Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 26	0.18 3	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 33	0.15 19	0.10 10	0.10 13	0.09 19	0.12 108	0.14 3	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 50	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 1	0.10 51	0.24 38	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 19	0.12 37	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.07 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 1	0.09 26	0.19 6	0.18 37	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 14	0.12 11	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

MatchStereo	0.11 4	0.08 7	0.30 82	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 33	0.18 42	0.10 10	0.16 94	0.08 1	0.08 8	0.15 7	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter++	0.11 4	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 55	0.10 51	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 298

BridgeDepth	0.11 4	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 110	0.14 157	0.15 7	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 189	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

LG-Stereo_L1	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo_test3	0.11 4	0.08 7	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.11 19	0.07 3	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.08 66

MLG-Stereo_test1	0.11 4	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.07 2	0.17 28	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo	0.11 4	0.08 7	0.26 55	0.19 72	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.08 8	0.18 42	0.12 11	0.06 30	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.10 51	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.21 181	0.14 74	0.14 3	0.17 30	0.11 19	0.10 13	0.09 19	0.08 8	0.21 94	0.12 11	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

HiDET	0.12 13	0.07 1	0.20 9	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 22	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.11 55	0.09 22	0.19 56	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

LCMNet	0.12 13	0.08 7	0.20 9	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 19	0.20 67	0.10 10	0.11 21	0.11 55	0.10 51	0.20 77	0.16 146	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 327

CSFM-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.17 1	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.13 7	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.12 329	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 269

Wavelet-MonSter	0.12 13	0.08 7	0.25 47	0.18 37	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 4	0.14 13	0.11 19	0.14 79	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.15 119	0.05 1	0.16 412	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

asd	0.12 13	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.09 19	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 111

3.75w	0.12 13	0.10 51	0.21 20	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.12 28	0.24 72	0.15 19	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.10 51	0.18 42	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

3.5w_stereo	0.12 13	0.11 87	0.21 20	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.22 118	0.13 40	0.05 1	0.11 305	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 66

IGEV	0.12 13	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.11 82	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.17 30	0.12 33	0.15 85	0.09 19	0.07 2	0.16 14	0.12 11	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 66

MLG-Stereo_test2	0.12 13	0.09 26	0.29 74	0.21 146	0.12 121	0.16 54	0.11 18	0.17 7	0.12 3	0.11 19	0.08 6	0.11 55	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 195	0.13 350	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.09 111

LG-G_1	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

LG-G	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

SGD-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.18 3	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 19	0.17 30	0.12 33	0.13 48	0.11 55	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.08 195	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.05 1

VIP-Stereo	0.13 25	0.15 256	0.31 91	0.18 37	0.12 121	0.24 251	0.12 28	0.20 22	0.20 67	0.10 10	0.13 48	0.11 55	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.06 30	0.11 305	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 66

MonStereo	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-eth3d	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.19 56	0.13 40	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-mixall	0.13 25	0.07 1	0.20 9	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.08 8	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.35 571	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

AdaDepth	0.13 25	0.10 51	0.32 103	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.16 4	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.10 33	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.11 305	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 217

asda	0.13 25	0.11 87	0.24 38	0.18 37	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 88	0.17 30	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 217

qwe	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.11 82	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

2.25w	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.15 119	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 269

4.25_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5w_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5_new	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.5w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.25w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4w-stereo	0.13 25	0.11 87	0.31 91	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 344

2.5w	0.13 25	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.09 15	0.15 29	0.15 99	0.21 33	0.16 26	0.12 33	0.13 48	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

2.75w_new	0.13 25	0.10 51	0.25 47	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.08 1	0.11 77	0.22 118	0.15 119	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 176

3.25w_new	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

3.25w	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

2w_stereo	0.13 25	0.11 87	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.17 74	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.15 89	0.14 79	0.08 1	0.11 77	0.15 7	0.13 40	0.05 1	0.12 329	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

1w_stereo	0.13 25	0.09 26	0.17 1	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.15 99	0.27 104	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.14 81	0.05 1	0.10 271	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 111

monsterstereo	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.19 72	0.12 121	0.14 18	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.09 22	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.16 412	0.06 32	0.09 308	0.06 50	0.07 22

monsters	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.18 37	0.13 171	0.15 29	0.11 18	0.24 72	0.16 26	0.15 89	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.23 142	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 111

111111	0.13 25	0.08 7	0.20 9	0.20 113	0.13 171	0.13 15	0.10 8	0.23 53	0.17 30	0.11 19	0.13 48	0.12 69	0.08 8	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.16 360

S2M2_L	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.17 15	0.12 121	0.12 9	0.07 1	0.18 10	0.21 90	0.12 33	0.15 85	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.15 119	0.13 449	0.09 231	0.09 264	0.10 365	0.11 371	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.15 256	0.21 20	0.27 420	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.11 21	0.10 33	0.13 139	0.22 118	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

FoundationStereo	0.13 25	0.08 7	0.18 3	0.29 466	0.30 529	0.12 9	0.13 51	0.12 1	0.18 42	0.09 2	0.08 6	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 71	0.31 558	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

BStereo	0.14 52	0.10 51	0.46 199	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.15 99	0.25 88	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

NLSM3	0.14 52	0.12 138	0.25 47	0.21 146	0.13 171	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.12 33	0.15 85	0.12 69	0.13 139	0.17 28	0.15 119	0.05 1	0.05 5	0.08 173	0.08 217	0.05 3	0.08 66

3w_stereo	0.14 52	0.11 87	0.31 91	0.19 72	0.09 15	0.16 54	0.16 132	0.28 110	0.20 67	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 176

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 52	0.10 51	0.27 67	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.14 74	0.24 72	0.17 30	0.17 118	0.20 143	0.18 167	0.11 77	0.16 14	0.17 172	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.09 111

LG-Stereo	0.14 52	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.19 56	0.12 33	0.18 122	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.14 81	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.07 22

castereo++	0.14 52	0.13 179	0.25 47	0.19 72	0.10 51	0.27 299	0.13 51	0.24 72	0.26 165	0.11 19	0.13 48	0.16 139	0.10 51	0.18 42	0.11 1	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

castereo	0.14 52	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.20 153	0.19 267	0.32 171	0.28 194	0.13 47	0.18 122	0.16 139	0.16 196	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

fffft	0.14 52	0.12 138	0.30 82	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.18 222	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.11 21	0.13 83	0.10 51	0.24 153	0.18 202	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 52	0.15 256	0.29 74	0.19 72	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.21 33	0.21 90	0.15 89	0.13 48	0.12 69	0.11 77	0.25 172	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.08 66

RAStereo	0.14 52	0.15 256	0.40 150	0.22 200	0.11 82	0.15 29	0.18 222	0.25 88	0.24 128	0.13 47	0.17 108	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 52	0.08 7	0.26 55	0.18 37	0.14 211	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 30	0.14 67	0.08 6	0.10 33	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.15 399	0.06 32	0.06 65	0.16 468	0.29 506

RSM++	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.32 500	0.17 340	0.17 74	0.15 99	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.12 37	0.14 110	0.09 22	0.21 94	0.13 40	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

RSM	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.29 466	0.16 310	0.16 54	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.13 47	0.13 48	0.15 128	0.09 22	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

trnet	0.14 52	0.09 26	0.26 55	0.15 4	0.07 1	0.21 181	0.12 28	0.25 88	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.15 128	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8

LoS_RVC	0.14 52	0.11 87	0.32 103	0.18 37	0.16 310	0.20 153	0.18 222	0.21 33	0.18 42	0.14 67	0.20 143	0.12 69	0.17 216	0.17 28	0.14 81	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 327

CES	0.14 52	0.08 7	0.24 38	0.17 15	0.23 473	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.20 419

CREStereo	0.14 52	0.09 26	0.27 67	0.14 2	0.08 6	0.22 210	0.15 99	0.26 97	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.14 110	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Replicate-Monster	0.15 69	0.12 138	0.40 150	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 72	0.20 67	0.12 33	0.10 13	0.10 33	0.10 51	0.28 231	0.12 11	0.06 30	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 431

FlowAnything_test	0.15 69	0.12 138	0.23 34	0.21 146	0.12 121	0.18 99	0.16 132	0.25 88	0.17 30	0.15 89	0.13 48	0.15 128	0.14 157	0.19 56	0.17 172	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.12 441	0.08 173	0.10 176

water-stereo	0.15 69	0.11 87	0.32 103	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.14 74	0.26 97	0.20 67	0.18 139	0.23 183	0.16 139	0.16 196	0.14 3	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

depthmonostereo	0.15 69	0.12 138	0.34 113	0.19 72	0.09 15	0.20 153	0.15 99	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.18 122	0.16 139	0.18 246	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 66

DilatedVolume-Stereo	0.15 69	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.21 181	0.14 74	0.24 72	0.22 100	0.22 181	0.21 161	0.16 139	0.15 176	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 66

tt45	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.19 72	0.11 82	0.23 229	0.18 222	0.23 53	0.18 42	0.16 103	0.13 48	0.14 110	0.10 51	0.31 281	0.15 119	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.08 66

999	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.25 88	0.20 67	0.14 67	0.16 94	0.14 110	0.11 77	0.36 329	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

mms	0.15 69	0.14 224	0.25 47	0.20 113	0.15 272	0.17 74	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.09 22	0.26 193	0.15 119	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.19 401

ours_stereo	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.18 222	0.21 33	0.20 67	0.13 47	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.24 153	0.15 119	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.13 298

fffy	0.15 69	0.14 224	0.31 91	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.18 222	0.24 72	0.19 56	0.13 47	0.17 108	0.15 128	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.06 30	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.15 344

WCG-NET	0.15 69	0.12 138	0.31 91	0.18 37	0.09 15	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.29 213	0.18 139	0.22 172	0.15 128	0.12 108	0.19 56	0.13 40	0.06 30	0.12 329	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 69	0.09 26	0.27 67	0.21 146	0.13 171	0.14 18	0.11 18	0.23 53	0.19 56	0.15 89	0.14 79	0.11 55	0.11 77	0.19 56	0.12 11	0.06 30	0.21 482	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.28 500

Pointernet	0.15 69	0.08 7	0.35 119	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.12 28	0.34 198	0.25 153	0.15 89	0.16 94	0.13 83	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

MGS-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.38 134	0.19 72	0.11 82	0.18 99	0.17 168	0.21 33	0.23 114	0.14 67	0.24 192	0.16 139	0.10 51	0.19 56	0.13 40	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.07 22

MaDis-Stereo	0.15 69	0.17 322	0.39 141	0.19 72	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.26 97	0.22 100	0.13 47	0.15 85	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.17 172	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.06 8

UniTT-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.45 185	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.13 51	0.20 22	0.19 56	0.16 103	0.20 143	0.10 33	0.11 77	0.18 42	0.17 172	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CASnet	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.22 200	0.08 6	0.15 29	0.14 74	0.28 110	0.26 165	0.23 189	0.20 143	0.15 128	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.11 395	0.09 308	0.08 173	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 69	0.09 26	0.34 113	0.17 15	0.09 15	0.22 210	0.14 74	0.27 104	0.27 182	0.15 89	0.18 122	0.19 177	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 69	0.10 51	0.34 113	0.32 500	0.19 402	0.16 54	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.13 47	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

GLC_STEREO	0.15 69	0.11 87	0.31 91	0.22 200	0.09 15	0.17 74	0.15 99	0.24 72	0.28 194	0.17 118	0.20 143	0.17 154	0.11 77	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

CroCo-Stereo	0.15 69	0.16 290	0.34 113	0.25 341	0.12 121	0.11 4	0.18 222	0.35 207	0.24 128	0.13 47	0.13 48	0.18 167	0.12 108	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.16 90	0.10 51	0.46 199	0.18 37	0.11 82	0.41 468	0.15 99	0.30 147	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

DDF-Stereo	0.16 90	0.08 7	0.30 82	0.21 146	0.20 428	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.19 56	0.11 19	0.10 13	0.13 83	0.12 108	0.24 153	0.20 257	0.09 279	0.18 449	0.07 92	0.06 65	0.20 516	0.19 401

GIP-stereo	0.16 90	0.12 138	0.25 47	0.24 303	0.22 460	0.15 29	0.14 74	0.32 171	0.21 90	0.11 19	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.07 71	0.13 350	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.32 518

rvit_stereo_0081	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0082	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0080	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

AIO-Stereo	0.16 90	0.12 138	0.29 74	0.30 478	0.20 428	0.16 54	0.14 74	0.28 110	0.22 100	0.14 67	0.15 85	0.13 83	0.08 8	0.20 77	0.15 119	0.06 30	0.16 412	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.24 466

WCG-NET（raft）	0.16 90	0.14 224	0.32 103	0.18 37	0.09 15	0.19 119	0.16 132	0.24 72	0.27 182	0.19 145	0.19 134	0.20 189	0.12 108	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.17 437	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

whm_eth	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

CAS	0.16 90	0.07 1	0.29 74	0.42 557	0.17 340	0.20 153	0.18 222	0.23 53	0.20 67	0.15 89	0.19 134	0.11 55	0.10 51	0.15 7	0.14 81	0.31 564	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.16 360

ProNet	0.16 90	0.13 179	0.36 126	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.19 267	0.29 129	0.23 114	0.14 67	0.13 48	0.13 83	0.12 108	0.25 172	0.13 40	0.06 30	0.09 231	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.22 445

CroCo-Stereo Lap2	0.16 90	0.18 344	0.39 141	0.26 382	0.18 370	0.11 4	0.19 267	0.30 147	0.22 100	0.13 47	0.16 94	0.15 128	0.11 77	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CREStereo++_RVC	0.16 90	0.09 26	0.42 168	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.13 51	0.23 53	0.31 239	0.21 163	0.31 261	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.16 146	0.07 71	0.04 1	0.06 32	0.15 502	0.06 50	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 90	0.11 87	0.43 174	0.16 7	0.08 6	0.25 271	0.14 74	0.23 53	0.29 213	0.25 210	0.30 250	0.16 139	0.12 108	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.08 66

XX-TBD	0.16 90	0.21 378	0.43 174	0.22 200	0.10 51	0.23 229	0.15 99	0.23 53	0.28 194	0.22 181	0.26 208	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.14 81	0.08 195	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8

PMTNet	0.16 90	0.09 26	0.31 91	0.15 4	0.09 15	0.23 229	0.15 99	0.26 97	0.24 128	0.17 118	0.21 161	0.16 139	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.29 560	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.07 22

Zero-FE251	0.17 106	0.09 26	0.38 134	0.18 37	0.10 51	0.20 153	0.13 51	0.20 22	0.15 19	0.75 559	0.13 48	0.13 83	0.11 77	0.16 14	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 385

xyz-stereo-finetune	0.17 106	0.17 322	0.29 74	0.17 15	0.08 6	0.24 251	0.21 334	0.30 147	0.32 249	0.19 145	0.22 172	0.19 177	0.15 176	0.30 268	0.22 302	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

rvit_stereo_0083	0.17 106	0.13 179	0.29 74	0.21 146	0.13 171	0.17 74	0.17 168	0.23 53	0.36 303	0.16 103	0.22 172	0.19 177	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

rvit_stereo_0081_aga	0.17 106	0.17 322	0.40 150	0.21 146	0.14 211	0.20 153	0.17 168	0.24 72	0.26 165	0.18 139	0.21 161	0.20 189	0.14 157	0.20 77	0.15 119	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.08 66

RAFT-Stereo-weight	0.17 106	0.10 51	0.31 91	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.38 245	0.33 265	0.25 210	0.20 143	0.19 177	0.10 51	0.19 56	0.16 146	0.07 71	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.09 111

CAS++	0.17 106	0.13 179	0.35 119	0.18 37	0.13 171	0.17 74	0.16 132	0.42 298	0.25 153	0.19 145	0.18 122	0.13 83	0.10 51	0.22 118	0.12 11	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.08 217	0.10 319	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 106	0.11 87	0.49 242	0.20 113	0.13 171	0.23 229	0.15 99	0.33 191	0.22 100	0.25 210	0.20 143	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

RCA-Stereo	0.17 106	0.10 51	0.33 109	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.17 168	0.39 266	0.36 303	0.21 163	0.25 200	0.17 154	0.17 216	0.18 42	0.15 119	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

iRaftStereo_RVC	0.17 106	0.16 290	0.35 119	0.21 146	0.11 82	0.20 153	0.17 168	0.34 198	0.25 153	0.20 155	0.25 200	0.19 177	0.12 108	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.12 329	0.10 339	0.09 308	0.09 256	0.14 327

Gwc-CoAtRS	0.17 106	0.10 51	0.41 159	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.15 99	0.34 198	0.29 213	0.23 189	0.23 183	0.27 279	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

NLSM1	0.18 116	0.12 138	0.21 20	0.21 146	0.18 370	0.25 271	0.17 168	0.51 396	0.43 387	0.17 118	0.21 161	0.13 83	0.15 176	0.22 118	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

FE-Mocha	0.18 116	0.11 87	0.40 150	0.26 382	0.14 211	0.19 119	0.14 74	0.36 219	0.24 128	0.24 197	0.24 192	0.23 224	0.14 157	0.27 207	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

252Zero-FE	0.18 116	0.08 7	0.28 71	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 44	0.22 100	0.76 563	0.11 21	0.09 19	0.08 8	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.51 587	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.10 176

xyz-stereo-finetune2	0.18 116	0.16 290	0.32 103	0.16 7	0.09 15	0.27 299	0.19 267	0.29 129	0.21 90	0.23 189	0.29 236	0.21 203	0.23 302	0.37 339	0.23 321	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

