Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 85	1.33 57	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 2	0.20 29	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 18	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.10 61	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 2	0.31 33	0.87 4	0.23 30	0.11 3	0.40 67	0.16 46	0.33 8	0.40 53	0.20 15	0.19 23	0.18 53	0.17 41	0.38 64	0.17 1	0.11 221	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 61	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 203	0.97 9	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 9	0.60 206	0.16 2	0.15 8	0.16 33	0.20 95	0.33 32	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FlowAnything_test	0.25 4	0.41 131	0.71 1	0.28 112	0.17 67	0.37 47	0.20 93	0.39 23	0.28 2	0.25 53	0.20 29	0.21 73	0.17 41	0.28 7	0.26 78	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.17 189	0.16 59

BridgeDepth	0.26 5	0.63 257	1.36 58	0.23 30	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 10	0.37 25	0.17 5	0.13 5	0.23 86	0.19 78	0.32 27	0.23 35	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 61	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.26 5	0.43 148	0.82 2	0.23 30	0.21 149	0.31 17	0.11 2	0.36 13	0.43 68	0.24 46	0.18 16	0.16 33	0.14 14	0.30 12	0.28 103	0.10 121	0.16 254	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.42 247

DEFOM-Stereo	0.26 5	0.61 248	1.22 44	0.24 42	0.14 25	0.49 143	0.18 70	0.31 5	0.31 6	0.20 15	0.18 16	0.15 17	0.14 14	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.16 59

MatchStereo	0.27 8	0.41 131	1.77 111	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 43	0.43 68	0.15 1	0.26 82	0.15 17	0.15 23	0.27 5	0.20 7	0.09 52	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

S2M2_L	0.27 8	0.32 47	1.41 72	0.24 42	0.17 67	0.24 6	0.09 1	0.36 13	0.50 116	0.17 5	0.25 73	0.22 77	0.17 41	0.27 5	0.29 114	0.16 414	0.12 186	0.11 227	0.12 222	0.15 144	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.28 10	0.37 98	0.88 5	0.28 112	0.18 86	0.28 9	0.22 143	0.40 28	0.58 188	0.25 53	0.30 115	0.27 130	0.27 189	0.38 64	0.25 63	0.14 363	0.12 186	0.13 347	0.10 134	0.13 108	0.14 37

LG-Stereo_L2	0.29 11	0.42 136	0.97 9	0.36 281	0.25 214	0.31 17	0.22 143	0.40 28	0.28 2	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 22	0.49 382	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 351

rvit_stereo_0081	0.29 11	0.46 173	1.13 38	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 11	0.46 173	1.13 38	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.42 136	0.97 9	0.35 262	0.28 259	0.28 9	0.21 119	0.39 23	0.30 5	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 102	0.22 18	0.08 22	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 308

MLG-Stereo_test3	0.31 15	0.44 161	1.03 21	0.48 397	0.40 375	0.36 42	0.13 10	0.39 23	0.46 87	0.28 92	0.19 23	0.17 43	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 52	0.53 392	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.45 278

trnet	0.31 15	0.31 33	1.65 100	0.20 3	0.12 6	0.55 221	0.15 35	0.50 100	0.51 123	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.24 46	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.09 41	0.12 20

GLC_STEREO	0.31 15	0.30 26	1.80 117	0.29 132	0.12 6	0.41 73	0.20 93	0.39 23	0.42 62	0.26 71	0.31 127	0.25 106	0.19 78	0.36 57	0.26 78	0.09 52	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.15 46

CREStereo	0.31 15	0.35 79	1.66 102	0.19 2	0.13 15	0.55 221	0.17 56	0.50 100	0.50 116	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.23 35	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.10 61	0.12 20
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 19	0.40 125	1.21 41	0.35 262	0.16 45	0.29 12	0.16 46	0.59 163	0.56 173	0.20 15	0.20 29	0.17 43	0.26 173	0.40 75	0.38 206	0.09 52	0.08 49	0.08 41	0.25 417	0.12 89	0.43 257

CASnet	0.32 19	0.40 125	1.80 117	0.28 112	0.11 3	0.47 128	0.19 78	0.45 57	0.47 94	0.39 148	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.31 17	0.21 11	0.11 221	0.06 2	0.15 411	0.12 222	0.16 165	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 21	0.27 3	1.02 19	0.22 16	0.21 149	0.44 101	0.16 46	0.47 74	0.33 9	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.18 62	0.54 163	0.24 46	0.08 22	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 340

RAStereo	0.33 21	0.81 340	2.22 222	0.27 91	0.18 86	0.25 7	0.20 93	0.45 57	0.38 34	0.21 20	0.26 82	0.20 63	0.16 35	0.26 4	0.26 78	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.09 6

rvit_stereo_0080	0.33 21	0.77 324	1.43 74	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

whm_eth	0.33 21	0.77 324	1.43 74	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

CES	0.33 21	0.32 47	1.46 78	0.25 57	0.50 415	0.40 67	0.20 93	0.48 79	0.48 99	0.22 29	0.29 106	0.26 117	0.19 78	0.35 51	0.22 18	0.09 52	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.16 165	0.54 328

BStereo	0.34 26	0.38 108	1.38 62	0.24 42	0.29 267	0.50 156	0.21 119	0.49 83	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 247

NLSM3	0.34 26	0.67 267	1.42 73	0.26 74	0.24 204	0.43 91	0.19 78	0.63 188	0.49 104	0.21 20	0.27 92	0.21 73	0.25 159	0.30 12	0.27 88	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 61	0.51 308

MonSter++	0.34 26	0.27 3	1.00 14	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 4	0.32 8	0.17 5	0.14 6	0.18 53	0.15 23	0.61 192	0.40 214	0.11 221	0.82 447	0.07 1	0.56 551	0.07 2	0.84 443

HiDET	0.34 26	0.27 3	1.12 34	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 16	0.35 13	0.17 5	0.15 8	0.17 43	0.15 23	0.59 180	0.59 321	0.09 52	0.58 404	0.07 1	0.44 520	0.07 2	0.73 407

3.5w_stereo	0.34 26	0.33 59	1.17 40	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 65	0.36 22	0.23 36	0.25 73	0.15 17	0.19 78	0.80 275	0.24 46	0.07 7	1.02 470	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 316

castereo	0.34 26	0.48 181	1.00 14	0.25 57	0.29 267	0.41 73	0.27 275	0.76 245	0.49 104	0.23 36	0.30 115	0.24 97	0.31 244	0.29 10	0.29 114	0.09 52	0.20 296	0.09 91	0.31 458	0.12 89	0.44 273

rvit_stereo_0081_aga	0.34 26	0.67 267	1.79 115	0.27 91	0.20 135	0.34 32	0.21 119	0.43 43	0.48 99	0.26 71	0.28 100	0.27 130	0.21 106	0.33 32	0.25 63	0.14 363	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.14 132	0.18 76

CAS++	0.34 26	0.39 117	1.90 142	0.25 57	0.18 86	0.32 23	0.20 93	0.78 259	0.44 78	0.31 111	0.31 127	0.21 73	0.16 35	0.34 39	0.20 7	0.15 394	0.13 204	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 26	0.38 108	1.96 156	0.27 91	0.35 333	0.43 91	0.22 143	0.43 43	0.34 11	0.24 46	0.34 152	0.23 86	0.28 207	0.34 39	0.22 18	0.08 22	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.35 200

LoS	0.34 26	0.35 79	1.88 139	0.25 57	0.13 15	0.53 196	0.20 93	0.50 100	0.53 148	0.26 71	0.28 100	0.37 196	0.24 139	0.40 75	0.25 63	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSFM-Stereo	0.35 36	0.30 26	0.95 8	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 16	0.31 6	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.16 35	0.64 207	0.53 295	0.12 274	0.85 451	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.79 427

DilatedVolume-Stereo	0.35 36	0.38 108	1.21 41	0.26 74	0.20 135	0.41 73	0.18 70	0.43 43	0.38 34	0.37 137	0.35 159	0.29 147	0.24 139	0.64 207	0.55 304	0.09 52	0.19 281	0.08 41	0.11 184	0.12 89	0.50 301

2w_stereo	0.35 36	0.30 26	0.99 13	0.23 30	0.13 15	0.41 73	0.20 93	0.54 127	0.37 25	0.28 92	0.23 61	0.13 1	0.23 132	0.69 229	0.24 46	0.06 1	1.07 474	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 374

1w_stereo	0.35 36	0.28 7	0.86 3	0.24 42	0.17 67	0.44 101	0.22 143	0.60 170	0.43 68	0.27 84	0.30 115	0.14 9	0.26 173	0.61 192	0.25 63	0.07 7	0.79 438	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 427

tt45	0.35 36	0.80 336	1.46 78	0.26 74	0.17 67	0.55 221	0.22 143	0.44 51	0.39 46	0.24 46	0.26 82	0.25 106	0.18 62	0.64 207	0.36 187	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.29 155

999	0.35 36	0.74 314	1.38 62	0.27 91	0.18 86	0.50 156	0.23 182	0.40 28	0.41 55	0.21 20	0.33 143	0.23 86	0.18 62	0.74 253	0.37 198	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.26 367	0.26 136

MGS-Stereo	0.35 36	0.48 181	1.99 161	0.26 74	0.14 25	0.41 73	0.22 143	0.41 32	0.48 99	0.24 46	0.51 263	0.25 106	0.18 62	0.33 32	0.22 18	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.47 531	0.10 10

MaDis-Stereo	0.35 36	0.89 370	2.15 204	0.25 57	0.29 267	0.29 12	0.17 56	0.47 74	0.41 55	0.21 20	0.22 48	0.28 138	0.21 106	0.32 27	0.31 140	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.11 76	0.12 20

CroCo-Stereo	0.35 36	0.71 294	1.67 104	0.32 192	0.17 67	0.19 2	0.21 119	0.79 268	0.54 154	0.22 29	0.25 73	0.55 318	0.22 114	0.28 7	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.07 37	0.12 89	0.10 10
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
PMTNet	0.35 36	0.38 108	1.75 110	0.21 6	0.14 25	0.57 253	0.24 211	0.48 79	0.44 78	0.28 92	0.32 139	0.26 117	0.24 139	0.41 84	0.24 46	0.42 545	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.18 214	0.15 46

AdaDepth	0.36 46	0.43 148	1.65 100	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.16 46	0.31 5	0.53 148	0.21 20	0.20 29	0.14 9	0.18 62	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 421	0.08 41	0.24 407	0.10 61	0.74 411

water-stereo	0.36 46	0.61 248	1.58 90	0.25 57	0.14 25	0.38 57	0.18 70	0.44 51	0.35 13	0.31 111	0.35 159	0.28 138	0.25 159	0.45 102	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.09 91	0.08 60	0.11 76	0.74 411

asd	0.36 46	0.28 7	1.21 41	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.14 20	0.37 16	0.34 11	0.26 71	0.21 37	0.15 17	0.19 78	0.91 301	0.20 7	0.10 121	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 401

IGEV	0.36 46	0.34 69	1.03 21	0.21 6	0.24 204	0.42 86	0.16 46	0.38 21	0.41 55	0.37 137	0.22 48	0.14 9	0.12 5	0.63 200	0.40 214	0.08 22	0.73 435	0.08 41	0.53 545	0.09 41	0.52 316

MLG-Stereo_test1	0.36 46	0.45 170	1.50 84	0.24 42	0.35 333	0.45 107	0.13 10	0.36 13	0.51 123	0.20 15	0.10 1	0.18 53	0.12 5	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 513	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 286

LG-Stereo	0.36 46	0.61 248	1.37 61	0.26 74	0.37 353	0.43 91	0.20 93	0.55 137	0.44 78	0.25 53	0.30 115	0.50 287	0.17 41	0.30 12	0.37 198	0.10 121	0.18 275	0.11 227	0.10 134	0.24 322	0.43 257

fffft	0.36 46	0.70 289	1.51 85	0.25 57	0.15 34	0.42 86	0.24 211	0.46 65	0.42 62	0.22 29	0.19 23	0.20 63	0.16 35	0.47 111	0.69 366	0.07 7	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.30 413	0.45 278
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 46	0.83 344	1.48 82	0.26 74	0.15 34	0.46 115	0.22 143	0.40 28	0.43 68	0.23 36	0.24 65	0.21 73	0.18 62	0.47 111	0.59 321	0.07 7	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.42 247

rvit_0105_6	0.36 46	0.55 224	1.48 82	0.31 171	0.18 86	0.35 38	0.26 256	0.56 143	0.66 260	0.26 71	0.29 106	0.33 180	0.26 173	0.41 84	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.13 244	0.15 144	0.25 128

UniTT-Stereo	0.36 46	0.66 266	2.43 278	0.28 112	0.24 204	0.30 14	0.18 70	0.35 10	0.36 22	0.26 71	0.37 169	0.18 53	0.18 62	0.33 32	0.30 121	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.25 347	0.09 6

Wave_Phase_stereo	0.37 56	0.38 108	1.38 62	0.24 42	0.29 267	1.09 535	0.21 119	0.52 109	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 247

LCMNet	0.37 56	0.28 7	1.12 34	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 16	0.37 25	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.15 23	0.69 229	0.60 326	0.09 52	0.80 441	0.07 1	0.55 548	0.07 2	0.93 465

xyz-stereo-finetune	0.37 56	0.90 376	1.23 45	0.22 16	0.12 6	0.53 196	0.26 256	0.57 150	0.58 188	0.30 108	0.33 143	0.29 147	0.24 139	0.60 187	0.62 338	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.14 37

ours_stereo	0.37 56	0.67 267	1.63 98	0.30 152	0.50 415	0.35 38	0.22 143	0.41 32	0.38 34	0.21 20	0.32 139	0.23 86	0.17 41	0.47 111	0.22 18	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.77 418

Pointernet	0.37 56	0.31 33	1.91 145	0.25 57	0.37 353	0.47 128	0.15 35	0.67 206	0.52 135	0.23 36	0.30 115	0.28 138	0.20 95	0.32 27	0.23 35	0.10 121	0.24 317	0.07 1	0.13 244	0.10 61	0.51 308

knoymous	0.37 56	0.34 69	1.83 122	0.25 57	0.18 86	0.45 107	0.24 211	0.60 170	0.40 53	0.42 163	0.39 182	0.54 309	0.25 159	0.41 84	0.29 114	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.07 37	0.13 108	0.20 91

sCroCo_RVC	0.37 56	0.39 117	2.38 254	0.35 262	0.27 244	0.31 17	0.22 143	0.49 83	0.48 99	0.23 36	0.34 152	0.25 106	0.24 139	0.35 51	0.25 63	0.15 394	0.17 267	0.12 286	0.11 184	0.15 144	0.15 46

depthmonostereo	0.38 63	0.68 277	1.59 94	0.48 397	0.14 25	0.41 73	0.19 78	0.52 109	0.42 62	0.26 71	0.29 106	0.31 165	0.29 227	0.64 207	0.33 163	0.09 52	0.10 134	0.09 91	0.08 60	0.10 61	0.50 301

MLG-Stereo	0.38 63	0.43 148	1.46 78	0.24 42	0.42 394	0.44 101	0.13 10	0.42 38	0.51 123	0.27 84	0.14 6	0.17 43	0.13 12	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 529	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 286

rvit_stereo_ft	0.38 63	1.01 402	1.86 136	0.33 214	0.21 149	0.28 9	0.27 275	0.59 163	0.55 165	0.24 46	0.28 100	0.28 138	0.27 189	0.35 51	0.28 103	0.14 363	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.14 132	0.31 174

CroCo-Stereo Lap2	0.38 63	0.91 380	2.02 169	0.33 214	0.38 362	0.23 5	0.21 119	0.63 188	0.51 123	0.23 36	0.28 100	0.29 147	0.23 132	0.34 39	0.28 103	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.22 298	0.15 46

CREStereo++_RVC	0.38 63	0.37 98	2.47 317	0.25 57	0.16 45	0.54 207	0.15 35	0.42 38	0.57 180	0.37 137	0.52 272	0.24 97	0.19 78	0.31 17	0.27 88	0.09 52	0.06 2	0.08 41	0.30 450	0.09 41	0.22 105
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
VIP-Stereo	0.39 68	0.81 340	1.51 85	0.24 42	0.34 322	0.52 185	0.17 56	0.46 65	0.49 104	0.21 20	0.25 73	0.25 106	0.15 23	0.41 84	0.41 223	0.09 52	0.62 414	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.68 389

4.5_new	0.39 68	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 363

4.5w-stereo	0.39 68	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 363

3.25w_new	0.39 68	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 431

3.25w	0.39 68	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 431

monsters	0.39 68	0.39 117	1.04 24	0.24 42	0.32 305	0.42 86	0.13 10	0.49 83	0.35 13	0.27 84	0.21 37	0.14 9	0.15 23	0.60 187	0.43 237	0.09 52	1.09 477	0.07 1	0.70 568	0.07 2	0.65 377

111111	0.39 68	0.28 7	0.93 7	0.33 214	0.42 394	0.43 91	0.13 10	0.48 79	0.39 46	0.24 46	0.31 127	0.18 53	0.17 41	0.43 95	0.23 35	0.09 52	1.32 510	0.08 41	0.06 9	0.25 347	1.00 482

castereo++	0.39 68	0.83 344	1.38 62	0.29 132	0.18 86	0.53 196	0.20 93	0.57 150	0.58 188	0.20 15	0.27 92	0.32 172	0.17 41	0.34 39	0.22 18	0.09 52	0.54 395	0.09 91	0.29 440	0.15 144	0.52 316

mms	0.39 68	0.63 257	1.31 56	0.34 239	0.65 468	0.32 23	0.22 143	0.39 23	0.39 46	0.27 84	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.57 172	0.22 18	0.08 22	0.21 305	0.10 153	0.08 60	0.24 322	1.16 498

fffy	0.39 68	0.67 267	1.57 89	0.45 385	0.52 421	0.37 47	0.22 143	0.45 57	0.35 13	0.21 20	0.30 115	0.26 117	0.20 95	0.45 102	0.24 46	0.08 22	0.29 339	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.77 418

CAS	0.39 68	0.31 33	1.79 115	0.81 503	0.34 322	0.51 165	0.23 182	0.49 83	0.42 62	0.23 36	0.31 127	0.20 63	0.17 41	0.30 12	0.25 63	0.77 570	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.41 242

TANstereo	0.39 68	0.70 289	2.48 323	0.23 30	0.12 6	0.54 207	0.16 46	0.41 32	0.47 94	0.45 184	0.51 263	0.26 117	0.22 114	0.34 39	0.21 11	0.10 121	0.10 134	0.08 41	0.07 37	0.09 41	0.18 76

2.5w	0.40 80	0.31 33	1.07 28	0.23 30	0.16 45	0.39 62	0.19 78	0.50 100	0.39 46	0.23 36	0.23 61	0.13 1	0.17 41	0.73 249	0.24 46	0.07 7	1.53 537	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 463

monsterstereo	0.40 80	0.43 148	1.07 28	0.26 74	0.27 244	0.39 62	0.14 20	0.55 137	0.37 25	0.28 92	0.27 92	0.14 9	0.13 12	0.67 220	0.44 243	0.07 7	1.12 481	0.07 1	0.81 581	0.08 26	0.53 322

xyz-stereo-finetune2	0.40 80	0.89 370	1.40 68	0.22 16	0.12 6	0.58 264	0.23 182	0.55 137	0.50 116	0.33 121	0.47 225	0.30 155	0.41 322	0.81 279	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.12 20

rvit_0105_4	0.40 80	0.64 261	1.98 159	0.31 171	0.18 86	0.37 47	0.29 316	0.64 195	0.67 273	0.28 92	0.32 139	0.36 191	0.28 207	0.45 102	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.14 267	0.15 144	0.25 128

XX-TBD	0.40 80	1.04 411	2.49 329	0.35 262	0.13 15	0.51 165	0.17 56	0.44 51	0.52 135	0.38 143	0.51 263	0.23 86	0.19 78	0.31 17	0.25 63	0.10 121	0.07 12	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.18 76

asda	0.41 85	0.31 33	1.23 45	0.22 16	0.17 67	0.43 91	0.16 46	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.20 29	0.15 17	0.20 95	0.99 317	0.23 35	0.10 121	1.49 531	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 455

qwe	0.41 85	0.29 12	1.29 53	0.22 16	0.22 162	0.41 73	0.15 35	0.49 83	0.38 34	0.28 92	0.23 61	0.14 9	0.15 23	0.94 308	0.24 46	0.08 22	1.47 530	0.07 1	0.25 417	0.08 26	0.76 414

LG-G_1	0.41 85	0.43 148	1.62 96	0.50 416	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 453

LG-G	0.41 85	0.43 148	1.62 96	0.50 416	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 453

WCG-NET	0.41 85	0.80 336	1.77 111	0.25 57	0.13 15	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.59 199	0.38 143	0.41 193	0.26 117	0.24 139	0.37 60	0.24 46	0.08 22	0.81 445	0.08 41	0.07 37	0.26 367	0.31 174

MIF-Stereo (partial)	0.41 85	0.71 294	2.67 405	0.27 91	0.24 204	0.32 23	0.17 56	0.56 143	0.46 87	0.26 71	0.37 169	0.25 106	0.26 173	0.46 106	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.21 281	0.15 46

s12784h	0.41 85	0.34 69	2.17 207	0.24 42	0.11 3	0.64 367	0.24 211	0.85 326	0.70 323	0.45 184	0.54 299	0.28 138	0.27 189	0.51 144	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 165	0.14 37

