0.18 100	0.17 170	0.23 52	0.29 214	0.18 138	0.22 168	0.15 127	0.12 107	0.19 56	0.13 40	0.06 32	0.12 328	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 71	0.09 25	0.27 63	0.21 150	0.13 172	0.14 18	0.11 18	0.23 52	0.19 55	0.15 93	0.14 78	0.11 55	0.11 77	0.19 56	0.12 11	0.06 32	0.21 480	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 500

Pointernet	0.15 71	0.08 6	0.35 116	0.19 72	0.12 121	0.20 156	0.12 27	0.34 199	0.25 153	0.15 93	0.16 95	0.13 85	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.08 198	0.06 56	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 65

MGS-Stereo	0.15 71	0.12 139	0.38 131	0.19 72	0.11 82	0.18 100	0.17 170	0.21 33	0.23 113	0.14 70	0.24 188	0.16 136	0.10 51	0.19 56	0.13 40	0.07 75	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.10 318	0.07 22

MaDis-Stereo	0.15 71	0.17 318	0.39 138	0.19 72	0.15 277	0.16 54	0.13 50	0.26 96	0.22 99	0.13 47	0.15 85	0.14 112	0.11 77	0.17 28	0.17 174	0.08 198	0.07 129	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.06 8

UniTT-Stereo	0.15 71	0.12 139	0.45 184	0.21 150	0.14 214	0.17 74	0.13 50	0.20 22	0.19 55	0.16 107	0.20 140	0.10 33	0.11 77	0.18 42	0.17 174	0.08 198	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.07 22

CASnet	0.15 71	0.13 176	0.30 78	0.22 203	0.08 6	0.15 29	0.14 73	0.28 109	0.26 165	0.23 188	0.20 140	0.15 127	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.07 75	0.05 6	0.11 395	0.09 306	0.08 175	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 71	0.09 25	0.34 110	0.17 15	0.09 15	0.22 213	0.14 73	0.27 103	0.27 182	0.15 93	0.18 121	0.19 176	0.14 158	0.23 140	0.14 81	0.08 198	0.06 56	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 71	0.10 50	0.34 110	0.32 499	0.19 402	0.16 54	0.14 73	0.29 128	0.20 66	0.13 47	0.14 78	0.13 85	0.08 8	0.23 140	0.14 81	0.06 32	0.13 349	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.11 218

GLC_STEREO	0.15 71	0.11 86	0.31 88	0.22 203	0.09 15	0.17 74	0.15 99	0.24 71	0.28 194	0.17 120	0.20 140	0.17 151	0.11 77	0.24 152	0.17 174	0.07 75	0.09 237	0.09 262	0.08 216	0.07 115	0.07 22

CroCo-Stereo	0.15 71	0.16 287	0.34 110	0.25 338	0.12 121	0.11 4	0.18 224	0.35 208	0.24 128	0.13 47	0.13 47	0.18 164	0.12 107	0.15 7	0.13 40	0.08 198	0.06 56	0.07 92	0.05 23	0.07 115	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 50	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.41 468	0.15 99	0.30 146	0.23 113	0.12 33	0.11 21	0.12 70	0.09 22	0.17 28	0.17 174	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 216	0.05 3	0.09 112

DDF-Stereo	0.16 94	0.08 6	0.30 78	0.21 150	0.20 427	0.12 9	0.14 73	0.20 22	0.19 55	0.11 19	0.10 13	0.13 85	0.12 107	0.24 152	0.20 256	0.09 279	0.18 448	0.07 92	0.06 65	0.20 516	0.19 401

GIP-stereo	0.16 94	0.12 139	0.25 43	0.24 301	0.22 459	0.15 29	0.14 73	0.32 170	0.21 89	0.11 19	0.16 95	0.13 85	0.09 22	0.20 78	0.13 40	0.07 75	0.13 349	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 518

rvit_stereo_0081	0.16 94	0.13 176	0.30 78	0.21 150	0.12 121	0.17 74	0.17 170	0.24 71	0.34 279	0.17 120	0.19 131	0.18 164	0.15 177	0.20 78	0.17 174	0.11 385	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0082	0.16 94	0.13 176	0.30 78	0.21 150	0.12 121	0.17 74	0.17 170	0.24 71	0.34 279	0.17 120	0.19 131	0.18 164	0.15 177	0.20 78	0.17 174	0.11 385	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0080	0.16 94	0.17 318	0.35 116	0.19 72	0.13 172	0.14 18	0.20 304	0.29 128	0.26 165	0.16 107	0.17 109	0.19 176	0.14 158	0.19 56	0.16 146	0.11 385	0.08 193	0.08 176	0.08 216	0.10 318	0.08 65

AIO-Stereo	0.16 94	0.12 139	0.29 70	0.30 476	0.20 427	0.16 54	0.14 73	0.28 109	0.22 99	0.14 70	0.15 85	0.13 85	0.08 8	0.20 78	0.15 118	0.06 32	0.16 411	0.07 92	0.08 216	0.06 52	0.24 465

WCG-NET（raft）	0.16 94	0.14 220	0.32 100	0.18 37	0.09 15	0.19 120	0.16 133	0.24 71	0.27 182	0.19 143	0.19 131	0.20 188	0.12 107	0.22 117	0.13 40	0.06 32	0.17 436	0.06 32	0.05 23	0.07 115	0.07 22

whm_eth	0.16 94	0.17 318	0.35 116	0.19 72	0.13 172	0.14 18	0.20 304	0.29 128	0.26 165	0.16 107	0.17 109	0.19 176	0.14 158	0.19 56	0.16 146	0.11 385	0.08 193	0.08 176	0.08 216	0.10 318	0.08 65

CAS	0.16 94	0.07 1	0.29 70	0.42 556	0.17 347	0.20 156	0.18 224	0.23 52	0.20 66	0.15 93	0.19 131	0.11 55	0.10 51	0.15 7	0.14 81	0.31 563	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 360

ProNet	0.16 94	0.13 176	0.36 123	0.21 150	0.15 277	0.20 156	0.19 268	0.29 128	0.23 113	0.14 70	0.13 47	0.13 85	0.12 107	0.25 171	0.13 40	0.06 32	0.09 237	0.07 92	0.06 65	0.07 115	0.22 444

CroCo-Stereo Lap2	0.16 94	0.18 340	0.39 138	0.26 380	0.18 375	0.11 4	0.19 268	0.30 146	0.22 99	0.13 47	0.16 95	0.15 127	0.11 77	0.17 28	0.15 118	0.07 75	0.07 129	0.08 176	0.06 65	0.08 175	0.07 22

CREStereo++_RVC	0.16 94	0.09 25	0.42 165	0.17 15	0.11 82	0.18 100	0.13 50	0.23 52	0.31 241	0.21 162	0.31 257	0.13 85	0.11 77	0.17 28	0.16 146	0.07 75	0.04 1	0.06 32	0.15 502	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 86	0.43 173	0.16 7	0.08 6	0.25 273	0.14 73	0.23 52	0.29 214	0.25 209	0.30 246	0.16 136	0.12 107	0.18 42	0.13 40	0.08 198	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 115	0.08 65

XX-TBD	0.16 94	0.21 374	0.43 173	0.22 203	0.10 51	0.23 232	0.15 99	0.23 52	0.28 194	0.22 180	0.26 204	0.14 112	0.12 107	0.16 14	0.14 81	0.08 198	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.07 115	0.06 8

PMTNet	0.16 94	0.09 25	0.31 88	0.15 4	0.09 15	0.23 232	0.15 99	0.26 96	0.24 128	0.17 120	0.21 158	0.16 136	0.14 158	0.23 140	0.14 81	0.29 559	0.05 6	0.06 32	0.04 1	0.07 115	0.07 22

Zero-FE251	0.17 110	0.09 25	0.38 131	0.18 37	0.10 51	0.20 156	0.13 50	0.20 22	0.15 18	0.75 557	0.13 47	0.13 85	0.11 77	0.16 14	0.16 146	0.08 198	0.10 271	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 385

xyz-stereo-finetune	0.17 110	0.17 318	0.29 70	0.17 15	0.08 6	0.24 254	0.21 332	0.30 146	0.32 252	0.19 143	0.22 168	0.19 176	0.15 177	0.30 267	0.22 300	0.06 32	0.06 56	0.08 176	0.06 65	0.06 52	0.07 22

rvit_stereo_0083	0.17 110	0.13 176	0.29 70	0.21 150	0.13 172	0.17 74	0.17 170	0.23 52	0.36 306	0.16 107	0.22 168	0.19 176	0.17 214	0.21 94	0.17 174	0.11 385	0.10 271	0.10 336	0.08 216	0.09 256	0.08 65

rvit_stereo_0081_aga	0.17 110	0.17 318	0.40 147	0.21 150	0.14 214	0.20 156	0.17 170	0.24 71	0.26 165	0.18 138	0.21 158	0.20 188	0.14 158	0.20 78	0.15 118	0.12 425	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.10 318	0.08 65

RAFT-Stereo-weight	0.17 110	0.10 50	0.31 88	0.20 113	0.12 121	0.20 156	0.16 133	0.38 248	0.33 268	0.25 209	0.20 140	0.19 176	0.10 51	0.19 56	0.16 146	0.07 75	0.13 349	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.09 112

CAS++	0.17 110	0.13 176	0.35 116	0.18 37	0.13 172	0.17 74	0.16 133	0.42 301	0.25 153	0.19 143	0.18 121	0.13 85	0.10 51	0.22 117	0.12 11	0.12 425	0.10 271	0.11 395	0.08 216	0.10 318	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 110	0.11 86	0.49 241	0.20 113	0.13 172	0.23 232	0.15 99	0.33 192	0.22 99	0.25 209	0.20 140	0.14 112	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 75	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

RCA-Stereo	0.17 110	0.10 50	0.33 106	0.20 113	0.11 82	0.19 120	0.17 170	0.39 269	0.36 306	0.21 162	0.25 196	0.17 151	0.17 214	0.18 42	0.15 118	0.07 75	0.14 367	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.08 65

iRaftStereo_RVC	0.17 110	0.16 287	0.35 116	0.21 150	0.11 82	0.20 156	0.17 170	0.34 199	0.25 153	0.20 153	0.25 196	0.19 176	0.12 107	0.21 94	0.16 146	0.07 75	0.12 328	0.10 336	0.09 306	0.09 256	0.14 327

Gwc-CoAtRS	0.17 110	0.10 50	0.41 156	0.20 113	0.12 121	0.20 156	0.15 99	0.34 199	0.29 214	0.23 188	0.23 179	0.27 278	0.15 177	0.21 94	0.14 81	0.07 75	0.06 56	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.07 22

FE-Mocha	0.18 120	0.11 86	0.40 147	0.26 380	0.14 214	0.19 120	0.14 73	0.36 221	0.24 128	0.24 196	0.24 188	0.23 224	0.14 158	0.27 205	0.19 234	0.08 198	0.08 193	0.08 176	0.08 216	0.07 115	0.08 65

252Zero-FE	0.18 120	0.08 6	0.28 67	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 43	0.22 99	0.76 560	0.11 21	0.09 19	0.08 8	0.17 28	0.15 118	0.07 75	0.51 584	0.06 32	0.08 216	0.06 52	0.10 179

xyz-stereo-finetune2	0.18 120	0.16 287	0.32 100	0.16 7	0.09 15	0.27 297	0.19 268	0.29 128	0.21 89	0.23 188	0.29 232	0.21 202	0.23 301	0.37 338	0.23 319	0.06 32	0.05 6	0.08 176	0.06 65	0.06 52	0.07 22

Reg-Stereo(zero)	0.18 120	0.08 6	0.39 138	0.19 72	0.19 402	0.24 254	0.18 224	0.29 128	0.29 214	0.24 196	0.21 158	0.24 242	0.18 244	0.22 117	0.21 282	0.07 75	0.11 305	0.06 32	0.07 138	0.06 52	0.11 218

SCV	0.18 120	0.15 253	0.37 129	0.26 380	0.20 427	0.16 54	0.16 133	0.35 208	0.23 113	0.14 70	0.16 95	0.13 85	0.09 22	0.31 280	0.12 11	0.08 198	0.19 461	0.07 92	0.07 138	0.09 256	0.26 488

tg	0.18 120	0.15 253	0.34 110	0.22 203	0.11 82	0.23 232	0.15 99	0.35 208	0.27 182	0.20 153	0.25 196	0.20 188	0.12 107	0.25 171	0.16 146	0.07 75	0.07 129	0.09 262	0.09 306	0.08 175	0.13 298

dual_stereo	0.18 120	0.08 6	0.26 51	0.21 150	0.32 538	0.11 4	0.13 50	0.27 103	0.20 66	0.11 19	0.09 10	0.10 33	0.08 8	0.20 78	0.14 81	0.07 75	0.45 580	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 588

Occ-G	0.18 120	0.10 50	0.38 131	0.23 254	0.15 277	0.16 54	0.18 224	0.23 52	0.26 165	0.15 93	0.20 140	0.21 202	0.11 77	0.22 117	0.19 234	0.07 75	0.17 436	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.30 509

rvit_stereo_ft	0.18 120	0.19 353	0.43 173	0.25 338	0.14 214	0.17 74	0.21 332	0.30 146	0.28 194	0.17 120	0.19 131	0.20 188	0.17 214	0.22 117	0.18 205	0.11 385	0.07 129	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.08 65

MoCha-V2	0.18 120	0.12 139	0.40 147	0.30 476	0.24 489	0.16 54	0.15 99	0.28 109	0.19 55	0.16 107	0.16 95	0.13 85	0.13 140	0.30 267	0.13 40	0.06 32	0.28 536	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.25 476

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 120	0.15 253	0.27 63	0.20 113	0.13 172	0.24 254	0.17 170	0.31 163	0.37 321	0.43 477	0.17 109	0.13 85	0.12 107	0.20 78	0.16 146	0.08 198	0.07 129	0.09 262	0.07 138	0.09 256	0.08 65

MyStereo07	0.18 120	0.15 253	0.44 181	0.22 203	0.16 315	0.25 273	0.22 366	0.31 163	0.26 165	0.22 180	0.13 47	0.12 70	0.13 140	0.33 300	0.14 81	0.07 75	0.13 349	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.11 218

ff7	0.18 120	0.13 176	0.41 156	0.21 150	0.15 277	0.21 184	0.17 170	0.28 109	0.23 113	0.21 162	0.13 47	0.12 70	0.12 107	0.27 205	0.13 40	0.07 75	0.25 520	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.36 532

ffff	0.18 120	0.13 176	0.41 156	0.21 150	0.15 277	0.21 184	0.17 170	0.28 109	0.23 113	0.21 162	0.13 47	0.12 70	0.12 107	0.27 205	0.13 40	0.07 75	0.25 520	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.36 532

11t	0.18 120	0.13 176	0.41 156	0.21 150	0.15 277	0.21 184	0.17 170	0.28 109	0.23 113	0.21 162	0.13 47	0.12 70	0.12 107	0.27 205	0.13 40	0.07 75	0.25 520	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.36 532

plain	0.18 120	0.16 287	0.59 377	0.21 150	0.13 172	0.16 54	0.17 170	0.29 128	0.23 113	0.16 107	0.26 204	0.13 85	0.17 214	0.27 205	0.17 174	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.07 138	0.10 318	0.07 22

MIF-Stereo (partial)	0.18 120	0.13 176	0.50 263	0.22 203	0.15 277	0.16 54	0.13 50	0.29 128	0.26 165	0.17 120	0.26 204	0.16 136	0.17 214	0.25 171	0.18 205	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.09 256	0.08 65

GCAP-Stereo	0.18 120	0.21 374	0.47 206	0.23 254	0.18 375	0.21 184	0.10 8	0.28 109	0.24 128	0.20 153	0.22 168	0.15 127	0.13 140	0.21 94	0.16 146	0.07 75	0.19 461	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 112

Any-RAFT	0.18 120	0.09 25	0.33 106	0.19 72	0.10 51	0.29 340	0.16 133	0.44 331	0.32 252	0.25 209	0.27 217	0.29 304	0.16 197	0.23 140	0.13 40	0.08 198	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 115	0.07 22

knoymous	0.18 120	0.10 50	0.35 116	0.17 15	0.11 82	0.21 184	0.17 170	0.33 192	0.24 128	0.24 196	0.28 224	0.27 278	0.16 197	0.24 152	0.17 174	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.06 65	0.09 256	0.10 179

MC-Stereo	0.18 120	0.10 50	0.36 123	0.28 446	0.14 214	0.18 100	0.15 99	0.24 71	0.20 66	0.21 162	0.24 188	0.16 136	0.13 140	0.25 171	0.14 81	0.07 75	0.17 436	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.30 509

ccc-4	0.18 120	0.13 176	0.41 156	0.21 150	0.15 277	0.21 184	0.17 170	0.28 109	0.23 113	0.21 162	0.13 47	0.12 70	0.12 107	0.27 205	0.13 40	0.07 75	0.25 520	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.36 532

test-3	0.18 120	0.10 50	0.48 221	0.23 254	0.14 214	0.18 100	0.16 133	0.32 170	0.29 214	0.26 219	0.17 109	0.22 210	0.13 140	0.26 191	0.19 234	0.06 32	0.14 367	0.08 176	0.08 216	0.06 52	0.10 179

test_1	0.18 120	0.10 50	0.48 221	0.23 254	0.14 214	0.18 100	0.16 133	0.32 170	0.29 214	0.26 219	0.17 109	0.22 210	0.13 140	0.26 191	0.19 234	0.06 32	0.14 367	0.08 176	0.08 216	0.06 52	0.10 179

cross-raft	0.18 120	0.12 139	0.40 147	0.27 418	0.16 315	0.20 156	0.24 418	0.34 199	0.24 128	0.23 188	0.28 224	0.29 304	0.15 177	0.19 56	0.16 146	0.06 32	0.05 6	0.08 176	0.07 138	0.07 115	0.07 22

s12784h	0.18 120	0.09 25	0.38 131	0.18 37	0.07 1	0.33 401	0.19 268	0.39 269	0.34 279	0.24 196	0.25 196	0.18 164	0.18 244	0.25 171	0.17 174	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 120	0.10 50	0.45 184	0.20 113	0.12 121	0.20 156	0.16 133	0.40 278	0.31 241	0.23 188	0.21 158	0.26 273	0.15 177	0.21 94	0.14 81	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.06 8

MM-Stereo_test3	0.19 147	0.15 253	0.39 138	0.25 338	0.15 277	0.19 120	0.22 366	0.42 301	0.40 357	0.17 120	0.24 188	0.17 151	0.12 107	0.22 117	0.16 146	0.08 198	0.21 480	0.08 176	0.06 65	0.09 256	0.11 218

MM-Stereo_test2	0.19 147	0.11 86	0.47 206	0.25 338	0.11 82	0.21 184	0.20 304	0.28 109	0.24 128	0.16 107	0.17 109	0.13 85	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.06 32	0.26 527	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.41 548

GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 86	0.39 138	0.22 203	0.33 539	0.14 18	0.15 99	0.18 10	0.22 99	0.14 70	0.16 95	0.09 19	0.09 22	0.23 140	0.14 81	0.06 32	0.50 583	0.06 32	0.06 65	0.07 115	0.53 569

SCV_C0	0.19 147	0.14 220	0.40 147	0.30 476	0.20 427	0.15 29	0.16 133	0.35 208	0.26 165	0.17 120	0.16 95	0.13 85	0.09 22	0.31 280	0.14 81	0.07 75	0.22 492	0.06 32	0.06 65	0.09 256	0.25 476

gcap-zeroshot	0.19 147	0.14 220	0.51 281	0.21 150	0.15 277	0.27 297	0.15 99	0.32 170	0.24 128	0.26 219	0.20 140	0.34 360	0.15 177	0.22 117	0.14 81	0.07 75	0.08 193	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.09 112

testlalala2	0.19 147	0.11 86	0.49 241	0.37 530	0.26 506	0.24 254	0.14 73	0.37 237	0.26 165	0.25 209	0.27 217	0.21 202	0.12 107	0.17 28	0.17 174	0.07 75	0.07 129	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.08 65

H2IRNET	0.19 147	0.18 340	0.50 263	0.22 203	0.12 121	0.20 156	0.16 133	0.28 109	0.31 241	0.17 120	0.32 267	0.25 254	0.20 271	0.24 152	0.19 234	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.10 362	0.10 318	0.08 65

IGEV++	0.19 147	0.13 176	0.38 131	0.30 476	0.19 402	0.15 29	0.15 99	0.32 170	0.18 41	0.13 47	0.16 95	0.12 70	0.11 77	0.24 152	0.15 118	0.07 75	0.32 561	0.07 92	0.05 23	0.07 115	0.42 551

MSKI-zero shot	0.19 147	0.10 50	0.47 206	0.30 476	0.14 214	0.21 184	0.14 73	0.33 192	0.22 99	0.24 196	0.25 196	0.22 210	0.10 51	0.32 290	0.14 81	0.07 75	0.30 552	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.09 112

RAFT-Test	0.19 147	0.11 86	0.41 156	0.26 380	0.21 444	0.26 290	0.17 170	0.37 237	0.26 165	0.24 196	0.29 232	0.32 345	0.14 158	0.22 117	0.15 118	0.07 75	0.08 193	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.07 22

