Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 51	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 21	0.11 1	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.20 34	0.14 22	0.09 6	0.10 17	0.09 21	0.12 107	0.13 5	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.14 11	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.19 23	0.15 31	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.18 17	0.19 83	0.10 15	0.10 17	0.11 58	0.10 52	0.15 25	0.13 100	0.06 33	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 57	0.13 51	0.21 46	0.11 4	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.07 83	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 2	0.09 50	0.14 6	0.19 104	0.07 1	0.16 57	0.12 25	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 112	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.18 59	0.10 78	0.13 15	0.12 25	0.15 4	0.12 9	0.10 15	0.13 52	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.23 170	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 91

S2M2_XL	0.10 2	0.09 50	0.21 77	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 25	0.09 21	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.06 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 95	0.15 14	0.17 25	0.10 78	0.16 57	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 48	0.11 25	0.09 21	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 95	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 48	0.12 40	0.08 3	0.11 81	0.16 43	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 15	0.19 57	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 51	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 43	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 15	0.19 57	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 51	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 62	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 15	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 57	0.12 25	0.17 11	0.12 9	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 11	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 62	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.18 59	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.06 91

MonSter	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 51	0.24 91	0.13 16	0.10 15	0.09 11	0.09 21	0.08 8	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 24	0.08 15	0.23 94	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 25	0.20 34	0.17 54	0.10 15	0.15 86	0.08 3	0.08 8	0.14 11	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 24	0.09 50	0.20 68	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.13 51	0.16 5	0.13 16	0.10 15	0.10 17	0.09 21	0.09 21	0.19 107	0.12 55	0.05 9	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.16 37	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 24	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 25	0.25 100	0.17 54	0.14 94	0.13 52	0.09 21	0.09 21	0.18 84	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.18 66	0.14 94	0.17 115	0.09 21	0.10 52	0.18 84	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 24	0.11 164	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.21 46	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 24	0.11 164	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.21 46	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 24	0.10 95	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.15 102	0.20 34	0.15 31	0.12 48	0.13 52	0.10 38	0.09 21	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 24	0.09 50	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.25 100	0.16 37	0.14 94	0.13 52	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 58	0.17 54	0.14 94	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 58	0.17 54	0.14 94	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.12 25	0.23 77	0.14 22	0.13 66	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 24	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 58	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.09 21	0.11 81	0.19 107	0.13 100	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 24	0.10 95	0.15 14	0.18 59	0.08 12	0.16 57	0.14 75	0.27 123	0.20 109	0.14 94	0.14 82	0.08 3	0.11 81	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 24	0.09 50	0.14 6	0.19 104	0.12 183	0.14 20	0.12 25	0.25 100	0.17 54	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 24	0.09 50	0.13 1	0.17 25	0.12 183	0.15 31	0.11 17	0.23 77	0.15 31	0.14 94	0.12 40	0.08 3	0.09 21	0.21 145	0.10 1	0.06 33	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 24	0.06 1	0.17 40	0.15 5	0.11 124	0.16 57	0.13 51	0.21 46	0.16 37	0.11 30	0.15 86	0.09 21	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 24	0.07 2	0.17 40	0.19 104	0.11 124	0.13 15	0.11 17	0.22 58	0.15 31	0.11 30	0.12 40	0.12 71	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.06 91

LG-G_1	0.11 24	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 107	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

LG-G	0.11 24	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 107	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

SGD-Stereo	0.11 24	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 51	0.18 17	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.11 58	0.12 107	0.18 84	0.11 15	0.08 221	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 24	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.09 34	0.22 223	0.14 75	0.14 3	0.16 37	0.11 30	0.10 17	0.09 21	0.08 8	0.21 145	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 24	0.08 15	0.15 14	0.19 104	0.11 124	0.14 20	0.10 8	0.22 58	0.18 66	0.10 15	0.13 52	0.10 38	0.11 81	0.14 11	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 50	0.12 207	0.21 77	0.18 59	0.11 124	0.24 267	0.12 25	0.19 23	0.18 66	0.10 15	0.13 52	0.11 58	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.18 59	0.12 183	0.19 130	0.16 136	0.20 34	0.14 22	0.12 48	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

GSStereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.17 25	0.12 183	0.19 130	0.16 136	0.26 109	0.18 66	0.13 66	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

gasm-f	0.12 50	0.09 50	0.19 57	0.18 59	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.20 34	0.14 22	0.12 48	0.19 135	0.10 38	0.11 81	0.16 43	0.11 15	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.09 268	0.08 245

Replicate-Monster	0.12 50	0.10 95	0.32 183	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 58	0.19 83	0.11 30	0.10 17	0.10 38	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 245

3w_stereo	0.12 50	0.11 164	0.18 49	0.18 59	0.08 12	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.19 83	0.12 48	0.12 40	0.07 1	0.12 107	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 50	0.08 15	0.14 6	0.18 59	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.25 100	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 107	0.16 43	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 50	0.09 50	0.25 116	0.16 10	0.11 124	0.14 20	0.16 136	0.17 11	0.17 54	0.10 15	0.15 86	0.09 21	0.09 21	0.18 84	0.10 1	0.06 33	0.07 296	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.10 365

AIO_rvc	0.12 50	0.11 164	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.15 31	0.17 180	0.20 34	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.13 85	0.08 8	0.22 161	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 176

AIO_test	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.19 104	0.11 124	0.15 31	0.17 180	0.19 23	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.14 112	0.09 21	0.20 126	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.19 104	0.11 124	0.16 57	0.14 75	0.29 156	0.18 66	0.11 30	0.16 102	0.13 85	0.09 21	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 50	0.08 15	0.17 40	0.18 59	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 31	0.10 15	0.08 10	0.10 38	0.10 52	0.21 145	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.16 474	0.24 551

RSM++	0.12 50	0.09 50	0.19 57	0.20 167	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.21 46	0.19 83	0.12 48	0.12 40	0.14 112	0.09 21	0.20 126	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.05 26

RSM	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.23 77	0.18 66	0.13 66	0.13 52	0.15 129	0.09 21	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 50	0.09 50	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.15 31	0.14 75	0.27 123	0.15 31	0.13 66	0.14 82	0.13 85	0.08 8	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

BStereo	0.13 65	0.10 95	0.42 328	0.18 59	0.11 124	0.13 15	0.14 75	0.24 91	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 71	0.09 21	0.16 43	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 239	0.05 5	0.06 91

NLMM	0.13 65	0.09 50	0.17 40	0.20 167	0.13 262	0.16 57	0.16 136	0.30 175	0.26 199	0.12 48	0.15 86	0.11 58	0.11 81	0.19 107	0.16 191	0.05 9	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

NLSM3	0.13 65	0.10 95	0.17 40	0.21 216	0.13 262	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.24 176	0.11 30	0.15 86	0.12 71	0.13 141	0.17 62	0.15 163	0.05 9	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 65	0.08 15	0.19 57	0.19 104	0.16 391	0.12 9	0.15 102	0.18 17	0.18 66	0.11 30	0.10 17	0.13 85	0.12 107	0.23 170	0.19 276	0.08 221	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.21 524	0.06 91

GASTEREO	0.13 65	0.12 207	0.21 77	0.23 326	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.26 109	0.18 66	0.17 143	0.16 102	0.11 58	0.13 141	0.19 107	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 91

MSCF	0.13 65	0.12 207	0.21 77	0.22 278	0.10 78	0.16 57	0.15 102	0.26 109	0.18 66	0.17 143	0.16 102	0.11 58	0.13 141	0.18 84	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 91

water-stereo	0.13 65	0.08 15	0.20 68	0.19 104	0.10 78	0.17 80	0.14 75	0.25 100	0.19 83	0.17 143	0.23 179	0.15 129	0.15 184	0.12 2	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 65	0.09 50	0.24 103	0.20 167	0.10 78	0.15 31	0.14 75	0.22 58	0.16 37	0.12 48	0.19 135	0.15 129	0.11 81	0.13 5	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.07 129	0.06 91

LG-Stereo	0.13 65	0.10 95	0.24 103	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.18 223	0.21 46	0.18 66	0.11 30	0.17 115	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

S2M2_L	0.13 65	0.11 164	0.20 68	0.16 10	0.12 183	0.12 9	0.07 1	0.18 17	0.20 109	0.12 48	0.15 86	0.14 112	0.12 107	0.15 25	0.14 137	0.13 451	0.09 418	0.09 264	0.10 375	0.11 382	0.09 309
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 65	0.14 313	0.19 57	0.26 450	0.09 34	0.15 31	0.13 51	0.22 58	0.18 66	0.12 48	0.11 25	0.10 38	0.13 141	0.21 145	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 65	0.37 542	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 25	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 52	0.20 126	0.10 1	0.09 306	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.05 26

castereo++	0.13 65	0.10 95	0.18 49	0.18 59	0.10 78	0.27 314	0.13 51	0.23 77	0.23 161	0.11 30	0.13 52	0.16 146	0.10 52	0.18 84	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 65	0.09 50	0.24 103	0.19 104	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 58	0.16 37	0.14 94	0.11 25	0.13 85	0.10 52	0.24 185	0.18 246	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.06 91
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 65	0.10 95	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.19 23	0.19 83	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.11 81	0.24 185	0.16 191	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

mms	0.13 65	0.11 164	0.19 57	0.19 104	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.20 34	0.17 54	0.13 66	0.17 115	0.14 112	0.09 21	0.24 185	0.14 137	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.07 176

ours_stereo	0.13 65	0.11 164	0.23 94	0.20 167	0.11 124	0.17 80	0.18 223	0.20 34	0.19 83	0.13 66	0.18 127	0.14 112	0.10 52	0.23 170	0.14 137	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.05 26

RAStereo	0.13 65	0.12 207	0.27 133	0.22 278	0.11 124	0.15 31	0.18 223	0.23 77	0.23 161	0.13 66	0.17 115	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 100	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.05 26

Occ-G	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 58	0.19 83	0.13 66	0.19 135	0.21 203	0.11 81	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.06 91

Pointernet	0.13 65	0.07 2	0.27 133	0.19 104	0.11 124	0.20 167	0.12 25	0.31 189	0.24 176	0.15 108	0.15 86	0.13 85	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 65	0.10 95	0.22 87	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.16 37	0.13 66	0.15 86	0.13 85	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

trnet	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.15 5	0.07 1	0.21 195	0.12 25	0.24 91	0.24 176	0.16 130	0.21 164	0.15 129	0.13 141	0.18 84	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MoCha-V2	0.13 65	0.08 15	0.26 124	0.23 326	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.26 109	0.16 37	0.15 108	0.15 86	0.13 85	0.14 164	0.20 126	0.11 15	0.06 33	0.07 296	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

IGEV++	0.13 65	0.10 95	0.23 94	0.21 216	0.10 78	0.15 31	0.15 102	0.29 156	0.16 37	0.12 48	0.15 86	0.12 71	0.12 107	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

AEACV	0.13 65	0.09 50	0.23 94	0.18 59	0.19 458	0.19 130	0.16 136	0.23 77	0.14 22	0.13 66	0.17 115	0.13 85	0.16 200	0.16 43	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.06 91

LoS_RVC	0.13 65	0.10 95	0.19 57	0.18 59	0.16 391	0.20 167	0.18 223	0.20 34	0.17 54	0.13 66	0.19 135	0.12 71	0.15 184	0.17 62	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 423

EGLCR-Stereo	0.13 65	0.08 15	0.20 68	0.18 59	0.09 34	0.21 195	0.13 51	0.27 123	0.21 126	0.13 66	0.10 17	0.15 129	0.09 21	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

CREStereo	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.14 2	0.08 12	0.22 223	0.15 102	0.25 100	0.24 176	0.16 130	0.21 164	0.14 112	0.13 141	0.18 84	0.13 100	0.09 306	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 95	0.42 328	0.18 59	0.11 124	0.36 444	0.14 75	0.28 142	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 71	0.09 21	0.16 43	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 239	0.05 5	0.06 91

NLMM1	0.14 93	0.09 50	0.18 49	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.14 75	0.34 223	0.29 246	0.13 66	0.16 102	0.13 85	0.12 107	0.23 170	0.15 163	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

NLSM1	0.14 93	0.09 50	0.15 14	0.20 167	0.13 262	0.19 130	0.16 136	0.30 175	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.11 58	0.14 164	0.23 170	0.15 163	0.05 9	0.04 2	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

NLCSM	0.14 93	0.11 164	0.22 87	0.20 167	0.14 308	0.18 101	0.15 102	0.33 214	0.28 226	0.13 66	0.14 82	0.13 85	0.14 164	0.19 107	0.16 191	0.06 33	0.04 2	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 40	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 46	0.19 83	0.77 565	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

Zero-FE251	0.14 93	0.09 50	0.24 103	0.17 25	0.09 34	0.20 167	0.13 51	0.20 34	0.14 22	0.61 544	0.13 52	0.13 85	0.11 81	0.14 11	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 93	0.10 95	0.18 49	0.21 216	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.28 142	0.20 109	0.14 94	0.17 115	0.16 146	0.14 164	0.17 62	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

GGEV	0.14 93	0.10 95	0.18 49	0.21 216	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.28 142	0.20 109	0.14 94	0.17 115	0.16 146	0.14 164	0.17 62	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 164	0.21 77	0.21 216	0.12 183	0.17 80	0.16 136	0.25 100	0.16 37	0.15 108	0.13 52	0.15 129	0.14 164	0.18 84	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.09 309

depthmonostereo	0.14 93	0.09 50	0.19 57	0.19 104	0.08 12	0.20 167	0.15 102	0.27 123	0.23 161	0.16 130	0.18 127	0.14 112	0.17 226	0.19 107	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.09 34	0.21 195	0.14 75	0.24 91	0.21 126	0.21 182	0.21 164	0.15 129	0.14 164	0.23 170	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.06 32	0.06 103	0.05 5	0.05 26

SCV_C0	0.14 93	0.11 164	0.25 116	0.19 104	0.12 183	0.15 31	0.16 136	0.30 175	0.22 140	0.13 66	0.15 86	0.13 85	0.09 21	0.24 185	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.09 268	0.06 91

SCV	0.14 93	0.14 313	0.24 103	0.21 216	0.11 124	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 66	0.11 30	0.15 86	0.13 85	0.10 52	0.23 170	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.06 91

castereo	0.14 93	0.10 95	0.19 57	0.18 59	0.10 78	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.13 66	0.18 127	0.16 146	0.16 200	0.15 25	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

tt45	0.14 93	0.09 50	0.22 87	0.19 104	0.11 124	0.23 245	0.18 223	0.22 58	0.17 54	0.15 108	0.13 52	0.14 112	0.10 52	0.30 299	0.14 137	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.07 176

999	0.14 93	0.08 15	0.24 103	0.19 104	0.11 124	0.20 167	0.17 180	0.24 91	0.18 66	0.13 66	0.16 102	0.14 112	0.11 81	0.36 340	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.07 176

fffy	0.14 93	0.11 164	0.24 103	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.18 223	0.22 58	0.19 83	0.13 66	0.16 102	0.15 129	0.13 141	0.25 216	0.14 137	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.06 91

WCG-NET	0.14 93	0.09 50	0.23 94	0.18 59	0.08 12	0.18 101	0.17 180	0.21 46	0.28 226	0.18 160	0.21 164	0.15 129	0.12 107	0.18 84	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 50	0.23 94	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 77	0.26 199	0.18 160	0.19 135	0.20 191	0.12 107	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 164	0.32 183	0.19 104	0.11 124	0.18 101	0.17 180	0.20 34	0.22 140	0.14 94	0.24 193	0.15 129	0.10 52	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.10 334	0.06 91

ff7	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 164	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.12 40	0.14 112	0.12 107	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

ffff	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

11t	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 270	0.26 124	0.19 104	0.14 308	0.16 57	0.13 51	0.25 100	0.21 126	0.13 66	0.14 82	0.14 112	0.11 81	0.17 62	0.17 224	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.06 91

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 95	0.30 161	0.21 216	0.13 262	0.17 80	0.13 51	0.19 23	0.18 66	0.15 108	0.20 152	0.10 38	0.11 81	0.18 84	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.06 91

CASnet	0.14 93	0.12 207	0.22 87	0.22 278	0.08 12	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.25 190	0.22 188	0.20 152	0.15 129	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.11 397	0.09 331	0.08 195	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 313	0.33 200	0.20 167	0.09 34	0.21 195	0.10 8	0.26 109	0.20 109	0.18 160	0.19 135	0.15 129	0.13 141	0.17 62	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.06 91

anonymousdsp	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.28 142	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176

LoS	0.14 93	0.08 15	0.27 133	0.16 10	0.09 34	0.22 223	0.14 75	0.26 109	0.26 199	0.15 108	0.18 127	0.18 166	0.13 141	0.22 161	0.14 137	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 93	0.08 15	0.19 57	0.17 25	0.22 500	0.18 101	0.16 136	0.23 77	0.19 83	0.14 94	0.17 115	0.14 112	0.10 52	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.18 508

ProNet	0.14 93	0.12 207	0.25 116	0.19 104	0.11 124	0.19 130	0.19 268	0.27 123	0.20 109	0.14 94	0.13 52	0.13 85	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.07 176

MC-Stereo	0.14 93	0.09 50	0.25 116	0.21 216	0.09 34	0.18 101	0.16 136	0.23 77	0.19 83	0.18 160	0.23 179	0.16 146	0.13 141	0.22 161	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

ccc-4	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.28 142	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 270	0.24 103	0.25 416	0.11 124	0.11 5	0.18 223	0.32 200	0.23 161	0.12 48	0.12 40	0.18 166	0.12 107	0.14 11	0.13 100	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.06 91
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.15 129	0.10 95	0.44 350	0.23 326	0.11 124	0.21 195	0.21 348	0.27 123	0.22 140	0.15 108	0.16 102	0.13 85	0.11 81	0.20 126	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.05 26

HART	0.15 129	0.11 164	0.30 161	0.21 216	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 175	0.19 83	0.15 108	0.25 202	0.17 156	0.09 21	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.07 296	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.06 91

HUF	0.15 129	0.11 164	0.38 271	0.17 25	0.11 124	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.20 109	0.11 30	0.13 52	0.14 112	0.11 81	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.20 550	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.14 461

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 270	0.25 116	0.19 104	0.13 262	0.15 31	0.20 315	0.28 142	0.24 176	0.15 108	0.17 115	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.15 163	0.11 394	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.07 176

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 50	0.26 124	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.36 268	0.29 246	0.24 208	0.20 152	0.19 182	0.10 52	0.18 84	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

whm_eth	0.15 129	0.13 270	0.25 116	0.19 104	0.13 262	0.15 31	0.20 315	0.28 142	0.24 176	0.15 108	0.17 115	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.15 163	0.11 394	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.07 176

testlalala	0.15 129	0.10 95	0.36 240	0.19 104	0.12 183	0.23 245	0.16 136	0.26 109	0.19 83	0.24 208	0.19 135	0.14 112	0.11 81	0.16 43	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

