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

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
U	9.45 620	0.21 40	0.58 170	0.47 149	53.11 644	61.27 649	0.24 44	0.70 78	0.52 106	0.36 51	0.28 18	0.29 39	0.35 85	0.33 2	0.26 26	0.19 218	0.11 32	60.50 647	8.88 630	0.17 115	0.13 47

BTL-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 43	0.26 81	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 10	0.21 1	0.27 16	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.16 69	0.16 180	0.13 5	0.13 47

FoundationStereo	0.24 2	0.21 40	0.36 5	0.38 34	0.22 26	0.32 24	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 24	0.25 8	0.30 45	0.33 67	0.34 3	0.26 26	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.12 16

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo++	0.30 29	0.20 19	0.40 31	0.46 135	0.30 177	0.33 25	0.22 26	0.75 94	0.45 70	0.32 34	0.41 52	0.32 51	0.48 177	0.38 5	0.27 37	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 86	0.54 135	0.50 209	0.28 132	0.36 37	0.22 26	1.02 209	0.39 50	0.42 85	0.64 143	0.36 68	0.51 200	0.39 7	0.29 55	0.18 169	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.18 219

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 275	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
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
252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 31	0.41 65	0.24 49	0.29 14	0.19 7	0.59 34	0.46 76	0.31 28	0.33 31	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

4.5_new	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

water-stereo	0.39 89	0.20 19	0.48 88	0.44 110	0.27 107	0.50 134	0.26 62	0.92 163	0.51 100	0.53 152	0.78 187	0.55 160	0.49 188	0.42 12	0.42 215	0.16 74	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.31 39	0.21 40	0.43 52	0.43 81	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.17 115	0.14 82

GSStereo	0.33 53	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

GS-Stereo							0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

IGEV	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.37 19	0.31 203	0.45 87	0.21 19	0.59 34	0.40 54	0.31 28	0.43 63	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 14	0.13 23	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.12 1	0.12 16

LACA2	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.35 7	0.18 2	0.39 46	0.39 203	0.56 25	0.27 13	0.29 17	0.33 31	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.22 1	0.15 49	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.16 82	0.11 2

MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 19	0.24 49	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 25	0.29 17	0.26 12	0.40 85	0.26 26	0.45 18	0.27 37	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

RAStereo	0.34 58	0.21 40	0.66 219	0.47 149	0.27 107	0.26 6	0.29 81	0.69 73	0.63 140	0.32 34	0.42 54	0.45 101	0.31 54	0.45 18	0.34 129	0.17 122	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.13 47

CAS	0.63 272	0.18 3	0.37 8	2.27 599	0.84 544	0.57 194	0.54 360	0.79 109	0.62 136	0.48 122	0.70 165	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.35 139	2.24 600	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 53	1.06 588

LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 24	0.22 4	0.25 17	0.32 61	0.46 22	0.25 14	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.12 51	0.15 53	0.12 16

HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 34	0.24 49	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 32	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 22	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

DA	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

GGEV	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

4.25_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.5w_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.32 30	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

3w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.52 120	0.40 54	0.21 14	0.53 164	0.54 360	0.65 59	0.46 76	0.44 96	0.48 83	0.23 5	0.45 146	0.46 22	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 43	0.21 14	0.40 51	0.21 19	0.53 14	0.29 18	0.30 24	0.28 18	0.31 48	0.29 39	0.47 30	0.25 14	0.15 49	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.34 58	0.23 86	0.51 111	0.45 124	0.29 152	0.58 197	0.24 44	0.82 127	0.34 38	0.49 131	0.38 43	0.52 145	0.42 124	0.47 30	0.27 37	0.18 169	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.13 47

2w_stereo	0.32 45	0.24 108	0.45 72	0.39 43	0.22 26	0.46 93	0.47 305	0.69 73	0.42 61	0.43 91	0.50 94	0.24 11	0.45 146	0.47 30	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

GCAP-Stereo	0.40 101	0.28 220	0.68 228	0.47 149	0.25 70	0.53 164	0.32 109	0.82 127	0.58 123	0.65 183	0.69 160	0.58 181	0.42 124	0.47 30	0.29 55	0.17 122	0.14 199	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.14 82

XX-TBD	0.46 148	0.70 536	0.35 3	0.79 521	0.25 70	0.58 197	0.26 62	0.69 73	1.27 442	0.76 201	1.00 245	0.45 101	0.33 67	0.47 30	0.37 163	0.19 218	0.15 260	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82

Test_v1	0.27 10	0.20 19	0.37 8	0.34 3	0.25 70	0.31 19	0.30 91	0.59 34	0.37 46	0.29 17	0.33 31	0.25 17	0.25 18	0.48 36	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.11 2

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.26 81	0.26 6	0.25 50	0.49 11	0.29 18	0.36 51	0.47 78	0.28 37	0.32 61	0.49 37	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Pointernet	0.37 77	0.20 19	0.57 164	0.43 81	0.28 132	0.51 151	0.27 69	0.93 172	0.61 134	0.47 114	0.63 140	0.49 127	0.38 105	0.49 37	0.33 114	0.17 122	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LG-Stereo	0.34 58	0.25 136	0.78 321	0.47 149	0.26 81	0.37 39	0.30 91	0.71 83	0.52 106	0.36 51	0.57 126	0.29 39	0.21 5	0.50 40	0.36 151	0.13 23	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.12 16

IGEV++	0.40 101	0.22 64	0.51 111	0.52 263	0.29 152	0.45 87	0.25 50	1.65 409	0.46 76	0.37 59	0.57 126	0.46 105	0.45 146	0.50 40	0.38 174	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

castereo	0.41 109	0.22 64	0.46 81	0.44 110	0.30 177	0.61 217	0.56 386	0.97 192	0.80 214	0.38 67	0.69 160	0.45 101	0.69 290	0.51 42	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.12 16

GIP-stereo	0.34 58	0.23 86	0.45 72	0.50 209	0.36 282	0.38 42	0.23 37	0.78 104	0.52 106	0.34 42	0.51 98	0.46 105	0.38 105	0.51 42	0.27 37	0.20 259	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.16 82	0.14 82

asda	0.30 29	0.24 108	0.42 46	0.38 34	0.23 33	0.43 76	0.34 131	0.58 32	0.37 46	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.52 44	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 136	0.58 170	0.44 110	0.34 264	0.30 16	0.30 91	0.72 84	0.50 91	0.37 59	0.36 39	0.58 181	0.49 188	0.52 44	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.14 82

DispViT+	0.33 53	0.30 275	0.55 146	0.43 81	0.36 282	0.42 65	0.25 50	0.64 54	0.55 116	0.36 51	0.31 27	0.29 39	0.26 26	0.53 46	0.41 202	0.24 365	0.16 299	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.14 82

FlowAnything_test	0.39 89	0.26 162	0.61 185	0.59 372	0.33 246	0.62 226	0.36 156	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.36 39	0.45 101	0.37 99	0.53 46	0.48 269	0.24 365	0.18 353	0.28 427	0.33 508	0.21 281	0.19 260

AEACV	0.37 77	0.24 108	0.52 120	0.47 149	0.51 421	0.37 39	0.38 188	0.65 59	0.53 112	0.42 85	0.56 120	0.46 105	0.60 252	0.53 46	0.30 66	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.14 82

CREStereo++_RVC	0.47 156	0.21 40	0.38 17	0.45 124	0.38 318	0.45 87	0.25 50	0.75 94	1.29 451	0.80 214	1.21 349	0.47 112	0.37 99	0.53 46	0.44 228	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.80 584	0.18 153	0.11 2
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
LCMNet	0.28 17	0.18 3	0.36 5	0.37 19	0.24 49	0.31 19	0.20 12	0.57 30	0.57 121	0.28 11	0.32 30	0.33 59	0.29 39	0.54 50	0.30 66	0.14 38	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

MSCF	0.38 83	0.25 136	0.52 120	0.47 149	0.25 70	0.62 226	0.37 178	0.81 122	0.47 80	0.50 140	0.71 168	0.32 51	0.65 282	0.54 50	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.14 82

trnet	0.39 89	0.21 40	0.37 8	0.36 10	0.20 8	0.53 164	0.29 81	0.78 104	1.12 347	0.59 171	0.71 168	0.53 150	0.42 124	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.13 47

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.44 132	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.65 250	0.26 62	0.79 109	0.83 223	0.93 246	0.98 239	0.51 137	0.46 153	0.54 50	0.35 139	0.18 169	0.24 457	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.26 400

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
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
gasm-f	0.34 58	0.22 64	0.42 46	0.43 81	0.31 203	0.39 46	0.44 270	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.64 143	0.32 51	0.46 153	0.55 56	0.28 50	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.14 82

FE-Mocha	0.49 170	0.30 275	0.87 357	0.48 177	0.36 282	0.45 87	0.22 26	1.58 391	0.49 86	1.00 270	1.09 290	0.74 232	0.41 118	0.55 56	0.30 66	0.18 169	0.12 65	0.21 245	0.20 288	0.17 115	0.15 122

LGtest1	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.42 65	0.19 7	0.56 25	0.26 10	0.29 17	0.24 7	0.29 39	0.29 39	0.55 56	0.25 14	0.18 169	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.14 30	0.13 47

gcap_with_dpt	0.44 132	0.26 162	0.58 170	0.50 209	0.44 371	0.47 100	0.40 217	1.14 268	0.62 136	0.65 183	0.80 198	0.57 175	0.48 177	0.56 59	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.16 160

Monster-pub-eth3d	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

MonSter	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 320	3.18 620	2.55 571	0.39 43	0.23 33	0.44 83	0.23 37	0.63 52	0.42 61	0.44 96	0.44 67	0.34 63	0.28 35	0.56 59	0.29 55	1.35 594	0.10 9	0.22 278	0.19 252	0.46 517	1.31 592

LoS_RVC	0.42 113	0.26 162	0.40 31	0.44 110	0.82 542	0.51 151	0.44 270	0.64 54	0.41 58	0.44 96	0.78 187	0.44 93	0.47 163	0.56 59	0.36 151	0.13 23	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 576

CES	0.48 162	0.20 19	0.37 8	0.39 43	1.39 589	0.55 181	0.35 140	0.98 196	0.66 163	0.44 96	0.66 148	0.35 66	0.27 31	0.56 59	0.33 114	0.15 49	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.19 197	1.46 594

MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

FSD	0.54 207	0.52 483	0.65 208	0.62 410	0.50 409	0.54 172	0.58 401	0.65 59	0.53 112	0.54 156	0.52 101	0.56 172	0.52 206	0.57 65	0.55 313	0.51 552	0.47 569	0.50 546	0.49 555	0.50 527	0.49 530

CroCo-Stereo Lap2	0.44 132	0.34 375	0.77 313	0.61 399	0.79 533	0.28 12	0.35 140	0.75 94	0.71 182	0.38 67	0.50 94	0.72 229	0.55 223	0.57 65	0.47 264	0.17 122	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.21 281	0.20 292

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 86	0.59 177	0.48 177	0.36 282	0.40 51	0.32 109	0.53 14	0.49 86	0.54 156	0.55 117	0.36 68	0.31 54	0.58 68	0.51 289	0.20 259	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.15 122

4w-stereo	0.30 29	0.24 108	0.44 57	0.37 19	0.23 33	0.46 93	0.27 69	0.63 52	0.31 25	0.41 78	0.44 67	0.27 28	0.36 95	0.59 69	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.12 51	0.13 5	0.12 16

rvit_stereo_0080	0.44 132	0.32 328	0.71 257	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

AE-Stereo	0.49 170	0.27 195	0.67 224	0.60 384	0.39 328	0.67 263	0.46 297	1.18 280	1.09 334	0.47 114	0.75 180	0.69 222	0.47 163	0.59 69	0.40 193	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.19 197	0.15 122

whm_eth	0.44 132	0.32 328	0.71 257	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

RCA-Stereo	0.50 176	0.23 86	0.58 170	0.48 177	0.33 246	0.55 181	0.45 290	0.97 192	1.38 493	0.68 189	1.05 274	0.63 202	0.80 337	0.59 69	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.14 82

GMOStereo	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

error version	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-v	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

AnonymousM	0.59 252	1.11 573	0.41 37	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.47 305	1.05 228	0.64 145	0.98 262	0.63 140	0.67 215	0.43 132	0.59 69	0.41 202	0.20 259	0.15 260	1.84 597	0.84 586	0.14 30	0.13 47

test-2	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

sAnonymous2	0.55 223	0.56 498	1.46 510	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 569	0.56 546

CroCo_RVC	0.55 223	0.56 498	1.46 510	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 569	0.56 546

NLSM3	0.36 70	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.36 282	0.43 76	0.32 109	0.69 73	0.58 123	0.41 78	0.68 155	0.39 82	0.43 132	0.60 81	0.35 139	0.14 38	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.16 82	0.13 47

MLG-Stereo_test3	0.28 17	0.18 3	0.42 46	0.40 54	0.23 33	0.47 100	0.19 7	0.61 46	0.29 18	0.35 46	0.21 2	0.35 66	0.21 5	0.60 81	0.25 14	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

WCG-NET	0.42 113	0.21 40	0.54 135	0.40 54	0.25 70	0.47 100	0.32 109	0.73 87	1.15 374	0.76 201	0.73 174	0.58 181	0.45 146	0.60 81	0.34 129	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.13 47

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.52 180	0.26 162	1.04 429	0.56 336	0.32 225	0.61 217	0.38 188	1.10 254	0.91 249	0.78 209	1.01 251	0.77 241	0.52 206	0.60 81	0.42 215	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.23 350

3.25w_new	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.38 34	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.37 19	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

GASTEREO	0.40 101	0.25 136	0.51 111	0.48 177	0.25 70	0.65 250	0.36 156	0.81 122	0.49 86	0.51 148	0.82 200	0.30 45	0.66 285	0.62 88	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.14 82

asd	0.30 29	0.21 40	0.41 37	0.39 43	0.24 49	0.47 100	0.30 91	0.69 73	0.30 22	0.41 78	0.39 47	0.28 37	0.33 67	0.62 88	0.27 37	0.13 23	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

1w_stereo	0.34 58	0.20 19	0.42 46	0.43 81	0.26 81	0.47 100	0.54 360	0.59 34	0.50 91	0.41 78	0.66 148	0.25 17	0.44 142	0.62 88	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

sCroCo_RVC	0.49 170	0.40 431	1.02 421	0.65 443	0.60 472	0.52 155	0.40 217	0.83 132	0.61 134	0.44 96	0.74 178	0.49 127	0.50 194	0.63 91	0.48 269	0.26 416	0.27 480	0.23 318	0.22 362	0.29 415	0.25 376

WQFJA1++	1.55 532	0.22 64	0.45 72	0.38 34	0.28 132	0.38 42	0.20 12	0.62 49	0.28 15	0.38 67	0.39 47	0.34 63	0.39 110	0.64 92	0.27 37	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.12 51	25.04 635	0.14 82

BStereo	0.38 83	0.25 136	1.42 500	0.42 73	0.28 132	0.55 181	0.39 203	0.55 21	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.45 141	0.25 136	1.42 500	0.42 73	0.28 132	1.78 530	0.39 203	0.72 84	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

zero-FE	0.36 70	0.22 64	0.47 84	0.45 124	0.43 362	0.30 16	0.24 44	0.61 46	0.33 32	0.33 39	0.41 52	0.37 74	0.50 194	0.64 92	0.32 97	0.22 321	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.83 567	0.16 160

3.75w	0.32 45	0.23 86	0.44 57	0.37 19	0.29 152	0.62 226	0.36 156	0.59 34	0.32 30	0.41 78	0.47 78	0.25 17	0.34 78	0.64 92	0.26 26	0.12 8	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.12 16

HUF	0.36 70	0.23 86	0.52 120	0.40 54	0.22 26	0.54 172	0.47 305	0.82 127	0.43 63	0.36 51	0.43 63	0.50 133	0.42 124	0.64 92	0.29 55	0.17 122	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.14 82

4D-IteraStereo	0.48 162	0.24 108	0.76 306	0.50 209	0.44 371	0.66 259	0.31 99	0.87 143	1.02 297	1.03 283	0.72 172	0.78 245	0.32 61	0.64 92	0.37 163	0.17 122	0.11 32	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.13 47

GLC_STEREO	0.39 89	0.25 136	0.41 37	0.54 298	0.23 33	0.48 108	0.30 91	0.73 87	0.58 123	0.52 151	0.73 174	0.51 137	0.31 54	0.64 92	0.42 215	0.17 122	0.20 391	0.23 318	0.19 252	0.21 281	0.17 193

R-Stereo Train	0.57 240	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 515	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193

RAFT-Stereo	0.57 240	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 515	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.47 156	0.35 395	0.87 357	0.67 461	0.42 351	0.40 51	0.59 410	0.81 122	0.74 190	0.46 109	0.55 117	0.57 175	0.49 188	0.65 102	0.50 284	0.25 393	0.17 330	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.17 193

MGS-Stereo	0.42 113	0.26 162	0.58 170	0.44 110	0.28 132	0.50 134	0.34 131	0.57 30	0.83 223	0.46 109	1.31 387	0.52 145	0.33 67	0.65 102	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

2.75w_new	0.31 39	0.23 86	0.43 52	0.35 7	0.23 33	0.42 65	0.42 238	0.54 18	0.35 42	0.47 114	0.43 63	0.24 11	0.30 47	0.66 104	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

rvit_stereo_0081_aga	0.44 132	0.34 375	0.73 275	0.51 242	0.41 346	0.50 134	0.40 217	0.81 122	0.57 121	0.58 163	0.56 120	0.53 150	0.43 132	0.66 104	0.40 193	0.26 416	0.21 415	0.22 278	0.20 288	0.26 371	0.18 219

depthmonostereo	0.41 109	0.23 86	0.53 127	0.47 149	0.23 33	0.61 217	0.35 140	1.00 202	0.76 200	0.48 122	0.65 147	0.47 112	0.49 188	0.67 106	0.37 163	0.16 74	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.15 122

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 207	0.25 136	0.68 228	0.43 81	0.24 49	0.40 51	0.34 131	1.04 220	1.09 334	1.32 435	1.60 479	0.80 251	0.68 287	0.67 106	0.39 185	0.13 23	0.10 9	0.18 137	0.17 206	0.17 115	0.13 47

AIO_test	0.35 68	0.22 64	0.44 57	0.43 81	0.27 107	0.57 194	0.44 270	0.79 109	0.41 58	0.32 34	0.47 78	0.46 105	0.30 47	0.69 108	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.15 53	0.12 16

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousa	0.72 329	0.27 195	0.75 296	0.47 149	0.63 482	1.43 495	0.45 290	1.24 307	0.89 240	1.28 406	1.75 508	1.62 489	1.13 474	0.69 108	0.59 327	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.25 412	0.20 236	0.18 219

Gwc-CoAtRS	0.52 180	0.24 108	0.68 228	0.48 177	0.29 152	0.64 234	0.25 50	1.16 273	1.08 326	1.01 275	1.00 245	1.12 382	0.56 229	0.69 108	0.37 163	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.15 53	0.15 122

Reg-Stereo(zero)	0.44 132	0.22 64	0.45 72	0.43 81	0.23 33	0.38 42	0.25 50	0.76 97	1.08 326	0.90 239	0.78 187	0.90 298	0.47 163	0.70 112	0.36 151	0.15 49	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

