Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.09 1	0.14 79	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 60	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 112	0.13 6	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.14 12	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.19 25	0.15 34	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.11 61	0.10 55	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 11	0.08 12	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 3	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 146	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.18 62	0.10 80	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

S2M2_XL	0.10 3	0.09 58	0.21 83	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 28	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.10 80	0.16 60	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 28	0.09 23	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.12 43	0.08 4	0.11 85	0.16 44	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 44	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 26	0.08 12	0.16 60	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.10 16	0.07 3	0.10 40	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.06 1	0.15 26	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.07 1	0.15 33	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 95	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 100	0.16 11	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 26	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 107	0.12 58	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.16 40	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.18 68	0.14 93	0.17 116	0.09 23	0.10 55	0.18 84	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.15 106	0.20 36	0.15 34	0.12 50	0.13 56	0.10 40	0.09 23	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.16 40	0.14 93	0.13 56	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.12 27	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.17 85	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.09 23	0.11 85	0.19 107	0.13 107	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.14 79	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.14 86	0.08 4	0.11 85	0.13 6	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.12 186	0.14 21	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 26	0.09 58	0.13 1	0.17 26	0.12 186	0.15 33	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 93	0.12 43	0.08 4	0.09 23	0.21 149	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 45	0.15 5	0.11 127	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.16 40	0.11 32	0.15 89	0.09 23	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 109	0.11 127	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 32	0.12 43	0.12 72	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.06 90

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-G	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.07 1	0.17 85	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 112	0.18 84	0.11 15	0.08 226	0.04 2	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 149	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 109	0.11 127	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.11 85	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

DispViT+	0.12 52	0.12 215	0.23 100	0.18 62	0.12 186	0.14 21	0.11 17	0.23 80	0.19 85	0.13 67	0.10 19	0.10 40	0.10 55	0.16 44	0.16 196	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 215	0.21 83	0.18 62	0.11 127	0.24 270	0.12 27	0.19 25	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.11 61	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.18 62	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

GSStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.17 26	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

gasm-f	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.18 62	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 143	0.10 40	0.11 85	0.16 44	0.11 15	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.09 277	0.08 257

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 101	0.32 189	0.16 11	0.08 12	0.17 85	0.10 8	0.22 61	0.19 85	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 257

3w_stereo	0.12 52	0.11 173	0.18 55	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.07 1	0.12 112	0.15 26	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 52	0.08 18	0.14 6	0.18 62	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.25 123	0.16 11	0.11 127	0.14 21	0.16 143	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.10 1	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.10 374
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	0.12 52	0.11 173	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.17 184	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.13 86	0.08 10	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

AIO_test	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.15 33	0.17 184	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.16 60	0.14 79	0.29 163	0.18 68	0.11 32	0.16 103	0.13 86	0.09 23	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 62	0.13 265	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 16	0.08 10	0.10 40	0.10 55	0.21 149	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.16 483	0.24 560

RSM++	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.20 171	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.21 49	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.23 80	0.18 68	0.13 67	0.13 56	0.15 132	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.27 127	0.15 34	0.13 67	0.14 86	0.13 86	0.08 10	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

VMBase	0.13 68	0.08 18	0.22 93	0.15 5	0.09 34	0.18 108	0.13 53	0.24 95	0.25 190	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

BStereo	0.13 68	0.10 101	0.42 330	0.18 62	0.11 127	0.13 16	0.14 79	0.24 95	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

NLSM3	0.13 68	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.13 265	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.24 176	0.11 32	0.15 89	0.12 72	0.13 146	0.17 62	0.15 170	0.05 9	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.19 63	0.19 109	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 68	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.23 176	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.21 533	0.06 90

GASTEREO	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.23 331	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.19 107	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

MSCF	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.22 279	0.10 80	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

water-stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.14 79	0.25 105	0.19 85	0.17 151	0.23 190	0.15 132	0.15 187	0.12 3	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 143	0.15 132	0.11 85	0.13 6	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.07 131	0.06 90

LG-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.24 110	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.18 228	0.21 49	0.18 68	0.11 32	0.17 116	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

S2M2_L	0.13 68	0.11 173	0.20 74	0.16 11	0.12 186	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 112	0.15 26	0.14 143	0.13 462	0.09 423	0.09 271	0.10 383	0.11 392	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 68	0.14 323	0.19 63	0.26 457	0.09 34	0.15 33	0.13 53	0.22 61	0.18 68	0.12 50	0.11 28	0.10 40	0.13 146	0.21 149	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 68	0.37 552	0.36 244	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 55	0.20 125	0.10 1	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 546	0.05 26

castereo++	0.13 68	0.10 101	0.18 55	0.18 62	0.10 80	0.27 322	0.13 53	0.23 80	0.23 162	0.11 32	0.13 56	0.16 154	0.10 55	0.18 84	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.19 274	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 55	0.24 191	0.18 250	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.19 25	0.19 85	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.11 85	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

mms	0.13 68	0.11 173	0.19 63	0.19 109	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 116	0.14 113	0.09 23	0.24 191	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

ours_stereo	0.13 68	0.11 173	0.23 100	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.18 228	0.20 36	0.19 85	0.13 67	0.18 134	0.14 113	0.10 55	0.23 176	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.05 26

RAStereo	0.13 68	0.12 215	0.27 140	0.22 279	0.11 127	0.15 33	0.18 228	0.23 80	0.23 162	0.13 67	0.17 116	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.05 26

Occ-G	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.19 274	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.19 143	0.21 210	0.11 85	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90

Pointernet	0.13 68	0.07 3	0.27 140	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.12 27	0.31 193	0.24 176	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.16 40	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

trnet	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 199	0.12 27	0.24 95	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.15 132	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MoCha-V2	0.13 68	0.08 18	0.26 131	0.23 331	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.16 40	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.14 169	0.20 125	0.11 15	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

IGEV++	0.13 68	0.10 101	0.23 100	0.21 217	0.10 80	0.15 33	0.15 106	0.29 163	0.16 40	0.12 50	0.15 89	0.12 72	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

AEACV	0.13 68	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 116	0.13 86	0.16 206	0.16 44	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

LoS_RVC	0.13 68	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 143	0.12 72	0.15 187	0.17 62	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 432

EGLCR-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.13 53	0.27 127	0.21 128	0.13 67	0.10 19	0.15 132	0.09 23	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

CREStereo	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 228	0.15 106	0.25 105	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.14 113	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90
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
Wave_Phase_stereo	0.14 96	0.10 101	0.42 330	0.18 62	0.11 127	0.36 451	0.14 79	0.28 149	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

252Zero-FE	0.14 96	0.07 3	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 85	0.77 573	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

Zero-FE251	0.14 96	0.09 58	0.24 110	0.17 26	0.09 34	0.20 172	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 553	0.13 56	0.13 86	0.11 85	0.14 12	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

GGEV	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

FlowAnything_test	0.14 96	0.11 173	0.21 83	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.16 143	0.25 105	0.16 40	0.15 112	0.13 56	0.15 132	0.14 169	0.18 84	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.09 318

depthmonostereo	0.14 96	0.09 58	0.19 63	0.19 109	0.08 12	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.23 162	0.16 136	0.18 134	0.14 113	0.17 236	0.19 107	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 96	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.14 79	0.24 95	0.21 128	0.21 191	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

SCV_C0	0.14 96	0.11 173	0.25 123	0.19 109	0.12 186	0.15 33	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 191	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.06 90

SCV	0.14 96	0.14 323	0.24 110	0.21 217	0.11 127	0.15 33	0.16 143	0.31 193	0.18 68	0.11 32	0.15 89	0.13 86	0.10 55	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90

castereo	0.14 96	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.10 80	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.13 67	0.18 134	0.16 154	0.16 206	0.15 26	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

tt45	0.14 96	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.11 127	0.23 250	0.18 228	0.22 61	0.17 57	0.15 112	0.13 56	0.14 113	0.10 55	0.30 307	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

999	0.14 96	0.08 18	0.24 110	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.24 95	0.18 68	0.13 67	0.16 103	0.14 113	0.11 85	0.36 348	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

fffy	0.14 96	0.11 173	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.13 146	0.25 222	0.14 143	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

WCG-NET	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.08 12	0.18 108	0.17 184	0.21 49	0.28 230	0.18 170	0.21 171	0.15 132	0.12 112	0.18 84	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

WCG-NET（raft）	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.17 26	0.08 12	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.26 203	0.18 170	0.19 143	0.20 198	0.12 112	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 96	0.11 173	0.32 189	0.19 109	0.11 127	0.18 108	0.17 184	0.20 36	0.22 141	0.14 93	0.24 204	0.15 132	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.10 344	0.06 90

ff7	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

IGEVStereo-DCA	0.14 96	0.11 173	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

ffff	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

11t	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

MaDis-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.26 131	0.19 109	0.14 310	0.16 60	0.13 53	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.14 86	0.14 113	0.11 85	0.17 62	0.17 226	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

UniTT-Stereo	0.14 96	0.10 101	0.30 168	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.13 53	0.19 25	0.18 68	0.15 112	0.20 159	0.10 40	0.11 85	0.18 84	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.06 90

CASnet	0.14 96	0.12 215	0.22 93	0.22 279	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.22 197	0.20 159	0.15 132	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.11 404	0.09 341	0.08 203	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 96	0.14 323	0.33 206	0.20 171	0.09 34	0.21 199	0.10 8	0.26 114	0.20 111	0.18 170	0.19 143	0.15 132	0.13 146	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.06 90

anonymousdsp	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

LoS	0.14 96	0.08 18	0.27 140	0.16 11	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.26 114	0.26 203	0.15 112	0.18 134	0.18 175	0.13 146	0.22 166	0.14 143	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 96	0.08 18	0.19 63	0.17 26	0.22 506	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.14 93	0.17 116	0.14 113	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.18 517

ProNet	0.14 96	0.12 215	0.25 123	0.19 109	0.11 127	0.19 137	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.13 56	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.07 184

MC-Stereo	0.14 96	0.09 58	0.25 123	0.21 217	0.09 34	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.18 170	0.23 190	0.16 154	0.13 146	0.22 166	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

ccc-4	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

IGEV-Stereo	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.24 110	0.25 423	0.11 127	0.11 6	0.18 228	0.32 205	0.23 162	0.12 50	0.12 43	0.18 175	0.12 112	0.14 12	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.06 90
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
MM-Stereo_test2	0.15 129	0.10 101	0.44 352	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.21 356	0.27 127	0.22 141	0.15 112	0.16 103	0.13 86	0.11 85	0.20 125	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.05 26

HART	0.15 129	0.11 173	0.30 168	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.16 143	0.30 182	0.19 85	0.15 112	0.25 214	0.17 164	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.07 301	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.06 90

HUF	0.15 129	0.11 173	0.38 274	0.17 26	0.11 127	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.20 111	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.11 85	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.20 559	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.14 470

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 58	0.26 131	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.29 249	0.24 217	0.20 159	0.19 189	0.10 55	0.18 84	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

whm_eth	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

CAS	0.15 129	0.07 3	0.21 83	0.41 568	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.15 112	0.19 143	0.11 61	0.09 23	0.14 12	0.13 107	0.29 574	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 470

CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 358	0.28 151	0.25 423	0.18 437	0.11 6	0.19 274	0.28 149	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.07 184

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 101	0.24 110	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.23 80	0.27 214	0.17 151	0.20 159	0.17 164	0.11 85	0.23 176	0.16 196	0.07 81	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 18	0.26 131	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.13 53	0.22 61	0.30 263	0.21 191	0.30 261	0.13 86	0.11 85	0.16 44	0.15 170	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 510	0.06 58	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 129	0.09 58	0.28 151	0.16 11	0.08 12	0.25 288	0.14 79	0.23 80	0.28 230	0.24 217	0.30 261	0.16 154	0.12 112	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

XX-TBD	0.15 129	0.18 417	0.28 151	0.22 279	0.10 80	0.22 228	0.15 106	0.22 61	0.27 214	0.22 197	0.26 223	0.14 113	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

PMTNet	0.15 129	0.08 18	0.23 100	0.15 5	0.09 34	0.23 250	0.16 143	0.25 105	0.23 162	0.17 151	0.21 171	0.16 154	0.14 169	0.22 166	0.13 107	0.29 574	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

FE-Mocha	0.16 142	0.10 101	0.33 206	0.19 109	0.13 265	0.19 137	0.15 106	0.35 252	0.22 141	0.24 217	0.24 204	0.20 198	0.14 169	0.17 62	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

zero-FE	0.16 142	0.08 18	0.81 519	0.19 109	0.18 437	0.12 10	0.15 106	0.19 25	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.21 149	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.19 521	0.06 90

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 215	0.23 100	0.16 11	0.08 12	0.23 250	0.20 325	0.29 163	0.31 275	0.19 176	0.22 183	0.19 189	0.15 187	0.29 292	0.20 302	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.06 90

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 244	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.14 79	0.28 149	0.24 176	0.22 197	0.20 159	0.24 255	0.18 261	0.21 149	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.06 90

tg	0.16 142	0.11 173	0.25 123	0.21 217	0.11 127	0.23 250	0.15 106	0.34 229	0.24 176	0.20 180	0.25 214	0.19 189	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.17 184	0.22 61	0.34 306	0.16 136	0.21 171	0.19 189	0.16 206	0.21 149	0.16 196	0.11 405	0.10 453	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 323	0.28 151	0.21 217	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.23 80	0.24 176	0.17 151	0.21 171	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.14 143	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 173	0.36 244	0.18 62	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.23 80	0.18 68	0.26 236	0.28 235	0.20 198	0.11 85	0.24 191	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.06 90

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

CAS++	0.16 142	0.12 215	0.27 140	0.18 62	0.12 186	0.17 85	0.15 106	0.42 336	0.24 176	0.19 176	0.18 134	0.13 86	0.10 55	0.21 149	0.12 58	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.08 246	0.10 344	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.29 163	0.21 128	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.13 146	0.25 222	0.13 107	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 101	0.34 216	0.21 217	0.15 361	0.15 33	0.13 53	0.28 149	0.25 190	0.17 151	0.26 223	0.15 132	0.16 206	0.25 222	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.08 257

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 58	0.25 123	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.35 322	0.20 180	0.25 214	0.17 164	0.17 236	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

test-3	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.26 236	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.25 225	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.20 180	0.25 214	0.18 175	0.12 112	0.20 125	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

raftrobust	0.16 142	0.13 280	0.29 161	0.22 279	0.15 361	0.19 137	0.13 53	0.32 205	0.26 203	0.26 236	0.20 159	0.19 189	0.17 236	0.21 149	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

test_xeample3	0.16 142	0.11 173	0.56 437	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.20 111	0.16 136	0.12 43	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.07 184

NLSM1	0.17 161	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.18 437	0.25 288	0.17 184	0.47 385	0.40 387	0.16 136	0.21 171	0.13 86	0.15 187	0.21 149	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

xyz-stereo-finetune2	0.17 161	0.11 173	0.26 131	0.16 11	0.09 34	0.27 322	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.22 197	0.28 235	0.21 210	0.22 305	0.37 351	0.22 347	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.07 184

MM-Stereo_test3	0.17 161	0.12 215	0.29 161	0.23 331	0.14 310	0.19 137	0.22 383	0.39 299	0.36 335	0.16 136	0.24 204	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.06 90

MM-Stereo_test1	0.17 161	0.10 101	0.39 289	0.23 331	0.11 127	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.29 249	0.22 197	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.06 90

model_zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.39 289	0.20 171	0.12 186	0.24 270	0.15 106	0.34 229	0.22 141	0.30 316	0.20 159	0.22 221	0.12 112	0.24 191	0.14 143	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.07 184

rvit_stereo_ft	0.17 161	0.14 323	0.30 168	0.25 423	0.14 310	0.17 85	0.21 356	0.28 149	0.26 203	0.16 136	0.19 143	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.17 226	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.07 184

gcap-zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.36 244	0.20 171	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.26 236	0.20 159	0.30 338	0.14 169	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 161	0.13 280	0.24 110	0.19 109	0.13 265	0.24 270	0.17 184	0.30 182	0.37 346	0.43 494	0.17 116	0.13 86	0.12 112	0.19 107	0.15 170	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