CAS	0.15 129	0.07 2	0.21 77	0.41 558	0.16 391	0.20 167	0.18 223	0.22 58	0.19 83	0.15 108	0.19 135	0.11 58	0.09 21	0.14 11	0.13 100	0.29 563	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 461

CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 347	0.28 144	0.25 416	0.18 436	0.11 5	0.19 268	0.28 142	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.15 129	0.12 107	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.07 176

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 95	0.24 103	0.21 216	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.23 77	0.27 211	0.17 143	0.20 152	0.17 156	0.11 81	0.23 170	0.16 191	0.07 83	0.09 418	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.06 91

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 15	0.26 124	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.13 51	0.22 58	0.30 260	0.21 182	0.30 251	0.13 85	0.11 81	0.16 43	0.15 163	0.07 83	0.04 2	0.06 32	0.15 503	0.06 58	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 129	0.09 50	0.28 144	0.16 10	0.08 12	0.25 284	0.14 75	0.23 77	0.28 226	0.24 208	0.30 251	0.16 146	0.12 107	0.17 62	0.13 100	0.08 221	0.07 296	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 176

XX-TBD	0.15 129	0.18 407	0.28 144	0.22 278	0.10 78	0.22 223	0.15 102	0.22 58	0.27 211	0.22 188	0.26 212	0.14 112	0.12 107	0.16 43	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91

PMTNet	0.15 129	0.08 15	0.23 94	0.15 5	0.09 34	0.23 245	0.16 136	0.25 100	0.23 161	0.17 143	0.21 164	0.16 146	0.14 164	0.22 161	0.13 100	0.29 563	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91

FE-Mocha	0.16 143	0.10 95	0.33 200	0.19 104	0.13 262	0.19 130	0.15 102	0.35 249	0.22 140	0.24 208	0.24 193	0.20 191	0.14 164	0.17 62	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

zero-FE	0.16 143	0.08 15	0.81 513	0.19 104	0.18 436	0.12 9	0.15 102	0.19 23	0.19 83	0.10 15	0.10 17	0.13 85	0.12 107	0.21 145	0.19 276	0.08 221	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.19 512	0.06 91

xyz-stereo-finetune	0.16 143	0.12 207	0.23 94	0.16 10	0.08 12	0.23 245	0.20 315	0.29 156	0.31 272	0.19 165	0.22 174	0.19 182	0.15 184	0.29 284	0.20 295	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.06 91

Reg-Stereo(zero)	0.16 143	0.07 2	0.36 240	0.19 104	0.10 78	0.19 130	0.14 75	0.28 142	0.24 176	0.22 188	0.20 152	0.24 248	0.18 253	0.21 145	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.06 91

tg	0.16 143	0.11 164	0.25 116	0.21 216	0.11 124	0.23 245	0.15 102	0.34 223	0.24 176	0.20 171	0.25 202	0.19 182	0.12 107	0.24 185	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.08 195	0.07 176

rvit_stereo_0083	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.21 216	0.13 262	0.17 80	0.17 180	0.22 58	0.34 303	0.16 130	0.21 164	0.19 182	0.16 200	0.21 145	0.16 191	0.11 394	0.10 443	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0081_aga	0.16 143	0.14 313	0.28 144	0.21 216	0.13 262	0.19 130	0.17 180	0.23 77	0.24 176	0.17 143	0.21 164	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.14 137	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0081	0.16 143	0.11 164	0.24 103	0.21 216	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.33 293	0.16 130	0.18 127	0.18 166	0.14 164	0.20 126	0.16 191	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

GCAP-BAT	0.16 143	0.11 164	0.36 240	0.18 59	0.13 262	0.21 195	0.16 136	0.23 77	0.18 66	0.26 229	0.28 225	0.20 191	0.11 81	0.24 185	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.06 91

rvit_stereo_0082	0.16 143	0.11 164	0.24 103	0.21 216	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.33 293	0.16 130	0.18 127	0.18 166	0.14 164	0.20 126	0.16 191	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

CAS++	0.16 143	0.12 207	0.27 133	0.18 59	0.12 183	0.17 80	0.15 102	0.42 333	0.24 176	0.19 165	0.18 127	0.13 85	0.10 52	0.21 145	0.12 55	0.12 432	0.10 443	0.11 397	0.08 239	0.10 334	0.09 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.29 156	0.21 126	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.13 141	0.25 216	0.13 100	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MIF-Stereo (partial)	0.16 143	0.10 95	0.34 210	0.21 216	0.15 359	0.15 31	0.13 51	0.28 142	0.25 190	0.17 143	0.26 212	0.15 129	0.16 200	0.25 216	0.17 224	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.08 245

RCA-Stereo	0.16 143	0.09 50	0.25 116	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.36 268	0.35 319	0.20 171	0.25 202	0.17 156	0.17 226	0.18 84	0.14 137	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

test-3	0.16 143	0.09 50	0.31 175	0.21 216	0.11 124	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.27 211	0.26 229	0.16 102	0.22 216	0.12 107	0.26 232	0.18 246	0.06 33	0.04 2	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.06 91

test_1	0.16 143	0.09 50	0.31 175	0.21 216	0.11 124	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.27 211	0.25 217	0.16 102	0.22 216	0.12 107	0.26 232	0.18 246	0.06 33	0.04 2	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.06 91

iRaftStereo_RVC	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.21 216	0.11 124	0.20 167	0.17 180	0.32 200	0.23 161	0.20 171	0.25 202	0.18 166	0.12 107	0.20 126	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.08 195	0.07 176

raftrobust	0.16 143	0.13 270	0.29 154	0.22 278	0.15 359	0.19 130	0.13 51	0.32 200	0.26 199	0.26 229	0.20 152	0.19 182	0.17 226	0.21 145	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.07 176

test_xeample3	0.16 143	0.11 164	0.56 434	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.35 249	0.20 109	0.16 130	0.12 40	0.13 85	0.12 107	0.24 185	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.07 176

xyz-stereo-finetune2	0.17 162	0.11 164	0.26 124	0.16 10	0.09 34	0.27 314	0.19 268	0.27 123	0.20 109	0.22 188	0.28 225	0.21 203	0.22 298	0.37 343	0.22 338	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.07 176

MM-Stereo_test3	0.17 162	0.12 207	0.29 154	0.23 326	0.14 308	0.19 130	0.22 374	0.39 296	0.36 332	0.16 130	0.24 193	0.17 156	0.12 107	0.19 107	0.14 137	0.07 83	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.06 91

MM-Stereo_test1	0.17 162	0.10 95	0.39 286	0.23 326	0.11 124	0.20 167	0.22 374	0.33 214	0.29 246	0.22 188	0.21 164	0.15 129	0.14 164	0.23 170	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.06 91

model_zeroshot	0.17 162	0.11 164	0.39 286	0.20 167	0.12 183	0.24 267	0.15 102	0.34 223	0.22 140	0.30 310	0.20 152	0.22 216	0.12 107	0.24 185	0.14 137	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.07 176

rvit_stereo_ft	0.17 162	0.14 313	0.30 161	0.25 416	0.14 308	0.17 80	0.21 348	0.28 142	0.26 199	0.16 130	0.19 135	0.20 191	0.16 200	0.22 161	0.17 224	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.07 176

gcap-zeroshot	0.17 162	0.11 164	0.36 240	0.20 167	0.12 183	0.26 304	0.16 136	0.30 175	0.22 140	0.26 229	0.20 152	0.30 329	0.14 164	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 162	0.13 270	0.24 103	0.19 104	0.13 262	0.24 267	0.17 180	0.30 175	0.37 343	0.43 487	0.17 115	0.13 85	0.12 107	0.19 107	0.15 163	0.08 221	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.08 245

AE-Stereo	0.17 162	0.11 164	0.31 175	0.24 377	0.14 308	0.23 245	0.18 223	0.34 223	0.29 246	0.15 108	0.25 202	0.21 203	0.13 141	0.20 126	0.14 137	0.07 83	0.08 382	0.09 264	0.10 375	0.07 129	0.06 91

rrr	0.17 162	0.11 164	0.57 437	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.35 249	0.22 140	0.15 108	0.12 40	0.14 112	0.12 107	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

plain	0.17 162	0.13 270	0.43 341	0.21 216	0.13 262	0.16 57	0.17 180	0.27 123	0.22 140	0.16 130	0.26 212	0.13 85	0.16 200	0.27 253	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.07 163	0.10 334	0.07 176

MSKI-zero shot	0.17 162	0.09 50	0.43 341	0.20 167	0.11 124	0.21 195	0.15 102	0.32 200	0.21 126	0.23 194	0.24 193	0.23 236	0.10 52	0.31 306	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

Any-RAFT	0.17 162	0.08 15	0.31 175	0.19 104	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.42 333	0.30 260	0.24 208	0.27 219	0.27 286	0.16 200	0.21 145	0.12 55	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.06 91

RAFT-Test	0.17 162	0.10 95	0.38 271	0.19 104	0.12 183	0.25 284	0.17 180	0.33 214	0.23 161	0.23 194	0.29 238	0.27 286	0.14 164	0.20 126	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

4D-IteraStereo	0.17 162	0.16 372	0.50 402	0.21 216	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.28 142	0.28 226	0.23 194	0.20 152	0.20 191	0.11 81	0.19 107	0.14 137	0.06 33	0.04 2	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.06 91

anonymousdsp2	0.17 162	0.10 95	0.28 144	0.20 167	0.11 124	0.25 284	0.17 180	0.41 319	0.31 272	0.23 194	0.23 179	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.07 176

knoymous	0.17 162	0.09 50	0.32 183	0.17 25	0.11 124	0.21 195	0.17 180	0.32 200	0.23 161	0.23 194	0.28 225	0.27 286	0.16 200	0.23 170	0.16 191	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.06 103	0.09 268	0.09 309

Selective-RAFT	0.17 162	0.12 207	0.30 161	0.24 377	0.10 78	0.29 356	0.15 102	0.32 200	0.31 272	0.17 143	0.17 115	0.21 203	0.18 253	0.28 267	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.06 91

AnonymousM	0.17 162	0.19 423	0.24 103	0.18 59	0.10 78	0.18 101	0.17 180	0.30 175	0.23 161	0.26 229	0.20 152	0.18 166	0.14 164	0.19 107	0.14 137	0.09 306	0.06 170	0.38 569	0.15 503	0.06 58	0.05 26

cross-raft	0.17 162	0.12 207	0.41 317	0.23 326	0.10 78	0.20 167	0.24 421	0.33 214	0.23 161	0.23 194	0.28 225	0.29 313	0.15 184	0.17 62	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

test-1	0.17 162	0.11 164	0.40 294	0.23 326	0.13 262	0.22 223	0.23 399	0.34 223	0.26 199	0.20 171	0.24 193	0.22 216	0.14 164	0.16 43	0.20 295	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.08 245

s12784h	0.17 162	0.09 50	0.26 124	0.18 59	0.07 1	0.32 400	0.19 268	0.37 278	0.32 281	0.23 194	0.25 202	0.18 166	0.17 226	0.25 216	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 162	0.14 313	0.32 183	0.20 167	0.09 34	0.19 130	0.17 180	0.32 200	0.30 260	0.25 217	0.33 297	0.20 191	0.17 226	0.19 107	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 162	0.10 95	0.40 294	0.20 167	0.11 124	0.20 167	0.15 102	0.36 268	0.30 260	0.23 194	0.21 164	0.26 277	0.15 184	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 162	0.10 95	0.37 252	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.32 200	0.28 226	0.23 194	0.23 179	0.27 286	0.15 184	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

IGEV-FE	0.18 186	0.10 95	0.65 472	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.34 223	0.19 83	0.28 250	0.22 174	0.27 286	0.13 141	0.23 170	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

testlalala2	0.18 186	0.10 95	0.50 402	0.36 545	0.25 529	0.23 245	0.14 75	0.34 223	0.24 176	0.25 217	0.25 202	0.21 203	0.12 107	0.16 43	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

H2IRNET	0.18 186	0.13 270	0.35 220	0.21 216	0.12 183	0.20 167	0.15 102	0.27 123	0.30 260	0.17 143	0.31 265	0.25 256	0.20 277	0.24 185	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.06 91

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 313	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.09 309

cc1	0.18 186	0.14 313	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.35 249	0.47 455	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.08 245

11t1	0.18 186	0.10 95	0.30 161	0.20 167	0.11 124	0.27 314	0.17 180	0.35 249	0.23 161	0.25 217	0.23 179	0.23 236	0.23 313	0.25 216	0.18 246	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.09 309

tt1	0.18 186	0.14 313	0.35 220	0.23 326	0.11 124	0.30 375	0.19 268	0.35 249	0.44 422	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.16 200	0.27 253	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.08 245

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 95	0.65 472	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.34 223	0.19 83	0.28 250	0.22 174	0.27 286	0.13 141	0.23 170	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 207	0.38 271	0.20 167	0.11 124	0.17 80	0.14 75	0.35 249	0.25 190	0.27 240	0.35 318	0.23 236	0.13 141	0.27 253	0.16 191	0.06 33	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.08 195	0.06 91

HH	0.18 186	0.12 207	0.55 430	0.22 278	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.34 223	0.19 83	0.20 171	0.24 193	0.34 363	0.18 253	0.29 284	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.06 91

HanStereo	0.18 186	0.12 207	0.55 430	0.22 278	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.34 223	0.19 83	0.20 171	0.24 193	0.34 363	0.18 253	0.29 284	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.06 91

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 407	0.39 286	0.22 278	0.12 183	0.24 267	0.13 51	0.31 189	0.23 161	0.24 208	0.20 152	0.24 248	0.12 107	0.26 232	0.15 163	0.06 33	0.06 170	0.12 435	0.09 331	0.08 195	0.07 176

riskmin	0.18 186	0.09 50	0.34 210	0.18 59	0.12 183	0.24 267	0.16 136	0.34 223	0.28 226	0.21 182	0.23 179	0.33 356	0.24 331	0.23 170	0.17 224	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.06 103	0.10 334	0.10 365

test_4	0.18 186	0.12 207	0.34 210	0.23 326	0.12 183	0.18 101	0.22 374	0.26 109	0.24 176	0.24 208	0.47 452	0.22 216	0.13 141	0.24 185	0.16 191	0.06 33	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.07 129	0.05 26

GMOStereo	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

test_3	0.18 186	0.11 164	0.32 183	0.24 377	0.11 124	0.22 223	0.25 438	0.31 189	0.31 272	0.25 217	0.18 127	0.23 236	0.13 141	0.25 216	0.19 276	0.06 33	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.07 129	0.06 91

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.26 232	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 186	0.11 164	0.35 220	0.23 326	0.11 124	0.24 267	0.20 315	0.29 156	0.26 199	0.26 229	0.25 202	0.25 256	0.18 253	0.34 326	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.08 245

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.16 136	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.18 253	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.16 136	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.25 256	0.17 226	0.22 161	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 164	0.40 294	0.21 216	0.11 124	0.19 130	0.16 136	0.28 142	0.22 140	0.27 240	0.27 219	0.23 236	0.28 397	0.24 185	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.10 365

iGMRVC	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.27 253	0.17 224	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

iRAFT	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.26 232	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

CRE-IMP	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.11 124	0.24 267	0.17 180	0.29 156	0.21 126	0.27 240	0.26 212	0.24 248	0.17 226	0.23 170	0.18 246	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.10 334	0.10 365

test-2	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 207	0.37 252	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.18 253	0.25 216	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

rafts_anoy	0.18 186	0.15 347	0.35 220	0.22 278	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.32 200	0.30 260	0.23 194	0.25 202	0.20 191	0.16 200	0.22 161	0.19 276	0.08 221	0.07 296	0.10 338	0.12 453	0.09 268	0.08 245

raft+_RVC	0.18 186	0.14 313	0.32 183	0.21 216	0.15 359	0.21 195	0.16 136	0.38 284	0.34 303	0.21 182	0.28 225	0.20 191	0.15 184	0.24 185	0.19 276	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.08 245

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 347	0.33 200	0.21 216	0.14 308	0.21 195	0.18 223	0.31 189	0.25 190	0.21 182	0.29 238	0.22 216	0.15 184	0.27 253	0.17 224	0.08 221	0.10 443	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.09 309

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 313	0.49 391	0.27 478	0.18 436	0.22 223	0.17 180	0.27 123	0.23 161	0.14 94	0.22 174	0.17 156	0.14 164	0.21 145	0.15 163	0.10 355	0.11 467	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

DCANet	0.18 186	0.13 270	0.40 294	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.34 223	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.18 166	0.23 313	0.20 126	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 176

AFF-stereo	0.18 186	0.15 347	0.32 183	0.21 216	0.10 78	0.18 101	0.18 223	0.33 214	0.27 211	0.25 217	0.37 338	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 207	0.33 200	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.12 25	0.42 333	0.25 190	0.27 240	0.32 274	0.21 203	0.17 226	0.25 216	0.20 295	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.08 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 186	0.09 50	0.32 183	0.22 278	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.42 333	0.19 83	0.31 327	0.45 435	0.20 191	0.14 164	0.18 84	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 50	0.32 183	0.22 278	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.42 333	0.19 83	0.31 327	0.45 435	0.20 191	0.14 164	0.18 84	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 225	0.14 313	0.41 317	0.27 478	0.15 359	0.21 195	0.16 136	0.39 296	0.36 332	0.17 143	0.26 212	0.18 166	0.13 141	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.06 58	0.09 309

rvit_0105_6	0.19 225	0.14 313	0.34 210	0.23 326	0.14 308	0.18 101	0.20 315	0.29 156	0.37 343	0.18 160	0.22 174	0.23 236	0.17 226	0.26 232	0.17 224	0.15 490	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.11 382	0.08 245

1test111	0.19 225	0.14 313	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.34 326	0.22 338	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.09 309

DCANet-4	0.19 225	0.10 95	0.52 417	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.36 268	0.39 367	0.29 279	0.30 251	0.17 156	0.22 298	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

fff	0.19 225	0.13 270	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

ADStereo(finetuned)	0.19 225	0.13 270	0.49 391	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.34 223	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.18 166	0.31 442	0.21 145	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 176

x	0.19 225	0.11 164	0.29 154	0.20 167	0.11 124	0.26 304	0.18 223	0.41 319	0.29 246	0.25 217	0.29 238	0.28 302	0.24 331	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.08 245

DisPM	0.19 225	0.10 95	0.35 220	0.23 326	0.13 262	0.18 101	0.20 315	0.29 156	0.29 246	0.33 362	0.34 307	0.23 236	0.16 200	0.33 320	0.16 191	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.11 400

iRaft-Stereo_20w	0.19 225	0.10 95	0.46 369	0.19 104	0.13 262	0.25 284	0.19 268	0.52 447	0.19 83	0.29 279	0.21 164	0.22 216	0.20 277	0.28 267	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.08 195	0.08 245