Any-RAFT	0.53 191	0.24 108	0.47 84	0.47 149	0.27 107	1.00 413	0.25 50	1.58 391	1.05 311	0.85 232	0.99 241	1.06 359	0.47 163	0.70 112	0.32 97	0.18 169	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.16 160

x	0.54 207	0.31 311	0.61 185	0.47 149	0.30 177	0.67 263	0.47 305	1.53 379	0.79 213	0.81 218	0.83 201	0.78 245	0.70 295	0.70 112	0.62 342	0.21 292	0.19 371	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.20 292

CFNet-RSSM	0.54 207	0.24 108	0.70 246	0.48 177	0.28 132	0.60 211	0.27 69	1.49 361	1.14 362	1.06 288	0.93 223	1.08 365	0.54 217	0.70 112	0.35 139	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.14 82

WQFJA1	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.11 260	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.71 116	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 148	0.36 405	0.71 257	0.47 149	0.36 282	0.67 263	0.35 140	0.78 104	1.12 347	0.61 175	0.62 137	0.39 82	0.39 110	0.71 116	0.39 185	0.20 259	0.17 330	0.22 278	0.18 227	0.23 331	0.19 260

RAFT-Test	0.54 207	0.25 136	0.64 201	0.47 149	0.30 177	0.97 405	0.27 69	1.24 307	0.81 217	0.96 255	1.12 309	1.28 423	0.48 177	0.71 116	0.36 151	0.17 122	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.16 160

cross-raft	0.54 207	0.25 136	0.61 185	0.52 263	0.29 152	0.68 270	0.37 178	1.46 355	0.76 200	1.01 275	1.06 276	1.28 423	0.46 153	0.71 116	0.35 139	0.15 49	0.12 65	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.14 82

NLMM	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.12 263	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.72 120	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

AIO-Stereo	0.37 77	0.25 136	0.51 111	0.47 149	0.23 33	0.45 87	0.39 203	1.07 243	0.52 106	0.41 78	0.48 83	0.52 145	0.25 18	0.72 120	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

MyStereo8	0.65 292	0.29 255	1.00 410	0.58 359	0.49 402	0.91 380	0.35 140	1.18 280	1.31 461	1.16 348	1.27 371	0.90 298	0.64 276	0.72 120	0.95 440	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.18 227	0.22 305	0.26 400

ICVP	0.63 272	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.52 180	0.29 255	0.59 177	0.59 372	0.50 409	0.53 164	0.40 217	1.11 260	1.03 301	0.84 227	0.83 201	0.68 217	0.54 217	0.72 120	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.26 430	0.21 281	0.18 219

VMStereo-Base	0.38 83	0.23 86	0.44 57	0.36 10	0.22 26	0.39 46	0.34 131	0.70 78	0.86 228	0.43 91	0.69 160	0.60 190	0.33 67	0.73 125	0.35 139	0.17 122	0.14 199	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.17 193

model_zeroshot	0.48 162	0.29 255	0.86 346	0.51 242	0.36 282	0.69 276	0.37 178	1.12 263	0.62 136	0.85 232	0.84 203	0.66 212	0.37 99	0.73 125	0.34 129	0.20 259	0.16 299	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

DCANet-4	0.54 207	0.26 162	1.07 439	0.42 73	0.24 49	0.48 108	0.36 156	0.99 198	1.30 457	1.10 306	1.02 259	0.56 172	0.75 309	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

fff	0.53 191	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

MIPNet	0.56 232	0.28 220	0.94 388	0.49 197	0.33 246	0.66 259	0.38 188	1.35 327	1.08 326	1.06 288	0.92 220	0.60 190	0.79 331	0.73 125	0.52 296	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

csc	0.53 191	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

cscssc	0.53 191	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

2.25w	0.32 45	0.24 108	0.48 88	0.37 19	0.24 49	0.45 87	0.25 50	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.58 129	0.27 28	0.32 61	0.74 132	0.35 139	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.14 82

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

testlalala	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

GCAPDPT-zeroshot	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

RAFT-Stereo-weight	0.47 156	0.24 108	0.53 127	0.48 177	0.27 107	0.60 211	0.35 140	1.02 209	1.07 320	0.99 265	0.78 187	0.76 239	0.28 35	0.76 136	0.36 151	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

DCRE	0.82 394	0.26 162	0.70 246	0.58 359	0.44 371	0.54 172	0.48 317	0.95 183	0.78 209	0.78 209	7.33 609	0.86 281	0.52 206	0.76 136	0.41 202	0.16 74	0.16 299	0.19 166	0.17 206	0.18 153	0.17 193

GANet-ADL	0.60 255	0.35 395	0.72 263	0.64 429	0.40 338	0.68 270	0.51 335	1.49 361	1.12 347	0.95 253	1.08 285	0.91 301	0.57 239	0.76 136	0.55 313	0.26 416	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.23 331	0.25 376

2.5w	0.31 39	0.23 86	0.46 81	0.39 43	0.24 49	0.42 65	0.39 203	0.61 46	0.30 22	0.37 59	0.53 107	0.24 11	0.25 18	0.77 139	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

3.5w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.45 72	0.37 19	0.24 49	0.54 172	0.35 140	0.66 65	0.36 43	0.43 91	0.44 67	0.29 39	0.34 78	0.77 139	0.39 185	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.13 47

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 19	0.22 26	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 139	0.23 3	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MM-Stereo_test3	0.50 176	0.24 108	0.54 135	0.54 298	0.74 515	0.49 120	0.53 354	1.09 251	1.05 311	0.62 178	0.95 226	0.61 195	0.42 124	0.77 139	0.38 174	0.20 259	0.17 330	0.20 208	0.16 180	0.18 153	0.18 219

AASNet	0.76 367	0.35 395	0.91 378	0.79 521	0.81 540	1.14 440	0.56 386	2.02 521	1.08 326	1.22 379	1.24 357	0.93 311	0.76 317	0.77 139	1.16 474	0.27 432	0.23 448	0.24 338	0.20 288	0.28 404	0.24 364

Occ-G	0.42 113	0.21 40	0.48 88	0.41 65	0.26 81	0.42 65	0.62 420	0.77 100	0.49 86	0.43 91	0.66 148	1.02 349	0.46 153	0.78 144	0.41 202	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.16 82	0.16 160

MyStereo06	0.61 261	0.28 220	0.95 392	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.78 450	0.67 165	1.03 283	1.12 309	1.13 387	0.56 229	0.78 144	0.41 202	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

raftrobust	0.52 180	0.25 136	0.56 153	0.65 443	0.52 433	0.49 120	0.34 131	0.98 196	0.91 249	1.30 421	0.87 211	0.63 202	0.81 341	0.78 144	0.41 202	0.19 218	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.16 160

DMCA	0.67 310	0.34 375	0.90 375	0.51 242	0.44 371	0.86 370	0.47 305	1.42 342	1.02 297	1.17 357	1.12 309	1.23 406	0.75 309	0.78 144	0.95 440	0.25 393	0.19 371	0.27 412	0.19 252	0.24 346	0.27 410

AdaDepth	0.30 29	0.22 64	0.49 95	0.44 110	0.27 107	0.44 83	0.24 44	0.52 13	0.30 22	0.31 28	0.37 42	0.26 22	0.32 61	0.79 148	0.25 14	0.12 8	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

gcap-zeroshot	0.53 191	0.28 220	0.89 371	0.49 197	0.28 132	0.76 312	0.37 178	1.34 324	0.73 188	0.89 237	0.67 152	1.35 439	0.51 200	0.79 148	0.33 114	0.18 169	0.15 260	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

HUI-Stereo	0.52 180	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.30 91	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	0.79 148	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

qwe	0.32 45	0.21 40	0.40 31	0.37 19	0.26 81	0.49 120	0.29 81	0.64 54	0.39 50	0.49 131	0.48 83	0.26 22	0.27 31	0.80 151	0.34 129	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.15 53	0.12 16

MM-Stereo_test2	0.43 119	0.24 108	0.67 224	0.51 242	0.32 225	0.55 181	0.45 290	0.97 192	0.77 205	0.59 171	0.51 98	0.49 127	0.42 124	0.80 151	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.14 82

FACV-RUCA	0.63 272	0.34 375	0.82 333	0.62 410	0.65 487	0.81 349	0.41 234	1.44 349	1.07 320	0.86 234	1.14 318	0.61 195	0.69 290	0.80 151	0.53 303	0.28 446	0.19 371	0.47 541	0.21 333	0.35 459	0.25 376

IPLGR_C	0.62 265	0.33 351	0.99 404	0.58 359	0.49 402	0.76 312	0.48 317	1.10 254	0.96 267	1.40 469	1.56 470	0.62 199	0.48 177	0.80 151	0.71 373	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

ACVNet	0.63 272	0.31 311	0.54 135	0.54 298	0.36 282	0.80 340	0.46 297	1.37 330	1.07 320	0.93 246	1.30 381	1.08 365	0.85 361	0.80 151	0.94 436	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.18 219

acv_ft	0.75 361	0.31 311	0.95 392	0.70 483	0.86 551	1.24 463	0.53 354	1.44 349	1.07 320	1.24 392	1.30 381	1.08 365	0.92 392	0.80 151	1.34 497	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.21 281	0.18 219

riskmin	0.56 232	0.27 195	0.60 181	0.43 81	0.31 203	0.83 357	0.42 238	1.14 268	1.04 306	0.73 200	0.75 180	1.11 381	1.01 440	0.81 157	0.51 289	0.20 259	0.14 199	0.24 338	0.15 138	0.24 346	0.25 376

iRaftStereo_RVC	0.47 156	0.26 162	0.64 201	0.50 209	0.29 152	0.53 164	0.33 120	1.05 228	0.77 205	0.84 227	1.00 245	0.55 160	0.37 99	0.81 157	0.40 193	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.19 197	0.15 122

DCANet	0.54 207	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.36 156	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	0.92 392	0.81 157	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

rvit_stereo_0081	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

rvit_stereo_0082	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

IGEV-FE	0.53 191	0.30 275	0.99 404	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.94 314	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

dual_stereo	0.27 10	0.19 12	0.35 3	0.39 43	0.21 14	0.25 5	0.22 26	0.48 9	0.31 25	0.32 34	0.26 12	0.37 74	0.24 15	0.83 162	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.30 275	0.99 404	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.95 323	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

ACRE	0.61 261	0.33 351	1.01 414	0.58 359	0.49 402	0.75 305	0.47 305	1.06 241	0.95 262	1.37 456	1.55 466	0.62 199	0.46 153	0.83 162	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.21 312

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.36 70	0.23 86	0.49 95	0.43 81	0.27 107	0.59 204	0.38 188	0.94 178	0.45 70	0.33 39	0.46 76	0.49 127	0.22 11	0.84 167	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.13 47

WCG-NET（raft）	0.45 141	0.21 40	0.55 146	0.40 54	0.24 49	0.50 134	0.36 156	0.73 87	1.09 334	0.71 194	0.76 182	0.92 309	0.51 200	0.84 167	0.34 129	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.14 114	0.14 30	0.14 82

CASS	0.65 292	0.34 375	0.72 263	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 421	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADStereo(finetuned)	0.57 240	0.24 108	1.06 434	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.35 140	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	1.20 488	0.84 167	0.51 289	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

IGEV-RUCA	0.37 77	0.23 86	0.48 88	0.49 197	0.36 282	0.60 211	0.23 37	0.64 54	0.49 86	0.39 76	0.49 91	0.44 93	0.31 54	0.85 172	0.30 66	0.24 365	0.13 141	0.16 69	0.12 51	0.20 236	0.19 260

knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

GMStereo	0.55 223	0.45 455	0.94 388	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.65 292	0.40 431	0.77 313	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PAM	0.76 367	0.29 255	1.08 443	0.52 263	0.33 246	1.38 485	0.39 203	2.01 517	0.67 165	1.06 288	0.96 229	2.89 578	1.43 519	0.86 176	0.35 139	0.19 218	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.20 292

EGLCR-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.51 111	0.43 81	0.26 81	0.44 83	0.22 26	0.99 198	0.48 83	0.42 85	0.42 54	0.67 215	0.29 39	0.86 176	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.17 115	0.15 122

PMTNet	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 583	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

LG-G_1	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LG-G	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

rvit_0105_5	0.58 247	0.39 424	1.05 430	0.66 449	0.37 301	0.58 197	0.56 386	0.94 178	1.18 394	0.64 181	0.68 155	0.75 235	0.63 272	0.88 181	0.50 284	0.32 476	0.32 516	0.30 451	0.27 441	0.28 404	0.25 376

rvit_stereo_0083	0.47 156	0.33 351	0.81 330	0.56 336	0.36 282	0.50 134	0.44 270	0.68 72	0.95 262	0.49 131	0.57 126	0.55 160	0.49 188	0.88 181	0.46 257	0.25 393	0.25 466	0.24 338	0.20 288	0.24 346	0.17 193

1test111	0.54 207	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	0.88 181	0.59 327	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

qqq	0.57 240	0.34 375	0.71 257	0.47 149	0.27 107	0.64 234	0.62 420	1.42 342	0.78 209	0.80 214	0.92 220	0.95 323	0.77 320	0.88 181	0.59 327	0.21 292	0.20 391	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

MSMDNet	0.66 301	0.32 328	0.87 357	0.49 197	0.37 301	0.79 331	0.40 217	1.43 348	1.31 461	1.15 338	1.31 387	1.24 408	0.63 272	0.88 181	0.57 320	0.21 292	0.16 299	0.26 396	0.19 252	0.39 483	0.24 364

PCWNet_CMD	0.66 301	0.32 328	0.88 365	0.49 197	0.37 301	0.78 325	0.40 217	1.42 342	1.31 461	1.16 348	1.31 387	1.25 412	0.62 267	0.89 186	0.57 320	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.19 252	0.40 487	0.25 376

CIPLG	0.62 265	0.33 351	0.96 398	0.58 359	0.50 409	0.75 305	0.48 317	1.05 228	0.96 267	1.40 469	1.57 474	0.64 205	0.48 177	0.89 186	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 12	0.38 17	0.40 54	0.24 49	0.38 42	0.20 12	0.59 34	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 59	0.27 31	0.90 188	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

DDF-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.47 84	0.48 177	0.42 351	0.31 19	0.24 44	0.53 14	0.33 32	0.33 39	0.40 49	0.37 74	0.48 177	0.91 189	0.32 97	0.23 348	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.86 569	0.16 160

LG-Stereo_L2	0.29 24	0.20 19	0.45 72	0.37 19	0.25 70	0.26 6	0.20 12	0.78 104	0.28 15	0.28 11	0.26 12	0.24 11	0.26 26	0.91 189	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

rvit_0105_3	0.63 272	0.44 448	1.08 443	0.72 495	0.40 338	0.64 234	0.71 451	1.03 214	1.17 387	0.82 222	0.70 165	0.80 251	0.70 295	0.91 189	0.56 317	0.35 502	0.34 523	0.34 491	0.32 498	0.27 385	0.28 422

mmm	0.63 272	0.35 395	0.72 263	0.51 242	0.30 177	0.86 370	0.54 360	1.59 393	0.86 228	1.07 291	1.38 417	0.79 249	0.75 309	0.91 189	0.58 324	0.22 321	0.18 353	0.29 438	0.25 412	0.25 359	0.23 350

11t1	0.52 180	0.28 220	0.68 228	0.51 242	0.28 132	0.83 357	0.39 203	1.22 301	0.63 140	0.84 227	0.74 178	0.68 217	0.68 287	0.91 189	0.57 320	0.21 292	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.20 236	0.21 312

BUS	0.74 352	0.32 328	0.68 228	0.54 298	0.44 371	2.34 566	0.42 238	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.03 353	0.62 267	0.91 189	0.70 367	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

BSDual-CNN	0.71 327	0.32 328	0.68 228	0.54 298	0.44 371	1.27 467	0.65 429	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

psmg	0.72 329	0.32 328	0.68 228	0.50 209	0.44 371	1.48 499	0.75 460	1.94 501	0.98 279	1.21 374	1.33 396	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.19 371	0.25 377	0.25 412	0.23 331	0.22 330

DIP-Stereo	0.62 265	0.30 275	0.83 338	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 573	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo++	0.38 83	0.23 86	0.41 37	0.43 81	0.31 203	0.97 405	0.22 26	0.86 142	0.58 123	0.32 34	0.44 67	0.51 137	0.39 110	0.93 198	0.24 6	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.14 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 329	0.35 395	1.70 530	0.49 197	0.56 449	0.63 230	0.38 188	2.41 576	0.65 160	0.77 206	1.07 280	1.82 521	0.95 411	0.93 198	0.43 225	0.20 259	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.28 404	0.26 400

raft+_RVC	0.53 191	0.26 162	0.54 135	0.60 384	0.47 397	0.54 172	0.54 360	1.27 311	0.99 286	0.76 201	1.03 269	0.70 225	0.56 229	0.93 198	0.47 264	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.18 227	0.18 153	0.15 122

HI	0.64 284	0.32 328	0.68 228	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 431	1.43 430	1.62 489	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

CoSv	0.64 284	0.32 328	0.68 228	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 431	1.43 430	1.62 489	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

rvit_0105_6	0.53 191	0.37 412	0.98 403	0.65 443	0.38 318	0.51 151	0.51 335	0.77 100	1.20 407	0.54 156	0.55 117	0.65 208	0.53 212	0.94 201	0.44 228	0.32 476	0.32 516	0.28 427	0.24 398	0.28 404	0.21 312

WQFJX	0.51 178	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.87 553	0.75 305	0.39 203	1.29 316	0.77 205	0.53 152	0.52 101	0.55 160	0.55 223	0.95 204	0.60 335	0.17 122	0.19 371	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.18 219

111111	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.45 124	0.42 351	0.37 39	0.22 26	0.95 183	0.38 49	0.31 28	0.31 27	0.40 85	0.27 31	0.96 205	0.26 26	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.13 47

PAM_32	0.77 369	0.28 220	1.03 425	0.52 263	0.30 177	1.32 475	0.35 140	1.97 508	0.65 160	1.02 279	1.06 276	3.05 579	1.49 529	0.96 205	0.36 151	0.19 218	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.19 197	0.19 260

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 447	0.39 424	3.21 580	0.50 209	0.63 482	0.64 234	0.39 203	2.36 571	0.75 191	0.95 253	4.63 592	1.81 518	0.56 229	0.96 205	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.26 430	0.32 443	0.35 474

IPLGR	0.58 247	0.27 195	1.14 459	0.48 177	0.28 132	0.65 250	0.33 120	1.22 301	1.13 359	1.18 362	1.05 274	0.69 222	0.66 285	0.96 205	0.52 296	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.18 219

DeepStereo_RVC	0.55 223	0.29 255	0.72 263	0.51 242	0.30 177	0.59 204	0.33 120	1.03 214	0.70 178	1.16 348	0.93 223	0.83 267	0.94 406	0.96 205	0.54 309	0.21 292	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.24 346	0.24 364

111	0.60 255	0.23 86	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.72 290	0.42 238	1.18 280	1.41 509	0.80 214	1.38 417	1.10 377	0.79 331	0.96 205	0.58 324	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.19 260

FENet	0.60 255	0.28 220	0.63 194	0.54 298	0.33 246	0.83 357	0.38 188	1.27 311	1.07 320	1.00 270	0.86 207	0.99 339	0.85 361	0.96 205	0.68 363	0.22 321	0.15 260	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.23 350

AdaStereo	0.70 320	0.43 445	0.75 296	0.73 503	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
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.
Hybrid-DGEV-03	0.65 292	0.26 162	0.56 153	0.53 282	0.36 282	0.73 295	0.39 203	0.89 152	1.15 374	1.73 530	2.52 563	0.84 276	0.56 229	0.97 213	0.44 228	0.18 169	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.14 82