AE-Stereo	0.17 161	0.11 173	0.31 182	0.24 384	0.14 310	0.23 250	0.18 228	0.34 229	0.29 249	0.15 112	0.25 214	0.21 210	0.13 146	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

rrr	0.17 161	0.11 173	0.57 440	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.22 141	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

plain	0.17 161	0.13 280	0.43 343	0.21 217	0.13 265	0.16 60	0.17 184	0.27 127	0.22 141	0.16 136	0.26 223	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.07 184

MSKI-zero shot	0.17 161	0.09 58	0.43 343	0.20 171	0.11 127	0.21 199	0.15 106	0.32 205	0.21 128	0.23 203	0.24 204	0.23 241	0.10 55	0.31 314	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

Any-RAFT	0.17 161	0.08 18	0.31 182	0.19 109	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.42 336	0.30 263	0.24 217	0.27 229	0.27 295	0.16 206	0.21 149	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

RAFT-Test	0.17 161	0.10 101	0.38 274	0.19 109	0.12 186	0.25 288	0.17 184	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.29 248	0.27 295	0.14 169	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

4D-IteraStereo	0.17 161	0.16 384	0.50 404	0.21 217	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.28 149	0.28 230	0.23 203	0.20 159	0.20 198	0.11 85	0.19 107	0.14 143	0.06 32	0.04 2	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.06 90

anonymousdsp2	0.17 161	0.10 101	0.28 151	0.20 171	0.11 127	0.25 288	0.17 184	0.41 322	0.31 275	0.23 203	0.23 190	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.07 184

knoymous	0.17 161	0.09 58	0.32 189	0.17 26	0.11 127	0.21 199	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.27 295	0.16 206	0.23 176	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.09 277	0.09 318

Selective-RAFT	0.17 161	0.12 215	0.30 168	0.24 384	0.10 80	0.29 364	0.15 106	0.32 205	0.31 275	0.17 151	0.17 116	0.21 210	0.18 261	0.28 273	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.06 90

AnonymousM	0.17 161	0.19 433	0.24 110	0.18 62	0.10 80	0.18 108	0.17 184	0.30 182	0.23 162	0.26 236	0.20 159	0.18 175	0.14 169	0.19 107	0.14 143	0.09 317	0.06 174	0.38 578	0.15 510	0.06 58	0.05 26

cross-raft	0.17 161	0.12 215	0.41 320	0.23 331	0.10 80	0.20 172	0.24 430	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.29 322	0.15 187	0.17 62	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

test-1	0.17 161	0.11 173	0.40 297	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.34 229	0.26 203	0.20 180	0.24 204	0.22 221	0.14 169	0.16 44	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.08 257

s12784h	0.17 161	0.09 58	0.26 131	0.18 62	0.07 1	0.32 407	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.23 203	0.25 214	0.18 175	0.17 236	0.25 222	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 161	0.14 323	0.32 189	0.20 171	0.09 34	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.25 225	0.33 305	0.20 198	0.17 236	0.19 107	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 101	0.40 297	0.20 171	0.11 127	0.20 172	0.15 106	0.36 271	0.30 263	0.23 203	0.21 171	0.26 286	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 161	0.10 101	0.37 255	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.32 205	0.28 230	0.23 203	0.23 190	0.27 295	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

gcap_with_dpt	0.18 186	0.09 58	0.90 542	0.20 171	0.14 310	0.21 199	0.16 143	0.32 205	0.24 176	0.17 151	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

WQFJA1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

WQFJX1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.23 331	0.17 415	0.24 270	0.19 274	0.58 517	0.52 502	0.16 136	0.16 103	0.14 113	0.15 187	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90

WQFJX	0.18 186	0.10 101	0.17 45	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.18 228	0.53 465	0.45 440	0.17 151	0.16 103	0.14 113	0.16 206	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.08 388	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

NLMM	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IGEV-FE	0.18 186	0.10 101	0.65 476	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

test_for_model	0.18 186	0.08 18	0.69 488	0.32 535	0.26 539	0.17 85	0.15 106	0.32 205	0.29 249	0.14 93	0.21 171	0.13 86	0.09 23	0.28 273	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

H2IRNET	0.18 186	0.13 280	0.35 225	0.21 217	0.12 186	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.30 263	0.17 151	0.31 275	0.25 264	0.20 285	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.06 90

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 323	0.38 274	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

cc1	0.18 186	0.14 323	0.38 274	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

11t1	0.18 186	0.10 101	0.30 168	0.20 171	0.11 127	0.27 322	0.17 184	0.35 252	0.23 162	0.25 225	0.23 190	0.23 241	0.23 319	0.25 222	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

tt1	0.18 186	0.14 323	0.35 225	0.23 331	0.11 127	0.30 382	0.19 274	0.35 252	0.44 428	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 101	0.65 476	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 215	0.38 274	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.14 79	0.35 252	0.25 190	0.27 246	0.35 326	0.23 241	0.13 146	0.27 259	0.16 196	0.06 32	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.06 90

HH	0.18 186	0.12 215	0.55 433	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

HanStereo	0.18 186	0.12 215	0.55 433	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 417	0.39 289	0.22 279	0.12 186	0.24 270	0.13 53	0.31 193	0.23 162	0.24 217	0.20 159	0.24 255	0.12 112	0.26 239	0.15 170	0.06 32	0.06 174	0.12 442	0.09 341	0.08 203	0.07 184

riskmin	0.18 186	0.09 58	0.34 216	0.18 62	0.12 186	0.24 270	0.16 143	0.34 229	0.28 230	0.21 191	0.23 190	0.33 364	0.24 337	0.23 176	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.10 344	0.10 374

test_4	0.18 186	0.12 215	0.34 216	0.23 331	0.12 186	0.18 108	0.22 383	0.26 114	0.24 176	0.24 217	0.47 459	0.22 221	0.13 146	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.07 131	0.05 26

GMOStereo	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

test_3	0.18 186	0.11 173	0.32 189	0.24 384	0.11 127	0.22 228	0.25 447	0.31 193	0.31 275	0.25 225	0.18 134	0.23 241	0.13 146	0.25 222	0.19 283	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257
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
NRIStereo	0.18 186	0.11 173	0.35 225	0.23 331	0.11 127	0.24 270	0.20 325	0.29 163	0.26 203	0.26 236	0.25 214	0.25 264	0.18 261	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.22 166	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 173	0.40 297	0.21 217	0.11 127	0.19 137	0.16 143	0.28 149	0.22 141	0.27 246	0.27 229	0.23 241	0.28 404	0.24 191	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.10 374

iGMRVC	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

iRAFT	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

CRE-IMP	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.11 127	0.24 270	0.17 184	0.29 163	0.21 128	0.27 246	0.26 223	0.24 255	0.17 236	0.23 176	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.10 374

test-2	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 215	0.37 255	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

rafts_anoy	0.18 186	0.15 358	0.35 225	0.22 279	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.23 203	0.25 214	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.12 460	0.09 277	0.08 257

raft+_RVC	0.18 186	0.14 323	0.32 189	0.21 217	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.38 287	0.34 306	0.21 191	0.28 235	0.20 198	0.15 187	0.24 191	0.19 283	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.08 257

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 358	0.33 206	0.21 217	0.14 310	0.21 199	0.18 228	0.31 193	0.25 190	0.21 191	0.29 248	0.22 221	0.15 187	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.10 453	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 323	0.49 393	0.27 485	0.18 437	0.22 228	0.17 184	0.27 127	0.23 162	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.14 169	0.21 149	0.15 170	0.10 366	0.11 475	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

DCANet	0.18 186	0.13 280	0.40 297	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.23 319	0.20 125	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

AFF-stereo	0.18 186	0.15 358	0.32 189	0.21 217	0.10 80	0.18 108	0.18 228	0.33 221	0.27 214	0.25 225	0.37 345	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.33 206	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.12 27	0.42 336	0.25 190	0.27 246	0.32 284	0.21 210	0.17 236	0.25 222	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.08 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 230	0.12 215	0.16 34	0.23 331	0.18 437	0.24 270	0.20 325	0.59 523	0.65 543	0.18 170	0.17 116	0.13 86	0.14 169	0.25 222	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NLCSM	0.19 230	0.12 215	0.18 55	0.24 384	0.19 464	0.24 270	0.21 356	0.42 336	0.40 387	0.19 176	0.18 134	0.14 113	0.16 206	0.47 386	0.19 283	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

AIO-test1	0.19 230	0.14 323	0.41 320	0.27 485	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.39 299	0.36 335	0.17 151	0.26 223	0.18 175	0.13 146	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.06 58	0.09 318

rvit_0105_6	0.19 230	0.14 323	0.34 216	0.23 331	0.14 310	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.37 346	0.18 170	0.22 183	0.23 241	0.17 236	0.26 239	0.17 226	0.15 500	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

1test111	0.19 230	0.14 323	0.38 274	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

DCANet-4	0.19 230	0.10 101	0.52 420	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.36 271	0.39 370	0.29 285	0.30 261	0.17 164	0.22 305	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

fff	0.19 230	0.13 280	0.40 297	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

ADStereo(finetuned)	0.19 230	0.13 280	0.49 393	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.31 449	0.21 149	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

x	0.19 230	0.11 173	0.29 161	0.20 171	0.11 127	0.26 311	0.18 228	0.41 322	0.29 249	0.25 225	0.29 248	0.28 311	0.24 337	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

DisPM	0.19 230	0.10 101	0.35 225	0.23 331	0.13 265	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.29 249	0.33 369	0.34 315	0.23 241	0.16 206	0.33 328	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.11 409

iRaft-Stereo_20w	0.19 230	0.10 101	0.46 371	0.19 109	0.13 265	0.25 288	0.19 274	0.52 454	0.19 85	0.29 285	0.21 171	0.22 221	0.20 285	0.28 273	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.08 203	0.08 257

TRStereo	0.19 230	0.17 403	0.47 379	0.23 331	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.52 454	0.28 230	0.20 180	0.19 143	0.21 210	0.13 146	0.24 191	0.13 107	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.06 58	0.06 90

Pruner-Stereo	0.19 230	0.11 173	0.34 216	0.29 510	0.12 186	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.32 284	0.25 264	0.15 187	0.24 191	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.09 318

RALAANet	0.19 230	0.18 417	0.37 255	0.23 331	0.14 310	0.23 250	0.13 53	0.37 281	0.29 249	0.28 257	0.26 223	0.25 264	0.15 187	0.26 239	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.06 90

csc	0.19 230	0.13 280	0.40 297	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

cscssc	0.19 230	0.13 280	0.40 297	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

GMStereo	0.19 230	0.25 490	0.40 297	0.21 217	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.29 163	0.40 387	0.25 225	0.23 190	0.16 154	0.15 187	0.25 222	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 247	0.14 323	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.31 193	0.27 214	0.32 356	0.58 511	0.23 241	0.15 187	0.23 176	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.06 90

HI	0.20 247	0.13 280	0.33 206	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

CoSv	0.20 247	0.13 280	0.33 206	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

AIO-test2	0.20 247	0.20 445	0.36 244	0.26 457	0.15 361	0.22 228	0.16 143	0.42 336	0.42 406	0.16 136	0.29 248	0.15 132	0.11 85	0.26 239	0.13 107	0.18 537	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.07 131	0.07 184

rvit_0105_4	0.20 247	0.15 358	0.38 274	0.23 331	0.14 310	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.39 370	0.19 176	0.24 204	0.25 264	0.19 276	0.27 259	0.17 226	0.16 515	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 247	0.72 591	0.70 495	0.17 26	0.08 12	0.15 33	0.15 106	0.18 19	0.16 40	0.13 67	0.12 43	0.09 23	0.08 10	0.16 44	0.13 107	0.35 581	0.04 2	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.23 555

test_sample1	0.20 247	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.12 186	0.28 342	0.19 274	0.41 322	0.25 190	0.26 236	0.31 275	0.29 322	0.26 368	0.44 376	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 247	0.08 18	1.14 573	0.29 510	0.42 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

MyStereo06	0.20 247	0.12 215	0.57 440	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.40 310	0.21 128	0.30 316	0.24 204	0.31 348	0.18 261	0.22 166	0.18 250	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

xx1	0.20 247	0.14 323	0.38 274	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.28 311	0.24 337	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

testlalala	0.20 247	0.08 18	1.19 577	0.29 510	0.43 574	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

GCAPDPT-zeroshot	0.20 247	0.08 18	1.14 573	0.29 510	0.43 574	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

DCRE	0.20 247	0.13 280	0.40 297	0.21 217	0.15 361	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.22 197	0.80 558	0.23 241	0.16 206	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.07 301	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

qqq	0.20 247	0.12 215	0.31 182	0.20 171	0.11 127	0.23 250	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.24 217	0.28 235	0.28 311	0.24 337	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

PFNet+	0.20 247	0.10 101	0.37 255	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.19 274	0.29 163	0.34 306	0.33 369	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.32 321	0.17 226	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.12 432

NF-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 225	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

OCTAStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 225	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

RE-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 225	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

TVStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 225	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

sAnonymous2	0.20 247	0.21 459	0.58 445	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

CroCo_RVC	0.20 247	0.21 459	0.58 445	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

111	0.20 247	0.17 403	0.40 297	0.18 62	0.09 34	0.24 270	0.17 184	0.41 322	0.45 440	0.23 203	0.29 248	0.29 322	0.21 292	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.08 257

HITNet	0.20 247	0.17 403	0.43 343	0.19 109	0.08 12	0.27 322	0.14 79	0.42 336	0.30 263	0.29 285	0.32 284	0.27 295	0.21 292	0.28 273	0.25 387	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.21 270	0.15 358	0.34 216	0.24 384	0.13 265	0.28 342	0.14 79	0.48 398	0.44 428	0.27 246	0.24 204	0.25 264	0.25 358	0.28 273	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.07 184

FACV-RUCA	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.23 331	0.23 519	0.26 311	0.19 274	0.39 299	0.34 306	0.25 225	0.32 284	0.21 210	0.24 337	0.24 191	0.19 283	0.10 366	0.07 301	0.15 504	0.08 246	0.16 483	0.13 449

IGEV-RUCA	0.21 270	0.08 18	0.23 100	0.19 109	0.19 464	0.28 342	0.24 430	0.23 80	0.21 128	0.20 180	0.23 190	0.28 311	0.49 538	0.26 239	0.18 250	0.09 317	0.08 388	0.18 529	0.13 487	0.17 500	0.17 503

rvit_0105_5	0.21 270	0.15 358	0.38 274	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.24 430	0.36 271	0.39 370	0.21 191	0.23 190	0.26 286	0.19 276	0.26 239	0.19 283	0.15 500	0.13 504	0.12 442	0.12 460	0.10 344	0.09 318

test_sample2	0.21 270	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.11 127	0.27 322	0.21 356	0.43 349	0.29 249	0.26 236	0.31 275	0.30 338	0.24 337	0.45 379	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

mmm	0.21 270	0.12 215	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.28 342	0.21 356	0.41 322	0.27 214	0.29 285	0.38 359	0.29 322	0.24 337	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.10 344	0.09 318

CASS	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.11 127	0.28 342	0.19 274	0.39 299	0.30 263	0.32 356	0.34 315	0.25 264	0.24 337	0.25 222	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.11 392	0.11 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

RAFT_CTSACE	0.21 270	0.16 384	0.41 320	0.25 423	0.15 361	0.22 228	0.24 430	0.32 205	0.28 230	0.33 369	0.51 476	0.29 322	0.17 236	0.32 321	0.13 107	0.06 32	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.06 90

RAFT+CT+SA	0.21 270	0.18 417	0.33 206	0.25 423	0.18 437	0.23 250	0.29 487	0.40 310	0.36 335	0.24 217	0.38 359	0.18 175	0.16 206	0.32 321	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.12 460	0.09 277	0.09 318