Reg-Stereo(zero)	0.18 116	0.08 7	0.39 141	0.19 72	0.19 402	0.24 251	0.18 222	0.29 129	0.29 213	0.24 197	0.21 161	0.24 243	0.18 246	0.22 118	0.21 284	0.07 71	0.11 305	0.06 32	0.07 135	0.06 50	0.11 217

SCV	0.18 116	0.15 256	0.37 132	0.26 382	0.20 428	0.16 54	0.16 132	0.35 207	0.23 114	0.14 67	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.12 11	0.08 195	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.26 488

tg	0.18 116	0.15 256	0.34 113	0.22 200	0.11 82	0.23 229	0.15 99	0.35 207	0.27 182	0.20 155	0.25 200	0.20 189	0.12 108	0.25 172	0.16 146	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.08 173	0.13 298

dual_stereo	0.18 116	0.08 7	0.26 55	0.21 146	0.32 539	0.11 4	0.13 51	0.27 104	0.20 67	0.11 19	0.09 10	0.10 33	0.08 8	0.20 77	0.14 81	0.07 71	0.45 582	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 591

Occ-G	0.18 116	0.10 51	0.38 134	0.23 253	0.15 272	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.26 165	0.15 89	0.20 143	0.21 203	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.30 509

rvit_stereo_ft	0.18 116	0.19 357	0.43 174	0.25 341	0.14 211	0.17 74	0.21 334	0.30 147	0.28 194	0.17 118	0.19 134	0.20 189	0.17 216	0.22 118	0.18 202	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.08 66

MoCha-V2	0.18 116	0.12 138	0.40 150	0.30 478	0.24 490	0.16 54	0.15 99	0.28 110	0.19 56	0.16 103	0.16 94	0.13 83	0.13 139	0.30 268	0.13 40	0.06 30	0.28 537	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.25 476

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 116	0.15 256	0.27 67	0.20 113	0.13 171	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.37 318	0.43 477	0.17 108	0.13 83	0.12 108	0.20 77	0.16 146	0.08 195	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.08 66

MyStereo07	0.18 116	0.15 256	0.44 182	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.31 164	0.26 165	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.13 139	0.33 301	0.14 81	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

ff7	0.18 116	0.13 179	0.41 159	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 521	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 533

ffff	0.18 116	0.13 179	0.41 159	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 521	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 533

11t	0.18 116	0.13 179	0.41 159	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 521	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 533

plain	0.18 116	0.16 290	0.59 376	0.21 146	0.13 171	0.16 54	0.17 168	0.29 129	0.23 114	0.16 103	0.26 208	0.13 83	0.17 216	0.27 207	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.07 22

MIF-Stereo (partial)	0.18 116	0.13 179	0.50 264	0.22 200	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.29 129	0.26 165	0.17 118	0.26 208	0.16 139	0.17 216	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

GCAP-Stereo	0.18 116	0.21 378	0.47 207	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.10 8	0.28 110	0.24 128	0.20 155	0.22 172	0.15 128	0.13 139	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.19 462	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

Any-RAFT	0.18 116	0.09 26	0.33 109	0.19 72	0.10 51	0.29 341	0.16 132	0.44 328	0.32 249	0.25 210	0.27 221	0.29 305	0.16 196	0.23 142	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

knoymous	0.18 116	0.10 51	0.35 119	0.17 15	0.11 82	0.21 181	0.17 168	0.33 191	0.24 128	0.24 197	0.28 228	0.27 279	0.16 196	0.24 153	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.06 65	0.09 256	0.10 176

MC-Stereo	0.18 116	0.10 51	0.36 126	0.28 448	0.14 211	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.21 163	0.24 192	0.16 139	0.13 139	0.25 172	0.14 81	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.30 509

ccc-4	0.18 116	0.13 179	0.41 159	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 521	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 533

test-3	0.18 116	0.10 51	0.48 222	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

test_1	0.18 116	0.10 51	0.48 222	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

cross-raft	0.18 116	0.12 138	0.40 150	0.27 420	0.16 310	0.20 153	0.24 420	0.34 198	0.24 128	0.23 189	0.28 228	0.29 305	0.15 176	0.19 56	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

s12784h	0.18 116	0.09 26	0.38 134	0.18 37	0.07 1	0.33 401	0.19 267	0.39 266	0.34 276	0.24 197	0.25 200	0.18 167	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 116	0.10 51	0.45 185	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.40 275	0.31 239	0.23 189	0.21 161	0.26 274	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.06 8

WQFJA1	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 496	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

WQFJX	0.19 144	0.12 138	0.21 20	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.18 222	0.57 467	0.49 458	0.17 118	0.17 108	0.14 110	0.16 196	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.11 217

NLMM	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 496	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

MM-Stereo_test3	0.19 144	0.15 256	0.39 141	0.25 341	0.15 272	0.19 119	0.22 368	0.42 298	0.40 354	0.17 118	0.24 192	0.17 154	0.12 108	0.22 118	0.16 146	0.08 195	0.21 482	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.11 217

MM-Stereo_test2	0.19 144	0.11 87	0.47 207	0.25 341	0.11 82	0.21 181	0.20 307	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.17 108	0.13 83	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.06 30	0.26 528	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.41 549

GREAT-IGEV	0.19 144	0.11 87	0.39 141	0.22 200	0.33 540	0.14 18	0.15 99	0.18 10	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.09 19	0.09 22	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.50 586	0.06 32	0.06 65	0.07 111	0.53 572

SCV_C0	0.19 144	0.14 224	0.40 150	0.30 478	0.20 428	0.15 29	0.16 132	0.35 207	0.26 165	0.17 118	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.14 81	0.07 71	0.22 494	0.06 32	0.06 65	0.09 256	0.25 476

gcap-zeroshot	0.19 144	0.14 224	0.51 282	0.21 146	0.15 272	0.27 299	0.15 99	0.32 171	0.24 128	0.26 220	0.20 143	0.34 361	0.15 176	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

testlalala2	0.19 144	0.11 87	0.49 242	0.37 531	0.26 507	0.24 251	0.14 74	0.37 234	0.26 165	0.25 210	0.27 221	0.21 203	0.12 108	0.17 28	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.08 66

H2IRNET	0.19 144	0.18 344	0.50 264	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.28 110	0.31 239	0.17 118	0.32 271	0.25 255	0.20 273	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.08 66

IGEV++	0.19 144	0.13 179	0.38 134	0.30 478	0.19 402	0.15 29	0.15 99	0.32 171	0.18 42	0.13 47	0.16 94	0.12 69	0.11 77	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.32 563	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.42 553

MSKI-zero shot	0.19 144	0.10 51	0.47 207	0.30 478	0.14 211	0.21 181	0.14 74	0.33 191	0.22 100	0.24 197	0.25 200	0.22 210	0.10 51	0.32 291	0.14 81	0.07 71	0.30 554	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

RAFT-Test	0.19 144	0.11 87	0.41 159	0.26 382	0.21 445	0.26 292	0.17 168	0.37 234	0.26 165	0.24 197	0.29 236	0.32 345	0.14 157	0.22 118	0.15 119	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

EGLCR-Stereo	0.19 144	0.09 26	0.34 113	0.29 466	0.17 340	0.28 317	0.16 132	0.30 147	0.23 114	0.22 181	0.11 21	0.16 139	0.09 22	0.28 231	0.15 119	0.07 71	0.25 521	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.37 541

Selective-RAFT	0.19 144	0.14 224	0.37 132	0.24 303	0.11 82	0.30 355	0.15 99	0.35 207	0.34 276	0.17 118	0.17 108	0.22 210	0.18 246	0.29 253	0.18 202	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.08 66

test_4	0.19 144	0.16 290	0.39 141	0.24 303	0.13 171	0.19 119	0.21 334	0.27 104	0.24 128	0.24 197	0.47 448	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.18 202	0.06 30	0.06 52	0.09 264	0.09 308	0.07 111	0.06 8

Patchmatch Stereo++	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo_v2	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

HUI-Stereo	0.19 144	0.13 179	0.52 303	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.23 142	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

DeepStereo_RVC	0.19 144	0.12 138	0.47 207	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.16 132	0.29 129	0.24 128	0.28 242	0.27 221	0.23 224	0.28 385	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.10 176

iGMRVC	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

iRAFT	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

AnonymousM	0.19 144	0.20 370	0.30 82	0.18 37	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.27 182	0.27 231	0.21 161	0.18 167	0.14 157	0.21 94	0.16 146	0.09 279	0.08 189	0.38 571	0.15 502	0.06 50	0.08 66

CRE-IMP	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.24 128	0.27 231	0.26 208	0.24 243	0.17 216	0.24 153	0.19 233	0.09 279	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.10 176

RAFT-IKP	0.19 144	0.13 179	0.51 282	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

raftrobust	0.19 144	0.19 357	0.42 168	0.23 253	0.24 490	0.19 119	0.13 51	0.33 191	0.28 194	0.26 220	0.20 143	0.19 177	0.17 216	0.23 142	0.17 172	0.08 195	0.10 271	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111

sCroCo_RVC	0.19 144	0.15 256	0.60 383	0.27 420	0.18 370	0.23 229	0.16 132	0.28 110	0.24 128	0.14 67	0.22 172	0.17 154	0.14 157	0.22 118	0.16 146	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.10 176

R-Stereo Train	0.19 144	0.10 51	0.49 242	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

RAFT-Stereo	0.19 144	0.10 51	0.49 242	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJX1	0.20 175	0.12 138	0.21 20	0.23 253	0.17 340	0.24 251	0.19 267	0.63 522	0.56 503	0.17 118	0.16 94	0.14 110	0.16 196	0.27 207	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

NLCSM	0.20 175	0.15 256	0.23 34	0.24 303	0.19 402	0.24 251	0.22 368	0.45 337	0.44 400	0.20 155	0.18 122	0.14 110	0.16 196	0.47 375	0.20 257	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.10 176

GEAStereo	0.20 175	0.10 51	0.31 91	0.35 522	0.42 562	0.19 119	0.16 132	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.08 173	0.57 576

gasm-f	0.20 175	0.12 138	0.36 126	0.35 522	0.36 550	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.19 134	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.19 233	0.08 195	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.57 576

GASTEREO	0.20 175	0.15 256	0.31 91	0.40 548	0.29 524	0.18 99	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.18 139	0.17 108	0.11 55	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.07 71	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.57 576

MSCF	0.20 175	0.14 224	0.31 91	0.40 548	0.29 524	0.17 74	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.17 118	0.16 94	0.11 55	0.13 139	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.07 111	0.57 576

MM-Stereo_test1	0.20 175	0.13 179	0.45 185	0.24 303	0.12 121	0.20 153	0.21 334	0.36 219	0.32 249	0.23 189	0.22 172	0.15 128	0.14 157	0.28 231	0.16 146	0.07 71	0.24 516	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.21 431

HART	0.20 175	0.14 224	0.42 168	0.26 382	0.24 490	0.17 74	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.15 89	0.26 208	0.17 154	0.09 22	0.24 153	0.14 81	0.06 30	0.36 572	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.27 492

AIO_rvc	0.20 175	0.16 290	0.49 242	0.41 554	0.29 524	0.15 29	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.17 118	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.35 323	0.13 40	0.07 71	0.19 462	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.41 549

AIO_test	0.20 175	0.12 138	0.46 199	0.45 562	0.38 555	0.15 29	0.17 168	0.28 110	0.20 67	0.19 145	0.13 48	0.14 110	0.09 22	0.39 345	0.13 40	0.07 71	0.21 482	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.34 526

rvit_0105_6	0.20 175	0.16 290	0.41 159	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.20 307	0.31 164	0.39 344	0.18 139	0.22 172	0.23 224	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

GCAP-BAT	0.20 175	0.12 138	0.48 222	0.25 341	0.17 340	0.24 251	0.16 132	0.32 171	0.21 90	0.28 242	0.30 250	0.26 274	0.12 108	0.28 231	0.19 233	0.07 71	0.25 521	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.19 401

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 175	0.74 580	0.71 437	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 99	0.19 19	0.18 42	0.13 47	0.12 37	0.10 33	0.08 8	0.16 14	0.14 81	0.34 567	0.12 329	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.24 466

IGEVStereo-DCA	0.20 175	0.17 322	0.41 159	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 533

MIM_Stereo	0.20 175	0.17 322	0.55 334	0.20 113	0.21 445	0.17 74	0.14 74	0.37 234	0.27 182	0.28 242	0.35 310	0.23 224	0.13 139	0.28 231	0.16 146	0.06 30	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.15 344

AEACV	0.20 175	0.09 26	0.32 103	0.39 543	0.34 542	0.21 181	0.16 132	0.30 147	0.18 42	0.17 118	0.17 108	0.13 83	0.16 196	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.29 553	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.37 541

4D-IteraStereo	0.20 175	0.21 378	0.62 393	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.29 129	0.28 194	0.24 197	0.20 143	0.20 189	0.10 51	0.22 118	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.33 523

anonymousdsp	0.20 175	0.13 179	0.49 242	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 528	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 565

DCANet-4	0.20 175	0.11 87	0.58 369	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.39 266	0.42 376	0.29 266	0.31 261	0.17 154	0.22 290	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

fff	0.20 175	0.15 256	0.57 354	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

DisPM	0.20 175	0.11 87	0.52 303	0.24 303	0.13 171	0.18 99	0.19 267	0.30 147	0.31 239	0.33 344	0.34 302	0.23 224	0.16 196	0.34 316	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.12 269

IGEV-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.49 242	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 528	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 565
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 175	0.17 322	0.45 185	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 503	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

error version	0.20 175	0.17 322	0.45 185	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 503	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-v	0.20 175	0.17 322	0.45 185	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 503	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test_3	0.20 175	0.12 138	0.49 242	0.26 382	0.14 211	0.22 210	0.25 434	0.34 198	0.33 265	0.25 210	0.18 122	0.23 224	0.13 139	0.25 172	0.20 257	0.06 30	0.14 368	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.10 176

NRIStereo	0.20 175	0.12 138	0.50 264	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.19 267	0.30 147	0.28 194	0.26 220	0.26 208	0.25 255	0.18 246	0.34 316	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.09 111

Pruner-Stereo	0.20 175	0.12 138	0.49 242	0.29 466	0.12 121	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.32 271	0.25 255	0.15 176	0.25 172	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

test-2	0.20 175	0.17 322	0.45 185	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 503	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-1	0.20 175	0.12 138	0.49 242	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.23 396	0.36 219	0.29 213	0.21 163	0.25 200	0.24 243	0.14 157	0.18 42	0.22 302	0.07 71	0.14 368	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.14 327

DCANet	0.20 175	0.15 256	0.57 354	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.23 302	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

csc	0.20 175	0.15 256	0.57 354	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

cscssc	0.20 175	0.15 256	0.57 354	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 175	0.23 413	0.49 242	0.21 146	0.16 310	0.19 119	0.17 168	0.35 207	0.32 249	0.26 220	0.33 291	0.20 189	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.06 30	0.10 271	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

AFF-stereo	0.20 175	0.24 424	0.49 242	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.18 222	0.35 207	0.29 213	0.25 210	0.36 325	0.25 255	0.17 216	0.25 172	0.17 172	0.06 30	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.11 217

DIP-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.48 222	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.12 28	0.43 307	0.26 165	0.27 231	0.32 271	0.21 203	0.17 216	0.26 193	0.20 257	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.10 176
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLMM1	0.21 211	0.13 179	0.21 20	0.23 253	0.18 370	0.24 251	0.20 307	0.65 535	0.69 540	0.18 139	0.18 122	0.13 83	0.14 157	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.10 176

GSStereo	0.21 211	0.10 51	0.31 91	0.36 530	0.42 562	0.19 119	0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 585

DA	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 573

zero-FE	0.21 211	0.08 7	1.10 535	0.24 303	0.27 512	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.20 67	0.12 33	0.11 21	0.13 83	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.09 279	0.23 503	0.07 92	0.08 217	0.19 508	0.27 492

GGEV	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 573

HI	0.21 211	0.16 290	0.50 264	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

CoSv	0.21 211	0.16 290	0.50 264	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

AIO-test1	0.21 211	0.22 397	0.56 344	0.31 494	0.24 490	0.21 181	0.16 132	0.42 298	0.37 318	0.17 118	0.26 208	0.18 167	0.12 108	0.29 253	0.15 119	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.07 111	0.10 176

IGEV-RUCA	0.21 211	0.09 26	0.26 55	0.20 113	0.19 402	0.28 317	0.23 396	0.24 72	0.22 100	0.21 163	0.23 183	0.29 305	0.48 520	0.26 193	0.19 233	0.09 279	0.08 189	0.18 522	0.14 491	0.18 499	0.19 401

rvit_0105_4	0.21 211	0.17 322	0.49 242	0.23 253	0.14 211	0.20 153	0.23 396	0.35 207	0.40 354	0.19 145	0.24 192	0.25 255	0.20 273	0.28 231	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.10 176

model_zeroshot	0.21 211	0.14 224	0.51 282	0.34 516	0.18 370	0.26 292	0.16 132	0.41 293	0.24 128	0.33 344	0.20 143	0.25 255	0.12 108	0.26 193	0.16 146	0.09 279	0.21 482	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.13 298

AE-Stereo	0.21 211	0.12 138	0.50 264	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.18 222	0.40 275	0.34 276	0.19 145	0.26 208	0.21 203	0.13 139	0.22 118	0.16 146	0.07 71	0.26 528	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.31 513

ACVNet-DCA	0.21 211	0.16 290	0.50 264	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 537	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 453

11t1	0.21 211	0.12 138	0.45 185	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.37 234	0.28 194	0.27 231	0.25 200	0.24 243	0.23 302	0.28 231	0.25 344	0.09 279	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.23 453