EGLCR-Stereo	0.19 147	0.09 25	0.34 110	0.29 464	0.17 347	0.28 316	0.16 133	0.30 146	0.23 113	0.22 180	0.11 21	0.16 136	0.09 22	0.28 230	0.15 118	0.07 75	0.25 520	0.07 92	0.07 138	0.06 52	0.37 540

Selective-RAFT	0.19 147	0.14 220	0.37 129	0.24 301	0.11 82	0.30 354	0.15 99	0.35 208	0.34 279	0.17 120	0.17 109	0.22 210	0.18 244	0.29 252	0.18 205	0.07 75	0.16 411	0.07 92	0.07 138	0.08 175	0.08 65

test_4	0.19 147	0.16 287	0.39 138	0.24 301	0.13 172	0.19 120	0.21 332	0.27 103	0.24 128	0.24 196	0.47 447	0.22 210	0.13 140	0.27 205	0.18 205	0.06 32	0.06 56	0.09 262	0.09 306	0.07 115	0.06 8

Patchmatch Stereo++	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.14 73	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.27 205	0.18 205	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112
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	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.15 99	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.25 171	0.17 174	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

ROB_FTStereo_v2	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.15 99	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.25 171	0.18 205	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

ROB_FTStereo	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.13 50	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.25 171	0.17 174	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

HUI-Stereo	0.19 147	0.13 176	0.52 302	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.14 73	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.23 140	0.17 174	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

DeepStereo_RVC	0.19 147	0.12 139	0.47 206	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.16 133	0.29 128	0.24 128	0.28 242	0.27 217	0.23 224	0.28 385	0.24 152	0.19 234	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.07 138	0.09 256	0.10 179

iGMRVC	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.15 99	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.27 205	0.18 205	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

iRAFT	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.19 120	0.14 73	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.27 205	0.18 205	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

AnonymousM	0.19 147	0.20 366	0.30 78	0.18 37	0.10 51	0.19 120	0.17 170	0.32 170	0.27 182	0.27 230	0.21 158	0.18 164	0.14 158	0.21 94	0.16 146	0.09 279	0.08 193	0.38 569	0.15 502	0.06 52	0.08 65

CRE-IMP	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.23 254	0.11 82	0.24 254	0.17 170	0.31 163	0.24 128	0.27 230	0.26 204	0.24 242	0.17 214	0.24 152	0.19 234	0.09 279	0.05 6	0.10 336	0.07 138	0.10 318	0.10 179

RAFT-IKP	0.19 147	0.13 176	0.51 281	0.22 203	0.11 82	0.18 100	0.15 99	0.30 146	0.24 128	0.28 242	0.29 232	0.25 254	0.18 244	0.26 191	0.18 205	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.10 318	0.09 112

raftrobust	0.19 147	0.19 353	0.42 165	0.23 254	0.24 489	0.19 120	0.13 50	0.33 192	0.28 194	0.26 219	0.20 140	0.19 176	0.17 214	0.23 140	0.17 174	0.08 198	0.10 271	0.07 92	0.06 65	0.07 115	0.09 112

sCroCo_RVC	0.19 147	0.15 253	0.60 384	0.27 418	0.18 375	0.23 232	0.16 133	0.28 109	0.24 128	0.14 70	0.22 168	0.17 151	0.14 158	0.22 117	0.16 146	0.11 385	0.11 305	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.10 179

R-Stereo Train	0.19 147	0.10 50	0.49 241	0.22 203	0.12 121	0.23 232	0.18 224	0.43 310	0.20 66	0.31 306	0.45 427	0.20 188	0.14 158	0.18 42	0.18 205	0.08 198	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 22

RAFT-Stereo	0.19 147	0.10 50	0.49 241	0.22 203	0.12 121	0.23 232	0.18 224	0.43 310	0.20 66	0.31 306	0.45 427	0.20 188	0.14 158	0.18 42	0.18 205	0.08 198	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 22
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GEAStereo	0.20 175	0.10 50	0.31 88	0.35 521	0.42 561	0.19 120	0.16 133	0.23 52	0.18 41	0.14 70	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 205	0.08 198	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.08 175	0.57 573

gasm-f	0.20 175	0.12 139	0.36 123	0.35 521	0.36 549	0.18 100	0.17 170	0.23 52	0.18 41	0.14 70	0.19 131	0.10 33	0.11 77	0.20 78	0.19 234	0.08 198	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.57 573

GASTEREO	0.20 175	0.15 253	0.31 88	0.40 547	0.29 523	0.18 100	0.15 99	0.29 128	0.22 99	0.18 138	0.17 109	0.11 55	0.13 140	0.25 171	0.15 118	0.07 75	0.23 502	0.06 32	0.08 216	0.06 52	0.57 573

MSCF	0.20 175	0.14 220	0.31 88	0.40 547	0.29 523	0.17 74	0.15 99	0.29 128	0.22 99	0.17 120	0.16 95	0.11 55	0.13 140	0.24 152	0.15 118	0.07 75	0.23 502	0.06 32	0.08 216	0.07 115	0.57 573

MM-Stereo_test1	0.20 175	0.13 176	0.45 184	0.24 301	0.12 121	0.20 156	0.21 332	0.36 221	0.32 252	0.23 188	0.22 168	0.15 127	0.14 158	0.28 230	0.16 146	0.07 75	0.24 515	0.08 176	0.07 138	0.09 256	0.21 430

HART	0.20 175	0.14 220	0.42 165	0.26 380	0.24 489	0.17 74	0.16 133	0.32 170	0.25 153	0.15 93	0.26 204	0.17 151	0.09 22	0.24 152	0.14 81	0.06 32	0.36 570	0.07 92	0.05 23	0.08 175	0.27 492

AIO_rvc	0.20 175	0.16 287	0.49 241	0.41 553	0.29 523	0.15 29	0.17 170	0.21 33	0.19 55	0.17 120	0.14 78	0.13 85	0.08 8	0.35 322	0.13 40	0.07 75	0.19 461	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 548

AIO_test	0.20 175	0.12 139	0.46 198	0.45 560	0.38 554	0.15 29	0.17 170	0.28 109	0.20 66	0.19 143	0.13 47	0.14 112	0.09 22	0.39 344	0.13 40	0.07 75	0.21 480	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.34 526

rvit_0105_6	0.20 175	0.16 287	0.41 156	0.23 254	0.14 214	0.18 100	0.20 304	0.31 163	0.39 347	0.18 138	0.22 168	0.23 224	0.18 244	0.26 191	0.18 205	0.16 496	0.13 349	0.13 456	0.11 398	0.11 370	0.09 112

GCAP-BAT	0.20 175	0.12 139	0.48 221	0.25 338	0.17 347	0.24 254	0.16 133	0.32 170	0.21 89	0.28 242	0.30 246	0.26 273	0.12 107	0.28 230	0.19 234	0.07 75	0.25 520	0.07 92	0.08 216	0.06 52	0.19 401

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 175	0.74 577	0.71 437	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 99	0.19 19	0.18 41	0.13 47	0.12 37	0.10 33	0.08 8	0.16 14	0.14 81	0.34 566	0.12 328	0.08 176	0.07 138	0.11 370	0.24 465

IGEVStereo-DCA	0.20 175	0.17 318	0.41 156	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.17 170	0.28 109	0.23 113	0.19 143	0.12 37	0.14 112	0.12 107	0.38 341	0.31 400	0.07 75	0.16 411	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.36 532

MIM_Stereo	0.20 175	0.17 318	0.55 334	0.20 113	0.21 444	0.17 74	0.14 73	0.37 237	0.27 182	0.28 242	0.35 308	0.23 224	0.13 140	0.28 230	0.16 146	0.06 32	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.15 344

AEACV	0.20 175	0.09 25	0.32 100	0.39 542	0.34 541	0.21 184	0.16 133	0.30 146	0.18 41	0.17 120	0.17 109	0.13 85	0.16 197	0.27 205	0.13 40	0.07 75	0.29 551	0.07 92	0.09 306	0.07 115	0.37 540

4D-IteraStereo	0.20 175	0.21 374	0.62 394	0.21 150	0.14 214	0.19 120	0.17 170	0.29 128	0.28 194	0.24 196	0.20 140	0.20 188	0.10 51	0.22 117	0.18 205	0.07 75	0.07 129	0.10 336	0.08 216	0.08 175	0.33 523

anonymousdsp	0.20 175	0.13 176	0.49 241	0.28 446	0.20 427	0.21 184	0.17 170	0.29 128	0.24 128	0.22 180	0.13 47	0.12 70	0.12 107	0.32 290	0.13 40	0.07 75	0.26 527	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.48 562

DCANet-4	0.20 175	0.11 86	0.58 370	0.19 72	0.09 15	0.19 120	0.18 224	0.39 269	0.42 379	0.29 266	0.31 257	0.17 151	0.22 289	0.21 94	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 112

fff	0.20 175	0.15 253	0.57 355	0.19 72	0.09 15	0.19 120	0.18 224	0.38 248	0.46 424	0.29 266	0.31 257	0.18 164	0.28 385	0.21 94	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 112

DisPM	0.20 175	0.11 86	0.52 302	0.24 301	0.13 172	0.18 100	0.19 268	0.30 146	0.31 241	0.33 344	0.34 300	0.23 224	0.16 197	0.34 315	0.17 174	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.12 269

IGEV-Stereo	0.20 175	0.13 176	0.49 241	0.28 446	0.20 427	0.21 184	0.17 170	0.29 128	0.24 128	0.22 180	0.13 47	0.12 70	0.12 107	0.32 290	0.13 40	0.07 75	0.26 527	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.48 562
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 175	0.17 318	0.45 184	0.23 254	0.18 375	0.21 184	0.27 453	0.28 109	0.28 194	0.31 306	0.32 267	0.28 291	0.17 214	0.16 14	0.13 40	0.07 75	0.23 502	0.10 336	0.08 216	0.08 175	0.07 22

error version	0.20 175	0.17 318	0.45 184	0.23 254	0.18 375	0.21 184	0.27 453	0.28 109	0.28 194	0.31 306	0.32 267	0.28 291	0.17 214	0.16 14	0.13 40	0.07 75	0.23 502	0.10 336	0.08 216	0.08 175	0.07 22

test-v	0.20 175	0.17 318	0.45 184	0.23 254	0.18 375	0.21 184	0.27 453	0.28 109	0.28 194	0.31 306	0.32 267	0.28 291	0.17 214	0.16 14	0.13 40	0.07 75	0.23 502	0.10 336	0.08 216	0.08 175	0.07 22

test_3	0.20 175	0.12 139	0.49 241	0.26 380	0.14 214	0.22 213	0.25 432	0.34 199	0.33 268	0.25 209	0.18 121	0.23 224	0.13 140	0.25 171	0.20 256	0.06 32	0.14 367	0.09 262	0.10 362	0.07 115	0.10 179

NRIStereo	0.20 175	0.12 139	0.50 263	0.23 254	0.11 82	0.24 254	0.19 268	0.30 146	0.28 194	0.26 219	0.26 204	0.25 254	0.18 244	0.34 315	0.19 234	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.07 138	0.09 256	0.09 112

Pruner-Stereo	0.20 175	0.12 139	0.49 241	0.29 464	0.12 121	0.19 120	0.17 170	0.32 170	0.31 241	0.33 344	0.32 267	0.25 254	0.15 177	0.25 171	0.22 300	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.10 179

test-2	0.20 175	0.17 318	0.45 184	0.23 254	0.18 375	0.21 184	0.27 453	0.28 109	0.28 194	0.31 306	0.32 267	0.28 291	0.17 214	0.16 14	0.13 40	0.07 75	0.23 502	0.10 336	0.08 216	0.08 175	0.07 22

test-1	0.20 175	0.12 139	0.49 241	0.23 254	0.23 472	0.22 213	0.23 394	0.36 221	0.29 214	0.21 162	0.25 196	0.24 242	0.14 158	0.18 42	0.22 300	0.07 75	0.14 367	0.08 176	0.07 138	0.06 52	0.14 327

DCANet	0.20 175	0.15 253	0.57 355	0.19 72	0.09 15	0.19 120	0.18 224	0.37 237	0.41 367	0.30 289	0.31 257	0.19 176	0.23 301	0.21 94	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.07 115	0.10 179

csc	0.20 175	0.15 253	0.57 355	0.19 72	0.09 15	0.19 120	0.18 224	0.38 248	0.46 424	0.29 266	0.31 257	0.18 164	0.28 385	0.21 94	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 112

cscssc	0.20 175	0.15 253	0.57 355	0.19 72	0.09 15	0.19 120	0.18 224	0.38 248	0.46 424	0.29 266	0.31 257	0.18 164	0.28 385	0.21 94	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 175	0.23 411	0.49 241	0.21 150	0.16 315	0.19 120	0.17 170	0.35 208	0.32 252	0.26 219	0.33 287	0.20 188	0.17 214	0.21 94	0.17 174	0.06 32	0.10 271	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.11 218

AFF-stereo	0.20 175	0.24 422	0.49 241	0.22 203	0.11 82	0.18 100	0.18 224	0.35 208	0.29 214	0.25 209	0.36 324	0.25 254	0.17 214	0.25 171	0.17 174	0.06 32	0.09 237	0.08 176	0.08 216	0.08 175	0.11 218

DIP-Stereo	0.20 175	0.13 176	0.48 221	0.20 113	0.13 172	0.28 316	0.12 27	0.43 310	0.26 165	0.27 230	0.32 267	0.21 202	0.17 214	0.26 191	0.20 256	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.06 65	0.07 115	0.10 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJA1	0.21 209	0.21 374	0.42 165	0.25 338	0.16 315	0.24 254	0.20 304	0.44 331	0.50 464	0.20 153	0.33 287	0.18 164	0.17 214	0.27 205	0.20 256	0.08 198	0.08 193	0.10 336	0.10 362	0.08 175	0.09 112

WQFJX1	0.21 209	0.21 374	0.42 165	0.25 338	0.16 315	0.24 254	0.20 304	0.44 331	0.50 464	0.20 153	0.33 287	0.18 164	0.17 214	0.27 205	0.20 256	0.08 198	0.08 193	0.10 336	0.10 362	0.08 175	0.09 112

GSStereo	0.21 209	0.10 50	0.31 88	0.36 529	0.42 561	0.19 120	0.16 133	0.38 248	0.21 89	0.14 70	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 205	0.08 198	0.31 556	0.06 32	0.06 65	0.08 175	0.63 582

DA	0.21 209	0.11 86	0.33 106	0.28 446	0.23 472	0.30 354	0.16 133	0.29 128	0.27 182	0.15 93	0.22 168	0.17 151	0.15 177	0.26 191	0.15 118	0.07 75	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 115	0.56 570

zero-FE	0.21 209	0.08 6	1.10 532	0.24 301	0.27 511	0.12 9	0.14 73	0.20 22	0.20 66	0.12 33	0.11 21	0.13 85	0.11 77	0.22 117	0.19 234	0.09 279	0.23 502	0.07 92	0.08 216	0.19 508	0.27 492

GGEV	0.21 209	0.11 86	0.33 106	0.28 446	0.23 472	0.30 354	0.16 133	0.29 128	0.27 182	0.15 93	0.22 168	0.17 151	0.15 177	0.26 191	0.15 118	0.07 75	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 115	0.56 570

HI	0.21 209	0.16 287	0.50 263	0.18 37	0.15 277	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 99	0.38 422	0.38 343	0.36 379	0.24 323	0.29 252	0.22 300	0.06 32	0.05 6	0.08 176	0.09 306	0.09 256	0.08 65

CoSv	0.21 209	0.16 287	0.50 263	0.18 37	0.15 277	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 99	0.38 422	0.38 343	0.36 379	0.24 323	0.29 252	0.22 300	0.06 32	0.05 6	0.08 176	0.09 306	0.09 256	0.08 65

AIO-test1	0.21 209	0.22 395	0.56 344	0.31 493	0.24 489	0.21 184	0.16 133	0.42 301	0.37 321	0.17 120	0.26 204	0.18 164	0.12 107	0.29 252	0.15 118	0.08 198	0.07 129	0.10 336	0.11 398	0.07 115	0.10 179

IGEV-RUCA	0.21 209	0.09 25	0.26 51	0.20 113	0.19 402	0.28 316	0.23 394	0.24 71	0.22 99	0.21 162	0.23 179	0.29 304	0.48 519	0.26 191	0.19 234	0.09 279	0.08 193	0.18 522	0.14 491	0.18 499	0.19 401

rvit_0105_4	0.21 209	0.17 318	0.49 241	0.23 254	0.14 214	0.20 156	0.23 394	0.35 208	0.40 357	0.19 143	0.24 188	0.25 254	0.20 271	0.28 230	0.18 205	0.16 496	0.13 349	0.12 430	0.11 398	0.11 370	0.10 179

model_zeroshot	0.21 209	0.14 220	0.51 281	0.34 515	0.18 375	0.26 290	0.16 133	0.41 296	0.24 128	0.33 344	0.20 140	0.25 254	0.12 107	0.26 191	0.16 146	0.09 279	0.21 480	0.07 92	0.08 216	0.07 115	0.13 298

AE-Stereo	0.21 209	0.12 139	0.50 263	0.25 338	0.15 277	0.24 254	0.18 224	0.40 278	0.34 279	0.19 143	0.26 204	0.21 202	0.13 140	0.22 117	0.16 146	0.07 75	0.26 527	0.09 262	0.10 362	0.07 115	0.31 513

ACVNet-DCA	0.21 209	0.16 287	0.50 263	0.27 418	0.13 172	0.31 377	0.19 268	0.43 310	0.32 252	0.21 162	0.20 140	0.13 85	0.17 214	0.28 230	0.12 11	0.08 198	0.28 536	0.08 176	0.06 65	0.09 256	0.23 452

11t1	0.21 209	0.12 139	0.45 184	0.20 113	0.15 277	0.27 297	0.17 170	0.37 237	0.28 194	0.27 230	0.25 196	0.24 242	0.23 301	0.28 230	0.25 342	0.09 279	0.19 461	0.07 92	0.07 138	0.09 256	0.23 452

LL-Strereo2	0.21 209	0.25 438	0.53 313	0.32 499	0.20 427	0.25 273	0.14 73	0.32 170	0.25 153	0.25 209	0.20 140	0.24 242	0.12 107	0.28 230	0.18 205	0.07 75	0.07 129	0.12 430	0.09 306	0.09 256	0.16 360

ADStereo(finetuned)	0.21 209	0.15 253	0.59 377	0.19 72	0.09 15	0.19 120	0.18 224	0.37 237	0.41 367	0.30 289	0.31 257	0.19 176	0.31 429	0.21 94	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.05 23	0.07 115	0.10 179

PFNet+	0.21 209	0.11 86	0.54 325	0.22 203	0.12 121	0.17 74	0.18 224	0.31 163	0.36 306	0.33 344	0.32 267	0.24 242	0.16 197	0.33 300	0.18 205	0.10 346	0.07 129	0.11 395	0.10 362	0.08 175	0.12 269

rafts_anoy	0.21 209	0.22 395	0.49 241	0.25 338	0.24 489	0.19 120	0.17 170	0.34 199	0.32 252	0.24 196	0.25 196	0.20 188	0.16 197	0.25 171	0.21 282	0.08 198	0.19 461	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 112

raft+_RVC	0.21 209	0.21 374	0.46 198	0.22 203	0.35 544	0.21 184	0.16 133	0.39 269	0.35 290	0.22 180	0.28 224	0.20 188	0.15 177	0.25 171	0.20 256	0.08 198	0.16 411	0.08 176	0.07 138	0.07 115	0.12 269

sAnonymous2	0.21 209	0.24 422	0.79 461	0.24 301	0.17 347	0.22 213	0.20 304	0.36 221	0.29 214	0.17 120	0.19 131	0.17 151	0.16 197	0.18 42	0.15 118	0.10 346	0.07 129	0.09 262	0.08 216	0.23 532	0.18 385

CroCo_RVC	0.21 209	0.24 422	0.79 461	0.24 301	0.17 347	0.22 213	0.20 304	0.36 221	0.29 214	0.17 120	0.19 131	0.17 151	0.16 197	0.18 42	0.15 118	0.10 346	0.07 129	0.09 262	0.08 216	0.23 532	0.18 385

RALAANet	0.21 209	0.24 422	0.53 313	0.23 254	0.14 214	0.22 213	0.13 50	0.38 248	0.30 231	0.29 266	0.26 204	0.25 254	0.15 177	0.28 230	0.20 256	0.08 198	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.10 318	0.07 22

GMStereo	0.21 209	0.30 475	0.57 355	0.21 150	0.12 121	0.24 254	0.18 224	0.30 146	0.41 367	0.26 219	0.24 188	0.17 151	0.16 197	0.25 171	0.19 234	0.10 346	0.07 129	0.08 176	0.08 216	0.11 370	0.09 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 233	0.47 540	0.67 417	0.30 476	0.31 535	0.11 4	0.11 18	0.18 10	0.15 18	0.09 2	0.11 21	0.09 19	0.09 22	0.27 205	0.12 11	0.09 279	0.39 572	0.06 32	0.04 1	0.24 536	0.49 564

AIO-test2	0.22 233	0.27 456	0.54 325	0.29 464	0.16 315	0.22 213	0.16 133	0.44 331	0.43 390	0.17 120	0.29 232	0.16 136	0.11 77	0.27 205	0.14 81	0.19 530	0.07 129	0.10 336	0.11 398	0.08 175	0.09 112

FACV-RUCA	0.22 233	0.15 253	0.38 131	0.24 301	0.23 472	0.26 290	0.19 268	0.41 296	0.35 290	0.26 219	0.32 267	0.22 210	0.25 336	0.24 152	0.19 234	0.10 346	0.07 129	0.15 497	0.08 216	0.16 468	0.14 327

rvit_0105_5	0.22 233	0.18 340	0.51 281	0.23 254	0.13 172	0.22 213	0.25 432	0.38 248	0.40 357	0.21 162	0.23 179	0.27 278	0.20 271	0.27 205	0.20 256	0.15 486	0.13 349	0.12 430	0.12 441	0.10 318	0.10 179

1test111	0.22 233	0.16 287	0.50 263	0.27 418	0.13 172	0.31 377	0.19 268	0.43 310	0.32 252	0.21 162	0.20 140	0.13 85	0.17 214	0.36 328	0.28 373	0.08 198	0.28 536	0.08 176	0.06 65	0.09 256	0.23 452

cc1	0.22 233	0.16 287	0.50 263	0.27 418	0.13 172	0.31 377	0.19 268	0.39 269	0.48 445	0.21 162	0.20 140	0.13 85	0.17 214	0.28 230	0.12 11	0.08 198	0.28 536	0.08 176	0.06 65	0.08 175	0.37 540

rrr	0.22 233	0.17 318	0.79 461	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.18 224	0.40 278	0.27 182	0.19 143	0.12 37	0.14 112	0.12 107	0.38 341	0.31 400	0.07 75	0.16 411	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.28 500

tt1	0.22 233	0.16 287	0.49 241	0.26 380	0.15 277	0.31 377	0.19 268	0.38 248	0.46 424	0.21 162	0.19 131	0.13 85	0.16 197	0.28 230	0.12 11	0.08 198	0.28 536	0.08 176	0.06 65	0.08 175	0.37 540

HH	0.22 233	0.12 139	0.55 334	0.32 499	0.16 315	0.27 297	0.18 224	0.36 221	0.25 153	0.20 153	0.26 204	0.34 360	0.18 244	0.33 300	0.15 118	0.07 75	0.16 411	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.31 513

HanStereo	0.22 233	0.12 139	0.55 334	0.32 499	0.16 315	0.27 297	0.18 224	0.36 221	0.25 153	0.20 153	0.26 204	0.34 360	0.18 244	0.33 300	0.15 118	0.07 75	0.16 411	0.07 92	0.07 138	0.07 115	0.31 513

CASS	0.22 233	0.16 287	0.40 147	0.26 380	0.12 121	0.29 340	0.19 268	0.40 278	0.32 252	0.34 364	0.35 308	0.25 254	0.25 336	0.26 191	0.21 282	0.13 447	0.08 193	0.11 395	0.09 306	0.11 370	0.12 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 233	0.19 353	0.64 404	0.22 203	0.12 121	0.28 316	0.20 304	0.48 371	0.39 347	0.31 306	0.24 188	0.19 176	0.24 323	0.28 230	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.08 176	0.07 138	0.07 115	0.08 65

IPLGR	0.22 233	0.14 220	0.75 446	0.21 150	0.11 82	0.25 273	0.18 224	0.44 331	0.38 331	0.29 266	0.28 224	0.21 202	0.19 266	0.37 338	0.19 234	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.07 138	0.07 115	0.07 22

GANet-ADL	0.22 233	0.14 220	0.51 281	0.23 254	0.14 214	0.29 340	0.19 268	0.48 371	0.36 306	0.26 219	0.33 287	0.32 345	0.20 271	0.26 191	0.22 300	0.11 385	0.07 129	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 218

TRStereo	0.22 233	0.21 374	0.62 394	0.40 547	0.19 402	0.22 213	0.16 133	0.58 481	0.30 231	0.21 162	0.21 158	0.22 210	0.13 140	0.27 205	0.14 81	0.09 279	0.09 237	0.09 262	0.11 398	0.06 52	0.19 401

LCNet	0.22 233	0.12 139	0.42 165	0.26 380	0.12 121	0.23 232	0.19 268	0.36 221	0.28 194	0.28 242	0.35 308	0.26 273	0.30 412	0.35 322	0.17 174	0.07 75	0.05 6	0.09 262	0.10 362	0.13 425	0.22 444

NF-Stereo	0.22 233	0.11 86	0.52 302	0.25 338	0.12 121	0.21 184	0.18 224	0.40 278	0.35 290	0.28 242	0.30 246	0.22 210	0.17 214	0.52 395	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.13 298

OCTAStereo	0.22 233	0.11 86	0.52 302	0.25 338	0.12 121	0.21 184	0.18 224	0.40 278	0.35 290	0.28 242	0.30 246	0.22 210	0.17 214	0.51 387	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.13 298

PSM-softLoss	0.22 233	0.11 86	0.53 313	0.25 338	0.12 121	0.20 156	0.17 170	0.39 269	0.29 214	0.29 266	0.32 267	0.24 242	0.16 197	0.53 398	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.09 306	0.08 175	0.12 269

KMStereo	0.22 233	0.11 86	0.53 313	0.25 338	0.12 121	0.20 156	0.17 170	0.39 269	0.29 214	0.29 266	0.32 267	0.24 242	0.16 197	0.53 398	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.09 306	0.08 175	0.12 269

SST-Stereo	0.22 233	0.11 86	0.52 302	0.25 338	0.14 214	0.19 120	0.17 170	0.32 170	0.26 165	0.34 364	0.33 287	0.29 304	0.25 336	0.56 415	0.18 205	0.08 198	0.05 6	0.10 336	0.08 216	0.09 256	0.07 22

RAFT_R40	0.22 233	0.11 86	0.52 302	0.25 338	0.13 172	0.18 100	0.18 224	0.32 170	0.31 241	0.33 344	0.33 287	0.30 324	0.23 301	0.55 409	0.19 234	0.08 198	0.05 6	0.10 336	0.08 216	0.09 256	0.07 22

RE-Stereo	0.22 233	0.11 86	0.52 302	0.25 338	0.12 121	0.21 184	0.18 224	0.40 278	0.35 290	0.28 242	0.30 246	0.22 210	0.17 214	0.51 387	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.13 298

TVStereo	0.22 233	0.11 86	0.52 302	0.25 338	0.12 121	0.21 184	0.18 224	0.40 278	0.35 290	0.28 242	0.30 246	0.22 210	0.17 214	0.51 387	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.13 298

RAFT-345	0.22 233	0.11 86	0.55 334	0.22 203	0.12 121	0.20 156	0.16 133	0.27 103	0.28 194	0.27 230	0.65 525	0.20 188	0.17 214	0.55 409	0.22 300	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.07 138	0.06 52	0.07 22

GMM-Stereo	0.22 233	0.10 50	0.56 344	0.23 254	0.13 172	0.24 254	0.24 418	0.38 248	0.29 214	0.31 306	0.44 413	0.27 278	0.21 282	0.31 280	0.17 174	0.07 75	0.05 6	0.10 336	0.09 306	0.08 175	0.19 401

Prome-Stereo	0.22 233	0.10 50	0.43 173	0.24 301	0.13 172	0.23 232	0.23 394	0.37 237	0.27 182	0.33 344	0.58 500	0.24 242	0.28 385	0.30 267	0.16 146	0.07 75	0.05 6	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.20 419

TestStereo	0.22 233	0.24 422	0.48 221	0.25 338	0.11 82	0.22 213	0.22 366	0.32 170	0.31 241	0.24 196	0.34 300	0.23 224	0.19 266	0.62 453	0.19 234	0.08 198	0.07 129	0.10 336	0.07 138	0.11 370	0.07 22

RALCasStereoNet	0.22 233	0.22 395	0.48 221	0.23 254	0.23 472	0.22 213	0.18 224	0.32 170	0.27 182	0.22 180	0.30 246	0.22 210	0.15 177	0.29 252	0.20 256	0.08 198	0.22 492	0.07 92	0.06 65	0.10 318	0.25 476

111	0.22 233	0.22 395	0.57 355	0.19 72	0.09 15	0.24 254	0.17 170	0.44 331	0.46 424	0.24 196	0.30 246	0.29 304	0.22 289	0.25 171	0.19 234	0.08 198	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.07 115	0.15 344

test_xeample3	0.22 233	0.17 318	0.81 466	0.21 150	0.15 277	0.20 156	0.18 224	0.40 278	0.25 153	0.19 143	0.12 37	0.13 85	0.12 107	0.34 315	0.33 418	0.07 75	0.20 475	0.07 92	0.08 216	0.08 175	0.34 526

FENet	0.22 233	0.13 176	0.48 221	0.22 203	0.12 121	0.27 297	0.18 224	0.43 310	0.37 321	0.31 306	0.32 267	0.29 304	0.23 301	0.27 205	0.24 328	0.10 346	0.07 129	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.11 218

HITNet	0.22 233	0.23 411	0.60 384	0.20 113	0.09 15	0.27 297	0.15 99	0.45 342	0.33 268	0.29 266	0.33 287	0.27 278	0.22 289	0.29 252	0.27 365	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 218
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
IGEV-FE	0.23 266	0.11 86	0.82 470	0.21 150	0.23 472	0.20 156	0.19 268	0.38 248	0.23 113	0.34 364	0.22 168	0.29 304	0.14 158	0.24 152	0.20 256	0.07 75	0.09 237	0.08 176	0.08 216	0.08 175	0.35 530

test_sample2	0.23 266	0.12 139	0.39 138	0.20 113	0.11 82	0.28 316	0.22 366	0.45 342	0.33 268	0.27 230	0.34 300	0.30 324	0.25 336	0.46 370	0.23 319	0.09 279	0.15 398	0.09 262	0.08 216	0.10 318	0.19 401

MyStereo06	0.23 266	0.15 253	0.74 443	0.22 203	0.14 214	0.25 273	0.22 366	0.43 310	0.25 153	0.36 396	0.24 188	0.34 360	0.18 244	0.24 152	0.20 256	0.07 75	0.12 328	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.11 218

xx1	0.23 266	0.16 287	0.50 263	0.27 418	0.13 172	0.31 377	0.19 268	0.39 269	0.48 445	0.21 162	0.20 140	0.28 291	0.25 336	0.28 230	0.12 11	0.08 198	0.28 536	0.10 336	0.11 398	0.09 256	0.23 452

IGEV_Zeroshot_test	0.23 266	0.11 86	0.82 470	0.21 150	0.23 472	0.20 156	0.19 268	0.38 248	0.23 113	0.34 364	0.22 168	0.29 304	0.14 158	0.24 152	0.20 256	0.07 75	0.09 237	0.08 176	0.08 216	0.08 175	0.35 530

StereoVision	0.23 266	0.23 411	0.55 334	0.27 418	0.17 347	0.23 232	0.22 366	0.40 278	0.32 252	0.21 162	0.51 463	0.22 210	0.16 197	0.29 252	0.19 234	0.11 385	0.12 328	0.13 456	0.13 473	0.10 318	0.08 65

PCWNet_CMD	0.23 266	0.14 220	0.48 221	0.21 150	0.13 172	0.28 316	0.17 170	0.47 360	0.47 437	0.30 289	0.36 324	0.37 385	0.24 323	0.29 252	0.21 282	0.09 279	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.11 370	0.11 218

testlalala_base	0.23 266	0.14 220	0.48 221	0.26 380	0.16 315	0.25 273	0.17 170	0.37 237	0.19 55	0.20 153	0.26 204	0.17 151	0.14 158	0.19 56	0.18 205	0.42 576	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.50 570	0.14 327

anonymousdsp2	0.23 266	0.11 86	0.42 165	0.26 380	0.24 489	0.25 273	0.17 170	0.43 310	0.37 321	0.30 289	0.23 179	0.24 242	0.15 177	0.32 290	0.17 174	0.07 75	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.08 175	0.44 555

TestStereo1	0.23 266	0.22 395	0.50 263	0.27 418	0.14 214	0.26 290	0.27 453	0.43 310	0.38 331	0.29 266	0.39 361	0.23 224	0.21 282	0.33 300	0.18 205	0.08 198	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.10 179

x	0.23 266	0.15 253	0.45 184	0.20 113	0.15 277	0.27 297	0.17 170	0.43 310	0.35 290	0.26 219	0.31 257	0.29 304	0.25 336	0.29 252	0.30 390	0.09 279	0.22 492	0.08 176	0.09 306	0.09 256	0.24 465

RAFT_CTSACE	0.23 266	0.21 374	0.57 355	0.26 380	0.15 277	0.22 213	0.23 394	0.34 199	0.30 231	0.34 364	0.51 463	0.31 334	0.17 214	0.33 300	0.15 118	0.06 32	0.09 237	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.07 22

RAFT+CT+SA	0.23 266	0.24 422	0.48 221	0.25 338	0.18 375	0.23 232	0.29 475	0.42 301	0.38 331	0.24 196	0.39 361	0.20 188	0.17 214	0.34 315	0.17 174	0.07 75	0.07 129	0.09 262	0.12 441	0.09 256	0.13 298

SA-5K	0.23 266	0.22 395	0.50 263	0.27 418	0.14 214	0.26 290	0.27 453	0.43 310	0.38 331	0.29 266	0.39 361	0.23 224	0.21 282	0.33 300	0.18 205	0.08 198	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.10 179

CIPLG	0.23 266	0.28 464	0.75 446	0.24 301	0.16 315	0.25 273	0.20 304	0.38 248	0.33 268	0.32 331	0.34 300	0.23 224	0.15 177	0.27 205	0.22 300	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.09 112

dd	0.23 266	0.32 486	0.55 334	0.23 254	0.12 121	0.27 297	0.21 332	0.32 170	0.45 413	0.30 289	0.29 232	0.25 254	0.17 214	0.31 280	0.26 354	0.13 447	0.07 129	0.10 336	0.08 216	0.12 411	0.09 112

IPLG	0.23 266	0.19 353	0.65 409	0.21 150	0.12 121	0.28 316	0.17 170	0.45 342	0.32 252	0.33 344	0.32 267	0.16 136	0.17 214	0.50 381	0.23 319	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.07 138	0.07 115	0.08 65

IPLGR_C	0.23 266	0.29 469	0.81 466	0.24 301	0.16 315	0.24 254	0.20 304	0.38 248	0.33 268	0.32 331	0.33 287	0.23 224	0.15 177	0.26 191	0.22 300	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.09 112

ACRE	0.23 266	0.27 456	0.83 476	0.24 301	0.15 277	0.24 254	0.20 304	0.38 248	0.32 252	0.32 331	0.33 287	0.23 224	0.15 177	0.26 191	0.22 300	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.09 112

GwcNet-ADL	0.23 266	0.15 253	0.58 370	0.24 301	0.13 172	0.23 232	0.24 418	0.51 399	0.41 367	0.28 242	0.29 232	0.30 324	0.20 271	0.27 205	0.28 373	0.09 279	0.07 129	0.07 92	0.07 138	0.09 256	0.11 218

HHNet	0.23 266	0.12 139	0.66 414	0.19 72	0.18 375	0.20 156	0.20 304	0.36 221	0.32 252	0.33 344	0.59 504	0.19 176	0.21 282	0.24 152	0.31 400	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.07 138	0.08 175	0.12 269

KYRaft	0.23 266	0.11 86	0.43 173	0.23 254	0.12 121	0.23 232	0.23 394	0.37 237	0.26 165	0.35 383	0.53 478	0.34 360	0.26 354	0.29 252	0.16 146	0.07 75	0.05 6	0.09 262	0.10 362	0.08 175	0.30 509

ASMatch	0.23 266	0.11 86	0.55 334	0.25 338	0.14 214	0.19 120	0.16 133	0.32 170	0.30 231	0.28 242	0.68 531	0.28 291	0.26 354	0.50 381	0.22 300	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.07 138	0.06 52	0.11 218

IRAFT_RVC	0.23 266	0.15 253	0.54 325	0.26 380	0.12 121	0.19 120	0.23 394	0.41 296	0.39 347	0.31 306	0.30 246	0.29 304	0.24 323	0.55 409	0.23 319	0.08 198	0.06 56	0.10 336	0.08 216	0.08 175	0.08 65

CFNet_pseudo	0.23 266	0.14 220	0.48 221	0.20 113	0.13 172	0.27 297	0.17 170	0.46 349	0.45 413	0.30 289	0.37 335	0.38 391	0.23 301	0.30 267	0.22 300	0.09 279	0.06 56	0.11 395	0.08 216	0.11 370	0.11 218

GES	0.23 266	0.14 220	0.54 325	0.21 150	0.14 214	0.28 316	0.19 268	0.51 399	0.35 290	0.31 306	0.36 324	0.25 254	0.24 323	0.30 267	0.23 319	0.11 385	0.09 237	0.08 176	0.08 216	0.10 318	0.12 269

SFCPSM	0.23 266	0.12 139	0.51 281	0.21 150	0.14 214	0.34 416	0.22 366	0.57 467	0.41 367	0.29 266	0.32 267	0.23 224	0.22 289	0.28 230	0.20 256	0.10 346	0.07 129	0.09 262	0.10 362	0.09 256	0.09 112

MSMDNet	0.23 266	0.14 220	0.49 241	0.20 113	0.13 172	0.28 316	0.17 170	0.47 360	0.47 437	0.30 289	0.36 324	0.37 385	0.24 323	0.29 252	0.21 282	0.09 279	0.07 129	0.09 262	0.08 216	0.11 370	0.11 218

ccs_rob	0.23 266	0.14 220	0.48 221	0.20 113	0.13 172	0.27 297	0.17 170	0.46 349	0.45 413	0.30 289	0.37 335	0.38 391	0.23 301	0.30 267	0.22 300	0.09 279	0.06 56	0.11 395	0.08 216	0.12 411	0.11 218

rvit_0105_3	0.24 295	0.21 374	0.57 355	0.25 338	0.15 277	0.24 254	0.28 469	0.40 278	0.43 390	0.25 209	0.26 204	0.29 304	0.22 289	0.29 252	0.21 282	0.15 486	0.13 349	0.14 480	0.15 502	0.10 318	0.10 179

test_sample1	0.24 295	0.13 176	0.40 147	0.20 113	0.13 172	0.29 340	0.19 268	0.43 310	0.30 231	0.27 230	0.34 300	0.31 334	0.28 385	0.45 368	0.27 365	0.09 279	0.16 411	0.08 176	0.08 216	0.09 256	0.22 444

MyStereo05	0.24 295	0.15 253	0.58 370	0.22 203	0.14 214	0.25 273	0.22 366	0.50 389	0.54 490	0.32 331	0.23 179	0.26 273	0.23 301	0.32 290	0.25 342	0.07 75	0.12 328	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.11 218

MyStereo04	0.24 295	0.15 253	0.58 370	0.22 203	0.16 315	0.25 273	0.22 366	0.51 399	0.54 490	0.29 266	0.23 179	0.27 278	0.23 301	0.32 290	0.25 342	0.07 75	0.13 349	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.11 218

CoDeX	0.24 295	0.13 176	0.48 221	0.22 203	0.14 214	0.29 340	0.21 332	0.55 449	0.42 379	0.29 266	0.36 324	0.28 291	0.23 301	0.48 375	0.20 256	0.09 279	0.06 56	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.08 65

DCRE	0.24 295	0.15 253	0.45 184	0.26 380	0.26 506	0.23 232	0.21 332	0.37 237	0.29 214	0.23 188	0.81 549	0.23 224	0.16 197	0.24 152	0.18 205	0.07 75	0.14 367	0.07 92	0.08 216	0.07 115	0.25 476

riskmin	0.24 295	0.10 50	0.43 173	0.32 499	0.26 506	0.33 401	0.19 268	0.44 331	0.30 231	0.24 196	0.27 217	0.37 385	0.25 336	0.30 267	0.22 300	0.09 279	0.18 448	0.09 262	0.13 473	0.10 318	0.27 492

qqq	0.24 295	0.16 287	0.46 198	0.20 113	0.15 277	0.23 232	0.20 304	0.43 310	0.32 252	0.26 219	0.31 257	0.28 291	0.25 336	0.36 328	0.28 373	0.08 198	0.22 492	0.10 336	0.11 398	0.09 256	0.23 452

BUS	0.24 295	0.13 176	0.36 123	0.25 338	0.14 214	0.44 483	0.17 170	0.59 490	0.36 306	0.34 364	0.35 308	0.31 334	0.22 289	0.27 205	0.22 300	0.10 346	0.07 129	0.11 395	0.10 362	0.09 256	0.10 179

IER	0.24 295	0.15 253	0.50 263	0.21 150	0.15 277	0.31 377	0.20 304	0.44 331	0.38 331	0.34 364	0.41 381	0.32 345	0.34 452	0.31 280	0.23 319	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.08 216	0.09 256	0.09 112

