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

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 34	0.20 7	0.12 11	0.30 19	0.14 21	0.29 6	0.28 11	0.16 11	0.13 13	0.18 57	0.15 28	0.25 15	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 3	0.22 37	0.17 123	0.35 47	0.14 21	0.27 2	0.25 3	0.19 34	0.21 46	0.14 14	0.15 28	0.27 33	0.16 6	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.06 1	0.14 218

FS-TRT-Baseline	0.19 3	0.29 136	0.84 62	0.19 2	0.10 2	0.16 1	0.07 1	0.28 4	0.36 63	0.17 19	0.10 2	0.17 45	0.12 6	0.21 2	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.05 1	0.13 134	0.09 64
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.19 3	0.29 136	0.84 62	0.19 2	0.10 2	0.16 1	0.07 1	0.28 4	0.36 63	0.17 19	0.10 2	0.17 45	0.12 6	0.21 2	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.05 1	0.13 134	0.09 64
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 26	0.20 7	0.13 27	0.36 55	0.13 11	0.35 17	0.31 15	0.16 11	0.14 16	0.17 45	0.15 28	0.25 15	0.23 117	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 18	0.20 7	0.11 5	0.39 74	0.15 33	0.35 17	0.27 7	0.18 28	0.15 17	0.17 45	0.16 38	0.26 26	0.21 82	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.09 64

BridgeDepth	0.19 3	0.30 151	0.55 12	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 33	0.32 10	0.33 29	0.16 11	0.12 10	0.23 92	0.19 86	0.27 33	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 50	0.17 1	0.12 11	0.32 30	0.12 6	0.33 12	0.46 167	0.15 5	0.15 17	0.16 36	0.19 86	0.23 8	0.18 24	0.10 187	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 8	0.21 26	0.61 20	0.20 7	0.13 27	0.39 74	0.14 21	0.34 16	0.34 35	0.16 11	0.16 22	0.16 36	0.15 28	0.27 33	0.22 103	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

MonStereo	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

S2M2_XL	0.20 8	0.32 172	1.10 95	0.19 2	0.13 27	0.16 1	0.11 4	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 33	0.15 30	0.14 16	0.19 1	0.21 82	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.22 37	0.17 123	0.41 89	0.14 21	0.35 17	0.32 20	0.24 96	0.20 39	0.15 30	0.18 65	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.08 40

4w-stereo	0.20 8	0.21 26	0.57 14	0.21 15	0.15 67	0.39 74	0.13 11	0.39 36	0.33 29	0.22 65	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 6	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.14 21	0.43 64	0.35 42	0.23 87	0.21 46	0.16 36	0.18 65	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 6	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.14 21	0.43 64	0.35 42	0.23 87	0.21 46	0.16 36	0.18 65	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

FoundationStereo	0.20 8	0.30 151	0.81 58	0.21 15	0.22 250	0.21 5	0.16 47	0.25 1	0.38 78	0.15 5	0.11 6	0.18 57	0.17 46	0.23 8	0.16 6	0.09 90	0.13 355	0.08 42	0.06 16	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 163	0.69 43	0.21 15	0.13 27	0.27 11	0.12 6	0.37 25	0.26 5	0.21 54	0.19 33	0.15 30	0.12 6	0.47 219	0.29 206	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 160

qwe	0.21 19	0.22 42	0.61 20	0.21 15	0.20 209	0.41 89	0.15 33	0.46 85	0.35 42	0.26 129	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.31 75	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 19	0.22 42	0.51 3	0.21 15	0.14 43	0.36 55	0.13 11	0.42 56	0.34 35	0.23 87	0.27 100	0.14 14	0.18 65	0.33 95	0.24 142	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 19	0.22 42	0.63 27	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.17 57	0.40 39	0.35 42	0.25 115	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.22 5	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 42	0.63 27	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.17 57	0.40 39	0.35 42	0.25 115	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.22 5	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 19	0.23 60	0.50 2	0.22 37	0.15 67	0.39 74	0.19 84	0.47 100	0.36 63	0.21 54	0.22 58	0.13 4	0.17 46	0.33 95	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 19	0.21 26	0.57 14	0.20 7	0.14 43	0.40 81	0.18 74	0.47 100	0.36 63	0.24 96	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 19	0.21 26	0.61 20	0.21 15	0.20 209	0.44 114	0.16 47	0.44 72	0.30 14	0.22 65	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 42	0.55 12	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.14 21	0.43 64	0.33 29	0.21 54	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 19	0.22 42	0.59 17	0.22 37	0.12 11	0.37 59	0.22 155	0.50 122	0.38 78	0.22 65	0.21 46	0.12 2	0.22 119	0.26 26	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 3	0.22 37	0.13 27	0.41 89	0.20 105	0.50 122	0.34 35	0.25 115	0.23 67	0.13 4	0.23 136	0.24 10	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 163	0.85 64	0.22 37	0.14 43	0.31 24	0.22 155	0.38 29	0.25 3	0.17 19	0.11 6	0.13 4	0.12 6	0.32 84	0.18 24	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.10 94

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 163	0.85 64	0.22 37	0.14 43	0.28 13	0.21 129	0.38 29	0.26 5	0.16 11	0.11 6	0.13 4	0.11 2	0.37 137	0.18 24	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.10 94

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 205	0.65 34	0.21 15	0.14 43	0.36 55	0.13 11	0.37 25	0.40 103	0.21 54	0.12 10	0.17 45	0.12 6	0.25 15	0.16 6	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.10 94

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 214	0.68 42	0.21 15	0.17 123	0.45 120	0.12 6	0.35 17	0.42 126	0.15 5	0.11 6	0.22 83	0.10 1	0.28 45	0.16 6	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 181	0.61 20	0.23 49	0.21 223	0.45 120	0.13 11	0.33 12	0.46 167	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 6	0.32 84	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 181	0.60 18	0.23 49	0.12 11	0.44 114	0.13 11	0.39 36	0.46 167	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 14	0.35 113	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

LGtest1	0.21 19	0.37 217	0.70 45	0.22 37	0.12 11	0.31 24	0.11 4	0.36 22	0.39 90	0.17 19	0.13 13	0.16 36	0.14 16	0.25 15	0.27 180	0.10 187	0.09 211	0.08 42	0.06 16	0.10 66	0.10 94

asda	0.22 40	0.25 78	0.70 45	0.21 15	0.16 94	0.43 107	0.16 47	0.44 72	0.35 42	0.22 65	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 15	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 40	0.17 1	0.52 6	0.23 49	0.16 94	0.44 114	0.22 155	0.55 169	0.40 103	0.25 115	0.29 115	0.13 4	0.26 181	0.28 45	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 40	0.22 42	0.52 6	0.25 88	0.27 339	0.39 74	0.14 21	0.51 130	0.33 29	0.25 115	0.27 100	0.13 4	0.13 14	0.38 145	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 40	0.22 42	0.52 6	0.23 49	0.28 353	0.42 102	0.14 21	0.46 85	0.31 15	0.24 96	0.20 39	0.13 4	0.14 16	0.43 173	0.20 63	0.07 23	0.06 24	0.07 1	0.08 100	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 40	0.28 125	0.88 68	0.21 15	0.24 285	0.42 102	0.17 57	0.35 17	0.37 73	0.20 42	0.22 58	0.14 14	0.12 6	0.24 10	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 40	0.28 125	0.77 54	0.22 37	0.11 5	0.40 81	0.16 47	0.31 9	0.36 63	0.19 34	0.19 33	0.17 45	0.17 46	0.37 137	0.16 6	0.10 187	0.06 24	0.08 42	0.07 68	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 40	0.22 42	0.91 73	0.23 49	0.13 27	0.49 162	0.18 74	0.30 7	0.28 11	0.19 34	0.17 23	0.14 14	0.14 16	0.41 161	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.09 48	0.09 64

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 243	0.94 79	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.13 11	0.40 39	0.36 63	0.22 65	0.15 17	0.15 30	0.15 28	0.40 157	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.15 253

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 172	0.52 6	0.28 166	0.17 123	0.37 59	0.20 105	0.38 29	0.24 2	0.24 96	0.20 39	0.21 79	0.17 46	0.26 26	0.25 157	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.16 383	0.17 239	0.12 160

LG-G_1	0.23 47	0.37 217	0.71 47	0.23 49	0.11 5	0.51 180	0.12 6	0.44 72	0.39 90	0.19 34	0.15 17	0.19 65	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.11 120

LG-G	0.23 47	0.37 217	0.71 47	0.23 49	0.11 5	0.51 180	0.12 6	0.44 72	0.39 90	0.19 34	0.15 17	0.19 65	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.11 120

dual_stereo	0.23 47	0.25 78	0.66 41	0.21 15	0.15 67	0.27 11	0.15 33	0.62 216	0.40 103	0.15 5	0.13 13	0.18 57	0.14 16	0.37 137	0.19 40	0.09 90	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 60	0.64 29	0.24 69	0.22 250	0.47 147	0.13 11	0.52 144	0.33 29	0.18 28	0.24 77	0.17 45	0.22 119	0.32 84	0.19 40	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.06 16	0.17 239	0.09 64

MatchStereo	0.24 53	0.38 227	1.37 147	0.20 7	0.10 2	0.22 6	0.14 21	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 30	0.15 28	0.25 15	0.18 24	0.09 90	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