Gwc-CoAtRS	0.41 85	0.37 98	2.06 178	0.28 112	0.41 382	0.48 135	0.19 78	0.64 195	0.49 104	0.45 184	0.39 182	0.57 328	0.26 173	0.37 60	0.28 103	0.09 52	0.19 281	0.09 91	0.31 458	0.11 76	0.25 128

Wavelet-MonSter	0.42 93	0.34 69	1.38 62	0.23 30	0.17 67	0.43 91	0.14 20	0.28 3	0.35 13	0.23 36	0.21 37	0.15 17	0.16 35	0.92 306	0.66 355	0.06 1	1.21 490	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 472

2.25w	0.42 93	0.30 26	1.12 34	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 57	0.37 25	0.26 71	0.27 92	0.14 9	0.19 78	0.91 301	0.36 187	0.07 7	1.38 516	0.07 1	0.67 567	0.07 2	0.91 459

Any-RAFT	0.42 93	0.33 59	1.89 141	0.28 112	0.21 149	0.69 413	0.21 119	0.83 303	0.60 206	0.45 184	0.43 199	0.62 350	0.30 238	0.48 124	0.24 46	0.11 221	0.40 363	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.16 59

R-Stereo Train	0.42 93	0.31 33	2.51 335	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 93	0.31 33	2.51 335	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 98	0.29 12	1.40 68	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 525	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 465

4.5w_new	0.43 98	0.29 12	1.40 68	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 525	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 465

4.25w-stereo	0.43 98	0.29 12	1.40 68	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 525	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 465

rvit_0105_5	0.43 98	0.73 304	2.10 192	0.31 171	0.18 86	0.41 73	0.31 343	0.69 214	0.67 273	0.32 116	0.34 152	0.38 202	0.30 238	0.42 93	0.30 121	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.15 144	0.30 165

plain	0.43 98	0.73 304	2.80 449	0.28 112	0.19 119	0.33 29	0.21 119	0.63 188	0.50 116	0.24 46	0.38 176	0.24 97	0.25 159	0.48 124	0.32 150	0.12 274	0.08 49	0.13 347	0.09 93	0.43 516	0.13 25

CASS	0.43 98	0.34 69	2.01 164	0.33 214	0.17 67	0.54 207	0.24 211	0.71 230	0.52 135	0.62 376	0.55 310	0.40 215	0.41 322	0.43 95	0.33 163	0.17 434	0.10 134	0.14 382	0.11 184	0.18 214	0.23 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 98	0.32 47	2.31 242	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.55 287	0.48 233	0.28 138	0.37 279	0.40 75	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

Patchmatch Stereo++	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.48 397	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25
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	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.48 397	0.18 86	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.49 138	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.49 410	0.17 67	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.48 124	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.48 397	0.18 86	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 98	0.36 85	2.45 304	0.48 397	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.47 111	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

iGMRVC	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.48 397	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.57 172	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

iRAFT	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.48 397	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

RAFT-IKP	0.43 98	0.36 85	2.44 286	0.48 397	0.16 45	0.60 299	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

DIP-Stereo	0.43 98	0.50 196	2.21 220	0.27 91	0.18 86	0.63 354	0.17 56	0.94 398	0.58 188	0.49 218	0.48 233	0.30 155	0.30 238	0.40 75	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.15 144	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 114	0.29 12	1.53 87	0.23 30	0.20 135	0.37 47	0.22 143	0.53 116	0.41 55	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.22 114	0.90 299	0.24 46	0.06 1	1.52 536	0.07 1	0.44 520	0.08 26	0.83 442

WCG-NET（raft）	0.44 114	0.97 395	1.78 114	0.24 42	0.17 67	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.52 135	0.38 143	0.35 159	0.46 264	0.25 159	0.41 84	0.26 78	0.08 22	1.08 475	0.08 41	0.08 60	0.27 381	0.40 233

GMStereo_Zeroshot	0.44 114	0.44 161	1.84 125	0.44 378	0.20 135	0.52 185	0.19 78	0.60 170	0.54 154	0.58 323	0.59 347	0.63 354	0.29 227	0.59 180	0.34 175	0.16 414	0.09 103	0.16 431	0.09 93	0.26 367	0.26 136

GMStereo	0.44 114	1.32 479	2.65 393	0.28 112	0.16 45	0.42 86	0.22 143	0.48 79	0.63 235	0.41 155	0.36 163	0.26 117	0.25 159	0.41 84	0.30 121	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.12 222	0.17 189	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 114	0.36 85	2.38 254	0.28 112	0.43 398	0.53 196	0.20 93	0.86 337	0.52 135	0.44 180	0.36 163	0.53 302	0.26 173	0.40 75	0.27 88	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.38 505	0.10 61	0.22 105

NLSM1	0.45 119	0.54 215	1.05 25	0.27 91	0.40 375	0.49 143	0.21 119	1.54 566	1.71 575	0.26 71	0.33 143	0.26 117	0.26 173	0.41 84	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.22 298	0.23 114

tg	0.45 119	0.83 344	1.85 130	0.29 132	0.16 45	0.57 253	0.18 70	0.60 170	0.56 173	0.37 137	0.44 211	0.38 202	0.24 139	0.48 124	0.28 103	0.09 52	0.30 340	0.11 227	0.11 184	0.44 520	0.77 418

rvit_stereo_0075_2	0.45 119	0.45 170	2.60 372	0.34 239	0.32 305	0.41 73	0.21 119	0.60 170	0.54 154	0.39 148	0.51 263	0.40 215	0.29 227	0.46 106	0.31 140	0.21 487	0.15 239	0.22 497	0.15 291	0.18 214	0.33 185

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 119	1.36 496	1.30 54	0.24 42	0.12 6	0.33 29	0.20 93	0.41 32	0.37 25	0.32 116	0.21 37	0.16 33	0.14 14	0.29 10	0.62 338	0.55 557	1.42 524	0.11 227	0.13 244	0.25 347	0.56 340

RCA-Stereo	0.45 119	0.38 108	1.80 117	0.27 91	0.25 214	0.58 264	0.23 182	0.84 312	0.66 260	0.42 163	0.44 211	0.28 138	0.35 269	0.31 17	0.21 11	0.09 52	1.01 465	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.53 322

BUS	0.45 119	0.32 47	1.58 90	0.31 171	0.22 162	0.91 506	0.23 182	1.05 491	0.67 273	0.64 399	0.53 279	0.65 367	0.32 253	0.48 124	0.34 175	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

AnonymousM	0.45 119	0.49 188	1.83 122	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.22 143	0.64 195	0.66 260	0.47 199	0.33 143	0.30 155	0.25 159	0.49 138	0.29 114	0.12 274	0.27 336	0.71 573	0.37 501	0.12 89	0.41 242

sAnonymous2	0.45 119	0.88 365	2.97 479	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 485	0.43 257

CroCo_RVC	0.45 119	0.88 365	2.97 479	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 485	0.43 257

2.75w_new	0.46 128	0.32 47	1.39 67	0.21 6	0.19 119	0.40 67	0.18 70	0.51 107	0.39 46	0.27 84	0.21 37	0.13 1	0.20 95	1.10 341	0.44 243	0.07 7	1.58 541	0.07 1	0.61 563	0.07 2	0.82 441

MLG-Stereo_test2	0.46 128	0.49 188	1.77 111	0.79 499	0.70 477	0.63 354	0.12 4	0.37 16	0.48 99	0.39 148	0.15 8	0.24 97	0.10 1	0.46 106	0.20 7	0.16 414	1.21 490	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.66 379

rvit_0105_3	0.46 128	0.86 359	2.24 226	0.33 214	0.19 119	0.44 101	0.35 387	0.74 238	0.70 323	0.38 143	0.38 176	0.41 222	0.33 259	0.46 106	0.32 150	0.19 465	0.17 267	0.17 450	0.18 344	0.15 144	0.22 105

RAFT-Stereo-weight	0.46 128	0.37 98	1.60 95	0.29 132	0.51 418	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.67 273	0.48 202	0.38 176	0.36 191	0.17 41	0.39 68	0.27 88	0.09 52	1.28 502	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.41 242

Selective-RAFT	0.46 128	0.48 181	1.88 139	0.32 192	0.16 45	0.61 319	0.19 78	0.66 201	0.62 223	0.28 92	0.30 115	0.41 222	0.33 259	0.51 144	0.32 150	0.11 221	1.09 477	0.09 91	0.35 489	0.19 244	0.37 209

ProNet	0.46 128	0.60 242	1.85 130	0.35 262	0.67 470	0.49 143	0.25 238	0.53 116	0.57 180	0.21 20	0.24 65	0.22 77	0.20 95	0.52 149	0.22 18	0.09 52	0.47 378	0.10 153	0.09 93	0.23 315	1.33 519

CRE-IMP	0.46 128	0.31 33	2.40 264	0.53 428	0.17 67	0.79 466	0.68 526	0.54 127	0.66 260	0.47 199	0.43 199	0.44 243	0.26 173	0.43 95	0.33 163	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.23 114

MonStereo	0.47 135	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.17 14	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.48 268	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.80 578	0.07 2	1.01 483

Monster-pub-eth3d	0.47 135	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.87 287	0.47 260	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

HI	0.47 135	0.82 342	2.49 329	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

CoSv	0.47 135	0.82 342	2.49 329	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

MonSter	0.47 135	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.26 71	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.47 260	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

RSM	0.47 135	0.51 203	1.36 58	1.37 553	1.04 527	0.37 47	0.21 119	0.52 109	0.55 165	0.23 36	0.28 100	0.28 138	0.17 41	0.40 75	0.22 18	0.09 52	0.24 317	0.09 91	0.35 489	0.24 322	0.80 431

test_4	0.47 135	0.80 336	2.15 204	0.36 281	0.29 267	0.59 284	0.28 288	0.50 100	0.42 62	0.43 171	0.76 468	0.39 206	0.22 114	0.73 249	0.49 278	0.08 22	0.18 275	0.11 227	0.15 291	0.29 404	0.27 143

DeepStereo_RVC	0.47 135	0.37 98	2.19 213	0.55 437	0.18 86	0.60 299	0.58 495	0.52 109	0.62 223	0.49 218	0.45 214	0.39 206	0.85 514	0.47 111	0.34 175	0.12 274	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.19 82

cross-raft	0.47 135	0.34 69	2.17 207	0.70 487	0.84 499	0.50 156	0.35 387	0.74 238	0.43 68	0.44 180	0.45 214	0.63 354	0.25 159	0.37 60	0.27 88	0.08 22	0.14 221	0.10 153	0.23 403	0.11 76	0.27 143

iRaftStereo_RVC	0.47 135	0.84 349	1.91 145	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.20 93	0.58 154	0.50 116	0.37 137	0.43 199	0.42 227	0.23 132	0.38 64	0.28 103	0.09 52	0.70 429	0.12 286	0.11 184	0.43 516	0.77 418

Anonymous3	0.47 135	0.49 188	2.61 377	0.33 214	0.25 214	0.72 427	0.32 354	0.80 274	0.60 206	0.36 134	0.41 193	0.33 180	0.29 227	0.46 106	0.30 121	0.19 465	0.18 275	0.13 347	0.13 244	0.18 214	0.22 105

CFNet_pseudo	0.47 135	0.50 196	2.19 213	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.15 411	0.10 134	0.18 214	0.33 185

ccs_rob	0.47 135	0.50 196	2.19 213	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.16 431	0.10 134	0.18 214	0.33 185

IGEV-Stereo+	0.48 148	0.32 47	1.43 74	0.26 74	0.46 409	0.30 14	0.13 10	0.32 7	0.57 180	0.80 479	0.24 65	0.19 59	0.19 78	0.57 172	0.46 255	0.10 121	1.36 513	0.08 41	0.22 398	0.46 527	1.04 489

RSM++	0.48 148	0.52 208	1.27 49	1.62 569	1.27 552	0.39 62	0.20 93	0.49 83	0.56 173	0.22 29	0.25 73	0.24 97	0.17 41	0.39 68	0.23 35	0.09 52	0.11 163	0.09 91	0.35 489	0.29 404	0.80 431

testlalala2	0.48 148	0.34 69	2.53 340	0.65 471	0.56 434	0.57 253	0.20 93	0.84 312	0.63 235	0.42 163	0.54 299	0.45 255	0.21 106	0.30 12	0.26 78	0.10 121	0.13 204	0.09 91	0.29 440	0.12 89	0.31 174

H2IRNET	0.48 148	1.04 411	2.57 361	0.31 171	0.19 119	0.54 207	0.19 78	0.55 137	0.53 148	0.28 92	0.56 324	0.47 273	0.35 269	0.47 111	0.40 214	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.14 267	0.37 477	0.26 136

PCWNet_CMD	0.48 148	0.50 196	2.23 224	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.43 257

DisPM	0.48 148	0.41 131	2.54 345	0.61 459	0.18 86	0.59 284	0.62 509	0.54 127	0.67 273	0.61 363	0.53 279	0.38 202	0.26 173	0.76 258	0.31 140	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.15 46

BSDual-CNN	0.48 148	0.32 47	1.58 90	0.31 171	0.22 162	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.67 273	0.64 399	0.53 279	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 429	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

psmg	0.48 148	0.32 47	1.58 90	0.28 112	0.22 162	0.75 441	0.35 387	0.94 398	0.67 273	0.61 363	0.59 347	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 429	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.15 46

dd	0.48 148	1.32 479	2.41 269	0.31 171	0.17 67	0.58 264	0.26 256	0.50 100	0.71 337	0.42 163	0.41 193	0.34 185	0.28 207	0.47 111	0.41 223	0.18 447	0.10 134	0.13 347	0.12 222	0.22 298	0.16 59

GANet-ADL	0.48 148	0.56 228	2.51 335	0.34 239	0.20 135	0.58 264	0.25 238	0.80 274	0.57 180	0.43 171	0.61 364	0.56 324	0.31 244	0.44 100	0.44 243	0.14 363	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.38 218

ICVP	0.48 148	0.33 59	2.37 251	0.34 239	0.22 162	0.60 299	0.55 486	0.79 268	0.53 148	0.45 184	0.60 356	0.49 283	0.36 273	0.55 165	0.46 255	0.16 414	0.16 254	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 148	0.39 117	2.30 239	0.28 112	0.27 244	0.70 416	0.32 354	1.00 450	0.69 312	0.50 237	0.52 272	0.43 228	0.36 273	0.53 157	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.18 214	0.23 114

FENet	0.48 148	0.58 232	2.46 312	0.33 214	0.18 86	0.58 264	0.22 143	0.83 303	0.64 245	0.49 218	0.42 196	0.55 318	0.38 288	0.52 149	0.51 285	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.11 184	0.17 189	0.31 174

MSMDNet	0.48 148	0.50 196	2.23 224	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.13 347	0.10 134	0.18 214	0.43 257

AdaStereo	0.48 148	0.44 161	2.18 210	0.36 281	0.20 135	0.59 284	0.29 316	0.97 423	0.74 371	0.52 259	0.55 310	0.61 345	0.33 259	0.52 149	0.44 243	0.18 447	0.08 49	0.17 450	0.11 184	0.18 214	0.24 124
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.
WQFJA1	0.49 163	0.48 181	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 579	2.16 587	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 328

WQFJX	0.49 163	0.47 176	1.02 19	0.27 91	0.39 368	0.47 128	0.23 182	1.85 581	1.92 583	0.28 92	0.27 92	0.28 138	0.28 207	0.43 95	0.36 187	0.10 121	0.12 186	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.54 328

NLMM	0.49 163	0.47 176	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 579	2.16 587	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 328

IER	0.49 163	0.73 304	2.12 196	0.27 91	0.25 214	0.65 383	0.27 275	0.76 245	0.59 199	0.56 299	0.59 347	0.60 343	0.53 419	0.64 207	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.18 214	0.15 46

TestStereo	0.49 163	0.88 365	2.38 254	0.30 152	0.16 45	0.43 91	0.25 238	0.55 137	0.46 87	0.38 143	0.46 219	0.34 185	0.28 207	1.96 504	0.28 103	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.15 144	0.13 25

GES	0.49 163	0.54 215	2.37 251	0.31 171	0.19 119	0.61 319	0.30 332	0.93 392	0.52 135	0.49 218	0.53 279	0.40 215	0.43 348	0.59 180	0.67 359	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.20 267	0.30 165

DCANet	0.49 163	0.91 380	2.63 383	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.41 322	0.39 68	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.14 132	0.45 278

Monster-pub-mixall	0.50 170	0.35 79	0.98 12	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 21	0.28 2	0.39 148	0.19 23	0.16 33	0.12 5	1.05 328	0.41 223	0.08 22	3.28 608	0.07 1	0.73 575	0.08 26	0.55 338

4w-stereo	0.50 170	0.26 1	1.86 136	0.22 16	0.30 283	0.38 57	0.14 20	0.41 32	0.35 13	0.25 53	0.21 37	0.14 9	0.20 95	1.18 360	0.33 163	0.09 52	1.56 540	0.07 1	0.72 573	0.07 2	1.23 512

CFNet_ucs	0.50 170	0.55 224	2.28 234	0.27 91	0.22 162	0.58 264	0.23 182	0.90 372	0.69 312	0.54 274	0.64 392	0.68 393	0.44 357	0.55 165	0.34 175	0.14 363	0.12 186	0.16 431	0.11 184	0.19 244	0.38 218

fff	0.50 170	0.90 376	2.63 383	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 467	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

ADStereo(finetuned)	0.50 170	0.91 380	2.43 278	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.75 498	0.40 75	0.40 214	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.13 108	0.45 278

UDGNet	0.50 170	1.36 496	2.44 286	0.37 294	0.19 119	0.58 264	0.23 182	0.49 83	0.69 312	0.42 163	0.39 182	0.34 185	0.29 227	0.55 165	0.32 150	0.25 515	0.10 134	0.37 545	0.19 362	0.30 413	0.17 67

PFNet+	0.50 170	0.43 148	2.54 345	0.49 410	0.18 86	0.58 264	0.76 536	0.54 127	0.72 346	0.56 299	0.48 233	0.39 206	0.26 173	0.94 308	0.33 163	0.14 363	0.09 103	0.14 382	0.13 244	0.12 89	0.16 59

NRIStereo	0.50 170	0.34 69	2.44 286	0.52 424	0.16 45	0.94 513	0.73 534	0.52 109	0.65 252	0.48 202	0.40 191	0.59 336	0.29 227	0.78 267	0.33 163	0.11 221	0.13 204	0.11 227	0.09 93	0.22 298	0.25 128

HCRNet	0.50 170	0.75 319	2.08 181	0.39 331	0.29 267	0.58 264	0.22 143	0.79 268	0.67 273	0.49 218	0.49 247	0.48 281	0.37 279	1.13 350	0.40 214	0.15 394	0.10 134	0.15 411	0.13 244	0.21 281	0.19 82

csc	0.50 170	0.90 376	2.63 383	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 467	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

cscssc	0.50 170	0.90 376	2.63 383	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 467	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

DMCA	0.50 170	0.83 344	1.95 152	0.32 192	0.24 204	0.59 284	0.26 256	0.81 283	0.68 300	0.59 342	0.49 247	0.56 324	0.36 273	0.65 214	0.65 352	0.14 363	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.29 155

WQFJX1	0.51 182	0.58 232	1.00 14	0.27 91	0.35 333	0.48 135	0.25 238	2.07 591	2.18 589	0.27 84	0.26 82	0.30 155	0.28 207	0.51 144	0.33 163	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.45 278

ISRNet	0.51 182	0.58 232	1.96 156	0.38 314	0.31 293	0.49 143	0.21 119	0.80 274	0.71 337	0.64 399	0.71 448	0.66 376	0.40 310	0.59 180	0.45 249	0.23 502	0.16 254	0.21 492	0.20 373	0.21 281	0.37 209

UPFNet	0.51 182	0.67 267	2.04 173	0.34 239	0.33 312	0.65 383	0.37 399	0.88 354	0.65 252	0.60 353	0.53 279	0.61 345	0.41 322	0.77 260	0.55 304	0.13 322	0.13 204	0.13 347	0.13 244	0.20 267	0.16 59

rvit_105_1	0.52 185	0.93 389	2.30 239	0.36 281	0.24 204	0.51 165	0.45 450	0.81 283	0.79 417	0.46 196	0.44 211	0.45 255	0.38 288	0.63 200	0.39 211	0.20 476	0.18 275	0.18 469	0.22 398	0.18 214	0.21 98

DCVSM-stereo	0.52 185	0.37 98	2.45 304	0.30 152	0.22 162	0.54 207	0.52 476	0.60 170	0.52 135	0.69 434	0.47 225	0.79 444	0.49 400	0.56 168	0.90 421	0.13 322	0.14 221	0.15 411	0.13 244	0.20 267	0.21 98

ITSA-stereo	0.52 185	0.42 136	1.46 78	0.34 239	0.18 86	0.60 299	0.29 316	0.99 440	0.82 439	0.51 249	0.48 233	0.53 302	0.59 444	1.25 374	0.73 382	0.15 394	0.12 186	0.17 450	0.16 313	0.19 244	0.32 181

gcap-zeroshot	0.52 185	0.86 359	2.38 254	0.32 192	0.60 449	0.70 416	0.20 93	0.78 259	0.58 188	0.44 180	0.36 163	0.81 457	0.24 139	0.53 157	0.30 121	0.10 121	0.35 349	0.09 91	0.31 458	0.09 41	0.40 233