TRStereo	0.19 225	0.17 391	0.47 377	0.23 326	0.19 458	0.19 130	0.16 136	0.52 447	0.28 226	0.20 171	0.19 135	0.21 203	0.13 141	0.24 185	0.13 100	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.11 414	0.06 58	0.06 91

Pruner-Stereo	0.19 225	0.11 164	0.34 210	0.29 503	0.12 183	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.29 246	0.33 362	0.32 274	0.25 256	0.15 184	0.24 185	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.09 309

RALAANet	0.19 225	0.18 407	0.37 252	0.23 326	0.14 308	0.23 245	0.13 51	0.37 278	0.29 246	0.28 250	0.26 212	0.25 256	0.15 184	0.26 232	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.06 91

csc	0.19 225	0.13 270	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

cscssc	0.19 225	0.13 270	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

GMStereo	0.19 225	0.25 481	0.40 294	0.21 216	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.29 156	0.40 383	0.25 217	0.23 179	0.16 146	0.15 184	0.25 216	0.19 276	0.09 306	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.08 245
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.20 240	0.17 391	0.31 175	0.24 377	0.16 391	0.24 267	0.20 315	0.42 333	0.49 474	0.19 165	0.32 274	0.18 166	0.17 226	0.26 232	0.19 276	0.08 221	0.08 382	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.08 245

WQFJX1	0.20 240	0.17 391	0.31 175	0.24 377	0.16 391	0.24 267	0.20 315	0.42 333	0.49 474	0.19 165	0.32 274	0.18 166	0.17 226	0.26 232	0.19 276	0.08 221	0.08 382	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.08 245

HI	0.20 240	0.13 270	0.33 200	0.18 59	0.15 359	0.17 80	0.16 136	0.34 223	0.21 126	0.37 422	0.39 365	0.36 382	0.24 331	0.29 284	0.21 318	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.09 331	0.09 268	0.07 176

CoSv	0.20 240	0.13 270	0.33 200	0.18 59	0.15 359	0.17 80	0.16 136	0.34 223	0.21 126	0.37 422	0.39 365	0.36 382	0.24 331	0.29 284	0.21 318	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.09 331	0.09 268	0.07 176

AIO-test2	0.20 240	0.20 436	0.36 240	0.26 450	0.15 359	0.22 223	0.16 136	0.42 333	0.42 400	0.16 130	0.29 238	0.15 129	0.11 81	0.26 232	0.13 100	0.18 527	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.07 129	0.07 176

rvit_0105_4	0.20 240	0.15 347	0.38 271	0.23 326	0.14 308	0.20 167	0.22 374	0.33 214	0.39 367	0.19 165	0.24 193	0.25 256	0.19 268	0.27 253	0.17 224	0.16 505	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.11 382	0.08 245

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.72 579	0.70 490	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 102	0.18 17	0.16 37	0.13 66	0.12 40	0.09 21	0.08 8	0.16 43	0.13 100	0.35 570	0.04 2	0.08 183	0.07 163	0.11 382	0.23 546

test_sample1	0.20 240	0.10 95	0.28 144	0.19 104	0.12 183	0.28 335	0.19 268	0.41 319	0.25 190	0.26 229	0.31 265	0.29 313	0.26 361	0.44 368	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.09 309

MyStereo06	0.20 240	0.12 207	0.57 437	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.40 307	0.21 126	0.30 310	0.24 193	0.31 340	0.18 253	0.22 161	0.18 246	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

xx1	0.20 240	0.14 313	0.38 271	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.35 249	0.47 455	0.17 143	0.19 135	0.28 302	0.24 331	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.09 331	0.09 268	0.09 309

testlalala_base	0.20 240	0.13 270	0.35 220	0.25 416	0.15 359	0.25 284	0.16 136	0.34 223	0.17 54	0.19 165	0.26 212	0.17 156	0.14 164	0.18 84	0.16 191	0.39 575	0.09 418	0.07 97	0.05 51	0.45 570	0.08 245

DCRE	0.20 240	0.13 270	0.40 294	0.21 216	0.15 359	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.22 188	0.80 550	0.23 236	0.16 200	0.23 170	0.15 163	0.07 83	0.07 296	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.06 91

qqq	0.20 240	0.12 207	0.31 175	0.20 167	0.11 124	0.23 245	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.24 208	0.28 225	0.28 302	0.24 331	0.34 326	0.22 338	0.08 221	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.09 268	0.09 309

PFNet+	0.20 240	0.10 95	0.37 252	0.21 216	0.12 183	0.17 80	0.19 268	0.29 156	0.34 303	0.33 362	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.32 313	0.17 224	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.12 423

NF-Stereo	0.20 240	0.10 95	0.35 220	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

OCTAStereo	0.20 240	0.10 95	0.35 220	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

RE-Stereo	0.20 240	0.10 95	0.35 220	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

TVStereo	0.20 240	0.10 95	0.35 220	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

sAnonymous2	0.20 240	0.21 450	0.58 442	0.24 377	0.17 415	0.22 223	0.19 268	0.34 223	0.28 226	0.17 143	0.19 135	0.17 156	0.16 200	0.17 62	0.14 137	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.23 534	0.17 494

CroCo_RVC	0.20 240	0.21 450	0.58 442	0.24 377	0.17 415	0.22 223	0.19 268	0.34 223	0.28 226	0.17 143	0.19 135	0.17 156	0.16 200	0.17 62	0.14 137	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.23 534	0.17 494

111	0.20 240	0.17 391	0.40 294	0.18 59	0.09 34	0.24 267	0.17 180	0.41 319	0.45 433	0.23 194	0.29 238	0.29 313	0.21 285	0.24 185	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.08 245

HITNet	0.20 240	0.17 391	0.43 341	0.19 104	0.08 12	0.27 314	0.14 75	0.42 333	0.30 260	0.29 279	0.32 274	0.27 286	0.21 285	0.28 267	0.25 379	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.06 91
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
FACV-RUCA	0.21 262	0.15 347	0.32 183	0.23 326	0.23 513	0.26 304	0.19 268	0.39 296	0.34 303	0.25 217	0.32 274	0.21 203	0.24 331	0.24 185	0.19 276	0.10 355	0.07 296	0.15 497	0.08 239	0.16 474	0.13 440

IGEV-RUCA	0.21 262	0.08 15	0.23 94	0.19 104	0.19 458	0.28 335	0.24 421	0.23 77	0.21 126	0.20 171	0.23 179	0.28 302	0.49 530	0.26 232	0.18 246	0.09 306	0.08 382	0.18 522	0.13 480	0.17 491	0.17 494

rvit_0105_5	0.21 262	0.15 347	0.38 271	0.23 326	0.13 262	0.22 223	0.24 421	0.36 268	0.39 367	0.21 182	0.23 179	0.26 277	0.19 268	0.26 232	0.19 276	0.15 490	0.13 496	0.12 435	0.12 453	0.10 334	0.09 309

test_sample2	0.21 262	0.10 95	0.28 144	0.19 104	0.11 124	0.27 314	0.21 348	0.43 347	0.29 246	0.26 229	0.31 265	0.30 329	0.24 331	0.45 371	0.18 246	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.09 309

mmm	0.21 262	0.12 207	0.31 175	0.22 278	0.12 183	0.28 335	0.21 348	0.41 319	0.27 211	0.29 279	0.38 352	0.29 313	0.24 331	0.29 284	0.22 338	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.09 331	0.10 334	0.09 309

CASS	0.21 262	0.15 347	0.32 183	0.26 450	0.11 124	0.28 335	0.19 268	0.39 296	0.30 260	0.32 350	0.34 307	0.25 256	0.24 331	0.25 216	0.20 295	0.13 451	0.08 382	0.11 397	0.09 331	0.11 382	0.11 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 262	0.16 372	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.26 304	0.27 457	0.40 307	0.36 332	0.29 279	0.39 365	0.22 216	0.21 285	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

RAFT_CTSACE	0.21 262	0.16 372	0.41 317	0.25 416	0.15 359	0.22 223	0.24 421	0.32 200	0.28 226	0.33 362	0.51 468	0.29 313	0.17 226	0.32 313	0.13 100	0.06 33	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.06 91

RAFT+CT+SA	0.21 262	0.18 407	0.33 200	0.25 416	0.18 436	0.23 245	0.29 479	0.40 307	0.36 332	0.24 208	0.38 352	0.18 166	0.16 200	0.32 313	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.12 453	0.09 268	0.09 309

SA-5K	0.21 262	0.16 372	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.26 304	0.27 457	0.40 307	0.36 332	0.29 279	0.39 365	0.22 216	0.21 285	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

CIPLG	0.21 262	0.21 450	0.55 430	0.23 326	0.15 359	0.25 284	0.20 315	0.35 249	0.29 246	0.31 327	0.33 297	0.22 216	0.15 184	0.26 232	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

IPLG	0.21 262	0.15 347	0.53 421	0.21 216	0.12 183	0.28 335	0.17 180	0.42 333	0.30 260	0.33 362	0.32 274	0.15 129	0.17 226	0.50 389	0.21 318	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

IPLGR_C	0.21 262	0.22 463	0.60 450	0.23 326	0.15 359	0.24 267	0.20 315	0.35 249	0.29 246	0.31 327	0.32 274	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

MIPNet	0.21 262	0.15 347	0.52 417	0.21 216	0.12 183	0.27 314	0.20 315	0.45 364	0.37 343	0.30 310	0.23 179	0.19 182	0.24 331	0.27 253	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

IPLGR	0.21 262	0.13 270	0.61 453	0.21 216	0.11 124	0.25 284	0.18 223	0.41 319	0.37 343	0.28 250	0.27 219	0.21 203	0.19 268	0.37 343	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

ACRE	0.21 262	0.20 436	0.62 461	0.23 326	0.15 359	0.24 267	0.20 315	0.35 249	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

GANet-ADL	0.21 262	0.12 207	0.45 361	0.23 326	0.14 308	0.29 356	0.19 268	0.46 375	0.35 319	0.25 217	0.32 274	0.32 349	0.19 268	0.24 185	0.20 295	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.10 365

LCNet	0.21 262	0.11 164	0.29 154	0.25 416	0.12 183	0.23 245	0.19 268	0.34 223	0.26 199	0.28 250	0.35 318	0.26 277	0.30 426	0.35 335	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.13 434	0.22 539

PSM-softLoss	0.21 262	0.10 95	0.39 286	0.24 377	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.38 284	0.26 199	0.29 279	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.52 400	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.12 423

KMStereo	0.21 262	0.10 95	0.39 286	0.24 377	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.38 284	0.26 199	0.29 279	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.52 400	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.12 423

SST-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.37 252	0.24 377	0.13 262	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.24 176	0.34 382	0.33 297	0.29 313	0.25 352	0.56 426	0.17 224	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.07 176

RAFT_R40	0.21 262	0.10 95	0.37 252	0.24 377	0.13 262	0.18 101	0.18 223	0.31 189	0.29 246	0.33 362	0.33 297	0.30 329	0.24 331	0.55 415	0.18 246	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.07 176

RAFT-345	0.21 262	0.10 95	0.46 369	0.22 278	0.11 124	0.20 167	0.16 136	0.26 109	0.25 190	0.27 240	0.66 528	0.21 203	0.16 200	0.55 415	0.21 318	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.06 91

RAFT	0.21 262	0.17 391	0.32 183	0.24 377	0.12 183	0.25 284	0.27 457	0.35 249	0.28 226	0.33 362	0.33 297	0.38 396	0.22 298	0.29 284	0.17 224	0.08 221	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.10 334	0.06 91

GMM-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.43 341	0.23 326	0.13 262	0.24 267	0.25 438	0.37 278	0.27 211	0.30 310	0.45 435	0.27 286	0.21 285	0.31 306	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.19 516

Prome-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.30 161	0.24 377	0.12 183	0.23 245	0.23 399	0.36 268	0.25 190	0.33 362	0.59 505	0.24 248	0.28 397	0.29 284	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.20 526

TestStereo	0.21 262	0.19 423	0.40 294	0.25 416	0.10 78	0.22 223	0.21 348	0.31 189	0.31 272	0.23 194	0.34 307	0.22 216	0.18 253	0.62 461	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.07 163	0.11 382	0.06 91

XX-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.83 520	0.26 450	0.17 415	0.23 245	0.13 51	0.40 307	0.18 66	0.20 171	0.41 383	0.31 340	0.10 52	0.32 313	0.12 55	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

EAI-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.33 200	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.46 555	0.46 375	0.20 109	0.25 217	0.50 462	0.17 156	0.16 200	0.24 185	0.23 357	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.10 375	0.06 58	0.07 176

FENet	0.21 262	0.11 164	0.45 361	0.21 216	0.12 183	0.26 304	0.17 180	0.41 319	0.35 319	0.30 310	0.31 265	0.29 313	0.23 313	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

MyStereo8	0.22 292	0.15 347	0.63 464	0.21 216	0.17 415	0.31 391	0.16 136	0.36 268	0.32 281	0.28 250	0.36 329	0.25 256	0.18 253	0.25 216	0.28 402	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.12 423

ffm	0.22 292	0.12 207	0.42 328	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.35 249	0.44 422	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.27 253	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.08 245

StereoVision	0.22 292	0.18 407	0.37 252	0.27 478	0.17 415	0.23 245	0.22 374	0.38 284	0.31 272	0.20 171	0.51 468	0.22 216	0.16 200	0.28 267	0.18 246	0.11 394	0.12 484	0.13 456	0.13 480	0.10 334	0.07 176

raft_robust	0.22 292	0.17 391	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.23 245	0.22 374	0.49 403	0.48 465	0.32 350	0.32 274	0.26 277	0.23 313	0.53 407	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.10 375	0.08 195	0.06 91

Sa-1000	0.22 292	0.15 347	0.35 220	0.23 326	0.13 262	0.28 335	0.23 399	0.47 383	0.39 367	0.30 310	0.50 462	0.26 277	0.19 268	0.33 320	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.08 195	0.06 91

SA	0.22 292	0.16 372	0.36 240	0.23 326	0.13 262	0.24 267	0.23 399	0.45 364	0.40 383	0.27 240	0.44 423	0.23 236	0.23 313	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.08 195	0.06 91

dd	0.22 292	0.26 492	0.40 294	0.22 278	0.12 183	0.25 284	0.21 348	0.32 200	0.44 422	0.29 279	0.28 225	0.25 256	0.16 200	0.30 299	0.25 379	0.12 432	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.11 382	0.09 309

GwcNet-ADL	0.22 292	0.14 313	0.58 442	0.24 377	0.13 262	0.22 223	0.23 399	0.49 403	0.40 383	0.27 240	0.29 238	0.30 329	0.20 277	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.09 268	0.09 309

HHNet	0.22 292	0.12 207	0.52 417	0.18 59	0.18 436	0.20 167	0.20 315	0.34 223	0.31 272	0.32 350	0.59 505	0.20 191	0.21 285	0.24 185	0.31 429	0.08 221	0.05 35	0.09 264	0.07 163	0.08 195	0.11 400

KYRaft	0.22 292	0.10 95	0.30 161	0.23 326	0.12 183	0.23 245	0.23 399	0.35 249	0.24 176	0.35 399	0.54 486	0.34 363	0.26 361	0.29 284	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.08 195	0.31 565

IRAFT_RVC	0.22 292	0.12 207	0.39 286	0.26 450	0.11 124	0.18 101	0.24 421	0.40 307	0.37 343	0.31 327	0.30 251	0.29 313	0.24 331	0.55 415	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.07 176

GES	0.22 292	0.12 207	0.42 328	0.20 167	0.14 308	0.27 314	0.19 268	0.49 403	0.33 293	0.30 310	0.36 329	0.25 256	0.23 313	0.29 284	0.22 338	0.10 355	0.08 382	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.11 400

SFCPSM	0.22 292	0.10 95	0.51 413	0.21 216	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.55 475	0.39 367	0.29 279	0.32 274	0.23 236	0.21 285	0.27 253	0.19 276	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.08 245

DMCA	0.22 292	0.14 313	0.36 240	0.22 278	0.14 308	0.27 314	0.20 315	0.43 347	0.38 357	0.31 327	0.32 274	0.33 356	0.24 331	0.24 185	0.28 402	0.11 394	0.08 382	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.11 400

BEATNet_4x	0.22 292	0.18 407	0.47 377	0.22 278	0.10 78	0.28 335	0.14 75	0.46 375	0.32 281	0.31 327	0.34 307	0.31 340	0.25 352	0.31 306	0.29 414	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.10 334	0.08 245

MLCV	0.22 292	0.16 372	0.44 350	0.21 216	0.08 12	0.29 356	0.19 268	0.38 284	0.37 343	0.38 437	0.44 423	0.31 340	0.21 285	0.41 359	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.06 91

DN-CSS_ROB	0.22 292	0.25 481	0.47 377	0.24 377	0.14 308	0.25 284	0.12 25	0.40 307	0.33 293	0.29 279	0.42 399	0.22 216	0.20 277	0.33 320	0.19 276	0.07 83	0.06 170	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.07 176

Select-FE	0.23 309	0.14 313	0.78 501	0.22 278	0.18 436	0.22 223	0.13 51	0.43 347	0.26 199	0.28 250	0.33 297	0.39 408	0.29 412	0.27 253	0.19 276	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.13 480	0.08 195	0.12 423

G2L-ROB	0.23 309	0.15 347	0.41 317	0.19 104	0.12 183	0.27 314	0.21 348	0.47 383	0.33 293	0.34 382	0.31 265	0.41 430	0.22 298	0.49 385	0.26 392	0.09 306	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.10 365

DFGA-Net	0.23 309	0.24 476	0.49 391	0.22 278	0.15 359	0.25 284	0.17 180	0.39 296	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.21 203	0.17 226	0.59 443	0.28 402	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.08 245

PAM_32	0.23 309	0.10 95	0.63 464	0.21 216	0.14 308	0.33 411	0.19 268	0.36 268	0.23 161	0.29 279	0.28 225	0.56 512	0.28 397	0.27 253	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.09 309

PAM	0.23 309	0.10 95	0.63 464	0.22 278	0.15 359	0.34 424	0.21 348	0.37 278	0.22 140	0.31 327	0.27 219	0.55 508	0.26 361	0.26 232	0.17 224	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.09 331	0.07 129	0.09 309

rvit_0105_3	0.23 309	0.17 391	0.40 294	0.25 416	0.15 359	0.24 267	0.28 473	0.38 284	0.41 393	0.25 217	0.25 202	0.28 302	0.21 285	0.28 267	0.20 295	0.15 490	0.13 496	0.14 482	0.15 503	0.10 334	0.09 309

UGAM-zero	0.23 309	0.10 95	0.54 424	0.19 104	0.13 262	0.21 195	0.14 75	0.44 354	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.51 491	0.33 452	0.65 475	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.06 58	0.07 176

