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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

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

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

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

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

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

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

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

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

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

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

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

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

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

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

water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

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

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

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 333	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 577	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 556	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 520

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 355	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

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

HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 277	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 228	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

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

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

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

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

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

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

iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 209	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 546	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 258	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

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

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

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 300	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 514	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

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

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

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

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

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

test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 346	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 219	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

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

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

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

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

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

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

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

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

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

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

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

IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 456	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

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

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

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

GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 366	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 407	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 355	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 470	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 258	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 459	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 333	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 548	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 500	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 355	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 454	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 502	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 228	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 425	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TDLM	0.30 443	0.21 462	0.38 277	0.28 510	0.15 364	0.33 421	0.32 513	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.33 468	0.21 462	0.54 430	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 523	0.53 468	0.48 475	0.52 538	0.49 470	0.50 500	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 476	0.29 522	0.91 547	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 515	0.44 504	0.52 487	0.50 500	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.35 481	0.23 484	0.60 456	0.36 558	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 538	0.50 473	0.59 535	0.41 507	0.76 526	0.49 518	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 481	0.26 504	0.49 396	0.36 558	0.22 509	0.41 486	0.41 555	0.53 468	0.42 409	0.47 520	0.46 455	0.61 542	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 547	0.21 550	0.16 486	0.16 494

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.36 486	0.17 406	0.47 382	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 555	0.55 486	0.48 475	0.52 538	0.60 522	0.52 510	0.41 507	0.85 549	0.50 524	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 496	0.41 565	0.66 484	0.46 578	0.41 573	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 578	0.21 550	0.31 572	0.22 551

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

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

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

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

RYNet	0.37 496	0.18 420	0.59 454	0.25 426	0.28 550	0.61 557	0.32 513	0.59 526	0.59 530	0.41 481	0.38 362	0.57 530	0.39 498	0.87 552	0.53 529	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 520

PA-Net	0.37 496	0.28 514	0.83 529	0.31 532	0.28 550	0.39 477	0.42 558	0.51 438	0.55 521	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 518	0.12 446	0.23 574	0.16 518	0.23 560	0.12 431	0.18 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 503	0.12 218	0.38 277	0.42 572	3.88 625	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

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

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

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

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

aanetorigin	0.39 508	0.29 522	1.09 570	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 538	0.33 224	0.47 466	0.94 587	0.82 564	0.52 510	0.54 549	0.49 397	0.50 524	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

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

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

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

Abc-Net	0.39 508	0.25 493	0.69 491	0.32 538	0.28 550	0.46 512	0.36 534	0.65 557	0.52 505	0.40 472	0.57 512	0.56 525	0.47 534	0.73 512	0.45 507	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 567	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 508	0.28 514	0.78 509	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 580	0.55 548	0.53 494	0.49 492	0.36 479	0.67 496	0.82 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

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

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

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

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

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

w-ln-seven	0.42 519	0.30 529	1.18 579	0.26 460	0.22 509	0.58 550	0.31 506	0.62 548	0.81 572	0.58 552	0.61 529	0.53 515	0.36 479	0.57 442	0.65 550	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 525	0.47 571	0.69 491	0.38 566	0.20 485	0.51 534	0.48 575	0.66 563	0.66 548	0.46 512	0.46 455	0.50 500	0.44 522	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 576	0.18 540	0.27 564	0.22 551
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 525	0.26 504	0.54 430	0.31 532	0.20 485	0.51 534	0.32 513	0.70 574	0.60 534	0.59 553	0.55 501	0.65 555	0.41 507	1.40 601	0.51 526	0.13 465	0.17 546	0.21 547	0.16 525	0.17 503	0.18 520

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

WQFJA1++	0.44 531	0.07 3	0.63 470	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 620	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 629	0.07 187

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

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

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

PASM	0.45 534	0.35 547	0.90 545	0.35 556	0.33 564	0.39 477	0.38 544	0.50 421	0.61 538	0.52 538	0.51 479	0.62 544	0.45 525	0.93 564	0.48 516	0.26 565	0.29 584	0.29 571	0.33 580	0.29 570	0.26 568