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 185	0.51 203	1.12 34	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.20 93	1.10 515	1.33 556	3.13 606	0.33 143	0.22 77	0.20 95	0.34 39	0.26 78	0.11 221	0.09 103	0.11 227	0.09 93	0.17 189	0.21 98

StereoVision	0.52 185	1.12 428	2.70 426	0.34 239	0.32 305	0.47 128	0.26 256	0.73 236	0.61 212	0.33 121	0.89 501	0.45 255	0.26 173	0.52 149	0.39 211	0.14 363	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.22 298	0.14 37

gwcnet-sp	0.52 185	0.71 294	2.66 397	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

scenet	0.52 185	0.71 294	2.66 397	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

ssnet	0.52 185	0.71 294	2.66 397	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

PSM-softLoss	0.52 185	0.34 69	2.47 317	0.55 437	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 394	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

KMStereo	0.52 185	0.34 69	2.47 317	0.55 437	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 394	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

KYRaft	0.52 185	0.35 79	2.40 264	0.34 239	0.21 149	0.75 441	0.43 436	0.62 180	0.63 235	0.64 399	0.92 508	0.53 302	0.72 487	0.60 187	0.26 78	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.14 267	0.13 108	0.54 328

raftrobust	0.52 185	1.14 432	2.15 204	0.33 214	0.99 517	0.53 196	0.21 119	0.59 163	0.50 116	0.53 268	0.36 163	0.31 165	0.33 259	0.47 111	0.42 230	0.10 121	0.55 398	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.46 284

RALAANet	0.52 185	1.37 501	2.63 383	0.33 214	0.23 192	0.48 135	0.19 78	0.69 214	0.55 165	0.49 218	0.46 219	0.39 206	0.31 244	0.53 157	0.53 295	0.10 121	0.33 347	0.11 227	0.17 331	0.29 404	0.13 25

NLMM1	0.53 199	0.51 203	1.05 25	0.28 112	0.38 362	0.49 143	0.24 211	2.08 592	2.47 593	0.29 103	0.28 100	0.27 130	0.25 159	0.48 124	0.35 183	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.24 322	0.57 346

NLCSM	0.53 199	0.70 289	1.11 33	0.30 152	0.36 346	0.49 143	0.28 288	1.39 555	1.68 572	0.31 111	0.30 115	0.30 155	0.31 244	1.43 399	0.39 211	0.11 221	0.12 186	0.11 227	0.10 134	0.35 461	0.53 322

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 199	0.39 117	1.30 54	0.45 385	0.21 149	0.74 438	0.17 56	0.71 230	0.44 78	1.17 537	0.38 176	0.89 491	0.23 132	0.86 286	0.94 426	0.11 221	0.49 382	0.09 91	0.40 510	0.13 108	0.50 301

testlalala	0.53 199	0.36 85	2.40 264	0.29 132	0.35 333	0.60 299	0.22 143	1.02 469	0.63 235	0.56 299	0.40 191	0.32 172	0.21 106	0.33 32	0.27 88	0.10 121	1.73 553	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 257

hknet	0.53 199	0.39 117	2.04 173	0.31 171	0.24 204	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.71 337	0.64 399	0.53 279	0.79 444	0.40 310	0.84 283	0.78 398	0.12 274	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

NF-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.55 353	0.55 437	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.44 404	0.78 398	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

OCTAStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 345	0.56 446	0.16 45	0.61 319	0.42 429	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.79 401	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

RE-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.54 345	0.56 446	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 394	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

TVStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 345	0.56 446	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 394	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

GMM-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.89 469	0.53 428	0.24 204	0.77 456	0.46 456	0.62 180	0.65 252	0.58 323	0.73 455	0.47 273	0.43 348	0.68 225	0.29 114	0.10 121	0.06 2	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.44 273

Prome-Stereo	0.53 199	0.36 85	2.39 261	0.60 453	0.23 192	0.63 354	0.41 422	0.66 201	0.67 273	0.59 342	1.02 525	0.43 228	0.71 486	0.61 192	0.34 175	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.44 273

CoDeX	0.54 210	0.52 208	2.25 230	0.30 152	0.26 231	0.61 319	0.32 354	1.03 477	0.73 351	0.49 218	0.56 324	0.52 299	0.40 310	1.59 435	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.10 134	0.15 144	0.22 105

NINENet	0.54 210	0.40 125	2.19 213	0.55 437	0.26 231	0.91 506	0.23 182	1.05 491	0.77 399	0.54 274	0.57 335	0.65 367	0.32 253	1.22 365	0.34 175	0.16 414	0.13 204	0.16 431	0.11 184	0.16 165	0.14 37

GwcNet-ADL	0.54 210	0.78 330	2.85 462	0.31 171	0.20 135	0.58 264	0.29 316	0.93 392	0.67 273	0.48 202	0.47 225	0.56 324	0.33 259	0.48 124	0.80 403	0.13 322	0.12 186	0.09 91	0.09 93	0.14 132	0.40 233

ACVNet	0.54 210	0.87 361	2.45 304	0.28 112	0.22 162	0.59 284	0.36 396	0.69 214	0.73 351	0.49 218	0.59 347	0.69 404	0.42 335	0.47 111	0.70 368	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.36 469	0.39 226

MIM_Stereo	0.55 214	0.92 385	2.65 393	0.32 192	1.09 536	0.51 165	0.19 78	0.67 206	0.52 135	0.48 202	0.54 299	0.43 228	0.27 189	0.57 172	0.30 121	0.08 22	0.17 267	0.11 227	0.10 134	0.28 394	0.80 431

CSP-Net	0.55 214	0.61 248	1.81 121	0.30 152	0.23 192	0.77 456	0.35 387	0.90 372	0.62 223	0.62 376	0.60 356	0.65 367	0.42 335	1.76 461	0.47 260	0.17 434	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.21 281	0.16 59

RAFT_R40	0.55 214	0.31 33	2.44 286	0.57 450	0.42 394	0.62 340	0.52 476	0.58 154	0.66 260	0.56 299	0.54 299	0.54 309	0.50 405	1.56 422	0.53 295	0.11 221	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

Pruner-Stereo	0.55 214	0.38 108	2.49 329	1.78 578	0.19 119	0.63 354	0.45 450	0.59 163	0.67 273	0.61 363	0.48 233	0.41 222	0.25 159	0.49 138	0.99 440	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.14 37

MMNet	0.55 214	0.92 385	2.03 170	0.34 239	0.27 244	0.79 466	0.28 288	0.86 337	0.79 417	0.62 376	0.58 342	0.59 336	0.56 428	0.80 275	0.61 335	0.11 221	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.21 281	0.22 105

UCFNet_RVC	0.55 214	1.16 441	2.48 323	0.31 171	0.27 244	0.65 383	0.28 288	0.76 245	0.58 188	0.51 249	0.53 279	0.67 379	0.42 335	0.91 301	0.45 249	0.16 414	0.11 163	0.17 450	0.17 331	0.20 267	0.23 114

HITNet	0.55 214	1.28 474	2.73 434	0.35 262	0.14 25	0.56 230	0.23 182	0.89 363	0.62 223	0.52 259	0.51 263	0.49 283	0.38 288	0.52 149	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.61 361
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
StereoDRNet-Refined	0.55 214	0.61 248	2.07 179	0.34 239	0.21 149	0.68 410	0.26 256	0.87 346	0.73 351	0.70 438	0.69 420	0.74 424	0.45 365	1.10 341	0.62 338	0.12 274	0.09 103	0.14 382	0.14 267	0.27 381	0.24 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 222	0.68 277	2.42 273	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.58 154	0.72 346	1.17 537	0.26 82	0.20 63	0.27 189	1.28 380	0.28 103	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 293

RAFT-Test	0.56 222	0.41 131	2.01 164	0.90 509	1.07 533	0.65 383	0.37 399	0.83 303	0.65 252	0.49 218	0.49 247	0.93 500	0.24 139	0.52 149	0.30 121	0.10 121	0.38 356	0.09 91	0.38 505	0.11 76	0.19 82

PSMNet-ADL	0.56 222	0.47 176	2.03 170	0.35 262	0.22 162	0.67 404	0.27 275	0.77 252	0.58 188	0.43 171	0.53 279	0.70 410	0.45 365	1.89 494	0.64 347	0.16 414	0.13 204	0.11 227	0.13 244	0.15 144	0.51 308

SST-Stereo	0.56 222	0.30 26	2.44 286	0.71 489	0.55 432	0.62 340	0.65 517	0.57 150	0.67 273	0.59 342	0.53 279	0.51 292	0.59 444	1.57 427	0.31 140	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.11 17

RAFT-345	0.56 222	0.37 98	2.68 412	0.40 344	0.34 322	0.58 264	0.41 422	0.49 83	0.70 323	0.51 249	0.99 521	0.43 228	0.28 207	1.56 422	0.81 407	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.11 76	0.09 6

UNet	0.56 222	0.58 232	2.81 453	0.32 192	0.33 312	0.74 438	0.27 275	0.86 337	0.67 273	0.55 287	0.55 310	0.72 415	0.55 426	0.79 271	0.58 317	0.12 274	0.09 103	0.13 347	0.11 184	0.20 267	0.19 82

DN-CSS_ROB	0.56 222	1.64 547	2.75 439	0.42 359	0.22 162	0.57 253	0.19 78	0.79 268	0.66 260	0.46 196	0.62 371	0.41 222	0.32 253	0.73 249	0.49 278	0.12 274	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 485	0.17 67

MyStereo05	0.57 229	0.72 300	2.72 429	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.87 346	0.82 439	0.54 274	0.37 169	0.53 302	0.42 335	0.63 200	0.73 382	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 340

MyStereo04	0.57 229	0.68 277	2.66 397	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.88 354	0.80 425	0.48 202	0.37 169	0.54 309	0.42 335	0.61 192	0.71 374	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 293

Selective-IGEV	0.57 229	0.42 136	1.87 138	1.67 573	1.33 553	0.36 42	0.20 93	0.61 176	0.71 337	0.22 29	0.31 127	0.22 77	0.19 78	0.52 149	0.36 187	0.09 52	0.97 459	0.09 91	0.15 291	0.20 267	0.85 448

SepStereo	0.57 229	0.42 136	1.85 130	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 495	0.69 420	0.57 328	0.51 409	1.55 420	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 209

111	0.57 229	1.41 508	2.63 383	0.25 57	0.15 34	0.59 284	0.26 256	0.90 372	0.83 446	0.50 237	0.54 299	0.57 328	0.38 288	0.54 163	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.24 322	0.81 438

AFF-stereo	0.57 229	1.51 527	2.59 365	0.33 214	0.23 192	0.51 165	0.21 119	0.69 214	0.68 300	0.49 218	0.63 379	0.49 283	0.34 267	0.50 143	0.37 198	0.08 22	0.54 395	0.10 153	0.10 134	0.40 501	0.60 360

acv_ft	0.57 229	0.87 361	2.45 304	0.33 214	0.41 382	0.63 354	0.29 316	0.86 337	0.73 351	0.64 399	0.59 347	0.69 404	0.45 365	0.47 111	0.68 363	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.43 516	0.39 226

BEATNet_4x	0.57 229	1.16 441	2.56 357	0.35 262	0.16 45	0.56 230	0.25 238	0.91 379	0.64 245	0.55 287	0.53 279	0.59 336	0.43 348	0.67 220	0.76 392	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.23 315	0.58 351

Replicate-Monster	0.58 237	0.53 212	1.55 88	0.22 16	0.34 322	0.37 47	0.13 10	0.43 43	0.39 46	0.35 133	0.16 11	0.16 33	0.15 23	1.46 406	0.21 11	0.11 221	2.71 600	0.07 1	0.35 489	0.08 26	1.81 552

AIO-test1	0.58 237	1.37 501	2.77 444	0.66 476	1.08 534	0.50 156	0.23 182	0.86 337	0.69 312	0.31 111	0.42 196	0.29 147	0.22 114	0.77 260	0.34 175	0.13 322	0.15 239	0.12 286	0.16 313	0.31 422	0.30 165

IGEV-Stereo++	0.58 237	0.29 12	1.66 102	0.37 294	0.53 428	0.47 128	0.13 10	0.54 127	0.37 25	1.02 519	0.25 73	0.17 43	0.22 114	1.04 325	0.27 88	0.08 22	1.98 568	0.08 41	0.06 9	0.17 189	1.92 554

MC-Stereo	0.58 237	0.37 98	2.00 162	0.88 506	0.64 465	0.54 207	0.19 78	0.46 65	0.39 46	0.58 323	0.39 182	0.27 130	0.27 189	0.71 241	0.32 150	0.09 52	1.20 487	0.09 91	0.16 313	0.22 298	1.92 554

RAFT_CTSACE	0.58 237	1.16 441	2.76 442	0.36 281	0.29 267	0.54 207	0.29 316	0.69 214	0.51 123	0.51 249	0.75 465	0.67 379	0.37 279	0.63 200	0.47 260	0.08 22	0.49 382	0.11 227	0.10 134	0.41 508	0.32 181

CRFU-Net	0.58 237	0.42 136	1.90 142	0.49 410	0.27 244	0.83 482	0.35 387	0.94 398	0.54 154	0.65 415	0.60 356	0.78 441	1.34 551	1.00 318	0.51 285	0.17 434	0.14 221	0.17 450	0.10 134	0.19 244	0.20 91

dad	0.58 237	1.35 491	2.39 261	0.31 171	0.20 135	0.62 340	0.26 256	0.56 143	0.79 417	0.66 422	0.64 392	0.64 362	0.36 273	0.87 287	0.48 268	0.28 526	0.15 239	0.40 548	0.18 344	0.24 322	0.22 105

IPLGR	0.58 237	0.64 261	3.12 500	0.37 294	0.18 86	0.62 340	0.54 482	1.06 504	0.69 312	0.73 452	0.46 219	0.50 287	0.44 357	1.12 349	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.21 281	0.20 91

GMOStereo	0.58 237	0.89 370	2.46 312	0.29 132	0.99 517	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 544	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 247

error version	0.58 237	0.89 370	2.46 312	0.29 132	0.99 517	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 544	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 247

test-v	0.58 237	0.89 370	2.46 312	0.29 132	0.99 517	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 544	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 247

test-3	0.58 237	0.43 148	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.52 259	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 489	0.29 404	0.62 363

test_1	0.58 237	0.43 148	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.51 249	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 489	0.29 404	0.63 369

LCNet	0.58 237	0.43 148	2.42 273	0.91 513	0.22 162	0.95 515	0.29 316	0.62 180	0.64 245	0.52 259	0.55 310	0.41 222	0.75 498	0.84 283	0.27 88	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.18 344	0.97 575	0.40 233

test-2	0.58 237	0.89 370	2.46 312	0.29 132	0.99 517	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 544	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 237	1.48 523	2.53 340	0.29 132	0.78 491	0.52 185	0.20 93	0.68 211	0.66 260	0.51 249	0.61 364	0.40 215	0.32 253	0.40 75	0.43 237	0.08 22	0.63 416	0.09 91	0.09 93	0.37 477	0.58 351

STTStereo	0.58 237	0.95 392	2.95 477	0.37 294	0.31 293	0.62 340	0.32 354	0.81 283	0.63 235	0.61 363	0.55 310	0.67 379	0.43 348	0.87 287	0.48 268	0.16 414	0.16 254	0.17 450	0.20 373	0.17 189	0.25 128

DeepPruner_ROB	0.58 237	1.06 414	2.68 412	0.30 152	0.26 231	0.63 354	0.31 343	0.83 303	0.51 123	0.62 376	0.56 324	0.65 367	0.39 303	1.06 329	0.56 308	0.19 465	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.24 322	0.33 185

G2L-ROB	0.59 255	1.32 479	2.59 365	0.30 152	0.22 162	0.59 284	0.28 288	0.80 274	0.61 212	0.56 299	0.45 214	0.70 410	0.35 269	1.38 390	0.72 378	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.31 174

MM-Stereo_test3	0.59 255	0.85 354	2.28 234	0.53 428	0.31 293	0.45 107	0.30 332	0.78 259	0.76 386	0.33 121	0.43 199	0.32 172	0.23 132	0.61 192	0.54 301	0.10 121	1.65 548	0.10 153	0.08 60	0.42 511	0.68 389

test_sample2	0.59 255	0.42 136	1.84 125	0.33 214	0.18 86	0.52 185	0.28 288	0.86 337	0.70 323	0.47 199	0.53 279	0.46 264	0.41 322	1.51 414	0.66 355	0.12 274	0.93 457	0.11 227	0.24 407	0.16 165	1.01 483

GCAP-Stereo	0.59 255	1.35 491	2.44 286	0.49 410	1.02 524	0.52 185	0.14 20	0.53 116	0.54 154	0.44 180	0.50 259	0.30 155	0.22 114	0.68 225	0.41 223	0.09 52	1.30 507	0.09 91	0.07 37	0.23 315	0.54 328

TestStereo1	0.59 255	1.21 454	2.63 383	0.40 344	0.60 449	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 316

SA-5K	0.59 255	1.21 454	2.63 383	0.40 344	0.60 449	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 316

test_3	0.59 255	0.44 161	2.44 286	0.53 428	0.59 444	0.48 135	0.30 332	0.79 268	0.52 135	0.51 249	0.30 115	0.45 255	0.22 114	0.59 180	0.97 429	0.08 22	1.25 495	0.11 227	0.35 489	0.30 413	0.62 363

IRAFT_RVC	0.59 255	0.74 314	2.42 273	0.47 396	0.21 149	0.59 284	0.42 429	0.68 211	0.73 351	0.54 274	0.50 259	0.49 283	0.51 409	1.57 427	1.00 443	0.11 221	0.25 326	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37

MLCV	0.59 255	1.41 508	2.41 269	0.31 171	0.15 34	0.60 299	0.23 182	0.77 252	0.63 235	0.67 424	0.66 407	0.55 318	0.37 279	1.16 355	1.09 459	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.29 155

iResNet	0.59 255	1.09 419	2.54 345	0.44 378	0.18 86	0.65 383	0.29 316	0.89 363	0.75 377	0.59 342	0.64 392	0.43 228	0.39 303	0.73 249	1.24 484	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.21 281	0.40 233

AIO-test2	0.60 265	1.55 530	2.73 434	0.63 464	0.42 394	0.50 156	0.23 182	0.84 312	0.73 351	0.34 128	0.53 279	0.37 196	0.22 114	0.70 233	0.32 150	0.75 568	0.16 254	0.13 347	0.17 331	0.21 281	0.47 286

11t1	0.60 265	0.49 188	2.19 213	0.35 262	0.58 443	0.48 135	0.21 119	0.72 232	0.73 351	0.49 218	0.47 225	0.35 189	0.34 267	0.61 192	0.71 374	0.12 274	1.26 499	0.10 153	0.29 440	0.16 165	1.22 508

RAFT+CT+SA	0.60 265	1.25 468	2.49 329	0.38 314	0.75 483	0.55 221	0.34 377	0.83 303	0.68 300	0.39 148	0.55 310	0.44 243	0.29 227	0.75 255	0.28 103	0.09 52	0.24 317	0.11 227	0.51 542	0.30 413	0.74 411

rafts_anoy	0.60 265	1.33 484	2.59 365	0.53 428	1.09 536	0.49 143	0.25 238	0.67 206	0.53 148	0.41 155	0.38 176	0.33 180	0.30 238	0.68 225	0.41 223	0.10 121	1.13 482	0.13 347	0.15 291	0.20 267	0.29 155

delet	0.60 265	0.84 349	2.45 304	0.33 214	0.35 333	0.73 431	0.46 456	0.89 363	0.80 425	0.58 323	0.62 371	0.67 379	0.51 409	1.14 352	0.64 347	0.12 274	0.12 186	0.13 347	0.14 267	0.22 298	0.29 155

CFNet-ft	0.60 265	1.16 441	2.45 304	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 444	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 522	0.14 267	0.21 281	0.29 155

CFNet_RVC	0.60 265	1.16 441	2.45 304	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 444	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 522	0.14 267	0.21 281	0.29 155

iResNet_ROB	0.60 265	1.59 538	2.04 173	0.32 192	0.21 149	0.60 299	0.22 143	0.99 440	0.85 462	0.61 363	0.63 379	0.58 332	0.42 335	1.08 339	0.98 438	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.06 9	0.23 315	0.33 185

FE-Mocha	0.61 273	0.36 85	1.84 125	1.06 529	0.34 322	0.43 91	0.17 56	0.72 232	0.55 165	0.45 184	0.50 259	0.58 332	0.45 365	2.35 538	1.18 472	0.10 121	0.40 363	0.11 227	0.21 384	0.13 108	0.31 174

DFGA-Net	0.61 273	1.55 530	2.59 365	0.32 192	0.26 231	0.54 207	0.22 143	0.67 206	0.63 235	0.50 237	0.52 272	0.35 189	0.28 207	1.84 481	0.99 440	0.10 121	0.08 49	0.12 286	0.12 222	0.38 485	0.18 76

FoundationStereo	0.61 273	0.37 98	0.91 6	1.96 589	2.40 595	0.20 3	0.16 46	0.26 1	0.86 469	0.16 2	0.12 2	0.19 59	0.17 41	0.58 179	0.32 150	0.10 121	2.98 607	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