BSDual-CNN	0.24 295	0.13 176	0.36 123	0.25 338	0.14 214	0.35 431	0.22 366	0.59 490	0.36 306	0.34 364	0.35 308	0.38 391	0.25 336	0.27 205	0.28 373	0.10 346	0.07 129	0.11 395	0.10 362	0.09 256	0.10 179

Sa-1000	0.24 295	0.20 366	0.53 313	0.23 254	0.14 214	0.30 354	0.23 394	0.50 389	0.41 367	0.30 289	0.50 460	0.26 273	0.19 266	0.33 300	0.16 146	0.08 198	0.10 271	0.10 336	0.11 398	0.08 175	0.08 65

SA	0.24 295	0.22 395	0.55 334	0.23 254	0.14 214	0.25 273	0.23 394	0.48 371	0.42 379	0.28 242	0.44 413	0.23 224	0.23 301	0.34 315	0.17 174	0.07 75	0.09 237	0.11 395	0.11 398	0.08 175	0.09 112

psmg	0.24 295	0.13 176	0.36 123	0.21 150	0.14 214	0.35 431	0.23 394	0.54 431	0.36 306	0.36 396	0.38 343	0.38 391	0.25 336	0.27 205	0.28 373	0.10 346	0.08 193	0.10 336	0.10 362	0.09 256	0.09 112

UDGNet	0.24 295	0.37 513	0.53 313	0.25 338	0.14 214	0.24 254	0.18 224	0.32 170	0.44 402	0.29 266	0.28 224	0.24 242	0.20 271	0.30 267	0.21 282	0.16 496	0.07 129	0.21 537	0.11 398	0.16 468	0.11 218

TransformOpticalFlow	0.24 295	0.14 220	0.57 355	0.24 301	0.11 82	0.21 184	0.19 268	0.43 310	0.34 279	0.30 289	0.43 403	0.36 379	0.31 429	0.61 441	0.20 256	0.07 75	0.05 6	0.08 176	0.07 138	0.06 52	0.08 65

OMP-Stereo	0.24 295	0.16 287	0.48 221	0.30 476	0.13 172	0.21 184	0.16 133	0.38 248	0.35 290	0.34 364	0.30 246	0.33 352	0.20 271	0.70 483	0.24 328	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.07 138	0.08 175	0.07 22

IIG-Stereo	0.24 295	0.16 287	0.47 206	0.29 464	0.12 121	0.23 232	0.14 73	0.40 278	0.33 268	0.35 383	0.37 335	0.33 352	0.22 289	0.70 483	0.26 354	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.07 138	0.08 175	0.07 22

PFNet	0.24 295	0.11 86	0.63 399	0.25 338	0.14 214	0.22 213	0.19 268	0.40 278	0.35 290	0.36 396	0.32 267	0.27 278	0.20 271	0.63 456	0.23 319	0.09 279	0.05 6	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.08 65

RAFT	0.24 295	0.24 422	0.46 198	0.27 418	0.15 277	0.26 290	0.26 443	0.37 237	0.31 241	0.34 364	0.34 300	0.41 418	0.22 289	0.30 267	0.18 205	0.08 198	0.15 398	0.11 395	0.10 362	0.11 370	0.13 298

ICVP	0.24 295	0.13 176	0.45 184	0.26 380	0.14 214	0.30 354	0.25 432	0.47 360	0.35 290	0.29 266	0.43 403	0.35 374	0.25 336	0.28 230	0.25 342	0.12 425	0.09 237	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.11 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 295	0.19 353	0.76 450	0.27 418	0.18 375	0.41 468	0.24 418	0.45 342	0.36 306	0.23 188	0.27 217	0.20 188	0.18 244	0.28 230	0.19 234	0.12 425	0.11 305	0.10 336	0.10 362	0.11 370	0.13 298

ACVNet	0.24 295	0.18 340	0.51 281	0.18 37	0.15 277	0.27 297	0.23 394	0.40 278	0.45 413	0.29 266	0.41 381	0.38 391	0.28 385	0.28 230	0.35 432	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.10 318	0.09 112

DMCA	0.24 295	0.18 340	0.51 281	0.23 254	0.14 214	0.27 297	0.20 304	0.45 342	0.40 357	0.32 331	0.33 287	0.33 352	0.25 336	0.27 205	0.30 390	0.11 385	0.08 193	0.10 336	0.08 216	0.11 370	0.12 269

DN-CSS_ROB	0.24 295	0.33 490	0.69 424	0.25 338	0.14 214	0.26 290	0.13 50	0.42 301	0.35 290	0.30 289	0.42 389	0.22 210	0.20 271	0.34 315	0.22 300	0.07 75	0.06 56	0.11 395	0.11 398	0.11 370	0.09 112

G2L-ROB	0.25 320	0.21 374	0.56 344	0.19 72	0.12 121	0.28 316	0.21 332	0.48 371	0.34 279	0.35 383	0.31 257	0.41 418	0.23 301	0.51 387	0.31 400	0.09 279	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.12 269

DCVSM-stereo	0.25 320	0.14 220	0.53 313	0.21 150	0.14 214	0.27 297	0.14 73	0.35 208	0.35 290	0.42 466	0.33 287	0.46 459	0.30 412	0.31 280	0.27 365	0.11 385	0.10 271	0.12 430	0.10 362	0.12 411	0.15 344

rvit_stereo_0075_2	0.25 320	0.18 340	0.65 409	0.27 418	0.22 459	0.22 213	0.15 99	0.41 296	0.36 306	0.27 230	0.37 335	0.29 304	0.21 282	0.29 252	0.20 256	0.17 510	0.12 328	0.19 529	0.12 441	0.14 448	0.14 327

test_sample3	0.25 320	0.14 220	0.52 302	0.20 113	0.12 121	0.33 401	0.20 304	0.53 416	0.38 331	0.32 331	0.35 308	0.29 304	0.24 323	0.54 404	0.25 342	0.10 346	0.14 367	0.09 262	0.09 306	0.11 370	0.15 344

MyStereo8	0.25 320	0.20 366	0.69 424	0.24 301	0.17 347	0.31 377	0.16 133	0.50 389	0.32 252	0.29 266	0.38 343	0.25 254	0.19 266	0.33 300	0.29 387	0.08 198	0.20 475	0.08 176	0.08 216	0.10 318	0.16 360

mmm	0.25 320	0.15 253	0.44 181	0.23 254	0.20 427	0.28 316	0.21 332	0.43 310	0.32 252	0.31 306	0.40 370	0.30 324	0.24 323	0.31 280	0.28 373	0.09 279	0.21 480	0.11 395	0.12 441	0.10 318	0.26 488

GMStereo_Zeroshot	0.25 320	0.22 395	0.51 281	0.27 418	0.14 214	0.28 316	0.15 99	0.40 278	0.36 306	0.37 413	0.43 403	0.40 409	0.17 214	0.35 322	0.21 282	0.12 425	0.07 129	0.13 456	0.07 138	0.17 483	0.10 179

CFNet_ucs	0.25 320	0.14 220	0.51 281	0.20 113	0.15 277	0.29 340	0.18 224	0.51 399	0.46 424	0.32 331	0.42 389	0.38 391	0.23 301	0.31 280	0.22 300	0.11 385	0.08 193	0.12 430	0.09 306	0.13 425	0.13 298

gwcnet-sp	0.25 320	0.16 287	0.70 430	0.23 254	0.14 214	0.34 416	0.22 366	0.46 349	0.41 367	0.37 413	0.35 308	0.27 278	0.27 362	0.36 328	0.26 354	0.09 279	0.08 193	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.10 179

scenet	0.25 320	0.16 287	0.70 430	0.23 254	0.14 214	0.34 416	0.22 366	0.46 349	0.41 367	0.37 413	0.35 308	0.27 278	0.27 362	0.36 328	0.26 354	0.09 279	0.08 193	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.10 179

ssnet	0.25 320	0.16 287	0.70 430	0.23 254	0.14 214	0.34 416	0.22 366	0.46 349	0.41 367	0.37 413	0.35 308	0.27 278	0.27 362	0.36 328	0.26 354	0.09 279	0.08 193	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.10 179

raft_robust	0.25 320	0.23 411	0.44 181	0.22 203	0.13 172	0.23 232	0.22 366	0.52 406	0.50 464	0.33 344	0.32 267	0.33 352	0.23 301	0.55 409	0.18 205	0.07 75	0.11 305	0.08 176	0.10 362	0.08 175	0.07 22

test_5	0.25 320	0.25 438	0.57 355	0.27 418	0.18 375	0.25 273	0.29 475	0.42 301	0.39 347	0.29 266	0.40 370	0.27 278	0.23 301	0.35 322	0.19 234	0.07 75	0.07 129	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.14 327

iRaft-Stereo_5w	0.25 320	0.24 422	0.50 263	0.23 254	0.18 375	0.19 120	0.19 268	0.39 269	0.35 290	0.28 242	0.36 324	0.34 360	0.23 301	0.66 471	0.28 373	0.07 75	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.09 256	0.14 327

STrans-v2	0.25 320	0.14 220	0.56 344	0.21 150	0.12 121	0.23 232	0.20 304	0.50 389	0.31 241	0.31 306	0.42 389	0.35 374	0.35 459	0.62 453	0.24 328	0.07 75	0.05 6	0.08 176	0.07 138	0.06 52	0.08 65

DRaft	0.25 320	0.11 86	0.47 206	0.18 37	0.12 121	0.28 316	0.23 394	0.34 199	0.40 357	0.38 422	0.60 508	0.20 188	0.41 490	0.48 375	0.41 455	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.08 216	0.07 115	0.08 65

XX-Stereo	0.25 320	0.11 86	1.09 531	0.35 521	0.38 554	0.23 232	0.13 50	0.43 310	0.19 55	0.20 153	0.40 370	0.31 334	0.10 51	0.33 300	0.13 40	0.08 198	0.11 305	0.08 176	0.09 306	0.07 115	0.10 179

HCRNet	0.25 320	0.27 456	0.42 165	0.34 515	0.17 347	0.27 297	0.18 224	0.45 342	0.37 321	0.31 306	0.35 308	0.32 345	0.23 301	0.44 362	0.21 282	0.13 447	0.08 193	0.13 456	0.11 398	0.11 370	0.09 112

BEATNet_4x	0.25 320	0.25 438	0.66 414	0.23 254	0.10 51	0.29 340	0.14 73	0.49 381	0.34 279	0.31 306	0.35 308	0.32 345	0.26 354	0.34 315	0.33 418	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.07 138	0.11 370	0.13 298

UCFNet_RVC	0.25 320	0.21 374	0.49 241	0.19 72	0.15 277	0.34 416	0.18 224	0.47 360	0.36 306	0.30 289	0.35 308	0.40 409	0.26 354	0.35 322	0.24 328	0.13 447	0.08 193	0.13 456	0.14 491	0.13 425	0.13 298

AdaStereo	0.25 320	0.17 318	0.47 206	0.25 338	0.13 172	0.33 401	0.17 170	0.57 467	0.43 390	0.34 364	0.38 343	0.35 374	0.21 282	0.32 290	0.24 328	0.14 472	0.06 56	0.13 456	0.09 306	0.11 370	0.09 112
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	0.25 320	0.23 411	0.59 377	0.22 203	0.09 15	0.30 354	0.18 224	0.40 278	0.38 331	0.38 422	0.44 413	0.31 334	0.22 289	0.44 362	0.32 409	0.07 75	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.07 115	0.08 65

iResNet	0.25 320	0.22 395	0.62 394	0.26 380	0.11 82	0.31 377	0.23 394	0.46 349	0.45 413	0.34 364	0.43 403	0.27 278	0.23 301	0.36 328	0.37 442	0.08 198	0.05 6	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.10 179

WQFJX	0.26 343	0.24 422	0.56 344	0.30 476	0.19 402	0.27 297	0.26 443	0.57 467	0.51 472	0.27 230	0.35 308	0.21 202	0.20 271	0.61 441	0.25 342	0.07 75	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.09 112

DFGA-Net	0.26 343	0.33 490	0.70 430	0.22 203	0.15 277	0.25 273	0.17 170	0.41 296	0.40 357	0.30 289	0.32 267	0.21 202	0.18 244	0.61 441	0.33 418	0.08 198	0.06 56	0.10 336	0.09 306	0.11 370	0.09 112

G2L-Stereo_test	0.26 343	0.22 395	0.54 325	0.20 113	0.13 172	0.28 316	0.24 418	0.51 399	0.40 357	0.38 422	0.37 335	0.40 409	0.26 354	0.53 398	0.32 409	0.09 279	0.06 56	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 218

HUF	0.26 343	0.15 253	0.79 461	0.39 542	0.31 535	0.16 54	0.17 170	0.36 221	0.25 153	0.19 143	0.14 78	0.23 224	0.11 77	0.32 290	0.14 81	0.08 198	0.60 596	0.06 32	0.05 23	0.07 115	0.56 570

PAM_32	0.26 343	0.10 50	0.63 399	0.24 301	0.19 402	0.51 517	0.26 443	0.43 310	0.30 231	0.32 331	0.28 224	0.60 524	0.28 385	0.29 252	0.20 256	0.08 198	0.14 367	0.08 176	0.10 362	0.07 115	0.15 344

PAM	0.26 343	0.11 86	0.63 399	0.25 338	0.18 375	0.53 526	0.29 475	0.44 331	0.28 194	0.36 396	0.27 217	0.59 518	0.26 354	0.28 230	0.20 256	0.08 198	0.12 328	0.07 92	0.10 362	0.07 115	0.13 298

DDVS	0.26 343	0.16 287	0.45 184	0.25 338	0.17 347	0.34 416	0.21 332	0.43 310	0.31 241	0.34 364	0.41 381	0.47 469	0.21 282	0.52 395	0.29 387	0.11 385	0.09 237	0.11 395	0.09 306	0.13 425	0.16 360

UGAM-zero	0.26 343	0.11 86	0.56 344	0.20 113	0.16 315	0.28 316	0.18 224	0.48 371	0.25 153	0.31 306	0.28 224	0.56 510	0.32 442	0.66 471	0.17 174	0.07 75	0.10 271	0.07 92	0.09 306	0.07 115	0.31 513

ITSA-stereo	0.26 343	0.16 287	0.39 138	0.24 301	0.11 82	0.28 316	0.18 224	0.58 481	0.59 515	0.32 331	0.32 267	0.33 352	0.28 385	0.51 387	0.34 425	0.11 385	0.08 193	0.11 395	0.11 398	0.11 370	0.15 344

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 343	0.15 253	0.96 511	0.21 150	0.25 502	0.30 354	0.21 332	0.54 431	0.28 194	0.25 209	0.29 232	0.46 459	0.23 301	0.28 230	0.20 256	0.08 198	0.10 271	0.08 176	0.12 441	0.11 370	0.17 380

test_sample5	0.26 343	0.14 220	0.51 281	0.21 150	0.12 121	0.31 377	0.21 332	0.53 416	0.38 331	0.33 344	0.43 403	0.29 304	0.25 336	0.56 415	0.24 328	0.10 346	0.14 367	0.10 336	0.10 362	0.11 370	0.16 360

test_sample4	0.26 343	0.14 220	0.53 313	0.21 150	0.12 121	0.32 394	0.21 332	0.53 416	0.38 331	0.33 344	0.38 343	0.28 291	0.25 336	0.54 404	0.25 342	0.10 346	0.14 367	0.10 336	0.09 306	0.11 370	0.16 360

qqq1	0.26 343	0.13 176	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 316	0.19 268	0.54 431	0.48 445	0.35 383	0.42 389	0.31 334	0.27 362	0.60 435	0.21 282	0.10 346	0.16 411	0.07 92	0.07 138	0.08 175	0.13 298

fff1	0.26 343	0.13 176	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 316	0.19 268	0.54 431	0.48 445	0.35 383	0.42 389	0.31 334	0.27 362	0.60 435	0.21 282	0.10 346	0.16 411	0.07 92	0.07 138	0.08 175	0.13 298

DualNet	0.26 343	0.14 220	0.51 281	0.21 150	0.12 121	0.31 377	0.21 332	0.53 416	0.38 331	0.34 364	0.44 413	0.29 304	0.25 336	0.56 415	0.24 328	0.10 346	0.14 367	0.10 336	0.10 362	0.11 370	0.16 360

anonymousa	0.26 343	0.13 176	0.56 344	0.29 464	0.30 528	0.31 377	0.20 304	0.38 248	0.36 306	0.33 344	0.51 463	0.41 418	0.27 362	0.25 171	0.24 328	0.08 198	0.18 448	0.09 262	0.18 528	0.08 175	0.17 380

hknet	0.26 343	0.15 253	0.49 241	0.25 338	0.16 315	0.35 431	0.22 366	0.59 490	0.40 357	0.34 364	0.35 308	0.43 438	0.28 385	0.38 341	0.26 354	0.09 279	0.07 129	0.11 395	0.10 362	0.09 256	0.10 179

PSMNet-ADL	0.26 343	0.16 287	0.39 138	0.27 418	0.14 214	0.32 394	0.22 366	0.45 342	0.37 321	0.28 242	0.34 300	0.41 418	0.28 385	0.61 441	0.32 409	0.11 385	0.10 271	0.09 262	0.11 398	0.10 318	0.13 298

PSM-AAD	0.26 343	0.11 86	0.43 173	0.24 301	0.12 121	0.27 297	0.37 522	0.36 221	0.30 231	0.36 396	0.39 361	0.28 291	0.77 563	0.30 267	0.16 146	0.07 75	0.06 56	0.12 430	0.11 398	0.09 256	0.21 430

DEmStereo	0.26 343	0.10 50	0.52 302	0.19 72	0.13 172	0.31 377	0.25 432	0.29 128	0.38 331	0.36 396	0.57 497	0.24 242	0.48 519	0.53 398	0.44 470	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.08 216	0.07 115	0.08 65

GrayStereo	0.26 343	0.10 50	0.45 184	0.27 418	0.14 214	0.23 232	0.46 551	0.36 221	0.33 268	0.40 449	0.47 447	0.30 324	0.78 564	0.29 252	0.17 174	0.07 75	0.06 56	0.08 176	0.09 306	0.07 115	0.15 344

RAFT-RH_RVC	0.26 343	0.13 176	0.57 355	0.22 203	0.12 121	0.25 273	0.14 73	0.27 103	0.29 214	0.38 422	1.14 572	0.23 224	0.18 244	0.58 422	0.24 328	0.07 75	0.06 56	0.10 336	0.07 138	0.06 52	0.08 65

ARAFT	0.26 343	0.30 475	0.87 489	0.22 203	0.12 121	0.30 354	0.24 418	0.46 349	0.34 279	0.33 344	0.28 224	0.29 304	0.20 271	0.49 377	0.19 234	0.08 198	0.06 56	0.12 430	0.11 398	0.09 256	0.09 112

acv_ft	0.26 343	0.18 340	0.56 344	0.24 301	0.19 402	0.34 416	0.21 332	0.47 360	0.45 413	0.39 440	0.41 381	0.38 391	0.28 385	0.28 230	0.36 436	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.11 370	0.09 112

cf-r	0.26 343	0.22 395	0.66 414	0.22 203	0.14 214	0.28 316	0.22 366	0.44 331	0.42 379	0.32 331	0.42 389	0.43 438	0.27 362	0.44 362	0.27 365	0.11 385	0.07 129	0.08 176	0.10 362	0.08 175	0.09 112

GANet-RSSM	0.26 343	0.19 353	0.54 325	0.21 150	0.14 214	0.27 297	0.22 366	0.47 360	0.34 279	0.30 289	0.40 370	0.41 418	0.30 412	0.59 430	0.25 342	0.11 385	0.08 193	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.10 179

PSMNet-RSSM	0.26 343	0.21 374	0.50 263	0.21 150	0.14 214	0.25 273	0.21 332	0.50 389	0.38 331	0.31 306	0.45 427	0.40 409	0.27 362	0.53 398	0.24 328	0.12 425	0.08 193	0.11 395	0.13 473	0.10 318	0.10 179

CFNet-ft	0.26 343	0.21 374	0.51 281	0.19 72	0.16 315	0.31 377	0.21 332	0.40 278	0.37 321	0.29 266	0.40 370	0.46 459	0.27 362	0.49 377	0.28 373	0.12 425	0.07 129	0.12 430	0.11 398	0.12 411	0.11 218

CFNet_RVC	0.26 343	0.21 374	0.51 281	0.19 72	0.16 315	0.31 377	0.21 332	0.40 278	0.37 321	0.29 266	0.40 370	0.46 459	0.27 362	0.49 377	0.28 373	0.12 425	0.07 129	0.12 430	0.11 398	0.12 411	0.11 218

Select-FE	0.27 372	0.18 340	0.87 489	0.23 254	0.22 459	0.29 340	0.18 224	0.53 416	0.28 194	0.30 289	0.33 287	0.45 450	0.29 405	0.30 267	0.21 282	0.08 198	0.10 271	0.08 176	0.13 473	0.08 175	0.20 419