SA-5K	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

CIPLG	0.21 270	0.21 459	0.55 433	0.23 331	0.15 361	0.25 288	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.33 305	0.22 221	0.15 187	0.26 239	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

IPLG	0.21 270	0.15 358	0.53 424	0.21 217	0.12 186	0.28 342	0.17 184	0.42 336	0.30 263	0.33 369	0.32 284	0.15 132	0.17 236	0.50 398	0.21 327	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IPLGR_C	0.21 270	0.22 472	0.60 453	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

MIPNet	0.21 270	0.15 358	0.52 420	0.21 217	0.12 186	0.27 322	0.20 325	0.45 366	0.37 346	0.30 316	0.23 190	0.19 189	0.24 337	0.27 259	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IPLGR	0.21 270	0.13 280	0.61 456	0.21 217	0.11 127	0.25 288	0.18 228	0.41 322	0.37 346	0.28 257	0.27 229	0.21 210	0.19 276	0.37 351	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

ACRE	0.21 270	0.20 445	0.62 464	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

GANet-ADL	0.21 270	0.12 215	0.45 363	0.23 331	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.46 377	0.35 322	0.25 225	0.32 284	0.32 357	0.19 276	0.24 191	0.20 302	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

LCNet	0.21 270	0.11 173	0.29 161	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.19 274	0.34 229	0.26 203	0.28 257	0.35 326	0.26 286	0.30 433	0.35 343	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.13 443	0.22 548

PSM-softLoss	0.21 270	0.10 101	0.39 289	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

KMStereo	0.21 270	0.10 101	0.39 289	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

SST-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.37 255	0.24 384	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.24 176	0.34 389	0.33 305	0.29 322	0.25 358	0.56 435	0.17 226	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

RAFT_R40	0.21 270	0.10 101	0.37 255	0.24 384	0.13 265	0.18 108	0.18 228	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.33 305	0.30 338	0.24 337	0.55 424	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

RAFT-345	0.21 270	0.10 101	0.46 371	0.22 279	0.11 127	0.20 172	0.16 143	0.26 114	0.25 190	0.27 246	0.66 537	0.21 210	0.16 206	0.55 424	0.21 327	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

RAFT	0.21 270	0.17 403	0.32 189	0.24 384	0.12 186	0.25 288	0.27 465	0.35 252	0.28 230	0.33 369	0.33 305	0.38 404	0.22 305	0.29 292	0.17 226	0.08 226	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.10 344	0.06 90

GMM-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.43 343	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.25 447	0.37 281	0.27 214	0.30 316	0.45 442	0.27 295	0.21 292	0.31 314	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.19 524

Prome-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.36 271	0.25 190	0.33 369	0.59 514	0.24 255	0.28 404	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.20 534

TestStereo	0.21 270	0.19 433	0.40 297	0.25 423	0.10 80	0.22 228	0.21 356	0.31 193	0.31 275	0.23 203	0.34 315	0.22 221	0.18 261	0.62 470	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.11 392	0.06 90

XX-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.83 526	0.26 457	0.17 415	0.23 250	0.13 53	0.40 310	0.18 68	0.20 180	0.41 391	0.31 348	0.10 55	0.32 321	0.12 58	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

EAI-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.33 206	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.46 564	0.46 377	0.20 111	0.25 225	0.50 470	0.17 164	0.16 206	0.24 191	0.23 366	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.10 383	0.06 58	0.07 184

FENet	0.21 270	0.11 173	0.45 363	0.21 217	0.12 186	0.26 311	0.17 184	0.41 322	0.35 322	0.30 316	0.31 275	0.29 322	0.23 319	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

MyStereo8	0.22 301	0.15 358	0.63 467	0.21 217	0.17 415	0.31 398	0.16 143	0.36 271	0.32 284	0.28 257	0.36 336	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.28 410	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.12 432

ffm	0.22 301	0.12 215	0.42 330	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

StereoVision	0.22 301	0.18 417	0.37 255	0.27 485	0.17 415	0.23 250	0.22 383	0.38 287	0.31 275	0.20 180	0.51 476	0.22 221	0.16 206	0.28 273	0.18 250	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.13 487	0.10 344	0.07 184

raft_robust	0.22 301	0.17 403	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.23 250	0.22 383	0.49 408	0.48 472	0.32 356	0.32 284	0.26 286	0.23 319	0.53 416	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.06 90

Sa-1000	0.22 301	0.15 358	0.35 225	0.23 331	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.47 385	0.39 370	0.30 316	0.50 470	0.26 286	0.19 276	0.33 328	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

SA	0.22 301	0.16 384	0.36 244	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.23 408	0.45 366	0.40 387	0.27 246	0.44 431	0.23 241	0.23 319	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

dd	0.22 301	0.26 501	0.40 297	0.22 279	0.12 186	0.25 288	0.21 356	0.32 205	0.44 428	0.29 285	0.28 235	0.25 264	0.16 206	0.30 307	0.25 387	0.12 443	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

GwcNet-ADL	0.22 301	0.14 323	0.58 445	0.24 384	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.49 408	0.40 387	0.27 246	0.29 248	0.30 338	0.20 285	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

HHNet	0.22 301	0.12 215	0.52 420	0.18 62	0.18 437	0.20 172	0.20 325	0.34 229	0.31 275	0.32 356	0.59 514	0.20 198	0.21 292	0.24 191	0.31 438	0.08 226	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.11 409

KYRaft	0.22 301	0.10 101	0.30 168	0.23 331	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.35 252	0.24 176	0.35 406	0.54 494	0.34 371	0.26 368	0.29 292	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.08 203	0.31 574

IRAFT_RVC	0.22 301	0.12 215	0.39 289	0.26 457	0.11 127	0.18 108	0.24 430	0.40 310	0.37 346	0.31 334	0.30 261	0.29 322	0.24 337	0.55 424	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

GES	0.22 301	0.12 215	0.42 330	0.20 171	0.14 310	0.27 322	0.19 274	0.49 408	0.33 296	0.30 316	0.36 336	0.25 264	0.23 319	0.29 292	0.22 347	0.10 366	0.08 388	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.11 409

SFCPSM	0.22 301	0.10 101	0.51 414	0.21 217	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.55 483	0.39 370	0.29 285	0.32 284	0.23 241	0.21 292	0.27 259	0.19 283	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.08 257

DMCA	0.22 301	0.14 323	0.36 244	0.22 279	0.14 310	0.27 322	0.20 325	0.43 349	0.38 360	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.24 337	0.24 191	0.28 410	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.11 409

BEATNet_4x	0.22 301	0.18 417	0.47 379	0.22 279	0.10 80	0.28 342	0.14 79	0.46 377	0.32 284	0.31 334	0.34 315	0.31 348	0.25 358	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.10 344	0.08 257

MLCV	0.22 301	0.16 384	0.44 352	0.21 217	0.08 12	0.29 364	0.19 274	0.38 287	0.37 346	0.38 444	0.44 431	0.31 348	0.21 292	0.41 367	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

DN-CSS_ROB	0.22 301	0.25 490	0.47 379	0.24 384	0.14 310	0.25 288	0.12 27	0.40 310	0.33 296	0.29 285	0.42 407	0.22 221	0.20 285	0.33 328	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.07 184

Select-FE	0.23 318	0.14 323	0.78 506	0.22 279	0.18 437	0.22 228	0.13 53	0.43 349	0.26 203	0.28 257	0.33 305	0.39 416	0.29 419	0.27 259	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.13 487	0.08 203	0.12 432

G2L-ROB	0.23 318	0.15 358	0.41 320	0.19 109	0.12 186	0.27 322	0.21 356	0.47 385	0.33 296	0.34 389	0.31 275	0.41 438	0.22 305	0.49 394	0.26 400	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

DFGA-Net	0.23 318	0.24 485	0.49 393	0.22 279	0.15 361	0.25 288	0.17 184	0.39 299	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.21 210	0.17 236	0.59 452	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

PAM_32	0.23 318	0.10 101	0.63 467	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.19 274	0.36 271	0.23 162	0.29 285	0.28 235	0.56 522	0.28 404	0.27 259	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.09 318

PAM	0.23 318	0.10 101	0.63 467	0.22 279	0.15 361	0.34 431	0.21 356	0.37 281	0.22 141	0.31 334	0.27 229	0.55 518	0.26 368	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.09 318

rvit_0105_3	0.23 318	0.17 403	0.40 297	0.25 423	0.15 361	0.24 270	0.28 481	0.38 287	0.41 399	0.25 225	0.25 214	0.28 311	0.21 292	0.28 273	0.20 302	0.15 500	0.13 504	0.14 489	0.15 510	0.10 344	0.09 318

UGAM-zero	0.23 318	0.10 101	0.54 427	0.19 109	0.13 265	0.21 199	0.14 79	0.44 356	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.51 501	0.33 459	0.65 485	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.06 58	0.07 184

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 318	0.13 280	0.83 526	0.20 171	0.21 490	0.23 250	0.17 184	0.48 398	0.27 214	0.23 203	0.29 248	0.39 416	0.23 319	0.25 222	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.11 421	0.11 392	0.10 374

test_sample3	0.23 318	0.12 215	0.43 343	0.19 109	0.12 186	0.32 407	0.20 325	0.50 418	0.34 306	0.31 334	0.33 305	0.29 322	0.22 305	0.53 416	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

MyStereo05	0.23 318	0.12 215	0.57 440	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.48 398	0.52 502	0.31 334	0.23 190	0.25 264	0.22 305	0.30 307	0.21 327	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo04	0.23 318	0.12 215	0.55 433	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.49 408	0.52 502	0.28 257	0.23 190	0.27 295	0.23 319	0.30 307	0.22 347	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

CoDeX	0.23 318	0.12 215	0.46 371	0.21 217	0.14 310	0.29 364	0.21 356	0.53 465	0.41 399	0.29 285	0.35 326	0.29 322	0.22 305	0.48 389	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

PCWNet_CMD	0.23 318	0.13 280	0.48 388	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

anonymousa	0.23 318	0.11 173	0.50 404	0.21 217	0.16 392	0.31 398	0.20 325	0.36 271	0.35 322	0.32 356	0.50 470	0.39 416	0.26 368	0.22 166	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.07 131	0.08 257

BUS	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.43 499	0.17 184	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.32 357	0.20 285	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

IER	0.23 318	0.12 215	0.39 289	0.20 171	0.14 310	0.31 398	0.19 274	0.42 336	0.36 335	0.33 369	0.40 383	0.32 357	0.33 459	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.08 257

test_5	0.23 318	0.19 433	0.38 274	0.26 457	0.18 437	0.25 288	0.29 487	0.40 310	0.37 346	0.29 285	0.40 383	0.25 264	0.22 305	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.10 374

BSDual-CNN	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

iRaft-Stereo_5w	0.23 318	0.18 417	0.44 352	0.22 279	0.13 265	0.19 137	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.28 257	0.37 345	0.34 371	0.23 319	0.65 485	0.27 406	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

psmg	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.21 217	0.14 310	0.35 446	0.23 408	0.51 435	0.34 306	0.35 406	0.38 359	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

UDGNet	0.23 318	0.31 533	0.38 274	0.24 384	0.14 310	0.24 270	0.18 228	0.32 205	0.43 413	0.29 285	0.28 235	0.24 255	0.19 276	0.29 292	0.20 302	0.15 500	0.07 301	0.21 544	0.11 421	0.14 461	0.10 374

OMP-Stereo	0.23 318	0.14 323	0.35 225	0.29 510	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.37 281	0.33 296	0.34 389	0.30 261	0.34 371	0.19 276	0.70 499	0.24 377	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IIG-Stereo	0.23 318	0.13 280	0.35 225	0.29 510	0.12 186	0.23 250	0.14 79	0.38 287	0.31 275	0.34 389	0.37 345	0.33 364	0.21 292	0.70 499	0.26 400	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

ASMatch	0.23 318	0.11 173	0.51 414	0.24 384	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.28 230	0.28 257	0.68 541	0.27 295	0.26 368	0.50 398	0.22 347	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.11 409

PFNet	0.23 318	0.10 101	0.57 440	0.24 384	0.14 310	0.22 228	0.19 274	0.39 299	0.33 296	0.35 406	0.32 284	0.27 295	0.19 276	0.64 478	0.22 347	0.09 317	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.07 184

ICVP	0.23 318	0.13 280	0.44 352	0.26 457	0.14 310	0.29 364	0.25 447	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.43 420	0.35 385	0.25 358	0.26 239	0.23 366	0.12 443	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.10 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 318	0.18 417	0.63 467	0.27 485	0.18 437	0.41 483	0.23 408	0.43 349	0.35 322	0.23 203	0.27 229	0.20 198	0.18 261	0.27 259	0.18 250	0.12 443	0.11 475	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.12 432

CFNet_pseudo	0.23 318	0.13 280	0.47 379	0.19 109	0.13 265	0.26 311	0.16 143	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

ACVNet	0.23 318	0.13 280	0.35 225	0.18 62	0.15 361	0.27 322	0.23 408	0.39 299	0.44 428	0.28 257	0.41 391	0.38 404	0.26 368	0.27 259	0.32 443	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.07 184

MSMDNet	0.23 318	0.13 280	0.48 388	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.09 318

ccs_rob	0.23 318	0.13 280	0.47 379	0.20 171	0.13 265	0.26 311	0.17 184	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

G2L-Stereo_test	0.24 349	0.16 384	0.38 274	0.19 109	0.13 265	0.27 322	0.24 430	0.49 408	0.38 360	0.37 429	0.37 345	0.40 431	0.24 337	0.52 409	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.08 257

DCVSM-stereo	0.24 349	0.13 280	0.52 420	0.20 171	0.14 310	0.26 311	0.13 53	0.34 229	0.34 306	0.41 478	0.33 305	0.47 476	0.29 419	0.30 307	0.22 347	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.12 428	0.15 482

rvit_stereo_0075_2	0.24 349	0.17 403	0.50 404	0.26 457	0.22 506	0.22 228	0.15 106	0.40 310	0.35 322	0.27 246	0.37 345	0.29 322	0.20 285	0.28 273	0.19 283	0.17 526	0.12 492	0.19 537	0.12 460	0.13 443	0.13 449

test_sample5	0.24 349	0.13 280	0.42 330	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.32 356	0.41 391	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

test_sample4	0.24 349	0.13 280	0.43 343	0.20 171	0.12 186	0.32 407	0.21 356	0.51 435	0.34 306	0.31 334	0.37 345	0.28 311	0.23 319	0.53 416	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

tta	0.24 349	0.12 215	0.40 297	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.07 184

qqq1	0.24 349	0.12 215	0.40 297	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

fff1	0.24 349	0.12 215	0.40 297	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

DualNet	0.24 349	0.13 280	0.42 330	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.33 369	0.43 420	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

GMStereo_Zeroshot	0.24 349	0.21 459	0.45 363	0.26 457	0.13 265	0.28 342	0.15 106	0.39 299	0.35 322	0.37 429	0.43 420	0.40 431	0.17 236	0.34 334	0.20 302	0.12 443	0.07 301	0.13 463	0.07 166	0.16 483	0.09 318

CFNet_ucs	0.24 349	0.13 280	0.50 404	0.20 171	0.15 361	0.28 342	0.17 184	0.49 408	0.45 440	0.32 356	0.42 407	0.39 416	0.22 305	0.31 314	0.21 327	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.09 341	0.12 428	0.11 409

gwcnet-sp	0.24 349	0.13 280	0.63 467	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

scenet	0.24 349	0.13 280	0.63 467	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

ToySt	0.24 349	0.16 384	0.48 388	0.21 217	0.13 265	0.29 364	0.29 487	0.39 299	0.39 370	0.27 246	0.35 326	0.39 416	0.31 449	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

ssnet	0.24 349	0.13 280	0.63 467	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

STrans-v2	0.24 349	0.13 280	0.54 427	0.21 217	0.12 186	0.23 250	0.21 356	0.47 385	0.28 230	0.31 334	0.42 407	0.36 390	0.35 472	0.62 470	0.23 366	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

