Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 34	0.14 23	0.09 6	0.10 17	0.09 21	0.12 107	0.13 5	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.09 51	0.21 81	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 25	0.09 21	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.06 88
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 65	0.37 544	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 11	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 52	0.20 125	0.10 1	0.09 308	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.05 26

CREStereo	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.14 2	0.08 12	0.22 220	0.15 102	0.25 101	0.24 176	0.16 128	0.21 167	0.14 110	0.13 140	0.18 85	0.13 101	0.09 308	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 23	0.15 32	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

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

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

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

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

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

MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 11	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.14 11	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 65	0.11 167	0.20 72	0.16 10	0.12 183	0.12 9	0.07 1	0.18 17	0.20 110	0.12 48	0.15 86	0.14 110	0.12 107	0.15 25	0.14 138	0.13 453	0.09 414	0.09 266	0.10 376	0.11 383	0.09 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 50	0.09 51	0.25 119	0.16 10	0.11 124	0.14 20	0.16 135	0.17 11	0.17 55	0.10 15	0.15 86	0.09 21	0.09 21	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 293	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.10 366

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

LoS	0.14 92	0.08 16	0.27 136	0.16 10	0.09 34	0.22 220	0.14 76	0.26 110	0.26 199	0.15 104	0.18 129	0.18 169	0.13 140	0.22 163	0.14 138	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 125	0.09 51	0.28 147	0.16 10	0.08 12	0.25 282	0.14 76	0.23 78	0.28 225	0.24 209	0.30 255	0.16 149	0.12 107	0.17 62	0.13 101	0.08 219	0.07 293	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.07 177

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

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

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

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

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

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

asd	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 23	0.13 17	0.12 48	0.11 25	0.09 21	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.14 92	0.08 16	0.19 61	0.17 25	0.22 501	0.18 101	0.16 135	0.23 78	0.19 84	0.14 90	0.17 114	0.14 110	0.10 52	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.18 509

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

CREStereo++_RVC	0.15 125	0.08 16	0.26 127	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.13 52	0.22 59	0.30 257	0.21 183	0.30 255	0.13 83	0.11 81	0.16 43	0.15 164	0.07 79	0.04 2	0.06 32	0.15 503	0.06 56	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
WQFJA1++	0.44 521	0.07 2	0.63 465	0.18 59	0.13 261	0.15 31	0.11 17	0.20 34	0.11 4	2.05 610	0.12 40	0.23 236	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 619	0.07 177

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

Wave_Phase_stereo	0.14 92	0.10 93	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.36 444	0.14 76	0.28 143	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 69	0.09 21	0.16 43	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.28 414	0.19 425	0.50 401	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.39 351	0.23 359	0.23 542	0.09 414	0.28 557	0.24 552	0.18 505	0.16 483

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

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

CAS++	0.16 139	0.12 209	0.27 136	0.18 59	0.12 183	0.17 80	0.15 102	0.42 330	0.24 176	0.19 167	0.18 129	0.13 83	0.10 52	0.21 146	0.12 55	0.12 434	0.10 445	0.11 397	0.08 241	0.10 335	0.09 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 65	0.09 51	0.23 97	0.18 59	0.19 459	0.19 129	0.16 135	0.23 78	0.14 23	0.13 65	0.17 114	0.13 83	0.16 200	0.16 43	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 2	0.09 51	0.14 6	0.19 105	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 5	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 110	0.13 140	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.16 139	0.10 93	0.33 201	0.19 105	0.13 261	0.19 129	0.15 102	0.35 246	0.22 140	0.24 209	0.24 197	0.20 192	0.14 163	0.17 62	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.28 143	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 226	0.10 93	0.46 368	0.19 105	0.13 261	0.25 282	0.19 267	0.52 447	0.19 84	0.29 279	0.21 167	0.22 216	0.20 279	0.28 268	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.08 195	0.08 248