FACV-RUCA	0.61 273	0.44 161	2.11 195	0.43 372	1.73 576	0.49 143	0.28 288	0.74 238	0.68 300	0.41 155	0.53 279	0.34 185	0.64 464	0.41 84	0.33 163	0.13 322	0.11 163	0.62 568	0.12 222	0.72 557	1.02 487

GIP-stereo	0.61 273	0.68 277	1.05 25	0.95 518	1.46 562	0.42 86	0.17 56	0.69 214	0.49 104	0.19 12	0.24 65	0.23 86	0.18 62	0.95 314	0.59 321	0.10 121	1.33 511	0.08 41	0.06 9	0.18 214	2.21 574

test_sample3	0.61 273	0.48 181	2.24 226	0.34 239	0.19 119	0.58 264	0.25 238	0.97 423	0.76 386	0.54 274	0.52 272	0.46 264	0.37 279	1.78 467	0.57 311	0.13 322	0.79 438	0.12 286	0.21 384	0.17 189	0.73 407

test_sample1	0.61 273	0.45 170	1.84 125	0.33 214	0.29 267	0.49 143	0.24 211	0.83 303	0.73 351	0.51 249	0.53 279	0.52 299	0.45 365	1.40 393	0.72 378	0.11 221	0.96 458	0.10 153	0.24 407	0.15 144	1.25 513

testlalala_base	0.61 273	0.35 79	2.44 286	0.35 262	0.33 312	0.55 221	0.21 119	0.88 354	0.41 55	0.41 155	0.39 182	0.31 165	0.24 139	0.33 32	0.36 187	0.98 580	1.61 543	0.09 91	0.22 398	1.11 576	0.68 389

test_5	0.61 273	1.25 468	2.76 442	0.39 331	0.64 465	0.58 264	0.35 387	0.85 326	0.66 260	0.49 218	0.56 324	0.55 318	0.40 310	0.79 271	0.32 150	0.10 121	0.19 281	0.12 286	0.12 222	0.33 437	0.85 448

Sa-1000	0.61 273	1.07 415	2.71 427	0.32 192	0.61 458	0.61 319	0.31 343	1.00 450	0.76 386	0.53 268	0.83 484	0.43 228	0.33 259	0.69 229	0.30 121	0.10 121	0.52 390	0.13 347	0.28 436	0.29 404	0.29 155

SA	0.61 273	1.14 432	2.79 448	0.32 192	0.63 461	0.57 253	0.30 332	0.97 423	0.78 404	0.43 171	0.63 379	0.39 206	0.46 376	0.70 233	0.31 140	0.10 121	0.44 372	0.13 347	0.32 466	0.31 422	0.51 308

DAS	0.61 273	0.42 136	1.85 130	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 495	0.69 420	0.57 328	0.51 409	2.38 543	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 209

AACVNet	0.61 273	1.13 431	2.47 317	0.37 294	0.21 149	0.57 253	0.25 238	0.75 242	0.55 165	0.56 299	0.60 356	0.66 376	0.44 357	2.11 522	0.49 278	0.14 363	0.11 163	0.14 382	0.11 184	0.35 461	0.23 114

ASMatch	0.61 273	0.47 176	2.72 429	0.91 513	0.36 346	0.56 230	0.24 211	0.54 127	0.67 273	0.48 202	1.20 541	0.47 273	0.65 467	1.33 386	0.93 423	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.10 61	0.17 67

test-1	0.61 273	0.54 215	2.09 185	0.31 171	1.37 555	0.51 165	0.28 288	0.83 303	0.50 116	0.42 163	0.55 310	0.54 309	0.24 139	0.38 64	1.25 485	0.10 121	1.08 475	0.10 153	0.17 331	0.11 76	0.77 418

LMCR-Stereo	0.61 273	1.00 399	2.60 372	0.42 359	0.22 162	0.74 438	0.31 343	1.06 504	0.70 323	0.62 376	0.64 392	0.40 215	0.52 416	0.84 283	1.27 487	0.20 476	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.26 367	0.16 59

GEStereo_RVC	0.61 273	1.19 450	2.61 377	0.48 397	0.25 214	0.63 354	0.37 399	1.05 491	0.79 417	0.55 287	0.55 310	0.59 336	0.44 357	1.10 341	0.48 268	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.27 381	0.43 257

HGLStereo	0.61 273	1.20 452	2.59 365	0.36 281	0.40 375	0.65 383	0.30 332	0.87 346	0.67 273	0.60 353	0.70 433	0.69 404	0.56 428	1.07 338	0.59 321	0.14 363	0.13 204	0.13 347	0.12 222	0.23 315	0.23 114

PSMNet-RSSM	0.61 273	1.19 450	2.43 278	0.33 214	0.25 214	0.59 284	0.28 288	0.88 354	0.65 252	0.54 274	0.62 371	0.69 404	0.46 376	1.67 446	0.50 282	0.15 394	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.20 267	0.28 149

DISCO	0.61 273	0.63 257	1.98 159	0.46 390	0.34 322	0.84 487	0.35 387	0.88 354	0.81 433	0.61 363	0.64 392	1.06 532	0.53 419	1.11 346	0.83 412	0.13 322	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.26 367	0.37 209

DLCB_ROB	0.61 273	0.96 393	2.00 162	0.37 294	0.25 214	0.65 383	0.37 399	0.86 337	0.76 386	0.73 452	0.70 433	0.84 470	0.47 387	1.57 427	0.72 378	0.13 322	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.18 214	0.33 185

G2L-Stereo	0.62 294	1.27 471	2.67 405	0.31 171	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.60 206	0.56 299	0.53 279	0.71 413	0.37 279	1.74 456	0.57 311	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.11 184	0.29 404	0.34 193

test_sample4	0.62 294	0.49 188	2.24 226	0.34 239	0.19 119	0.57 253	0.25 238	0.98 431	0.76 386	0.56 299	0.55 310	0.45 255	0.38 288	1.78 467	0.56 308	0.13 322	0.80 441	0.13 347	0.21 384	0.17 189	0.76 414

qqq1	0.62 294	0.54 215	1.92 147	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 462	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 356

fff1	0.62 294	0.54 215	1.92 147	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 462	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 356

LL-Strereo2	0.62 294	1.36 496	2.47 317	1.37 553	0.96 513	0.54 207	0.28 288	0.61 176	0.49 104	0.42 163	0.34 152	0.44 243	0.21 106	0.57 172	0.53 295	0.11 221	0.26 329	0.16 431	0.14 267	0.18 214	0.98 480

4D-IteraStereo	0.62 294	1.29 476	3.04 493	0.27 91	0.30 283	0.46 115	0.26 256	0.54 127	0.51 123	0.41 155	0.31 127	0.39 206	0.19 78	0.53 157	0.65 352	0.09 52	0.47 378	0.12 286	0.11 184	0.21 281	2.14 566

CBFPSM	0.62 294	1.34 487	2.12 196	0.30 152	0.23 192	0.71 421	0.38 409	0.77 252	0.68 300	0.51 249	0.49 247	1.03 523	0.82 508	0.63 200	1.35 492	0.11 221	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.19 244	0.37 209

iinet-f	0.62 294	1.18 447	2.55 353	0.33 214	0.25 214	0.82 480	0.34 377	0.87 346	0.69 312	0.56 299	0.64 392	0.73 422	0.67 476	0.80 275	0.81 407	0.14 363	0.13 204	0.11 227	0.10 134	0.44 520	0.26 136

PFNet	0.62 294	0.42 136	2.69 419	0.43 372	0.55 432	0.62 340	0.27 275	0.64 195	0.72 346	0.61 363	0.56 324	0.45 255	0.33 259	1.86 487	1.12 464	0.28 526	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.26 367	0.27 143

RAFT	0.62 294	1.35 491	2.26 231	0.62 461	0.53 428	0.47 128	0.35 387	0.70 224	0.58 188	0.50 237	0.50 259	0.79 444	0.40 310	0.49 138	0.36 187	0.11 221	0.79 438	0.14 382	0.13 244	0.52 540	0.72 403

raft+_RVC	0.62 294	1.18 447	2.43 278	0.36 281	2.08 588	0.52 185	0.25 238	0.66 201	0.54 154	0.36 134	0.46 219	0.32 172	0.28 207	0.49 138	0.43 237	0.10 121	0.91 455	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.70 399

cf-r	0.62 294	1.27 471	2.99 484	0.34 239	0.28 259	0.60 299	0.28 288	0.82 292	0.70 323	0.55 287	0.61 364	0.77 436	0.41 322	1.32 384	0.52 288	0.13 322	0.09 103	0.11 227	0.12 222	0.22 298	0.27 143

DSFCA	0.62 294	0.77 324	1.95 152	0.29 132	0.29 267	0.79 466	0.86 545	0.81 283	0.73 351	0.73 452	0.66 407	0.67 379	0.57 433	1.17 358	1.03 446	0.16 414	0.15 239	0.13 347	0.14 267	0.19 244	0.28 149

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 294	1.15 438	3.11 499	0.39 331	0.37 353	0.60 299	0.28 288	0.87 346	0.64 245	0.63 387	0.56 324	0.71 413	0.45 365	1.08 339	0.52 288	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.15 291	0.18 214	0.25 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 308	0.64 261	2.51 335	0.54 435	0.37 353	0.44 101	0.28 288	0.68 211	0.59 199	0.43 171	0.33 143	0.26 117	0.25 159	0.89 298	0.52 288	0.10 121	1.84 557	0.10 153	0.09 93	0.41 508	1.40 530

test_sample5	0.63 308	0.50 196	2.19 213	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.55 287	0.63 379	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 447	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 414

tta	0.63 308	0.54 215	1.92 147	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 462	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 416	0.13 322	1.01 465	0.11 227	0.26 425	0.19 244	0.59 356

DualNet	0.63 308	0.50 196	2.19 213	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.56 299	0.66 407	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 447	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 414

CIPLG	0.63 308	1.59 538	3.16 504	0.79 499	0.31 293	0.62 340	0.57 493	0.82 292	0.68 300	0.58 323	0.63 379	0.43 228	0.31 244	0.48 124	0.42 230	0.12 274	0.20 296	0.13 347	0.13 244	0.36 469	0.21 98

ACRE	0.63 308	1.55 530	3.41 533	0.76 492	0.28 259	0.60 299	0.56 490	0.82 292	0.68 300	0.57 316	0.62 371	0.43 228	0.30 238	0.47 111	0.42 230	0.12 274	0.19 281	0.13 347	0.14 267	0.36 469	0.20 91

HHNet	0.63 308	0.67 267	3.10 498	0.37 294	0.25 214	0.64 367	0.60 502	0.70 224	0.67 273	0.55 287	1.12 536	0.32 172	0.60 452	0.43 95	1.75 520	0.16 414	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.18 214	0.22 105

ac_64	0.63 308	0.77 324	2.71 427	0.37 294	0.34 322	0.64 367	0.30 332	0.86 337	0.67 273	0.58 323	0.53 279	0.88 488	0.48 394	1.84 481	0.71 374	0.15 394	0.12 186	0.12 286	0.12 222	0.21 281	0.25 128

GANet-RSSM	0.63 308	1.14 432	2.67 405	0.38 314	0.26 231	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.56 173	0.50 237	0.57 335	0.67 379	0.50 405	1.91 500	0.50 282	0.14 363	0.10 134	0.24 511	0.12 222	0.36 469	0.28 149

NVstereo2D	0.63 308	0.57 230	2.29 237	0.37 294	0.35 333	0.69 413	0.49 469	0.96 415	0.88 479	0.49 218	0.54 299	0.72 415	0.46 376	1.98 506	0.50 282	0.19 465	0.20 296	0.18 469	0.16 313	0.28 394	0.34 193

G2L-Stereo_test	0.64 318	1.34 487	2.55 353	0.34 239	0.24 204	0.75 441	0.39 415	0.83 303	0.65 252	0.62 376	0.54 299	0.74 424	0.40 310	1.57 427	0.75 388	0.11 221	0.08 49	0.08 41	0.08 60	0.28 394	0.43 257

PSMNet-RUCA	0.64 318	1.12 428	2.61 377	0.59 452	0.56 434	0.64 367	0.37 399	0.89 363	0.72 346	0.53 268	0.68 415	0.53 302	0.43 348	0.61 192	0.46 255	0.35 540	0.19 281	0.44 556	0.29 440	0.49 534	0.35 200

AIO-Stereo	0.64 318	0.60 242	1.63 98	1.31 546	1.45 559	0.38 57	0.20 93	0.55 137	0.83 446	0.31 111	0.31 127	0.23 86	0.15 23	0.39 68	0.63 345	0.10 121	1.25 495	0.09 91	0.41 515	0.21 281	1.73 549

test_sample6	0.64 318	0.51 203	2.17 207	0.35 262	0.18 86	0.56 230	0.27 275	1.00 450	0.80 425	0.56 299	0.66 407	0.47 273	0.39 303	1.95 502	0.60 326	0.14 363	0.80 441	0.13 347	0.21 384	0.18 214	0.78 424

SMFormer	0.64 318	0.54 215	1.92 147	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 462	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 416	0.13 322	1.01 465	0.11 227	0.26 425	0.17 189	0.84 443

ssnet_v2	0.64 318	0.99 398	2.67 405	0.33 214	0.22 162	0.72 427	0.45 450	1.00 450	0.80 425	0.66 422	0.54 299	0.81 457	0.48 394	0.91 301	1.08 458	0.16 414	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.33 437	0.31 174

IPLGR_C	0.64 318	1.66 550	3.36 520	0.80 501	0.31 293	0.60 299	0.60 502	0.82 292	0.69 312	0.58 323	0.62 371	0.44 243	0.31 244	0.47 111	0.43 237	0.12 274	0.22 308	0.13 347	0.15 291	0.35 461	0.21 98

OMP-Stereo	0.64 318	0.87 361	2.38 254	0.56 446	0.37 353	0.60 299	0.26 256	0.75 242	0.71 337	0.65 415	0.60 356	0.68 393	0.32 253	2.07 515	1.18 472	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.28 149

GwcNet-RSSM	0.64 318	1.38 505	2.69 419	0.33 214	0.26 231	0.60 299	0.32 354	0.84 312	0.73 351	0.56 299	0.65 400	0.72 415	0.42 335	1.78 467	0.60 326	0.14 363	0.10 134	0.12 286	0.13 244	0.26 367	0.26 136

DDF-Stereo	0.65 327	0.33 59	1.69 107	0.67 479	0.82 496	0.37 47	0.20 93	0.50 100	0.52 135	0.34 128	0.17 14	0.78 441	0.23 132	0.68 225	1.03 446	0.20 476	1.66 549	0.09 91	0.34 485	0.34 447	2.03 560

MM-Stereo_test2	0.65 327	0.43 148	2.54 345	0.62 461	0.18 86	0.50 156	0.25 238	0.49 83	0.47 94	0.36 134	0.26 82	0.24 97	0.23 132	0.40 75	0.38 206	0.08 22	2.33 590	0.09 91	0.10 134	0.38 485	2.66 586

test_sample7	0.65 327	0.41 131	2.08 181	0.36 281	0.20 135	0.52 185	0.32 354	0.99 440	0.86 469	0.64 399	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.18 447	1.21 490	0.16 431	0.15 291	0.19 244	1.22 508

ff7	0.65 327	0.58 232	2.09 185	0.39 331	0.60 449	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 514	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 575

ffff	0.65 327	0.58 232	2.09 185	0.39 331	0.60 449	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 514	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 575

11t	0.65 327	0.58 232	2.09 185	0.39 331	0.60 449	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 514	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 575

qqq	0.65 327	0.63 257	2.10 192	0.30 152	0.64 465	0.46 115	0.27 275	0.81 283	0.83 446	0.48 202	0.56 324	0.46 264	0.37 279	1.03 323	0.75 388	0.11 221	1.41 521	0.12 286	0.41 515	0.16 165	1.18 499

ccc-4	0.65 327	0.58 232	2.09 185	0.39 331	0.60 449	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 514	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 575

x	0.65 327	0.62 255	2.12 196	0.36 281	0.61 458	0.48 135	0.24 211	0.80 274	0.89 484	0.50 237	0.56 324	0.44 243	0.36 273	0.62 199	0.80 403	0.11 221	1.44 525	0.11 227	0.39 509	0.16 165	1.34 521

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 327	1.15 438	2.40 264	0.33 214	0.30 283	0.83 482	0.40 420	0.94 398	0.82 439	0.67 424	0.76 468	0.68 393	0.58 441	1.13 350	1.25 485	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.28 149

iRaft-Stereo_5w	0.65 327	1.35 491	2.21 220	0.30 152	0.63 461	0.49 143	0.28 288	0.78 259	0.64 245	0.41 155	0.61 364	0.62 350	0.46 376	1.79 471	0.48 268	0.10 121	0.25 326	0.11 227	0.12 222	0.40 501	0.94 469

TransformOpticalFlow	0.65 327	0.61 248	2.67 405	0.45 385	0.26 231	0.62 340	0.28 288	0.88 354	0.76 386	0.76 466	0.74 458	0.90 494	0.84 511	1.82 477	0.80 403	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.19 82

IIG-Stereo	0.65 327	0.87 361	2.32 244	0.55 437	0.23 192	0.62 340	0.21 119	0.78 259	0.71 337	0.64 399	0.69 420	0.69 404	0.38 288	2.07 515	1.37 496	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.27 143

DRaft	0.65 327	0.47 176	2.38 254	0.25 57	0.17 67	0.64 367	0.65 517	0.56 143	0.57 180	0.67 424	0.98 518	0.38 202	0.99 533	1.42 398	2.06 538	0.11 221	0.14 221	0.10 153	0.14 267	0.18 214	0.21 98

RAFT-RH_RVC	0.65 327	0.73 304	2.78 446	0.39 331	0.29 267	0.60 299	0.18 70	0.45 57	0.63 235	0.75 462	1.89 568	0.47 273	0.29 227	1.59 435	1.21 478	0.15 394	0.07 12	0.13 347	0.13 244	0.11 76	0.10 10

pcwnet_v2	0.65 327	0.54 215	4.29 582	0.33 214	0.27 244	0.60 299	0.25 238	1.02 469	0.92 492	0.61 363	0.69 420	0.62 350	0.54 421	0.67 220	0.38 206	0.18 447	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.21 281	0.49 299

RALCasStereoNet	0.65 327	1.34 487	2.56 357	0.43 372	0.96 513	0.50 156	0.26 256	0.62 180	0.56 173	0.43 171	0.49 247	0.36 191	0.28 207	0.72 248	0.53 295	0.10 121	1.18 485	0.09 91	0.08 60	0.27 381	1.27 514

ARAFT	0.65 327	1.69 552	3.34 519	0.29 132	0.16 45	0.65 383	0.36 396	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.49 247	0.56 324	0.31 244	1.23 368	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 485	0.50 301

psm_up	0.65 327	1.02 404	2.53 340	0.36 281	0.31 293	0.64 367	0.38 409	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.57 335	0.68 393	0.57 433	1.90 499	0.52 288	0.17 434	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.27 381	0.22 105

CFNet	0.65 327	1.45 518	2.27 232	0.34 239	0.25 214	0.64 367	0.23 182	0.93 392	0.79 417	0.48 202	0.59 347	0.58 332	0.40 310	2.28 533	0.63 345	0.13 322	0.09 103	0.15 411	0.14 267	0.34 447	0.26 136

YMNet	0.66 347	0.98 396	2.12 196	0.42 359	0.41 382	0.86 489	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 462	0.81 479	0.83 467	0.46 376	0.87 287	1.07 455	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 511	0.39 226

YMNet_1	0.66 347	0.98 396	2.12 196	0.42 359	0.41 382	0.86 489	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 462	0.81 479	0.83 467	0.46 376	0.87 287	1.07 455	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 511	0.39 226

Reg-Stereo(zero)	0.66 347	0.26 1	2.13 202	0.25 57	1.15 544	0.99 518	0.97 556	0.57 150	0.81 433	0.52 259	0.46 219	0.54 309	0.59 444	0.47 111	1.14 467	0.08 22	0.88 453	0.08 41	0.36 499	0.12 89	0.80 431

mmm	0.66 347	0.53 212	1.83 122	0.38 314	0.86 500	0.49 143	0.27 275	0.82 292	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.47 273	0.38 288	0.81 279	0.73 382	0.12 274	1.37 515	0.14 382	0.45 522	0.18 214	1.35 524

Wz-Net-LNSev	0.66 347	1.30 477	2.81 453	0.35 262	0.37 353	0.80 470	0.48 462	0.91 379	0.87 475	0.63 387	0.70 433	0.80 452	0.59 444	0.67 220	0.68 363	0.15 394	0.14 221	0.12 286	0.12 222	0.24 322	0.38 218

AASNet	0.66 347	1.49 525	2.97 479	0.37 294	0.33 312	0.65 383	0.30 332	1.00 450	0.78 404	0.56 299	0.60 356	0.55 318	0.39 303	0.88 294	0.96 427	0.15 394	0.12 186	0.13 347	0.11 184	0.45 523	0.35 200

coex_refinement	0.67 353	1.33 484	2.48 323	0.38 314	0.26 231	0.64 367	0.34 377	0.88 354	0.68 300	0.61 363	0.63 379	0.80 452	0.48 394	1.84 481	1.09 459	0.13 322	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.18 214	0.38 218

DDVS	0.67 353	0.46 173	1.74 109	2.40 599	0.35 333	0.86 489	0.98 557	0.72 232	0.52 135	0.53 268	0.57 335	0.89 491	0.37 279	1.22 365	0.57 311	0.15 394	0.14 221	0.14 382	0.12 222	0.19 244	0.42 247