TransformOpticalFlow	0.24 349	0.13 280	0.56 437	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.19 274	0.40 310	0.32 284	0.30 316	0.43 420	0.36 390	0.31 449	0.61 462	0.20 302	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.07 184

DRaft	0.24 349	0.10 101	0.34 216	0.18 62	0.12 186	0.28 342	0.23 408	0.33 221	0.39 370	0.38 444	0.61 526	0.21 210	0.41 504	0.48 389	0.42 495	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.08 257

HCRNet	0.24 349	0.25 490	0.33 206	0.34 544	0.16 392	0.27 322	0.18 228	0.43 349	0.35 322	0.30 316	0.35 326	0.32 357	0.22 305	0.44 376	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.10 344	0.09 318

ARAFT	0.24 349	0.21 459	0.78 506	0.22 279	0.12 186	0.29 364	0.24 430	0.43 349	0.32 284	0.33 369	0.28 235	0.28 311	0.19 276	0.49 394	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.09 277	0.06 90

cf-r	0.24 349	0.15 358	0.44 352	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.22 383	0.42 336	0.40 387	0.30 316	0.42 407	0.42 447	0.26 368	0.43 372	0.25 387	0.11 405	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.08 257

GANet-RSSM	0.24 349	0.14 323	0.36 244	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.21 356	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.39 372	0.39 416	0.28 404	0.58 446	0.23 366	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.09 318

PSMNet-RSSM	0.24 349	0.15 358	0.36 244	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.20 325	0.48 398	0.37 346	0.30 316	0.44 431	0.38 404	0.26 368	0.52 409	0.22 347	0.12 443	0.07 301	0.11 404	0.13 487	0.10 344	0.09 318

CFNet-ft	0.24 349	0.15 358	0.35 225	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

CFNet_RVC	0.24 349	0.15 358	0.35 225	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

UCFNet_RVC	0.24 349	0.16 384	0.34 216	0.18 62	0.15 361	0.33 418	0.16 143	0.46 377	0.35 322	0.29 285	0.35 326	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.22 347	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.14 501	0.13 443	0.12 432

AdaStereo	0.24 349	0.16 384	0.37 255	0.24 384	0.12 186	0.32 407	0.17 184	0.54 473	0.42 406	0.33 369	0.38 359	0.35 385	0.21 292	0.30 307	0.22 347	0.14 487	0.06 174	0.13 463	0.08 246	0.11 392	0.08 257
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 349	0.18 417	0.61 456	0.25 423	0.11 127	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.43 413	0.33 369	0.43 420	0.27 295	0.22 305	0.34 334	0.26 400	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

G2L-Stereo	0.25 377	0.16 384	0.47 379	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.18 228	0.46 377	0.35 322	0.33 369	0.37 345	0.40 431	0.22 305	0.60 455	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.09 318

DDVS	0.25 377	0.15 358	0.39 289	0.24 384	0.17 415	0.34 431	0.21 356	0.41 322	0.30 263	0.33 369	0.41 391	0.48 483	0.21 292	0.52 409	0.27 406	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.14 470

ITSA-stereo	0.25 377	0.15 358	0.33 206	0.23 331	0.11 127	0.27 322	0.18 228	0.56 499	0.59 527	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.28 404	0.49 394	0.30 430	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.13 449

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 377	0.14 323	0.95 551	0.21 217	0.27 542	0.20 172	0.19 274	0.48 398	0.25 190	0.26 236	0.55 498	0.34 371	0.18 261	0.25 222	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.12 460	0.12 428	0.12 432

test_sample7	0.25 377	0.15 358	0.35 225	0.20 171	0.14 310	0.28 342	0.21 356	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.14 487	0.09 423	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

test_sample6	0.25 377	0.13 280	0.41 320	0.21 217	0.11 127	0.30 382	0.22 383	0.51 435	0.35 322	0.33 369	0.43 420	0.30 338	0.24 337	0.57 439	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.10 374

SMFormer	0.25 377	0.12 215	0.40 297	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

NINENet	0.25 377	0.15 358	0.37 255	0.23 331	0.16 392	0.43 499	0.17 184	0.60 532	0.46 458	0.32 356	0.37 345	0.32 357	0.20 285	0.42 370	0.21 327	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.08 246	0.11 392	0.10 374

hknet	0.25 377	0.14 323	0.40 297	0.25 423	0.15 361	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.37 346	0.34 389	0.35 326	0.43 451	0.27 387	0.37 351	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

PSMNet-ADL	0.25 377	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.14 310	0.31 398	0.22 383	0.44 356	0.36 335	0.27 246	0.33 305	0.41 438	0.28 404	0.61 462	0.29 422	0.11 405	0.09 423	0.09 271	0.11 421	0.10 344	0.10 374

PSM-AAD	0.25 377	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.26 311	0.38 541	0.34 229	0.28 230	0.35 406	0.39 372	0.28 311	0.79 577	0.30 307	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.08 203	0.21 543

GrayStereo	0.25 377	0.09 58	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.23 250	0.47 568	0.34 229	0.30 263	0.39 459	0.47 459	0.30 338	0.79 577	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.13 449

RAFT-RH_RVC	0.25 377	0.11 173	0.45 363	0.21 217	0.12 186	0.25 288	0.14 79	0.27 127	0.27 214	0.38 444	1.15 582	0.23 241	0.17 236	0.57 439	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.06 58	0.07 184

UPFNet	0.25 377	0.12 215	0.38 274	0.24 384	0.19 464	0.37 457	0.28 481	0.48 398	0.38 360	0.34 389	0.37 345	0.37 396	0.28 404	0.39 358	0.33 450	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.08 257

acv_ft	0.25 377	0.13 280	0.40 297	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.21 356	0.45 366	0.44 428	0.38 444	0.41 391	0.38 404	0.27 387	0.27 259	0.35 459	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.07 184

iResNet_ROB	0.25 377	0.19 433	0.40 297	0.20 171	0.12 186	0.30 382	0.16 143	0.55 483	0.53 507	0.38 444	0.43 420	0.37 396	0.26 368	0.38 356	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.09 277	0.09 318

coex_refinement	0.26 393	0.16 384	0.36 244	0.23 331	0.15 361	0.31 398	0.20 325	0.49 408	0.42 406	0.35 406	0.42 407	0.45 466	0.27 387	0.55 424	0.33 450	0.10 366	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.10 344	0.10 374

UGAM	0.26 393	0.14 323	0.45 363	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.25 447	0.32 205	0.41 399	0.31 334	0.42 407	0.41 438	0.22 305	0.92 559	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.14 489	0.12 460	0.10 344	0.07 184

SepStereo	0.26 393	0.12 215	0.42 330	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.64 478	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

AACVNet	0.26 393	0.16 384	0.37 255	0.22 279	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.41 322	0.31 275	0.38 444	0.42 407	0.43 451	0.28 404	0.73 509	0.25 387	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.11 409

DEmStereo	0.26 393	0.09 58	0.47 379	0.19 109	0.12 186	0.30 382	0.25 447	0.28 149	0.36 335	0.36 422	0.58 511	0.25 264	0.48 537	0.53 416	0.44 501	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.07 184

LMCR-Stereo	0.26 393	0.18 417	0.49 393	0.28 507	0.14 310	0.36 451	0.23 408	0.54 473	0.34 306	0.39 459	0.40 383	0.29 322	0.29 419	0.37 351	0.27 406	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.13 443	0.09 318

GwcNet-RSSM	0.26 393	0.17 403	0.46 371	0.21 217	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.44 356	0.42 406	0.31 334	0.45 442	0.40 431	0.26 368	0.55 424	0.28 410	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

DeepPruner_ROB	0.26 393	0.19 433	0.44 352	0.21 217	0.16 392	0.30 382	0.21 356	0.52 454	0.32 284	0.35 406	0.38 359	0.39 416	0.26 368	0.42 370	0.24 377	0.15 500	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.14 461	0.13 449

FSD	0.27 401	0.28 511	0.32 189	0.27 485	0.24 527	0.27 322	0.27 465	0.31 193	0.29 249	0.26 236	0.27 229	0.28 311	0.27 387	0.28 273	0.26 400	0.23 551	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.25 548	0.24 560

ISRNet	0.27 401	0.13 280	0.45 363	0.26 457	0.19 464	0.24 270	0.14 79	0.45 366	0.43 413	0.39 459	0.48 465	0.42 447	0.27 387	0.32 321	0.29 422	0.20 546	0.12 492	0.17 521	0.16 522	0.16 483	0.20 534

rvit_105_1	0.27 401	0.19 433	0.46 371	0.27 485	0.19 464	0.30 382	0.35 526	0.44 356	0.51 493	0.31 334	0.31 275	0.31 348	0.26 368	0.35 343	0.25 387	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.11 392	0.10 374

DispNO	0.27 401	0.18 417	0.62 464	0.23 331	0.17 415	0.25 288	0.22 383	0.45 366	0.41 399	0.32 356	0.39 372	0.38 404	0.27 387	0.77 529	0.27 406	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.08 203	0.08 257

CBFPSM	0.27 401	0.16 384	0.67 482	0.20 171	0.14 310	0.38 465	0.25 447	0.40 310	0.36 335	0.33 369	0.36 336	0.56 522	0.38 489	0.32 321	0.38 468	0.08 226	0.08 388	0.07 100	0.08 246	0.09 277	0.11 409

CSP-Net	0.27 401	0.15 358	0.30 168	0.21 217	0.14 310	0.44 501	0.24 430	0.50 418	0.40 387	0.41 478	0.43 420	0.42 447	0.26 368	0.66 489	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.09 318

DAS	0.27 401	0.12 215	0.42 330	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.75 518	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

AASNet	0.27 401	0.19 433	0.49 393	0.26 457	0.17 415	0.34 431	0.20 325	0.62 545	0.48 472	0.35 406	0.40 383	0.32 357	0.25 358	0.28 273	0.34 455	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.13 443	0.11 409

GEStereo_RVC	0.27 401	0.20 445	0.44 352	0.27 485	0.16 392	0.33 418	0.25 447	0.56 499	0.54 512	0.34 389	0.38 359	0.34 371	0.25 358	0.51 403	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.11 409

RAFT + AFF	0.27 401	0.23 481	0.50 404	0.25 423	0.17 415	0.30 382	0.33 520	0.52 454	0.40 387	0.28 257	0.30 261	0.30 338	0.31 449	0.62 470	0.24 377	0.09 317	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.11 409

MMNet	0.27 401	0.14 323	0.49 393	0.24 384	0.17 415	0.47 515	0.22 383	0.45 366	0.51 493	0.39 459	0.41 391	0.36 390	0.33 459	0.39 358	0.34 455	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

delet	0.27 401	0.14 323	0.40 297	0.23 331	0.19 464	0.41 483	0.29 487	0.49 408	0.48 472	0.33 369	0.41 391	0.37 396	0.30 433	0.48 389	0.34 455	0.09 317	0.09 423	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.08 257

ac_64	0.27 401	0.13 280	0.41 320	0.24 384	0.17 415	0.36 451	0.22 383	0.46 377	0.33 296	0.35 406	0.36 336	0.52 507	0.30 433	0.62 470	0.32 443	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

HGLStereo	0.27 401	0.14 323	0.46 371	0.24 384	0.21 490	0.33 418	0.23 408	0.50 418	0.42 406	0.35 406	0.48 465	0.41 438	0.33 459	0.45 379	0.33 450	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.12 432

DSFCA	0.27 401	0.13 280	0.36 244	0.20 171	0.17 415	0.38 465	0.31 503	0.47 385	0.43 413	0.43 494	0.37 345	0.39 416	0.29 419	0.52 409	0.32 443	0.12 443	0.10 453	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

DMCA-RVC	0.27 401	0.21 459	0.61 456	0.28 507	0.17 415	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.35 322	0.40 469	0.37 345	0.39 416	0.36 476	0.43 372	0.30 430	0.13 462	0.10 453	0.15 504	0.11 421	0.13 443	0.10 374

HSM-Net_RVC	0.27 401	0.11 173	0.42 330	0.19 109	0.11 127	0.34 431	0.20 325	0.62 545	0.43 413	0.40 469	0.43 420	0.50 497	0.26 368	0.76 523	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 401	0.20 445	0.44 352	0.22 279	0.14 310	0.33 418	0.14 79	0.51 435	0.45 440	0.30 316	0.40 383	0.38 404	0.27 387	0.76 523	0.25 387	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.08 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 401	0.21 459	0.59 451	0.25 423	0.18 437	0.29 364	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.38 444	0.41 391	0.43 451	0.27 387	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.11 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 401	0.26 501	0.72 499	0.23 331	0.13 265	0.29 364	0.18 228	0.52 454	0.49 481	0.37 429	0.45 442	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.12 428	0.09 318

StereoDRNet-Refined	0.27 401	0.17 403	0.35 225	0.25 423	0.14 310	0.37 457	0.21 356	0.47 385	0.41 399	0.44 501	0.51 476	0.41 438	0.28 404	0.45 379	0.37 466	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.10 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 422	0.19 433	0.50 404	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.23 551	0.09 423	0.28 564	0.24 559	0.18 514	0.16 491

ssnet_v2	0.28 422	0.16 384	0.44 352	0.22 279	0.15 361	0.40 479	0.30 498	0.57 508	0.46 458	0.38 444	0.36 336	0.47 476	0.29 419	0.38 356	0.39 476	0.13 462	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.11 409

CRFU-Net	0.28 422	0.14 323	0.45 363	0.25 423	0.15 361	0.45 507	0.23 408	0.50 418	0.30 263	0.43 494	0.41 391	0.48 483	0.46 528	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

dad	0.28 422	0.31 533	0.44 352	0.21 217	0.14 310	0.30 382	0.20 325	0.33 221	0.49 481	0.44 501	0.44 431	0.45 466	0.21 292	0.41 367	0.26 400	0.20 546	0.11 475	0.20 541	0.11 421	0.14 461	0.10 374

FTStereo	0.28 422	0.10 101	0.43 343	0.23 331	0.13 265	0.21 199	0.53 578	0.34 229	0.26 203	0.38 444	0.95 571	0.30 338	0.56 550	0.32 321	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.19 524

ADLNet	0.28 422	0.15 358	0.42 330	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.23 408	0.53 465	0.43 413	0.42 488	0.41 391	0.44 462	0.27 387	0.55 424	0.35 459	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.12 432

UNet	0.28 422	0.14 323	0.69 488	0.23 331	0.20 482	0.44 501	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.43 451	0.33 459	0.40 365	0.31 438	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

STTStereo	0.28 422	0.20 445	0.61 456	0.25 423	0.17 415	0.29 364	0.24 430	0.47 385	0.39 370	0.39 459	0.41 391	0.44 462	0.28 404	0.40 365	0.28 410	0.13 462	0.12 492	0.13 463	0.16 522	0.12 428	0.11 409

RASNet	0.28 422	0.14 323	0.44 352	0.22 279	0.18 437	0.32 407	0.19 274	0.48 398	0.38 360	0.29 285	0.43 420	0.47 476	0.37 485	0.79 533	0.36 465	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.07 184

HSM	0.28 422	0.16 384	0.35 225	0.20 171	0.15 361	0.33 418	0.19 274	0.53 465	0.37 346	0.36 422	0.38 359	0.67 557	0.31 449	0.89 554	0.23 366	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.08 257

DLCB_ROB	0.28 422	0.16 384	0.34 216	0.27 485	0.16 392	0.38 465	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.46 509	0.46 452	0.51 501	0.33 459	0.53 416	0.33 450	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.09 318

ACV-stereo	0.29 433	0.18 417	0.79 513	0.23 331	0.16 392	0.47 515	0.19 274	0.36 271	0.34 306	0.29 285	0.33 305	0.67 557	0.42 513	0.54 422	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.11 409

ff1	0.29 433	0.12 215	0.42 330	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 579	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

LL-Strereo	0.29 433	0.25 490	0.58 445	0.25 423	0.21 490	0.23 250	0.24 430	0.55 483	0.42 406	0.34 389	0.32 284	0.41 438	0.40 500	0.94 563	0.23 366	0.08 226	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.09 277	0.09 318

THIR-Stereo	0.29 433	0.12 215	0.41 320	0.19 109	0.11 127	0.28 342	0.72 592	0.32 205	0.35 322	0.37 429	0.65 535	0.34 371	0.50 540	0.57 439	0.45 504	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.07 184

psm_up	0.29 433	0.16 384	0.41 320	0.26 457	0.17 415	0.32 407	0.26 459	0.55 483	0.43 413	0.36 422	0.40 383	0.45 466	0.37 485	0.58 446	0.30 430	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.10 344	0.10 374

hitnet-ft	0.29 433	0.17 403	0.40 297	0.19 109	0.14 310	0.39 474	0.23 408	0.44 356	0.41 399	0.36 422	0.46 452	0.53 512	0.34 468	0.76 523	0.32 443	0.14 487	0.10 453	0.13 463	0.10 383	0.15 475	0.13 449

FADNet-RVC-Resample	0.29 433	0.25 490	0.93 548	0.26 457	0.16 392	0.32 407	0.21 356	0.47 385	0.39 370	0.35 406	0.38 359	0.33 364	0.27 387	0.53 416	0.24 377	0.10 366	0.10 453	0.14 489	0.13 487	0.13 443	0.16 491

iinet-f	0.30 440	0.18 417	1.03 562	0.20 171	0.15 361	0.44 501	0.22 383	0.45 366	0.37 346	0.35 406	0.44 431	0.41 438	0.34 468	0.34 334	0.40 484	0.10 366	0.09 423	0.08 186	0.08 246	0.13 443	0.11 409

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 440	0.20 445	0.70 495	0.21 217	0.17 415	0.46 509	0.27 465	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.55 498	0.43 451	0.30 433	0.46 382	0.38 468	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.11 392	0.10 374

SACVNet	0.30 440	0.20 445	0.41 320	0.25 423	0.18 437	0.34 431	0.25 447	0.52 454	0.40 387	0.41 478	0.44 431	0.46 474	0.32 456	0.71 502	0.25 387	0.13 462	0.10 453	0.12 442	0.12 460	0.16 483	0.17 503

ADLNet2	0.30 440	0.17 403	0.72 499	0.23 331	0.17 415	0.36 451	0.24 430	0.52 454	0.51 493	0.32 356	0.38 359	0.45 466	0.30 433	0.69 496	0.35 459	0.10 366	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.12 428	0.10 374

FADNet_RVC	0.30 440	0.28 511	0.83 526	0.23 331	0.15 361	0.30 382	0.17 184	0.49 408	0.37 346	0.30 316	0.38 359	0.30 338	0.27 387	0.52 409	0.31 438	0.14 487	0.14 514	0.14 489	0.16 522	0.21 533	0.23 555

TDLM	0.30 440	0.21 459	0.38 274	0.28 507	0.15 361	0.33 418	0.32 510	0.52 454	0.47 463	0.38 444	0.43 420	0.39 416	0.29 419	0.91 558	0.28 410	0.14 487	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.12 428	0.10 374

CVANet_RVC	0.30 440	0.19 433	0.41 320	0.26 457	0.16 392	0.33 418	0.26 459	0.52 454	0.47 463	0.40 469	0.46 452	0.43 451	0.31 449	0.89 554	0.26 400	0.14 487	0.09 423	0.14 489	0.13 487	0.14 461	0.10 374

mmx	0.31 447	0.12 215	0.42 330	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 579	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

xxx	0.31 447	0.12 215	0.42 330	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 579	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

fast-acv-ft	0.31 447	0.20 445	0.81 519	0.24 384	0.18 437	0.46 509	0.27 465	0.41 322	0.49 481	0.39 459	0.55 498	0.49 489	0.35 472	0.37 351	0.38 468	0.11 405	0.11 475	0.11 404	0.12 460	0.12 428	0.09 318

CrosDoStereo	0.31 447	0.10 101	0.49 393	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 614	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 526	0.28 311	0.46 528	0.61 462	0.57 528	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

DeepStereo_LL	0.31 447	0.10 101	0.49 393	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 614	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 526	0.28 311	0.46 528	0.61 462	0.57 528	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

FADNet-RVC	0.31 447	0.35 544	0.78 506	0.25 423	0.20 482	0.33 418	0.20 325	0.49 408	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.41 438	0.29 419	0.63 476	0.31 438	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.15 510	0.19 521	0.19 524

AANet_RVC	0.31 447	0.22 472	0.50 404	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.24 430	0.47 385	0.54 512	0.38 444	0.60 519	0.43 451	0.29 419	0.87 549	0.40 484	0.11 405	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

NVstereo2D	0.31 447	0.16 384	0.54 427	0.24 384	0.22 506	0.42 490	0.28 481	0.58 517	0.56 521	0.28 257	0.38 359	0.40 431	0.30 433	0.71 502	0.28 410	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.10 383	0.19 521	0.16 491

NOSS_ROB	0.31 447	0.20 445	0.35 225	0.24 384	0.16 392	0.32 407	0.19 274	0.52 454	0.48 472	0.33 369	0.36 336	0.42 447	0.28 404	0.93 561	0.24 377	0.19 543	0.20 559	0.24 553	0.22 555	0.17 500	0.17 503

z-ln-s-r	0.32 456	0.21 459	0.82 523	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.26 459	0.43 349	0.50 489	0.32 356	0.60 519	0.39 416	0.29 419	0.73 509	0.66 548	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.08 257

YMNet	0.32 456	0.22 472	0.58 445	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 521	0.56 505	0.51 501	0.30 433	0.39 358	0.40 484	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

YMNet_1	0.32 456	0.22 472	0.58 445	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 521	0.56 505	0.51 501	0.30 433	0.39 358	0.40 484	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

1111x	0.32 456	0.11 173	0.40 297	0.22 279	0.11 127	0.32 407	0.26 459	0.59 523	0.43 413	0.31 334	0.41 391	0.39 416	0.28 404	0.76 523	1.37 596	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

pcwnet_v2	0.32 456	0.15 358	1.26 583	0.23 331	0.18 437	0.32 407	0.18 228	0.59 523	0.60 531	0.36 422	0.45 442	0.35 385	0.29 419	0.36 348	0.25 387	0.14 487	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.15 482

FADNet	0.32 456	0.36 547	0.74 504	0.23 331	0.22 506	0.37 457	0.19 274	0.53 465	0.48 472	0.32 356	0.36 336	0.43 451	0.32 456	0.64 478	0.25 387	0.16 515	0.16 536	0.14 489	0.16 522	0.24 546	0.19 524

PS-NSSS	0.32 456	0.30 526	0.46 371	0.23 331	0.17 415	0.33 418	0.24 430	0.57 508	0.41 399	0.37 429	0.52 484	0.35 385	0.30 433	0.80 537	0.30 430	0.17 526	0.14 514	0.21 544	0.15 510	0.15 475	0.13 449

StereoDRNet	0.32 456	0.22 472	0.61 456	0.27 485	0.21 490	0.42 490	0.30 498	0.61 536	0.48 472	0.46 509	0.39 372	0.48 483	0.30 433	0.57 439	0.40 484	0.11 405	0.09 423	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.10 374

DISCO	0.32 456	0.13 280	0.51 414	0.25 423	0.16 392	0.48 521	0.25 447	0.50 418	0.57 524	0.37 429	0.45 442	0.62 541	0.36 476	0.64 478	0.49 515	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.12 428	0.11 409

TCMNet	0.33 465	0.23 481	0.72 499	0.29 510	0.30 556	0.40 479	0.28 481	0.50 418	0.47 463	0.37 429	0.45 442	0.40 431	0.29 419	0.60 455	0.39 476	0.14 487	0.13 504	0.15 504	0.14 501	0.17 500	0.15 482

HBP-ISP	0.33 465	0.30 526	0.72 499	0.22 279	0.16 392	0.32 407	0.22 383	0.54 473	0.44 428	0.41 478	0.49 467	0.33 364	0.38 489	0.73 509	0.25 387	0.18 537	0.19 554	0.24 553	0.20 544	0.16 483	0.13 449

AAGNet	0.33 465	0.11 173	0.37 255	0.25 423	0.16 392	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.35 406	0.35 326	0.27 295	0.30 433	0.44 376	2.66 617	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.08 203	0.06 90

DRN-Test	0.33 465	0.17 403	0.61 456	0.27 485	0.19 464	0.46 509	0.29 487	0.65 554	0.51 493	0.47 517	0.46 452	0.44 462	0.34 468	0.62 470	0.41 492	0.12 443	0.08 388	0.13 463	0.12 460	0.12 428	0.10 374

CBMV_ROB	0.33 465	0.18 417	0.53 424	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.20 325	0.51 435	0.45 440	0.51 529	0.55 498	0.45 466	0.42 513	0.71 502	0.32 443	0.18 537	0.19 554	0.23 551	0.21 547	0.14 461	0.15 482

XPNet_ROB	0.33 465	0.20 445	0.43 343	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.31 503	0.55 483	0.50 489	0.51 529	0.53 491	0.58 530	0.37 485	0.63 476	0.45 504	0.17 526	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.14 470

PSMNet_ROB	0.33 465	0.24 485	0.54 427	0.31 529	0.21 490	0.42 490	0.43 557	0.59 523	0.47 463	0.37 429	0.44 431	0.49 489	0.31 449	0.64 478	0.43 496	0.14 487	0.10 453	0.15 504	0.14 501	0.13 443	0.11 409

CBMV	0.33 465	0.21 459	0.54 427	0.23 331	0.13 265	0.42 490	0.33 520	0.53 465	0.48 472	0.52 535	0.49 467	0.50 497	0.41 504	0.56 435	0.31 438	0.15 500	0.16 536	0.18 529	0.16 522	0.13 443	0.13 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 473	0.29 519	0.91 544	0.26 457	0.21 490	0.47 515	0.31 503	0.54 473	0.54 512	0.44 501	0.52 484	0.50 497	0.35 472	0.39 358	0.39 476	0.11 405	0.11 475	0.10 348	0.09 341	0.14 461	0.13 449

xxxx	0.34 473	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.37 457	0.20 325	0.58 517	0.38 360	0.29 285	0.42 407	0.38 404	0.24 337	0.46 382	2.20 613	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

test_xeample	0.34 473	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.33 418	0.23 408	0.55 483	0.38 360	0.32 356	0.45 442	0.29 322	0.26 368	0.57 439	2.24 615	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

FINET	0.34 473	0.27 508	0.80 516	0.24 384	0.24 527	0.36 451	0.34 522	0.54 473	0.72 558	0.39 459	0.47 459	0.32 357	0.30 433	0.51 403	0.32 443	0.19 543	0.17 543	0.13 463	0.12 460	0.18 514	0.16 491

ETE_ROB	0.34 473	0.26 501	0.45 363	0.29 510	0.18 437	0.40 479	0.37 535	0.57 508	0.47 463	0.50 524	0.50 470	0.62 541	0.36 476	0.55 424	0.38 468	0.13 462	0.10 453	0.14 489	0.12 460	0.16 483	0.16 491

DStereoRT	0.35 478	0.13 280	0.51 414	0.25 423	0.16 392	0.42 490	0.19 274	0.48 398	0.39 370	0.30 316	0.39 372	0.24 255	0.39 495	0.64 478	0.30 430	0.08 226	0.07 301	1.54 620	0.41 587	0.08 203	0.11 409

GwcNet	0.35 478	0.23 481	0.88 538	0.25 423	0.24 527	0.48 521	0.27 465	0.55 483	0.57 524	0.38 444	0.52 484	0.51 501	0.32 456	0.60 455	0.41 492	0.13 462	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.13 443	0.14 470

RP	0.35 478	0.22 472	0.51 414	0.31 529	0.24 527	0.37 457	0.28 481	0.50 418	0.58 526	0.40 469	0.63 532	0.61 539	0.47 531	0.61 462	0.39 476	0.16 515	0.15 529	0.17 521	0.15 510	0.17 500	0.17 503

DANet	0.35 478	0.23 481	0.60 453	0.36 555	0.22 506	0.39 474	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.52 535	0.50 470	0.59 532	0.41 504	0.76 523	0.49 515	0.13 462	0.11 475	0.14 489	0.12 460	0.17 500	0.15 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 478	0.26 501	0.49 393	0.36 555	0.22 506	0.41 483	0.41 552	0.53 465	0.42 406	0.47 517	0.46 452	0.61 539	0.39 495	0.55 424	0.37 466	0.16 515	0.13 504	0.21 544	0.21 547	0.16 483	0.16 491

w-ln-seven-2	0.36 483	0.29 519	1.06 564	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.30 498	0.50 418	0.54 512	0.45 505	0.55 498	0.45 466	0.41 504	0.62 470	0.49 515	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.11 409

GASNet	0.36 483	0.46 566	0.88 538	0.34 544	0.23 519	0.35 446	0.22 383	0.60 532	0.53 507	0.40 469	0.37 345	0.45 466	0.30 433	0.79 533	0.35 459	0.15 500	0.10 453	0.14 489	0.14 501	0.22 540	0.12 432

Wz-Net-MNSev	0.36 483	0.26 501	0.79 513	0.26 457	0.21 490	0.59 550	0.38 541	0.55 483	0.56 521	0.48 521	0.54 494	0.53 512	0.36 476	0.60 455	0.44 501	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.11 421	0.15 475	0.13 449

APVNet	0.36 483	0.20 445	0.70 495	0.26 457	0.22 506	0.52 540	0.35 526	0.61 536	0.44 428	0.38 444	0.52 484	0.48 483	0.38 489	0.84 545	0.46 510	0.13 462	0.14 514	0.15 504	0.16 522	0.16 483	0.15 482

Syn2CoEx	0.36 483	0.31 533	0.78 506	0.34 544	0.21 490	0.41 483	0.28 481	0.61 536	0.49 481	0.42 488	0.56 505	0.45 466	0.44 519	0.69 496	0.38 468	0.17 526	0.14 514	0.15 504	0.12 460	0.13 443	0.12 432

FAT-Stereo	0.36 483	0.18 417	0.73 503	0.26 457	0.18 437	0.33 418	0.29 487	0.60 532	0.59 527	0.46 509	0.60 519	0.60 535	0.50 540	0.61 462	0.34 455	0.13 462	0.14 514	0.13 463	0.12 460	0.14 461	0.18 517

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 483	0.36 547	0.53 424	0.34 544	0.19 464	0.51 531	0.24 430	0.55 483	0.38 360	0.41 478	0.47 459	0.47 476	0.27 387	0.73 509	0.30 430	0.36 582	0.19 554	0.27 556	0.17 531	0.26 556	0.23 555

GANet	0.36 483	0.22 472	0.49 393	0.29 510	0.17 415	0.41 483	0.38 541	0.57 508	0.45 440	0.46 509	0.75 552	0.55 518	0.40 500	0.94 563	0.41 492	0.13 462	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.14 461	0.11 409

LALA_ROB	0.36 483	0.25 490	0.46 371	0.30 523	0.21 490	0.47 515	0.39 546	0.61 536	0.51 493	0.52 535	0.51 476	0.69 563	0.36 476	0.50 398	0.43 496	0.17 526	0.11 475	0.16 515	0.14 501	0.17 500	0.15 482

SGM-Forest	0.36 483	0.17 403	0.47 379	0.23 331	0.16 392	0.45 507	0.41 552	0.55 483	0.48 472	0.52 535	0.60 519	0.52 507	0.41 504	0.85 546	0.50 521	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.15 510	0.15 475	0.15 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 493	0.41 562	0.66 481	0.46 575	0.41 570	0.34 431	0.25 447	0.57 508	0.45 440	0.39 459	0.52 484	0.43 451	0.33 459	0.41 367	0.29 422	0.25 561	0.14 514	0.33 575	0.21 547	0.31 569	0.22 548

Anonymous_2	0.37 493	0.21 459	0.47 379	0.20 171	0.21 490	0.42 490	0.26 459	0.38 287	0.29 249	0.33 369	0.30 261	0.44 462	0.38 489	0.36 348	0.29 422	0.26 562	0.29 581	0.44 583	1.41 620	0.34 573	0.21 543

AF-Net	0.37 493	0.26 501	0.56 437	0.32 535	0.23 519	0.41 483	0.29 487	0.61 536	0.64 542	0.42 488	0.68 541	0.65 552	0.49 538	0.57 439	0.44 501	0.15 500	0.11 475	0.19 537	0.14 501	0.15 475	0.13 449

stereogan	0.37 493	0.17 403	0.65 476	0.27 485	0.22 506	0.62 556	0.26 459	0.59 523	0.63 541	0.43 494	0.60 519	0.67 557	0.42 513	0.68 494	0.35 459	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.12 460	0.19 521	0.17 503

Nwc_Net	0.37 493	0.25 490	0.68 487	0.31 529	0.24 527	0.44 501	0.30 498	0.65 554	0.50 489	0.37 429	0.69 545	0.58 530	0.45 522	0.60 455	0.40 484	0.15 500	0.12 492	0.19 537	0.21 547	0.14 461	0.13 449

RYNet	0.37 493	0.18 417	0.59 451	0.25 423	0.28 547	0.61 554	0.32 510	0.59 523	0.59 527	0.41 478	0.38 359	0.57 527	0.39 495	0.87 549	0.53 526	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.18 514	0.18 517

PA-Net	0.37 493	0.28 511	0.83 526	0.31 529	0.28 547	0.39 474	0.42 555	0.51 435	0.55 518	0.34 389	0.42 407	0.41 438	0.36 476	0.79 533	0.49 515	0.12 443	0.23 571	0.16 515	0.23 557	0.12 428	0.18 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 500	0.12 215	0.38 274	0.42 569	3.88 622	0.21 199	0.17 184	0.35 252	0.28 230	0.20 180	0.20 159	0.23 241	0.15 187	0.28 273	0.16 196	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

S-Stereo	0.38 500	0.20 445	1.05 563	0.27 485	0.22 506	0.38 465	0.32 510	0.55 483	0.66 545	0.39 459	0.59 514	0.49 489	0.41 504	0.75 518	0.40 484	0.12 443	0.15 529	0.13 463	0.13 487	0.16 483	0.21 543

ADCRef	0.38 500	0.24 485	0.88 538	0.26 457	0.21 490	0.49 526	0.27 465	0.52 454	0.48 472	0.50 524	0.58 511	0.35 385	0.47 531	0.48 389	1.29 595	0.09 317	0.08 388	0.12 442	0.12 460	0.11 392	0.11 409

PWC_ROB	0.38 500	0.29 519	0.69 488	0.25 423	0.20 482	0.38 465	0.19 274	0.58 517	0.67 548	0.57 548	0.85 564	0.51 501	0.40 500	0.71 502	0.52 524	0.13 462	0.09 423	0.14 489	0.10 383	0.17 500	0.14 470

PWCDC_ROB	0.38 500	0.30 526	0.60 453	0.33 542	0.20 482	0.42 490	0.19 274	0.58 517	0.89 579	0.42 488	1.26 586	0.36 390	0.34 468	0.50 398	0.38 468	0.18 537	0.11 475	0.11 404	0.09 341	0.19 521	0.13 449

aanetorigin	0.39 505	0.29 519	1.09 567	0.24 384	0.19 464	0.28 342	0.37 535	0.33 221	0.47 463	0.94 583	0.82 561	0.52 507	0.54 546	0.49 394	0.50 521	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.16 483	0.15 482

RGC	0.39 505	0.32 538	0.64 475	0.34 544	0.27 542	0.40 479	0.29 487	0.57 508	0.53 507	0.45 505	0.64 534	0.62 541	0.45 522	0.72 507	0.39 476	0.15 500	0.15 529	0.21 544	0.20 544	0.18 514	0.19 524

NCC-stereo	0.39 505	0.25 490	0.69 488	0.32 535	0.28 547	0.46 509	0.36 531	0.65 554	0.52 502	0.40 469	0.57 509	0.56 522	0.47 531	0.73 509	0.45 504	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 564	0.16 483	0.16 491

edge stereo	0.39 505	0.22 472	0.81 519	0.27 485	0.22 506	0.37 457	0.24 430	0.56 499	0.54 512	0.53 541	0.60 519	0.71 566	0.50 540	0.78 531	0.40 484	0.16 515	0.14 514	0.19 537	0.14 501	0.16 483	0.17 503

Abc-Net	0.39 505	0.25 490	0.69 488	0.32 535	0.28 547	0.46 509	0.36 531	0.65 554	0.52 502	0.40 469	0.57 509	0.56 522	0.47 531	0.73 509	0.45 504	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 564	0.16 483	0.16 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 505	0.28 511	0.78 506	0.27 485	0.18 437	0.49 526	0.22 383	0.59 523	0.84 577	0.55 545	0.53 491	0.49 489	0.36 476	0.67 493	0.82 562	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.17 500	0.17 503

SQANet	0.40 511	0.48 570	0.67 482	0.48 577	0.39 567	0.48 521	0.22 383	0.51 435	0.43 413	0.40 469	0.47 459	0.47 476	0.33 459	0.54 422	0.32 443	0.36 582	0.15 529	0.40 581	0.21 547	0.45 581	0.31 574

UDG	0.40 511	0.46 566	0.49 393	0.40 567	0.35 564	0.47 515	0.27 465	0.54 473	0.47 463	0.39 459	0.45 442	0.59 532	0.44 519	0.46 382	0.39 476	0.26 562	0.19 554	0.48 585	0.22 555	0.34 573	0.26 565

DDUNet	0.41 513	0.50 575	0.48 388	0.44 572	0.39 567	0.46 509	0.32 510	0.50 418	0.43 413	0.45 505	0.52 484	0.57 527	0.36 476	0.48 389	0.33 450	0.33 579	0.21 561	0.55 589	0.25 564	0.37 577	0.32 577

222	0.41 513	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.36 451	0.20 325	0.57 508	0.39 370	0.35 406	0.44 431	0.30 338	0.27 387	0.55 424	3.56 620	0.11 405	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

NaN_ROB	0.41 513	0.28 511	0.62 464	0.30 523	0.19 464	0.51 531	0.47 568	0.58 517	0.59 527	0.56 546	0.47 459	0.49 489	0.41 504	1.21 588	0.64 545	0.12 443	0.18 549	0.12 442	0.13 487	0.11 392	0.14 470

w-ln-seven	0.42 516	0.30 526	1.18 576	0.26 457	0.22 506	0.58 547	0.31 503	0.62 545	0.81 569	0.58 549	0.61 526	0.53 512	0.36 476	0.57 439	0.65 547	0.11 405	0.10 453	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.13 449

test_sample9	0.42 516	0.19 433	0.50 404	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.66 489	0.91 569	0.23 551	1.82 621	0.28 564	0.24 559	0.18 514	0.16 491

SDNR	0.42 516	0.21 459	0.82 523	0.21 217	0.18 437	1.27 599	0.17 184	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.81 559	0.38 404	0.27 387	1.19 585	0.38 468	0.23 551	0.24 573	0.17 521	0.13 487	0.17 500	0.20 534

ccnet	0.42 516	0.31 533	0.48 388	0.27 485	0.32 560	0.60 553	0.32 510	0.65 554	0.46 458	0.53 541	0.66 537	0.56 522	0.45 522	0.72 507	0.61 538	0.26 562	0.19 554	0.24 553	0.21 547	0.26 556	0.22 548

SHD	0.42 516	0.27 508	0.81 519	0.31 529	0.25 535	0.42 490	0.22 383	0.66 560	0.94 587	0.63 556	0.60 519	0.59 532	0.47 531	0.59 452	0.58 533	0.15 500	0.13 504	0.16 515	0.16 522	0.20 530	0.22 548

STTRV1_RVC	0.42 516	0.32 538	0.89 541	0.29 510	0.36 565	0.49 526	0.31 503	0.61 536	0.53 507	0.46 509	0.56 505	0.47 476	0.43 517	1.00 572	0.39 476	0.27 567	0.21 561	0.20 541	0.18 537	0.25 548	0.17 503

Wz-Net-SNSev	0.43 522	0.41 562	1.27 584	0.30 523	0.21 490	0.44 501	0.41 552	0.61 536	0.65 543	0.46 509	0.65 535	0.62 541	0.39 495	0.74 517	0.59 534	0.12 443	0.11 475	0.12 442	0.13 487	0.16 483	0.14 470

XQC	0.43 522	0.37 552	0.96 553	0.34 544	0.25 535	0.53 541	0.34 522	0.60 532	0.73 561	0.51 529	0.46 452	0.57 527	0.47 531	0.70 499	0.72 553	0.17 526	0.12 492	0.18 529	0.15 510	0.25 548	0.23 555

CC-Net-ROB	0.43 522	0.47 568	0.65 476	0.37 561	0.23 519	0.51 531	0.29 487	0.66 560	0.49 481	0.46 509	0.51 476	0.48 483	0.38 489	0.96 567	0.35 459	0.34 580	0.23 571	0.55 589	0.25 564	0.31 569	0.20 534

GANetREF_RVC	0.43 522	0.47 568	0.69 488	0.38 563	0.20 482	0.51 531	0.48 572	0.66 560	0.66 545	0.46 509	0.46 452	0.50 497	0.44 519	0.90 557	0.39 476	0.27 567	0.21 561	0.32 573	0.18 537	0.27 561	0.22 548
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
FBW_ROB	0.43 522	0.26 501	0.54 427	0.31 529	0.20 482	0.51 531	0.32 510	0.70 571	0.60 531	0.59 550	0.55 498	0.65 552	0.41 504	1.40 598	0.51 523	0.13 462	0.17 543	0.21 544	0.16 522	0.17 500	0.18 517

PDISCO_ROB	0.43 522	0.30 526	0.67 482	0.43 570	0.36 565	0.67 561	0.32 510	0.72 574	0.76 563	0.43 494	0.53 491	0.63 549	0.40 500	0.66 489	0.47 512	0.21 548	0.12 492	0.21 544	0.19 542	0.25 548	0.20 534

WQFJA1++	0.44 528	0.07 3	0.63 467	0.18 62	0.13 265	0.15 33	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 616	0.12 43	0.23 241	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	4.20 626	0.07 184

z-mn7	0.44 528	0.40 558	1.09 567	0.25 423	0.18 437	0.61 554	0.34 522	0.56 499	0.93 585	0.43 494	0.96 572	0.53 512	0.39 495	0.94 563	0.59 534	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.14 461	0.13 449

DeepPrunerF	0.44 528	0.29 519	1.29 586	0.33 542	0.30 556	0.35 446	0.36 531	0.62 545	1.15 598	0.40 469	0.44 431	0.39 416	0.41 504	0.80 537	0.52 524	0.18 537	0.14 514	0.23 551	0.21 547	0.17 500	0.17 503

ADCP+	0.45 531	0.24 485	1.15 575	0.25 423	0.22 506	0.56 543	0.39 546	0.54 473	0.51 493	0.44 501	0.51 476	0.46 474	0.52 545	0.56 435	1.89 609	0.10 366	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.14 461	0.13 449

PASM	0.45 531	0.35 544	0.90 542	0.35 553	0.33 561	0.39 474	0.38 541	0.50 418	0.61 535	0.52 535	0.51 476	0.62 541	0.45 522	0.93 561	0.48 513	0.26 562	0.29 581	0.29 568	0.33 577	0.29 567	0.26 565

DStereoO	0.46 533	0.32 538	0.51 414	0.36 555	0.29 555	0.38 465	0.45 561	0.55 483	0.60 531	0.47 517	0.49 467	0.48 483	0.73 574	0.59 452	0.69 551	0.81 605	0.18 549	0.38 578	0.19 542	0.46 582	0.20 534

zh-mn7	0.46 533	0.45 565	1.48 592	0.25 423	0.19 464	0.44 501	0.29 487	0.56 499	0.82 570	0.65 560	0.96 572	0.49 489	0.38 489	0.88 552	0.63 543	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.13 443	0.14 470

G-Net	0.46 533	0.25 490	0.86 535	0.34 544	0.28 547	0.90 583	0.35 526	0.47 385	0.45 440	0.68 563	1.22 584	0.64 551	0.60 557	0.61 462	0.57 528	0.16 515	0.14 514	0.17 521	0.13 487	0.22 540	0.19 524

GCST	0.47 536	0.60 584	0.57 440	1.04 608	0.48 580	0.38 465	0.11 17	0.40 310	0.32 284	0.41 478	0.34 315	0.29 322	0.17 236	0.46 382	0.19 283	0.69 598	0.42 593	0.79 602	0.62 605	0.62 591	0.46 589

ADCL	0.47 536	0.22 472	1.00 557	0.27 485	0.19 464	0.74 568	0.64 587	0.54 473	0.69 553	0.56 546	0.71 546	0.55 518	0.60 557	0.60 455	1.43 597	0.11 405	0.09 423	0.13 463	0.13 487	0.14 461	0.14 470

DPSNet	0.47 536	0.24 485	0.93 548	0.27 485	0.20 482	0.75 570	0.57 581	0.84 589	0.79 567	0.47 517	0.51 476	0.60 535	0.69 570	0.87 549	0.71 552	0.16 515	0.13 504	0.12 442	0.10 383	0.25 548	0.21 543

zh-sn7	0.48 539	0.51 577	1.43 591	0.29 510	0.20 482	0.47 515	0.39 546	0.57 508	0.62 537	0.52 535	0.81 559	0.52 507	0.56 550	1.05 577	0.87 566	0.12 443	0.13 504	0.13 463	0.13 487	0.17 500	0.16 491

ADCPNet	0.48 539	0.29 519	1.60 596	0.27 485	0.23 519	0.70 566	0.38 541	0.53 465	0.51 493	0.51 529	0.59 514	0.67 557	0.56 550	0.60 455	1.14 584	0.15 500	0.18 549	0.14 489	0.23 557	0.19 521	0.19 524

MDST_ROB	0.48 539	0.14 323	0.95 551	0.30 523	0.21 490	1.33 602	0.32 510	0.77 579	0.56 521	1.06 591	0.71 546	0.49 489	0.35 472	1.26 591	0.38 468	0.13 462	0.11 475	0.16 515	0.13 487	0.12 428	0.12 432

test_sample8	0.49 542	0.19 433	0.50 404	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.55 483	0.34 306	0.62 554	0.38 359	1.15 587	0.67 568	0.66 489	0.91 569	0.23 551	1.82 621	0.28 564	0.24 559	0.18 514	0.16 491

SuperB	0.49 542	0.28 511	2.23 603	0.23 331	0.15 361	0.41 483	0.32 510	0.47 385	0.82 570	0.43 494	0.50 470	0.33 364	0.45 522	0.68 494	1.08 579	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.98 611	0.14 470

ADCMid	0.49 542	0.34 542	1.13 572	0.26 457	0.21 490	0.51 531	0.37 535	0.57 508	0.54 512	0.75 571	0.66 537	0.62 541	0.64 567	0.64 478	1.68 602	0.13 462	0.12 492	0.17 521	0.17 531	0.20 530	0.17 503

psmorigin	0.50 545	0.25 490	3.03 612	0.24 384	0.19 464	0.38 465	0.22 383	0.50 418	0.44 428	0.64 558	0.68 541	0.71 566	0.51 543	0.85 546	0.45 504	0.14 487	0.17 543	0.13 463	0.14 501	0.16 483	0.21 543

CSAN	0.50 545	0.35 544	0.78 506	0.36 555	0.23 519	0.56 543	0.59 584	0.61 536	0.70 555	0.64 558	0.78 556	0.65 552	0.60 557	1.38 597	0.62 540	0.21 548	0.17 543	0.20 541	0.20 544	0.18 514	0.18 517

SGM_RVC	0.50 545	0.19 433	0.50 404	0.25 423	0.15 361	0.69 563	0.39 546	0.68 568	0.82 570	0.95 585	0.84 563	1.13 584	0.76 575	1.16 584	0.60 537	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.16 522	0.16 483	0.17 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 545	0.20 445	0.78 506	0.24 384	0.26 539	0.39 474	0.30 498	0.51 435	0.50 489	0.54 543	1.23 585	2.52 614	0.37 485	0.77 529	0.95 572	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.10 344	0.08 257