AFF-stereo	0.58 247	0.25 136	0.64 201	0.46 135	0.29 152	0.34 26	0.38 188	1.15 271	1.14 362	1.17 357	1.60 479	1.10 377	0.71 300	0.97 213	0.43 225	0.13 23	0.11 32	0.19 166	0.19 252	0.17 115	0.14 82

NLSM1	0.49 170	0.25 136	0.55 146	0.48 177	1.08 569	0.83 357	0.31 99	0.83 132	0.66 163	0.51 148	0.76 182	0.47 112	0.48 177	0.98 215	0.55 313	0.18 169	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.15 122

Replicate-Monster	0.41 109	0.26 162	2.03 550	0.36 10	0.21 14	0.46 93	0.23 37	0.67 71	0.48 83	0.42 85	0.27 16	0.31 48	0.30 47	0.98 215	0.24 6	0.14 38	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.28 422

rvit_0105_4	0.56 232	0.38 419	1.06 434	0.66 449	0.38 318	0.53 164	0.53 354	0.84 139	1.17 387	0.56 160	0.61 135	0.72 229	0.59 249	0.98 215	0.45 243	0.32 476	0.33 521	0.29 438	0.25 412	0.29 415	0.23 350

CFNet_pseudo	0.66 301	0.32 328	0.86 346	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.24 408	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.33 481	0.19 252	0.36 466	0.25 376

ccs_rob	0.66 301	0.33 351	0.86 346	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.23 406	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.35 499	0.20 288	0.37 470	0.25 376

H2IRNET	0.56 232	0.26 162	0.66 219	0.47 149	0.35 268	0.41 57	0.26 62	0.92 163	1.17 387	0.61 175	1.28 377	1.08 365	0.86 369	0.99 220	0.63 346	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.25 412	0.21 281	0.18 219

CFNet_ucs	0.70 320	0.33 351	0.88 365	0.50 209	0.43 362	0.74 300	0.44 270	1.60 397	1.29 451	1.22 379	1.54 464	1.09 375	0.63 272	0.99 220	0.59 327	0.25 393	0.20 391	0.37 510	0.21 333	0.40 487	0.28 422

IER	0.70 320	0.31 311	1.02 421	0.48 177	0.52 433	1.34 479	0.51 335	1.17 275	0.99 286	1.23 385	1.34 403	1.12 382	1.11 467	0.99 220	0.71 373	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.21 333	0.20 236	0.19 260

GES	0.66 301	0.34 375	0.90 375	0.59 372	0.38 318	0.94 392	0.57 397	2.11 534	0.86 228	1.02 279	1.11 302	0.66 212	0.79 331	0.99 220	0.61 339	0.27 432	0.19 371	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.30 441

UCFNet_RVC	0.69 316	0.35 395	0.49 95	0.64 429	0.39 328	0.85 369	0.58 401	1.75 436	1.14 362	0.97 258	1.19 343	1.17 392	0.93 401	0.99 220	0.62 342	0.28 446	0.20 391	0.34 491	0.31 490	0.32 443	0.27 410

ToySt	0.66 301	0.33 351	1.23 469	0.51 242	0.33 246	0.86 370	0.68 442	1.10 254	0.97 274	0.84 227	1.08 285	1.25 412	0.94 406	1.01 225	0.74 380	0.19 218	0.19 371	0.24 338	0.24 398	0.27 385	0.23 350

dd	0.59 252	0.48 466	0.97 400	0.55 322	0.32 225	0.64 234	0.47 305	1.02 209	1.34 472	0.78 209	0.86 207	0.58 181	0.54 217	1.01 225	0.86 423	0.28 446	0.18 353	0.26 396	0.19 252	0.32 443	0.24 364

BEATNet_4x	0.73 347	0.49 469	1.17 463	0.53 282	0.26 81	1.03 419	0.55 378	1.82 463	1.06 315	1.21 374	1.22 351	0.96 329	0.91 389	1.01 225	1.06 456	0.21 292	0.14 199	0.24 338	0.19 252	0.37 470	0.21 312

RSM++	0.38 83	0.24 108	0.51 111	0.47 149	0.26 81	0.50 134	0.41 234	0.79 109	0.45 70	0.37 59	0.45 72	0.60 190	0.35 85	1.02 228	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.18 153	0.13 47

rvit_stereo_0075_2	0.64 284	0.46 457	1.05 430	0.66 449	0.66 490	0.53 164	0.48 317	1.20 292	1.12 347	0.76 201	0.92 220	0.78 245	0.53 212	1.03 229	0.59 327	0.37 510	0.28 487	0.40 524	0.31 490	0.37 470	0.32 458

StereoVision	0.65 292	0.34 375	0.86 346	0.59 372	0.40 338	0.50 134	0.41 234	1.09 251	0.93 257	0.71 194	2.50 562	0.82 260	0.57 239	1.03 229	0.49 278	0.25 393	0.28 487	0.29 438	0.28 462	0.36 466	0.20 292

anonymousdsp2	0.53 191	0.27 195	0.74 292	0.48 177	0.29 152	0.76 312	0.47 305	1.61 400	0.82 222	0.77 206	0.77 185	0.75 235	0.47 163	1.03 229	0.40 193	0.18 169	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.19 197	0.18 219

Anonymous_2	1.30 507	0.55 494	0.82 333	0.52 263	0.58 461	1.01 414	0.64 427	1.25 309	0.97 274	0.96 255	0.78 187	1.33 434	1.29 503	1.03 229	0.74 380	0.62 569	0.64 589	1.06 588	9.63 631	1.16 583	0.49 530

MC-Stereo	0.43 119	0.23 86	0.48 88	0.51 242	0.28 132	0.39 46	0.32 109	0.88 151	0.68 172	0.60 174	0.84 203	0.56 172	0.61 261	1.03 229	0.31 88	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.13 47

SFCPSM	0.70 320	0.28 220	1.02 421	0.51 242	0.38 318	1.37 482	0.66 434	2.00 513	1.03 301	1.17 357	1.21 349	0.82 260	0.78 327	1.03 229	0.53 303	0.21 292	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.21 281	0.19 260

DCVSM-stereo	0.72 329	0.35 395	0.76 306	0.55 322	0.42 351	0.73 295	0.38 188	1.21 293	1.02 297	1.79 538	1.04 272	1.62 489	1.03 448	1.04 235	0.79 402	0.24 365	0.27 480	0.29 438	0.24 398	0.30 425	0.36 480

GwcNet-ADL	0.64 284	0.31 311	0.79 324	0.56 336	0.41 346	0.60 211	0.58 401	1.41 340	1.26 436	1.08 292	1.13 314	0.91 301	0.60 252	1.04 235	0.78 396	0.27 432	0.18 353	0.18 137	0.18 227	0.25 359	0.29 428

Hybrid-DGEV-2	0.65 292	0.31 311	0.73 275	0.60 384	0.37 301	1.08 428	0.28 76	1.45 354	1.40 503	1.32 435	0.85 205	1.03 353	1.01 440	1.05 237	0.48 269	0.18 169	0.15 260	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.15 122

LL-Strereo2	0.52 180	0.33 351	0.69 240	0.52 263	0.37 301	0.70 283	0.30 91	1.13 267	0.67 165	0.94 251	0.78 187	0.91 301	0.42 124	1.05 237	0.42 215	0.17 122	0.16 299	0.29 438	0.25 412	0.21 281	0.16 160

PSM-adaLoss	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.41 234	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.82 260	0.61 261	1.06 239	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

RAFT	0.64 284	0.30 275	0.73 275	0.59 372	0.33 246	0.68 270	0.58 401	1.04 220	0.76 200	1.08 292	1.19 343	1.65 500	0.93 401	1.06 239	0.56 317	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.24 398	0.22 305	0.17 193

Anonymous3	0.61 261	0.44 448	1.11 451	0.59 372	0.49 402	0.93 391	0.65 429	0.93 172	0.81 217	0.72 199	0.88 213	0.65 208	0.69 290	1.06 239	0.53 303	0.35 502	0.30 502	0.26 396	0.26 430	0.31 434	0.27 410

EAI-Stereo	0.65 292	0.28 220	0.69 240	0.53 282	0.27 107	0.60 211	0.40 217	2.28 564	0.64 145	0.71 194	3.18 576	0.57 175	0.43 132	1.06 239	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.17 206	0.17 115	0.17 193

RSM	0.39 89	0.24 108	0.49 95	0.46 135	0.26 81	0.47 100	0.40 217	0.92 163	0.44 68	0.41 78	0.42 54	0.65 208	0.33 67	1.07 243	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.13 47

EKT-Stereo	0.53 191	0.30 275	0.73 275	0.58 359	0.60 472	0.51 151	0.48 317	0.94 178	0.90 244	0.71 194	0.88 213	0.77 241	0.43 132	1.07 243	0.40 193	0.22 321	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.22 330

Selective-IGEV	0.39 89	0.24 108	0.50 104	0.44 110	0.25 70	0.46 93	0.33 120	1.25 309	0.40 54	0.35 46	0.45 72	0.52 145	0.30 47	1.07 243	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

HHNet	0.62 265	0.26 162	0.63 194	0.43 81	0.45 379	0.50 134	0.58 401	1.07 243	1.01 294	1.25 397	2.23 548	0.70 225	0.61 261	1.07 243	0.47 264	0.20 259	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.30 441

HART	0.45 141	0.22 64	0.54 135	0.50 209	0.26 81	0.41 57	0.29 81	1.03 214	0.50 91	0.58 163	1.45 438	0.61 195	0.35 85	1.08 247	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.14 114	0.19 197	0.14 82

MLG-Stereo	0.29 24	0.19 12	0.38 17	0.41 65	0.20 8	0.42 65	0.20 12	0.66 65	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 59	0.28 35	1.09 248	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

AIO-test2	0.57 240	0.28 220	0.63 194	0.61 399	0.58 461	0.79 331	0.51 335	1.18 280	1.40 503	0.63 179	1.15 326	0.51 137	0.43 132	1.09 248	0.35 139	0.21 292	0.17 330	0.26 396	0.30 483	0.20 236	0.19 260

MoCha-V2	0.40 101	0.20 19	0.49 95	0.50 209	0.21 14	0.44 83	0.33 120	0.93 172	0.53 112	0.53 152	0.53 107	0.42 87	0.58 248	1.09 248	0.27 37	0.14 38	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.15 122

ssnet_v2	0.88 419	0.36 405	1.02 421	0.62 410	0.38 318	1.32 475	0.97 518	2.07 530	1.34 472	1.37 456	1.18 336	1.54 477	0.92 392	1.10 251	1.65 532	0.30 462	0.27 480	0.30 451	0.28 462	0.27 385	0.26 400

TRStereo	0.60 255	0.60 516	0.97 400	0.74 507	0.67 494	0.46 93	0.38 188	1.85 473	0.89 240	0.79 212	0.80 198	0.88 289	0.39 110	1.10 251	0.41 202	0.23 348	0.15 260	0.23 318	0.24 398	0.17 115	0.15 122

CRE-IMP	0.55 223	0.30 275	0.74 292	0.52 263	0.29 152	0.79 331	0.25 50	1.04 220	0.72 184	1.09 298	0.95 226	0.81 255	0.57 239	1.10 251	0.50 284	0.21 292	0.14 199	0.23 318	0.19 252	0.28 404	0.22 330

Select-FE	0.74 352	0.39 424	1.56 520	0.55 322	0.46 391	0.40 51	0.22 26	1.86 476	0.68 172	1.05 287	1.31 387	1.82 521	1.74 549	1.11 254	0.38 174	0.21 292	0.16 299	0.21 245	0.25 412	0.19 197	0.31 451

ours_stereo	0.39 89	0.28 220	0.51 111	0.46 135	0.30 177	0.40 51	0.44 270	0.73 87	0.56 119	0.35 46	0.56 120	0.46 105	0.33 67	1.11 254	0.32 97	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.15 138	0.19 197	0.14 82

MIF-Stereo (partial)	0.45 141	0.25 136	0.70 246	0.50 209	0.52 433	0.35 32	0.26 62	0.91 160	0.59 132	0.45 104	0.71 168	0.51 137	0.51 200	1.11 254	0.45 243	0.20 259	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.24 346	0.18 219

iRaft-Stereo_20w	0.65 292	0.31 311	1.00 410	0.47 149	0.34 264	0.73 295	0.30 91	2.96 590	0.70 178	1.15 338	1.14 318	0.76 239	0.65 282	1.11 254	0.38 174	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.18 219

AIO-test1	0.56 232	0.25 136	0.55 146	0.64 429	0.78 530	0.80 340	0.36 156	1.18 280	1.34 472	0.57 161	0.88 213	0.61 195	0.50 194	1.12 258	0.35 139	0.17 122	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.18 153	0.23 350

ROB_FTStereo_v2	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.42 238	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.12 258	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

DilatedVolume-Stereo	0.43 119	0.21 40	0.55 146	0.43 81	0.32 225	0.72 290	0.29 81	0.80 117	0.51 100	0.77 206	0.73 174	0.48 118	0.40 115	1.13 260	0.39 185	0.15 49	0.14 199	0.15 35	0.14 114	0.16 82	0.14 82

plain	0.46 148	0.27 195	1.01 414	0.50 209	0.40 338	0.35 32	0.37 178	0.87 143	0.56 119	0.43 91	0.76 182	0.42 87	0.40 115	1.13 260	0.45 243	0.21 292	0.15 260	0.24 338	0.19 252	0.24 346	0.16 160

Consistency-Raft	1.25 503	0.99 564	1.93 547	1.02 572	1.21 583	0.96 401	1.01 527	1.75 436	1.92 560	1.36 453	2.12 543	1.44 456	1.01 440	1.14 262	1.40 507	0.72 576	0.82 596	0.89 580	0.98 596	1.31 589	0.95 580

SGD-Stereo	0.32 45	0.20 19	0.40 31	0.38 34	0.19 5	0.43 76	0.22 26	0.64 54	0.33 32	0.42 85	0.34 34	0.27 28	0.35 85	1.15 263	0.30 66	0.20 259	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.17 115	0.13 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.67 528	0.42 46	0.64 429	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

anonymity	1.12 485	0.97 561	1.21 466	1.07 576	1.12 574	1.08 428	0.89 498	1.95 503	1.16 384	1.29 412	1.26 368	1.22 401	1.09 465	1.15 263	1.01 451	1.02 586	1.00 609	0.97 582	0.97 594	0.98 575	0.99 582

ROB_FTStereo	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.25 50	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.95 226	0.82 260	0.61 261	1.15 263	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

MM-Stereo_test1	0.49 170	0.24 108	0.56 153	0.51 242	0.30 177	0.50 134	0.54 360	0.91 160	1.03 301	0.84 227	0.69 160	0.54 155	0.60 252	1.16 267	0.33 114	0.18 169	0.16 299	0.20 208	0.17 206	0.19 197	0.15 122

test_sample2	0.62 265	0.29 255	0.74 292	0.50 209	0.28 132	0.80 340	0.61 417	1.61 400	1.00 291	0.88 236	0.99 241	0.94 314	0.83 354	1.16 267	0.51 289	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.22 330

test_sample1	0.61 261	0.29 255	0.75 296	0.50 209	0.31 203	0.76 312	0.48 317	1.59 393	0.84 226	0.90 239	0.94 225	0.88 289	0.95 411	1.16 267	0.67 359	0.22 321	0.18 353	0.20 208	0.19 252	0.21 281	0.21 312

test_4	0.53 191	0.22 64	0.56 153	0.54 298	0.32 225	0.64 234	0.39 203	0.80 117	0.62 136	0.92 245	1.87 523	0.68 217	0.42 124	1.16 267	0.37 163	0.15 49	0.13 141	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.15 122

PSMNet-RUCA	1.02 463	0.97 561	1.44 503	1.23 583	1.10 570	1.40 489	0.62 420	1.69 419	1.38 493	0.94 251	1.53 459	0.97 331	0.83 354	1.17 271	0.93 434	0.69 575	0.34 523	0.99 585	0.60 573	0.97 574	0.64 563

test_sample3	0.68 314	0.32 328	0.88 365	0.52 263	0.30 177	0.97 405	0.52 346	1.86 476	1.15 374	1.08 292	1.11 302	0.88 289	0.71 300	1.17 271	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.25 377	0.25 412	0.25 359	0.25 376

GCAP-BAT	0.49 170	0.31 311	0.64 201	0.41 65	0.46 391	0.70 283	0.35 140	0.77 100	0.64 145	0.86 234	1.00 245	0.77 241	0.37 99	1.18 273	0.36 151	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.13 84	0.17 115	0.15 122

test_sample4	0.69 316	0.33 351	0.91 378	0.51 242	0.30 177	0.92 387	0.52 346	1.87 479	1.15 374	1.14 332	1.18 336	0.87 285	0.75 309	1.18 273	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.26 430	0.26 371	0.25 376

monsterstereo	0.34 58	0.20 19	0.44 57	0.45 124	0.35 268	0.27 11	0.29 81	0.53 14	0.51 100	0.44 96	0.61 135	0.26 22	0.25 18	1.19 275	0.27 37	0.13 23	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.10 1

GMStereo_Zeroshot	0.67 310	0.61 518	1.01 414	0.64 429	0.37 301	0.84 366	0.35 140	1.05 228	1.12 347	1.12 314	1.06 276	1.27 420	0.54 217	1.19 275	0.59 327	0.32 476	0.17 330	0.31 457	0.18 227	0.52 534	0.22 330

DEFOM-Stereo	0.33 53	0.20 19	0.40 31	0.42 73	0.28 132	0.80 340	0.23 37	0.48 9	0.37 46	0.37 59	0.31 27	0.23 5	0.24 15	1.20 277	0.27 37	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.14 82

psm_up	0.77 369	0.34 375	0.70 246	0.66 449	0.58 461	1.05 422	0.92 506	1.52 373	1.12 347	1.26 401	1.16 331	1.31 431	1.23 494	1.20 277	0.81 408	0.25 393	0.29 498	0.31 457	0.27 441	0.27 385	0.25 376

UDGNet	0.72 329	1.17 579	0.80 329	0.77 517	0.41 346	0.77 320	0.38 188	0.97 192	1.34 472	0.81 218	0.88 213	0.71 228	0.60 252	1.21 279	0.54 309	0.52 553	0.19 371	1.02 587	0.26 430	0.71 563	0.31 451

RAFT-IKP	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.59 204	0.36 156	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.61 261	1.22 280	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

RALAANet	0.60 255	0.33 351	0.87 357	0.62 410	0.50 409	0.69 276	0.31 99	1.21 293	1.06 315	1.09 298	1.16 331	0.88 289	0.46 153	1.22 280	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.17 193

DualNet (step1)	0.83 400	0.49 469	1.13 455	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.57 562	0.28 487	0.62 569	0.67 577	0.45 511	0.42 504

test_sample7	0.74 352	0.37 412	0.76 306	0.52 263	0.35 268	0.91 380	0.67 438	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.31 469	0.28 487	0.32 472	0.31 490	0.33 452	0.29 428

test_sample5	0.69 316	0.34 375	0.87 357	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.11 312	1.25 361	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

DualNet	0.70 320	0.34 375	0.87 357	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.14 332	1.33 396	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

ADLNet	0.85 409	0.36 405	0.89 371	0.85 544	0.72 507	1.24 463	0.76 463	1.82 463	1.36 485	1.52 495	1.35 409	1.27 420	0.99 436	1.23 282	1.15 473	0.27 432	0.20 391	0.26 396	0.25 412	0.28 404	0.30 441

LG-Stereo_L1	0.30 29	0.20 19	0.44 57	0.37 19	0.26 81	0.29 14	0.21 19	0.66 65	0.26 10	0.25 4	0.25 8	0.24 11	0.22 11	1.24 287	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