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 393	0.11 167	0.42 327	0.19 105	0.11 124	0.34 424	0.20 318	0.62 538	0.43 407	0.40 462	0.43 414	0.50 490	0.26 361	0.76 516	0.22 340	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 243	0.17 395	0.43 340	0.19 105	0.08 12	0.27 316	0.14 76	0.42 330	0.30 257	0.29 279	0.32 278	0.27 288	0.21 286	0.28 268	0.25 380	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.06 88
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.18 183	0.10 93	0.65 474	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.34 221	0.19 84	0.28 250	0.22 178	0.27 288	0.13 140	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.14 92	0.14 317	0.33 201	0.20 168	0.09 34	0.21 192	0.10 8	0.26 110	0.20 110	0.18 161	0.19 138	0.15 130	0.13 140	0.17 62	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 183	0.12 209	0.33 201	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.12 26	0.42 330	0.25 190	0.27 240	0.32 278	0.21 204	0.17 230	0.25 217	0.20 295	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.08 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 310	0.13 273	0.48 385	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.16 135	0.46 371	0.46 451	0.29 279	0.36 330	0.37 389	0.24 331	0.28 268	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.11 383	0.09 310

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 226	0.25 482	0.40 294	0.21 213	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.29 157	0.40 381	0.25 218	0.23 183	0.16 149	0.15 182	0.25 217	0.19 277	0.09 308	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.08 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.33 201	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.46 557	0.46 371	0.20 110	0.25 218	0.50 464	0.17 159	0.16 200	0.24 186	0.23 359	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.10 376	0.06 56	0.07 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.29 157	0.21 127	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.13 140	0.25 217	0.13 101	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

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

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

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

CASnet	0.14 92	0.12 209	0.22 91	0.22 275	0.08 12	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.25 190	0.22 189	0.20 155	0.15 130	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.11 397	0.09 334	0.08 195	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 183	0.12 209	0.55 431	0.22 275	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.34 221	0.19 84	0.20 172	0.24 197	0.34 364	0.18 255	0.29 285	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.26 234	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 183	0.12 209	0.37 252	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.16 135	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.18 255	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.18 183	0.09 51	0.32 184	0.22 275	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.42 330	0.19 84	0.31 328	0.45 436	0.20 192	0.14 163	0.18 85	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

RAFT-Stereo	0.18 183	0.09 51	0.32 184	0.22 275	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.42 330	0.19 84	0.31 328	0.45 436	0.20 192	0.14 163	0.18 85	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 414	0.14 317	0.44 349	0.22 275	0.18 432	0.32 400	0.19 267	0.48 392	0.38 354	0.29 279	0.43 414	0.47 469	0.37 478	0.79 526	0.36 458	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.09 334	0.07 125	0.07 177

CFNet	0.27 393	0.20 437	0.44 349	0.22 275	0.14 305	0.33 411	0.14 76	0.51 428	0.45 433	0.30 310	0.40 377	0.38 397	0.27 380	0.76 516	0.25 380	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.08 248

MeshStereo	0.58 553	0.27 500	0.67 480	0.22 275	0.17 410	0.66 553	0.37 528	0.78 573	0.61 528	1.47 606	1.30 580	1.65 593	0.79 570	1.12 575	0.59 527	0.17 517	0.17 536	0.17 514	0.14 494	0.17 491	0.14 462
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WQFJX1	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.23 326	0.17 410	0.24 264	0.19 267	0.58 510	0.52 495	0.16 128	0.16 101	0.14 110	0.15 182	0.26 234	0.17 221	0.08 219	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.06 88

NLMM1	0.19 226	0.12 209	0.16 32	0.23 326	0.18 432	0.24 264	0.20 318	0.59 516	0.65 536	0.18 161	0.17 114	0.13 83	0.14 163	0.25 217	0.18 244	0.08 219	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 125	0.10 93	0.44 349	0.23 326	0.11 124	0.21 192	0.21 349	0.27 124	0.22 140	0.15 104	0.16 101	0.13 83	0.11 81	0.20 125	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.05 26

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

FACV-RUCA	0.21 263	0.15 351	0.32 184	0.23 326	0.23 514	0.26 306	0.19 267	0.39 293	0.34 300	0.25 218	0.32 278	0.21 204	0.24 331	0.24 186	0.19 277	0.10 357	0.07 293	0.15 497	0.08 241	0.16 474	0.13 441

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.18 183	0.11 167	0.35 220	0.23 326	0.11 124	0.24 264	0.20 318	0.29 157	0.26 199	0.26 230	0.25 206	0.25 258	0.18 255	0.34 327	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.08 248