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 309	0.13 270	0.83 520	0.20 167	0.21 484	0.23 245	0.17 180	0.48 395	0.27 211	0.23 194	0.29 238	0.39 408	0.23 313	0.25 216	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.11 414	0.11 382	0.10 365

test_sample3	0.23 309	0.12 207	0.43 341	0.19 104	0.12 183	0.32 400	0.20 315	0.50 413	0.34 303	0.31 327	0.33 297	0.29 313	0.22 298	0.53 407	0.22 338	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.10 334	0.10 365

MyStereo05	0.23 309	0.12 207	0.57 437	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.48 395	0.52 496	0.31 327	0.23 179	0.25 256	0.22 298	0.30 299	0.21 318	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo04	0.23 309	0.12 207	0.55 430	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.49 403	0.52 496	0.28 250	0.23 179	0.27 286	0.23 313	0.30 299	0.22 338	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

CoDeX	0.23 309	0.12 207	0.46 369	0.21 216	0.14 308	0.29 356	0.21 348	0.53 458	0.41 393	0.29 279	0.35 318	0.29 313	0.22 298	0.48 380	0.19 276	0.09 306	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176

PCWNet_CMD	0.23 309	0.13 270	0.48 386	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.16 136	0.46 375	0.46 450	0.29 279	0.36 329	0.37 388	0.24 331	0.28 267	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.11 382	0.09 309

anonymousa	0.23 309	0.11 164	0.50 402	0.21 216	0.16 391	0.31 391	0.20 315	0.36 268	0.35 319	0.32 350	0.50 462	0.39 408	0.26 361	0.22 161	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.11 414	0.07 129	0.08 245

BUS	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.25 416	0.14 308	0.43 490	0.17 180	0.56 491	0.34 303	0.34 382	0.35 318	0.32 349	0.20 277	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

IER	0.23 309	0.12 207	0.39 286	0.20 167	0.14 308	0.31 391	0.19 268	0.42 333	0.36 332	0.33 362	0.40 375	0.32 349	0.33 452	0.29 284	0.22 338	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.08 245

test_5	0.23 309	0.19 423	0.38 271	0.26 450	0.18 436	0.25 284	0.29 479	0.40 307	0.37 343	0.29 279	0.40 375	0.25 256	0.22 298	0.34 326	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.10 365

BSDual-CNN	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.25 416	0.14 308	0.35 439	0.21 348	0.56 491	0.34 303	0.34 382	0.35 318	0.38 396	0.24 331	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

iRaft-Stereo_5w	0.23 309	0.18 407	0.44 350	0.22 278	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 278	0.32 281	0.28 250	0.37 338	0.34 363	0.23 313	0.65 475	0.27 398	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.08 245

psmg	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.21 216	0.14 308	0.35 439	0.23 399	0.51 430	0.34 303	0.35 399	0.38 352	0.38 396	0.24 331	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.08 382	0.10 338	0.10 375	0.09 268	0.08 245

UDGNet	0.23 309	0.31 524	0.38 271	0.24 377	0.14 308	0.24 267	0.18 223	0.32 200	0.43 407	0.29 279	0.28 225	0.24 248	0.19 268	0.29 284	0.20 295	0.15 490	0.07 296	0.21 537	0.11 414	0.14 452	0.10 365

OMP-Stereo	0.23 309	0.14 313	0.35 220	0.29 503	0.13 262	0.21 195	0.16 136	0.37 278	0.33 293	0.34 382	0.30 251	0.34 363	0.19 268	0.70 490	0.24 368	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.07 129	0.06 91

IIG-Stereo	0.23 309	0.13 270	0.35 220	0.29 503	0.12 183	0.23 245	0.14 75	0.38 284	0.31 272	0.34 382	0.37 338	0.33 356	0.21 285	0.70 490	0.26 392	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.07 129	0.06 91

ASMatch	0.23 309	0.11 164	0.51 413	0.24 377	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.28 226	0.28 250	0.68 533	0.27 286	0.26 361	0.50 389	0.22 338	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.11 400

PFNet	0.23 309	0.10 95	0.57 437	0.24 377	0.14 308	0.22 223	0.19 268	0.39 296	0.33 293	0.35 399	0.32 274	0.27 286	0.19 268	0.64 469	0.22 338	0.09 306	0.05 35	0.09 264	0.07 163	0.08 195	0.07 176

ICVP	0.23 309	0.13 270	0.44 350	0.26 450	0.14 308	0.29 356	0.25 438	0.45 364	0.33 293	0.29 279	0.43 412	0.35 377	0.25 352	0.26 232	0.23 357	0.12 432	0.09 418	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.10 365
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 309	0.18 407	0.63 464	0.27 478	0.18 436	0.41 475	0.23 399	0.43 347	0.35 319	0.23 194	0.27 219	0.20 191	0.18 253	0.27 253	0.18 246	0.12 432	0.11 467	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.12 423

CFNet_pseudo	0.23 309	0.13 270	0.47 377	0.19 104	0.13 262	0.26 304	0.16 136	0.44 354	0.44 422	0.29 279	0.37 338	0.38 396	0.23 313	0.29 284	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.08 239	0.11 382	0.09 309

ACVNet	0.23 309	0.13 270	0.35 220	0.18 59	0.15 359	0.27 314	0.23 399	0.39 296	0.44 422	0.28 250	0.41 383	0.38 396	0.26 361	0.27 253	0.32 434	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.07 176

MSMDNet	0.23 309	0.13 270	0.48 386	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.16 136	0.46 375	0.46 450	0.29 279	0.36 329	0.37 388	0.24 331	0.28 267	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.11 382	0.09 309

ccs_rob	0.23 309	0.13 270	0.47 377	0.20 167	0.13 262	0.26 304	0.17 180	0.44 354	0.44 422	0.29 279	0.37 338	0.38 396	0.23 313	0.29 284	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.08 239	0.11 382	0.09 309

G2L-Stereo_test	0.24 340	0.16 372	0.38 271	0.19 104	0.13 262	0.27 314	0.24 421	0.49 403	0.38 357	0.37 422	0.37 338	0.40 423	0.24 331	0.52 400	0.28 402	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.06 103	0.09 268	0.08 245

DCVSM-stereo	0.24 340	0.13 270	0.52 417	0.20 167	0.14 308	0.26 304	0.13 51	0.34 223	0.34 303	0.41 471	0.33 297	0.47 468	0.29 412	0.30 299	0.22 338	0.10 355	0.10 443	0.11 397	0.10 375	0.12 419	0.15 473

rvit_stereo_0075_2	0.24 340	0.17 391	0.50 402	0.26 450	0.22 500	0.22 223	0.15 102	0.40 307	0.35 319	0.27 240	0.37 338	0.29 313	0.20 277	0.28 267	0.19 276	0.17 516	0.12 484	0.19 530	0.12 453	0.13 434	0.13 440

test_sample5	0.24 340	0.13 270	0.42 328	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.21 348	0.50 413	0.34 303	0.32 350	0.41 383	0.29 313	0.23 313	0.55 415	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

test_sample4	0.24 340	0.13 270	0.43 341	0.20 167	0.12 183	0.32 400	0.21 348	0.51 430	0.34 303	0.31 327	0.37 338	0.28 302	0.23 313	0.53 407	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

tta	0.24 340	0.12 207	0.40 294	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.28 402	0.10 355	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.08 195	0.07 176

qqq1	0.24 340	0.12 207	0.40 294	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

fff1	0.24 340	0.12 207	0.40 294	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

DualNet	0.24 340	0.13 270	0.42 328	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.21 348	0.50 413	0.34 303	0.33 362	0.43 412	0.29 313	0.23 313	0.55 415	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

GMStereo_Zeroshot	0.24 340	0.21 450	0.45 361	0.26 450	0.13 262	0.28 335	0.15 102	0.39 296	0.35 319	0.37 422	0.43 412	0.40 423	0.17 226	0.34 326	0.20 295	0.12 432	0.07 296	0.13 456	0.07 163	0.16 474	0.09 309

CFNet_ucs	0.24 340	0.13 270	0.50 402	0.20 167	0.15 359	0.28 335	0.17 180	0.49 403	0.45 433	0.32 350	0.42 399	0.39 408	0.22 298	0.31 306	0.21 318	0.11 394	0.08 382	0.12 435	0.09 331	0.12 419	0.11 400

gwcnet-sp	0.24 340	0.13 270	0.63 464	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

scenet	0.24 340	0.13 270	0.63 464	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

ToySt	0.24 340	0.16 372	0.48 386	0.21 216	0.13 262	0.29 356	0.29 479	0.39 296	0.39 367	0.27 240	0.35 318	0.39 408	0.31 442	0.31 306	0.29 414	0.08 221	0.09 418	0.10 338	0.11 414	0.11 382	0.10 365

ssnet	0.24 340	0.13 270	0.63 464	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

STrans-v2	0.24 340	0.13 270	0.54 424	0.21 216	0.12 183	0.23 245	0.21 348	0.47 383	0.28 226	0.31 327	0.42 399	0.36 382	0.35 465	0.62 461	0.23 357	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.06 91

TransformOpticalFlow	0.24 340	0.13 270	0.56 434	0.23 326	0.11 124	0.21 195	0.19 268	0.40 307	0.32 281	0.30 310	0.43 412	0.36 382	0.31 442	0.61 452	0.20 295	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.07 176

DRaft	0.24 340	0.10 95	0.34 210	0.18 59	0.12 183	0.28 335	0.23 399	0.33 214	0.39 367	0.38 437	0.61 517	0.21 203	0.41 496	0.48 380	0.42 486	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.08 245

HCRNet	0.24 340	0.25 481	0.33 200	0.34 534	0.16 391	0.27 314	0.18 223	0.43 347	0.35 319	0.30 310	0.35 318	0.32 349	0.22 298	0.44 368	0.20 295	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.11 414	0.10 334	0.09 309

ARAFT	0.24 340	0.21 450	0.78 501	0.22 278	0.12 183	0.29 356	0.24 421	0.43 347	0.32 281	0.33 362	0.28 225	0.28 302	0.19 268	0.49 385	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.12 435	0.11 414	0.09 268	0.06 91

cf-r	0.24 340	0.15 347	0.44 350	0.21 216	0.14 308	0.27 314	0.22 374	0.42 333	0.40 383	0.30 310	0.42 399	0.42 439	0.26 361	0.43 364	0.25 379	0.11 394	0.06 170	0.08 183	0.10 375	0.08 195	0.08 245

GANet-RSSM	0.24 340	0.14 313	0.36 240	0.21 216	0.14 308	0.27 314	0.21 348	0.45 364	0.33 293	0.29 279	0.39 365	0.39 408	0.28 397	0.58 437	0.23 357	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.09 309

PSMNet-RSSM	0.24 340	0.15 347	0.36 240	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.20 315	0.48 395	0.37 343	0.30 310	0.44 423	0.38 396	0.26 361	0.52 400	0.22 338	0.12 432	0.07 296	0.11 397	0.13 480	0.10 334	0.09 309

CFNet-ft	0.24 340	0.15 347	0.35 220	0.18 59	0.15 359	0.30 375	0.21 348	0.39 296	0.36 332	0.28 250	0.40 375	0.43 443	0.25 352	0.47 378	0.24 368	0.12 432	0.07 296	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 309

CFNet_RVC	0.24 340	0.15 347	0.35 220	0.18 59	0.15 359	0.30 375	0.21 348	0.39 296	0.36 332	0.28 250	0.40 375	0.43 443	0.25 352	0.47 378	0.24 368	0.12 432	0.07 296	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 309

UCFNet_RVC	0.24 340	0.16 372	0.34 210	0.18 59	0.15 359	0.33 411	0.16 136	0.46 375	0.35 319	0.29 279	0.35 318	0.39 408	0.25 352	0.34 326	0.22 338	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.14 494	0.13 434	0.12 423

AdaStereo	0.24 340	0.16 372	0.37 252	0.24 377	0.12 183	0.32 400	0.17 180	0.54 465	0.42 400	0.33 362	0.38 352	0.35 377	0.21 285	0.30 299	0.22 338	0.14 477	0.06 170	0.13 456	0.08 239	0.11 382	0.08 245
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 340	0.18 407	0.61 453	0.25 416	0.11 124	0.29 356	0.21 348	0.42 333	0.43 407	0.33 362	0.43 412	0.27 286	0.22 298	0.34 326	0.26 392	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

WQFJX	0.25 368	0.19 423	0.41 317	0.30 513	0.19 458	0.27 314	0.26 450	0.55 475	0.49 474	0.26 229	0.35 318	0.21 203	0.20 277	0.61 452	0.24 368	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

G2L-Stereo	0.25 368	0.16 372	0.47 377	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.18 223	0.46 375	0.35 319	0.33 362	0.37 338	0.40 423	0.22 298	0.60 445	0.30 422	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.09 309

DDVS	0.25 368	0.15 347	0.39 286	0.24 377	0.17 415	0.34 424	0.21 348	0.41 319	0.30 260	0.33 362	0.41 383	0.48 475	0.21 285	0.52 400	0.27 398	0.11 394	0.09 418	0.11 397	0.09 331	0.13 434	0.14 461

ITSA-stereo	0.25 368	0.15 347	0.33 200	0.23 326	0.11 124	0.27 314	0.18 223	0.56 491	0.59 520	0.31 327	0.32 274	0.33 356	0.28 397	0.49 385	0.30 422	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.13 440

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 368	0.14 313	0.95 544	0.21 216	0.27 536	0.20 167	0.19 268	0.48 395	0.25 190	0.26 229	0.55 490	0.34 363	0.18 253	0.25 216	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.12 453	0.12 419	0.12 423

test_sample7	0.25 368	0.15 347	0.35 220	0.20 167	0.14 308	0.28 335	0.21 348	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.39 350	0.23 357	0.14 477	0.09 418	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

test_sample6	0.25 368	0.13 270	0.41 317	0.21 216	0.11 124	0.30 375	0.22 374	0.51 430	0.35 319	0.33 362	0.43 412	0.30 329	0.24 331	0.57 430	0.22 338	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.10 365

SMFormer	0.25 368	0.12 207	0.40 294	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.28 402	0.10 355	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.09 309

NINENet	0.25 368	0.15 347	0.37 252	0.23 326	0.16 391	0.43 490	0.17 180	0.60 523	0.46 450	0.32 350	0.37 338	0.32 349	0.20 277	0.42 362	0.21 318	0.10 355	0.10 443	0.12 435	0.08 239	0.11 382	0.10 365

hknet	0.25 368	0.14 313	0.40 294	0.25 416	0.15 359	0.35 439	0.21 348	0.56 491	0.37 343	0.34 382	0.35 318	0.43 443	0.27 380	0.37 343	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

PSMNet-ADL	0.25 368	0.15 347	0.32 183	0.26 450	0.14 308	0.31 391	0.22 374	0.44 354	0.36 332	0.27 240	0.33 297	0.41 430	0.28 397	0.61 452	0.29 414	0.11 394	0.09 418	0.09 264	0.11 414	0.10 334	0.10 365

PSM-AAD	0.25 368	0.10 95	0.30 161	0.24 377	0.12 183	0.26 304	0.38 533	0.34 223	0.28 226	0.35 399	0.39 365	0.28 302	0.79 568	0.30 299	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.12 435	0.11 414	0.08 195	0.21 534

GrayStereo	0.25 368	0.09 50	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.23 245	0.47 559	0.34 223	0.30 260	0.39 452	0.47 452	0.30 329	0.79 568	0.29 284	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.13 440

RAFT-RH_RVC	0.25 368	0.11 164	0.45 361	0.21 216	0.12 183	0.25 284	0.14 75	0.27 123	0.27 211	0.38 437	1.15 574	0.23 236	0.17 226	0.57 430	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.06 58	0.07 176

UPFNet	0.25 368	0.12 207	0.38 271	0.24 377	0.19 458	0.37 450	0.28 473	0.48 395	0.38 357	0.34 382	0.37 338	0.37 388	0.28 397	0.39 350	0.33 441	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.10 334	0.08 245

acv_ft	0.25 368	0.13 270	0.40 294	0.23 326	0.19 458	0.34 424	0.21 348	0.45 364	0.44 422	0.38 437	0.41 383	0.38 396	0.27 380	0.27 253	0.35 450	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.11 382	0.07 176

iResNet_ROB	0.25 368	0.19 423	0.40 294	0.20 167	0.12 183	0.30 375	0.16 136	0.55 475	0.53 500	0.38 437	0.43 412	0.37 388	0.26 361	0.38 348	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.09 268	0.09 309

coex_refinement	0.26 385	0.16 372	0.36 240	0.23 326	0.15 359	0.31 391	0.20 315	0.49 403	0.42 400	0.35 399	0.42 399	0.45 458	0.27 380	0.55 415	0.33 441	0.10 355	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.10 334	0.10 365

UGAM	0.26 385	0.14 313	0.45 361	0.25 416	0.12 183	0.23 245	0.25 438	0.32 200	0.41 393	0.31 327	0.42 399	0.41 430	0.22 298	0.92 550	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.14 482	0.12 453	0.10 334	0.07 176

SepStereo	0.26 385	0.12 207	0.42 328	0.24 377	0.18 436	0.29 356	0.24 421	0.45 364	0.45 433	0.41 471	0.44 423	0.34 363	0.29 412	0.64 469	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

AACVNet	0.26 385	0.16 372	0.37 252	0.22 278	0.14 308	0.29 356	0.19 268	0.41 319	0.31 272	0.38 437	0.42 399	0.43 443	0.28 397	0.73 500	0.25 379	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.09 331	0.13 434	0.11 400

DEmStereo	0.26 385	0.09 50	0.47 377	0.19 104	0.12 183	0.30 375	0.25 438	0.28 142	0.36 332	0.36 415	0.58 503	0.25 256	0.48 529	0.53 407	0.44 492	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.07 176

LMCR-Stereo	0.26 385	0.18 407	0.49 391	0.28 500	0.14 308	0.36 444	0.23 399	0.54 465	0.34 303	0.39 452	0.40 375	0.29 313	0.29 412	0.37 343	0.27 398	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.13 434	0.09 309

GwcNet-RSSM	0.26 385	0.17 391	0.46 369	0.21 216	0.13 262	0.28 335	0.23 399	0.44 354	0.42 400	0.31 327	0.45 435	0.40 423	0.26 361	0.55 415	0.28 402	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.08 245

DeepPruner_ROB	0.26 385	0.19 423	0.44 350	0.21 216	0.16 391	0.30 375	0.21 348	0.52 447	0.32 281	0.35 399	0.38 352	0.39 408	0.26 361	0.42 362	0.24 368	0.15 490	0.11 467	0.11 397	0.11 414	0.14 452	0.13 440

FSD	0.27 393	0.28 502	0.32 183	0.27 478	0.24 521	0.27 314	0.27 457	0.31 189	0.29 246	0.26 229	0.27 219	0.28 302	0.27 380	0.28 267	0.26 392	0.23 541	0.22 557	0.27 549	0.26 560	0.25 539	0.24 551