SCV_C0	0.43 119	0.26 162	0.65 208	0.43 81	0.29 152	0.47 100	0.31 99	1.34 324	0.73 188	0.38 67	0.49 91	0.54 155	0.29 39	1.24 287	0.30 66	0.17 122	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.15 122

NINENet	0.77 369	0.37 412	0.78 321	0.62 410	0.51 421	2.34 566	0.42 238	1.83 468	1.04 306	1.14 332	1.23 355	1.03 353	0.62 267	1.24 287	0.70 367	0.28 446	0.23 448	0.31 457	0.21 333	0.26 371	0.25 376

pcwnet_v2	0.97 443	0.37 412	4.33 588	0.62 410	0.54 440	0.79 331	0.45 290	2.02 521	1.58 532	1.42 477	1.64 490	1.09 375	0.79 331	1.24 287	0.67 359	0.32 476	0.25 466	0.29 438	0.27 441	0.37 470	0.35 474

fffy	0.42 113	0.27 195	0.57 164	0.46 135	0.29 152	0.48 108	0.35 140	0.91 160	0.55 116	0.40 77	0.58 129	0.55 160	0.41 118	1.26 291	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.14 82

rvit_105_1	0.72 329	0.52 483	1.01 414	0.78 519	0.49 402	0.75 305	0.87 493	1.12 263	1.18 394	0.99 265	0.79 193	0.90 298	0.77 320	1.26 291	0.75 385	0.41 524	0.36 539	0.36 507	0.41 535	0.30 425	0.33 464

StereoDRNet-Refined	0.80 383	0.41 438	0.88 365	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 480	1.44 435	1.44 456	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.80 383	0.33 351	1.07 439	0.81 527	0.66 490	0.60 211	0.34 131	1.19 290	1.13 359	1.59 514	1.53 459	1.35 439	0.77 320	1.27 294	0.94 436	0.39 517	0.34 523	0.43 531	0.38 528	0.34 456	0.49 530

StereoAnything_RVC	0.45 141	1.43 589	0.48 88	0.35 7	0.20 8	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 95	1.27 294	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 6	0.10 2	2.37 597	0.11 2

SCV	0.46 148	0.26 162	0.55 146	0.47 149	0.25 70	0.39 46	0.38 188	1.98 510	0.60 133	0.35 46	0.48 83	0.55 160	0.36 95	1.28 296	0.32 97	0.24 365	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.14 82

ProNet	0.43 119	0.28 220	0.58 170	0.43 81	0.30 177	0.56 189	0.52 346	1.00 202	0.58 123	0.44 96	0.49 91	0.43 90	0.43 132	1.28 296	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

XX-Stereo	0.63 272	0.26 162	1.90 545	0.81 527	0.67 494	0.43 76	0.23 37	1.03 214	0.58 123	0.65 183	1.56 470	1.41 449	0.39 110	1.28 296	0.35 139	0.20 259	0.14 199	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.14 82

PSMNet-RSSM	0.72 329	0.30 275	0.61 185	0.63 420	0.42 351	0.73 295	0.56 386	1.92 495	1.10 341	1.09 298	1.37 412	1.22 401	0.98 428	1.28 296	0.72 376	0.27 432	0.19 371	0.27 412	0.29 474	0.24 346	0.24 364

Selective-RAFT	0.52 180	0.28 220	0.79 324	0.55 322	0.27 107	0.91 380	0.33 120	0.80 117	0.88 237	0.58 163	0.63 140	0.81 255	0.77 320	1.29 300	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.17 193

MyStereo07	0.48 162	0.29 255	0.50 104	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.05 228	0.51 100	0.48 122	0.53 107	0.43 90	0.55 223	1.30 301	0.34 129	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
test_sample6	0.71 327	0.34 375	0.87 357	0.52 263	0.30 177	0.82 351	0.58 401	1.79 456	1.15 374	1.14 332	1.33 396	0.91 301	0.79 331	1.31 302	0.74 380	0.27 432	0.21 415	0.27 412	0.29 474	0.28 404	0.27 410

PFNet+	0.59 252	0.28 220	0.77 313	0.53 282	0.30 177	0.59 204	0.31 99	0.92 163	1.14 362	1.33 444	1.10 296	0.79 249	0.57 239	1.31 302	0.49 278	0.25 393	0.17 330	0.28 427	0.26 430	0.21 281	0.25 376

DMCA-RVC	0.74 352	0.40 431	1.27 478	0.66 449	0.49 402	0.77 320	0.47 305	1.35 327	1.01 294	1.53 497	1.01 251	1.29 426	0.82 346	1.31 302	0.78 396	0.27 432	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.32 443	0.24 364

NLCSM	0.52 180	0.28 220	0.55 146	0.52 263	0.74 515	0.72 290	0.46 297	0.96 190	0.65 160	0.63 179	0.51 98	0.48 118	0.61 261	1.32 306	0.70 367	0.19 218	0.20 391	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.20 292

coex_refinement	0.80 383	0.28 220	0.73 275	0.70 483	0.51 421	0.95 395	0.60 414	1.78 450	1.23 422	1.36 453	1.37 412	1.82 521	0.81 341	1.32 306	1.13 471	0.26 416	0.17 330	0.19 166	0.20 288	0.24 346	0.25 376

CBFPSM	0.92 429	0.33 351	1.86 544	0.49 197	0.38 318	1.75 523	0.84 484	1.39 337	1.12 347	1.09 298	0.99 241	2.37 560	1.66 546	1.32 306	1.42 515	0.19 218	0.18 353	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.33 464

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM1	0.56 232	0.27 195	0.60 181	0.47 149	0.74 515	0.68 270	0.43 256	1.83 468	1.04 306	0.59 171	0.62 137	0.51 137	0.47 163	1.33 310	0.57 320	0.18 169	0.21 415	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.15 122

monsters	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.36 282	0.34 26	0.27 69	0.66 65	0.43 63	0.47 114	0.40 49	0.22 3	0.23 13	1.33 310	0.25 14	0.13 23	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

CoDeX	0.73 347	0.29 255	0.93 384	0.54 298	0.36 282	1.14 440	0.61 417	2.34 570	1.17 387	1.16 348	1.25 361	0.91 301	0.87 374	1.33 310	0.64 350	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.18 219

anonymousdsp	0.43 119	0.27 195	0.53 127	0.44 110	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.89 152	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.33 310	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

RALCasStereoNet	0.54 207	0.30 275	0.66 219	0.59 372	0.51 421	0.61 217	0.52 346	0.94 178	0.93 257	0.70 192	1.01 251	0.78 245	0.44 142	1.33 310	0.47 264	0.20 259	0.16 299	0.18 137	0.16 180	0.20 236	0.19 260

iinet-f	0.99 449	0.45 455	3.71 585	0.55 322	0.43 362	1.81 533	0.68 442	1.14 268	1.14 362	1.18 362	1.42 426	1.58 484	1.44 521	1.34 315	1.59 531	0.24 365	0.23 448	0.20 208	0.19 252	0.26 371	0.25 376

tg	0.52 180	0.24 108	0.61 185	0.49 197	0.30 177	0.90 376	0.29 81	1.07 243	0.83 223	0.83 224	1.02 259	0.62 199	0.43 132	1.35 316	0.41 202	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.17 115	0.15 122

CRFU-Net	0.86 414	0.39 424	1.00 410	0.65 443	0.57 452	1.78 530	0.86 491	2.15 541	0.81 217	1.38 462	1.18 336	1.64 497	1.19 485	1.35 316	0.90 431	0.26 416	0.22 436	0.21 245	0.19 252	0.23 331	0.24 364

Pruner-Stereo	0.62 265	0.29 255	0.70 246	0.61 399	0.31 203	0.63 230	0.43 256	1.17 275	0.99 286	1.53 497	1.08 285	0.95 323	0.55 223	1.35 316	0.51 289	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.21 281	0.23 350

CFNet-ft	0.72 329	0.32 328	0.54 135	0.66 449	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 481	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

CFNet_RVC	0.72 329	0.32 328	0.54 135	0.66 449	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 481	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

WQFJX1	0.57 240	0.26 162	0.54 135	0.48 177	0.72 507	0.68 270	0.47 305	2.46 580	0.71 182	0.54 156	0.50 94	0.53 150	0.51 200	1.36 321	0.60 335	0.18 169	0.20 391	0.20 208	0.16 180	0.20 236	0.20 292

mms	0.40 101	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.32 225	0.43 76	0.46 297	0.70 78	0.46 76	0.35 46	0.58 129	0.44 93	0.30 47	1.36 321	0.33 114	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.19 197	0.15 122

hknet	0.77 369	0.32 328	0.95 392	0.54 298	0.38 318	1.27 467	0.65 429	2.16 544	1.07 320	1.20 370	1.11 302	1.59 485	0.81 341	1.37 323	0.66 356	0.22 321	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

DDUNet	1.50 528	2.69 617	1.12 453	1.77 594	1.88 595	1.84 537	0.92 506	1.70 424	1.16 384	1.38 462	1.79 512	1.60 487	1.12 470	1.37 323	1.08 460	1.10 591	0.76 594	2.37 603	0.94 592	2.00 593	1.37 593

Patchmatch Stereo++	0.55 223	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
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
iRAFT	0.55 223	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ff7	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ffff	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

11t	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ccc-4	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

test_xeample3	0.42 113	0.28 220	0.69 240	0.43 81	0.33 246	0.56 189	0.38 188	0.79 109	0.45 70	0.53 152	0.46 76	0.44 93	0.44 142	1.38 327	0.31 88	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.17 115	0.16 160

SMoEStereo_RVC	0.39 89	0.25 136	0.50 104	0.45 124	0.30 177	0.61 217	0.36 156	0.72 84	0.45 70	0.46 109	0.43 63	0.42 87	0.35 85	1.39 332	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.15 138	0.16 82	0.15 122

gwcnet-sp	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

scenet	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

ssnet	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

Wz-Net-LNSev	1.03 466	0.67 528	2.71 576	0.64 429	0.84 544	1.75 523	1.00 525	1.80 459	1.32 465	1.28 406	1.25 361	1.65 500	1.22 492	1.39 332	1.40 507	0.28 446	0.26 472	0.24 338	0.23 385	0.33 452	0.32 458

GrayStereo	0.82 394	0.26 162	0.58 170	0.63 420	0.37 301	0.76 312	1.86 587	1.11 260	0.87 233	1.99 555	1.89 525	1.08 365	1.82 558	1.39 332	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.21 333	0.18 153	0.39 494

Monster-pub-mixall	0.30 29	0.19 12	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.28 12	0.18 2	0.58 32	0.34 38	0.36 51	0.34 34	0.26 22	0.20 2	1.40 338	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 47

cf-r	0.73 347	0.30 275	0.77 313	0.55 322	0.63 482	0.78 325	0.48 317	1.79 456	1.15 374	1.13 329	1.26 368	1.43 451	0.87 374	1.40 338	0.85 421	0.25 393	0.18 353	0.22 278	0.23 385	0.19 197	0.19 260

MyStereo05	0.66 301	0.28 220	1.07 439	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.34 324	1.41 509	1.15 338	0.91 218	0.77 241	0.80 337	1.41 340	0.63 346	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

IGEV-Stereo+	0.45 141	0.21 40	0.43 52	0.41 65	0.39 328	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 43	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 118	1.43 341	0.30 66	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	1.16 583	1.70 598

PSMNet-ADL	0.72 329	0.35 395	0.62 191	0.69 477	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

STTStereo	0.78 376	0.50 476	1.22 468	0.64 429	0.54 440	0.89 373	0.54 360	1.44 349	1.11 343	1.38 462	1.09 290	1.27 420	0.85 361	1.43 341	0.83 415	0.29 457	0.27 480	0.33 481	0.39 530	0.32 443	0.30 441

DeepPruner_ROB	0.74 352	0.48 466	0.87 357	0.57 353	0.44 371	0.79 331	0.54 360	1.73 428	0.96 267	1.38 462	1.27 371	1.24 408	0.73 305	1.43 341	0.73 379	0.34 495	0.28 487	0.27 412	0.26 430	0.31 434	0.31 451

MIM_Stereo	0.57 240	0.24 108	0.92 382	0.46 135	0.30 177	0.54 172	0.28 76	1.27 311	0.75 191	1.00 270	1.16 331	0.93 311	0.53 212	1.45 345	0.61 339	0.16 74	0.16 299	0.20 208	0.19 252	0.17 115	0.14 82

s12784h	0.52 180	0.20 19	0.38 17	0.41 65	0.19 5	0.96 401	0.34 131	1.17 275	1.25 431	0.81 218	0.90 217	0.63 202	0.50 194	1.45 345	0.42 215	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.11 10	0.18 153	0.11 2

ACVNet-DCA	0.56 232	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

xx1	0.67 310	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 593	0.58 163	0.79 193	0.95 323	0.77 320	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

cc1	0.64 284	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 593	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.19 197	0.19 260

test_xeample	1.45 525	0.28 220	0.65 208	0.51 242	0.28 132	0.94 392	0.59 410	2.14 539	1.29 451	1.24 392	1.51 457	0.88 289	0.86 369	1.46 347	15.10 622	0.22 321	0.20 391	0.22 278	0.20 288	0.22 305	0.22 330

RAFT_CTSACE	0.63 272	0.26 162	0.88 365	0.55 322	0.51 421	0.71 288	0.44 270	0.80 117	0.97 274	0.97 258	1.84 518	1.18 395	0.68 287	1.47 351	0.36 151	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.20 236	0.14 82

UDG	1.41 522	2.65 616	0.99 404	1.44 590	1.64 593	1.34 479	0.80 477	1.60 397	1.23 422	1.23 385	1.71 501	2.01 543	1.34 512	1.47 351	1.41 511	0.90 581	0.54 582	2.29 601	0.75 581	1.84 592	1.04 585

GANet-RSSM	0.72 329	0.28 220	0.63 194	0.64 429	0.58 461	0.80 340	0.58 401	1.89 485	1.08 326	1.04 286	1.25 361	1.15 390	1.04 450	1.49 353	0.62 342	0.25 393	0.19 371	0.22 278	0.22 362	0.22 305	0.21 312

HSM-Net_RVC	0.87 418	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 599	1.28 447	1.53 497	1.74 505	1.68 503	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
YMNet	1.00 454	0.54 489	1.40 493	0.81 527	0.85 547	1.87 540	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 521	1.99 532	1.77 515	0.97 421	1.50 355	1.45 519	0.33 485	0.37 541	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

YMNet_1	1.00 454	0.54 489	1.40 493	0.81 527	0.85 547	1.87 540	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 521	1.99 532	1.77 515	0.97 421	1.50 355	1.45 519	0.33 485	0.37 541	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

SQANet	1.31 508	0.88 557	1.08 443	1.83 595	1.44 590	1.44 496	0.75 460	1.74 433	1.09 334	1.32 435	1.26 368	1.28 423	1.01 440	1.50 355	0.83 415	2.50 603	0.34 523	1.47 593	0.55 566	2.32 596	1.57 595

MyStereo04	0.67 310	0.29 255	1.07 439	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.50 365	1.40 503	0.91 243	0.91 218	0.74 232	0.86 369	1.52 358	0.62 342	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

fast-acv-ft	0.94 434	0.44 448	1.40 493	0.58 359	0.51 421	1.77 528	0.69 446	1.36 329	1.42 512	1.29 412	1.86 521	1.74 511	1.25 498	1.52 358	1.38 503	0.26 416	0.28 487	0.28 427	0.28 462	0.27 385	0.26 400

iGMRVC	0.56 232	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.38 188	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.52 358	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

MFMNet_re	1.40 521	1.14 576	1.68 528	1.39 587	1.07 567	1.48 499	1.43 564	1.87 479	1.82 554	2.26 565	2.19 546	1.51 472	1.86 560	1.52 358	1.25 484	0.93 582	0.83 597	0.84 578	0.80 584	0.99 577	1.05 587

test_5	0.65 292	0.30 275	0.75 296	0.67 461	0.50 409	0.92 387	0.52 346	1.39 337	1.12 347	0.76 201	1.11 302	1.00 340	0.90 386	1.53 362	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.23 318	0.22 362	0.21 281	0.19 260

GwcNet-RSSM	0.77 369	0.32 328	1.01 414	0.62 410	0.54 440	0.78 325	0.51 335	1.73 428	1.20 407	1.09 298	1.37 412	1.46 461	0.85 361	1.53 362	1.09 462	0.25 393	0.18 353	0.23 318	0.24 398	0.20 236	0.19 260

ADCRef	1.35 513	0.55 494	2.37 567	0.72 495	0.77 528	1.94 545	0.78 468	1.91 492	1.27 442	1.57 511	1.59 478	1.36 441	1.41 517	1.54 364	7.53 600	0.23 348	0.20 391	0.32 472	0.30 483	0.29 415	0.29 428

NCCL2	1.00 454	0.56 498	1.06 434	0.75 511	0.57 452	1.31 474	1.72 579	1.77 446	1.36 485	1.50 492	1.17 334	1.91 530	1.17 478	1.54 364	1.29 491	0.35 502	0.31 508	0.45 536	0.44 543	0.40 487	0.40 495

DLNR-FE	23.17 633	48.55 651	42.94 637	176.85 653	78.48 646	0.35 32	0.21 19	23.51 634	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.55 366	0.44 228	9.85 633	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 650	0.16 160

ffm	0.72 329	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 580	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

tt1	0.62 265	0.32 328	0.51 111	0.54 298	0.26 81	1.16 448	0.48 317	0.95 183	2.47 580	0.57 161	0.77 185	0.49 127	0.81 341	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.15 138	0.19 197	0.20 292

DLNR_Zeroshot_test	23.17 633	48.52 650	43.29 638	176.68 652	78.69 647	0.35 32	0.21 19	23.41 633	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.56 369	0.44 228	9.57 631	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 650	0.16 160

FTStereo	0.91 427	0.26 162	0.56 153	0.54 298	0.33 246	0.66 259	1.87 588	1.00 202	0.75 191	1.75 532	4.15 587	1.04 357	1.65 542	1.57 370	0.46 257	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.21 333	0.18 153	0.63 559

KYRaft	0.75 361	0.28 220	0.62 191	0.56 336	0.29 152	0.67 263	0.86 491	0.94 178	0.84 226	1.62 519	2.21 547	1.16 391	1.02 446	1.57 370	0.40 193	0.20 259	0.13 141	0.22 278	0.28 462	0.20 236	1.02 583

Pro-Stereo	0.31 39	0.16 2	0.34 1	0.39 43	0.29 152	0.63 230	0.21 19	0.35 3	0.28 15	0.34 42	0.25 8	0.23 5	0.13 1	1.58 372	0.26 26	0.13 23	0.11 32	0.18 137	0.17 206	0.13 5	0.12 16

Prome-Stereo	0.75 361	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.32 225	0.59 204	0.97 518	0.89 152	0.88 237	1.45 480	2.46 560	0.91 301	1.41 517	1.58 372	0.44 228	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.20 236	0.92 579

LALA_ROB	1.01 460	0.59 508	1.16 461	0.67 461	0.51 421	1.63 513	1.26 555	1.69 419	1.38 493	1.81 542	1.37 412	1.94 535	1.02 446	1.58 372	1.38 503	0.37 510	0.27 480	0.43 531	0.37 526	0.43 501	0.37 485

CBMV	0.95 436	0.44 448	0.66 219	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 578	1.69 419	1.42 512	2.00 558	1.60 479	1.43 451	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 523	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.99 449	0.51 479	1.41 498	0.56 336	0.41 346	2.43 570	0.57 397	1.15 271	1.18 394	0.81 218	1.01 251	3.39 585	2.14 575	1.60 376	1.07 459	0.27 432	0.22 436	0.22 278	0.22 362	0.28 404	0.32 458