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.27 393	0.26 493	0.72 496	0.23 326	0.13 261	0.29 357	0.18 221	0.52 447	0.49 474	0.37 422	0.45 436	0.39 409	0.25 352	0.34 327	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.12 419	0.09 310

SGM-Forest	0.36 476	0.17 395	0.47 376	0.23 326	0.16 387	0.45 500	0.41 545	0.55 476	0.48 465	0.52 528	0.60 512	0.52 500	0.41 497	0.85 539	0.50 514	0.17 517	0.17 536	0.17 514	0.15 503	0.15 466	0.15 474
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 458	0.21 451	0.54 425	0.23 326	0.13 261	0.42 483	0.33 513	0.53 458	0.48 465	0.52 528	0.49 461	0.50 490	0.41 497	0.56 428	0.31 431	0.15 491	0.16 529	0.18 522	0.16 515	0.13 434	0.13 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCSM	0.19 226	0.12 209	0.18 53	0.24 379	0.19 459	0.24 264	0.21 349	0.42 330	0.40 381	0.19 167	0.18 129	0.14 110	0.16 200	0.47 379	0.19 277	0.08 219	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 341	0.16 376	0.37 252	0.24 379	0.12 183	0.32 400	0.17 177	0.54 466	0.42 400	0.33 362	0.38 353	0.35 378	0.21 286	0.30 300	0.22 340	0.14 478	0.06 167	0.13 456	0.08 241	0.11 383	0.08 248
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 440	0.16 376	0.54 425	0.24 379	0.22 501	0.42 483	0.28 474	0.58 510	0.56 514	0.28 250	0.38 353	0.40 424	0.30 426	0.71 495	0.28 403	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.10 376	0.19 512	0.16 483

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

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

pmcnn	0.50 538	0.20 437	0.78 503	0.24 379	0.26 535	0.39 467	0.30 491	0.51 428	0.50 482	0.54 536	1.23 578	2.52 607	0.37 478	0.77 522	0.95 565	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.10 335	0.08 248

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 92	0.13 273	0.24 106	0.25 417	0.11 124	0.11 5	0.18 221	0.32 199	0.23 161	0.12 48	0.12 40	0.18 169	0.12 107	0.14 11	0.13 101	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.06 88
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.21 263	0.19 425	0.40 294	0.25 417	0.10 78	0.22 220	0.21 349	0.31 188	0.31 269	0.23 195	0.34 309	0.22 216	0.18 255	0.62 463	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.07 161	0.11 383	0.06 88

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 393	0.21 451	0.59 449	0.25 417	0.18 432	0.29 357	0.22 376	0.50 411	0.40 381	0.38 437	0.41 385	0.43 444	0.27 380	0.43 365	0.29 415	0.11 396	0.08 379	0.10 341	0.10 376	0.10 335	0.11 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 393	0.17 395	0.35 220	0.25 417	0.14 305	0.37 450	0.21 349	0.47 379	0.41 393	0.44 494	0.51 470	0.41 431	0.28 397	0.45 372	0.37 459	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.11 414	0.10 335	0.10 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 341	0.18 409	0.61 454	0.25 417	0.11 124	0.29 357	0.21 349	0.42 330	0.43 407	0.33 362	0.43 414	0.27 288	0.22 299	0.34 327	0.26 393	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

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

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

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

SGM_RVC	0.50 538	0.19 425	0.50 401	0.25 417	0.15 355	0.69 556	0.39 539	0.68 561	0.82 563	0.95 579	0.84 556	1.13 577	0.76 568	1.16 577	0.60 530	0.16 506	0.16 529	0.16 508	0.16 515	0.16 474	0.17 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 509	0.30 518	1.18 570	0.26 452	0.22 501	0.58 540	0.31 496	0.62 538	0.81 562	0.58 542	0.61 519	0.53 505	0.36 469	0.57 432	0.65 540	0.11 396	0.10 445	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.13 441

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 65	0.14 317	0.19 61	0.26 452	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 59	0.18 67	0.12 48	0.11 25	0.10 38	0.13 140	0.21 146	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.05 26

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 511	0.91 540	0.26 452	0.21 485	0.47 508	0.31 496	0.54 466	0.54 505	0.44 494	0.52 478	0.50 490	0.35 465	0.39 351	0.39 469	0.11 396	0.11 468	0.10 341	0.09 334	0.14 452	0.13 441

