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

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.09 1	0.14 82	0.10 1	0.14 25	0.07 1	0.09 12	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.05 27

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.12 10	0.13 54	0.11 2	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

U	1.00 594	0.09 59	0.21 86	0.21 220	3.68 623	6.12 627	0.14 82	0.21 51	0.21 131	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.07 81	0.05 33	5.42 632	2.90 630	0.07 134	0.06 93

LACA1	0.09 1	0.10 102	0.13 1	0.16 12	0.07 1	0.15 34	0.12 27	0.15 6	0.11 4	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.10 56	0.13 6	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 576	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

4.5_new	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

2w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.14 82	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.14 89	0.08 4	0.11 88	0.13 6	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.22 63	0.16 42	0.12 53	0.19 146	0.15 135	0.11 88	0.13 6	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.07 134	0.06 93

LACA2	0.10 4	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.07 1	0.16 62	0.13 54	0.17 14	0.14 25	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.09 1	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

Test_v1	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.15 5	0.09 36	0.13 16	0.13 54	0.22 63	0.16 42	0.09 7	0.10 21	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.16 12	0.08 14	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.11 4	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	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
Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 556	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

MonStereo	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 29	0.06 1	0.17 47	0.15 5	0.11 130	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.16 42	0.11 35	0.15 92	0.09 24	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 19	0.16 35	0.17 29	0.08 14	0.16 62	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.10 19	0.07 3	0.10 42	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 29	0.08 19	0.15 17	0.19 112	0.11 130	0.14 22	0.10 8	0.22 63	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.11 88	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

CAS	0.15 132	0.07 3	0.21 86	0.41 571	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.15 115	0.19 146	0.11 63	0.09 24	0.14 13	0.13 110	0.29 577	0.04 2	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.14 473

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
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
HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.18 21	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.11 63	0.10 56	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

asda	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.16 42	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 55	0.11 175	0.18 57	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.07 1	0.12 115	0.15 29	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

LGtest1	0.10 4	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.09 2	0.16 8	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

LG-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.24 113	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.18 231	0.21 51	0.18 71	0.11 35	0.17 119	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

GIP-stereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.16 62	0.14 82	0.29 166	0.18 71	0.11 35	0.16 106	0.13 89	0.09 24	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

RAStereo	0.13 71	0.12 218	0.27 143	0.22 282	0.11 130	0.15 34	0.18 231	0.23 83	0.23 165	0.13 70	0.17 119	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.05 27

GMOStereo	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

error version	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-v	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-2	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

DispViT+	0.12 55	0.12 218	0.23 103	0.18 65	0.12 189	0.14 22	0.11 17	0.23 83	0.19 88	0.13 70	0.10 21	0.10 42	0.10 56	0.16 47	0.16 199	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

BStereo	0.13 71	0.10 102	0.42 333	0.18 65	0.11 130	0.13 16	0.14 82	0.24 98	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 333	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GSStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.17 29	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GS-Stereo							0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

gasm-f	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.18 65	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.19 146	0.10 42	0.11 88	0.16 47	0.11 17	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.09 280	0.08 260

asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.12 46	0.08 4	0.11 88	0.16 47	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.16 42	0.14 96	0.13 59	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.75w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.12 27	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 55	0.08 19	0.14 7	0.18 65	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.18 21	0.13 18	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 47	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 250	0.72 594	0.70 498	0.17 29	0.08 14	0.15 34	0.15 109	0.18 21	0.16 42	0.13 70	0.12 46	0.09 24	0.08 10	0.16 47	0.13 110	0.35 584	0.04 2	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.23 558

AEACV	0.13 71	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.17 119	0.13 89	0.16 209	0.16 47	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

test-1	0.17 164	0.11 175	0.40 300	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.34 232	0.26 206	0.20 183	0.24 207	0.22 224	0.14 172	0.16 47	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.08 260

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

WQFJA1++	0.44 531	0.07 3	0.63 470	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 619	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 629	0.07 187

NLSM3	0.13 71	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.13 268	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.24 179	0.11 35	0.15 92	0.12 75	0.13 149	0.17 65	0.15 173	0.05 9	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.05 5	0.05 27

FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 209	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

GGEV	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

2.5w	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.15 109	0.20 38	0.15 36	0.12 53	0.13 59	0.10 42	0.09 24	0.17 65	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 65	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.07 3	0.17 65	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

Occ-G	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.19 277	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.19 146	0.21 213	0.11 88	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93

Pointernet	0.13 71	0.07 3	0.27 143	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.12 27	0.31 196	0.24 179	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

IGEV++	0.13 71	0.10 102	0.23 103	0.21 220	0.10 83	0.15 34	0.15 109	0.29 166	0.16 42	0.12 53	0.15 92	0.12 75	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

MaDis-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.26 134	0.19 112	0.14 313	0.16 62	0.13 54	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.14 89	0.14 116	0.11 88	0.17 65	0.17 229	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

CASnet	0.14 99	0.12 218	0.22 96	0.22 282	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.22 200	0.20 162	0.15 135	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.11 407	0.09 344	0.08 206	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 99	0.14 326	0.33 209	0.20 174	0.09 36	0.21 202	0.10 8	0.26 117	0.20 114	0.18 173	0.19 146	0.15 135	0.13 149	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.06 93

LoS_RVC	0.13 71	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.19 146	0.12 75	0.15 190	0.17 65	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.12 435

CroCo-Stereo Lap2	0.15 132	0.15 361	0.28 154	0.25 426	0.18 440	0.11 6	0.19 277	0.28 152	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.07 187

cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 323	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

sAnonymous2	0.20 250	0.21 462	0.58 448	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

CroCo_RVC	0.20 250	0.21 462	0.58 448	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

gcap_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 545	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

FlowAnything_test	0.14 99	0.11 175	0.21 86	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.16 146	0.25 108	0.16 42	0.15 115	0.13 59	0.15 135	0.14 172	0.18 87	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.09 321

MSCF	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.22 282	0.10 83	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

qwe	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.14 96	0.13 59	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.18 71	0.14 96	0.17 119	0.09 24	0.10 56	0.18 87	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

111111	0.11 29	0.07 3	0.17 47	0.19 112	0.11 130	0.13 16	0.11 17	0.22 63	0.15 36	0.11 35	0.12 46	0.12 75	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.06 93

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

SGD-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.07 1	0.17 88	0.13 54	0.18 21	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.11 63	0.12 115	0.18 87	0.11 17	0.08 229	0.04 2	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 277	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

castereo++	0.13 71	0.10 102	0.18 57	0.18 65	0.10 83	0.27 325	0.13 54	0.23 83	0.23 165	0.11 35	0.13 59	0.16 157	0.10 56	0.18 87	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.08 14	0.09 1	0.13 54	0.24 98	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.09 24	0.08 10	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

WCG-NET	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.08 14	0.18 111	0.17 187	0.21 51	0.28 233	0.18 173	0.21 174	0.15 135	0.12 115	0.18 87	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

AIO-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.16 42	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo-weight	0.15 132	0.09 59	0.26 134	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.29 252	0.24 220	0.20 162	0.19 192	0.10 56	0.18 87	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MGS-Stereo	0.14 99	0.11 175	0.32 192	0.19 112	0.11 130	0.18 111	0.17 187	0.20 38	0.22 144	0.14 96	0.24 207	0.15 135	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.10 347	0.06 93

UniTT-Stereo	0.14 99	0.10 102	0.30 171	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.13 54	0.19 27	0.18 71	0.15 115	0.20 162	0.10 42	0.11 88	0.18 87	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.06 93

CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 520

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 59	0.25 126	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.35 325	0.20 183	0.25 217	0.17 167	0.17 239	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
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
R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

VIP-Stereo	0.12 55	0.12 218	0.21 86	0.18 65	0.11 130	0.24 273	0.12 27	0.19 27	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.11 63	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

Replicate-Monster	0.12 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

GASTEREO	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.23 334	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.19 110	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

depthmonostereo	0.14 99	0.09 59	0.19 65	0.19 112	0.08 14	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.23 165	0.16 139	0.18 137	0.14 116	0.17 239	0.19 110	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.05 27

3.5w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.12 189	0.14 22	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LG-G	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 218	0.29 164	0.23 334	0.14 313	0.19 140	0.22 386	0.39 302	0.36 338	0.16 139	0.24 207	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.06 93

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 326	0.28 154	0.21 220	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.23 83	0.24 179	0.17 154	0.21 174	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.14 146	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0080	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 283	0.24 113	0.19 112	0.13 268	0.24 273	0.17 187	0.30 185	0.37 349	0.43 497	0.17 119	0.13 89	0.12 115	0.19 110	0.15 173	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

whm_eth	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 387	0.50 407	0.21 220	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.28 152	0.28 233	0.23 206	0.20 162	0.20 201	0.11 88	0.19 110	0.14 146	0.06 32	0.04 2	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.06 93

AnonymousM	0.17 164	0.19 436	0.24 113	0.18 65	0.10 83	0.18 111	0.17 187	0.30 185	0.23 165	0.26 239	0.20 162	0.18 178	0.14 172	0.19 110	0.14 146	0.09 320	0.06 177	0.38 581	0.15 513	0.06 61	0.05 27

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

WQFJA1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLMM	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 355	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

StereoAnything_RVC	0.13 71	0.37 555	0.36 247	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 128	0.10 2	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.24 549	0.05 27

AIO_test	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.15 34	0.17 187	0.19 27	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

RSM++	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.20 174	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.21 51	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.36 247	0.20 174	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.26 239	0.20 162	0.30 341	0.14 172	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 250	0.08 19	1.14 576	0.29 513	0.42 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

MoCha-V2	0.13 71	0.08 19	0.26 134	0.23 334	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.16 42	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.14 172	0.20 128	0.11 17	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

AE-Stereo	0.17 164	0.11 175	0.31 185	0.24 387	0.14 313	0.23 253	0.18 231	0.34 232	0.29 252	0.15 115	0.25 217	0.21 213	0.13 149	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

testlalala	0.20 250	0.08 19	1.19 580	0.29 513	0.43 577	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot	0.20 250	0.08 19	1.14 576	0.29 513	0.43 577	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Test	0.17 164	0.10 102	0.38 277	0.19 112	0.12 189	0.25 291	0.17 187	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.29 251	0.27 298	0.14 172	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

EGLCR-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.13 54	0.27 130	0.21 131	0.13 70	0.10 21	0.15 135	0.09 24	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

DCANet-4	0.19 233	0.10 102	0.52 423	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.36 274	0.39 373	0.29 288	0.30 264	0.17 167	0.22 308	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

fff	0.19 233	0.13 283	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.20 183	0.25 217	0.18 178	0.12 115	0.20 128	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

DCANet	0.18 189	0.13 283	0.40 300	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.23 322	0.20 128	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

csc	0.19 233	0.13 283	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

cscssc	0.19 233	0.13 283	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 102	0.40 300	0.20 174	0.11 130	0.20 175	0.15 109	0.36 274	0.30 266	0.23 206	0.21 174	0.26 289	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 102	0.37 258	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.32 208	0.28 233	0.23 206	0.23 193	0.27 298	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

NLSM1	0.17 164	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.18 440	0.25 291	0.17 187	0.47 388	0.40 390	0.16 139	0.21 174	0.13 89	0.15 190	0.21 152	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

zero-FE	0.16 145	0.08 19	0.81 522	0.19 112	0.18 440	0.12 10	0.15 109	0.19 27	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.21 152	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.19 524	0.06 93

monsters	0.11 29	0.09 59	0.13 1	0.17 29	0.12 189	0.15 34	0.11 17	0.23 83	0.15 36	0.14 96	0.12 46	0.08 4	0.09 24	0.21 152	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

HART	0.15 132	0.11 175	0.30 171	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.16 146	0.30 185	0.19 88	0.15 115	0.25 217	0.17 167	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.07 304	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.06 93

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 3	0.36 247	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.14 82	0.28 152	0.24 179	0.22 200	0.20 162	0.24 258	0.18 264	0.21 152	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.06 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.17 187	0.22 63	0.34 309	0.16 139	0.21 174	0.19 192	0.16 209	0.21 152	0.16 199	0.11 408	0.10 456	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

IGEV-Stereo+	0.12 55	0.08 19	0.17 47	0.18 65	0.13 268	0.09 1	0.11 17	0.16 8	0.15 36	0.10 19	0.08 11	0.10 42	0.10 56	0.21 152	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.16 486	0.24 563

WCG-NET（raft）	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.17 29	0.08 14	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.26 206	0.18 173	0.19 146	0.20 201	0.12 115	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

RSM	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.23 83	0.18 71	0.13 70	0.13 59	0.15 135	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

ADStereo(finetuned)	0.19 233	0.13 283	0.49 396	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.31 452	0.21 152	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

raftrobust	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

sCroCo_RVC	0.18 189	0.14 326	0.49 396	0.27 488	0.18 440	0.22 231	0.17 187	0.27 130	0.23 165	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.14 172	0.21 152	0.15 173	0.10 369	0.11 478	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.13 54	0.11 2	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.08 4	0.06 1	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.05 5	0.05 27

AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 326	0.30 171	0.25 426	0.14 313	0.17 88	0.21 359	0.28 152	0.26 206	0.16 139	0.19 146	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.17 229	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.07 187

MyStereo06	0.20 250	0.12 218	0.57 443	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.40 313	0.21 131	0.30 319	0.24 207	0.31 351	0.18 264	0.22 169	0.18 253	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 407	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

MC-Stereo	0.14 99	0.09 59	0.25 126	0.21 220	0.09 36	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.18 173	0.23 193	0.16 157	0.13 149	0.22 169	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

HUI-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.22 169	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

rafts_anoy	0.18 189	0.15 361	0.35 228	0.22 282	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.23 206	0.25 217	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.12 463	0.09 280	0.08 260

PMTNet	0.15 132	0.08 19	0.23 103	0.15 5	0.09 36	0.23 253	0.16 146	0.25 108	0.23 165	0.17 154	0.21 174	0.16 157	0.14 172	0.22 169	0.13 110	0.29 577	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 514	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