ISRNet	0.27 393	0.13 270	0.45 361	0.26 450	0.19 458	0.24 267	0.14 75	0.45 364	0.43 407	0.39 452	0.48 458	0.42 439	0.27 380	0.32 313	0.29 414	0.20 536	0.12 484	0.17 514	0.16 515	0.16 474	0.20 526

rvit_105_1	0.27 393	0.19 423	0.46 369	0.27 478	0.19 458	0.30 375	0.35 518	0.44 354	0.51 489	0.31 327	0.31 265	0.31 340	0.26 361	0.35 335	0.25 379	0.15 490	0.14 506	0.15 497	0.17 524	0.11 382	0.10 365

DispNO	0.27 393	0.18 407	0.62 461	0.23 326	0.17 415	0.25 284	0.22 374	0.45 364	0.41 393	0.32 350	0.39 365	0.38 396	0.27 380	0.77 520	0.27 398	0.09 306	0.07 296	0.10 338	0.10 375	0.08 195	0.08 245

CBFPSM	0.27 393	0.16 372	0.67 478	0.20 167	0.14 308	0.38 458	0.25 438	0.40 307	0.36 332	0.33 362	0.36 329	0.56 512	0.38 482	0.32 313	0.38 459	0.08 221	0.08 382	0.07 97	0.08 239	0.09 268	0.11 400

CSP-Net	0.27 393	0.15 347	0.30 161	0.21 216	0.14 308	0.44 492	0.24 421	0.50 413	0.40 383	0.41 471	0.43 412	0.42 439	0.26 361	0.66 480	0.28 402	0.12 432	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.09 309

DAS	0.27 393	0.12 207	0.42 328	0.24 377	0.18 436	0.29 356	0.24 421	0.45 364	0.45 433	0.41 471	0.44 423	0.34 363	0.29 412	0.75 509	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

AASNet	0.27 393	0.19 423	0.49 391	0.26 450	0.17 415	0.34 424	0.20 315	0.62 536	0.48 465	0.35 399	0.40 375	0.32 349	0.25 352	0.28 267	0.34 446	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.08 239	0.13 434	0.11 400

GEStereo_RVC	0.27 393	0.20 436	0.44 350	0.27 478	0.16 391	0.33 411	0.25 438	0.56 491	0.54 505	0.34 382	0.38 352	0.34 363	0.25 352	0.51 394	0.28 402	0.12 432	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.11 382	0.11 400

RAFT + AFF	0.27 393	0.23 472	0.50 402	0.25 416	0.17 415	0.30 375	0.33 512	0.52 447	0.40 383	0.28 250	0.30 251	0.30 329	0.31 442	0.62 461	0.24 368	0.09 306	0.10 443	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.11 400

MMNet	0.27 393	0.14 313	0.49 391	0.24 377	0.17 415	0.47 506	0.22 374	0.45 364	0.51 489	0.39 452	0.41 383	0.36 382	0.33 452	0.39 350	0.34 446	0.08 221	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.08 245

delet	0.27 393	0.14 313	0.40 294	0.23 326	0.19 458	0.41 475	0.29 479	0.49 403	0.48 465	0.33 362	0.41 383	0.37 388	0.30 426	0.48 380	0.34 446	0.09 306	0.09 418	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.08 245

ac_64	0.27 393	0.13 270	0.41 317	0.24 377	0.17 415	0.36 444	0.22 374	0.46 375	0.33 293	0.35 399	0.36 329	0.52 497	0.30 426	0.62 461	0.32 434	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.09 268	0.08 245

HGLStereo	0.27 393	0.14 313	0.46 369	0.24 377	0.21 484	0.33 411	0.23 399	0.50 413	0.42 400	0.35 399	0.48 458	0.41 430	0.33 452	0.45 371	0.33 441	0.11 394	0.10 443	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.12 423

DSFCA	0.27 393	0.13 270	0.36 240	0.20 167	0.17 415	0.38 458	0.31 495	0.47 383	0.43 407	0.43 487	0.37 338	0.39 408	0.29 412	0.52 400	0.32 434	0.12 432	0.10 443	0.10 338	0.11 414	0.11 382	0.10 365

DMCA-RVC	0.27 393	0.21 450	0.61 453	0.28 500	0.17 415	0.29 356	0.21 348	0.42 333	0.35 319	0.40 462	0.37 338	0.39 408	0.36 469	0.43 364	0.30 422	0.13 451	0.10 443	0.15 497	0.11 414	0.13 434	0.10 365

HSM-Net_RVC	0.27 393	0.11 164	0.42 328	0.19 104	0.11 124	0.34 424	0.20 315	0.62 536	0.43 407	0.40 462	0.43 412	0.50 487	0.26 361	0.76 514	0.22 338	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 393	0.20 436	0.44 350	0.22 278	0.14 308	0.33 411	0.14 75	0.51 430	0.45 433	0.30 310	0.40 375	0.38 396	0.27 380	0.76 514	0.25 379	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.08 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 393	0.21 450	0.59 448	0.25 416	0.18 436	0.29 356	0.22 374	0.50 413	0.40 383	0.38 437	0.41 383	0.43 443	0.27 380	0.43 364	0.29 414	0.11 394	0.08 382	0.10 338	0.10 375	0.10 334	0.11 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 393	0.26 492	0.72 494	0.23 326	0.13 262	0.29 356	0.18 223	0.52 447	0.49 474	0.37 422	0.45 435	0.39 408	0.25 352	0.34 326	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.12 419	0.09 309

StereoDRNet-Refined	0.27 393	0.17 391	0.35 220	0.25 416	0.14 308	0.37 450	0.21 348	0.47 383	0.41 393	0.44 494	0.51 468	0.41 430	0.28 397	0.45 371	0.37 457	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.11 414	0.10 334	0.10 365
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 414	0.19 423	0.50 402	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.39 350	0.23 357	0.23 541	0.09 418	0.28 556	0.24 551	0.18 505	0.16 482

ssnet_v2	0.28 414	0.16 372	0.44 350	0.22 278	0.15 359	0.40 471	0.30 490	0.57 501	0.46 450	0.38 437	0.36 329	0.47 468	0.29 412	0.38 348	0.39 467	0.13 451	0.11 467	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.11 400

CRFU-Net	0.28 414	0.14 313	0.45 361	0.25 416	0.15 359	0.45 498	0.23 399	0.50 413	0.30 260	0.43 487	0.41 383	0.48 475	0.46 520	0.43 364	0.29 414	0.11 394	0.10 443	0.09 264	0.08 239	0.10 334	0.10 365

dad	0.28 414	0.31 524	0.44 350	0.21 216	0.14 308	0.30 375	0.20 315	0.33 214	0.49 474	0.44 494	0.44 423	0.45 458	0.21 285	0.41 359	0.26 392	0.20 536	0.11 467	0.20 534	0.11 414	0.14 452	0.10 365

FTStereo	0.28 414	0.10 95	0.43 341	0.23 326	0.13 262	0.21 195	0.53 570	0.34 223	0.26 199	0.38 437	0.95 563	0.30 329	0.56 542	0.32 313	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.19 516

ADLNet	0.28 414	0.15 347	0.42 328	0.23 326	0.19 458	0.34 424	0.23 399	0.53 458	0.43 407	0.42 481	0.41 383	0.44 454	0.27 380	0.55 415	0.35 450	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.12 423

UNet	0.28 414	0.14 313	0.69 484	0.23 326	0.20 476	0.44 492	0.22 374	0.50 413	0.40 383	0.34 382	0.39 365	0.43 443	0.33 452	0.40 357	0.31 429	0.09 306	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

STTStereo	0.28 414	0.20 436	0.61 453	0.25 416	0.17 415	0.29 356	0.24 421	0.47 383	0.39 367	0.39 452	0.41 383	0.44 454	0.28 397	0.40 357	0.28 402	0.13 451	0.12 484	0.13 456	0.16 515	0.12 419	0.11 400

RASNet	0.28 414	0.14 313	0.44 350	0.22 278	0.18 436	0.32 400	0.19 268	0.48 395	0.38 357	0.29 279	0.43 412	0.47 468	0.37 478	0.79 524	0.36 456	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.09 331	0.07 129	0.07 176

HSM	0.28 414	0.16 372	0.35 220	0.20 167	0.15 359	0.33 411	0.19 268	0.53 458	0.37 343	0.36 415	0.38 352	0.67 547	0.31 442	0.89 545	0.23 357	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.08 245

DLCB_ROB	0.28 414	0.16 372	0.34 210	0.27 478	0.16 391	0.38 458	0.25 438	0.48 395	0.43 407	0.46 502	0.46 445	0.51 491	0.33 452	0.53 407	0.33 441	0.10 355	0.10 443	0.11 397	0.11 414	0.10 334	0.09 309

ACV-stereo	0.29 425	0.18 407	0.79 508	0.23 326	0.16 391	0.47 506	0.19 268	0.36 268	0.34 303	0.29 279	0.33 297	0.67 547	0.42 505	0.54 413	0.30 422	0.10 355	0.09 418	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.11 400

test_for_model	0.29 425	0.89 588	0.34 210	0.69 580	0.49 571	0.20 167	0.16 136	0.30 175	0.23 161	0.28 250	0.15 86	0.13 85	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.29 563	0.10 443	0.06 32	0.04 1	0.86 594	0.18 508

ff1	0.29 425	0.12 207	0.42 328	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.35 249	0.44 422	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 570	0.08 221	0.05 35	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.08 245

ttt	0.29 425	0.12 207	0.34 210	0.21 216	0.13 262	0.29 356	0.20 315	0.56 491	0.47 455	0.31 327	0.44 423	0.30 329	0.22 298	0.65 475	0.85 556	0.13 451	0.10 443	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.11 400

LL-Strereo	0.29 425	0.25 481	0.58 442	0.25 416	0.21 484	0.23 245	0.24 421	0.55 475	0.42 400	0.34 382	0.32 274	0.41 430	0.40 492	0.94 554	0.23 357	0.08 221	0.07 296	0.11 397	0.09 331	0.09 268	0.09 309

THIR-Stereo	0.29 425	0.12 207	0.41 317	0.19 104	0.11 124	0.28 335	0.72 583	0.32 200	0.35 319	0.37 422	0.65 526	0.34 363	0.50 532	0.57 430	0.45 495	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.07 176

psm_up	0.29 425	0.16 372	0.41 317	0.26 450	0.17 415	0.32 400	0.26 450	0.55 475	0.43 407	0.36 415	0.40 375	0.45 458	0.37 478	0.58 437	0.30 422	0.11 394	0.12 484	0.13 456	0.12 453	0.10 334	0.10 365

hitnet-ft	0.29 425	0.17 391	0.40 294	0.19 104	0.14 308	0.39 466	0.23 399	0.44 354	0.41 393	0.36 415	0.46 445	0.53 502	0.34 461	0.76 514	0.32 434	0.14 477	0.10 443	0.13 456	0.10 375	0.15 466	0.13 440

FADNet-RVC-Resample	0.29 425	0.25 481	0.93 541	0.26 450	0.16 391	0.32 400	0.21 348	0.47 383	0.39 367	0.35 399	0.38 352	0.33 356	0.27 380	0.53 407	0.24 368	0.10 355	0.10 443	0.14 482	0.13 480	0.13 434	0.16 482

iinet-f	0.30 434	0.18 407	1.03 555	0.20 167	0.15 359	0.44 492	0.22 374	0.45 364	0.37 343	0.35 399	0.44 423	0.41 430	0.34 461	0.34 326	0.40 475	0.10 355	0.09 418	0.08 183	0.08 239	0.13 434	0.11 400

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 434	0.20 436	0.70 490	0.21 216	0.17 415	0.46 500	0.27 457	0.50 413	0.49 474	0.42 481	0.55 490	0.43 443	0.30 426	0.46 374	0.38 459	0.09 306	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.11 382	0.10 365

SACVNet	0.30 434	0.20 436	0.41 317	0.25 416	0.18 436	0.34 424	0.25 438	0.52 447	0.40 383	0.41 471	0.44 423	0.46 466	0.32 449	0.71 493	0.25 379	0.13 451	0.10 443	0.12 435	0.12 453	0.16 474	0.17 494

ADLNet2	0.30 434	0.17 391	0.72 494	0.23 326	0.17 415	0.36 444	0.24 421	0.52 447	0.51 489	0.32 350	0.38 352	0.45 458	0.30 426	0.69 487	0.35 450	0.10 355	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.12 419	0.10 365

FADNet_RVC	0.30 434	0.28 502	0.83 520	0.23 326	0.15 359	0.30 375	0.17 180	0.49 403	0.37 343	0.30 310	0.38 352	0.30 329	0.27 380	0.52 400	0.31 429	0.14 477	0.14 506	0.14 482	0.16 515	0.21 524	0.23 546

TDLM	0.30 434	0.21 450	0.38 271	0.28 500	0.15 359	0.33 411	0.32 502	0.52 447	0.47 455	0.38 437	0.43 412	0.39 408	0.29 412	0.91 549	0.28 402	0.14 477	0.08 382	0.13 456	0.11 414	0.12 419	0.10 365

CVANet_RVC	0.30 434	0.19 423	0.41 317	0.26 450	0.16 391	0.33 411	0.26 450	0.52 447	0.47 455	0.40 462	0.46 445	0.43 443	0.31 442	0.89 545	0.26 392	0.14 477	0.09 418	0.14 482	0.13 480	0.14 452	0.10 365

mmx	0.31 441	0.12 207	0.42 328	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.55 475	0.45 433	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 570	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.10 365

xxx	0.31 441	0.12 207	0.42 328	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.55 475	0.45 433	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 570	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.10 365

fast-acv-ft	0.31 441	0.20 436	0.81 513	0.24 377	0.18 436	0.46 500	0.27 457	0.41 319	0.49 474	0.39 452	0.55 490	0.49 480	0.35 465	0.37 343	0.38 459	0.11 394	0.11 467	0.11 397	0.12 453	0.12 419	0.09 309

CrosDoStereo	0.31 441	0.10 95	0.49 391	0.18 59	0.12 183	0.22 223	1.11 605	0.34 223	0.37 343	0.38 437	0.61 517	0.28 302	0.46 520	0.61 452	0.57 519	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.07 176

DeepStereo_LL	0.31 441	0.10 95	0.49 391	0.18 59	0.12 183	0.22 223	1.11 605	0.34 223	0.37 343	0.38 437	0.61 517	0.28 302	0.46 520	0.61 452	0.57 519	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.07 176

FADNet-RVC	0.31 441	0.35 534	0.78 501	0.25 416	0.20 476	0.33 411	0.20 315	0.49 403	0.40 383	0.34 382	0.39 365	0.41 430	0.29 412	0.63 467	0.31 429	0.13 451	0.14 506	0.14 482	0.15 503	0.19 512	0.19 516

AANet_RVC	0.31 441	0.22 463	0.50 402	0.23 326	0.14 308	0.30 375	0.24 421	0.47 383	0.54 505	0.38 437	0.60 510	0.43 443	0.29 412	0.87 540	0.40 475	0.11 394	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.09 268	0.09 309

NVstereo2D	0.31 441	0.16 372	0.54 424	0.24 377	0.22 500	0.42 482	0.28 473	0.58 510	0.56 514	0.28 250	0.38 352	0.40 423	0.30 426	0.71 493	0.28 402	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.10 375	0.19 512	0.16 482

NOSS_ROB	0.31 441	0.20 436	0.35 220	0.24 377	0.16 391	0.32 400	0.19 268	0.52 447	0.48 465	0.33 362	0.36 329	0.42 439	0.28 397	0.93 552	0.24 368	0.19 533	0.20 550	0.24 546	0.22 547	0.17 491	0.17 494

z-ln-s-r	0.32 450	0.21 450	0.82 517	0.23 326	0.14 308	0.30 375	0.26 450	0.43 347	0.50 485	0.32 350	0.60 510	0.39 408	0.29 412	0.73 500	0.66 539	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.08 245

YMNet	0.32 450	0.22 463	0.58 442	0.27 478	0.23 513	0.48 512	0.27 457	0.51 430	0.45 433	0.48 513	0.56 497	0.51 491	0.30 426	0.39 350	0.40 475	0.13 451	0.16 528	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

YMNet_1	0.32 450	0.22 463	0.58 442	0.27 478	0.23 513	0.48 512	0.27 457	0.51 430	0.45 433	0.48 513	0.56 497	0.51 491	0.30 426	0.39 350	0.40 475	0.13 451	0.16 528	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

1111x	0.32 450	0.11 164	0.40 294	0.22 278	0.11 124	0.32 400	0.26 450	0.59 515	0.43 407	0.31 327	0.41 383	0.39 408	0.28 397	0.76 514	1.37 586	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.08 245

pcwnet_v2	0.32 450	0.15 347	1.26 572	0.23 326	0.18 436	0.32 400	0.18 223	0.59 515	0.60 524	0.36 415	0.45 435	0.35 377	0.29 412	0.36 340	0.25 379	0.14 477	0.11 467	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.15 473

FADNet	0.32 450	0.36 537	0.74 499	0.23 326	0.22 500	0.37 450	0.19 268	0.53 458	0.48 465	0.32 350	0.36 329	0.43 443	0.32 449	0.64 469	0.25 379	0.16 505	0.16 528	0.14 482	0.16 515	0.24 537	0.19 516

PS-NSSS	0.32 450	0.30 517	0.46 369	0.23 326	0.17 415	0.33 411	0.24 421	0.57 501	0.41 393	0.37 422	0.52 476	0.35 377	0.30 426	0.80 528	0.30 422	0.17 516	0.14 506	0.21 537	0.15 503	0.15 466	0.13 440

StereoDRNet	0.32 450	0.22 463	0.61 453	0.27 478	0.21 484	0.42 482	0.30 490	0.61 527	0.48 465	0.46 502	0.39 365	0.48 475	0.30 426	0.57 430	0.40 475	0.11 394	0.09 418	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.10 365

DISCO	0.32 450	0.13 270	0.51 413	0.25 416	0.16 391	0.48 512	0.25 438	0.50 413	0.57 517	0.37 422	0.45 435	0.62 531	0.36 469	0.64 469	0.49 506	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.12 419	0.11 400

TCMNet	0.33 459	0.23 472	0.72 494	0.29 503	0.30 549	0.40 471	0.28 473	0.50 413	0.47 455	0.37 422	0.45 435	0.40 423	0.29 412	0.60 445	0.39 467	0.14 477	0.13 496	0.15 497	0.14 494	0.17 491	0.15 473

HBP-ISP	0.33 459	0.30 517	0.72 494	0.22 278	0.16 391	0.32 400	0.22 374	0.54 465	0.44 422	0.41 471	0.49 460	0.33 356	0.38 482	0.73 500	0.25 379	0.18 527	0.19 545	0.24 546	0.20 536	0.16 474	0.13 440