ACVNet-DCA	0.67 353	0.73 304	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 468	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 578	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 499

fast-acv-ft	0.67 353	1.24 465	3.26 511	0.39 331	0.30 283	0.80 470	0.48 462	0.74 238	0.76 386	0.60 353	0.78 476	0.76 434	0.60 452	0.70 233	0.78 398	0.16 414	0.15 239	0.18 469	0.17 331	0.38 485	0.24 124

ToySt	0.67 353	0.88 365	2.61 377	0.39 331	0.73 480	0.61 319	0.38 409	0.78 259	0.73 351	0.43 171	0.70 433	0.72 415	0.45 365	0.66 217	0.62 338	0.14 363	0.63 416	0.13 347	0.33 480	0.24 322	1.18 499

PSM-AAD	0.67 353	0.29 12	2.41 269	0.37 294	0.23 192	0.86 489	1.15 572	0.62 180	0.66 260	0.64 399	0.71 448	0.67 379	2.90 593	0.65 214	0.32 150	0.10 121	0.08 49	0.17 450	0.15 291	0.14 132	0.34 193

HSM	0.67 353	0.92 385	2.29 237	0.30 152	0.29 267	0.65 383	0.29 316	0.98 431	0.67 273	0.59 342	0.58 342	1.39 562	0.65 467	2.56 555	0.45 249	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.24 124

Occ-G	0.68 360	0.54 215	2.08 181	0.99 526	0.74 481	0.38 57	0.25 238	0.46 65	0.78 404	0.40 153	0.36 163	0.46 264	0.22 114	0.90 299	0.70 368	0.09 52	1.53 537	0.09 91	0.16 313	0.31 422	2.06 562

raft_robust	0.68 360	1.24 465	2.42 273	0.30 152	0.57 439	0.53 196	0.25 238	0.95 412	0.79 417	0.49 218	0.46 219	1.12 542	0.74 494	1.50 413	0.61 335	0.09 52	0.62 414	0.10 153	0.30 450	0.26 367	0.30 165

SACVNet	0.68 360	1.08 418	2.58 363	0.38 314	0.28 259	0.65 383	0.37 399	0.91 379	0.65 252	0.67 424	0.62 371	0.69 404	0.47 387	2.07 515	0.65 352	0.18 447	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.39 494	0.41 242

ADLNet	0.68 360	1.02 404	2.68 412	0.35 262	0.34 322	0.67 404	0.34 377	0.95 412	0.79 417	0.70 438	0.62 371	0.80 452	0.46 376	1.77 464	0.69 366	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.54 328

XPNet_ROB	0.68 360	1.11 426	2.28 234	0.38 314	0.27 244	0.67 404	0.47 460	0.94 398	0.75 377	0.80 479	0.71 448	0.81 457	0.54 421	1.72 453	0.84 413	0.22 494	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.25 347	0.45 278

ETE_ROB	0.68 360	1.09 419	2.32 244	0.38 314	0.26 231	0.69 413	0.51 472	1.49 563	0.75 377	0.81 483	0.71 448	0.85 476	0.51 409	1.39 391	0.70 368	0.17 434	0.14 221	0.19 476	0.16 313	0.24 322	0.35 200

LALA_ROB	0.68 360	1.14 432	2.50 334	0.37 294	0.29 267	0.78 462	0.55 486	0.99 440	0.84 458	0.82 489	0.68 415	0.93 500	0.50 405	1.01 320	0.89 419	0.21 487	0.15 239	0.21 492	0.18 344	0.26 367	0.30 165

SCV	0.69 367	0.68 277	1.95 152	0.90 509	1.04 527	0.49 143	0.24 211	0.98 431	0.73 351	0.54 274	0.31 127	0.24 97	0.20 95	1.32 384	0.26 78	0.11 221	1.59 542	0.09 91	0.32 466	0.34 447	1.58 540

UGAM	0.69 367	0.84 349	2.66 397	0.40 344	0.20 135	0.53 196	0.34 377	0.63 188	0.74 371	0.45 184	0.74 458	0.95 508	0.36 273	2.57 556	0.42 230	0.11 221	0.45 373	0.17 450	0.19 362	0.43 516	0.57 346

STrans-v2	0.69 367	0.62 255	2.66 397	0.28 112	0.23 192	0.57 253	0.32 354	1.01 460	0.77 399	0.92 504	0.84 486	0.88 488	0.92 526	1.81 474	1.19 475	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.12 89	0.30 165

DEmStereo	0.69 367	0.40 125	2.42 273	0.42 359	0.18 86	0.66 396	0.88 548	0.54 127	0.64 245	0.60 353	1.00 522	0.45 255	1.24 549	1.53 418	2.21 549	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.10 134	0.11 76	0.14 37

FADNet-RVC	0.69 367	1.65 548	2.74 437	0.35 262	0.26 231	0.60 299	0.29 316	0.91 379	0.67 273	0.46 196	0.51 263	0.62 350	0.46 376	1.75 458	0.81 407	0.17 434	0.20 296	0.17 450	0.18 344	0.60 547	0.39 226

RASNet	0.69 367	1.05 413	2.59 365	0.37 294	0.47 411	0.66 396	0.33 368	0.82 292	0.76 386	0.51 249	0.65 400	0.93 500	0.62 457	2.20 530	0.80 403	0.14 363	0.09 103	0.09 91	0.11 184	0.18 214	0.37 209

PS-NSSS	0.69 367	1.37 501	2.44 286	0.31 171	0.32 305	0.64 367	0.34 377	1.04 483	0.74 371	0.56 299	0.75 465	0.51 292	0.42 335	2.41 547	0.54 301	0.24 509	0.17 267	0.27 519	0.18 344	0.30 413	0.23 114

MyStereo06	0.70 374	0.72 300	3.51 541	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.90 372	0.67 273	1.48 572	0.53 279	0.84 470	0.57 433	0.60 187	1.11 462	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 340

MSKI-zero shot	0.70 374	0.44 161	2.62 382	1.47 561	0.75 483	0.56 230	0.20 93	0.80 274	0.45 84	0.60 353	0.52 272	0.44 243	0.17 41	0.70 233	0.26 78	0.09 52	2.87 604	0.09 91	0.32 466	0.14 132	0.50 301

DMCA-RVC	0.70 374	1.30 477	3.59 548	0.37 294	0.89 504	0.57 253	0.31 343	0.73 236	0.59 199	0.69 434	0.54 299	0.59 336	0.57 433	1.25 374	0.66 355	0.16 414	0.38 356	0.20 486	0.15 291	0.22 298	0.23 114

HSM-Net_RVC	0.70 374	0.40 125	2.45 304	0.27 91	0.19 119	0.68 410	0.30 332	1.29 546	0.73 351	0.73 452	0.70 433	0.77 436	0.45 365	3.73 600	0.46 255	0.13 322	0.09 103	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 378	0.85 354	3.01 487	0.33 214	0.25 214	1.01 521	0.59 498	0.62 180	0.54 154	0.42 163	0.45 214	1.54 569	1.44 559	1.40 393	0.73 382	0.14 363	0.13 204	0.12 286	0.11 184	0.20 267	0.35 200

AE-Stereo	0.71 378	0.32 47	2.44 286	0.44 378	0.50 415	0.58 264	0.23 182	1.08 510	0.67 273	0.67 424	0.51 263	0.47 273	0.24 139	0.63 200	0.32 150	0.09 52	2.15 582	0.11 227	0.45 522	0.22 298	2.01 558

xx1	0.71 378	0.73 304	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 528	0.77 468	0.39 182	0.46 264	0.37 279	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 578	0.12 286	0.41 515	0.16 165	1.18 499

GrayStereo	0.71 378	0.27 3	2.40 264	0.89 507	0.23 192	0.62 340	1.40 588	0.67 206	0.70 323	0.72 450	0.77 472	0.55 318	3.03 594	0.60 187	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.21 384	0.12 89	0.37 209

FADNet	0.71 378	1.60 542	2.53 340	0.33 214	0.30 283	0.67 404	0.29 316	0.92 386	0.75 377	0.45 184	0.49 247	0.66 376	0.57 433	1.85 485	0.85 414	0.46 552	0.20 296	0.17 450	0.20 373	0.60 547	0.37 209

iResNetv2_ROB	0.71 378	1.90 565	3.48 539	0.43 372	0.22 162	0.60 299	0.29 316	0.96 415	0.78 404	0.60 353	0.65 400	0.60 343	0.46 376	0.80 275	1.21 478	0.12 274	0.08 49	0.10 153	0.07 37	0.44 520	0.33 185

DRN-Test	0.71 378	0.79 334	2.83 457	0.40 344	0.44 399	0.80 470	0.41 422	1.07 508	0.83 446	0.82 489	0.64 392	0.68 393	0.57 433	1.78 467	0.79 401	0.16 414	0.13 204	0.17 450	0.16 313	0.24 322	0.51 308

StereoDRNet	0.71 378	1.24 465	2.56 357	0.42 359	0.45 402	0.73 431	0.46 456	0.98 431	0.81 433	0.77 468	0.56 324	0.74 424	0.48 394	1.69 451	0.91 422	0.15 394	0.14 221	0.15 411	0.15 291	0.26 367	0.51 308

NCCL2	0.71 378	1.32 479	2.30 239	0.44 378	0.31 293	0.71 421	0.67 524	0.89 363	0.69 312	0.70 438	0.61 364	0.85 476	0.54 421	1.58 434	0.70 368	0.20 476	0.17 267	0.66 570	0.25 417	0.26 367	0.38 218

TCMNet	0.72 387	1.15 438	2.78 446	0.51 422	0.52 421	0.73 431	0.39 415	0.94 398	0.78 404	0.60 353	0.68 415	0.63 354	0.46 376	1.71 452	0.72 378	0.18 447	0.19 281	0.23 505	0.18 344	0.40 501	0.56 340

1test111	0.72 387	0.73 304	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 468	0.39 182	0.25 106	0.38 288	1.03 323	0.75 388	0.10 121	2.13 578	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 499

FAT-Stereo	0.72 387	0.60 242	2.86 464	0.37 294	0.29 267	0.64 367	0.55 486	1.01 460	0.91 490	0.76 466	0.94 510	0.93 500	0.79 505	1.82 477	0.60 326	0.19 465	0.19 281	0.17 450	0.16 313	0.23 315	0.47 286

SCV_C0	0.73 390	0.68 277	2.05 176	1.50 565	0.92 508	0.45 107	0.20 93	0.96 415	0.71 337	0.65 415	0.33 143	0.31 165	0.20 95	1.25 374	0.52 288	0.09 52	1.68 551	0.08 41	0.30 450	0.27 381	1.52 537

MyStereo8	0.73 390	1.16 441	2.89 469	0.53 428	0.34 322	0.71 421	0.20 93	1.87 583	0.59 199	0.53 268	0.66 407	0.50 287	0.33 259	1.27 379	0.62 338	0.10 121	1.19 486	0.10 153	0.21 384	0.21 281	0.61 361

ADLNet2	0.73 390	1.22 459	3.28 513	0.34 239	0.36 346	0.65 383	0.37 399	0.94 398	0.87 475	0.57 316	0.65 400	0.92 495	0.48 394	2.05 512	0.60 326	0.13 322	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.37 477	0.38 218

hitnet-ft	0.73 390	1.09 419	2.59 365	0.28 112	0.22 162	0.71 421	0.36 396	0.89 363	0.67 273	0.58 323	0.83 484	1.03 523	0.94 530	2.31 535	0.70 368	0.23 502	0.14 221	0.41 550	0.13 244	0.24 322	0.28 149

MoCha-V2	0.74 394	0.78 330	2.18 210	1.01 527	1.55 566	0.36 42	0.19 78	0.61 176	0.49 104	0.33 121	0.34 152	0.30 155	0.27 189	1.56 422	0.47 260	0.09 52	1.94 565	0.08 41	0.37 501	0.18 214	1.62 544

IGEV++	0.74 394	0.70 289	2.05 176	1.11 536	1.09 536	0.32 23	0.21 119	0.75 242	0.43 68	0.30 108	0.30 115	0.22 77	0.27 189	0.98 316	0.31 140	0.10 121	2.50 596	0.08 41	0.15 291	0.27 381	2.70 587

cc1	0.74 394	0.73 304	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 528	0.77 468	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 578	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.20 573

IGEVStereo-DCA	0.74 394	0.74 314	2.09 185	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.23 182	0.49 83	0.62 223	0.71 447	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 508	0.10 121	1.50 534	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 575

tt1	0.74 394	0.73 304	2.34 247	0.67 479	0.63 461	0.75 441	0.24 211	0.85 326	0.96 509	0.81 483	0.38 176	0.26 117	0.35 269	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 583	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.19 570

anonymousa	0.74 394	0.60 242	2.58 363	0.96 519	1.33 553	0.61 319	0.26 256	0.69 214	0.56 173	0.55 287	0.84 486	0.82 462	0.46 376	0.56 168	0.61 335	0.10 121	1.11 480	0.12 286	0.98 594	0.14 132	0.97 478

Wz-Net-MNSev	0.74 394	1.42 513	2.75 439	0.38 314	0.33 312	0.90 505	0.61 507	0.98 431	0.94 501	0.77 468	0.75 465	0.75 429	0.66 474	1.39 391	0.76 392	0.17 434	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.28 394	0.48 293

IPLG	0.74 394	1.09 419	2.87 465	0.36 281	0.21 149	1.63 565	0.60 502	1.39 555	0.63 235	1.39 563	0.51 263	0.40 215	0.86 516	1.40 393	0.37 198	0.09 52	0.07 12	0.14 382	0.12 222	0.34 447	0.23 114

FADNet-RVC-Resample	0.74 394	1.54 529	3.81 561	0.38 314	0.29 267	0.62 340	0.38 409	0.91 379	0.67 273	0.52 259	0.51 263	0.63 354	0.44 357	1.56 422	0.59 321	0.24 509	0.32 343	0.22 497	0.19 362	0.30 413	0.71 401

RP	0.74 394	1.01 402	2.48 323	0.44 378	0.45 402	0.66 396	0.45 450	0.95 412	0.87 475	0.70 438	0.95 513	0.99 515	0.82 508	1.55 420	0.82 410	0.26 519	0.19 281	0.23 505	0.20 373	0.34 447	0.38 218

stereogan	0.74 394	0.68 277	2.82 455	0.40 344	0.40 375	1.05 528	0.42 429	0.99 440	0.96 509	0.78 476	0.86 494	1.15 547	0.73 490	1.57 427	0.56 308	0.20 476	0.19 281	0.20 486	0.16 313	0.37 477	0.34 193

HART	0.75 405	0.75 319	2.22 222	0.94 515	1.59 570	0.30 14	0.19 78	0.72 232	0.85 462	0.30 108	0.52 272	0.39 206	0.16 35	0.81 279	0.43 237	0.08 22	2.61 599	0.10 153	0.07 37	0.36 469	1.61 543

model_zeroshot	0.75 405	0.94 390	2.48 323	1.88 584	0.68 473	0.72 427	0.22 143	1.01 460	0.51 123	1.10 527	0.35 159	0.63 354	0.20 95	0.78 267	0.32 150	0.12 274	1.97 567	0.10 153	0.23 403	0.12 89	0.56 340

Nwc_Net	0.75 405	1.10 424	2.96 478	0.42 359	0.39 368	0.77 456	0.39 415	1.06 504	0.73 351	0.65 415	1.00 522	0.99 515	0.74 494	1.43 399	0.99 440	0.24 509	0.15 239	0.23 505	0.26 425	0.27 381	0.30 165

NOSS_ROB	0.75 405	1.03 408	2.27 232	0.68 485	0.26 231	0.68 410	0.30 332	0.99 440	0.82 439	0.59 342	0.58 342	0.77 436	0.39 303	2.75 575	0.48 268	0.25 515	0.24 317	0.28 522	0.26 425	0.29 404	1.07 492

PSMNet_ROB	0.75 405	1.42 513	2.93 474	0.39 331	0.32 305	0.73 431	0.56 490	0.90 372	0.74 371	0.56 299	0.60 356	0.75 429	0.47 387	2.00 508	1.31 488	0.18 447	0.13 204	0.19 476	0.20 373	0.26 367	0.40 233

Zero-FE251	0.76 410	0.35 79	2.10 192	0.30 152	0.25 214	0.44 101	0.16 46	0.45 57	0.36 22	5.93 613	0.20 29	0.22 77	0.19 78	0.52 149	1.06 453	0.10 121	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.09 41	1.56 538

z-ln-s-r	0.76 410	1.41 508	2.84 459	0.33 214	0.27 244	0.58 264	0.37 399	0.92 386	0.89 484	0.54 274	0.81 479	0.64 362	0.48 394	2.23 531	1.74 518	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.28 394	0.40 233

DualNet (step1)	0.76 410	0.69 286	2.69 419	0.28 112	0.23 192	0.81 475	0.33 368	0.99 440	0.86 469	0.64 399	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.65 561	1.21 490	0.86 577	0.56 551	0.25 347	0.72 403

DispNO	0.76 410	1.36 496	3.15 503	0.32 192	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.88 354	0.72 346	0.55 287	0.79 478	0.83 467	0.47 387	2.46 549	1.23 482	0.12 274	0.10 134	0.18 469	0.31 458	0.20 267	0.25 128

DCRE	0.76 410	0.80 336	2.31 242	1.05 528	1.18 545	0.63 354	0.26 256	1.03 477	0.59 199	0.52 259	2.12 573	0.44 243	0.27 189	0.41 84	0.53 295	0.09 52	1.02 470	0.10 153	0.32 466	0.16 165	1.47 535

APVNet	0.76 410	1.11 426	3.23 507	0.39 331	0.36 346	0.85 488	0.44 445	0.96 415	0.73 351	0.58 323	0.69 420	0.76 434	0.56 428	2.29 534	0.82 410	0.17 434	0.18 275	0.24 511	0.19 362	0.35 461	0.27 143

GwcNet	0.76 410	1.09 419	3.68 552	0.38 314	0.45 402	0.81 475	0.45 450	0.91 379	0.89 484	0.63 387	0.77 472	0.82 462	0.51 409	1.64 442	0.85 414	0.17 434	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.33 437	0.34 193

AF-Net	0.76 410	1.14 432	2.74 437	0.42 359	0.41 382	0.70 416	0.41 422	1.07 508	0.94 501	0.73 452	1.05 531	1.04 527	0.86 516	1.23 368	1.00 443	0.23 502	0.15 239	0.25 516	0.18 344	0.32 432	0.35 200

ccnet	0.77 418	0.61 248	2.01 164	0.40 344	0.46 409	1.05 528	0.59 498	1.02 469	0.74 371	0.90 501	0.97 515	0.82 462	0.89 521	1.68 450	1.16 471	0.32 535	0.26 329	0.32 536	0.28 436	0.35 461	0.47 286

RYNet	0.77 418	0.91 380	2.36 249	0.37 294	0.41 382	0.88 498	0.44 445	0.99 440	0.88 479	0.65 415	0.54 299	0.92 495	0.61 455	2.70 570	1.23 482	0.15 394	0.14 221	0.17 450	0.14 267	0.27 381	0.55 338

GCAP-BAT	0.78 420	0.38 108	2.37 251	0.98 521	0.60 449	0.77 456	0.22 143	1.13 526	0.51 123	0.80 479	0.90 505	0.81 457	0.25 159	0.77 260	0.88 418	0.10 121	1.94 565	0.09 91	0.50 537	0.17 189	1.35 524

ffm	0.78 420	0.67 267	3.39 526	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 509	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 583	0.15 411	0.33 480	0.25 347	2.19 570

Syn2CoEx	0.78 420	1.43 516	3.54 545	0.44 378	0.31 293	0.64 367	0.43 436	1.04 483	0.83 446	0.64 399	0.77 472	0.74 424	0.74 494	1.91 500	0.64 347	0.20 476	0.17 267	0.19 476	0.15 291	0.30 413	0.59 356

RGC	0.78 420	1.10 424	2.55 353	0.45 385	0.45 402	0.73 431	0.40 420	1.00 450	0.75 377	0.75 462	1.04 529	1.02 522	0.73 490	1.74 456	1.15 469	0.24 509	0.19 281	0.28 522	0.26 425	0.31 422	0.38 218

HH	0.79 424	0.52 208	2.72 429	1.45 558	0.80 493	0.91 506	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 399	0.55 310	0.87 484	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 567

HanStereo	0.79 424	0.52 208	2.72 429	1.45 558	0.80 493	0.91 506	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 399	0.55 310	0.87 484	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 567

FTStereo	0.79 424	0.32 47	2.83 457	0.70 487	0.21 149	0.73 431	1.75 593	0.61 176	0.60 206	1.07 525	1.62 563	1.28 553	2.11 585	0.75 255	0.30 121	0.19 465	0.08 49	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.39 226

RAFT + AFF	0.79 424	1.73 554	2.99 484	0.34 239	0.35 333	0.67 404	0.51 472	1.05 491	0.79 417	0.54 274	0.58 342	0.59 336	0.81 506	1.80 472	1.21 478	0.13 322	0.27 336	0.15 411	0.14 267	0.45 523	0.69 396

AANet_RVC	0.79 424	1.46 520	2.72 429	0.34 239	0.25 214	0.59 284	0.32 354	0.88 354	0.83 446	0.62 376	0.95 513	0.80 452	0.43 348	2.46 549	1.72 516	0.38 542	0.26 329	0.10 153	0.09 93	0.25 347	0.43 257

w-ln-seven-2	0.81 429	1.56 533	3.14 502	0.38 314	0.28 259	0.66 396	0.43 436	0.93 392	0.93 499	0.73 452	0.77 472	0.72 415	0.65 467	1.82 477	1.75 520	0.14 363	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.36 469	0.58 351

aanetorigin	0.81 429	1.03 408	2.64 392	0.44 378	0.44 399	0.59 284	1.00 562	0.59 163	0.70 323	1.54 575	1.22 543	0.82 462	1.08 540	1.06 329	1.07 455	0.18 447	0.15 239	0.17 450	0.21 384	0.53 541	0.65 377

STTRV1_RVC	0.81 429	0.59 240	2.88 468	0.43 372	0.49 414	0.80 470	0.44 445	1.18 537	0.84 458	0.63 387	0.89 501	0.72 415	0.63 463	2.67 565	0.67 359	0.51 554	0.65 418	0.27 519	0.24 407	0.35 461	0.29 155

GANetREF_RVC	0.81 429	1.44 517	3.04 493	0.49 410	0.27 244	0.83 482	0.63 511	1.03 477	0.92 492	0.63 387	0.61 364	0.72 415	0.59 444	2.40 545	0.58 317	0.33 537	0.25 326	0.37 545	0.25 417	0.41 508	0.36 208
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
PWC_ROB	0.81 429	1.41 508	2.60 372	0.41 355	0.40 375	0.63 354	0.31 343	1.04 483	0.99 519	0.92 504	1.29 546	0.78 441	0.68 478	1.65 445	1.50 503	0.19 465	0.12 186	0.18 469	0.13 244	0.51 537	0.54 328

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 434	0.78 330	3.67 551	0.35 262	0.81 495	1.25 546	0.88 548	1.13 526	0.58 188	0.84 493	0.52 272	1.24 551	0.64 464	0.77 260	0.70 368	0.10 121	0.53 392	0.11 227	0.45 522	0.29 404	0.81 438

test_for_model	0.82 434	1.62 543	2.47 317	1.36 552	1.04 527	0.53 196	0.22 143	0.82 292	0.63 235	0.60 353	0.29 106	0.25 106	0.21 106	0.28 7	0.25 63	0.80 571	1.87 558	0.08 41	0.08 60	1.81 599	1.18 499

HBP-ISP	0.82 434	1.57 534	3.28 513	0.50 416	0.27 244	0.86 489	0.54 482	1.09 512	0.78 404	0.81 483	0.70 433	0.68 393	1.00 534	2.02 509	0.47 260	0.24 509	0.24 317	0.29 530	0.25 417	0.28 394	0.52 316

S-Stereo	0.82 434	0.73 304	3.79 557	0.40 344	0.37 353	0.70 416	0.69 528	1.00 450	1.03 524	0.63 387	0.92 508	0.82 462	0.59 444	2.35 538	0.71 374	0.18 447	0.22 308	0.17 450	0.18 344	0.30 413	0.67 384

CVANet_RVC	0.82 434	1.18 447	3.98 567	0.40 344	0.28 259	0.63 354	0.43 436	0.90 372	0.78 404	1.14 533	0.69 420	0.68 393	0.52 416	2.62 561	0.48 268	0.20 476	0.13 204	0.22 497	0.37 501	0.37 477	0.48 293

PASM	0.82 434	1.00 399	2.68 412	0.52 424	0.48 412	0.65 383	0.59 498	0.83 303	0.89 484	0.82 489	0.73 455	0.89 491	0.68 478	2.39 544	0.73 382	0.35 540	0.37 352	0.36 543	0.41 515	0.45 523	0.51 308

TDLM	0.83 440	1.28 474	2.38 254	0.46 390	0.26 231	0.66 396	0.55 486	0.87 346	0.80 425	2.54 596	0.62 371	0.61 345	0.51 409	2.68 568	0.67 359	0.20 476	0.11 163	0.35 542	0.15 291	0.33 437	0.48 293

PWCDC_ROB	0.83 440	1.57 534	2.63 383	0.48 397	0.37 353	0.78 462	0.29 316	1.04 483	1.36 559	0.63 387	2.05 572	0.64 362	0.70 485	1.10 341	1.20 476	0.33 537	0.14 221	0.15 411	0.12 222	0.63 551	0.46 284

FSD	0.84 442	0.44 161	1.03 21	1.41 557	1.93 583	0.63 354	0.33 368	0.46 65	0.53 148	0.32 116	0.32 139	0.40 215	0.32 253	1.14 352	0.60 326	0.28 526	2.77 601	0.31 532	0.30 450	0.31 422	3.04 596

GCST	0.84 442	1.48 523	3.02 489	1.12 539	1.09 536	0.62 340	0.19 78	0.79 268	0.56 173	0.60 353	0.65 400	0.50 287	0.31 244	1.24 370	0.74 387	0.76 569	0.46 374	0.84 576	0.64 565	0.71 556	0.57 346

rrr	0.84 442	0.74 314	3.40 531	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.28 288	1.23 542	0.84 458	0.71 447	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 508	0.10 121	1.50 534	0.10 153	0.29 440	0.24 322	1.75 550

GASNet	0.84 442	1.98 568	4.07 571	0.48 397	0.33 312	0.58 264	0.34 377	0.97 423	0.81 433	0.60 353	0.59 347	0.74 424	0.55 426	2.08 518	1.18 472	0.22 494	0.15 239	0.19 476	0.17 331	0.55 543	0.29 155

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 442	1.41 508	2.80 449	0.94 515	0.35 333	0.89 502	0.41 422	0.89 363	0.66 260	0.57 316	0.63 379	0.75 429	0.38 288	2.37 540	0.55 304	1.16 588	0.31 342	0.36 543	0.21 384	0.59 546	0.63 369

edge stereo	0.84 442	0.74 314	3.42 536	0.38 314	1.21 547	0.63 354	0.41 422	0.98 431	0.83 446	0.81 483	0.88 499	1.14 545	0.73 490	2.16 527	0.89 419	0.22 494	0.20 296	0.26 518	0.18 344	0.38 485	0.43 257

SHD	0.84 442	1.14 432	2.54 345	0.80 501	0.52 421	0.76 446	0.34 377	1.16 532	1.29 553	1.11 529	0.85 489	0.98 512	0.74 494	1.25 374	1.48 502	0.22 494	0.37 352	0.20 486	0.27 434	0.36 469	0.41 242

XQC	0.84 442	1.32 479	2.61 377	0.78 498	0.44 399	0.89 502	0.53 479	1.16 532	1.07 531	0.85 495	0.69 420	0.92 495	0.73 490	1.40 393	1.44 500	0.24 509	0.35 349	0.23 505	0.26 425	0.45 523	0.39 226

RTSC	0.84 442	1.40 507	2.67 405	0.50 416	0.40 375	0.83 482	0.33 368	1.11 519	1.14 540	0.93 508	0.82 482	0.84 470	0.58 441	1.34 387	1.82 527	0.18 447	0.49 382	0.14 382	0.30 450	0.46 527	0.42 247

PDISCO_ROB	0.84 442	1.46 520	2.84 459	0.65 471	0.59 444	1.17 542	0.48 462	1.19 538	1.08 533	0.67 424	0.72 453	1.00 518	0.61 455	1.24 370	1.05 450	0.38 542	0.18 275	0.28 522	0.24 407	0.58 545	0.44 273

LL-Strereo	0.85 452	1.73 554	3.06 497	0.37 294	0.61 458	0.54 207	0.33 368	1.01 460	0.76 386	0.69 434	0.58 342	0.85 476	0.78 503	2.65 564	0.54 301	0.14 363	0.58 404	0.14 382	0.12 222	0.42 511	1.05 490

Wz-Net-SNSev	0.85 452	1.83 561	3.36 520	0.42 359	0.31 293	0.71 421	0.66 519	1.04 483	0.94 501	0.68 430	0.85 489	0.96 509	0.62 457	1.75 458	1.14 467	0.16 414	0.15 239	0.16 431	0.17 331	0.39 494	0.63 369

DANet	0.85 452	0.68 277	2.41 269	1.18 542	0.48 412	0.77 456	1.23 580	0.93 392	1.53 567	0.90 501	0.72 453	0.97 511	0.57 433	1.86 487	1.05 450	0.18 447	0.16 254	0.19 476	0.16 313	0.26 367	0.67 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 455	1.50 526	3.03 492	0.38 314	0.35 333	1.02 523	0.48 462	1.06 504	1.13 538	0.92 504	0.86 494	0.86 483	0.60 452	1.67 446	1.89 530	0.15 394	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.35 461	0.57 346

anonymousdsp	0.86 455	0.59 240	2.65 393	1.33 549	1.25 549	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.13 532	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.12 598

anonymity	0.86 455	0.68 277	1.44 77	0.64 468	0.83 497	0.67 404	0.52 476	0.98 431	0.73 351	0.96 510	0.70 433	0.81 457	0.86 516	1.10 341	1.34 490	0.64 560	0.72 434	0.58 564	1.44 604	0.60 547	0.91 459

IGEV-Stereo	0.86 455	0.60 242	2.65 393	1.35 551	1.25 549	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.14 533	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.13 599
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 455	1.57 534	2.80 449	0.68 485	0.59 444	0.78 462	0.38 409	0.97 423	0.74 371	0.63 387	0.70 433	1.01 519	0.68 478	1.02 321	1.22 481	0.45 550	0.34 348	0.89 581	0.51 542	0.73 558	0.58 351

test_xeample3	0.86 455	0.75 319	3.36 520	0.65 471	0.76 486	0.49 143	0.33 368	1.21 541	0.80 425	0.61 363	0.23 61	0.30 155	0.29 227	1.17 358	1.57 511	0.10 121	1.79 554	0.10 153	0.40 510	0.25 347	2.09 563

CBMV	0.86 455	1.00 399	2.82 455	0.35 262	0.21 149	0.78 462	0.78 539	1.05 491	0.87 475	0.90 501	0.74 458	0.87 484	1.89 579	1.67 446	1.38 498	0.19 465	0.20 296	0.21 492	0.19 362	0.28 394	0.84 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 462	1.51 527	2.90 471	0.31 171	0.24 204	0.71 421	0.25 238	1.00 450	0.65 252	0.45 184	0.57 335	0.61 345	0.44 357	1.53 418	0.75 388	0.94 576	0.97 459	0.28 522	1.00 595	0.89 569	1.36 527

MSCF	0.88 463	0.84 349	1.67 104	2.15 592	1.87 579	0.51 165	0.21 119	0.63 188	0.61 212	0.32 116	0.29 106	0.17 43	0.30 238	1.06 329	0.67 359	0.11 221	1.92 560	0.08 41	0.31 458	0.19 244	3.72 608

anonymousdsp2	0.88 463	0.31 33	1.96 156	1.06 529	1.56 567	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.98 516	1.20 544	0.37 169	0.65 367	0.26 173	1.19 363	0.46 255	0.10 121	2.40 595	0.10 153	0.13 244	0.19 244	2.96 591

MIPNet	0.88 463	1.07 415	2.85 462	0.61 459	0.18 86	1.46 555	1.37 584	1.65 573	0.78 404	1.93 581	0.85 489	0.75 429	1.66 569	0.87 287	0.34 175	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.32 466	0.27 381	0.26 136

THIR-Stereo	0.88 463	0.85 354	2.33 246	0.26 74	0.16 45	0.59 284	2.69 600	0.62 180	0.54 154	0.62 376	1.61 562	0.96 509	1.77 575	1.67 446	2.20 548	0.10 121	0.08 49	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.21 98

NCC-stereo	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 453	0.45 402	1.88 576	0.48 462	1.04 483	0.75 377	0.70 438	0.85 489	0.93 500	0.84 511	1.81 474	1.51 506	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 458	0.27 381	0.35 200

Abc-Net	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 453	0.45 402	1.88 576	0.48 462	1.04 483	0.75 377	0.70 438	0.85 489	0.93 500	0.84 511	1.81 474	1.51 506	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 458	0.27 381	0.35 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 463	1.45 518	2.68 412	0.38 314	0.35 333	0.95 515	0.51 472	0.92 386	0.81 433	0.89 499	0.84 486	0.61 345	1.35 552	1.26 378	3.38 583	0.14 363	0.12 186	0.17 450	0.19 362	0.28 394	0.34 193

CBMV_ROB	0.88 463	0.75 319	2.73 434	0.36 281	0.22 162	0.76 446	0.47 460	1.05 491	0.81 433	1.06 524	1.04 529	0.88 488	1.36 554	2.17 529	2.03 535	0.23 502	0.24 317	0.27 519	0.25 417	0.27 381	0.73 407

Select-FE	0.89 471	0.94 390	2.99 484	0.50 416	1.03 525	1.31 548	0.92 553	1.40 557	0.59 199	1.11 529	0.55 310	1.16 549	0.75 498	0.91 301	1.20 476	0.11 221	0.46 374	0.11 227	0.49 534	0.14 132	1.09 494

DA	0.89 471	0.42 136	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 143	0.63 188	0.92 492	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 606

GGEV	0.89 471	0.42 136	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 143	0.63 188	0.92 492	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 606

GASTEREO	0.89 471	0.83 344	1.67 104	2.15 592	1.89 580	0.52 185	0.21 119	0.62 180	0.62 223	0.33 121	0.31 127	0.16 33	0.31 244	1.11 346	0.68 363	0.11 221	1.92 560	0.08 41	0.29 440	0.19 244	3.79 609

AEACV	0.89 471	0.29 12	1.84 125	2.50 601	1.68 574	0.53 196	0.21 119	1.01 460	0.42 62	0.68 430	0.31 127	0.22 77	0.39 303	1.63 439	0.25 63	0.09 52	2.60 597	0.09 91	0.54 547	0.23 315	2.27 580

TRStereo	0.89 471	1.02 404	2.91 472	4.59 613	0.31 293	0.93 511	0.23 182	1.93 587	0.66 260	0.37 137	0.54 299	0.48 281	0.40 310	0.67 220	0.29 114	0.13 322	0.37 352	0.11 227	0.48 532	0.13 108	1.21 506

z-mn7	0.90 477	2.01 572	3.02 489	0.37 294	0.29 267	1.02 523	0.48 462	0.97 423	1.33 556	0.71 447	1.36 554	0.85 476	0.62 457	2.15 525	1.50 503	0.15 394	0.13 204	0.14 382	0.13 244	0.34 447	0.53 322

EGLCR-Stereo	0.90 477	0.31 33	1.90 142	1.60 568	0.95 512	1.14 539	0.42 429	0.85 326	0.43 68	1.74 579	0.21 37	0.27 130	0.17 41	1.56 422	0.30 121	0.10 121	2.60 597	0.10 153	0.09 93	0.10 61	3.10 597

DDUNet	0.90 477	1.63 546	2.77 444	0.77 495	0.69 475	0.83 482	0.44 445	0.90 372	0.70 323	0.68 430	0.76 468	0.92 495	0.54 421	1.14 352	1.35 492	0.61 559	0.37 352	0.96 583	0.52 544	0.77 564	0.67 384

IGEV-FE	0.91 480	0.39 117	3.80 558	0.42 359	1.95 584	0.56 230	0.64 513	0.84 312	0.55 165	1.45 568	0.53 279	0.79 444	0.42 335	0.57 172	1.13 465	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 485	0.19 244	2.97 593

PAM	0.91 480	0.43 148	2.67 405	0.77 495	0.89 504	1.81 573	1.22 579	1.13 526	0.78 404	1.16 536	0.91 507	1.39 562	0.68 478	0.76 258	1.06 453	0.10 121	0.98 461	0.10 153	0.50 537	0.14 132	0.66 379

IGEV_Zeroshot_test	0.91 480	0.39 117	3.80 558	0.42 359	1.95 584	0.56 230	0.64 513	0.84 312	0.55 165	1.45 568	0.53 279	0.79 444	0.42 335	0.57 172	1.13 465	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 485	0.19 244	2.97 593

zh-mn7	0.92 483	2.02 574	3.80 558	0.35 262	0.28 259	0.73 431	0.41 422	1.00 450	1.15 542	1.03 520	1.30 548	0.75 429	0.62 457	1.98 506	1.55 510	0.17 434	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.57 346

GREAT-IGEV	0.92 483	0.56 228	2.08 181	0.98 521	2.29 594	0.47 128	0.18 70	0.35 10	0.78 404	0.74 459	0.33 143	0.15 17	0.18 62	1.00 318	0.55 304	0.09 52	3.79 611	0.07 1	0.26 425	0.22 298	3.26 601

SQANet	0.92 483	1.96 566	3.23 507	0.77 495	0.83 497	0.76 446	0.38 409	0.87 346	0.68 300	0.64 399	0.69 420	0.73 422	0.52 416	1.35 388	1.36 494	0.80 571	0.30 340	0.60 567	0.29 440	0.93 570	0.70 399

AAGNet	0.92 483	0.40 125	2.53 340	0.60 453	1.01 522	0.62 340	0.45 450	0.52 109	0.68 300	0.58 323	0.53 279	0.50 287	0.72 487	1.22 365	7.32 613	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

Consistency-Raft	0.92 483	1.21 454	3.50 540	0.98 521	0.63 461	0.77 456	0.54 482	1.02 469	1.01 521	0.62 376	1.03 527	0.65 367	1.04 537	0.81 279	1.36 494	0.45 550	0.47 378	0.51 562	0.59 559	0.65 553	0.47 286

DeepPrunerF	0.92 483	1.33 484	3.41 533	0.46 390	0.51 418	0.64 367	0.49 469	1.16 532	2.62 597	0.65 415	0.61 364	0.65 367	0.62 457	2.23 531	1.31 488	0.23 502	0.19 281	0.30 531	0.28 436	0.39 494	0.34 193

GANet	0.92 483	1.20 452	2.68 412	0.45 385	0.27 244	0.76 446	0.66 519	0.94 398	0.77 399	0.79 477	1.17 538	0.84 470	0.91 523	2.72 571	1.76 522	0.18 447	0.42 366	0.44 556	0.20 373	0.33 437	0.94 469

gasm-f	0.93 490	0.71 294	2.09 185	2.15 592	2.42 596	0.54 207	0.26 256	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.33 143	0.16 33	0.22 114	0.70 233	0.93 423	0.13 322	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.39 494	3.58 604

PA-Net	0.93 490	1.36 496	4.14 573	0.64 468	0.41 382	0.70 416	0.53 479	0.91 379	0.88 479	0.53 268	0.60 356	0.70 410	0.54 421	2.40 545	2.57 564	0.17 434	0.28 338	0.19 476	0.28 436	0.25 347	0.48 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 492	0.31 33	1.80 117	0.90 509	2.52 597	0.54 207	0.15 35	0.69 214	1.02 522	0.25 53	0.18 16	0.18 53	0.14 14	0.63 200	0.35 183	0.09 52	3.76 610	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 617

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 492	0.84 349	3.40 531	1.46 560	0.78 491	1.37 551	0.70 530	1.11 519	0.68 300	0.80 479	1.29 546	1.09 538	0.59 444	1.16 355	1.01 445	0.14 363	0.53 392	0.11 227	0.46 527	0.31 422	0.86 451

FBW_ROB	0.94 492	1.23 464	2.35 248	0.46 390	0.32 305	0.87 496	0.46 456	1.15 529	0.97 515	0.83 492	0.78 476	1.01 519	0.64 464	3.65 599	1.65 513	0.27 523	0.24 317	0.40 548	0.26 425	0.32 432	0.88 455

GEAStereo	0.95 495	0.48 181	1.85 130	2.15 592	3.19 604	0.55 221	0.21 119	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.22 48	0.16 33	0.18 62	1.06 329	0.97 429	0.13 322	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.33 437	3.58 604

AIO_rvc	0.95 495	1.02 404	2.57 361	2.80 608	1.91 582	0.37 47	0.24 211	0.52 109	0.60 206	0.98 511	0.29 106	0.25 106	0.18 62	2.16 527	0.29 114	0.11 221	1.39 520	0.08 41	0.11 184	0.26 367	2.87 589

PAM_32	0.95 495	0.43 148	2.68 412	0.64 468	1.10 540	1.78 572	1.16 574	1.12 522	0.96 509	1.07 525	0.90 505	1.38 561	0.76 502	0.78 267	1.11 462	0.10 121	1.29 504	0.10 153	0.50 537	0.16 165	0.98 480

CC-Net-ROB	0.95 495	1.57 534	2.93 474	0.90 509	0.39 368	0.87 496	0.44 445	1.12 522	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.64 362	0.50 405	2.73 573	0.93 423	0.97 579	0.40 363	0.87 580	0.29 440	0.61 550	0.66 379

riskmin	0.96 499	0.32 47	2.07 179	1.72 576	1.61 571	1.62 564	0.57 493	1.45 560	0.55 165	0.73 452	0.89 501	0.92 495	0.45 365	1.16 355	0.60 326	0.11 221	1.30 507	0.12 286	1.38 603	0.14 132	1.51 536

CrosDoStereo	0.96 499	0.49 188	2.66 397	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 604	0.77 252	0.66 260	0.70 438	1.39 555	0.53 302	1.47 562	1.77 464	3.02 578	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 165

DeepStereo_LL	0.96 499	0.49 188	2.66 397	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 604	0.77 252	0.66 260	0.70 438	1.39 555	0.53 302	1.47 562	1.77 464	3.02 578	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 165

UGAM-zero	0.97 502	0.44 161	2.48 323	0.33 214	0.86 500	1.26 547	0.76 536	1.05 491	0.52 135	0.93 508	0.45 214	1.32 557	0.81 506	2.08 518	0.49 278	0.10 121	0.52 390	0.09 91	0.47 529	0.11 76	4.43 615

xxxx	0.97 502	0.64 261	2.14 203	0.30 152	0.67 470	0.64 367	0.24 211	1.09 512	0.91 490	0.57 316	0.65 400	0.58 332	0.39 303	1.57 427	5.49 607	0.13 322	1.38 516	0.11 227	0.32 466	0.17 189	1.41 531

XX-Stereo	0.98 504	0.57 230	4.45 586	1.64 571	5.33 611	0.55 221	0.16 46	0.96 415	0.43 68	0.45 184	0.65 400	0.85 476	0.19 78	0.79 271	0.26 78	0.11 221	0.80 441	0.10 153	0.32 466	0.17 189	0.78 424

test_xeample	0.98 504	0.65 265	2.12 196	0.29 132	0.67 470	0.60 299	0.28 288	1.08 510	0.85 462	0.62 376	0.70 433	0.44 243	0.41 322	1.95 502	5.45 605	0.12 274	1.33 511	0.11 227	0.31 458	0.18 214	1.42 532

zh-sn7	0.99 506	2.20 586	3.83 562	0.40 344	0.31 293	0.82 480	0.63 511	1.02 469	0.94 501	0.81 483	1.13 537	0.84 470	0.93 528	2.49 552	1.87 529	0.17 434	0.17 267	0.16 431	0.16 313	0.37 477	0.64 374

mmx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 492	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 575	3.86 592	0.13 322	1.25 495	0.15 411	0.33 480	0.19 244	1.28 516

xxx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 492	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 575	3.86 592	0.13 322	1.25 495	0.15 411	0.33 480	0.19 244	1.28 516

DStereoRT	1.00 509	0.72 300	2.87 465	0.36 281	0.38 362	0.92 510	0.35 387	0.92 386	1.17 545	0.57 316	0.64 392	1.04 527	1.13 544	1.75 458	1.04 449	0.15 394	0.59 406	2.18 611	0.80 578	0.16 165	2.28 581

MFMNet_re	1.01 510	1.73 554	3.04 493	0.85 505	0.76 486	0.93 511	0.81 542	1.02 469	1.10 534	1.05 522	1.06 532	0.84 470	0.96 531	0.93 307	0.97 429	0.68 566	0.61 409	0.63 569	0.60 561	0.77 564	0.80 431

252Zero-FE	1.02 511	0.31 33	1.72 108	0.26 74	0.27 244	0.31 17	0.12 4	0.42 38	0.57 180	7.97 615	0.25 73	0.13 1	0.12 5	0.75 255	0.51 285	0.09 52	5.04 618	0.07 1	0.83 585	0.09 41	0.66 379

Wz-Net-TNSev	1.02 511	2.26 592	3.69 553	0.38 314	0.31 293	1.00 520	0.71 531	1.12 522	1.02 522	0.74 459	0.73 455	1.09 538	0.91 523	2.46 549	2.15 545	0.21 487	0.20 296	0.16 431	0.20 373	0.48 532	0.62 363

222	1.02 511	0.60 242	1.95 152	0.29 132	0.51 418	0.62 340	0.24 211	1.09 512	0.86 469	0.64 399	0.67 412	0.47 273	0.42 335	1.86 487	6.73 611	0.13 322	1.21 490	0.11 227	0.32 466	0.17 189	1.44 533

G-Net	1.02 511	0.70 289	3.23 507	0.60 453	0.66 469	2.00 582	0.71 531	0.78 259	0.70 323	1.14 533	2.53 584	1.29 555	1.01 535	1.47 409	1.74 518	0.25 515	0.24 317	0.24 511	0.26 425	0.37 477	0.40 233

DPSNet	1.02 511	0.72 300	2.84 459	0.60 453	0.39 368	1.08 533	0.75 535	1.41 558	1.14 540	0.74 459	0.69 420	1.05 531	1.67 570	2.09 521	2.22 550	0.27 523	0.61 409	0.20 486	0.50 537	0.48 532	1.03 488

ADCP+	1.03 516	1.68 551	3.83 562	0.35 262	0.39 368	1.05 528	0.79 541	0.94 398	0.86 469	0.69 434	0.68 415	0.85 476	1.53 568	1.02 321	4.56 600	0.13 322	0.12 186	0.16 431	0.15 291	0.28 394	0.44 273

WZ-Net	1.04 517	1.83 561	4.20 576	0.42 359	0.36 346	0.88 498	0.71 531	1.05 491	1.11 536	0.84 493	0.94 510	1.06 532	1.17 547	2.37 540	2.24 551	0.20 476	0.14 221	0.15 411	0.16 313	0.36 469	0.53 322

PVD	1.05 518	1.21 454	2.36 249	0.84 504	0.91 507	1.04 526	0.64 513	1.32 550	1.68 572	1.43 567	1.41 557	1.14 545	1.15 545	1.49 412	1.77 523	0.27 523	0.65 418	0.28 522	0.35 489	0.40 501	0.73 407

GSStereo	1.06 519	0.48 181	1.85 130	2.42 600	3.19 604	0.55 221	0.21 119	1.59 570	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 429	0.13 322	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 611

1111x	1.06 519	0.79 334	3.29 515	0.33 214	0.60 449	0.64 367	0.33 368	1.10 515	0.92 492	0.59 342	0.69 420	0.59 336	0.47 387	2.64 563	4.61 601	0.12 274	1.38 516	0.11 227	0.49 534	0.18 214	1.30 518

ADCMid	1.06 519	1.82 560	3.53 544	0.39 331	0.36 346	0.99 518	0.58 495	1.01 460	0.94 501	1.23 550	1.02 525	1.01 519	1.01 535	1.11 346	4.04 595	0.22 494	0.19 281	0.42 552	0.32 466	0.42 511	0.53 322

test_sample9	1.07 522	0.69 286	2.69 419	0.28 112	0.23 192	0.81 475	0.33 368	0.99 440	0.86 469	0.64 399	0.63 379	0.67 379	0.49 400	2.02 509	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 347	0.72 403

ff1	1.07 522	0.67 267	3.39 526	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 509	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 575	3.86 592	0.10 121	2.16 583	0.15 411	0.33 480	0.25 347	2.19 570

ADCL	1.07 522	1.22 459	2.80 449	0.40 344	0.33 312	1.50 557	1.87 596	0.97 423	1.04 527	1.26 554	1.28 545	0.99 515	1.41 558	1.36 389	3.51 586	0.17 434	0.14 221	0.22 497	0.21 384	0.32 432	0.43 257

ADCPNet	1.07 522	1.37 501	4.54 588	0.38 314	0.68 473	1.36 549	0.64 513	0.93 392	0.83 446	0.79 477	0.82 482	1.08 535	1.18 548	1.30 383	2.68 567	0.21 487	0.69 426	0.21 492	0.95 592	0.30 413	0.54 328

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 526	2.01 572	2.56 357	0.49 410	0.40 375	1.49 556	0.96 555	1.02 469	0.95 507	0.85 495	0.94 510	1.06 532	0.59 444	2.92 584	1.15 469	0.43 548	0.74 436	0.32 536	0.55 548	0.74 559	1.35 524

AnyNet_C32	1.08 526	1.76 558	3.01 487	0.50 416	0.54 430	1.17 542	1.16 574	0.97 423	0.95 507	1.11 529	0.98 518	0.87 484	0.93 528	1.57 427	4.11 597	0.22 494	0.20 296	0.25 516	0.25 417	0.40 501	0.68 389

AIO_test	1.11 528	0.77 324	2.51 335	3.32 610	2.81 601	0.35 38	0.25 238	1.29 546	0.68 300	1.28 556	0.27 92	0.32 172	0.17 41	2.86 582	0.27 88	0.12 274	1.72 552	0.08 41	0.21 384	0.15 144	2.81 588

Ntro	1.11 528	2.10 580	3.52 543	0.97 520	0.87 503	1.06 531	0.54 482	1.02 469	0.93 499	0.63 387	0.76 468	0.93 500	0.67 476	1.76 461	1.71 514	1.03 582	0.46 374	0.76 575	0.41 515	1.29 586	0.86 451

SAMSARA	1.11 528	1.35 491	2.60 372	1.34 550	0.77 488	1.67 567	1.41 590	1.47 561	0.99 519	1.54 575	0.89 501	1.44 565	0.90 522	1.88 493	1.71 514	0.25 515	0.55 398	0.22 497	0.34 485	0.39 494	0.50 301

ADCS	1.14 531	2.02 574	3.36 520	0.43 372	0.37 353	0.96 517	0.81 542	1.12 522	1.17 545	1.25 553	0.98 518	1.08 535	0.92 526	1.41 397	4.97 603	0.23 502	0.21 305	0.22 497	0.23 403	0.40 501	0.67 384

otaku	1.15 532	2.10 580	3.51 541	0.98 521	0.74 481	1.02 523	0.59 498	1.03 477	0.89 484	0.70 438	1.60 561	0.98 512	0.65 467	1.63 439	1.80 526	0.99 581	0.46 374	0.73 574	0.40 510	1.30 588	0.88 455

EAI-Stereo	1.16 533	0.29 12	1.94 151	0.55 437	0.97 516	1.96 578	7.94 617	1.34 551	1.03 524	1.01 518	1.48 558	0.51 292	0.66 474	0.65 214	1.42 499	0.09 52	0.23 315	0.09 91	0.53 545	0.13 108	0.49 299

SuperB	1.19 534	1.62 543	5.29 595	0.37 294	0.26 231	0.81 475	0.87 546	0.94 398	1.19 547	0.68 430	0.68 415	0.63 354	1.37 555	1.73 454	3.30 580	0.16 414	0.12 186	0.17 450	0.16 313	2.74 609	0.63 369

AnyNet_C01	1.20 535	1.89 564	4.25 578	0.55 437	0.54 430	1.57 560	1.39 587	1.10 515	1.13 538	1.19 539	1.34 553	1.15 547	1.11 542	1.73 454	2.89 575	0.26 519	0.24 317	0.28 522	0.24 407	0.50 535	0.68 389

StereoAnything_RVC	1.22 536	1.71 553	3.17 505	2.52 602	2.63 599	0.26 8	0.15 35	0.47 74	0.54 154	0.49 218	0.71 448	0.52 299	0.19 78	1.60 438	0.57 311	0.11 221	4.13 614	0.08 41	0.05 1	0.76 562	3.79 609

SPS-STEREO	1.22 536	1.65 548	3.41 533	0.66 476	0.69 475	1.01 521	0.68 526	1.10 515	0.96 509	1.40 565	1.25 544	1.46 566	1.08 540	2.05 512	2.24 551	0.66 564	0.61 409	0.58 564	0.57 556	0.66 554	1.65 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 538	0.69 286	2.69 419	0.28 112	0.23 192	0.81 475	0.33 368	1.01 460	0.75 377	1.23 550	0.63 379	2.53 585	1.31 550	2.02 509	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 347	0.72 403

NaN_ROB	1.25 539	1.46 520	3.84 564	0.54 435	0.56 434	1.12 537	0.99 558	1.05 491	1.03 524	1.10 527	0.87 496	0.77 436	1.07 539	5.85 609	2.98 576	0.16 414	0.23 315	0.16 431	0.24 407	0.28 394	0.66 379

zero-FE	1.27 540	0.33 59	9.38 608	1.30 545	2.25 592	0.33 29	0.20 93	0.51 107	1.26 549	0.32 116	0.22 48	0.77 436	0.22 114	0.69 229	0.96 427	0.21 487	2.25 586	0.09 91	0.61 563	0.32 432	3.25 600

RainbowNet	1.27 540	2.22 588	3.58 547	1.14 540	0.92 508	1.08 533	0.76 536	1.19 538	1.15 542	0.77 468	0.97 515	1.08 535	0.83 510	1.64 442	1.72 516	1.20 590	1.30 507	1.01 587	0.58 557	1.23 583	0.97 478

MDST_ROB	1.28 542	0.53 212	3.84 564	0.55 437	0.45 402	4.06 603	0.60 502	1.36 552	0.89 484	2.18 587	1.17 538	0.98 512	0.72 487	4.28 603	2.12 542	0.20 476	0.16 254	0.19 476	0.17 331	0.20 267	0.84 443

EDNetEfficient	1.29 543	0.78 330	4.27 579	0.65 471	1.03 525	0.94 513	1.38 586	0.87 346	1.75 577	2.33 593	1.32 551	1.04 527	2.21 587	1.59 435	4.07 596	0.16 414	0.19 281	0.15 411	0.27 434	0.38 485	0.40 233

RTS	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 529	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 565	2.27 553	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 527	0.68 389

RTSA	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 529	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 565	2.27 553	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 527	0.68 389

WCMA_ROB	1.29 543	1.21 454	3.13 501	0.65 471	0.36 346	1.20 545	0.78 539	1.00 450	0.98 516	1.78 580	2.62 587	3.08 593	2.01 583	1.86 487	2.35 555	0.38 542	0.38 356	0.32 536	0.32 466	0.31 422	1.06 491

MeshStereo	1.29 543	1.34 487	3.04 493	0.35 262	0.28 259	1.10 536	0.69 528	1.42 559	1.07 531	2.71 600	2.43 582	2.95 588	1.50 565	2.92 584	2.03 535	0.23 502	0.22 308	0.22 497	0.19 362	0.50 535	0.69 396
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
HUF	1.33 548	0.96 393	4.06 570	2.73 606	2.17 591	0.35 38	0.24 211	1.87 583	0.75 377	1.28 556	0.29 106	1.35 559	0.19 78	1.97 505	0.43 237	0.15 394	3.91 612	0.08 41	0.06 9	0.31 422	3.41 602

DStereoO	1.34 549	0.76 323	2.18 210	1.19 543	2.07 587	0.79 466	3.84 606	1.01 460	1.42 560	0.72 450	1.11 535	0.80 452	1.97 581	0.96 315	2.44 557	1.25 593	0.99 463	0.48 558	0.60 561	0.96 574	1.34 521

SANet	1.35 550	1.80 559	4.39 584	0.41 355	0.29 267	1.72 569	0.89 550	1.17 535	2.47 593	1.22 548	1.82 566	1.72 573	1.70 572	2.57 556	3.30 580	0.18 447	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.34 447	0.62 363

Anonymous_2	1.36 551	0.49 188	2.03 170	1.71 575	1.58 568	2.49 592	0.58 495	1.59 570	2.31 591	0.77 468	0.88 499	1.03 523	0.58 441	1.20 364	0.66 355	0.32 535	1.38 516	1.42 600	3.87 617	0.78 566	1.56 538

CSAN	1.38 552	1.74 557	4.12 572	0.53 428	0.38 362	1.06 531	1.15 572	1.29 546	1.12 537	1.19 539	1.90 569	1.04 527	1.44 559	5.92 610	2.82 574	0.26 519	0.22 308	0.24 511	0.25 417	0.35 461	0.54 328

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 553	2.04 577	3.02 489	0.58 451	0.41 382	2.15 587	1.00 562	1.31 549	1.29 553	1.05 522	1.10 534	1.29 555	0.91 523	3.07 587	1.34 490	1.65 603	0.84 450	0.68 572	0.88 589	1.55 595	1.91 553

psmorigin	1.41 554	0.91 380	13.83 618	0.37 294	0.30 283	0.63 354	0.37 399	0.80 274	0.64 245	0.98 511	0.87 496	1.16 549	0.78 503	3.95 601	1.09 459	0.19 465	0.22 308	0.17 450	0.19 362	0.25 347	0.47 286

MSMD_ROB	1.41 554	1.03 408	2.75 439	0.41 355	0.32 305	2.00 582	0.61 507	0.96 415	1.43 561	2.97 604	2.63 588	4.76 606	2.04 584	2.44 548	1.78 524	0.30 532	0.26 329	0.32 536	0.32 466	0.32 432	0.63 369

MADNet+	1.44 556	2.19 584	6.00 600	0.89 507	0.70 477	1.58 561	1.11 567	1.56 569	1.30 555	0.89 499	1.03 527	1.25 552	1.12 543	3.29 591	2.80 572	0.48 553	0.57 402	0.39 547	0.36 499	0.63 551	0.69 396

pmcnn	1.44 556	1.25 468	3.57 546	0.74 490	1.42 557	0.72 427	0.56 490	1.04 483	1.06 530	1.03 520	2.89 594	6.01 611	0.75 498	2.54 554	3.60 587	0.14 363	0.11 163	0.08 41	0.06 9	0.34 447	0.81 438

FCDSN-DC	1.45 558	1.12 428	3.30 516	0.48 397	0.41 382	1.13 538	0.60 502	1.17 535	1.28 552	2.25 590	2.85 592	3.65 597	3.34 599	2.58 558	2.44 557	0.31 534	0.26 329	0.31 532	0.30 450	0.37 477	0.78 424
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 558	1.62 543	3.59 548	1.09 531	0.70 477	0.86 489	0.67 524	1.19 538	1.51 566	1.20 544	4.05 605	1.61 571	1.94 580	2.97 586	2.07 539	0.67 565	0.69 426	0.55 563	0.70 568	0.57 544	0.67 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 560	2.27 593	4.92 591	1.11 536	0.89 504	1.19 544	0.66 519	1.28 544	1.19 547	0.98 511	0.97 515	3.06 592	1.48 564	2.37 540	1.82 527	1.08 584	0.49 382	1.03 588	0.48 532	1.20 582	0.95 472

IMH-64-1	1.50 561	1.98 568	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 523	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

IMH-64	1.50 561	1.98 568	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 523	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

iRaft-Stereo_20w	1.50 561	0.42 136	4.81 589	2.24 596	2.09 589	1.36 549	1.27 581	1.38 554	0.94 501	2.07 582	0.42 196	0.85 476	0.69 483	0.87 287	1.37 496	0.10 121	4.04 613	0.09 91	0.40 510	0.17 189	4.53 616

ELAS_RVC	1.51 564	0.88 365	3.36 520	0.63 464	0.56 434	1.53 558	2.73 601	1.53 564	1.76 578	2.26 591	2.21 579	2.10 578	3.07 595	2.08 518	2.52 560	0.42 545	0.42 366	0.42 552	0.37 501	0.51 537	0.84 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 565	0.92 385	2.91 472	0.62 461	0.57 439	3.13 595	2.21 598	1.67 574	1.58 570	2.42 594	2.43 582	1.87 575	2.49 590	1.85 485	2.70 568	0.42 545	0.43 371	0.41 550	0.40 510	0.51 537	0.85 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 566	2.20 586	4.42 585	1.10 533	0.93 511	1.37 551	0.87 546	1.53 564	1.71 575	1.22 548	1.72 564	2.12 579	1.06 538	2.58 558	1.93 531	0.94 576	0.54 395	1.00 586	0.56 551	2.11 604	0.96 475

EKT-Stereo	1.56 567	0.55 224	2.60 372	2.54 603	19.66 624	0.55 221	0.22 143	0.76 245	0.51 123	0.40 153	0.36 163	0.43 228	0.27 189	0.74 253	0.42 230	0.13 322	0.17 267	0.11 227	0.16 313	0.20 267	0.50 301

MFN_U_SF_RVC	1.57 568	2.56 607	3.30 516	0.66 476	0.41 382	1.15 540	0.51 472	1.27 543	1.35 558	1.61 577	1.20 541	1.43 564	0.97 532	1.80 472	2.10 540	1.88 606	1.79 554	1.97 609	2.14 611	1.61 596	1.76 551

WAO-7	1.58 569	2.04 577	3.25 510	0.94 515	0.75 483	1.75 570	1.13 569	1.87 583	1.97 586	1.46 571	2.53 584	1.98 577	1.75 573	3.13 588	2.48 559	0.69 567	0.67 421	0.94 582	0.74 576	0.80 567	0.77 418

FC-DCNN	1.60 570	0.85 354	3.44 537	0.46 390	0.39 368	1.96 578	0.66 519	1.72 576	1.70 574	2.75 602	2.91 595	4.20 600	3.15 596	2.72 571	2.66 566	0.30 532	0.26 329	0.31 532	0.30 450	0.33 437	0.91 459

PWCK	1.62 571	2.32 597	4.27 579	1.11 536	0.56 434	1.81 573	1.84 594	1.55 567	1.54 568	1.45 568	1.81 565	1.82 574	1.38 556	3.34 592	2.14 544	1.09 586	0.57 402	0.98 585	0.59 559	1.50 594	0.79 427

FC-DCNN v2	1.65 572	0.85 354	3.39 526	0.46 390	0.39 368	2.02 584	0.66 519	1.94 588	1.84 582	2.81 603	2.99 596	4.39 604	3.25 597	2.81 579	2.75 571	0.29 531	0.26 329	0.31 532	0.30 450	0.33 437	0.91 459

WAO-6	1.69 573	1.87 563	3.21 506	1.15 541	1.01 522	2.29 588	1.06 566	1.85 581	2.84 601	1.30 560	2.59 586	2.19 580	1.67 570	2.62 561	2.52 560	0.96 578	0.68 423	1.19 591	0.84 586	1.13 578	0.95 472

DispFullNet	1.69 573	2.25 590	5.23 593	1.53 566	8.78 612	0.89 502	0.37 399	1.03 477	0.98 516	1.37 561	1.00 522	1.13 543	1.97 581	1.51 414	0.98 438	0.55 557	0.32 343	1.19 591	0.64 565	1.16 580	0.88 455

SGM-Forest	1.84 575	7.91 618	10.36 611	0.42 359	0.33 312	1.04 526	1.29 582	1.01 460	0.88 479	1.19 539	2.30 580	1.03 523	1.79 576	2.60 560	2.81 573	0.22 494	0.21 305	0.21 492	0.19 362	0.25 347	0.79 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 576	2.09 579	4.16 574	0.74 490	1.23 548	4.52 607	3.86 607	1.68 575	1.26 549	1.28 556	1.54 560	2.36 583	1.86 578	3.35 593	3.37 582	0.54 555	0.49 382	0.48 558	0.49 534	1.39 592	1.21 506

Dean	1.92 577	2.31 596	5.03 592	1.31 546	1.08 534	1.55 559	0.99 558	1.98 590	2.33 592	1.51 574	4.15 606	4.23 603	1.39 557	2.31 535	2.10 540	1.18 589	0.69 426	1.18 590	0.75 577	1.30 588	1.07 492

FINET	1.92 577	1.96 566	4.49 587	1.62 569	1.39 556	3.51 599	4.39 608	2.89 601	2.58 596	1.39 563	1.98 570	1.35 559	2.12 586	1.64 442	2.12 542	0.84 574	1.03 472	0.18 469	0.29 440	0.54 542	2.12 565

ACVNet-4b	2.00 579	2.19 584	4.85 590	1.09 531	0.86 500	1.15 540	0.53 479	1.11 519	1.15 542	0.65 415	1.09 533	1.97 576	0.69 483	2.31 535	9.78 617	5.73 616	0.42 366	1.03 588	0.55 548	1.89 600	0.92 463

MonStereo1	2.06 580	1.22 459	2.39 261	1.22 544	1.04 527	3.53 600	0.62 509	1.55 567	1.93 584	1.50 573	3.36 601	2.24 582	10.67 617	2.85 581	1.50 503	1.08 584	0.39 362	0.96 583	0.58 557	1.16 580	1.39 528

SDNR	2.06 580	2.93 610	2.94 476	1.55 567	5.13 610	1.98 581	0.24 211	1.95 589	2.62 597	0.92 504	2.71 590	5.76 610	0.68 478	3.61 598	3.84 591	0.33 537	0.38 356	0.22 497	0.17 331	1.13 578	2.04 561

LVE	2.10 582	2.61 608	4.30 583	1.79 579	1.81 578	1.68 568	1.04 565	2.35 595	2.78 600	1.27 555	2.87 593	4.21 602	1.46 561	2.83 580	2.02 534	2.87 611	0.92 456	1.19 591	1.47 605	1.29 586	1.18 499

SGM_RVC	2.11 583	1.07 415	2.87 465	0.98 521	0.92 508	2.72 594	1.88 597	1.91 586	12.27 617	2.09 583	1.99 571	2.47 584	2.24 588	2.87 583	2.03 535	0.54 555	0.47 378	0.42 552	0.47 529	0.74 559	1.22 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 584	2.46 602	3.60 550	1.70 574	1.13 543	1.65 566	0.93 554	2.13 593	1.93 584	1.37 561	2.64 589	2.19 580	1.82 577	5.77 608	2.18 547	5.70 615	1.05 473	1.31 596	0.72 573	1.39 592	1.13 497

IGEV-RUCA	2.30 585	0.38 108	1.36 58	0.41 355	1.90 581	2.03 585	1.86 595	1.37 553	1.78 579	3.73 608	3.72 602	5.06 607	8.09 614	2.15 525	1.63 512	0.26 519	0.77 437	2.71 613	1.91 609	2.43 607	2.42 583

MultiAttention	2.45 586	0.55 224	2.24 226	1.79 579	2.54 598	11.19 616	2.28 599	1.28 544	0.84 458	0.63 387	1.17 538	1.13 543	0.57 433	15.98 626	1.78 524	0.20 476	0.09 103	0.43 555	1.60 607	0.95 572	1.69 548

UNDER WATER-64	2.59 587	2.28 594	5.63 597	1.85 583	1.45 559	3.28 596	1.60 592	2.62 596	5.57 609	2.09 583	2.12 573	4.10 599	4.21 603	2.74 574	3.64 588	1.49 600	0.86 452	1.58 604	1.09 598	1.91 601	1.62 544

WQFJA1++	2.66 588	0.28 7	6.84 605	1.32 548	1.50 565	0.52 185	0.13 10	0.41 32	0.52 135	14.18 622	0.19 23	3.31 594	0.17 41	0.88 294	0.45 249	0.18 447	1.54 539	0.08 41	0.81 581	17.77 629	2.17 569

DStereoSA	2.66 588	1.38 505	3.38 525	2.11 591	2.88 602	3.99 602	6.44 615	1.48 562	3.47 603	1.23 550	4.33 608	1.33 558	4.54 604	2.05 512	5.45 605	1.23 591	1.83 556	0.49 560	1.54 606	1.11 576	2.96 591

SGM+DAISY	2.67 590	2.14 582	4.28 581	1.92 586	2.11 590	4.36 606	5.22 612	3.17 603	3.00 602	3.24 607	3.81 603	3.03 590	3.61 600	2.53 553	3.79 590	1.15 587	1.29 504	0.66 570	0.71 572	0.95 572	2.44 584

TorneroNet-64	2.74 591	2.23 589	4.18 575	1.48 562	1.20 546	3.88 601	1.01 564	3.48 610	6.61 613	2.62 598	4.55 609	4.20 600	3.84 602	3.39 595	3.40 584	1.23 591	0.66 420	1.39 599	0.80 578	3.42 611	1.27 514

notaker	2.77 592	2.35 598	4.02 569	2.61 605	1.44 558	1.77 571	1.14 570	2.77 599	1.81 581	2.30 592	11.41 618	3.95 598	4.70 605	3.24 590	3.01 577	1.58 602	0.88 453	1.71 607	1.08 597	2.10 603	1.44 533

UNDER WATER	2.84 593	2.25 590	5.25 594	1.84 582	1.45 559	2.36 590	1.44 591	3.23 605	6.51 612	2.61 597	2.73 591	5.69 609	5.64 609	3.14 589	4.18 598	1.48 599	0.81 445	1.60 605	1.07 596	1.91 601	1.67 547

DStereoFS	2.88 594	2.40 600	3.33 518	2.36 598	2.63 599	5.25 608	4.98 610	3.05 602	4.10 606	2.71 600	3.88 604	2.77 586	5.31 607	2.69 569	3.64 588	1.35 597	1.67 550	0.58 564	1.10 599	0.88 568	3.02 595

WAO-8	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 610	2.20 588	3.34 599	3.33 595	2.64 591	11.73 618	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

Venus	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 610	2.20 588	3.34 599	3.33 595	2.64 591	11.73 618	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

DGSMNet	2.93 597	0.77 324	3.44 537	3.58 612	4.25 609	2.53 593	6.86 616	1.03 477	0.88 479	0.58 323	1.85 567	0.79 444	0.62 457	1.63 439	1.46 501	4.62 614	4.98 617	5.15 619	4.71 618	4.52 615	4.37 614

MADNet++	2.94 598	2.17 583	3.27 512	2.55 604	2.28 593	3.29 598	3.37 602	2.76 598	2.67 599	3.10 605	3.20 598	2.78 587	3.25 597	4.11 602	4.68 602	2.72 610	2.27 587	3.03 616	2.43 613	2.34 606	2.59 585

xyz-stereo	3.06 599	0.44 161	30.74 638	0.24 42	0.12 6	15.34 620	0.24 211	0.56 143	0.49 104	0.62 376	7.90 613	0.64 362	0.49 400	1.44 404	1.05 450	0.09 52	0.07 12	0.34 541	0.08 60	0.13 108	0.19 82

MSAF-DinoV2	3.17 600	2.52 604	10.79 612	3.57 611	0.30 283	3.28 596	0.81 542	2.81 600	1.80 580	0.81 483	0.87 496	1.59 570	1.15 545	26.18 633	2.61 565	0.18 447	0.13 204	0.19 476	1.61 608	0.94 571	1.22 508

JetRed	3.37 601	4.96 613	10.08 610	1.48 562	1.73 576	7.63 612	5.47 613	3.47 608	2.20 590	2.42 594	2.40 581	2.98 589	2.35 589	3.52 597	6.60 610	1.33 594	1.90 559	1.38 598	1.23 601	2.30 605	2.02 559

LSM	3.40 602	1.42 513	5.81 599	9.98 619	30.74 634	0.86 489	1.14 570	0.99 440	1.26 549	1.40 565	2.18 576	0.93 500	0.85 514	1.76 461	1.03 446	0.22 494	0.35 349	0.24 511	0.29 440	0.40 501	6.21 620

U	3.41 603	0.37 98	1.27 49	0.27 91	13.75 621	19.65 627	0.15 35	0.43 43	0.33 9	0.18 9	0.19 23	0.27 130	0.15 23	0.23 2	0.19 5	0.10 121	0.06 2	17.75 630	12.73 623	0.11 76	0.10 10

MANE	3.51 604	2.03 576	3.88 566	1.89 585	2.01 586	5.98 609	4.72 609	5.87 615	7.13 614	3.80 609	5.10 611	6.11 612	5.34 608	4.39 604	5.05 604	1.07 583	1.28 502	0.50 561	0.85 587	0.76 562	2.36 582

SGM-ForestM	3.67 605	2.70 609	5.34 596	1.65 572	1.72 575	6.02 610	5.08 611	4.10 611	3.47 603	4.59 610	4.21 607	9.81 618	5.79 610	6.44 611	6.97 612	0.88 575	1.09 477	0.33 540	0.45 522	0.68 555	2.10 564

KSHMR	4.19 606	2.37 599	6.24 601	1.73 577	1.48 563	1.97 580	1.29 582	3.18 604	17.06 627	2.15 586	15.74 621	9.09 617	1.75 573	8.33 615	2.37 556	1.55 601	1.29 504	1.70 606	1.23 601	1.75 597	1.60 542

ktn	4.44 607	2.47 603	3.70 554	1.82 581	1.49 564	2.11 586	1.40 588	2.30 594	12.56 618	11.36 619	16.25 622	11.30 621	3.77 601	4.41 605	3.47 585	1.86 605	0.99 463	1.74 608	1.21 600	3.28 610	1.39 528

LE_ROB	4.55 608	2.43 601	9.94 609	2.79 607	4.03 608	2.40 591	3.54 603	2.72 597	11.04 616	11.64 620	4.69 610	5.25 608	10.74 618	4.52 606	9.73 616	0.82 573	0.70 429	1.34 597	0.97 593	0.74 559	0.94 469

tt	4.94 609	0.32 47	4.22 577	2.29 597	1.58 568	10.19 615	16.94 622	9.44 621	5.03 608	1.69 578	1.33 552	4.68 605	5.02 606	3.38 594	5.91 608	6.15 617	9.47 625	2.80 614	3.16 615	3.54 612	1.58 540

TCMNet-wrong-test	5.56 610	6.73 616	6.40 602	13.05 623	11.91 617	7.29 611	5.47 613	7.17 618	1.58 570	2.68 599	3.15 597	8.30 616	5.87 611	4.80 607	6.10 609	3.08 612	0.98 461	2.37 612	1.99 610	6.69 618	5.63 619

TorneroNet	5.60 611	2.30 595	3.98 567	1.49 564	1.26 551	14.47 618	1.11 567	4.85 612	20.66 632	10.12 616	16.30 623	11.78 622	7.35 612	3.41 596	4.38 599	1.36 598	0.70 429	1.46 601	0.87 588	2.73 608	1.33 519

coex-ft	6.14 612	1.98 568	60.80 640	0.34 239	0.30 283	0.80 470	1.17 576	0.76 245	4.34 607	19.82 628	2.15 575	1.61 571	8.77 616	1.82 477	10.36 618	0.44 549	2.05 569	0.18 469	0.19 362	0.39 494	4.61 618

HanzoNet	7.85 613	3.30 612	5.75 598	7.47 616	3.97 607	2.34 589	1.37 584	3.47 608	4.02 605	13.30 621	10.49 614	10.86 619	16.67 624	8.50 616	10.51 619	10.80 624	9.84 626	5.83 620	13.69 624	7.24 619	7.51 621

USTest	8.06 614	7.11 617	8.76 607	9.20 618	9.03 613	15.20 619	23.57 623	10.01 622	9.45 615	5.97 614	6.79 612	7.77 615	7.51 613	8.75 617	11.06 620	2.24 609	3.58 609	2.87 615	3.21 616	4.93 616	4.21 613

EDNetEfficientorigin	8.19 615	1.27 471	145.54 642	0.51 422	0.96 513	0.75 441	0.49 469	0.86 337	1.57 569	2.12 585	1.49 559	1.28 553	1.35 552	1.84 481	2.15 545	0.14 363	0.13 204	0.17 450	0.18 344	0.39 494	0.64 374

DGTPSM_ROB	8.97 616	5.94 614	13.01 616	5.95 615	11.34 615	8.54 613	24.06 624	6.47 616	13.52 619	5.19 611	11.52 619	6.18 613	11.04 619	7.02 612	13.92 621	4.47 613	7.66 619	3.90 617	7.43 621	4.34 614	7.98 622

DPSMNet_ROB	9.58 617	5.96 615	13.98 619	8.88 617	11.87 616	8.54 613	24.08 625	6.48 617	13.67 622	5.35 612	11.53 620	6.31 614	11.04 619	7.69 613	14.09 622	7.61 623	8.23 621	5.03 618	7.75 622	5.24 617	8.36 623

BEATNet-Init1	12.32 618	12.82 622	28.66 636	3.22 609	3.71 606	21.59 630	11.42 618	14.54 627	13.73 623	20.24 629	20.16 628	26.14 637	19.85 627	19.08 630	15.33 626	1.81 604	1.93 564	2.05 610	2.48 614	4.25 613	3.41 602

DPSM_ROB	12.32 618	11.13 620	12.31 614	12.90 621	12.80 619	19.81 628	28.13 630	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 616	12.03 623	11.89 622	13.08 623	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 620	8.43 624

DPSM	12.32 618	11.13 620	12.31 614	12.90 621	12.80 619	19.81 628	28.13 630	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 616	12.03 623	11.89 622	13.08 623	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 620	8.43 624

DLNR-FE	13.74 621	20.13 626	23.90 626	121.61 643	34.09 635	0.46 115	0.15 35	8.04 620	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.78 267	0.36 187	7.40 622	2.94 605	0.09 91	0.38 505	51.06 642	1.95 556

DLNR_Zeroshot_test	13.74 621	20.06 625	23.92 628	121.50 642	35.20 636	0.46 115	0.15 35	7.96 619	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.79 271	0.36 187	7.16 621	2.95 606	0.09 91	0.38 505	50.40 641	1.95 556

LRCNet_RVC	13.78 623	19.34 624	13.01 616	19.47 625	12.67 618	1.85 575	0.42 429	12.28 623	1.10 534	15.76 624	18.69 627	12.52 625	8.65 615	12.22 621	9.64 615	22.29 631	8.38 624	25.92 633	24.06 634	19.72 631	17.59 632

HaxPig	19.88 624	22.39 631	22.30 625	17.98 624	17.98 623	12.06 617	12.06 619	16.25 628	15.97 626	21.05 630	21.41 630	18.85 629	18.35 625	20.07 631	19.64 628	23.57 635	23.19 635	24.07 632	23.71 633	22.95 632	23.72 636

Anonymous_1	22.76 625	11.11 619	11.93 613	12.73 620	26.05 633	19.39 625	27.77 629	14.18 624	13.64 621	14.92 623	10.66 615	11.26 620	11.24 621	12.48 622	14.45 623	37.82 640	7.87 620	34.92 637	63.61 639	87.51 643	11.75 626

PML	22.99 626	17.34 623	8.24 606	5.48 614	9.84 614	50.35 641	102.65 642	5.84 614	13.52 619	37.08 643	104.84 642	30.61 640	23.20 632	12.09 620	7.96 614	6.27 618	2.12 577	6.31 621	2.42 612	10.67 622	2.95 590

MEDIAN_ROB	23.95 627	26.96 639	26.29 635	22.14 626	22.09 625	16.18 621	14.23 620	20.47 629	20.09 628	25.43 639	25.22 638	22.96 630	22.54 631	24.33 632	23.18 633	28.15 637	27.16 639	28.60 635	27.73 637	27.59 633	27.58 637

DPSimNet_ROB	24.35 628	23.81 637	31.38 639	25.93 628	22.83 626	31.30 631	34.38 633	20.78 630	28.92 641	27.39 640	22.99 637	28.29 639	35.76 642	15.47 625	17.82 627	24.28 636	17.90 633	22.23 631	14.12 625	19.38 630	22.12 635

RAFT-FEzeroshot	24.76 629	22.39 631	24.34 629	26.12 632	25.84 631	39.77 634	56.77 638	29.07 635	28.85 638	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 623	16.95 628

RAFT-FE	24.76 629	22.39 631	24.34 629	26.12 632	25.84 631	39.77 634	56.77 638	29.07 635	28.85 638	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 623	16.95 628

CasAABBNet	24.76 629	22.38 630	24.44 631	26.05 629	25.75 628	39.79 636	56.76 637	29.10 637	28.88 640	21.22 633	22.69 634	24.21 633	23.99 637	26.23 634	30.62 636	14.22 625	16.71 630	13.03 624	14.75 627	17.49 623	16.97 630

FlowAnything	24.80 632	22.39 631	24.71 632	26.07 630	25.75 628	39.80 637	56.70 635	29.12 638	28.95 642	21.38 636	22.83 636	24.22 634	23.96 633	26.24 637	30.65 639	14.23 628	16.78 631	13.04 627	14.84 631	17.49 623	16.93 627

Selective-RAFT-Error	24.83 633	22.44 635	24.80 633	26.10 631	25.82 630	39.85 638	56.72 636	29.21 640	29.03 643	21.29 635	22.80 635	24.25 635	24.07 638	26.28 638	30.60 635	14.24 629	16.85 632	13.04 627	14.75 627	17.53 627	17.02 631

LSM0	26.57 634	22.53 636	25.76 634	30.62 635	52.30 642	39.86 639	56.49 634	29.18 639	28.76 637	21.26 634	22.46 631	24.42 636	23.97 634	26.42 639	30.66 640	14.29 630	16.56 627	13.06 629	14.65 626	17.62 628	20.52 633

AVERAGE_ROB	26.91 635	30.28 640	29.18 637	25.78 627	25.30 627	19.49 626	15.38 621	23.70 634	23.02 636	28.38 641	27.78 639	26.23 638	25.76 639	26.95 640	25.55 634	31.27 639	30.02 640	31.76 636	30.80 638	30.88 638	30.77 640

ASD4	27.03 636	24.46 638	23.91 627	27.24 634	17.87 622	47.08 640	31.36 632	41.80 643	21.82 633	31.12 642	20.82 629	33.80 641	18.50 626	27.25 641	21.57 632	29.52 638	20.55 634	27.54 634	23.38 632	30.03 634	20.96 634

xxxxx1	29.05 637	20.74 627	14.05 620	50.10 636	40.25 637	19.01 622	26.60 626	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 624	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 629	23.48 632	26.77 636	66.36 641	78.56 641	30.19 635	32.23 641

tt_ll	29.05 637	20.74 627	14.05 620	50.10 636	40.25 637	19.01 622	26.60 626	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 624	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 629	23.48 632	26.77 636	66.36 641	78.56 641	30.19 635	32.23 641

ff	29.05 637	20.74 627	14.05 620	50.10 636	40.25 637	19.01 622	26.60 626	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 624	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 629	23.48 632	26.77 636	66.36 641	78.56 641	30.19 635	32.23 641

RSGM-EC	41.37 640	31.41 641	19.61 623	51.58 639	47.86 640	38.12 632	60.59 640	34.20 641	22.62 634	23.48 637	29.36 640	43.51 642	35.09 640	65.96 642	68.73 641	65.97 641	37.56 642	48.34 638	25.52 635	47.85 639	30.14 638

acva	41.37 640	31.41 641	19.61 623	51.58 639	47.86 640	38.12 632	60.59 640	34.20 641	22.62 634	23.48 637	29.36 640	43.51 642	35.09 640	65.96 642	68.73 641	65.97 641	37.56 642	48.34 638	25.52 635	47.85 639	30.14 638

test_example2	115.17 642	122.38 643	93.45 641	115.38 641	123.53 643	101.24 642	113.11 643	54.67 644	99.94 644	135.50 644	136.43 643	85.67 644	85.40 643	110.44 644	104.91 643	152.17 644	205.21 644	99.17 644	114.27 644	138.55 644	112.04 644

ccccc	290.26 643	297.53 644	346.58 643	372.50 644	377.87 644	200.30 643	209.85 644	217.33 645	172.40 645	202.36 645	216.49 644	213.34 645	255.16 644	312.79 645	342.72 644	409.97 645	354.33 645	255.69 645	227.31 645	431.13 645	389.58 645

GS-Stereo							0.21 119	1.59 570	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 429	0.13 322	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 611

FADE		3.24 611		2.10 590	2.93 603			4.99 613	2.50 595	1.28 556		3.05 591		8.01 614		96.22 643	36.26 641	65.47 640	65.78 640	1.78 598	1.34 521

Low-res two-view benchmark