NLSM1	0.24 53	0.28 125	0.49 1	0.25 88	0.26 321	0.40 81	0.19 84	0.54 164	0.40 103	0.22 65	0.26 93	0.18 57	0.28 216	0.41 161	0.22 103	0.07 23	0.06 24	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.08 40

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 84	0.25 88	0.21 223	0.46 140	0.16 47	0.30 7	0.27 7	0.17 19	0.19 33	0.14 14	0.18 65	0.35 113	0.17 22	0.07 23	0.07 52	0.08 42	0.25 476	0.10 66	0.10 94

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 68	0.24 69	0.14 43	0.37 59	0.17 57	0.43 64	0.32 20	0.26 129	0.35 168	0.26 134	0.24 149	0.22 5	0.25 157	0.09 90	0.09 211	0.09 104	0.08 100	0.10 66	0.10 94

111111	0.24 53	0.21 26	0.82 60	0.24 69	0.21 223	0.43 107	0.13 11	0.45 82	0.35 42	0.22 65	0.27 100	0.18 57	0.16 38	0.35 113	0.18 24	0.09 90	0.06 24	0.08 42	0.06 16	0.25 378	0.08 40

S2M2_L	0.24 53	0.29 136	0.90 72	0.23 49	0.17 123	0.24 8	0.09 3	0.36 22	0.45 156	0.17 19	0.25 84	0.23 92	0.17 46	0.24 10	0.28 190	0.15 410	0.12 331	0.11 228	0.12 274	0.15 180	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 16	0.28 166	0.18 161	0.28 13	0.22 155	0.38 29	0.54 256	0.23 87	0.30 128	0.27 146	0.26 181	0.37 137	0.24 142	0.14 391	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.12 100	0.10 94

rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 26	0.61 20	0.28 166	0.17 123	0.31 24	0.22 155	0.42 56	0.53 243	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.21 109	0.34 106	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 26	0.61 20	0.28 166	0.17 123	0.31 24	0.22 155	0.42 56	0.53 243	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.21 109	0.34 106	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.09 64

NLMM	0.26 62	0.31 163	0.72 49	0.25 88	0.23 271	0.42 102	0.20 105	0.60 207	0.47 186	0.20 42	0.27 100	0.20 67	0.21 109	0.34 106	0.24 142	0.07 23	0.06 24	0.09 104	0.08 100	0.12 100	0.12 160

NLSM3	0.26 62	0.39 237	0.75 51	0.25 88	0.24 285	0.43 107	0.19 84	0.58 187	0.45 156	0.20 42	0.26 93	0.20 67	0.25 165	0.29 59	0.24 142	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.09 133	0.10 66	0.07 9

depthmonostereo	0.26 62	0.23 60	0.65 34	0.41 434	0.13 27	0.41 89	0.19 84	0.51 130	0.40 103	0.25 115	0.29 115	0.26 134	0.28 216	0.44 182	0.23 117	0.09 90	0.10 255	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 29	0.25 88	0.15 67	0.41 89	0.18 74	0.42 56	0.35 42	0.34 172	0.34 163	0.25 120	0.23 136	0.43 173	0.53 379	0.09 90	0.09 211	0.08 42	0.10 170	0.12 100	0.11 120

GIP-stereo	0.26 62	0.22 42	0.78 55	0.29 198	0.20 209	0.42 102	0.17 57	0.64 227	0.39 90	0.18 28	0.24 77	0.23 92	0.18 65	0.25 15	0.47 351	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.17 239	0.08 40

NLMM1	0.27 67	0.43 263	0.69 43	0.25 88	0.22 250	0.45 120	0.17 57	0.59 196	0.49 196	0.20 42	0.28 108	0.21 79	0.23 136	0.39 151	0.25 157	0.07 23	0.05 1	0.08 42	0.07 68	0.09 48	0.10 94

LG-Stereo	0.27 67	0.25 78	0.95 80	0.25 88	0.15 67	0.43 107	0.21 129	0.50 122	0.40 103	0.18 28	0.29 115	0.25 120	0.16 38	0.28 45	0.35 277	0.07 23	0.07 52	0.11 228	0.10 170	0.24 364	0.10 94

mms	0.27 67	0.26 93	0.91 73	0.25 88	0.18 161	0.32 30	0.23 190	0.37 25	0.31 15	0.21 54	0.30 128	0.23 92	0.17 46	0.46 208	0.21 82	0.08 43	0.10 255	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.47 538

ours_stereo	0.27 67	0.25 78	1.21 115	0.25 88	0.17 123	0.35 47	0.23 190	0.38 29	0.35 42	0.20 42	0.31 141	0.23 92	0.17 46	0.41 161	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.18 321

rvit_stereo_0081_aga	0.27 67	0.29 136	1.08 91	0.26 124	0.20 209	0.33 34	0.21 129	0.41 49	0.42 126	0.26 129	0.28 108	0.27 146	0.21 109	0.31 75	0.21 82	0.14 391	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.10 94

rvit_stereo_0080	0.27 67	0.38 227	0.76 52	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 290	0.54 164	0.44 141	0.24 96	0.26 93	0.27 146	0.22 119	0.29 59	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.10 161	0.10 170	0.15 180	0.11 120

RSM++	0.27 67	0.26 93	0.87 67	0.28 166	0.13 27	0.39 74	0.20 105	0.45 82	0.45 156	0.20 42	0.24 77	0.24 106	0.17 46	0.36 126	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.35 529	0.26 398	0.18 321

whm_eth	0.27 67	0.38 227	0.76 52	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 290	0.54 164	0.44 141	0.24 96	0.26 93	0.27 146	0.22 119	0.29 59	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.10 161	0.10 170	0.15 180	0.11 120

BStereo	0.28 75	0.33 181	1.34 138	0.23 49	0.29 361	0.33 34	0.20 105	0.46 85	0.35 42	0.22 65	0.17 23	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 52	0.16 433	0.21 451	0.12 100	0.11 120

VIP-Stereo	0.28 75	0.56 333	1.05 88	0.23 49	0.19 194	0.52 199	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 28	0.25 84	0.24 106	0.15 28	0.33 95	0.19 40	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.14 160	0.32 483

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 75	0.28 125	1.09 93	0.33 298	0.15 67	0.30 19	0.16 47	0.58 187	0.42 126	0.19 34	0.19 33	0.17 45	0.26 181	0.38 145	0.37 286	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.25 476	0.10 66	0.06 1

castereo++	0.28 75	0.43 263	0.93 77	0.28 166	0.17 123	0.53 208	0.21 129	0.55 169	0.45 156	0.17 19	0.26 93	0.32 180	0.17 46	0.33 95	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.29 496	0.13 134	0.06 1

fffy	0.28 75	0.24 73	1.19 109	0.27 141	0.15 67	0.37 59	0.22 155	0.42 56	0.32 20	0.20 42	0.29 115	0.26 134	0.20 98	0.44 182	0.20 63	0.08 43	0.10 255	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.18 321

RAStereo	0.28 75	0.48 298	1.52 182	0.26 124	0.18 161	0.25 9	0.19 84	0.42 56	0.35 42	0.20 42	0.25 84	0.20 67	0.16 38	0.24 10	0.24 142	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.12 100	0.08 40

RSM	0.28 75	0.26 93	0.97 81	0.25 88	0.24 285	0.37 59	0.21 129	0.49 115	0.44 141	0.21 54	0.27 100	0.28 157	0.17 46	0.38 145	0.20 63	0.07 23	0.07 52	0.09 104	0.34 526	0.21 319	0.16 282

trnet	0.28 75	0.26 93	1.32 133	0.19 2	0.12 11	0.54 218	0.15 33	0.48 108	0.46 167	0.27 136	0.33 156	0.24 106	0.21 109	0.30 68	0.21 82	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CASnet	0.28 75	0.31 163	1.20 113	0.28 166	0.11 5	0.47 147	0.19 84	0.44 72	0.44 141	0.38 191	0.31 141	0.23 92	0.17 46	0.29 59	0.19 40	0.10 187	0.06 24	0.15 414	0.12 274	0.16 217	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 75	0.27 101	1.36 144	0.28 166	0.12 11	0.41 89	0.20 105	0.37 25	0.38 78	0.26 129	0.30 128	0.25 120	0.19 86	0.33 95	0.24 142	0.09 90	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.09 64

CREStereo	0.28 75	0.30 151	1.33 135	0.19 2	0.13 27	0.55 233	0.17 57	0.48 108	0.46 167	0.27 136	0.33 156	0.24 106	0.21 109	0.31 75	0.21 82	0.11 260	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
fffft	0.29 86	0.21 26	1.10 95	0.24 69	0.15 67	0.42 102	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 54	0.18 30	0.20 67	0.16 38	0.44 182	0.70 433	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.28 414	0.20 356
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 86	0.26 93	1.03 84	0.25 88	0.14 43	0.46 140	0.22 155	0.36 22	0.38 78	0.23 87	0.23 67	0.21 79	0.18 65	0.45 197	0.60 407	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.20 305	0.20 356

tt45	0.29 86	0.24 73	1.06 90	0.25 88	0.17 123	0.55 233	0.22 155	0.41 49	0.35 42	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.18 65	0.64 294	0.34 269	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.21 319	0.11 120