ETE_ROB	0.96 437	0.64 525	1.16 461	0.69 477	0.48 398	1.14 440	1.13 541	1.77 446	1.19 402	1.91 552	1.45 438	1.73 509	1.05 454	1.60 376	1.14 472	0.32 476	0.26 472	0.38 513	0.34 514	0.39 483	0.41 500

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 380	0.43 445	1.05 430	0.64 429	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 456	1.15 326	1.43 451	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.73 347	0.27 195	0.74 292	0.49 197	0.40 338	0.90 376	0.81 480	1.53 379	1.14 362	1.28 406	1.27 371	1.52 475	0.72 303	1.62 379	0.94 436	0.19 218	0.14 199	0.16 69	0.15 138	0.18 153	0.19 260

iResNet	0.75 361	0.40 431	1.36 491	0.67 461	0.29 152	0.92 387	0.59 410	1.52 373	1.25 431	1.28 406	1.48 450	0.94 314	0.76 317	1.62 379	0.78 396	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.15 138	0.22 305	0.23 350

G2L-ROB	0.73 347	0.25 136	0.76 306	0.54 298	0.39 328	0.95 395	0.66 434	1.66 414	1.09 334	1.24 392	1.02 259	1.64 497	0.71 300	1.63 381	1.02 452	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.20 236	0.22 330

LMCR-Stereo	0.82 394	0.46 457	0.88 365	0.75 511	0.43 362	1.33 477	0.56 386	2.43 578	0.98 279	1.53 497	1.49 452	0.74 232	1.00 438	1.63 381	0.89 428	0.28 446	0.17 330	0.22 278	0.17 206	0.29 415	0.20 292

RAFT+CT+SA	0.58 247	0.29 255	0.60 181	0.66 449	0.37 301	0.42 65	0.55 378	1.27 311	1.03 301	0.70 192	1.22 351	0.60 190	0.70 295	1.64 383	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.22 362	0.21 281	0.18 219

PSM-AAD	0.79 380	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.28 132	0.77 320	1.24 551	0.99 198	0.91 249	1.66 524	1.57 474	0.81 255	2.19 577	1.65 384	0.44 228	0.19 218	0.14 199	0.38 513	0.32 498	0.21 281	0.70 568

UNet	0.83 400	0.34 375	1.31 482	0.58 359	0.74 515	1.58 509	0.49 327	1.41 340	1.04 306	1.21 374	1.08 285	1.54 477	1.12 470	1.65 384	1.09 462	0.23 348	0.17 330	0.25 377	0.20 288	0.25 359	0.22 330

iResNet_ROB	0.77 369	0.30 275	0.99 404	0.57 353	0.36 282	0.83 357	0.36 156	2.33 567	1.58 532	1.27 404	1.30 381	1.25 412	0.84 358	1.65 384	0.79 402	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.27 410

PSMNet_ROB	0.90 424	0.52 483	1.17 463	0.72 495	0.61 475	1.27 467	1.12 540	1.76 442	1.12 347	1.09 298	1.28 377	1.45 458	0.89 385	1.65 384	1.42 515	0.33 485	0.25 466	0.37 510	0.39 530	0.35 459	0.29 428

hitnet-ft	0.79 380	0.35 395	0.57 164	0.58 359	0.42 351	0.96 401	0.46 297	1.47 357	1.33 469	1.19 366	1.22 351	1.81 518	0.98 428	1.66 388	0.94 436	0.33 485	0.28 487	0.34 491	0.27 441	0.35 459	0.31 451

test_1	0.54 207	0.22 64	0.68 228	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.28 406	0.68 155	0.87 285	0.45 146	1.67 389	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

test_3	0.55 223	0.23 86	0.71 257	0.53 282	0.28 132	0.61 217	0.40 217	0.92 163	1.05 311	1.19 366	0.68 155	0.93 311	0.44 142	1.67 389	0.39 185	0.15 49	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.14 82

ADLNet2	0.88 419	0.34 375	1.17 463	0.77 517	0.64 485	1.12 438	0.76 463	1.74 433	1.24 428	1.21 374	1.65 492	1.71 507	1.05 454	1.67 389	1.17 477	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.22 362	0.26 371	0.29 428

MMNet	0.84 405	0.32 328	1.09 446	0.60 384	0.59 469	1.85 538	0.49 327	1.51 371	1.27 442	1.37 456	1.15 326	1.26 416	1.18 482	1.67 389	1.22 481	0.19 218	0.18 353	0.23 318	0.22 362	0.25 359	0.21 312

UPFNet	0.80 383	0.32 328	0.90 375	0.59 372	0.74 515	1.26 466	0.80 477	1.52 373	1.10 341	1.30 421	1.12 309	1.30 427	0.84 358	1.67 389	1.09 462	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.23 385	0.25 359	0.18 219

test-3	0.54 207	0.22 64	0.68 228	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.32 435	0.69 160	0.87 285	0.45 146	1.68 394	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

delet	0.85 409	0.32 328	0.95 392	0.65 443	0.66 490	1.64 515	0.84 484	1.75 436	1.35 481	1.32 435	1.30 381	1.30 427	0.88 379	1.68 394	1.10 465	0.21 292	0.21 415	0.24 338	0.24 398	0.21 281	0.21 312

xyz-stereo-finetune	0.48 162	0.25 136	0.54 135	0.42 73	0.23 33	0.80 340	0.42 238	0.80 117	0.80 214	0.61 175	0.62 137	0.54 155	0.43 132	1.70 396	0.58 324	0.15 49	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.15 122

DLCB_ROB	0.86 414	0.40 431	0.78 321	0.68 473	0.54 440	1.11 435	0.84 484	1.49 361	1.23 422	1.64 523	1.65 492	1.70 506	0.91 389	1.70 396	1.05 454	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.27 441	0.27 385	0.24 364

SMFormer	0.75 361	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.24 364

tta	0.75 361	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.18 153	0.18 219

qqq1	0.72 329	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

fff1	0.72 329	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

DStereoO	1.44 524	1.11 573	1.69 529	1.16 579	0.72 507	1.21 459	1.56 571	1.74 433	1.63 536	1.52 495	1.67 497	1.51 472	3.16 596	1.73 402	1.72 535	2.35 602	0.45 564	0.97 582	0.42 538	2.01 594	0.53 540

otaku	1.60 538	1.11 573	1.21 466	2.20 598	1.56 592	1.97 547	1.24 551	2.07 530	1.36 485	1.44 478	1.62 485	1.73 509	1.19 485	1.73 402	0.98 448	2.89 607	0.57 584	1.74 594	0.60 573	2.78 603	1.94 601

TestStereo1	0.63 272	0.28 220	0.75 296	0.76 514	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

SA-5K	0.63 272	0.28 220	0.75 296	0.76 514	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

DGSMNet	1.14 490	0.76 545	2.49 570	0.81 527	0.86 551	1.39 487	1.39 562	2.13 535	1.35 481	1.26 401	1.63 489	1.48 468	0.98 428	1.75 404	1.10 465	0.45 539	0.43 557	0.55 561	0.49 555	0.75 566	0.70 568

ccnet	1.12 485	0.67 528	1.01 414	0.78 519	0.73 514	1.72 521	0.99 523	1.84 472	1.26 436	1.47 483	1.85 520	1.75 514	1.29 503	1.75 404	1.88 543	0.57 562	0.53 579	0.57 566	0.55 566	0.59 547	0.54 542

StereoDRNet	0.98 447	0.47 462	1.70 530	0.76 514	0.94 560	1.51 502	0.91 504	1.92 495	1.32 465	1.61 515	1.13 314	1.47 466	0.97 421	1.75 404	1.46 522	0.28 446	0.23 448	0.29 438	0.27 441	0.35 459	0.27 410

222	1.61 540	0.29 255	0.67 224	0.56 336	0.29 152	1.06 425	0.42 238	2.17 550	1.31 461	1.31 431	1.52 458	0.92 309	0.94 406	1.76 409	17.65 626	0.24 365	0.20 391	0.21 245	0.19 252	0.22 305	0.23 350

DN-CSS_ROB	0.64 284	0.32 328	1.05 430	0.55 322	0.40 338	0.54 172	0.45 290	1.21 293	0.93 257	1.03 283	1.47 445	0.69 222	0.63 272	1.76 409	0.49 278	0.18 169	0.14 199	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.20 292

PWCDC_ROB	1.29 505	0.75 544	1.33 487	1.05 573	0.88 555	1.73 522	0.52 346	1.89 485	3.28 595	1.29 412	4.88 597	1.22 401	1.46 524	1.77 411	1.45 519	0.60 567	0.26 472	0.29 438	0.25 412	0.52 534	0.37 485

xxxx	1.51 529	0.28 220	0.68 228	0.54 298	0.28 132	1.16 448	0.44 270	2.19 553	1.29 451	1.09 298	1.36 410	1.22 401	0.85 361	1.79 412	15.70 625	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.20 288	0.22 305	0.23 350

HGLStereo	0.85 409	0.38 419	0.94 388	0.80 524	1.03 565	1.17 450	0.58 401	1.52 373	1.20 407	1.19 366	1.62 485	1.13 387	1.20 488	1.80 413	1.06 456	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.21 333	0.23 331	0.27 410

XPNet_ROB	0.96 437	0.49 469	1.09 446	0.72 495	0.57 452	1.11 435	1.14 542	1.66 414	1.23 422	1.85 545	1.39 421	1.64 497	1.11 467	1.80 413	1.42 515	0.38 514	0.30 502	0.33 481	0.29 474	0.37 470	0.34 469

AF-Net	1.13 488	0.52 483	1.33 487	0.86 546	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 507	2.40 556	1.99 541	1.65 542	1.81 415	1.48 524	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

Sa-1000	0.72 329	0.29 255	0.76 306	0.59 372	0.30 177	0.73 295	0.37 178	1.62 404	1.33 469	1.28 406	2.04 539	0.86 281	0.75 309	1.84 416	0.38 174	0.19 218	0.14 199	0.25 377	0.23 385	0.20 236	0.16 160

ARAFT	0.77 369	0.36 405	1.49 517	0.51 242	0.31 203	0.90 376	0.82 482	1.90 488	1.06 315	1.62 519	1.24 357	1.02 349	0.64 276	1.84 416	0.50 284	0.18 169	0.14 199	0.28 427	0.27 441	0.17 115	0.16 160

RP	1.09 478	0.50 476	1.12 453	0.90 559	1.04 566	1.11 435	0.84 484	1.80 459	1.62 534	1.55 506	2.00 534	1.90 529	1.78 553	1.84 416	1.25 484	0.52 553	0.36 539	0.48 543	0.36 523	0.45 511	0.43 511

SA	0.66 301	0.30 275	0.82 333	0.61 399	0.30 177	0.58 197	0.38 188	1.44 349	1.30 457	0.96 255	1.36 410	0.66 212	0.95 411	1.85 419	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.25 377	0.23 385	0.21 281	0.17 193

iResNetv2_ROB	0.80 383	0.37 412	1.71 532	0.56 336	0.37 301	0.94 392	0.64 427	1.73 428	1.34 472	1.23 385	1.42 426	1.26 416	0.92 392	1.85 419	0.56 317	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.14 114	0.24 346	0.19 260

Ntro	1.64 542	1.15 577	1.23 469	2.48 604	1.83 594	2.09 555	1.16 545	1.96 504	1.38 493	1.21 374	1.62 485	1.62 489	1.29 503	1.87 421	1.11 468	3.04 608	0.56 583	1.82 596	0.64 575	2.80 604	2.05 603

HH	0.63 272	0.30 275	0.77 313	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 494	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

HanStereo	0.63 272	0.30 275	0.77 313	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 494	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

MSKI-zero shot	0.55 223	0.26 162	0.57 164	0.51 242	0.26 81	0.69 276	0.28 76	1.18 280	0.64 145	0.91 243	1.32 394	0.82 260	0.33 67	1.92 424	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.16 160

G-Net	1.66 543	0.63 523	1.56 520	1.11 578	0.74 515	2.98 587	0.91 504	1.55 386	1.22 419	2.76 585	8.18 616	2.32 558	2.53 588	1.92 424	1.87 541	0.48 547	0.44 560	0.45 536	0.31 490	0.60 551	0.57 550

Nwc_Net	1.09 478	0.49 469	1.33 487	0.89 558	0.80 538	1.49 501	0.66 434	2.19 553	1.27 442	1.32 435	2.26 549	1.96 538	1.54 532	1.92 424	1.34 497	0.40 520	0.30 502	0.43 531	0.45 545	0.38 479	0.37 485

SHD	1.31 508	0.71 538	2.34 566	0.86 546	0.75 524	1.77 528	0.65 429	2.22 557	2.50 583	2.40 574	1.71 501	1.91 530	1.60 538	1.93 427	2.37 558	0.38 514	0.31 508	0.38 513	0.40 534	0.48 523	0.50 533

ac_64	0.82 394	0.29 255	0.81 330	0.71 491	0.60 472	1.05 422	0.54 360	1.99 512	0.92 255	1.18 362	1.06 276	1.99 541	1.08 462	1.94 428	0.97 445	0.27 432	0.22 436	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.19 260

MLCV	0.72 329	0.34 375	1.10 449	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 482	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 480	1.02 566	1.00 410	0.82 535	0.67 494	1.93 544	0.93 510	1.62 404	1.11 343	1.15 338	1.25 361	1.50 470	0.79 331	1.96 430	0.76 388	1.89 596	0.34 523	0.79 576	0.36 523	1.25 587	0.83 575

Wz-Net-MNSev	1.11 483	0.58 505	2.23 563	0.66 449	0.71 505	1.95 546	1.46 566	1.98 510	1.45 516	1.79 538	1.43 430	1.49 469	1.33 511	1.97 431	1.42 515	0.27 432	0.23 448	0.28 427	0.28 462	0.34 456	0.31 451

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 449	0.40 431	1.82 541	0.66 449	0.62 481	2.05 552	0.78 468	1.91 492	1.29 451	1.54 503	1.42 426	1.51 472	1.23 494	1.99 432	1.33 495	0.23 348	0.14 199	0.20 208	0.15 138	0.27 385	0.26 400

aanetorigin	1.23 500	0.79 547	2.78 578	0.70 483	0.79 533	0.99 411	1.06 534	1.06 241	1.37 489	3.52 598	2.61 565	1.72 508	1.63 540	1.99 432	1.78 538	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

TCMNet	1.01 460	0.60 516	2.10 554	0.86 546	1.33 588	1.14 440	0.67 438	1.69 419	1.23 422	1.11 312	1.57 474	1.30 427	0.97 421	2.01 434	1.50 526	0.31 469	0.31 508	0.38 513	0.34 514	0.42 495	0.36 480

FAT-Stereo	1.07 472	0.41 438	1.32 485	0.72 495	0.58 461	1.08 428	0.89 498	1.96 504	1.65 537	1.75 532	1.98 531	2.03 546	1.48 527	2.02 435	1.18 480	0.42 528	0.35 534	0.34 491	0.29 474	0.35 459	0.53 540

IGEVStereo-DCA	0.46 148	0.28 220	0.56 153	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.18 219

rrr	0.46 148	0.28 220	0.73 275	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.38 188	0.76 97	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160

GANetREF_RVC	1.07 472	0.86 554	1.31 482	0.82 535	0.53 436	1.41 494	1.31 558	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 461	1.24 497	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 564	0.67 572	0.50 559	0.88 572	0.59 553
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
S-Stereo	1.15 494	0.46 457	2.17 559	0.81 527	0.80 538	1.21 459	1.19 548	1.93 499	2.02 566	1.47 483	2.11 542	1.57 481	1.17 478	2.05 439	1.41 511	0.40 520	0.40 552	0.35 499	0.31 490	0.44 507	0.70 568

stereogan	1.15 494	0.42 442	1.40 493	0.86 546	0.84 544	2.38 568	0.71 451	1.88 482	1.73 546	1.72 529	1.94 530	2.31 557	1.29 503	2.07 440	1.08 460	0.36 506	0.35 534	0.39 519	0.31 490	0.51 532	0.46 519

GCST	1.08 475	1.47 591	0.93 384	1.73 593	1.14 578	1.30 472	0.31 99	1.33 319	1.16 384	1.29 412	0.97 238	0.98 333	0.49 188	2.08 441	0.46 257	1.19 593	0.70 593	1.30 592	0.85 588	1.02 578	0.89 578

test_for_model	0.46 148	0.22 64	0.59 177	0.40 54	0.29 152	0.42 65	0.32 109	1.08 249	0.76 200	0.50 140	0.58 129	0.43 90	0.35 85	2.09 442	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.13 47

GMM-Stereo	0.74 352	0.25 136	0.59 177	0.54 298	0.34 264	0.72 290	0.99 523	1.01 208	0.87 233	1.36 453	1.78 511	1.12 382	0.81 341	2.09 442	0.46 257	0.18 169	0.12 65	0.25 377	0.25 412	0.20 236	0.85 577

psmorigin	1.52 530	0.69 533	10.52 613	0.68 473	0.59 469	1.13 439	0.70 449	1.57 390	1.19 402	1.99 555	1.79 512	2.26 554	1.47 526	2.09 442	1.36 501	0.39 517	0.40 552	0.34 491	0.33 508	0.43 501	0.56 546

FADNet_RVC	0.83 400	0.51 479	1.83 543	0.54 298	0.42 351	1.19 455	0.46 297	1.51 371	1.09 334	0.89 237	1.24 357	0.91 301	0.87 374	2.11 445	1.11 468	0.27 432	0.22 436	0.31 457	0.28 462	0.43 501	0.38 491

ADCL	1.72 552	0.57 502	3.66 583	0.67 461	0.61 475	2.61 577	1.85 586	1.96 504	1.67 539	1.90 551	1.83 516	2.06 549	1.90 563	2.13 446	9.15 609	0.26 416	0.24 457	0.34 491	0.32 498	0.38 479	0.35 474

DFGA-Net	0.72 329	0.40 431	1.40 493	0.52 263	0.45 379	0.83 357	0.44 270	1.28 315	1.08 326	0.99 265	1.19 343	0.70 225	0.55 223	2.14 447	1.16 474	0.18 169	0.16 299	0.24 338	0.23 385	0.27 385	0.25 376

tt45	0.45 141	0.23 86	0.46 81	0.45 124	0.33 246	0.79 331	0.32 109	0.78 104	0.41 58	0.51 148	0.44 67	0.49 127	0.37 99	2.14 447	0.34 129	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.18 219

RainbowNet	1.97 565	1.76 598	1.57 522	2.81 607	2.21 600	1.98 549	1.81 583	2.54 583	1.89 557	1.50 492	1.84 518	1.96 538	1.65 542	2.14 447	1.25 484	3.33 614	0.85 601	2.39 606	0.98 596	2.82 606	2.22 604

FADNet-RVC-Resample	0.84 405	0.47 462	2.10 554	0.61 399	0.45 379	1.07 427	0.61 417	1.59 393	1.20 407	1.08 292	0.98 239	1.03 353	0.98 428	2.17 450	0.72 376	0.23 348	0.22 436	0.30 451	0.32 498	0.35 459	0.34 469

ADCP+	1.99 567	0.48 466	7.73 603	0.66 449	0.91 556	2.30 564	1.05 532	1.82 463	1.34 472	1.54 503	1.32 394	1.74 511	1.61 539	2.17 450	13.37 618	0.24 365	0.21 415	0.32 472	0.28 462	0.37 470	0.29 428