IGEV-FE	0.18 189	0.10 102	0.65 479	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DDF-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.19 65	0.19 112	0.16 395	0.12 10	0.15 109	0.18 21	0.18 71	0.11 35	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.23 179	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.21 536	0.06 93

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

DilatedVolume-Stereo	0.14 99	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.14 82	0.24 98	0.21 131	0.21 194	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 102	0.39 292	0.23 334	0.11 130	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.29 252	0.22 200	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.06 93

SCV	0.14 99	0.14 326	0.24 113	0.21 220	0.11 130	0.15 34	0.16 146	0.31 196	0.18 71	0.11 35	0.15 92	0.13 89	0.10 56	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93

ours_stereo	0.13 71	0.11 175	0.23 103	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.18 231	0.20 38	0.19 88	0.13 70	0.18 137	0.14 116	0.10 56	0.23 179	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.05 27

IGEV_Zeroshot_test	0.18 189	0.10 102	0.65 479	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 300	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 561	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

knoymous	0.17 164	0.09 59	0.32 192	0.17 29	0.11 130	0.21 202	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.27 298	0.16 209	0.23 179	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.09 280	0.09 321

riskmin	0.18 189	0.09 59	0.34 219	0.18 65	0.12 189	0.24 273	0.16 146	0.34 232	0.28 233	0.21 194	0.23 193	0.33 367	0.24 340	0.23 179	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.10 347	0.10 377

GLC_STEREO	0.15 132	0.10 102	0.24 113	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.23 83	0.27 217	0.17 154	0.20 162	0.17 167	0.11 88	0.23 179	0.16 199	0.07 81	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

CRE-IMP	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.11 130	0.24 273	0.17 187	0.29 166	0.21 131	0.27 249	0.26 226	0.24 258	0.17 239	0.23 179	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.10 377

SCV_C0	0.14 99	0.11 175	0.25 126	0.19 112	0.12 189	0.15 34	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.09 24	0.24 194	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.06 93

FACV-RUCA	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.23 334	0.23 522	0.26 314	0.19 277	0.39 302	0.34 309	0.25 228	0.32 287	0.21 213	0.24 340	0.24 194	0.19 286	0.10 369	0.07 304	0.15 507	0.08 249	0.16 486	0.13 452

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.19 27	0.19 88	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.11 88	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

mms	0.13 71	0.11 175	0.19 65	0.19 112	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.17 119	0.14 116	0.09 24	0.24 194	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

tg	0.16 145	0.11 175	0.25 126	0.21 220	0.11 130	0.23 253	0.15 109	0.34 232	0.24 179	0.20 183	0.25 217	0.19 192	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

model_zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.39 292	0.20 174	0.12 189	0.24 273	0.15 109	0.34 232	0.22 144	0.30 319	0.20 162	0.22 224	0.12 115	0.24 194	0.14 146	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.07 187

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 175	0.36 247	0.18 65	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.23 83	0.18 71	0.26 239	0.28 238	0.20 201	0.11 88	0.24 194	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.06 93

H2IRNET	0.18 189	0.13 283	0.35 228	0.21 220	0.12 189	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.30 266	0.17 154	0.31 278	0.25 267	0.20 288	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.06 93

ff7	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffff	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

11t	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

anonymousdsp	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

ProNet	0.14 99	0.12 218	0.25 126	0.19 112	0.11 130	0.19 140	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.13 59	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ccc-4	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

test_4	0.18 189	0.12 218	0.34 219	0.23 334	0.12 189	0.18 111	0.22 386	0.26 117	0.24 179	0.24 220	0.47 462	0.22 224	0.13 149	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.07 134	0.05 27

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 366	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

TRStereo	0.19 233	0.17 406	0.47 382	0.23 334	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.52 457	0.28 233	0.20 183	0.19 146	0.21 213	0.13 149	0.24 194	0.13 110	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.06 61	0.06 93

HHNet	0.22 304	0.12 218	0.52 423	0.18 65	0.18 440	0.20 175	0.20 328	0.34 232	0.31 278	0.32 359	0.59 517	0.20 201	0.21 295	0.24 194	0.31 441	0.08 229	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.11 412

PSM-adaLoss	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo_v2	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

Pruner-Stereo	0.19 233	0.11 175	0.34 219	0.29 513	0.12 189	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.32 287	0.25 267	0.15 190	0.24 194	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.09 321

DeepStereo_RVC	0.18 189	0.11 175	0.40 300	0.21 220	0.11 130	0.19 140	0.16 146	0.28 152	0.22 144	0.27 249	0.27 232	0.23 244	0.28 407	0.24 194	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.10 377

raft+_RVC	0.18 189	0.14 326	0.32 192	0.21 220	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.38 290	0.34 309	0.21 194	0.28 238	0.20 201	0.15 190	0.24 194	0.19 286	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.08 260

111	0.20 250	0.17 406	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.24 273	0.17 187	0.41 325	0.45 443	0.23 206	0.29 251	0.29 325	0.21 295	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.08 260

test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 440	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

AFF-stereo	0.18 189	0.15 361	0.32 192	0.21 220	0.10 83	0.18 111	0.18 231	0.33 224	0.27 217	0.25 228	0.37 348	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

EAI-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.33 209	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.46 567	0.46 380	0.20 114	0.25 228	0.50 473	0.17 167	0.16 209	0.24 194	0.23 369	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.10 386	0.06 61	0.07 187

DMCA	0.22 304	0.14 326	0.36 247	0.22 282	0.14 313	0.27 325	0.20 328	0.43 352	0.38 363	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.24 340	0.24 194	0.28 413	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.11 412

NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 546	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

fffy	0.14 99	0.11 175	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.13 149	0.25 225	0.14 146	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 380	0.14 326	0.95 554	0.21 220	0.27 545	0.20 175	0.19 277	0.48 401	0.25 193	0.26 239	0.55 501	0.34 374	0.18 264	0.25 225	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.12 463	0.12 431	0.12 435

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 321	0.13 283	0.83 529	0.20 174	0.21 493	0.23 253	0.17 187	0.48 401	0.27 217	0.23 206	0.29 251	0.39 419	0.23 322	0.25 225	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.11 424	0.11 395	0.10 377

MyStereo8	0.22 304	0.15 361	0.63 470	0.21 220	0.17 418	0.31 401	0.16 146	0.36 274	0.32 287	0.28 260	0.36 339	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.28 413	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.12 435

MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

11t1	0.18 189	0.10 102	0.30 171	0.20 174	0.11 130	0.27 325	0.17 187	0.35 255	0.23 165	0.25 228	0.23 193	0.23 244	0.23 322	0.25 225	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 102	0.34 219	0.21 220	0.15 364	0.15 34	0.13 54	0.28 152	0.25 193	0.17 154	0.26 226	0.15 135	0.16 209	0.25 225	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.08 260

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 102	0.28 154	0.20 174	0.11 130	0.25 291	0.17 187	0.41 325	0.31 278	0.23 206	0.23 193	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.07 187

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 456	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

ACRE	0.21 273	0.20 448	0.62 467	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

test_3	0.18 189	0.11 175	0.32 192	0.24 387	0.11 130	0.22 231	0.25 450	0.31 196	0.31 278	0.25 228	0.18 137	0.23 244	0.13 149	0.25 225	0.19 286	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

RAFT-IKP	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

s12784h	0.17 164	0.09 59	0.26 134	0.18 65	0.07 1	0.32 410	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.23 206	0.25 217	0.18 178	0.17 239	0.25 225	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 300	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 209	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

AIO-test2	0.20 250	0.20 448	0.36 247	0.26 460	0.15 364	0.22 231	0.16 146	0.42 339	0.42 409	0.16 139	0.29 251	0.15 135	0.11 88	0.26 242	0.13 110	0.18 540	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.07 134	0.07 187

IGEV-RUCA	0.21 273	0.08 19	0.23 103	0.19 112	0.19 467	0.28 345	0.24 433	0.23 83	0.21 131	0.20 183	0.23 193	0.28 314	0.49 541	0.26 242	0.18 253	0.09 320	0.08 391	0.18 532	0.13 490	0.17 503	0.17 506

PAM	0.23 321	0.10 102	0.63 470	0.22 282	0.15 364	0.34 434	0.21 359	0.37 284	0.22 144	0.31 337	0.27 232	0.55 521	0.26 371	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.09 321

rvit_0105_6	0.19 233	0.14 326	0.34 219	0.23 334	0.14 313	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.37 349	0.18 173	0.22 186	0.23 244	0.17 239	0.26 242	0.17 229	0.15 503	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

rvit_0105_5	0.21 273	0.15 361	0.38 277	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.24 433	0.36 274	0.39 373	0.21 194	0.23 193	0.26 289	0.19 279	0.26 242	0.19 286	0.15 503	0.13 507	0.12 445	0.12 463	0.10 347	0.09 321

LL-Strereo2	0.18 189	0.18 420	0.39 292	0.22 282	0.12 189	0.24 273	0.13 54	0.31 196	0.23 165	0.24 220	0.20 162	0.24 258	0.12 115	0.26 242	0.15 173	0.06 32	0.06 177	0.12 445	0.09 344	0.08 206	0.07 187

x	0.19 233	0.11 175	0.29 164	0.20 174	0.11 130	0.26 314	0.18 231	0.41 325	0.29 252	0.25 228	0.29 251	0.28 314	0.24 340	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

BUS	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.43 502	0.17 187	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.32 360	0.20 288	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

BSDual-CNN	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

psmg	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.21 220	0.14 313	0.35 449	0.23 411	0.51 438	0.34 309	0.35 409	0.38 362	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

CIPLG	0.21 273	0.21 462	0.55 436	0.23 334	0.15 364	0.25 291	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.33 308	0.22 224	0.15 190	0.26 242	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

test-3	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.26 239	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.25 228	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

GwcNet-ADL	0.22 304	0.14 326	0.58 448	0.24 387	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.49 411	0.40 390	0.27 249	0.29 251	0.30 341	0.20 288	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 355	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 258	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

FENet	0.21 273	0.11 175	0.45 366	0.21 220	0.12 189	0.26 314	0.17 187	0.41 325	0.35 325	0.30 319	0.31 278	0.29 325	0.23 322	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 509	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 470	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 525	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

rvit_0105_4	0.20 250	0.15 361	0.38 277	0.23 334	0.14 313	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.39 373	0.19 179	0.24 207	0.25 267	0.19 279	0.27 262	0.17 229	0.16 518	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

ffm	0.22 304	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

tt1	0.18 189	0.14 326	0.35 228	0.23 334	0.11 130	0.30 385	0.19 277	0.35 255	0.44 431	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

plain	0.17 164	0.13 283	0.43 346	0.21 220	0.13 268	0.16 62	0.17 187	0.27 130	0.22 144	0.16 139	0.26 226	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.07 187

MIM_Stereo	0.18 189	0.12 218	0.38 277	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.14 82	0.35 255	0.25 193	0.27 249	0.35 329	0.23 244	0.13 149	0.27 262	0.16 199	0.06 32	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.06 93

MIPNet	0.21 273	0.15 361	0.52 423	0.21 220	0.12 189	0.27 325	0.20 328	0.45 369	0.37 349	0.30 319	0.23 193	0.19 192	0.24 340	0.27 262	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

iGMRVC	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 470	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

RALCasStereoNet	0.18 189	0.15 361	0.33 209	0.21 220	0.14 313	0.21 202	0.18 231	0.31 196	0.25 193	0.21 194	0.29 251	0.22 224	0.15 190	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.10 456	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

SFCPSM	0.22 304	0.10 102	0.51 417	0.21 220	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.55 486	0.39 373	0.29 288	0.32 287	0.23 244	0.21 295	0.27 262	0.19 286	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.08 260

ACVNet	0.23 321	0.13 283	0.35 228	0.18 65	0.15 364	0.27 325	0.23 411	0.39 302	0.44 431	0.28 260	0.41 394	0.38 407	0.26 371	0.27 262	0.32 446	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.07 187

acv_ft	0.25 380	0.13 283	0.40 300	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.21 359	0.45 369	0.44 431	0.38 447	0.41 394	0.38 407	0.27 390	0.27 262	0.35 462	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.07 187

Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 219	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

FSD	0.27 404	0.28 514	0.32 192	0.27 488	0.24 530	0.27 325	0.27 468	0.31 196	0.29 252	0.26 239	0.27 232	0.28 314	0.27 390	0.28 276	0.26 403	0.23 554	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.25 551	0.24 563

AIO-test1	0.19 233	0.14 326	0.41 323	0.27 488	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.39 302	0.36 338	0.17 154	0.26 226	0.18 178	0.13 149	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.06 61	0.09 321

rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 300	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

rvit_stereo_0075_2	0.24 352	0.17 406	0.50 407	0.26 460	0.22 509	0.22 231	0.15 109	0.40 313	0.35 325	0.27 249	0.37 348	0.29 325	0.20 288	0.28 276	0.19 286	0.17 529	0.12 495	0.19 540	0.12 463	0.13 446	0.13 452

test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 491	0.32 538	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

ACVNet-DCA	0.18 189	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

xx1	0.20 250	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.28 314	0.24 340	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

cc1	0.18 189	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

IGEVStereo-DCA	0.14 99	0.11 175	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rrr	0.17 164	0.11 175	0.57 443	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.22 144	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

StereoVision	0.22 304	0.18 420	0.37 258	0.27 488	0.17 418	0.23 253	0.22 386	0.38 290	0.31 278	0.20 183	0.51 479	0.22 224	0.16 209	0.28 276	0.18 253	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.13 490	0.10 347	0.07 187

EKT-Stereo	0.38 503	0.12 218	0.38 277	0.42 572	3.88 625	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

PCWNet_CMD	0.23 321	0.13 283	0.48 391	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 218	0.30 171	0.24 387	0.10 83	0.29 367	0.15 109	0.32 208	0.31 278	0.17 154	0.17 119	0.21 213	0.18 264	0.28 276	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.06 93

iRaft-Stereo_20w	0.19 233	0.10 102	0.46 374	0.19 112	0.13 268	0.25 291	0.19 277	0.52 457	0.19 88	0.29 288	0.21 174	0.22 224	0.20 288	0.28 276	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.08 206	0.08 260