LL-Strereo2	0.21 211	0.25 439	0.53 314	0.32 500	0.20 428	0.25 271	0.14 74	0.32 171	0.25 153	0.25 210	0.20 143	0.24 243	0.12 108	0.28 231	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.12 430	0.09 308	0.09 256	0.16 360

ADStereo(finetuned)	0.21 211	0.15 256	0.59 376	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.31 429	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

PFNet+	0.21 211	0.11 87	0.54 326	0.22 200	0.12 121	0.17 74	0.18 222	0.31 164	0.36 303	0.33 344	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.33 301	0.18 202	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.08 173	0.12 269

rafts_anoy	0.21 211	0.22 397	0.49 242	0.25 341	0.24 490	0.19 119	0.17 168	0.34 198	0.32 249	0.24 197	0.25 200	0.20 189	0.16 196	0.25 172	0.21 284	0.08 195	0.19 462	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

raft+_RVC	0.21 211	0.21 378	0.46 199	0.22 200	0.35 545	0.21 181	0.16 132	0.39 266	0.35 287	0.22 181	0.28 228	0.20 189	0.15 176	0.25 172	0.20 257	0.08 195	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.12 269

sAnonymous2	0.21 211	0.24 424	0.79 462	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

CroCo_RVC	0.21 211	0.24 424	0.79 462	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

RALAANet	0.21 211	0.24 424	0.53 314	0.23 253	0.14 211	0.22 210	0.13 51	0.38 245	0.30 229	0.29 266	0.26 208	0.25 255	0.15 176	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.07 22

GMStereo	0.21 211	0.30 476	0.57 354	0.21 146	0.12 121	0.24 251	0.18 222	0.30 147	0.41 364	0.26 220	0.24 192	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.09 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 234	0.47 543	0.67 416	0.30 478	0.31 536	0.11 4	0.11 18	0.18 10	0.15 19	0.09 2	0.11 21	0.09 19	0.09 22	0.27 207	0.12 11	0.09 279	0.39 574	0.06 32	0.04 1	0.24 536	0.49 567

AIO-test2	0.22 234	0.27 457	0.54 326	0.29 466	0.16 310	0.22 210	0.16 132	0.44 328	0.43 387	0.17 118	0.29 236	0.16 139	0.11 77	0.27 207	0.14 81	0.19 531	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.09 111

FACV-RUCA	0.22 234	0.15 256	0.38 134	0.24 303	0.23 473	0.26 292	0.19 267	0.41 293	0.35 287	0.26 220	0.32 271	0.22 210	0.25 336	0.24 153	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.15 497	0.08 217	0.16 468	0.14 327

rvit_0105_5	0.22 234	0.18 344	0.51 282	0.23 253	0.13 171	0.22 210	0.25 434	0.38 245	0.40 354	0.21 163	0.23 183	0.27 279	0.20 273	0.27 207	0.20 257	0.15 487	0.13 350	0.12 430	0.12 441	0.10 319	0.10 176

1test111	0.22 234	0.16 290	0.50 264	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.28 537	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 453

cc1	0.22 234	0.16 290	0.50 264	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 537	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 541

rrr	0.22 234	0.17 322	0.79 462	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.27 182	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.28 500

tt1	0.22 234	0.16 290	0.49 242	0.26 382	0.15 272	0.31 377	0.19 267	0.38 245	0.46 423	0.21 163	0.19 134	0.13 83	0.16 196	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 537	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 541

HH	0.22 234	0.12 138	0.55 334	0.32 500	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 513

HanStereo	0.22 234	0.12 138	0.55 334	0.32 500	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 513

CASS	0.22 234	0.16 290	0.40 150	0.26 382	0.12 121	0.29 341	0.19 267	0.40 275	0.32 249	0.34 364	0.35 310	0.25 255	0.25 336	0.26 193	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.11 395	0.09 308	0.11 371	0.12 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 234	0.19 357	0.64 403	0.22 200	0.12 121	0.28 317	0.20 307	0.48 367	0.39 344	0.31 306	0.24 192	0.19 177	0.24 323	0.28 231	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

IPLGR	0.22 234	0.14 224	0.75 447	0.21 146	0.11 82	0.25 271	0.18 222	0.44 328	0.38 328	0.29 266	0.28 228	0.21 203	0.19 268	0.37 339	0.19 233	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

GANet-ADL	0.22 234	0.14 224	0.51 282	0.23 253	0.14 211	0.29 341	0.19 267	0.48 367	0.36 303	0.26 220	0.33 291	0.32 345	0.20 273	0.26 193	0.22 302	0.11 387	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

TRStereo	0.22 234	0.21 378	0.62 393	0.40 548	0.19 402	0.22 210	0.16 132	0.58 481	0.30 229	0.21 163	0.21 161	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.14 81	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.11 399	0.06 50	0.19 401

LCNet	0.22 234	0.12 138	0.42 168	0.26 382	0.12 121	0.23 229	0.19 267	0.36 219	0.28 194	0.28 242	0.35 310	0.26 274	0.30 412	0.35 323	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.13 425	0.22 445

NF-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 303	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.52 397	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

OCTAStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 303	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

PSM-softLoss	0.22 234	0.11 87	0.53 314	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

KMStereo	0.22 234	0.11 87	0.53 314	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

SST-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 303	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.26 165	0.34 364	0.33 291	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.18 202	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

RAFT_R40	0.22 234	0.11 87	0.52 303	0.25 341	0.13 171	0.18 99	0.18 222	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.33 291	0.30 325	0.23 302	0.55 411	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

RE-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 303	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

TVStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 303	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

RAFT-345	0.22 234	0.11 87	0.55 334	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.27 104	0.28 194	0.27 231	0.65 527	0.20 189	0.17 216	0.55 411	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.07 22

GMM-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.56 344	0.23 253	0.13 171	0.24 251	0.24 420	0.38 245	0.29 213	0.31 306	0.44 415	0.27 279	0.21 283	0.31 281	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.19 401

Prome-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.43 174	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.27 182	0.33 344	0.58 502	0.24 243	0.28 385	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.20 419

TestStereo	0.22 234	0.24 424	0.48 222	0.25 341	0.11 82	0.22 210	0.22 368	0.32 171	0.31 239	0.24 197	0.34 302	0.23 224	0.19 268	0.62 455	0.19 233	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.07 135	0.11 371	0.07 22

RALCasStereoNet	0.22 234	0.22 397	0.48 222	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.18 222	0.32 171	0.27 182	0.22 181	0.30 250	0.22 210	0.15 176	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.22 494	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.25 476

111	0.22 234	0.22 397	0.57 354	0.19 72	0.09 15	0.24 251	0.17 168	0.44 328	0.46 423	0.24 197	0.30 250	0.29 305	0.22 290	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.15 344

test_xeample3	0.22 234	0.17 322	0.81 467	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.25 153	0.19 145	0.12 37	0.13 83	0.12 108	0.34 316	0.33 420	0.07 71	0.20 477	0.07 92	0.08 217	0.08 173	0.34 526

FENet	0.22 234	0.13 179	0.48 222	0.22 200	0.12 121	0.27 299	0.18 222	0.43 307	0.37 318	0.31 306	0.32 271	0.29 305	0.23 302	0.27 207	0.24 330	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

HITNet	0.22 234	0.23 413	0.60 383	0.20 113	0.09 15	0.27 299	0.15 99	0.45 337	0.33 265	0.29 266	0.33 291	0.27 279	0.22 290	0.29 253	0.27 366	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.23 267	0.11 87	0.82 471	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 530

test_sample2	0.23 267	0.12 138	0.39 141	0.20 113	0.11 82	0.28 317	0.22 368	0.45 337	0.33 265	0.27 231	0.34 302	0.30 325	0.25 336	0.46 371	0.23 321	0.09 279	0.15 399	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.19 401

MyStereo06	0.23 267	0.15 256	0.74 443	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.43 307	0.25 153	0.36 396	0.24 192	0.34 361	0.18 246	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

xx1	0.23 267	0.16 290	0.50 264	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.28 292	0.25 336	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 537	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 453

IGEV_Zeroshot_test	0.23 267	0.11 87	0.82 471	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 530

StereoVision	0.23 267	0.23 413	0.55 334	0.27 420	0.17 340	0.23 229	0.22 368	0.40 275	0.32 249	0.21 163	0.51 464	0.22 210	0.16 196	0.29 253	0.19 233	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.13 473	0.10 319	0.08 66

PCWNet_CMD	0.23 267	0.14 224	0.48 222	0.21 146	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.11 217

testlalala_base	0.23 267	0.14 224	0.48 222	0.26 382	0.16 310	0.25 271	0.17 168	0.37 234	0.19 56	0.20 155	0.26 208	0.17 154	0.14 157	0.19 56	0.18 202	0.42 579	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.50 572	0.14 327

anonymousdsp2	0.23 267	0.11 87	0.42 168	0.26 382	0.24 490	0.25 271	0.17 168	0.43 307	0.37 318	0.30 289	0.23 183	0.24 243	0.15 176	0.32 291	0.17 172	0.07 71	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.44 557

TestStereo1	0.23 267	0.22 397	0.50 264	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

x	0.23 267	0.15 256	0.45 185	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.43 307	0.35 287	0.26 220	0.31 261	0.29 305	0.25 336	0.29 253	0.30 391	0.09 279	0.22 494	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.24 466

RAFT_CTSACE	0.23 267	0.21 378	0.57 354	0.26 382	0.15 272	0.22 210	0.23 396	0.34 198	0.30 229	0.34 364	0.51 464	0.31 334	0.17 216	0.33 301	0.15 119	0.06 30	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.07 22

RAFT+CT+SA	0.23 267	0.24 424	0.48 222	0.25 341	0.18 370	0.23 229	0.29 476	0.42 298	0.38 328	0.24 197	0.39 362	0.20 189	0.17 216	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.12 441	0.09 256	0.13 298

SA-5K	0.23 267	0.22 397	0.50 264	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

CIPLG	0.23 267	0.28 465	0.75 447	0.24 303	0.16 310	0.25 271	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.34 302	0.23 224	0.15 176	0.27 207	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

dd	0.23 267	0.32 487	0.55 334	0.23 253	0.12 121	0.27 299	0.21 334	0.32 171	0.45 412	0.30 289	0.29 236	0.25 255	0.17 216	0.31 281	0.26 355	0.13 449	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.12 412	0.09 111

IPLG	0.23 267	0.19 357	0.65 408	0.21 146	0.12 121	0.28 317	0.17 168	0.45 337	0.32 249	0.33 344	0.32 271	0.16 139	0.17 216	0.50 383	0.23 321	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

IPLGR_C	0.23 267	0.29 470	0.81 467	0.24 303	0.16 310	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

ACRE	0.23 267	0.27 457	0.83 477	0.24 303	0.15 272	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.32 249	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

GwcNet-ADL	0.23 267	0.15 256	0.58 369	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.24 420	0.51 396	0.41 364	0.28 242	0.29 236	0.30 325	0.20 273	0.27 207	0.28 374	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.11 217

HHNet	0.23 267	0.12 138	0.66 413	0.19 72	0.18 370	0.20 153	0.20 307	0.36 219	0.32 249	0.33 344	0.59 506	0.19 177	0.21 283	0.24 153	0.31 401	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.12 269

KYRaft	0.23 267	0.11 87	0.43 174	0.23 253	0.12 121	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.26 165	0.35 383	0.53 479	0.34 361	0.26 354	0.29 253	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.08 173	0.30 509

ASMatch	0.23 267	0.11 87	0.55 334	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.16 132	0.32 171	0.30 229	0.28 242	0.68 533	0.28 292	0.26 354	0.50 383	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.11 217

IRAFT_RVC	0.23 267	0.15 256	0.54 326	0.26 382	0.12 121	0.19 119	0.23 396	0.41 293	0.39 344	0.31 306	0.30 250	0.29 305	0.24 323	0.55 411	0.23 321	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.08 66

CFNet_pseudo	0.23 267	0.14 224	0.48 222	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.11 371	0.11 217

GES	0.23 267	0.14 224	0.54 326	0.21 146	0.14 211	0.28 317	0.19 267	0.51 396	0.35 287	0.31 306	0.36 325	0.25 255	0.24 323	0.30 268	0.23 321	0.11 387	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.12 269

SFCPSM	0.23 267	0.12 138	0.51 282	0.21 146	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.57 467	0.41 364	0.29 266	0.32 271	0.23 224	0.22 290	0.28 231	0.20 257	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.09 256	0.09 111

MSMDNet	0.23 267	0.14 224	0.49 242	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.11 217

ccs_rob	0.23 267	0.14 224	0.48 222	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.12 412	0.11 217

rvit_0105_3	0.24 296	0.21 378	0.57 354	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.28 470	0.40 275	0.43 387	0.25 210	0.26 208	0.29 305	0.22 290	0.29 253	0.21 284	0.15 487	0.13 350	0.14 480	0.15 502	0.10 319	0.10 176

test_sample1	0.24 296	0.13 179	0.40 150	0.20 113	0.13 171	0.29 341	0.19 267	0.43 307	0.30 229	0.27 231	0.34 302	0.31 334	0.28 385	0.45 369	0.27 366	0.09 279	0.16 412	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.22 445

MyStereo05	0.24 296	0.15 256	0.58 369	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.50 385	0.54 487	0.32 331	0.23 183	0.26 274	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

MyStereo04	0.24 296	0.15 256	0.58 369	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.51 396	0.54 487	0.29 266	0.23 183	0.27 279	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

CoDeX	0.24 296	0.13 179	0.48 222	0.22 200	0.14 211	0.29 341	0.21 334	0.55 447	0.42 376	0.29 266	0.36 325	0.28 292	0.23 302	0.48 377	0.20 257	0.09 279	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.08 66

DCRE	0.24 296	0.15 256	0.45 185	0.26 382	0.26 507	0.23 229	0.21 334	0.37 234	0.29 213	0.23 189	0.81 551	0.23 224	0.16 196	0.24 153	0.18 202	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.25 476

riskmin	0.24 296	0.10 51	0.43 174	0.32 500	0.26 507	0.33 401	0.19 267	0.44 328	0.30 229	0.24 197	0.27 221	0.37 386	0.25 336	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.18 449	0.09 264	0.13 473	0.10 319	0.27 492

qqq	0.24 296	0.16 290	0.46 199	0.20 113	0.15 272	0.23 229	0.20 307	0.43 307	0.32 249	0.26 220	0.31 261	0.28 292	0.25 336	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.22 494	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 453

BUS	0.24 296	0.13 179	0.36 126	0.25 341	0.14 211	0.44 485	0.17 168	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.31 334	0.22 290	0.27 207	0.22 302	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

IER	0.24 296	0.15 256	0.50 264	0.21 146	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.44 328	0.38 328	0.34 364	0.41 383	0.32 345	0.34 452	0.31 281	0.23 321	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.09 111

BSDual-CNN	0.24 296	0.13 179	0.36 126	0.25 341	0.14 211	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

Sa-1000	0.24 296	0.20 370	0.53 314	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.50 385	0.41 364	0.30 289	0.50 461	0.26 274	0.19 268	0.33 301	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.08 66

SA	0.24 296	0.22 397	0.55 334	0.23 253	0.14 211	0.25 271	0.23 396	0.48 367	0.42 376	0.28 242	0.44 415	0.23 224	0.23 302	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.08 173	0.09 111

psmg	0.24 296	0.13 179	0.36 126	0.21 146	0.14 211	0.35 431	0.23 396	0.54 429	0.36 303	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.08 189	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

UDGNet	0.24 296	0.37 515	0.53 314	0.25 341	0.14 211	0.24 251	0.18 222	0.32 171	0.44 400	0.29 266	0.28 228	0.24 243	0.20 273	0.30 268	0.21 284	0.16 497	0.07 125	0.21 537	0.11 399	0.16 468	0.11 217

TransformOpticalFlow	0.24 296	0.14 224	0.57 354	0.24 303	0.11 82	0.21 181	0.19 267	0.43 307	0.34 276	0.30 289	0.43 405	0.36 380	0.31 429	0.61 444	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

OMP-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.48 222	0.30 478	0.13 171	0.21 181	0.16 132	0.38 245	0.35 287	0.34 364	0.30 250	0.33 353	0.20 273	0.70 486	0.24 330	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

IIG-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.47 207	0.29 466	0.12 121	0.23 229	0.14 74	0.40 275	0.33 265	0.35 383	0.37 336	0.33 353	0.22 290	0.70 486	0.26 355	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

PFNet	0.24 296	0.11 87	0.63 398	0.25 341	0.14 211	0.22 210	0.19 267	0.40 275	0.35 287	0.36 396	0.32 271	0.27 279	0.20 273	0.63 458	0.23 321	0.09 279	0.05 5	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.08 66

RAFT	0.24 296	0.24 424	0.46 199	0.27 420	0.15 272	0.26 292	0.26 445	0.37 234	0.31 239	0.34 364	0.34 302	0.41 419	0.22 290	0.30 268	0.18 202	0.08 195	0.15 399	0.11 395	0.10 365	0.11 371	0.13 298

ICVP	0.24 296	0.13 179	0.45 185	0.26 382	0.14 211	0.30 355	0.25 434	0.47 356	0.35 287	0.29 266	0.43 405	0.35 375	0.25 336	0.28 231	0.25 344	0.12 427	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 296	0.19 357	0.76 451	0.27 420	0.18 370	0.41 468	0.24 420	0.45 337	0.36 303	0.23 189	0.27 221	0.20 189	0.18 246	0.28 231	0.19 233	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.13 298

ACVNet	0.24 296	0.18 344	0.51 282	0.18 37	0.15 272	0.27 299	0.23 396	0.40 275	0.45 412	0.29 266	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.10 319	0.09 111