999	0.29 86	0.25 78	1.05 88	0.26 124	0.18 161	0.49 162	0.23 190	0.38 29	0.37 73	0.20 42	0.32 147	0.23 92	0.18 65	0.73 328	0.36 280	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.24 364	0.10 94

Pointernet	0.29 86	0.25 78	1.49 176	0.24 69	0.20 209	0.47 147	0.15 33	0.62 216	0.47 186	0.22 65	0.29 115	0.26 134	0.20 98	0.28 45	0.20 63	0.10 187	0.07 52	0.07 1	0.12 274	0.10 66	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 86	0.29 136	0.86 66	0.25 88	0.34 426	0.30 19	0.14 21	0.32 10	0.53 243	0.18 28	0.12 10	0.18 57	0.19 86	0.49 236	0.17 22	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.20 445	0.46 536	0.59 555

MaDis-Stereo	0.29 86	0.54 321	1.44 162	0.24 69	0.29 361	0.29 17	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 34	0.21 46	0.28 157	0.22 119	0.30 68	0.29 206	0.10 187	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.11 89	0.11 120

LoS_RVC	0.29 86	0.33 181	1.19 109	0.25 88	0.34 426	0.43 107	0.22 155	0.42 56	0.32 20	0.22 65	0.33 156	0.23 92	0.24 149	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 477

Selective-IGEV	0.29 86	0.23 60	1.28 126	0.27 141	0.30 376	0.35 47	0.20 105	0.56 176	0.38 78	0.21 54	0.30 128	0.22 83	0.18 65	0.37 137	0.18 24	0.07 23	0.06 24	0.08 42	0.15 363	0.16 217	0.29 458

EGLCR-Stereo	0.29 86	0.27 101	0.97 81	0.30 217	0.19 194	0.56 250	0.17 57	0.68 249	0.36 63	0.30 150	0.18 30	0.27 146	0.17 46	0.38 145	0.19 40	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.10 66	0.35 497

NLCSM	0.30 96	0.60 342	1.04 86	0.25 88	0.26 321	0.45 120	0.18 74	0.65 233	0.51 215	0.20 42	0.26 93	0.24 106	0.25 165	0.32 84	0.28 190	0.08 43	0.06 24	0.09 104	0.08 100	0.12 100	0.11 120

castereo	0.30 96	0.44 275	0.81 58	0.24 69	0.29 361	0.41 89	0.27 290	0.72 268	0.45 156	0.22 65	0.30 128	0.24 106	0.31 250	0.25 15	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.31 513	0.12 100	0.09 64

WCG-NET	0.30 96	0.42 258	1.26 123	0.24 69	0.12 11	0.43 107	0.24 223	0.40 39	0.56 274	0.35 174	0.37 177	0.26 134	0.24 149	0.29 59	0.19 40	0.08 43	0.12 331	0.08 42	0.07 68	0.22 336	0.10 94

Occ-G	0.30 96	0.30 151	1.33 135	0.23 49	0.15 67	0.36 55	0.25 243	0.43 64	0.31 15	0.26 129	0.35 168	0.46 282	0.22 119	0.30 68	0.25 157	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.16 383	0.31 438	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 96	0.27 101	1.25 121	0.27 141	0.24 285	0.37 59	0.20 105	0.52 144	0.36 63	0.21 54	0.30 128	0.23 92	0.14 16	0.31 75	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.38 541	0.19 289	0.31 477

UniTT-Stereo	0.30 96	0.36 214	1.68 207	0.27 141	0.24 285	0.29 17	0.18 74	0.33 12	0.34 35	0.26 129	0.37 177	0.18 57	0.18 65	0.31 75	0.27 180	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.07 68	0.25 378	0.08 40

CES	0.30 96	0.27 101	1.09 93	0.23 49	0.50 515	0.40 81	0.20 105	0.46 85	0.44 141	0.22 65	0.28 108	0.26 134	0.19 86	0.33 95	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.15 180	0.49 542

ProNet	0.30 96	0.54 321	1.29 127	0.25 88	0.15 67	0.47 147	0.25 243	0.48 108	0.39 90	0.21 54	0.23 67	0.22 83	0.20 98	0.44 182	0.19 40	0.08 43	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.23 349	0.12 160

CroCo-Stereo	0.30 96	0.45 283	1.08 91	0.31 244	0.17 123	0.19 4	0.21 129	0.73 280	0.50 207	0.21 54	0.24 77	0.55 327	0.22 119	0.27 33	0.26 170	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.07 68	0.12 100	0.09 64
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.31 105	0.33 181	1.34 138	0.23 49	0.29 361	0.98 528	0.20 105	0.49 115	0.35 42	0.22 65	0.17 23	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 52	0.16 433	0.21 451	0.12 100	0.11 120

xyz-stereo-finetune	0.31 105	0.46 286	0.79 56	0.21 15	0.12 11	0.53 208	0.25 243	0.52 144	0.54 256	0.28 141	0.32 147	0.29 164	0.23 136	0.59 277	0.55 386	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.13 134	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 105	0.29 136	1.00 83	0.31 244	0.18 161	0.35 47	0.25 243	0.51 130	0.61 318	0.25 115	0.28 108	0.32 180	0.25 165	0.39 151	0.25 157	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.13 310	0.14 160	0.13 198

rvit_stereo_ft	0.31 105	0.61 347	1.18 107	0.32 273	0.21 223	0.28 13	0.27 290	0.55 169	0.48 190	0.23 87	0.27 100	0.28 157	0.26 181	0.32 84	0.25 157	0.13 348	0.09 211	0.11 228	0.11 234	0.13 134	0.14 218

CAS++	0.31 105	0.33 181	1.43 160	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 105	0.78 336	0.41 115	0.30 150	0.30 128	0.21 79	0.16 38	0.33 95	0.18 24	0.15 410	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.15 180	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 105	0.30 151	1.52 182	0.23 49	0.13 27	0.54 218	0.20 105	0.48 108	0.49 196	0.25 115	0.28 108	0.37 202	0.24 149	0.38 145	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.05 1	0.15 180	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 105	0.35 205	1.30 130	0.20 7	0.14 43	0.57 268	0.25 243	0.46 85	0.42 126	0.27 136	0.32 147	0.27 146	0.24 149	0.39 151	0.23 117	0.43 551	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.18 268	0.07 9

DA	0.32 112	0.26 93	0.89 70	0.29 198	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.60 207	0.39 90	0.23 87	0.30 128	0.24 106	0.26 181	0.60 283	0.18 24	0.10 187	0.12 331	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.52 546

GGEV	0.32 112	0.26 93	0.89 70	0.29 198	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.60 207	0.39 90	0.23 87	0.30 128	0.24 106	0.26 181	0.60 283	0.18 24	0.10 187	0.12 331	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.52 546

WCG-NET（raft）	0.32 112	0.53 316	1.21 115	0.23 49	0.12 11	0.44 114	0.24 223	0.40 39	0.50 207	0.35 174	0.35 168	0.47 290	0.25 165	0.35 113	0.20 63	0.08 43	0.29 527	0.08 42	0.07 68	0.22 336	0.11 120

MGS-Stereo	0.32 112	0.34 196	1.70 213	0.25 88	0.14 43	0.40 81	0.22 155	0.38 29	0.43 137	0.24 96	0.51 281	0.25 120	0.18 65	0.31 75	0.20 63	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.08 100	0.47 537	0.08 40

ff7	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

ffff	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

11t	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

MC-Stereo	0.32 112	0.31 163	1.46 166	0.31 244	0.15 67	0.53 208	0.19 84	0.44 72	0.35 42	0.36 179	0.38 187	0.27 146	0.27 201	0.42 170	0.19 40	0.09 90	0.13 355	0.09 104	0.16 383	0.20 305	0.13 198

ccc-4	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

SCV_C0	0.33 121	0.43 263	1.42 159	0.25 88	0.16 94	0.35 47	0.20 105	0.68 249	0.44 141	0.24 96	0.27 100	0.29 164	0.20 98	0.58 271	0.18 24	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.30 506	0.26 398	0.17 301

11t1	0.33 121	0.19 8	1.41 155	0.33 298	0.16 94	0.48 155	0.21 129	0.67 245	0.48 190	0.40 199	0.34 163	0.32 180	0.33 262	0.42 170	0.27 180	0.11 260	0.12 331	0.10 161	0.08 100	0.13 134	0.14 218

IGEVStereo-DCA	0.33 121	0.34 196	1.38 149	0.27 141	0.16 94	0.45 120	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.21 46	0.26 134	0.25 165	0.64 294	0.52 375	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.18 415	0.16 217	0.22 383

AEACV	0.33 121	0.24 73	1.44 162	0.28 166	0.35 439	0.47 147	0.21 129	0.43 64	0.28 11	0.26 129	0.25 84	0.22 83	0.38 299	0.30 68	0.18 24	0.09 90	0.35 541	0.09 104	0.36 538	0.23 349	0.25 428

CroCo-Stereo Lap2	0.33 121	0.61 347	1.47 170	0.32 273	0.38 464	0.23 7	0.22 155	0.58 187	0.46 167	0.22 65	0.27 100	0.29 164	0.23 136	0.32 84	0.26 170	0.09 90	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.21 319	0.14 218

CREStereo++_RVC	0.33 121	0.29 136	1.74 227	0.24 69	0.16 94	0.54 218	0.15 33	0.40 39	0.55 263	0.37 183	0.51 281	0.24 106	0.19 86	0.27 33	0.26 170	0.09 90	0.06 24	0.08 42	0.30 506	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 121	0.49 301	1.75 233	0.23 49	0.12 11	0.54 218	0.16 47	0.40 39	0.45 156	0.45 236	0.51 281	0.26 134	0.22 119	0.29 59	0.20 63	0.10 187	0.10 255	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.11 120

sCroCo_RVC	0.33 121	0.32 172	1.89 321	0.34 329	0.27 339	0.30 19	0.22 155	0.48 108	0.44 141	0.22 65	0.33 156	0.25 120	0.25 165	0.32 84	0.24 142	0.14 391	0.16 420	0.12 286	0.12 274	0.15 180	0.13 198

RAFT-Stereo-weight	0.34 129	0.29 136	1.43 160	0.28 166	0.28 353	0.55 233	0.22 155	0.78 336	0.48 190	0.46 244	0.38 187	0.36 200	0.17 46	0.33 95	0.23 117	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.09 64

IGEV++	0.34 129	0.43 263	1.32 133	0.31 244	0.14 43	0.32 30	0.21 129	0.70 260	0.34 35	0.22 65	0.28 108	0.22 83	0.27 201	0.35 113	0.27 180	0.09 90	0.39 556	0.08 42	0.15 363	0.25 378	0.45 535

MyStereo07	0.34 129	0.40 243	1.46 166	0.29 198	0.23 271	0.60 315	0.31 355	0.53 153	0.42 126	0.25 115	0.25 84	0.20 67	0.26 181	0.57 267	0.19 40	0.09 90	0.18 451	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.19 338

MIF-Stereo (partial)	0.34 129	0.41 250	1.93 338	0.26 124	0.24 285	0.32 30	0.17 57	0.53 153	0.42 126	0.25 115	0.37 177	0.25 120	0.26 181	0.44 182	0.31 240	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.19 289	0.14 218

GCAP-Stereo	0.34 129	0.89 468	1.76 239	0.26 124	0.12 11	0.52 199	0.14 21	0.49 115	0.38 78	0.29 146	0.30 128	0.29 164	0.22 119	0.30 68	0.20 63	0.09 90	0.17 440	0.09 104	0.07 68	0.21 319	0.11 120

anonymousdsp2	0.34 129	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 67	0.57 268	0.23 190	0.79 352	0.47 186	0.38 191	0.37 177	0.40 225	0.25 165	0.47 219	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.13 310	0.19 289	0.27 445

anonymousdsp	0.34 129	0.53 316	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.49 115	0.40 103	0.25 115	0.24 77	0.22 83	0.24 149	0.55 263	0.19 40	0.09 90	0.11 303	0.10 161	0.18 415	0.24 364	0.29 458

knoymous	0.34 129	0.25 78	1.75 233	0.24 69	0.18 161	0.45 120	0.24 223	0.57 181	0.38 78	0.41 208	0.39 195	0.55 327	0.25 165	0.38 145	0.23 117	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.07 68	0.13 134	0.12 160

RCA-Stereo	0.34 129	0.32 172	1.30 130	0.26 124	0.14 43	0.58 286	0.23 190	0.78 336	0.62 336	0.40 199	0.44 221	0.28 157	0.35 272	0.29 59	0.20 63	0.09 90	0.10 255	0.09 104	0.07 68	0.19 289	0.08 40

IGEV-Stereo	0.34 129	0.54 321	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.49 115	0.40 103	0.25 115	0.24 77	0.22 83	0.24 149	0.54 259	0.19 40	0.09 90	0.10 255	0.10 161	0.18 415	0.24 364	0.29 458
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 129	0.77 423	1.75 233	0.34 329	0.13 27	0.51 180	0.17 57	0.43 64	0.50 207	0.37 183	0.49 268	0.23 92	0.18 65	0.28 45	0.24 142	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.07 9

GEAStereo	0.35 140	0.32 172	1.17 105	0.53 510	0.60 543	0.55 233	0.21 129	0.40 39	0.27 7	0.20 42	0.22 58	0.16 36	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.11 260	0.37 545	0.08 42	0.06 16	0.33 456	0.71 563

GASTEREO	0.35 140	0.72 399	1.15 101	0.56 524	0.20 209	0.52 199	0.22 155	0.56 176	0.40 103	0.30 150	0.31 141	0.16 36	0.31 250	0.35 113	0.26 170	0.09 90	0.14 376	0.08 42	0.28 492	0.14 160	0.20 356

MSCF	0.35 140	0.72 399	1.15 101	0.58 530	0.21 223	0.50 170	0.22 155	0.56 176	0.38 78	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 241	0.35 113	0.26 170	0.09 90	0.12 331	0.08 42	0.29 496	0.15 180	0.21 368

xyz-stereo-finetune2	0.35 140	0.45 283	1.04 86	0.21 15	0.12 11	0.58 286	0.23 190	0.50 122	0.45 156	0.31 155	0.46 233	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 43	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.09 64

SCV	0.35 140	0.59 340	1.37 147	0.34 329	0.22 250	0.28 13	0.23 190	0.72 268	0.35 42	0.19 34	0.30 128	0.24 106	0.20 98	0.64 294	0.19 40	0.11 260	0.08 140	0.09 104	0.29 496	0.34 467	0.29 458

StereoAnything_RVC	0.35 140	1.25 552	1.82 288	0.20 7	0.12 11	0.26 10	0.15 33	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 208	0.14 1	0.11 260	0.09 211	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 321

rvit_0105_4	0.35 140	0.35 205	1.45 165	0.31 244	0.18 161	0.37 59	0.28 310	0.59 196	0.62 336	0.27 136	0.31 141	0.35 196	0.27 201	0.43 173	0.25 157	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.12 160

CAS	0.35 140	0.25 78	1.30 130	0.79 557	0.34 426	0.51 180	0.23 190	0.46 85	0.39 90	0.22 65	0.31 141	0.20 67	0.17 46	0.28 45	0.23 117	0.73 573	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 512

Selective-RAFT	0.35 140	0.26 93	1.48 173	0.31 244	0.15 67	0.61 336	0.19 84	0.60 207	0.54 256	0.28 141	0.29 115	0.40 225	0.33 262	0.50 242	0.27 180	0.10 187	0.07 52	0.09 104	0.35 529	0.19 289	0.08 40

x	0.35 140	0.20 14	1.36 144	0.33 298	0.17 123	0.47 147	0.24 223	0.75 297	0.54 256	0.40 199	0.40 200	0.42 245	0.34 270	0.45 197	0.32 251	0.11 260	0.14 376	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

GSStereo	0.36 150	0.32 172	1.17 105	0.34 329	0.60 543	0.55 233	0.21 129	0.62 216	0.41 115	0.22 65	0.22 58	0.17 45	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.33 456	0.84 573

gasm-f	0.36 150	0.34 196	1.13 97	0.53 510	0.44 493	0.54 218	0.27 290	0.40 39	0.27 7	0.20 42	0.33 156	0.16 36	0.22 119	0.36 126	0.25 157	0.11 260	0.37 545	0.08 42	0.06 16	0.38 500	0.71 563

FSD	0.36 150	0.41 250	0.91 73	0.34 329	0.29 361	0.35 47	0.33 386	0.44 72	0.46 167	0.32 164	0.32 147	0.37 202	0.32 257	0.35 113	0.32 251	0.28 533	0.27 523	0.31 536	0.30 506	0.31 438	0.29 458

rvit_0105_5	0.36 150	0.39 237	1.48 173	0.30 217	0.18 161	0.41 89	0.30 342	0.64 227	0.62 336	0.30 150	0.33 156	0.37 202	0.29 231	0.41 161	0.28 190	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.15 363	0.15 180	0.14 218

MoCha-V2	0.36 150	0.32 172	1.41 155	0.36 366	0.31 396	0.35 47	0.19 84	0.57 181	0.39 90	0.30 150	0.32 147	0.28 157	0.27 201	0.47 219	0.24 142	0.08 43	0.56 572	0.08 42	0.38 541	0.18 268	0.12 160

testlalala	0.36 150	0.30 151	1.77 248	0.28 166	0.33 417	0.60 315	0.22 155	0.55 169	0.51 215	0.55 346	0.35 168	0.31 172	0.20 98	0.26 26	0.22 103	0.10 187	0.13 355	0.09 104	0.24 468	0.08 28	0.07 9

s12784h	0.36 150	0.28 125	1.58 190	0.23 49	0.11 5	0.62 357	0.24 223	0.79 352	0.64 356	0.44 224	0.52 295	0.28 157	0.26 181	0.50 242	0.24 142	0.11 260	0.06 24	0.09 104	0.06 16	0.16 217	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 150	0.21 26	1.70 213	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.78 336	0.36 63	0.57 368	0.67 429	0.33 186	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.12 160

RAFT-Stereo	0.36 150	0.21 26	1.70 213	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.78 336	0.36 63	0.57 368	0.67 429	0.33 186	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.12 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 159	0.27 101	0.79 56	0.39 416	0.29 361	0.38 70	0.21 129	0.47 100	0.51 215	0.32 164	0.17 23	0.79 465	0.23 136	0.64 294	1.04 489	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.12 274	0.35 478	0.15 253

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 159	0.37 217	1.21 115	0.26 124	0.18 161	0.73 454	0.18 74	0.53 153	0.41 115	0.35 174	0.30 128	0.58 352	0.22 119	0.33 95	0.95 470	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.35 529	0.13 134	0.15 253

GREAT-IGEV	0.37 159	0.28 125	1.48 173	0.25 88	0.38 464	0.46 140	0.18 74	0.33 12	0.34 35	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 46	0.36 126	0.23 117	0.07 23	0.76 591	0.07 1	0.26 484	0.21 319	1.03 591

tg	0.37 159	0.55 330	1.35 143	0.28 166	0.16 94	0.57 268	0.18 74	0.57 181	0.49 196	0.37 183	0.44 221	0.38 210	0.24 149	0.46 208	0.24 142	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.43 526	0.36 505

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 159	1.34 564	1.24 120	0.23 49	0.12 11	0.33 34	0.20 105	0.40 39	0.33 29	0.25 115	0.21 46	0.16 36	0.14 16	0.27 33	0.63 414	0.55 563	0.06 24	0.11 228	0.13 310	0.25 378	0.49 542

plain	0.37 159	0.47 295	2.15 402	0.27 141	0.19 194	0.33 34	0.20 105	0.58 187	0.46 167	0.23 87	0.37 177	0.23 92	0.25 165	0.45 197	0.28 190	0.11 260	0.08 140	0.13 346	0.09 133	0.42 524	0.12 160

riskmin	0.37 159	0.22 42	1.74 227	0.32 273	0.20 209	0.48 155	0.20 105	0.66 236	0.46 167	0.36 179	0.34 163	0.69 414	0.45 372	0.39 151	0.27 180	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.08 100	0.13 134	0.16 282

AnonymousM	0.37 159	0.44 275	1.50 179	0.25 88	0.15 67	0.52 199	0.23 190	0.60 207	0.42 126	0.42 213	0.32 147	0.30 169	0.25 165	0.34 106	0.23 117	0.11 260	0.09 211	0.71 572	0.36 538	0.12 100	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 159	0.53 316	1.41 155	0.28 166	0.15 67	0.52 199	0.20 105	0.54 164	0.46 167	0.37 183	0.43 210	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 170	0.09 90	0.15 402	0.12 286	0.11 234	0.41 518	0.37 512

DIP-Stereo	0.37 159	0.34 196	1.50 179	0.27 141	0.18 161	0.63 374	0.17 57	0.92 453	0.53 243	0.49 276	0.48 251	0.30 169	0.30 241	0.39 151	0.30 226	0.10 187	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.15 180	0.12 160
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 169	0.28 125	2.46 463	0.43 450	0.15 67	0.50 170	0.25 243	0.47 100	0.38 78	0.33 168	0.26 93	0.23 92	0.22 119	0.34 106	0.29 206	0.08 43	0.09 211	0.09 104	0.10 170	0.36 485	0.22 383

HART	0.38 169	0.53 316	1.66 204	0.26 124	0.15 67	0.30 19	0.19 84	0.67 245	0.46 167	0.29 146	0.52 295	0.38 210	0.16 38	0.41 161	0.20 63	0.08 43	0.68 584	0.09 104	0.07 68	0.34 467	0.21 368

mmm	0.38 169	0.21 26	1.18 107	0.35 347	0.17 123	0.49 162	0.26 265	0.78 336	0.52 224	0.50 283	0.57 348	0.41 231	0.37 292	0.71 325	0.31 240	0.11 260	0.13 355	0.14 384	0.13 310	0.15 180	0.14 218

Any-RAFT	0.38 169	0.25 78	1.89 321	0.27 141	0.17 123	0.68 426	0.21 129	0.78 336	0.53 243	0.43 218	0.43 210	0.54 323	0.30 241	0.41 161	0.20 63	0.10 187	0.12 331	0.08 42	0.06 16	0.10 66	0.09 64

qqq	0.38 169	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 67	0.45 120	0.26 265	0.76 310	0.52 224	0.39 197	0.41 204	0.46 282	0.36 278	0.96 361	0.30 226	0.11 260	0.14 376	0.12 286	0.12 274	0.12 100	0.14 218

PSM-adaLoss	0.38 169	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.60 315	0.29 334	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.47 219	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

ROB_FTStereo_v2	0.38 169	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.47 219	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

ROB_FTStereo	0.38 169	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.26 265	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.49 236	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

HUI-Stereo	0.38 169	0.27 101	1.79 274	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.45 197	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

RAFT-IKP	0.38 169	0.27 101	1.79 274	0.44 457	0.16 94	0.60 315	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.50 242	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

raftrobust	0.38 169	0.68 386	1.54 184	0.32 273	0.46 508	0.52 199	0.21 129	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 168	0.31 172	0.33 262	0.37 137	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.08 42	0.07 68	0.21 319	0.19 338

sAnonymous2	0.38 169	0.62 353	2.15 402	0.31 244	0.24 285	0.34 42	0.27 290	0.53 153	0.46 167	0.24 96	0.29 115	0.23 92	0.28 216	0.28 45	0.22 103	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.13 310	0.38 500	0.35 497

CroCo_RVC	0.38 169	0.62 353	2.15 402	0.31 244	0.24 285	0.34 42	0.27 290	0.53 153	0.46 167	0.24 96	0.29 115	0.23 92	0.28 216	0.28 45	0.22 103	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.13 310	0.38 500	0.35 497

GMStereo	0.38 169	0.99 508	1.91 332	0.27 141	0.16 94	0.39 74	0.23 190	0.47 100	0.62 336	0.38 191	0.34 163	0.25 120	0.25 165	0.39 151	0.29 206	0.14 391	0.08 140	0.10 161	0.12 274	0.15 180	0.11 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 169	0.33 181	1.92 335	0.27 141	0.41 483	0.48 155	0.19 84	0.59 196	0.46 167	0.43 218	0.39 195	0.57 345	0.26 181	0.32 84	0.26 170	0.09 90	0.09 211	0.09 104	0.31 513	0.11 89	0.09 64

AIO_test	0.39 184	0.37 217	1.19 109	0.73 551	0.67 552	0.35 47	0.25 243	0.47 100	0.34 35	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 46	1.31 400	0.19 40	0.11 260	0.15 402	0.08 42	0.21 451	0.15 180	0.23 407

rvit_0105_3	0.39 184	0.47 295	1.46 166	0.33 298	0.19 194	0.45 120	0.35 399	0.69 252	0.65 369	0.37 183	0.37 177	0.40 225	0.31 250	0.44 182	0.30 226	0.18 459	0.17 440	0.17 454	0.18 415	0.15 180	0.15 253

CASS	0.39 184	0.30 151	1.61 197	0.32 273	0.17 123	0.53 208	0.24 223	0.70 260	0.49 196	0.59 400	0.54 318	0.40 225	0.40 321	0.41 161	0.30 226	0.17 447	0.10 255	0.14 384	0.11 234	0.18 268	0.17 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 184	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.16 94	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.54 259	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160
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
iGMRVC	0.39 184	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.55 263	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

iRAFT	0.39 184	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.16 94	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.54 259	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

WQFJA1	0.40 190	0.74 409	1.34 138	0.32 273	0.26 321	0.53 208	0.27 290	0.73 280	0.67 393	0.33 168	0.60 372	0.27 146	0.29 231	0.45 197	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.19 338

WQFJX1	0.40 190	0.74 409	1.34 138	0.32 273	0.26 321	0.53 208	0.27 290	0.73 280	0.67 393	0.33 168	0.60 372	0.27 146	0.29 231	0.45 197	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.19 338

MM-Stereo_test3	0.40 190	0.58 338	1.75 233	0.36 366	0.30 376	0.45 120	0.30 342	0.72 268	0.59 296	0.31 155	0.43 210	0.32 180	0.23 136	0.35 113	0.29 206	0.10 187	0.20 475	0.10 161	0.08 100	0.40 515	0.11 120

rvit_stereo_0075_2	0.40 190	0.40 243	1.88 314	0.33 298	0.32 404	0.41 89	0.22 155	0.58 187	0.53 243	0.38 191	0.51 281	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 206	0.20 484	0.15 402	0.22 500	0.15 363	0.18 268	0.23 407

test_sample1	0.40 190	0.18 5	1.19 109	0.31 244	0.18 161	0.48 155	0.23 190	0.78 336	0.49 196	0.44 224	0.44 221	0.45 269	0.41 332	1.39 408	0.33 262	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.12 100	0.13 198

H2IRNET	0.40 190	0.61 347	1.90 326	0.29 198	0.17 123	0.54 218	0.18 74	0.52 144	0.50 207	0.27 136	0.56 340	0.47 290	0.35 272	0.46 208	0.33 262	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.14 338	0.32 447	0.12 160

DCANet-4	0.40 190	0.27 101	2.21 413	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.47 239	0.28 157	0.37 292	0.37 137	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

test_4	0.40 190	0.37 217	2.01 369	0.29 198	0.21 223	0.50 170	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 119	0.52 249	0.33 262	0.08 43	0.07 52	0.11 228	0.15 363	0.28 414	0.07 9

cross-raft	0.40 190	0.27 101	2.22 417	0.30 217	0.17 123	0.49 162	0.35 399	0.71 263	0.39 90	0.43 218	0.45 225	0.64 379	0.25 165	0.32 84	0.25 157	0.08 43	0.08 140	0.09 104	0.23 466	0.11 89	0.14 218

FE-Mocha	0.41 199	0.31 163	1.44 162	0.28 166	0.33 417	0.41 89	0.17 57	0.69 252	0.45 156	0.44 224	0.50 276	0.41 231	0.45 372	0.36 126	1.17 507	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.21 451	0.13 134	0.13 198

MM-Stereo_test1	0.41 199	0.39 237	2.29 431	0.38 406	0.26 321	0.44 114	0.28 310	0.63 224	0.51 215	0.40 199	0.32 147	0.26 134	0.26 181	0.46 208	0.22 103	0.09 90	0.21 484	0.10 161	0.09 133	0.39 510	0.15 253

HI	0.41 199	0.63 364	1.72 220	0.27 141	0.21 223	0.45 120	0.19 84	0.55 169	0.41 115	0.57 368	0.59 357	0.65 384	0.45 372	0.45 197	0.39 304	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.11 234	0.20 305	0.10 94

CoSv	0.41 199	0.63 364	1.72 220	0.27 141	0.21 223	0.45 120	0.19 84	0.55 169	0.41 115	0.57 368	0.59 357	0.65 384	0.45 372	0.45 197	0.39 304	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.11 234	0.20 305	0.10 94

AIO_rvc	0.41 199	0.64 368	1.29 127	0.58 530	0.39 467	0.37 59	0.24 223	0.50 122	0.43 137	0.28 141	0.23 67	0.25 120	0.16 38	0.99 364	0.19 40	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.25 378	0.85 575

test_sample2	0.41 199	0.19 8	1.23 118	0.31 244	0.17 123	0.51 180	0.27 290	0.81 360	0.55 263	0.44 224	0.45 225	0.46 282	0.38 299	1.51 429	0.30 226	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.14 218

gcap-zeroshot	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.31 244	0.32 404	0.69 432	0.21 129	0.74 286	0.52 224	0.43 218	0.35 168	0.62 367	0.24 149	0.41 161	0.24 142	0.09 90	0.16 420	0.09 104	0.31 513	0.08 28	0.09 64

GMStereo_Zeroshot	0.41 199	0.36 214	1.54 184	0.41 434	0.19 194	0.52 199	0.19 84	0.59 196	0.52 224	0.57 368	0.59 357	0.63 370	0.29 231	0.58 271	0.33 262	0.15 410	0.09 211	0.16 433	0.09 133	0.24 364	0.12 160

MIM_Stereo	0.41 199	0.60 342	1.88 314	0.31 244	0.21 223	0.50 170	0.19 84	0.64 227	0.44 141	0.43 218	0.53 306	0.43 249	0.27 201	0.51 245	0.28 190	0.08 43	0.14 376	0.11 228	0.10 170	0.26 398	0.26 438

LL-Strereo2	0.41 199	0.90 472	1.83 294	0.44 457	0.24 285	0.54 218	0.27 290	0.58 187	0.45 156	0.41 208	0.33 156	0.44 260	0.21 109	0.44 182	0.34 269	0.09 90	0.08 140	0.16 433	0.14 338	0.17 239	0.17 301

BUS	0.41 199	0.27 101	1.13 97	0.30 217	0.21 223	0.91 520	0.23 190	1.00 521	0.61 318	0.63 439	0.53 306	0.66 391	0.30 241	0.43 173	0.32 251	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

BSDual-CNN	0.41 199	0.27 101	1.13 97	0.30 217	0.21 223	0.76 468	0.31 355	1.00 521	0.61 318	0.63 439	0.53 306	0.63 370	0.37 292	0.43 173	0.38 293	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

psmg	0.41 199	0.27 101	1.13 97	0.27 141	0.21 223	0.75 464	0.36 406	0.90 432	0.61 318	0.59 400	0.59 357	0.63 370	0.37 292	0.43 173	0.38 293	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.13 134	0.11 120

GMOStereo	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

error version	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

test-v	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

CRE-IMP	0.41 199	0.22 42	1.76 239	0.48 489	0.17 123	0.79 485	0.69 537	0.52 144	0.52 224	0.47 246	0.42 208	0.45 269	0.26 181	0.41 161	0.31 240	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.09 133	0.17 239	0.23 407

test-2	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

CFNet-RSSM	0.41 199	0.32 172	2.20 412	0.27 141	0.44 493	0.52 199	0.19 84	0.76 310	0.48 190	0.43 218	0.36 174	0.54 323	0.26 181	0.33 95	0.25 157	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.38 541	0.10 66	0.09 64

DMCA	0.41 199	0.52 311	1.26 123	0.31 244	0.24 285	0.59 303	0.26 265	0.77 321	0.63 348	0.58 386	0.48 251	0.57 345	0.35 272	0.40 157	0.50 367	0.14 391	0.10 255	0.14 384	0.10 170	0.15 180	0.15 253

AE-Stereo	0.42 219	0.29 136	1.65 200	0.43 450	0.47 510	0.56 250	0.23 190	0.86 402	0.46 167	0.31 155	0.41 204	0.43 249	0.24 149	0.34 106	0.24 142	0.09 90	0.48 568	0.11 228	0.45 555	0.22 336	0.19 338

ACVNet-DCA	0.42 219	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.76 310	0.52 224	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

dd	0.42 219	0.96 492	1.77 248	0.31 244	0.17 123	0.57 268	0.26 265	0.49 115	0.68 397	0.41 208	0.40 200	0.34 192	0.27 201	0.45 197	0.40 312	0.17 447	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.21 319	0.12 160

Anonymous3	0.42 219	0.35 205	2.09 386	0.33 298	0.24 285	0.72 447	0.31 355	0.74 286	0.55 263	0.35 174	0.40 200	0.33 186	0.29 231	0.44 182	0.28 190	0.18 459	0.18 451	0.13 346	0.13 310	0.17 239	0.17 301

DCANet	0.42 219	0.77 423	1.95 351	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.48 251	0.31 172	0.41 332	0.36 126	0.39 304	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.13 134	0.23 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 219	0.86 457	1.78 253	0.28 166	0.17 123	0.52 199	0.20 105	0.62 216	0.61 318	0.50 283	0.61 382	0.39 216	0.32 257	0.35 113	0.30 226	0.07 23	0.10 255	0.09 104	0.09 133	0.35 478	0.10 94

GCAP-BAT	0.43 225	0.31 163	1.82 288	0.25 88	0.26 321	0.65 401	0.23 190	0.48 108	0.37 73	0.67 462	0.82 489	0.44 260	0.24 149	0.48 225	0.87 463	0.09 90	0.13 355	0.09 104	0.22 462	0.08 28	0.09 64

fff	0.43 225	0.77 423	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 477	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

DisPM	0.43 225	0.33 181	1.78 253	0.57 528	0.18 161	0.59 303	0.63 526	0.53 153	0.61 318	0.60 409	0.53 306	0.38 210	0.26 181	0.75 332	0.29 206	0.12 318	0.07 52	0.12 286	0.11 234	0.11 89	0.14 218

IER	0.43 225	0.38 227	1.69 209	0.26 124	0.25 304	0.66 408	0.26 265	0.71 263	0.55 263	0.54 328	0.59 357	0.60 361	0.53 424	0.52 249	0.39 304	0.11 260	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.14 160	0.11 120

test-3	0.43 225	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 404	0.45 120	0.23 190	0.71 263	0.46 167	0.51 296	0.29 115	0.45 269	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.35 529	0.29 419	0.28 452

test_1	0.43 225	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 404	0.45 120	0.23 190	0.71 263	0.46 167	0.50 283	0.29 115	0.45 269	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.35 529	0.29 419	0.29 458

rafts_anoy	0.43 225	0.89 468	1.96 360	0.32 273	0.30 376	0.48 155	0.24 223	0.62 216	0.49 196	0.37 183	0.38 187	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 269	0.10 187	0.39 556	0.13 346	0.15 363	0.17 239	0.15 253

RALAANet	0.43 225	0.98 504	1.90 326	0.32 273	0.23 271	0.48 155	0.19 84	0.67 245	0.53 243	0.48 264	0.45 225	0.39 216	0.30 241	0.48 225	0.37 286	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.14 338	0.27 408	0.10 94

csc	0.43 225	0.77 423	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 477	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

cscssc	0.43 225	0.77 423	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 477	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

rvit_105_1	0.44 235	0.54 321	1.46 166	0.36 366	0.24 285	0.51 180	0.45 466	0.75 297	0.74 455	0.45 236	0.44 221	0.44 260	0.36 278	0.62 289	0.38 293	0.20 484	0.18 451	0.18 474	0.22 462	0.18 268	0.18 321

model_zeroshot	0.44 235	0.68 386	1.97 365	0.28 166	0.18 161	0.69 432	0.21 129	0.63 224	0.40 103	1.00 539	0.34 163	0.42 245	0.20 98	0.69 318	0.24 142	0.10 187	0.22 490	0.10 161	0.22 462	0.12 100	0.10 94

testlalala2	0.44 235	0.28 125	2.59 492	0.64 543	0.56 531	0.57 268	0.20 105	0.78 336	0.52 224	0.40 199	0.39 195	0.45 269	0.21 109	0.27 33	0.22 103	0.09 90	0.10 255	0.08 42	0.29 496	0.12 100	0.10 94

1test111	0.44 235	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.76 310	0.52 224	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.96 361	0.30 226	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

tt1	0.44 235	0.64 368	1.83 294	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	0.88 519	0.31 155	0.37 177	0.25 120	0.35 272	0.63 292	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.25 378	0.36 505

RAFT-Test	0.44 235	0.38 227	2.01 369	0.27 141	0.44 493	0.64 387	0.37 414	0.72 268	0.57 278	0.45 236	0.48 251	0.65 384	0.24 149	0.35 113	0.29 206	0.09 90	0.11 303	0.09 104	0.38 541	0.10 66	0.11 120

4D-IteraStereo	0.44 235	0.96 492	2.63 497	0.27 141	0.30 376	0.45 120	0.25 243	0.52 144	0.50 207	0.40 199	0.31 141	0.40 225	0.19 86	0.35 113	0.32 251	0.09 90	0.06 24	0.12 286	0.11 234	0.19 289	0.30 469

ToySt	0.44 235	0.61 347	1.89 321	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.35 399	0.67 245	0.53 243	0.39 197	0.50 276	0.59 355	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 187	0.12 331	0.13 346	0.16 383	0.24 364	0.19 338

UDGNet	0.44 235	1.02 518	1.74 227	0.35 347	0.19 194	0.58 286	0.23 190	0.49 115	0.66 384	0.41 208	0.38 187	0.34 192	0.29 231	0.53 255	0.30 226	0.24 515	0.10 255	0.37 550	0.19 435	0.27 408	0.15 253

test_3	0.44 235	0.20 14	1.70 213	0.36 366	0.32 404	0.47 147	0.30 342	0.73 280	0.49 196	0.50 283	0.30 128	0.45 269	0.22 119	0.59 277	0.98 474	0.08 43	0.10 255	0.11 228	0.35 529	0.29 419	0.28 452

GANet-ADL	0.44 235	0.41 250	2.31 433	0.33 298	0.20 209	0.57 268	0.25 243	0.75 297	0.54 256	0.42 213	0.59 357	0.56 339	0.30 241	0.40 157	0.38 293	0.14 391	0.11 303	0.09 104	0.08 100	0.22 336	0.17 301

DeepStereo_RVC	0.44 235	0.28 125	1.92 335	0.49 491	0.17 123	0.60 315	0.59 513	0.50 122	0.52 224	0.49 276	0.45 225	0.39 216	0.86 523	0.45 197	0.33 262	0.11 260	0.08 140	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.19 338

test-1	0.44 235	0.48 298	1.69 209	0.30 217	0.27 339	0.50 170	0.28 310	0.80 356	0.43 137	0.40 199	0.54 318	0.41 231	0.24 149	0.31 75	1.16 505	0.09 90	0.20 475	0.10 161	0.17 402	0.11 89	0.26 438

raft+_RVC	0.44 235	0.67 383	1.85 299	0.34 329	0.71 557	0.51 180	0.25 243	0.64 227	0.51 215	0.35 174	0.45 225	0.32 180	0.28 216	0.43 173	0.32 251	0.09 90	0.19 464	0.10 161	0.09 133	0.20 305	0.40 525

GES	0.44 235	0.28 125	1.88 314	0.30 217	0.18 161	0.61 336	0.30 342	0.88 420	0.46 167	0.47 246	0.52 295	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 426	0.15 410	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.15 180	0.17 301

AFF-stereo	0.44 235	0.96 492	1.78 253	0.31 244	0.15 67	0.50 170	0.21 129	0.64 227	0.63 348	0.47 246	0.64 415	0.49 303	0.34 270	0.46 208	0.31 240	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.10 170	0.37 493	0.10 94

FENet	0.44 235	0.30 151	2.42 454	0.32 273	0.17 123	0.58 286	0.22 155	0.77 321	0.59 296	0.47 246	0.42 208	0.55 327	0.38 299	0.49 236	0.47 351	0.12 318	0.09 211	0.12 286	0.11 234	0.13 134	0.16 282

AdaStereo	0.44 235	0.38 227	1.79 274	0.34 329	0.20 209	0.57 268	0.28 310	0.92 453	0.69 407	0.52 305	0.55 328	0.61 363	0.33 262	0.48 225	0.39 304	0.17 447	0.08 140	0.17 454	0.11 234	0.18 268	0.12 160
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.
AIO-test1	0.45 253	0.87 460	2.27 427	0.33 298	0.33 417	0.50 170	0.22 155	0.74 286	0.66 384	0.29 146	0.41 204	0.29 164	0.22 119	0.73 328	0.29 206	0.09 90	0.08 140	0.12 286	0.14 338	0.30 430	0.22 383

StereoVision	0.45 253	0.72 399	1.94 348	0.33 298	0.32 404	0.47 147	0.26 265	0.68 249	0.57 278	0.32 164	0.89 506	0.45 269	0.27 201	0.49 236	0.36 280	0.13 348	0.15 402	0.16 433	0.15 363	0.19 289	0.13 198

ADStereo(finetuned)	0.45 253	0.77 423	2.12 394	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.48 251	0.31 172	0.76 507	0.37 137	0.38 293	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.13 134	0.23 407

PFNet+	0.45 253	0.37 217	1.86 307	0.46 476	0.18 161	0.58 286	0.77 549	0.52 144	0.64 356	0.56 357	0.48 251	0.39 216	0.26 181	0.93 358	0.32 251	0.13 348	0.09 211	0.14 384	0.13 310	0.12 100	0.15 253

RAFT	0.45 253	0.92 474	1.59 191	0.34 329	0.19 194	0.46 140	0.35 399	0.65 233	0.49 196	0.49 276	0.49 268	0.70 424	0.40 321	0.47 219	0.32 251	0.11 260	0.16 420	0.14 384	0.13 310	0.51 545	0.13 198

TestStereo	0.45 253	0.54 321	2.11 391	0.29 198	0.16 94	0.43 107	0.24 223	0.54 164	0.45 156	0.37 183	0.46 233	0.34 192	0.27 201	1.98 512	0.27 180	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.14 160	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 253	0.46 286	2.23 421	0.25 88	0.19 194	0.56 250	0.21 129	0.77 321	0.60 301	0.49 276	0.56 340	0.69 414	0.47 395	0.52 249	0.31 240	0.11 260	0.10 255	0.15 414	0.10 170	0.17 239	0.14 218

RALCasStereoNet	0.45 253	0.88 464	1.85 299	0.30 217	0.26 321	0.49 162	0.26 265	0.58 187	0.51 215	0.36 179	0.48 251	0.36 200	0.28 216	0.55 263	0.34 269	0.10 187	0.53 570	0.09 104	0.08 100	0.25 378	0.34 495

ACVNet	0.45 253	0.44 275	1.79 274	0.28 166	0.21 223	0.59 303	0.36 406	0.66 236	0.68 397	0.45 236	0.59 357	0.69 414	0.40 321	0.44 182	0.55 386	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.34 467	0.10 94

ccs_rob	0.45 253	0.46 286	2.22 417	0.26 124	0.19 194	0.56 250	0.21 129	0.77 321	0.60 301	0.49 276	0.56 340	0.69 414	0.47 395	0.52 249	0.31 240	0.11 260	0.09 211	0.16 433	0.10 170	0.17 239	0.14 218

Reg-Stereo(zero)	0.46 263	0.17 1	2.10 390	0.24 69	0.34 426	0.51 180	0.42 440	0.50 122	0.54 256	0.37 183	0.46 233	0.54 323	0.60 455	0.43 173	1.10 495	0.08 43	0.09 211	0.08 42	0.22 462	0.12 100	0.22 383

xx1	0.46 263	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	1.01 540	0.31 155	0.38 187	0.46 282	0.36 278	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.12 286	0.12 274	0.12 100	0.14 218

rrr	0.46 263	0.34 196	3.08 552	0.27 141	0.16 94	0.45 120	0.28 310	1.09 551	0.51 215	0.24 96	0.21 46	0.26 134	0.25 165	0.64 294	0.52 375	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.29 496	0.16 217	0.25 428

MSKI-zero shot	0.46 263	0.38 227	2.47 468	0.27 141	0.43 492	0.56 250	0.20 105	0.77 321	0.43 137	0.60 409	0.51 281	0.44 260	0.17 46	0.68 312	0.21 82	0.09 90	0.29 527	0.09 104	0.32 519	0.14 160	0.10 94

PCWNet_CMD	0.46 263	0.45 283	2.28 429	0.26 124	0.20 209	0.55 233	0.21 129	0.75 297	0.64 356	0.48 264	0.55 328	0.68 407	0.57 442	0.46 208	0.30 226	0.11 260	0.10 255	0.14 384	0.10 170	0.18 268	0.14 218

testlalala_base	0.46 263	0.30 151	1.82 288	0.34 329	0.27 339	0.55 233	0.21 129	0.85 391	0.32 20	0.32 164	0.39 195	0.31 172	0.23 136	0.30 68	0.28 190	0.95 582	0.30 531	0.09 104	0.21 451	1.03 577	0.18 321