AASNet	0.27 404	0.19 436	0.49 396	0.26 460	0.17 418	0.34 434	0.20 328	0.62 548	0.48 475	0.35 409	0.40 386	0.32 360	0.25 361	0.28 276	0.34 458	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.13 446	0.11 412

MSMDNet	0.23 321	0.13 283	0.48 391	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.09 321

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 346	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
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
xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

HI	0.20 250	0.13 283	0.33 209	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

CoSv	0.20 250	0.13 283	0.33 209	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

mmm	0.21 273	0.12 218	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.28 345	0.21 359	0.41 325	0.27 217	0.29 288	0.38 362	0.29 325	0.24 340	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.10 347	0.09 321

HH	0.18 189	0.12 218	0.55 436	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

HanStereo	0.18 189	0.12 218	0.55 436	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

IER	0.23 321	0.12 218	0.39 292	0.20 174	0.14 313	0.31 401	0.19 277	0.42 339	0.36 338	0.33 372	0.40 386	0.32 360	0.33 462	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.08 260

UDGNet	0.23 321	0.31 536	0.38 277	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 547	0.11 424	0.14 464	0.10 377

KYRaft	0.22 304	0.10 102	0.30 171	0.23 334	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.35 255	0.24 179	0.35 409	0.54 497	0.34 374	0.26 371	0.29 295	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.08 206	0.31 577

GrayStereo	0.25 380	0.09 59	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.23 253	0.47 571	0.34 232	0.30 266	0.39 462	0.47 462	0.30 341	0.79 580	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.13 452

RAFT	0.21 273	0.17 406	0.32 192	0.24 387	0.12 189	0.25 291	0.27 468	0.35 255	0.28 233	0.33 372	0.33 308	0.38 407	0.22 308	0.29 295	0.17 229	0.08 229	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.10 347	0.06 93

Prome-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.36 274	0.25 193	0.33 372	0.59 517	0.24 258	0.28 407	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.20 537

CFNet_pseudo	0.23 321	0.13 283	0.47 382	0.19 112	0.13 268	0.26 314	0.16 146	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

GES	0.22 304	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

ccs_rob	0.23 321	0.13 283	0.47 382	0.20 174	0.13 268	0.26 314	0.17 187	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

DCVSM-stereo	0.24 352	0.13 283	0.52 423	0.20 174	0.14 313	0.26 314	0.13 54	0.34 232	0.34 309	0.41 481	0.33 308	0.47 479	0.29 422	0.30 310	0.22 350	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.12 431	0.15 485

MyStereo05	0.23 321	0.12 218	0.57 443	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.48 401	0.52 505	0.31 337	0.23 193	0.25 267	0.22 308	0.30 310	0.21 330	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo04	0.23 321	0.12 218	0.55 436	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.49 411	0.52 505	0.28 260	0.23 193	0.27 298	0.23 322	0.30 310	0.22 350	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

dd	0.22 304	0.26 504	0.40 300	0.22 282	0.12 189	0.25 291	0.21 359	0.32 208	0.44 431	0.29 288	0.28 238	0.25 267	0.16 209	0.30 310	0.25 390	0.12 446	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

PSM-AAD	0.25 380	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.26 314	0.38 544	0.34 232	0.28 233	0.35 409	0.39 375	0.28 314	0.79 580	0.30 310	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.08 206	0.21 546

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 258	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
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.
DLNR-FE	10.45 632	12.13 639	19.94 641	106.10 654	23.12 648	0.14 22	0.13 54	3.28 626	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 627	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 653	0.06 93

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 59	0.43 346	0.20 174	0.11 130	0.21 202	0.15 109	0.32 208	0.21 131	0.23 206	0.24 207	0.23 244	0.10 56	0.31 317	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

DLNR_Zeroshot_test	10.44 631	12.10 638	19.93 640	106.08 653	23.66 649	0.14 22	0.13 54	3.22 625	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.36 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	39.70 652	0.06 93

CFNet_ucs	0.24 352	0.13 283	0.50 407	0.20 174	0.15 364	0.28 345	0.17 187	0.49 411	0.45 443	0.32 359	0.42 410	0.39 419	0.22 308	0.31 317	0.21 330	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.09 344	0.12 431	0.11 412

ToySt	0.24 352	0.16 387	0.48 391	0.21 220	0.13 268	0.29 367	0.29 490	0.39 302	0.39 373	0.27 249	0.35 329	0.39 419	0.31 452	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

GMM-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.43 346	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.25 450	0.37 284	0.27 217	0.30 319	0.45 445	0.27 298	0.21 295	0.31 317	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.19 527

BEATNet_4x	0.22 304	0.18 420	0.47 382	0.22 282	0.10 83	0.28 345	0.14 82	0.46 380	0.32 287	0.31 337	0.34 318	0.31 351	0.25 361	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.10 347	0.08 260

ISRNet	0.27 404	0.13 283	0.45 366	0.26 460	0.19 467	0.24 273	0.14 82	0.45 369	0.43 416	0.39 462	0.48 468	0.42 450	0.27 390	0.32 324	0.29 425	0.20 549	0.12 495	0.17 524	0.16 525	0.16 486	0.20 537

CBFPSM	0.27 404	0.16 387	0.67 485	0.20 174	0.14 313	0.38 468	0.25 450	0.40 313	0.36 338	0.33 372	0.36 339	0.56 525	0.38 492	0.32 324	0.38 471	0.08 229	0.08 391	0.07 103	0.08 249	0.09 280	0.11 412

RAFT_CTSACE	0.21 273	0.16 387	0.41 323	0.25 426	0.15 364	0.22 231	0.24 433	0.32 208	0.28 233	0.33 372	0.51 479	0.29 325	0.17 239	0.32 324	0.13 110	0.06 32	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.06 93

RAFT+CT+SA	0.21 273	0.18 420	0.33 209	0.25 426	0.18 440	0.23 253	0.29 490	0.40 313	0.36 338	0.24 220	0.38 362	0.18 178	0.16 209	0.32 324	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.12 463	0.09 280	0.09 321

PFNet+	0.20 250	0.10 102	0.37 258	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.19 277	0.29 166	0.34 309	0.33 372	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.32 324	0.17 229	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.12 435

FTStereo	0.28 425	0.10 102	0.43 346	0.23 334	0.13 268	0.21 202	0.53 581	0.34 232	0.26 206	0.38 447	0.95 574	0.30 341	0.56 553	0.32 324	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.19 527

XX-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.83 529	0.26 460	0.17 418	0.23 253	0.13 54	0.40 313	0.18 71	0.20 183	0.41 394	0.31 351	0.10 56	0.32 324	0.12 61	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

DisPM	0.19 233	0.10 102	0.35 228	0.23 334	0.13 268	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.29 252	0.33 372	0.34 318	0.23 244	0.16 209	0.33 331	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.11 412

SA-5K	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

Sa-1000	0.22 304	0.15 361	0.35 228	0.23 334	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.47 388	0.39 373	0.30 319	0.50 473	0.26 289	0.19 279	0.33 331	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

SA	0.22 304	0.16 387	0.36 247	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.23 411	0.45 369	0.40 390	0.27 249	0.44 434	0.23 244	0.23 322	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

DN-CSS_ROB	0.22 304	0.25 493	0.47 382	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

1test111	0.19 233	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

GMStereo_Zeroshot	0.24 352	0.21 462	0.45 366	0.26 460	0.13 268	0.28 345	0.15 109	0.39 302	0.35 325	0.37 432	0.43 423	0.40 434	0.17 239	0.34 337	0.20 305	0.12 446	0.07 304	0.13 466	0.07 169	0.16 486	0.09 321

iinet-f	0.30 443	0.18 420	1.03 565	0.20 174	0.15 364	0.44 504	0.22 386	0.45 369	0.37 349	0.35 409	0.44 434	0.41 441	0.34 471	0.34 337	0.40 487	0.10 369	0.09 426	0.08 189	0.08 249	0.13 446	0.11 412

qqq	0.20 250	0.12 218	0.31 185	0.20 174	0.11 130	0.23 253	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.24 220	0.28 238	0.28 314	0.24 340	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

test_5	0.23 321	0.19 436	0.38 277	0.26 460	0.18 440	0.25 291	0.29 490	0.40 313	0.37 349	0.29 288	0.40 386	0.25 267	0.22 308	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.10 377

NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 228	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

UCFNet_RVC	0.24 352	0.16 387	0.34 219	0.18 65	0.15 364	0.33 421	0.16 146	0.46 380	0.35 325	0.29 288	0.35 329	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.22 350	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.14 504	0.13 446	0.12 435

iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 502	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 459	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

rvit_105_1	0.27 404	0.19 436	0.46 374	0.27 488	0.19 467	0.30 385	0.35 529	0.44 359	0.51 496	0.31 337	0.31 278	0.31 351	0.26 371	0.35 346	0.25 390	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.11 395	0.10 377

gwcnet-sp	0.24 352	0.13 283	0.63 470	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

scenet	0.24 352	0.13 283	0.63 470	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

ssnet	0.24 352	0.13 283	0.63 470	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 551

999	0.14 99	0.08 19	0.24 113	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.24 98	0.18 71	0.13 70	0.16 106	0.14 116	0.11 88	0.36 351	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

Anonymous_2	0.37 496	0.21 462	0.47 382	0.20 174	0.21 493	0.42 493	0.26 462	0.38 290	0.29 252	0.33 372	0.30 264	0.44 465	0.38 492	0.36 351	0.29 425	0.26 565	0.29 584	0.44 586	1.41 623	0.34 576	0.21 546

pcwnet_v2	0.32 459	0.15 361	1.26 586	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 534	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 175	0.26 134	0.16 12	0.09 36	0.27 325	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.22 200	0.28 238	0.21 213	0.22 308	0.37 354	0.22 350	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.07 187

fast-acv-ft	0.31 450	0.20 448	0.81 522	0.24 387	0.18 440	0.46 512	0.27 468	0.41 325	0.49 484	0.39 462	0.55 501	0.49 492	0.35 475	0.37 354	0.38 471	0.11 408	0.11 478	0.11 407	0.12 463	0.12 431	0.09 321

hknet	0.25 380	0.14 326	0.40 300	0.25 426	0.15 364	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.37 349	0.34 392	0.35 329	0.43 454	0.27 390	0.37 354	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

IPLGR	0.21 273	0.13 283	0.61 459	0.21 220	0.11 130	0.25 291	0.18 231	0.41 325	0.37 349	0.28 260	0.27 232	0.21 213	0.19 279	0.37 354	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

LMCR-Stereo	0.26 396	0.18 420	0.49 396	0.28 510	0.14 313	0.36 454	0.23 411	0.54 476	0.34 309	0.39 462	0.40 386	0.29 325	0.29 422	0.37 354	0.27 409	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.13 446	0.09 321

ssnet_v2	0.28 425	0.16 387	0.44 355	0.22 282	0.15 364	0.40 482	0.30 501	0.57 511	0.46 461	0.38 447	0.36 339	0.47 479	0.29 422	0.38 359	0.39 479	0.13 465	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.11 412

iResNet_ROB	0.25 380	0.19 436	0.40 300	0.20 174	0.12 189	0.30 385	0.16 146	0.55 486	0.53 510	0.38 447	0.43 423	0.37 399	0.26 371	0.38 359	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.09 280	0.09 321

YMNet	0.32 459	0.22 475	0.58 448	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 524	0.56 508	0.51 504	0.30 436	0.39 361	0.40 487	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

YMNet_1	0.32 459	0.22 475	0.58 448	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 524	0.56 508	0.51 504	0.30 436	0.39 361	0.40 487	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

DualNet (step1)	0.28 425	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

test_sample7	0.25 380	0.15 361	0.35 228	0.20 174	0.14 313	0.28 345	0.21 359	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.14 490	0.09 426	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

Wz-Net-LNSev	0.34 476	0.29 522	0.91 547	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 515	0.44 504	0.52 487	0.50 500	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

MMNet	0.27 404	0.14 326	0.49 396	0.24 387	0.17 418	0.47 518	0.22 386	0.45 369	0.51 496	0.39 462	0.41 394	0.36 393	0.33 462	0.39 361	0.34 458	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

UPFNet	0.25 380	0.12 218	0.38 277	0.24 387	0.19 467	0.37 460	0.28 484	0.48 401	0.38 363	0.34 392	0.37 348	0.37 399	0.28 407	0.39 361	0.33 453	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.08 260

UNet	0.28 425	0.14 326	0.69 491	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

STTStereo	0.28 425	0.20 448	0.61 459	0.25 426	0.17 418	0.29 367	0.24 433	0.47 388	0.39 373	0.39 462	0.41 394	0.44 465	0.28 407	0.40 368	0.28 413	0.13 465	0.12 495	0.13 466	0.16 525	0.12 431	0.11 412

PSMNet-RUCA	0.37 496	0.41 565	0.66 484	0.46 578	0.41 573	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 578	0.21 550	0.31 572	0.22 551

dad	0.28 425	0.31 536	0.44 355	0.21 220	0.14 313	0.30 385	0.20 328	0.33 224	0.49 484	0.44 504	0.44 434	0.45 469	0.21 295	0.41 370	0.26 403	0.20 549	0.11 478	0.20 544	0.11 424	0.14 464	0.10 377

MLCV	0.22 304	0.16 387	0.44 355	0.21 220	0.08 14	0.29 367	0.19 277	0.38 290	0.37 349	0.38 447	0.44 434	0.31 351	0.21 295	0.41 370	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

NINENet	0.25 380	0.15 361	0.37 258	0.23 334	0.16 395	0.43 502	0.17 187	0.60 535	0.46 461	0.32 359	0.37 348	0.32 360	0.20 288	0.42 373	0.21 330	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.08 249	0.11 395	0.10 377

DeepPruner_ROB	0.26 396	0.19 436	0.44 355	0.21 220	0.16 395	0.30 385	0.21 359	0.52 457	0.32 287	0.35 409	0.38 362	0.39 419	0.26 371	0.42 373	0.24 380	0.15 503	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.14 464	0.13 452

CRFU-Net	0.28 425	0.14 326	0.45 366	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 486	0.46 531	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

cf-r	0.24 352	0.15 361	0.44 355	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.22 386	0.42 339	0.40 390	0.30 319	0.42 410	0.42 450	0.26 371	0.43 375	0.25 390	0.11 408	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.08 260