G2L-Stereo	0.27 372	0.23 411	0.61 390	0.22 203	0.14 214	0.25 273	0.19 268	0.48 371	0.37 321	0.33 344	0.38 343	0.40 409	0.23 301	0.61 441	0.33 418	0.11 385	0.09 237	0.10 336	0.08 216	0.09 256	0.11 218

test_sample6	0.27 372	0.15 253	0.50 263	0.22 203	0.12 121	0.30 354	0.22 366	0.54 431	0.39 347	0.34 364	0.44 413	0.29 304	0.25 336	0.58 422	0.26 354	0.11 385	0.14 367	0.10 336	0.10 362	0.11 370	0.16 360

SMFormer	0.27 372	0.13 176	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 316	0.19 268	0.54 431	0.48 445	0.35 383	0.42 389	0.31 334	0.27 362	0.60 435	0.34 425	0.10 346	0.16 411	0.08 176	0.09 306	0.10 318	0.16 360

tta	0.27 372	0.13 176	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 316	0.19 268	0.54 431	0.48 445	0.35 383	0.42 389	0.31 334	0.27 362	0.60 435	0.34 425	0.10 346	0.16 411	0.08 176	0.09 306	0.08 175	0.13 298

ffm	0.27 372	0.17 318	0.84 480	0.21 150	0.13 172	0.29 340	0.21 332	0.38 248	0.46 424	0.31 306	0.44 413	0.34 360	0.24 323	0.28 230	0.12 11	0.08 198	0.28 536	0.12 430	0.11 398	0.08 175	0.37 540

NINENet	0.27 372	0.16 287	0.49 241	0.23 254	0.16 315	0.44 483	0.17 170	0.63 522	0.49 458	0.33 344	0.38 343	0.31 334	0.22 289	0.43 358	0.22 300	0.11 385	0.10 271	0.12 430	0.08 216	0.12 411	0.11 218

SepStereo	0.27 372	0.13 176	0.49 241	0.24 301	0.18 375	0.30 354	0.24 418	0.48 371	0.48 445	0.42 466	0.45 427	0.34 360	0.31 429	0.64 461	0.24 328	0.09 279	0.07 129	0.09 262	0.07 138	0.10 318	0.11 218

UPFNet	0.27 372	0.15 253	0.47 206	0.25 338	0.20 427	0.37 446	0.27 453	0.50 389	0.40 357	0.36 396	0.38 343	0.37 385	0.29 405	0.40 346	0.34 425	0.10 346	0.10 271	0.10 336	0.10 362	0.10 318	0.08 65

iResNet_ROB	0.27 372	0.27 456	0.48 221	0.21 150	0.12 121	0.32 394	0.17 170	0.57 467	0.55 499	0.39 440	0.44 413	0.37 385	0.28 385	0.43 358	0.28 373	0.08 198	0.06 56	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.11 218

coex_refinement	0.28 382	0.22 395	0.50 263	0.23 254	0.15 277	0.31 377	0.20 304	0.51 399	0.43 390	0.35 383	0.42 389	0.45 450	0.27 362	0.56 415	0.41 455	0.10 346	0.07 129	0.07 92	0.07 138	0.11 370	0.12 269

ISRNet	0.28 382	0.15 253	0.54 325	0.27 418	0.19 402	0.24 254	0.15 99	0.47 360	0.45 413	0.40 449	0.49 457	0.42 431	0.27 362	0.33 300	0.30 390	0.20 533	0.12 328	0.17 514	0.16 512	0.16 468	0.21 430

rvit_105_1	0.28 382	0.24 422	0.65 409	0.27 418	0.19 402	0.31 377	0.35 513	0.46 349	0.53 485	0.31 306	0.32 267	0.32 345	0.27 362	0.36 328	0.26 354	0.16 496	0.14 367	0.15 497	0.17 523	0.11 370	0.11 218

UGAM	0.28 382	0.18 340	0.57 355	0.26 380	0.13 172	0.23 232	0.26 443	0.33 192	0.45 413	0.32 331	0.42 389	0.45 450	0.22 289	0.92 547	0.23 319	0.08 198	0.09 237	0.14 480	0.13 473	0.10 318	0.10 179

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 382	0.17 318	0.96 511	0.29 464	0.31 535	0.29 340	0.21 332	0.53 416	0.28 194	0.27 230	0.55 486	0.41 418	0.18 244	0.30 267	0.22 300	0.08 198	0.10 271	0.08 176	0.13 473	0.12 411	0.20 419

test_sample7	0.28 382	0.16 287	0.47 206	0.21 150	0.14 214	0.29 340	0.22 366	0.54 431	0.43 390	0.38 422	0.36 324	0.38 391	0.32 442	0.41 349	0.26 354	0.14 472	0.21 480	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.25 476

CBFPSM	0.28 382	0.23 411	0.76 450	0.21 150	0.14 214	0.38 452	0.26 443	0.42 301	0.37 321	0.34 364	0.36 324	0.55 505	0.38 474	0.33 300	0.40 450	0.08 198	0.08 193	0.07 92	0.08 216	0.09 256	0.12 269

ToySt	0.28 382	0.19 353	0.68 423	0.22 203	0.19 402	0.31 377	0.31 493	0.43 310	0.43 390	0.28 242	0.38 343	0.42 431	0.32 442	0.33 300	0.32 409	0.08 198	0.14 367	0.10 336	0.12 441	0.11 370	0.24 465

CSP-Net	0.28 382	0.17 318	0.41 156	0.22 203	0.14 214	0.44 483	0.24 418	0.52 406	0.42 379	0.42 466	0.44 413	0.42 431	0.27 362	0.66 471	0.30 390	0.12 425	0.09 237	0.08 176	0.08 216	0.10 318	0.10 179

DAS	0.28 382	0.13 176	0.49 241	0.24 301	0.18 375	0.30 354	0.24 418	0.48 371	0.48 445	0.42 466	0.45 427	0.34 360	0.31 429	0.76 508	0.24 328	0.09 279	0.07 129	0.09 262	0.07 138	0.10 318	0.11 218

AACVNet	0.28 382	0.22 395	0.55 334	0.23 254	0.14 214	0.30 354	0.19 268	0.43 310	0.33 268	0.39 440	0.42 389	0.44 444	0.29 405	0.73 493	0.28 373	0.11 385	0.09 237	0.11 395	0.09 306	0.13 425	0.12 269

FTStereo	0.28 382	0.11 86	0.56 344	0.24 301	0.13 172	0.21 184	0.52 563	0.36 221	0.28 194	0.38 422	0.94 562	0.30 324	0.56 538	0.33 300	0.18 205	0.08 198	0.06 56	0.09 262	0.08 216	0.08 175	0.19 401

LMCR-Stereo	0.28 382	0.22 395	0.56 344	0.29 464	0.14 214	0.37 446	0.23 394	0.57 467	0.36 306	0.40 449	0.40 370	0.29 304	0.30 412	0.41 349	0.38 444	0.11 385	0.07 129	0.09 262	0.07 138	0.13 425	0.10 179

MMNet	0.28 382	0.19 353	0.54 325	0.24 301	0.17 347	0.47 500	0.22 366	0.47 360	0.53 485	0.40 449	0.43 403	0.36 379	0.34 452	0.40 346	0.35 432	0.08 198	0.08 193	0.09 262	0.09 306	0.10 318	0.09 112

UNet	0.28 382	0.16 287	0.70 430	0.24 301	0.20 427	0.44 483	0.21 332	0.52 406	0.42 379	0.36 396	0.40 370	0.43 438	0.33 450	0.41 349	0.32 409	0.09 279	0.07 129	0.10 336	0.09 306	0.10 318	0.09 112

ac_64	0.28 382	0.16 287	0.62 394	0.25 338	0.17 347	0.36 438	0.22 366	0.48 371	0.35 290	0.36 396	0.37 335	0.51 488	0.30 412	0.62 453	0.34 425	0.11 385	0.09 237	0.10 336	0.10 362	0.09 256	0.09 112

GwcNet-RSSM	0.28 382	0.25 438	0.61 390	0.22 203	0.14 214	0.28 316	0.24 418	0.46 349	0.44 402	0.33 344	0.46 439	0.41 418	0.28 385	0.55 409	0.31 400	0.11 385	0.07 129	0.09 262	0.10 362	0.10 318	0.09 112

HSM-Net_RVC	0.28 382	0.12 139	0.48 221	0.19 72	0.11 82	0.35 431	0.21 332	0.64 528	0.44 402	0.40 449	0.43 403	0.50 485	0.27 362	0.75 502	0.25 342	0.08 198	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.08 175	0.09 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 382	0.25 438	0.64 404	0.22 203	0.16 315	0.30 354	0.21 332	0.54 431	0.33 268	0.36 396	0.38 343	0.38 391	0.26 354	0.45 368	0.28 373	0.15 486	0.11 305	0.11 395	0.11 398	0.14 448	0.14 327

StereoDRNet-Refined	0.28 382	0.19 353	0.47 206	0.25 338	0.14 214	0.36 438	0.21 332	0.49 381	0.43 390	0.46 496	0.52 470	0.42 431	0.30 412	0.46 370	0.38 444	0.10 346	0.07 129	0.11 395	0.11 398	0.10 318	0.11 218
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 402	0.24 422	0.83 476	0.23 254	0.17 347	0.25 273	0.22 366	0.47 360	0.42 379	0.33 344	0.39 361	0.38 391	0.28 385	0.78 512	0.35 432	0.09 279	0.07 129	0.10 336	0.10 362	0.09 256	0.09 112

CRFU-Net	0.29 402	0.14 220	0.48 221	0.26 380	0.15 277	0.46 494	0.22 366	0.52 406	0.32 252	0.44 483	0.42 389	0.48 474	0.47 515	0.44 362	0.31 400	0.12 425	0.10 271	0.09 262	0.08 216	0.10 318	0.11 218

iRaft-Stereo_20w	0.29 402	0.11 86	0.86 487	0.33 510	0.24 489	0.32 394	0.26 443	0.60 502	0.26 165	0.41 461	0.21 158	0.28 291	0.19 266	0.32 290	0.24 328	0.07 75	0.31 556	0.07 92	0.09 306	0.08 175	0.47 559

AASNet	0.29 402	0.27 456	0.67 417	0.26 380	0.18 375	0.34 416	0.21 332	0.64 528	0.49 458	0.36 396	0.41 381	0.32 345	0.26 354	0.33 300	0.39 448	0.12 425	0.09 237	0.10 336	0.08 216	0.14 448	0.12 269

GEStereo_RVC	0.29 402	0.24 422	0.60 384	0.27 418	0.16 315	0.33 401	0.25 432	0.58 481	0.56 504	0.35 383	0.38 343	0.34 360	0.25 336	0.51 387	0.29 387	0.12 425	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.11 370	0.13 298

EAI-Stereo	0.29 402	0.11 86	0.38 131	0.22 203	0.18 375	0.33 401	1.66 606	0.53 416	0.27 182	0.27 230	0.50 460	0.17 151	0.16 197	0.25 171	0.25 342	0.07 75	0.07 129	0.07 92	0.11 398	0.07 115	0.10 179

delet	0.29 402	0.18 340	0.58 370	0.24 301	0.19 402	0.41 468	0.30 484	0.52 406	0.51 472	0.35 383	0.42 389	0.37 385	0.31 429	0.49 377	0.36 436	0.10 346	0.09 237	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 112

HGLStereo	0.29 402	0.19 353	0.60 384	0.24 301	0.21 444	0.33 401	0.23 394	0.52 406	0.44 402	0.36 396	0.49 457	0.41 418	0.35 459	0.46 370	0.34 425	0.11 385	0.11 305	0.09 262	0.09 306	0.11 370	0.12 269

DSFCA	0.29 402	0.18 340	0.48 221	0.21 150	0.17 347	0.39 457	0.32 499	0.49 381	0.44 402	0.44 483	0.38 343	0.40 409	0.30 412	0.53 398	0.38 444	0.12 425	0.10 271	0.10 336	0.11 398	0.11 370	0.11 218

CFNet	0.29 402	0.29 469	0.57 355	0.23 254	0.14 214	0.34 416	0.15 99	0.53 416	0.46 424	0.31 306	0.40 370	0.38 391	0.27 362	0.76 508	0.28 373	0.10 346	0.07 129	0.11 395	0.11 398	0.11 370	0.09 112

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 402	0.24 422	0.81 466	0.26 380	0.18 375	0.30 354	0.22 366	0.52 406	0.41 367	0.38 422	0.42 389	0.42 431	0.28 385	0.46 370	0.31 400	0.11 385	0.08 193	0.10 336	0.11 398	0.10 318	0.12 269
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	0.29 402	0.37 513	0.92 502	0.24 301	0.13 172	0.30 354	0.19 268	0.55 449	0.51 472	0.39 440	0.46 439	0.39 405	0.27 362	0.36 328	0.30 390	0.09 279	0.06 56	0.07 92	0.05 23	0.13 425	0.11 218

HSM	0.29 402	0.18 340	0.48 221	0.21 150	0.15 277	0.33 401	0.20 304	0.55 449	0.39 347	0.36 396	0.39 361	0.67 549	0.32 442	0.88 535	0.24 328	0.09 279	0.07 129	0.08 176	0.07 138	0.09 256	0.10 179

ACV-stereo	0.30 415	0.20 366	0.82 470	0.23 254	0.16 315	0.48 507	0.20 304	0.38 248	0.34 279	0.29 266	0.33 287	0.66 545	0.43 500	0.55 409	0.31 400	0.10 346	0.09 237	0.09 262	0.09 306	0.11 370	0.12 269

ssnet_v2	0.30 415	0.21 374	0.63 399	0.23 254	0.15 277	0.40 463	0.30 484	0.59 490	0.48 445	0.40 449	0.37 335	0.46 459	0.30 412	0.41 349	0.44 470	0.13 447	0.11 305	0.11 395	0.11 398	0.12 411	0.11 218

dad	0.30 415	0.38 520	0.60 384	0.22 203	0.14 214	0.32 394	0.21 332	0.35 208	0.51 472	0.45 490	0.45 427	0.46 459	0.23 301	0.41 349	0.27 365	0.21 535	0.11 305	0.20 534	0.11 398	0.15 460	0.11 218

THIR-Stereo	0.30 415	0.15 253	0.46 198	0.19 72	0.11 82	0.28 316	0.70 577	0.33 192	0.36 306	0.37 413	0.64 523	0.33 352	0.49 524	0.58 422	0.44 470	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.09 306	0.07 115	0.08 65

ADLNet	0.30 415	0.19 353	0.59 377	0.23 254	0.19 402	0.34 416	0.23 394	0.56 458	0.44 402	0.43 477	0.41 381	0.43 438	0.28 385	0.56 415	0.36 436	0.11 385	0.08 193	0.11 395	0.11 398	0.11 370	0.15 344

RAFT + AFF	0.30 415	0.33 490	0.76 450	0.25 338	0.17 347	0.30 354	0.33 505	0.55 449	0.42 379	0.28 242	0.30 246	0.31 334	0.31 429	0.64 461	0.32 409	0.09 279	0.11 305	0.11 395	0.10 362	0.12 411	0.16 360

psm_up	0.30 415	0.21 374	0.58 370	0.26 380	0.18 375	0.32 394	0.27 453	0.57 467	0.45 413	0.38 422	0.41 381	0.45 450	0.40 485	0.59 430	0.32 409	0.11 385	0.12 328	0.13 456	0.12 441	0.11 370	0.11 218

DMCA-RVC	0.30 415	0.27 456	0.93 506	0.28 446	0.17 347	0.30 354	0.21 332	0.43 310	0.36 306	0.40 449	0.38 343	0.39 405	0.36 464	0.44 362	0.34 425	0.13 447	0.10 271	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.11 218

STTStereo	0.30 415	0.24 422	0.83 476	0.25 338	0.17 347	0.30 354	0.24 418	0.49 381	0.39 347	0.39 440	0.41 381	0.44 444	0.28 385	0.41 349	0.30 390	0.13 447	0.13 349	0.13 456	0.16 512	0.12 411	0.12 269

RASNet	0.30 415	0.19 353	0.59 377	0.23 254	0.19 402	0.33 401	0.20 304	0.50 389	0.41 367	0.31 306	0.44 413	0.47 469	0.38 474	0.79 516	0.40 450	0.09 279	0.07 129	0.07 92	0.09 306	0.08 175	0.10 179

DLCB_ROB	0.30 415	0.20 366	0.45 184	0.28 446	0.17 347	0.37 446	0.25 432	0.50 389	0.45 413	0.46 496	0.47 447	0.51 488	0.34 452	0.56 415	0.38 444	0.10 346	0.10 271	0.11 395	0.11 398	0.10 318	0.11 218

DualNet (step1)	0.31 426	0.21 374	0.69 424	0.18 37	0.17 347	0.36 438	0.21 332	0.54 431	0.43 390	0.38 422	0.36 324	0.38 391	0.32 442	0.41 349	0.26 354	0.24 542	0.21 480	0.28 556	0.24 551	0.18 499	0.21 430

iinet-f	0.31 426	0.23 411	1.16 540	0.20 113	0.16 315	0.44 483	0.23 394	0.47 360	0.38 331	0.36 396	0.44 413	0.41 418	0.35 459	0.36 328	0.43 463	0.10 346	0.09 237	0.08 176	0.08 216	0.13 425	0.12 269

ADLNet2	0.31 426	0.23 411	0.77 456	0.23 254	0.18 375	0.36 438	0.24 418	0.55 449	0.54 490	0.33 344	0.38 343	0.45 450	0.31 429	0.70 483	0.36 436	0.10 346	0.08 193	0.09 262	0.09 306	0.12 411	0.11 218

hitnet-ft	0.31 426	0.21 374	0.56 344	0.19 72	0.14 214	0.40 463	0.23 394	0.46 349	0.42 379	0.37 413	0.46 439	0.53 500	0.35 459	0.76 508	0.35 432	0.14 472	0.10 271	0.14 480	0.10 362	0.15 460	0.14 327

FADNet-RVC-Resample	0.31 426	0.32 486	1.16 540	0.27 418	0.17 347	0.33 401	0.21 332	0.49 381	0.40 357	0.36 396	0.38 343	0.34 360	0.27 362	0.54 404	0.27 365	0.10 346	0.10 271	0.14 480	0.13 473	0.13 425	0.18 385

FADNet_RVC	0.31 426	0.35 504	0.98 515	0.24 301	0.16 315	0.30 354	0.17 170	0.52 406	0.39 347	0.30 289	0.38 343	0.30 324	0.29 405	0.54 404	0.33 418	0.14 472	0.14 367	0.14 480	0.16 512	0.21 523	0.24 465

FSD	0.32 432	0.28 464	0.35 116	0.37 530	0.41 559	0.28 316	0.27 453	0.32 170	0.30 231	0.27 230	0.27 217	0.29 304	0.27 362	0.35 322	0.28 373	0.23 539	0.49 582	0.27 549	0.26 560	0.26 543	0.64 586

LL-Strereo	0.32 432	0.33 490	0.77 456	0.26 380	0.24 489	0.22 213	0.23 394	0.58 481	0.44 402	0.35 383	0.32 267	0.41 418	0.40 485	0.93 549	0.25 342	0.08 198	0.13 349	0.11 395	0.09 306	0.09 256	0.22 444

SACVNet	0.32 432	0.25 438	0.59 377	0.26 380	0.19 402	0.35 431	0.25 432	0.54 431	0.41 367	0.43 477	0.45 427	0.46 459	0.34 452	0.71 489	0.30 390	0.14 472	0.10 271	0.12 430	0.12 441	0.16 468	0.20 419

CrosDoStereo	0.32 432	0.11 86	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 213	1.07 596	0.36 221	0.38 331	0.38 422	0.60 508	0.28 291	0.45 506	0.61 441	0.56 506	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.09 306	0.08 175	0.09 112

DeepStereo_LL	0.32 432	0.11 86	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 213	1.07 596	0.36 221	0.38 331	0.38 422	0.60 508	0.28 291	0.45 506	0.61 441	0.56 506	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.09 306	0.08 175	0.09 112

pcwnet_v2	0.32 432	0.16 287	1.22 551	0.23 254	0.19 402	0.32 394	0.19 268	0.61 510	0.61 520	0.37 413	0.45 427	0.35 374	0.29 405	0.37 338	0.26 354	0.14 472	0.11 305	0.12 430	0.11 398	0.14 448	0.18 385

TDLM	0.32 432	0.27 456	0.52 302	0.30 476	0.15 277	0.33 401	0.32 499	0.54 431	0.50 464	0.44 483	0.43 403	0.39 405	0.30 412	0.92 547	0.30 390	0.14 472	0.09 237	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.14 327

NVstereo2D	0.32 432	0.18 340	0.63 399	0.24 301	0.23 472	0.43 478	0.28 469	0.60 502	0.58 508	0.28 242	0.39 361	0.42 431	0.30 412	0.71 489	0.30 390	0.13 447	0.09 237	0.13 456	0.10 362	0.20 516	0.18 385

YMNet	0.33 440	0.26 448	0.64 404	0.28 446	0.23 472	0.48 507	0.27 453	0.54 431	0.47 437	0.49 510	0.56 491	0.51 488	0.30 412	0.41 349	0.44 470	0.13 447	0.16 411	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