DMCA	0.24 296	0.18 344	0.51 282	0.23 253	0.14 211	0.27 299	0.20 307	0.45 337	0.40 354	0.32 331	0.33 291	0.33 353	0.25 336	0.27 207	0.30 391	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.12 269

DN-CSS_ROB	0.24 296	0.33 491	0.69 424	0.25 341	0.14 211	0.26 292	0.13 51	0.42 298	0.35 287	0.30 289	0.42 391	0.22 210	0.20 273	0.34 316	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

G2L-ROB	0.25 321	0.21 378	0.56 344	0.19 72	0.12 121	0.28 317	0.21 334	0.48 367	0.34 276	0.35 383	0.31 261	0.41 419	0.23 302	0.51 389	0.31 401	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.12 269

DCVSM-stereo	0.25 321	0.14 224	0.53 314	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.14 74	0.35 207	0.35 287	0.42 466	0.33 291	0.46 460	0.30 412	0.31 281	0.27 366	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.10 365	0.12 412	0.15 344

rvit_stereo_0075_2	0.25 321	0.18 344	0.65 408	0.27 420	0.22 460	0.22 210	0.15 99	0.41 293	0.36 303	0.27 231	0.37 336	0.29 305	0.21 283	0.29 253	0.20 257	0.17 511	0.12 329	0.19 529	0.12 441	0.14 448	0.14 327

test_sample3	0.25 321	0.14 224	0.52 303	0.20 113	0.12 121	0.33 401	0.20 307	0.53 414	0.38 328	0.32 331	0.35 310	0.29 305	0.24 323	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.15 344

MyStereo8	0.25 321	0.20 370	0.69 424	0.24 303	0.17 340	0.31 377	0.16 132	0.50 385	0.32 249	0.29 266	0.38 344	0.25 255	0.19 268	0.33 301	0.29 388	0.08 195	0.20 477	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.16 360

mmm	0.25 321	0.15 256	0.44 182	0.23 253	0.20 428	0.28 317	0.21 334	0.43 307	0.32 249	0.31 306	0.40 371	0.30 325	0.24 323	0.31 281	0.28 374	0.09 279	0.21 482	0.11 395	0.12 441	0.10 319	0.26 488

GMStereo_Zeroshot	0.25 321	0.22 397	0.51 282	0.27 420	0.14 211	0.28 317	0.15 99	0.40 275	0.36 303	0.37 413	0.43 405	0.40 410	0.17 216	0.35 323	0.21 284	0.12 427	0.07 125	0.13 456	0.07 135	0.17 483	0.10 176

CFNet_ucs	0.25 321	0.14 224	0.51 282	0.20 113	0.15 272	0.29 341	0.18 222	0.51 396	0.46 423	0.32 331	0.42 391	0.38 392	0.23 302	0.31 281	0.22 302	0.11 387	0.08 189	0.12 430	0.09 308	0.13 425	0.13 298

gwcnet-sp	0.25 321	0.16 290	0.70 430	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

scenet	0.25 321	0.16 290	0.70 430	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

ssnet	0.25 321	0.16 290	0.70 430	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

raft_robust	0.25 321	0.23 413	0.44 182	0.22 200	0.13 171	0.23 229	0.22 368	0.52 404	0.50 465	0.33 344	0.32 271	0.33 353	0.23 302	0.55 411	0.18 202	0.07 71	0.11 305	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.07 22

test_5	0.25 321	0.25 439	0.57 354	0.27 420	0.18 370	0.25 271	0.29 476	0.42 298	0.39 344	0.29 266	0.40 371	0.27 279	0.23 302	0.35 323	0.19 233	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.14 327

iRaft-Stereo_5w	0.25 321	0.24 424	0.50 264	0.23 253	0.18 370	0.19 119	0.19 267	0.39 266	0.35 287	0.28 242	0.36 325	0.34 361	0.23 302	0.66 474	0.28 374	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.14 327

STrans-v2	0.25 321	0.14 224	0.56 344	0.21 146	0.12 121	0.23 229	0.20 307	0.50 385	0.31 239	0.31 306	0.42 391	0.35 375	0.35 459	0.62 455	0.24 330	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

DRaft	0.25 321	0.11 87	0.47 207	0.18 37	0.12 121	0.28 317	0.23 396	0.34 198	0.40 354	0.38 422	0.60 510	0.20 189	0.41 491	0.48 377	0.41 457	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

XX-Stereo	0.25 321	0.11 87	1.09 534	0.35 522	0.38 555	0.23 229	0.13 51	0.43 307	0.19 56	0.20 155	0.40 371	0.31 334	0.10 51	0.33 301	0.13 40	0.08 195	0.11 305	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.10 176

HCRNet	0.25 321	0.27 457	0.42 168	0.34 516	0.17 340	0.27 299	0.18 222	0.45 337	0.37 318	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.23 302	0.44 363	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

BEATNet_4x	0.25 321	0.25 439	0.66 413	0.23 253	0.10 51	0.29 341	0.14 74	0.49 377	0.34 276	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.26 354	0.34 316	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.13 298

UCFNet_RVC	0.25 321	0.21 378	0.49 242	0.19 72	0.15 272	0.34 416	0.18 222	0.47 356	0.36 303	0.30 289	0.35 310	0.40 410	0.26 354	0.35 323	0.24 330	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.14 491	0.13 425	0.13 298

AdaStereo	0.25 321	0.17 322	0.47 207	0.25 341	0.13 171	0.33 401	0.17 168	0.57 467	0.43 387	0.34 364	0.38 344	0.35 375	0.21 283	0.32 291	0.24 330	0.14 473	0.06 52	0.13 456	0.09 308	0.11 371	0.09 111
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 321	0.23 413	0.59 376	0.22 200	0.09 15	0.30 355	0.18 222	0.40 275	0.38 328	0.38 422	0.44 415	0.31 334	0.22 290	0.44 363	0.32 411	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.08 66

iResNet	0.25 321	0.22 397	0.62 393	0.26 382	0.11 82	0.31 377	0.23 396	0.46 345	0.45 412	0.34 364	0.43 405	0.27 279	0.23 302	0.36 329	0.37 444	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.10 176

DFGA-Net	0.26 344	0.33 491	0.70 430	0.22 200	0.15 272	0.25 271	0.17 168	0.41 293	0.40 354	0.30 289	0.32 271	0.21 203	0.18 246	0.61 444	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.09 111

G2L-Stereo_test	0.26 344	0.22 397	0.54 326	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.24 420	0.51 396	0.40 354	0.38 422	0.37 336	0.40 410	0.26 354	0.53 400	0.32 411	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

HUF	0.26 344	0.15 256	0.79 462	0.39 543	0.31 536	0.16 54	0.17 168	0.36 219	0.25 153	0.19 145	0.14 79	0.23 224	0.11 77	0.32 291	0.14 81	0.08 195	0.60 600	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.56 573

PAM_32	0.26 344	0.10 51	0.63 398	0.24 303	0.19 402	0.51 519	0.26 445	0.43 307	0.30 229	0.32 331	0.28 228	0.60 527	0.28 385	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.14 368	0.08 173	0.10 365	0.07 111	0.15 344

PAM	0.26 344	0.11 87	0.63 398	0.25 341	0.18 370	0.53 528	0.29 476	0.44 328	0.28 194	0.36 396	0.27 221	0.59 521	0.26 354	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.12 329	0.07 92	0.10 365	0.07 111	0.13 298

DDVS	0.26 344	0.16 290	0.45 185	0.25 341	0.17 340	0.34 416	0.21 334	0.43 307	0.31 239	0.34 364	0.41 383	0.47 470	0.21 283	0.52 397	0.29 388	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.16 360

UGAM-zero	0.26 344	0.11 87	0.56 344	0.20 113	0.16 310	0.28 317	0.18 222	0.48 367	0.25 153	0.31 306	0.28 228	0.56 512	0.32 442	0.66 474	0.17 172	0.07 71	0.10 271	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.31 513

ITSA-stereo	0.26 344	0.16 290	0.39 141	0.24 303	0.11 82	0.28 317	0.18 222	0.58 481	0.59 515	0.32 331	0.32 271	0.33 353	0.28 385	0.51 389	0.34 427	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 344	0.15 256	0.96 514	0.21 146	0.25 503	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.28 194	0.25 210	0.29 236	0.46 460	0.23 302	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.12 441	0.11 371	0.17 380

test_sample5	0.26 344	0.14 224	0.51 282	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.43 405	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

test_sample4	0.26 344	0.14 224	0.53 314	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.38 344	0.28 292	0.25 336	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.16 360

qqq1	0.26 344	0.13 179	0.47 207	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

fff1	0.26 344	0.13 179	0.47 207	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

DualNet	0.26 344	0.14 224	0.51 282	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

anonymousa	0.26 344	0.13 179	0.56 344	0.29 466	0.30 529	0.31 377	0.20 307	0.38 245	0.36 303	0.33 344	0.51 464	0.41 419	0.27 362	0.25 172	0.24 330	0.08 195	0.18 449	0.09 264	0.18 528	0.08 173	0.17 380

hknet	0.26 344	0.15 256	0.49 242	0.25 341	0.16 310	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.40 354	0.34 364	0.35 310	0.43 439	0.28 385	0.38 342	0.26 355	0.09 279	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

PSMNet-ADL	0.26 344	0.16 290	0.39 141	0.27 420	0.14 211	0.32 394	0.22 368	0.45 337	0.37 318	0.28 242	0.34 302	0.41 419	0.28 385	0.61 444	0.32 411	0.11 387	0.10 271	0.09 264	0.11 399	0.10 319	0.13 298

PSM-AAD	0.26 344	0.11 87	0.43 174	0.24 303	0.12 121	0.27 299	0.37 523	0.36 219	0.30 229	0.36 396	0.39 362	0.28 292	0.77 564	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.21 431

DEmStereo	0.26 344	0.10 51	0.52 303	0.19 72	0.13 171	0.31 377	0.25 434	0.29 129	0.38 328	0.36 396	0.57 499	0.24 243	0.48 520	0.53 400	0.44 472	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

GrayStereo	0.26 344	0.10 51	0.45 185	0.27 420	0.14 211	0.23 229	0.46 552	0.36 219	0.33 265	0.40 449	0.47 448	0.30 325	0.78 565	0.29 253	0.17 172	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.15 344

RAFT-RH_RVC	0.26 344	0.13 179	0.57 354	0.22 200	0.12 121	0.25 271	0.14 74	0.27 104	0.29 213	0.38 422	1.14 574	0.23 224	0.18 246	0.58 424	0.24 330	0.07 71	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.06 50	0.08 66

ARAFT	0.26 344	0.30 476	0.87 491	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.24 420	0.46 345	0.34 276	0.33 344	0.28 228	0.29 305	0.20 273	0.49 379	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.09 111

acv_ft	0.26 344	0.18 344	0.56 344	0.24 303	0.19 402	0.34 416	0.21 334	0.47 356	0.45 412	0.39 440	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.36 438	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.09 111

cf-r	0.26 344	0.22 397	0.66 413	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.22 368	0.44 328	0.42 376	0.32 331	0.42 391	0.43 439	0.27 362	0.44 363	0.27 366	0.11 387	0.07 125	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.09 111

GANet-RSSM	0.26 344	0.19 357	0.54 326	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.22 368	0.47 356	0.34 276	0.30 289	0.40 371	0.41 419	0.30 412	0.59 432	0.25 344	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

PSMNet-RSSM	0.26 344	0.21 378	0.50 264	0.21 146	0.14 211	0.25 271	0.21 334	0.50 385	0.38 328	0.31 306	0.45 429	0.40 410	0.27 362	0.53 400	0.24 330	0.12 427	0.08 189	0.11 395	0.13 473	0.10 319	0.10 176

CFNet-ft	0.26 344	0.21 378	0.51 282	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

CFNet_RVC	0.26 344	0.21 378	0.51 282	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

Select-FE	0.27 372	0.18 344	0.87 491	0.23 253	0.22 460	0.29 341	0.18 222	0.53 414	0.28 194	0.30 289	0.33 291	0.45 451	0.29 405	0.30 268	0.21 284	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.08 173	0.20 419

G2L-Stereo	0.27 372	0.23 413	0.61 389	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.19 267	0.48 367	0.37 318	0.33 344	0.38 344	0.40 410	0.23 302	0.61 444	0.33 420	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.11 217

test_sample6	0.27 372	0.15 256	0.50 264	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.22 368	0.54 429	0.39 344	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.58 424	0.26 355	0.11 387	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

SMFormer	0.27 372	0.13 179	0.47 207	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.10 319	0.16 360

tta	0.27 372	0.13 179	0.47 207	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.13 298

ffm	0.27 372	0.17 322	0.84 481	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 537	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 541

NINENet	0.27 372	0.16 290	0.49 242	0.23 253	0.16 310	0.44 485	0.17 168	0.63 522	0.49 458	0.33 344	0.38 344	0.31 334	0.22 290	0.43 359	0.22 302	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.08 217	0.12 412	0.11 217

SepStereo	0.27 372	0.13 179	0.49 242	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.64 463	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

UPFNet	0.27 372	0.15 256	0.47 207	0.25 341	0.20 428	0.37 446	0.27 454	0.50 385	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.37 386	0.29 405	0.40 347	0.34 427	0.10 348	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.10 319	0.08 66

iResNet_ROB	0.27 372	0.27 457	0.48 222	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.17 168	0.57 467	0.55 496	0.39 440	0.44 415	0.37 386	0.28 385	0.43 359	0.28 374	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.11 217

coex_refinement	0.28 382	0.22 397	0.50 264	0.23 253	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.51 396	0.43 387	0.35 383	0.42 391	0.45 451	0.27 362	0.56 417	0.41 457	0.10 348	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.11 371	0.12 269

ISRNet	0.28 382	0.15 256	0.54 326	0.27 420	0.19 402	0.24 251	0.15 99	0.47 356	0.45 412	0.40 449	0.49 458	0.42 432	0.27 362	0.33 301	0.30 391	0.20 534	0.12 329	0.17 514	0.16 512	0.16 468	0.21 431

rvit_105_1	0.28 382	0.24 424	0.65 408	0.27 420	0.19 402	0.31 377	0.35 514	0.46 345	0.53 482	0.31 306	0.32 271	0.32 345	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.16 497	0.14 368	0.15 497	0.17 523	0.11 371	0.11 217

UGAM	0.28 382	0.18 344	0.57 354	0.26 382	0.13 171	0.23 229	0.26 445	0.33 191	0.45 412	0.32 331	0.42 391	0.45 451	0.22 290	0.92 549	0.23 321	0.08 195	0.09 231	0.14 480	0.13 473	0.10 319	0.10 176

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 382	0.17 322	0.96 514	0.29 466	0.31 536	0.29 341	0.21 334	0.53 414	0.28 194	0.27 231	0.55 488	0.41 419	0.18 246	0.30 268	0.22 302	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.12 412	0.20 419

test_sample7	0.28 382	0.16 290	0.47 207	0.21 146	0.14 211	0.29 341	0.22 368	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.14 473	0.21 482	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.25 476

CBFPSM	0.28 382	0.23 413	0.76 451	0.21 146	0.14 211	0.38 452	0.26 445	0.42 298	0.37 318	0.34 364	0.36 325	0.55 507	0.38 474	0.33 301	0.40 452	0.08 195	0.08 189	0.07 92	0.08 217	0.09 256	0.12 269

ToySt	0.28 382	0.19 357	0.68 422	0.22 200	0.19 402	0.31 377	0.31 494	0.43 307	0.43 387	0.28 242	0.38 344	0.42 432	0.32 442	0.33 301	0.32 411	0.08 195	0.14 368	0.10 339	0.12 441	0.11 371	0.24 466

CSP-Net	0.28 382	0.17 322	0.41 159	0.22 200	0.14 211	0.44 485	0.24 420	0.52 404	0.42 376	0.42 466	0.44 415	0.42 432	0.27 362	0.66 474	0.30 391	0.12 427	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.10 176

DAS	0.28 382	0.13 179	0.49 242	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.76 510	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

AACVNet	0.28 382	0.22 397	0.55 334	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.19 267	0.43 307	0.33 265	0.39 440	0.42 391	0.44 445	0.29 405	0.73 495	0.28 374	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.12 269

FTStereo	0.28 382	0.11 87	0.56 344	0.24 303	0.13 171	0.21 181	0.52 564	0.36 219	0.28 194	0.38 422	0.94 564	0.30 325	0.56 539	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.19 401

LMCR-Stereo	0.28 382	0.22 397	0.56 344	0.29 466	0.14 211	0.37 446	0.23 396	0.57 467	0.36 303	0.40 449	0.40 371	0.29 305	0.30 412	0.41 350	0.38 446	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.13 425	0.10 176

MMNet	0.28 382	0.19 357	0.54 326	0.24 303	0.17 340	0.47 502	0.22 368	0.47 356	0.53 482	0.40 449	0.43 405	0.36 380	0.34 452	0.40 347	0.35 434	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.09 111

UNet	0.28 382	0.16 290	0.70 430	0.24 303	0.20 428	0.44 485	0.21 334	0.52 404	0.42 376	0.36 396	0.40 371	0.43 439	0.33 450	0.41 350	0.32 411	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.09 308	0.10 319	0.09 111

ac_64	0.28 382	0.16 290	0.62 393	0.25 341	0.17 340	0.36 438	0.22 368	0.48 367	0.35 287	0.36 396	0.37 336	0.51 489	0.30 412	0.62 455	0.34 427	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

GwcNet-RSSM	0.28 382	0.25 439	0.61 389	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.24 420	0.46 345	0.44 400	0.33 344	0.46 441	0.41 419	0.28 385	0.55 411	0.31 401	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.09 111

HSM-Net_RVC	0.28 382	0.12 138	0.48 222	0.19 72	0.11 82	0.35 431	0.21 334	0.64 529	0.44 400	0.40 449	0.43 405	0.50 486	0.27 362	0.75 504	0.25 344	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 382	0.25 439	0.64 403	0.22 200	0.16 310	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.33 265	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.26 354	0.45 369	0.28 374	0.15 487	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.14 327

StereoDRNet-Refined	0.28 382	0.19 357	0.47 207	0.25 341	0.14 211	0.36 438	0.21 334	0.49 377	0.43 387	0.46 496	0.52 471	0.42 432	0.30 412	0.46 371	0.38 446	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 402	0.24 424	0.83 477	0.23 253	0.17 340	0.25 271	0.22 368	0.47 356	0.42 376	0.33 344	0.39 362	0.38 392	0.28 385	0.78 514	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

CRFU-Net	0.29 402	0.14 224	0.48 222	0.26 382	0.15 272	0.46 496	0.22 368	0.52 404	0.32 249	0.44 483	0.42 391	0.48 475	0.47 516	0.44 363	0.31 401	0.12 427	0.10 271	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.11 217

iRaft-Stereo_20w	0.29 402	0.11 87	0.86 488	0.33 511	0.24 490	0.32 394	0.26 445	0.60 502	0.26 165	0.41 461	0.21 161	0.28 292	0.19 268	0.32 291	0.24 330	0.07 71	0.31 558	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.47 562

AASNet	0.29 402	0.27 457	0.67 416	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.21 334	0.64 529	0.49 458	0.36 396	0.41 383	0.32 345	0.26 354	0.33 301	0.39 450	0.12 427	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.14 448	0.12 269

GEStereo_RVC	0.29 402	0.24 424	0.60 383	0.27 420	0.16 310	0.33 401	0.25 434	0.58 481	0.56 503	0.35 383	0.38 344	0.34 361	0.25 336	0.51 389	0.29 388	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.13 298

EAI-Stereo	0.29 402	0.11 87	0.38 134	0.22 200	0.18 370	0.33 401	1.66 609	0.53 414	0.27 182	0.27 231	0.50 461	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.25 344	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.11 399	0.07 111	0.10 176

delet	0.29 402	0.18 344	0.58 369	0.24 303	0.19 402	0.41 468	0.30 485	0.52 404	0.51 471	0.35 383	0.42 391	0.37 386	0.31 429	0.49 379	0.36 438	0.10 348	0.09 231	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

HGLStereo	0.29 402	0.19 357	0.60 383	0.24 303	0.21 445	0.33 401	0.23 396	0.52 404	0.44 400	0.36 396	0.49 458	0.41 419	0.35 459	0.46 371	0.34 427	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

DSFCA	0.29 402	0.18 344	0.48 222	0.21 146	0.17 340	0.39 457	0.32 500	0.49 377	0.44 400	0.44 483	0.38 344	0.40 410	0.30 412	0.53 400	0.38 446	0.12 427	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.11 371	0.11 217

CFNet	0.29 402	0.29 470	0.57 354	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.15 99	0.53 414	0.46 423	0.31 306	0.40 371	0.38 392	0.27 362	0.76 510	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 402	0.24 424	0.81 467	0.26 382	0.18 370	0.30 355	0.22 368	0.52 404	0.41 364	0.38 422	0.42 391	0.42 432	0.28 385	0.46 371	0.31 401	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.11 399	0.10 319	0.12 269
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 402	0.37 515	0.92 505	0.24 303	0.13 171	0.30 355	0.19 267	0.55 447	0.51 471	0.39 440	0.46 441	0.39 406	0.27 362	0.36 329	0.30 391	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.13 425	0.11 217

HSM	0.29 402	0.18 344	0.48 222	0.21 146	0.15 272	0.33 401	0.20 307	0.55 447	0.39 344	0.36 396	0.39 362	0.67 552	0.32 442	0.88 537	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.10 176

ACV-stereo	0.30 415	0.20 370	0.82 471	0.23 253	0.16 310	0.48 509	0.20 307	0.38 245	0.34 276	0.29 266	0.33 291	0.66 548	0.43 501	0.55 411	0.31 401	0.10 348	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

ssnet_v2	0.30 415	0.21 378	0.63 398	0.23 253	0.15 272	0.40 463	0.30 485	0.59 491	0.48 444	0.40 449	0.37 336	0.46 460	0.30 412	0.41 350	0.44 472	0.13 449	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.12 412	0.11 217

dad	0.30 415	0.38 522	0.60 383	0.22 200	0.14 211	0.32 394	0.21 334	0.35 207	0.51 471	0.45 490	0.45 429	0.46 460	0.23 302	0.41 350	0.27 366	0.21 536	0.11 305	0.20 534	0.11 399	0.15 460	0.11 217

THIR-Stereo	0.30 415	0.15 256	0.46 199	0.19 72	0.11 82	0.28 317	0.70 578	0.33 191	0.36 303	0.37 413	0.64 525	0.33 353	0.49 525	0.58 424	0.44 472	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.08 66

ADLNet	0.30 415	0.19 357	0.59 376	0.23 253	0.19 402	0.34 416	0.23 396	0.56 458	0.44 400	0.43 477	0.41 383	0.43 439	0.28 385	0.56 417	0.36 438	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

RAFT + AFF	0.30 415	0.33 491	0.76 451	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.33 506	0.55 447	0.42 376	0.28 242	0.30 250	0.31 334	0.31 429	0.64 463	0.32 411	0.09 279	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.12 412	0.16 360

psm_up	0.30 415	0.21 378	0.58 369	0.26 382	0.18 370	0.32 394	0.27 454	0.57 467	0.45 412	0.38 422	0.41 383	0.45 451	0.40 486	0.59 432	0.32 411	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.11 371	0.11 217

DMCA-RVC	0.30 415	0.27 457	0.93 509	0.28 448	0.17 340	0.30 355	0.21 334	0.43 307	0.36 303	0.40 449	0.38 344	0.39 406	0.36 464	0.44 363	0.34 427	0.13 449	0.10 271	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.11 217

STTStereo	0.30 415	0.24 424	0.83 477	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.24 420	0.49 377	0.39 344	0.39 440	0.41 383	0.44 445	0.28 385	0.41 350	0.30 391	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.16 512	0.12 412	0.12 269

RASNet	0.30 415	0.19 357	0.59 376	0.23 253	0.19 402	0.33 401	0.20 307	0.50 385	0.41 364	0.31 306	0.44 415	0.47 470	0.38 474	0.79 518	0.40 452	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.10 176

DLCB_ROB	0.30 415	0.20 370	0.45 185	0.28 448	0.17 340	0.37 446	0.25 434	0.50 385	0.45 412	0.46 496	0.47 448	0.51 489	0.34 452	0.56 417	0.38 446	0.10 348	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217

DualNet (step1)	0.31 426	0.21 378	0.69 424	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.24 543	0.21 482	0.28 556	0.24 552	0.18 499	0.21 431

iinet-f	0.31 426	0.23 413	1.16 544	0.20 113	0.16 310	0.44 485	0.23 396	0.47 356	0.38 328	0.36 396	0.44 415	0.41 419	0.35 459	0.36 329	0.43 465	0.10 348	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.13 425	0.12 269

ADLNet2	0.31 426	0.23 413	0.77 457	0.23 253	0.18 370	0.36 438	0.24 420	0.55 447	0.54 487	0.33 344	0.38 344	0.45 451	0.31 429	0.70 486	0.36 438	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.12 412	0.11 217

hitnet-ft	0.31 426	0.21 378	0.56 344	0.19 72	0.14 211	0.40 463	0.23 396	0.46 345	0.42 376	0.37 413	0.46 441	0.53 502	0.35 459	0.76 510	0.35 434	0.14 473	0.10 271	0.14 480	0.10 365	0.15 460	0.14 327

FADNet-RVC-Resample	0.31 426	0.32 487	1.16 544	0.27 420	0.17 340	0.33 401	0.21 334	0.49 377	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.34 361	0.27 362	0.54 406	0.27 366	0.10 348	0.10 271	0.14 480	0.13 473	0.13 425	0.18 385

FADNet_RVC	0.31 426	0.35 505	0.98 518	0.24 303	0.16 310	0.30 355	0.17 168	0.52 404	0.39 344	0.30 289	0.38 344	0.30 325	0.29 405	0.54 406	0.33 420	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.16 512	0.21 523	0.24 466

FSD	0.32 432	0.28 465	0.35 119	0.37 531	0.41 560	0.28 317	0.27 454	0.32 171	0.30 229	0.27 231	0.27 221	0.29 305	0.27 362	0.35 323	0.28 374	0.23 540	0.49 585	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.64 589

LL-Strereo	0.32 432	0.33 491	0.77 457	0.26 382	0.24 490	0.22 210	0.23 396	0.58 481	0.44 400	0.35 383	0.32 271	0.41 419	0.40 486	0.93 551	0.25 344	0.08 195	0.13 350	0.11 395	0.09 308	0.09 256	0.22 445

SACVNet	0.32 432	0.25 439	0.59 376	0.26 382	0.19 402	0.35 431	0.25 434	0.54 429	0.41 364	0.43 477	0.45 429	0.46 460	0.34 452	0.71 492	0.30 391	0.14 473	0.10 271	0.12 430	0.12 441	0.16 468	0.20 419

CrosDoStereo	0.32 432	0.11 87	0.53 314	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 597	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 510	0.28 292	0.45 507	0.61 444	0.56 508	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

DeepStereo_LL	0.32 432	0.11 87	0.53 314	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 597	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 510	0.28 292	0.45 507	0.61 444	0.56 508	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

pcwnet_v2	0.32 432	0.16 290	1.22 555	0.23 253	0.19 402	0.32 394	0.19 267	0.61 510	0.61 520	0.37 413	0.45 429	0.35 375	0.29 405	0.37 339	0.26 355	0.14 473	0.11 305	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.18 385

TDLM	0.32 432	0.27 457	0.52 303	0.30 478	0.15 272	0.33 401	0.32 500	0.54 429	0.50 465	0.44 483	0.43 405	0.39 406	0.30 412	0.92 549	0.30 391	0.14 473	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.14 327

NVstereo2D	0.32 432	0.18 344	0.63 398	0.24 303	0.23 473	0.43 480	0.28 470	0.60 502	0.58 508	0.28 242	0.39 362	0.42 432	0.30 412	0.71 492	0.30 391	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.10 365	0.20 516	0.18 385

YMNet	0.33 440	0.26 449	0.64 403	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 510	0.56 493	0.51 489	0.30 412	0.41 350	0.44 472	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

YMNet_1	0.33 440	0.26 449	0.64 403	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 510	0.56 493	0.51 489	0.30 412	0.41 350	0.44 472	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

test_for_model	0.33 440	0.91 588	0.48 222	0.74 589	0.50 570	0.20 153	0.16 132	0.33 191	0.27 182	0.29 266	0.15 85	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.31 564	0.27 532	0.06 32	0.05 23	0.97 602	0.31 513

fast-acv-ft	0.33 440	0.26 449	0.88 498	0.25 341	0.18 370	0.49 515	0.27 454	0.44 328	0.50 465	0.40 449	0.55 488	0.49 481	0.36 464	0.39 345	0.41 457	0.11 387	0.11 305	0.11 395	0.12 441	0.13 425	0.11 217

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 440	0.25 439	0.82 471	0.22 200	0.17 340	0.46 496	0.28 470	0.53 414	0.53 482	0.43 477	0.57 499	0.44 445	0.31 429	0.50 383	0.48 485	0.10 348	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.11 371	0.12 269

AANet_RVC	0.33 440	0.31 480	0.69 424	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.49 377	0.55 496	0.39 440	0.60 510	0.43 439	0.30 412	0.88 537	0.54 504	0.11 387	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.10 319	0.12 269

PS-NSSS	0.33 440	0.36 512	0.61 389	0.24 303	0.18 370	0.33 401	0.24 420	0.59 491	0.42 376	0.38 422	0.52 471	0.36 380	0.31 429	0.80 521	0.32 411	0.18 522	0.14 368	0.21 537	0.15 502	0.17 483	0.14 327

DISCO	0.33 440	0.16 290	0.55 334	0.26 382	0.16 310	0.48 509	0.25 434	0.52 404	0.58 508	0.38 422	0.45 429	0.63 537	0.37 469	0.65 468	0.50 492	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.13 425	0.13 298

NOSS_ROB	0.33 440	0.24 424	0.49 242	0.27 420	0.16 310	0.34 416	0.19 267	0.55 447	0.50 465	0.34 364	0.37 336	0.42 432	0.30 412	0.93 551	0.25 344	0.19 531	0.20 477	0.24 546	0.22 546	0.17 483	0.25 476

TCMNet	0.34 449	0.28 465	0.81 467	0.29 466	0.30 529	0.40 463	0.28 470	0.53 414	0.49 458	0.38 422	0.46 441	0.40 410	0.30 412	0.61 444	0.42 461	0.14 473	0.13 350	0.15 497	0.14 491	0.18 499	0.19 401

HBP-ISP	0.34 449	0.35 505	0.76 451	0.23 253	0.17 340	0.33 401	0.22 368	0.56 458	0.47 436	0.42 466	0.49 458	0.33 353	0.41 491	0.73 495	0.27 366	0.18 522	0.19 462	0.24 546	0.20 536	0.16 468	0.16 360

AAGNet	0.34 449	0.12 138	0.53 314	0.26 382	0.16 310	0.20 153	0.19 267	0.31 164	0.29 213	0.35 383	0.35 310	0.27 279	0.30 412	0.44 363	2.56 609	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.09 256	0.07 22

FADNet-RVC	0.34 449	0.43 536	0.97 516	0.25 341	0.20 428	0.33 401	0.20 307	0.51 396	0.42 376	0.34 364	0.40 371	0.41 419	0.29 405	0.65 468	0.36 438	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.15 502	0.19 508	0.20 419

FADNet	0.34 449	0.43 536	0.88 498	0.24 303	0.22 460	0.37 446	0.19 267	0.56 458	0.49 458	0.32 331	0.36 325	0.43 439	0.32 442	0.65 468	0.30 391	0.17 511	0.16 412	0.14 480	0.16 512	0.25 538	0.21 431

CVANet_RVC	0.34 449	0.25 439	0.77 457	0.27 420	0.17 340	0.34 416	0.28 470	0.55 447	0.50 465	0.43 477	0.46 441	0.44 445	0.31 429	0.90 542	0.27 366	0.15 487	0.10 271	0.14 480	0.14 491	0.15 460	0.15 344

StereoDRNet	0.34 449	0.28 465	0.70 430	0.28 448	0.21 445	0.43 480	0.30 485	0.63 522	0.51 471	0.47 502	0.40 371	0.48 475	0.31 429	0.58 424	0.44 472	0.12 427	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.13 298

z-ln-s-r	0.35 456	0.30 476	1.02 523	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.26 445	0.46 345	0.55 496	0.33 344	0.61 518	0.39 406	0.31 429	0.80 521	0.77 538	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.10 176

DRN-Test	0.35 456	0.20 370	0.75 447	0.28 448	0.19 402	0.46 496	0.29 476	0.68 548	0.54 487	0.49 510	0.47 448	0.44 445	0.35 459	0.63 458	0.44 472	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.13 298

XPNet_ROB	0.35 456	0.26 449	0.58 369	0.28 448	0.19 402	0.37 446	0.31 494	0.57 467	0.51 471	0.52 522	0.54 483	0.57 514	0.38 474	0.65 468	0.48 485	0.17 511	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

ff1	0.36 459	0.17 322	0.84 481	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 577	0.08 195	0.28 537	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 541

Wz-Net-LNSev	0.36 459	0.35 505	1.06 528	0.26 382	0.21 445	0.47 502	0.33 506	0.56 458	0.58 508	0.45 490	0.54 483	0.50 486	0.37 469	0.40 347	0.42 461	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.09 308	0.14 448	0.15 344

FAT-Stereo	0.36 459	0.19 357	0.75 447	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.30 485	0.62 518	0.61 520	0.47 502	0.61 518	0.59 521	0.50 526	0.61 444	0.36 438	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.20 419

CBMV_ROB	0.36 459	0.21 378	0.57 354	0.22 200	0.14 211	0.35 431	0.20 307	0.55 447	0.47 436	0.52 522	0.58 502	0.45 451	0.53 535	0.75 504	0.50 492	0.18 522	0.19 462	0.23 544	0.21 538	0.15 460	0.20 419

ETE_ROB	0.36 459	0.32 487	0.64 403	0.30 478	0.18 370	0.40 463	0.38 531	0.59 491	0.49 458	0.50 516	0.52 471	0.62 533	0.37 469	0.58 424	0.43 465	0.13 449	0.10 271	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.18 385

PSMNet_ROB	0.36 459	0.31 480	0.71 437	0.31 494	0.21 445	0.44 485	0.44 548	0.61 510	0.49 458	0.39 440	0.45 429	0.49 481	0.32 442	0.66 474	0.53 500	0.14 473	0.10 271	0.15 497	0.14 491	0.13 425	0.13 298

CBMV	0.36 459	0.25 439	0.61 389	0.24 303	0.14 211	0.42 475	0.33 506	0.56 458	0.52 481	0.54 532	0.52 471	0.51 489	0.58 542	0.63 458	0.43 465	0.15 487	0.16 412	0.18 522	0.16 512	0.13 425	0.19 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 466	0.17 322	0.84 481	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 577	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 453

xxx	0.37 466	0.17 322	0.84 481	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 577	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 453