AAGNet	0.33 459	0.11 164	0.37 252	0.25 416	0.16 391	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.35 399	0.35 318	0.27 286	0.30 426	0.44 368	2.66 607	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.08 195	0.06 91

DRN-Test	0.33 459	0.17 391	0.61 453	0.27 478	0.19 458	0.46 500	0.29 479	0.65 545	0.51 489	0.47 510	0.46 445	0.44 454	0.34 461	0.62 461	0.41 483	0.12 432	0.08 382	0.13 456	0.12 453	0.12 419	0.10 365

CBMV_ROB	0.33 459	0.18 407	0.53 421	0.21 216	0.14 308	0.33 411	0.20 315	0.51 430	0.45 433	0.51 521	0.55 490	0.45 458	0.42 505	0.71 493	0.32 434	0.18 527	0.19 545	0.23 544	0.21 539	0.14 452	0.15 473

XPNet_ROB	0.33 459	0.20 436	0.43 341	0.27 478	0.18 436	0.37 450	0.31 495	0.55 475	0.50 485	0.51 521	0.53 483	0.58 520	0.37 478	0.63 467	0.45 495	0.17 516	0.12 484	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.14 461

PSMNet_ROB	0.33 459	0.24 476	0.54 424	0.31 520	0.21 484	0.42 482	0.43 549	0.59 515	0.47 455	0.37 422	0.44 423	0.49 480	0.31 442	0.64 469	0.43 487	0.14 477	0.10 443	0.15 497	0.14 494	0.13 434	0.11 400

CBMV	0.33 459	0.21 450	0.54 424	0.23 326	0.13 262	0.42 482	0.33 512	0.53 458	0.48 465	0.52 527	0.49 460	0.50 487	0.41 496	0.56 426	0.31 429	0.15 490	0.16 528	0.18 522	0.16 515	0.13 434	0.13 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 467	0.29 510	0.91 537	0.26 450	0.21 484	0.47 506	0.31 495	0.54 465	0.54 505	0.44 494	0.52 476	0.50 487	0.35 465	0.39 350	0.39 467	0.11 394	0.11 467	0.10 338	0.09 331	0.14 452	0.13 440

xxxx	0.34 467	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.37 450	0.20 315	0.58 510	0.38 357	0.29 279	0.42 399	0.38 396	0.24 331	0.46 374	2.20 603	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.09 309

test_xeample	0.34 467	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.33 411	0.23 399	0.55 475	0.38 357	0.32 350	0.45 435	0.29 313	0.26 361	0.57 430	2.24 605	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.09 309

FINET	0.34 467	0.27 499	0.80 511	0.24 377	0.24 521	0.36 444	0.34 514	0.54 465	0.72 549	0.39 452	0.47 452	0.32 349	0.30 426	0.51 394	0.32 434	0.19 533	0.17 535	0.13 456	0.12 453	0.18 505	0.16 482

ETE_ROB	0.34 467	0.26 492	0.45 361	0.29 503	0.18 436	0.40 471	0.37 527	0.57 501	0.47 455	0.50 516	0.50 462	0.62 531	0.36 469	0.55 415	0.38 459	0.13 451	0.10 443	0.14 482	0.12 453	0.16 474	0.16 482

GwcNet	0.35 472	0.23 472	0.88 532	0.25 416	0.24 521	0.48 512	0.27 457	0.55 475	0.57 517	0.38 437	0.52 476	0.51 491	0.32 449	0.60 445	0.41 483	0.13 451	0.11 467	0.12 435	0.11 414	0.13 434	0.14 461

RP	0.35 472	0.22 463	0.51 413	0.31 520	0.24 521	0.37 450	0.28 473	0.50 413	0.58 519	0.40 462	0.63 523	0.61 529	0.47 523	0.61 452	0.39 467	0.16 505	0.15 521	0.17 514	0.15 503	0.17 491	0.17 494

DANet	0.35 472	0.23 472	0.60 450	0.36 545	0.22 500	0.39 466	0.25 438	0.48 395	0.43 407	0.52 527	0.50 462	0.59 522	0.41 496	0.76 514	0.49 506	0.13 451	0.11 467	0.14 482	0.12 453	0.17 491	0.15 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 472	0.26 492	0.49 391	0.36 545	0.22 500	0.41 475	0.41 544	0.53 458	0.42 400	0.47 510	0.46 445	0.61 529	0.39 488	0.55 415	0.37 457	0.16 505	0.13 496	0.21 537	0.21 539	0.16 474	0.16 482

w-ln-seven-2	0.36 476	0.29 510	1.06 557	0.27 478	0.18 436	0.37 450	0.30 490	0.50 413	0.54 505	0.45 498	0.55 490	0.45 458	0.41 496	0.62 461	0.49 506	0.10 355	0.10 443	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.11 400

GASNet	0.36 476	0.46 555	0.88 532	0.34 534	0.23 513	0.35 439	0.22 374	0.60 523	0.53 500	0.40 462	0.37 338	0.45 458	0.30 426	0.79 524	0.35 450	0.15 490	0.10 443	0.14 482	0.14 494	0.22 531	0.12 423

Wz-Net-MNSev	0.36 476	0.26 492	0.79 508	0.26 450	0.21 484	0.59 541	0.38 533	0.55 475	0.56 514	0.48 513	0.54 486	0.53 502	0.36 469	0.60 445	0.44 492	0.11 394	0.09 418	0.11 397	0.11 414	0.15 466	0.13 440

APVNet	0.36 476	0.20 436	0.70 490	0.26 450	0.22 500	0.52 531	0.35 518	0.61 527	0.44 422	0.38 437	0.52 476	0.48 475	0.38 482	0.84 536	0.46 501	0.13 451	0.14 506	0.15 497	0.16 515	0.16 474	0.15 473

Syn2CoEx	0.36 476	0.31 524	0.78 501	0.34 534	0.21 484	0.41 475	0.28 473	0.61 527	0.49 474	0.42 481	0.56 497	0.45 458	0.44 511	0.69 487	0.38 459	0.17 516	0.14 506	0.15 497	0.12 453	0.13 434	0.12 423

FAT-Stereo	0.36 476	0.18 407	0.73 498	0.26 450	0.18 436	0.33 411	0.29 479	0.60 523	0.59 520	0.46 502	0.60 510	0.60 525	0.50 532	0.61 452	0.34 446	0.13 451	0.14 506	0.13 456	0.12 453	0.14 452	0.18 508

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 476	0.36 537	0.53 421	0.34 534	0.19 458	0.51 522	0.24 421	0.55 475	0.38 357	0.41 471	0.47 452	0.47 468	0.27 380	0.73 500	0.30 422	0.36 571	0.19 545	0.27 549	0.17 524	0.26 547	0.23 546

GANet	0.36 476	0.22 463	0.49 391	0.29 503	0.17 415	0.41 475	0.38 533	0.57 501	0.45 433	0.46 502	0.75 544	0.55 508	0.40 492	0.94 554	0.41 483	0.13 451	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.14 452	0.11 400

LALA_ROB	0.36 476	0.25 481	0.46 369	0.30 513	0.21 484	0.47 506	0.39 538	0.61 527	0.51 489	0.52 527	0.51 468	0.69 553	0.36 469	0.50 389	0.43 487	0.17 516	0.11 467	0.16 508	0.14 494	0.17 491	0.15 473

SGM-Forest	0.36 476	0.17 391	0.47 377	0.23 326	0.16 391	0.45 498	0.41 544	0.55 475	0.48 465	0.52 527	0.60 510	0.52 497	0.41 496	0.85 537	0.50 512	0.17 516	0.17 535	0.17 514	0.15 503	0.15 466	0.15 473
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 551	0.66 477	0.46 565	0.41 563	0.34 424	0.25 438	0.57 501	0.45 433	0.39 452	0.52 476	0.43 443	0.33 452	0.41 359	0.29 414	0.25 551	0.14 506	0.33 566	0.21 539	0.31 560	0.22 539

Anonymous_2	0.37 486	0.21 450	0.47 377	0.20 167	0.21 484	0.42 482	0.26 450	0.38 284	0.29 246	0.33 362	0.30 251	0.44 454	0.38 482	0.36 340	0.29 414	0.26 552	0.29 572	0.44 573	1.41 609	0.34 564	0.21 534

AF-Net	0.37 486	0.26 492	0.56 434	0.32 526	0.23 513	0.41 475	0.29 479	0.61 527	0.64 534	0.42 481	0.68 533	0.65 542	0.49 530	0.57 430	0.44 492	0.15 490	0.11 467	0.19 530	0.14 494	0.15 466	0.13 440

stereogan	0.37 486	0.17 391	0.65 472	0.27 478	0.22 500	0.62 547	0.26 450	0.59 515	0.63 533	0.43 487	0.60 510	0.67 547	0.42 505	0.68 485	0.35 450	0.13 451	0.14 506	0.14 482	0.12 453	0.19 512	0.17 494

Nwc_Net	0.37 486	0.25 481	0.68 483	0.31 520	0.24 521	0.44 492	0.30 490	0.65 545	0.50 485	0.37 422	0.69 537	0.58 520	0.45 514	0.60 445	0.40 475	0.15 490	0.12 484	0.19 530	0.21 539	0.14 452	0.13 440

RYNet	0.37 486	0.18 407	0.59 448	0.25 416	0.28 541	0.61 545	0.32 502	0.59 515	0.59 520	0.41 471	0.38 352	0.57 517	0.39 488	0.87 540	0.53 517	0.11 394	0.08 382	0.12 435	0.11 414	0.18 505	0.18 508

PA-Net	0.37 486	0.28 502	0.83 520	0.31 520	0.28 541	0.39 466	0.42 547	0.51 430	0.55 511	0.34 382	0.42 399	0.41 430	0.36 469	0.79 524	0.49 506	0.12 432	0.23 562	0.16 508	0.23 549	0.12 419	0.18 508
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 493	0.12 207	0.38 271	0.42 559	3.88 611	0.21 195	0.17 180	0.35 249	0.28 226	0.20 171	0.20 152	0.23 236	0.15 184	0.28 267	0.16 191	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

S-Stereo	0.38 493	0.20 436	1.05 556	0.27 478	0.22 500	0.38 458	0.32 502	0.55 475	0.66 536	0.39 452	0.59 505	0.49 480	0.41 496	0.75 509	0.40 475	0.12 432	0.15 521	0.13 456	0.13 480	0.16 474	0.21 534

ADCRef	0.38 493	0.24 476	0.88 532	0.26 450	0.21 484	0.49 517	0.27 457	0.52 447	0.48 465	0.50 516	0.58 503	0.35 377	0.47 523	0.48 380	1.29 585	0.09 306	0.08 382	0.12 435	0.12 453	0.11 382	0.11 400

PWC_ROB	0.38 493	0.29 510	0.69 484	0.25 416	0.20 476	0.38 458	0.19 268	0.58 510	0.67 539	0.57 539	0.85 556	0.51 491	0.40 492	0.71 493	0.52 515	0.13 451	0.09 418	0.14 482	0.10 375	0.17 491	0.14 461

PWCDC_ROB	0.38 493	0.30 517	0.60 450	0.33 532	0.20 476	0.42 482	0.19 268	0.58 510	0.89 570	0.42 481	1.26 578	0.36 382	0.34 461	0.50 389	0.38 459	0.18 527	0.11 467	0.11 397	0.09 331	0.19 512	0.13 440

aanetorigin	0.39 498	0.29 510	1.09 559	0.24 377	0.19 458	0.28 335	0.37 527	0.33 214	0.47 455	0.94 574	0.82 553	0.52 497	0.54 538	0.49 385	0.50 512	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.16 474	0.15 473

RGC	0.39 498	0.32 529	0.64 471	0.34 534	0.27 536	0.40 471	0.29 479	0.57 501	0.53 500	0.45 498	0.64 525	0.62 531	0.45 514	0.72 498	0.39 467	0.15 490	0.15 521	0.21 537	0.20 536	0.18 505	0.19 516

NCC-stereo	0.39 498	0.25 481	0.69 484	0.32 526	0.28 541	0.46 500	0.36 523	0.65 545	0.52 496	0.40 462	0.57 501	0.56 512	0.47 523	0.73 500	0.45 495	0.17 516	0.14 506	0.18 522	0.25 556	0.16 474	0.16 482

edge stereo	0.39 498	0.22 463	0.81 513	0.27 478	0.22 500	0.37 450	0.24 421	0.56 491	0.54 505	0.53 533	0.60 510	0.71 556	0.50 532	0.78 522	0.40 475	0.16 505	0.14 506	0.19 530	0.14 494	0.16 474	0.17 494

Abc-Net	0.39 498	0.25 481	0.69 484	0.32 526	0.28 541	0.46 500	0.36 523	0.65 545	0.52 496	0.40 462	0.57 501	0.56 512	0.47 523	0.73 500	0.45 495	0.17 516	0.14 506	0.18 522	0.25 556	0.16 474	0.16 482
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 498	0.28 502	0.78 501	0.27 478	0.18 436	0.49 517	0.22 374	0.59 515	0.84 568	0.55 536	0.53 483	0.49 480	0.36 469	0.67 484	0.82 552	0.13 451	0.10 443	0.11 397	0.12 453	0.17 491	0.17 494

SQANet	0.40 504	0.48 559	0.67 478	0.48 567	0.39 560	0.48 512	0.22 374	0.51 430	0.43 407	0.40 462	0.47 452	0.47 468	0.33 452	0.54 413	0.32 434	0.36 571	0.15 521	0.40 571	0.21 539	0.45 570	0.31 565

UDG	0.40 504	0.46 555	0.49 391	0.40 557	0.35 557	0.47 506	0.27 457	0.54 465	0.47 455	0.39 452	0.45 435	0.59 522	0.44 511	0.46 374	0.39 467	0.26 552	0.19 545	0.48 575	0.22 547	0.34 564	0.26 556

DDUNet	0.41 506	0.50 564	0.48 386	0.44 562	0.39 560	0.46 500	0.32 502	0.50 413	0.43 407	0.45 498	0.52 476	0.57 517	0.36 469	0.48 380	0.33 441	0.33 568	0.21 552	0.55 579	0.25 556	0.37 567	0.32 568

222	0.41 506	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.36 444	0.20 315	0.57 501	0.39 367	0.35 399	0.44 423	0.30 329	0.27 380	0.55 415	3.56 610	0.11 394	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.09 309

NaN_ROB	0.41 506	0.28 502	0.62 461	0.30 513	0.19 458	0.51 522	0.47 559	0.58 510	0.59 520	0.56 537	0.47 452	0.49 480	0.41 496	1.21 578	0.64 536	0.12 432	0.18 541	0.12 435	0.13 480	0.11 382	0.14 461

w-ln-seven	0.42 509	0.30 517	1.18 566	0.26 450	0.22 500	0.58 538	0.31 495	0.62 536	0.81 560	0.58 540	0.61 517	0.53 502	0.36 469	0.57 430	0.65 538	0.11 394	0.10 443	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.13 440

test_sample9	0.42 509	0.19 423	0.50 402	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.66 480	0.91 560	0.23 541	1.82 610	0.28 556	0.24 551	0.18 505	0.16 482

SDNR	0.42 509	0.21 450	0.82 517	0.21 216	0.18 436	1.27 589	0.17 180	0.50 413	0.49 474	0.42 481	0.81 551	0.38 396	0.27 380	1.19 575	0.38 459	0.23 541	0.24 564	0.17 514	0.13 480	0.17 491	0.20 526

ccnet	0.42 509	0.31 524	0.48 386	0.27 478	0.32 553	0.60 544	0.32 502	0.65 545	0.46 450	0.53 533	0.66 528	0.56 512	0.45 514	0.72 498	0.61 529	0.26 552	0.19 545	0.24 546	0.21 539	0.26 547	0.22 539

SHD	0.42 509	0.27 499	0.81 513	0.31 520	0.25 529	0.42 482	0.22 374	0.66 551	0.94 578	0.63 547	0.60 510	0.59 522	0.47 523	0.59 443	0.58 524	0.15 490	0.13 496	0.16 508	0.16 515	0.20 521	0.22 539

STTRV1_RVC	0.42 509	0.32 529	0.89 535	0.29 503	0.36 558	0.49 517	0.31 495	0.61 527	0.53 500	0.46 502	0.56 497	0.47 468	0.43 509	1.00 562	0.39 467	0.27 557	0.21 552	0.20 534	0.18 530	0.25 539	0.17 494

Wz-Net-SNSev	0.43 515	0.41 551	1.27 573	0.30 513	0.21 484	0.44 492	0.41 544	0.61 527	0.65 535	0.46 502	0.65 526	0.62 531	0.39 488	0.74 508	0.59 525	0.12 432	0.11 467	0.12 435	0.13 480	0.16 474	0.14 461

XQC	0.43 515	0.37 542	0.96 546	0.34 534	0.25 529	0.53 532	0.34 514	0.60 523	0.73 552	0.51 521	0.46 445	0.57 517	0.47 523	0.70 490	0.72 543	0.17 516	0.12 484	0.18 522	0.15 503	0.25 539	0.23 546

CC-Net-ROB	0.43 515	0.47 557	0.65 472	0.37 551	0.23 513	0.51 522	0.29 479	0.66 551	0.49 474	0.46 502	0.51 468	0.48 475	0.38 482	0.96 558	0.35 450	0.34 569	0.23 562	0.55 579	0.25 556	0.31 560	0.20 526

GANetREF_RVC	0.43 515	0.47 557	0.69 484	0.38 553	0.20 476	0.51 522	0.48 563	0.66 551	0.66 536	0.46 502	0.46 445	0.50 487	0.44 511	0.90 548	0.39 467	0.27 557	0.21 552	0.32 564	0.18 530	0.27 552	0.22 539
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 515	0.26 492	0.54 424	0.31 520	0.20 476	0.51 522	0.32 502	0.70 562	0.60 524	0.59 541	0.55 490	0.65 542	0.41 496	1.40 587	0.51 514	0.13 451	0.17 535	0.21 537	0.16 515	0.17 491	0.18 508

PDISCO_ROB	0.43 515	0.30 517	0.67 478	0.43 560	0.36 558	0.67 552	0.32 502	0.72 565	0.76 554	0.43 487	0.53 483	0.63 539	0.40 492	0.66 480	0.47 503	0.21 538	0.12 484	0.21 537	0.19 535	0.25 539	0.20 526

z-mn7	0.44 521	0.40 547	1.09 559	0.25 416	0.18 436	0.61 545	0.34 514	0.56 491	0.93 576	0.43 487	0.96 564	0.53 502	0.39 488	0.94 554	0.59 525	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.14 452	0.13 440

DeepPrunerF	0.44 521	0.29 510	1.29 575	0.33 532	0.30 549	0.35 439	0.36 523	0.62 536	1.15 588	0.40 462	0.44 423	0.39 408	0.41 496	0.80 528	0.52 515	0.18 527	0.14 506	0.23 544	0.21 539	0.17 491	0.17 494

ADCP+	0.45 523	0.24 476	1.15 565	0.25 416	0.22 500	0.56 534	0.39 538	0.54 465	0.51 489	0.44 494	0.51 468	0.46 466	0.52 537	0.56 426	1.89 598	0.10 355	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.14 452	0.13 440

PASM	0.45 523	0.35 534	0.90 536	0.35 543	0.33 554	0.39 466	0.38 533	0.50 413	0.61 527	0.52 527	0.51 468	0.62 531	0.45 514	0.93 552	0.48 504	0.26 552	0.29 572	0.29 560	0.33 569	0.29 558	0.26 556

zh-mn7	0.46 525	0.45 554	1.48 581	0.25 416	0.19 458	0.44 492	0.29 479	0.56 491	0.82 561	0.65 551	0.96 564	0.49 480	0.38 482	0.88 543	0.63 534	0.12 432	0.10 443	0.11 397	0.11 414	0.13 434	0.14 461

G-Net	0.46 525	0.25 481	0.86 529	0.34 534	0.28 541	0.90 574	0.35 518	0.47 383	0.45 433	0.68 554	1.22 576	0.64 541	0.60 549	0.61 452	0.57 519	0.16 505	0.14 506	0.17 514	0.13 480	0.22 531	0.19 516

GCST	0.47 527	0.60 573	0.57 437	1.04 597	0.48 570	0.38 458	0.11 17	0.40 307	0.32 281	0.41 471	0.34 307	0.29 313	0.17 226	0.46 374	0.19 276	0.69 588	0.42 583	0.79 592	0.62 594	0.62 580	0.46 581

ADCL	0.47 527	0.22 463	1.00 550	0.27 478	0.19 458	0.74 559	0.64 578	0.54 465	0.69 544	0.56 537	0.71 538	0.55 508	0.60 549	0.60 445	1.43 587	0.11 394	0.09 418	0.13 456	0.13 480	0.14 452	0.14 461

DPSNet	0.47 527	0.24 476	0.93 541	0.27 478	0.20 476	0.75 561	0.57 572	0.84 579	0.79 558	0.47 510	0.51 468	0.60 525	0.69 562	0.87 540	0.71 542	0.16 505	0.13 496	0.12 435	0.10 375	0.25 539	0.21 534

zh-sn7	0.48 530	0.51 566	1.43 580	0.29 503	0.20 476	0.47 506	0.39 538	0.57 501	0.62 529	0.52 527	0.81 551	0.52 497	0.56 542	1.05 567	0.87 557	0.12 432	0.13 496	0.13 456	0.13 480	0.17 491	0.16 482

ADCPNet	0.48 530	0.29 510	1.60 585	0.27 478	0.23 513	0.70 556	0.38 533	0.53 458	0.51 489	0.51 521	0.59 505	0.67 547	0.56 542	0.60 445	1.14 575	0.15 490	0.18 541	0.14 482	0.23 549	0.19 512	0.19 516

MDST_ROB	0.48 530	0.14 313	0.95 544	0.30 513	0.21 484	1.33 592	0.32 502	0.77 569	0.56 514	1.06 582	0.71 538	0.49 480	0.35 465	1.26 581	0.38 459	0.13 451	0.11 467	0.16 508	0.13 480	0.12 419	0.12 423

test_sample8	0.49 533	0.19 423	0.50 402	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.55 475	0.34 303	0.62 545	0.38 352	1.15 576	0.67 560	0.66 480	0.91 560	0.23 541	1.82 610	0.28 556	0.24 551	0.18 505	0.16 482

SuperB	0.49 533	0.28 502	2.23 592	0.23 326	0.15 359	0.41 475	0.32 502	0.47 383	0.82 561	0.43 487	0.50 462	0.33 356	0.45 514	0.68 485	1.08 570	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.98 601	0.14 461

ADCMid	0.49 533	0.34 532	1.13 564	0.26 450	0.21 484	0.51 522	0.37 527	0.57 501	0.54 505	0.75 562	0.66 528	0.62 531	0.64 559	0.64 469	1.68 592	0.13 451	0.12 484	0.17 514	0.17 524	0.20 521	0.17 494

psmorigin	0.50 536	0.25 481	3.03 601	0.24 377	0.19 458	0.38 458	0.22 374	0.50 413	0.44 422	0.64 549	0.68 533	0.71 556	0.51 535	0.85 537	0.45 495	0.14 477	0.17 535	0.13 456	0.14 494	0.16 474	0.21 534

CSAN	0.50 536	0.35 534	0.78 501	0.36 545	0.23 513	0.56 534	0.59 575	0.61 527	0.70 546	0.64 549	0.78 548	0.65 542	0.60 549	1.38 586	0.62 531	0.21 538	0.17 535	0.20 534	0.20 536	0.18 505	0.18 508

SGM_RVC	0.50 536	0.19 423	0.50 402	0.25 416	0.15 359	0.69 553	0.39 538	0.68 559	0.82 561	0.95 576	0.84 555	1.13 573	0.76 566	1.16 574	0.60 528	0.16 505	0.16 528	0.16 508	0.16 515	0.16 474	0.17 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 536	0.20 436	0.78 501	0.24 377	0.26 534	0.39 466	0.30 490	0.51 430	0.50 485	0.54 535	1.23 577	2.52 603	0.37 478	0.77 520	0.95 563	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.10 334	0.08 245

Wz-Net-TNSev	0.51 540	0.58 571	1.61 587	0.25 416	0.21 484	0.65 549	0.45 553	0.63 543	0.69 544	0.51 521	0.54 486	0.71 556	0.60 549	1.00 562	0.77 547	0.15 490	0.15 521	0.13 456	0.15 503	0.21 524	0.20 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 540	0.50 564	0.86 529	0.39 555	0.24 521	0.84 569	0.55 571	0.56 491	0.62 529	0.60 542	0.68 533	0.62 531	0.42 505	1.13 573	0.43 487	0.23 541	0.27 568	0.27 549	0.35 571	0.25 539	0.29 561

AnyNet_C32	0.51 540	0.40 547	1.10 563	0.29 503	0.28 541	0.59 541	0.58 573	0.54 465	0.60 524	0.62 545	0.66 528	0.54 506	0.54 538	0.78 522	1.74 595	0.15 490	0.14 506	0.15 497	0.17 524	0.20 521	0.20 526

WCMA_ROB	0.51 540	0.21 450	0.65 472	0.25 416	0.21 484	0.58 538	0.32 502	0.54 465	0.55 511	0.95 576	1.40 582	1.28 581	0.81 571	0.73 500	0.62 531	0.18 527	0.15 521	0.15 497	0.15 503	0.19 512	0.19 516

WZ-Net	0.52 544	0.38 545	1.90 589	0.30 513	0.24 521	0.57 537	0.48 563	0.62 536	0.78 557	0.50 516	0.71 538	0.68 551	0.54 538	0.98 561	0.84 553	0.13 451	0.10 443	0.11 397	0.12 453	0.19 512	0.20 526

SANet	0.53 545	0.28 502	0.96 546	0.26 450	0.15 359	0.69 553	0.44 552	0.67 556	1.34 591	0.67 553	0.98 567	0.94 567	0.71 564	0.89 545	0.76 544	0.14 477	0.12 484	0.12 435	0.11 414	0.17 491	0.16 482

Consistency-Raft	0.55 546	0.48 559	1.02 553	0.45 563	0.49 571	0.49 517	0.47 559	0.72 565	0.72 549	0.45 498	0.82 553	0.47 468	0.60 549	0.50 389	0.63 534	0.39 575	0.39 581	0.44 573	0.51 585	0.52 574	0.37 571

anonymity	0.56 547	0.54 569	0.70 490	0.47 566	0.61 581	0.56 534	0.43 549	0.69 560	0.49 474	0.63 547	0.55 490	0.54 506	0.60 549	0.61 452	0.57 519	0.55 581	0.53 591	0.50 576	0.54 588	0.51 573	0.56 586

MFN_U_SF_RVC	0.56 547	0.51 566	1.19 567	0.38 553	0.22 500	0.69 553	0.27 457	0.80 574	0.67 539	0.73 558	0.74 543	0.87 563	0.61 558	0.81 531	0.76 544	0.29 563	0.27 568	0.32 564	0.37 575	0.32 563	0.31 565

SAMSARA	0.56 547	0.39 546	0.80 511	0.60 576	0.46 568	1.00 578	1.23 608	0.67 556	0.68 542	0.71 557	0.54 486	0.89 566	0.57 545	0.81 531	0.62 531	0.19 533	0.22 557	0.18 522	0.18 530	0.27 552	0.25 554

otaku	0.57 550	0.62 575	0.87 531	0.63 578	0.44 567	0.73 557	0.37 527	0.65 545	0.66 536	0.51 521	0.75 544	0.66 546	0.45 514	0.69 487	0.46 501	0.53 578	0.34 578	0.55 579	0.35 571	0.60 579	0.45 578

Ntro	0.58 551	0.64 576	0.92 539	0.66 579	0.50 573	0.77 562	0.36 523	0.66 551	0.70 546	0.50 516	0.59 505	0.65 542	0.51 535	0.75 509	0.45 495	0.56 582	0.32 576	0.56 582	0.34 570	0.63 581	0.46 581

PVD	0.58 551	0.34 532	0.84 525	0.39 555	0.31 552	0.59 541	0.47 559	0.80 574	1.25 589	0.92 572	1.09 570	0.79 560	0.82 572	0.85 537	0.76 544	0.21 538	0.18 541	0.22 543	0.18 530	0.27 552	0.35 570

ADCS	0.58 551	0.40 547	1.35 578	0.29 503	0.24 521	0.55 533	0.45 553	0.67 556	0.83 565	0.76 564	0.71 538	0.68 551	0.60 549	0.76 514	2.23 604	0.16 505	0.16 528	0.16 508	0.17 524	0.22 531	0.22 539

MeshStereo	0.58 551	0.27 499	0.67 478	0.22 278	0.17 415	0.66 551	0.37 527	0.78 570	0.61 527	1.47 603	1.30 579	1.65 589	0.79 568	1.12 572	0.59 525	0.17 516	0.17 535	0.17 514	0.14 494	0.17 491	0.14 461
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 555	0.33 531	0.61 453	0.30 513	0.25 529	0.86 571	0.35 518	0.55 475	0.67 539	1.10 584	1.49 587	1.76 592	0.97 582	0.88 543	0.49 506	0.23 541	0.21 552	0.27 549	0.27 564	0.25 539	0.24 551

DGSMNet	0.61 556	0.29 510	0.91 537	0.51 571	0.70 585	0.62 547	1.38 609	0.59 515	0.55 511	0.37 422	0.61 517	0.52 497	0.33 452	0.65 475	0.43 487	0.53 578	0.60 598	0.67 584	0.61 593	0.63 581	0.61 594

FCDSN-DC	0.63 557	0.31 524	0.61 453	0.36 545	0.30 549	0.65 549	0.37 527	0.66 551	0.68 542	1.14 586	1.54 590	1.71 591	1.26 591	0.92 550	0.64 536	0.24 548	0.22 557	0.27 549	0.26 560	0.27 552	0.27 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 557	0.37 542	2.40 596	0.26 450	0.25 529	0.38 458	0.49 565	0.41 319	1.06 583	1.38 592	0.87 560	0.62 531	0.95 579	0.65 475	1.65 591	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.11 414	0.19 512	0.17 494

AnyNet_C01	0.65 559	0.58 571	2.60 599	0.32 526	0.26 534	0.88 572	0.61 576	0.63 543	0.62 529	0.68 554	0.96 564	0.76 559	0.60 549	0.96 558	1.43 587	0.16 505	0.16 528	0.17 514	0.17 524	0.23 534	0.23 546

DispFullNet	0.66 560	0.89 588	1.59 584	0.77 586	1.21 603	0.51 522	0.23 399	0.59 515	0.72 549	0.69 556	0.61 517	0.69 553	0.91 578	0.79 524	0.48 504	0.27 557	0.12 484	0.73 587	0.30 568	0.65 584	0.40 574

NVStereoNet_ROB	0.67 561	0.49 563	0.83 520	0.48 567	0.40 562	0.51 522	0.46 555	0.70 562	0.77 556	0.84 568	1.72 594	1.02 572	0.83 573	1.23 579	0.79 550	0.32 567	0.38 580	0.40 571	0.46 579	0.36 566	0.41 575
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 562	0.64 576	1.06 557	0.45 563	0.27 536	1.40 596	0.58 573	0.78 570	0.92 574	0.84 568	0.86 557	0.88 565	0.68 561	1.33 585	0.68 541	0.37 573	0.29 572	0.34 567	0.36 574	0.43 568	0.37 571

SPS-STEREO	0.69 563	0.61 574	0.98 548	0.52 573	0.57 578	0.74 559	0.50 566	0.78 570	0.62 529	0.95 576	0.86 557	0.94 567	0.70 563	1.01 564	0.87 557	0.58 584	0.51 588	0.50 576	0.50 584	0.55 576	0.58 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 564	0.30 517	0.69 484	0.32 526	0.27 536	0.81 568	0.39 538	0.79 573	0.82 561	1.41 595	1.58 592	1.98 594	1.26 591	1.02 565	0.77 547	0.24 548	0.22 557	0.27 549	0.26 560	0.26 547	0.26 556

FC-DCNN v2	0.71 565	0.30 517	0.67 478	0.32 526	0.27 536	0.84 569	0.39 538	0.84 579	0.85 569	1.44 599	1.64 593	2.09 596	1.28 593	1.06 568	0.80 551	0.24 548	0.22 557	0.27 549	0.26 560	0.26 547	0.25 554

RainbowNet	0.72 566	0.89 588	1.02 553	0.82 587	0.63 583	0.78 565	0.52 568	0.81 576	0.93 576	0.60 542	0.79 549	0.80 561	0.60 549	0.80 528	0.57 519	0.78 593	0.55 594	0.78 590	0.49 582	0.76 590	0.58 589

ACVNet_1	0.72 566	0.81 583	1.37 579	0.72 584	0.53 576	0.77 562	0.42 547	0.85 582	0.90 572	0.74 561	0.75 544	1.32 583	0.72 565	1.02 565	0.55 518	0.54 580	0.31 575	0.71 586	0.35 571	0.64 583	0.45 578

ACVNet-4b	0.72 566	0.81 583	1.33 577	0.72 584	0.50 573	0.80 567	0.31 495	0.71 564	0.80 559	0.50 516	0.72 542	0.95 569	0.43 509	0.96 558	1.20 582	1.13 606	0.21 552	0.76 589	0.45 578	0.65 584	0.46 581

MFMNet_re	0.72 566	0.76 581	0.99 549	0.62 577	0.70 585	0.77 562	0.67 579	0.75 567	0.83 565	0.78 566	0.86 557	0.69 553	0.78 567	0.71 493	0.61 529	0.66 587	0.59 597	0.61 583	0.58 592	0.68 587	0.71 598

ELAS_RVC	0.74 570	0.36 537	1.00 550	0.37 551	0.33 554	0.88 572	0.93 597	0.83 578	1.08 584	1.35 591	1.33 581	1.24 579	1.33 595	1.06 568	0.95 563	0.27 557	0.25 566	0.29 560	0.27 564	0.30 559	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 570	0.36 537	0.85 528	0.36 545	0.33 554	1.36 593	0.77 588	0.93 583	0.92 574	1.41 595	1.53 589	1.16 577	1.17 587	0.95 557	1.03 567	0.26 552	0.25 566	0.28 556	0.28 567	0.31 560	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 572	0.44 553	1.98 590	0.49 570	0.16 391	0.58 538	0.31 495	0.81 576	0.83 565	0.41 471	0.52 476	0.98 571	0.58 546	4.97 614	1.03 567	0.11 394	0.07 296	0.10 338	0.24 551	0.27 552	0.26 556

RTS	0.78 573	0.48 559	4.68 605	0.34 534	0.28 541	1.12 582	0.46 555	0.62 536	1.03 580	0.73 558	0.89 561	0.60 525	0.59 547	1.61 590	1.16 578	0.14 477	0.11 467	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 516

RTSA	0.78 573	0.48 559	4.68 605	0.34 534	0.28 541	1.12 582	0.46 555	0.62 536	1.03 580	0.73 558	0.89 561	0.60 525	0.59 547	1.61 590	1.16 578	0.14 477	0.11 467	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 516

SGM+DAISY	0.87 575	0.66 578	1.30 576	0.51 571	0.60 580	1.03 579	0.84 594	0.76 568	0.73 552	1.39 593	1.51 588	1.31 582	1.22 589	1.11 570	1.08 570	0.57 583	0.53 591	0.51 578	0.51 585	0.54 575	0.61 594

ACVNet_2	0.89 576	0.87 587	1.25 571	0.82 587	0.62 582	0.97 577	0.62 577	1.14 588	1.42 593	1.00 579	1.40 582	1.47 586	0.84 574	1.11 570	0.66 539	0.61 585	0.43 584	0.78 590	0.49 582	0.75 589	0.52 584

IMH-64-1	0.91 577	0.86 585	0.84 525	0.97 592	0.75 587	0.92 575	0.71 581	1.27 589	1.10 585	0.89 570	1.45 584	1.14 574	0.96 580	1.19 575	0.84 553	0.74 590	0.51 588	0.97 595	0.55 589	0.84 592	0.60 591

IMH-64	0.91 577	0.86 585	0.84 525	0.97 592	0.75 587	0.92 575	0.71 581	1.27 589	1.10 585	0.89 570	1.45 584	1.14 574	0.96 580	1.19 575	0.84 553	0.74 590	0.51 588	0.97 595	0.55 589	0.84 592	0.60 591

MonStereo1	0.93 579	0.56 570	0.82 517	0.69 580	0.58 579	1.37 594	0.35 518	0.94 584	1.25 589	0.93 573	1.90 597	1.52 587	2.10 604	1.27 582	0.77 547	0.69 588	0.33 577	0.75 588	0.47 581	0.70 588	0.57 588

U	1.00 580	0.09 50	0.21 77	0.21 216	3.68 609	6.12 614	0.14 75	0.21 46	0.21 126	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.07 83	0.05 35	5.42 618	2.90 616	0.07 129	0.06 91

PWCK	1.00 580	1.17 602	1.70 588	0.91 590	0.41 563	1.19 586	0.92 596	1.10 586	1.14 587	1.16 587	1.14 573	1.25 580	0.88 577	1.75 596	1.04 569	0.87 597	0.50 586	0.87 593	0.53 587	0.96 600	0.52 584

WAO-7	1.01 582	0.89 588	0.93 541	0.83 589	0.66 584	1.18 584	0.81 592	1.40 593	1.57 597	1.11 585	1.76 596	1.45 585	1.19 588	1.50 589	1.14 575	0.61 585	0.62 601	0.70 585	0.68 596	0.66 586	0.60 591

MADNet+	1.01 582	1.16 601	4.72 607	0.70 582	0.47 569	1.24 588	0.96 598	0.97 585	0.89 570	0.65 551	0.77 547	0.87 563	0.85 576	2.09 600	1.68 592	0.38 574	0.39 581	0.31 563	0.27 564	0.43 568	0.39 573

MultiAttention	1.02 584	0.13 270	0.43 341	0.35 543	0.43 566	5.36 610	1.71 610	0.69 560	0.53 500	0.36 415	0.63 523	0.55 508	0.22 298	7.60 619	0.43 487	0.09 306	0.06 170	0.14 482	0.24 551	0.26 547	0.30 562

IMH	1.05 585	0.95 593	1.00 550	1.01 594	0.78 591	1.11 581	0.68 580	1.38 592	1.43 594	1.00 579	1.72 594	1.43 584	1.14 584	1.73 595	0.89 559	1.09 603	0.55 594	0.99 597	0.57 591	0.87 595	0.62 596

WAO-6	1.07 586	0.93 592	0.92 539	0.96 591	0.78 591	1.28 590	0.75 585	1.34 591	2.00 601	1.02 581	1.54 590	1.59 588	1.22 589	1.31 584	1.14 575	0.78 593	0.55 594	1.02 599	0.75 600	0.83 591	0.69 597

LVE	1.13 587	1.02 594	1.28 574	1.01 594	0.80 594	1.29 591	0.81 592	1.47 596	1.96 599	1.07 583	1.90 597	1.90 593	1.01 583	1.48 588	0.91 560	0.93 600	0.61 600	0.94 594	0.69 597	0.87 595	0.75 602

JetBlue	1.14 588	0.76 581	2.36 594	0.59 575	0.75 587	3.04 607	1.78 611	1.11 587	0.90 572	0.94 574	1.10 571	1.66 590	1.28 593	2.09 600	1.72 594	0.43 577	0.36 579	0.38 569	0.38 577	0.58 578	0.56 586

Dean	1.17 589	1.04 596	1.49 583	1.03 596	0.78 591	1.20 587	0.77 588	1.48 597	1.96 599	1.28 589	1.99 600	2.15 597	1.14 584	1.25 580	1.00 566	0.81 595	0.60 598	1.01 598	0.69 597	0.92 599	0.74 601

SGM-ForestM	1.36 590	0.28 502	0.79 508	0.26 450	0.16 391	2.26 604	1.00 600	1.42 594	1.46 595	2.38 608	2.05 601	5.95 616	2.66 608	2.95 606	2.46 606	0.17 516	0.18 541	0.18 522	0.18 530	0.15 466	0.18 508

xyz-stereo	1.40 591	0.10 95	17.09 625	0.18 59	0.07 1	4.78 609	0.18 223	0.29 156	0.34 303	0.36 415	2.81 608	0.40 423	0.29 412	0.56 426	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.06 103	0.06 58	0.05 26

MANE	1.41 592	0.36 537	0.74 499	0.43 560	0.41 563	2.16 603	0.80 590	2.39 610	3.38 606	2.22 607	3.06 609	3.54 609	2.73 610	2.15 602	1.94 600	0.28 561	0.27 568	0.30 562	0.46 579	0.28 557	0.34 569

TorneroNet-64	1.43 593	1.03 595	1.20 568	1.10 598	0.86 597	2.26 604	0.73 584	1.84 602	3.84 611	1.25 588	2.25 605	2.69 605	1.42 596	1.76 597	1.43 587	0.76 592	0.50 586	1.09 600	0.66 595	1.23 604	0.76 603

notaker	1.45 594	1.34 605	1.48 581	1.40 605	1.07 601	1.18 584	0.85 595	1.48 597	1.40 592	1.51 604	3.46 610	2.40 602	1.81 601	1.76 597	1.45 590	1.11 604	0.69 606	1.38 607	0.87 603	1.31 606	0.97 606

WAO-8	1.46 595	1.10 599	1.09 559	1.10 598	0.84 595	2.06 600	0.75 585	1.84 602	3.83 609	1.44 599	2.21 603	2.15 597	1.43 597	3.17 607	1.19 580	0.91 598	0.65 603	1.09 600	0.79 601	0.90 597	0.71 598

Venus	1.46 595	1.10 599	1.09 559	1.10 598	0.84 595	2.06 600	0.75 585	1.84 602	3.83 609	1.44 599	2.21 603	2.15 597	1.43 597	3.17 607	1.19 580	0.91 598	0.65 603	1.09 600	0.79 601	0.90 597	0.71 598

UNDER WATER-64	1.55 597	1.19 603	2.52 597	1.31 603	0.95 599	2.12 602	1.21 607	1.45 595	3.19 605	1.43 598	1.32 580	2.64 604	2.04 603	1.63 592	1.83 596	1.11 604	0.67 605	1.28 605	0.92 604	1.19 602	1.02 607

UNDER WATER	1.59 598	1.22 604	2.36 594	1.38 604	1.03 600	1.67 599	1.10 604	1.54 600	3.63 607	1.44 599	1.47 586	2.85 606	2.25 606	1.67 593	1.94 600	1.06 602	0.62 601	1.31 606	0.93 605	1.21 603	1.02 607

LSM	1.64 599	0.40 547	2.56 598	2.02 609	17.61 623	0.51 522	0.52 568	0.61 527	0.76 554	0.82 567	1.11 572	0.63 539	0.54 538	0.75 509	0.49 506	0.16 505	0.24 564	0.18 522	0.21 539	0.25 539	2.42 614

LE_ROB	1.76 600	0.20 436	2.68 600	0.48 567	0.52 575	0.78 565	0.96 598	0.84 579	6.61 616	7.40 619	2.08 602	2.08 595	4.83 612	1.27 582	3.79 611	0.10 355	0.08 382	0.12 435	0.11 414	0.11 382	0.10 365

ktn	1.77 601	1.36 606	1.22 569	1.43 606	1.14 602	1.52 597	1.08 603	1.51 599	3.96 612	2.77 611	4.69 612	3.35 608	1.46 599	1.69 594	1.25 584	1.43 608	0.77 607	1.45 608	0.99 606	1.32 607	0.96 605

KSHMR	1.89 602	1.36 606	1.60 585	1.47 607	1.22 604	1.38 595	1.06 602	1.79 601	5.97 615	1.42 597	5.65 616	2.98 607	1.14 584	2.23 603	1.20 582	1.27 607	1.12 608	1.46 609	1.10 608	1.32 607	1.15 609

TorneroNet	2.22 603	1.08 598	1.24 570	1.14 602	0.90 598	5.58 611	0.80 590	2.12 608	8.69 618	2.58 609	5.42 614	3.88 610	1.97 602	1.78 599	1.87 597	0.86 596	0.54 593	1.15 604	0.74 599	1.23 604	0.85 604

MADNet++	2.26 604	1.80 609	2.06 591	2.13 611	1.97 608	2.61 606	1.79 612	2.38 609	2.16 602	2.75 610	2.65 607	2.38 601	2.43 607	3.17 607	3.21 608	2.17 611	1.95 612	1.94 611	1.63 610	2.06 610	2.01 613

JetRed	2.30 605	2.64 611	6.12 609	1.12 601	1.38 606	5.85 613	3.29 613	1.99 606	1.67 598	1.98 606	1.95 599	2.16 600	1.60 600	2.48 604	4.10 612	1.05 601	1.60 609	1.09 600	1.01 607	1.67 609	1.28 610

HanzoNet	2.97 606	1.69 608	2.29 593	1.74 608	1.33 605	1.53 598	1.03 601	1.99 606	2.64 604	5.51 615	5.16 613	5.90 615	6.82 618	4.32 613	3.29 609	3.16 614	2.02 614	1.92 610	2.87 615	2.24 611	1.89 612

coex-ft	3.44 607	0.73 580	48.55 637	0.24 377	0.19 458	0.50 521	0.43 549	0.47 383	2.40 603	7.03 618	1.20 575	0.97 570	2.23 605	0.73 500	1.92 599	0.12 432	0.15 521	0.14 482	0.12 453	0.21 524	0.43 576

TCMNet-wrong-test	4.29 608	5.57 616	4.65 604	11.33 621	10.39 618	5.73 612	4.48 615	4.13 614	1.02 579	1.91 605	2.39 606	6.16 618	3.62 611	3.84 612	4.50 614	1.99 610	0.47 585	1.97 612	1.69 611	5.69 617	4.31 618

FADE	4.32 609	1.06 597	4.35 603	0.71 583	0.76 590	0.73 557	0.50 566	1.85 605	1.52 596	0.75 562	0.66 528	1.17 578	2.69 609	2.83 605	1.96 602	24.23 635	4.70 618	17.35 630	17.61 629	0.49 572	0.44 577

DPSimNet_ROB	4.34 610	4.23 612	6.89 611	3.67 612	3.68 609	4.75 608	5.21 616	2.67 611	3.68 608	5.82 616	3.95 611	5.57 612	6.72 617	3.46 611	4.48 613	4.05 617	2.88 615	4.68 617	3.12 617	3.69 613	3.62 617

tt	4.71 611	0.10 95	3.94 602	2.06 610	1.53 607	10.14 619	16.88 620	9.27 622	4.98 613	1.39 593	1.02 568	4.68 611	4.90 613	3.35 610	5.86 616	5.76 619	9.15 625	2.24 614	2.53 613	3.10 612	1.32 611

BEATNet-Init1	4.73 612	2.61 610	13.29 624	0.58 574	0.53 576	10.12 618	3.33 614	4.83 615	5.01 614	8.75 620	8.51 618	14.08 627	7.60 619	7.70 620	5.34 615	0.28 561	0.28 571	0.34 567	0.37 575	0.57 577	0.45 578

USTest	6.88 613	5.23 615	5.63 608	7.22 617	7.29 613	14.34 622	22.76 622	8.48 620	9.32 619	5.42 614	6.39 617	6.29 619	6.64 616	6.92 617	8.62 619	1.94 609	3.29 616	2.16 613	2.55 614	3.85 614	3.29 616

ASD4	7.23 614	6.65 617	7.69 612	5.24 614	5.62 612	11.85 620	20.36 621	7.57 619	7.14 617	6.55 617	5.47 615	5.99 617	5.78 614	7.22 618	9.24 620	4.85 618	4.44 617	6.40 622	5.19 618	6.53 618	4.89 619

EDNetEfficientorigin	7.51 615	0.52 568	140.47 639	0.25 416	0.17 415	0.42 482	0.29 479	0.47 383	1.03 580	1.28 589	1.02 568	0.83 562	0.84 574	0.75 509	0.99 565	0.10 355	0.09 418	0.12 435	0.10 375	0.21 524	0.22 539

DGTPSM_ROB	8.34 616	5.10 613	10.37 622	5.31 615	10.18 616	8.33 615	23.60 626	6.06 617	13.41 625	4.90 612	10.87 623	5.65 613	10.44 620	6.17 615	12.59 621	3.74 615	7.55 620	3.69 615	7.26 621	4.14 615	7.46 620

DPSMNet_ROB	8.40 617	5.11 614	10.49 623	5.58 616	10.25 617	8.34 616	23.62 627	6.07 618	13.45 626	4.93 613	10.88 624	5.66 614	10.44 620	6.24 616	12.64 622	3.98 616	7.61 621	3.76 616	7.30 622	4.20 616	7.51 621

DLNR_Zeroshot_test	10.44 618	12.10 624	19.93 627	106.08 638	23.66 634	0.14 20	0.13 51	3.22 612	0.17 54	0.16 130	0.23 179	0.16 146	0.10 52	0.31 306	0.15 163	2.36 612	0.06 170	0.07 97	0.07 163	39.70 637	0.06 91

DLNR-FE	10.45 619	12.13 625	19.94 628	106.10 639	23.12 633	0.14 20	0.13 51	3.28 613	0.17 54	0.16 130	0.23 179	0.16 146	0.10 52	0.31 306	0.15 163	2.41 613	0.06 170	0.07 97	0.07 163	40.22 638	0.06 91

LRCNet_RVC	10.90 620	14.34 627	9.35 613	15.35 622	8.04 615	1.08 580	0.34 514	8.78 621	0.70 546	12.63 627	16.05 627	9.85 620	6.54 615	8.57 621	6.34 617	20.27 633	5.40 619	23.70 632	21.88 633	14.87 625	13.83 628

DPSM_ROB	11.49 621	9.87 622	10.35 620	11.13 619	11.31 619	19.11 628	27.51 629	13.37 627	14.21 628	10.31 624	11.06 625	10.96 625	11.27 626	11.96 627	13.59 624	6.78 621	8.19 623	6.03 619	7.09 619	7.93 619	7.73 623

DPSM	11.49 621	9.87 622	10.35 620	11.13 619	11.31 619	19.11 628	27.51 629	13.37 627	14.21 628	10.31 624	11.06 625	10.96 625	11.27 626	11.96 627	13.59 624	6.78 621	8.19 623	6.03 619	7.09 619	7.93 619	7.73 623

xxxxx1	15.27 623	9.54 619	10.31 617	20.13 625	18.88 624	17.08 623	23.03 623	10.36 623	10.99 621	9.21 621	9.62 619	10.74 622	10.61 623	10.72 623	13.89 626	7.97 623	9.20 626	31.85 635	44.72 637	12.84 622	13.69 625

tt_ll	15.27 623	9.54 619	10.31 617	20.13 625	18.88 624	17.08 623	23.03 623	10.36 623	10.99 621	9.21 621	9.62 619	10.74 622	10.61 623	10.72 623	13.89 626	7.97 623	9.20 626	31.85 635	44.72 637	12.84 622	13.69 625

ff	15.27 623	9.54 619	10.31 617	20.13 625	18.88 624	17.08 623	23.03 623	10.36 623	10.99 621	9.21 621	9.62 619	10.74 622	10.61 623	10.72 623	13.89 626	7.97 623	9.20 626	31.85 635	44.72 637	12.84 622	13.69 625

PML	16.10 626	12.82 626	6.78 610	5.23 613	7.76 614	33.92 632	66.56 639	5.30 616	10.28 620	26.12 638	68.59 639	20.51 629	13.49 628	10.06 622	6.78 618	5.96 620	2.00 613	6.04 621	2.18 612	8.96 621	2.60 615

Anonymous_1	16.62 627	9.35 618	9.84 614	10.66 618	14.64 621	18.66 627	27.12 628	12.64 626	13.51 627	10.76 626	10.30 622	10.13 621	10.60 622	11.06 626	12.74 623	15.87 632	7.74 622	16.92 629	43.48 636	58.66 639	7.68 622

HaxPig	17.72 628	20.22 636	19.73 626	16.53 623	16.51 622	9.27 617	9.33 617	14.34 629	13.27 624	18.65 628	18.70 628	17.35 628	16.77 629	17.04 629	16.45 629	22.05 634	20.89 635	22.27 631	21.53 632	21.29 632	22.13 637

MEDIAN_ROB	21.21 629	24.62 637	23.47 635	19.58 624	19.65 627	13.22 621	10.96 618	17.88 630	17.00 630	22.14 637	22.02 630	20.86 630	20.36 630	21.06 630	19.71 630	25.63 636	24.13 636	26.21 633	25.20 634	25.17 633	25.38 638

RAFT-FEzeroshot	23.10 630	19.88 632	20.56 629	22.49 629	22.75 630	38.38 633	55.50 636	26.84 634	28.66 635	20.60 632	22.10 631	22.05 631	22.74 632	24.00 633	27.37 635	13.59 626	16.48 630	12.14 623	14.28 625	15.96 627	15.54 631

RAFT-FE	23.10 630	19.88 632	20.56 629	22.49 629	22.75 630	38.38 633	55.50 636	26.84 634	28.66 635	20.60 632	22.10 631	22.05 631	22.74 632	24.00 633	27.37 635	13.59 626	16.48 630	12.14 623	14.28 625	15.96 627	15.54 631

CasAABBNet	23.10 630	19.86 630	20.64 631	22.47 628	22.73 628	38.41 636	55.50 636	26.89 636	28.70 637	20.61 634	22.15 633	22.08 634	22.75 634	23.99 631	27.36 633	13.59 626	16.48 630	12.14 623	14.27 624	15.95 626	15.53 630

FlowAnything	23.14 633	19.87 631	20.79 632	22.50 631	22.74 629	38.39 635	55.46 634	26.89 636	28.72 638	20.77 636	22.29 635	22.07 633	22.72 631	23.99 631	27.41 637	13.60 629	16.55 634	12.15 626	14.36 628	15.97 629	15.52 629

Selective-RAFT-Error	23.16 634	19.93 634	20.87 633	22.54 632	22.81 632	38.52 638	55.47 635	27.01 639	28.83 639	20.66 635	22.25 634	22.09 635	22.80 636	24.09 635	27.36 633	13.61 630	16.48 630	12.15 626	14.28 625	15.99 630	15.57 633

LSM0	24.24 635	19.98 635	22.32 634	24.22 633	40.14 638	38.48 637	55.20 633	26.95 638	28.57 634	20.49 631	21.83 629	22.26 636	22.75 634	24.22 636	27.30 632	13.66 631	16.32 629	12.19 628	14.15 623	16.10 631	17.66 634

AVERAGE_ROB	25.43 636	29.06 638	27.24 636	24.63 634	24.20 635	17.73 626	12.61 619	22.29 633	21.39 633	26.79 639	26.16 638	25.20 637	24.64 639	25.07 637	23.53 631	29.96 637	28.40 637	30.60 634	29.58 635	29.72 634	29.84 639

RSGM-EC	29.65 637	17.75 628	10.04 615	35.31 635	33.15 636	26.42 630	46.65 631	19.89 631	17.74 631	18.92 629	23.36 636	30.14 638	23.59 637	41.87 638	45.99 638	59.56 638	34.38 638	33.25 638	20.37 630	34.97 635	19.60 635

acva	29.65 637	17.75 628	10.04 615	35.31 635	33.15 636	26.42 630	46.65 631	19.89 631	17.74 631	18.92 629	23.36 636	30.14 638	23.59 637	41.87 638	45.99 638	59.56 638	34.38 638	33.25 638	20.37 630	34.97 635	19.60 635

test_example2	101.33 639	108.28 639	68.15 638	98.43 637	106.93 639	89.75 639	102.43 640	36.80 640	97.65 640	129.04 640	130.15 640	65.26 640	66.62 640	92.11 640	80.24 640	144.10 640	199.48 640	81.81 640	103.01 640	125.01 640	101.27 640

ccccc	256.34 640	256.29 640	313.62 640	354.40 640	364.36 640	149.10 640	168.46 641	152.89 641	131.30 641	153.93 641	155.56 641	164.00 641	204.39 641	268.02 641	295.19 641	390.55 641	349.22 641	244.59 641	219.82 641	412.30 641	378.83 641

GS-Stereo							0.16 136	0.26 109	0.18 66	0.13 66	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

Low-res two-view benchmark