Wz-Net-TNSev	0.51 549	0.58 582	1.61 598	0.25 423	0.21 490	0.65 558	0.45 561	0.63 552	0.69 553	0.51 529	0.54 494	0.71 566	0.60 557	1.00 572	0.77 557	0.15 500	0.15 529	0.13 463	0.15 510	0.21 533	0.20 534

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 549	0.50 575	0.86 535	0.39 565	0.24 527	0.84 578	0.55 579	0.56 499	0.62 537	0.60 551	0.68 541	0.62 541	0.42 513	1.13 583	0.43 496	0.23 551	0.27 577	0.27 556	0.35 579	0.25 548	0.29 570

AnyNet_C32	0.51 549	0.40 558	1.10 571	0.29 510	0.28 547	0.59 550	0.58 582	0.54 473	0.60 531	0.62 554	0.66 537	0.54 516	0.54 546	0.78 531	1.74 606	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.20 530	0.20 534

WCMA_ROB	0.51 549	0.21 459	0.65 476	0.25 423	0.21 490	0.58 547	0.32 510	0.54 473	0.55 518	0.95 585	1.40 591	1.28 592	0.81 580	0.73 509	0.62 540	0.18 537	0.15 529	0.15 504	0.15 510	0.19 521	0.19 524

WZ-Net	0.52 553	0.38 556	1.90 600	0.30 523	0.24 527	0.57 546	0.48 572	0.62 545	0.78 566	0.50 524	0.71 546	0.68 561	0.54 546	0.98 571	0.84 563	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.19 521	0.20 534

SANet	0.53 554	0.28 511	0.96 553	0.26 457	0.15 361	0.69 563	0.44 560	0.67 565	1.34 602	0.67 562	0.98 575	0.94 577	0.71 572	0.89 554	0.76 554	0.14 487	0.12 492	0.12 442	0.11 421	0.17 500	0.16 491

Consistency-Raft	0.55 555	0.48 570	1.02 560	0.45 573	0.49 581	0.49 526	0.47 568	0.72 574	0.72 558	0.45 505	0.82 561	0.47 476	0.60 557	0.50 398	0.63 543	0.39 586	0.39 591	0.44 583	0.51 595	0.52 585	0.37 580

anonymity	0.56 556	0.54 580	0.70 495	0.47 576	0.61 591	0.56 543	0.43 557	0.69 569	0.49 481	0.63 556	0.55 498	0.54 516	0.60 557	0.61 462	0.57 528	0.55 591	0.53 602	0.50 586	0.54 599	0.51 584	0.56 594

MFN_U_SF_RVC	0.56 556	0.51 577	1.19 577	0.38 563	0.22 506	0.69 563	0.27 465	0.80 584	0.67 548	0.73 567	0.74 551	0.87 573	0.61 566	0.81 540	0.76 554	0.29 574	0.27 577	0.32 573	0.37 583	0.32 572	0.31 574

SAMSARA	0.56 556	0.39 557	0.80 516	0.60 588	0.46 578	1.00 587	1.23 617	0.67 565	0.68 551	0.71 566	0.54 494	0.89 576	0.57 553	0.81 540	0.62 540	0.19 543	0.22 566	0.18 529	0.18 537	0.27 561	0.25 563

otaku	0.57 559	0.62 586	0.87 537	0.63 590	0.44 577	0.73 567	0.37 535	0.65 554	0.66 545	0.51 529	0.75 552	0.66 556	0.45 522	0.69 496	0.46 510	0.53 588	0.34 587	0.55 589	0.35 579	0.60 590	0.45 586

Ntro	0.58 560	0.64 587	0.92 546	0.66 591	0.50 582	0.77 571	0.36 531	0.66 560	0.70 555	0.50 524	0.59 514	0.65 552	0.51 543	0.75 518	0.45 504	0.56 592	0.32 585	0.56 592	0.34 578	0.63 592	0.46 589

PVD	0.58 560	0.34 542	0.84 531	0.39 565	0.31 559	0.59 550	0.47 568	0.80 584	1.25 599	0.92 581	1.09 578	0.79 570	0.82 581	0.85 546	0.76 554	0.21 548	0.18 549	0.22 550	0.18 537	0.27 561	0.35 579

ADCS	0.58 560	0.40 558	1.35 589	0.29 510	0.24 527	0.55 542	0.45 561	0.67 565	0.83 574	0.76 572	0.71 546	0.68 561	0.60 557	0.76 523	2.23 614	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.17 531	0.22 540	0.22 548

MeshStereo	0.58 560	0.27 508	0.67 482	0.22 279	0.17 415	0.66 560	0.37 535	0.78 580	0.61 535	1.47 612	1.30 587	1.65 600	0.79 577	1.12 582	0.59 534	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.14 501	0.17 500	0.14 470
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
MSMD_ROB	0.60 564	0.33 541	0.61 456	0.30 523	0.25 535	0.86 580	0.35 526	0.55 483	0.67 548	1.10 593	1.49 596	1.76 603	0.97 591	0.88 552	0.49 515	0.23 551	0.21 561	0.27 556	0.27 572	0.25 548	0.24 560

DGSMNet	0.61 565	0.29 519	0.91 544	0.51 581	0.70 596	0.62 556	1.38 618	0.59 523	0.55 518	0.37 429	0.61 526	0.52 507	0.33 459	0.65 485	0.43 496	0.53 588	0.60 609	0.67 594	0.61 604	0.63 592	0.61 604

FCDSN-DC	0.63 566	0.31 533	0.61 456	0.36 555	0.30 556	0.65 558	0.37 535	0.66 560	0.68 551	1.14 595	1.54 599	1.71 602	1.26 600	0.92 559	0.64 545	0.24 558	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.27 561	0.27 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 566	0.37 552	2.40 607	0.26 457	0.25 535	0.38 465	0.49 574	0.41 322	1.06 592	1.38 601	0.87 568	0.62 541	0.95 588	0.65 485	1.65 601	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.19 521	0.17 503

AnyNet_C01	0.65 568	0.58 582	2.60 610	0.32 535	0.26 539	0.88 581	0.61 585	0.63 552	0.62 537	0.68 563	0.96 572	0.76 569	0.60 557	0.96 567	1.43 597	0.16 515	0.16 536	0.17 521	0.17 531	0.23 543	0.23 555

DispFullNet	0.66 569	0.89 600	1.59 595	0.77 597	1.21 614	0.51 531	0.23 408	0.59 523	0.72 558	0.69 565	0.61 526	0.69 563	0.91 587	0.79 533	0.48 513	0.27 567	0.12 492	0.73 597	0.30 576	0.65 595	0.40 583

NVStereoNet_ROB	0.67 570	0.49 574	0.83 526	0.48 577	0.40 569	0.51 531	0.46 564	0.70 571	0.77 565	0.84 576	1.72 604	1.02 582	0.83 582	1.23 589	0.79 560	0.32 578	0.38 590	0.40 581	0.46 589	0.36 576	0.41 584
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 571	0.64 587	1.06 564	0.45 573	0.27 542	1.40 606	0.58 582	0.78 580	0.92 583	0.84 576	0.86 565	0.88 575	0.68 569	1.33 596	0.68 550	0.37 584	0.29 581	0.34 576	0.36 582	0.43 579	0.37 580

SPS-STEREO	0.69 572	0.61 585	0.98 555	0.52 584	0.57 588	0.74 568	0.50 575	0.78 580	0.62 537	0.95 585	0.86 565	0.94 577	0.70 571	1.01 574	0.87 566	0.58 594	0.51 599	0.50 586	0.50 594	0.55 587	0.58 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 573	0.30 526	0.69 488	0.32 535	0.27 542	0.81 577	0.39 546	0.79 583	0.82 570	1.41 604	1.58 601	1.98 605	1.26 600	1.02 575	0.77 557	0.24 558	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.26 556	0.26 565

FC-DCNN v2	0.71 574	0.30 526	0.67 482	0.32 535	0.27 542	0.84 578	0.39 546	0.84 589	0.85 578	1.44 608	1.64 602	2.09 607	1.28 602	1.06 578	0.80 561	0.24 558	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.26 556	0.25 563

RainbowNet	0.72 575	0.89 600	1.02 560	0.82 598	0.63 593	0.78 574	0.52 576	0.81 586	0.93 585	0.60 551	0.79 557	0.80 571	0.60 557	0.80 537	0.57 528	0.78 603	0.55 605	0.78 600	0.49 592	0.76 601	0.58 597

ACVNet_1	0.72 575	0.81 595	1.37 590	0.72 595	0.53 586	0.77 571	0.42 555	0.85 592	0.90 581	0.74 570	0.75 552	1.32 594	0.72 573	1.02 575	0.55 527	0.54 590	0.31 584	0.71 596	0.35 579	0.64 594	0.45 586

ACVNet-4b	0.72 575	0.81 595	1.33 588	0.72 595	0.50 582	0.80 576	0.31 503	0.71 573	0.80 568	0.50 524	0.72 550	0.95 579	0.43 517	0.96 567	1.20 592	1.13 617	0.21 561	0.76 599	0.45 588	0.65 595	0.46 589

MFMNet_re	0.72 575	0.76 593	0.99 556	0.62 589	0.70 596	0.77 571	0.67 588	0.75 577	0.83 574	0.78 574	0.86 565	0.69 563	0.78 576	0.71 502	0.61 538	0.66 597	0.59 608	0.61 593	0.58 603	0.68 598	0.71 608

ELAS_RVC	0.74 579	0.36 547	1.00 557	0.37 561	0.33 561	0.88 581	0.93 606	0.83 588	1.08 594	1.35 600	1.33 590	1.24 590	1.33 604	1.06 578	0.95 572	0.27 567	0.25 575	0.29 568	0.27 572	0.30 568	0.30 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 579	0.36 547	0.85 534	0.36 555	0.33 561	1.36 603	0.77 597	0.93 593	0.92 583	1.41 604	1.53 598	1.16 588	1.17 596	0.95 566	1.03 576	0.26 562	0.25 575	0.28 564	0.28 575	0.31 569	0.30 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 581	0.44 564	1.98 601	0.49 580	0.16 392	0.58 547	0.31 503	0.81 586	0.83 574	0.41 478	0.52 484	0.98 581	0.58 554	4.97 624	1.03 576	0.11 405	0.07 301	0.10 348	0.24 559	0.27 561	0.26 565

RTS	0.78 582	0.48 570	4.68 615	0.34 544	0.28 547	1.12 591	0.46 564	0.62 545	1.03 589	0.73 567	0.89 569	0.60 535	0.59 555	1.61 601	1.16 588	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 524

RTSA	0.78 582	0.48 570	4.68 615	0.34 544	0.28 547	1.12 591	0.46 564	0.62 545	1.03 589	0.73 567	0.89 569	0.60 535	0.59 555	1.61 601	1.16 588	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 524

DStereoSA	0.81 584	0.37 552	1.08 566	0.51 581	0.65 594	0.67 561	1.44 619	0.74 576	1.06 592	0.54 543	1.67 603	0.49 489	1.78 610	0.96 567	1.69 604	0.28 571	0.43 594	0.27 556	0.51 595	0.40 578	0.58 597

DStereoFS	0.84 585	0.66 589	0.80 516	0.53 585	0.50 582	1.23 597	0.55 579	0.94 594	1.32 601	0.89 578	1.32 588	1.04 583	2.32 617	1.29 594	1.14 584	0.31 577	0.35 588	0.30 570	0.39 586	0.34 573	0.60 600

SGM+DAISY	0.87 586	0.66 589	1.30 587	0.51 581	0.60 590	1.03 588	0.84 603	0.76 578	0.73 561	1.39 602	1.51 597	1.31 593	1.22 598	1.11 580	1.08 579	0.57 593	0.53 602	0.51 588	0.51 595	0.54 586	0.61 604

ACVNet_2	0.89 587	0.87 599	1.25 582	0.82 598	0.62 592	0.97 586	0.62 586	1.14 599	1.42 604	1.00 588	1.40 591	1.47 597	0.84 583	1.11 580	0.66 548	0.61 595	0.43 594	0.78 600	0.49 592	0.75 600	0.52 592

IMH-64-1	0.91 588	0.86 597	0.84 531	0.97 603	0.75 598	0.92 584	0.71 590	1.27 600	1.10 595	0.89 578	1.45 593	1.14 585	0.96 589	1.19 585	0.84 563	0.74 600	0.51 599	0.97 605	0.55 600	0.84 603	0.60 600

IMH-64	0.91 588	0.86 597	0.84 531	0.97 603	0.75 598	0.92 584	0.71 590	1.27 600	1.10 595	0.89 578	1.45 593	1.14 585	0.96 589	1.19 585	0.84 563	0.74 600	0.51 599	0.97 605	0.55 600	0.84 603	0.60 600

MonStereo1	0.93 590	0.56 581	0.82 523	0.69 592	0.58 589	1.37 604	0.35 526	0.94 594	1.25 599	0.93 582	1.90 607	1.52 598	2.10 614	1.27 592	0.77 557	0.69 598	0.33 586	0.75 598	0.47 591	0.70 599	0.57 596

U	1.00 591	0.09 58	0.21 83	0.21 217	3.68 620	6.12 624	0.14 79	0.21 49	0.21 128	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 629	2.90 627	0.07 131	0.06 90

PWCK	1.00 591	1.17 613	1.70 599	0.91 601	0.41 570	1.19 595	0.92 605	1.10 597	1.14 597	1.16 596	1.14 581	1.25 591	0.88 586	1.75 607	1.04 578	0.87 608	0.50 597	0.87 603	0.53 598	0.96 610	0.52 592

WAO-7	1.01 593	0.89 600	0.93 548	0.83 600	0.66 595	1.18 593	0.81 601	1.40 604	1.57 607	1.11 594	1.76 606	1.45 596	1.19 597	1.50 600	1.14 584	0.61 595	0.62 612	0.70 595	0.68 607	0.66 597	0.60 600

MADNet+	1.01 593	1.16 612	4.72 617	0.70 593	0.47 579	1.24 598	0.96 607	0.97 596	0.89 579	0.65 560	0.77 555	0.87 573	0.85 585	2.09 611	1.68 602	0.38 585	0.39 591	0.31 572	0.27 572	0.43 579	0.39 582

MultiAttention	1.02 595	0.13 280	0.43 343	0.35 553	0.43 574	5.36 620	1.71 620	0.69 569	0.53 507	0.36 422	0.63 532	0.55 518	0.22 305	7.60 629	0.43 496	0.09 317	0.06 174	0.14 489	0.24 559	0.26 556	0.30 571

IMH	1.05 596	0.95 604	1.00 557	1.01 605	0.78 602	1.11 590	0.68 589	1.38 603	1.43 605	1.00 588	1.72 604	1.43 595	1.14 593	1.73 606	0.89 568	1.09 614	0.55 605	0.99 607	0.57 602	0.87 605	0.62 606

WAO-6	1.07 597	0.93 603	0.92 546	0.96 602	0.78 602	1.28 600	0.75 594	1.34 602	2.00 611	1.02 590	1.54 599	1.59 599	1.22 598	1.31 595	1.14 584	0.78 603	0.55 605	1.02 609	0.75 611	0.83 602	0.69 607

LVE	1.13 598	1.02 605	1.28 585	1.01 605	0.80 605	1.29 601	0.81 601	1.47 607	1.96 609	1.07 592	1.90 607	1.90 604	1.01 592	1.48 599	0.91 569	0.93 611	0.61 611	0.94 604	0.69 608	0.87 605	0.75 612

JetBlue	1.14 599	0.76 593	2.36 605	0.59 587	0.75 598	3.04 617	1.78 621	1.11 598	0.90 581	0.94 583	1.10 579	1.66 601	1.28 602	2.09 611	1.72 605	0.43 587	0.36 589	0.38 578	0.38 585	0.58 589	0.56 594