YMNet_1	0.33 440	0.26 448	0.64 404	0.28 446	0.23 472	0.48 507	0.27 453	0.54 431	0.47 437	0.49 510	0.56 491	0.51 488	0.30 412	0.41 349	0.44 470	0.13 447	0.16 411	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

test_for_model	0.33 440	0.91 584	0.48 221	0.74 585	0.50 568	0.20 156	0.16 133	0.33 192	0.27 182	0.29 266	0.15 85	0.13 85	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.31 563	0.27 531	0.06 32	0.05 23	0.97 599	0.31 513

ttt	0.33 440	0.14 220	0.54 325	0.22 203	0.14 214	0.30 354	0.22 366	0.59 490	0.51 472	0.31 306	0.46 439	0.30 324	0.23 301	0.71 489	1.07 563	0.13 447	0.22 492	0.10 336	0.11 398	0.12 411	0.24 465

fast-acv-ft	0.33 440	0.26 448	0.88 496	0.25 338	0.18 375	0.49 513	0.27 453	0.44 331	0.50 464	0.40 449	0.55 486	0.49 480	0.36 464	0.39 344	0.41 455	0.11 385	0.11 305	0.11 395	0.12 441	0.13 425	0.11 218

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 440	0.25 438	0.82 470	0.22 203	0.17 347	0.46 494	0.28 469	0.53 416	0.53 485	0.43 477	0.57 497	0.44 444	0.31 429	0.50 381	0.48 483	0.10 346	0.06 56	0.08 176	0.06 65	0.11 370	0.12 269

AANet_RVC	0.33 440	0.31 479	0.69 424	0.23 254	0.14 214	0.30 354	0.23 394	0.49 381	0.55 499	0.39 440	0.60 508	0.43 438	0.30 412	0.88 535	0.54 502	0.11 385	0.08 193	0.07 92	0.07 138	0.10 318	0.12 269

PS-NSSS	0.33 440	0.36 510	0.61 390	0.24 301	0.18 375	0.33 401	0.24 418	0.59 490	0.42 379	0.38 422	0.52 470	0.36 379	0.31 429	0.80 519	0.32 409	0.18 521	0.14 367	0.21 537	0.15 502	0.17 483	0.14 327

DISCO	0.33 440	0.16 287	0.55 334	0.26 380	0.16 315	0.48 507	0.25 432	0.52 406	0.58 508	0.38 422	0.45 427	0.63 534	0.37 469	0.65 465	0.50 490	0.10 346	0.07 129	0.09 262	0.08 216	0.13 425	0.13 298

NOSS_ROB	0.33 440	0.24 422	0.49 241	0.27 418	0.16 315	0.34 416	0.19 268	0.55 449	0.50 464	0.34 364	0.37 335	0.42 431	0.30 412	0.93 549	0.25 342	0.19 530	0.20 475	0.24 546	0.22 545	0.17 483	0.25 476

TCMNet	0.34 450	0.28 464	0.81 466	0.29 464	0.30 528	0.40 463	0.28 469	0.53 416	0.49 458	0.38 422	0.46 439	0.40 409	0.30 412	0.61 441	0.42 459	0.14 472	0.13 349	0.15 497	0.14 491	0.18 499	0.19 401

HBP-ISP	0.34 450	0.35 504	0.76 450	0.23 254	0.17 347	0.33 401	0.22 366	0.56 458	0.47 437	0.42 466	0.49 457	0.33 352	0.41 490	0.73 493	0.27 365	0.18 521	0.19 461	0.24 546	0.20 535	0.16 468	0.16 360

AAGNet	0.34 450	0.12 139	0.53 313	0.26 380	0.16 315	0.20 156	0.19 268	0.31 163	0.29 214	0.35 383	0.35 308	0.27 278	0.30 412	0.44 362	2.56 605	0.08 198	0.05 6	0.10 336	0.07 138	0.09 256	0.07 22

FADNet-RVC	0.34 450	0.43 534	0.97 513	0.25 338	0.20 427	0.33 401	0.20 304	0.51 399	0.42 379	0.34 364	0.40 370	0.41 418	0.29 405	0.65 465	0.36 436	0.14 472	0.14 367	0.14 480	0.15 502	0.19 508	0.20 419

FADNet	0.34 450	0.43 534	0.88 496	0.24 301	0.22 459	0.37 446	0.19 268	0.56 458	0.49 458	0.32 331	0.36 324	0.43 438	0.32 442	0.65 465	0.30 390	0.17 510	0.16 411	0.14 480	0.16 512	0.25 538	0.21 430

CVANet_RVC	0.34 450	0.25 438	0.77 456	0.27 418	0.17 347	0.34 416	0.28 469	0.55 449	0.50 464	0.43 477	0.46 439	0.44 444	0.31 429	0.90 540	0.27 365	0.15 486	0.10 271	0.14 480	0.14 491	0.15 460	0.15 344

StereoDRNet	0.34 450	0.28 464	0.70 430	0.28 446	0.21 444	0.43 478	0.30 484	0.63 522	0.51 472	0.47 502	0.40 370	0.48 474	0.31 429	0.58 422	0.44 470	0.12 425	0.10 271	0.12 430	0.11 398	0.13 425	0.13 298

z-ln-s-r	0.35 457	0.30 475	1.02 520	0.23 254	0.14 214	0.30 354	0.26 443	0.46 349	0.55 499	0.33 344	0.61 516	0.39 405	0.31 429	0.80 519	0.77 535	0.08 198	0.06 56	0.08 176	0.08 216	0.11 370	0.10 179

DRN-Test	0.35 457	0.20 366	0.75 446	0.28 446	0.19 402	0.46 494	0.29 475	0.68 546	0.54 490	0.49 510	0.47 447	0.44 444	0.35 459	0.63 456	0.44 470	0.13 447	0.09 237	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.13 298

XPNet_ROB	0.35 457	0.26 448	0.58 370	0.28 446	0.19 402	0.37 446	0.31 493	0.57 467	0.51 472	0.52 521	0.54 481	0.57 512	0.38 474	0.65 465	0.48 483	0.17 510	0.12 328	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

ff1	0.36 460	0.17 318	0.84 480	0.21 150	0.13 172	0.29 340	0.21 332	0.38 248	0.46 424	0.31 306	0.44 413	0.34 360	0.24 323	0.91 542	1.30 575	0.08 198	0.28 536	0.12 430	0.11 398	0.08 175	0.37 540

Wz-Net-LNSev	0.36 460	0.35 504	1.06 525	0.26 380	0.21 444	0.47 500	0.33 505	0.56 458	0.58 508	0.45 490	0.54 481	0.50 485	0.37 469	0.40 346	0.42 459	0.12 425	0.11 305	0.10 336	0.09 306	0.14 448	0.15 344

FAT-Stereo	0.36 460	0.19 353	0.75 446	0.26 380	0.18 375	0.34 416	0.30 484	0.62 518	0.61 520	0.47 502	0.61 516	0.59 518	0.50 525	0.61 441	0.36 436	0.13 447	0.14 367	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.20 419

CBMV_ROB	0.36 460	0.21 374	0.57 355	0.22 203	0.14 214	0.35 431	0.20 304	0.55 449	0.47 437	0.52 521	0.58 500	0.45 450	0.53 534	0.75 502	0.50 490	0.18 521	0.19 461	0.23 544	0.21 537	0.15 460	0.20 419

ETE_ROB	0.36 460	0.32 486	0.64 404	0.30 476	0.18 375	0.40 463	0.38 530	0.59 490	0.49 458	0.50 515	0.52 470	0.62 530	0.37 469	0.58 422	0.43 463	0.13 447	0.10 271	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.18 385

PSMNet_ROB	0.36 460	0.31 479	0.71 437	0.31 493	0.21 444	0.44 483	0.44 547	0.61 510	0.49 458	0.39 440	0.45 427	0.49 480	0.32 442	0.66 471	0.53 498	0.14 472	0.10 271	0.15 497	0.14 491	0.13 425	0.13 298

CBMV	0.36 460	0.25 438	0.61 390	0.24 301	0.14 214	0.42 474	0.33 505	0.56 458	0.52 484	0.54 531	0.52 470	0.51 488	0.58 541	0.63 456	0.43 463	0.15 486	0.16 411	0.18 522	0.16 512	0.13 425	0.19 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 467	0.17 318	0.84 480	0.21 150	0.13 172	0.29 340	0.21 332	0.57 467	0.48 445	0.31 306	0.44 413	0.34 360	0.24 323	0.91 542	1.30 575	0.10 346	0.20 475	0.12 430	0.11 398	0.11 370	0.23 452

xxx	0.37 467	0.17 318	0.84 480	0.21 150	0.13 172	0.29 340	0.21 332	0.57 467	0.48 445	0.31 306	0.44 413	0.34 360	0.24 323	0.91 542	1.30 575	0.10 346	0.20 475	0.12 430	0.11 398	0.11 370	0.23 452

GwcNet	0.37 467	0.29 469	1.12 534	0.25 338	0.24 489	0.48 507	0.27 453	0.58 481	0.60 518	0.39 440	0.54 481	0.51 488	0.34 452	0.60 435	0.46 478	0.13 447	0.12 328	0.12 430	0.11 398	0.13 425	0.15 344

DANet	0.37 467	0.25 438	0.67 417	0.37 530	0.22 459	0.42 474	0.25 432	0.50 389	0.44 402	0.52 521	0.50 460	0.59 518	0.42 496	0.78 512	0.53 498	0.13 447	0.12 328	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.21 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 467	0.33 490	0.59 377	0.37 530	0.23 472	0.42 474	0.41 542	0.56 458	0.44 402	0.47 502	0.47 447	0.61 527	0.39 481	0.58 422	0.41 455	0.16 496	0.13 349	0.21 537	0.22 545	0.16 468	0.18 385

APVNet	0.38 472	0.26 448	0.87 489	0.26 380	0.22 459	0.52 523	0.35 513	0.64 528	0.46 424	0.40 449	0.52 470	0.48 474	0.39 481	0.84 529	0.48 483	0.13 447	0.14 367	0.15 497	0.16 512	0.16 468	0.16 360

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 472	0.43 534	0.72 442	0.35 521	0.19 402	0.51 517	0.25 432	0.56 458	0.39 347	0.42 466	0.47 447	0.47 469	0.27 362	0.74 497	0.32 409	0.38 572	0.19 461	0.27 549	0.17 523	0.29 556	0.27 492

RP	0.38 472	0.26 448	0.67 417	0.31 493	0.24 489	0.37 446	0.29 475	0.53 416	0.61 520	0.42 466	0.65 525	0.62 530	0.51 527	0.63 456	0.43 463	0.17 510	0.15 398	0.17 514	0.15 502	0.17 483	0.19 401

RYNet	0.38 472	0.23 411	0.65 409	0.26 380	0.28 513	0.62 542	0.33 505	0.61 510	0.62 524	0.42 466	0.39 361	0.58 517	0.40 485	0.89 537	0.57 509	0.11 385	0.09 237	0.12 430	0.11 398	0.19 508	0.22 444

LALA_ROB	0.38 472	0.31 479	0.65 409	0.30 476	0.21 444	0.46 494	0.39 533	0.63 522	0.54 490	0.53 527	0.52 470	0.69 553	0.36 464	0.52 395	0.48 483	0.18 521	0.11 305	0.16 505	0.14 491	0.17 483	0.16 360

PSMNet-RUCA	0.39 477	0.47 540	0.84 480	0.46 563	0.41 559	0.34 416	0.26 443	0.59 490	0.46 424	0.40 449	0.51 463	0.44 444	0.33 450	0.43 358	0.31 400	0.25 549	0.14 367	0.33 566	0.21 537	0.32 561	0.23 452

1111x	0.39 477	0.17 318	0.80 465	0.23 254	0.15 277	0.33 401	0.27 453	0.62 518	0.48 445	0.32 331	0.43 403	0.40 409	0.29 405	0.86 532	1.60 590	0.09 279	0.23 502	0.09 262	0.12 441	0.10 318	0.23 452

EKT-Stereo	0.39 477	0.13 176	0.53 313	0.42 556	3.94 610	0.22 213	0.17 170	0.38 248	0.30 231	0.21 162	0.20 140	0.23 224	0.15 177	0.30 267	0.18 205	0.10 346	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.09 256	0.12 269

GASNet	0.39 477	0.58 562	1.27 553	0.35 521	0.23 472	0.35 431	0.23 394	0.63 522	0.56 504	0.41 461	0.38 343	0.45 450	0.30 412	0.81 523	0.42 459	0.16 496	0.11 305	0.14 480	0.14 491	0.23 532	0.12 269

Wz-Net-MNSev	0.39 477	0.35 504	0.99 517	0.26 380	0.21 444	0.59 539	0.39 533	0.58 481	0.61 520	0.49 510	0.56 491	0.53 500	0.37 469	0.61 441	0.47 481	0.11 385	0.09 237	0.11 395	0.11 398	0.15 460	0.15 344

xxxx	0.39 477	0.14 220	0.47 206	0.20 113	0.16 315	0.38 452	0.20 304	0.61 510	0.43 390	0.30 289	0.44 413	0.38 391	0.25 336	0.50 381	2.41 603	0.11 385	0.21 480	0.09 262	0.10 362	0.10 318	0.26 488

test_xeample	0.39 477	0.14 220	0.46 198	0.19 72	0.16 315	0.34 416	0.22 366	0.59 490	0.43 390	0.33 344	0.47 447	0.30 324	0.27 362	0.60 435	2.44 604	0.10 346	0.21 480	0.09 262	0.09 306	0.09 256	0.25 476

Syn2CoEx	0.39 477	0.39 524	1.08 530	0.35 521	0.21 444	0.41 468	0.29 475	0.63 522	0.51 472	0.43 477	0.56 491	0.45 450	0.45 506	0.69 480	0.39 448	0.17 510	0.14 367	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.16 360

S-Stereo	0.39 477	0.20 366	1.04 522	0.28 446	0.22 459	0.39 457	0.31 493	0.58 481	0.69 540	0.40 449	0.59 504	0.48 474	0.41 490	0.75 502	0.42 459	0.12 425	0.15 398	0.13 456	0.13 473	0.16 468	0.25 476

stereogan	0.39 477	0.20 366	0.78 460	0.28 446	0.22 459	0.65 548	0.26 443	0.62 518	0.65 529	0.45 490	0.60 508	0.67 549	0.45 506	0.69 480	0.37 442	0.14 472	0.14 367	0.14 480	0.12 441	0.20 516	0.19 401

Nwc_Net	0.39 477	0.29 469	0.84 480	0.32 499	0.24 489	0.45 491	0.30 484	0.67 541	0.51 472	0.39 440	0.70 535	0.59 518	0.48 519	0.61 441	0.45 477	0.16 496	0.12 328	0.19 529	0.21 537	0.14 448	0.15 344

w-ln-seven-2	0.40 488	0.37 513	1.34 558	0.28 446	0.18 375	0.38 452	0.29 475	0.53 416	0.59 515	0.47 502	0.56 491	0.46 459	0.42 496	0.70 483	0.64 521	0.10 346	0.10 271	0.12 430	0.11 398	0.14 448	0.16 360

aanetorigin	0.40 488	0.33 490	1.14 537	0.25 338	0.19 402	0.30 354	0.37 522	0.34 199	0.47 437	0.95 572	0.82 550	0.52 495	0.56 538	0.50 381	0.52 494	0.11 385	0.09 237	0.10 336	0.10 362	0.16 468	0.19 401

AF-Net	0.40 488	0.31 479	0.74 443	0.33 510	0.24 489	0.43 478	0.30 484	0.64 528	0.67 534	0.44 483	0.69 534	0.65 541	0.52 529	0.59 430	0.48 483	0.16 496	0.12 328	0.19 529	0.14 491	0.16 468	0.14 327

edge stereo	0.40 488	0.22 395	0.87 489	0.27 418	0.22 459	0.38 452	0.26 443	0.59 490	0.56 504	0.53 527	0.60 508	0.71 557	0.50 525	0.78 512	0.43 463	0.16 496	0.15 398	0.19 529	0.14 491	0.17 483	0.19 401

PA-Net	0.40 488	0.35 504	1.05 523	0.32 499	0.28 513	0.39 457	0.43 545	0.53 416	0.56 504	0.35 383	0.43 403	0.41 418	0.36 464	0.83 528	0.61 516	0.12 425	0.23 502	0.16 505	0.23 549	0.13 425	0.20 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 488	0.28 464	0.67 417	0.31 493	0.18 375	0.43 478	0.39 533	0.60 502	0.46 424	0.48 509	0.78 545	0.55 505	0.45 506	0.96 553	0.55 505	0.13 447	0.14 367	0.13 456	0.12 441	0.15 460	0.16 360

RGC	0.41 494	0.35 504	0.76 450	0.35 521	0.28 513	0.41 468	0.29 475	0.60 502	0.55 499	0.47 502	0.64 523	0.63 534	0.47 515	0.74 497	0.46 478	0.16 496	0.15 398	0.21 537	0.21 537	0.19 508	0.21 430

ADCRef	0.41 494	0.33 490	1.05 523	0.26 380	0.21 444	0.49 513	0.27 453	0.54 431	0.51 472	0.51 518	0.59 504	0.35 374	0.47 515	0.54 404	1.35 581	0.09 279	0.08 193	0.12 430	0.12 441	0.12 411	0.13 298

PWC_ROB	0.41 494	0.38 520	0.92 502	0.26 380	0.20 427	0.39 457	0.19 268	0.61 510	0.69 540	0.58 539	0.84 553	0.52 495	0.44 504	0.74 497	0.62 517	0.13 447	0.09 237	0.14 480	0.10 362	0.17 483	0.18 385

PWCDC_ROB	0.41 494	0.41 530	0.77 456	0.34 515	0.21 444	0.43 478	0.20 304	0.60 502	0.90 567	0.44 483	1.24 577	0.36 379	0.38 474	0.56 415	0.48 483	0.18 521	0.11 305	0.11 395	0.10 362	0.20 516	0.16 360

UDG	0.42 498	0.54 552	0.67 417	0.41 553	0.35 544	0.47 500	0.27 453	0.57 467	0.48 445	0.40 449	0.46 439	0.59 518	0.45 506	0.47 374	0.46 478	0.26 551	0.19 461	0.49 575	0.22 545	0.37 565	0.30 509

NCC-stereo	0.42 498	0.31 479	0.87 489	0.32 499	0.29 523	0.47 500	0.37 522	0.68 546	0.53 485	0.42 466	0.58 500	0.57 512	0.52 529	0.75 502	0.54 502	0.18 521	0.14 367	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385

Abc-Net	0.42 498	0.31 479	0.87 489	0.32 499	0.29 523	0.47 500	0.37 522	0.68 546	0.53 485	0.42 466	0.58 500	0.57 512	0.52 529	0.75 502	0.54 502	0.18 521	0.14 367	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385
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	0.42 498	0.44 537	0.92 502	0.24 301	0.16 315	0.45 491	0.40 537	0.58 481	0.50 464	0.54 531	0.63 520	0.52 495	0.51 527	0.91 542	0.66 524	0.17 510	0.17 436	0.17 514	0.15 502	0.15 460	0.21 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 502	0.34 500	0.62 394	0.28 446	0.33 539	0.60 540	0.34 510	0.68 546	0.47 437	0.54 531	0.66 527	0.56 510	0.46 513	0.73 493	0.66 524	0.26 551	0.19 461	0.24 546	0.22 545	0.27 549	0.25 476

RTSC	0.43 502	0.37 513	0.95 510	0.30 476	0.20 427	0.50 516	0.23 394	0.65 534	0.86 563	0.56 535	0.54 481	0.51 488	0.36 464	0.71 489	0.92 547	0.13 447	0.14 367	0.11 395	0.13 473	0.18 499	0.19 401

SQANet	0.44 504	0.57 559	0.89 498	0.49 566	0.39 556	0.47 500	0.23 394	0.53 416	0.44 402	0.41 461	0.48 456	0.47 469	0.34 452	0.58 422	0.43 463	0.38 572	0.15 398	0.40 571	0.21 537	0.50 570	0.34 526

Anonymous_2	0.44 504	0.23 411	0.57 355	0.34 515	0.34 541	0.53 526	0.28 469	0.49 381	0.39 347	0.36 396	0.34 300	0.48 474	0.38 474	0.43 358	0.33 418	0.26 551	0.41 575	0.44 573	1.45 609	0.33 563	0.37 540

NaN_ROB	0.44 504	0.38 520	0.94 509	0.30 476	0.20 427	0.52 523	0.49 558	0.61 510	0.60 518	0.56 535	0.47 447	0.49 480	0.42 496	1.24 575	0.76 534	0.12 425	0.18 448	0.12 430	0.13 473	0.12 411	0.18 385

w-ln-seven	0.45 507	0.40 527	1.40 564	0.27 418	0.22 459	0.58 535	0.33 505	0.65 534	0.83 557	0.59 540	0.63 520	0.53 500	0.39 481	0.66 471	0.81 541	0.12 425	0.11 305	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

test_sample9	0.45 507	0.21 374	0.69 424	0.18 37	0.17 347	0.36 438	0.21 332	0.54 431	0.43 390	0.38 422	0.36 324	0.38 391	0.32 442	0.70 483	1.01 556	0.24 542	1.93 610	0.28 556	0.24 551	0.18 499	0.21 430