CBMV_ROB	0.90 424	0.44 448	0.63 194	0.51 242	0.37 301	1.25 465	0.49 327	1.77 446	1.27 442	1.41 471	2.00 534	1.33 434	1.08 462	2.17 450	0.76 388	0.43 533	0.42 556	0.47 541	0.44 543	0.41 490	0.36 480

DDVS	0.78 376	0.41 438	0.94 388	0.60 384	0.43 362	1.30 472	0.43 256	1.40 339	0.91 249	1.20 370	1.15 326	1.43 451	0.64 276	2.18 453	0.89 428	0.28 446	0.22 436	0.26 396	0.23 385	0.31 434	0.33 464

DRN-Test	1.00 454	0.44 448	1.13 455	0.70 483	0.81 540	1.62 512	0.79 471	2.14 539	1.44 515	1.78 535	1.33 396	1.43 451	1.05 454	2.18 453	1.53 528	0.27 432	0.21 415	0.31 457	0.30 483	0.32 443	0.28 422

HCRNet	0.70 320	0.39 424	0.73 275	0.60 384	0.59 469	0.76 312	0.35 140	1.22 301	1.13 359	1.02 279	0.99 241	1.02 349	0.76 317	2.19 455	0.70 367	0.28 446	0.19 371	0.28 427	0.23 385	0.25 359	0.23 350

GwcNet	1.08 475	0.51 479	2.33 565	0.79 521	1.18 581	1.76 525	0.70 449	1.68 417	1.47 518	1.41 471	1.64 490	1.74 511	1.04 450	2.20 456	1.41 511	0.30 462	0.29 498	0.29 438	0.27 441	0.30 425	0.35 474

NVstereo2D	0.92 429	0.41 438	1.48 515	0.72 495	0.72 507	1.20 457	0.87 493	1.75 436	1.38 493	0.99 265	1.13 314	1.26 416	0.98 428	2.21 457	0.89 428	0.43 533	0.20 391	0.38 513	0.24 398	0.57 543	0.63 559

NRIStereo	0.60 255	0.29 255	0.69 240	0.53 282	0.28 132	0.63 230	0.33 120	1.08 249	0.87 233	1.14 332	0.87 211	0.91 301	0.59 249	2.24 458	0.49 278	0.20 259	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.21 281	0.17 193

ADCMid	1.89 562	0.73 539	5.06 592	0.72 495	0.67 494	2.00 550	1.14 542	1.97 508	1.48 519	2.86 588	1.81 515	2.37 560	2.05 571	2.24 458	10.39 614	0.33 485	0.31 508	0.39 519	0.43 541	0.50 527	0.44 514

FADNet-RVC	0.88 419	0.67 528	1.93 547	0.60 384	0.48 398	0.91 380	0.60 414	1.71 426	1.18 394	0.90 239	0.96 229	1.36 441	0.92 392	2.25 460	1.17 477	0.30 462	0.29 498	0.32 472	0.32 498	0.41 490	0.35 474

RGC	1.14 490	0.79 547	1.26 475	0.91 562	0.96 563	1.52 503	0.77 466	1.92 495	1.26 436	1.54 503	1.93 528	2.02 545	1.54 532	2.25 460	1.31 493	0.44 538	0.35 534	0.58 567	0.48 552	0.47 518	0.46 519

test_sample9	1.86 558	0.49 469	1.13 455	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	2.27 462	7.92 605	0.57 562	12.61 637	0.62 569	0.67 577	0.45 511	0.42 504

test_sample8	2.19 572	0.49 469	1.13 455	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.82 463	1.15 374	2.26 565	1.30 381	4.94 602	2.52 587	2.27 462	7.92 605	0.57 562	12.61 637	0.62 569	0.67 577	0.45 511	0.42 504

SepStereo	0.82 394	0.34 375	1.03 425	0.64 429	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 538	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.30 464	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

FINET	0.97 443	0.54 489	1.60 524	0.63 420	0.79 533	1.08 428	1.07 535	1.56 389	2.20 573	1.15 338	1.49 452	0.94 314	0.88 379	2.32 465	1.05 454	0.42 528	0.35 534	0.32 472	0.28 462	0.43 501	0.38 491

RTSC	1.29 505	0.73 539	2.44 568	0.83 538	0.57 452	1.85 538	0.65 429	1.88 482	2.00 565	2.20 564	1.66 495	1.60 487	1.26 500	2.33 466	3.92 583	0.32 476	0.23 448	0.27 412	0.29 474	0.37 470	0.37 485

NCC-stereo	1.10 480	0.54 489	1.24 472	0.84 539	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 435	1.74 505	1.88 525	1.74 549	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 541	0.45 536	0.58 569	0.42 495	0.42 504

Abc-Net	1.10 480	0.54 489	1.24 472	0.84 539	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 435	1.74 505	1.88 525	1.74 549	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 541	0.45 536	0.58 569	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DisPM	0.66 301	0.28 220	0.72 263	0.61 399	0.35 268	0.62 226	0.45 290	1.02 209	0.99 286	1.56 507	1.10 296	0.80 251	0.59 249	2.37 469	0.41 202	0.23 348	0.14 199	0.23 318	0.21 333	0.20 236	0.25 376

ADCPNet	1.85 557	0.69 533	8.07 604	0.71 491	0.58 461	2.79 582	1.22 550	1.94 501	1.54 528	1.88 548	1.69 499	2.46 566	2.04 569	2.37 469	6.48 595	0.38 514	0.37 541	0.38 513	0.43 541	0.47 518	0.45 516

SACVNet	0.85 409	0.46 457	0.85 340	0.81 527	0.56 449	0.80 340	0.79 471	1.68 417	1.12 347	1.34 448	1.33 396	1.25 412	0.94 406	2.39 471	0.76 388	0.34 495	0.26 472	0.31 457	0.29 474	0.35 459	0.44 514

GASNet	0.99 449	0.97 561	1.72 533	0.98 568	0.68 500	0.83 357	0.67 438	1.60 397	1.28 447	1.31 431	1.22 351	1.22 401	1.21 491	2.41 472	1.41 511	0.43 533	0.26 472	0.36 507	0.34 514	0.55 540	0.31 451

edge stereo	1.11 483	0.50 476	1.30 481	0.71 491	0.65 487	1.14 440	0.75 460	1.93 499	1.37 489	1.71 528	1.83 516	2.54 567	1.44 521	2.43 473	1.23 482	0.42 528	0.41 554	0.54 556	0.35 519	0.42 495	0.46 519

w-ln-seven	1.38 518	0.70 536	3.91 586	0.75 511	0.72 507	2.69 579	0.95 515	2.02 521	1.99 564	1.99 555	1.73 503	1.82 521	1.17 478	2.45 474	2.84 566	0.28 446	0.25 466	0.31 457	0.30 483	0.41 490	0.33 464

G2L-Stereo	0.80 383	0.32 328	0.95 392	0.60 384	0.42 351	0.78 325	0.69 446	1.50 365	1.09 334	1.33 444	1.14 318	1.45 458	0.72 303	2.45 474	1.10 465	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.21 333	0.20 236	0.26 400

999	0.48 162	0.22 64	0.49 95	0.48 177	0.34 264	0.75 305	0.31 99	0.85 140	0.55 116	0.37 59	0.48 83	0.50 133	0.36 95	2.45 474	0.39 185	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.16 82	0.19 260

ITSA-stereo	0.82 394	0.36 405	0.82 333	0.54 298	0.31 203	0.80 340	0.47 305	2.17 550	1.67 539	1.13 329	1.13 314	0.94 314	0.86 369	2.46 477	1.00 450	0.26 416	0.23 448	0.28 427	0.27 441	0.28 404	0.36 480

PWC_ROB	1.24 501	0.76 545	2.46 569	0.72 495	0.78 530	1.15 446	0.49 327	1.75 436	1.92 560	2.31 567	3.07 574	1.59 485	1.40 516	2.46 477	2.10 553	0.33 485	0.22 436	0.35 499	0.24 398	0.38 479	0.41 500

xyz-stereo-finetune2	0.58 247	0.27 195	0.57 164	0.40 54	0.24 49	1.09 434	0.32 109	0.79 109	0.53 112	0.65 183	1.07 280	0.58 181	0.80 337	2.47 479	0.80 406	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.16 82	0.17 193

AnyNet_C32	1.96 564	1.10 570	5.17 593	0.90 559	1.11 572	2.12 557	2.37 607	1.85 473	1.48 519	2.45 576	1.70 500	2.05 548	1.64 541	2.50 480	10.28 613	0.37 510	0.34 523	0.35 499	0.41 535	0.49 526	0.54 542

dad	0.86 414	0.66 527	1.06 434	0.56 336	0.37 301	0.76 312	0.44 270	1.17 275	1.50 522	1.44 478	1.27 371	1.34 438	0.75 309	2.52 481	0.84 418	0.42 528	0.27 480	0.83 577	0.26 430	0.41 490	0.29 428

LCNet	0.72 329	0.28 220	0.52 120	0.55 322	0.31 203	0.69 276	0.54 360	1.00 202	0.88 237	1.19 366	1.34 403	0.97 331	1.34 512	2.56 482	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.27 385	0.73 571

WCMA_ROB	1.84 556	0.47 462	1.31 482	0.69 477	0.57 452	2.11 556	1.14 542	1.87 479	1.73 546	4.04 603	6.43 603	5.62 607	3.61 601	2.59 483	1.94 546	0.52 553	0.44 560	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

DISCO	1.03 466	0.34 375	1.11 451	0.69 477	0.45 379	2.07 553	0.84 484	2.13 535	1.50 522	1.15 338	1.33 396	2.40 562	1.07 461	2.60 484	1.51 527	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.20 288	0.31 434	0.27 410

LSM	6.33 612	1.10 570	13.19 615	1.41 589	68.17 645	1.64 515	1.90 590	1.92 495	2.46 579	2.99 591	3.11 575	1.88 525	1.80 555	2.61 485	2.06 552	0.41 524	0.58 585	0.50 546	0.57 568	0.64 554	17.66 637

z-ln-s-r	1.02 463	0.55 494	2.09 553	0.52 263	0.55 446	0.78 325	0.87 493	1.47 357	1.34 472	1.12 314	1.62 485	1.37 444	1.06 457	2.62 486	3.32 577	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.21 312

ADCS	2.25 573	0.99 564	5.55 594	0.81 527	0.74 515	2.19 559	1.80 582	2.27 563	2.14 571	2.80 587	2.13 544	2.40 562	2.03 568	2.64 487	13.69 619	0.41 524	0.39 550	0.40 524	0.45 545	0.58 545	0.56 546

PVD	1.70 548	0.84 550	2.26 564	0.94 567	0.83 543	2.48 571	0.97 518	2.59 585	3.35 596	3.01 593	2.77 569	2.34 559	2.47 586	2.67 488	3.14 572	0.47 546	0.45 564	0.59 568	0.48 552	0.59 547	0.75 573

FADNet	0.92 429	0.61 518	1.81 539	0.62 410	0.55 446	0.96 401	0.57 397	1.78 450	1.33 469	0.93 246	1.01 251	1.36 441	1.01 440	2.71 489	0.75 385	0.33 485	0.34 523	0.31 457	0.34 514	0.59 547	0.40 495

DRaft	0.80 383	0.24 108	0.70 246	0.45 124	0.30 177	0.97 405	0.53 354	1.05 228	0.97 274	1.78 535	2.02 537	0.80 251	1.74 549	2.73 490	0.72 376	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.21 312

PDISCO_ROB	1.32 510	0.65 526	1.44 503	1.36 585	1.46 591	2.55 573	0.92 506	2.45 579	2.07 569	1.37 456	1.49 452	1.65 500	1.00 438	2.82 491	1.35 500	1.01 584	0.27 480	0.54 556	0.47 550	0.71 563	0.73 571

DAS	0.84 405	0.34 375	1.03 425	0.64 429	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 538	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.83 492	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

AAGNet	1.83 555	0.28 220	0.72 263	0.61 399	0.32 225	0.67 263	0.51 335	0.96 190	0.98 279	1.47 483	1.20 347	1.00 340	1.18 482	2.83 492	22.77 633	0.22 321	0.13 141	0.22 278	0.19 252	0.23 331	0.15 122

XQC	1.37 516	0.87 555	2.56 572	0.84 539	0.69 502	1.83 536	0.89 498	2.07 530	1.88 556	1.88 548	1.53 459	1.91 530	1.55 534	2.85 494	3.05 569	0.48 547	0.29 498	0.44 535	0.39 530	0.69 561	0.60 556

DANet	1.08 475	0.61 518	1.32 485	0.85 544	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 535	1.54 464	2.01 543	1.11 467	2.90 495	2.00 549	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
EDNetEfficient	2.37 578	1.10 570	8.08 605	0.74 507	0.71 505	0.98 410	1.56 571	1.46 355	4.06 604	4.90 612	2.82 570	2.25 553	3.48 600	2.95 496	9.97 610	0.26 416	0.24 457	0.26 396	0.30 483	0.68 560	0.61 557

MFN_U_SF_RVC	1.52 530	0.84 550	3.42 581	0.87 553	0.66 490	2.56 574	0.95 515	2.36 571	1.70 542	1.98 554	1.86 521	2.45 565	1.79 554	2.95 496	2.58 561	0.52 553	0.48 571	0.55 561	0.59 572	0.59 547	0.61 557

Dean	2.91 595	1.53 594	2.07 552	2.96 612	2.51 608	3.15 588	2.14 600	4.75 610	4.41 608	2.76 585	6.10 602	5.53 606	2.37 582	2.97 498	1.92 545	3.18 610	0.85 601	2.51 610	1.04 599	2.88 609	2.47 612

coex-ft	8.13 618	2.13 611	98.04 651	0.67 461	0.53 436	1.71 519	1.56 571	1.65 409	11.11 621	18.17 636	3.75 583	3.88 591	7.61 620	2.98 499	6.49 596	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 533

w-ln-seven-2	1.18 498	0.61 518	4.25 587	0.68 473	0.61 475	1.20 457	0.93 510	1.63 406	1.35 481	1.66 524	1.53 459	1.47 466	1.37 515	3.00 500	1.74 536	0.25 393	0.24 457	0.29 438	0.26 430	0.33 452	0.28 422

APVNet	1.06 470	0.53 488	1.42 500	0.84 539	0.79 533	1.92 543	0.82 482	1.90 488	1.08 326	1.08 292	1.43 430	1.56 480	1.13 474	3.07 501	1.58 529	0.31 469	0.34 523	0.42 529	0.36 523	0.36 466	0.37 485

DSFCA	0.93 432	0.34 375	1.06 434	0.52 263	0.65 487	1.55 506	0.93 510	1.49 361	1.19 402	1.56 507	1.15 326	1.50 470	0.96 418	3.07 501	1.02 452	0.30 462	0.26 472	0.25 377	0.25 412	0.28 404	0.24 364

SAMSARA	1.55 532	0.84 550	2.61 573	1.22 582	1.07 567	2.50 572	1.93 591	2.05 524	1.89 557	2.75 584	1.66 495	2.81 575	1.69 547	3.08 503	1.97 548	0.46 545	0.51 577	0.42 529	0.46 548	0.58 545	0.59 553

ACVNet_1	2.18 571	1.45 590	1.72 533	2.85 608	2.33 606	2.28 562	1.46 566	3.08 592	2.22 574	1.82 543	2.05 540	3.56 586	1.98 567	3.09 504	1.40 507	3.17 609	0.60 586	2.40 607	0.92 591	2.91 610	2.37 608

EDNetEfficientorigin	10.57 622	1.47 591	177.42 652	0.67 461	0.53 436	1.58 509	1.16 545	1.90 488	3.37 597	4.71 611	3.38 578	3.10 583	2.69 590	3.13 505	3.58 579	0.25 393	0.23 448	0.33 481	0.27 441	0.83 567	0.81 574

IPLG	0.69 316	0.27 195	0.97 400	0.51 242	0.43 362	0.79 331	0.33 120	1.21 293	1.06 315	1.30 421	1.10 296	0.52 145	0.55 223	3.16 506	0.63 346	0.16 74	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

GEStereo_RVC	0.90 424	0.37 412	0.99 404	0.64 429	0.50 409	0.95 395	0.79 471	2.42 577	1.17 387	1.16 348	1.11 302	1.26 416	0.92 392	3.24 507	0.90 431	0.29 457	0.19 371	0.23 318	0.20 288	0.27 385	0.29 428

TestStereo	0.64 284	0.39 424	0.71 257	0.51 242	0.27 107	0.56 189	0.42 238	1.03 214	0.91 249	0.80 214	1.00 245	0.68 217	0.52 206	3.25 508	0.45 243	0.22 321	0.15 260	0.24 338	0.18 227	0.27 385	0.16 160

HBP-ISP	0.96 437	0.58 505	0.72 263	0.61 399	0.46 391	1.64 515	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 421	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 560	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

FCDSN-DC	2.32 576	0.63 523	0.81 330	0.84 539	0.75 524	2.23 560	0.94 513	2.09 533	1.80 552	5.45 617	7.72 613	7.77 615	6.93 619	3.39 510	1.80 539	0.52 553	0.48 571	0.52 550	0.51 562	0.57 543	0.58 551
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 567	0.59 508	0.89 371	0.70 483	0.61 475	3.95 600	0.94 513	1.80 459	1.79 551	4.41 607	4.43 588	8.17 616	3.66 602	3.40 511	1.33 495	0.52 553	0.48 571	0.54 556	0.58 569	0.53 536	0.50 533

AnyNet_C01	2.26 574	1.78 599	10.22 611	0.93 565	0.74 515	2.92 585	2.20 602	2.29 565	1.80 552	2.53 578	2.41 557	2.71 573	1.73 548	3.41 512	6.72 597	0.41 524	0.39 550	0.40 524	0.42 538	0.67 559	0.63 559

PA-Net	1.01 460	0.57 502	1.29 480	0.64 429	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 564	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.37 578	0.74 542	1.54 519	0.99 569	0.92 558	4.78 607	2.33 606	3.33 595	3.37 597	5.05 615	4.77 596	3.67 588	4.53 609	3.42 513	4.50 587	0.62 569	0.53 579	0.55 561	0.53 564	0.63 552	0.64 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT + AFF	1.00 454	0.42 442	1.09 446	0.67 461	0.50 409	1.22 461	1.24 551	2.24 559	1.19 402	1.30 421	1.56 470	1.17 392	1.49 529	3.44 515	0.83 415	0.21 292	0.25 466	0.30 451	0.26 430	0.27 385	0.27 410

DispFullNet	2.34 577	2.85 618	3.66 583	3.08 613	2.27 602	1.97 547	0.67 438	2.00 513	1.70 542	2.52 577	2.00 534	2.23 552	5.86 612	3.44 515	1.58 529	1.01 584	0.32 516	2.64 612	1.94 615	2.85 608	2.24 605

pmcnn	2.37 578	0.42 442	2.71 576	0.63 420	0.43 362	1.54 505	1.19 548	2.01 517	1.53 527	2.64 581	7.60 610	18.07 631	1.45 523	3.44 515	2.78 565	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

raft_robust	0.68 314	0.30 275	0.64 201	0.52 263	0.26 81	0.54 172	0.35 140	1.33 319	1.24 428	1.16 348	1.07 280	0.60 190	0.54 217	3.58 518	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.16 160

tt	6.58 614	0.26 162	6.10 598	3.77 621	2.16 597	11.55 620	19.63 629	13.33 628	5.74 613	2.96 590	2.65 566	4.97 604	6.33 617	3.81 519	7.24 599	9.15 630	11.32 636	5.89 630	6.24 629	6.03 624	2.55 613