Dean	1.17 600	1.04 607	1.49 594	1.03 607	0.78 602	1.20 596	0.77 597	1.48 608	1.96 609	1.28 598	1.99 610	2.15 608	1.14 593	1.25 590	1.00 575	0.81 605	0.60 609	1.01 608	0.69 608	0.92 609	0.74 611

SGM-ForestM	1.36 601	0.28 511	0.79 513	0.26 457	0.16 392	2.26 614	1.00 609	1.42 605	1.46 606	2.38 618	2.05 611	5.95 627	2.66 619	2.95 616	2.46 616	0.17 526	0.18 549	0.18 529	0.18 537	0.15 475	0.18 517

xyz-stereo	1.40 602	0.10 101	17.09 635	0.18 62	0.07 1	4.78 619	0.18 228	0.29 163	0.34 306	0.36 422	2.81 618	0.40 431	0.29 419	0.56 435	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.06 106	0.06 58	0.05 26

MANE	1.41 603	0.36 547	0.74 504	0.43 570	0.41 570	2.16 613	0.80 599	2.39 620	3.38 616	2.22 617	3.06 619	3.54 620	2.73 620	2.15 613	1.94 611	0.28 571	0.27 577	0.30 570	0.46 589	0.28 566	0.34 578

TorneroNet-64	1.43 604	1.03 606	1.20 579	1.10 609	0.86 608	2.26 614	0.73 593	1.84 613	3.84 621	1.25 597	2.25 615	2.69 616	1.42 605	1.76 608	1.43 597	0.76 602	0.50 597	1.09 610	0.66 606	1.23 614	0.76 613

notaker	1.45 605	1.34 616	1.48 592	1.40 616	1.07 612	1.18 593	0.85 604	1.48 608	1.40 603	1.51 613	3.46 620	2.40 613	1.81 611	1.76 608	1.45 600	1.11 615	0.69 617	1.38 617	0.87 614	1.31 616	0.97 616

WAO-8	1.46 606	1.10 610	1.09 567	1.10 609	0.84 606	2.06 610	0.75 594	1.84 613	3.83 619	1.44 608	2.21 613	2.15 608	1.43 606	3.17 617	1.19 590	0.91 609	0.65 614	1.09 610	0.79 612	0.90 607	0.71 608

Venus	1.46 606	1.10 610	1.09 567	1.10 609	0.84 606	2.06 610	0.75 594	1.84 613	3.83 619	1.44 608	2.21 613	2.15 608	1.43 606	3.17 617	1.19 590	0.91 609	0.65 614	1.09 610	0.79 612	0.90 607	0.71 608

UNDER WATER-64	1.55 608	1.19 614	2.52 608	1.31 614	0.95 610	2.12 612	1.21 616	1.45 606	3.19 615	1.43 607	1.32 588	2.64 615	2.04 613	1.63 603	1.83 607	1.11 615	0.67 616	1.28 615	0.92 615	1.19 612	1.02 617

UNDER WATER	1.59 609	1.22 615	2.36 605	1.38 615	1.03 611	1.67 609	1.10 613	1.54 611	3.63 617	1.44 608	1.47 595	2.85 617	2.25 616	1.67 604	1.94 611	1.06 613	0.62 612	1.31 616	0.93 616	1.21 613	1.02 617

LSM	1.64 610	0.40 558	2.56 609	2.02 620	17.61 634	0.51 531	0.52 576	0.61 536	0.76 563	0.82 575	1.11 580	0.63 549	0.54 546	0.75 518	0.49 515	0.16 515	0.24 573	0.18 529	0.21 547	0.25 548	2.42 624

LE_ROB	1.76 611	0.20 445	2.68 611	0.48 577	0.52 585	0.78 574	0.96 607	0.84 589	6.61 626	7.40 629	2.08 612	2.08 606	4.83 622	1.27 592	3.79 621	0.10 366	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.11 392	0.10 374

ktn	1.77 612	1.36 617	1.22 580	1.43 617	1.14 613	1.52 607	1.08 612	1.51 610	3.96 622	2.77 621	4.69 622	3.35 619	1.46 608	1.69 605	1.25 594	1.43 619	0.77 618	1.45 618	0.99 617	1.32 617	0.96 615

KSHMR	1.89 613	1.36 617	1.60 596	1.47 618	1.22 615	1.38 605	1.06 611	1.79 612	5.97 625	1.42 606	5.65 626	2.98 618	1.14 593	2.23 614	1.20 592	1.27 618	1.12 619	1.46 619	1.10 619	1.32 617	1.15 619

TorneroNet	2.22 614	1.08 609	1.24 581	1.14 613	0.90 609	5.58 621	0.80 599	2.12 618	8.69 628	2.58 619	5.42 624	3.88 621	1.97 612	1.78 610	1.87 608	0.86 607	0.54 604	1.15 614	0.74 610	1.23 614	0.85 614

MADNet++	2.26 615	1.80 620	2.06 602	2.13 622	1.97 619	2.61 616	1.79 622	2.38 619	2.16 612	2.75 620	2.65 617	2.38 612	2.43 618	3.17 617	3.21 618	2.17 622	1.95 623	1.94 622	1.63 621	2.06 620	2.01 623

JetRed	2.30 616	2.64 622	6.12 619	1.12 612	1.38 617	5.85 623	3.29 623	1.99 616	1.67 608	1.98 615	1.95 609	2.16 611	1.60 609	2.48 615	4.10 622	1.05 612	1.60 620	1.09 610	1.01 618	1.67 619	1.28 620

HanzoNet	2.97 617	1.69 619	2.29 604	1.74 619	1.33 616	1.53 608	1.03 610	1.99 616	2.64 614	5.51 625	5.16 623	5.90 626	6.82 628	4.32 623	3.29 619	3.16 625	2.02 625	1.92 621	2.87 626	2.24 621	1.89 622

coex-ft	3.44 618	0.73 592	48.55 648	0.24 384	0.19 464	0.50 530	0.43 557	0.47 385	2.40 613	7.03 628	1.20 583	0.97 580	2.23 615	0.73 509	1.92 610	0.12 443	0.15 529	0.14 489	0.12 460	0.21 533	0.43 585

TCMNet-wrong-test	4.29 619	5.57 627	4.65 614	11.33 632	10.39 629	5.73 622	4.48 625	4.13 624	1.02 588	1.91 614	2.39 616	6.16 629	3.62 621	3.84 622	4.50 624	1.99 621	0.47 596	1.97 623	1.69 622	5.69 628	4.31 628

DPSimNet_ROB	4.34 620	4.23 623	6.89 621	3.67 623	3.68 620	4.75 618	5.21 626	2.67 621	3.68 618	5.82 626	3.95 621	5.57 623	6.72 627	3.46 621	4.48 623	4.05 628	2.88 626	4.68 628	3.12 628	3.69 623	3.62 627

tt	4.71 621	0.10 101	3.94 613	2.06 621	1.53 618	10.14 629	16.88 630	9.27 632	4.98 623	1.39 602	1.02 576	4.68 622	4.90 623	3.35 620	5.86 626	5.76 630	9.15 636	2.24 625	2.53 624	3.10 622	1.32 621

BEATNet-Init1	4.73 622	2.61 621	13.29 634	0.58 586	0.53 586	10.12 628	3.33 624	4.83 625	5.01 624	8.75 630	8.51 628	14.08 638	7.60 629	7.70 630	5.34 625	0.28 571	0.28 580	0.34 576	0.37 583	0.57 588	0.45 586

USTest	6.88 623	5.23 626	5.63 618	7.22 628	7.29 624	14.34 632	22.76 632	8.48 630	9.32 629	5.42 624	6.39 627	6.29 630	6.64 626	6.92 627	8.62 629	1.94 620	3.29 627	2.16 624	2.55 625	3.85 624	3.29 626

ASD4	7.23 624	6.65 628	7.69 622	5.24 625	5.62 623	11.85 630	20.36 631	7.57 629	7.14 627	6.55 627	5.47 625	5.99 628	5.78 624	7.22 628	9.24 630	4.85 629	4.44 628	6.40 633	5.19 629	6.53 629	4.89 629

EDNetEfficientorigin	7.51 625	0.52 579	140.47 650	0.25 423	0.17 415	0.42 490	0.29 487	0.47 385	1.03 589	1.28 598	1.02 576	0.83 572	0.84 583	0.75 518	0.99 574	0.10 366	0.09 423	0.12 442	0.10 383	0.21 533	0.22 548

DGTPSM_ROB	8.34 626	5.10 624	10.37 632	5.31 626	10.18 627	8.33 625	23.60 636	6.06 627	13.41 635	4.90 622	10.87 633	5.65 624	10.44 630	6.17 625	12.59 631	3.74 626	7.55 631	3.69 626	7.26 632	4.14 625	7.46 630

DPSMNet_ROB	8.40 627	5.11 625	10.49 633	5.58 627	10.25 628	8.34 626	23.62 637	6.07 628	13.45 636	4.93 623	10.88 634	5.66 625	10.44 630	6.24 626	12.64 632	3.98 627	7.61 632	3.76 627	7.30 633	4.20 626	7.51 631

DLNR_Zeroshot_test	10.44 628	12.10 635	19.93 637	106.08 650	23.66 646	0.14 21	0.13 53	3.22 622	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.36 623	0.06 174	0.07 100	0.07 166	39.70 649	0.06 90

DLNR-FE	10.45 629	12.13 636	19.94 638	106.10 651	23.12 645	0.14 21	0.13 53	3.28 623	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.41 624	0.06 174	0.07 100	0.07 166	40.22 650	0.06 90

LRCNet_RVC	10.90 630	14.34 638	9.35 623	15.35 633	8.04 626	1.08 589	0.34 522	8.78 631	0.70 555	12.63 637	16.05 637	9.85 631	6.54 625	8.57 631	6.34 627	20.27 645	5.40 630	23.70 644	21.88 645	14.87 636	13.83 638

DPSM_ROB	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 630	11.31 630	19.11 638	27.51 639	13.37 637	14.21 638	10.31 634	11.06 635	10.96 636	11.27 636	11.96 637	13.59 634	6.78 632	8.19 634	6.03 630	7.09 630	7.93 630	7.73 633

DPSM	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 630	11.31 630	19.11 638	27.51 639	13.37 637	14.21 638	10.31 634	11.06 635	10.96 636	11.27 636	11.96 637	13.59 634	6.78 632	8.19 634	6.03 630	7.09 630	7.93 630	7.73 633

xxxxx1	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 636	18.88 635	17.08 633	23.03 633	10.36 633	10.99 631	9.21 631	9.62 629	10.74 633	10.61 633	10.72 633	13.89 636	7.97 634	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

tt_ll	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 636	18.88 635	17.08 633	23.03 633	10.36 633	10.99 631	9.21 631	9.62 629	10.74 633	10.61 633	10.72 633	13.89 636	7.97 634	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

ff	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 636	18.88 635	17.08 633	23.03 633	10.36 633	10.99 631	9.21 631	9.62 629	10.74 633	10.61 633	10.72 633	13.89 636	7.97 634	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

PML	16.10 636	12.82 637	6.78 620	5.23 624	7.76 625	33.92 642	66.56 650	5.30 626	10.28 630	26.12 649	68.59 650	20.51 640	13.49 638	10.06 632	6.78 628	5.96 631	2.00 624	6.04 632	2.18 623	8.96 632	2.60 625

Anonymous_1	16.62 637	9.35 629	9.84 624	10.66 629	14.64 632	18.66 637	27.12 638	12.64 636	13.51 637	10.76 636	10.30 632	10.13 632	10.60 632	11.06 636	12.74 633	15.87 644	7.74 633	16.92 641	43.48 648	58.66 651	7.68 632

HaxPig	17.72 638	20.22 648	19.73 636	16.53 634	16.51 633	9.27 627	9.33 627	14.34 639	13.27 634	18.65 638	18.70 638	17.35 639	16.77 639	17.04 639	16.45 639	22.05 646	20.89 647	22.27 643	21.53 644	21.29 644	22.13 648

MEDIAN_ROB	21.21 639	24.62 649	23.47 646	19.58 635	19.65 638	13.22 631	10.96 628	17.88 640	17.00 640	22.14 648	22.02 640	20.86 641	20.36 640	21.06 640	19.71 640	25.63 648	24.13 648	26.21 645	25.20 646	25.17 645	25.38 649

RAFT-FEzeroshot	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 640	22.75 641	38.38 643	55.50 646	26.84 644	28.66 645	20.60 643	22.10 641	22.05 643	22.74 642	24.00 643	27.37 646	13.59 637	16.48 642	12.14 634	14.28 636	15.96 639	15.54 641

RAFT-FE	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 640	22.75 641	38.38 643	55.50 646	26.84 644	28.66 645	20.60 643	22.10 641	22.05 643	22.74 642	24.00 643	27.37 646	13.59 637	16.48 642	12.14 634	14.28 636	15.96 639	15.54 641

CasAABBNet	23.10 640	19.86 641	20.64 641	22.47 639	22.73 639	38.41 646	55.50 646	26.89 646	28.70 647	20.61 645	22.15 643	22.08 646	22.75 644	23.99 641	27.36 644	13.59 637	16.48 642	12.14 634	14.27 635	15.95 637	15.53 640

FlowAnything	23.14 643	19.87 642	20.79 642	22.50 643	22.74 640	38.39 645	55.46 644	26.89 646	28.72 648	20.77 647	22.29 646	22.07 645	22.72 641	23.99 641	27.41 648	13.60 640	16.55 646	12.15 638	14.36 640	15.97 641	15.52 639

Hybrid-DGEV	23.16 644	19.94 646	20.96 644	22.49 640	22.75 641	38.51 648	55.52 649	27.09 650	28.90 650	20.58 642	22.25 644	22.00 642	22.80 646	24.11 646	27.33 643	13.60 640	16.47 641	12.14 634	14.30 639	15.95 637	15.54 641

Selective-RAFT-Error	23.16 644	19.93 645	20.87 643	22.54 644	22.81 644	38.52 649	55.47 645	27.01 649	28.83 649	20.66 646	22.25 644	22.09 647	22.80 646	24.09 645	27.36 644	13.61 642	16.48 642	12.15 638	14.28 636	15.99 642	15.57 644

LSM0	24.24 646	19.98 647	22.32 645	24.22 645	40.14 650	38.48 647	55.20 643	26.95 648	28.57 644	20.49 641	21.83 639	22.26 648	22.75 644	24.22 647	27.30 642	13.66 643	16.32 640	12.19 640	14.15 634	16.10 643	17.66 645

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.06 650	27.24 647	24.63 646	24.20 647	17.73 636	12.61 629	22.29 643	21.39 643	26.79 650	26.16 649	25.20 649	24.64 650	25.07 648	23.53 641	29.96 649	28.40 649	30.60 646	29.58 647	29.72 646	29.84 650

RSGM-EC	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 647	33.15 648	26.42 640	46.65 641	19.89 641	17.74 641	18.92 639	23.36 647	30.14 650	23.59 648	41.87 649	45.99 649	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

acva	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 647	33.15 648	26.42 640	46.65 641	19.89 641	17.74 641	18.92 639	23.36 647	30.14 650	23.59 648	41.87 649	45.99 649	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

test_example2	101.33 650	108.28 651	68.15 649	98.43 649	106.93 651	89.75 650	102.43 651	36.80 651	97.65 651	129.04 651	130.15 651	65.26 652	66.62 651	92.11 651	80.24 651	144.10 652	199.48 652	81.81 652	103.01 652	125.01 652	101.27 651

ccccc	256.34 651	256.29 652	313.62 651	354.40 652	364.36 652	149.10 651	168.46 652	152.89 652	131.30 652	153.93 652	155.56 652	164.00 653	204.39 652	268.02 652	295.19 652	390.55 653	349.22 653	244.59 653	219.82 653	412.30 653	378.83 652

GS-Stereo							0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

FADE		1.06 608		0.71 594	0.76 601							1.17 589				24.23 647	4.70 629	17.35 642	17.61 641	0.49 583

Low-res two-view benchmark