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 310	0.13 273	0.44 349	0.26 452	0.14 305	0.29 357	0.25 440	0.45 360	0.33 290	0.29 279	0.43 414	0.35 378	0.25 352	0.26 234	0.23 359	0.12 434	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.10 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.83 523	0.26 452	0.17 410	0.23 242	0.13 52	0.40 304	0.18 67	0.20 172	0.41 385	0.31 341	0.10 52	0.32 314	0.12 55	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

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

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

EDNetEfficient	0.63 559	0.37 544	2.40 600	0.26 452	0.25 530	0.38 458	0.49 567	0.41 316	1.06 585	1.38 595	0.87 561	0.62 534	0.95 581	0.65 478	1.65 594	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.11 414	0.19 512	0.17 495

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.23 310	0.18 409	0.63 465	0.27 480	0.18 432	0.41 476	0.23 401	0.43 343	0.35 316	0.23 195	0.27 223	0.20 192	0.18 255	0.27 254	0.18 244	0.12 434	0.11 468	0.10 341	0.10 376	0.11 383	0.12 424

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

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

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

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

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

RTSC	0.39 498	0.28 503	0.78 503	0.27 480	0.18 432	0.49 519	0.22 376	0.59 516	0.84 570	0.55 538	0.53 485	0.49 482	0.36 469	0.67 486	0.82 555	0.13 453	0.10 445	0.11 397	0.12 453	0.17 491	0.17 495

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSMD_ROB	0.60 557	0.33 533	0.61 454	0.30 515	0.25 530	0.86 573	0.35 519	0.55 476	0.67 541	1.10 587	1.49 589	1.76 596	0.97 584	0.88 545	0.49 508	0.23 542	0.21 554	0.27 549	0.27 565	0.25 539	0.24 553

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

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

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

PA-Net	0.37 486	0.28 503	0.83 523	0.31 521	0.28 542	0.39 467	0.42 548	0.51 428	0.55 511	0.34 382	0.42 401	0.41 431	0.36 469	0.79 526	0.49 508	0.12 434	0.23 564	0.16 508	0.23 550	0.12 419	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 515	0.26 493	0.54 425	0.31 521	0.20 477	0.51 524	0.32 503	0.70 564	0.60 524	0.59 543	0.55 492	0.65 545	0.41 497	1.40 591	0.51 516	0.13 453	0.17 536	0.21 537	0.16 515	0.17 491	0.18 509

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 498	0.25 482	0.69 486	0.32 527	0.28 542	0.46 502	0.36 524	0.65 547	0.52 495	0.40 462	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 502	0.45 497	0.17 517	0.14 507	0.18 522	0.25 557	0.16 474	0.16 483
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 561	0.58 574	2.60 603	0.32 527	0.26 535	0.88 574	0.61 578	0.63 545	0.62 530	0.68 556	0.96 565	0.76 562	0.60 550	0.96 560	1.43 590	0.16 506	0.16 529	0.17 514	0.17 524	0.23 534	0.23 548

FC-DCNN	0.70 566	0.30 518	0.69 486	0.32 527	0.27 537	0.81 570	0.39 539	0.79 576	0.82 563	1.41 598	1.58 594	1.98 598	1.26 593	1.02 568	0.77 550	0.24 549	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.26 558

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.63 559	0.31 525	0.61 454	0.36 546	0.30 551	0.65 551	0.37 528	0.66 553	0.68 544	1.14 589	1.54 592	1.71 595	1.26 593	0.92 552	0.64 538	0.24 549	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.27 552	0.27 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 471	0.23 473	0.60 451	0.36 546	0.22 501	0.39 467	0.25 440	0.48 392	0.43 407	0.52 528	0.50 464	0.59 525	0.41 497	0.76 516	0.49 508	0.13 453	0.11 468	0.14 482	0.12 453	0.17 491	0.15 474
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 471	0.26 493	0.49 390	0.36 546	0.22 501	0.41 476	0.41 545	0.53 458	0.42 400	0.47 510	0.46 446	0.61 532	0.39 488	0.55 417	0.37 459	0.16 506	0.13 497	0.21 537	0.21 540	0.16 474	0.16 483