Wz-Net-SNSev	0.45 507	0.53 551	1.42 565	0.31 493	0.21 444	0.44 483	0.45 548	0.64 528	0.68 538	0.46 496	0.66 527	0.62 530	0.40 485	0.78 512	0.65 522	0.12 425	0.11 305	0.12 430	0.13 473	0.17 483	0.19 401

DDUNet	0.45 507	0.60 565	0.71 437	0.45 560	0.39 556	0.46 494	0.32 499	0.53 416	0.44 402	0.46 496	0.53 478	0.57 512	0.38 474	0.51 387	0.43 463	0.34 566	0.21 480	0.56 579	0.25 556	0.41 567	0.36 532

222	0.45 507	0.14 220	0.43 173	0.19 72	0.15 277	0.36 438	0.20 304	0.60 502	0.43 390	0.37 413	0.45 427	0.30 324	0.28 385	0.59 430	3.72 609	0.11 385	0.19 461	0.08 176	0.09 306	0.09 256	0.27 492

SHD	0.45 507	0.34 500	0.89 498	0.37 530	0.28 513	0.46 494	0.23 394	0.72 558	0.96 574	0.65 547	0.61 516	0.61 527	0.48 519	0.64 461	0.69 527	0.16 496	0.16 411	0.16 505	0.16 512	0.21 523	0.25 476

GANetREF_RVC	0.45 507	0.52 548	0.87 489	0.39 542	0.20 427	0.51 517	0.50 560	0.68 546	0.67 534	0.47 502	0.46 439	0.50 485	0.43 500	0.91 542	0.40 450	0.28 557	0.21 480	0.32 563	0.19 531	0.28 554	0.23 452
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	0.45 507	0.37 513	0.89 498	0.44 558	0.37 551	0.70 551	0.35 513	0.75 562	0.78 552	0.45 490	0.53 478	0.65 541	0.40 485	0.68 479	0.52 494	0.22 538	0.12 328	0.21 537	0.19 531	0.26 543	0.22 444

DeepPrunerF	0.46 515	0.37 513	1.50 569	0.34 515	0.30 528	0.36 438	0.37 522	0.64 528	1.15 588	0.41 461	0.45 427	0.40 409	0.41 490	0.82 524	0.53 498	0.18 521	0.14 367	0.23 544	0.21 537	0.17 483	0.18 385

CC-Net-ROB	0.46 515	0.55 553	0.86 487	0.38 540	0.23 472	0.51 517	0.30 484	0.69 552	0.51 472	0.46 496	0.51 463	0.48 474	0.38 474	0.96 553	0.40 450	0.36 569	0.23 502	0.56 579	0.25 556	0.34 564	0.22 444

FBW_ROB	0.46 515	0.34 500	0.71 437	0.32 499	0.20 427	0.51 517	0.32 499	0.73 559	0.63 526	0.60 541	0.57 497	0.65 541	0.44 504	1.42 587	0.62 517	0.14 472	0.17 436	0.22 542	0.16 512	0.17 483	0.23 452

SDNR	0.47 518	0.29 469	0.92 502	0.24 301	0.37 551	1.27 586	0.17 170	0.54 431	0.58 508	0.44 483	0.85 554	0.55 505	0.28 385	1.19 573	0.52 494	0.23 539	0.24 515	0.17 514	0.13 473	0.19 508	0.26 488

G-Net	0.47 518	0.26 448	1.02 520	0.34 515	0.28 513	0.89 569	0.35 513	0.47 360	0.46 424	0.68 552	1.20 574	0.64 539	0.59 543	0.61 441	0.60 513	0.16 496	0.14 367	0.17 514	0.13 473	0.22 527	0.21 430

XQC	0.47 518	0.45 538	1.07 527	0.40 547	0.28 513	0.58 535	0.38 530	0.67 541	0.76 551	0.53 527	0.47 447	0.59 518	0.47 515	0.74 497	0.80 539	0.18 521	0.14 367	0.18 522	0.16 512	0.26 543	0.24 465

z-mn7	0.48 521	0.52 548	1.28 554	0.26 380	0.19 402	0.62 542	0.34 510	0.59 490	0.96 574	0.45 490	0.97 563	0.53 500	0.41 490	0.99 556	0.70 528	0.11 385	0.10 271	0.10 336	0.10 362	0.14 448	0.16 360

ADCP+	0.48 521	0.36 510	1.47 567	0.26 380	0.22 459	0.57 533	0.40 537	0.56 458	0.54 490	0.46 496	0.52 470	0.46 459	0.53 534	0.59 430	1.93 596	0.10 346	0.08 193	0.11 395	0.11 398	0.14 448	0.15 344

PASM	0.49 523	0.41 530	1.15 538	0.37 530	0.35 544	0.42 474	0.42 543	0.54 431	0.65 529	0.54 531	0.54 481	0.63 534	0.48 519	0.94 552	0.51 493	0.27 555	0.30 552	0.30 559	0.33 569	0.29 556	0.29 506

zh-mn7	0.50 524	0.57 559	1.82 582	0.25 338	0.19 402	0.45 491	0.29 475	0.59 490	0.84 560	0.67 550	0.97 563	0.49 480	0.41 490	0.93 549	0.73 531	0.12 425	0.10 271	0.11 395	0.11 398	0.13 425	0.17 380

GCST	0.50 524	0.67 571	0.82 470	1.04 595	0.55 574	0.38 452	0.11 18	0.42 301	0.33 268	0.42 466	0.35 308	0.29 304	0.18 244	0.50 381	0.23 319	0.70 588	0.42 576	0.79 591	0.62 594	0.63 578	0.47 559

SuperB	0.50 524	0.37 513	2.16 589	0.23 254	0.15 277	0.41 468	0.32 499	0.50 389	0.83 557	0.44 483	0.51 463	0.33 352	0.45 506	0.69 480	1.07 563	0.10 346	0.08 193	0.09 262	0.08 216	0.95 598	0.18 385

ADCL	0.50 524	0.30 475	1.15 538	0.28 446	0.19 402	0.77 559	0.64 573	0.57 467	0.73 549	0.57 538	0.73 540	0.55 505	0.60 545	0.66 471	1.53 587	0.11 385	0.10 271	0.13 456	0.13 473	0.15 460	0.16 360

ADCPNet	0.51 528	0.36 510	1.82 582	0.27 418	0.23 472	0.71 552	0.39 533	0.56 458	0.54 490	0.52 521	0.60 508	0.66 545	0.57 540	0.64 461	1.23 571	0.15 486	0.18 448	0.14 480	0.23 549	0.19 508	0.22 444

DPSNet	0.51 528	0.26 448	1.16 540	0.28 446	0.21 444	0.76 556	0.56 568	0.89 580	0.82 556	0.49 510	0.51 463	0.64 539	0.81 568	0.89 537	0.85 544	0.17 510	0.16 411	0.13 456	0.13 473	0.26 543	0.27 492

MDST_ROB	0.51 528	0.16 287	0.97 513	0.31 493	0.21 444	1.35 590	0.34 510	0.80 567	0.59 515	1.09 582	0.74 541	0.49 480	0.37 469	1.31 582	0.60 513	0.14 472	0.12 328	0.16 505	0.13 473	0.13 425	0.18 385

zh-sn7	0.52 531	0.64 568	1.77 579	0.30 476	0.20 427	0.47 500	0.40 537	0.60 502	0.65 529	0.53 527	0.82 550	0.52 495	0.59 543	1.10 566	0.96 552	0.13 447	0.13 349	0.13 456	0.13 473	0.17 483	0.20 419

test_sample8	0.52 531	0.21 374	0.69 424	0.18 37	0.17 347	0.36 438	0.21 332	0.57 467	0.38 331	0.63 544	0.39 361	1.16 575	0.68 560	0.70 483	1.01 556	0.24 542	1.93 610	0.28 556	0.24 551	0.18 499	0.21 430

psmorigin	0.52 531	0.29 469	3.10 599	0.24 301	0.19 402	0.39 457	0.24 418	0.52 406	0.45 413	0.66 549	0.68 531	0.70 556	0.52 529	0.86 532	0.49 489	0.15 486	0.17 436	0.13 456	0.14 491	0.16 468	0.23 452

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 534	0.60 565	0.98 515	0.40 547	0.25 502	0.87 567	0.57 569	0.60 502	0.64 528	0.60 541	0.67 529	0.63 534	0.42 496	1.13 568	0.50 490	0.23 539	0.28 536	0.27 549	0.35 571	0.25 538	0.33 523

ADCMid	0.53 534	0.45 538	1.46 566	0.27 418	0.22 459	0.51 517	0.38 530	0.61 510	0.58 508	0.75 557	0.67 529	0.62 530	0.66 559	0.66 471	1.75 592	0.13 447	0.12 328	0.17 514	0.17 523	0.20 516	0.21 430

pmcnn	0.54 536	0.24 422	1.06 525	0.25 338	0.26 506	0.40 463	0.31 493	0.55 449	0.55 499	0.56 535	1.22 576	2.53 602	0.39 481	0.84 529	1.08 565	0.09 279	0.06 56	0.06 32	0.05 23	0.10 318	0.14 327

Wz-Net-TNSev	0.55 537	0.72 573	1.90 584	0.26 380	0.21 444	0.64 547	0.45 548	0.66 539	0.71 544	0.52 521	0.55 486	0.71 557	0.63 556	1.04 562	0.94 550	0.16 496	0.15 398	0.13 456	0.15 502	0.21 523	0.24 465

AnyNet_C32	0.55 537	0.51 547	1.34 558	0.29 464	0.28 513	0.61 541	0.62 572	0.57 467	0.62 524	0.63 544	0.68 531	0.54 504	0.55 536	0.82 524	1.81 593	0.15 486	0.15 398	0.15 497	0.18 528	0.21 523	0.25 476

CSAN	0.55 537	0.47 540	1.19 548	0.37 530	0.23 472	0.57 533	0.61 571	0.65 534	0.72 546	0.65 547	0.78 545	0.66 545	0.65 558	1.41 586	0.77 535	0.21 535	0.17 436	0.20 534	0.21 537	0.18 499	0.21 430

WCMA_ROB	0.55 537	0.27 456	0.76 450	0.26 380	0.22 459	0.62 542	0.36 520	0.57 467	0.58 508	0.97 574	1.40 582	1.28 580	0.94 577	0.80 519	0.80 539	0.20 533	0.17 436	0.16 505	0.16 512	0.19 508	0.29 506

WZ-Net	0.56 541	0.49 546	2.14 588	0.30 476	0.24 489	0.58 535	0.48 555	0.65 534	0.80 554	0.51 518	0.72 537	0.68 551	0.60 545	1.06 564	1.01 556	0.13 447	0.10 271	0.11 395	0.12 441	0.19 508	0.23 452

Consistency-Raft	0.56 541	0.52 548	1.12 534	0.45 560	0.49 567	0.48 507	0.45 548	0.73 559	0.74 550	0.45 490	0.82 550	0.46 459	0.60 545	0.51 387	0.63 520	0.39 574	0.40 573	0.44 573	0.51 585	0.53 574	0.38 547

anonymity	0.57 543	0.55 553	0.74 443	0.48 565	0.63 579	0.56 531	0.43 545	0.71 554	0.51 472	0.64 546	0.55 486	0.57 512	0.61 549	0.65 465	0.57 509	0.55 579	0.55 591	0.50 576	0.54 586	0.51 572	0.61 579

SGM_RVC	0.57 543	0.22 395	0.60 384	0.26 380	0.16 315	0.97 575	0.46 551	0.76 564	0.90 567	1.03 579	0.92 561	1.16 575	0.93 576	1.21 574	0.72 530	0.17 510	0.16 411	0.16 505	0.16 512	0.16 468	0.24 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 545	0.48 544	1.35 560	0.38 540	0.37 551	0.96 574	1.13 600	0.84 575	1.05 578	0.50 515	0.70 535	0.45 450	0.61 549	0.63 456	0.62 517	0.26 551	0.28 536	0.14 480	0.13 473	0.20 516	0.44 555

MFN_U_SF_RVC	0.58 545	0.58 562	1.31 557	0.39 542	0.23 472	0.72 553	0.30 484	0.83 572	0.68 538	0.74 556	0.74 541	0.86 563	0.60 545	0.84 529	0.83 542	0.29 559	0.27 531	0.32 563	0.37 575	0.31 558	0.33 523

SANet	0.58 545	0.41 530	1.38 561	0.27 418	0.16 315	0.72 553	0.48 555	0.71 554	1.34 591	0.69 553	0.97 563	0.94 567	0.78 564	0.97 555	0.93 548	0.14 472	0.12 328	0.12 430	0.12 441	0.18 499	0.20 419

otaku	0.60 548	0.73 575	1.13 536	0.64 574	0.45 566	0.73 555	0.37 522	0.67 541	0.67 534	0.52 521	0.75 543	0.66 545	0.46 513	0.74 497	0.59 512	0.55 579	0.34 566	0.56 579	0.36 573	0.65 580	0.49 564

MeshStereo	0.60 548	0.31 479	0.71 437	0.22 203	0.17 347	0.66 549	0.36 520	0.81 569	0.63 526	1.48 601	1.32 579	1.65 588	0.83 569	1.18 572	0.74 532	0.17 510	0.17 436	0.17 514	0.14 491	0.17 483	0.19 401
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	0.61 550	0.75 578	1.16 540	0.67 576	0.50 568	0.76 556	0.37 522	0.68 546	0.71 544	0.50 515	0.59 504	0.65 541	0.52 529	0.79 516	0.58 511	0.58 582	0.32 561	0.57 582	0.34 570	0.69 585	0.50 566

PVD	0.62 551	0.41 530	0.93 506	0.44 558	0.39 556	0.63 546	0.51 562	0.86 576	1.27 589	0.93 571	1.09 569	0.81 561	0.85 570	0.89 537	0.89 546	0.21 535	0.23 502	0.22 542	0.19 531	0.28 554	0.41 548

SAMSARA	0.62 551	0.47 540	0.93 506	0.70 579	0.50 568	1.15 581	1.29 603	0.79 566	0.70 542	0.77 563	0.55 486	0.92 566	0.58 541	0.87 534	0.77 535	0.19 530	0.27 531	0.18 522	0.19 531	0.27 549	0.28 500

ADCS	0.62 551	0.56 555	1.54 572	0.30 476	0.25 502	0.56 531	0.46 551	0.71 554	0.86 563	0.77 563	0.72 537	0.68 551	0.62 554	0.82 524	2.33 602	0.17 510	0.16 411	0.16 505	0.17 523	0.23 532	0.27 492

DGSMNet	0.63 554	0.32 486	1.01 519	0.54 570	0.73 585	0.62 542	1.36 604	0.62 518	0.58 508	0.38 422	0.62 519	0.52 495	0.34 452	0.65 465	0.47 481	0.54 578	0.61 597	0.67 584	0.61 593	0.65 580	0.69 593

MSMD_ROB	0.63 554	0.34 500	0.70 430	0.30 476	0.25 502	0.88 568	0.35 513	0.58 481	0.67 534	1.13 583	1.52 586	1.75 591	1.05 582	0.90 540	0.60 513	0.24 542	0.22 492	0.27 549	0.27 564	0.25 538	0.27 492

EDNetEfficient	0.64 556	0.39 524	2.52 592	0.26 380	0.26 506	0.39 457	0.49 558	0.42 301	1.06 579	1.38 590	0.86 555	0.61 527	0.97 578	0.66 471	1.62 591	0.11 385	0.10 271	0.10 336	0.12 441	0.20 516	0.19 401

FCDSN-DC	0.67 557	0.38 520	0.83 476	0.37 530	0.30 528	0.66 549	0.37 522	0.69 552	0.70 542	1.15 585	1.53 587	1.70 590	1.38 591	1.00 557	0.83 542	0.24 542	0.22 492	0.27 549	0.26 560	0.27 549	0.32 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 557	0.94 586	1.63 574	0.77 586	1.19 603	0.53 526	0.25 432	0.61 510	0.72 546	0.70 554	0.60 508	0.69 553	0.90 574	0.80 519	0.52 494	0.27 555	0.13 349	0.74 587	0.31 568	0.68 583	0.44 555

AnyNet_C01	0.68 559	0.69 572	2.64 594	0.33 510	0.27 511	0.93 570	0.64 573	0.66 539	0.65 529	0.70 554	0.97 563	0.75 559	0.63 556	1.01 559	1.52 586	0.17 510	0.16 411	0.17 514	0.17 523	0.24 536	0.28 500

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 560	0.73 575	1.26 552	0.47 564	0.28 513	1.42 593	0.60 570	0.82 570	0.94 573	0.85 567	0.86 555	0.88 565	0.70 561	1.32 583	0.75 533	0.37 570	0.30 552	0.34 567	0.36 573	0.44 568	0.42 551

FC-DCNN	0.73 561	0.33 490	0.84 480	0.33 510	0.28 513	0.82 565	0.40 537	0.82 570	0.83 557	1.43 593	1.60 590	1.97 593	1.38 591	1.10 566	0.93 548	0.24 542	0.22 492	0.27 549	0.26 560	0.26 543	0.32 518

MFMNet_re	0.74 562	0.84 580	1.16 540	0.64 574	0.70 584	0.79 561	0.71 578	0.77 565	0.85 561	0.79 565	0.86 555	0.69 553	0.80 566	0.73 493	0.65 522	0.66 586	0.59 595	0.61 583	0.58 591	0.68 583	0.71 594

NVStereoNet_ROB	0.74 562	0.64 568	1.20 550	0.55 571	0.43 564	0.54 530	0.48 555	0.75 562	0.87 566	0.88 568	1.72 593	1.06 572	1.03 581	1.29 579	0.98 555	0.35 568	0.42 576	0.41 572	0.48 580	0.38 566	0.43 553
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	0.74 562	0.72 573	1.18 547	0.52 569	0.57 576	0.76 556	0.50 560	0.80 567	0.66 533	0.97 574	0.88 558	0.94 567	0.74 562	1.08 565	1.04 561	0.58 582	0.51 584	0.50 576	0.50 584	0.56 575	0.72 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 565	0.33 490	0.82 470	0.33 510	0.28 513	0.85 566	0.40 537	0.88 578	0.86 563	1.46 595	1.65 591	2.08 595	1.40 593	1.14 570	0.95 551	0.24 542	0.22 492	0.27 549	0.26 560	0.26 543	0.32 518

RainbowNet	0.76 566	1.00 590	1.29 555	0.82 587	0.63 579	0.79 561	0.52 563	0.83 572	0.93 570	0.61 543	0.79 548	0.79 560	0.62 554	0.82 524	0.67 526	0.80 594	0.55 591	0.79 591	0.49 581	0.81 590	0.62 580

ACVNet-4b	0.76 566	0.90 583	1.67 576	0.73 582	0.51 572	0.80 564	0.31 493	0.74 561	0.81 555	0.51 518	0.72 537	0.94 567	0.43 500	1.01 559	1.32 579	1.18 606	0.22 492	0.77 589	0.45 578	0.70 586	0.50 566

ACVNet_1	0.77 568	0.92 585	1.79 581	0.73 582	0.53 573	0.78 560	0.42 543	0.88 578	0.90 567	0.75 557	0.76 544	1.32 581	0.80 566	1.04 562	0.70 528	0.57 581	0.32 561	0.72 586	0.35 571	0.70 586	0.50 566

ELAS_RVC	0.80 569	0.40 527	1.10 532	0.40 547	0.35 544	0.93 570	1.10 599	0.87 577	1.12 586	1.40 591	1.39 580	1.27 579	1.55 599	1.13 568	1.13 566	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.28 565	0.31 558	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 569	0.40 527	0.91 501	0.39 542	0.35 544	1.52 595	0.81 586	0.97 582	0.98 576	1.47 600	1.58 589	1.19 577	1.33 590	1.01 559	1.21 569	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.29 567	0.32 561	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 571	0.64 568	2.42 591	0.49 566	0.17 347	0.58 535	0.32 499	0.83 572	0.85 561	0.41 461	0.52 470	0.98 571	0.61 549	4.97 613	1.22 570	0.12 425	0.07 129	0.10 336	0.24 551	0.27 549	0.32 518

RTS	0.81 571	0.56 555	4.76 602	0.37 530	0.30 528	1.11 578	0.52 563	0.67 541	1.07 580	0.76 560	0.91 559	0.60 524	0.61 549	1.64 590	1.24 572	0.15 486	0.13 349	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

RTSA	0.81 571	0.56 555	4.76 602	0.37 530	0.30 528	1.11 578	0.52 563	0.67 541	1.07 580	0.76 560	0.91 559	0.60 524	0.61 549	1.64 590	1.24 572	0.15 486	0.13 349	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

IMH-64-1	0.94 574	0.95 587	1.07 527	0.98 592	0.76 586	0.93 570	0.72 579	1.30 589	1.11 584	0.91 569	1.45 583	1.14 573	1.00 579	1.25 577	0.97 553	0.77 590	0.51 584	0.97 595	0.55 589	0.90 592	0.66 589