Wz-Net-SNSev	1.49 526	1.23 581	6.27 599	0.68 473	0.67 494	1.37 482	1.41 563	2.00 513	1.39 498	1.48 489	1.61 483	2.29 555	1.32 510	3.93 520	2.14 554	0.31 469	0.28 487	0.31 457	0.33 508	0.42 495	0.36 480

NaN_ROB	1.13 488	0.55 494	1.15 460	0.64 429	0.48 398	1.61 511	2.03 596	1.72 427	1.48 519	2.09 561	1.27 371	1.40 446	1.08 462	3.94 521	1.30 492	0.28 446	0.34 523	0.28 427	0.28 462	0.30 425	0.33 464

ELAS_RVC	2.48 583	0.74 542	1.90 545	1.05 573	0.92 558	2.76 580	4.01 618	2.76 586	4.11 605	4.69 610	4.63 592	4.62 595	5.96 614	3.97 522	3.96 585	0.63 571	0.53 579	0.56 564	0.52 563	0.64 554	0.63 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	1.14 490	0.69 533	1.66 527	0.80 524	0.67 494	1.40 489	0.88 496	2.06 529	1.54 528	1.25 397	1.58 477	1.42 450	1.50 531	4.09 523	1.40 507	0.36 506	0.32 516	0.34 491	0.29 474	0.29 415	0.34 469

SPS-STEREO	1.67 544	1.04 567	1.23 469	1.21 581	1.13 577	1.82 535	1.11 538	2.16 544	1.52 525	3.07 595	2.32 551	2.82 576	1.80 555	4.11 524	2.04 550	1.03 587	0.99 608	0.97 582	0.94 592	1.03 580	1.02 583
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RYNet	1.17 497	0.49 469	1.24 472	0.70 483	0.97 564	1.71 519	0.92 506	1.91 492	1.46 517	1.38 462	1.14 318	1.88 525	1.30 507	4.24 525	1.87 541	0.26 416	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.55 540	0.54 542

IMH-64-1	2.70 589	1.79 600	1.46 510	3.26 615	2.66 610	3.23 591	2.10 597	4.08 603	2.75 590	2.34 568	3.81 584	3.06 580	2.22 579	4.25 526	2.59 562	3.75 618	0.84 598	2.75 613	1.35 603	3.15 612	2.60 615

IMH-64	2.70 589	1.79 600	1.46 510	3.26 615	2.66 610	3.23 591	2.10 597	4.08 603	2.75 590	2.34 568	3.81 584	3.06 580	2.22 579	4.25 526	2.59 562	3.75 618	0.84 598	2.75 613	1.35 603	3.15 612	2.60 615

SuperB	2.53 584	0.59 508	18.45 620	0.69 477	0.50 409	1.87 540	0.88 496	1.67 416	2.39 577	1.50 492	1.42 426	1.14 389	1.15 476	4.28 528	5.07 590	0.24 365	0.19 371	0.22 278	0.19 252	7.86 628	0.34 469

AACVNet	0.86 414	0.35 395	0.79 324	0.82 535	0.39 328	0.76 312	0.49 327	1.61 400	0.81 217	1.08 292	1.33 396	1.30 427	0.93 401	4.34 529	0.74 380	0.25 393	0.21 415	0.28 427	0.22 362	0.29 415	0.25 376

zh-mn7	1.70 548	1.21 580	8.30 607	0.69 477	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 570	2.41 575	2.67 567	1.68 503	1.23 494	4.49 530	2.87 567	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

KSHMR	8.75 619	2.06 609	2.11 556	3.53 619	3.11 616	4.13 603	2.69 610	5.60 614	61.37 652	3.00 592	55.83 650	4.98 605	2.45 585	4.49 530	2.61 564	3.46 615	1.55 619	3.14 619	1.94 615	3.72 617	3.18 620

ACVNet_2	2.43 582	1.41 587	2.04 551	2.62 605	2.24 601	2.63 578	1.88 589	3.31 594	3.01 592	2.19 563	3.45 580	4.62 595	2.04 569	4.50 532	1.47 523	2.55 604	0.64 589	2.22 600	0.84 586	2.69 602	2.29 606

WAO-6	2.81 592	1.60 595	1.46 510	2.36 602	2.28 603	3.55 593	2.29 605	4.21 606	4.56 609	2.36 572	4.51 589	4.88 601	2.66 589	4.60 533	4.07 586	1.72 595	1.15 615	2.31 602	1.46 608	2.31 595	1.85 599

PS-NSSS	0.99 449	0.58 505	0.93 384	0.58 359	0.57 452	0.91 380	0.80 477	1.81 462	1.14 362	1.14 332	1.67 497	1.00 340	0.83 354	4.62 534	0.78 396	0.37 510	0.31 508	0.52 550	0.32 498	0.45 511	0.38 491

xyz-stereo	7.16 616	0.22 64	69.90 649	0.42 73	0.21 14	32.92 639	0.49 327	0.87 143	0.76 200	1.38 462	27.04 635	1.19 396	1.16 477	4.69 535	0.97 445	0.16 74	0.12 65	0.20 208	0.14 114	0.16 82	0.12 16

SANet	1.88 559	0.57 502	2.18 561	0.63 420	0.40 338	2.80 583	1.57 574	2.39 575	5.88 614	2.36 572	3.57 581	3.72 590	2.97 593	4.74 536	1.76 537	0.34 495	0.30 502	0.32 472	0.29 474	0.48 523	0.37 485

DPSNet	1.69 547	0.59 508	4.33 588	0.70 483	0.57 452	2.02 551	1.62 577	3.35 596	1.78 550	1.48 489	1.38 417	2.17 551	2.84 591	4.77 537	3.66 580	0.48 547	0.31 508	0.29 438	0.25 412	0.64 554	0.48 526

z-mn7	1.56 534	0.84 550	4.36 590	0.71 491	0.51 421	2.60 575	1.04 530	1.73 428	2.70 589	1.53 497	2.99 573	1.94 535	1.34 512	4.78 538	2.41 559	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

Wz-Net-TNSev	1.88 559	2.08 610	7.66 602	0.67 461	0.64 485	2.42 569	1.83 585	2.33 567	1.74 548	1.57 511	1.56 470	2.58 568	1.90 563	4.86 539	3.12 571	0.39 517	0.37 541	0.33 481	0.37 526	0.53 536	0.58 551

PASM	1.34 512	0.92 558	2.62 574	0.86 546	0.87 553	1.03 419	1.08 536	1.50 365	1.51 524	1.82 543	1.41 425	1.68 503	1.26 500	4.87 540	1.34 497	0.61 568	0.65 591	0.68 573	0.78 583	0.69 561	0.68 567

ASMatch	0.88 419	0.26 162	0.69 240	0.51 242	0.35 268	0.48 108	0.37 178	1.12 263	0.92 255	1.10 306	3.28 577	0.96 329	0.98 428	4.90 541	0.49 278	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.19 252	0.19 197	0.27 410

DeepPrunerF	1.60 538	0.73 539	5.81 597	0.88 554	1.19 582	0.91 380	0.95 515	2.19 553	5.24 612	1.17 357	1.30 381	1.19 396	1.30 507	4.90 541	1.66 534	0.42 528	0.34 523	0.52 550	0.47 550	0.41 490	0.40 495

CSP-Net	0.97 443	0.38 419	0.83 338	0.53 282	0.41 346	1.63 513	0.77 466	2.00 513	1.05 311	1.25 397	1.20 347	1.33 434	0.83 354	4.93 543	0.85 421	0.32 476	0.22 436	0.20 208	0.20 288	0.23 331	0.25 376

iRaft-Stereo_5w	0.85 409	0.29 255	0.91 378	0.53 282	0.43 362	0.49 120	0.68 442	0.99 198	0.87 233	0.79 212	1.34 403	1.46 461	0.91 389	5.11 544	1.11 468	0.17 122	0.14 199	0.22 278	0.18 227	0.20 236	0.20 292

zh-sn7	1.76 554	1.38 583	6.58 600	0.74 507	0.72 507	1.78 530	1.31 558	1.88 482	1.56 531	1.86 547	2.47 561	1.81 518	2.08 573	5.12 545	3.80 582	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

FC-DCNN	2.72 591	0.59 508	0.86 346	0.73 503	0.57 452	2.91 584	1.04 530	3.01 591	2.60 584	6.83 619	7.64 611	9.92 620	6.33 617	5.21 546	3.14 572	0.53 559	0.48 571	0.51 548	0.50 559	0.53 536	0.51 537

DispNO	0.93 432	0.30 275	1.34 490	0.55 322	0.55 446	0.89 373	0.49 327	1.48 359	1.21 413	1.17 357	1.27 371	1.19 396	0.90 386	5.23 547	0.74 380	0.22 321	0.17 330	0.24 338	0.21 333	0.19 197	0.20 292

WZ-Net	1.95 563	0.95 560	10.10 609	0.86 546	0.78 530	1.69 518	1.60 576	2.20 556	1.98 563	2.08 560	1.93 528	2.30 556	1.97 566	5.30 548	3.17 574	0.34 495	0.26 472	0.29 438	0.31 490	0.51 532	0.47 523

OCTAStereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.82 260	0.57 239	5.35 549	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

PSM-softLoss	0.78 376	0.31 311	0.77 313	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

KMStereo	0.78 376	0.31 311	0.77 313	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

RE-Stereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

TVStereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

MSAF-DinoV2	1.97 565	0.80 549	10.38 612	0.86 546	0.48 398	1.39 487	0.97 518	2.55 584	1.72 545	1.53 497	1.65 492	3.59 587	2.20 578	5.39 554	3.94 584	0.27 432	0.17 330	0.26 396	0.28 462	0.47 518	0.46 519

NF-Stereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.02 259	0.82 260	0.57 239	5.40 555	0.48 269	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

SGM+DAISY	2.41 581	1.07 568	2.14 558	1.18 580	1.10 570	2.14 558	1.36 561	1.96 504	1.66 538	5.46 618	7.07 607	4.95 603	4.32 608	5.50 556	2.26 556	1.04 588	1.02 611	0.99 585	0.97 594	1.02 578	1.04 585

1111x	1.70 548	0.29 255	0.86 346	0.51 242	0.27 107	1.01 414	0.68 442	2.22 557	1.28 447	1.13 329	1.40 423	1.21 399	1.10 466	5.53 557	15.20 623	0.22 321	0.21 415	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.22 330

RAFT_R40	0.83 400	0.28 220	0.73 275	0.59 372	0.31 203	0.69 276	0.44 270	1.10 254	0.95 262	1.47 483	1.10 296	1.00 340	0.85 361	5.53 557	0.46 257	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.20 288	0.23 331	0.18 219

CSAN	1.41 522	0.59 508	1.26 475	0.70 483	0.50 409	1.76 525	1.78 581	1.77 446	1.90 559	2.35 570	2.32 551	1.92 533	1.94 565	5.56 559	1.49 525	0.43 533	0.35 534	0.40 524	0.41 535	0.43 501	0.41 500

CFNet	0.96 437	0.36 405	1.01 414	0.62 410	0.42 351	0.99 411	0.47 305	1.90 488	1.32 465	0.99 265	1.39 421	1.10 377	0.86 369	5.58 560	0.79 402	0.23 348	0.17 330	0.28 427	0.27 441	0.26 371	0.21 312

DEmStereo	0.97 443	0.23 86	0.79 324	0.47 149	0.32 225	1.04 421	0.56 386	0.93 172	0.89 240	1.39 468	2.14 545	1.02 349	2.07 572	5.64 561	0.77 394	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.20 292

RAFT-345	0.84 405	0.25 136	0.66 219	0.50 209	0.27 107	0.54 172	0.42 238	0.83 132	1.11 343	1.32 435	2.34 553	0.86 281	0.54 217	5.72 562	0.47 264	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.17 206	0.17 115	0.16 160

SST-Stereo	0.83 400	0.28 220	0.72 263	0.59 372	0.31 203	0.72 290	0.26 62	1.09 251	0.86 228	1.47 483	1.10 296	1.00 340	0.87 374	5.73 563	0.45 243	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.23 331	0.18 219

FC-DCNN v2	2.81 592	0.59 508	0.85 340	0.73 503	0.57 452	2.97 586	1.05 532	3.39 597	2.61 585	6.98 620	7.67 612	10.38 623	6.31 616	5.75 564	3.37 578	0.53 559	0.48 571	0.51 548	0.50 559	0.53 536	0.51 537

IRAFT_RVC	0.88 419	0.28 220	0.76 306	0.63 420	0.31 203	0.65 250	1.02 528	1.22 301	0.94 260	1.22 379	1.04 272	1.01 347	0.98 428	5.82 565	0.53 303	0.22 321	0.12 65	0.25 377	0.20 288	0.20 236	0.19 260

UNDER WATER	5.08 608	2.33 613	5.55 594	3.94 624	3.51 620	5.20 611	2.72 612	5.61 615	16.52 629	3.84 600	4.60 591	9.21 618	5.89 613	5.90 566	8.66 608	3.75 618	1.34 616	3.18 620	1.88 613	4.33 623	3.61 623

IMH	3.21 597	1.85 604	1.48 515	3.25 614	2.69 612	4.07 602	2.02 595	4.41 608	3.80 602	2.72 582	7.11 608	4.75 598	2.92 592	5.92 567	2.55 560	3.85 622	0.88 604	2.78 615	1.36 605	3.19 614	2.59 614

UNDER WATER-64	5.27 609	2.32 612	8.78 608	3.93 623	3.54 621	7.61 614	3.03 616	5.84 616	14.19 623	4.04 603	4.04 586	9.39 619	6.26 615	5.93 568	8.48 607	3.60 617	1.51 618	3.13 618	1.88 613	4.29 622	3.61 623

ACVNet-4b	2.15 570	1.41 587	1.64 525	2.80 606	2.31 604	2.31 565	1.24 551	2.32 566	2.14 571	1.26 401	2.39 555	2.66 571	1.48 527	5.95 569	1.06 456	3.20 612	0.45 564	2.37 603	0.89 589	2.83 607	2.37 608

RAFT-RH_RVC	1.03 466	0.24 108	0.67 224	0.49 197	0.28 132	0.81 349	0.33 120	0.83 132	1.08 326	2.05 559	4.65 594	1.04 357	0.57 239	5.98 570	0.50 284	0.18 169	0.13 141	0.26 396	0.20 288	0.16 82	0.17 193

UGAM-zero	1.00 454	0.30 275	0.93 384	0.47 149	0.30 177	0.57 194	0.25 50	2.25 560	0.63 140	1.01 275	1.10 296	2.73 574	1.85 559	6.26 571	0.40 193	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.17 193

RTS	2.67 586	1.38 583	15.28 618	0.99 569	1.26 585	3.78 596	1.96 593	2.15 541	2.62 586	2.61 579	2.85 571	2.60 569	1.59 536	6.27 572	5.71 593	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

RTSA	2.67 586	1.38 583	15.28 618	0.99 569	1.26 585	3.78 596	1.96 593	2.15 541	2.62 586	2.61 579	2.85 571	2.60 569	1.59 536	6.27 572	5.71 593	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

MeshStereo	2.26 574	0.56 498	0.92 382	0.61 399	0.49 402	2.60 575	1.02 528	3.18 593	2.05 568	7.40 624	4.98 598	7.58 613	2.98 594	6.37 574	1.96 547	0.43 533	0.43 557	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
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
DStereoRT	1.36 514	0.32 328	1.41 498	0.67 461	0.50 409	2.07 553	0.60 414	1.44 349	0.91 249	1.37 456	1.44 435	0.73 231	1.30 507	6.39 575	0.90 431	0.23 348	0.17 330	4.29 625	1.94 615	0.24 346	0.20 292

THIR-Stereo	1.02 463	0.27 195	0.69 240	0.49 197	0.28 132	0.95 395	1.34 560	1.03 214	0.97 274	1.34 448	1.90 526	1.17 392	1.58 535	6.44 576	0.78 396	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.22 362	0.19 197	0.20 292

NVStereoNet_ROB	1.88 559	1.07 568	1.45 508	1.07 576	1.17 579	1.47 498	1.48 568	1.89 485	1.93 562	1.94 553	4.67 595	3.08 582	1.80 555	6.51 577	1.65 532	1.06 589	0.86 603	1.08 589	1.32 602	0.93 573	1.26 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	3.14 596	1.66 596	1.81 539	2.43 603	2.32 605	5.80 613	1.58 575	3.52 598	4.70 610	3.09 596	8.22 617	4.76 599	3.36 598	6.52 578	2.29 557	2.33 601	0.61 587	1.91 598	1.05 600	2.44 598	2.34 607

PFNet	0.91 427	0.26 162	1.10 449	0.63 420	0.32 225	0.64 234	0.56 386	1.17 275	0.99 286	1.47 483	1.08 285	0.98 333	0.69 290	6.62 579	0.54 309	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.19 252	0.20 236	0.17 193

CrosDoStereo	1.58 535	0.24 108	0.72 263	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 625	1.10 254	0.98 279	1.34 448	1.75 508	1.00 340	1.89 561	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

DeepStereo_LL	1.58 535	0.24 108	0.72 263	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 625	1.10 254	0.98 279	1.34 448	1.75 508	1.00 340	1.89 561	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

TDLM	1.06 470	0.44 448	0.79 324	0.63 420	0.50 409	0.89 373	1.44 565	1.48 359	1.26 436	1.12 314	1.40 423	1.08 365	0.98 428	6.65 580	0.78 396	0.33 485	0.21 415	0.33 481	0.26 430	0.37 470	0.24 364

LE_ROB	8.05 617	0.37 412	23.53 626	0.74 507	0.33 246	2.77 581	2.87 614	3.71 601	27.24 637	25.39 637	8.87 618	8.46 617	26.71 637	6.65 580	21.99 629	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

STrans-v2	1.04 469	0.28 220	0.96 398	0.49 197	0.32 225	0.68 270	0.79 471	2.47 581	1.12 347	1.12 314	1.46 444	1.40 446	1.46 524	6.70 584	0.43 225	0.18 169	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.18 219

TransformOpticalFlow	0.96 437	0.28 220	0.89 371	0.52 263	0.31 203	0.66 259	0.54 360	1.75 436	1.12 347	1.09 298	1.44 435	1.37 444	1.01 440	6.70 584	0.42 215	0.19 218	0.12 65	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.19 260

CVANet_RVC	1.07 472	0.43 445	0.76 306	0.60 384	0.50 409	0.90 376	0.97 518	1.52 373	1.26 436	1.33 444	1.38 417	1.24 408	1.18 482	6.75 586	0.75 385	0.34 495	0.23 448	0.34 491	0.29 474	0.42 495	0.27 410

OMP-Stereo	0.94 434	0.33 351	0.72 263	0.90 559	0.31 203	0.49 120	0.36 156	1.16 273	1.06 315	1.58 513	1.12 309	1.46 461	0.69 290	6.94 587	0.49 278	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.18 227	0.20 236	0.14 82

DStereoFS	3.67 599	1.49 593	2.18 561	1.32 584	1.32 587	4.41 605	1.26 555	3.75 602	9.27 618	3.36 597	6.80 604	4.81 600	13.54 626	6.95 588	4.76 589	0.73 577	0.69 592	1.17 590	2.40 621	1.27 588	1.95 602

IIG-Stereo	0.96 437	0.31 311	0.72 263	0.88 554	0.33 246	0.61 217	0.26 62	1.19 290	1.03 301	1.69 527	1.37 412	1.46 461	0.75 309	6.96 589	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.23 318	0.18 227	0.20 236	0.14 82

DStereoSA	4.44 604	0.92 558	6.79 601	1.58 592	2.54 609	2.29 563	14.04 627	2.33 567	2.31 575	1.85 545	10.58 623	1.32 432	13.05 624	7.07 590	11.18 616	0.67 574	1.97 621	0.88 579	3.29 622	1.69 590	2.44 611

RASNet	1.12 485	0.30 275	0.91 378	0.66 449	0.77 528	0.97 405	0.57 397	1.37 330	1.35 481	1.02 279	1.34 403	2.11 550	1.43 519	7.09 591	1.39 506	0.19 218	0.17 330	0.17 100	0.19 252	0.18 153	0.16 160

ff1	1.37 516	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 580	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 601	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

mmx	1.39 519	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 601	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

xxx	1.39 519	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 601	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

ktn	4.70 606	2.38 614	2.12 557	3.76 620	3.24 617	4.85 608	2.95 615	5.52 613	7.37 617	4.07 605	19.32 632	7.46 612	3.47 599	7.39 595	2.95 568	4.04 623	1.85 620	3.26 621	2.22 619	3.08 611	2.65 617

MADNet+	2.69 588	3.22 621	11.53 614	1.44 590	1.12 574	3.19 589	1.81 583	2.85 588	2.37 576	1.68 526	2.07 541	2.85 577	2.18 576	7.41 596	5.23 591	0.79 578	0.76 594	0.69 575	0.65 576	0.98 575	0.95 580

AANet_RVC	1.16 496	0.52 483	1.49 517	0.65 443	0.45 379	0.75 305	0.69 446	1.42 342	1.55 530	1.34 448	1.87 523	1.53 476	0.78 327	7.43 597	1.38 503	0.25 393	0.17 330	0.19 166	0.16 180	0.22 305	0.26 400

JetRed	6.91 615	8.80 627	25.96 630	2.85 608	3.25 618	13.98 626	11.87 624	6.25 619	4.28 607	4.45 608	4.56 590	6.69 609	5.46 611	7.46 598	14.05 620	2.59 605	3.31 624	2.59 611	2.29 620	4.20 621	3.36 622

SGM-Forest	1.24 501	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 557	1.65 409	1.36 485	2.11 562	1.79 512	1.63 494	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 541	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet-wrong-test	10.31 621	11.40 629	14.84 617	20.96 632	18.45 629	13.80 625	10.76 623	15.78 629	3.53 600	5.20 616	5.52 600	16.26 629	12.61 622	7.51 600	10.15 611	7.43 628	2.37 622	4.31 626	3.43 625	11.36 630	10.61 630

WAO-7	2.66 585	1.40 586	1.73 535	1.39 587	1.17 579	3.93 599	1.94 592	4.11 605	3.88 603	2.92 589	5.50 599	4.18 593	3.00 595	7.63 601	3.71 581	1.13 592	1.00 609	1.17 590	1.13 601	1.18 585	1.09 589

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 553	0.87 555	3.56 582	0.80 524	0.75 524	3.72 595	2.44 609	1.82 463	1.82 554	1.74 531	1.91 527	1.92 533	1.26 500	7.69 602	1.28 490	0.45 539	0.47 569	0.52 550	0.77 582	0.50 527	0.50 533

MDST_ROB	1.67 544	0.34 375	1.58 523	0.92 564	0.58 461	4.26 604	1.11 538	2.83 587	1.41 509	4.49 609	2.55 564	1.45 458	0.97 421	7.79 603	1.17 477	0.31 469	0.25 466	0.37 510	0.33 508	0.31 434	0.30 441

notaker	3.98 601	2.40 615	2.68 575	3.82 622	3.27 619	3.97 601	2.14 600	4.78 611	3.45 599	4.12 606	6.94 606	7.65 614	3.26 597	7.82 604	5.30 592	4.04 623	1.41 617	3.36 622	2.10 618	3.88 618	3.31 621

JetBlue	3.97 600	2.01 605	10.19 610	1.38 586	2.84 614	10.53 619	9.54 622	3.60 600	2.41 578	2.73 583	3.39 579	4.54 594	4.31 607	7.85 605	6.84 598	0.88 580	0.93 607	0.89 580	0.91 590	1.74 591	1.91 600

CC-Net-ROB	1.49 526	1.26 582	1.27 478	0.88 554	0.79 533	1.76 525	1.00 525	1.79 456	1.26 436	1.10 306	1.61 483	1.21 399	0.99 436	8.13 606	0.84 418	1.09 590	0.41 554	2.20 599	0.46 548	1.20 586	0.48 526

SGM_RVC	1.68 546	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 561	1.18 547	2.38 574	1.68 541	3.60 599	2.67 567	3.69 589	2.42 584	8.13 606	1.90 544	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWCK	2.88 594	2.05 608	5.72 596	2.08 597	1.11 572	3.55 593	3.90 617	2.86 589	3.54 601	3.03 594	3.63 582	3.10 583	2.31 581	8.15 608	3.09 570	2.12 599	0.91 606	1.75 595	0.98 596	2.57 601	1.18 590

TorneroNet	10.70 623	2.03 606	1.82 541	3.43 617	3.01 615	43.83 640	2.22 603	8.87 623	67.47 653	7.17 623	27.36 636	10.68 624	3.85 606	8.67 609	7.65 604	3.59 616	0.88 604	3.04 617	1.57 611	3.71 616	3.17 619

LVE	3.31 598	1.67 597	1.64 525	2.85 608	2.42 607	3.20 590	2.26 604	4.78 611	5.05 611	2.35 570	6.91 605	6.02 608	2.37 582	9.15 610	2.17 555	3.19 611	1.08 614	2.38 605	1.47 609	2.81 605	2.40 610

TorneroNet-64	5.30 610	2.03 606	1.74 536	3.43 617	2.81 613	10.09 618	2.12 599	9.10 624	17.12 632	4.96 614	9.27 620	10.72 625	3.70 603	9.20 611	4.55 588	3.31 613	0.84 598	2.88 616	1.55 610	3.49 615	3.04 618

GANet	1.36 514	0.47 462	0.86 346	0.67 461	0.45 379	1.34 479	1.73 580	1.64 408	1.24 428	1.49 491	2.38 554	1.55 479	1.20 488	9.30 612	0.93 434	0.30 462	0.31 508	0.33 481	0.28 462	0.39 483	0.30 441

HSM	1.19 499	0.32 328	0.65 208	0.57 353	0.38 318	1.23 462	0.59 410	2.25 560	1.19 402	1.30 421	1.25 361	1.94 535	1.03 448	9.32 613	0.71 373	0.22 321	0.16 299	0.20 208	0.16 180	0.21 281	0.21 312

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 569	1.15 577	3.10 579	1.05 573	0.76 527	5.03 610	2.40 608	2.16 544	2.62 586	1.89 550	2.28 550	2.69 572	1.65 542	9.35 614	2.04 550	0.64 572	0.51 577	0.68 573	0.71 580	1.09 582	0.67 565

MADNet++	5.01 607	3.14 619	4.91 591	4.55 626	3.94 623	5.20 611	4.41 619	4.40 607	4.13 606	4.95 613	6.08 601	4.74 597	5.37 610	9.40 615	10.67 615	4.65 625	4.15 627	3.97 624	3.34 624	4.09 620	4.08 626

WAO-8	4.40 602	1.82 602	1.79 537	2.34 600	2.20 598	9.19 616	1.53 569	6.09 617	16.46 627	3.94 601	7.84 614	7.32 610	3.72 604	9.41 616	3.31 575	2.00 597	1.07 612	2.44 608	1.37 606	2.50 599	1.68 596

Venus	4.40 602	1.82 602	1.79 537	2.34 600	2.20 598	9.19 616	1.53 569	6.09 617	16.46 627	3.94 601	7.84 614	7.32 610	3.72 604	9.41 616	3.31 575	2.00 597	1.07 612	2.44 608	1.37 606	2.50 599	1.68 596

UGAM	1.14 490	0.27 195	0.95 392	0.53 282	0.42 351	0.70 283	0.72 454	0.95 183	1.32 465	0.98 262	1.48 450	1.78 517	0.87 374	9.65 618	0.87 424	0.21 292	0.18 353	0.30 451	0.24 398	0.19 197	0.16 160

LL-Strereo	1.33 511	0.39 424	1.38 492	0.61 399	0.61 475	0.75 305	0.66 434	1.63 406	1.17 387	1.56 507	1.60 479	2.03 546	2.12 574	9.72 619	0.97 445	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.23 385	0.22 305	0.25 376

STTRV1_RVC	1.58 535	0.68 532	1.96 549	0.88 554	1.12 574	1.57 508	0.90 503	2.25 560	1.75 549	1.29 412	2.02 537	1.40 446	1.22 492	9.77 620	1.31 493	0.81 579	0.33 521	0.54 556	0.49 555	0.73 565	0.52 539

DGTPSM_ROB	13.01 626	8.23 625	21.87 623	9.51 628	18.10 627	11.56 621	32.01 635	10.63 625	16.20 625	7.03 621	19.48 633	10.15 621	16.66 629	9.83 621	22.42 630	4.75 626	8.68 630	5.37 627	10.25 632	6.16 625	11.36 631

DPSMNet_ROB	13.02 627	8.23 625	21.91 624	9.53 629	18.11 628	11.56 621	32.02 636	10.64 626	16.23 626	7.05 622	19.49 634	10.16 622	16.66 629	9.85 622	22.43 631	4.77 627	8.68 630	5.38 628	10.26 633	6.17 626	11.36 631

NOSS_ROB	1.26 504	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 623	0.65 351	0.45 539	0.43 557	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

SDNR	1.62 541	0.51 479	2.17 559	0.53 282	0.56 449	3.80 598	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 444	2.41 557	1.08 365	0.96 418	11.18 624	1.16 474	0.66 573	0.63 588	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 565

MANE	6.19 611	0.59 508	1.03 425	0.93 565	1.22 584	13.38 623	2.69 610	12.81 627	17.94 633	8.21 625	10.82 624	14.72 627	11.68 621	11.39 625	11.90 617	0.59 566	0.50 576	0.52 550	1.76 612	0.55 540	0.54 542

FBW_ROB	1.71 551	0.62 522	1.45 508	0.67 461	0.61 475	1.81 533	1.08 536	2.52 582	1.70 542	1.77 534	1.73 503	1.98 540	1.25 498	12.57 626	1.84 540	0.34 495	0.37 541	0.56 564	0.38 528	0.45 511	0.43 511

DPSimNet_ROB	11.20 625	4.98 624	35.43 634	2.90 611	4.52 624	7.89 615	17.09 628	4.66 609	6.06 615	14.89 632	10.93 625	17.29 630	36.81 641	13.18 627	15.68 624	2.86 606	6.29 629	5.75 629	5.09 627	3.91 619	7.70 628

ASD4	15.85 629	10.99 628	19.63 621	10.21 630	11.70 625	19.24 627	31.10 634	19.35 630	10.68 620	11.14 627	10.18 622	12.59 626	12.64 623	14.74 628	24.83 634	12.93 636	9.94 635	26.83 642	19.40 636	16.23 633	12.70 636

SGM-ForestM	6.52 613	0.38 419	1.26 475	0.63 420	0.35 268	13.59 624	5.32 621	6.32 620	6.70 616	11.14 627	9.18 619	22.51 639	13.93 627	16.89 629	20.07 628	0.36 506	0.37 541	0.36 507	0.35 519	0.36 466	0.34 469

USTest	14.33 628	14.94 631	21.04 622	17.44 631	16.05 626	23.26 628	33.84 637	21.73 631	11.80 622	9.36 626	10.14 621	15.97 628	13.20 625	17.28 630	22.43 631	3.78 621	5.01 628	6.17 631	6.16 628	9.25 629	7.72 629

HanzoNet	11.04 624	3.62 622	8.10 606	4.08 625	3.55 622	4.90 609	2.73 613	7.19 621	10.10 619	31.86 646	28.92 637	21.96 638	36.36 639	18.08 631	10.17 612	7.94 629	3.32 625	3.47 623	3.31 623	7.06 627	4.04 625

Anonymous_1	43.04 646	18.73 632	24.79 627	21.81 633	46.26 643	27.80 629	37.60 638	28.08 637	16.14 624	14.66 631	14.30 626	20.65 632	17.88 631	21.56 632	25.94 635	117.93 653	8.92 632	100.65 648	126.50 650	158.64 654	12.08 633

DPSM_ROB	19.08 630	19.14 633	25.17 628	22.15 634	20.85 631	28.17 630	37.82 639	26.56 635	16.85 630	14.14 629	14.84 627	21.70 633	18.75 632	21.87 633	26.55 636	10.16 634	9.30 633	10.47 633	10.42 634	14.03 631	12.61 634

DPSM	19.08 630	19.14 633	25.17 628	22.15 634	20.85 631	28.17 630	37.82 639	26.56 635	16.85 630	14.14 629	14.84 627	21.70 633	18.75 632	21.87 633	26.55 636	10.16 634	9.30 633	10.47 633	10.42 634	14.03 631	12.61 634

LRCNet_RVC	22.74 632	32.10 638	21.97 625	29.84 636	26.23 633	4.42 606	0.81 480	22.66 632	2.02 566	26.93 638	29.26 638	23.06 640	15.59 628	23.84 635	18.88 627	31.75 644	19.90 646	34.65 643	32.13 644	30.54 643	28.32 644

xxxxx1	54.10 648	25.67 635	27.13 631	113.43 649	96.96 648	30.69 634	47.44 641	32.38 639	25.60 634	17.75 633	17.27 629	21.81 635	21.02 634	24.43 636	33.82 638	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 651

tt_ll	54.10 648	25.67 635	27.13 631	113.43 649	96.96 648	30.69 634	47.44 641	32.38 639	25.60 634	17.75 633	17.27 629	21.81 635	21.02 634	24.43 636	33.82 638	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 651

ff	54.10 648	25.67 635	27.13 631	113.43 649	96.96 648	30.69 634	47.44 641	32.38 639	25.60 634	17.75 633	17.27 629	21.81 635	21.02 634	24.43 636	33.82 638	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 651

PML	51.67 647	36.25 639	13.28 616	7.46 627	20.81 630	108.69 652	232.22 654	8.72 622	27.82 638	87.01 653	269.67 654	69.67 652	61.95 651	24.76 639	14.20 621	9.74 632	3.40 626	9.62 632	4.70 626	18.74 634	4.72 627

MultiAttention	4.51 605	0.33 351	0.82 333	0.73 503	0.45 379	30.98 637	4.50 620	2.18 552	1.40 503	1.61 515	2.41 557	2.43 564	0.70 295	38.42 640	1.36 501	0.22 321	0.15 260	0.29 438	0.30 483	0.47 518	0.43 511

HaxPig	38.92 642	41.40 647	41.64 635	29.95 637	32.27 634	28.90 632	27.60 631	29.73 638	37.71 647	43.82 647	43.87 646	33.17 641	35.56 638	41.53 641	40.37 643	43.94 648	47.51 651	45.82 644	47.08 646	42.38 644	44.15 647

AVERAGE_ROB	40.43 643	42.37 648	42.73 636	36.96 639	35.58 636	30.50 633	27.61 632	36.71 644	38.39 648	44.91 648	44.36 647	37.45 643	36.70 640	41.88 642	40.35 642	45.43 649	46.81 650	47.11 645	46.35 645	42.51 645	43.87 646

Selective-RAFT-Error	38.39 641	38.47 645	50.44 645	44.73 640	41.97 642	56.68 643	76.38 648	53.24 646	33.92 645	28.34 644	29.85 644	43.60 645	38.20 648	43.75 643	53.34 645	20.38 641	18.70 641	21.09 640	21.05 638	28.30 641	25.43 643

RAFT-FEzeroshot	38.32 636	38.45 641	50.28 640	44.74 641	41.87 638	56.68 643	76.38 648	53.24 646	33.76 641	28.29 640	29.37 639	43.69 648	37.66 643	43.83 644	53.41 648	20.32 638	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.25 638	25.35 641

RAFT-FE	38.32 636	38.45 641	50.28 640	44.74 641	41.87 638	56.68 643	76.38 648	53.24 646	33.76 641	28.29 640	29.37 639	43.69 648	37.66 643	43.83 644	53.41 648	20.32 638	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.25 638	25.35 641

FlowAnything	38.37 640	38.41 640	50.38 644	44.76 644	41.94 641	56.64 641	76.34 645	53.28 650	34.23 646	28.25 639	29.72 642	43.60 645	37.79 646	43.83 644	53.38 646	20.39 642	18.71 645	21.07 636	21.14 643	28.23 636	25.29 638

Hybrid-DGEV	38.35 639	38.46 643	50.28 640	44.82 645	41.90 640	56.66 642	76.35 646	53.24 646	33.80 643	28.29 640	29.84 643	43.58 644	37.86 647	43.84 647	53.39 647	20.34 640	18.69 640	21.06 635	21.00 637	28.25 638	25.34 639

CasAABBNet	38.33 638	38.46 643	50.35 643	44.75 643	41.84 637	56.68 643	76.37 647	53.22 645	33.83 644	28.31 643	29.54 641	43.62 647	37.71 645	43.84 647	53.41 648	20.30 637	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.24 637	25.34 639

LSM0	42.82 645	38.75 646	50.81 646	47.07 646	109.38 653	57.00 647	76.02 644	53.74 651	33.71 640	29.02 645	30.41 645	43.87 650	37.22 642	43.91 649	53.54 651	20.52 643	18.62 639	21.10 641	21.11 642	28.41 642	42.22 645

MEDIAN_ROB	42.00 644	44.40 649	44.29 639	35.15 638	34.95 635	31.28 638	29.60 633	35.88 643	40.02 649	47.20 651	46.64 648	37.37 642	38.48 649	44.35 650	42.45 644	48.03 650	49.39 652	49.71 646	49.03 647	45.14 646	46.65 648

BEATNet-Init1	26.87 635	13.43 630	70.68 650	0.91 562	0.68 500	57.02 648	21.06 630	32.82 642	32.67 639	52.12 652	53.61 649	66.05 651	49.56 650	48.79 651	34.71 641	0.49 551	0.44 560	0.53 555	0.53 564	0.63 552	0.59 553

RSGM-EC	88.84 651	82.86 652	51.22 647	105.38 647	99.51 651	94.51 650	125.67 651	90.02 652	46.43 650	45.14 649	57.50 651	101.22 653	88.55 652	154.40 652	153.26 652	105.54 651	59.55 653	113.88 649	53.02 648	92.89 652	56.17 649

acva	88.84 651	82.86 652	51.22 647	105.38 647	99.51 651	94.51 650	125.67 651	90.02 652	46.43 650	45.14 649	57.50 651	101.22 653	88.55 652	154.40 652	153.26 652	105.54 651	59.55 653	113.88 649	53.02 648	92.89 652	56.17 649

test_example2	192.40 653	210.76 654	206.48 653	199.83 654	204.73 654	172.94 653	183.52 653	133.93 654	133.41 654	191.38 654	196.19 653	187.13 655	178.77 654	205.33 654	208.00 654	222.09 655	238.72 655	186.54 655	190.54 655	227.34 655	170.31 654

ccccc	497.63 654	492.34 655	595.97 654	530.87 655	530.37 655	478.08 654	442.62 655	491.76 655	343.70 655	448.18 655	520.80 655	476.12 656	550.57 655	541.64 655	605.32 655	663.49 656	459.54 656	353.94 656	309.79 656	586.66 656	530.90 655

FADE		4.78 623		1.89 596	1.92 596							4.13 592				188.09 654	2.77 623	123.78 651	127.92 651	1.06 581

Low-res two-view benchmark