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

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

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

GCST	0.47 539	0.60 587	0.57 443	1.04 611	0.48 583	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 601	0.42 596	0.79 605	0.62 608	0.62 594	0.46 593

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

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

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

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

MDST_ROB	0.48 542	0.14 326	0.95 554	0.30 526	0.21 493	1.33 605	0.32 513	0.77 582	0.56 524	1.06 595	0.71 549	0.49 492	0.35 475	1.26 594	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.50 548	0.19 436	0.50 407	0.25 426	0.15 364	0.69 566	0.39 549	0.68 571	0.82 573	0.95 589	0.84 566	1.13 587	0.76 578	1.16 587	0.60 540	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 548	0.20 448	0.78 509	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 546	1.23 588	2.52 617	0.37 488	0.77 532	0.95 575	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 552	0.50 578	0.86 538	0.39 568	0.24 530	0.84 581	0.55 582	0.56 502	0.62 540	0.60 554	0.68 544	0.62 544	0.42 516	1.13 586	0.43 499	0.23 554	0.27 580	0.27 559	0.35 582	0.25 551	0.29 573

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

WCMA_ROB	0.51 552	0.21 462	0.65 479	0.25 426	0.21 493	0.58 550	0.32 513	0.54 476	0.55 521	0.95 589	1.40 594	1.28 595	0.81 583	0.73 512	0.62 543	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 527

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

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

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

anonymity	0.56 559	0.54 583	0.70 498	0.47 579	0.61 594	0.56 546	0.43 560	0.69 572	0.49 484	0.63 559	0.55 501	0.54 519	0.60 560	0.61 465	0.57 531	0.55 594	0.53 605	0.50 589	0.54 602	0.51 587	0.56 598

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

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

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

Ntro	0.58 563	0.64 590	0.92 549	0.66 594	0.50 585	0.77 574	0.36 534	0.66 563	0.70 558	0.50 527	0.59 517	0.65 555	0.51 546	0.75 521	0.45 507	0.56 595	0.32 588	0.56 595	0.34 581	0.63 595	0.46 593

PVD	0.58 563	0.34 545	0.84 534	0.39 568	0.31 562	0.59 553	0.47 571	0.80 587	1.25 602	0.92 585	1.09 581	0.79 573	0.82 584	0.85 549	0.76 557	0.21 551	0.18 552	0.22 553	0.18 540	0.27 564	0.35 582

ADCS	0.58 563	0.40 561	1.35 592	0.29 513	0.24 530	0.55 545	0.45 564	0.67 568	0.83 577	0.76 576	0.71 549	0.68 564	0.60 560	0.76 526	2.23 617	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 551

MeshStereo	0.58 563	0.27 511	0.67 485	0.22 282	0.17 418	0.66 563	0.37 538	0.78 583	0.61 538	1.47 616	1.30 590	1.65 603	0.79 580	1.12 585	0.59 537	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 567	0.33 544	0.61 459	0.30 526	0.25 538	0.86 583	0.35 529	0.55 486	0.67 551	1.10 597	1.49 599	1.76 606	0.97 594	0.88 555	0.49 518	0.23 554	0.21 564	0.27 559	0.27 575	0.25 551	0.24 563

DGSMNet	0.61 568	0.29 522	0.91 547	0.51 584	0.70 599	0.62 559	1.38 621	0.59 526	0.55 521	0.37 432	0.61 529	0.52 510	0.33 462	0.65 488	0.43 499	0.53 591	0.60 612	0.67 597	0.61 607	0.63 595	0.61 608

FCDSN-DC	0.63 569	0.31 536	0.61 459	0.36 558	0.30 559	0.65 561	0.37 538	0.66 563	0.68 554	1.14 599	1.54 602	1.71 605	1.26 603	0.92 562	0.64 548	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.27 564	0.27 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 569	0.37 555	2.40 610	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 577	0.41 325	1.06 595	1.38 605	0.87 571	0.62 544	0.95 591	0.65 488	1.65 604	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