GwcNet	0.37 466	0.29 470	1.12 538	0.25 341	0.24 490	0.48 509	0.27 454	0.58 481	0.60 518	0.39 440	0.54 483	0.51 489	0.34 452	0.60 437	0.46 480	0.13 449	0.12 329	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.15 344

DANet	0.37 466	0.25 439	0.67 416	0.37 531	0.22 460	0.42 475	0.25 434	0.50 385	0.44 400	0.52 522	0.50 461	0.59 521	0.42 497	0.78 514	0.53 500	0.13 449	0.12 329	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.21 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 466	0.33 491	0.59 376	0.37 531	0.23 473	0.42 475	0.41 543	0.56 458	0.44 400	0.47 502	0.47 448	0.61 530	0.39 481	0.58 424	0.41 457	0.16 497	0.13 350	0.21 537	0.22 546	0.16 468	0.18 385

APVNet	0.38 471	0.26 449	0.87 491	0.26 382	0.22 460	0.52 525	0.35 514	0.64 529	0.46 423	0.40 449	0.52 471	0.48 475	0.39 481	0.84 531	0.48 485	0.13 449	0.14 368	0.15 497	0.16 512	0.16 468	0.16 360

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 471	0.43 536	0.72 442	0.35 522	0.19 402	0.51 519	0.25 434	0.56 458	0.39 344	0.42 466	0.47 448	0.47 470	0.27 362	0.74 499	0.32 411	0.38 574	0.19 462	0.27 549	0.17 523	0.29 556	0.27 492

RP	0.38 471	0.26 449	0.67 416	0.31 494	0.24 490	0.37 446	0.29 476	0.53 414	0.61 520	0.42 466	0.65 527	0.62 533	0.51 528	0.63 458	0.43 465	0.17 511	0.15 399	0.17 514	0.15 502	0.17 483	0.19 401

RYNet	0.38 471	0.23 413	0.65 408	0.26 382	0.28 514	0.62 544	0.33 506	0.61 510	0.62 524	0.42 466	0.39 362	0.58 520	0.40 486	0.89 539	0.57 511	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.19 508	0.22 445

LALA_ROB	0.38 471	0.31 480	0.65 408	0.30 478	0.21 445	0.46 496	0.39 534	0.63 522	0.54 487	0.53 528	0.52 471	0.69 556	0.36 464	0.52 397	0.48 485	0.18 522	0.11 305	0.16 505	0.14 491	0.17 483	0.16 360

PSMNet-RUCA	0.39 476	0.47 543	0.84 481	0.46 565	0.41 560	0.34 416	0.26 445	0.59 491	0.46 423	0.40 449	0.51 464	0.44 445	0.33 450	0.43 359	0.31 401	0.25 550	0.14 368	0.33 568	0.21 538	0.32 561	0.23 453

1111x	0.39 476	0.17 322	0.80 466	0.23 253	0.15 272	0.33 401	0.27 454	0.62 518	0.48 444	0.32 331	0.43 405	0.40 410	0.29 405	0.86 534	1.60 593	0.09 279	0.23 503	0.09 264	0.12 441	0.10 319	0.23 453

EKT-Stereo	0.39 476	0.13 179	0.53 314	0.42 557	3.94 614	0.22 210	0.17 168	0.38 245	0.30 229	0.21 163	0.20 143	0.23 224	0.15 176	0.30 268	0.18 202	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.12 269

GASNet	0.39 476	0.58 565	1.27 557	0.35 522	0.23 473	0.35 431	0.23 396	0.63 522	0.56 503	0.41 461	0.38 344	0.45 451	0.30 412	0.81 525	0.42 461	0.16 497	0.11 305	0.14 480	0.14 491	0.23 532	0.12 269

Wz-Net-MNSev	0.39 476	0.35 505	0.99 520	0.26 382	0.21 445	0.59 541	0.39 534	0.58 481	0.61 520	0.49 510	0.56 493	0.53 502	0.37 469	0.61 444	0.47 483	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.15 460	0.15 344

xxxx	0.39 476	0.14 224	0.47 207	0.20 113	0.16 310	0.38 452	0.20 307	0.61 510	0.43 387	0.30 289	0.44 415	0.38 392	0.25 336	0.50 383	2.41 607	0.11 387	0.21 482	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.26 488

test_xeample	0.39 476	0.14 224	0.46 199	0.19 72	0.16 310	0.34 416	0.22 368	0.59 491	0.43 387	0.33 344	0.47 448	0.30 325	0.27 362	0.60 437	2.44 608	0.10 348	0.21 482	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.25 476

Syn2CoEx	0.39 476	0.39 526	1.08 533	0.35 522	0.21 445	0.41 468	0.29 476	0.63 522	0.51 471	0.43 477	0.56 493	0.45 451	0.45 507	0.69 483	0.39 450	0.17 511	0.14 368	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.16 360

S-Stereo	0.39 476	0.20 370	1.04 525	0.28 448	0.22 460	0.39 457	0.31 494	0.58 481	0.69 540	0.40 449	0.59 506	0.48 475	0.41 491	0.75 504	0.42 461	0.12 427	0.15 399	0.13 456	0.13 473	0.16 468	0.25 476

stereogan	0.39 476	0.20 370	0.78 461	0.28 448	0.22 460	0.65 550	0.26 445	0.62 518	0.65 529	0.45 490	0.60 510	0.67 552	0.45 507	0.69 483	0.37 444	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.12 441	0.20 516	0.19 401

Nwc_Net	0.39 476	0.29 470	0.84 481	0.32 500	0.24 490	0.45 493	0.30 485	0.67 543	0.51 471	0.39 440	0.70 537	0.59 521	0.48 520	0.61 444	0.45 479	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.21 538	0.14 448	0.15 344

DStereoRT	0.40 487	0.16 290	0.74 443	0.25 341	0.17 340	0.42 475	0.19 267	0.50 385	0.48 444	0.31 306	0.40 371	0.32 345	0.39 481	0.64 463	0.31 401	0.09 279	0.11 305	1.56 613	0.43 580	0.08 173	0.41 549

w-ln-seven-2	0.40 487	0.37 515	1.34 563	0.28 448	0.18 370	0.38 452	0.29 476	0.53 414	0.59 515	0.47 502	0.56 493	0.46 460	0.42 497	0.70 486	0.64 523	0.10 348	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.16 360

aanetorigin	0.40 487	0.33 491	1.14 541	0.25 341	0.19 402	0.30 355	0.37 523	0.34 198	0.47 436	0.95 575	0.82 552	0.52 497	0.56 539	0.50 383	0.52 496	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.16 468	0.19 401

AF-Net	0.40 487	0.31 480	0.74 443	0.33 511	0.24 490	0.43 480	0.30 485	0.64 529	0.67 534	0.44 483	0.69 536	0.65 544	0.52 530	0.59 432	0.48 485	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.14 491	0.16 468	0.14 327

edge stereo	0.40 487	0.22 397	0.87 491	0.27 420	0.22 460	0.38 452	0.26 445	0.59 491	0.56 503	0.53 528	0.60 510	0.71 560	0.50 526	0.78 514	0.43 465	0.16 497	0.15 399	0.19 529	0.14 491	0.17 483	0.19 401

PA-Net	0.40 487	0.35 505	1.05 526	0.32 500	0.28 514	0.39 457	0.43 546	0.53 414	0.56 503	0.35 383	0.43 405	0.41 419	0.36 464	0.83 530	0.61 518	0.12 427	0.23 503	0.16 505	0.23 550	0.13 425	0.20 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 487	0.28 465	0.67 416	0.31 494	0.18 370	0.43 480	0.39 534	0.60 502	0.46 423	0.48 509	0.78 547	0.55 507	0.45 507	0.96 555	0.55 507	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.15 460	0.16 360

RGC	0.41 494	0.35 505	0.76 451	0.35 522	0.28 514	0.41 468	0.29 476	0.60 502	0.55 496	0.47 502	0.64 525	0.63 537	0.47 516	0.74 499	0.46 480	0.16 497	0.15 399	0.21 537	0.21 538	0.19 508	0.21 431

ADCRef	0.41 494	0.33 491	1.05 526	0.26 382	0.21 445	0.49 515	0.27 454	0.54 429	0.51 471	0.51 519	0.59 506	0.35 375	0.47 516	0.54 406	1.35 584	0.09 279	0.08 189	0.12 430	0.12 441	0.12 412	0.13 298

PWC_ROB	0.41 494	0.38 522	0.92 505	0.26 382	0.20 428	0.39 457	0.19 267	0.61 510	0.69 540	0.58 541	0.84 555	0.52 497	0.44 505	0.74 499	0.62 519	0.13 449	0.09 231	0.14 480	0.10 365	0.17 483	0.18 385

PWCDC_ROB	0.41 494	0.41 532	0.77 457	0.34 516	0.21 445	0.43 480	0.20 307	0.60 502	0.90 569	0.44 483	1.24 579	0.36 380	0.38 474	0.56 417	0.48 485	0.18 522	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.20 516	0.16 360

UDG	0.42 498	0.54 555	0.67 416	0.41 554	0.35 545	0.47 502	0.27 454	0.57 467	0.48 444	0.40 449	0.46 441	0.59 521	0.45 507	0.47 375	0.46 480	0.26 552	0.19 462	0.49 578	0.22 546	0.37 565	0.30 509

NCC-stereo	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 524	0.47 502	0.37 523	0.68 548	0.53 482	0.42 466	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 504	0.54 504	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 557	0.17 483	0.18 385

Abc-Net	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 524	0.47 502	0.37 523	0.68 548	0.53 482	0.42 466	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 504	0.54 504	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 557	0.17 483	0.18 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 498	0.33 491	0.89 500	0.29 466	0.36 550	0.49 515	0.31 494	0.63 522	0.54 487	0.47 502	0.56 493	0.47 470	0.43 501	1.00 560	0.40 452	0.28 558	0.21 482	0.20 534	0.18 528	0.25 538	0.18 385

SGM-Forest	0.42 498	0.44 539	0.92 505	0.24 303	0.16 310	0.45 493	0.40 538	0.58 481	0.50 465	0.54 532	0.63 522	0.52 497	0.51 528	0.91 544	0.66 526	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.15 502	0.15 460	0.21 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 503	0.34 501	0.62 393	0.28 448	0.33 540	0.60 542	0.34 511	0.68 548	0.47 436	0.54 532	0.66 529	0.56 512	0.46 514	0.73 495	0.66 526	0.26 552	0.19 462	0.24 546	0.22 546	0.27 549	0.25 476

RTSC	0.43 503	0.37 515	0.95 513	0.30 478	0.20 428	0.50 518	0.23 396	0.65 535	0.86 565	0.56 536	0.54 483	0.51 489	0.36 464	0.71 492	0.92 550	0.13 449	0.14 368	0.11 395	0.13 473	0.18 499	0.19 401

SQANet	0.44 505	0.57 562	0.89 500	0.49 568	0.39 557	0.47 502	0.23 396	0.53 414	0.44 400	0.41 461	0.48 457	0.47 470	0.34 452	0.58 424	0.43 465	0.38 574	0.15 399	0.40 574	0.21 538	0.50 572	0.34 526

Anonymous_2	0.44 505	0.23 413	0.57 354	0.34 516	0.34 542	0.53 528	0.28 470	0.49 377	0.39 344	0.36 396	0.34 302	0.48 475	0.38 474	0.43 359	0.33 420	0.26 552	0.41 577	0.44 576	1.45 613	0.33 563	0.37 541

NaN_ROB	0.44 505	0.38 522	0.94 512	0.30 478	0.20 428	0.52 525	0.49 559	0.61 510	0.60 518	0.56 536	0.47 448	0.49 481	0.42 497	1.24 578	0.76 537	0.12 427	0.18 449	0.12 430	0.13 473	0.12 412	0.18 385

w-ln-seven	0.45 508	0.40 529	1.40 569	0.27 420	0.22 460	0.58 537	0.33 506	0.65 535	0.83 559	0.59 542	0.63 522	0.53 502	0.39 481	0.66 474	0.81 544	0.12 427	0.11 305	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

test_sample9	0.45 508	0.21 378	0.69 424	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.70 486	1.01 559	0.24 543	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 499	0.21 431

Wz-Net-SNSev	0.45 508	0.53 554	1.42 570	0.31 494	0.21 445	0.44 485	0.45 549	0.64 529	0.68 538	0.46 496	0.66 529	0.62 533	0.40 486	0.78 514	0.65 524	0.12 427	0.11 305	0.12 430	0.13 473	0.17 483	0.19 401

DDUNet	0.45 508	0.60 568	0.71 437	0.45 562	0.39 557	0.46 496	0.32 500	0.53 414	0.44 400	0.46 496	0.53 479	0.57 514	0.38 474	0.51 389	0.43 465	0.34 567	0.21 482	0.56 582	0.25 557	0.41 568	0.36 533

222	0.45 508	0.14 224	0.43 174	0.19 72	0.15 272	0.36 438	0.20 307	0.60 502	0.43 387	0.37 413	0.45 429	0.30 325	0.28 385	0.59 432	3.72 613	0.11 387	0.19 462	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.27 492

SHD	0.45 508	0.34 501	0.89 500	0.37 531	0.28 514	0.46 496	0.23 396	0.72 560	0.96 576	0.65 549	0.61 518	0.61 530	0.48 520	0.64 463	0.69 529	0.16 497	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.21 523	0.25 476

GANetREF_RVC	0.45 508	0.52 551	0.87 491	0.39 543	0.20 428	0.51 519	0.50 561	0.68 548	0.67 534	0.47 502	0.46 441	0.50 486	0.43 501	0.91 544	0.40 452	0.28 558	0.21 482	0.32 565	0.19 531	0.28 554	0.23 453
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 508	0.37 515	0.89 500	0.44 559	0.37 552	0.70 553	0.35 514	0.75 564	0.78 554	0.45 490	0.53 479	0.65 544	0.40 486	0.68 482	0.52 496	0.22 539	0.12 329	0.21 537	0.19 531	0.26 543	0.22 445

DeepPrunerF	0.46 516	0.37 515	1.50 574	0.34 516	0.30 529	0.36 438	0.37 523	0.64 529	1.15 590	0.41 461	0.45 429	0.40 410	0.41 491	0.82 526	0.53 500	0.18 522	0.14 368	0.23 544	0.21 538	0.17 483	0.18 385

CC-Net-ROB	0.46 516	0.55 556	0.86 488	0.38 541	0.23 473	0.51 519	0.30 485	0.69 554	0.51 471	0.46 496	0.51 464	0.48 475	0.38 474	0.96 555	0.40 452	0.36 570	0.23 503	0.56 582	0.25 557	0.34 564	0.22 445

FBW_ROB	0.46 516	0.34 501	0.71 437	0.32 500	0.20 428	0.51 519	0.32 500	0.73 561	0.63 526	0.60 543	0.57 499	0.65 544	0.44 505	1.42 591	0.62 519	0.14 473	0.17 437	0.22 542	0.16 512	0.17 483	0.23 453

SDNR	0.47 519	0.29 470	0.92 505	0.24 303	0.37 552	1.27 589	0.17 168	0.54 429	0.58 508	0.44 483	0.85 556	0.55 507	0.28 385	1.19 576	0.52 496	0.23 540	0.24 516	0.17 514	0.13 473	0.19 508	0.26 488

G-Net	0.47 519	0.26 449	1.02 523	0.34 516	0.28 514	0.89 571	0.35 514	0.47 356	0.46 423	0.68 554	1.20 576	0.64 542	0.59 544	0.61 444	0.60 515	0.16 497	0.14 368	0.17 514	0.13 473	0.22 527	0.21 431

XQC	0.47 519	0.45 540	1.07 530	0.40 548	0.28 514	0.58 537	0.38 531	0.67 543	0.76 553	0.53 528	0.47 448	0.59 521	0.47 516	0.74 499	0.80 542	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.16 512	0.26 543	0.24 466

WQFJA1++	0.48 522	0.07 1	0.86 488	0.23 253	0.19 402	0.18 99	0.11 18	0.21 33	0.14 13	2.23 610	0.12 37	0.23 224	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.08 195	0.19 462	0.06 32	0.09 308	4.02 617	0.20 419

z-mn7	0.48 522	0.52 551	1.28 558	0.26 382	0.19 402	0.62 544	0.34 511	0.59 491	0.96 576	0.45 490	0.97 565	0.53 502	0.41 491	0.99 559	0.70 530	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.14 448	0.16 360

ADCP+	0.48 522	0.36 512	1.47 572	0.26 382	0.22 460	0.57 535	0.40 538	0.56 458	0.54 487	0.46 496	0.52 471	0.46 460	0.53 535	0.59 432	1.93 600	0.10 348	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.15 344

PASM	0.49 525	0.41 532	1.15 542	0.37 531	0.35 545	0.42 475	0.42 544	0.54 429	0.65 529	0.54 532	0.54 483	0.63 537	0.48 520	0.94 554	0.51 495	0.27 556	0.30 554	0.30 560	0.33 570	0.29 556	0.29 506

zh-mn7	0.50 526	0.57 562	1.82 587	0.25 341	0.19 402	0.45 493	0.29 476	0.59 491	0.84 562	0.67 552	0.97 565	0.49 481	0.41 491	0.93 551	0.73 533	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.13 425	0.17 380

GCST	0.50 526	0.67 574	0.82 471	1.04 599	0.55 576	0.38 452	0.11 18	0.42 298	0.33 265	0.42 466	0.35 310	0.29 305	0.18 246	0.50 383	0.23 321	0.70 591	0.42 578	0.79 594	0.62 598	0.63 581	0.47 562

SuperB	0.50 526	0.37 515	2.16 594	0.23 253	0.15 272	0.41 468	0.32 500	0.50 385	0.83 559	0.44 483	0.51 464	0.33 353	0.45 507	0.69 483	1.07 566	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.95 601	0.18 385

ADCL	0.50 526	0.30 476	1.15 542	0.28 448	0.19 402	0.77 561	0.64 574	0.57 467	0.73 550	0.57 539	0.73 542	0.55 507	0.60 546	0.66 474	1.53 590	0.11 387	0.10 271	0.13 456	0.13 473	0.15 460	0.16 360

ADCPNet	0.51 530	0.36 512	1.82 587	0.27 420	0.23 473	0.71 554	0.39 534	0.56 458	0.54 487	0.52 522	0.60 510	0.66 548	0.57 541	0.64 463	1.23 573	0.15 487	0.18 449	0.14 480	0.23 550	0.19 508	0.22 445

DPSNet	0.51 530	0.26 449	1.16 544	0.28 448	0.21 445	0.76 558	0.56 569	0.89 583	0.82 558	0.49 510	0.51 464	0.64 542	0.81 569	0.89 539	0.85 547	0.17 511	0.16 412	0.13 456	0.13 473	0.26 543	0.27 492

MDST_ROB	0.51 530	0.16 290	0.97 516	0.31 494	0.21 445	1.35 593	0.34 511	0.80 569	0.59 515	1.09 586	0.74 543	0.49 481	0.37 469	1.31 585	0.60 515	0.14 473	0.12 329	0.16 505	0.13 473	0.13 425	0.18 385

zh-sn7	0.52 533	0.64 571	1.77 584	0.30 478	0.20 428	0.47 502	0.40 538	0.60 502	0.65 529	0.53 528	0.82 552	0.52 497	0.59 544	1.10 569	0.96 555	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.13 473	0.17 483	0.20 419

test_sample8	0.52 533	0.21 378	0.69 424	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.57 467	0.38 328	0.63 546	0.39 362	1.16 578	0.68 561	0.70 486	1.01 559	0.24 543	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 499	0.21 431

psmorigin	0.52 533	0.29 470	3.10 604	0.24 303	0.19 402	0.39 457	0.24 420	0.52 404	0.45 412	0.66 551	0.68 533	0.70 559	0.52 530	0.86 534	0.49 491	0.15 487	0.17 437	0.13 456	0.14 491	0.16 468	0.23 453

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 536	0.60 568	0.98 518	0.40 548	0.25 503	0.87 569	0.57 570	0.60 502	0.64 528	0.60 543	0.67 531	0.63 537	0.42 497	1.13 571	0.50 492	0.23 540	0.28 537	0.27 549	0.35 572	0.25 538	0.33 523

ADCMid	0.53 536	0.45 540	1.46 571	0.27 420	0.22 460	0.51 519	0.38 531	0.61 510	0.58 508	0.75 559	0.67 531	0.62 533	0.66 560	0.66 474	1.75 595	0.13 449	0.12 329	0.17 514	0.17 523	0.20 516	0.21 431

pmcnn	0.54 538	0.24 424	1.06 528	0.25 341	0.26 507	0.40 463	0.31 494	0.55 447	0.55 496	0.56 536	1.22 578	2.53 607	0.39 481	0.84 531	1.08 567	0.09 279	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.10 319	0.14 327

DStereoO	0.55 539	0.35 505	0.68 422	0.44 559	0.49 568	0.41 468	1.08 600	0.58 481	0.73 550	0.49 510	0.53 479	0.51 489	0.85 571	0.60 437	0.75 535	0.83 598	0.28 537	0.38 571	0.19 531	0.52 576	0.35 530

Wz-Net-TNSev	0.55 539	0.72 576	1.90 589	0.26 382	0.21 445	0.64 549	0.45 549	0.66 541	0.71 545	0.52 522	0.55 488	0.71 560	0.63 557	1.04 565	0.94 553	0.16 497	0.15 399	0.13 456	0.15 502	0.21 523	0.24 466

AnyNet_C32	0.55 539	0.51 550	1.34 563	0.29 466	0.28 514	0.61 543	0.62 573	0.57 467	0.62 524	0.63 546	0.68 533	0.54 506	0.55 537	0.82 526	1.81 596	0.15 487	0.15 399	0.15 497	0.18 528	0.21 523	0.25 476

CSAN	0.55 539	0.47 543	1.19 552	0.37 531	0.23 473	0.57 535	0.61 572	0.65 535	0.72 547	0.65 549	0.78 547	0.66 548	0.65 559	1.41 590	0.77 538	0.21 536	0.17 437	0.20 534	0.21 538	0.18 499	0.21 431

WCMA_ROB	0.55 539	0.27 457	0.76 451	0.26 382	0.22 460	0.62 544	0.36 521	0.57 467	0.58 508	0.97 577	1.40 584	1.28 585	0.94 579	0.80 521	0.80 542	0.20 534	0.17 437	0.16 505	0.16 512	0.19 508	0.29 506

WZ-Net	0.56 544	0.49 549	2.14 593	0.30 478	0.24 490	0.58 537	0.48 556	0.65 535	0.80 556	0.51 519	0.72 539	0.68 554	0.60 546	1.06 567	1.01 559	0.13 449	0.10 271	0.11 395	0.12 441	0.19 508	0.23 453

Consistency-Raft	0.56 544	0.52 551	1.12 538	0.45 562	0.49 568	0.48 509	0.45 549	0.73 561	0.74 552	0.45 490	0.82 552	0.46 460	0.60 546	0.51 389	0.63 522	0.39 576	0.40 575	0.44 576	0.51 588	0.53 577	0.38 548

anonymity	0.57 546	0.55 556	0.74 443	0.48 567	0.63 581	0.56 533	0.43 546	0.71 556	0.51 471	0.64 548	0.55 488	0.57 514	0.61 550	0.65 468	0.57 511	0.55 582	0.55 594	0.50 579	0.54 590	0.51 574	0.61 582

SGM_RVC	0.57 546	0.22 397	0.60 383	0.26 382	0.16 310	0.97 577	0.46 552	0.76 566	0.90 569	1.03 583	0.92 563	1.16 578	0.93 578	1.21 577	0.72 532	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.16 468	0.24 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 548	0.48 547	1.35 565	0.38 541	0.37 552	0.96 576	1.13 602	0.84 578	1.05 580	0.50 516	0.70 537	0.45 451	0.61 550	0.63 458	0.62 519	0.26 552	0.28 537	0.14 480	0.13 473	0.20 516	0.44 557

MFN_U_SF_RVC	0.58 548	0.58 565	1.31 561	0.39 543	0.23 473	0.72 555	0.30 485	0.83 574	0.68 538	0.74 558	0.74 543	0.86 566	0.60 546	0.84 531	0.83 545	0.29 560	0.27 532	0.32 565	0.37 576	0.31 558	0.33 523

SANet	0.58 548	0.41 532	1.38 566	0.27 420	0.16 310	0.72 555	0.48 556	0.71 556	1.34 593	0.69 555	0.97 565	0.94 570	0.78 565	0.97 558	0.93 551	0.14 473	0.12 329	0.12 430	0.12 441	0.18 499	0.20 419

otaku	0.60 551	0.73 578	1.13 540	0.64 576	0.45 567	0.73 557	0.37 523	0.67 543	0.67 534	0.52 522	0.75 545	0.66 548	0.46 514	0.74 499	0.59 514	0.55 582	0.34 568	0.56 582	0.36 574	0.65 583	0.49 567

MeshStereo	0.60 551	0.31 480	0.71 437	0.22 200	0.17 340	0.66 551	0.36 521	0.81 571	0.63 526	1.48 605	1.32 581	1.65 593	0.83 570	1.18 575	0.74 534	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.14 491	0.17 483	0.19 401
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Ntro	0.61 553	0.75 581	1.16 544	0.67 578	0.50 570	0.76 558	0.37 523	0.68 548	0.71 545	0.50 516	0.59 506	0.65 544	0.52 530	0.79 518	0.58 513	0.58 585	0.32 563	0.57 585	0.34 571	0.69 588	0.50 569

PVD	0.62 554	0.41 532	0.93 509	0.44 559	0.39 557	0.63 548	0.51 563	0.86 579	1.27 591	0.93 574	1.09 571	0.81 564	0.85 571	0.89 539	0.89 549	0.21 536	0.23 503	0.22 542	0.19 531	0.28 554	0.41 549

SAMSARA	0.62 554	0.47 543	0.93 509	0.70 582	0.50 570	1.15 583	1.29 605	0.79 568	0.70 543	0.77 566	0.55 488	0.92 569	0.58 542	0.87 536	0.77 538	0.19 531	0.27 532	0.18 522	0.19 531	0.27 549	0.28 500

ADCS	0.62 554	0.56 558	1.54 577	0.30 478	0.25 503	0.56 533	0.46 552	0.71 556	0.86 565	0.77 566	0.72 539	0.68 554	0.62 555	0.82 526	2.33 606	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.17 523	0.23 532	0.27 492

DGSMNet	0.63 557	0.32 487	1.01 522	0.54 572	0.73 588	0.62 544	1.36 606	0.62 518	0.58 508	0.38 422	0.62 521	0.52 497	0.34 452	0.65 468	0.47 483	0.54 581	0.61 601	0.67 587	0.61 597	0.65 583	0.69 596

MSMD_ROB	0.63 557	0.34 501	0.70 430	0.30 478	0.25 503	0.88 570	0.35 514	0.58 481	0.67 534	1.13 587	1.52 588	1.75 596	1.05 584	0.90 542	0.60 515	0.24 543	0.22 494	0.27 549	0.27 565	0.25 538	0.27 492

EDNetEfficient	0.64 559	0.39 526	2.52 597	0.26 382	0.26 507	0.39 457	0.49 559	0.42 298	1.06 581	1.38 594	0.86 557	0.61 530	0.97 580	0.66 474	1.62 594	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.12 441	0.20 516	0.19 401

FCDSN-DC	0.67 560	0.38 522	0.83 477	0.37 531	0.30 529	0.66 551	0.37 523	0.69 554	0.70 543	1.15 589	1.53 589	1.70 595	1.38 593	1.00 560	0.83 545	0.24 543	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.27 549	0.32 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 560	0.94 590	1.63 579	0.77 590	1.19 607	0.53 528	0.25 434	0.61 510	0.72 547	0.70 556	0.60 510	0.69 556	0.90 576	0.80 521	0.52 496	0.27 556	0.13 350	0.74 590	0.31 569	0.68 586	0.44 557

AnyNet_C01	0.68 562	0.69 575	2.64 599	0.33 511	0.27 512	0.93 572	0.64 574	0.66 541	0.65 529	0.70 556	0.97 565	0.75 562	0.63 557	1.01 562	1.52 589	0.17 511	0.16 412	0.17 514	0.17 523	0.24 536	0.28 500

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 563	0.73 578	1.26 556	0.47 566	0.28 514	1.42 596	0.60 571	0.82 572	0.94 575	0.85 570	0.86 557	0.88 568	0.70 562	1.32 586	0.75 535	0.37 572	0.30 554	0.34 569	0.36 574	0.44 569	0.42 553

FC-DCNN	0.73 564	0.33 491	0.84 481	0.33 511	0.28 514	0.82 567	0.40 538	0.82 572	0.83 559	1.43 597	1.60 593	1.97 598	1.38 593	1.10 569	0.93 551	0.24 543	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

MFMNet_re	0.74 565	0.84 584	1.16 544	0.64 576	0.70 586	0.79 563	0.71 579	0.77 567	0.85 563	0.79 568	0.86 557	0.69 556	0.80 567	0.73 495	0.65 524	0.66 589	0.59 599	0.61 586	0.58 595	0.68 586	0.71 597

NVStereoNet_ROB	0.74 565	0.64 571	1.20 554	0.55 573	0.43 565	0.54 532	0.48 556	0.75 564	0.87 568	0.88 571	1.72 596	1.06 575	1.03 583	1.29 582	0.98 558	0.35 569	0.42 578	0.41 575	0.48 583	0.38 566	0.43 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 565	0.72 576	1.18 551	0.52 571	0.57 578	0.76 558	0.50 561	0.80 569	0.66 533	0.97 577	0.88 560	0.94 570	0.74 563	1.08 568	1.04 564	0.58 585	0.51 587	0.50 579	0.50 587	0.56 578	0.72 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 568	0.33 491	0.82 471	0.33 511	0.28 514	0.85 568	0.40 538	0.88 581	0.86 565	1.46 599	1.65 594	2.08 600	1.40 595	1.14 573	0.95 554	0.24 543	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

RainbowNet	0.76 569	1.00 594	1.29 559	0.82 591	0.63 581	0.79 563	0.52 564	0.83 574	0.93 572	0.61 545	0.79 550	0.79 563	0.62 555	0.82 526	0.67 528	0.80 597	0.55 594	0.79 594	0.49 584	0.81 593	0.62 583

ACVNet-4b	0.76 569	0.90 587	1.67 581	0.73 586	0.51 574	0.80 566	0.31 494	0.74 563	0.81 557	0.51 519	0.72 539	0.94 570	0.43 501	1.01 562	1.32 581	1.18 610	0.22 494	0.77 592	0.45 581	0.70 589	0.50 569

ACVNet_1	0.77 571	0.92 589	1.79 586	0.73 586	0.53 575	0.78 562	0.42 544	0.88 581	0.90 569	0.75 559	0.76 546	1.32 586	0.80 567	1.04 565	0.70 530	0.57 584	0.32 563	0.72 589	0.35 572	0.70 589	0.50 569

ELAS_RVC	0.80 572	0.40 529	1.10 535	0.40 548	0.35 545	0.93 572	1.10 601	0.87 580	1.12 588	1.40 595	1.39 582	1.27 584	1.55 601	1.13 571	1.13 568	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.28 566	0.31 558	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 572	0.40 529	0.91 504	0.39 543	0.35 545	1.52 598	0.81 587	0.97 585	0.98 578	1.47 604	1.58 591	1.19 581	1.33 592	1.01 562	1.21 571	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.29 568	0.32 561	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 574	0.64 571	2.42 596	0.49 568	0.17 340	0.58 537	0.32 500	0.83 574	0.85 563	0.41 461	0.52 471	0.98 574	0.61 550	4.97 618	1.22 572	0.12 427	0.07 125	0.10 339	0.24 552	0.27 549	0.32 518

RTS	0.81 574	0.56 558	4.76 607	0.37 531	0.30 529	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 563	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 466

RTSA	0.81 574	0.56 558	4.76 607	0.37 531	0.30 529	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 563	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 466

IMH-64-1	0.94 577	0.95 591	1.07 530	0.98 596	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 572	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 595	0.66 592

IMH-64	0.94 577	0.95 591	1.07 530	0.98 596	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 572	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 595	0.66 592

ACVNet_2	0.94 577	0.98 593	1.71 583	0.83 592	0.63 581	1.02 578	0.64 574	1.16 590	1.43 597	1.02 581	1.39 582	1.47 589	0.86 574	1.16 574	0.79 541	0.63 588	0.43 581	0.78 593	0.49 584	0.80 592	0.57 576

MonStereo1	0.96 580	0.61 570	0.99 520	0.70 582	0.59 579	1.37 594	0.35 514	0.97 585	1.27 591	0.97 577	1.92 600	1.53 591	2.13 605	1.29 582	0.87 548	0.71 592	0.34 568	0.75 591	0.47 582	0.75 591	0.68 594

DStereoSA	1.00 581	0.46 542	1.33 562	0.68 579	0.86 600	1.26 588	2.25 615	0.83 574	1.41 595	0.57 539	1.92 600	0.57 514	2.07 604	0.96 555	1.84 598	0.36 570	0.55 594	0.28 556	0.53 589	0.45 570	0.90 605

U	1.02 582	0.10 51	0.26 55	0.22 200	3.66 613	6.41 616	0.13 51	0.22 44	0.21 90	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 71	0.05 5	5.35 622	2.86 619	0.07 111	0.06 8

MultiAttention	1.05 583	0.14 224	0.50 264	0.35 522	0.43 565	5.62 612	1.71 612	0.71 556	0.54 487	0.36 396	0.63 522	0.55 507	0.22 290	7.50 622	0.56 508	0.09 279	0.06 52	0.14 480	0.24 552	0.27 549	0.34 526

WAO-7	1.05 583	1.00 594	1.19 552	0.83 592	0.67 585	1.22 586	0.84 589	1.43 597	1.56 599	1.13 587	1.75 597	1.46 588	1.25 589	1.56 593	1.28 576	0.61 587	0.62 604	0.70 588	0.68 600	0.66 585	0.62 583

MADNet+	1.05 583	1.26 605	4.77 610	0.73 586	0.50 570	1.25 587	0.97 592	1.05 587	0.93 572	0.67 552	0.78 547	0.87 567	0.85 571	2.14 604	1.83 597	0.40 577	0.42 578	0.32 565	0.28 566	0.45 570	0.43 555

PWCK	1.05 583	1.29 606	2.12 592	0.92 594	0.42 562	1.27 589	1.01 594	1.14 589	1.14 589	1.16 590	1.14 574	1.25 583	0.90 576	1.77 599	1.15 569	0.89 601	0.51 587	0.87 596	0.54 590	1.02 604	0.57 576

DStereoFS	1.07 587	0.76 582	1.10 535	0.70 582	0.70 586	1.87 602	1.39 607	1.20 592	1.66 600	1.01 580	1.58 591	1.20 582	2.60 610	1.40 589	1.32 581	0.40 577	0.47 583	0.31 563	0.41 579	0.38 566	0.91 606

IMH	1.09 588	1.04 597	1.29 559	1.03 598	0.79 593	1.11 580	0.69 577	1.40 596	1.42 596	1.02 581	1.71 595	1.42 587	1.19 588	1.78 600	1.03 563	1.14 608	0.56 598	1.00 600	0.58 595	0.93 598	0.68 594

WAO-6	1.11 589	1.01 596	1.17 550	0.96 595	0.79 593	1.30 591	0.78 584	1.36 595	1.99 605	1.04 584	1.54 590	1.59 592	1.27 590	1.37 588	1.30 577	0.78 595	0.55 594	1.03 602	0.75 604	0.87 594	0.72 598

SGM+DAISY	1.12 590	0.86 585	1.64 580	0.68 579	0.80 596	1.68 600	1.68 611	1.08 588	1.10 584	1.53 606	1.76 598	1.47 589	1.53 600	1.24 578	1.42 588	0.66 589	0.65 606	0.52 581	0.54 590	0.57 579	0.91 606

LVE	1.18 591	1.16 599	1.67 581	1.04 599	0.81 597	1.32 592	0.82 588	1.49 599	1.94 603	1.08 585	1.90 599	1.89 597	1.07 585	1.51 592	1.04 564	0.96 604	0.61 601	0.94 597	0.69 601	0.92 597	0.79 603

JetBlue	1.20 592	0.89 586	2.53 598	0.59 574	0.76 589	3.16 610	2.09 613	1.16 590	0.93 572	0.95 575	1.12 573	1.65 593	1.27 590	2.15 605	1.87 599	0.43 580	0.37 573	0.38 571	0.39 578	0.62 580	0.63 585

Dean	1.22 593	1.17 600	1.97 590	1.04 599	0.79 593	1.21 585	0.76 582	1.51 600	1.96 604	1.30 593	1.98 603	2.14 601	1.18 587	1.30 584	1.15 569	0.83 598	0.61 601	1.01 601	0.69 601	0.97 602	0.77 602

xyz-stereo	1.43 594	0.11 87	17.43 628	0.18 37	0.08 6	4.86 611	0.18 222	0.31 164	0.35 287	0.37 413	2.75 611	0.41 419	0.31 429	0.58 424	0.33 420	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.06 65	0.06 50	0.06 8

TorneroNet-64	1.47 595	1.15 598	1.51 575	1.11 604	0.86 600	2.27 606	0.76 582	1.84 606	3.76 612	1.29 591	2.22 607	2.68 609	1.46 596	1.81 601	1.55 591	0.79 596	0.51 587	1.10 603	0.67 599	1.31 607	0.81 604

notaker	1.49 596	1.44 609	1.77 584	1.42 609	1.08 605	1.19 584	0.87 591	1.51 600	1.40 594	1.53 606	3.41 613	2.40 605	1.94 603	1.83 602	1.57 592	1.14 608	0.69 610	1.38 610	0.88 607	1.39 610	1.03 610

WAO-8	1.50 597	1.22 603	1.39 567	1.10 602	0.85 598	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 612	1.46 599	2.18 605	2.15 602	1.50 598	3.20 612	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 599	0.74 600

Venus	1.50 597	1.22 603	1.39 567	1.10 602	0.85 598	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 612	1.46 599	2.18 605	2.15 602	1.50 598	3.20 612	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 599	0.74 600

SGM-ForestM	1.59 599	0.56 558	1.52 576	0.41 554	0.34 542	2.77 608	1.67 610	1.69 604	1.73 602	2.48 612	2.27 608	6.02 619	2.90 612	3.08 610	2.83 610	0.25 550	0.30 554	0.19 529	0.20 536	0.18 499	0.45 560

UNDER WATER-64	1.61 600	1.30 607	2.93 603	1.33 607	0.96 603	2.20 605	1.25 604	1.47 598	3.15 609	1.46 599	1.31 580	2.61 608	2.22 607	1.69 596	1.93 600	1.13 607	0.67 609	1.29 608	0.94 608	1.26 605	1.09 611

MANE	1.63 601	0.58 565	1.16 544	0.59 574	0.60 580	2.71 607	1.53 608	2.63 614	3.62 611	2.33 611	3.26 612	3.66 613	2.98 613	2.26 607	2.26 605	0.37 572	0.40 575	0.31 563	0.49 584	0.31 558	0.63 585

UNDER WATER	1.64 602	1.34 608	2.72 601	1.40 608	1.04 604	1.70 601	1.14 603	1.57 603	3.58 610	1.46 599	1.46 587	2.82 610	2.43 608	1.74 597	2.04 603	1.08 606	0.63 605	1.31 609	0.94 608	1.29 606	1.10 612

LSM	1.68 603	0.48 547	2.91 602	2.28 615	17.60 627	0.52 525	0.55 568	0.65 535	0.78 554	0.84 569	1.11 572	0.63 537	0.55 537	0.79 518	0.53 500	0.16 497	0.25 521	0.18 522	0.21 538	0.25 538	2.37 618

ktn	1.80 604	1.46 610	1.49 573	1.44 610	1.14 606	1.50 597	1.07 597	1.53 602	3.90 615	2.77 614	4.62 614	3.42 612	1.49 597	1.74 597	1.40 587	1.45 612	0.77 611	1.46 611	0.99 610	1.41 611	1.00 609

LE_ROB	1.82 605	0.39 526	3.15 605	0.50 570	0.55 576	0.79 563	1.00 593	0.89 583	6.48 619	7.40 622	2.07 604	2.07 599	5.08 616	1.33 587	3.96 614	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.13 298

KSHMR	1.92 606	1.47 611	1.97 590	1.48 611	1.22 608	1.39 595	1.06 596	1.81 605	5.83 618	1.43 597	5.56 617	2.95 611	1.17 586	2.24 606	1.33 583	1.29 611	1.13 612	1.47 612	1.11 612	1.37 609	1.21 613

TorneroNet	2.26 607	1.20 602	1.55 578	1.15 606	0.91 602	5.84 613	0.84 589	2.12 611	8.45 622	2.59 613	5.32 616	3.84 614	2.15 606	1.84 603	1.98 602	0.88 600	0.54 593	1.16 607	0.74 603	1.31 607	0.91 606

MADNet++	2.34 608	1.81 612	2.24 595	2.15 614	1.97 612	2.79 609	2.19 614	2.42 613	2.26 606	2.79 615	2.70 610	2.43 606	2.60 610	3.18 611	3.32 611	2.19 615	1.97 616	1.93 614	1.62 614	2.02 613	2.10 616

JetRed	2.35 609	2.70 614	6.11 612	1.14 605	1.38 610	6.03 615	3.61 616	2.12 611	1.72 601	1.99 609	1.97 602	2.15 602	1.59 602	2.49 608	4.19 615	1.05 605	1.60 613	1.10 603	1.02 611	1.72 612	1.41 615

HanzoNet	3.08 610	1.87 613	2.70 600	1.81 612	1.34 609	1.60 599	1.05 595	2.06 610	2.62 608	5.63 619	5.12 615	5.96 618	7.09 620	4.39 617	3.43 612	3.29 618	2.06 618	1.98 616	2.94 620	2.47 614	2.15 617

coex-ft	3.48 611	0.81 583	48.53 640	0.24 303	0.19 402	0.53 528	0.47 555	0.49 377	2.36 607	7.18 621	1.20 576	0.96 573	2.53 609	0.75 504	2.14 604	0.13 449	0.15 399	0.14 480	0.12 441	0.22 527	0.47 562

TCMNet-wrong-test	4.33 612	5.65 620	4.76 607	11.36 625	10.39 622	5.87 614	4.45 618	4.24 618	1.10 584	1.93 608	2.43 609	6.07 620	3.54 614	3.87 615	4.51 616	2.00 614	0.47 583	1.96 615	1.68 615	5.78 621	4.48 621

tt	4.71 613	0.11 87	3.94 606	2.06 613	1.54 611	10.14 621	16.85 623	9.28 626	4.99 616	1.41 596	1.05 570	4.68 615	4.89 615	3.36 614	5.86 619	5.73 622	9.15 629	2.23 618	2.51 617	3.02 615	1.34 614

BEATNet-Init1	4.91 614	3.27 615	14.39 627	0.69 581	0.65 584	10.19 622	3.83 617	5.04 619	5.11 617	8.73 624	8.52 621	13.95 631	7.66 621	7.79 623	5.79 618	0.32 566	0.34 568	0.34 569	0.38 577	0.64 582	0.64 589

DPSimNet_ROB	6.21 615	5.16 616	9.50 615	5.59 618	5.56 615	7.64 617	10.02 620	4.07 617	7.33 620	6.84 620	6.26 618	7.17 622	10.55 622	4.07 616	5.68 617	5.50 621	4.29 620	5.24 621	3.66 621	4.05 618	5.96 623

USTest	6.84 616	5.16 616	5.45 611	7.18 621	7.26 617	14.27 624	22.53 625	8.48 623	9.29 623	5.44 618	6.42 619	6.27 621	6.69 619	6.83 621	8.49 622	1.95 613	3.27 619	2.16 617	2.54 618	3.76 616	3.31 620

EDNetEfficientorigin	7.48 617	0.57 562	139.59 642	0.25 341	0.17 340	0.44 485	0.30 485	0.48 367	1.04 579	1.29 591	1.02 569	0.82 565	0.87 575	0.76 510	1.02 562	0.10 348	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.22 527	0.25 476

ASD4	8.08 618	7.42 621	8.23 614	6.03 620	6.01 616	14.62 625	20.55 624	9.03 625	8.06 621	7.51 623	6.52 620	7.36 623	6.42 617	8.13 624	9.88 623	5.93 623	5.10 622	6.60 626	5.79 622	6.82 622	5.52 622

DGTPSM_ROB	8.38 619	5.24 618	10.71 625	5.32 617	10.19 620	8.34 618	23.49 629	6.11 621	13.43 629	4.93 616	10.93 626	5.64 616	10.55 622	6.17 619	12.73 625	3.74 619	7.56 624	3.68 619	7.24 625	4.09 619	7.49 624

DPSMNet_ROB	8.44 620	5.25 619	10.87 626	5.59 618	10.27 621	8.34 618	23.51 630	6.12 622	13.47 630	4.96 617	10.94 627	5.65 617	10.55 622	6.25 620	12.77 626	4.01 620	7.62 625	3.75 620	7.27 626	4.16 620	7.54 625

DLNR-FE	10.53 621	12.31 629	20.33 634	105.85 643	23.36 637	0.14 18	0.13 51	3.25 616	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.31 281	0.16 146	2.59 617	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.66 642	0.28 500

DLNR_Zeroshot_test	10.53 621	12.28 628	20.32 632	105.84 642	23.88 638	0.14 18	0.13 51	3.20 615	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.32 291	0.16 146	2.54 616	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.17 641	0.28 500

LRCNet_RVC	10.94 623	14.45 631	9.66 616	15.38 626	8.02 619	1.08 579	0.35 514	8.72 624	0.72 547	12.63 631	15.84 630	9.73 624	6.52 618	8.58 625	6.38 620	20.33 637	5.39 623	23.79 636	21.95 637	15.35 629	13.96 632

DPSM_ROB	11.46 624	9.79 626	10.18 620	11.11 623	11.31 623	19.08 631	27.38 632	13.42 631	14.23 632	10.34 628	11.13 628	10.97 629	11.33 629	11.89 631	13.49 627	6.74 625	8.19 627	6.00 623	7.05 623	7.74 623	7.76 626

DPSM	11.46 624	9.79 626	10.18 620	11.11 623	11.31 623	19.08 631	27.38 632	13.42 631	14.23 632	10.34 628	11.13 628	10.97 629	11.33 629	11.89 631	13.49 627	6.74 625	8.19 627	6.00 623	7.05 623	7.74 623	7.76 626

xxxxx1	15.30 626	9.78 623	10.23 622	20.34 629	19.47 628	17.10 626	23.00 626	10.36 627	11.04 625	9.25 625	9.66 622	10.74 626	10.66 625	10.60 627	13.72 629	8.14 627	9.35 630	31.88 639	44.61 641	12.63 626	13.46 629

tt_ll	15.30 626	9.78 623	10.23 622	20.34 629	19.47 628	17.10 626	23.00 626	10.36 627	11.04 625	9.25 625	9.66 622	10.74 626	10.66 625	10.60 627	13.72 629	8.14 627	9.35 630	31.88 639	44.61 641	12.63 626	13.46 629

ff	15.30 626	9.78 623	10.23 622	20.34 629	19.47 628	17.10 626	23.00 626	10.36 627	11.04 625	9.25 625	9.66 622	10.74 626	10.66 625	10.60 627	13.72 629	8.14 627	9.35 630	31.88 639	44.61 641	12.63 626	13.46 629

PML	15.86 629	13.12 630	7.07 613	5.22 616	7.66 618	32.93 635	64.30 642	5.37 620	10.12 624	25.87 642	67.29 642	20.25 633	13.20 631	10.09 626	6.81 621	5.94 624	2.00 617	6.03 625	2.18 616	9.13 625	2.62 619

Anonymous_1	16.44 630	9.26 622	9.67 617	10.63 622	14.54 625	18.62 630	26.98 631	12.68 630	13.53 631	10.78 630	10.37 625	10.15 625	10.66 625	10.99 630	12.64 624	15.61 636	7.73 626	16.87 633	43.01 640	56.14 643	7.86 628

HaxPig	17.72 631	20.23 640	19.76 629	16.55 627	16.52 626	9.46 620	9.42 619	14.48 633	13.31 628	18.59 632	18.67 631	17.39 632	16.68 632	17.07 633	16.43 632	21.99 638	20.86 639	22.28 635	21.55 636	21.30 636	21.88 641

MEDIAN_ROB	21.20 632	24.56 641	23.42 638	19.57 628	19.62 631	13.29 623	11.21 621	18.04 634	17.02 634	22.07 641	21.92 632	20.84 634	20.24 633	21.02 634	19.68 633	25.59 640	24.08 640	26.20 637	25.19 638	25.31 637	25.19 642

RAFT-FEzeroshot	23.04 633	19.71 636	20.25 630	22.47 634	22.80 634	38.32 636	55.23 639	26.95 638	28.70 639	20.66 636	22.23 634	22.07 635	22.86 635	23.85 636	27.17 636	13.53 631	16.47 634	12.08 627	14.22 630	15.58 631	15.60 634

RAFT-FE	23.04 633	19.71 636	20.25 630	22.47 634	22.80 634	38.32 636	55.23 639	26.95 638	28.70 639	20.66 636	22.23 634	22.07 635	22.86 635	23.85 636	27.17 636	13.53 631	16.47 634	12.08 627	14.22 630	15.58 631	15.60 634

CasAABBNet	23.04 633	19.69 634	20.32 632	22.42 632	22.73 632	38.35 639	55.23 639	26.99 640	28.74 641	20.67 638	22.28 636	22.11 638	22.86 635	23.84 635	27.17 636	13.52 630	16.47 634	12.08 627	14.21 628	15.57 630	15.60 634

FlowAnything	23.08 636	19.70 635	20.48 635	22.45 633	22.73 632	38.34 638	55.18 637	27.00 641	28.79 642	20.83 640	22.42 638	22.10 637	22.83 634	23.85 636	27.23 640	13.53 631	16.54 637	12.10 631	14.29 632	15.59 633	15.58 633

Selective-RAFT-Error	23.11 637	19.77 638	20.60 636	22.49 636	22.80 634	38.46 641	55.19 638	27.13 643	28.90 643	20.73 639	22.38 637	22.11 638	22.91 639	23.94 639	27.18 639	13.54 634	16.57 638	12.09 630	14.21 628	15.61 634	15.65 637

LSM0	24.21 638	19.88 639	22.33 637	24.42 637	40.13 642	38.41 640	54.99 636	27.05 642	28.61 638	20.59 635	22.00 633	22.29 640	22.86 635	24.12 640	27.16 635	13.59 635	16.33 633	12.13 632	14.08 627	15.72 635	17.53 638

AVERAGE_ROB	25.43 639	29.01 642	27.22 639	24.60 638	24.16 639	17.78 629	12.87 622	22.39 637	21.40 637	26.72 643	26.08 641	25.18 641	24.52 642	25.07 641	23.57 634	29.94 641	28.36 641	30.60 638	29.57 639	29.83 638	29.66 643

RSGM-EC	29.37 640	17.55 632	9.85 618	35.22 639	33.16 640	26.01 633	45.63 634	20.07 635	17.60 635	18.98 633	23.47 639	30.02 642	23.62 640	41.06 642	44.49 641	58.94 642	34.33 642	32.95 642	20.18 634	33.70 639	20.62 639

acva	29.37 640	17.55 632	9.85 618	35.22 639	33.16 640	26.01 633	45.63 634	20.07 635	17.60 635	18.98 633	23.47 639	30.02 642	23.62 640	41.06 642	44.49 641	58.94 642	34.33 642	32.95 642	20.18 634	33.70 639	20.62 639

test_example2	100.95 642	107.33 643	67.16 641	98.17 641	106.88 643	89.44 642	101.34 643	37.23 644	97.88 644	129.56 644	131.26 643	65.41 644	67.34 643	91.22 644	79.29 643	143.32 644	199.32 644	81.12 644	102.17 644	121.89 644	101.70 644

ccccc	254.75 643	256.25 644	312.96 643	351.50 644	361.31 644	144.22 643	162.41 644	153.19 645	130.64 645	152.98 645	153.47 644	161.94 645	200.51 644	268.06 645	296.01 644	387.64 645	346.97 645	244.11 645	219.32 645	413.57 645	378.05 645

GS-Stereo							0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 585

FADE		1.19 601		0.71 585	0.76 589			1.87 609	1.53 598	0.75 559		1.17 580		2.88 609		24.66 639	4.77 621	17.17 634	17.41 633	0.51 574	0.45 560

Low-res two-view benchmark