IMH-64	0.94 574	0.95 587	1.07 527	0.98 592	0.76 586	0.93 570	0.72 579	1.30 589	1.11 584	0.91 569	1.45 583	1.14 573	1.00 579	1.25 577	0.97 553	0.77 590	0.51 584	0.97 595	0.55 589	0.90 592	0.66 589

ACVNet_2	0.94 574	0.98 589	1.71 578	0.83 588	0.63 579	1.02 576	0.64 573	1.16 587	1.43 594	1.02 577	1.39 580	1.47 584	0.86 572	1.16 571	0.79 538	0.63 585	0.43 579	0.78 590	0.49 581	0.80 589	0.57 573

MonStereo1	0.96 577	0.61 567	0.99 517	0.70 579	0.59 577	1.37 591	0.35 513	0.97 582	1.27 589	0.97 574	1.92 597	1.53 586	2.13 602	1.29 579	0.87 545	0.71 589	0.34 566	0.75 588	0.47 579	0.75 588	0.68 591

U	1.02 578	0.10 50	0.26 51	0.22 203	3.66 609	6.41 612	0.13 50	0.22 43	0.21 89	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 75	0.05 6	5.35 618	2.86 615	0.07 115	0.06 8

MultiAttention	1.05 579	0.14 220	0.50 263	0.35 521	0.43 564	5.62 608	1.71 609	0.71 554	0.54 490	0.36 396	0.63 520	0.55 505	0.22 289	7.50 617	0.56 506	0.09 279	0.06 56	0.14 480	0.24 551	0.27 549	0.34 526

WAO-7	1.05 579	1.00 590	1.19 548	0.83 588	0.67 583	1.22 584	0.84 588	1.43 593	1.56 595	1.13 583	1.75 594	1.46 583	1.25 587	1.56 589	1.28 574	0.61 584	0.62 600	0.70 585	0.68 596	0.66 582	0.62 580

MADNet+	1.05 579	1.26 601	4.77 605	0.73 582	0.50 568	1.25 585	0.97 591	1.05 584	0.93 570	0.67 550	0.78 545	0.87 564	0.85 570	2.14 600	1.83 594	0.40 575	0.42 576	0.32 563	0.28 565	0.45 569	0.43 553

PWCK	1.05 579	1.29 602	2.12 587	0.92 590	0.42 561	1.27 586	1.01 593	1.14 586	1.14 587	1.16 586	1.14 572	1.25 578	0.90 574	1.77 595	1.15 567	0.89 597	0.51 584	0.87 593	0.54 586	1.02 601	0.57 573

IMH	1.09 583	1.04 593	1.29 555	1.03 594	0.79 590	1.11 578	0.69 576	1.40 592	1.42 593	1.02 577	1.71 592	1.42 582	1.19 586	1.78 596	1.03 560	1.14 604	0.56 594	1.00 597	0.58 591	0.93 595	0.68 591

WAO-6	1.11 584	1.01 592	1.17 546	0.96 591	0.79 590	1.30 588	0.78 583	1.36 591	1.99 600	1.04 580	1.54 588	1.59 587	1.27 588	1.37 585	1.30 575	0.78 592	0.55 591	1.03 599	0.75 600	0.87 591	0.72 595

SGM+DAISY	1.12 585	0.86 581	1.64 575	0.68 577	0.80 593	1.68 597	1.68 608	1.08 585	1.10 582	1.53 602	1.76 595	1.47 584	1.53 598	1.24 575	1.42 585	0.66 586	0.65 602	0.52 578	0.54 586	0.57 576	0.91 602

LVE	1.18 586	1.16 595	1.67 576	1.04 595	0.81 594	1.32 589	0.82 587	1.49 595	1.94 598	1.08 581	1.90 596	1.89 592	1.07 583	1.51 588	1.04 561	0.96 600	0.61 597	0.94 594	0.69 597	0.92 594	0.79 600

JetBlue	1.20 587	0.89 582	2.53 593	0.59 572	0.76 586	3.16 606	2.09 610	1.16 587	0.93 570	0.95 572	1.12 571	1.65 588	1.27 588	2.15 601	1.87 595	0.43 577	0.37 571	0.38 569	0.39 577	0.62 577	0.63 582

Dean	1.22 588	1.17 596	1.97 585	1.04 595	0.79 590	1.21 583	0.76 581	1.51 596	1.96 599	1.30 589	1.98 599	2.14 596	1.18 585	1.30 581	1.15 567	0.83 595	0.61 597	1.01 598	0.69 597	0.97 599	0.77 599

xyz-stereo	1.43 589	0.11 86	17.43 623	0.18 37	0.08 6	4.86 607	0.18 224	0.31 163	0.35 290	0.37 413	2.75 607	0.41 418	0.31 429	0.58 422	0.33 418	0.07 75	0.05 6	0.09 262	0.06 65	0.06 52	0.06 8

TorneroNet-64	1.47 590	1.15 594	1.51 570	1.11 600	0.86 597	2.27 602	0.76 581	1.84 602	3.76 607	1.29 587	2.22 603	2.68 604	1.46 594	1.81 597	1.55 588	0.79 593	0.51 584	1.10 600	0.67 595	1.31 604	0.81 601

notaker	1.49 591	1.44 605	1.77 579	1.42 605	1.08 601	1.19 582	0.87 590	1.51 596	1.40 592	1.53 602	3.41 609	2.40 600	1.94 601	1.83 598	1.57 589	1.14 604	0.69 606	1.38 607	0.88 603	1.39 607	1.03 605

WAO-8	1.50 592	1.22 599	1.39 562	1.10 598	0.85 595	2.15 599	0.78 583	1.84 602	3.76 607	1.46 595	2.18 601	2.15 597	1.50 596	3.20 607	1.35 581	0.92 598	0.66 603	1.10 600	0.79 601	0.94 596	0.74 597

Venus	1.50 592	1.22 599	1.39 562	1.10 598	0.85 595	2.15 599	0.78 583	1.84 602	3.76 607	1.46 595	2.18 601	2.15 597	1.50 596	3.20 607	1.35 581	0.92 598	0.66 603	1.10 600	0.79 601	0.94 596	0.74 597

SGM-ForestM	1.59 594	0.56 555	1.52 571	0.41 553	0.34 541	2.77 604	1.67 607	1.69 600	1.73 597	2.48 607	2.27 604	6.02 614	2.90 608	3.08 605	2.83 606	0.25 549	0.30 552	0.19 529	0.20 535	0.18 499	0.45 558

UNDER WATER-64	1.61 595	1.30 603	2.93 598	1.33 603	0.96 599	2.20 601	1.25 602	1.47 594	3.15 604	1.46 595	1.31 578	2.61 603	2.22 604	1.69 592	1.93 596	1.13 603	0.67 605	1.29 605	0.94 604	1.26 602	1.09 606

MANE	1.63 596	0.58 562	1.16 540	0.59 572	0.60 578	2.71 603	1.53 605	2.63 609	3.62 606	2.33 606	3.26 608	3.66 608	2.98 609	2.26 603	2.26 601	0.37 570	0.40 573	0.31 562	0.49 581	0.31 558	0.63 582

UNDER WATER	1.64 597	1.34 604	2.72 596	1.40 604	1.04 600	1.70 598	1.14 601	1.57 599	3.58 605	1.46 595	1.46 585	2.82 605	2.43 605	1.74 593	2.04 599	1.08 602	0.63 601	1.31 606	0.94 604	1.29 603	1.10 607

LSM	1.68 598	0.48 544	2.91 597	2.28 611	17.60 623	0.52 523	0.55 567	0.65 534	0.78 552	0.84 566	1.11 570	0.63 534	0.55 536	0.79 516	0.53 498	0.16 496	0.25 520	0.18 522	0.21 537	0.25 538	2.37 613

ktn	1.80 599	1.46 606	1.49 568	1.44 606	1.14 602	1.50 594	1.07 596	1.53 598	3.90 610	2.77 609	4.62 610	3.42 607	1.49 595	1.74 593	1.40 584	1.45 608	0.77 607	1.46 608	0.99 606	1.41 608	1.00 604

LE_ROB	1.82 600	0.39 524	3.15 600	0.50 568	0.55 574	0.79 561	1.00 592	0.89 580	6.48 614	7.40 617	2.07 600	2.07 594	5.08 612	1.33 584	3.96 610	0.11 385	0.09 237	0.12 430	0.11 398	0.11 370	0.13 298

KSHMR	1.92 601	1.47 607	1.97 585	1.48 607	1.22 604	1.39 592	1.06 595	1.81 601	5.83 613	1.43 593	5.56 613	2.95 606	1.17 584	2.24 602	1.33 580	1.29 607	1.13 608	1.47 609	1.11 608	1.37 606	1.21 608

TorneroNet	2.26 602	1.20 598	1.55 573	1.15 602	0.91 598	5.84 609	0.84 588	2.12 606	8.45 617	2.59 608	5.32 612	3.84 609	2.15 603	1.84 599	1.98 598	0.88 596	0.54 590	1.16 604	0.74 599	1.31 604	0.91 602

MADNet++	2.34 603	1.81 608	2.24 590	2.15 610	1.97 608	2.79 605	2.19 611	2.42 608	2.26 601	2.79 610	2.70 606	2.43 601	2.60 607	3.18 606	3.32 607	2.19 611	1.97 612	1.93 610	1.62 610	2.02 610	2.10 611

JetRed	2.35 604	2.70 610	6.11 607	1.14 601	1.38 606	6.03 611	3.61 612	2.12 606	1.72 596	1.99 605	1.97 598	2.15 597	1.59 600	2.49 604	4.19 611	1.05 601	1.60 609	1.10 600	1.02 607	1.72 609	1.41 610

HanzoNet	3.08 605	1.87 609	2.70 595	1.81 608	1.34 605	1.60 596	1.05 594	2.06 605	2.62 603	5.63 614	5.12 611	5.96 613	7.09 616	4.39 612	3.43 608	3.29 614	2.06 614	1.98 612	2.94 616	2.47 611	2.15 612

coex-ft	3.48 606	0.81 579	48.53 635	0.24 301	0.19 402	0.53 526	0.47 554	0.49 381	2.36 602	7.18 616	1.20 574	0.96 570	2.53 606	0.75 502	2.14 600	0.13 447	0.15 398	0.14 480	0.12 441	0.22 527	0.47 559

TCMNet-wrong-test	4.33 607	5.65 616	4.76 602	11.36 621	10.39 618	5.87 610	4.45 614	4.24 613	1.10 582	1.93 604	2.43 605	6.07 615	3.54 610	3.87 610	4.51 612	2.00 610	0.47 581	1.96 611	1.68 611	5.78 617	4.48 616

tt	4.71 608	0.11 86	3.94 601	2.06 609	1.54 607	10.14 617	16.85 619	9.28 621	4.99 611	1.41 592	1.05 568	4.68 610	4.89 611	3.36 609	5.86 615	5.73 618	9.15 624	2.23 614	2.51 613	3.02 612	1.34 609

BEATNet-Init1	4.91 609	3.27 611	14.39 622	0.69 578	0.65 582	10.19 618	3.83 613	5.04 614	5.11 612	8.73 619	8.52 617	13.95 626	7.66 617	7.79 618	5.79 614	0.32 565	0.34 566	0.34 567	0.38 576	0.64 579	0.64 586

DPSimNet_ROB	6.21 610	5.16 612	9.50 610	5.59 614	5.56 611	7.64 613	10.02 616	4.07 612	7.33 615	6.84 615	6.26 614	7.17 617	10.55 618	4.07 611	5.68 613	5.50 617	4.29 616	5.24 617	3.66 617	4.05 614	5.96 618

USTest	6.84 611	5.16 612	5.45 606	7.18 617	7.26 613	14.27 620	22.53 621	8.48 618	9.29 618	5.44 613	6.42 615	6.27 616	6.69 615	6.83 616	8.49 618	1.95 609	3.27 615	2.16 613	2.54 614	3.76 613	3.31 615

EDNetEfficientorigin	7.48 612	0.57 559	139.59 637	0.25 338	0.17 347	0.44 483	0.30 484	0.48 371	1.04 577	1.29 587	1.02 567	0.82 562	0.87 573	0.76 508	1.02 559	0.10 346	0.09 237	0.12 430	0.11 398	0.22 527	0.25 476

ASD4	8.08 613	7.42 617	8.23 609	6.03 616	6.01 612	14.62 621	20.55 620	9.03 620	8.06 616	7.51 618	6.52 616	7.36 618	6.42 613	8.13 619	9.88 619	5.93 619	5.10 617	6.60 622	5.79 618	6.82 618	5.52 617

DGTPSM_ROB	8.38 614	5.24 614	10.71 620	5.32 613	10.19 616	8.34 614	23.49 625	6.11 616	13.43 624	4.93 611	10.93 622	5.64 611	10.55 618	6.17 614	12.73 621	3.74 615	7.56 619	3.68 615	7.24 621	4.09 615	7.49 619

DPSMNet_ROB	8.44 615	5.25 615	10.87 621	5.59 614	10.27 617	8.34 614	23.51 626	6.12 617	13.47 625	4.96 612	10.94 623	5.65 612	10.55 618	6.25 615	12.77 622	4.01 616	7.62 620	3.75 616	7.27 622	4.16 616	7.54 620

DLNR-FE	10.53 616	12.31 625	20.33 629	105.85 639	23.36 633	0.14 18	0.13 50	3.25 611	0.20 66	0.16 107	0.23 179	0.16 136	0.10 51	0.31 280	0.16 146	2.59 613	0.32 561	0.07 92	0.07 138	40.66 638	0.28 500

DLNR_Zeroshot_test	10.53 616	12.28 624	20.32 627	105.84 638	23.88 634	0.14 18	0.13 50	3.20 610	0.20 66	0.16 107	0.23 179	0.16 136	0.10 51	0.32 290	0.16 146	2.54 612	0.32 561	0.07 92	0.07 138	40.17 637	0.28 500

LRCNet_RVC	10.94 618	14.45 627	9.66 611	15.38 622	8.02 615	1.08 577	0.35 513	8.72 619	0.72 546	12.63 626	15.84 626	9.73 619	6.52 614	8.58 620	6.38 616	20.33 633	5.39 618	23.79 632	21.95 632	15.35 625	13.96 627

DPSM_ROB	11.46 619	9.79 622	10.18 615	11.11 619	11.31 619	19.08 627	27.38 628	13.42 626	14.23 627	10.34 623	11.13 624	10.97 624	11.33 625	11.89 626	13.49 623	6.74 621	8.19 622	6.00 619	7.05 619	7.74 619	7.76 621

DPSM	11.46 619	9.79 622	10.18 615	11.11 619	11.31 619	19.08 627	27.38 628	13.42 626	14.23 627	10.34 623	11.13 624	10.97 624	11.33 625	11.89 626	13.49 623	6.74 621	8.19 622	6.00 619	7.05 619	7.74 619	7.76 621

xxxxx1	15.30 621	9.78 619	10.23 617	20.34 625	19.47 624	17.10 622	23.00 622	10.36 622	11.04 620	9.25 620	9.66 618	10.74 621	10.66 621	10.60 622	13.72 625	8.14 623	9.35 625	31.88 635	44.61 636	12.63 622	13.46 624

tt_ll	15.30 621	9.78 619	10.23 617	20.34 625	19.47 624	17.10 622	23.00 622	10.36 622	11.04 620	9.25 620	9.66 618	10.74 621	10.66 621	10.60 622	13.72 625	8.14 623	9.35 625	31.88 635	44.61 636	12.63 622	13.46 624

ff	15.30 621	9.78 619	10.23 617	20.34 625	19.47 624	17.10 622	23.00 622	10.36 622	11.04 620	9.25 620	9.66 618	10.74 621	10.66 621	10.60 622	13.72 625	8.14 623	9.35 625	31.88 635	44.61 636	12.63 622	13.46 624

PML	15.86 624	13.12 626	7.07 608	5.22 612	7.66 614	32.93 631	64.30 638	5.37 615	10.12 619	25.87 637	67.29 638	20.25 628	13.20 627	10.09 621	6.81 617	5.94 620	2.00 613	6.03 621	2.18 612	9.13 621	2.62 614

Anonymous_1	16.44 625	9.26 618	9.67 612	10.63 618	14.54 621	18.62 626	26.98 627	12.68 625	13.53 626	10.78 625	10.37 621	10.15 620	10.66 621	10.99 625	12.64 620	15.61 632	7.73 621	16.87 629	43.01 635	56.14 639	7.86 623

HaxPig	17.72 626	20.23 636	19.76 624	16.55 623	16.52 622	9.46 616	9.42 615	14.48 628	13.31 623	18.59 627	18.67 627	17.39 627	16.68 628	17.07 628	16.43 628	21.99 634	20.86 634	22.28 631	21.55 631	21.30 632	21.88 636

MEDIAN_ROB	21.20 627	24.56 637	23.42 633	19.57 624	19.62 627	13.29 619	11.21 617	18.04 629	17.02 629	22.07 636	21.92 628	20.84 629	20.24 629	21.02 629	19.68 629	25.59 635	24.08 635	26.20 633	25.19 633	25.31 633	25.19 637

RAFT-FEzeroshot	23.04 628	19.71 632	20.25 625	22.47 630	22.80 630	38.32 632	55.23 635	26.95 633	28.70 634	20.66 631	22.23 630	22.07 630	22.86 631	23.85 631	27.17 632	13.53 627	16.47 629	12.08 623	14.22 626	15.58 627	15.60 629

RAFT-FE	23.04 628	19.71 632	20.25 625	22.47 630	22.80 630	38.32 632	55.23 635	26.95 633	28.70 634	20.66 631	22.23 630	22.07 630	22.86 631	23.85 631	27.17 632	13.53 627	16.47 629	12.08 623	14.22 626	15.58 627	15.60 629

CasAABBNet	23.04 628	19.69 630	20.32 627	22.42 628	22.73 628	38.35 635	55.23 635	26.99 635	28.74 636	20.67 633	22.28 632	22.11 633	22.86 631	23.84 630	27.17 632	13.52 626	16.47 629	12.08 623	14.21 624	15.57 626	15.60 629

FlowAnything	23.08 631	19.70 631	20.48 630	22.45 629	22.73 628	38.34 634	55.18 633	27.00 636	28.79 637	20.83 635	22.42 634	22.10 632	22.83 630	23.85 631	27.23 636	13.53 627	16.54 632	12.10 627	14.29 628	15.59 629	15.58 628

Selective-RAFT-Error	23.11 632	19.77 634	20.60 631	22.49 632	22.80 630	38.46 637	55.19 634	27.13 638	28.90 638	20.73 634	22.38 633	22.11 633	22.91 635	23.94 634	27.18 635	13.54 630	16.57 633	12.09 626	14.21 624	15.61 630	15.65 632

LSM0	24.21 633	19.88 635	22.33 632	24.42 633	40.13 638	38.41 636	54.99 632	27.05 637	28.61 633	20.59 630	22.00 629	22.29 635	22.86 631	24.12 635	27.16 631	13.59 631	16.33 628	12.13 628	14.08 623	15.72 631	17.53 633

AVERAGE_ROB	25.43 634	29.01 638	27.22 634	24.60 634	24.16 635	17.78 625	12.87 618	22.39 632	21.40 632	26.72 638	26.08 637	25.18 636	24.52 638	25.07 636	23.57 630	29.94 636	28.36 636	30.60 634	29.57 634	29.83 634	29.66 638

RSGM-EC	29.37 635	17.55 628	9.85 613	35.22 635	33.16 636	26.01 629	45.63 630	20.07 630	17.60 630	18.98 628	23.47 635	30.02 637	23.62 636	41.06 637	44.49 637	58.94 637	34.33 637	32.95 638	20.18 629	33.70 635	20.62 634

acva	29.37 635	17.55 628	9.85 613	35.22 635	33.16 636	26.01 629	45.63 630	20.07 630	17.60 630	18.98 628	23.47 635	30.02 637	23.62 636	41.06 637	44.49 637	58.94 637	34.33 637	32.95 638	20.18 629	33.70 635	20.62 634

test_example2	100.95 637	107.33 639	67.16 636	98.17 637	106.88 639	89.44 638	101.34 639	37.23 639	97.88 639	129.56 639	131.26 639	65.41 639	67.34 639	91.22 639	79.29 639	143.32 639	199.32 639	81.12 640	102.17 639	121.89 640	101.70 639

ccccc	254.75 638	256.25 640	312.96 638	351.50 640	361.31 640	144.22 639	162.41 640	153.19 640	130.64 640	152.98 640	153.47 640	161.94 640	200.51 640	268.06 640	296.01 640	387.64 640	346.97 640	244.11 641	219.32 640	413.57 641	378.05 640

GS-Stereo							0.16 133	0.38 248	0.21 89	0.14 70	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 205	0.08 198	0.31 556	0.06 32	0.06 65	0.08 175	0.63 582

STTRV1_RVC		0.33 490		0.29 464	0.36 549	0.49 513	0.31 493	0.63 522	0.54 490	0.47 502	0.56 491	0.47 469	0.43 500	1.00 557	0.40 450	0.28 557	0.21 480	0.20 534	0.18 528	0.25 538	0.18 385

FADE		1.19 597		0.71 581	0.76 586													17.17 630		0.51 572

Low-res two-view benchmark