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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 32	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 21	0.11 1	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 34	0.14 23	0.09 6	0.10 17	0.09 21	0.12 107	0.13 5	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 11	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.14 11	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 23	0.15 32	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 17	0.19 84	0.10 15	0.10 17	0.11 58	0.10 52	0.15 25	0.13 101	0.06 31	0.06 167	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 47	0.11 4	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.07 79	0.06 167	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 2	0.09 51	0.14 6	0.19 105	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 5	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 110	0.13 140	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 92	0.19 84	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.18 59	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 4	0.12 10	0.10 15	0.13 53	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 92	0.19 84	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 32	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 34	0.12 10	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.23 172	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 88

S2M2_XL	0.10 2	0.09 51	0.21 81	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 25	0.09 21	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.06 88
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 23	0.13 17	0.12 48	0.11 25	0.09 21	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.13 17	0.12 48	0.12 40	0.08 3	0.11 81	0.16 43	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 16	0.19 61	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 17	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 16	0.19 61	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 16	0.16 32	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 11	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 11	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 16	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 16	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 16	0.15 14	0.18 59	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 16	0.17 43	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.06 88

MonSter	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 92	0.19 84	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 92	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 21	0.08 8	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 24	0.08 16	0.23 97	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 34	0.17 55	0.10 15	0.15 86	0.08 3	0.08 8	0.14 11	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 24	0.09 51	0.20 72	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.13 52	0.16 5	0.13 17	0.10 15	0.10 17	0.09 21	0.09 21	0.19 108	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 92	0.16 38	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 24	0.10 93	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 101	0.17 55	0.14 90	0.13 53	0.09 21	0.09 21	0.18 85	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.18 67	0.14 90	0.17 114	0.09 21	0.10 52	0.18 85	0.13 101	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 47	0.14 23	0.12 48	0.13 53	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 47	0.14 23	0.12 48	0.13 53	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 24	0.11 167	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 47	0.16 38	0.13 65	0.13 53	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 24	0.11 167	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 47	0.16 38	0.13 65	0.13 53	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 47	0.14 23	0.12 48	0.13 53	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 24	0.10 93	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.15 102	0.20 34	0.15 32	0.12 48	0.13 53	0.10 38	0.09 21	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 24	0.09 51	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 101	0.16 38	0.14 90	0.13 53	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.13 101	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 129	0.10 8	0.22 59	0.17 55	0.14 90	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 129	0.10 8	0.22 59	0.17 55	0.14 90	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.12 26	0.23 78	0.14 23	0.13 65	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 24	0.10 93	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 59	0.16 38	0.13 65	0.13 53	0.09 21	0.11 81	0.19 108	0.13 101	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 24	0.10 93	0.15 14	0.18 59	0.08 12	0.16 58	0.14 76	0.27 124	0.20 110	0.14 90	0.14 83	0.08 3	0.11 81	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 24	0.09 51	0.14 6	0.19 105	0.12 183	0.14 20	0.12 26	0.25 101	0.17 55	0.13 65	0.16 101	0.08 3	0.09 21	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 24	0.09 51	0.13 1	0.17 25	0.12 183	0.15 31	0.11 17	0.23 78	0.15 32	0.14 90	0.12 40	0.08 3	0.09 21	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 24	0.06 1	0.17 43	0.15 5	0.11 124	0.16 58	0.13 52	0.21 47	0.16 38	0.11 30	0.15 86	0.09 21	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 24	0.07 2	0.17 43	0.19 105	0.11 124	0.13 15	0.11 17	0.22 59	0.15 32	0.11 30	0.12 40	0.12 69	0.08 8	0.18 85	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.06 88

LG-G_1	0.11 24	0.08 16	0.18 53	0.18 59	0.07 1	0.21 192	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 108	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

LG-G	0.11 24	0.08 16	0.18 53	0.18 59	0.07 1	0.21 192	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 108	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

SGD-Stereo	0.11 24	0.08 16	0.17 43	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 17	0.16 38	0.11 30	0.13 53	0.11 58	0.12 107	0.18 85	0.11 15	0.08 219	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 24	0.08 16	0.17 43	0.17 25	0.09 34	0.22 220	0.14 76	0.14 3	0.16 38	0.11 30	0.10 17	0.09 21	0.08 8	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 24	0.08 16	0.15 14	0.19 105	0.11 124	0.14 20	0.10 8	0.22 59	0.18 67	0.10 15	0.13 53	0.10 38	0.11 81	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 50	0.12 209	0.21 81	0.18 59	0.11 124	0.24 264	0.12 26	0.19 23	0.18 67	0.10 15	0.13 53	0.11 58	0.09 21	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.18 59	0.12 183	0.19 129	0.16 135	0.20 34	0.14 23	0.12 48	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 248

GSStereo	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.17 25	0.12 183	0.19 129	0.16 135	0.26 110	0.18 67	0.13 65	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 248

gasm-f	0.12 50	0.09 51	0.19 61	0.18 59	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.20 34	0.14 23	0.12 48	0.19 138	0.10 38	0.11 81	0.16 43	0.11 15	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.09 268	0.08 248

Replicate-Monster	0.12 50	0.10 93	0.32 184	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 59	0.19 84	0.11 30	0.10 17	0.10 38	0.09 21	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 248

3w_stereo	0.12 50	0.11 167	0.18 53	0.18 59	0.08 12	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.19 84	0.12 48	0.12 40	0.07 1	0.12 107	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 50	0.08 16	0.14 6	0.18 59	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.25 101	0.21 127	0.13 65	0.16 101	0.08 3	0.12 107	0.16 43	0.13 101	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 50	0.09 51	0.25 119	0.16 10	0.11 124	0.14 20	0.16 135	0.17 11	0.17 55	0.10 15	0.15 86	0.09 21	0.09 21	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 293	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.10 366

AIO_rvc	0.12 50	0.11 167	0.22 91	0.19 105	0.10 78	0.15 31	0.17 177	0.20 34	0.16 38	0.11 30	0.13 53	0.13 83	0.08 8	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.07 177

AIO_test	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.19 105	0.11 124	0.15 31	0.17 177	0.19 23	0.16 38	0.11 30	0.13 53	0.14 110	0.09 21	0.20 125	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

GIP-stereo	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.19 105	0.11 124	0.16 58	0.14 76	0.29 157	0.18 67	0.11 30	0.16 101	0.13 83	0.09 21	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 50	0.08 16	0.17 43	0.18 59	0.13 261	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 32	0.10 15	0.08 10	0.10 38	0.10 52	0.21 146	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 474	0.24 553

RSM++	0.12 50	0.09 51	0.19 61	0.20 168	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.21 47	0.19 84	0.12 48	0.12 40	0.14 110	0.09 21	0.20 125	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.05 26

RSM	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.20 168	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.23 78	0.18 67	0.13 65	0.13 53	0.15 130	0.09 21	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 50	0.09 51	0.22 91	0.19 105	0.10 78	0.15 31	0.14 76	0.27 124	0.15 32	0.13 65	0.14 83	0.13 83	0.08 8	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.05 26

BStereo	0.13 65	0.10 93	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.13 15	0.14 76	0.24 92	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 69	0.09 21	0.16 43	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 88

NLSM3	0.13 65	0.10 93	0.17 43	0.21 213	0.13 261	0.18 101	0.16 135	0.30 176	0.24 176	0.11 30	0.15 86	0.12 69	0.13 140	0.17 62	0.15 164	0.05 9	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 65	0.08 16	0.19 61	0.19 105	0.16 387	0.12 9	0.15 102	0.18 17	0.18 67	0.11 30	0.10 17	0.13 83	0.12 107	0.23 172	0.19 277	0.08 219	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 524	0.06 88

GASTEREO	0.13 65	0.12 209	0.21 81	0.23 326	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.26 110	0.18 67	0.17 143	0.16 101	0.11 58	0.13 140	0.19 108	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 56	0.06 88

MSCF	0.13 65	0.12 209	0.21 81	0.22 275	0.10 78	0.16 58	0.15 102	0.26 110	0.18 67	0.17 143	0.16 101	0.11 58	0.13 140	0.18 85	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 56	0.06 88

water-stereo	0.13 65	0.08 16	0.20 72	0.19 105	0.10 78	0.17 80	0.14 76	0.25 101	0.19 84	0.17 143	0.23 183	0.15 130	0.15 182	0.12 2	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 65	0.09 51	0.24 106	0.20 168	0.10 78	0.15 31	0.14 76	0.22 59	0.16 38	0.12 48	0.19 138	0.15 130	0.11 81	0.13 5	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 125	0.06 88

LG-Stereo	0.13 65	0.10 93	0.24 106	0.20 168	0.09 34	0.16 58	0.18 221	0.21 47	0.18 67	0.11 30	0.17 114	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

S2M2_L	0.13 65	0.11 167	0.20 72	0.16 10	0.12 183	0.12 9	0.07 1	0.18 17	0.20 110	0.12 48	0.15 86	0.14 110	0.12 107	0.15 25	0.14 138	0.13 453	0.09 414	0.09 266	0.10 376	0.11 383	0.09 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 65	0.14 317	0.19 61	0.26 452	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 59	0.18 67	0.12 48	0.11 25	0.10 38	0.13 140	0.21 146	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 65	0.37 544	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 11	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 52	0.20 125	0.10 1	0.09 308	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.05 26

castereo++	0.13 65	0.10 93	0.18 53	0.18 59	0.10 78	0.27 316	0.13 52	0.23 78	0.23 161	0.11 30	0.13 53	0.16 149	0.10 52	0.18 85	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 65	0.09 51	0.24 106	0.19 105	0.10 78	0.17 80	0.19 267	0.22 59	0.16 38	0.14 90	0.11 25	0.13 83	0.10 52	0.24 186	0.18 244	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.06 88
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 65	0.10 93	0.22 91	0.19 105	0.10 78	0.19 129	0.17 177	0.19 23	0.19 84	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.11 81	0.24 186	0.16 190	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

mms	0.13 65	0.11 167	0.19 61	0.19 105	0.12 183	0.16 58	0.17 177	0.20 34	0.17 55	0.13 65	0.17 114	0.14 110	0.09 21	0.24 186	0.14 138	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.07 177

ours_stereo	0.13 65	0.11 167	0.23 97	0.20 168	0.11 124	0.17 80	0.18 221	0.20 34	0.19 84	0.13 65	0.18 129	0.14 110	0.10 52	0.23 172	0.14 138	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.06 56	0.05 26

RAStereo	0.13 65	0.12 209	0.27 136	0.22 275	0.11 124	0.15 31	0.18 221	0.23 78	0.23 161	0.13 65	0.17 114	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 101	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.05 26

Occ-G	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 267	0.22 59	0.19 84	0.13 65	0.19 138	0.21 204	0.11 81	0.17 62	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.06 88

Pointernet	0.13 65	0.07 2	0.27 136	0.19 105	0.11 124	0.20 164	0.12 26	0.31 188	0.24 176	0.15 104	0.15 86	0.13 83	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 65	0.10 93	0.22 91	0.20 168	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.16 38	0.13 65	0.15 86	0.13 83	0.08 8	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

trnet	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.15 5	0.07 1	0.21 192	0.12 26	0.24 92	0.24 176	0.16 128	0.21 167	0.15 130	0.13 140	0.18 85	0.13 101	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.05 26

MoCha-V2	0.13 65	0.08 16	0.26 127	0.23 326	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.26 110	0.16 38	0.15 104	0.15 86	0.13 83	0.14 163	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 293	0.06 32	0.06 104	0.06 56	0.05 26

IGEV++	0.13 65	0.10 93	0.23 97	0.21 213	0.10 78	0.15 31	0.15 102	0.29 157	0.16 38	0.12 48	0.15 86	0.12 69	0.12 107	0.17 62	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.07 177

AEACV	0.13 65	0.09 51	0.23 97	0.18 59	0.19 459	0.19 129	0.16 135	0.23 78	0.14 23	0.13 65	0.17 114	0.13 83	0.16 200	0.16 43	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.06 88

LoS_RVC	0.13 65	0.10 93	0.19 61	0.18 59	0.16 387	0.20 164	0.18 221	0.20 34	0.17 55	0.13 65	0.19 138	0.12 69	0.15 182	0.17 62	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 424

EGLCR-Stereo	0.13 65	0.08 16	0.20 72	0.18 59	0.09 34	0.21 192	0.13 52	0.27 124	0.21 127	0.13 65	0.10 17	0.15 130	0.09 21	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

CREStereo	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.14 2	0.08 12	0.22 220	0.15 102	0.25 101	0.24 176	0.16 128	0.21 167	0.14 110	0.13 140	0.18 85	0.13 101	0.09 308	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.14 92	0.10 93	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.36 444	0.14 76	0.28 143	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 69	0.09 21	0.16 43	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 88

252Zero-FE	0.14 92	0.07 2	0.17 43	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 47	0.19 84	0.77 567	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

Zero-FE251	0.14 92	0.09 51	0.24 106	0.17 25	0.09 34	0.20 164	0.13 52	0.20 34	0.14 23	0.61 546	0.13 53	0.13 83	0.11 81	0.14 11	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 92	0.10 93	0.18 53	0.21 213	0.10 78	0.29 357	0.16 135	0.28 143	0.20 110	0.14 90	0.17 114	0.16 149	0.14 163	0.17 62	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.07 177

GGEV	0.14 92	0.10 93	0.18 53	0.21 213	0.10 78	0.29 357	0.16 135	0.28 143	0.20 110	0.14 90	0.17 114	0.16 149	0.14 163	0.17 62	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.07 177

FlowAnything_test	0.14 92	0.11 167	0.21 81	0.21 213	0.12 183	0.17 80	0.16 135	0.25 101	0.16 38	0.15 104	0.13 53	0.15 130	0.14 163	0.18 85	0.16 190	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.09 310

depthmonostereo	0.14 92	0.09 51	0.19 61	0.19 105	0.08 12	0.20 164	0.15 102	0.27 124	0.23 161	0.16 128	0.18 129	0.14 110	0.17 230	0.19 108	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 92	0.08 16	0.18 53	0.18 59	0.09 34	0.21 192	0.14 76	0.24 92	0.21 127	0.21 183	0.21 167	0.15 130	0.14 163	0.23 172	0.15 164	0.07 79	0.06 167	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

SCV_C0	0.14 92	0.11 167	0.25 119	0.19 105	0.12 183	0.15 31	0.16 135	0.30 176	0.22 140	0.13 65	0.15 86	0.13 83	0.09 21	0.24 186	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 268	0.06 88

SCV	0.14 92	0.14 317	0.24 106	0.21 213	0.11 124	0.15 31	0.16 135	0.31 188	0.18 67	0.11 30	0.15 86	0.13 83	0.10 52	0.23 172	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.06 88

castereo	0.14 92	0.10 93	0.19 61	0.18 59	0.10 78	0.20 164	0.19 267	0.30 176	0.27 210	0.13 65	0.18 129	0.16 149	0.16 200	0.15 25	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 56	0.05 26

tt45	0.14 92	0.09 51	0.22 91	0.19 105	0.11 124	0.23 242	0.18 221	0.22 59	0.17 55	0.15 104	0.13 53	0.14 110	0.10 52	0.30 300	0.14 138	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.07 177

999	0.14 92	0.08 16	0.24 106	0.19 105	0.11 124	0.20 164	0.17 177	0.24 92	0.18 67	0.13 65	0.16 101	0.14 110	0.11 81	0.36 341	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.07 177

fffy	0.14 92	0.11 167	0.24 106	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.18 221	0.22 59	0.19 84	0.13 65	0.16 101	0.15 130	0.13 140	0.25 217	0.14 138	0.06 31	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.06 88

WCG-NET	0.14 92	0.09 51	0.23 97	0.18 59	0.08 12	0.18 101	0.17 177	0.21 47	0.28 225	0.18 161	0.21 167	0.15 130	0.12 107	0.18 85	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

WCG-NET（raft）	0.14 92	0.09 51	0.23 97	0.17 25	0.08 12	0.19 129	0.16 135	0.23 78	0.26 199	0.18 161	0.19 138	0.20 192	0.12 107	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 92	0.11 167	0.32 184	0.19 105	0.11 124	0.18 101	0.17 177	0.20 34	0.22 140	0.14 90	0.24 197	0.15 130	0.10 52	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.10 335	0.06 88

ff7	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

IGEVStereo-DCA	0.14 92	0.11 167	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.12 40	0.14 110	0.12 107	0.28 268	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

ffff	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

11t	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

MaDis-Stereo	0.14 92	0.13 273	0.26 127	0.19 105	0.14 305	0.16 58	0.13 52	0.25 101	0.21 127	0.13 65	0.14 83	0.14 110	0.11 81	0.17 62	0.17 221	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.06 88

UniTT-Stereo	0.14 92	0.10 93	0.30 164	0.21 213	0.13 261	0.17 80	0.13 52	0.19 23	0.18 67	0.15 104	0.20 155	0.10 38	0.11 81	0.18 85	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.06 88

CASnet	0.14 92	0.12 209	0.22 91	0.22 275	0.08 12	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.25 190	0.22 189	0.20 155	0.15 130	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.11 397	0.09 334	0.08 195	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 92	0.14 317	0.33 201	0.20 168	0.09 34	0.21 192	0.10 8	0.26 110	0.20 110	0.18 161	0.19 138	0.15 130	0.13 140	0.17 62	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.06 88

anonymousdsp	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.28 143	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177

LoS	0.14 92	0.08 16	0.27 136	0.16 10	0.09 34	0.22 220	0.14 76	0.26 110	0.26 199	0.15 104	0.18 129	0.18 169	0.13 140	0.22 163	0.14 138	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 92	0.08 16	0.19 61	0.17 25	0.22 501	0.18 101	0.16 135	0.23 78	0.19 84	0.14 90	0.17 114	0.14 110	0.10 52	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.18 509

ProNet	0.14 92	0.12 209	0.25 119	0.19 105	0.11 124	0.19 129	0.19 267	0.27 124	0.20 110	0.14 90	0.13 53	0.13 83	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.07 177

MC-Stereo	0.14 92	0.09 51	0.25 119	0.21 213	0.09 34	0.18 101	0.16 135	0.23 78	0.19 84	0.18 161	0.23 183	0.16 149	0.13 140	0.22 163	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

ccc-4	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

IGEV-Stereo	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.28 143	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 92	0.13 273	0.24 106	0.25 417	0.11 124	0.11 5	0.18 221	0.32 199	0.23 161	0.12 48	0.12 40	0.18 169	0.12 107	0.14 11	0.13 101	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.06 88
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.15 125	0.10 93	0.44 349	0.23 326	0.11 124	0.21 192	0.21 349	0.27 124	0.22 140	0.15 104	0.16 101	0.13 83	0.11 81	0.20 125	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.05 26

HART	0.15 125	0.11 167	0.30 164	0.21 213	0.09 34	0.17 80	0.16 135	0.30 176	0.19 84	0.15 104	0.25 206	0.17 159	0.09 21	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.07 293	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.06 88

HUF	0.15 125	0.11 167	0.38 271	0.17 25	0.11 124	0.16 58	0.17 177	0.22 59	0.20 110	0.11 30	0.13 53	0.14 110	0.11 81	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.20 552	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.14 462

rvit_stereo_0080	0.15 125	0.13 273	0.25 119	0.19 105	0.13 261	0.15 31	0.20 318	0.28 143	0.24 176	0.15 104	0.17 114	0.19 183	0.13 140	0.19 108	0.15 164	0.11 396	0.08 379	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.07 177