DMCA-RVC	0.27 404	0.21 462	0.61 459	0.28 510	0.17 418	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.35 325	0.40 472	0.37 348	0.39 419	0.36 479	0.43 375	0.30 433	0.13 465	0.10 456	0.15 507	0.11 424	0.13 446	0.10 377

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 454	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

AAGNet	0.33 468	0.11 175	0.37 258	0.25 426	0.16 395	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.35 409	0.35 329	0.27 298	0.30 436	0.44 379	2.66 620	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.08 206	0.06 93

HCRNet	0.24 352	0.25 493	0.33 209	0.34 547	0.16 395	0.27 325	0.18 231	0.43 352	0.35 325	0.30 319	0.35 329	0.32 360	0.22 308	0.44 379	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.10 347	0.09 321

test_sample2	0.21 273	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.11 130	0.27 325	0.21 359	0.43 352	0.29 252	0.26 239	0.31 278	0.30 341	0.24 340	0.45 382	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

HGLStereo	0.27 404	0.14 326	0.46 374	0.24 387	0.21 493	0.33 421	0.23 411	0.50 421	0.42 409	0.35 409	0.48 468	0.41 441	0.33 462	0.45 382	0.33 453	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.12 435

StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 228	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 539	0.60 587	0.57 443	1.04 611	0.48 583	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 601	0.42 596	0.79 605	0.62 608	0.62 594	0.46 592

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 443	0.20 448	0.70 498	0.21 220	0.17 418	0.46 512	0.27 468	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.55 501	0.43 454	0.30 436	0.46 385	0.38 471	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.11 395	0.10 377

UDG	0.40 514	0.46 569	0.49 396	0.40 570	0.35 567	0.47 518	0.27 468	0.54 476	0.47 466	0.39 462	0.45 445	0.59 535	0.44 522	0.46 385	0.39 479	0.26 565	0.19 557	0.48 588	0.22 558	0.34 576	0.26 568

xxxx	0.34 476	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.37 460	0.20 328	0.58 520	0.38 363	0.29 288	0.42 410	0.38 407	0.24 340	0.46 385	2.20 616	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

NLCSM	0.19 233	0.12 218	0.18 57	0.24 387	0.19 467	0.24 273	0.21 359	0.42 339	0.40 390	0.19 179	0.18 137	0.14 116	0.16 209	0.47 389	0.19 286	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

CFNet-ft	0.24 352	0.15 361	0.35 228	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

CFNet_RVC	0.24 352	0.15 361	0.35 228	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

CoDeX	0.23 321	0.12 218	0.46 374	0.21 220	0.14 313	0.29 367	0.21 359	0.53 468	0.41 402	0.29 288	0.35 329	0.29 325	0.22 308	0.48 392	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

DDUNet	0.41 516	0.50 578	0.48 391	0.44 575	0.39 570	0.46 512	0.32 513	0.50 421	0.43 416	0.45 508	0.52 487	0.57 530	0.36 479	0.48 392	0.33 453	0.33 582	0.21 564	0.55 592	0.25 567	0.37 580	0.32 580

DRaft	0.24 352	0.10 102	0.34 219	0.18 65	0.12 189	0.28 345	0.23 411	0.33 224	0.39 373	0.38 447	0.61 529	0.21 213	0.41 507	0.48 392	0.42 498	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.08 260

delet	0.27 404	0.14 326	0.40 300	0.23 334	0.19 467	0.41 486	0.29 490	0.49 411	0.48 475	0.33 372	0.41 394	0.37 399	0.30 436	0.48 392	0.34 458	0.09 320	0.09 426	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.08 260

ADCRef	0.38 503	0.24 488	0.88 541	0.26 460	0.21 493	0.49 529	0.27 468	0.52 457	0.48 475	0.50 527	0.58 514	0.35 388	0.47 534	0.48 392	1.29 598	0.09 320	0.08 391	0.12 445	0.12 463	0.11 395	0.11 412

G2L-ROB	0.23 321	0.15 361	0.41 323	0.19 112	0.12 189	0.27 325	0.21 359	0.47 388	0.33 299	0.34 392	0.31 278	0.41 441	0.22 308	0.49 397	0.26 403	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

ITSA-stereo	0.25 380	0.15 361	0.33 209	0.23 334	0.11 130	0.27 325	0.18 231	0.56 502	0.59 530	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.28 407	0.49 397	0.30 433	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.13 452

ARAFT	0.24 352	0.21 462	0.78 509	0.22 282	0.12 189	0.29 367	0.24 433	0.43 352	0.32 287	0.33 372	0.28 238	0.28 314	0.19 279	0.49 397	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.09 280	0.06 93

aanetorigin	0.39 508	0.29 522	1.09 570	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 538	0.33 224	0.47 466	0.94 586	0.82 564	0.52 510	0.54 549	0.49 397	0.50 524	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

IPLG	0.21 273	0.15 361	0.53 427	0.21 220	0.12 189	0.28 345	0.17 187	0.42 339	0.30 266	0.33 372	0.32 287	0.15 135	0.17 239	0.50 401	0.21 330	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

Consistency-Raft	0.55 558	0.48 573	1.02 563	0.45 576	0.49 584	0.49 529	0.47 571	0.72 577	0.72 561	0.45 508	0.82 564	0.47 479	0.60 560	0.50 401	0.63 546	0.39 589	0.39 594	0.44 586	0.51 598	0.52 588	0.37 583

ASMatch	0.23 321	0.11 175	0.51 417	0.24 387	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.28 233	0.28 260	0.68 544	0.27 298	0.26 371	0.50 401	0.22 350	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.11 412

LALA_ROB	0.36 486	0.25 493	0.46 374	0.30 526	0.21 493	0.47 518	0.39 549	0.61 539	0.51 496	0.52 538	0.51 479	0.69 566	0.36 479	0.50 401	0.43 499	0.17 529	0.11 478	0.16 518	0.14 504	0.17 503	0.15 485

PWCDC_ROB	0.38 503	0.30 529	0.60 456	0.33 545	0.20 485	0.42 493	0.19 277	0.58 520	0.89 582	0.42 491	1.26 589	0.36 393	0.34 471	0.50 401	0.38 471	0.18 540	0.11 478	0.11 407	0.09 344	0.19 524	0.13 452

NF-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

OCTAStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

RE-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

TVStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 355	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 515	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

FINET	0.34 476	0.27 511	0.80 519	0.24 387	0.24 530	0.36 454	0.34 525	0.54 476	0.72 561	0.39 462	0.47 462	0.32 360	0.30 436	0.51 406	0.32 446	0.19 546	0.17 546	0.13 466	0.12 463	0.18 517	0.16 494

G2L-Stereo_test	0.24 352	0.16 387	0.38 277	0.19 112	0.13 268	0.27 325	0.24 433	0.49 411	0.38 363	0.37 432	0.37 348	0.40 434	0.24 340	0.52 412	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.08 260

DDVS	0.25 380	0.15 361	0.39 292	0.24 387	0.17 418	0.34 434	0.21 359	0.41 325	0.30 266	0.33 372	0.41 394	0.48 486	0.21 295	0.52 412	0.27 409	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.14 473

PSM-softLoss	0.21 273	0.10 102	0.39 292	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

KMStereo	0.21 273	0.10 102	0.39 292	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

PSMNet-RSSM	0.24 352	0.15 361	0.36 247	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.20 328	0.48 401	0.37 349	0.30 319	0.44 434	0.38 407	0.26 371	0.52 412	0.22 350	0.12 446	0.07 304	0.11 407	0.13 490	0.10 347	0.09 321

DSFCA	0.27 404	0.13 283	0.36 247	0.20 174	0.17 418	0.38 468	0.31 506	0.47 388	0.43 416	0.43 497	0.37 348	0.39 419	0.29 422	0.52 412	0.32 446	0.12 446	0.10 456	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

FADNet_RVC	0.30 443	0.28 514	0.83 529	0.23 334	0.15 364	0.30 385	0.17 187	0.49 411	0.37 349	0.30 319	0.38 362	0.30 341	0.27 390	0.52 412	0.31 441	0.14 490	0.14 517	0.14 492	0.16 525	0.21 536	0.23 558

test_sample4	0.24 352	0.13 283	0.43 346	0.20 174	0.12 189	0.32 410	0.21 359	0.51 438	0.34 309	0.31 337	0.37 348	0.28 314	0.23 322	0.53 419	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample3	0.23 321	0.12 218	0.43 346	0.19 112	0.12 189	0.32 410	0.20 328	0.50 421	0.34 309	0.31 337	0.33 308	0.29 325	0.22 308	0.53 419	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

raft_robust	0.22 304	0.17 406	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.23 253	0.22 386	0.49 411	0.48 475	0.32 359	0.32 287	0.26 289	0.23 322	0.53 419	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.06 93

DEmStereo	0.26 396	0.09 59	0.47 382	0.19 112	0.12 189	0.30 385	0.25 450	0.28 152	0.36 338	0.36 425	0.58 514	0.25 267	0.48 540	0.53 419	0.44 504	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.07 187

FADNet-RVC-Resample	0.29 436	0.25 493	0.93 551	0.26 460	0.16 395	0.32 410	0.21 359	0.47 388	0.39 373	0.35 409	0.38 362	0.33 367	0.27 390	0.53 419	0.24 380	0.10 369	0.10 456	0.14 492	0.13 490	0.13 446	0.16 494

DLCB_ROB	0.28 425	0.16 387	0.34 219	0.27 488	0.16 395	0.38 468	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.46 512	0.46 455	0.51 504	0.33 462	0.53 419	0.33 453	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.09 321

ACV-stereo	0.29 436	0.18 420	0.79 516	0.23 334	0.16 395	0.47 518	0.19 277	0.36 274	0.34 309	0.29 288	0.33 308	0.67 560	0.42 516	0.54 425	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.11 412

SQANet	0.40 514	0.48 573	0.67 485	0.48 580	0.39 570	0.48 524	0.22 386	0.51 438	0.43 416	0.40 472	0.47 462	0.47 479	0.33 462	0.54 425	0.32 446	0.36 585	0.15 532	0.40 584	0.21 550	0.45 584	0.31 577

coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 247	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

test_sample5	0.24 352	0.13 283	0.42 333	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.32 359	0.41 394	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

DualNet	0.24 352	0.13 283	0.42 333	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.33 372	0.43 423	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

RAFT_R40	0.21 273	0.10 102	0.37 258	0.24 387	0.13 268	0.18 111	0.18 231	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.33 308	0.30 341	0.24 340	0.55 427	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

IRAFT_RVC	0.22 304	0.12 218	0.39 292	0.26 460	0.11 130	0.18 111	0.24 433	0.40 313	0.37 349	0.31 337	0.30 264	0.29 325	0.24 340	0.55 427	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

RAFT-345	0.21 273	0.10 102	0.46 374	0.22 282	0.11 130	0.20 175	0.16 146	0.26 117	0.25 193	0.27 249	0.66 540	0.21 213	0.16 209	0.55 427	0.21 330	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

ADLNet	0.28 425	0.15 361	0.42 333	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.23 411	0.53 468	0.43 416	0.42 491	0.41 394	0.44 465	0.27 390	0.55 427	0.35 462	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.12 435

222	0.41 516	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.36 454	0.20 328	0.57 511	0.39 373	0.35 409	0.44 434	0.30 341	0.27 390	0.55 427	3.56 623	0.11 408	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

GwcNet-RSSM	0.26 396	0.17 406	0.46 374	0.21 220	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.44 359	0.42 409	0.31 337	0.45 445	0.40 434	0.26 371	0.55 427	0.28 413	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

NCCL2	0.35 481	0.26 504	0.49 396	0.36 558	0.22 509	0.41 486	0.41 555	0.53 468	0.42 409	0.47 520	0.46 455	0.61 542	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 547	0.21 550	0.16 486	0.16 494

ETE_ROB	0.34 476	0.26 504	0.45 366	0.29 513	0.18 440	0.40 482	0.37 538	0.57 511	0.47 466	0.50 527	0.50 473	0.62 544	0.36 479	0.55 427	0.38 471	0.13 465	0.10 456	0.14 492	0.12 463	0.16 486	0.16 494

xyz-stereo	1.40 605	0.10 102	17.09 638	0.18 65	0.07 1	4.78 622	0.18 231	0.29 166	0.34 309	0.36 425	2.81 621	0.40 434	0.29 422	0.56 438	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.06 109	0.06 61	0.05 27

SST-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.37 258	0.24 387	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.24 179	0.34 392	0.33 308	0.29 325	0.25 361	0.56 438	0.17 229	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

ADCP+	0.45 534	0.24 488	1.15 578	0.25 426	0.22 509	0.56 546	0.39 549	0.54 476	0.51 496	0.44 504	0.51 479	0.46 477	0.52 548	0.56 438	1.89 612	0.10 369	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.14 464	0.13 452

CBMV	0.33 468	0.21 462	0.54 430	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 523	0.53 468	0.48 475	0.52 538	0.49 470	0.50 500	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 519	0.30 529	1.18 579	0.26 460	0.22 509	0.58 550	0.31 506	0.62 548	0.81 572	0.58 552	0.61 529	0.53 515	0.36 479	0.57 442	0.65 550	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

test_sample6	0.25 380	0.13 283	0.41 323	0.21 220	0.11 130	0.30 385	0.22 386	0.51 438	0.35 325	0.33 372	0.43 423	0.30 341	0.24 340	0.57 442	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.10 377

THIR-Stereo	0.29 436	0.12 218	0.41 323	0.19 112	0.11 130	0.28 345	0.72 595	0.32 208	0.35 325	0.37 432	0.65 538	0.34 374	0.50 543	0.57 442	0.45 507	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.07 187

RAFT-RH_RVC	0.25 380	0.11 175	0.45 366	0.21 220	0.12 189	0.25 291	0.14 82	0.27 130	0.27 217	0.38 447	1.15 585	0.23 244	0.17 239	0.57 442	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.06 61	0.07 187

test_xeample	0.34 476	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.33 421	0.23 411	0.55 486	0.38 363	0.32 359	0.45 445	0.29 325	0.26 371	0.57 442	2.24 618	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

AF-Net	0.37 496	0.26 504	0.56 440	0.32 538	0.23 522	0.41 486	0.29 490	0.61 539	0.64 545	0.42 491	0.68 544	0.65 555	0.49 541	0.57 442	0.44 504	0.15 503	0.11 478	0.19 540	0.14 504	0.15 478	0.13 452

StereoDRNet	0.32 459	0.22 475	0.61 459	0.27 488	0.21 493	0.42 493	0.30 501	0.61 539	0.48 475	0.46 512	0.39 375	0.48 486	0.30 436	0.57 442	0.40 487	0.11 408	0.09 426	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.10 377

SMFormer	0.25 380	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tta	0.24 352	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.07 187

qqq1	0.24 352	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

fff1	0.24 352	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

psm_up	0.29 436	0.16 387	0.41 323	0.26 460	0.17 418	0.32 410	0.26 462	0.55 486	0.43 416	0.36 425	0.40 386	0.45 469	0.37 488	0.58 449	0.30 433	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.10 347	0.10 377

GANet-RSSM	0.24 352	0.14 326	0.36 247	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.21 359	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.39 375	0.39 419	0.28 407	0.58 449	0.23 369	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DStereoO	0.46 536	0.32 541	0.51 417	0.36 558	0.29 558	0.38 468	0.45 564	0.55 486	0.60 534	0.47 520	0.49 470	0.48 486	0.73 577	0.59 455	0.69 554	0.81 608	0.18 552	0.38 581	0.19 545	0.46 585	0.20 537

DFGA-Net	0.23 321	0.24 488	0.49 396	0.22 282	0.15 364	0.25 291	0.17 187	0.39 302	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.21 213	0.17 239	0.59 455	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

SHD	0.42 519	0.27 511	0.81 522	0.31 532	0.25 538	0.42 493	0.22 386	0.66 563	0.94 590	0.63 559	0.60 522	0.59 535	0.47 534	0.59 455	0.58 536	0.15 503	0.13 507	0.16 518	0.16 525	0.20 533	0.22 551

G2L-Stereo	0.25 380	0.16 387	0.47 382	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.18 231	0.46 380	0.35 325	0.33 372	0.37 348	0.40 434	0.22 308	0.60 458	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.09 321

TCMNet	0.33 468	0.23 484	0.72 502	0.29 513	0.30 559	0.40 482	0.28 484	0.50 421	0.47 466	0.37 432	0.45 445	0.40 434	0.29 422	0.60 458	0.39 479	0.14 490	0.13 507	0.15 507	0.14 504	0.17 503	0.15 485

Wz-Net-MNSev	0.36 486	0.26 504	0.79 516	0.26 460	0.21 493	0.59 553	0.38 544	0.55 486	0.56 524	0.48 524	0.54 497	0.53 515	0.36 479	0.60 458	0.44 504	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

GwcNet	0.35 481	0.23 484	0.88 541	0.25 426	0.24 530	0.48 524	0.27 468	0.55 486	0.57 527	0.38 447	0.52 487	0.51 504	0.32 459	0.60 458	0.41 495	0.13 465	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.13 446	0.14 473

Nwc_Net	0.37 496	0.25 493	0.68 490	0.31 532	0.24 530	0.44 504	0.30 501	0.65 557	0.50 492	0.37 432	0.69 548	0.58 533	0.45 525	0.60 458	0.40 487	0.15 503	0.12 495	0.19 540	0.21 550	0.14 464	0.13 452

ADCL	0.47 539	0.22 475	1.00 560	0.27 488	0.19 467	0.74 571	0.64 590	0.54 476	0.69 556	0.56 549	0.71 549	0.55 521	0.60 560	0.60 458	1.43 600	0.11 408	0.09 426	0.13 466	0.13 490	0.14 464	0.14 473

ADCPNet	0.48 542	0.29 522	1.60 599	0.27 488	0.23 522	0.70 569	0.38 544	0.53 468	0.51 496	0.51 532	0.59 517	0.67 560	0.56 553	0.60 458	1.14 587	0.15 503	0.18 552	0.14 492	0.23 560	0.19 524	0.19 527

anonymity	0.56 559	0.54 583	0.70 498	0.47 579	0.61 594	0.56 546	0.43 560	0.69 572	0.49 484	0.63 559	0.55 501	0.54 519	0.60 560	0.61 465	0.57 531	0.55 594	0.53 605	0.50 589	0.54 602	0.51 587	0.56 597

PSMNet-ADL	0.25 380	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.14 313	0.31 401	0.22 386	0.44 359	0.36 338	0.27 249	0.33 308	0.41 441	0.28 407	0.61 465	0.29 425	0.11 408	0.09 426	0.09 274	0.11 424	0.10 347	0.10 377

CrosDoStereo	0.31 450	0.10 102	0.49 396	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 617	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 529	0.28 314	0.46 531	0.61 465	0.57 531	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

TransformOpticalFlow	0.24 352	0.13 283	0.56 440	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.19 277	0.40 313	0.32 287	0.30 319	0.43 423	0.36 393	0.31 452	0.61 465	0.20 305	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.07 187

DeepStereo_LL	0.31 450	0.10 102	0.49 396	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 617	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 529	0.28 314	0.46 531	0.61 465	0.57 531	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

FAT-Stereo	0.36 486	0.18 420	0.73 506	0.26 460	0.18 440	0.33 421	0.29 490	0.60 535	0.59 530	0.46 512	0.60 522	0.60 538	0.50 543	0.61 465	0.34 458	0.13 465	0.14 517	0.13 466	0.12 463	0.14 464	0.18 520

RP	0.35 481	0.22 475	0.51 417	0.31 532	0.24 530	0.37 460	0.28 484	0.50 421	0.58 529	0.40 472	0.63 535	0.61 542	0.47 534	0.61 465	0.39 479	0.16 518	0.15 532	0.17 524	0.15 513	0.17 503	0.17 506

G-Net	0.46 536	0.25 493	0.86 538	0.34 547	0.28 550	0.90 586	0.35 529	0.47 388	0.45 443	0.68 566	1.22 587	0.64 554	0.60 560	0.61 465	0.57 531	0.16 518	0.14 517	0.17 524	0.13 490	0.22 543	0.19 527

w-ln-seven-2	0.36 486	0.29 522	1.06 567	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.30 501	0.50 421	0.54 515	0.45 508	0.55 501	0.45 469	0.41 507	0.62 473	0.49 518	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.11 412

STrans-v2	0.24 352	0.13 283	0.54 430	0.21 220	0.12 189	0.23 253	0.21 359	0.47 388	0.28 233	0.31 337	0.42 410	0.36 393	0.35 475	0.62 473	0.23 369	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

TestStereo	0.21 273	0.19 436	0.40 300	0.25 426	0.10 83	0.22 231	0.21 359	0.31 196	0.31 278	0.23 206	0.34 318	0.22 224	0.18 264	0.62 473	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.11 395	0.06 93

RAFT + AFF	0.27 404	0.23 484	0.50 407	0.25 426	0.17 418	0.30 385	0.33 523	0.52 457	0.40 390	0.28 260	0.30 264	0.30 341	0.31 452	0.62 473	0.24 380	0.09 320	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.11 412

ac_64	0.27 404	0.13 283	0.41 323	0.24 387	0.17 418	0.36 454	0.22 386	0.46 380	0.33 299	0.35 409	0.36 339	0.52 510	0.30 436	0.62 473	0.32 446	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

DRN-Test	0.33 468	0.17 406	0.61 459	0.27 488	0.19 467	0.46 512	0.29 490	0.65 557	0.51 496	0.47 520	0.46 455	0.44 465	0.34 471	0.62 473	0.41 495	0.12 446	0.08 391	0.13 466	0.12 463	0.12 431	0.10 377

FADNet-RVC	0.31 450	0.35 547	0.78 509	0.25 426	0.20 485	0.33 421	0.20 328	0.49 411	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.41 441	0.29 422	0.63 479	0.31 441	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.15 513	0.19 524	0.19 527

XPNet_ROB	0.33 468	0.20 448	0.43 346	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.31 506	0.55 486	0.50 492	0.51 532	0.53 494	0.58 533	0.37 488	0.63 479	0.45 507	0.17 529	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.14 473

DStereoRT	0.35 481	0.13 283	0.51 417	0.25 426	0.16 395	0.42 493	0.19 277	0.48 401	0.39 373	0.30 319	0.39 375	0.24 258	0.39 498	0.64 481	0.30 433	0.08 229	0.07 304	1.54 623	0.41 590	0.08 206	0.11 412

SepStereo	0.26 396	0.12 218	0.42 333	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.64 481	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

PFNet	0.23 321	0.10 102	0.57 443	0.24 387	0.14 313	0.22 231	0.19 277	0.39 302	0.33 299	0.35 409	0.32 287	0.27 298	0.19 279	0.64 481	0.22 350	0.09 320	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.07 187

FADNet	0.32 459	0.36 550	0.74 507	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 527

ADCMid	0.49 545	0.34 545	1.13 575	0.26 460	0.21 493	0.51 534	0.37 538	0.57 511	0.54 515	0.75 574	0.66 540	0.62 544	0.64 570	0.64 481	1.68 605	0.13 465	0.12 495	0.17 524	0.17 534	0.20 533	0.17 506

DISCO	0.32 459	0.13 283	0.51 417	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 527	0.37 432	0.45 445	0.62 544	0.36 479	0.64 481	0.49 518	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

PSMNet_ROB	0.33 468	0.24 488	0.54 430	0.31 532	0.21 493	0.42 493	0.43 560	0.59 526	0.47 466	0.37 432	0.44 434	0.49 492	0.31 452	0.64 481	0.43 499	0.14 490	0.10 456	0.15 507	0.14 504	0.13 446	0.11 412

UGAM-zero	0.23 321	0.10 102	0.54 430	0.19 112	0.13 268	0.21 202	0.14 82	0.44 359	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.51 504	0.33 462	0.65 488	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.06 61	0.07 187

iRaft-Stereo_5w	0.23 321	0.18 420	0.44 355	0.22 282	0.13 268	0.19 140	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.28 260	0.37 348	0.34 374	0.23 322	0.65 488	0.27 409	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

DGSMNet	0.61 568	0.29 522	0.91 547	0.51 584	0.70 599	0.62 559	1.38 621	0.59 526	0.55 521	0.37 432	0.61 529	0.52 510	0.33 462	0.65 488	0.43 499	0.53 591	0.60 612	0.67 597	0.61 607	0.63 595	0.61 607

EDNetEfficient	0.63 569	0.37 555	2.40 610	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 577	0.41 325	1.06 595	1.38 604	0.87 571	0.62 544	0.95 591	0.65 488	1.65 604	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

test_sample9	0.42 519	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.66 492	0.91 572	0.23 554	1.82 624	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

test_sample8	0.49 545	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.55 486	0.34 309	0.62 557	0.38 362	1.15 590	0.67 571	0.66 492	0.91 572	0.23 554	1.82 624	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

CSP-Net	0.27 404	0.15 361	0.30 171	0.21 220	0.14 313	0.44 504	0.24 433	0.50 421	0.40 390	0.41 481	0.43 423	0.42 450	0.26 371	0.66 492	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.09 321

PDISCO_ROB	0.43 525	0.30 529	0.67 485	0.43 573	0.36 568	0.67 564	0.32 513	0.72 577	0.76 566	0.43 497	0.53 494	0.63 552	0.40 503	0.66 492	0.47 515	0.21 551	0.12 495	0.21 547	0.19 545	0.25 551	0.20 537

RTSC	0.39 508	0.28 514	0.78 509	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 580	0.55 548	0.53 494	0.49 492	0.36 479	0.67 496	0.82 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

SuperB	0.49 545	0.28 514	2.23 606	0.23 334	0.15 364	0.41 486	0.32 513	0.47 388	0.82 573	0.43 497	0.50 473	0.33 367	0.45 525	0.68 497	1.08 582	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.98 614	0.14 473

stereogan	0.37 496	0.17 406	0.65 479	0.27 488	0.22 509	0.62 559	0.26 462	0.59 526	0.63 544	0.43 497	0.60 522	0.67 560	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

otaku	0.57 562	0.62 589	0.87 540	0.63 593	0.44 580	0.73 570	0.37 538	0.65 557	0.66 548	0.51 532	0.75 555	0.66 559	0.45 525	0.69 499	0.46 513	0.53 591	0.34 590	0.55 592	0.35 582	0.60 593	0.45 589

ADLNet2	0.30 443	0.17 406	0.72 502	0.23 334	0.17 418	0.36 454	0.24 433	0.52 457	0.51 496	0.32 359	0.38 362	0.45 469	0.30 436	0.69 499	0.35 462	0.10 369	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.12 431	0.10 377

Syn2CoEx	0.36 486	0.31 536	0.78 509	0.34 547	0.21 493	0.41 486	0.28 484	0.61 539	0.49 484	0.42 491	0.56 508	0.45 469	0.44 522	0.69 499	0.38 471	0.17 529	0.14 517	0.15 507	0.12 463	0.13 446	0.12 435

OMP-Stereo	0.23 321	0.14 326	0.35 228	0.29 513	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.37 284	0.33 299	0.34 392	0.30 264	0.34 374	0.19 279	0.70 502	0.24 380	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

IIG-Stereo	0.23 321	0.13 283	0.35 228	0.29 513	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

XQC	0.43 525	0.37 555	0.96 556	0.34 547	0.25 538	0.53 544	0.34 525	0.60 535	0.73 564	0.51 532	0.46 455	0.57 530	0.47 534	0.70 502	0.72 556	0.17 529	0.12 495	0.18 532	0.15 513	0.25 551	0.23 558

SACVNet	0.30 443	0.20 448	0.41 323	0.25 426	0.18 440	0.34 434	0.25 450	0.52 457	0.40 390	0.41 481	0.44 434	0.46 477	0.32 459	0.71 505	0.25 390	0.13 465	0.10 456	0.12 445	0.12 463	0.16 486	0.17 506

NVstereo2D	0.31 450	0.16 387	0.54 430	0.24 387	0.22 509	0.42 493	0.28 484	0.58 520	0.56 524	0.28 260	0.38 362	0.40 434	0.30 436	0.71 505	0.28 413	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.10 386	0.19 524	0.16 494

MFMNet_re	0.72 578	0.76 596	0.99 559	0.62 592	0.70 599	0.77 574	0.67 591	0.75 580	0.83 577	0.78 577	0.86 568	0.69 566	0.78 579	0.71 505	0.61 541	0.66 600	0.59 611	0.61 596	0.58 606	0.68 601	0.71 611

CBMV_ROB	0.33 468	0.18 420	0.53 427	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 532	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 554	0.21 550	0.14 464	0.15 485

PWC_ROB	0.38 503	0.29 522	0.69 491	0.25 426	0.20 485	0.38 468	0.19 277	0.58 520	0.67 551	0.57 551	0.85 567	0.51 504	0.40 503	0.71 505	0.52 527	0.13 465	0.09 426	0.14 492	0.10 386	0.17 503	0.14 473

ccnet	0.42 519	0.31 536	0.48 391	0.27 488	0.32 563	0.60 556	0.32 513	0.65 557	0.46 461	0.53 544	0.66 540	0.56 525	0.45 525	0.72 510	0.61 541	0.26 565	0.19 557	0.24 556	0.21 550	0.26 559	0.22 551

RGC	0.39 508	0.32 541	0.64 478	0.34 547	0.27 545	0.40 482	0.29 490	0.57 511	0.53 510	0.45 508	0.64 537	0.62 544	0.45 525	0.72 510	0.39 479	0.15 503	0.15 532	0.21 547	0.20 547	0.18 517	0.19 527

z-ln-s-r	0.32 459	0.21 462	0.82 526	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.26 462	0.43 352	0.50 492	0.32 359	0.60 522	0.39 419	0.29 422	0.73 512	0.66 551	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.08 260

coex-ft	3.44 621	0.73 595	48.55 651	0.24 387	0.19 467	0.50 533	0.43 560	0.47 388	2.40 616	7.03 631	1.20 586	0.97 583	2.23 618	0.73 512	1.92 613	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 588

HBP-ISP	0.33 468	0.30 529	0.72 502	0.22 282	0.16 395	0.32 410	0.22 386	0.54 476	0.44 431	0.41 481	0.49 470	0.33 367	0.38 492	0.73 512	0.25 390	0.18 540	0.19 557	0.24 556	0.20 547	0.16 486	0.13 452

AACVNet	0.26 396	0.16 387	0.37 258	0.22 282	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.41 325	0.31 278	0.38 447	0.42 410	0.43 454	0.28 407	0.73 512	0.25 390	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.11 412

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 486	0.36 550	0.53 427	0.34 547	0.19 467	0.51 534	0.24 433	0.55 486	0.38 363	0.41 481	0.47 462	0.47 479	0.27 390	0.73 512	0.30 433	0.36 585	0.19 557	0.27 559	0.17 534	0.26 559	0.23 558

NCC-stereo	0.39 508	0.25 493	0.69 491	0.32 538	0.28 550	0.46 512	0.36 534	0.65 557	0.52 505	0.40 472	0.57 512	0.56 525	0.47 534	0.73 512	0.45 507	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 567	0.16 486	0.16 494

Abc-Net	0.39 508	0.25 493	0.69 491	0.32 538	0.28 550	0.46 512	0.36 534	0.65 557	0.52 505	0.40 472	0.57 512	0.56 525	0.47 534	0.73 512	0.45 507	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 567	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 552	0.21 462	0.65 479	0.25 426	0.21 493	0.58 550	0.32 513	0.54 476	0.55 521	0.95 588	1.40 594	1.28 595	0.81 583	0.73 512	0.62 543	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 527

Wz-Net-SNSev	0.43 525	0.41 565	1.27 587	0.30 526	0.21 493	0.44 504	0.41 555	0.61 539	0.65 546	0.46 512	0.65 538	0.62 544	0.39 498	0.74 520	0.59 537	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

Ntro	0.58 563	0.64 590	0.92 549	0.66 594	0.50 585	0.77 574	0.36 534	0.66 563	0.70 558	0.50 527	0.59 517	0.65 555	0.51 546	0.75 521	0.45 507	0.56 595	0.32 588	0.56 595	0.34 581	0.63 595	0.46 592

DAS	0.27 404	0.12 218	0.42 333	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.75 521	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

EDNetEfficientorigin	7.51 628	0.52 582	140.47 653	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 592	1.28 601	1.02 579	0.83 575	0.84 586	0.75 521	0.99 577	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 551

S-Stereo	0.38 503	0.20 448	1.05 566	0.27 488	0.22 509	0.38 468	0.32 513	0.55 486	0.66 548	0.39 462	0.59 517	0.49 492	0.41 507	0.75 521	0.40 487	0.12 446	0.15 532	0.13 466	0.13 490	0.16 486	0.21 546

LSM	1.64 613	0.40 561	2.56 612	2.02 623	17.61 637	0.51 534	0.52 579	0.61 539	0.76 566	0.82 578	1.11 583	0.63 552	0.54 549	0.75 521	0.49 518	0.16 518	0.24 576	0.18 532	0.21 550	0.25 551	2.42 627

1111x	0.32 459	0.11 175	0.40 300	0.22 282	0.11 130	0.32 410	0.26 462	0.59 526	0.43 416	0.31 337	0.41 394	0.39 419	0.28 407	0.76 526	1.37 599	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

hitnet-ft	0.29 436	0.17 406	0.40 300	0.19 112	0.14 313	0.39 477	0.23 411	0.44 359	0.41 402	0.36 425	0.46 455	0.53 515	0.34 471	0.76 526	0.32 446	0.14 490	0.10 456	0.13 466	0.10 386	0.15 478	0.13 452

ADCS	0.58 563	0.40 561	1.35 592	0.29 513	0.24 530	0.55 545	0.45 564	0.67 568	0.83 577	0.76 575	0.71 549	0.68 564	0.60 560	0.76 526	2.23 617	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 551

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 333	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 548	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 500	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 481	0.23 484	0.60 456	0.36 558	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 538	0.50 473	0.59 535	0.41 507	0.76 526	0.49 518	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 355	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

DispNO	0.27 404	0.18 420	0.62 467	0.23 334	0.17 418	0.25 291	0.22 386	0.45 369	0.41 402	0.32 359	0.39 375	0.38 407	0.27 390	0.77 532	0.27 409	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.08 206	0.08 260

pmcnn	0.50 548	0.20 448	0.78 509	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 546	1.23 588	2.52 617	0.37 488	0.77 532	0.95 575	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

edge stereo	0.39 508	0.22 475	0.81 522	0.27 488	0.22 509	0.37 460	0.24 433	0.56 502	0.54 515	0.53 544	0.60 522	0.71 569	0.50 543	0.78 534	0.40 487	0.16 518	0.14 517	0.19 540	0.14 504	0.16 486	0.17 506

AnyNet_C32	0.51 552	0.40 561	1.10 574	0.29 513	0.28 550	0.59 553	0.58 585	0.54 476	0.60 534	0.62 557	0.66 540	0.54 519	0.54 549	0.78 534	1.74 609	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.20 533	0.20 537

GASNet	0.36 486	0.46 569	0.88 541	0.34 547	0.23 522	0.35 449	0.22 386	0.60 535	0.53 510	0.40 472	0.37 348	0.45 469	0.30 436	0.79 536	0.35 462	0.15 503	0.10 456	0.14 492	0.14 504	0.22 543	0.12 435

RASNet	0.28 425	0.14 326	0.44 355	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

PA-Net	0.37 496	0.28 514	0.83 529	0.31 532	0.28 550	0.39 477	0.42 558	0.51 438	0.55 521	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 518	0.12 446	0.23 574	0.16 518	0.23 560	0.12 431	0.18 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 572	0.89 603	1.59 598	0.77 600	1.21 617	0.51 534	0.23 411	0.59 526	0.72 561	0.69 568	0.61 529	0.69 566	0.91 590	0.79 536	0.48 516	0.27 570	0.12 495	0.73 600	0.30 579	0.65 598	0.40 586

RainbowNet	0.72 578	0.89 603	1.02 563	0.82 601	0.63 596	0.78 577	0.52 579	0.81 589	0.93 588	0.60 554	0.79 560	0.80 574	0.60 560	0.80 540	0.57 531	0.78 606	0.55 608	0.78 603	0.49 595	0.76 604	0.58 600

DeepPrunerF	0.44 531	0.29 522	1.29 589	0.33 545	0.30 559	0.35 449	0.36 534	0.62 548	1.15 601	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 527	0.18 540	0.14 517	0.23 554	0.21 550	0.17 503	0.17 506

PS-NSSS	0.32 459	0.30 529	0.46 374	0.23 334	0.17 418	0.33 421	0.24 433	0.57 511	0.41 402	0.37 432	0.52 487	0.35 388	0.30 436	0.80 540	0.30 433	0.17 529	0.14 517	0.21 547	0.15 513	0.15 478	0.13 452

ff1	0.29 436	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 582	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

mmx	0.31 450	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 582	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

xxx	0.31 450	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 582	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

MFN_U_SF_RVC	0.56 559	0.51 580	1.19 580	0.38 566	0.22 509	0.69 566	0.27 468	0.80 587	0.67 551	0.73 570	0.74 554	0.87 576	0.61 569	0.81 543	0.76 557	0.29 577	0.27 580	0.32 576	0.37 586	0.32 575	0.31 577

SAMSARA	0.56 559	0.39 560	0.80 519	0.60 591	0.46 581	1.00 590	1.23 620	0.67 568	0.68 554	0.71 569	0.54 497	0.89 579	0.57 556	0.81 543	0.62 543	0.19 546	0.22 569	0.18 532	0.18 540	0.27 564	0.25 566

APVNet	0.36 486	0.20 448	0.70 498	0.26 460	0.22 509	0.52 543	0.35 529	0.61 539	0.44 431	0.38 447	0.52 487	0.48 486	0.38 492	0.84 548	0.46 513	0.13 465	0.14 517	0.15 507	0.16 525	0.16 486	0.15 485

psmorigin	0.50 548	0.25 493	3.03 615	0.24 387	0.19 467	0.38 468	0.22 386	0.50 421	0.44 431	0.64 561	0.68 544	0.71 569	0.51 546	0.85 549	0.45 507	0.14 490	0.17 546	0.13 466	0.14 504	0.16 486	0.21 546

PVD	0.58 563	0.34 545	0.84 534	0.39 568	0.31 562	0.59 553	0.47 571	0.80 587	1.25 602	0.92 584	1.09 581	0.79 573	0.82 584	0.85 549	0.76 557	0.21 551	0.18 552	0.22 553	0.18 540	0.27 564	0.35 582

SGM-Forest	0.36 486	0.17 406	0.47 382	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 555	0.55 486	0.48 475	0.52 538	0.60 522	0.52 510	0.41 507	0.85 549	0.50 524	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 496	0.18 420	0.59 454	0.25 426	0.28 550	0.61 557	0.32 513	0.59 526	0.59 530	0.41 481	0.38 362	0.57 530	0.39 498	0.87 552	0.53 529	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 520

AANet_RVC	0.31 450	0.22 475	0.50 407	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.24 433	0.47 388	0.54 515	0.38 447	0.60 522	0.43 454	0.29 422	0.87 552	0.40 487	0.11 408	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

DPSNet	0.47 539	0.24 488	0.93 551	0.27 488	0.20 485	0.75 573	0.57 584	0.84 592	0.79 570	0.47 520	0.51 479	0.60 538	0.69 573	0.87 552	0.71 555	0.16 518	0.13 507	0.12 445	0.10 386	0.25 551	0.21 546

zh-mn7	0.46 536	0.45 568	1.48 595	0.25 426	0.19 467	0.44 504	0.29 490	0.56 502	0.82 573	0.65 563	0.96 575	0.49 492	0.38 492	0.88 555	0.63 546	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.13 446	0.14 473

MSMD_ROB	0.60 567	0.33 544	0.61 459	0.30 526	0.25 538	0.86 583	0.35 529	0.55 486	0.67 551	1.10 596	1.49 599	1.76 606	0.97 594	0.88 555	0.49 518	0.23 554	0.21 564	0.27 559	0.27 575	0.25 551	0.24 563

CVANet_RVC	0.30 443	0.19 436	0.41 323	0.26 460	0.16 395	0.33 421	0.26 462	0.52 457	0.47 466	0.40 472	0.46 455	0.43 454	0.31 452	0.89 557	0.26 403	0.14 490	0.09 426	0.14 492	0.13 490	0.14 464	0.10 377

HSM	0.28 425	0.16 387	0.35 228	0.20 174	0.15 364	0.33 421	0.19 277	0.53 468	0.37 349	0.36 425	0.38 362	0.67 560	0.31 452	0.89 557	0.23 369	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.08 260

SANet	0.53 557	0.28 514	0.96 556	0.26 460	0.15 364	0.69 566	0.44 563	0.67 568	1.34 605	0.67 565	0.98 578	0.94 580	0.71 575	0.89 557	0.76 557	0.14 490	0.12 495	0.12 445	0.11 424	0.17 503	0.16 494

GANetREF_RVC	0.43 525	0.47 571	0.69 491	0.38 566	0.20 485	0.51 534	0.48 575	0.66 563	0.66 548	0.46 512	0.46 455	0.50 500	0.44 522	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 576	0.18 540	0.27 564	0.22 551
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
TDLM	0.30 443	0.21 462	0.38 277	0.28 510	0.15 364	0.33 421	0.32 513	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

UGAM	0.26 396	0.14 326	0.45 366	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.25 450	0.32 208	0.41 402	0.31 337	0.42 410	0.41 441	0.22 308	0.92 562	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.14 492	0.12 463	0.10 347	0.07 187

FCDSN-DC	0.63 569	0.31 536	0.61 459	0.36 558	0.30 559	0.65 561	0.37 538	0.66 563	0.68 554	1.14 598	1.54 602	1.71 605	1.26 603	0.92 562	0.64 548	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.27 564	0.27 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 534	0.35 547	0.90 545	0.35 556	0.33 564	0.39 477	0.38 544	0.50 421	0.61 538	0.52 538	0.51 479	0.62 544	0.45 525	0.93 564	0.48 516	0.26 565	0.29 584	0.29 571	0.33 580	0.29 570	0.26 568

NOSS_ROB	0.31 450	0.20 448	0.35 228	0.24 387	0.16 395	0.32 410	0.19 277	0.52 457	0.48 475	0.33 372	0.36 339	0.42 450	0.28 407	0.93 564	0.24 380	0.19 546	0.20 562	0.24 556	0.22 558	0.17 503	0.17 506

z-mn7	0.44 531	0.40 561	1.09 570	0.25 426	0.18 440	0.61 557	0.34 525	0.56 502	0.93 588	0.43 497	0.96 575	0.53 515	0.39 498	0.94 566	0.59 537	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

LL-Strereo	0.29 436	0.25 493	0.58 448	0.25 426	0.21 493	0.23 253	0.24 433	0.55 486	0.42 409	0.34 392	0.32 287	0.41 441	0.40 503	0.94 566	0.23 369	0.08 229	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.09 280	0.09 321

GANet	0.36 486	0.22 475	0.49 396	0.29 513	0.17 418	0.41 486	0.38 544	0.57 511	0.45 443	0.46 512	0.75 555	0.55 521	0.40 503	0.94 566	0.41 495	0.13 465	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.14 464	0.11 412

ELAS	0.74 582	0.36 550	0.85 537	0.36 558	0.33 564	1.36 606	0.77 600	0.93 596	0.92 586	1.41 607	1.53 601	1.16 591	1.17 599	0.95 569	1.03 579	0.26 565	0.25 578	0.28 567	0.28 578	0.31 572	0.30 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 587	0.37 555	1.08 569	0.51 584	0.65 597	0.67 564	1.44 622	0.74 579	1.06 595	0.54 546	1.67 606	0.49 492	1.78 613	0.96 570	1.69 607	0.28 574	0.43 597	0.27 559	0.51 598	0.40 581	0.58 600

ACVNet-4b	0.72 578	0.81 598	1.33 591	0.72 598	0.50 585	0.80 579	0.31 506	0.71 576	0.80 571	0.50 527	0.72 553	0.95 582	0.43 520	0.96 570	1.20 595	1.13 620	0.21 564	0.76 602	0.45 591	0.65 598	0.46 592

AnyNet_C01	0.65 571	0.58 585	2.60 613	0.32 538	0.26 542	0.88 584	0.61 588	0.63 555	0.62 540	0.68 566	0.96 575	0.76 572	0.60 560	0.96 570	1.43 600	0.16 518	0.16 539	0.17 524	0.17 534	0.23 546	0.23 558

CC-Net-ROB	0.43 525	0.47 571	0.65 479	0.37 564	0.23 522	0.51 534	0.29 490	0.66 563	0.49 484	0.46 512	0.51 479	0.48 486	0.38 492	0.96 570	0.35 462	0.34 583	0.23 574	0.55 592	0.25 567	0.31 572	0.20 537

WZ-Net	0.52 556	0.38 559	1.90 603	0.30 526	0.24 530	0.57 549	0.48 575	0.62 548	0.78 569	0.50 527	0.71 549	0.68 564	0.54 549	0.98 574	0.84 566	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 537

Wz-Net-TNSev	0.51 552	0.58 585	1.61 601	0.25 426	0.21 493	0.65 561	0.45 564	0.63 555	0.69 556	0.51 532	0.54 497	0.71 569	0.60 560	1.00 575	0.77 560	0.15 503	0.15 532	0.13 466	0.15 513	0.21 536	0.20 537

STTRV1_RVC	0.42 519	0.32 541	0.89 544	0.29 513	0.36 568	0.49 529	0.31 506	0.61 539	0.53 510	0.46 512	0.56 508	0.47 479	0.43 520	1.00 575	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.20 544	0.18 540	0.25 551	0.17 506

SPS-STEREO	0.69 575	0.61 588	0.98 558	0.52 587	0.57 591	0.74 571	0.50 578	0.78 583	0.62 540	0.95 588	0.86 568	0.94 580	0.70 574	1.01 577	0.87 569	0.58 597	0.51 602	0.50 589	0.50 597	0.55 590	0.58 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 578	0.81 598	1.37 593	0.72 598	0.53 589	0.77 574	0.42 558	0.85 595	0.90 584	0.74 573	0.75 555	1.32 597	0.72 576	1.02 578	0.55 530	0.54 593	0.31 587	0.71 599	0.35 582	0.64 597	0.45 589

FC-DCNN	0.70 576	0.30 529	0.69 491	0.32 538	0.27 545	0.81 580	0.39 549	0.79 586	0.82 573	1.41 607	1.58 604	1.98 608	1.26 603	1.02 578	0.77 560	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.26 559	0.26 568

zh-sn7	0.48 542	0.51 580	1.43 594	0.29 513	0.20 485	0.47 518	0.39 549	0.57 511	0.62 540	0.52 538	0.81 562	0.52 510	0.56 553	1.05 580	0.87 569	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

FC-DCNN v2	0.71 577	0.30 529	0.67 485	0.32 538	0.27 545	0.84 581	0.39 549	0.84 592	0.85 581	1.44 611	1.64 605	2.09 610	1.28 605	1.06 581	0.80 564	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.26 559	0.25 566

ELAS_RVC	0.74 582	0.36 550	1.00 560	0.37 564	0.33 564	0.88 584	0.93 609	0.83 591	1.08 597	1.35 603	1.33 593	1.24 593	1.33 607	1.06 581	0.95 575	0.27 570	0.25 578	0.29 571	0.27 575	0.30 571	0.30 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 590	0.87 602	1.25 585	0.82 601	0.62 595	0.97 589	0.62 589	1.14 602	1.42 607	1.00 591	1.40 594	1.47 600	0.84 586	1.11 583	0.66 551	0.61 598	0.43 597	0.78 603	0.49 595	0.75 603	0.52 595

SGM+DAISY	0.87 589	0.66 592	1.30 590	0.51 584	0.60 593	1.03 591	0.84 606	0.76 581	0.73 564	1.39 605	1.51 600	1.31 596	1.22 601	1.11 583	1.08 582	0.57 596	0.53 605	0.51 591	0.51 598	0.54 589	0.61 607

MeshStereo	0.58 563	0.27 511	0.67 485	0.22 282	0.17 418	0.66 563	0.37 538	0.78 583	0.61 538	1.47 615	1.30 590	1.65 603	0.79 580	1.12 585	0.59 537	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 552	0.50 578	0.86 538	0.39 568	0.24 530	0.84 581	0.55 582	0.56 502	0.62 540	0.60 554	0.68 544	0.62 544	0.42 516	1.13 586	0.43 499	0.23 554	0.27 580	0.27 559	0.35 582	0.25 551	0.29 573

SGM_RVC	0.50 548	0.19 436	0.50 407	0.25 426	0.15 364	0.69 566	0.39 549	0.68 571	0.82 573	0.95 588	0.84 566	1.13 587	0.76 578	1.16 587	0.60 540	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 591	0.86 600	0.84 534	0.97 606	0.75 601	0.92 587	0.71 593	1.27 603	1.10 598	0.89 581	1.45 596	1.14 588	0.96 592	1.19 588	0.84 566	0.74 603	0.51 602	0.97 608	0.55 603	0.84 606	0.60 603

IMH-64	0.91 591	0.86 600	0.84 534	0.97 606	0.75 601	0.92 587	0.71 593	1.27 603	1.10 598	0.89 581	1.45 596	1.14 588	0.96 592	1.19 588	0.84 566	0.74 603	0.51 602	0.97 608	0.55 603	0.84 606	0.60 603

SDNR	0.42 519	0.21 462	0.82 526	0.21 220	0.18 440	1.27 602	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 562	0.38 407	0.27 390	1.19 588	0.38 471	0.23 554	0.24 576	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 537

NaN_ROB	0.41 516	0.28 514	0.62 467	0.30 526	0.19 467	0.51 534	0.47 571	0.58 520	0.59 530	0.56 549	0.47 462	0.49 492	0.41 507	1.21 591	0.64 548	0.12 446	0.18 552	0.12 445	0.13 490	0.11 395	0.14 473

NVStereoNet_ROB	0.67 573	0.49 577	0.83 529	0.48 580	0.40 572	0.51 534	0.46 567	0.70 574	0.77 568	0.84 579	1.72 607	1.02 585	0.83 585	1.23 592	0.79 563	0.32 581	0.38 593	0.40 584	0.46 592	0.36 579	0.41 587
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 603	1.04 610	1.49 597	1.03 610	0.78 605	1.20 599	0.77 600	1.48 611	1.96 612	1.28 601	1.99 613	2.15 611	1.14 596	1.25 593	1.00 578	0.81 608	0.60 612	1.01 611	0.69 611	0.92 612	0.74 614

MDST_ROB	0.48 542	0.14 326	0.95 554	0.30 526	0.21 493	1.33 605	0.32 513	0.77 582	0.56 524	1.06 594	0.71 549	0.49 492	0.35 475	1.26 594	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

MonStereo1	0.93 593	0.56 584	0.82 526	0.69 595	0.58 592	1.37 607	0.35 529	0.94 597	1.25 602	0.93 585	1.90 610	1.52 601	2.10 617	1.27 595	0.77 560	0.69 601	0.33 589	0.75 601	0.47 594	0.70 602	0.57 599

LE_ROB	1.76 614	0.20 448	2.68 614	0.48 580	0.52 588	0.78 577	0.96 610	0.84 592	6.61 629	7.40 632	2.08 615	2.08 609	4.83 625	1.27 595	3.79 624	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

DStereoFS	0.84 588	0.66 592	0.80 519	0.53 588	0.50 585	1.23 600	0.55 582	0.94 597	1.32 604	0.89 581	1.32 591	1.04 586	2.32 620	1.29 597	1.14 587	0.31 580	0.35 591	0.30 573	0.39 589	0.34 576	0.60 603

WAO-6	1.07 600	0.93 606	0.92 549	0.96 605	0.78 605	1.28 603	0.75 597	1.34 605	2.00 614	1.02 593	1.54 602	1.59 602	1.22 601	1.31 598	1.14 587	0.78 606	0.55 608	1.02 612	0.75 614	0.83 605	0.69 610

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 574	0.64 590	1.06 567	0.45 576	0.27 545	1.40 609	0.58 585	0.78 583	0.92 586	0.84 579	0.86 568	0.88 578	0.68 572	1.33 599	0.68 553	0.37 587	0.29 584	0.34 579	0.36 585	0.43 582	0.37 583

CSAN	0.50 548	0.35 547	0.78 509	0.36 558	0.23 522	0.56 546	0.59 587	0.61 539	0.70 558	0.64 561	0.78 559	0.65 555	0.60 560	1.38 600	0.62 543	0.21 551	0.17 546	0.20 544	0.20 547	0.18 517	0.18 520

FBW_ROB	0.43 525	0.26 504	0.54 430	0.31 532	0.20 485	0.51 534	0.32 513	0.70 574	0.60 534	0.59 553	0.55 501	0.65 555	0.41 507	1.40 601	0.51 526	0.13 465	0.17 546	0.21 547	0.16 525	0.17 503	0.18 520

LVE	1.13 601	1.02 608	1.28 588	1.01 608	0.80 608	1.29 604	0.81 604	1.47 610	1.96 612	1.07 595	1.90 610	1.90 607	1.01 595	1.48 602	0.91 572	0.93 614	0.61 614	0.94 607	0.69 611	0.87 608	0.75 615

WAO-7	1.01 596	0.89 603	0.93 551	0.83 603	0.66 598	1.18 596	0.81 604	1.40 607	1.57 610	1.11 597	1.76 609	1.45 599	1.19 600	1.50 603	1.14 587	0.61 598	0.62 615	0.70 598	0.68 610	0.66 600	0.60 603

RTS	0.78 585	0.48 573	4.68 618	0.34 547	0.28 550	1.12 594	0.46 567	0.62 548	1.03 592	0.73 570	0.89 572	0.60 538	0.59 558	1.61 604	1.16 591	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 527

RTSA	0.78 585	0.48 573	4.68 618	0.34 547	0.28 550	1.12 594	0.46 567	0.62 548	1.03 592	0.73 570	0.89 572	0.60 538	0.59 558	1.61 604	1.16 591	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 527

UNDER WATER-64	1.55 611	1.19 617	2.52 611	1.31 617	0.95 613	2.12 615	1.21 619	1.45 609	3.19 618	1.43 610	1.32 591	2.64 618	2.04 616	1.63 606	1.83 610	1.11 618	0.67 619	1.28 618	0.92 618	1.19 615	1.02 620

UNDER WATER	1.59 612	1.22 618	2.36 608	1.38 618	1.03 614	1.67 612	1.10 616	1.54 614	3.63 620	1.44 611	1.47 598	2.85 620	2.25 619	1.67 607	1.94 614	1.06 616	0.62 615	1.31 619	0.93 619	1.21 616	1.02 620

ktn	1.77 615	1.36 620	1.22 583	1.43 620	1.14 616	1.52 610	1.08 615	1.51 613	3.96 625	2.77 624	4.69 625	3.35 622	1.46 611	1.69 608	1.25 597	1.43 622	0.77 621	1.45 621	0.99 620	1.32 620	0.96 618

IMH	1.05 599	0.95 607	1.00 560	1.01 608	0.78 605	1.11 593	0.68 592	1.38 606	1.43 608	1.00 591	1.72 607	1.43 598	1.14 596	1.73 609	0.89 571	1.09 617	0.55 608	0.99 610	0.57 605	0.87 608	0.62 609

PWCK	1.00 594	1.17 616	1.70 602	0.91 604	0.41 573	1.19 598	0.92 608	1.10 600	1.14 600	1.16 599	1.14 584	1.25 594	0.88 589	1.75 610	1.04 581	0.87 611	0.50 600	0.87 606	0.53 601	0.96 613	0.52 595

TorneroNet-64	1.43 607	1.03 609	1.20 582	1.10 612	0.86 611	2.26 617	0.73 596	1.84 616	3.84 624	1.25 600	2.25 618	2.69 619	1.42 608	1.76 611	1.43 600	0.76 605	0.50 600	1.09 613	0.66 609	1.23 617	0.76 616

notaker	1.45 608	1.34 619	1.48 595	1.40 619	1.07 615	1.18 596	0.85 607	1.48 611	1.40 606	1.51 616	3.46 623	2.40 616	1.81 614	1.76 611	1.45 603	1.11 618	0.69 620	1.38 620	0.87 617	1.31 619	0.97 619

TorneroNet	2.22 617	1.08 612	1.24 584	1.14 616	0.90 612	5.58 624	0.80 602	2.12 621	8.69 631	2.58 622	5.42 627	3.88 624	1.97 615	1.78 613	1.87 611	0.86 610	0.54 607	1.15 617	0.74 613	1.23 617	0.85 617

JetBlue	1.14 602	0.76 596	2.36 608	0.59 590	0.75 601	3.04 620	1.78 624	1.11 601	0.90 584	0.94 586	1.10 582	1.66 604	1.28 605	2.09 614	1.72 608	0.43 590	0.36 592	0.38 581	0.38 588	0.58 592	0.56 597

MADNet+	1.01 596	1.16 615	4.72 620	0.70 596	0.47 582	1.24 601	0.96 610	0.97 599	0.89 582	0.65 563	0.77 558	0.87 576	0.85 588	2.09 614	1.68 605	0.38 588	0.39 594	0.31 575	0.27 575	0.43 582	0.39 585

MANE	1.41 606	0.36 550	0.74 507	0.43 573	0.41 573	2.16 616	0.80 602	2.39 623	3.38 619	2.22 620	3.06 622	3.54 623	2.73 623	2.15 616	1.94 614	0.28 574	0.27 580	0.30 573	0.46 592	0.28 569	0.34 581

KSHMR	1.89 616	1.36 620	1.60 599	1.47 621	1.22 618	1.38 608	1.06 614	1.79 615	5.97 628	1.42 609	5.65 629	2.98 621	1.14 596	2.23 617	1.20 595	1.27 621	1.12 622	1.46 622	1.10 622	1.32 620	1.15 622

JetRed	2.30 619	2.64 625	6.12 622	1.12 615	1.38 620	5.85 626	3.29 626	1.99 619	1.67 611	1.98 618	1.95 612	2.16 614	1.60 612	2.48 618	4.10 625	1.05 615	1.60 623	1.09 613	1.01 621	1.67 622	1.28 623

SGM-ForestM	1.36 604	0.28 514	0.79 516	0.26 460	0.16 395	2.26 617	1.00 612	1.42 608	1.46 609	2.38 621	2.05 614	5.95 630	2.66 622	2.95 619	2.46 619	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 520

WAO-8	1.46 609	1.10 613	1.09 570	1.10 612	0.84 609	2.06 613	0.75 597	1.84 616	3.83 622	1.44 611	2.21 616	2.15 611	1.43 609	3.17 620	1.19 593	0.91 612	0.65 617	1.09 613	0.79 615	0.90 610	0.71 611

Venus	1.46 609	1.10 613	1.09 570	1.10 612	0.84 609	2.06 613	0.75 597	1.84 616	3.83 622	1.44 611	2.21 616	2.15 611	1.43 609	3.17 620	1.19 593	0.91 612	0.65 617	1.09 613	0.79 615	0.90 610	0.71 611

MADNet++	2.26 618	1.80 623	2.06 605	2.13 625	1.97 622	2.61 619	1.79 625	2.38 622	2.16 615	2.75 623	2.65 620	2.38 615	2.43 621	3.17 620	3.21 621	2.17 625	1.95 626	1.94 625	1.63 624	2.06 623	2.01 626

tt	4.71 624	0.10 102	3.94 616	2.06 624	1.53 621	10.14 632	16.88 633	9.27 635	4.98 626	1.39 605	1.02 579	4.68 625	4.90 626	3.35 623	5.86 629	5.76 633	9.15 639	2.24 628	2.53 627	3.10 625	1.32 624

DPSimNet_ROB	4.34 623	4.23 626	6.89 624	3.67 626	3.68 623	4.75 621	5.21 629	2.67 624	3.68 621	5.82 629	3.95 624	5.57 626	6.72 630	3.46 624	4.48 626	4.05 631	2.88 629	4.68 631	3.12 631	3.69 626	3.62 630

TCMNet-wrong-test	4.29 622	5.57 630	4.65 617	11.33 635	10.39 632	5.73 625	4.48 628	4.13 627	1.02 591	1.91 617	2.39 619	6.16 632	3.62 624	3.84 625	4.50 627	1.99 624	0.47 599	1.97 626	1.69 625	5.69 631	4.31 631

HanzoNet	2.97 620	1.69 622	2.29 607	1.74 622	1.33 619	1.53 611	1.03 613	1.99 619	2.64 617	5.51 628	5.16 626	5.90 629	6.82 631	4.32 626	3.29 622	3.16 628	2.02 628	1.92 624	2.87 629	2.24 624	1.89 625

MSAF-DinoV2	0.76 584	0.44 567	1.98 604	0.49 583	0.16 395	0.58 550	0.31 506	0.81 589	0.83 577	0.41 481	0.52 487	0.98 584	0.58 557	4.97 627	1.03 579	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 562	0.27 564	0.26 568

DGTPSM_ROB	8.34 629	5.10 627	10.37 635	5.31 629	10.18 630	8.33 628	23.60 639	6.06 630	13.41 638	4.90 625	10.87 636	5.65 627	10.44 633	6.17 628	12.59 634	3.74 629	7.55 634	3.69 629	7.26 635	4.14 628	7.46 633

DPSMNet_ROB	8.40 630	5.11 628	10.49 636	5.58 630	10.25 631	8.34 629	23.62 640	6.07 631	13.45 639	4.93 626	10.88 637	5.66 628	10.44 633	6.24 629	12.64 635	3.98 630	7.61 635	3.76 630	7.30 636	4.20 629	7.51 634

USTest	6.88 626	5.23 629	5.63 621	7.22 631	7.29 627	14.34 635	22.76 635	8.48 633	9.32 632	5.42 627	6.39 630	6.29 633	6.64 629	6.92 630	8.62 632	1.94 623	3.29 630	2.16 627	2.55 628	3.85 627	3.29 629

ASD4	7.23 627	6.65 631	7.69 625	5.24 628	5.62 626	11.85 633	20.36 634	7.57 632	7.14 630	6.55 630	5.47 628	5.99 631	5.78 627	7.22 631	9.24 633	4.85 632	4.44 631	6.40 636	5.19 632	6.53 632	4.89 632

MultiAttention	1.02 598	0.13 283	0.43 346	0.35 556	0.43 577	5.36 623	1.71 623	0.69 572	0.53 510	0.36 425	0.63 535	0.55 521	0.22 308	7.60 632	0.43 499	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 562	0.26 559	0.30 574

BEATNet-Init1	4.73 625	2.61 624	13.29 637	0.58 589	0.53 589	10.12 631	3.33 627	4.83 628	5.01 627	8.75 633	8.51 631	14.08 641	7.60 632	7.70 633	5.34 628	0.28 574	0.28 583	0.34 579	0.37 586	0.57 591	0.45 589

LRCNet_RVC	10.90 633	14.34 641	9.35 626	15.35 636	8.04 629	1.08 592	0.34 525	8.78 634	0.70 558	12.63 640	16.05 640	9.85 634	6.54 628	8.57 634	6.34 630	20.27 648	5.40 633	23.70 647	21.88 648	14.87 639	13.83 641

PML	16.10 639	12.82 640	6.78 623	5.23 627	7.76 628	33.92 645	66.56 653	5.30 629	10.28 633	26.12 652	68.59 653	20.51 643	13.49 641	10.06 635	6.78 631	5.96 634	2.00 627	6.04 635	2.18 626	8.96 635	2.60 628

xxxxx1	15.27 636	9.54 633	10.31 630	20.13 639	18.88 638	17.08 636	23.03 636	10.36 636	10.99 634	9.21 634	9.62 632	10.74 636	10.61 636	10.72 636	13.89 639	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 638

tt_ll	15.27 636	9.54 633	10.31 630	20.13 639	18.88 638	17.08 636	23.03 636	10.36 636	10.99 634	9.21 634	9.62 632	10.74 636	10.61 636	10.72 636	13.89 639	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 638

ff	15.27 636	9.54 633	10.31 630	20.13 639	18.88 638	17.08 636	23.03 636	10.36 636	10.99 634	9.21 634	9.62 632	10.74 636	10.61 636	10.72 636	13.89 639	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 638

Anonymous_1	16.62 640	9.35 632	9.84 627	10.66 632	14.64 635	18.66 640	27.12 641	12.64 639	13.51 640	10.76 639	10.30 635	10.13 635	10.60 635	11.06 639	12.74 636	15.87 647	7.74 636	16.92 644	43.48 651	58.66 654	7.68 635

DPSM_ROB	11.49 634	9.87 636	10.35 633	11.13 633	11.31 633	19.11 641	27.51 642	13.37 640	14.21 641	10.31 637	11.06 638	10.96 639	11.27 639	11.96 640	13.59 637	6.78 635	8.19 637	6.03 633	7.09 633	7.93 633	7.73 636

DPSM	11.49 634	9.87 636	10.35 633	11.13 633	11.31 633	19.11 641	27.51 642	13.37 640	14.21 641	10.31 637	11.06 638	10.96 639	11.27 639	11.96 640	13.59 637	6.78 635	8.19 637	6.03 633	7.09 633	7.93 633	7.73 636

HaxPig	17.72 641	20.22 651	19.73 639	16.53 637	16.51 636	9.27 630	9.33 630	14.34 642	13.27 637	18.65 641	18.70 641	17.35 642	16.77 642	17.04 642	16.45 642	22.05 649	20.89 650	22.27 646	21.53 647	21.29 647	22.13 651

MEDIAN_ROB	21.21 642	24.62 652	23.47 649	19.58 638	19.65 641	13.22 634	10.96 631	17.88 643	17.00 643	22.14 651	22.02 643	20.86 644	20.36 643	21.06 643	19.71 643	25.63 651	24.13 651	26.21 648	25.20 649	25.17 648	25.38 652

FlowAnything	23.14 646	19.87 645	20.79 645	22.50 646	22.74 643	38.39 648	55.46 647	26.89 649	28.72 651	20.77 650	22.29 649	22.07 648	22.72 644	23.99 644	27.41 651	13.60 643	16.55 649	12.15 641	14.36 643	15.97 644	15.52 642

CasAABBNet	23.10 643	19.86 644	20.64 644	22.47 642	22.73 642	38.41 649	55.50 649	26.89 649	28.70 650	20.61 648	22.15 646	22.08 649	22.75 647	23.99 644	27.36 647	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.27 638	15.95 640	15.53 643

RAFT-FEzeroshot	23.10 643	19.88 646	20.56 642	22.49 643	22.75 644	38.38 646	55.50 649	26.84 647	28.66 648	20.60 646	22.10 644	22.05 646	22.74 645	24.00 646	27.37 649	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.28 639	15.96 642	15.54 644

RAFT-FE	23.10 643	19.88 646	20.56 642	22.49 643	22.75 644	38.38 646	55.50 649	26.84 647	28.66 648	20.60 646	22.10 644	22.05 646	22.74 645	24.00 646	27.37 649	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.28 639	15.96 642	15.54 644

Selective-RAFT-Error	23.16 647	19.93 648	20.87 646	22.54 647	22.81 647	38.52 652	55.47 648	27.01 652	28.83 652	20.66 649	22.25 647	22.09 650	22.80 649	24.09 648	27.36 647	13.61 645	16.48 645	12.15 641	14.28 639	15.99 645	15.57 647

Hybrid-DGEV	23.16 647	19.94 649	20.96 647	22.49 643	22.75 644	38.51 651	55.52 652	27.09 653	28.90 653	20.58 645	22.25 647	22.00 645	22.80 649	24.11 649	27.33 646	13.60 643	16.47 644	12.14 637	14.30 642	15.95 640	15.54 644

LSM0	24.24 649	19.98 650	22.32 648	24.22 648	40.14 653	38.48 650	55.20 646	26.95 651	28.57 647	20.49 644	21.83 642	22.26 651	22.75 647	24.22 650	27.30 645	13.66 646	16.32 643	12.19 643	14.15 637	16.10 646	17.66 648

AVERAGE_ROB	25.43 650	29.06 653	27.24 650	24.63 649	24.20 650	17.73 639	12.61 632	22.29 646	21.39 646	26.79 653	26.16 652	25.20 652	24.64 653	25.07 651	23.53 644	29.96 652	28.40 652	30.60 649	29.58 650	29.72 649	29.84 653

RSGM-EC	29.65 651	17.75 642	10.04 628	35.31 650	33.15 651	26.42 643	46.65 644	19.89 644	17.74 644	18.92 642	23.36 650	30.14 653	23.59 651	41.87 652	45.99 652	59.56 653	34.38 653	33.25 653	20.37 645	34.97 650	19.60 649

acva	29.65 651	17.75 642	10.04 628	35.31 650	33.15 651	26.42 643	46.65 644	19.89 644	17.74 644	18.92 642	23.36 650	30.14 653	23.59 651	41.87 652	45.99 652	59.56 653	34.38 653	33.25 653	20.37 645	34.97 650	19.60 649

test_example2	101.33 653	108.28 654	68.15 652	98.43 652	106.93 654	89.75 653	102.43 654	36.80 654	97.65 654	129.04 654	130.15 654	65.26 655	66.62 654	92.11 654	80.24 654	144.10 655	199.48 655	81.81 655	103.01 655	125.01 655	101.27 654

ccccc	256.34 654	256.29 655	313.62 654	354.40 655	364.36 655	149.10 654	168.46 655	152.89 655	131.30 655	153.93 655	155.56 655	164.00 656	204.39 655	268.02 655	295.19 655	390.55 656	349.22 656	244.59 656	219.82 656	412.30 656	378.83 655

FADE		1.06 611		0.71 597	0.76 604							1.17 592				24.23 650	4.70 632	17.35 645	17.61 644	0.49 586

Low-res two-view benchmark