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

DispFullNet	0.66 572	0.89 603	1.59 598	0.77 600	1.21 617	0.51 534	0.23 411	0.59 526	0.72 561	0.69 568	0.61 529	0.69 566	0.91 590	0.79 536	0.48 516	0.27 570	0.12 495	0.73 600	0.30 579	0.65 598	0.40 586

NVStereoNet_ROB	0.67 573	0.49 577	0.83 529	0.48 580	0.40 572	0.51 534	0.46 567	0.70 574	0.77 568	0.84 580	1.72 607	1.02 585	0.83 585	1.23 592	0.79 563	0.32 581	0.38 593	0.40 584	0.46 592	0.36 579	0.41 587
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 574	0.64 590	1.06 567	0.45 576	0.27 545	1.40 609	0.58 585	0.78 583	0.92 586	0.84 580	0.86 568	0.88 578	0.68 572	1.33 599	0.68 553	0.37 587	0.29 584	0.34 579	0.36 585	0.43 582	0.37 583

SPS-STEREO	0.69 575	0.61 588	0.98 558	0.52 587	0.57 591	0.74 571	0.50 578	0.78 583	0.62 540	0.95 589	0.86 568	0.94 580	0.70 574	1.01 577	0.87 569	0.58 597	0.51 602	0.50 589	0.50 597	0.55 590	0.58 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 576	0.30 529	0.69 491	0.32 538	0.27 545	0.81 580	0.39 549	0.79 586	0.82 573	1.41 608	1.58 604	1.98 608	1.26 603	1.02 578	0.77 560	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.26 559	0.26 568

FC-DCNN v2	0.71 577	0.30 529	0.67 485	0.32 538	0.27 545	0.84 581	0.39 549	0.84 592	0.85 581	1.44 612	1.64 605	2.09 610	1.28 605	1.06 581	0.80 564	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.26 559	0.25 566

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

ACVNet_1	0.72 578	0.81 598	1.37 593	0.72 598	0.53 589	0.77 574	0.42 558	0.85 595	0.90 584	0.74 573	0.75 555	1.32 597	0.72 576	1.02 578	0.55 530	0.54 593	0.31 587	0.71 599	0.35 582	0.64 597	0.45 590

ACVNet-4b	0.72 578	0.81 598	1.33 591	0.72 598	0.50 585	0.80 579	0.31 506	0.71 576	0.80 571	0.50 527	0.72 553	0.95 582	0.43 520	0.96 570	1.20 595	1.13 620	0.21 564	0.76 602	0.45 591	0.65 598	0.46 593

MFMNet_re	0.72 578	0.76 596	0.99 559	0.62 592	0.70 599	0.77 574	0.67 591	0.75 580	0.83 577	0.78 578	0.86 568	0.69 566	0.78 579	0.71 505	0.61 541	0.66 600	0.59 611	0.61 596	0.58 606	0.68 601	0.71 612

ELAS_RVC	0.74 582	0.36 550	1.00 560	0.37 564	0.33 564	0.88 584	0.93 609	0.83 591	1.08 597	1.35 604	1.33 593	1.24 593	1.33 607	1.06 581	0.95 575	0.27 570	0.25 578	0.29 571	0.27 575	0.30 571	0.30 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 582	0.36 550	0.85 537	0.36 558	0.33 564	1.36 606	0.77 600	0.93 596	0.92 586	1.41 608	1.53 601	1.16 591	1.17 599	0.95 569	1.03 579	0.26 565	0.25 578	0.28 567	0.28 578	0.31 572	0.30 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 584	0.44 567	1.98 604	0.49 583	0.16 395	0.58 550	0.31 506	0.81 589	0.83 577	0.41 481	0.52 487	0.98 584	0.58 557	4.97 628	1.03 579	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 562	0.27 564	0.26 568

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

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

DStereoSA	0.81 587	0.37 555	1.08 569	0.51 584	0.65 597	0.67 564	1.44 622	0.74 579	1.06 595	0.54 546	1.67 606	0.49 492	1.78 613	0.96 570	1.69 607	0.28 574	0.43 597	0.27 559	0.51 598	0.40 581	0.58 601

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

SGM+DAISY	0.87 589	0.66 592	1.30 590	0.51 584	0.60 593	1.03 591	0.84 606	0.76 581	0.73 564	1.39 606	1.51 600	1.31 596	1.22 601	1.11 583	1.08 582	0.57 596	0.53 605	0.51 591	0.51 598	0.54 589	0.61 608

ACVNet_2	0.89 590	0.87 602	1.25 585	0.82 601	0.62 595	0.97 589	0.62 589	1.14 602	1.42 607	1.00 592	1.40 594	1.47 600	0.84 586	1.11 583	0.66 551	0.61 598	0.43 597	0.78 603	0.49 595	0.75 603	0.52 596

IMH-64-1	0.91 591	0.86 600	0.84 534	0.97 606	0.75 601	0.92 587	0.71 593	1.27 603	1.10 598	0.89 582	1.45 596	1.14 588	0.96 592	1.19 588	0.84 566	0.74 603	0.51 602	0.97 608	0.55 603	0.84 606	0.60 604

IMH-64	0.91 591	0.86 600	0.84 534	0.97 606	0.75 601	0.92 587	0.71 593	1.27 603	1.10 598	0.89 582	1.45 596	1.14 588	0.96 592	1.19 588	0.84 566	0.74 603	0.51 602	0.97 608	0.55 603	0.84 606	0.60 604

MonStereo1	0.93 593	0.56 584	0.82 526	0.69 595	0.58 592	1.37 607	0.35 529	0.94 597	1.25 602	0.93 586	1.90 610	1.52 601	2.10 617	1.27 595	0.77 560	0.69 601	0.33 589	0.75 601	0.47 594	0.70 602	0.57 600

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

PWCK	1.00 594	1.17 616	1.70 602	0.91 604	0.41 573	1.19 598	0.92 608	1.10 600	1.14 600	1.16 600	1.14 584	1.25 594	0.88 589	1.75 610	1.04 581	0.87 611	0.50 600	0.87 606	0.53 601	0.96 613	0.52 596

WAO-7	1.01 596	0.89 603	0.93 551	0.83 603	0.66 598	1.18 596	0.81 604	1.40 607	1.57 611	1.11 598	1.76 609	1.45 599	1.19 600	1.50 603	1.14 587	0.61 598	0.62 615	0.70 598	0.68 610	0.66 600	0.60 604

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

MultiAttention	1.02 598	0.13 283	0.43 346	0.35 556	0.43 577	5.36 623	1.71 623	0.69 572	0.53 510	0.36 425	0.63 535	0.55 521	0.22 308	7.60 633	0.43 499	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 562	0.26 559	0.30 574

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

WAO-6	1.07 600	0.93 606	0.92 549	0.96 605	0.78 605	1.28 603	0.75 597	1.34 605	2.00 615	1.02 594	1.54 602	1.59 602	1.22 601	1.31 598	1.14 587	0.78 606	0.55 608	1.02 612	0.75 614	0.83 605	0.69 611

LVE	1.13 601	1.02 608	1.28 588	1.01 608	0.80 608	1.29 604	0.81 604	1.47 610	1.96 613	1.07 596	1.90 610	1.90 607	1.01 595	1.48 602	0.91 572	0.93 614	0.61 614	0.94 607	0.69 611	0.87 608	0.75 616

JetBlue	1.14 602	0.76 596	2.36 608	0.59 590	0.75 601	3.04 620	1.78 624	1.11 601	0.90 584	0.94 587	1.10 582	1.66 604	1.28 605	2.09 614	1.72 608	0.43 590	0.36 592	0.38 581	0.38 588	0.58 592	0.56 598

Dean	1.17 603	1.04 610	1.49 597	1.03 610	0.78 605	1.20 599	0.77 600	1.48 611	1.96 613	1.28 602	1.99 613	2.15 611	1.14 596	1.25 593	1.00 578	0.81 608	0.60 612	1.01 611	0.69 611	0.92 612	0.74 615

SGM-ForestM	1.36 604	0.28 514	0.79 516	0.26 460	0.16 395	2.26 617	1.00 612	1.42 608	1.46 609	2.38 622	2.05 614	5.95 630	2.66 622	2.95 620	2.46 619	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 520

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

MANE	1.41 606	0.36 550	0.74 507	0.43 573	0.41 573	2.16 616	0.80 602	2.39 624	3.38 620	2.22 621	3.06 622	3.54 623	2.73 623	2.15 616	1.94 614	0.28 574	0.27 580	0.30 573	0.46 592	0.28 569	0.34 581

TorneroNet-64	1.43 607	1.03 609	1.20 582	1.10 612	0.86 611	2.26 617	0.73 596	1.84 616	3.84 625	1.25 601	2.25 618	2.69 619	1.42 608	1.76 611	1.43 600	0.76 605	0.50 600	1.09 613	0.66 609	1.23 617	0.76 617

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

WAO-8	1.46 609	1.10 613	1.09 570	1.10 612	0.84 609	2.06 613	0.75 597	1.84 616	3.83 623	1.44 612	2.21 616	2.15 611	1.43 609	3.17 621	1.19 593	0.91 612	0.65 617	1.09 613	0.79 615	0.90 610	0.71 612

Venus	1.46 609	1.10 613	1.09 570	1.10 612	0.84 609	2.06 613	0.75 597	1.84 616	3.83 623	1.44 612	2.21 616	2.15 611	1.43 609	3.17 621	1.19 593	0.91 612	0.65 617	1.09 613	0.79 615	0.90 610	0.71 612

UNDER WATER-64	1.55 611	1.19 617	2.52 611	1.31 617	0.95 613	2.12 615	1.21 619	1.45 609	3.19 619	1.43 611	1.32 591	2.64 618	2.04 616	1.63 606	1.83 610	1.11 618	0.67 619	1.28 618	0.92 618	1.19 615	1.02 621

UNDER WATER	1.59 612	1.22 618	2.36 608	1.38 618	1.03 614	1.67 612	1.10 616	1.54 614	3.63 621	1.44 612	1.47 598	2.85 620	2.25 619	1.67 607	1.94 614	1.06 616	0.62 615	1.31 619	0.93 619	1.21 616	1.02 621

LSM	1.64 613	0.40 561	2.56 612	2.02 623	17.61 637	0.51 534	0.52 579	0.61 539	0.76 566	0.82 579	1.11 583	0.63 552	0.54 549	0.75 521	0.49 518	0.16 518	0.24 576	0.18 532	0.21 550	0.25 551	2.42 628

LE_ROB	1.76 614	0.20 448	2.68 614	0.48 580	0.52 588	0.78 577	0.96 610	0.84 592	6.61 630	7.40 633	2.08 615	2.08 609	4.83 625	1.27 595	3.79 624	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

ktn	1.77 615	1.36 620	1.22 583	1.43 620	1.14 616	1.52 610	1.08 615	1.51 613	3.96 626	2.77 625	4.69 625	3.35 622	1.46 611	1.69 608	1.25 597	1.43 622	0.77 621	1.45 621	0.99 620	1.32 620	0.96 619

KSHMR	1.89 616	1.36 620	1.60 599	1.47 621	1.22 618	1.38 608	1.06 614	1.79 615	5.97 629	1.42 610	5.65 629	2.98 621	1.14 596	2.23 617	1.20 595	1.27 621	1.12 622	1.46 622	1.10 622	1.32 620	1.15 623

TorneroNet	2.22 617	1.08 612	1.24 584	1.14 616	0.90 612	5.58 624	0.80 602	2.12 622	8.69 632	2.58 623	5.42 627	3.88 624	1.97 615	1.78 613	1.87 611	0.86 610	0.54 607	1.15 617	0.74 613	1.23 617	0.85 618

MADNet++	2.26 618	1.80 623	2.06 605	2.13 625	1.97 622	2.61 619	1.79 625	2.38 623	2.16 616	2.75 624	2.65 620	2.38 615	2.43 621	3.17 621	3.21 621	2.17 625	1.95 626	1.94 625	1.63 624	2.06 623	2.01 627

JetRed	2.30 619	2.64 625	6.12 622	1.12 615	1.38 620	5.85 626	3.29 626	1.99 620	1.67 612	1.98 619	1.95 612	2.16 614	1.60 612	2.48 618	4.10 625	1.05 615	1.60 623	1.09 613	1.01 621	1.67 622	1.28 624

HanzoNet	2.97 620	1.69 622	2.29 607	1.74 622	1.33 619	1.53 611	1.03 613	1.99 620	2.64 618	5.51 629	5.16 626	5.90 629	6.82 631	4.32 627	3.29 622	3.16 628	2.02 628	1.92 624	2.87 629	2.24 624	1.89 626

coex-ft	3.44 621	0.73 595	48.55 651	0.24 387	0.19 467	0.50 533	0.43 560	0.47 388	2.40 617	7.03 632	1.20 586	0.97 583	2.23 618	0.73 512	1.92 613	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 588

TCMNet-wrong-test	4.29 622	5.57 630	4.65 617	11.33 635	10.39 632	5.73 625	4.48 628	4.13 628	1.02 591	1.91 618	2.39 619	6.16 632	3.62 624	3.84 626	4.50 627	1.99 624	0.47 599	1.97 626	1.69 625	5.69 631	4.31 632

DPSimNet_ROB	4.34 623	4.23 626	6.89 624	3.67 626	3.68 623	4.75 621	5.21 629	2.67 625	3.68 622	5.82 630	3.95 624	5.57 626	6.72 630	3.46 625	4.48 626	4.05 631	2.88 629	4.68 631	3.12 631	3.69 626	3.62 631

tt	4.71 624	0.10 102	3.94 616	2.06 624	1.53 621	10.14 632	16.88 633	9.27 636	4.98 627	1.39 606	1.02 579	4.68 625	4.90 626	3.35 624	5.86 629	5.76 633	9.15 639	2.24 628	2.53 627	3.10 625	1.32 625

BEATNet-Init1	4.73 625	2.61 624	13.29 637	0.58 589	0.53 589	10.12 631	3.33 627	4.83 629	5.01 628	8.75 634	8.51 631	14.08 641	7.60 632	7.70 634	5.34 628	0.28 574	0.28 583	0.34 579	0.37 586	0.57 591	0.45 590

USTest	6.88 626	5.23 629	5.63 621	7.22 631	7.29 627	14.34 635	22.76 635	8.48 634	9.32 633	5.42 628	6.39 630	6.29 633	6.64 629	6.92 631	8.62 632	1.94 623	3.29 630	2.16 627	2.55 628	3.85 627	3.29 630

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

EDNetEfficientorigin	7.51 628	0.52 582	140.47 653	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 592	1.28 602	1.02 579	0.83 575	0.84 586	0.75 521	0.99 577	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 551

DGTPSM_ROB	8.34 629	5.10 627	10.37 635	5.31 629	10.18 630	8.33 628	23.60 639	6.06 631	13.41 639	4.90 626	10.87 636	5.65 627	10.44 633	6.17 629	12.59 634	3.74 629	7.55 634	3.69 629	7.26 635	4.14 628	7.46 634

DPSMNet_ROB	8.40 630	5.11 628	10.49 636	5.58 630	10.25 631	8.34 629	23.62 640	6.07 632	13.45 640	4.93 627	10.88 637	5.66 628	10.44 633	6.24 630	12.64 635	3.98 630	7.61 635	3.76 630	7.30 636	4.20 629	7.51 635

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

DLNR-FE	10.45 632	12.13 639	19.94 641	106.10 654	23.12 648	0.14 22	0.13 54	3.28 627	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 627	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 653	0.06 93

LRCNet_RVC	10.90 633	14.34 641	9.35 626	15.35 636	8.04 629	1.08 592	0.34 525	8.78 635	0.70 558	12.63 641	16.05 640	9.85 634	6.54 628	8.57 635	6.34 630	20.27 648	5.40 633	23.70 647	21.88 648	14.87 639	13.83 642

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

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

xxxxx1	15.27 636	9.54 633	10.31 630	20.13 639	18.88 638	17.08 636	23.03 636	10.36 637	10.99 635	9.21 635	9.62 632	10.74 636	10.61 636	10.72 637	13.89 639	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 639

tt_ll	15.27 636	9.54 633	10.31 630	20.13 639	18.88 638	17.08 636	23.03 636	10.36 637	10.99 635	9.21 635	9.62 632	10.74 636	10.61 636	10.72 637	13.89 639	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 639

ff	15.27 636	9.54 633	10.31 630	20.13 639	18.88 638	17.08 636	23.03 636	10.36 637	10.99 635	9.21 635	9.62 632	10.74 636	10.61 636	10.72 637	13.89 639	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 639

PML	16.10 639	12.82 640	6.78 623	5.23 627	7.76 628	33.92 645	66.56 653	5.30 630	10.28 634	26.12 653	68.59 653	20.51 643	13.49 641	10.06 636	6.78 631	5.96 634	2.00 627	6.04 635	2.18 626	8.96 635	2.60 629

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

HaxPig	17.72 641	20.22 651	19.73 639	16.53 637	16.51 636	9.27 630	9.33 630	14.34 643	13.27 638	18.65 642	18.70 641	17.35 642	16.77 642	17.04 643	16.45 642	22.05 649	20.89 650	22.27 646	21.53 647	21.29 647	22.13 652

MEDIAN_ROB	21.21 642	24.62 652	23.47 649	19.58 638	19.65 641	13.22 634	10.96 631	17.88 644	17.00 644	22.14 652	22.02 643	20.86 644	20.36 643	21.06 644	19.71 643	25.63 651	24.13 651	26.21 648	25.20 649	25.17 648	25.38 653

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

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

CasAABBNet	23.10 643	19.86 644	20.64 644	22.47 642	22.73 642	38.41 649	55.50 649	26.89 650	28.70 651	20.61 649	22.15 646	22.08 649	22.75 647	23.99 645	27.36 647	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.27 638	15.95 640	15.53 644

FlowAnything	23.14 646	19.87 645	20.79 645	22.50 646	22.74 643	38.39 648	55.46 647	26.89 650	28.72 652	20.77 651	22.29 649	22.07 648	22.72 644	23.99 645	27.41 651	13.60 643	16.55 649	12.15 641	14.36 643	15.97 644	15.52 643

Hybrid-DGEV	23.16 647	19.94 649	20.96 647	22.49 643	22.75 644	38.51 651	55.52 652	27.09 654	28.90 654	20.58 646	22.25 647	22.00 645	22.80 649	24.11 650	27.33 646	13.60 643	16.47 644	12.14 637	14.30 642	15.95 640	15.54 645

Selective-RAFT-Error	23.16 647	19.93 648	20.87 646	22.54 647	22.81 647	38.52 652	55.47 648	27.01 653	28.83 653	20.66 650	22.25 647	22.09 650	22.80 649	24.09 649	27.36 647	13.61 645	16.48 645	12.15 641	14.28 639	15.99 645	15.57 648

LSM0	24.24 649	19.98 650	22.32 648	24.22 648	40.14 653	38.48 650	55.20 646	26.95 652	28.57 648	20.49 645	21.83 642	22.26 651	22.75 647	24.22 651	27.30 645	13.66 646	16.32 643	12.19 643	14.15 637	16.10 646	17.66 649

AVERAGE_ROB	25.43 650	29.06 653	27.24 650	24.63 649	24.20 650	17.73 639	12.61 632	22.29 647	21.39 647	26.79 654	26.16 652	25.20 652	24.64 653	25.07 652	23.53 644	29.96 652	28.40 652	30.60 649	29.58 650	29.72 649	29.84 654

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

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

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

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

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

FADE		1.06 611		0.71 597	0.76 604			1.85 619	1.52 610	0.75 574		1.17 592		2.83 619		24.23 650	4.70 632	17.35 645	17.61 644	0.49 586	0.44 589

Low-res two-view benchmark