RAFT-Stereo-weight	0.15 125	0.09 51	0.26 127	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.17 177	0.36 265	0.29 244	0.24 209	0.20 155	0.19 183	0.10 52	0.18 85	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.05 26

whm_eth	0.15 125	0.13 273	0.25 119	0.19 105	0.13 261	0.15 31	0.20 318	0.28 143	0.24 176	0.15 104	0.17 114	0.19 183	0.13 140	0.19 108	0.15 164	0.11 396	0.08 379	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.07 177

testlalala	0.15 125	0.10 93	0.36 240	0.19 105	0.12 183	0.23 242	0.16 135	0.26 110	0.19 84	0.24 209	0.19 138	0.14 110	0.11 81	0.16 43	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

CAS	0.15 125	0.07 2	0.21 81	0.41 560	0.16 387	0.20 164	0.18 221	0.22 59	0.19 84	0.15 104	0.19 138	0.11 58	0.09 21	0.14 11	0.13 101	0.29 565	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.14 462

CroCo-Stereo Lap2	0.15 125	0.15 351	0.28 147	0.25 417	0.18 432	0.11 5	0.19 267	0.28 143	0.21 127	0.13 65	0.16 101	0.15 130	0.12 107	0.17 62	0.14 138	0.07 79	0.07 293	0.08 181	0.06 104	0.08 195	0.07 177

GLC_STEREO	0.15 125	0.10 93	0.24 106	0.21 213	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.23 78	0.27 210	0.17 143	0.20 155	0.17 159	0.11 81	0.23 172	0.16 190	0.07 79	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.06 88

CREStereo++_RVC	0.15 125	0.08 16	0.26 127	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.13 52	0.22 59	0.30 257	0.21 183	0.30 255	0.13 83	0.11 81	0.16 43	0.15 164	0.07 79	0.04 2	0.06 32	0.15 503	0.06 56	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 125	0.09 51	0.28 147	0.16 10	0.08 12	0.25 282	0.14 76	0.23 78	0.28 225	0.24 209	0.30 255	0.16 149	0.12 107	0.17 62	0.13 101	0.08 219	0.07 293	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.07 177

XX-TBD	0.15 125	0.18 409	0.28 147	0.22 275	0.10 78	0.22 220	0.15 102	0.22 59	0.27 210	0.22 189	0.26 216	0.14 110	0.12 107	0.16 43	0.13 101	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88

PMTNet	0.15 125	0.08 16	0.23 97	0.15 5	0.09 34	0.23 242	0.16 135	0.25 101	0.23 161	0.17 143	0.21 167	0.16 149	0.14 163	0.22 163	0.13 101	0.29 565	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88

FE-Mocha	0.16 139	0.10 93	0.33 201	0.19 105	0.13 261	0.19 129	0.15 102	0.35 246	0.22 140	0.24 209	0.24 197	0.20 192	0.14 163	0.17 62	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

zero-FE	0.16 139	0.08 16	0.81 516	0.19 105	0.18 432	0.12 9	0.15 102	0.19 23	0.19 84	0.10 15	0.10 17	0.13 83	0.12 107	0.21 146	0.19 277	0.08 219	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 512	0.06 88

xyz-stereo-finetune	0.16 139	0.12 209	0.23 97	0.16 10	0.08 12	0.23 242	0.20 318	0.29 157	0.31 269	0.19 167	0.22 178	0.19 183	0.15 182	0.29 285	0.20 295	0.06 31	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.06 56	0.06 88

Reg-Stereo(zero)	0.16 139	0.07 2	0.36 240	0.19 105	0.10 78	0.19 129	0.14 76	0.28 143	0.24 176	0.22 189	0.20 155	0.24 249	0.18 255	0.21 146	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 56	0.06 88

tg	0.16 139	0.11 167	0.25 119	0.21 213	0.11 124	0.23 242	0.15 102	0.34 221	0.24 176	0.20 172	0.25 206	0.19 183	0.12 107	0.24 186	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.08 195	0.07 177

rvit_stereo_0083	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.21 213	0.13 261	0.17 80	0.17 177	0.22 59	0.34 300	0.16 128	0.21 167	0.19 183	0.16 200	0.21 146	0.16 190	0.11 396	0.10 445	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.07 177

rvit_stereo_0081_aga	0.16 139	0.14 317	0.28 147	0.21 213	0.13 261	0.19 129	0.17 177	0.23 78	0.24 176	0.17 143	0.21 167	0.19 183	0.13 140	0.19 108	0.14 138	0.11 396	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

rvit_stereo_0081	0.16 139	0.11 167	0.24 106	0.21 213	0.12 183	0.16 58	0.17 177	0.22 59	0.33 290	0.16 128	0.18 129	0.18 169	0.14 163	0.20 125	0.16 190	0.11 396	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

GCAP-BAT	0.16 139	0.11 167	0.36 240	0.18 59	0.13 261	0.21 192	0.16 135	0.23 78	0.18 67	0.26 230	0.28 229	0.20 192	0.11 81	0.24 186	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 88

rvit_stereo_0082	0.16 139	0.11 167	0.24 106	0.21 213	0.12 183	0.16 58	0.17 177	0.22 59	0.33 290	0.16 128	0.18 129	0.18 169	0.14 163	0.20 125	0.16 190	0.11 396	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

CAS++	0.16 139	0.12 209	0.27 136	0.18 59	0.12 183	0.17 80	0.15 102	0.42 330	0.24 176	0.19 167	0.18 129	0.13 83	0.10 52	0.21 146	0.12 55	0.12 434	0.10 445	0.11 397	0.08 241	0.10 335	0.09 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.29 157	0.21 127	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.13 140	0.25 217	0.13 101	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

MIF-Stereo (partial)	0.16 139	0.10 93	0.34 211	0.21 213	0.15 355	0.15 31	0.13 52	0.28 143	0.25 190	0.17 143	0.26 216	0.15 130	0.16 200	0.25 217	0.17 221	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.08 248

RCA-Stereo	0.16 139	0.09 51	0.25 119	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.17 177	0.36 265	0.35 316	0.20 172	0.25 206	0.17 159	0.17 230	0.18 85	0.14 138	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.05 26

test-3	0.16 139	0.09 51	0.31 178	0.21 213	0.11 124	0.18 101	0.16 135	0.30 176	0.27 210	0.26 230	0.16 101	0.22 216	0.12 107	0.26 234	0.18 244	0.06 31	0.04 2	0.08 181	0.08 241	0.06 56	0.06 88

test_1	0.16 139	0.09 51	0.31 178	0.21 213	0.11 124	0.18 101	0.16 135	0.30 176	0.27 210	0.25 218	0.16 101	0.22 216	0.12 107	0.26 234	0.18 244	0.06 31	0.04 2	0.08 181	0.08 241	0.06 56	0.06 88

iRaftStereo_RVC	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.21 213	0.11 124	0.20 164	0.17 177	0.32 199	0.23 161	0.20 172	0.25 206	0.18 169	0.12 107	0.20 125	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.08 195	0.07 177

raftrobust	0.16 139	0.13 273	0.29 157	0.22 275	0.15 355	0.19 129	0.13 52	0.32 199	0.26 199	0.26 230	0.20 155	0.19 183	0.17 230	0.21 146	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.07 177

test_xeample3	0.16 139	0.11 167	0.56 435	0.19 105	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.35 246	0.20 110	0.16 128	0.12 40	0.13 83	0.12 107	0.24 186	0.15 164	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.07 177

NLSM1	0.17 158	0.10 93	0.17 43	0.21 213	0.18 432	0.25 282	0.17 177	0.47 379	0.40 381	0.16 128	0.21 167	0.13 83	0.15 182	0.21 146	0.18 244	0.08 219	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.06 88

xyz-stereo-finetune2	0.17 158	0.11 167	0.26 127	0.16 10	0.09 34	0.27 316	0.19 267	0.27 124	0.20 110	0.22 189	0.28 229	0.21 204	0.22 299	0.37 344	0.22 340	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.06 56	0.07 177

MM-Stereo_test3	0.17 158	0.12 209	0.29 157	0.23 326	0.14 305	0.19 129	0.22 376	0.39 293	0.36 329	0.16 128	0.24 197	0.17 159	0.12 107	0.19 108	0.14 138	0.07 79	0.07 293	0.08 181	0.06 104	0.09 268	0.06 88

MM-Stereo_test1	0.17 158	0.10 93	0.39 286	0.23 326	0.11 124	0.20 164	0.22 376	0.33 213	0.29 244	0.22 189	0.21 167	0.15 130	0.14 163	0.23 172	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.06 88

model_zeroshot	0.17 158	0.11 167	0.39 286	0.20 168	0.12 183	0.24 264	0.15 102	0.34 221	0.22 140	0.30 310	0.20 155	0.22 216	0.12 107	0.24 186	0.14 138	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.07 177

rvit_stereo_ft	0.17 158	0.14 317	0.30 164	0.25 417	0.14 305	0.17 80	0.21 349	0.28 143	0.26 199	0.16 128	0.19 138	0.20 192	0.16 200	0.22 163	0.17 221	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.07 177

gcap-zeroshot	0.17 158	0.11 167	0.36 240	0.20 168	0.12 183	0.26 306	0.16 135	0.30 176	0.22 140	0.26 230	0.20 155	0.30 331	0.14 163	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 158	0.13 273	0.24 106	0.19 105	0.13 261	0.24 264	0.17 177	0.30 176	0.37 340	0.43 487	0.17 114	0.13 83	0.12 107	0.19 108	0.15 164	0.08 219	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.08 248

AE-Stereo	0.17 158	0.11 167	0.31 178	0.24 379	0.14 305	0.23 242	0.18 221	0.34 221	0.29 244	0.15 104	0.25 206	0.21 204	0.13 140	0.20 125	0.14 138	0.07 79	0.08 379	0.09 266	0.10 376	0.07 125	0.06 88

rrr	0.17 158	0.11 167	0.57 438	0.19 105	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.35 246	0.22 140	0.15 104	0.12 40	0.14 110	0.12 107	0.28 268	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

plain	0.17 158	0.13 273	0.43 340	0.21 213	0.13 261	0.16 58	0.17 177	0.27 124	0.22 140	0.16 128	0.26 216	0.13 83	0.16 200	0.27 254	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.07 161	0.10 335	0.07 177

MSKI-zero shot	0.17 158	0.09 51	0.43 340	0.20 168	0.11 124	0.21 192	0.15 102	0.32 199	0.21 127	0.23 195	0.24 197	0.23 236	0.10 52	0.31 307	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

Any-RAFT	0.17 158	0.08 16	0.31 178	0.19 105	0.10 78	0.29 357	0.16 135	0.42 330	0.30 257	0.24 209	0.27 223	0.27 288	0.16 200	0.21 146	0.12 55	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.06 88

RAFT-Test	0.17 158	0.10 93	0.38 271	0.19 105	0.12 183	0.25 282	0.17 177	0.33 213	0.23 161	0.23 195	0.29 242	0.27 288	0.14 163	0.20 125	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

4D-IteraStereo	0.17 158	0.16 376	0.50 401	0.21 213	0.14 305	0.19 129	0.17 177	0.28 143	0.28 225	0.23 195	0.20 155	0.20 192	0.11 81	0.19 108	0.14 138	0.06 31	0.04 2	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.06 88

anonymousdsp2	0.17 158	0.10 93	0.28 147	0.20 168	0.11 124	0.25 282	0.17 177	0.41 316	0.31 269	0.23 195	0.23 183	0.22 216	0.15 182	0.25 217	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.07 177

knoymous	0.17 158	0.09 51	0.32 184	0.17 25	0.11 124	0.21 192	0.17 177	0.32 199	0.23 161	0.23 195	0.28 229	0.27 288	0.16 200	0.23 172	0.16 190	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.06 104	0.09 268	0.09 310

Selective-RAFT	0.17 158	0.12 209	0.30 164	0.24 379	0.10 78	0.29 357	0.15 102	0.32 199	0.31 269	0.17 143	0.17 114	0.21 204	0.18 255	0.28 268	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.06 88

AnonymousM	0.17 158	0.19 425	0.24 106	0.18 59	0.10 78	0.18 101	0.17 177	0.30 176	0.23 161	0.26 230	0.20 155	0.18 169	0.14 163	0.19 108	0.14 138	0.09 308	0.06 167	0.38 571	0.15 503	0.06 56	0.05 26

cross-raft	0.17 158	0.12 209	0.41 317	0.23 326	0.10 78	0.20 164	0.24 423	0.33 213	0.23 161	0.23 195	0.28 229	0.29 315	0.15 182	0.17 62	0.15 164	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

test-1	0.17 158	0.11 167	0.40 294	0.23 326	0.13 261	0.22 220	0.23 401	0.34 221	0.26 199	0.20 172	0.24 197	0.22 216	0.14 163	0.16 43	0.20 295	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.08 248

s12784h	0.17 158	0.09 51	0.26 127	0.18 59	0.07 1	0.32 400	0.19 267	0.37 275	0.32 278	0.23 195	0.25 206	0.18 169	0.17 230	0.25 217	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 158	0.14 317	0.32 184	0.20 168	0.09 34	0.19 129	0.17 177	0.32 199	0.30 257	0.25 218	0.33 299	0.20 192	0.17 230	0.19 108	0.15 164	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 158	0.10 93	0.40 294	0.20 168	0.11 124	0.20 164	0.15 102	0.36 265	0.30 257	0.23 195	0.21 167	0.26 279	0.15 182	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 158	0.10 93	0.37 252	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.32 199	0.28 225	0.23 195	0.23 183	0.27 288	0.15 182	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

WQFJA1	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.22 275	0.18 432	0.25 282	0.19 267	0.51 428	0.51 486	0.15 104	0.17 114	0.15 130	0.16 200	0.20 125	0.20 295	0.07 79	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

WQFJX1	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.23 326	0.17 410	0.24 264	0.19 267	0.58 510	0.52 495	0.16 128	0.16 101	0.14 110	0.15 182	0.26 234	0.17 221	0.08 219	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.06 88

WQFJX	0.18 183	0.10 93	0.17 43	0.22 275	0.18 432	0.25 282	0.18 221	0.53 458	0.45 433	0.17 143	0.16 101	0.14 110	0.16 200	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.08 379	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

NLMM	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.22 275	0.18 432	0.25 282	0.19 267	0.51 428	0.51 486	0.15 104	0.17 114	0.15 130	0.16 200	0.20 125	0.20 295	0.07 79	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IGEV-FE	0.18 183	0.10 93	0.65 474	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.34 221	0.19 84	0.28 250	0.22 178	0.27 288	0.13 140	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

testlalala2	0.18 183	0.10 93	0.50 401	0.36 546	0.25 530	0.23 242	0.14 76	0.34 221	0.24 176	0.25 218	0.25 206	0.21 204	0.12 107	0.16 43	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

H2IRNET	0.18 183	0.13 273	0.35 220	0.21 213	0.12 183	0.20 164	0.15 102	0.27 124	0.30 257	0.17 143	0.31 269	0.25 258	0.20 279	0.24 186	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.10 376	0.09 268	0.06 88

ACVNet-DCA	0.18 183	0.14 317	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.41 316	0.27 210	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.18 255	0.28 268	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.09 268	0.09 310

cc1	0.18 183	0.14 317	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.35 246	0.47 456	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.18 255	0.28 268	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.08 195	0.08 248

11t1	0.18 183	0.10 93	0.30 164	0.20 168	0.11 124	0.27 316	0.17 177	0.35 246	0.23 161	0.25 218	0.23 183	0.23 236	0.23 313	0.25 217	0.18 244	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.09 310

tt1	0.18 183	0.14 317	0.35 220	0.23 326	0.11 124	0.30 375	0.19 267	0.35 246	0.44 422	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.16 200	0.27 254	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.08 195	0.08 248

IGEV_Zeroshot_test	0.18 183	0.10 93	0.65 474	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.34 221	0.19 84	0.28 250	0.22 178	0.27 288	0.13 140	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

MIM_Stereo	0.18 183	0.12 209	0.38 271	0.20 168	0.11 124	0.17 80	0.14 76	0.35 246	0.25 190	0.27 240	0.35 320	0.23 236	0.13 140	0.27 254	0.16 190	0.06 31	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.08 195	0.06 88

HH	0.18 183	0.12 209	0.55 431	0.22 275	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.34 221	0.19 84	0.20 172	0.24 197	0.34 364	0.18 255	0.29 285	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.06 88

HanStereo	0.18 183	0.12 209	0.55 431	0.22 275	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.34 221	0.19 84	0.20 172	0.24 197	0.34 364	0.18 255	0.29 285	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.06 88

LL-Strereo2	0.18 183	0.18 409	0.39 286	0.22 275	0.12 183	0.24 264	0.13 52	0.31 188	0.23 161	0.24 209	0.20 155	0.24 249	0.12 107	0.26 234	0.15 164	0.06 31	0.06 167	0.12 435	0.09 334	0.08 195	0.07 177

riskmin	0.18 183	0.09 51	0.34 211	0.18 59	0.12 183	0.24 264	0.16 135	0.34 221	0.28 225	0.21 183	0.23 183	0.33 357	0.24 331	0.23 172	0.17 221	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.06 104	0.10 335	0.10 366

test_4	0.18 183	0.12 209	0.34 211	0.23 326	0.12 183	0.18 101	0.22 376	0.26 110	0.24 176	0.24 209	0.47 453	0.22 216	0.13 140	0.24 186	0.16 190	0.06 31	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.07 125	0.05 26

GMOStereo	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

error version	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

test-v	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

test_3	0.18 183	0.11 167	0.32 184	0.24 379	0.11 124	0.22 220	0.25 440	0.31 188	0.31 269	0.25 218	0.18 129	0.23 236	0.13 140	0.25 217	0.19 277	0.06 31	0.05 32	0.09 266	0.10 376	0.07 125	0.06 88

Patchmatch Stereo++	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.26 234	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 183	0.11 167	0.35 220	0.23 326	0.11 124	0.24 264	0.20 318	0.29 157	0.26 199	0.26 230	0.25 206	0.25 258	0.18 255	0.34 327	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.08 248

PSM-adaLoss	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.16 135	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.18 255	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

ROB_FTStereo_v2	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.16 135	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

ROB_FTStereo	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.28 229	0.25 258	0.17 230	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

HUI-Stereo	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.28 229	0.25 258	0.17 230	0.22 163	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

DeepStereo_RVC	0.18 183	0.11 167	0.40 294	0.21 213	0.11 124	0.19 129	0.16 135	0.28 143	0.22 140	0.27 240	0.27 223	0.23 236	0.28 397	0.24 186	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.10 366

iGMRVC	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.27 254	0.17 221	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

iRAFT	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.26 234	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

CRE-IMP	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.11 124	0.24 264	0.17 177	0.29 157	0.21 127	0.27 240	0.26 216	0.24 249	0.17 230	0.23 172	0.18 244	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.07 161	0.10 335	0.10 366

test-2	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.18 255	0.25 217	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

rafts_anoy	0.18 183	0.15 351	0.35 220	0.22 275	0.14 305	0.19 129	0.17 177	0.32 199	0.30 257	0.23 195	0.25 206	0.20 192	0.16 200	0.22 163	0.19 277	0.08 219	0.07 293	0.10 341	0.12 453	0.09 268	0.08 248

raft+_RVC	0.18 183	0.14 317	0.32 184	0.21 213	0.15 355	0.21 192	0.16 135	0.38 281	0.34 300	0.21 183	0.28 229	0.20 192	0.15 182	0.24 186	0.19 277	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.08 248

RALCasStereoNet	0.18 183	0.15 351	0.33 201	0.21 213	0.14 305	0.21 192	0.18 221	0.31 188	0.25 190	0.21 183	0.29 242	0.22 216	0.15 182	0.27 254	0.17 221	0.08 219	0.10 445	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.09 310

sCroCo_RVC	0.18 183	0.14 317	0.49 390	0.27 480	0.18 432	0.22 220	0.17 177	0.27 124	0.23 161	0.14 90	0.22 178	0.17 159	0.14 163	0.21 146	0.15 164	0.10 357	0.11 468	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