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

ELAS	0.74 572	0.36 539	0.85 531	0.36 546	0.33 556	1.36 596	0.77 590	0.93 586	0.92 576	1.41 598	1.53 591	1.16 581	1.17 589	0.95 559	1.03 569	0.26 553	0.25 568	0.28 557	0.28 568	0.31 560	0.30 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 515	0.47 560	0.65 474	0.37 553	0.23 514	0.51 524	0.29 480	0.66 553	0.49 474	0.46 502	0.51 470	0.48 476	0.38 482	0.96 560	0.35 452	0.34 572	0.23 564	0.55 582	0.25 557	0.31 560	0.20 527

ELAS_RVC	0.74 572	0.36 539	1.00 553	0.37 553	0.33 556	0.88 574	0.93 599	0.83 581	1.08 587	1.35 594	1.33 583	1.24 583	1.33 597	1.06 571	0.95 565	0.27 558	0.25 568	0.29 561	0.27 565	0.30 559	0.30 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 549	0.51 569	1.19 571	0.38 555	0.22 501	0.69 556	0.27 458	0.80 577	0.67 541	0.73 560	0.74 544	0.87 566	0.61 559	0.81 533	0.76 547	0.29 565	0.27 570	0.32 566	0.37 576	0.32 563	0.31 567

GANetREF_RVC	0.43 515	0.47 560	0.69 486	0.38 555	0.20 477	0.51 524	0.48 565	0.66 553	0.66 538	0.46 502	0.46 446	0.50 490	0.44 512	0.90 550	0.39 469	0.27 558	0.21 554	0.32 566	0.18 530	0.27 552	0.22 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 542	0.50 567	0.86 532	0.39 557	0.24 522	0.84 571	0.55 572	0.56 492	0.62 530	0.60 544	0.68 534	0.62 534	0.42 506	1.13 576	0.43 489	0.23 542	0.27 570	0.27 549	0.35 572	0.25 539	0.29 563

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 493	0.12 209	0.38 271	0.42 561	3.88 615	0.21 192	0.17 177	0.35 246	0.28 225	0.20 172	0.20 155	0.23 236	0.15 182	0.28 268	0.16 190	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 564	0.64 579	1.06 560	0.45 565	0.27 537	1.40 599	0.58 575	0.78 573	0.92 576	0.84 570	0.86 558	0.88 568	0.68 562	1.33 589	0.68 543	0.37 576	0.29 574	0.34 569	0.36 575	0.43 570	0.37 573

PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 554	0.66 479	0.46 567	0.41 565	0.34 424	0.25 440	0.57 501	0.45 433	0.39 452	0.52 478	0.43 444	0.33 452	0.41 360	0.29 415	0.25 552	0.14 507	0.33 568	0.21 540	0.31 560	0.22 541

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

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

NVStereoNet_ROB	0.67 563	0.49 566	0.83 523	0.48 569	0.40 564	0.51 524	0.46 557	0.70 564	0.77 558	0.84 570	1.72 597	1.02 575	0.83 575	1.23 582	0.79 553	0.32 570	0.38 583	0.40 574	0.46 582	0.36 567	0.41 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 604	0.20 437	2.68 604	0.48 569	0.52 578	0.78 567	0.96 600	0.84 582	6.61 620	7.40 623	2.08 605	2.08 599	4.83 615	1.27 585	3.79 614	0.10 357	0.08 379	0.12 435	0.11 414	0.11 383	0.10 366

MSAF-DinoV2	0.76 574	0.44 556	1.98 594	0.49 572	0.16 387	0.58 540	0.31 496	0.81 579	0.83 567	0.41 471	0.52 478	0.98 574	0.58 547	4.97 618	1.03 569	0.11 396	0.07 293	0.10 341	0.24 552	0.27 552	0.26 558

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

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

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

SPS-STEREO	0.69 565	0.61 577	0.98 551	0.52 576	0.57 581	0.74 561	0.50 568	0.78 573	0.62 530	0.95 579	0.86 558	0.94 570	0.70 564	1.01 567	0.87 559	0.58 587	0.51 592	0.50 579	0.50 587	0.55 579	0.58 591
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 578	0.66 581	0.80 513	0.53 577	0.50 575	1.23 590	0.55 572	0.94 587	1.32 594	0.89 572	1.32 581	1.04 576	2.32 610	1.29 587	1.14 577	0.31 569	0.35 581	0.30 563	0.39 579	0.34 564	0.60 594

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark