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

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 19	0.09 17	0.09 1	0.14 80	0.11 1	0.16 29	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 14	0.05 1	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.06 10

LACA1	0.10 2	0.13 186	0.17 3	0.16 8	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.16 6	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.09 22	0.10 55	0.14 4	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.13 55	0.11 1	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.08 2	0.06 1	0.22 121	0.11 3	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.08 225	0.05 3	0.06 10

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 29	0.18 7	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.21 37	0.15 21	0.10 13	0.10 17	0.09 22	0.12 116	0.14 4	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.06 54	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 59	0.24 42	0.14 2	0.10 56	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 24	0.12 43	0.09 22	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.07 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 29	0.19 10	0.18 43	0.09 17	0.13 16	0.09 2	0.17 10	0.13 8	0.10 13	0.08 7	0.09 22	0.09 25	0.16 18	0.12 14	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

Test_v1	0.11 7	0.08 9	0.17 3	0.15 4	0.09 17	0.13 16	0.12 29	0.23 57	0.17 34	0.10 13	0.10 17	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.07 27

MatchStereo	0.11 7	0.08 9	0.30 88	0.16 8	0.08 7	0.09 1	0.12 29	0.21 37	0.18 47	0.10 13	0.16 99	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 7	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.13 305

BridgeDepth	0.11 7	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.18 13	0.13 8	0.08 2	0.09 11	0.14 116	0.14 166	0.15 9	0.11 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 33	0.11 3	0.06 31	0.08 201	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LG-Stereo_L1	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 3	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo_test3	0.11 7	0.08 9	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.11 24	0.07 3	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.12 14	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.08 71

MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.11 19	0.17 10	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.07 3	0.17 33	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo	0.11 7	0.08 9	0.26 59	0.19 79	0.09 17	0.15 32	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.08 10	0.18 44	0.12 14	0.06 31	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

DEFOM-Stereo	0.11 7	0.10 59	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.21 191	0.14 80	0.14 5	0.17 34	0.11 24	0.10 17	0.09 22	0.08 10	0.21 97	0.12 14	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

LACA2	0.12 17	0.17 329	0.32 109	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.04 1	0.06 54	0.05 1

HiDET	0.12 17	0.07 2	0.20 13	0.15 4	0.09 17	0.14 21	0.12 29	0.20 26	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.11 60	0.09 25	0.19 58	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

LCMNet	0.12 17	0.08 9	0.20 13	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.19 23	0.20 71	0.10 13	0.11 26	0.11 60	0.10 55	0.20 79	0.16 154	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.14 334

CSFM-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.17 3	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.13 8	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.11 84	0.17 33	0.14 90	0.07 73	0.12 342	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.12 276

Wavelet-MonSter	0.12 17	0.08 9	0.25 51	0.18 43	0.10 56	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 14	0.11 24	0.14 85	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.15 127	0.05 1	0.16 425	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

asd	0.12 17	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.09 22	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.09 116

3.75w	0.12 17	0.10 59	0.21 24	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.15 21	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.10 55	0.18 44	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

3.5w_stereo	0.12 17	0.11 96	0.21 24	0.17 19	0.09 17	0.17 82	0.09 2	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.22 121	0.13 49	0.05 1	0.11 318	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 71

IGEV	0.12 17	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.11 88	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.17 34	0.12 38	0.15 91	0.09 22	0.07 3	0.16 18	0.12 14	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.07 143	0.05 3	0.08 71

MLG-Stereo_test2	0.12 17	0.09 29	0.29 78	0.21 152	0.12 127	0.16 57	0.11 19	0.17 10	0.12 3	0.11 24	0.08 7	0.11 60	0.06 1	0.16 18	0.11 3	0.08 204	0.13 363	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.09 116

LG-G_1	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

LG-G	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

SGD-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.18 7	0.17 19	0.07 1	0.17 82	0.13 55	0.19 23	0.17 34	0.12 38	0.13 54	0.11 60	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.08 204	0.04 1	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.05 1

DispViT+	0.13 30	0.17 329	0.29 78	0.18 43	0.12 127	0.13 16	0.10 8	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.11 26	0.10 37	0.10 55	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.08 201	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.06 10

VIP-Stereo	0.13 30	0.15 263	0.31 97	0.18 43	0.12 127	0.24 261	0.12 29	0.20 26	0.20 71	0.10 13	0.13 54	0.11 60	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.06 31	0.11 318	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.08 71

MonStereo	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 527	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-eth3d	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 49	0.05 1	0.24 527	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-mixall	0.13 30	0.07 2	0.20 13	0.17 19	0.08 7	0.11 5	0.09 2	0.21 37	0.13 8	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.08 10	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.35 581	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

AdaDepth	0.13 30	0.10 59	0.32 109	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.16 6	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.10 37	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.11 318	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.11 224

asda	0.13 30	0.11 96	0.24 42	0.18 43	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.25 94	0.17 34	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.11 224

qwe	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.11 88	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

2.25w	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.15 127	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.12 276

4.25_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5w_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5_new	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.5w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.25w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4w-stereo	0.13 30	0.11 96	0.31 97	0.17 19	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.15 351

2.5w	0.13 30	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.09 17	0.15 32	0.15 105	0.21 37	0.16 29	0.12 38	0.13 54	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

2.75w_new	0.13 30	0.10 59	0.25 51	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.08 2	0.11 84	0.22 121	0.15 127	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.10 181

3.25w_new	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

3.25w	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

2w_stereo	0.13 30	0.11 96	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.17 82	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.15 98	0.14 85	0.08 2	0.11 84	0.15 9	0.13 49	0.05 1	0.12 342	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

1w_stereo	0.13 30	0.09 29	0.17 3	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.15 105	0.27 111	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.14 90	0.05 1	0.10 284	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 116

monsterstereo	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.19 79	0.12 127	0.14 21	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.09 25	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.16 425	0.06 34	0.09 318	0.06 54	0.07 27

monsters	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.18 43	0.13 179	0.15 32	0.11 19	0.24 77	0.16 29	0.15 98	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.23 146	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.09 116

111111	0.13 30	0.08 9	0.20 13	0.20 120	0.13 179	0.13 16	0.10 8	0.23 57	0.17 34	0.11 24	0.13 54	0.12 75	0.08 10	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.16 368

S2M2_L	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.17 19	0.12 127	0.12 10	0.07 1	0.18 13	0.21 95	0.12 38	0.15 91	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.15 127	0.13 461	0.09 244	0.09 272	0.10 375	0.11 383	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 30	0.15 263	0.21 24	0.27 428	0.09 17	0.15 32	0.13 55	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.11 26	0.10 37	0.13 147	0.22 121	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

FoundationStereo	0.13 30	0.08 9	0.18 7	0.29 474	0.30 537	0.12 10	0.13 55	0.12 3	0.18 47	0.09 3	0.08 7	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.11 3	0.07 73	0.31 568	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

MonSter	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 527	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

VMStereo-Base	0.14 58	0.09 29	0.29 78	0.16 8	0.09 17	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.25 157	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

BStereo	0.14 58	0.10 59	0.46 207	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.15 105	0.25 94	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

NLSM3	0.14 58	0.12 145	0.25 51	0.21 152	0.13 179	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.12 38	0.15 91	0.12 75	0.13 147	0.17 33	0.15 127	0.05 1	0.05 5	0.08 181	0.08 225	0.05 3	0.08 71

3w_stereo	0.14 58	0.11 96	0.31 97	0.19 79	0.09 17	0.16 57	0.16 142	0.28 117	0.20 71	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.10 181

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 58	0.10 59	0.27 71	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.14 80	0.24 77	0.17 34	0.17 129	0.20 151	0.18 176	0.11 84	0.16 18	0.17 182	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.09 116

LG-Stereo	0.14 58	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.19 61	0.12 38	0.18 130	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.14 90	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.07 27

castereo++	0.14 58	0.13 186	0.25 51	0.19 79	0.10 56	0.27 307	0.13 55	0.24 77	0.26 171	0.11 24	0.13 54	0.16 147	0.10 55	0.18 44	0.11 3	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.07 27

castereo	0.14 58	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.20 164	0.19 277	0.32 181	0.28 201	0.13 52	0.18 130	0.16 147	0.16 204	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

fffft	0.14 58	0.12 145	0.30 88	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.18 232	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.11 26	0.13 89	0.10 55	0.24 160	0.18 211	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 58	0.15 263	0.29 78	0.19 79	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.21 37	0.21 95	0.15 98	0.13 54	0.12 75	0.11 84	0.25 180	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.08 71

RAStereo	0.14 58	0.15 263	0.40 157	0.22 207	0.11 88	0.15 32	0.18 232	0.25 94	0.24 132	0.13 52	0.17 113	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 58	0.08 9	0.26 59	0.18 43	0.14 219	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 34	0.14 72	0.08 7	0.10 37	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.15 412	0.06 34	0.06 71	0.16 480	0.29 517

RSM++	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.32 511	0.17 348	0.17 82	0.15 105	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.12 43	0.14 116	0.09 25	0.21 97	0.13 49	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

RSM	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.29 474	0.16 319	0.16 57	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.13 52	0.13 54	0.15 133	0.09 25	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

trnet	0.14 58	0.09 29	0.26 59	0.15 4	0.07 1	0.21 191	0.12 29	0.25 94	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.15 133	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10

LoS_RVC	0.14 58	0.11 96	0.32 109	0.18 43	0.16 319	0.20 164	0.18 232	0.21 37	0.18 47	0.14 72	0.20 151	0.12 75	0.17 225	0.17 33	0.14 90	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.14 334

CES	0.14 58	0.08 9	0.24 42	0.17 19	0.23 481	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.20 427

CREStereo	0.14 58	0.09 29	0.27 71	0.14 2	0.08 7	0.22 221	0.15 105	0.26 104	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.14 116	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Replicate-Monster	0.15 76	0.12 145	0.40 157	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.10 8	0.24 77	0.20 71	0.12 38	0.10 17	0.10 37	0.10 55	0.28 239	0.12 14	0.06 31	0.31 568	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.21 439

FlowAnything_test	0.15 76	0.12 145	0.23 38	0.21 152	0.12 127	0.18 109	0.16 142	0.25 94	0.17 34	0.15 98	0.13 54	0.15 133	0.14 166	0.19 58	0.17 182	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.12 451	0.08 184	0.10 181

water-stereo	0.15 76	0.11 96	0.32 109	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.14 80	0.26 104	0.20 71	0.18 150	0.23 193	0.16 147	0.16 204	0.14 4	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

depthmonostereo	0.15 76	0.12 145	0.34 120	0.19 79	0.09 17	0.20 164	0.15 105	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.18 130	0.16 147	0.18 255	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.08 71

DilatedVolume-Stereo	0.15 76	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.21 191	0.14 80	0.24 77	0.22 105	0.22 192	0.21 169	0.16 147	0.15 184	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.08 71

tt45	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.19 79	0.11 88	0.23 240	0.18 232	0.23 57	0.18 47	0.16 114	0.13 54	0.14 116	0.10 55	0.31 291	0.15 127	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.08 71

999	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.16 99	0.14 116	0.11 84	0.36 339	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

mms	0.15 76	0.14 232	0.25 51	0.20 120	0.15 280	0.17 82	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.09 25	0.26 201	0.15 127	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.19 409

ours_stereo	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.18 232	0.21 37	0.20 71	0.13 52	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.24 160	0.15 127	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.13 305

fffy	0.15 76	0.14 232	0.31 97	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.18 232	0.24 77	0.19 61	0.13 52	0.17 113	0.15 133	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.06 31	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.15 351

WCG-NET	0.15 76	0.12 145	0.31 97	0.18 43	0.09 17	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.29 221	0.18 150	0.22 180	0.15 133	0.12 116	0.19 58	0.13 49	0.06 31	0.12 342	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.06 10

IGEV-Stereo++	0.15 76	0.09 29	0.27 71	0.21 152	0.13 179	0.14 21	0.11 19	0.23 57	0.19 61	0.15 98	0.14 85	0.11 60	0.11 84	0.19 58	0.12 14	0.06 31	0.21 495	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.28 511

Pointernet	0.15 76	0.08 9	0.35 126	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.12 29	0.34 207	0.25 157	0.15 98	0.16 99	0.13 89	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

MGS-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.38 141	0.19 79	0.11 88	0.18 109	0.17 179	0.21 37	0.23 118	0.14 72	0.24 202	0.16 147	0.10 55	0.19 58	0.13 49	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.07 27

MaDis-Stereo	0.15 76	0.17 329	0.39 148	0.19 79	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.26 104	0.22 105	0.13 52	0.15 91	0.14 116	0.11 84	0.17 33	0.17 182	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.06 10

UniTT-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.45 193	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.13 55	0.20 26	0.19 61	0.16 114	0.20 151	0.10 37	0.11 84	0.18 44	0.17 182	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.07 27

CASnet	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.22 207	0.08 7	0.15 32	0.14 80	0.28 117	0.26 171	0.23 200	0.20 151	0.15 133	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.11 405	0.09 318	0.08 184	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 76	0.09 29	0.34 120	0.17 19	0.09 17	0.22 221	0.14 80	0.27 111	0.27 190	0.15 98	0.18 130	0.19 186	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 76	0.10 59	0.34 120	0.32 511	0.19 410	0.16 57	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.13 52	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

GLC_STEREO	0.15 76	0.11 96	0.31 97	0.22 207	0.09 17	0.17 82	0.15 105	0.24 77	0.28 201	0.17 129	0.20 151	0.17 162	0.11 84	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

CroCo-Stereo	0.15 76	0.16 297	0.34 120	0.25 350	0.12 127	0.11 5	0.18 232	0.35 218	0.24 132	0.13 52	0.13 54	0.18 176	0.12 116	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.06 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.16 97	0.10 59	0.46 207	0.18 43	0.11 88	0.41 478	0.15 105	0.30 154	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

DDF-Stereo	0.16 97	0.08 9	0.30 88	0.21 152	0.20 436	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.19 61	0.11 24	0.10 17	0.13 89	0.12 116	0.24 160	0.20 266	0.09 291	0.18 462	0.07 98	0.06 71	0.20 528	0.19 409

GIP-stereo	0.16 97	0.12 145	0.25 51	0.24 311	0.22 468	0.15 32	0.14 80	0.32 181	0.21 95	0.11 24	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.07 73	0.13 363	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.32 528

rvit_stereo_0081	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

rvit_stereo_0082	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

rvit_stereo_0080	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

AIO-Stereo	0.16 97	0.12 145	0.29 78	0.30 486	0.20 436	0.16 57	0.14 80	0.28 117	0.22 105	0.14 72	0.15 91	0.13 89	0.08 10	0.20 79	0.15 127	0.06 31	0.16 425	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.24 474

WCG-NET（raft）	0.16 97	0.14 232	0.32 109	0.18 43	0.09 17	0.19 130	0.16 142	0.24 77	0.27 190	0.19 157	0.19 142	0.20 198	0.12 116	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.17 450	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

whm_eth	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

CAS	0.16 97	0.07 2	0.29 78	0.42 568	0.17 348	0.20 164	0.18 232	0.23 57	0.20 71	0.15 98	0.19 142	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.14 90	0.31 576	0.04 1	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.16 368

ProNet	0.16 97	0.13 186	0.36 133	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.19 277	0.29 136	0.23 118	0.14 72	0.13 54	0.13 89	0.12 116	0.25 180	0.13 49	0.06 31	0.09 244	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.22 453

CroCo-Stereo Lap2	0.16 97	0.18 353	0.39 148	0.26 391	0.18 378	0.11 5	0.19 277	0.30 154	0.22 105	0.13 52	0.16 99	0.15 133	0.11 84	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.07 27

CREStereo++_RVC	0.16 97	0.09 29	0.42 175	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.13 55	0.23 57	0.31 248	0.21 174	0.31 270	0.13 89	0.11 84	0.17 33	0.16 154	0.07 73	0.04 1	0.06 34	0.15 512	0.06 54	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 97	0.11 96	0.43 181	0.16 8	0.08 7	0.25 280	0.14 80	0.23 57	0.29 221	0.25 221	0.30 259	0.16 147	0.12 116	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

XX-TBD	0.16 97	0.21 389	0.43 181	0.22 207	0.10 56	0.23 240	0.15 105	0.23 57	0.28 201	0.22 192	0.26 218	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.14 90	0.08 204	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10

PMTNet	0.16 97	0.09 29	0.31 97	0.15 4	0.09 17	0.23 240	0.15 105	0.26 104	0.24 132	0.17 129	0.21 169	0.16 147	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.29 572	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.07 27

Zero-FE251	0.17 113	0.09 29	0.38 141	0.18 43	0.10 56	0.20 164	0.13 55	0.20 26	0.15 21	0.75 569	0.13 54	0.13 89	0.11 84	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.18 393

xyz-stereo-finetune	0.17 113	0.17 329	0.29 78	0.17 19	0.08 7	0.24 261	0.21 344	0.30 154	0.32 258	0.19 157	0.22 180	0.19 186	0.15 184	0.30 278	0.22 312	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

rvit_stereo_0083	0.17 113	0.13 186	0.29 78	0.21 152	0.13 179	0.17 82	0.17 179	0.23 57	0.36 312	0.16 114	0.22 180	0.19 186	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

rvit_stereo_0081_aga	0.17 113	0.17 329	0.40 157	0.21 152	0.14 219	0.20 164	0.17 179	0.24 77	0.26 171	0.18 150	0.21 169	0.20 198	0.14 166	0.20 79	0.15 127	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.08 71

RAFT-Stereo-weight	0.17 113	0.10 59	0.31 97	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.38 254	0.33 274	0.25 221	0.20 151	0.19 186	0.10 55	0.19 58	0.16 154	0.07 73	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.09 116

CAS++	0.17 113	0.13 186	0.35 126	0.18 43	0.13 179	0.17 82	0.16 142	0.42 307	0.25 157	0.19 157	0.18 130	0.13 89	0.10 55	0.22 121	0.12 14	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.08 225	0.10 331	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 113	0.10 59	0.33 116	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.17 179	0.39 275	0.36 312	0.21 174	0.25 210	0.17 162	0.17 225	0.18 44	0.15 127	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

iRaftStereo_RVC	0.17 113	0.16 297	0.35 126	0.21 152	0.11 88	0.20 164	0.17 179	0.34 207	0.25 157	0.20 167	0.25 210	0.19 186	0.12 116	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.12 342	0.10 349	0.09 318	0.09 268	0.14 334

Gwc-CoAtRS	0.17 113	0.10 59	0.41 166	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.15 105	0.34 207	0.29 221	0.23 200	0.23 193	0.27 289	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

NLSM1	0.18 122	0.12 145	0.21 24	0.21 152	0.18 378	0.25 280	0.17 179	0.51 406	0.43 396	0.17 129	0.21 169	0.13 89	0.15 184	0.22 121	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

FE-Mocha	0.18 122	0.11 96	0.40 157	0.26 391	0.14 219	0.19 130	0.14 80	0.36 230	0.24 132	0.24 208	0.24 202	0.23 232	0.14 166	0.27 215	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

252Zero-FE	0.18 122	0.08 9	0.28 75	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.11 19	0.22 48	0.22 105	0.76 573	0.11 26	0.09 22	0.08 10	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.51 597	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.10 181

xyz-stereo-finetune2	0.18 122	0.16 297	0.32 109	0.16 8	0.09 17	0.27 307	0.19 277	0.29 136	0.21 95	0.23 200	0.29 245	0.21 212	0.23 311	0.37 349	0.23 331	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

Reg-Stereo(zero)	0.18 122	0.08 9	0.39 148	0.19 79	0.19 410	0.24 261	0.18 232	0.29 136	0.29 221	0.24 208	0.21 169	0.24 252	0.18 255	0.22 121	0.21 294	0.07 73	0.11 318	0.06 34	0.07 143	0.06 54	0.11 224

SCV	0.18 122	0.15 263	0.37 139	0.26 391	0.20 436	0.16 57	0.16 142	0.35 218	0.23 118	0.14 72	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.12 14	0.08 204	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.26 499

tg	0.18 122	0.15 263	0.34 120	0.22 207	0.11 88	0.23 240	0.15 105	0.35 218	0.27 190	0.20 167	0.25 210	0.20 198	0.12 116	0.25 180	0.16 154	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.08 184	0.13 305

dual_stereo	0.18 122	0.08 9	0.26 59	0.21 152	0.32 547	0.11 5	0.13 55	0.27 111	0.20 71	0.11 24	0.09 11	0.10 37	0.08 10	0.20 79	0.14 90	0.07 73	0.45 592	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.65 601

Occ-G	0.18 122	0.10 59	0.38 141	0.23 260	0.15 280	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.26 171	0.15 98	0.20 151	0.21 212	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.30 520

rvit_stereo_ft	0.18 122	0.19 366	0.43 181	0.25 350	0.14 219	0.17 82	0.21 344	0.30 154	0.28 201	0.17 129	0.19 142	0.20 198	0.17 225	0.22 121	0.18 211	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.08 71

MoCha-V2	0.18 122	0.12 145	0.40 157	0.30 486	0.24 498	0.16 57	0.15 105	0.28 117	0.19 61	0.16 114	0.16 99	0.13 89	0.13 147	0.30 278	0.13 49	0.06 31	0.28 547	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.25 487

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 122	0.15 263	0.27 71	0.20 120	0.13 179	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.37 327	0.43 487	0.17 113	0.13 89	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.08 71

MyStereo07	0.18 122	0.15 263	0.44 190	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.31 174	0.26 171	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.13 147	0.33 311	0.14 90	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

ff7	0.18 122	0.13 186	0.41 166	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 532	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 543

ffff	0.18 122	0.13 186	0.41 166	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 532	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 543

11t	0.18 122	0.13 186	0.41 166	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 532	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 543

plain	0.18 122	0.16 297	0.59 381	0.21 152	0.13 179	0.16 57	0.17 179	0.29 136	0.23 118	0.16 114	0.26 218	0.13 89	0.17 225	0.27 215	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.07 27

MIF-Stereo (partial)	0.18 122	0.13 186	0.50 268	0.22 207	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.29 136	0.26 171	0.17 129	0.26 218	0.16 147	0.17 225	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

GCAP-Stereo	0.18 122	0.21 389	0.47 215	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.10 8	0.28 117	0.24 132	0.20 167	0.22 180	0.15 133	0.13 147	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.19 475	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

Any-RAFT	0.18 122	0.09 29	0.33 116	0.19 79	0.10 56	0.29 351	0.16 142	0.44 337	0.32 258	0.25 221	0.27 231	0.29 315	0.16 204	0.23 146	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

knoymous	0.18 122	0.10 59	0.35 126	0.17 19	0.11 88	0.21 191	0.17 179	0.33 201	0.24 132	0.24 208	0.28 237	0.27 289	0.16 204	0.24 160	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.06 71	0.09 268	0.10 181

MC-Stereo	0.18 122	0.10 59	0.36 133	0.28 456	0.14 219	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.21 174	0.24 202	0.16 147	0.13 147	0.25 180	0.14 90	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.30 520

ccc-4	0.18 122	0.13 186	0.41 166	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 532	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 543

test-3	0.18 122	0.10 59	0.48 230	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

test_1	0.18 122	0.10 59	0.48 230	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

cross-raft	0.18 122	0.12 145	0.40 157	0.27 428	0.16 319	0.20 164	0.24 430	0.34 207	0.24 132	0.23 200	0.28 237	0.29 315	0.15 184	0.19 58	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

s12784h	0.18 122	0.09 29	0.38 141	0.18 43	0.07 1	0.33 411	0.19 277	0.39 275	0.34 285	0.24 208	0.25 210	0.18 176	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 122	0.10 59	0.45 193	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.40 284	0.31 248	0.23 200	0.21 169	0.26 284	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.06 10

WQFJA1	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 506	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

WQFJX	0.19 150	0.12 145	0.21 24	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.18 232	0.57 477	0.49 468	0.17 129	0.17 113	0.14 116	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.11 224

NLMM	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 506	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

MM-Stereo_test3	0.19 150	0.15 263	0.39 148	0.25 350	0.15 280	0.19 130	0.22 378	0.42 307	0.40 363	0.17 129	0.24 202	0.17 162	0.12 116	0.22 121	0.16 154	0.08 204	0.21 495	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.11 224

MM-Stereo_test2	0.19 150	0.11 96	0.47 215	0.25 350	0.11 88	0.21 191	0.20 317	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.17 113	0.13 89	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.06 31	0.26 539	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.41 559

GREAT-IGEV	0.19 150	0.11 96	0.39 148	0.22 207	0.33 548	0.14 21	0.15 105	0.18 13	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.09 22	0.09 25	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.50 596	0.06 34	0.06 71	0.07 120	0.53 582
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 150	0.14 232	0.40 157	0.30 486	0.20 436	0.15 32	0.16 142	0.35 218	0.26 171	0.17 129	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.14 90	0.07 73	0.22 507	0.06 34	0.06 71	0.09 268	0.25 487

gcap-zeroshot	0.19 150	0.14 232	0.51 286	0.21 152	0.15 280	0.27 307	0.15 105	0.32 181	0.24 132	0.26 229	0.20 151	0.34 371	0.15 184	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

test_for_model	0.19 150	0.09 29	0.81 472	0.33 522	0.27 519	0.17 82	0.15 105	0.34 207	0.30 237	0.15 98	0.20 151	0.13 89	0.09 25	0.28 239	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.14 334

H2IRNET	0.19 150	0.18 353	0.50 268	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.28 117	0.31 248	0.17 129	0.32 280	0.25 264	0.20 282	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.08 71

IGEV++	0.19 150	0.13 186	0.38 141	0.30 486	0.19 410	0.15 32	0.15 105	0.32 181	0.18 47	0.13 52	0.16 99	0.12 75	0.11 84	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.32 573	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.42 563

MSKI-zero shot	0.19 150	0.10 59	0.47 215	0.30 486	0.14 219	0.21 191	0.14 80	0.33 201	0.22 105	0.24 208	0.25 210	0.22 218	0.10 55	0.32 301	0.14 90	0.07 73	0.30 564	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

RAFT-Test	0.19 150	0.11 96	0.41 166	0.26 391	0.21 453	0.26 300	0.17 179	0.37 245	0.26 171	0.24 208	0.29 245	0.32 355	0.14 166	0.22 121	0.15 127	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

EGLCR-Stereo	0.19 150	0.09 29	0.34 120	0.29 474	0.17 348	0.28 326	0.16 142	0.30 154	0.23 118	0.22 192	0.11 26	0.16 147	0.09 25	0.28 239	0.15 127	0.07 73	0.25 532	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.37 551

Selective-RAFT	0.19 150	0.14 232	0.37 139	0.24 311	0.11 88	0.30 365	0.15 105	0.35 218	0.34 285	0.17 129	0.17 113	0.22 218	0.18 255	0.29 262	0.18 211	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.08 71

test_4	0.19 150	0.16 297	0.39 148	0.24 311	0.13 179	0.19 130	0.21 344	0.27 111	0.24 132	0.24 208	0.47 457	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.18 211	0.06 31	0.06 58	0.09 272	0.09 318	0.07 120	0.06 10

Patchmatch Stereo++	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo_v2	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

HUI-Stereo	0.19 150	0.13 186	0.52 307	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.23 146	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

DeepStereo_RVC	0.19 150	0.12 145	0.47 215	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.16 142	0.29 136	0.24 132	0.28 251	0.27 231	0.23 232	0.28 395	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.10 181

iGMRVC	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

iRAFT	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

AnonymousM	0.19 150	0.20 379	0.30 88	0.18 43	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.27 190	0.27 240	0.21 169	0.18 176	0.14 166	0.21 97	0.16 154	0.09 291	0.08 201	0.38 581	0.15 512	0.06 54	0.08 71

CRE-IMP	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.24 132	0.27 240	0.26 218	0.24 252	0.17 225	0.24 160	0.19 241	0.09 291	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.10 181

RAFT-IKP	0.19 150	0.13 186	0.51 286	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

raftrobust	0.19 150	0.19 366	0.42 175	0.23 260	0.24 498	0.19 130	0.13 55	0.33 201	0.28 201	0.26 229	0.20 151	0.19 186	0.17 225	0.23 146	0.17 182	0.08 204	0.10 284	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116

sCroCo_RVC	0.19 150	0.15 263	0.60 388	0.27 428	0.18 378	0.23 240	0.16 142	0.28 117	0.24 132	0.14 72	0.22 180	0.17 162	0.14 166	0.22 121	0.16 154	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.10 181

R-Stereo Train	0.19 150	0.10 59	0.49 248	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

RAFT-Stereo	0.19 150	0.10 59	0.49 248	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap_with_dpt	0.20 181	0.10 59	1.10 541	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.16 142	0.34 207	0.25 157	0.18 150	0.22 180	0.17 162	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.15 351

WQFJX1	0.20 181	0.12 145	0.21 24	0.23 260	0.17 348	0.24 261	0.19 277	0.63 532	0.56 513	0.17 129	0.16 99	0.14 116	0.16 204	0.27 215	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

NLCSM	0.20 181	0.15 263	0.23 38	0.24 311	0.19 410	0.24 261	0.22 378	0.45 346	0.44 409	0.20 167	0.18 130	0.14 116	0.16 204	0.47 385	0.20 266	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.10 181

GEAStereo	0.20 181	0.10 59	0.31 97	0.35 534	0.42 570	0.19 130	0.16 142	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.28 547	0.06 34	0.05 24	0.08 184	0.57 586

gasm-f	0.20 181	0.12 145	0.36 133	0.35 534	0.36 558	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.19 142	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.19 241	0.08 204	0.28 547	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.57 586

GASTEREO	0.20 181	0.15 263	0.31 97	0.40 559	0.29 532	0.18 109	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.18 150	0.17 113	0.11 60	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.07 73	0.23 516	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.57 586

MSCF	0.20 181	0.14 232	0.31 97	0.40 559	0.29 532	0.17 82	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.17 129	0.16 99	0.11 60	0.13 147	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.23 516	0.06 34	0.08 225	0.07 120	0.57 586

MM-Stereo_test1	0.20 181	0.13 186	0.45 193	0.24 311	0.12 127	0.20 164	0.21 344	0.36 230	0.32 258	0.23 200	0.22 180	0.15 133	0.14 166	0.28 239	0.16 154	0.07 73	0.24 527	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.21 439

HART	0.20 181	0.14 232	0.42 175	0.26 391	0.24 498	0.17 82	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.15 98	0.26 218	0.17 162	0.09 25	0.24 160	0.14 90	0.06 31	0.36 582	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.27 503

AIO_rvc	0.20 181	0.16 297	0.49 248	0.41 565	0.29 532	0.15 32	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.17 129	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.35 333	0.13 49	0.07 73	0.19 475	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.41 559

AIO_test	0.20 181	0.12 145	0.46 207	0.45 573	0.38 563	0.15 32	0.17 179	0.28 117	0.20 71	0.19 157	0.13 54	0.14 116	0.09 25	0.39 355	0.13 49	0.07 73	0.21 495	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.34 536

rvit_0105_6	0.20 181	0.16 297	0.41 166	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.20 317	0.31 174	0.39 353	0.18 150	0.22 180	0.23 232	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

GCAP-BAT	0.20 181	0.12 145	0.48 230	0.25 350	0.17 348	0.24 261	0.16 142	0.32 181	0.21 95	0.28 251	0.30 259	0.26 284	0.12 116	0.28 239	0.19 241	0.07 73	0.25 532	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.19 409

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 181	0.74 591	0.71 442	0.17 19	0.08 7	0.15 32	0.15 105	0.19 23	0.18 47	0.13 52	0.12 43	0.10 37	0.08 10	0.16 18	0.14 90	0.34 578	0.12 342	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.24 474

IGEVStereo-DCA	0.20 181	0.17 329	0.41 166	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 543

MIM_Stereo	0.20 181	0.17 329	0.55 339	0.20 120	0.21 453	0.17 82	0.14 80	0.37 245	0.27 190	0.28 251	0.35 319	0.23 232	0.13 147	0.28 239	0.16 154	0.06 31	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.15 351

AEACV	0.20 181	0.09 29	0.32 109	0.39 554	0.34 550	0.21 191	0.16 142	0.30 154	0.18 47	0.17 129	0.17 113	0.13 89	0.16 204	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.29 563	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.37 551

4D-IteraStereo	0.20 181	0.21 389	0.62 398	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.29 136	0.28 201	0.24 208	0.20 151	0.20 198	0.10 55	0.22 121	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.33 533

anonymousdsp	0.20 181	0.13 186	0.49 248	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 539	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 575

DCANet-4	0.20 181	0.11 96	0.58 374	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.39 275	0.42 385	0.29 276	0.31 270	0.17 162	0.22 299	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

fff	0.20 181	0.15 263	0.57 359	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

DisPM	0.20 181	0.11 96	0.52 307	0.24 311	0.13 179	0.18 109	0.19 277	0.30 154	0.31 248	0.33 353	0.34 311	0.23 232	0.16 204	0.34 326	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.12 276

IGEV-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.49 248	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 539	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 575
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 181	0.17 329	0.45 193	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 516	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

error version	0.20 181	0.17 329	0.45 193	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 516	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-v	0.20 181	0.17 329	0.45 193	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 516	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test_3	0.20 181	0.12 145	0.49 248	0.26 391	0.14 219	0.22 221	0.25 444	0.34 207	0.33 274	0.25 221	0.18 130	0.23 232	0.13 147	0.25 180	0.20 266	0.06 31	0.14 381	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.10 181

NRIStereo	0.20 181	0.12 145	0.50 268	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.19 277	0.30 154	0.28 201	0.26 229	0.26 218	0.25 264	0.18 255	0.34 326	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.09 116

Pruner-Stereo	0.20 181	0.12 145	0.49 248	0.29 474	0.12 127	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.32 280	0.25 264	0.15 184	0.25 180	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

test-2	0.20 181	0.17 329	0.45 193	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 516	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-1	0.20 181	0.12 145	0.49 248	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.23 406	0.36 230	0.29 221	0.21 174	0.25 210	0.24 252	0.14 166	0.18 44	0.22 312	0.07 73	0.14 381	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.14 334

DCANet	0.20 181	0.15 263	0.57 359	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.23 311	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

csc	0.20 181	0.15 263	0.57 359	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

cscssc	0.20 181	0.15 263	0.57 359	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 181	0.23 424	0.49 248	0.21 152	0.16 319	0.19 130	0.17 179	0.35 218	0.32 258	0.26 229	0.33 300	0.20 198	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.06 31	0.10 284	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

AFF-stereo	0.20 181	0.24 435	0.49 248	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.18 232	0.35 218	0.29 221	0.25 221	0.36 334	0.25 264	0.17 225	0.25 180	0.17 182	0.06 31	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.11 224

DIP-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.48 230	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.12 29	0.43 316	0.26 171	0.27 240	0.32 280	0.21 212	0.17 225	0.26 201	0.20 266	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.10 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Hybrid-DGEV-03	0.21 218	0.20 379	0.43 181	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.16 142	0.33 201	0.28 201	0.33 353	0.58 511	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.10 181

NLMM1	0.21 218	0.13 186	0.21 24	0.23 260	0.18 378	0.24 261	0.20 317	0.65 545	0.69 550	0.18 150	0.18 130	0.13 89	0.14 166	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.10 181

GSStereo	0.21 218	0.10 59	0.31 97	0.36 542	0.42 570	0.19 130	0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 568	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 595

DA	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 547	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 583

zero-FE	0.21 218	0.08 9	1.10 541	0.24 311	0.27 519	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.20 71	0.12 38	0.11 26	0.13 89	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.09 291	0.23 516	0.07 98	0.08 225	0.19 520	0.27 503

GGEV	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 547	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 583

HI	0.21 218	0.16 297	0.50 268	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

CoSv	0.21 218	0.16 297	0.50 268	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

AIO-test1	0.21 218	0.22 408	0.56 349	0.31 502	0.24 498	0.21 191	0.16 142	0.42 307	0.37 327	0.17 129	0.26 218	0.18 176	0.12 116	0.29 262	0.15 127	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.07 120	0.10 181

IGEV-RUCA	0.21 218	0.09 29	0.26 59	0.20 120	0.19 410	0.28 326	0.23 406	0.24 77	0.22 105	0.21 174	0.23 193	0.29 315	0.48 530	0.26 201	0.19 241	0.09 291	0.08 201	0.18 532	0.14 501	0.18 511	0.19 409

rvit_0105_4	0.21 218	0.17 329	0.49 248	0.23 260	0.14 219	0.20 164	0.23 406	0.35 218	0.40 363	0.19 157	0.24 202	0.25 264	0.20 282	0.28 239	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.10 181

model_zeroshot	0.21 218	0.14 232	0.51 286	0.34 528	0.18 378	0.26 300	0.16 142	0.41 302	0.24 132	0.33 353	0.20 151	0.25 264	0.12 116	0.26 201	0.16 154	0.09 291	0.21 495	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.13 305

AE-Stereo	0.21 218	0.12 145	0.50 268	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.18 232	0.40 284	0.34 285	0.19 157	0.26 218	0.21 212	0.13 147	0.22 121	0.16 154	0.07 73	0.26 539	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.31 524

ACVNet-DCA	0.21 218	0.16 297	0.50 268	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 547	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 461

11t1	0.21 218	0.12 145	0.45 193	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.37 245	0.28 201	0.27 240	0.25 210	0.24 252	0.23 311	0.28 239	0.25 354	0.09 291	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.23 461

LL-Strereo2	0.21 218	0.25 450	0.53 318	0.32 511	0.20 436	0.25 280	0.14 80	0.32 181	0.25 157	0.25 221	0.20 151	0.24 252	0.12 116	0.28 239	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.12 440	0.09 318	0.09 268	0.16 368

ADStereo(finetuned)	0.21 218	0.15 263	0.59 381	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.31 439	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

PFNet+	0.21 218	0.11 96	0.54 331	0.22 207	0.12 127	0.17 82	0.18 232	0.31 174	0.36 312	0.33 353	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.33 311	0.18 211	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.08 184	0.12 276

rafts_anoy	0.21 218	0.22 408	0.49 248	0.25 350	0.24 498	0.19 130	0.17 179	0.34 207	0.32 258	0.24 208	0.25 210	0.20 198	0.16 204	0.25 180	0.21 294	0.08 204	0.19 475	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

raft+_RVC	0.21 218	0.21 389	0.46 207	0.22 207	0.35 553	0.21 191	0.16 142	0.39 275	0.35 296	0.22 192	0.28 237	0.20 198	0.15 184	0.25 180	0.20 266	0.08 204	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.12 276

sAnonymous2	0.21 218	0.24 435	0.79 467	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

CroCo_RVC	0.21 218	0.24 435	0.79 467	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

RALAANet	0.21 218	0.24 435	0.53 318	0.23 260	0.14 219	0.22 221	0.13 55	0.38 254	0.30 237	0.29 276	0.26 218	0.25 264	0.15 184	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.07 27

GMStereo	0.21 218	0.30 487	0.57 359	0.21 152	0.12 127	0.24 261	0.18 232	0.30 154	0.41 373	0.26 229	0.24 202	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.09 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 242	0.47 554	0.67 421	0.30 486	0.31 544	0.11 5	0.11 19	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.11 26	0.09 22	0.09 25	0.27 215	0.12 14	0.09 291	0.39 584	0.06 34	0.04 1	0.24 548	0.49 577

AIO-test2	0.22 242	0.27 468	0.54 331	0.29 474	0.16 319	0.22 221	0.16 142	0.44 337	0.43 396	0.17 129	0.29 245	0.16 147	0.11 84	0.27 215	0.14 90	0.19 543	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.09 116

FACV-RUCA	0.22 242	0.15 263	0.38 141	0.24 311	0.23 481	0.26 300	0.19 277	0.41 302	0.35 296	0.26 229	0.32 280	0.22 218	0.25 345	0.24 160	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.15 507	0.08 225	0.16 480	0.14 334

rvit_0105_5	0.22 242	0.18 353	0.51 286	0.23 260	0.13 179	0.22 221	0.25 444	0.38 254	0.40 363	0.21 174	0.23 193	0.27 289	0.20 282	0.27 215	0.20 266	0.15 499	0.13 363	0.12 440	0.12 451	0.10 331	0.10 181

GCAPDPT-zeroshot4090	0.22 242	0.09 29	1.29 567	0.31 502	0.43 573	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 474

1test111	0.22 242	0.16 297	0.50 268	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.28 547	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 461

cc1	0.22 242	0.16 297	0.50 268	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 547	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 551

rrr	0.22 242	0.17 329	0.79 467	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.27 190	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.28 511

tt1	0.22 242	0.16 297	0.49 248	0.26 391	0.15 280	0.31 387	0.19 277	0.38 254	0.46 433	0.21 174	0.19 142	0.13 89	0.16 204	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 547	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 551

GCAPDPT-zeroshot	0.22 242	0.09 29	1.28 565	0.31 502	0.43 573	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 474

HH	0.22 242	0.12 145	0.55 339	0.32 511	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 524

HanStereo	0.22 242	0.12 145	0.55 339	0.32 511	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 524

CASS	0.22 242	0.16 297	0.40 157	0.26 391	0.12 127	0.29 351	0.19 277	0.40 284	0.32 258	0.34 374	0.35 319	0.25 264	0.25 345	0.26 201	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.11 405	0.09 318	0.11 383	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 242	0.19 366	0.64 408	0.22 207	0.12 127	0.28 326	0.20 317	0.48 376	0.39 353	0.31 315	0.24 202	0.19 186	0.24 332	0.28 239	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

IPLGR	0.22 242	0.14 232	0.75 452	0.21 152	0.11 88	0.25 280	0.18 232	0.44 337	0.38 337	0.29 276	0.28 237	0.21 212	0.19 277	0.37 349	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

GANet-ADL	0.22 242	0.14 232	0.51 286	0.23 260	0.14 219	0.29 351	0.19 277	0.48 376	0.36 312	0.26 229	0.33 300	0.32 355	0.20 282	0.26 201	0.22 312	0.11 399	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

TRStereo	0.22 242	0.21 389	0.62 398	0.40 559	0.19 410	0.22 221	0.16 142	0.58 491	0.30 237	0.21 174	0.21 169	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.14 90	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.11 409	0.06 54	0.19 409

LCNet	0.22 242	0.12 145	0.42 175	0.26 391	0.12 127	0.23 240	0.19 277	0.36 230	0.28 201	0.28 251	0.35 319	0.26 284	0.30 422	0.35 333	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.13 437	0.22 453

NF-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 307	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.52 407	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

OCTAStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 307	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

PSM-softLoss	0.22 242	0.11 96	0.53 318	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

KMStereo	0.22 242	0.11 96	0.53 318	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

SST-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 307	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.26 171	0.34 374	0.33 300	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.18 211	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

RAFT_R40	0.22 242	0.11 96	0.52 307	0.25 350	0.13 179	0.18 109	0.18 232	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.33 300	0.30 335	0.23 311	0.55 421	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

RE-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 307	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

TVStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 307	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

RAFT-345	0.22 242	0.11 96	0.55 339	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.27 111	0.28 201	0.27 240	0.65 537	0.20 198	0.17 225	0.55 421	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.07 27

GMM-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.56 349	0.23 260	0.13 179	0.24 261	0.24 430	0.38 254	0.29 221	0.31 315	0.44 424	0.27 289	0.21 292	0.31 291	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.19 409

Prome-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.43 181	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.27 190	0.33 353	0.58 511	0.24 252	0.28 395	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.20 427

TestStereo	0.22 242	0.24 435	0.48 230	0.25 350	0.11 88	0.22 221	0.22 378	0.32 181	0.31 248	0.24 208	0.34 311	0.23 232	0.19 277	0.62 465	0.19 241	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.07 143	0.11 383	0.07 27

RALCasStereoNet	0.22 242	0.22 408	0.48 230	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.18 232	0.32 181	0.27 190	0.22 192	0.30 259	0.22 218	0.15 184	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.22 507	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.25 487

111	0.22 242	0.22 408	0.57 359	0.19 79	0.09 17	0.24 261	0.17 179	0.44 337	0.46 433	0.24 208	0.30 259	0.29 315	0.22 299	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.15 351

test_xeample3	0.22 242	0.17 329	0.81 472	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.25 157	0.19 157	0.12 43	0.13 89	0.12 116	0.34 326	0.33 430	0.07 73	0.20 490	0.07 98	0.08 225	0.08 184	0.34 536

FENet	0.22 242	0.13 186	0.48 230	0.22 207	0.12 127	0.27 307	0.18 232	0.43 316	0.37 327	0.31 315	0.32 280	0.29 315	0.23 311	0.27 215	0.24 340	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

HITNet	0.22 242	0.23 424	0.60 388	0.20 120	0.09 17	0.27 307	0.15 105	0.45 346	0.33 274	0.29 276	0.33 300	0.27 289	0.22 299	0.29 262	0.27 376	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.23 277	0.20 379	0.53 318	0.24 311	0.13 179	0.28 326	0.15 105	0.50 394	0.45 421	0.28 251	0.26 218	0.25 264	0.26 363	0.29 262	0.20 266	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.10 181

IGEV-FE	0.23 277	0.11 96	0.82 477	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 540

test_sample2	0.23 277	0.12 145	0.39 148	0.20 120	0.11 88	0.28 326	0.22 378	0.45 346	0.33 274	0.27 240	0.34 311	0.30 335	0.25 345	0.46 381	0.23 331	0.09 291	0.15 412	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.19 409

MyStereo06	0.23 277	0.15 263	0.74 448	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.43 316	0.25 157	0.36 406	0.24 202	0.34 371	0.18 255	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

xx1	0.23 277	0.16 297	0.50 268	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.28 302	0.25 345	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 547	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 461

IGEV_Zeroshot_test	0.23 277	0.11 96	0.82 477	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 540

StereoVision	0.23 277	0.23 424	0.55 339	0.27 428	0.17 348	0.23 240	0.22 378	0.40 284	0.32 258	0.21 174	0.51 473	0.22 218	0.16 204	0.29 262	0.19 241	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.13 483	0.10 331	0.08 71

PCWNet_CMD	0.23 277	0.14 232	0.48 230	0.21 152	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.11 224

testlalala	0.23 277	0.09 29	1.33 571	0.31 502	0.44 577	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 474

anonymousdsp2	0.23 277	0.11 96	0.42 175	0.26 391	0.24 498	0.25 280	0.17 179	0.43 316	0.37 327	0.30 298	0.23 193	0.24 252	0.15 184	0.32 301	0.17 182	0.07 73	0.28 547	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.44 567

TestStereo1	0.23 277	0.22 408	0.50 268	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

x	0.23 277	0.15 263	0.45 193	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.43 316	0.35 296	0.26 229	0.31 270	0.29 315	0.25 345	0.29 262	0.30 401	0.09 291	0.22 507	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.24 474

RAFT_CTSACE	0.23 277	0.21 389	0.57 359	0.26 391	0.15 280	0.22 221	0.23 406	0.34 207	0.30 237	0.34 374	0.51 473	0.31 344	0.17 225	0.33 311	0.15 127	0.06 31	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.07 27

RAFT+CT+SA	0.23 277	0.24 435	0.48 230	0.25 350	0.18 378	0.23 240	0.29 486	0.42 307	0.38 337	0.24 208	0.39 371	0.20 198	0.17 225	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.12 451	0.09 268	0.13 305

SA-5K	0.23 277	0.22 408	0.50 268	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

CIPLG	0.23 277	0.28 476	0.75 452	0.24 311	0.16 319	0.25 280	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.34 311	0.23 232	0.15 184	0.27 215	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

dd	0.23 277	0.32 498	0.55 339	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.21 344	0.32 181	0.45 421	0.30 298	0.29 245	0.25 264	0.17 225	0.31 291	0.26 365	0.13 461	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.12 424	0.09 116

IPLG	0.23 277	0.19 366	0.65 413	0.21 152	0.12 127	0.28 326	0.17 179	0.45 346	0.32 258	0.33 353	0.32 280	0.16 147	0.17 225	0.50 393	0.23 331	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

IPLGR_C	0.23 277	0.29 481	0.81 472	0.24 311	0.16 319	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

ACRE	0.23 277	0.27 468	0.83 483	0.24 311	0.15 280	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.32 258	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

GwcNet-ADL	0.23 277	0.15 263	0.58 374	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.24 430	0.51 406	0.41 373	0.28 251	0.29 245	0.30 335	0.20 282	0.27 215	0.28 384	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.11 224

HHNet	0.23 277	0.12 145	0.66 418	0.19 79	0.18 378	0.20 164	0.20 317	0.36 230	0.32 258	0.33 353	0.59 516	0.19 186	0.21 292	0.24 160	0.31 411	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.12 276

KYRaft	0.23 277	0.11 96	0.43 181	0.23 260	0.12 127	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.26 171	0.35 393	0.53 488	0.34 371	0.26 363	0.29 262	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.08 184	0.30 520

ASMatch	0.23 277	0.11 96	0.55 339	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.16 142	0.32 181	0.30 237	0.28 251	0.68 544	0.28 302	0.26 363	0.50 393	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.11 224

IRAFT_RVC	0.23 277	0.15 263	0.54 331	0.26 391	0.12 127	0.19 130	0.23 406	0.41 302	0.39 353	0.31 315	0.30 259	0.29 315	0.24 332	0.55 421	0.23 331	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.08 71

CFNet_pseudo	0.23 277	0.14 232	0.48 230	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.11 383	0.11 224

GES	0.23 277	0.14 232	0.54 331	0.21 152	0.14 219	0.28 326	0.19 277	0.51 406	0.35 296	0.31 315	0.36 334	0.25 264	0.24 332	0.30 278	0.23 331	0.11 399	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.12 276

SFCPSM	0.23 277	0.12 145	0.51 286	0.21 152	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.57 477	0.41 373	0.29 276	0.32 280	0.23 232	0.22 299	0.28 239	0.20 266	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.09 268	0.09 116

MSMDNet	0.23 277	0.14 232	0.49 248	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.11 224

ccs_rob	0.23 277	0.14 232	0.48 230	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.12 424	0.11 224

rvit_0105_3	0.24 307	0.21 389	0.57 359	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.28 480	0.40 284	0.43 396	0.25 221	0.26 218	0.29 315	0.22 299	0.29 262	0.21 294	0.15 499	0.13 363	0.14 490	0.15 512	0.10 331	0.10 181

test_sample1	0.24 307	0.13 186	0.40 157	0.20 120	0.13 179	0.29 351	0.19 277	0.43 316	0.30 237	0.27 240	0.34 311	0.31 344	0.28 395	0.45 379	0.27 376	0.09 291	0.16 425	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.22 453

MyStereo05	0.24 307	0.15 263	0.58 374	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.50 394	0.54 497	0.32 340	0.23 193	0.26 284	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo04	0.24 307	0.15 263	0.58 374	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.51 406	0.54 497	0.29 276	0.23 193	0.27 289	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

CoDeX	0.24 307	0.13 186	0.48 230	0.22 207	0.14 219	0.29 351	0.21 344	0.55 457	0.42 385	0.29 276	0.36 334	0.28 302	0.23 311	0.48 387	0.20 266	0.09 291	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.08 71

DCRE	0.24 307	0.15 263	0.45 193	0.26 391	0.26 515	0.23 240	0.21 344	0.37 245	0.29 221	0.23 200	0.81 562	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.18 211	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.25 487

riskmin	0.24 307	0.10 59	0.43 181	0.32 511	0.26 515	0.33 411	0.19 277	0.44 337	0.30 237	0.24 208	0.27 231	0.37 396	0.25 345	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.18 462	0.09 272	0.13 483	0.10 331	0.27 503

qqq	0.24 307	0.16 297	0.46 207	0.20 120	0.15 280	0.23 240	0.20 317	0.43 316	0.32 258	0.26 229	0.31 270	0.28 302	0.25 345	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.22 507	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 461

BUS	0.24 307	0.13 186	0.36 133	0.25 350	0.14 219	0.44 495	0.17 179	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.31 344	0.22 299	0.27 215	0.22 312	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

IER	0.24 307	0.15 263	0.50 268	0.21 152	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.44 337	0.38 337	0.34 374	0.41 392	0.32 355	0.34 462	0.31 291	0.23 331	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.09 116

BSDual-CNN	0.24 307	0.13 186	0.36 133	0.25 350	0.14 219	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

Sa-1000	0.24 307	0.20 379	0.53 318	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.50 394	0.41 373	0.30 298	0.50 470	0.26 284	0.19 277	0.33 311	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.08 71

SA	0.24 307	0.22 408	0.55 339	0.23 260	0.14 219	0.25 280	0.23 406	0.48 376	0.42 385	0.28 251	0.44 424	0.23 232	0.23 311	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.08 184	0.09 116

psmg	0.24 307	0.13 186	0.36 133	0.21 152	0.14 219	0.35 441	0.23 406	0.54 439	0.36 312	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.08 201	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

UDGNet	0.24 307	0.37 526	0.53 318	0.25 350	0.14 219	0.24 261	0.18 232	0.32 181	0.44 409	0.29 276	0.28 237	0.24 252	0.20 282	0.30 278	0.21 294	0.16 509	0.07 138	0.21 547	0.11 409	0.16 480	0.11 224

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.14 232	0.57 359	0.24 311	0.11 88	0.21 191	0.19 277	0.43 316	0.34 285	0.30 298	0.43 414	0.36 390	0.31 439	0.61 454	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

OMP-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.48 230	0.30 486	0.13 179	0.21 191	0.16 142	0.38 254	0.35 296	0.34 374	0.30 259	0.33 363	0.20 282	0.70 496	0.24 340	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

IIG-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.47 215	0.29 474	0.12 127	0.23 240	0.14 80	0.40 284	0.33 274	0.35 393	0.37 345	0.33 363	0.22 299	0.70 496	0.26 365	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

PFNet	0.24 307	0.11 96	0.63 403	0.25 350	0.14 219	0.22 221	0.19 277	0.40 284	0.35 296	0.36 406	0.32 280	0.27 289	0.20 282	0.63 468	0.23 331	0.09 291	0.05 5	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.08 71

RAFT	0.24 307	0.24 435	0.46 207	0.27 428	0.15 280	0.26 300	0.26 455	0.37 245	0.31 248	0.34 374	0.34 311	0.41 429	0.22 299	0.30 278	0.18 211	0.08 204	0.15 412	0.11 405	0.10 375	0.11 383	0.13 305

ICVP	0.24 307	0.13 186	0.45 193	0.26 391	0.14 219	0.30 365	0.25 444	0.47 365	0.35 296	0.29 276	0.43 414	0.35 385	0.25 345	0.28 239	0.25 354	0.12 439	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 307	0.19 366	0.76 456	0.27 428	0.18 378	0.41 478	0.24 430	0.45 346	0.36 312	0.23 200	0.27 231	0.20 198	0.18 255	0.28 239	0.19 241	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.13 305

ACVNet	0.24 307	0.18 353	0.51 286	0.18 43	0.15 280	0.27 307	0.23 406	0.40 284	0.45 421	0.29 276	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.10 331	0.09 116

DMCA	0.24 307	0.18 353	0.51 286	0.23 260	0.14 219	0.27 307	0.20 317	0.45 346	0.40 363	0.32 340	0.33 300	0.33 363	0.25 345	0.27 215	0.30 401	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.12 276

DN-CSS_ROB	0.24 307	0.33 502	0.69 429	0.25 350	0.14 219	0.26 300	0.13 55	0.42 307	0.35 296	0.30 298	0.42 400	0.22 218	0.20 282	0.34 326	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

G2L-ROB	0.25 332	0.21 389	0.56 349	0.19 79	0.12 127	0.28 326	0.21 344	0.48 376	0.34 285	0.35 393	0.31 270	0.41 429	0.23 311	0.51 399	0.31 411	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.12 276

DCVSM-stereo	0.25 332	0.14 232	0.53 318	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.14 80	0.35 218	0.35 296	0.42 476	0.33 300	0.46 470	0.30 422	0.31 291	0.27 376	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.10 375	0.12 424	0.15 351

rvit_stereo_0075_2	0.25 332	0.18 353	0.65 413	0.27 428	0.22 468	0.22 221	0.15 105	0.41 302	0.36 312	0.27 240	0.37 345	0.29 315	0.21 292	0.29 262	0.20 266	0.17 523	0.12 342	0.19 539	0.12 451	0.14 460	0.14 334

test_sample3	0.25 332	0.14 232	0.52 307	0.20 120	0.12 127	0.33 411	0.20 317	0.53 424	0.38 337	0.32 340	0.35 319	0.29 315	0.24 332	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.15 351

MyStereo8	0.25 332	0.20 379	0.69 429	0.24 311	0.17 348	0.31 387	0.16 142	0.50 394	0.32 258	0.29 276	0.38 353	0.25 264	0.19 277	0.33 311	0.29 398	0.08 204	0.20 490	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.16 368

mmm	0.25 332	0.15 263	0.44 190	0.23 260	0.20 436	0.28 326	0.21 344	0.43 316	0.32 258	0.31 315	0.40 380	0.30 335	0.24 332	0.31 291	0.28 384	0.09 291	0.21 495	0.11 405	0.12 451	0.10 331	0.26 499

GMStereo_Zeroshot	0.25 332	0.22 408	0.51 286	0.27 428	0.14 219	0.28 326	0.15 105	0.40 284	0.36 312	0.37 423	0.43 414	0.40 420	0.17 225	0.35 333	0.21 294	0.12 439	0.07 138	0.13 466	0.07 143	0.17 495	0.10 181

CFNet_ucs	0.25 332	0.14 232	0.51 286	0.20 120	0.15 280	0.29 351	0.18 232	0.51 406	0.46 433	0.32 340	0.42 400	0.38 402	0.23 311	0.31 291	0.22 312	0.11 399	0.08 201	0.12 440	0.09 318	0.13 437	0.13 305

gwcnet-sp	0.25 332	0.16 297	0.70 435	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

scenet	0.25 332	0.16 297	0.70 435	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

ssnet	0.25 332	0.16 297	0.70 435	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

raft_robust	0.25 332	0.23 424	0.44 190	0.22 207	0.13 179	0.23 240	0.22 378	0.52 414	0.50 475	0.33 353	0.32 280	0.33 363	0.23 311	0.55 421	0.18 211	0.07 73	0.11 318	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.07 27

test_5	0.25 332	0.25 450	0.57 359	0.27 428	0.18 378	0.25 280	0.29 486	0.42 307	0.39 353	0.29 276	0.40 380	0.27 289	0.23 311	0.35 333	0.19 241	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.14 334

iRaft-Stereo_5w	0.25 332	0.24 435	0.50 268	0.23 260	0.18 378	0.19 130	0.19 277	0.39 275	0.35 296	0.28 251	0.36 334	0.34 371	0.23 311	0.66 484	0.28 384	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.14 334

STrans-v2	0.25 332	0.14 232	0.56 349	0.21 152	0.12 127	0.23 240	0.20 317	0.50 394	0.31 248	0.31 315	0.42 400	0.35 385	0.35 469	0.62 465	0.24 340	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

DRaft	0.25 332	0.11 96	0.47 215	0.18 43	0.12 127	0.28 326	0.23 406	0.34 207	0.40 363	0.38 432	0.60 520	0.20 198	0.41 501	0.48 387	0.41 467	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

XX-Stereo	0.25 332	0.11 96	1.09 540	0.35 534	0.38 563	0.23 240	0.13 55	0.43 316	0.19 61	0.20 167	0.40 380	0.31 344	0.10 55	0.33 311	0.13 49	0.08 204	0.11 318	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.10 181

HCRNet	0.25 332	0.27 468	0.42 175	0.34 528	0.17 348	0.27 307	0.18 232	0.45 346	0.37 327	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.23 311	0.44 373	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

BEATNet_4x	0.25 332	0.25 450	0.66 418	0.23 260	0.10 56	0.29 351	0.14 80	0.49 386	0.34 285	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.26 363	0.34 326	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.13 305

UCFNet_RVC	0.25 332	0.21 389	0.49 248	0.19 79	0.15 280	0.34 426	0.18 232	0.47 365	0.36 312	0.30 298	0.35 319	0.40 420	0.26 363	0.35 333	0.24 340	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.14 501	0.13 437	0.13 305

AdaStereo	0.25 332	0.17 329	0.47 215	0.25 350	0.13 179	0.33 411	0.17 179	0.57 477	0.43 396	0.34 374	0.38 353	0.35 385	0.21 292	0.32 301	0.24 340	0.14 485	0.06 58	0.13 466	0.09 318	0.11 383	0.09 116
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 332	0.23 424	0.59 381	0.22 207	0.09 17	0.30 365	0.18 232	0.40 284	0.38 337	0.38 432	0.44 424	0.31 344	0.22 299	0.44 373	0.32 421	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.08 71

iResNet	0.25 332	0.22 408	0.62 398	0.26 391	0.11 88	0.31 387	0.23 406	0.46 354	0.45 421	0.34 374	0.43 414	0.27 289	0.23 311	0.36 339	0.37 454	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.10 181

DFGA-Net	0.26 355	0.33 502	0.70 435	0.22 207	0.15 280	0.25 280	0.17 179	0.41 302	0.40 363	0.30 298	0.32 280	0.21 212	0.18 255	0.61 454	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.09 116

G2L-Stereo_test	0.26 355	0.22 408	0.54 331	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.24 430	0.51 406	0.40 363	0.38 432	0.37 345	0.40 420	0.26 363	0.53 410	0.32 421	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

HUF	0.26 355	0.15 263	0.79 467	0.39 554	0.31 544	0.16 57	0.17 179	0.36 230	0.25 157	0.19 157	0.14 85	0.23 232	0.11 84	0.32 301	0.14 90	0.08 204	0.60 610	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.56 583

PAM_32	0.26 355	0.10 59	0.63 403	0.24 311	0.19 410	0.51 529	0.26 455	0.43 316	0.30 237	0.32 340	0.28 237	0.60 537	0.28 395	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.14 381	0.08 181	0.10 375	0.07 120	0.15 351

PAM	0.26 355	0.11 96	0.63 403	0.25 350	0.18 378	0.53 538	0.29 486	0.44 337	0.28 201	0.36 406	0.27 231	0.59 531	0.26 363	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.12 342	0.07 98	0.10 375	0.07 120	0.13 305

DDVS	0.26 355	0.16 297	0.45 193	0.25 350	0.17 348	0.34 426	0.21 344	0.43 316	0.31 248	0.34 374	0.41 392	0.47 480	0.21 292	0.52 407	0.29 398	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.16 368

UGAM-zero	0.26 355	0.11 96	0.56 349	0.20 120	0.16 319	0.28 326	0.18 232	0.48 376	0.25 157	0.31 315	0.28 237	0.56 522	0.32 452	0.66 484	0.17 182	0.07 73	0.10 284	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.31 524

ITSA-stereo	0.26 355	0.16 297	0.39 148	0.24 311	0.11 88	0.28 326	0.18 232	0.58 491	0.59 525	0.32 340	0.32 280	0.33 363	0.28 395	0.51 399	0.34 437	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 355	0.15 263	0.96 520	0.21 152	0.25 511	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.28 201	0.25 221	0.29 245	0.46 470	0.23 311	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.12 451	0.11 383	0.17 388

test_sample5	0.26 355	0.14 232	0.51 286	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.43 414	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

test_sample4	0.26 355	0.14 232	0.53 318	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.38 353	0.28 302	0.25 345	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.16 368

qqq1	0.26 355	0.13 186	0.47 215	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

fff1	0.26 355	0.13 186	0.47 215	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

DualNet	0.26 355	0.14 232	0.51 286	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

anonymousa	0.26 355	0.13 186	0.56 349	0.29 474	0.30 537	0.31 387	0.20 317	0.38 254	0.36 312	0.33 353	0.51 473	0.41 429	0.27 372	0.25 180	0.24 340	0.08 204	0.18 462	0.09 272	0.18 538	0.08 184	0.17 388

hknet	0.26 355	0.15 263	0.49 248	0.25 350	0.16 319	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.40 363	0.34 374	0.35 319	0.43 449	0.28 395	0.38 352	0.26 365	0.09 291	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

PSMNet-ADL	0.26 355	0.16 297	0.39 148	0.27 428	0.14 219	0.32 404	0.22 378	0.45 346	0.37 327	0.28 251	0.34 311	0.41 429	0.28 395	0.61 454	0.32 421	0.11 399	0.10 284	0.09 272	0.11 409	0.10 331	0.13 305

PSM-AAD	0.26 355	0.11 96	0.43 181	0.24 311	0.12 127	0.27 307	0.37 533	0.36 230	0.30 237	0.36 406	0.39 371	0.28 302	0.77 574	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.21 439

DEmStereo	0.26 355	0.10 59	0.52 307	0.19 79	0.13 179	0.31 387	0.25 444	0.29 136	0.38 337	0.36 406	0.57 508	0.24 252	0.48 530	0.53 410	0.44 482	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

GrayStereo	0.26 355	0.10 59	0.45 193	0.27 428	0.14 219	0.23 240	0.46 562	0.36 230	0.33 274	0.40 459	0.47 457	0.30 335	0.78 575	0.29 262	0.17 182	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.15 351

RAFT-RH_RVC	0.26 355	0.13 186	0.57 359	0.22 207	0.12 127	0.25 280	0.14 80	0.27 111	0.29 221	0.38 432	1.14 585	0.23 232	0.18 255	0.58 434	0.24 340	0.07 73	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.06 54	0.08 71

ARAFT	0.26 355	0.30 487	0.87 497	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.24 430	0.46 354	0.34 285	0.33 353	0.28 237	0.29 315	0.20 282	0.49 389	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.09 116

acv_ft	0.26 355	0.18 353	0.56 349	0.24 311	0.19 410	0.34 426	0.21 344	0.47 365	0.45 421	0.39 450	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.36 448	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.09 116

cf-r	0.26 355	0.22 408	0.66 418	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.22 378	0.44 337	0.42 385	0.32 340	0.42 400	0.43 449	0.27 372	0.44 373	0.27 376	0.11 399	0.07 138	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.09 116

GANet-RSSM	0.26 355	0.19 366	0.54 331	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.22 378	0.47 365	0.34 285	0.30 298	0.40 380	0.41 429	0.30 422	0.59 442	0.25 354	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

PSMNet-RSSM	0.26 355	0.21 389	0.50 268	0.21 152	0.14 219	0.25 280	0.21 344	0.50 394	0.38 337	0.31 315	0.45 438	0.40 420	0.27 372	0.53 410	0.24 340	0.12 439	0.08 201	0.11 405	0.13 483	0.10 331	0.10 181

CFNet-ft	0.26 355	0.21 389	0.51 286	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

CFNet_RVC	0.26 355	0.21 389	0.51 286	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

Select-FE	0.27 383	0.18 353	0.87 497	0.23 260	0.22 468	0.29 351	0.18 232	0.53 424	0.28 201	0.30 298	0.33 300	0.45 461	0.29 415	0.30 278	0.21 294	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.08 184	0.20 427

G2L-Stereo	0.27 383	0.23 424	0.61 394	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.19 277	0.48 376	0.37 327	0.33 353	0.38 353	0.40 420	0.23 311	0.61 454	0.33 430	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.11 224

test_sample6	0.27 383	0.15 263	0.50 268	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.22 378	0.54 439	0.39 353	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.58 434	0.26 365	0.11 399	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

SMFormer	0.27 383	0.13 186	0.47 215	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.10 331	0.16 368

tta	0.27 383	0.13 186	0.47 215	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.13 305

ffm	0.27 383	0.17 329	0.84 487	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 547	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 551

NINENet	0.27 383	0.16 297	0.49 248	0.23 260	0.16 319	0.44 495	0.17 179	0.63 532	0.49 468	0.33 353	0.38 353	0.31 344	0.22 299	0.43 369	0.22 312	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.08 225	0.12 424	0.11 224

SepStereo	0.27 383	0.13 186	0.49 248	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.64 473	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

UPFNet	0.27 383	0.15 263	0.47 215	0.25 350	0.20 436	0.37 456	0.27 464	0.50 394	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.37 396	0.29 415	0.40 357	0.34 437	0.10 360	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.10 331	0.08 71

iResNet_ROB	0.27 383	0.27 468	0.48 230	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.17 179	0.57 477	0.55 506	0.39 450	0.44 424	0.37 396	0.28 395	0.43 369	0.28 384	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.11 224

coex_refinement	0.28 393	0.22 408	0.50 268	0.23 260	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.51 406	0.43 396	0.35 393	0.42 400	0.45 461	0.27 372	0.56 427	0.41 467	0.10 360	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.11 383	0.12 276

ISRNet	0.28 393	0.15 263	0.54 331	0.27 428	0.19 410	0.24 261	0.15 105	0.47 365	0.45 421	0.40 459	0.49 467	0.42 442	0.27 372	0.33 311	0.30 401	0.20 546	0.12 342	0.17 524	0.16 522	0.16 480	0.21 439

rvit_105_1	0.28 393	0.24 435	0.65 413	0.27 428	0.19 410	0.31 387	0.35 524	0.46 354	0.53 492	0.31 315	0.32 280	0.32 355	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.16 509	0.14 381	0.15 507	0.17 533	0.11 383	0.11 224

UGAM	0.28 393	0.18 353	0.57 359	0.26 391	0.13 179	0.23 240	0.26 455	0.33 201	0.45 421	0.32 340	0.42 400	0.45 461	0.22 299	0.92 559	0.23 331	0.08 204	0.09 244	0.14 490	0.13 483	0.10 331	0.10 181

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 393	0.17 329	0.96 520	0.29 474	0.31 544	0.29 351	0.21 344	0.53 424	0.28 201	0.27 240	0.55 497	0.41 429	0.18 255	0.30 278	0.22 312	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.12 424	0.20 427

test_sample7	0.28 393	0.16 297	0.47 215	0.21 152	0.14 219	0.29 351	0.22 378	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.14 485	0.21 495	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.25 487

CBFPSM	0.28 393	0.23 424	0.76 456	0.21 152	0.14 219	0.38 462	0.26 455	0.42 307	0.37 327	0.34 374	0.36 334	0.55 517	0.38 484	0.33 311	0.40 462	0.08 204	0.08 201	0.07 98	0.08 225	0.09 268	0.12 276

ToySt	0.28 393	0.19 366	0.68 427	0.22 207	0.19 410	0.31 387	0.31 504	0.43 316	0.43 396	0.28 251	0.38 353	0.42 442	0.32 452	0.33 311	0.32 421	0.08 204	0.14 381	0.10 349	0.12 451	0.11 383	0.24 474

CSP-Net	0.28 393	0.17 329	0.41 166	0.22 207	0.14 219	0.44 495	0.24 430	0.52 414	0.42 385	0.42 476	0.44 424	0.42 442	0.27 372	0.66 484	0.30 401	0.12 439	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.10 181

DAS	0.28 393	0.13 186	0.49 248	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.76 520	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

AACVNet	0.28 393	0.22 408	0.55 339	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.19 277	0.43 316	0.33 274	0.39 450	0.42 400	0.44 455	0.29 415	0.73 505	0.28 384	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.12 276

FTStereo	0.28 393	0.11 96	0.56 349	0.24 311	0.13 179	0.21 191	0.52 575	0.36 230	0.28 201	0.38 432	0.94 575	0.30 335	0.56 549	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.19 409

LMCR-Stereo	0.28 393	0.22 408	0.56 349	0.29 474	0.14 219	0.37 456	0.23 406	0.57 477	0.36 312	0.40 459	0.40 380	0.29 315	0.30 422	0.41 360	0.38 456	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.13 437	0.10 181

MMNet	0.28 393	0.19 366	0.54 331	0.24 311	0.17 348	0.47 512	0.22 378	0.47 365	0.53 492	0.40 459	0.43 414	0.36 390	0.34 462	0.40 357	0.35 444	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.09 116

UNet	0.28 393	0.16 297	0.70 435	0.24 311	0.20 436	0.44 495	0.21 344	0.52 414	0.42 385	0.36 406	0.40 380	0.43 449	0.33 460	0.41 360	0.32 421	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.09 318	0.10 331	0.09 116

ac_64	0.28 393	0.16 297	0.62 398	0.25 350	0.17 348	0.36 448	0.22 378	0.48 376	0.35 296	0.36 406	0.37 345	0.51 499	0.30 422	0.62 465	0.34 437	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

GwcNet-RSSM	0.28 393	0.25 450	0.61 394	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.24 430	0.46 354	0.44 409	0.33 353	0.46 450	0.41 429	0.28 395	0.55 421	0.31 411	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.09 116

HSM-Net_RVC	0.28 393	0.12 145	0.48 230	0.19 79	0.11 88	0.35 441	0.21 344	0.64 539	0.44 409	0.40 459	0.43 414	0.50 496	0.27 372	0.75 514	0.25 354	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 393	0.25 450	0.64 408	0.22 207	0.16 319	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.33 274	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.26 363	0.45 379	0.28 384	0.15 499	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.14 334

StereoDRNet-Refined	0.28 393	0.19 366	0.47 215	0.25 350	0.14 219	0.36 448	0.21 344	0.49 386	0.43 396	0.46 506	0.52 480	0.42 442	0.30 422	0.46 381	0.38 456	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 413	0.24 435	0.83 483	0.23 260	0.17 348	0.25 280	0.22 378	0.47 365	0.42 385	0.33 353	0.39 371	0.38 402	0.28 395	0.78 524	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

CRFU-Net	0.29 413	0.14 232	0.48 230	0.26 391	0.15 280	0.46 506	0.22 378	0.52 414	0.32 258	0.44 493	0.42 400	0.48 485	0.47 526	0.44 373	0.31 411	0.12 439	0.10 284	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.11 224

iRaft-Stereo_20w	0.29 413	0.11 96	0.86 494	0.33 522	0.24 498	0.32 404	0.26 455	0.60 512	0.26 171	0.41 471	0.21 169	0.28 302	0.19 277	0.32 301	0.24 340	0.07 73	0.31 568	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.47 572

AASNet	0.29 413	0.27 468	0.67 421	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.21 344	0.64 539	0.49 468	0.36 406	0.41 392	0.32 355	0.26 363	0.33 311	0.39 460	0.12 439	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.14 460	0.12 276

GEStereo_RVC	0.29 413	0.24 435	0.60 388	0.27 428	0.16 319	0.33 411	0.25 444	0.58 491	0.56 513	0.35 393	0.38 353	0.34 371	0.25 345	0.51 399	0.29 398	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.13 305

EAI-Stereo	0.29 413	0.11 96	0.38 141	0.22 207	0.18 378	0.33 411	1.66 620	0.53 424	0.27 190	0.27 240	0.50 470	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.25 354	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.11 409	0.07 120	0.10 181

delet	0.29 413	0.18 353	0.58 374	0.24 311	0.19 410	0.41 478	0.30 495	0.52 414	0.51 481	0.35 393	0.42 400	0.37 396	0.31 439	0.49 389	0.36 448	0.10 360	0.09 244	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

HGLStereo	0.29 413	0.19 366	0.60 388	0.24 311	0.21 453	0.33 411	0.23 406	0.52 414	0.44 409	0.36 406	0.49 467	0.41 429	0.35 469	0.46 381	0.34 437	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

DSFCA	0.29 413	0.18 353	0.48 230	0.21 152	0.17 348	0.39 467	0.32 510	0.49 386	0.44 409	0.44 493	0.38 353	0.40 420	0.30 422	0.53 410	0.38 456	0.12 439	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.11 383	0.11 224

CFNet	0.29 413	0.29 481	0.57 359	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.15 105	0.53 424	0.46 433	0.31 315	0.40 380	0.38 402	0.27 372	0.76 520	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 413	0.24 435	0.81 472	0.26 391	0.18 378	0.30 365	0.22 378	0.52 414	0.41 373	0.38 432	0.42 400	0.42 442	0.28 395	0.46 381	0.31 411	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.11 409	0.10 331	0.12 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 413	0.37 526	0.92 511	0.24 311	0.13 179	0.30 365	0.19 277	0.55 457	0.51 481	0.39 450	0.46 450	0.39 416	0.27 372	0.36 339	0.30 401	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.13 437	0.11 224

HSM	0.29 413	0.18 353	0.48 230	0.21 152	0.15 280	0.33 411	0.20 317	0.55 457	0.39 353	0.36 406	0.39 371	0.67 562	0.32 452	0.88 547	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.10 181

ACV-stereo	0.30 426	0.20 379	0.82 477	0.23 260	0.16 319	0.48 519	0.20 317	0.38 254	0.34 285	0.29 276	0.33 300	0.66 558	0.43 511	0.55 421	0.31 411	0.10 360	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

ssnet_v2	0.30 426	0.21 389	0.63 403	0.23 260	0.15 280	0.40 473	0.30 495	0.59 501	0.48 454	0.40 459	0.37 345	0.46 470	0.30 422	0.41 360	0.44 482	0.13 461	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.12 424	0.11 224

dad	0.30 426	0.38 533	0.60 388	0.22 207	0.14 219	0.32 404	0.21 344	0.35 218	0.51 481	0.45 500	0.45 438	0.46 470	0.23 311	0.41 360	0.27 376	0.21 548	0.11 318	0.20 544	0.11 409	0.15 472	0.11 224

THIR-Stereo	0.30 426	0.15 263	0.46 207	0.19 79	0.11 88	0.28 326	0.70 589	0.33 201	0.36 312	0.37 423	0.64 535	0.33 363	0.49 535	0.58 434	0.44 482	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.08 71

ADLNet	0.30 426	0.19 366	0.59 381	0.23 260	0.19 410	0.34 426	0.23 406	0.56 468	0.44 409	0.43 487	0.41 392	0.43 449	0.28 395	0.56 427	0.36 448	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

RAFT + AFF	0.30 426	0.33 502	0.76 456	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.33 516	0.55 457	0.42 385	0.28 251	0.30 259	0.31 344	0.31 439	0.64 473	0.32 421	0.09 291	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.12 424	0.16 368

psm_up	0.30 426	0.21 389	0.58 374	0.26 391	0.18 378	0.32 404	0.27 464	0.57 477	0.45 421	0.38 432	0.41 392	0.45 461	0.40 496	0.59 442	0.32 421	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.11 383	0.11 224

DMCA-RVC	0.30 426	0.27 468	0.93 515	0.28 456	0.17 348	0.30 365	0.21 344	0.43 316	0.36 312	0.40 459	0.38 353	0.39 416	0.36 474	0.44 373	0.34 437	0.13 461	0.10 284	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.11 224

STTStereo	0.30 426	0.24 435	0.83 483	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.24 430	0.49 386	0.39 353	0.39 450	0.41 392	0.44 455	0.28 395	0.41 360	0.30 401	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.16 522	0.12 424	0.12 276

RASNet	0.30 426	0.19 366	0.59 381	0.23 260	0.19 410	0.33 411	0.20 317	0.50 394	0.41 373	0.31 315	0.44 424	0.47 480	0.38 484	0.79 528	0.40 462	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.10 181

DLCB_ROB	0.30 426	0.20 379	0.45 193	0.28 456	0.17 348	0.37 456	0.25 444	0.50 394	0.45 421	0.46 506	0.47 457	0.51 499	0.34 462	0.56 427	0.38 456	0.10 360	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224

DualNet (step1)	0.31 437	0.21 389	0.69 429	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.24 555	0.21 495	0.28 566	0.24 562	0.18 511	0.21 439

iinet-f	0.31 437	0.23 424	1.16 551	0.20 120	0.16 319	0.44 495	0.23 406	0.47 365	0.38 337	0.36 406	0.44 424	0.41 429	0.35 469	0.36 339	0.43 475	0.10 360	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.13 437	0.12 276

ADLNet2	0.31 437	0.23 424	0.77 462	0.23 260	0.18 378	0.36 448	0.24 430	0.55 457	0.54 497	0.33 353	0.38 353	0.45 461	0.31 439	0.70 496	0.36 448	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.12 424	0.11 224

hitnet-ft	0.31 437	0.21 389	0.56 349	0.19 79	0.14 219	0.40 473	0.23 406	0.46 354	0.42 385	0.37 423	0.46 450	0.53 512	0.35 469	0.76 520	0.35 444	0.14 485	0.10 284	0.14 490	0.10 375	0.15 472	0.14 334

FADNet-RVC-Resample	0.31 437	0.32 498	1.16 551	0.27 428	0.17 348	0.33 411	0.21 344	0.49 386	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.34 371	0.27 372	0.54 416	0.27 376	0.10 360	0.10 284	0.14 490	0.13 483	0.13 437	0.18 393

FADNet_RVC	0.31 437	0.35 516	0.98 524	0.24 311	0.16 319	0.30 365	0.17 179	0.52 414	0.39 353	0.30 298	0.38 353	0.30 335	0.29 415	0.54 416	0.33 430	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.16 522	0.21 535	0.24 474

FSD	0.32 443	0.28 476	0.35 126	0.37 543	0.41 568	0.28 326	0.27 464	0.32 181	0.30 237	0.27 240	0.27 231	0.29 315	0.27 372	0.35 333	0.28 384	0.23 552	0.49 595	0.27 559	0.26 571	0.26 555	0.64 599

LL-Strereo	0.32 443	0.33 502	0.77 462	0.26 391	0.24 498	0.22 221	0.23 406	0.58 491	0.44 409	0.35 393	0.32 280	0.41 429	0.40 496	0.93 561	0.25 354	0.08 204	0.13 363	0.11 405	0.09 318	0.09 268	0.22 453

SACVNet	0.32 443	0.25 450	0.59 381	0.26 391	0.19 410	0.35 441	0.25 444	0.54 439	0.41 373	0.43 487	0.45 438	0.46 470	0.34 462	0.71 502	0.30 401	0.14 485	0.10 284	0.12 440	0.12 451	0.16 480	0.20 427

CrosDoStereo	0.32 443	0.11 96	0.53 318	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 608	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 520	0.28 302	0.45 517	0.61 454	0.56 518	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

DeepStereo_LL	0.32 443	0.11 96	0.53 318	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 608	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 520	0.28 302	0.45 517	0.61 454	0.56 518	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

pcwnet_v2	0.32 443	0.16 297	1.22 562	0.23 260	0.19 410	0.32 404	0.19 277	0.61 520	0.61 530	0.37 423	0.45 438	0.35 385	0.29 415	0.37 349	0.26 365	0.14 485	0.11 318	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.18 393

TDLM	0.32 443	0.27 468	0.52 307	0.30 486	0.15 280	0.33 411	0.32 510	0.54 439	0.50 475	0.44 493	0.43 414	0.39 416	0.30 422	0.92 559	0.30 401	0.14 485	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.14 334

NVstereo2D	0.32 443	0.18 353	0.63 403	0.24 311	0.23 481	0.43 490	0.28 480	0.60 512	0.58 518	0.28 251	0.39 371	0.42 442	0.30 422	0.71 502	0.30 401	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.10 375	0.20 528	0.18 393

YMNet	0.33 451	0.26 460	0.64 408	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 520	0.56 502	0.51 499	0.30 422	0.41 360	0.44 482	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

YMNet_1	0.33 451	0.26 460	0.64 408	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 520	0.56 502	0.51 499	0.30 422	0.41 360	0.44 482	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

fast-acv-ft	0.33 451	0.26 460	0.88 504	0.25 350	0.18 378	0.49 525	0.27 464	0.44 337	0.50 475	0.40 459	0.55 497	0.49 491	0.36 474	0.39 355	0.41 467	0.11 399	0.11 318	0.11 405	0.12 451	0.13 437	0.11 224

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 451	0.25 450	0.82 477	0.22 207	0.17 348	0.46 506	0.28 480	0.53 424	0.53 492	0.43 487	0.57 508	0.44 455	0.31 439	0.50 393	0.48 495	0.10 360	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.11 383	0.12 276

AANet_RVC	0.33 451	0.31 491	0.69 429	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.49 386	0.55 506	0.39 450	0.60 520	0.43 449	0.30 422	0.88 547	0.54 514	0.11 399	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.10 331	0.12 276

PS-NSSS	0.33 451	0.36 523	0.61 394	0.24 311	0.18 378	0.33 411	0.24 430	0.59 501	0.42 385	0.38 432	0.52 480	0.36 390	0.31 439	0.80 531	0.32 421	0.18 534	0.14 381	0.21 547	0.15 512	0.17 495	0.14 334

DISCO	0.33 451	0.16 297	0.55 339	0.26 391	0.16 319	0.48 519	0.25 444	0.52 414	0.58 518	0.38 432	0.45 438	0.63 547	0.37 479	0.65 478	0.50 502	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.13 437	0.13 305

NOSS_ROB	0.33 451	0.24 435	0.49 248	0.27 428	0.16 319	0.34 426	0.19 277	0.55 457	0.50 475	0.34 374	0.37 345	0.42 442	0.30 422	0.93 561	0.25 354	0.19 543	0.20 490	0.24 556	0.22 556	0.17 495	0.25 487

TCMNet	0.34 459	0.28 476	0.81 472	0.29 474	0.30 537	0.40 473	0.28 480	0.53 424	0.49 468	0.38 432	0.46 450	0.40 420	0.30 422	0.61 454	0.42 471	0.14 485	0.13 363	0.15 507	0.14 501	0.18 511	0.19 409

HBP-ISP	0.34 459	0.35 516	0.76 456	0.23 260	0.17 348	0.33 411	0.22 378	0.56 468	0.47 446	0.42 476	0.49 467	0.33 363	0.41 501	0.73 505	0.27 376	0.18 534	0.19 475	0.24 556	0.20 546	0.16 480	0.16 368

AAGNet	0.34 459	0.12 145	0.53 318	0.26 391	0.16 319	0.20 164	0.19 277	0.31 174	0.29 221	0.35 393	0.35 319	0.27 289	0.30 422	0.44 373	2.56 620	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.09 268	0.07 27

FADNet-RVC	0.34 459	0.43 547	0.97 522	0.25 350	0.20 436	0.33 411	0.20 317	0.51 406	0.42 385	0.34 374	0.40 380	0.41 429	0.29 415	0.65 478	0.36 448	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.15 512	0.19 520	0.20 427

FADNet	0.34 459	0.43 547	0.88 504	0.24 311	0.22 468	0.37 456	0.19 277	0.56 468	0.49 468	0.32 340	0.36 334	0.43 449	0.32 452	0.65 478	0.30 401	0.17 523	0.16 425	0.14 490	0.16 522	0.25 550	0.21 439

CVANet_RVC	0.34 459	0.25 450	0.77 462	0.27 428	0.17 348	0.34 426	0.28 480	0.55 457	0.50 475	0.43 487	0.46 450	0.44 455	0.31 439	0.90 552	0.27 376	0.15 499	0.10 284	0.14 490	0.14 501	0.15 472	0.15 351

StereoDRNet	0.34 459	0.28 476	0.70 435	0.28 456	0.21 453	0.43 490	0.30 495	0.63 532	0.51 481	0.47 512	0.40 380	0.48 485	0.31 439	0.58 434	0.44 482	0.12 439	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.13 305

z-ln-s-r	0.35 466	0.30 487	1.02 529	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.26 455	0.46 354	0.55 506	0.33 353	0.61 528	0.39 416	0.31 439	0.80 531	0.77 548	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.10 181

DRN-Test	0.35 466	0.20 379	0.75 452	0.28 456	0.19 410	0.46 506	0.29 486	0.68 558	0.54 497	0.49 520	0.47 457	0.44 455	0.35 469	0.63 468	0.44 482	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.13 305

XPNet_ROB	0.35 466	0.26 460	0.58 374	0.28 456	0.19 410	0.37 456	0.31 504	0.57 477	0.51 481	0.52 532	0.54 492	0.57 524	0.38 484	0.65 478	0.48 495	0.17 523	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

ff1	0.36 469	0.17 329	0.84 487	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 587	0.08 204	0.28 547	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 551

Wz-Net-LNSev	0.36 469	0.35 516	1.06 534	0.26 391	0.21 453	0.47 512	0.33 516	0.56 468	0.58 518	0.45 500	0.54 492	0.50 496	0.37 479	0.40 357	0.42 471	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.09 318	0.14 460	0.15 351

FAT-Stereo	0.36 469	0.19 366	0.75 452	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.30 495	0.62 528	0.61 530	0.47 512	0.61 528	0.59 531	0.50 536	0.61 454	0.36 448	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.20 427

CBMV_ROB	0.36 469	0.21 389	0.57 359	0.22 207	0.14 219	0.35 441	0.20 317	0.55 457	0.47 446	0.52 532	0.58 511	0.45 461	0.53 545	0.75 514	0.50 502	0.18 534	0.19 475	0.23 554	0.21 548	0.15 472	0.20 427

ETE_ROB	0.36 469	0.32 498	0.64 408	0.30 486	0.18 378	0.40 473	0.38 541	0.59 501	0.49 468	0.50 526	0.52 480	0.62 543	0.37 479	0.58 434	0.43 475	0.13 461	0.10 284	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.18 393

PSMNet_ROB	0.36 469	0.31 491	0.71 442	0.31 502	0.21 453	0.44 495	0.44 558	0.61 520	0.49 468	0.39 450	0.45 438	0.49 491	0.32 452	0.66 484	0.53 510	0.14 485	0.10 284	0.15 507	0.14 501	0.13 437	0.13 305

CBMV	0.36 469	0.25 450	0.61 394	0.24 311	0.14 219	0.42 485	0.33 516	0.56 468	0.52 491	0.54 542	0.52 480	0.51 499	0.58 552	0.63 468	0.43 475	0.15 499	0.16 425	0.18 532	0.16 522	0.13 437	0.19 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 476	0.17 329	0.84 487	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 587	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 461

xxx	0.37 476	0.17 329	0.84 487	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 587	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 461

GwcNet	0.37 476	0.29 481	1.12 545	0.25 350	0.24 498	0.48 519	0.27 464	0.58 491	0.60 528	0.39 450	0.54 492	0.51 499	0.34 462	0.60 447	0.46 490	0.13 461	0.12 342	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.15 351

DANet	0.37 476	0.25 450	0.67 421	0.37 543	0.22 468	0.42 485	0.25 444	0.50 394	0.44 409	0.52 532	0.50 470	0.59 531	0.42 507	0.78 524	0.53 510	0.13 461	0.12 342	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.21 439
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 476	0.33 502	0.59 381	0.37 543	0.23 481	0.42 485	0.41 553	0.56 468	0.44 409	0.47 512	0.47 457	0.61 540	0.39 491	0.58 434	0.41 467	0.16 509	0.13 363	0.21 547	0.22 556	0.16 480	0.18 393

APVNet	0.38 481	0.26 460	0.87 497	0.26 391	0.22 468	0.52 535	0.35 524	0.64 539	0.46 433	0.40 459	0.52 480	0.48 485	0.39 491	0.84 541	0.48 495	0.13 461	0.14 381	0.15 507	0.16 522	0.16 480	0.16 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 481	0.43 547	0.72 447	0.35 534	0.19 410	0.51 529	0.25 444	0.56 468	0.39 353	0.42 476	0.47 457	0.47 480	0.27 372	0.74 509	0.32 421	0.38 585	0.19 475	0.27 559	0.17 533	0.29 568	0.27 503

RP	0.38 481	0.26 460	0.67 421	0.31 502	0.24 498	0.37 456	0.29 486	0.53 424	0.61 530	0.42 476	0.65 537	0.62 543	0.51 538	0.63 468	0.43 475	0.17 523	0.15 412	0.17 524	0.15 512	0.17 495	0.19 409

RYNet	0.38 481	0.23 424	0.65 413	0.26 391	0.28 522	0.62 554	0.33 516	0.61 520	0.62 534	0.42 476	0.39 371	0.58 530	0.40 496	0.89 549	0.57 521	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.19 520	0.22 453

LALA_ROB	0.38 481	0.31 491	0.65 413	0.30 486	0.21 453	0.46 506	0.39 544	0.63 532	0.54 497	0.53 538	0.52 480	0.69 566	0.36 474	0.52 407	0.48 495	0.18 534	0.11 318	0.16 515	0.14 501	0.17 495	0.16 368

PSMNet-RUCA	0.39 486	0.47 554	0.84 487	0.46 576	0.41 568	0.34 426	0.26 455	0.59 501	0.46 433	0.40 459	0.51 473	0.44 455	0.33 460	0.43 369	0.31 411	0.25 562	0.14 381	0.33 578	0.21 548	0.32 573	0.23 461

1111x	0.39 486	0.17 329	0.80 471	0.23 260	0.15 280	0.33 411	0.27 464	0.62 528	0.48 454	0.32 340	0.43 414	0.40 420	0.29 415	0.86 544	1.60 603	0.09 291	0.23 516	0.09 272	0.12 451	0.10 331	0.23 461

EKT-Stereo	0.39 486	0.13 186	0.53 318	0.42 568	3.94 624	0.22 221	0.17 179	0.38 254	0.30 237	0.21 174	0.20 151	0.23 232	0.15 184	0.30 278	0.18 211	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.12 276

GASNet	0.39 486	0.58 576	1.27 564	0.35 534	0.23 481	0.35 441	0.23 406	0.63 532	0.56 513	0.41 471	0.38 353	0.45 461	0.30 422	0.81 535	0.42 471	0.16 509	0.11 318	0.14 490	0.14 501	0.23 544	0.12 276

Wz-Net-MNSev	0.39 486	0.35 516	0.99 526	0.26 391	0.21 453	0.59 551	0.39 544	0.58 491	0.61 530	0.49 520	0.56 502	0.53 512	0.37 479	0.61 454	0.47 493	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.15 472	0.15 351

xxxx	0.39 486	0.14 232	0.47 215	0.20 120	0.16 319	0.38 462	0.20 317	0.61 520	0.43 396	0.30 298	0.44 424	0.38 402	0.25 345	0.50 393	2.41 618	0.11 399	0.21 495	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.26 499

test_xeample	0.39 486	0.14 232	0.46 207	0.19 79	0.16 319	0.34 426	0.22 378	0.59 501	0.43 396	0.33 353	0.47 457	0.30 335	0.27 372	0.60 447	2.44 619	0.10 360	0.21 495	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.25 487

Syn2CoEx	0.39 486	0.39 537	1.08 539	0.35 534	0.21 453	0.41 478	0.29 486	0.63 532	0.51 481	0.43 487	0.56 502	0.45 461	0.45 517	0.69 493	0.39 460	0.17 523	0.14 381	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.16 368

S-Stereo	0.39 486	0.20 379	1.04 531	0.28 456	0.22 468	0.39 467	0.31 504	0.58 491	0.69 550	0.40 459	0.59 516	0.48 485	0.41 501	0.75 514	0.42 471	0.12 439	0.15 412	0.13 466	0.13 483	0.16 480	0.25 487

stereogan	0.39 486	0.20 379	0.78 466	0.28 456	0.22 468	0.65 560	0.26 455	0.62 528	0.65 539	0.45 500	0.60 520	0.67 562	0.45 517	0.69 493	0.37 454	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.12 451	0.20 528	0.19 409

Nwc_Net	0.39 486	0.29 481	0.84 487	0.32 511	0.24 498	0.45 503	0.30 495	0.67 553	0.51 481	0.39 450	0.70 548	0.59 531	0.48 530	0.61 454	0.45 489	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.21 548	0.14 460	0.15 351

DStereoRT	0.40 497	0.16 297	0.74 448	0.25 350	0.17 348	0.42 485	0.19 277	0.50 394	0.48 454	0.31 315	0.40 380	0.32 355	0.39 491	0.64 473	0.31 411	0.09 291	0.11 318	1.56 623	0.43 590	0.08 184	0.41 559

w-ln-seven-2	0.40 497	0.37 526	1.34 573	0.28 456	0.18 378	0.38 462	0.29 486	0.53 424	0.59 525	0.47 512	0.56 502	0.46 470	0.42 507	0.70 496	0.64 533	0.10 360	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.16 368

aanetorigin	0.40 497	0.33 502	1.14 548	0.25 350	0.19 410	0.30 365	0.37 533	0.34 207	0.47 446	0.95 585	0.82 563	0.52 507	0.56 549	0.50 393	0.52 506	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.16 480	0.19 409

AF-Net	0.40 497	0.31 491	0.74 448	0.33 522	0.24 498	0.43 490	0.30 495	0.64 539	0.67 544	0.44 493	0.69 547	0.65 554	0.52 540	0.59 442	0.48 495	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.14 501	0.16 480	0.14 334

edge stereo	0.40 497	0.22 408	0.87 497	0.27 428	0.22 468	0.38 462	0.26 455	0.59 501	0.56 513	0.53 538	0.60 520	0.71 570	0.50 536	0.78 524	0.43 475	0.16 509	0.15 412	0.19 539	0.14 501	0.17 495	0.19 409

PA-Net	0.40 497	0.35 516	1.05 532	0.32 511	0.28 522	0.39 467	0.43 556	0.53 424	0.56 513	0.35 393	0.43 414	0.41 429	0.36 474	0.83 540	0.61 528	0.12 439	0.23 516	0.16 515	0.23 560	0.13 437	0.20 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 497	0.28 476	0.67 421	0.31 502	0.18 378	0.43 490	0.39 544	0.60 512	0.46 433	0.48 519	0.78 558	0.55 517	0.45 517	0.96 565	0.55 517	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.15 472	0.16 368

RGC	0.41 504	0.35 516	0.76 456	0.35 534	0.28 522	0.41 478	0.29 486	0.60 512	0.55 506	0.47 512	0.64 535	0.63 547	0.47 526	0.74 509	0.46 490	0.16 509	0.15 412	0.21 547	0.21 548	0.19 520	0.21 439

ADCRef	0.41 504	0.33 502	1.05 532	0.26 391	0.21 453	0.49 525	0.27 464	0.54 439	0.51 481	0.51 529	0.59 516	0.35 385	0.47 526	0.54 416	1.35 594	0.09 291	0.08 201	0.12 440	0.12 451	0.12 424	0.13 305

PWC_ROB	0.41 504	0.38 533	0.92 511	0.26 391	0.20 436	0.39 467	0.19 277	0.61 520	0.69 550	0.58 551	0.84 566	0.52 507	0.44 515	0.74 509	0.62 529	0.13 461	0.09 244	0.14 490	0.10 375	0.17 495	0.18 393

PWCDC_ROB	0.41 504	0.41 543	0.77 462	0.34 528	0.21 453	0.43 490	0.20 317	0.60 512	0.90 579	0.44 493	1.24 590	0.36 390	0.38 484	0.56 427	0.48 495	0.18 534	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.20 528	0.16 368

UDG	0.42 508	0.54 566	0.67 421	0.41 565	0.35 553	0.47 512	0.27 464	0.57 477	0.48 454	0.40 459	0.46 450	0.59 531	0.45 517	0.47 385	0.46 490	0.26 564	0.19 475	0.49 588	0.22 556	0.37 577	0.30 520

NCC-stereo	0.42 508	0.31 491	0.87 497	0.32 511	0.29 532	0.47 512	0.37 533	0.68 558	0.53 492	0.42 476	0.58 511	0.57 524	0.52 540	0.75 514	0.54 514	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 567	0.17 495	0.18 393

Abc-Net	0.42 508	0.31 491	0.87 497	0.32 511	0.29 532	0.47 512	0.37 533	0.68 558	0.53 492	0.42 476	0.58 511	0.57 524	0.52 540	0.75 514	0.54 514	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 567	0.17 495	0.18 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 508	0.33 502	0.89 506	0.29 474	0.36 558	0.49 525	0.31 504	0.63 532	0.54 497	0.47 512	0.56 502	0.47 480	0.43 511	1.00 570	0.40 462	0.28 570	0.21 495	0.20 544	0.18 538	0.25 550	0.18 393

SGM-Forest	0.42 508	0.44 550	0.92 511	0.24 311	0.16 319	0.45 503	0.40 548	0.58 491	0.50 475	0.54 542	0.63 532	0.52 507	0.51 538	0.91 554	0.66 536	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.15 512	0.15 472	0.21 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 513	0.34 512	0.62 398	0.28 456	0.33 548	0.60 552	0.34 521	0.68 558	0.47 446	0.54 542	0.66 539	0.56 522	0.46 524	0.73 505	0.66 536	0.26 564	0.19 475	0.24 556	0.22 556	0.27 561	0.25 487

RTSC	0.43 513	0.37 526	0.95 519	0.30 486	0.20 436	0.50 528	0.23 406	0.65 545	0.86 575	0.56 546	0.54 492	0.51 499	0.36 474	0.71 502	0.92 560	0.13 461	0.14 381	0.11 405	0.13 483	0.18 511	0.19 409

SQANet	0.44 515	0.57 573	0.89 506	0.49 579	0.39 565	0.47 512	0.23 406	0.53 424	0.44 409	0.41 471	0.48 466	0.47 480	0.34 462	0.58 434	0.43 475	0.38 585	0.15 412	0.40 584	0.21 548	0.50 584	0.34 536

Anonymous_2	0.44 515	0.23 424	0.57 359	0.34 528	0.34 550	0.53 538	0.28 480	0.49 386	0.39 353	0.36 406	0.34 311	0.48 485	0.38 484	0.43 369	0.33 430	0.26 564	0.41 587	0.44 586	1.45 623	0.33 575	0.37 551

NaN_ROB	0.44 515	0.38 533	0.94 518	0.30 486	0.20 436	0.52 535	0.49 569	0.61 520	0.60 528	0.56 546	0.47 457	0.49 491	0.42 507	1.24 588	0.76 547	0.12 439	0.18 462	0.12 440	0.13 483	0.12 424	0.18 393

w-ln-seven	0.45 518	0.40 540	1.40 579	0.27 428	0.22 468	0.58 547	0.33 516	0.65 545	0.83 569	0.59 552	0.63 532	0.53 512	0.39 491	0.66 484	0.81 554	0.12 439	0.11 318	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

test_sample9	0.45 518	0.21 389	0.69 429	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.70 496	1.01 569	0.24 555	1.93 624	0.28 566	0.24 562	0.18 511	0.21 439

Wz-Net-SNSev	0.45 518	0.53 565	1.42 580	0.31 502	0.21 453	0.44 495	0.45 559	0.64 539	0.68 548	0.46 506	0.66 539	0.62 543	0.40 496	0.78 524	0.65 534	0.12 439	0.11 318	0.12 440	0.13 483	0.17 495	0.19 409

DDUNet	0.45 518	0.60 579	0.71 442	0.45 573	0.39 565	0.46 506	0.32 510	0.53 424	0.44 409	0.46 506	0.53 488	0.57 524	0.38 484	0.51 399	0.43 475	0.34 578	0.21 495	0.56 592	0.25 567	0.41 580	0.36 543

222	0.45 518	0.14 232	0.43 181	0.19 79	0.15 280	0.36 448	0.20 317	0.60 512	0.43 396	0.37 423	0.45 438	0.30 335	0.28 395	0.59 442	3.72 624	0.11 399	0.19 475	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.27 503

SHD	0.45 518	0.34 512	0.89 506	0.37 543	0.28 522	0.46 506	0.23 406	0.72 570	0.96 586	0.65 559	0.61 528	0.61 540	0.48 530	0.64 473	0.69 539	0.16 509	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.21 535	0.25 487

GANetREF_RVC	0.45 518	0.52 562	0.87 497	0.39 554	0.20 436	0.51 529	0.50 571	0.68 558	0.67 544	0.47 512	0.46 450	0.50 496	0.43 511	0.91 554	0.40 462	0.28 570	0.21 495	0.32 575	0.19 541	0.28 566	0.23 461
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 518	0.37 526	0.89 506	0.44 570	0.37 560	0.70 563	0.35 524	0.75 574	0.78 564	0.45 500	0.53 488	0.65 554	0.40 496	0.68 492	0.52 506	0.22 551	0.12 342	0.21 547	0.19 541	0.26 555	0.22 453

DeepPrunerF	0.46 526	0.37 526	1.50 584	0.34 528	0.30 537	0.36 448	0.37 533	0.64 539	1.15 600	0.41 471	0.45 438	0.40 420	0.41 501	0.82 536	0.53 510	0.18 534	0.14 381	0.23 554	0.21 548	0.17 495	0.18 393

CC-Net-ROB	0.46 526	0.55 567	0.86 494	0.38 552	0.23 481	0.51 529	0.30 495	0.69 564	0.51 481	0.46 506	0.51 473	0.48 485	0.38 484	0.96 565	0.40 462	0.36 581	0.23 516	0.56 592	0.25 567	0.34 576	0.22 453

FBW_ROB	0.46 526	0.34 512	0.71 442	0.32 511	0.20 436	0.51 529	0.32 510	0.73 571	0.63 536	0.60 553	0.57 508	0.65 554	0.44 515	1.42 601	0.62 529	0.14 485	0.17 450	0.22 552	0.16 522	0.17 495	0.23 461

SDNR	0.47 529	0.29 481	0.92 511	0.24 311	0.37 560	1.27 600	0.17 179	0.54 439	0.58 518	0.44 493	0.85 567	0.55 517	0.28 395	1.19 586	0.52 506	0.23 552	0.24 527	0.17 524	0.13 483	0.19 520	0.26 499

G-Net	0.47 529	0.26 460	1.02 529	0.34 528	0.28 522	0.89 582	0.35 524	0.47 365	0.46 433	0.68 564	1.20 587	0.64 552	0.59 554	0.61 454	0.60 525	0.16 509	0.14 381	0.17 524	0.13 483	0.22 539	0.21 439

XQC	0.47 529	0.45 551	1.07 536	0.40 559	0.28 522	0.58 547	0.38 541	0.67 553	0.76 563	0.53 538	0.47 457	0.59 531	0.47 526	0.74 509	0.80 552	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.16 522	0.26 555	0.24 474

WQFJA1++	0.48 532	0.07 2	0.86 494	0.23 260	0.19 410	0.18 109	0.11 19	0.21 37	0.14 14	2.23 620	0.12 43	0.23 232	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.08 204	0.19 475	0.06 34	0.09 318	4.02 627	0.20 427

z-mn7	0.48 532	0.52 562	1.28 565	0.26 391	0.19 410	0.62 554	0.34 521	0.59 501	0.96 586	0.45 500	0.97 576	0.53 512	0.41 501	0.99 569	0.70 540	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.14 460	0.16 368

ADCP+	0.48 532	0.36 523	1.47 582	0.26 391	0.22 468	0.57 545	0.40 548	0.56 468	0.54 497	0.46 506	0.52 480	0.46 470	0.53 545	0.59 442	1.93 610	0.10 360	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.15 351

PASM	0.49 535	0.41 543	1.15 549	0.37 543	0.35 553	0.42 485	0.42 554	0.54 439	0.65 539	0.54 542	0.54 492	0.63 547	0.48 530	0.94 564	0.51 505	0.27 568	0.30 564	0.30 570	0.33 580	0.29 568	0.29 517

zh-mn7	0.50 536	0.57 573	1.82 597	0.25 350	0.19 410	0.45 503	0.29 486	0.59 501	0.84 572	0.67 562	0.97 576	0.49 491	0.41 501	0.93 561	0.73 543	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.13 437	0.17 388

GCST	0.50 536	0.67 585	0.82 477	1.04 609	0.55 586	0.38 462	0.11 19	0.42 307	0.33 274	0.42 476	0.35 319	0.29 315	0.18 255	0.50 393	0.23 331	0.70 601	0.42 588	0.79 604	0.62 608	0.63 592	0.47 572

SuperB	0.50 536	0.37 526	2.16 604	0.23 260	0.15 280	0.41 478	0.32 510	0.50 394	0.83 569	0.44 493	0.51 473	0.33 363	0.45 517	0.69 493	1.07 576	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.95 612	0.18 393

ADCL	0.50 536	0.30 487	1.15 549	0.28 456	0.19 410	0.77 572	0.64 585	0.57 477	0.73 560	0.57 549	0.73 553	0.55 517	0.60 556	0.66 484	1.53 600	0.11 399	0.10 284	0.13 466	0.13 483	0.15 472	0.16 368

ADCPNet	0.51 540	0.36 523	1.82 597	0.27 428	0.23 481	0.71 564	0.39 544	0.56 468	0.54 497	0.52 532	0.60 520	0.66 558	0.57 551	0.64 473	1.23 583	0.15 499	0.18 462	0.14 490	0.23 560	0.19 520	0.22 453

DPSNet	0.51 540	0.26 460	1.16 551	0.28 456	0.21 453	0.76 569	0.56 580	0.89 593	0.82 568	0.49 520	0.51 473	0.64 552	0.81 579	0.89 549	0.85 557	0.17 523	0.16 425	0.13 466	0.13 483	0.26 555	0.27 503

MDST_ROB	0.51 540	0.16 297	0.97 522	0.31 502	0.21 453	1.35 604	0.34 521	0.80 579	0.59 525	1.09 596	0.74 554	0.49 491	0.37 479	1.31 595	0.60 525	0.14 485	0.12 342	0.16 515	0.13 483	0.13 437	0.18 393

zh-sn7	0.52 543	0.64 582	1.77 594	0.30 486	0.20 436	0.47 512	0.40 548	0.60 512	0.65 539	0.53 538	0.82 563	0.52 507	0.59 554	1.10 579	0.96 565	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.13 483	0.17 495	0.20 427

test_sample8	0.52 543	0.21 389	0.69 429	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.57 477	0.38 337	0.63 556	0.39 371	1.16 588	0.68 571	0.70 496	1.01 569	0.24 555	1.93 624	0.28 566	0.24 562	0.18 511	0.21 439

psmorigin	0.52 543	0.29 481	3.10 614	0.24 311	0.19 410	0.39 467	0.24 430	0.52 414	0.45 421	0.66 561	0.68 544	0.70 569	0.52 540	0.86 544	0.49 501	0.15 499	0.17 450	0.13 466	0.14 501	0.16 480	0.23 461

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 546	0.60 579	0.98 524	0.40 559	0.25 511	0.87 580	0.57 581	0.60 512	0.64 538	0.60 553	0.67 541	0.63 547	0.42 507	1.13 581	0.50 502	0.23 552	0.28 547	0.27 559	0.35 582	0.25 550	0.33 533

ADCMid	0.53 546	0.45 551	1.46 581	0.27 428	0.22 468	0.51 529	0.38 541	0.61 520	0.58 518	0.75 569	0.67 541	0.62 543	0.66 570	0.66 484	1.75 605	0.13 461	0.12 342	0.17 524	0.17 533	0.20 528	0.21 439

pmcnn	0.54 548	0.24 435	1.06 534	0.25 350	0.26 515	0.40 473	0.31 504	0.55 457	0.55 506	0.56 546	1.22 589	2.53 617	0.39 491	0.84 541	1.08 577	0.09 291	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.10 331	0.14 334

DStereoO	0.55 549	0.35 516	0.68 427	0.44 570	0.49 579	0.41 478	1.08 611	0.58 491	0.73 560	0.49 520	0.53 488	0.51 499	0.85 581	0.60 447	0.75 545	0.83 608	0.28 547	0.38 581	0.19 541	0.52 587	0.35 540

Wz-Net-TNSev	0.55 549	0.72 587	1.90 599	0.26 391	0.21 453	0.64 559	0.45 559	0.66 551	0.71 555	0.52 532	0.55 497	0.71 570	0.63 567	1.04 575	0.94 563	0.16 509	0.15 412	0.13 466	0.15 512	0.21 535	0.24 474

AnyNet_C32	0.55 549	0.51 561	1.34 573	0.29 474	0.28 522	0.61 553	0.62 584	0.57 477	0.62 534	0.63 556	0.68 544	0.54 516	0.55 547	0.82 536	1.81 606	0.15 499	0.15 412	0.15 507	0.18 538	0.21 535	0.25 487

CSAN	0.55 549	0.47 554	1.19 559	0.37 543	0.23 481	0.57 545	0.61 583	0.65 545	0.72 557	0.65 559	0.78 558	0.66 558	0.65 569	1.41 600	0.77 548	0.21 548	0.17 450	0.20 544	0.21 548	0.18 511	0.21 439

WCMA_ROB	0.55 549	0.27 468	0.76 456	0.26 391	0.22 468	0.62 554	0.36 531	0.57 477	0.58 518	0.97 587	1.40 595	1.28 595	0.94 589	0.80 531	0.80 552	0.20 546	0.17 450	0.16 515	0.16 522	0.19 520	0.29 517

WZ-Net	0.56 554	0.49 560	2.14 603	0.30 486	0.24 498	0.58 547	0.48 566	0.65 545	0.80 566	0.51 529	0.72 550	0.68 564	0.60 556	1.06 577	1.01 569	0.13 461	0.10 284	0.11 405	0.12 451	0.19 520	0.23 461

Consistency-Raft	0.56 554	0.52 562	1.12 545	0.45 573	0.49 579	0.48 519	0.45 559	0.73 571	0.74 562	0.45 500	0.82 563	0.46 470	0.60 556	0.51 399	0.63 532	0.39 587	0.40 585	0.44 586	0.51 598	0.53 588	0.38 558

anonymity	0.57 556	0.55 567	0.74 448	0.48 578	0.63 591	0.56 543	0.43 556	0.71 566	0.51 481	0.64 558	0.55 497	0.57 524	0.61 560	0.65 478	0.57 521	0.55 592	0.55 604	0.50 589	0.54 600	0.51 585	0.61 592

SGM_RVC	0.57 556	0.22 408	0.60 388	0.26 391	0.16 319	0.97 588	0.46 562	0.76 576	0.90 579	1.03 593	0.92 574	1.16 588	0.93 588	1.21 587	0.72 542	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.16 480	0.24 474
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 558	0.48 558	1.35 575	0.38 552	0.37 560	0.96 587	1.13 613	0.84 588	1.05 590	0.50 526	0.70 548	0.45 461	0.61 560	0.63 468	0.62 529	0.26 564	0.28 547	0.14 490	0.13 483	0.20 528	0.44 567

MFN_U_SF_RVC	0.58 558	0.58 576	1.31 570	0.39 554	0.23 481	0.72 565	0.30 495	0.83 584	0.68 548	0.74 568	0.74 554	0.86 576	0.60 556	0.84 541	0.83 555	0.29 572	0.27 543	0.32 575	0.37 586	0.31 570	0.33 533

SANet	0.58 558	0.41 543	1.38 576	0.27 428	0.16 319	0.72 565	0.48 566	0.71 566	1.34 603	0.69 565	0.97 576	0.94 580	0.78 575	0.97 568	0.93 561	0.14 485	0.12 342	0.12 440	0.12 451	0.18 511	0.20 427

otaku	0.60 561	0.73 589	1.13 547	0.64 587	0.45 578	0.73 567	0.37 533	0.67 553	0.67 544	0.52 532	0.75 556	0.66 558	0.46 524	0.74 509	0.59 524	0.55 592	0.34 578	0.56 592	0.36 584	0.65 594	0.49 577

MeshStereo	0.60 561	0.31 491	0.71 442	0.22 207	0.17 348	0.66 561	0.36 531	0.81 581	0.63 536	1.48 615	1.32 592	1.65 603	0.83 580	1.18 585	0.74 544	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.14 501	0.17 495	0.19 409
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Ntro	0.61 563	0.75 592	1.16 551	0.67 589	0.50 581	0.76 569	0.37 533	0.68 558	0.71 555	0.50 526	0.59 516	0.65 554	0.52 540	0.79 528	0.58 523	0.58 595	0.32 573	0.57 595	0.34 581	0.69 599	0.50 579

PVD	0.62 564	0.41 543	0.93 515	0.44 570	0.39 565	0.63 558	0.51 574	0.86 589	1.27 601	0.93 584	1.09 582	0.81 574	0.85 581	0.89 549	0.89 559	0.21 548	0.23 516	0.22 552	0.19 541	0.28 566	0.41 559

SAMSARA	0.62 564	0.47 554	0.93 515	0.70 593	0.50 581	1.15 594	1.29 616	0.79 578	0.70 553	0.77 576	0.55 497	0.92 579	0.58 552	0.87 546	0.77 548	0.19 543	0.27 543	0.18 532	0.19 541	0.27 561	0.28 511

ADCS	0.62 564	0.56 569	1.54 587	0.30 486	0.25 511	0.56 543	0.46 562	0.71 566	0.86 575	0.77 576	0.72 550	0.68 564	0.62 565	0.82 536	2.33 617	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.17 533	0.23 544	0.27 503

DGSMNet	0.63 567	0.32 498	1.01 528	0.54 583	0.73 598	0.62 554	1.36 617	0.62 528	0.58 518	0.38 432	0.62 531	0.52 507	0.34 462	0.65 478	0.47 493	0.54 591	0.61 611	0.67 597	0.61 607	0.65 594	0.69 606

MSMD_ROB	0.63 567	0.34 512	0.70 435	0.30 486	0.25 511	0.88 581	0.35 524	0.58 491	0.67 544	1.13 597	1.52 599	1.75 606	1.05 594	0.90 552	0.60 525	0.24 555	0.22 507	0.27 559	0.27 575	0.25 550	0.27 503

EDNetEfficient	0.64 569	0.39 537	2.52 607	0.26 391	0.26 515	0.39 467	0.49 569	0.42 307	1.06 591	1.38 604	0.86 568	0.61 540	0.97 590	0.66 484	1.62 604	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.12 451	0.20 528	0.19 409

FCDSN-DC	0.67 570	0.38 533	0.83 483	0.37 543	0.30 537	0.66 561	0.37 533	0.69 564	0.70 553	1.15 599	1.53 600	1.70 605	1.38 603	1.00 570	0.83 555	0.24 555	0.22 507	0.27 559	0.26 571	0.27 561	0.32 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 570	0.94 600	1.63 589	0.77 600	1.19 617	0.53 538	0.25 444	0.61 520	0.72 557	0.70 566	0.60 520	0.69 566	0.90 586	0.80 531	0.52 506	0.27 568	0.13 363	0.74 600	0.31 579	0.68 597	0.44 567

AnyNet_C01	0.68 572	0.69 586	2.64 609	0.33 522	0.27 519	0.93 583	0.64 585	0.66 551	0.65 539	0.70 566	0.97 576	0.75 572	0.63 567	1.01 572	1.52 599	0.17 523	0.16 425	0.17 524	0.17 533	0.24 548	0.28 511

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 573	0.73 589	1.26 563	0.47 577	0.28 522	1.42 607	0.60 582	0.82 582	0.94 585	0.85 580	0.86 568	0.88 578	0.70 572	1.32 596	0.75 545	0.37 583	0.30 564	0.34 579	0.36 584	0.44 581	0.42 563

FC-DCNN	0.73 574	0.33 502	0.84 487	0.33 522	0.28 522	0.82 578	0.40 548	0.82 582	0.83 569	1.43 607	1.60 604	1.97 608	1.38 603	1.10 579	0.93 561	0.24 555	0.22 507	0.27 559	0.26 571	0.26 555	0.32 528

MFMNet_re	0.74 575	0.84 595	1.16 551	0.64 587	0.70 596	0.79 574	0.71 590	0.77 577	0.85 573	0.79 578	0.86 568	0.69 566	0.80 577	0.73 505	0.65 534	0.66 599	0.59 609	0.61 596	0.58 605	0.68 597	0.71 607

NVStereoNet_ROB	0.74 575	0.64 582	1.20 561	0.55 584	0.43 573	0.54 542	0.48 566	0.75 574	0.87 578	0.88 581	1.72 607	1.06 585	1.03 593	1.29 592	0.98 568	0.35 580	0.42 588	0.41 585	0.48 593	0.38 578	0.43 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 575	0.72 587	1.18 558	0.52 582	0.57 588	0.76 569	0.50 571	0.80 579	0.66 543	0.97 587	0.88 571	0.94 580	0.74 573	1.08 578	1.04 574	0.58 595	0.51 597	0.50 589	0.50 597	0.56 589	0.72 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 578	0.33 502	0.82 477	0.33 522	0.28 522	0.85 579	0.40 548	0.88 591	0.86 575	1.46 609	1.65 605	2.08 610	1.40 605	1.14 583	0.95 564	0.24 555	0.22 507	0.27 559	0.26 571	0.26 555	0.32 528

RainbowNet	0.76 579	1.00 604	1.29 567	0.82 601	0.63 591	0.79 574	0.52 575	0.83 584	0.93 582	0.61 555	0.79 561	0.79 573	0.62 565	0.82 536	0.67 538	0.80 607	0.55 604	0.79 604	0.49 594	0.81 604	0.62 593

ACVNet-4b	0.76 579	0.90 598	1.67 591	0.73 597	0.51 584	0.80 577	0.31 504	0.74 573	0.81 567	0.51 529	0.72 550	0.94 580	0.43 511	1.01 572	1.32 591	1.18 620	0.22 507	0.77 602	0.45 591	0.70 600	0.50 579

ACVNet_1	0.77 581	0.92 599	1.79 596	0.73 597	0.53 585	0.78 573	0.42 554	0.88 591	0.90 579	0.75 569	0.76 557	1.32 596	0.80 577	1.04 575	0.70 540	0.57 594	0.32 573	0.72 599	0.35 582	0.70 600	0.50 579

ELAS_RVC	0.80 582	0.40 540	1.10 541	0.40 559	0.35 553	0.93 583	1.10 612	0.87 590	1.12 598	1.40 605	1.39 593	1.27 594	1.55 611	1.13 581	1.13 578	0.29 572	0.27 543	0.30 570	0.28 576	0.31 570	0.36 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 582	0.40 540	0.91 510	0.39 554	0.35 553	1.52 609	0.81 598	0.97 595	0.98 588	1.47 614	1.58 602	1.19 591	1.33 602	1.01 572	1.21 581	0.29 572	0.27 543	0.30 570	0.29 578	0.32 573	0.36 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 584	0.64 582	2.42 606	0.49 579	0.17 348	0.58 547	0.32 510	0.83 584	0.85 573	0.41 471	0.52 480	0.98 584	0.61 560	4.97 628	1.22 582	0.12 439	0.07 138	0.10 349	0.24 562	0.27 561	0.32 528

RTS	0.81 584	0.56 569	4.76 618	0.37 543	0.30 537	1.11 591	0.52 575	0.67 553	1.07 592	0.76 573	0.91 572	0.60 537	0.61 560	1.64 604	1.24 584	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 474

RTSA	0.81 584	0.56 569	4.76 618	0.37 543	0.30 537	1.11 591	0.52 575	0.67 553	1.07 592	0.76 573	0.91 572	0.60 537	0.61 560	1.64 604	1.24 584	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 474

IMH-64-1	0.94 587	0.95 601	1.07 536	0.98 606	0.76 599	0.93 583	0.72 591	1.30 603	1.11 596	0.91 582	1.45 596	1.14 586	1.00 591	1.25 590	0.97 566	0.77 603	0.51 597	0.97 608	0.55 603	0.90 606	0.66 602

IMH-64	0.94 587	0.95 601	1.07 536	0.98 606	0.76 599	0.93 583	0.72 591	1.30 603	1.11 596	0.91 582	1.45 596	1.14 586	1.00 591	1.25 590	0.97 566	0.77 603	0.51 597	0.97 608	0.55 603	0.90 606	0.66 602

ACVNet_2	0.94 587	0.98 603	1.71 593	0.83 602	0.63 591	1.02 589	0.64 585	1.16 600	1.43 607	1.02 591	1.39 593	1.47 599	0.86 584	1.16 584	0.79 551	0.63 598	0.43 591	0.78 603	0.49 594	0.80 603	0.57 586

MonStereo1	0.96 590	0.61 581	0.99 526	0.70 593	0.59 589	1.37 605	0.35 524	0.97 595	1.27 601	0.97 587	1.92 611	1.53 601	2.13 615	1.29 592	0.87 558	0.71 602	0.34 578	0.75 601	0.47 592	0.75 602	0.68 604

DStereoSA	1.00 591	0.46 553	1.33 571	0.68 590	0.86 610	1.26 599	2.25 626	0.83 584	1.41 605	0.57 549	1.92 611	0.57 524	2.07 614	0.96 565	1.84 608	0.36 581	0.55 604	0.28 566	0.53 599	0.45 582	0.90 615

U	1.02 592	0.10 59	0.26 59	0.22 207	3.66 623	6.41 627	0.13 55	0.22 48	0.21 95	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.07 73	0.05 5	5.35 632	2.86 629	0.07 120	0.06 10

MultiAttention	1.05 593	0.14 232	0.50 268	0.35 534	0.43 573	5.62 623	1.71 623	0.71 566	0.54 497	0.36 406	0.63 532	0.55 517	0.22 299	7.50 632	0.56 518	0.09 291	0.06 58	0.14 490	0.24 562	0.27 561	0.34 536

WAO-7	1.05 593	1.00 604	1.19 559	0.83 602	0.67 595	1.22 597	0.84 600	1.43 607	1.56 609	1.13 597	1.75 608	1.46 598	1.25 599	1.56 603	1.28 586	0.61 597	0.62 614	0.70 598	0.68 610	0.66 596	0.62 593

MADNet+	1.05 593	1.26 615	4.77 621	0.73 597	0.50 581	1.25 598	0.97 603	1.05 597	0.93 582	0.67 562	0.78 558	0.87 577	0.85 581	2.14 614	1.83 607	0.40 588	0.42 588	0.32 575	0.28 576	0.45 582	0.43 565

PWCK	1.05 593	1.29 616	2.12 602	0.92 604	0.42 570	1.27 600	1.01 605	1.14 599	1.14 599	1.16 600	1.14 585	1.25 593	0.90 586	1.77 609	1.15 579	0.89 611	0.51 597	0.87 606	0.54 600	1.02 614	0.57 586

DStereoFS	1.07 597	0.76 593	1.10 541	0.70 593	0.70 596	1.87 613	1.39 618	1.20 602	1.66 610	1.01 590	1.58 602	1.20 592	2.60 620	1.40 599	1.32 591	0.40 588	0.47 593	0.31 573	0.41 589	0.38 578	0.91 616

IMH	1.09 598	1.04 607	1.29 567	1.03 608	0.79 603	1.11 591	0.69 588	1.40 606	1.42 606	1.02 591	1.71 606	1.42 597	1.19 598	1.78 610	1.03 573	1.14 618	0.56 608	1.00 610	0.58 605	0.93 609	0.68 604

WAO-6	1.11 599	1.01 606	1.17 557	0.96 605	0.79 603	1.30 602	0.78 595	1.36 605	1.99 615	1.04 594	1.54 601	1.59 602	1.27 600	1.37 598	1.30 587	0.78 605	0.55 604	1.03 612	0.75 614	0.87 605	0.72 608

SGM+DAISY	1.12 600	0.86 596	1.64 590	0.68 590	0.80 606	1.68 611	1.68 622	1.08 598	1.10 594	1.53 616	1.76 609	1.47 599	1.53 610	1.24 588	1.42 598	0.66 599	0.65 616	0.52 591	0.54 600	0.57 590	0.91 616

LVE	1.18 601	1.16 609	1.67 591	1.04 609	0.81 607	1.32 603	0.82 599	1.49 609	1.94 613	1.08 595	1.90 610	1.89 607	1.07 595	1.51 602	1.04 574	0.96 614	0.61 611	0.94 607	0.69 611	0.92 608	0.79 613

JetBlue	1.20 602	0.89 597	2.53 608	0.59 585	0.76 599	3.16 621	2.09 624	1.16 600	0.93 582	0.95 585	1.12 584	1.65 603	1.27 600	2.15 615	1.87 609	0.43 590	0.37 583	0.38 581	0.39 588	0.62 591	0.63 595

Dean	1.22 603	1.17 610	1.97 600	1.04 609	0.79 603	1.21 596	0.76 593	1.51 610	1.96 614	1.30 603	1.98 614	2.14 611	1.18 597	1.30 594	1.15 579	0.83 608	0.61 611	1.01 611	0.69 611	0.97 613	0.77 612

xyz-stereo	1.43 604	0.11 96	17.43 639	0.18 43	0.08 7	4.86 622	0.18 232	0.31 174	0.35 296	0.37 423	2.75 622	0.41 429	0.31 439	0.58 434	0.33 430	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.06 71	0.06 54	0.06 10

TorneroNet-64	1.47 605	1.15 608	1.51 585	1.11 614	0.86 610	2.27 617	0.76 593	1.84 616	3.76 622	1.29 601	2.22 618	2.68 619	1.46 606	1.81 611	1.55 601	0.79 606	0.51 597	1.10 613	0.67 609	1.31 617	0.81 614

notaker	1.49 606	1.44 619	1.77 594	1.42 619	1.08 615	1.19 595	0.87 602	1.51 610	1.40 604	1.53 616	3.41 624	2.40 615	1.94 613	1.83 612	1.57 602	1.14 618	0.69 620	1.38 620	0.88 617	1.39 620	1.03 620

WAO-8	1.50 607	1.22 613	1.39 577	1.10 612	0.85 608	2.15 614	0.78 595	1.84 616	3.76 622	1.46 609	2.18 616	2.15 612	1.50 608	3.20 622	1.35 594	0.92 612	0.66 617	1.10 613	0.79 615	0.94 610	0.74 610

Venus	1.50 607	1.22 613	1.39 577	1.10 612	0.85 608	2.15 614	0.78 595	1.84 616	3.76 622	1.46 609	2.18 616	2.15 612	1.50 608	3.20 622	1.35 594	0.92 612	0.66 617	1.10 613	0.79 615	0.94 610	0.74 610

SGM-ForestM	1.59 609	0.56 569	1.52 586	0.41 565	0.34 550	2.77 619	1.67 621	1.69 614	1.73 612	2.48 622	2.27 619	6.02 629	2.90 623	3.08 620	2.83 621	0.25 562	0.30 564	0.19 539	0.20 546	0.18 511	0.45 570

UNDER WATER-64	1.61 610	1.30 617	2.93 613	1.33 617	0.96 613	2.20 616	1.25 615	1.47 608	3.15 619	1.46 609	1.31 591	2.61 618	2.22 617	1.69 606	1.93 610	1.13 617	0.67 619	1.29 618	0.94 618	1.26 615	1.09 621

MANE	1.63 611	0.58 576	1.16 551	0.59 585	0.60 590	2.71 618	1.53 619	2.63 624	3.62 621	2.33 621	3.26 623	3.66 623	2.98 624	2.26 617	2.26 616	0.37 583	0.40 585	0.31 573	0.49 594	0.31 570	0.63 595

UNDER WATER	1.64 612	1.34 618	2.72 611	1.40 618	1.04 614	1.70 612	1.14 614	1.57 613	3.58 620	1.46 609	1.46 598	2.82 620	2.43 618	1.74 607	2.04 613	1.08 616	0.63 615	1.31 619	0.94 618	1.29 616	1.10 622

LSM	1.68 613	0.48 558	2.91 612	2.28 625	17.60 637	0.52 535	0.55 579	0.65 545	0.78 564	0.84 579	1.11 583	0.63 547	0.55 547	0.79 528	0.53 510	0.16 509	0.25 532	0.18 532	0.21 548	0.25 550	2.37 628

ktn	1.80 614	1.46 620	1.49 583	1.44 620	1.14 616	1.50 608	1.07 608	1.53 612	3.90 625	2.77 624	4.62 625	3.42 622	1.49 607	1.74 607	1.40 597	1.45 622	0.77 621	1.46 621	0.99 620	1.41 621	1.00 619

LE_ROB	1.82 615	0.39 537	3.15 615	0.50 581	0.55 586	0.79 574	1.00 604	0.89 593	6.48 629	7.40 632	2.07 615	2.07 609	5.08 627	1.33 597	3.96 625	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.13 305

KSHMR	1.92 616	1.47 621	1.97 600	1.48 621	1.22 618	1.39 606	1.06 607	1.81 615	5.83 628	1.43 607	5.56 628	2.95 621	1.17 596	2.24 616	1.33 593	1.29 621	1.13 622	1.47 622	1.11 622	1.37 619	1.21 623

TorneroNet	2.26 617	1.20 612	1.55 588	1.15 616	0.91 612	5.84 624	0.84 600	2.12 621	8.45 632	2.59 623	5.32 627	3.84 624	2.15 616	1.84 613	1.98 612	0.88 610	0.54 603	1.16 617	0.74 613	1.31 617	0.91 616

MADNet++	2.34 618	1.81 622	2.24 605	2.15 624	1.97 622	2.79 620	2.19 625	2.42 623	2.26 616	2.79 625	2.70 621	2.43 616	2.60 620	3.18 621	3.32 622	2.19 625	1.97 626	1.93 624	1.62 624	2.02 623	2.10 626

JetRed	2.35 619	2.70 624	6.11 623	1.14 615	1.38 620	6.03 626	3.61 627	2.12 621	1.72 611	1.99 619	1.97 613	2.15 612	1.59 612	2.49 618	4.19 626	1.05 615	1.60 623	1.10 613	1.02 621	1.72 622	1.41 625

HanzoNet	3.08 620	1.87 623	2.70 610	1.81 622	1.34 619	1.60 610	1.05 606	2.06 620	2.62 618	5.63 629	5.12 626	5.96 628	7.09 631	4.39 627	3.43 623	3.29 628	2.06 628	1.98 626	2.94 630	2.47 624	2.15 627

coex-ft	3.48 621	0.81 594	48.53 652	0.24 311	0.19 410	0.53 538	0.47 565	0.49 386	2.36 617	7.18 631	1.20 587	0.96 583	2.53 619	0.75 514	2.14 614	0.13 461	0.15 412	0.14 490	0.12 451	0.22 539	0.47 572

TCMNet-wrong-test	4.33 622	5.65 630	4.76 618	11.36 635	10.39 632	5.87 625	4.45 629	4.24 628	1.10 594	1.93 618	2.43 620	6.07 630	3.54 625	3.87 625	4.51 627	2.00 624	0.47 593	1.96 625	1.68 625	5.78 631	4.48 631

FADE	4.36 623	1.19 611	4.67 617	0.71 596	0.76 599	0.73 567	0.50 571	1.87 619	1.53 608	0.75 569	0.67 541	1.17 590	2.69 622	2.88 619	2.14 614	24.66 650	4.77 631	17.17 645	17.41 644	0.51 585	0.45 570

tt	4.71 624	0.11 96	3.94 616	2.06 623	1.54 621	10.14 632	16.85 634	9.28 636	4.99 626	1.41 606	1.05 581	4.68 625	4.89 626	3.36 624	5.86 630	5.73 632	9.15 639	2.23 628	2.51 627	3.02 625	1.34 624

BEATNet-Init1	4.91 625	3.27 625	14.39 638	0.69 592	0.65 594	10.19 633	3.83 628	5.04 629	5.11 627	8.73 634	8.52 632	13.95 641	7.66 632	7.79 633	5.79 629	0.32 577	0.34 578	0.34 579	0.38 587	0.64 593	0.64 599

DPSimNet_ROB	6.21 626	5.16 626	9.50 626	5.59 628	5.56 625	7.64 628	10.02 631	4.07 627	7.33 630	6.84 630	6.26 629	7.17 632	10.55 633	4.07 626	5.68 628	5.50 631	4.29 630	5.24 631	3.66 631	4.05 628	5.96 633

USTest	6.84 627	5.16 626	5.45 622	7.18 631	7.26 627	14.27 635	22.53 636	8.48 633	9.29 633	5.44 628	6.42 630	6.27 631	6.69 630	6.83 631	8.49 633	1.95 623	3.27 629	2.16 627	2.54 628	3.76 626	3.31 630

EDNetEfficientorigin	7.48 628	0.57 573	139.59 654	0.25 350	0.17 348	0.44 495	0.30 495	0.48 376	1.04 589	1.29 601	1.02 580	0.82 575	0.87 585	0.76 520	1.02 572	0.10 360	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.22 539	0.25 487

ASD4	8.08 629	7.42 631	8.23 625	6.03 630	6.01 626	14.62 636	20.55 635	9.03 635	8.06 631	7.51 633	6.52 631	7.36 633	6.42 628	8.13 634	9.88 634	5.93 633	5.10 632	6.60 636	5.79 632	6.82 632	5.52 632

DGTPSM_ROB	8.38 630	5.24 628	10.71 636	5.32 627	10.19 630	8.34 629	23.49 640	6.11 631	13.43 639	4.93 626	10.93 637	5.64 626	10.55 633	6.17 629	12.73 636	3.74 629	7.56 634	3.68 629	7.24 635	4.09 629	7.49 634

DPSMNet_ROB	8.44 631	5.25 629	10.87 637	5.59 628	10.27 631	8.34 629	23.51 641	6.12 632	13.47 640	4.96 627	10.94 638	5.65 627	10.55 633	6.25 630	12.77 637	4.01 630	7.62 635	3.75 630	7.27 636	4.16 630	7.54 635

DLNR-FE	10.53 632	12.31 639	20.33 645	105.85 654	23.36 648	0.14 21	0.13 55	3.25 626	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.31 291	0.16 154	2.59 627	0.32 573	0.07 98	0.07 143	40.66 653	0.28 511

DLNR_Zeroshot_test	10.53 632	12.28 638	20.32 643	105.84 653	23.88 649	0.14 21	0.13 55	3.20 625	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.32 301	0.16 154	2.54 626	0.32 573	0.07 98	0.07 143	40.17 652	0.28 511

LRCNet_RVC	10.94 634	14.45 641	9.66 627	15.38 636	8.02 629	1.08 590	0.35 524	8.72 634	0.72 557	12.63 641	15.84 641	9.73 634	6.52 629	8.58 635	6.38 631	20.33 648	5.39 633	23.79 647	21.95 648	15.35 639	13.96 642

DPSM_ROB	11.46 635	9.79 636	10.18 631	11.11 633	11.31 633	19.08 642	27.38 643	13.42 641	14.23 642	10.34 638	11.13 639	10.97 639	11.33 640	11.89 641	13.49 638	6.74 635	8.19 637	6.00 633	7.05 633	7.74 633	7.76 636

DPSM	11.46 635	9.79 636	10.18 631	11.11 633	11.31 633	19.08 642	27.38 643	13.42 641	14.23 642	10.34 638	11.13 639	10.97 639	11.33 640	11.89 641	13.49 638	6.74 635	8.19 637	6.00 633	7.05 633	7.74 633	7.76 636

xxxxx1	15.30 637	9.78 633	10.23 633	20.34 639	19.47 638	17.10 637	23.00 637	10.36 637	11.04 635	9.25 635	9.66 633	10.74 636	10.66 636	10.60 637	13.72 640	8.14 637	9.35 640	31.88 650	44.61 652	12.63 636	13.46 639

tt_ll	15.30 637	9.78 633	10.23 633	20.34 639	19.47 638	17.10 637	23.00 637	10.36 637	11.04 635	9.25 635	9.66 633	10.74 636	10.66 636	10.60 637	13.72 640	8.14 637	9.35 640	31.88 650	44.61 652	12.63 636	13.46 639

ff	15.30 637	9.78 633	10.23 633	20.34 639	19.47 638	17.10 637	23.00 637	10.36 637	11.04 635	9.25 635	9.66 633	10.74 636	10.66 636	10.60 637	13.72 640	8.14 637	9.35 640	31.88 650	44.61 652	12.63 636	13.46 639

PML	15.86 640	13.12 640	7.07 624	5.22 626	7.66 628	32.93 646	64.30 654	5.37 630	10.12 634	25.87 653	67.29 654	20.25 643	13.20 642	10.09 636	6.81 632	5.94 634	2.00 627	6.03 635	2.18 626	9.13 635	2.62 629

Anonymous_1	16.44 641	9.26 632	9.67 628	10.63 632	14.54 635	18.62 641	26.98 642	12.68 640	13.53 641	10.78 640	10.37 636	10.15 635	10.66 636	10.99 640	12.64 635	15.61 647	7.73 636	16.87 644	43.01 651	56.14 654	7.86 638

HaxPig	17.72 642	20.23 651	19.76 640	16.55 637	16.52 636	9.46 631	9.42 630	14.48 643	13.31 638	18.59 642	18.67 642	17.39 642	16.68 643	17.07 643	16.43 643	21.99 649	20.86 650	22.28 646	21.55 647	21.30 647	21.88 652

MEDIAN_ROB	21.20 643	24.56 652	23.42 650	19.57 638	19.62 641	13.29 634	11.21 632	18.04 644	17.02 644	22.07 652	21.92 643	20.84 644	20.24 644	21.02 644	19.68 644	25.59 651	24.08 651	26.20 648	25.19 649	25.31 648	25.19 653

RAFT-FEzeroshot	23.04 644	19.71 646	20.25 641	22.47 645	22.80 645	38.32 647	55.23 650	26.95 648	28.70 649	20.66 647	22.23 645	22.07 646	22.86 646	23.85 646	27.17 648	13.53 641	16.47 645	12.08 637	14.22 640	15.58 642	15.60 645

RAFT-FE	23.04 644	19.71 646	20.25 641	22.47 645	22.80 645	38.32 647	55.23 650	26.95 648	28.70 649	20.66 647	22.23 645	22.07 646	22.86 646	23.85 646	27.17 648	13.53 641	16.47 645	12.08 637	14.22 640	15.58 642	15.60 645

CasAABBNet	23.04 644	19.69 644	20.32 643	22.42 642	22.73 642	38.35 650	55.23 650	26.99 650	28.74 651	20.67 649	22.28 647	22.11 649	22.86 646	23.84 645	27.17 648	13.52 640	16.47 645	12.08 637	14.21 638	15.57 640	15.60 645

FlowAnything	23.08 647	19.70 645	20.48 646	22.45 644	22.73 642	38.34 649	55.18 648	27.00 651	28.79 652	20.83 651	22.42 650	22.10 648	22.83 645	23.85 646	27.23 652	13.53 641	16.54 648	12.10 642	14.29 643	15.59 644	15.58 644

Hybrid-DGEV	23.11 648	19.81 649	20.81 648	22.43 643	22.74 644	38.45 652	55.25 653	27.21 654	28.95 654	20.63 646	22.37 648	22.03 645	22.89 650	23.96 650	27.14 646	13.54 644	16.46 644	12.09 640	14.23 642	15.57 640	15.57 643

Selective-RAFT-Error	23.11 648	19.77 648	20.60 647	22.49 647	22.80 645	38.46 653	55.19 649	27.13 653	28.90 653	20.73 650	22.38 649	22.11 649	22.91 651	23.94 649	27.18 651	13.54 644	16.57 649	12.09 640	14.21 638	15.61 645	15.65 648

LSM0	24.21 650	19.88 650	22.33 649	24.42 648	40.13 653	38.41 651	54.99 647	27.05 652	28.61 648	20.59 645	22.00 644	22.29 651	22.86 646	24.12 651	27.16 647	13.59 646	16.33 643	12.13 643	14.08 637	15.72 646	17.53 649

AVERAGE_ROB	25.43 651	29.01 653	27.22 651	24.60 649	24.16 650	17.78 640	12.87 633	22.39 647	21.40 647	26.72 654	26.08 653	25.18 652	24.52 654	25.07 652	23.57 645	29.94 652	28.36 652	30.60 649	29.57 650	29.83 649	29.66 654

RSGM-EC	29.37 652	17.55 642	9.85 629	35.22 650	33.16 651	26.01 644	45.63 645	20.07 645	17.60 645	18.98 643	23.47 651	30.02 653	23.62 652	41.06 653	44.49 653	58.94 653	34.33 653	32.95 653	20.18 645	33.70 650	20.62 650

acva	29.37 652	17.55 642	9.85 629	35.22 650	33.16 651	26.01 644	45.63 645	20.07 645	17.60 645	18.98 643	23.47 651	30.02 653	23.62 652	41.06 653	44.49 653	58.94 653	34.33 653	32.95 653	20.18 645	33.70 650	20.62 650

test_example2	100.95 654	107.33 654	67.16 653	98.17 652	106.88 654	89.44 654	101.34 655	37.23 655	97.88 655	129.56 655	131.26 655	65.41 655	67.34 655	91.22 655	79.29 655	143.32 655	199.32 655	81.12 655	102.17 655	121.89 655	101.70 655

ccccc	254.75 655	256.25 655	312.96 655	351.50 655	361.31 655	144.22 655	162.41 656	153.19 656	130.64 656	152.98 656	153.47 656	161.94 656	200.51 656	268.06 656	296.01 656	387.64 656	346.97 656	244.11 656	219.32 656	413.57 656	378.05 656

GS-Stereo							0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 568	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 595

Low-res two-view benchmark