DCANet	0.18 183	0.13 273	0.40 294	0.19 105	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.34 221	0.39 364	0.29 279	0.31 269	0.18 169	0.23 313	0.20 125	0.19 277	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.07 177

AFF-stereo	0.18 183	0.15 351	0.32 184	0.21 213	0.10 78	0.18 101	0.18 221	0.33 213	0.27 210	0.25 218	0.37 339	0.25 258	0.17 230	0.24 186	0.15 164	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 183	0.12 209	0.33 201	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.12 26	0.42 330	0.25 190	0.27 240	0.32 278	0.21 204	0.17 230	0.25 217	0.20 295	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.08 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 183	0.09 51	0.32 184	0.22 275	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.42 330	0.19 84	0.31 328	0.45 436	0.20 192	0.14 163	0.18 85	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

RAFT-Stereo	0.18 183	0.09 51	0.32 184	0.22 275	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.42 330	0.19 84	0.31 328	0.45 436	0.20 192	0.14 163	0.18 85	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 226	0.12 209	0.16 32	0.23 326	0.18 432	0.24 264	0.20 318	0.59 516	0.65 536	0.18 161	0.17 114	0.13 83	0.14 163	0.25 217	0.18 244	0.08 219	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

NLCSM	0.19 226	0.12 209	0.18 53	0.24 379	0.19 459	0.24 264	0.21 349	0.42 330	0.40 381	0.19 167	0.18 129	0.14 110	0.16 200	0.47 379	0.19 277	0.08 219	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

AIO-test1	0.19 226	0.14 317	0.41 317	0.27 480	0.15 355	0.21 192	0.16 135	0.39 293	0.36 329	0.17 143	0.26 216	0.18 169	0.13 140	0.28 268	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.06 56	0.09 310

rvit_0105_6	0.19 226	0.14 317	0.34 211	0.23 326	0.14 305	0.18 101	0.20 318	0.29 157	0.37 340	0.18 161	0.22 178	0.23 236	0.17 230	0.26 234	0.17 221	0.15 491	0.13 497	0.13 456	0.11 414	0.11 383	0.08 248

1test111	0.19 226	0.14 317	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.41 316	0.27 210	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.18 255	0.34 327	0.22 340	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.09 268	0.09 310

DCANet-4	0.19 226	0.10 93	0.52 418	0.19 105	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.36 265	0.39 364	0.29 279	0.30 255	0.17 159	0.22 299	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

fff	0.19 226	0.13 273	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.35 246	0.43 407	0.29 279	0.30 255	0.18 169	0.28 397	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

ADStereo(finetuned)	0.19 226	0.13 273	0.49 390	0.19 105	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.34 221	0.39 364	0.29 279	0.31 269	0.18 169	0.31 442	0.21 146	0.19 277	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.07 177

x	0.19 226	0.11 167	0.29 157	0.20 168	0.11 124	0.26 306	0.18 221	0.41 316	0.29 244	0.25 218	0.29 242	0.28 304	0.24 331	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.08 248

DisPM	0.19 226	0.10 93	0.35 220	0.23 326	0.13 261	0.18 101	0.20 318	0.29 157	0.29 244	0.33 362	0.34 309	0.23 236	0.16 200	0.33 321	0.16 190	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.11 401

iRaft-Stereo_20w	0.19 226	0.10 93	0.46 368	0.19 105	0.13 261	0.25 282	0.19 267	0.52 447	0.19 84	0.29 279	0.21 167	0.22 216	0.20 279	0.28 268	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.08 195	0.08 248

TRStereo	0.19 226	0.17 395	0.47 376	0.23 326	0.19 459	0.19 129	0.16 135	0.52 447	0.28 225	0.20 172	0.19 138	0.21 204	0.13 140	0.24 186	0.13 101	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.11 414	0.06 56	0.06 88

Pruner-Stereo	0.19 226	0.11 167	0.34 211	0.29 505	0.12 183	0.19 129	0.17 177	0.31 188	0.29 244	0.33 362	0.32 278	0.25 258	0.15 182	0.24 186	0.21 320	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.09 310

RALAANet	0.19 226	0.18 409	0.37 252	0.23 326	0.14 305	0.23 242	0.13 52	0.37 275	0.29 244	0.28 250	0.26 216	0.25 258	0.15 182	0.26 234	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.06 88

csc	0.19 226	0.13 273	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.35 246	0.43 407	0.29 279	0.30 255	0.18 169	0.28 397	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

cscssc	0.19 226	0.13 273	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.35 246	0.43 407	0.29 279	0.30 255	0.18 169	0.28 397	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

GMStereo	0.19 226	0.25 482	0.40 294	0.21 213	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.29 157	0.40 381	0.25 218	0.23 183	0.16 149	0.15 182	0.25 217	0.19 277	0.09 308	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.08 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 243	0.13 273	0.33 201	0.18 59	0.15 355	0.17 80	0.16 135	0.34 221	0.21 127	0.37 422	0.39 366	0.36 383	0.24 331	0.29 285	0.21 320	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.09 334	0.09 268	0.07 177

CoSv	0.20 243	0.13 273	0.33 201	0.18 59	0.15 355	0.17 80	0.16 135	0.34 221	0.21 127	0.37 422	0.39 366	0.36 383	0.24 331	0.29 285	0.21 320	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.09 334	0.09 268	0.07 177

AIO-test2	0.20 243	0.20 437	0.36 240	0.26 452	0.15 355	0.22 220	0.16 135	0.42 330	0.42 400	0.16 128	0.29 242	0.15 130	0.11 81	0.26 234	0.13 101	0.18 528	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.07 125	0.07 177

rvit_0105_4	0.20 243	0.15 351	0.38 271	0.23 326	0.14 305	0.20 164	0.22 376	0.33 213	0.39 364	0.19 167	0.24 197	0.25 258	0.19 270	0.27 254	0.17 221	0.16 506	0.13 497	0.13 456	0.11 414	0.11 383	0.08 248

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 243	0.72 583	0.70 492	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 102	0.18 17	0.16 38	0.13 65	0.12 40	0.09 21	0.08 8	0.16 43	0.13 101	0.35 573	0.04 2	0.08 181	0.07 161	0.11 383	0.23 548

test_sample1	0.20 243	0.10 93	0.28 147	0.19 105	0.12 183	0.28 336	0.19 267	0.41 316	0.25 190	0.26 230	0.31 269	0.29 315	0.26 361	0.44 369	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.09 310

MyStereo06	0.20 243	0.12 209	0.57 438	0.21 213	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.40 304	0.21 127	0.30 310	0.24 197	0.31 341	0.18 255	0.22 163	0.18 244	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

xx1	0.20 243	0.14 317	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.35 246	0.47 456	0.17 143	0.19 138	0.28 304	0.24 331	0.28 268	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.09 334	0.09 268	0.09 310

testlalala_base	0.20 243	0.13 273	0.35 220	0.25 417	0.15 355	0.25 282	0.16 135	0.34 221	0.17 55	0.19 167	0.26 216	0.17 159	0.14 163	0.18 85	0.16 190	0.39 578	0.09 414	0.07 97	0.05 51	0.45 572	0.08 248

DCRE	0.20 243	0.13 273	0.40 294	0.21 213	0.15 355	0.20 164	0.19 267	0.30 176	0.27 210	0.22 189	0.80 551	0.23 236	0.16 200	0.23 172	0.15 164	0.07 79	0.07 293	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.06 88

qqq	0.20 243	0.12 209	0.31 178	0.20 168	0.11 124	0.23 242	0.19 267	0.41 316	0.27 210	0.24 209	0.28 229	0.28 304	0.24 331	0.34 327	0.22 340	0.08 219	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.09 268	0.09 310

PFNet+	0.20 243	0.10 93	0.37 252	0.21 213	0.12 183	0.17 80	0.19 267	0.29 157	0.34 300	0.33 362	0.32 278	0.24 249	0.16 200	0.32 314	0.17 221	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.08 195	0.12 424

NF-Stereo	0.20 243	0.10 93	0.35 220	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

OCTAStereo	0.20 243	0.10 93	0.35 220	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

RE-Stereo	0.20 243	0.10 93	0.35 220	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

TVStereo	0.20 243	0.10 93	0.35 220	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

sAnonymous2	0.20 243	0.21 451	0.58 443	0.24 379	0.17 410	0.22 220	0.19 267	0.34 221	0.28 225	0.17 143	0.19 138	0.17 159	0.16 200	0.17 62	0.14 138	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.23 534	0.17 495

CroCo_RVC	0.20 243	0.21 451	0.58 443	0.24 379	0.17 410	0.22 220	0.19 267	0.34 221	0.28 225	0.17 143	0.19 138	0.17 159	0.16 200	0.17 62	0.14 138	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.23 534	0.17 495

111	0.20 243	0.17 395	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.24 264	0.17 177	0.41 316	0.45 433	0.23 195	0.29 242	0.29 315	0.21 286	0.24 186	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.08 248

HITNet	0.20 243	0.17 395	0.43 340	0.19 105	0.08 12	0.27 316	0.14 76	0.42 330	0.30 257	0.29 279	0.32 278	0.27 288	0.21 286	0.28 268	0.25 380	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.06 88
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
FACV-RUCA	0.21 263	0.15 351	0.32 184	0.23 326	0.23 514	0.26 306	0.19 267	0.39 293	0.34 300	0.25 218	0.32 278	0.21 204	0.24 331	0.24 186	0.19 277	0.10 357	0.07 293	0.15 497	0.08 241	0.16 474	0.13 441

IGEV-RUCA	0.21 263	0.08 16	0.23 97	0.19 105	0.19 459	0.28 336	0.24 423	0.23 78	0.21 127	0.20 172	0.23 183	0.28 304	0.49 531	0.26 234	0.18 244	0.09 308	0.08 379	0.18 522	0.13 480	0.17 491	0.17 495

rvit_0105_5	0.21 263	0.15 351	0.38 271	0.23 326	0.13 261	0.22 220	0.24 423	0.36 265	0.39 364	0.21 183	0.23 183	0.26 279	0.19 270	0.26 234	0.19 277	0.15 491	0.13 497	0.12 435	0.12 453	0.10 335	0.09 310

test_sample2	0.21 263	0.10 93	0.28 147	0.19 105	0.11 124	0.27 316	0.21 349	0.43 343	0.29 244	0.26 230	0.31 269	0.30 331	0.24 331	0.45 372	0.18 244	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.09 310

mmm	0.21 263	0.12 209	0.31 178	0.22 275	0.12 183	0.28 336	0.21 349	0.41 316	0.27 210	0.29 279	0.38 353	0.29 315	0.24 331	0.29 285	0.22 340	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.09 334	0.10 335	0.09 310

CASS	0.21 263	0.15 351	0.32 184	0.26 452	0.11 124	0.28 336	0.19 267	0.39 293	0.30 257	0.32 350	0.34 309	0.25 258	0.24 331	0.25 217	0.20 295	0.13 453	0.08 379	0.11 397	0.09 334	0.11 383	0.11 401
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 263	0.16 376	0.32 184	0.26 452	0.13 261	0.26 306	0.27 458	0.40 304	0.36 329	0.29 279	0.39 366	0.22 216	0.21 286	0.33 321	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.07 177

RAFT_CTSACE	0.21 263	0.16 376	0.41 317	0.25 417	0.15 355	0.22 220	0.24 423	0.32 199	0.28 225	0.33 362	0.51 470	0.29 315	0.17 230	0.32 314	0.13 101	0.06 31	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.06 88

RAFT+CT+SA	0.21 263	0.18 409	0.33 201	0.25 417	0.18 432	0.23 242	0.29 480	0.40 304	0.36 329	0.24 209	0.38 353	0.18 169	0.16 200	0.32 314	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.12 453	0.09 268	0.09 310

SA-5K	0.21 263	0.16 376	0.32 184	0.26 452	0.13 261	0.26 306	0.27 458	0.40 304	0.36 329	0.29 279	0.39 366	0.22 216	0.21 286	0.33 321	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.07 177

CIPLG	0.21 263	0.21 451	0.55 431	0.23 326	0.15 355	0.25 282	0.20 318	0.35 246	0.29 244	0.31 328	0.33 299	0.22 216	0.15 182	0.26 234	0.20 295	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248

IPLG	0.21 263	0.15 351	0.53 422	0.21 213	0.12 183	0.28 336	0.17 177	0.42 330	0.30 257	0.33 362	0.32 278	0.15 130	0.17 230	0.50 391	0.21 320	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IPLGR_C	0.21 263	0.22 464	0.60 451	0.23 326	0.15 355	0.24 264	0.20 318	0.35 246	0.29 244	0.31 328	0.32 278	0.22 216	0.15 182	0.25 217	0.20 295	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248

MIPNet	0.21 263	0.15 351	0.52 418	0.21 213	0.12 183	0.27 316	0.20 318	0.45 360	0.37 340	0.30 310	0.23 183	0.19 183	0.24 331	0.27 254	0.19 277	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IPLGR	0.21 263	0.13 273	0.61 454	0.21 213	0.11 124	0.25 282	0.18 221	0.41 316	0.37 340	0.28 250	0.27 223	0.21 204	0.19 270	0.37 344	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

ACRE	0.21 263	0.20 437	0.62 462	0.23 326	0.15 355	0.24 264	0.20 318	0.35 246	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.22 216	0.15 182	0.25 217	0.20 295	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248

GANet-ADL	0.21 263	0.12 209	0.45 360	0.23 326	0.14 305	0.29 357	0.19 267	0.46 371	0.35 316	0.25 218	0.32 278	0.32 350	0.19 270	0.24 186	0.20 295	0.10 357	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.10 366

LCNet	0.21 263	0.11 167	0.29 157	0.25 417	0.12 183	0.23 242	0.19 267	0.34 221	0.26 199	0.28 250	0.35 320	0.26 279	0.30 426	0.35 336	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.10 376	0.13 434	0.22 541

PSM-softLoss	0.21 263	0.10 93	0.39 286	0.24 379	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.38 281	0.26 199	0.29 279	0.32 278	0.24 249	0.16 200	0.52 402	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.09 334	0.08 195	0.12 424

KMStereo	0.21 263	0.10 93	0.39 286	0.24 379	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.38 281	0.26 199	0.29 279	0.32 278	0.24 249	0.16 200	0.52 402	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.09 334	0.08 195	0.12 424

SST-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.37 252	0.24 379	0.13 261	0.19 129	0.17 177	0.31 188	0.24 176	0.34 382	0.33 299	0.29 315	0.25 352	0.56 428	0.17 221	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.07 177

RAFT_R40	0.21 263	0.10 93	0.37 252	0.24 379	0.13 261	0.18 101	0.18 221	0.31 188	0.29 244	0.33 362	0.33 299	0.30 331	0.24 331	0.55 417	0.18 244	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.07 177

RAFT-345	0.21 263	0.10 93	0.46 368	0.22 275	0.11 124	0.20 164	0.16 135	0.26 110	0.25 190	0.27 240	0.66 530	0.21 204	0.16 200	0.55 417	0.21 320	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.06 88

RAFT	0.21 263	0.17 395	0.32 184	0.24 379	0.12 183	0.25 282	0.27 458	0.35 246	0.28 225	0.33 362	0.33 299	0.38 397	0.22 299	0.29 285	0.17 221	0.08 219	0.08 379	0.11 397	0.10 376	0.10 335	0.06 88

GMM-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.43 340	0.23 326	0.13 261	0.24 264	0.25 440	0.37 275	0.27 210	0.30 310	0.45 436	0.27 288	0.21 286	0.31 307	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.10 341	0.09 334	0.08 195	0.19 517

Prome-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.30 164	0.24 379	0.12 183	0.23 242	0.23 401	0.36 265	0.25 190	0.33 362	0.59 507	0.24 249	0.28 397	0.29 285	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.20 527

TestStereo	0.21 263	0.19 425	0.40 294	0.25 417	0.10 78	0.22 220	0.21 349	0.31 188	0.31 269	0.23 195	0.34 309	0.22 216	0.18 255	0.62 463	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.07 161	0.11 383	0.06 88

XX-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.83 523	0.26 452	0.17 410	0.23 242	0.13 52	0.40 304	0.18 67	0.20 172	0.41 385	0.31 341	0.10 52	0.32 314	0.12 55	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

EAI-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.33 201	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.46 557	0.46 371	0.20 110	0.25 218	0.50 464	0.17 159	0.16 200	0.24 186	0.23 359	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.10 376	0.06 56	0.07 177

FENet	0.21 263	0.11 167	0.45 360	0.21 213	0.12 183	0.26 306	0.17 177	0.41 316	0.35 316	0.30 310	0.31 269	0.29 315	0.23 313	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

MyStereo8	0.22 293	0.15 351	0.63 465	0.21 213	0.17 410	0.31 391	0.16 135	0.36 265	0.32 278	0.28 250	0.36 330	0.25 258	0.18 255	0.25 217	0.28 403	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.12 424

ffm	0.22 293	0.12 209	0.42 327	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.35 246	0.44 422	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.27 254	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.11 397	0.10 376	0.08 195	0.08 248

StereoVision	0.22 293	0.18 409	0.37 252	0.27 480	0.17 410	0.23 242	0.22 376	0.38 281	0.31 269	0.20 172	0.51 470	0.22 216	0.16 200	0.28 268	0.18 244	0.11 396	0.12 485	0.13 456	0.13 480	0.10 335	0.07 177

raft_robust	0.22 293	0.17 395	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.23 242	0.22 376	0.49 401	0.48 465	0.32 350	0.32 278	0.26 279	0.23 313	0.53 409	0.15 164	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.10 376	0.08 195	0.06 88

Sa-1000	0.22 293	0.15 351	0.35 220	0.23 326	0.13 261	0.28 336	0.23 401	0.47 379	0.39 364	0.30 310	0.50 464	0.26 279	0.19 270	0.33 321	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.08 195	0.06 88

SA	0.22 293	0.16 376	0.36 240	0.23 326	0.13 261	0.24 264	0.23 401	0.45 360	0.40 381	0.27 240	0.44 425	0.23 236	0.23 313	0.33 321	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.08 195	0.06 88

dd	0.22 293	0.26 493	0.40 294	0.22 275	0.12 183	0.25 282	0.21 349	0.32 199	0.44 422	0.29 279	0.28 229	0.25 258	0.16 200	0.30 300	0.25 380	0.12 434	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.11 383	0.09 310

GwcNet-ADL	0.22 293	0.14 317	0.58 443	0.24 379	0.13 261	0.22 220	0.23 401	0.49 401	0.40 381	0.27 240	0.29 242	0.30 331	0.20 279	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.09 268	0.09 310

HHNet	0.22 293	0.12 209	0.52 418	0.18 59	0.18 432	0.20 164	0.20 318	0.34 221	0.31 269	0.32 350	0.59 507	0.20 192	0.21 286	0.24 186	0.31 431	0.08 219	0.05 32	0.09 266	0.07 161	0.08 195	0.11 401

KYRaft	0.22 293	0.10 93	0.30 164	0.23 326	0.12 183	0.23 242	0.23 401	0.35 246	0.24 176	0.35 399	0.54 488	0.34 364	0.26 361	0.29 285	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.10 376	0.08 195	0.31 567

IRAFT_RVC	0.22 293	0.12 209	0.39 286	0.26 452	0.11 124	0.18 101	0.24 423	0.40 304	0.37 340	0.31 328	0.30 255	0.29 315	0.24 331	0.55 417	0.22 340	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.07 177

GES	0.22 293	0.12 209	0.42 327	0.20 168	0.14 305	0.27 316	0.19 267	0.49 401	0.33 290	0.30 310	0.36 330	0.25 258	0.23 313	0.29 285	0.22 340	0.10 357	0.08 379	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.11 401

SFCPSM	0.22 293	0.10 93	0.51 412	0.21 213	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.55 476	0.39 364	0.29 279	0.32 278	0.23 236	0.21 286	0.27 254	0.19 277	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.08 248

DMCA	0.22 293	0.14 317	0.36 240	0.22 275	0.14 305	0.27 316	0.20 318	0.43 343	0.38 354	0.31 328	0.32 278	0.33 357	0.24 331	0.24 186	0.28 403	0.11 396	0.08 379	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.11 401

BEATNet_4x	0.22 293	0.18 409	0.47 376	0.22 275	0.10 78	0.28 336	0.14 76	0.46 371	0.32 278	0.31 328	0.34 309	0.31 341	0.25 352	0.31 307	0.29 415	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.10 335	0.08 248

MLCV	0.22 293	0.16 376	0.44 349	0.21 213	0.08 12	0.29 357	0.19 267	0.38 281	0.37 340	0.38 437	0.44 425	0.31 341	0.21 286	0.41 360	0.24 370	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.06 88

DN-CSS_ROB	0.22 293	0.25 482	0.47 376	0.24 379	0.14 305	0.25 282	0.12 26	0.40 304	0.33 290	0.29 279	0.42 401	0.22 216	0.20 279	0.33 321	0.19 277	0.07 79	0.06 167	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.07 177

Select-FE	0.23 310	0.14 317	0.78 503	0.22 275	0.18 432	0.22 220	0.13 52	0.43 343	0.26 199	0.28 250	0.33 299	0.39 409	0.29 412	0.27 254	0.19 277	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.13 480	0.08 195	0.12 424

G2L-ROB	0.23 310	0.15 351	0.41 317	0.19 105	0.12 183	0.27 316	0.21 349	0.47 379	0.33 290	0.34 382	0.31 269	0.41 431	0.22 299	0.49 387	0.26 393	0.09 308	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.10 366

DFGA-Net	0.23 310	0.24 477	0.49 390	0.22 275	0.15 355	0.25 282	0.17 177	0.39 293	0.39 364	0.29 279	0.31 269	0.21 204	0.17 230	0.59 445	0.28 403	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.08 248

PAM_32	0.23 310	0.10 93	0.63 465	0.21 213	0.14 305	0.33 411	0.19 267	0.36 265	0.23 161	0.29 279	0.28 229	0.56 515	0.28 397	0.27 254	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.09 334	0.07 125	0.09 310

PAM	0.23 310	0.10 93	0.63 465	0.22 275	0.15 355	0.34 424	0.21 349	0.37 275	0.22 140	0.31 328	0.27 223	0.55 511	0.26 361	0.26 234	0.17 221	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.09 334	0.07 125	0.09 310

rvit_0105_3	0.23 310	0.17 395	0.40 294	0.25 417	0.15 355	0.24 264	0.28 474	0.38 281	0.41 393	0.25 218	0.25 206	0.28 304	0.21 286	0.28 268	0.20 295	0.15 491	0.13 497	0.14 482	0.15 503	0.10 335	0.09 310

UGAM-zero	0.23 310	0.10 93	0.54 425	0.19 105	0.13 261	0.21 192	0.14 76	0.44 350	0.22 140	0.28 250	0.28 229	0.51 494	0.33 452	0.65 478	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.06 56	0.07 177

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 310	0.13 273	0.83 523	0.20 168	0.21 485	0.23 242	0.17 177	0.48 392	0.27 210	0.23 195	0.29 242	0.39 409	0.23 313	0.25 217	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.11 414	0.11 383	0.10 366

test_sample3	0.23 310	0.12 209	0.43 340	0.19 105	0.12 183	0.32 400	0.20 318	0.50 411	0.34 300	0.31 328	0.33 299	0.29 315	0.22 299	0.53 409	0.22 340	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.10 335	0.10 366

MyStereo05	0.23 310	0.12 209	0.57 438	0.21 213	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.48 392	0.52 495	0.31 328	0.23 183	0.25 258	0.22 299	0.30 300	0.21 320	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

MyStereo04	0.23 310	0.12 209	0.55 431	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.49 401	0.52 495	0.28 250	0.23 183	0.27 288	0.23 313	0.30 300	0.22 340	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

CoDeX	0.23 310	0.12 209	0.46 368	0.21 213	0.14 305	0.29 357	0.21 349	0.53 458	0.41 393	0.29 279	0.35 320	0.29 315	0.22 299	0.48 382	0.19 277	0.09 308	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177

PCWNet_CMD	0.23 310	0.13 273	0.48 385	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.16 135	0.46 371	0.46 451	0.29 279	0.36 330	0.37 389	0.24 331	0.28 268	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.11 383	0.09 310

anonymousa	0.23 310	0.11 167	0.50 401	0.21 213	0.16 387	0.31 391	0.20 318	0.36 265	0.35 316	0.32 350	0.50 464	0.39 409	0.26 361	0.22 163	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.11 414	0.07 125	0.08 248

BUS	0.23 310	0.12 209	0.28 147	0.25 417	0.14 305	0.43 492	0.17 177	0.56 492	0.34 300	0.34 382	0.35 320	0.32 350	0.20 279	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.09 268	0.09 310

IER	0.23 310	0.12 209	0.39 286	0.20 168	0.14 305	0.31 391	0.19 267	0.42 330	0.36 329	0.33 362	0.40 377	0.32 350	0.33 452	0.29 285	0.22 340	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.09 268	0.08 248

test_5	0.23 310	0.19 425	0.38 271	0.26 452	0.18 432	0.25 282	0.29 480	0.40 304	0.37 340	0.29 279	0.40 377	0.25 258	0.22 299	0.34 327	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.10 366

BSDual-CNN	0.23 310	0.12 209	0.28 147	0.25 417	0.14 305	0.35 439	0.21 349	0.56 492	0.34 300	0.34 382	0.35 320	0.38 397	0.24 331	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.09 268	0.09 310

iRaft-Stereo_5w	0.23 310	0.18 409	0.44 349	0.22 275	0.13 261	0.19 129	0.19 267	0.37 275	0.32 278	0.28 250	0.37 339	0.34 364	0.23 313	0.65 478	0.27 399	0.06 31	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.08 248

psmg	0.23 310	0.12 209	0.28 147	0.21 213	0.14 305	0.35 439	0.23 401	0.51 428	0.34 300	0.35 399	0.38 353	0.38 397	0.24 331	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.08 379	0.10 341	0.10 376	0.09 268	0.08 248

UDGNet	0.23 310	0.31 525	0.38 271	0.24 379	0.14 305	0.24 264	0.18 221	0.32 199	0.43 407	0.29 279	0.28 229	0.24 249	0.19 270	0.29 285	0.20 295	0.15 491	0.07 293	0.21 537	0.11 414	0.14 452	0.10 366

OMP-Stereo	0.23 310	0.14 317	0.35 220	0.29 505	0.13 261	0.21 192	0.16 135	0.37 275	0.33 290	0.34 382	0.30 255	0.34 364	0.19 270	0.70 492	0.24 370	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IIG-Stereo	0.23 310	0.13 273	0.35 220	0.29 505	0.12 183	0.23 242	0.14 76	0.38 281	0.31 269	0.34 382	0.37 339	0.33 357	0.21 286	0.70 492	0.26 393	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.07 125	0.06 88

ASMatch	0.23 310	0.11 167	0.51 412	0.24 379	0.14 305	0.19 129	0.17 177	0.31 188	0.28 225	0.28 250	0.68 534	0.27 288	0.26 361	0.50 391	0.22 340	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.11 401

PFNet	0.23 310	0.10 93	0.57 438	0.24 379	0.14 305	0.22 220	0.19 267	0.39 293	0.33 290	0.35 399	0.32 278	0.27 288	0.19 270	0.64 471	0.22 340	0.09 308	0.05 32	0.09 266	0.07 161	0.08 195	0.07 177

ICVP	0.23 310	0.13 273	0.44 349	0.26 452	0.14 305	0.29 357	0.25 440	0.45 360	0.33 290	0.29 279	0.43 414	0.35 378	0.25 352	0.26 234	0.23 359	0.12 434	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.10 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 310	0.18 409	0.63 465	0.27 480	0.18 432	0.41 476	0.23 401	0.43 343	0.35 316	0.23 195	0.27 223	0.20 192	0.18 255	0.27 254	0.18 244	0.12 434	0.11 468	0.10 341	0.10 376	0.11 383	0.12 424

CFNet_pseudo	0.23 310	0.13 273	0.47 376	0.19 105	0.13 261	0.26 306	0.16 135	0.44 350	0.44 422	0.29 279	0.37 339	0.38 397	0.23 313	0.29 285	0.21 320	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.08 241	0.11 383	0.09 310

ACVNet	0.23 310	0.13 273	0.35 220	0.18 59	0.15 355	0.27 316	0.23 401	0.39 293	0.44 422	0.28 250	0.41 385	0.38 397	0.26 361	0.27 254	0.32 436	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.07 177

MSMDNet	0.23 310	0.13 273	0.48 385	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.16 135	0.46 371	0.46 451	0.29 279	0.36 330	0.37 389	0.24 331	0.28 268	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.11 383	0.09 310

ccs_rob	0.23 310	0.13 273	0.47 376	0.20 168	0.13 261	0.26 306	0.17 177	0.44 350	0.44 422	0.29 279	0.37 339	0.38 397	0.23 313	0.29 285	0.21 320	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.08 241	0.11 383	0.09 310

G2L-Stereo_test	0.24 341	0.16 376	0.38 271	0.19 105	0.13 261	0.27 316	0.24 423	0.49 401	0.38 354	0.37 422	0.37 339	0.40 424	0.24 331	0.52 402	0.28 403	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.06 104	0.09 268	0.08 248

DCVSM-stereo	0.24 341	0.13 273	0.52 418	0.20 168	0.14 305	0.26 306	0.13 52	0.34 221	0.34 300	0.41 471	0.33 299	0.47 469	0.29 412	0.30 300	0.22 340	0.10 357	0.10 445	0.11 397	0.10 376	0.12 419	0.15 474

rvit_stereo_0075_2	0.24 341	0.17 395	0.50 401	0.26 452	0.22 501	0.22 220	0.15 102	0.40 304	0.35 316	0.27 240	0.37 339	0.29 315	0.20 279	0.28 268	0.19 277	0.17 517	0.12 485	0.19 530	0.12 453	0.13 434	0.13 441

test_sample5	0.24 341	0.13 273	0.42 327	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.21 349	0.50 411	0.34 300	0.32 350	0.41 385	0.29 315	0.23 313	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.11 383	0.10 366

test_sample4	0.24 341	0.13 273	0.43 340	0.20 168	0.12 183	0.32 400	0.21 349	0.51 428	0.34 300	0.31 328	0.37 339	0.28 304	0.23 313	0.53 409	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.11 383	0.10 366

tta	0.24 341	0.12 209	0.40 294	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.28 403	0.10 357	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.08 195	0.07 177

qqq1	0.24 341	0.12 209	0.40 294	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.16 190	0.10 357	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

fff1	0.24 341	0.12 209	0.40 294	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.16 190	0.10 357	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

DualNet	0.24 341	0.13 273	0.42 327	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.21 349	0.50 411	0.34 300	0.33 362	0.43 414	0.29 315	0.23 313	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.11 383	0.10 366

GMStereo_Zeroshot	0.24 341	0.21 451	0.45 360	0.26 452	0.13 261	0.28 336	0.15 102	0.39 293	0.35 316	0.37 422	0.43 414	0.40 424	0.17 230	0.34 327	0.20 295	0.12 434	0.07 293	0.13 456	0.07 161	0.16 474	0.09 310

CFNet_ucs	0.24 341	0.13 273	0.50 401	0.20 168	0.15 355	0.28 336	0.17 177	0.49 401	0.45 433	0.32 350	0.42 401	0.39 409	0.22 299	0.31 307	0.21 320	0.11 396	0.08 379	0.12 435	0.09 334	0.12 419	0.11 401

gwcnet-sp	0.24 341	0.13 273	0.63 465	0.22 275	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.44 350	0.39 364	0.35 399	0.34 309	0.27 288	0.27 380	0.35 336	0.25 380	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

scenet	0.24 341	0.13 273	0.63 465	0.22 275	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.44 350	0.39 364	0.35 399	0.34 309	0.27 288	0.27 380	0.35 336	0.25 380	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

ToySt	0.24 341	0.16 376	0.48 385	0.21 213	0.13 261	0.29 357	0.29 480	0.39 293	0.39 364	0.27 240	0.35 320	0.39 409	0.31 442	0.31 307	0.29 415	0.08 219	0.09 414	0.10 341	0.11 414	0.11 383	0.10 366

ssnet	0.24 341	0.13 273	0.63 465	0.22 275	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.44 350	0.39 364	0.35 399	0.34 309	0.27 288	0.27 380	0.35 336	0.25 380	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

STrans-v2	0.24 341	0.13 273	0.54 425	0.21 213	0.12 183	0.23 242	0.21 349	0.47 379	0.28 225	0.31 328	0.42 401	0.36 383	0.35 465	0.62 463	0.23 359	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.06 88

TransformOpticalFlow	0.24 341	0.13 273	0.56 435	0.23 326	0.11 124	0.21 192	0.19 267	0.40 304	0.32 278	0.30 310	0.43 414	0.36 383	0.31 442	0.61 455	0.20 295	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.07 177

DRaft	0.24 341	0.10 93	0.34 211	0.18 59	0.12 183	0.28 336	0.23 401	0.33 213	0.39 364	0.38 437	0.61 519	0.21 204	0.41 497	0.48 382	0.42 488	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.08 248

HCRNet	0.24 341	0.25 482	0.33 201	0.34 535	0.16 387	0.27 316	0.18 221	0.43 343	0.35 316	0.30 310	0.35 320	0.32 350	0.22 299	0.44 369	0.20 295	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.11 414	0.10 335	0.09 310

ARAFT	0.24 341	0.21 451	0.78 503	0.22 275	0.12 183	0.29 357	0.24 423	0.43 343	0.32 278	0.33 362	0.28 229	0.28 304	0.19 270	0.49 387	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.12 435	0.11 414	0.09 268	0.06 88

cf-r	0.24 341	0.15 351	0.44 349	0.21 213	0.14 305	0.27 316	0.22 376	0.42 330	0.40 381	0.30 310	0.42 401	0.42 440	0.26 361	0.43 365	0.25 380	0.11 396	0.06 167	0.08 181	0.10 376	0.08 195	0.08 248

GANet-RSSM	0.24 341	0.14 317	0.36 240	0.21 213	0.14 305	0.27 316	0.21 349	0.45 360	0.33 290	0.29 279	0.39 366	0.39 409	0.28 397	0.58 439	0.23 359	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.09 310

PSMNet-RSSM	0.24 341	0.15 351	0.36 240	0.21 213	0.14 305	0.25 282	0.20 318	0.48 392	0.37 340	0.30 310	0.44 425	0.38 397	0.26 361	0.52 402	0.22 340	0.12 434	0.07 293	0.11 397	0.13 480	0.10 335	0.09 310

CFNet-ft	0.24 341	0.15 351	0.35 220	0.18 59	0.15 355	0.30 375	0.21 349	0.39 293	0.36 329	0.28 250	0.40 377	0.43 444	0.25 352	0.47 379	0.24 370	0.12 434	0.07 293	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 310

CFNet_RVC	0.24 341	0.15 351	0.35 220	0.18 59	0.15 355	0.30 375	0.21 349	0.39 293	0.36 329	0.28 250	0.40 377	0.43 444	0.25 352	0.47 379	0.24 370	0.12 434	0.07 293	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 310

UCFNet_RVC	0.24 341	0.16 376	0.34 211	0.18 59	0.15 355	0.33 411	0.16 135	0.46 371	0.35 316	0.29 279	0.35 320	0.39 409	0.25 352	0.34 327	0.22 340	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.14 494	0.13 434	0.12 424

AdaStereo	0.24 341	0.16 376	0.37 252	0.24 379	0.12 183	0.32 400	0.17 177	0.54 466	0.42 400	0.33 362	0.38 353	0.35 378	0.21 286	0.30 300	0.22 340	0.14 478	0.06 167	0.13 456	0.08 241	0.11 383	0.08 248
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 341	0.18 409	0.61 454	0.25 417	0.11 124	0.29 357	0.21 349	0.42 330	0.43 407	0.33 362	0.43 414	0.27 288	0.22 299	0.34 327	0.26 393	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

G2L-Stereo	0.25 369	0.16 376	0.47 376	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.18 221	0.46 371	0.35 316	0.33 362	0.37 339	0.40 424	0.22 299	0.60 448	0.30 423	0.10 357	0.09 414	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.09 310

DDVS	0.25 369	0.15 351	0.39 286	0.24 379	0.17 410	0.34 424	0.21 349	0.41 316	0.30 257	0.33 362	0.41 385	0.48 476	0.21 286	0.52 402	0.27 399	0.11 396	0.09 414	0.11 397	0.09 334	0.13 434	0.14 462

ITSA-stereo	0.25 369	0.15 351	0.33 201	0.23 326	0.11 124	0.27 316	0.18 221	0.56 492	0.59 520	0.31 328	0.32 278	0.33 357	0.28 397	0.49 387	0.30 423	0.11 396	0.08 379	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.13 441

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 369	0.14 317	0.95 547	0.21 213	0.27 537	0.20 164	0.19 267	0.48 392	0.25 190	0.26 230	0.55 492	0.34 364	0.18 255	0.25 217	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.12 453	0.12 419	0.12 424

test_sample7	0.25 369	0.15 351	0.35 220	0.20 168	0.14 305	0.28 336	0.21 349	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.39 351	0.23 359	0.14 478	0.09 414	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 424

test_sample6	0.25 369	0.13 273	0.41 317	0.21 213	0.11 124	0.30 375	0.22 376	0.51 428	0.35 316	0.33 362	0.43 414	0.30 331	0.24 331	0.57 432	0.22 340	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.10 376	0.11 383	0.10 366

SMFormer	0.25 369	0.12 209	0.40 294	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.28 403	0.10 357	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.09 268	0.09 310

NINENet	0.25 369	0.15 351	0.37 252	0.23 326	0.16 387	0.43 492	0.17 177	0.60 525	0.46 451	0.32 350	0.37 339	0.32 350	0.20 279	0.42 363	0.21 320	0.10 357	0.10 445	0.12 435	0.08 241	0.11 383	0.10 366

hknet	0.25 369	0.14 317	0.40 294	0.25 417	0.15 355	0.35 439	0.21 349	0.56 492	0.37 340	0.34 382	0.35 320	0.43 444	0.27 380	0.37 344	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.09 268	0.09 310

PSMNet-ADL	0.25 369	0.15 351	0.32 184	0.26 452	0.14 305	0.31 391	0.22 376	0.44 350	0.36 329	0.27 240	0.33 299	0.41 431	0.28 397	0.61 455	0.29 415	0.11 396	0.09 414	0.09 266	0.11 414	0.10 335	0.10 366

PSM-AAD	0.25 369	0.10 93	0.30 164	0.24 379	0.12 183	0.26 306	0.38 534	0.34 221	0.28 225	0.35 399	0.39 366	0.28 304	0.79 570	0.30 300	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.12 435	0.11 414	0.08 195	0.21 536

GrayStereo	0.25 369	0.09 51	0.32 184	0.26 452	0.13 261	0.23 242	0.47 561	0.34 221	0.30 257	0.39 452	0.47 453	0.30 331	0.79 570	0.29 285	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.09 334	0.07 125	0.13 441

RAFT-RH_RVC	0.25 369	0.11 167	0.45 360	0.21 213	0.12 183	0.25 282	0.14 76	0.27 124	0.27 210	0.38 437	1.15 575	0.23 236	0.17 230	0.57 432	0.24 370	0.07 79	0.05 32	0.10 341	0.07 161	0.06 56	0.07 177

UPFNet	0.25 369	0.12 209	0.38 271	0.24 379	0.19 459	0.37 450	0.28 474	0.48 392	0.38 354	0.34 382	0.37 339	0.37 389	0.28 397	0.39 351	0.33 443	0.10 357	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.10 335	0.08 248

acv_ft	0.25 369	0.13 273	0.40 294	0.23 326	0.19 459	0.34 424	0.21 349	0.45 360	0.44 422	0.38 437	0.41 385	0.38 397	0.27 380	0.27 254	0.35 452	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.11 383	0.07 177

iResNet_ROB	0.25 369	0.19 425	0.40 294	0.20 168	0.12 183	0.30 375	0.16 135	0.55 476	0.53 500	0.38 437	0.43 414	0.37 389	0.26 361	0.38 349	0.22 340	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.09 268	0.09 310

coex_refinement	0.26 385	0.16 376	0.36 240	0.23 326	0.15 355	0.31 391	0.20 318	0.49 401	0.42 400	0.35 399	0.42 401	0.45 459	0.27 380	0.55 417	0.33 443	0.10 357	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.10 335	0.10 366

UGAM	0.26 385	0.14 317	0.45 360	0.25 417	0.12 183	0.23 242	0.25 440	0.32 199	0.41 393	0.31 328	0.42 401	0.41 431	0.22 299	0.92 552	0.22 340	0.08 219	0.06 167	0.14 482	0.12 453	0.10 335	0.07 177

SepStereo	0.26 385	0.12 209	0.42 327	0.24 379	0.18 432	0.29 357	0.24 423	0.45 360	0.45 433	0.41 471	0.44 425	0.34 364	0.29 412	0.64 471	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

AACVNet	0.26 385	0.16 376	0.37 252	0.22 275	0.14 305	0.29 357	0.19 267	0.41 316	0.31 269	0.38 437	0.42 401	0.43 444	0.28 397	0.73 502	0.25 380	0.11 396	0.08 379	0.11 397	0.09 334	0.13 434	0.11 401

DEmStereo	0.26 385	0.09 51	0.47 376	0.19 105	0.12 183	0.30 375	0.25 440	0.28 143	0.36 329	0.36 415	0.58 505	0.25 258	0.48 530	0.53 409	0.44 494	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.06 56	0.07 177

LMCR-Stereo	0.26 385	0.18 409	0.49 390	0.28 502	0.14 305	0.36 444	0.23 401	0.54 466	0.34 300	0.39 452	0.40 377	0.29 315	0.29 412	0.37 344	0.27 399	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.13 434	0.09 310

GwcNet-RSSM	0.26 385	0.17 395	0.46 368	0.21 213	0.13 261	0.28 336	0.23 401	0.44 350	0.42 400	0.31 328	0.45 436	0.40 424	0.26 361	0.55 417	0.28 403	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.10 376	0.09 268	0.08 248

DeepPruner_ROB	0.26 385	0.19 425	0.44 349	0.21 213	0.16 387	0.30 375	0.21 349	0.52 447	0.32 278	0.35 399	0.38 353	0.39 409	0.26 361	0.42 363	0.24 370	0.15 491	0.11 468	0.11 397	0.11 414	0.14 452	0.13 441

FSD	0.27 393	0.28 503	0.32 184	0.27 480	0.24 522	0.27 316	0.27 458	0.31 188	0.29 244	0.26 230	0.27 223	0.28 304	0.27 380	0.28 268	0.26 393	0.23 542	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.25 539	0.24 553

ISRNet	0.27 393	0.13 273	0.45 360	0.26 452	0.19 459	0.24 264	0.14 76	0.45 360	0.43 407	0.39 452	0.48 459	0.42 440	0.27 380	0.32 314	0.29 415	0.20 537	0.12 485	0.17 514	0.16 515	0.16 474	0.20 527

rvit_105_1	0.27 393	0.19 425	0.46 368	0.27 480	0.19 459	0.30 375	0.35 519	0.44 350	0.51 486	0.31 328	0.31 269	0.31 341	0.26 361	0.35 336	0.25 380	0.15 491	0.14 507	0.15 497	0.17 524	0.11 383	0.10 366

DispNO	0.27 393	0.18 409	0.62 462	0.23 326	0.17 410	0.25 282	0.22 376	0.45 360	0.41 393	0.32 350	0.39 366	0.38 397	0.27 380	0.77 522	0.27 399	0.09 308	0.07 293	0.10 341	0.10 376	0.08 195	0.08 248

CBFPSM	0.27 393	0.16 376	0.67 480	0.20 168	0.14 305	0.38 458	0.25 440	0.40 304	0.36 329	0.33 362	0.36 330	0.56 515	0.38 482	0.32 314	0.38 461	0.08 219	0.08 379	0.07 97	0.08 241	0.09 268	0.11 401

CSP-Net	0.27 393	0.15 351	0.30 164	0.21 213	0.14 305	0.44 494	0.24 423	0.50 411	0.40 381	0.41 471	0.43 414	0.42 440	0.26 361	0.66 482	0.28 403	0.12 434	0.08 379	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.09 310

DAS	0.27 393	0.12 209	0.42 327	0.24 379	0.18 432	0.29 357	0.24 423	0.45 360	0.45 433	0.41 471	0.44 425	0.34 364	0.29 412	0.75 511	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

AASNet	0.27 393	0.19 425	0.49 390	0.26 452	0.17 410	0.34 424	0.20 318	0.62 538	0.48 465	0.35 399	0.40 377	0.32 350	0.25 352	0.28 268	0.34 448	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.08 241	0.13 434	0.11 401

GEStereo_RVC	0.27 393	0.20 437	0.44 349	0.27 480	0.16 387	0.33 411	0.25 440	0.56 492	0.54 505	0.34 382	0.38 353	0.34 364	0.25 352	0.51 396	0.28 403	0.12 434	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.11 383	0.11 401

RAFT + AFF	0.27 393	0.23 473	0.50 401	0.25 417	0.17 410	0.30 375	0.33 513	0.52 447	0.40 381	0.28 250	0.30 255	0.30 331	0.31 442	0.62 463	0.24 370	0.09 308	0.10 445	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.11 401

MMNet	0.27 393	0.14 317	0.49 390	0.24 379	0.17 410	0.47 508	0.22 376	0.45 360	0.51 486	0.39 452	0.41 385	0.36 383	0.33 452	0.39 351	0.34 448	0.08 219	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.08 248

delet	0.27 393	0.14 317	0.40 294	0.23 326	0.19 459	0.41 476	0.29 480	0.49 401	0.48 465	0.33 362	0.41 385	0.37 389	0.30 426	0.48 382	0.34 448	0.09 308	0.09 414	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.08 248

ac_64	0.27 393	0.13 273	0.41 317	0.24 379	0.17 410	0.36 444	0.22 376	0.46 371	0.33 290	0.35 399	0.36 330	0.52 500	0.30 426	0.62 463	0.32 436	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.09 268	0.08 248

HGLStereo	0.27 393	0.14 317	0.46 368	0.24 379	0.21 485	0.33 411	0.23 401	0.50 411	0.42 400	0.35 399	0.48 459	0.41 431	0.33 452	0.45 372	0.33 443	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.12 424

DSFCA	0.27 393	0.13 273	0.36 240	0.20 168	0.17 410	0.38 458	0.31 496	0.47 379	0.43 407	0.43 487	0.37 339	0.39 409	0.29 412	0.52 402	0.32 436	0.12 434	0.10 445	0.10 341	0.11 414	0.11 383	0.10 366

DMCA-RVC	0.27 393	0.21 451	0.61 454	0.28 502	0.17 410	0.29 357	0.21 349	0.42 330	0.35 316	0.40 462	0.37 339	0.39 409	0.36 469	0.43 365	0.30 423	0.13 453	0.10 445	0.15 497	0.11 414	0.13 434	0.10 366

HSM-Net_RVC	0.27 393	0.11 167	0.42 327	0.19 105	0.11 124	0.34 424	0.20 318	0.62 538	0.43 407	0.40 462	0.43 414	0.50 490	0.26 361	0.76 516	0.22 340	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 393	0.20 437	0.44 349	0.22 275	0.14 305	0.33 411	0.14 76	0.51 428	0.45 433	0.30 310	0.40 377	0.38 397	0.27 380	0.76 516	0.25 380	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.08 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 393	0.21 451	0.59 449	0.25 417	0.18 432	0.29 357	0.22 376	0.50 411	0.40 381	0.38 437	0.41 385	0.43 444	0.27 380	0.43 365	0.29 415	0.11 396	0.08 379	0.10 341	0.10 376	0.10 335	0.11 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 393	0.26 493	0.72 496	0.23 326	0.13 261	0.29 357	0.18 221	0.52 447	0.49 474	0.37 422	0.45 436	0.39 409	0.25 352	0.34 327	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.12 419	0.09 310

StereoDRNet-Refined	0.27 393	0.17 395	0.35 220	0.25 417	0.14 305	0.37 450	0.21 349	0.47 379	0.41 393	0.44 494	0.51 470	0.41 431	0.28 397	0.45 372	0.37 459	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.11 414	0.10 335	0.10 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 414	0.19 425	0.50 401	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.39 351	0.23 359	0.23 542	0.09 414	0.28 557	0.24 552	0.18 505	0.16 483

ssnet_v2	0.28 414	0.16 376	0.44 349	0.22 275	0.15 355	0.40 472	0.30 491	0.57 501	0.46 451	0.38 437	0.36 330	0.47 469	0.29 412	0.38 349	0.39 469	0.13 453	0.11 468	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.11 401

CRFU-Net	0.28 414	0.14 317	0.45 360	0.25 417	0.15 355	0.45 500	0.23 401	0.50 411	0.30 257	0.43 487	0.41 385	0.48 476	0.46 521	0.43 365	0.29 415	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.08 241	0.10 335	0.10 366

dad	0.28 414	0.31 525	0.44 349	0.21 213	0.14 305	0.30 375	0.20 318	0.33 213	0.49 474	0.44 494	0.44 425	0.45 459	0.21 286	0.41 360	0.26 393	0.20 537	0.11 468	0.20 534	0.11 414	0.14 452	0.10 366

FTStereo	0.28 414	0.10 93	0.43 340	0.23 326	0.13 261	0.21 192	0.53 571	0.34 221	0.26 199	0.38 437	0.95 564	0.30 331	0.56 543	0.32 314	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.19 517

ADLNet	0.28 414	0.15 351	0.42 327	0.23 326	0.19 459	0.34 424	0.23 401	0.53 458	0.43 407	0.42 481	0.41 385	0.44 455	0.27 380	0.55 417	0.35 452	0.11 396	0.08 379	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.12 424

UNet	0.28 414	0.14 317	0.69 486	0.23 326	0.20 477	0.44 494	0.22 376	0.50 411	0.40 381	0.34 382	0.39 366	0.43 444	0.33 452	0.40 358	0.31 431	0.09 308	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

STTStereo	0.28 414	0.20 437	0.61 454	0.25 417	0.17 410	0.29 357	0.24 423	0.47 379	0.39 364	0.39 452	0.41 385	0.44 455	0.28 397	0.40 358	0.28 403	0.13 453	0.12 485	0.13 456	0.16 515	0.12 419	0.11 401

RASNet	0.28 414	0.14 317	0.44 349	0.22 275	0.18 432	0.32 400	0.19 267	0.48 392	0.38 354	0.29 279	0.43 414	0.47 469	0.37 478	0.79 526	0.36 458	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.09 334	0.07 125	0.07 177

HSM	0.28 414	0.16 376	0.35 220	0.20 168	0.15 355	0.33 411	0.19 267	0.53 458	0.37 340	0.36 415	0.38 353	0.67 550	0.31 442	0.89 547	0.23 359	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.08 248

DLCB_ROB	0.28 414	0.16 376	0.34 211	0.27 480	0.16 387	0.38 458	0.25 440	0.48 392	0.43 407	0.46 502	0.46 446	0.51 494	0.33 452	0.53 409	0.33 443	0.10 357	0.10 445	0.11 397	0.11 414	0.10 335	0.09 310

ACV-stereo	0.29 425	0.18 409	0.79 510	0.23 326	0.16 387	0.47 508	0.19 267	0.36 265	0.34 300	0.29 279	0.33 299	0.67 550	0.42 506	0.54 415	0.30 423	0.10 357	0.09 414	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.11 401

test_for_model	0.29 425	0.89 592	0.34 211	0.69 584	0.49 573	0.20 164	0.16 135	0.30 176	0.23 161	0.28 250	0.15 86	0.13 83	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.29 565	0.10 445	0.06 32	0.04 1	0.86 597	0.18 509

ff1	0.29 425	0.12 209	0.42 327	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.35 246	0.44 422	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.81 533	1.08 572	0.08 219	0.05 32	0.11 397	0.10 376	0.08 195	0.08 248

LL-Strereo	0.29 425	0.25 482	0.58 443	0.25 417	0.21 485	0.23 242	0.24 423	0.55 476	0.42 400	0.34 382	0.32 278	0.41 431	0.40 493	0.94 556	0.23 359	0.08 219	0.07 293	0.11 397	0.09 334	0.09 268	0.09 310

THIR-Stereo	0.29 425	0.12 209	0.41 317	0.19 105	0.11 124	0.28 336	0.72 585	0.32 199	0.35 316	0.37 422	0.65 528	0.34 364	0.50 533	0.57 432	0.45 497	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.09 334	0.07 125	0.07 177

psm_up	0.29 425	0.16 376	0.41 317	0.26 452	0.17 410	0.32 400	0.26 452	0.55 476	0.43 407	0.36 415	0.40 377	0.45 459	0.37 478	0.58 439	0.30 423	0.11 396	0.12 485	0.13 456	0.12 453	0.10 335	0.10 366

hitnet-ft	0.29 425	0.17 395	0.40 294	0.19 105	0.14 305	0.39 467	0.23 401	0.44 350	0.41 393	0.36 415	0.46 446	0.53 505	0.34 461	0.76 516	0.32 436	0.14 478	0.10 445	0.13 456	0.10 376	0.15 466	0.13 441

FADNet-RVC-Resample	0.29 425	0.25 482	0.93 544	0.26 452	0.16 387	0.32 400	0.21 349	0.47 379	0.39 364	0.35 399	0.38 353	0.33 357	0.27 380	0.53 409	0.24 370	0.10 357	0.10 445	0.14 482	0.13 480	0.13 434	0.16 483

iinet-f	0.30 433	0.18 409	1.03 558	0.20 168	0.15 355	0.44 494	0.22 376	0.45 360	0.37 340	0.35 399	0.44 425	0.41 431	0.34 461	0.34 327	0.40 477	0.10 357	0.09 414	0.08 181	0.08 241	0.13 434	0.11 401

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 437	0.70 492	0.21 213	0.17 410	0.46 502	0.27 458	0.50 411	0.49 474	0.42 481	0.55 492	0.43 444	0.30 426	0.46 375	0.38 461	0.09 308	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.11 383	0.10 366

SACVNet	0.30 433	0.20 437	0.41 317	0.25 417	0.18 432	0.34 424	0.25 440	0.52 447	0.40 381	0.41 471	0.44 425	0.46 467	0.32 449	0.71 495	0.25 380	0.13 453	0.10 445	0.12 435	0.12 453	0.16 474	0.17 495

ADLNet2	0.30 433	0.17 395	0.72 496	0.23 326	0.17 410	0.36 444	0.24 423	0.52 447	0.51 486	0.32 350	0.38 353	0.45 459	0.30 426	0.69 489	0.35 452	0.10 357	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.12 419	0.10 366

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 503	0.83 523	0.23 326	0.15 355	0.30 375	0.17 177	0.49 401	0.37 340	0.30 310	0.38 353	0.30 331	0.27 380	0.52 402	0.31 431	0.14 478	0.14 507	0.14 482	0.16 515	0.21 524	0.23 548

TDLM	0.30 433	0.21 451	0.38 271	0.28 502	0.15 355	0.33 411	0.32 503	0.52 447	0.47 456	0.38 437	0.43 414	0.39 409	0.29 412	0.91 551	0.28 403	0.14 478	0.08 379	0.13 456	0.11 414	0.12 419	0.10 366

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 425	0.41 317	0.26 452	0.16 387	0.33 411	0.26 452	0.52 447	0.47 456	0.40 462	0.46 446	0.43 444	0.31 442	0.89 547	0.26 393	0.14 478	0.09 414	0.14 482	0.13 480	0.14 452	0.10 366

mmx	0.31 440	0.12 209	0.42 327	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.55 476	0.45 433	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.81 533	1.08 572	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.10 366

xxx	0.31 440	0.12 209	0.42 327	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.55 476	0.45 433	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.81 533	1.08 572	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.10 366

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 437	0.81 516	0.24 379	0.18 432	0.46 502	0.27 458	0.41 316	0.49 474	0.39 452	0.55 492	0.49 482	0.35 465	0.37 344	0.38 461	0.11 396	0.11 468	0.11 397	0.12 453	0.12 419	0.09 310

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 93	0.49 390	0.18 59	0.12 183	0.22 220	1.11 607	0.34 221	0.37 340	0.38 437	0.61 519	0.28 304	0.46 521	0.61 455	0.57 521	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.07 177

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 93	0.49 390	0.18 59	0.12 183	0.22 220	1.11 607	0.34 221	0.37 340	0.38 437	0.61 519	0.28 304	0.46 521	0.61 455	0.57 521	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.07 177

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 536	0.78 503	0.25 417	0.20 477	0.33 411	0.20 318	0.49 401	0.40 381	0.34 382	0.39 366	0.41 431	0.29 412	0.63 469	0.31 431	0.13 453	0.14 507	0.14 482	0.15 503	0.19 512	0.19 517

AANet_RVC	0.31 440	0.22 464	0.50 401	0.23 326	0.14 305	0.30 375	0.24 423	0.47 379	0.54 505	0.38 437	0.60 512	0.43 444	0.29 412	0.87 542	0.40 477	0.11 396	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.09 268	0.09 310

NVstereo2D	0.31 440	0.16 376	0.54 425	0.24 379	0.22 501	0.42 483	0.28 474	0.58 510	0.56 514	0.28 250	0.38 353	0.40 424	0.30 426	0.71 495	0.28 403	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.10 376	0.19 512	0.16 483

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 437	0.35 220	0.24 379	0.16 387	0.32 400	0.19 267	0.52 447	0.48 465	0.33 362	0.36 330	0.42 440	0.28 397	0.93 554	0.24 370	0.19 534	0.20 552	0.24 546	0.22 548	0.17 491	0.17 495

z-ln-s-r	0.32 449	0.21 451	0.82 520	0.23 326	0.14 305	0.30 375	0.26 452	0.43 343	0.50 482	0.32 350	0.60 512	0.39 409	0.29 412	0.73 502	0.66 541	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.08 248

YMNet	0.32 449	0.22 464	0.58 443	0.27 480	0.23 514	0.48 514	0.27 458	0.51 428	0.45 433	0.48 514	0.56 499	0.51 494	0.30 426	0.39 351	0.40 477	0.13 453	0.16 529	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 424

YMNet_1	0.32 449	0.22 464	0.58 443	0.27 480	0.23 514	0.48 514	0.27 458	0.51 428	0.45 433	0.48 514	0.56 499	0.51 494	0.30 426	0.39 351	0.40 477	0.13 453	0.16 529	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 424

1111x	0.32 449	0.11 167	0.40 294	0.22 275	0.11 124	0.32 400	0.26 452	0.59 516	0.43 407	0.31 328	0.41 385	0.39 409	0.28 397	0.76 516	1.37 589	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.10 376	0.09 268	0.08 248

pcwnet_v2	0.32 449	0.15 351	1.26 576	0.23 326	0.18 432	0.32 400	0.18 221	0.59 516	0.60 524	0.36 415	0.45 436	0.35 378	0.29 412	0.36 341	0.25 380	0.14 478	0.11 468	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.15 474

FADNet	0.32 449	0.36 539	0.74 501	0.23 326	0.22 501	0.37 450	0.19 267	0.53 458	0.48 465	0.32 350	0.36 330	0.43 444	0.32 449	0.64 471	0.25 380	0.16 506	0.16 529	0.14 482	0.16 515	0.24 537	0.19 517

PS-NSSS	0.32 449	0.30 518	0.46 368	0.23 326	0.17 410	0.33 411	0.24 423	0.57 501	0.41 393	0.37 422	0.52 478	0.35 378	0.30 426	0.80 530	0.30 423	0.17 517	0.14 507	0.21 537	0.15 503	0.15 466	0.13 441

StereoDRNet	0.32 449	0.22 464	0.61 454	0.27 480	0.21 485	0.42 483	0.30 491	0.61 529	0.48 465	0.46 502	0.39 366	0.48 476	0.30 426	0.57 432	0.40 477	0.11 396	0.09 414	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.10 366

DISCO	0.32 449	0.13 273	0.51 412	0.25 417	0.16 387	0.48 514	0.25 440	0.50 411	0.57 517	0.37 422	0.45 436	0.62 534	0.36 469	0.64 471	0.49 508	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.12 419	0.11 401

TCMNet	0.33 458	0.23 473	0.72 496	0.29 505	0.30 551	0.40 472	0.28 474	0.50 411	0.47 456	0.37 422	0.45 436	0.40 424	0.29 412	0.60 448	0.39 469	0.14 478	0.13 497	0.15 497	0.14 494	0.17 491	0.15 474

HBP-ISP	0.33 458	0.30 518	0.72 496	0.22 275	0.16 387	0.32 400	0.22 376	0.54 466	0.44 422	0.41 471	0.49 461	0.33 357	0.38 482	0.73 502	0.25 380	0.18 528	0.19 547	0.24 546	0.20 537	0.16 474	0.13 441

AAGNet	0.33 458	0.11 167	0.37 252	0.25 417	0.16 387	0.20 164	0.19 267	0.30 176	0.27 210	0.35 399	0.35 320	0.27 288	0.30 426	0.44 369	2.66 610	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.07 161	0.08 195	0.06 88

DRN-Test	0.33 458	0.17 395	0.61 454	0.27 480	0.19 459	0.46 502	0.29 480	0.65 547	0.51 486	0.47 510	0.46 446	0.44 455	0.34 461	0.62 463	0.41 485	0.12 434	0.08 379	0.13 456	0.12 453	0.12 419	0.10 366

CBMV_ROB	0.33 458	0.18 409	0.53 422	0.21 213	0.14 305	0.33 411	0.20 318	0.51 428	0.45 433	0.51 522	0.55 492	0.45 459	0.42 506	0.71 495	0.32 436	0.18 528	0.19 547	0.23 544	0.21 540	0.14 452	0.15 474

XPNet_ROB	0.33 458	0.20 437	0.43 340	0.27 480	0.18 432	0.37 450	0.31 496	0.55 476	0.50 482	0.51 522	0.53 485	0.58 523	0.37 478	0.63 469	0.45 497	0.17 517	0.12 485	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.14 462

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 477	0.54 425	0.31 521	0.21 485	0.42 483	0.43 550	0.59 516	0.47 456	0.37 422	0.44 425	0.49 482	0.31 442	0.64 471	0.43 489	0.14 478	0.10 445	0.15 497	0.14 494	0.13 434	0.11 401

CBMV	0.33 458	0.21 451	0.54 425	0.23 326	0.13 261	0.42 483	0.33 513	0.53 458	0.48 465	0.52 528	0.49 461	0.50 490	0.41 497	0.56 428	0.31 431	0.15 491	0.16 529	0.18 522	0.16 515	0.13 434	0.13 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 511	0.91 540	0.26 452	0.21 485	0.47 508	0.31 496	0.54 466	0.54 505	0.44 494	0.52 478	0.50 490	0.35 465	0.39 351	0.39 469	0.11 396	0.11 468	0.10 341	0.09 334	0.14 452	0.13 441

xxxx	0.34 466	0.10 93	0.29 157	0.19 105	0.11 124	0.37 450	0.20 318	0.58 510	0.38 354	0.29 279	0.42 401	0.38 397	0.24 331	0.46 375	2.20 606	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.09 310

test_xeample	0.34 466	0.10 93	0.29 157	0.19 105	0.11 124	0.33 411	0.23 401	0.55 476	0.38 354	0.32 350	0.45 436	0.29 315	0.26 361	0.57 432	2.24 608	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.09 310

FINET	0.34 466	0.27 500	0.80 513	0.24 379	0.24 522	0.36 444	0.34 515	0.54 466	0.72 551	0.39 452	0.47 453	0.32 350	0.30 426	0.51 396	0.32 436	0.19 534	0.17 536	0.13 456	0.12 453	0.18 505	0.16 483

ETE_ROB	0.34 466	0.26 493	0.45 360	0.29 505	0.18 432	0.40 472	0.37 528	0.57 501	0.47 456	0.50 517	0.50 464	0.62 534	0.36 469	0.55 417	0.38 461	0.13 453	0.10 445	0.14 482	0.12 453	0.16 474	0.16 483

DStereoRT	0.35 471	0.13 273	0.51 412	0.25 417	0.16 387	0.42 483	0.19 267	0.48 392	0.39 364	0.30 310	0.39 366	0.24 249	0.39 488	0.64 471	0.30 423	0.08 219	0.07 293	1.54 613	0.41 580	0.08 195	0.11 401

GwcNet	0.35 471	0.23 473	0.88 535	0.25 417	0.24 522	0.48 514	0.27 458	0.55 476	0.57 517	0.38 437	0.52 478	0.51 494	0.32 449	0.60 448	0.41 485	0.13 453	0.11 468	0.12 435	0.11 414	0.13 434	0.14 462

RP	0.35 471	0.22 464	0.51 412	0.31 521	0.24 522	0.37 450	0.28 474	0.50 411	0.58 519	0.40 462	0.63 525	0.61 532	0.47 524	0.61 455	0.39 469	0.16 506	0.15 522	0.17 514	0.15 503	0.17 491	0.17 495

DANet	0.35 471	0.23 473	0.60 451	0.36 546	0.22 501	0.39 467	0.25 440	0.48 392	0.43 407	0.52 528	0.50 464	0.59 525	0.41 497	0.76 516	0.49 508	0.13 453	0.11 468	0.14 482	0.12 453	0.17 491	0.15 474
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 471	0.26 493	0.49 390	0.36 546	0.22 501	0.41 476	0.41 545	0.53 458	0.42 400	0.47 510	0.46 446	0.61 532	0.39 488	0.55 417	0.37 459	0.16 506	0.13 497	0.21 537	0.21 540	0.16 474	0.16 483

w-ln-seven-2	0.36 476	0.29 511	1.06 560	0.27 480	0.18 432	0.37 450	0.30 491	0.50 411	0.54 505	0.45 498	0.55 492	0.45 459	0.41 497	0.62 463	0.49 508	0.10 357	0.10 445	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.11 401

GASNet	0.36 476	0.46 558	0.88 535	0.34 535	0.23 514	0.35 439	0.22 376	0.60 525	0.53 500	0.40 462	0.37 339	0.45 459	0.30 426	0.79 526	0.35 452	0.15 491	0.10 445	0.14 482	0.14 494	0.22 531	0.12 424

Wz-Net-MNSev	0.36 476	0.26 493	0.79 510	0.26 452	0.21 485	0.59 543	0.38 534	0.55 476	0.56 514	0.48 514	0.54 488	0.53 505	0.36 469	0.60 448	0.44 494	0.11 396	0.09 414	0.11 397	0.11 414	0.15 466	0.13 441

APVNet	0.36 476	0.20 437	0.70 492	0.26 452	0.22 501	0.52 533	0.35 519	0.61 529	0.44 422	0.38 437	0.52 478	0.48 476	0.38 482	0.84 538	0.46 503	0.13 453	0.14 507	0.15 497	0.16 515	0.16 474	0.15 474

Syn2CoEx	0.36 476	0.31 525	0.78 503	0.34 535	0.21 485	0.41 476	0.28 474	0.61 529	0.49 474	0.42 481	0.56 499	0.45 459	0.44 512	0.69 489	0.38 461	0.17 517	0.14 507	0.15 497	0.12 453	0.13 434	0.12 424

FAT-Stereo	0.36 476	0.18 409	0.73 500	0.26 452	0.18 432	0.33 411	0.29 480	0.60 525	0.59 520	0.46 502	0.60 512	0.60 528	0.50 533	0.61 455	0.34 448	0.13 453	0.14 507	0.13 456	0.12 453	0.14 452	0.18 509

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 476	0.36 539	0.53 422	0.34 535	0.19 459	0.51 524	0.24 423	0.55 476	0.38 354	0.41 471	0.47 453	0.47 469	0.27 380	0.73 502	0.30 423	0.36 574	0.19 547	0.27 549	0.17 524	0.26 547	0.23 548

GANet	0.36 476	0.22 464	0.49 390	0.29 505	0.17 410	0.41 476	0.38 534	0.57 501	0.45 433	0.46 502	0.75 545	0.55 511	0.40 493	0.94 556	0.41 485	0.13 453	0.13 497	0.13 456	0.11 414	0.14 452	0.11 401

LALA_ROB	0.36 476	0.25 482	0.46 368	0.30 515	0.21 485	0.47 508	0.39 539	0.61 529	0.51 486	0.52 528	0.51 470	0.69 556	0.36 469	0.50 391	0.43 489	0.17 517	0.11 468	0.16 508	0.14 494	0.17 491	0.15 474

SGM-Forest	0.36 476	0.17 395	0.47 376	0.23 326	0.16 387	0.45 500	0.41 545	0.55 476	0.48 465	0.52 528	0.60 512	0.52 500	0.41 497	0.85 539	0.50 514	0.17 517	0.17 536	0.17 514	0.15 503	0.15 466	0.15 474
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 554	0.66 479	0.46 567	0.41 565	0.34 424	0.25 440	0.57 501	0.45 433	0.39 452	0.52 478	0.43 444	0.33 452	0.41 360	0.29 415	0.25 552	0.14 507	0.33 568	0.21 540	0.31 560	0.22 541

Anonymous_2	0.37 486	0.21 451	0.47 376	0.20 168	0.21 485	0.42 483	0.26 452	0.38 281	0.29 244	0.33 362	0.30 255	0.44 455	0.38 482	0.36 341	0.29 415	0.26 553	0.29 574	0.44 576	1.41 613	0.34 564	0.21 536

AF-Net	0.37 486	0.26 493	0.56 435	0.32 527	0.23 514	0.41 476	0.29 480	0.61 529	0.64 535	0.42 481	0.68 534	0.65 545	0.49 531	0.57 432	0.44 494	0.15 491	0.11 468	0.19 530	0.14 494	0.15 466	0.13 441

stereogan	0.37 486	0.17 395	0.65 474	0.27 480	0.22 501	0.62 549	0.26 452	0.59 516	0.63 534	0.43 487	0.60 512	0.67 550	0.42 506	0.68 487	0.35 452	0.13 453	0.14 507	0.14 482	0.12 453	0.19 512	0.17 495

Nwc_Net	0.37 486	0.25 482	0.68 485	0.31 521	0.24 522	0.44 494	0.30 491	0.65 547	0.50 482	0.37 422	0.69 538	0.58 523	0.45 515	0.60 448	0.40 477	0.15 491	0.12 485	0.19 530	0.21 540	0.14 452	0.13 441

RYNet	0.37 486	0.18 409	0.59 449	0.25 417	0.28 542	0.61 547	0.32 503	0.59 516	0.59 520	0.41 471	0.38 353	0.57 520	0.39 488	0.87 542	0.53 519	0.11 396	0.08 379	0.12 435	0.11 414	0.18 505	0.18 509

PA-Net	0.37 486	0.28 503	0.83 523	0.31 521	0.28 542	0.39 467	0.42 548	0.51 428	0.55 511	0.34 382	0.42 401	0.41 431	0.36 469	0.79 526	0.49 508	0.12 434	0.23 564	0.16 508	0.23 550	0.12 419	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 493	0.12 209	0.38 271	0.42 561	3.88 615	0.21 192	0.17 177	0.35 246	0.28 225	0.20 172	0.20 155	0.23 236	0.15 182	0.28 268	0.16 190	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

S-Stereo	0.38 493	0.20 437	1.05 559	0.27 480	0.22 501	0.38 458	0.32 503	0.55 476	0.66 538	0.39 452	0.59 507	0.49 482	0.41 497	0.75 511	0.40 477	0.12 434	0.15 522	0.13 456	0.13 480	0.16 474	0.21 536

ADCRef	0.38 493	0.24 477	0.88 535	0.26 452	0.21 485	0.49 519	0.27 458	0.52 447	0.48 465	0.50 517	0.58 505	0.35 378	0.47 524	0.48 382	1.29 588	0.09 308	0.08 379	0.12 435	0.12 453	0.11 383	0.11 401

PWC_ROB	0.38 493	0.29 511	0.69 486	0.25 417	0.20 477	0.38 458	0.19 267	0.58 510	0.67 541	0.57 541	0.85 557	0.51 494	0.40 493	0.71 495	0.52 517	0.13 453	0.09 414	0.14 482	0.10 376	0.17 491	0.14 462

PWCDC_ROB	0.38 493	0.30 518	0.60 451	0.33 533	0.20 477	0.42 483	0.19 267	0.58 510	0.89 572	0.42 481	1.26 579	0.36 383	0.34 461	0.50 391	0.38 461	0.18 528	0.11 468	0.11 397	0.09 334	0.19 512	0.13 441

aanetorigin	0.39 498	0.29 511	1.09 563	0.24 379	0.19 459	0.28 336	0.37 528	0.33 213	0.47 456	0.94 577	0.82 554	0.52 500	0.54 539	0.49 387	0.50 514	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.16 474	0.15 474

RGC	0.39 498	0.32 530	0.64 473	0.34 535	0.27 537	0.40 472	0.29 480	0.57 501	0.53 500	0.45 498	0.64 527	0.62 534	0.45 515	0.72 500	0.39 469	0.15 491	0.15 522	0.21 537	0.20 537	0.18 505	0.19 517

NCC-stereo	0.39 498	0.25 482	0.69 486	0.32 527	0.28 542	0.46 502	0.36 524	0.65 547	0.52 495	0.40 462	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 502	0.45 497	0.17 517	0.14 507	0.18 522	0.25 557	0.16 474	0.16 483

edge stereo	0.39 498	0.22 464	0.81 516	0.27 480	0.22 501	0.37 450	0.24 423	0.56 492	0.54 505	0.53 534	0.60 512	0.71 559	0.50 533	0.78 524	0.40 477	0.16 506	0.14 507	0.19 530	0.14 494	0.16 474	0.17 495

Abc-Net	0.39 498	0.25 482	0.69 486	0.32 527	0.28 542	0.46 502	0.36 524	0.65 547	0.52 495	0.40 462	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 502	0.45 497	0.17 517	0.14 507	0.18 522	0.25 557	0.16 474	0.16 483
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 498	0.28 503	0.78 503	0.27 480	0.18 432	0.49 519	0.22 376	0.59 516	0.84 570	0.55 538	0.53 485	0.49 482	0.36 469	0.67 486	0.82 555	0.13 453	0.10 445	0.11 397	0.12 453	0.17 491	0.17 495

SQANet	0.40 504	0.48 562	0.67 480	0.48 569	0.39 562	0.48 514	0.22 376	0.51 428	0.43 407	0.40 462	0.47 453	0.47 469	0.33 452	0.54 415	0.32 436	0.36 574	0.15 522	0.40 574	0.21 540	0.45 572	0.31 567

UDG	0.40 504	0.46 558	0.49 390	0.40 559	0.35 559	0.47 508	0.27 458	0.54 466	0.47 456	0.39 452	0.45 436	0.59 525	0.44 512	0.46 375	0.39 469	0.26 553	0.19 547	0.48 578	0.22 548	0.34 564	0.26 558

DDUNet	0.41 506	0.50 567	0.48 385	0.44 564	0.39 562	0.46 502	0.32 503	0.50 411	0.43 407	0.45 498	0.52 478	0.57 520	0.36 469	0.48 382	0.33 443	0.33 571	0.21 554	0.55 582	0.25 557	0.37 568	0.32 570

222	0.41 506	0.10 93	0.29 157	0.19 105	0.11 124	0.36 444	0.20 318	0.57 501	0.39 364	0.35 399	0.44 425	0.30 331	0.27 380	0.55 417	3.56 613	0.11 396	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.09 268	0.09 310

NaN_ROB	0.41 506	0.28 503	0.62 462	0.30 515	0.19 459	0.51 524	0.47 561	0.58 510	0.59 520	0.56 539	0.47 453	0.49 482	0.41 497	1.21 581	0.64 538	0.12 434	0.18 542	0.12 435	0.13 480	0.11 383	0.14 462

w-ln-seven	0.42 509	0.30 518	1.18 570	0.26 452	0.22 501	0.58 540	0.31 496	0.62 538	0.81 562	0.58 542	0.61 519	0.53 505	0.36 469	0.57 432	0.65 540	0.11 396	0.10 445	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.13 441

test_sample9	0.42 509	0.19 425	0.50 401	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.66 482	0.91 562	0.23 542	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 505	0.16 483

SDNR	0.42 509	0.21 451	0.82 520	0.21 213	0.18 432	1.27 592	0.17 177	0.50 411	0.49 474	0.42 481	0.81 552	0.38 397	0.27 380	1.19 578	0.38 461	0.23 542	0.24 566	0.17 514	0.13 480	0.17 491	0.20 527

ccnet	0.42 509	0.31 525	0.48 385	0.27 480	0.32 555	0.60 546	0.32 503	0.65 547	0.46 451	0.53 534	0.66 530	0.56 515	0.45 515	0.72 500	0.61 531	0.26 553	0.19 547	0.24 546	0.21 540	0.26 547	0.22 541

SHD	0.42 509	0.27 500	0.81 516	0.31 521	0.25 530	0.42 483	0.22 376	0.66 553	0.94 580	0.63 549	0.60 512	0.59 525	0.47 524	0.59 445	0.58 526	0.15 491	0.13 497	0.16 508	0.16 515	0.20 521	0.22 541

STTRV1_RVC	0.42 509	0.32 530	0.89 538	0.29 505	0.36 560	0.49 519	0.31 496	0.61 529	0.53 500	0.46 502	0.56 499	0.47 469	0.43 510	1.00 565	0.39 469	0.27 558	0.21 554	0.20 534	0.18 530	0.25 539	0.17 495

Wz-Net-SNSev	0.43 515	0.41 554	1.27 577	0.30 515	0.21 485	0.44 494	0.41 545	0.61 529	0.65 536	0.46 502	0.65 528	0.62 534	0.39 488	0.74 510	0.59 527	0.12 434	0.11 468	0.12 435	0.13 480	0.16 474	0.14 462

XQC	0.43 515	0.37 544	0.96 549	0.34 535	0.25 530	0.53 534	0.34 515	0.60 525	0.73 554	0.51 522	0.46 446	0.57 520	0.47 524	0.70 492	0.72 546	0.17 517	0.12 485	0.18 522	0.15 503	0.25 539	0.23 548

CC-Net-ROB	0.43 515	0.47 560	0.65 474	0.37 553	0.23 514	0.51 524	0.29 480	0.66 553	0.49 474	0.46 502	0.51 470	0.48 476	0.38 482	0.96 560	0.35 452	0.34 572	0.23 564	0.55 582	0.25 557	0.31 560	0.20 527

GANetREF_RVC	0.43 515	0.47 560	0.69 486	0.38 555	0.20 477	0.51 524	0.48 565	0.66 553	0.66 538	0.46 502	0.46 446	0.50 490	0.44 512	0.90 550	0.39 469	0.27 558	0.21 554	0.32 566	0.18 530	0.27 552	0.22 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 515	0.26 493	0.54 425	0.31 521	0.20 477	0.51 524	0.32 503	0.70 564	0.60 524	0.59 543	0.55 492	0.65 545	0.41 497	1.40 591	0.51 516	0.13 453	0.17 536	0.21 537	0.16 515	0.17 491	0.18 509

PDISCO_ROB	0.43 515	0.30 518	0.67 480	0.43 562	0.36 560	0.67 554	0.32 503	0.72 567	0.76 556	0.43 487	0.53 485	0.63 542	0.40 493	0.66 482	0.47 505	0.21 539	0.12 485	0.21 537	0.19 535	0.25 539	0.20 527

WQFJA1++	0.44 521	0.07 2	0.63 465	0.18 59	0.13 261	0.15 31	0.11 17	0.20 34	0.11 4	2.05 610	0.12 40	0.23 236	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 619	0.07 177

z-mn7	0.44 521	0.40 550	1.09 563	0.25 417	0.18 432	0.61 547	0.34 515	0.56 492	0.93 578	0.43 487	0.96 565	0.53 505	0.39 488	0.94 556	0.59 527	0.10 357	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.14 452	0.13 441

DeepPrunerF	0.44 521	0.29 511	1.29 579	0.33 533	0.30 551	0.35 439	0.36 524	0.62 538	1.15 591	0.40 462	0.44 425	0.39 409	0.41 497	0.80 530	0.52 517	0.18 528	0.14 507	0.23 544	0.21 540	0.17 491	0.17 495

ADCP+	0.45 524	0.24 477	1.15 569	0.25 417	0.22 501	0.56 536	0.39 539	0.54 466	0.51 486	0.44 494	0.51 470	0.46 467	0.52 538	0.56 428	1.89 602	0.10 357	0.08 379	0.11 397	0.10 376	0.14 452	0.13 441

PASM	0.45 524	0.35 536	0.90 539	0.35 544	0.33 556	0.39 467	0.38 534	0.50 411	0.61 528	0.52 528	0.51 470	0.62 534	0.45 515	0.93 554	0.48 506	0.26 553	0.29 574	0.29 561	0.33 570	0.29 558	0.26 558

DStereoO	0.46 526	0.32 530	0.51 412	0.36 546	0.29 550	0.38 458	0.45 554	0.55 476	0.60 524	0.47 510	0.49 461	0.48 476	0.73 567	0.59 445	0.69 544	0.81 598	0.18 542	0.38 571	0.19 535	0.46 574	0.20 527

zh-mn7	0.46 526	0.45 557	1.48 585	0.25 417	0.19 459	0.44 494	0.29 480	0.56 492	0.82 563	0.65 553	0.96 565	0.49 482	0.38 482	0.88 545	0.63 536	0.12 434	0.10 445	0.11 397	0.11 414	0.13 434	0.14 462

G-Net	0.46 526	0.25 482	0.86 532	0.34 535	0.28 542	0.90 576	0.35 519	0.47 379	0.45 433	0.68 556	1.22 577	0.64 544	0.60 550	0.61 455	0.57 521	0.16 506	0.14 507	0.17 514	0.13 480	0.22 531	0.19 517

GCST	0.47 529	0.60 576	0.57 438	1.04 601	0.48 572	0.38 458	0.11 17	0.40 304	0.32 278	0.41 471	0.34 309	0.29 315	0.17 230	0.46 375	0.19 277	0.69 591	0.42 586	0.79 595	0.62 598	0.62 583	0.46 583

ADCL	0.47 529	0.22 464	1.00 553	0.27 480	0.19 459	0.74 561	0.64 580	0.54 466	0.69 546	0.56 539	0.71 539	0.55 511	0.60 550	0.60 448	1.43 590	0.11 396	0.09 414	0.13 456	0.13 480	0.14 452	0.14 462

DPSNet	0.47 529	0.24 477	0.93 544	0.27 480	0.20 477	0.75 563	0.57 574	0.84 582	0.79 560	0.47 510	0.51 470	0.60 528	0.69 563	0.87 542	0.71 545	0.16 506	0.13 497	0.12 435	0.10 376	0.25 539	0.21 536

zh-sn7	0.48 532	0.51 569	1.43 584	0.29 505	0.20 477	0.47 508	0.39 539	0.57 501	0.62 530	0.52 528	0.81 552	0.52 500	0.56 543	1.05 570	0.87 559	0.12 434	0.13 497	0.13 456	0.13 480	0.17 491	0.16 483

ADCPNet	0.48 532	0.29 511	1.60 589	0.27 480	0.23 514	0.70 559	0.38 534	0.53 458	0.51 486	0.51 522	0.59 507	0.67 550	0.56 543	0.60 448	1.14 577	0.15 491	0.18 542	0.14 482	0.23 550	0.19 512	0.19 517

MDST_ROB	0.48 532	0.14 317	0.95 547	0.30 515	0.21 485	1.33 595	0.32 503	0.77 572	0.56 514	1.06 585	0.71 539	0.49 482	0.35 465	1.26 584	0.38 461	0.13 453	0.11 468	0.16 508	0.13 480	0.12 419	0.12 424

test_sample8	0.49 535	0.19 425	0.50 401	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.55 476	0.34 300	0.62 547	0.38 353	1.15 580	0.67 561	0.66 482	0.91 562	0.23 542	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 505	0.16 483

SuperB	0.49 535	0.28 503	2.23 596	0.23 326	0.15 355	0.41 476	0.32 503	0.47 379	0.82 563	0.43 487	0.50 464	0.33 357	0.45 515	0.68 487	1.08 572	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.98 604	0.14 462

ADCMid	0.49 535	0.34 534	1.13 568	0.26 452	0.21 485	0.51 524	0.37 528	0.57 501	0.54 505	0.75 564	0.66 530	0.62 534	0.64 560	0.64 471	1.68 595	0.13 453	0.12 485	0.17 514	0.17 524	0.20 521	0.17 495

psmorigin	0.50 538	0.25 482	3.03 605	0.24 379	0.19 459	0.38 458	0.22 376	0.50 411	0.44 422	0.64 551	0.68 534	0.71 559	0.51 536	0.85 539	0.45 497	0.14 478	0.17 536	0.13 456	0.14 494	0.16 474	0.21 536

CSAN	0.50 538	0.35 536	0.78 503	0.36 546	0.23 514	0.56 536	0.59 577	0.61 529	0.70 548	0.64 551	0.78 549	0.65 545	0.60 550	1.38 590	0.62 533	0.21 539	0.17 536	0.20 534	0.20 537	0.18 505	0.18 509

SGM_RVC	0.50 538	0.19 425	0.50 401	0.25 417	0.15 355	0.69 556	0.39 539	0.68 561	0.82 563	0.95 579	0.84 556	1.13 577	0.76 568	1.16 577	0.60 530	0.16 506	0.16 529	0.16 508	0.16 515	0.16 474	0.17 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 538	0.20 437	0.78 503	0.24 379	0.26 535	0.39 467	0.30 491	0.51 428	0.50 482	0.54 536	1.23 578	2.52 607	0.37 478	0.77 522	0.95 565	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.10 335	0.08 248

Wz-Net-TNSev	0.51 542	0.58 574	1.61 591	0.25 417	0.21 485	0.65 551	0.45 554	0.63 545	0.69 546	0.51 522	0.54 488	0.71 559	0.60 550	1.00 565	0.77 550	0.15 491	0.15 522	0.13 456	0.15 503	0.21 524	0.20 527

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 542	0.50 567	0.86 532	0.39 557	0.24 522	0.84 571	0.55 572	0.56 492	0.62 530	0.60 544	0.68 534	0.62 534	0.42 506	1.13 576	0.43 489	0.23 542	0.27 570	0.27 549	0.35 572	0.25 539	0.29 563

AnyNet_C32	0.51 542	0.40 550	1.10 567	0.29 505	0.28 542	0.59 543	0.58 575	0.54 466	0.60 524	0.62 547	0.66 530	0.54 509	0.54 539	0.78 524	1.74 599	0.15 491	0.14 507	0.15 497	0.17 524	0.20 521	0.20 527

WCMA_ROB	0.51 542	0.21 451	0.65 474	0.25 417	0.21 485	0.58 540	0.32 503	0.54 466	0.55 511	0.95 579	1.40 584	1.28 585	0.81 573	0.73 502	0.62 533	0.18 528	0.15 522	0.15 497	0.15 503	0.19 512	0.19 517

WZ-Net	0.52 546	0.38 548	1.90 593	0.30 515	0.24 522	0.57 539	0.48 565	0.62 538	0.78 559	0.50 517	0.71 539	0.68 554	0.54 539	0.98 564	0.84 556	0.13 453	0.10 445	0.11 397	0.12 453	0.19 512	0.20 527

SANet	0.53 547	0.28 503	0.96 549	0.26 452	0.15 355	0.69 556	0.44 553	0.67 558	1.34 595	0.67 555	0.98 568	0.94 570	0.71 565	0.89 547	0.76 547	0.14 478	0.12 485	0.12 435	0.11 414	0.17 491	0.16 483

Consistency-Raft	0.55 548	0.48 562	1.02 556	0.45 565	0.49 573	0.49 519	0.47 561	0.72 567	0.72 551	0.45 498	0.82 554	0.47 469	0.60 550	0.50 391	0.63 536	0.39 578	0.39 584	0.44 576	0.51 588	0.52 577	0.37 573

anonymity	0.56 549	0.54 572	0.70 492	0.47 568	0.61 584	0.56 536	0.43 550	0.69 562	0.49 474	0.63 549	0.55 492	0.54 509	0.60 550	0.61 455	0.57 521	0.55 584	0.53 595	0.50 579	0.54 592	0.51 576	0.56 588

MFN_U_SF_RVC	0.56 549	0.51 569	1.19 571	0.38 555	0.22 501	0.69 556	0.27 458	0.80 577	0.67 541	0.73 560	0.74 544	0.87 566	0.61 559	0.81 533	0.76 547	0.29 565	0.27 570	0.32 566	0.37 576	0.32 563	0.31 567

SAMSARA	0.56 549	0.39 549	0.80 513	0.60 580	0.46 570	1.00 580	1.23 610	0.67 558	0.68 544	0.71 559	0.54 488	0.89 569	0.57 546	0.81 533	0.62 533	0.19 534	0.22 559	0.18 522	0.18 530	0.27 552	0.25 556

otaku	0.57 552	0.62 578	0.87 534	0.63 582	0.44 569	0.73 560	0.37 528	0.65 547	0.66 538	0.51 522	0.75 545	0.66 549	0.45 515	0.69 489	0.46 503	0.53 581	0.34 580	0.55 582	0.35 572	0.60 582	0.45 580

Ntro	0.58 553	0.64 579	0.92 542	0.66 583	0.50 575	0.77 564	0.36 524	0.66 553	0.70 548	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.51 536	0.75 511	0.45 497	0.56 585	0.32 578	0.56 585	0.34 571	0.63 584	0.46 583

PVD	0.58 553	0.34 534	0.84 528	0.39 557	0.31 554	0.59 543	0.47 561	0.80 577	1.25 592	0.92 575	1.09 571	0.79 563	0.82 574	0.85 539	0.76 547	0.21 539	0.18 542	0.22 543	0.18 530	0.27 552	0.35 572

ADCS	0.58 553	0.40 550	1.35 582	0.29 505	0.24 522	0.55 535	0.45 554	0.67 558	0.83 567	0.76 566	0.71 539	0.68 554	0.60 550	0.76 516	2.23 607	0.16 506	0.16 529	0.16 508	0.17 524	0.22 531	0.22 541

MeshStereo	0.58 553	0.27 500	0.67 480	0.22 275	0.17 410	0.66 553	0.37 528	0.78 573	0.61 528	1.47 606	1.30 580	1.65 593	0.79 570	1.12 575	0.59 527	0.17 517	0.17 536	0.17 514	0.14 494	0.17 491	0.14 462
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 557	0.33 533	0.61 454	0.30 515	0.25 530	0.86 573	0.35 519	0.55 476	0.67 541	1.10 587	1.49 589	1.76 596	0.97 584	0.88 545	0.49 508	0.23 542	0.21 554	0.27 549	0.27 565	0.25 539	0.24 553

DGSMNet	0.61 558	0.29 511	0.91 540	0.51 573	0.70 589	0.62 549	1.38 611	0.59 516	0.55 511	0.37 422	0.61 519	0.52 500	0.33 452	0.65 478	0.43 489	0.53 581	0.60 602	0.67 587	0.61 597	0.63 584	0.61 598

FCDSN-DC	0.63 559	0.31 525	0.61 454	0.36 546	0.30 551	0.65 551	0.37 528	0.66 553	0.68 544	1.14 589	1.54 592	1.71 595	1.26 593	0.92 552	0.64 538	0.24 549	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.27 552	0.27 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 559	0.37 544	2.40 600	0.26 452	0.25 530	0.38 458	0.49 567	0.41 316	1.06 585	1.38 595	0.87 561	0.62 534	0.95 581	0.65 478	1.65 594	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.11 414	0.19 512	0.17 495

AnyNet_C01	0.65 561	0.58 574	2.60 603	0.32 527	0.26 535	0.88 574	0.61 578	0.63 545	0.62 530	0.68 556	0.96 565	0.76 562	0.60 550	0.96 560	1.43 590	0.16 506	0.16 529	0.17 514	0.17 524	0.23 534	0.23 548

DispFullNet	0.66 562	0.89 592	1.59 588	0.77 590	1.21 607	0.51 524	0.23 401	0.59 516	0.72 551	0.69 558	0.61 519	0.69 556	0.91 580	0.79 526	0.48 506	0.27 558	0.12 485	0.73 590	0.30 569	0.65 587	0.40 576

NVStereoNet_ROB	0.67 563	0.49 566	0.83 523	0.48 569	0.40 564	0.51 524	0.46 557	0.70 564	0.77 558	0.84 570	1.72 597	1.02 575	0.83 575	1.23 582	0.79 553	0.32 570	0.38 583	0.40 574	0.46 582	0.36 567	0.41 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 564	0.64 579	1.06 560	0.45 565	0.27 537	1.40 599	0.58 575	0.78 573	0.92 576	0.84 570	0.86 558	0.88 568	0.68 562	1.33 589	0.68 543	0.37 576	0.29 574	0.34 569	0.36 575	0.43 570	0.37 573

SPS-STEREO	0.69 565	0.61 577	0.98 551	0.52 576	0.57 581	0.74 561	0.50 568	0.78 573	0.62 530	0.95 579	0.86 558	0.94 570	0.70 564	1.01 567	0.87 559	0.58 587	0.51 592	0.50 579	0.50 587	0.55 579	0.58 591
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 566	0.30 518	0.69 486	0.32 527	0.27 537	0.81 570	0.39 539	0.79 576	0.82 563	1.41 598	1.58 594	1.98 598	1.26 593	1.02 568	0.77 550	0.24 549	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.26 558

FC-DCNN v2	0.71 567	0.30 518	0.67 480	0.32 527	0.27 537	0.84 571	0.39 539	0.84 582	0.85 571	1.44 602	1.64 595	2.09 600	1.28 595	1.06 571	0.80 554	0.24 549	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.25 556

RainbowNet	0.72 568	0.89 592	1.02 556	0.82 591	0.63 586	0.78 567	0.52 569	0.81 579	0.93 578	0.60 544	0.79 550	0.80 564	0.60 550	0.80 530	0.57 521	0.78 596	0.55 598	0.78 593	0.49 585	0.76 593	0.58 591

ACVNet_1	0.72 568	0.81 587	1.37 583	0.72 588	0.53 579	0.77 564	0.42 548	0.85 585	0.90 574	0.74 563	0.75 545	1.32 587	0.72 566	1.02 568	0.55 520	0.54 583	0.31 577	0.71 589	0.35 572	0.64 586	0.45 580

ACVNet-4b	0.72 568	0.81 587	1.33 581	0.72 588	0.50 575	0.80 569	0.31 496	0.71 566	0.80 561	0.50 517	0.72 543	0.95 572	0.43 510	0.96 560	1.20 585	1.13 610	0.21 554	0.76 592	0.45 581	0.65 587	0.46 583

MFMNet_re	0.72 568	0.76 585	0.99 552	0.62 581	0.70 589	0.77 564	0.67 581	0.75 570	0.83 567	0.78 568	0.86 558	0.69 556	0.78 569	0.71 495	0.61 531	0.66 590	0.59 601	0.61 586	0.58 596	0.68 590	0.71 602

ELAS_RVC	0.74 572	0.36 539	1.00 553	0.37 553	0.33 556	0.88 574	0.93 599	0.83 581	1.08 587	1.35 594	1.33 583	1.24 583	1.33 597	1.06 571	0.95 565	0.27 558	0.25 568	0.29 561	0.27 565	0.30 559	0.30 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 572	0.36 539	0.85 531	0.36 546	0.33 556	1.36 596	0.77 590	0.93 586	0.92 576	1.41 598	1.53 591	1.16 581	1.17 589	0.95 559	1.03 569	0.26 553	0.25 568	0.28 557	0.28 568	0.31 560	0.30 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 574	0.44 556	1.98 594	0.49 572	0.16 387	0.58 540	0.31 496	0.81 579	0.83 567	0.41 471	0.52 478	0.98 574	0.58 547	4.97 618	1.03 569	0.11 396	0.07 293	0.10 341	0.24 552	0.27 552	0.26 558

RTS	0.78 575	0.48 562	4.68 608	0.34 535	0.28 542	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 478	0.11 468	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 517

RTSA	0.78 575	0.48 562	4.68 608	0.34 535	0.28 542	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 478	0.11 468	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 517

DStereoSA	0.81 577	0.37 544	1.08 562	0.51 573	0.65 587	0.67 554	1.44 612	0.74 569	1.06 585	0.54 536	1.67 596	0.49 482	1.78 603	0.96 560	1.69 597	0.28 562	0.43 587	0.27 549	0.51 588	0.40 569	0.58 591

DStereoFS	0.84 578	0.66 581	0.80 513	0.53 577	0.50 575	1.23 590	0.55 572	0.94 587	1.32 594	0.89 572	1.32 581	1.04 576	2.32 610	1.29 587	1.14 577	0.31 569	0.35 581	0.30 563	0.39 579	0.34 564	0.60 594

SGM+DAISY	0.87 579	0.66 581	1.30 580	0.51 573	0.60 583	1.03 581	0.84 596	0.76 571	0.73 554	1.39 596	1.51 590	1.31 586	1.22 591	1.11 573	1.08 572	0.57 586	0.53 595	0.51 581	0.51 588	0.54 578	0.61 598

ACVNet_2	0.89 580	0.87 591	1.25 575	0.82 591	0.62 585	0.97 579	0.62 579	1.14 592	1.42 597	1.00 582	1.40 584	1.47 590	0.84 576	1.11 573	0.66 541	0.61 588	0.43 587	0.78 593	0.49 585	0.75 592	0.52 586

IMH-64-1	0.91 581	0.86 589	0.84 528	0.97 596	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 572	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 595	0.60 594

IMH-64	0.91 581	0.86 589	0.84 528	0.97 596	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 572	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 595	0.60 594

MonStereo1	0.93 583	0.56 573	0.82 520	0.69 584	0.58 582	1.37 597	0.35 519	0.94 587	1.25 592	0.93 576	1.90 600	1.52 591	2.10 607	1.27 585	0.77 550	0.69 591	0.33 579	0.75 591	0.47 584	0.70 591	0.57 590

U	1.00 584	0.09 51	0.21 81	0.21 213	3.68 613	6.12 617	0.14 76	0.21 47	0.21 127	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.07 79	0.05 32	5.42 622	2.90 620	0.07 125	0.06 88

PWCK	1.00 584	1.17 606	1.70 592	0.91 594	0.41 565	1.19 588	0.92 598	1.10 590	1.14 590	1.16 590	1.14 574	1.25 584	0.88 579	1.75 600	1.04 571	0.87 601	0.50 590	0.87 596	0.53 591	0.96 603	0.52 586

WAO-7	1.01 586	0.89 592	0.93 544	0.83 593	0.66 588	1.18 586	0.81 594	1.40 597	1.57 601	1.11 588	1.76 599	1.45 589	1.19 590	1.50 593	1.14 577	0.61 588	0.62 605	0.70 588	0.68 600	0.66 589	0.60 594

MADNet+	1.01 586	1.16 605	4.72 610	0.70 586	0.47 571	1.24 591	0.96 600	0.97 589	0.89 572	0.65 553	0.77 548	0.87 566	0.85 578	2.09 604	1.68 595	0.38 577	0.39 584	0.31 565	0.27 565	0.43 570	0.39 575

MultiAttention	1.02 588	0.13 273	0.43 340	0.35 544	0.43 568	5.36 613	1.71 613	0.69 562	0.53 500	0.36 415	0.63 525	0.55 511	0.22 299	7.60 623	0.43 489	0.09 308	0.06 167	0.14 482	0.24 552	0.26 547	0.30 564

IMH	1.05 589	0.95 597	1.00 553	1.01 598	0.78 595	1.11 583	0.68 582	1.38 596	1.43 598	1.00 582	1.72 597	1.43 588	1.14 586	1.73 599	0.89 561	1.09 607	0.55 598	0.99 600	0.57 595	0.87 598	0.62 600

WAO-6	1.07 590	0.93 596	0.92 542	0.96 595	0.78 595	1.28 593	0.75 587	1.34 595	2.00 605	1.02 584	1.54 592	1.59 592	1.22 591	1.31 588	1.14 577	0.78 596	0.55 598	1.02 602	0.75 604	0.83 594	0.69 601

LVE	1.13 591	1.02 598	1.28 578	1.01 598	0.80 598	1.29 594	0.81 594	1.47 600	1.96 603	1.07 586	1.90 600	1.90 597	1.01 585	1.48 592	0.91 562	0.93 604	0.61 604	0.94 597	0.69 601	0.87 598	0.75 606

JetBlue	1.14 592	0.76 585	2.36 598	0.59 579	0.75 591	3.04 610	1.78 614	1.11 591	0.90 574	0.94 577	1.10 572	1.66 594	1.28 595	2.09 604	1.72 598	0.43 580	0.36 582	0.38 571	0.38 578	0.58 581	0.56 588

Dean	1.17 593	1.04 600	1.49 587	1.03 600	0.78 595	1.20 589	0.77 590	1.48 601	1.96 603	1.28 592	1.99 603	2.15 601	1.14 586	1.25 583	1.00 568	0.81 598	0.60 602	1.01 601	0.69 601	0.92 602	0.74 605

SGM-ForestM	1.36 594	0.28 503	0.79 510	0.26 452	0.16 387	2.26 607	1.00 602	1.42 598	1.46 599	2.38 612	2.05 604	5.95 620	2.66 612	2.95 610	2.46 609	0.17 517	0.18 542	0.18 522	0.18 530	0.15 466	0.18 509

xyz-stereo	1.40 595	0.10 93	17.09 628	0.18 59	0.07 1	4.78 612	0.18 221	0.29 157	0.34 300	0.36 415	2.81 611	0.40 424	0.29 412	0.56 428	0.24 370	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.06 104	0.06 56	0.05 26

MANE	1.41 596	0.36 539	0.74 501	0.43 562	0.41 565	2.16 606	0.80 592	2.39 614	3.38 610	2.22 611	3.06 612	3.54 613	2.73 613	2.15 606	1.94 604	0.28 562	0.27 570	0.30 563	0.46 582	0.28 557	0.34 571

TorneroNet-64	1.43 597	1.03 599	1.20 572	1.10 602	0.86 601	2.26 607	0.73 586	1.84 606	3.84 615	1.25 591	2.25 608	2.69 609	1.42 598	1.76 601	1.43 590	0.76 595	0.50 590	1.09 603	0.66 599	1.23 607	0.76 607

notaker	1.45 598	1.34 609	1.48 585	1.40 609	1.07 605	1.18 586	0.85 597	1.48 601	1.40 596	1.51 607	3.46 613	2.40 606	1.81 604	1.76 601	1.45 593	1.11 608	0.69 610	1.38 610	0.87 607	1.31 609	0.97 610

WAO-8	1.46 599	1.10 603	1.09 563	1.10 602	0.84 599	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 613	1.44 602	2.21 606	2.15 601	1.43 599	3.17 611	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 600	0.71 602

Venus	1.46 599	1.10 603	1.09 563	1.10 602	0.84 599	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 613	1.44 602	2.21 606	2.15 601	1.43 599	3.17 611	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 600	0.71 602

UNDER WATER-64	1.55 601	1.19 607	2.52 601	1.31 607	0.95 603	2.12 605	1.21 609	1.45 599	3.19 609	1.43 601	1.32 581	2.64 608	2.04 606	1.63 596	1.83 600	1.11 608	0.67 609	1.28 608	0.92 608	1.19 605	1.02 611

UNDER WATER	1.59 602	1.22 608	2.36 598	1.38 608	1.03 604	1.67 602	1.10 606	1.54 604	3.63 611	1.44 602	1.47 588	2.85 610	2.25 609	1.67 597	1.94 604	1.06 606	0.62 605	1.31 609	0.93 609	1.21 606	1.02 611

LSM	1.64 603	0.40 550	2.56 602	2.02 613	17.61 627	0.51 524	0.52 569	0.61 529	0.76 556	0.82 569	1.11 573	0.63 542	0.54 539	0.75 511	0.49 508	0.16 506	0.24 566	0.18 522	0.21 540	0.25 539	2.42 618

LE_ROB	1.76 604	0.20 437	2.68 604	0.48 569	0.52 578	0.78 567	0.96 600	0.84 582	6.61 620	7.40 623	2.08 605	2.08 599	4.83 615	1.27 585	3.79 614	0.10 357	0.08 379	0.12 435	0.11 414	0.11 383	0.10 366

ktn	1.77 605	1.36 610	1.22 573	1.43 610	1.14 606	1.52 600	1.08 605	1.51 603	3.96 616	2.77 615	4.69 615	3.35 612	1.46 601	1.69 598	1.25 587	1.43 612	0.77 611	1.45 611	0.99 610	1.32 610	0.96 609

KSHMR	1.89 606	1.36 610	1.60 589	1.47 611	1.22 608	1.38 598	1.06 604	1.79 605	5.97 619	1.42 600	5.65 619	2.98 611	1.14 586	2.23 607	1.20 585	1.27 611	1.12 612	1.46 612	1.10 612	1.32 610	1.15 613

TorneroNet	2.22 607	1.08 602	1.24 574	1.14 606	0.90 602	5.58 614	0.80 592	2.12 612	8.69 622	2.58 613	5.42 617	3.88 614	1.97 605	1.78 603	1.87 601	0.86 600	0.54 597	1.15 607	0.74 603	1.23 607	0.85 608

MADNet++	2.26 608	1.80 613	2.06 595	2.13 615	1.97 612	2.61 609	1.79 615	2.38 613	2.16 606	2.75 614	2.65 610	2.38 605	2.43 611	3.17 611	3.21 611	2.17 615	1.95 616	1.94 615	1.63 614	2.06 613	2.01 617

JetRed	2.30 609	2.64 615	6.12 612	1.12 605	1.38 610	5.85 616	3.29 616	1.99 610	1.67 602	1.98 609	1.95 602	2.16 604	1.60 602	2.48 608	4.10 615	1.05 605	1.60 613	1.09 603	1.01 611	1.67 612	1.28 614

HanzoNet	2.97 610	1.69 612	2.29 597	1.74 612	1.33 609	1.53 601	1.03 603	1.99 610	2.64 608	5.51 619	5.16 616	5.90 619	6.82 621	4.32 617	3.29 612	3.16 618	2.02 618	1.92 614	2.87 619	2.24 614	1.89 616

coex-ft	3.44 611	0.73 584	48.55 640	0.24 379	0.19 459	0.50 523	0.43 550	0.47 379	2.40 607	7.03 622	1.20 576	0.97 573	2.23 608	0.73 502	1.92 603	0.12 434	0.15 522	0.14 482	0.12 453	0.21 524	0.43 578

TCMNet-wrong-test	4.29 612	5.57 620	4.65 607	11.33 625	10.39 622	5.73 615	4.48 618	4.13 618	1.02 581	1.91 608	2.39 609	6.16 622	3.62 614	3.84 616	4.50 617	1.99 614	0.47 589	1.97 616	1.69 615	5.69 621	4.31 622

DPSimNet_ROB	4.34 613	4.23 616	6.89 614	3.67 616	3.68 613	4.75 611	5.21 619	2.67 615	3.68 612	5.82 620	3.95 614	5.57 616	6.72 620	3.46 615	4.48 616	4.05 621	2.88 619	4.68 621	3.12 621	3.69 616	3.62 621

tt	4.71 614	0.10 93	3.94 606	2.06 614	1.53 611	10.14 622	16.88 623	9.27 626	4.98 617	1.39 596	1.02 569	4.68 615	4.90 616	3.35 614	5.86 619	5.76 623	9.15 629	2.24 618	2.53 617	3.10 615	1.32 615

BEATNet-Init1	4.73 615	2.61 614	13.29 627	0.58 578	0.53 579	10.12 621	3.33 617	4.83 619	5.01 618	8.75 624	8.51 621	14.08 631	7.60 622	7.70 624	5.34 618	0.28 562	0.28 573	0.34 569	0.37 576	0.57 580	0.45 580

USTest	6.88 616	5.23 619	5.63 611	7.22 621	7.29 617	14.34 625	22.76 625	8.48 624	9.32 623	5.42 618	6.39 620	6.29 623	6.64 619	6.92 621	8.62 622	1.94 613	3.29 620	2.16 617	2.55 618	3.85 617	3.29 620

ASD4	7.23 617	6.65 621	7.69 615	5.24 618	5.62 616	11.85 623	20.36 624	7.57 623	7.14 621	6.55 621	5.47 618	5.99 621	5.78 617	7.22 622	9.24 623	4.85 622	4.44 621	6.40 626	5.19 622	6.53 622	4.89 623

EDNetEfficientorigin	7.51 618	0.52 571	140.47 642	0.25 417	0.17 410	0.42 483	0.29 480	0.47 379	1.03 582	1.28 592	1.02 569	0.83 565	0.84 576	0.75 511	0.99 567	0.10 357	0.09 414	0.12 435	0.10 376	0.21 524	0.22 541

DGTPSM_ROB	8.34 619	5.10 617	10.37 625	5.31 619	10.18 620	8.33 618	23.60 629	6.06 621	13.41 629	4.90 616	10.87 626	5.65 617	10.44 623	6.17 619	12.59 624	3.74 619	7.55 624	3.69 619	7.26 625	4.14 618	7.46 624

DPSMNet_ROB	8.40 620	5.11 618	10.49 626	5.58 620	10.25 621	8.34 619	23.62 630	6.07 622	13.45 630	4.93 617	10.88 627	5.66 618	10.44 623	6.24 620	12.64 625	3.98 620	7.61 625	3.76 620	7.30 626	4.20 619	7.51 625

DLNR_Zeroshot_test	10.44 621	12.10 628	19.93 630	106.08 642	23.66 638	0.14 20	0.13 52	3.22 616	0.17 55	0.16 128	0.23 183	0.16 149	0.10 52	0.31 307	0.15 164	2.36 616	0.06 167	0.07 97	0.07 161	39.70 641	0.06 88

DLNR-FE	10.45 622	12.13 629	19.94 631	106.10 643	23.12 637	0.14 20	0.13 52	3.28 617	0.17 55	0.16 128	0.23 183	0.16 149	0.10 52	0.31 307	0.15 164	2.41 617	0.06 167	0.07 97	0.07 161	40.22 642	0.06 88

LRCNet_RVC	10.90 623	14.34 631	9.35 616	15.35 626	8.04 619	1.08 582	0.34 515	8.78 625	0.70 548	12.63 631	16.05 630	9.85 624	6.54 618	8.57 625	6.34 620	20.27 637	5.40 623	23.70 636	21.88 637	14.87 629	13.83 632

DPSM_ROB	11.49 624	9.87 626	10.35 623	11.13 623	11.31 623	19.11 631	27.51 632	13.37 631	14.21 632	10.31 628	11.06 628	10.96 629	11.27 629	11.96 631	13.59 627	6.78 625	8.19 627	6.03 623	7.09 623	7.93 623	7.73 627

DPSM	11.49 624	9.87 626	10.35 623	11.13 623	11.31 623	19.11 631	27.51 632	13.37 631	14.21 632	10.31 628	11.06 628	10.96 629	11.27 629	11.96 631	13.59 627	6.78 625	8.19 627	6.03 623	7.09 623	7.93 623	7.73 627

xxxxx1	15.27 626	9.54 623	10.31 620	20.13 629	18.88 628	17.08 626	23.03 626	10.36 627	10.99 625	9.21 625	9.62 622	10.74 626	10.61 626	10.72 627	13.89 629	7.97 627	9.20 630	31.85 639	44.72 641	12.84 626	13.69 629

tt_ll	15.27 626	9.54 623	10.31 620	20.13 629	18.88 628	17.08 626	23.03 626	10.36 627	10.99 625	9.21 625	9.62 622	10.74 626	10.61 626	10.72 627	13.89 629	7.97 627	9.20 630	31.85 639	44.72 641	12.84 626	13.69 629

ff	15.27 626	9.54 623	10.31 620	20.13 629	18.88 628	17.08 626	23.03 626	10.36 627	10.99 625	9.21 625	9.62 622	10.74 626	10.61 626	10.72 627	13.89 629	7.97 627	9.20 630	31.85 639	44.72 641	12.84 626	13.69 629

PML	16.10 629	12.82 630	6.78 613	5.23 617	7.76 618	33.92 635	66.56 642	5.30 620	10.28 624	26.12 642	68.59 642	20.51 633	13.49 631	10.06 626	6.78 621	5.96 624	2.00 617	6.04 625	2.18 616	8.96 625	2.60 619

Anonymous_1	16.62 630	9.35 622	9.84 617	10.66 622	14.64 625	18.66 630	27.12 631	12.64 630	13.51 631	10.76 630	10.30 625	10.13 625	10.60 625	11.06 630	12.74 626	15.87 636	7.74 626	16.92 633	43.48 640	58.66 643	7.68 626

HaxPig	17.72 631	20.22 640	19.73 629	16.53 627	16.51 626	9.27 620	9.33 620	14.34 633	13.27 628	18.65 632	18.70 631	17.35 632	16.77 632	17.04 633	16.45 632	22.05 638	20.89 639	22.27 635	21.53 636	21.29 636	22.13 641

MEDIAN_ROB	21.21 632	24.62 641	23.47 638	19.58 628	19.65 631	13.22 624	10.96 621	17.88 634	17.00 634	22.14 641	22.02 633	20.86 634	20.36 633	21.06 634	19.71 633	25.63 640	24.13 640	26.21 637	25.20 638	25.17 637	25.38 642

RAFT-FEzeroshot	23.10 633	19.88 636	20.56 632	22.49 633	22.75 634	38.38 636	55.50 639	26.84 638	28.66 639	20.60 636	22.10 634	22.05 635	22.74 635	24.00 637	27.37 638	13.59 630	16.48 634	12.14 627	14.28 629	15.96 631	15.54 635

RAFT-FE	23.10 633	19.88 636	20.56 632	22.49 633	22.75 634	38.38 636	55.50 639	26.84 638	28.66 639	20.60 636	22.10 634	22.05 635	22.74 635	24.00 637	27.37 638	13.59 630	16.48 634	12.14 627	14.28 629	15.96 631	15.54 635

CasAABBNet	23.10 633	19.86 634	20.64 634	22.47 632	22.73 632	38.41 639	55.50 639	26.89 640	28.70 641	20.61 638	22.15 636	22.08 638	22.75 637	23.99 635	27.36 636	13.59 630	16.48 634	12.14 627	14.27 628	15.95 630	15.53 634

FlowAnything	23.14 636	19.87 635	20.79 635	22.50 635	22.74 633	38.39 638	55.46 637	26.89 640	28.72 642	20.77 640	22.29 638	22.07 637	22.72 634	23.99 635	27.41 640	13.60 633	16.55 638	12.15 630	14.36 632	15.97 633	15.52 633

Selective-RAFT-Error	23.16 637	19.93 638	20.87 636	22.54 636	22.81 636	38.52 641	55.47 638	27.01 643	28.83 643	20.66 639	22.25 637	22.09 639	22.80 639	24.09 639	27.36 636	13.61 634	16.48 634	12.15 630	14.28 629	15.99 634	15.57 637

LSM0	24.24 638	19.98 639	22.32 637	24.22 637	40.14 642	38.48 640	55.20 636	26.95 642	28.57 638	20.49 635	21.83 632	22.26 640	22.75 637	24.22 640	27.30 635	13.66 635	16.32 633	12.19 632	14.15 627	16.10 635	17.66 638

AVERAGE_ROB	25.43 639	29.06 642	27.24 639	24.63 638	24.20 639	17.73 629	12.61 622	22.29 637	21.39 637	26.79 643	26.16 641	25.20 641	24.64 642	25.07 641	23.53 634	29.96 641	28.40 641	30.60 638	29.58 639	29.72 638	29.84 643

RSGM-EC	29.65 640	17.75 632	10.04 618	35.31 639	33.15 640	26.42 633	46.65 634	19.89 635	17.74 635	18.92 633	23.36 639	30.14 642	23.59 640	41.87 642	45.99 641	59.56 642	34.38 642	33.25 642	20.37 634	34.97 639	19.60 639

acva	29.65 640	17.75 632	10.04 618	35.31 639	33.15 640	26.42 633	46.65 634	19.89 635	17.74 635	18.92 633	23.36 639	30.14 642	23.59 640	41.87 642	45.99 641	59.56 642	34.38 642	33.25 642	20.37 634	34.97 639	19.60 639

test_example2	101.33 642	108.28 643	68.15 641	98.43 641	106.93 643	89.75 642	102.43 643	36.80 644	97.65 644	129.04 644	130.15 643	65.26 644	66.62 643	92.11 644	80.24 643	144.10 644	199.48 644	81.81 644	103.01 644	125.01 644	101.27 644

ccccc	256.34 643	256.29 644	313.62 643	354.40 644	364.36 644	149.10 643	168.46 644	152.89 645	131.30 645	153.93 645	155.56 644	164.00 645	204.39 644	268.02 645	295.19 644	390.55 645	349.22 645	244.59 645	219.82 645	412.30 645	378.83 645

GS-Stereo							0.16 135	0.26 110	0.18 67	0.13 65	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 248

FADE		1.06 601		0.71 587	0.76 594			1.85 609	1.52 600	0.75 564		1.17 582		2.83 609		24.23 639	4.70 622	17.35 634	17.61 633	0.49 575	0.44 579

Low-res two-view benchmark