RAFT_CTSACE	0.46 263	0.76 414	2.07 380	0.35 347	0.30 376	0.54 218	0.30 342	0.61 212	0.48 190	0.49 276	0.76 476	0.55 327	0.36 278	0.58 271	0.22 103	0.08 43	0.13 355	0.11 228	0.10 170	0.41 518	0.08 40

NRIStereo	0.46 263	0.25 78	1.77 248	0.47 481	0.16 94	0.95 524	0.74 545	0.51 130	0.56 274	0.48 264	0.39 195	0.59 355	0.29 231	0.77 340	0.32 251	0.11 260	0.13 355	0.11 228	0.09 133	0.21 319	0.24 419

ICVP	0.46 263	0.29 136	2.41 452	0.33 298	0.22 250	0.59 303	0.55 500	0.75 297	0.50 207	0.44 224	0.60 372	0.49 303	0.35 272	0.53 255	0.37 286	0.16 431	0.16 420	0.14 384	0.11 234	0.15 180	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 263	0.49 301	1.65 200	0.38 406	0.29 361	0.58 286	0.22 155	0.75 297	0.62 336	0.47 246	0.49 268	0.48 301	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.17 239	0.17 301

test_xeample3	0.46 263	0.34 196	2.99 546	0.37 389	0.16 94	0.49 162	0.33 386	1.06 546	0.44 141	0.25 115	0.23 67	0.24 106	0.25 165	0.49 236	0.56 394	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.40 547	0.17 239	0.26 438

SFCPSM	0.46 263	0.24 73	2.35 442	0.27 141	0.27 339	0.70 439	0.32 378	0.96 488	0.63 348	0.49 276	0.52 295	0.43 249	0.36 278	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 211	0.12 286	0.16 383	0.16 217	0.12 160

UPFNet	0.46 263	0.28 125	1.73 223	0.33 298	0.32 404	0.65 401	0.38 421	0.83 373	0.59 296	0.57 368	0.52 295	0.61 363	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 346	0.12 274	0.15 180	0.11 120

MSMDNet	0.46 263	0.44 275	2.28 429	0.26 124	0.20 209	0.55 233	0.21 129	0.75 297	0.64 356	0.48 264	0.55 328	0.68 407	0.56 436	0.46 208	0.30 226	0.11 260	0.10 255	0.13 346	0.10 170	0.18 268	0.15 253

HITNet	0.46 263	0.92 474	2.09 386	0.33 298	0.14 43	0.55 233	0.22 155	0.83 373	0.56 274	0.51 296	0.49 268	0.48 301	0.37 292	0.48 225	0.54 385	0.09 90	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.23 349	0.09 64
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
ISRNet	0.47 278	0.44 275	1.55 186	0.37 389	0.31 396	0.49 162	0.19 84	0.75 297	0.66 384	0.63 439	0.71 460	0.67 400	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 497	0.20 445	0.21 319	0.25 428

test_sample7	0.47 278	0.33 181	1.49 176	0.34 329	0.20 209	0.51 180	0.30 342	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.11 379	0.38 293	0.17 447	0.14 376	0.16 433	0.15 363	0.19 289	0.18 321

cc1	0.47 278	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	1.01 540	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.25 378	0.40 525

ffm	0.47 278	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.74 286	0.88 519	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	0.63 292	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.15 414	0.13 310	0.25 378	0.36 505

hknet	0.47 278	0.29 136	1.70 213	0.30 217	0.24 285	0.76 468	0.31 355	1.00 521	0.64 356	0.63 439	0.53 306	0.80 469	0.38 299	0.77 340	0.37 286	0.11 260	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 406	1.91 332	0.33 298	0.15 67	0.56 250	0.25 243	0.85 391	0.58 289	0.54 328	0.51 281	0.57 345	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.20 305	0.16 282

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 181	1.20 113	0.33 298	0.18 161	0.60 315	0.29 334	0.94 470	0.80 495	0.50 283	0.49 268	0.53 317	0.59 451	1.25 398	0.64 419	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	0.18 268	0.23 407

qqq1	0.48 284	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.09 104	0.08 100	0.14 160	0.11 120

fff1	0.48 284	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.09 104	0.08 100	0.14 160	0.11 120

MyStereo04	0.48 284	0.40 243	2.65 501	0.29 198	0.23 271	0.60 315	0.31 355	0.83 373	0.75 468	0.47 246	0.36 174	0.53 317	0.42 350	0.53 255	0.39 304	0.09 90	0.18 451	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.19 338

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 307	2.32 434	0.26 124	0.22 250	0.57 268	0.22 155	0.85 391	0.65 369	0.53 315	0.64 415	0.68 407	0.44 368	0.54 259	0.31 240	0.13 348	0.12 331	0.16 433	0.11 234	0.19 289	0.17 301

anonymousa	0.48 284	0.46 286	2.44 460	0.29 198	0.34 426	0.61 336	0.25 243	0.66 236	0.54 256	0.53 315	0.77 479	0.73 437	0.46 387	0.33 95	0.31 240	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.29 496	0.10 66	0.19 338

NF-Stereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.44 458	0.66 236	0.61 318	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.45 418	0.79 455	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.16 282

OCTAStereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.61 318	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.80 456	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 101	1.85 299	0.51 500	0.17 123	0.61 336	0.40 429	0.61 212	0.57 278	0.52 305	0.48 251	0.39 216	0.25 165	1.46 419	0.77 449	0.12 318	0.08 140	0.13 346	0.12 274	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 284	0.27 101	1.85 299	0.51 500	0.17 123	0.61 336	0.40 429	0.61 212	0.57 278	0.52 305	0.48 251	0.39 216	0.25 165	1.46 419	0.77 449	0.12 318	0.08 140	0.13 346	0.12 274	0.12 100	0.14 218

KYRaft	0.48 284	0.29 136	1.75 233	0.33 298	0.21 223	0.75 464	0.44 458	0.58 187	0.57 278	0.64 449	0.93 514	0.53 317	0.72 496	0.60 283	0.24 142	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.14 338	0.12 100	0.54 548

RE-Stereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.60 301	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.78 451	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

TVStereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.60 301	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.78 451	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

111	0.48 284	1.09 527	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.59 303	0.26 265	0.83 373	0.78 487	0.48 264	0.52 295	0.56 339	0.38 299	0.49 236	0.38 293	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.23 349	0.35 497

acv_ft	0.48 284	0.44 275	1.76 239	0.32 273	0.41 483	0.63 374	0.28 310	0.81 360	0.68 397	0.61 418	0.59 357	0.69 414	0.45 372	0.44 182	0.63 414	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.41 518	0.10 94

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 444	1.85 299	0.30 217	0.27 339	0.64 387	0.26 265	0.74 286	0.55 263	0.48 264	0.53 306	0.63 370	0.41 332	0.88 357	0.38 293	0.15 410	0.10 255	0.17 454	0.17 402	0.18 268	0.15 253

MLCV	0.48 284	0.89 468	1.85 299	0.29 198	0.14 43	0.59 303	0.23 190	0.72 268	0.59 296	0.66 458	0.66 426	0.55 327	0.36 278	1.03 370	0.49 362	0.09 90	0.06 24	0.09 104	0.07 68	0.19 289	0.11 120

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 549	1.99 366	0.39 416	0.22 250	0.56 250	0.19 84	0.75 297	0.61 318	0.45 236	0.62 387	0.41 231	0.31 250	0.70 323	0.32 251	0.11 260	0.08 140	0.14 384	0.13 310	0.36 485	0.12 160

AIO-test2	0.49 302	1.15 539	1.96 360	0.42 445	0.37 458	0.50 170	0.23 190	0.79 352	0.70 416	0.33 168	0.53 306	0.27 146	0.22 119	0.67 309	0.29 206	0.73 573	0.08 140	0.13 346	0.17 402	0.17 239	0.18 321

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 136	2.49 471	0.29 198	0.22 250	0.53 208	0.52 489	0.58 187	0.49 196	0.69 471	0.46 233	0.79 465	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 414	0.12 274	0.20 305	0.20 356

MyStereo05	0.49 302	0.41 250	2.72 510	0.30 217	0.23 271	0.60 315	0.30 342	0.82 367	0.77 482	0.52 305	0.37 177	0.51 309	0.42 350	0.52 249	0.38 293	0.09 90	0.17 440	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.20 356

HH	0.49 302	0.49 301	2.78 523	0.50 495	0.41 483	0.38 70	0.23 190	0.72 268	0.38 78	0.63 439	0.48 251	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 82	0.09 90	0.17 440	0.10 161	0.09 133	0.16 217	0.12 160

HanStereo	0.49 302	0.49 301	2.78 523	0.50 495	0.41 483	0.38 70	0.23 190	0.72 268	0.38 78	0.63 439	0.48 251	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 82	0.09 90	0.17 440	0.10 161	0.09 133	0.16 217	0.12 160

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 263	2.54 484	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

scenet	0.49 302	0.43 263	2.54 484	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

ssnet	0.49 302	0.43 263	2.54 484	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

TestStereo1	0.49 302	0.81 440	1.85 299	0.39 416	0.57 534	0.56 250	0.34 391	0.75 297	0.69 407	0.44 224	0.63 399	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 206	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.33 456	0.26 438

SA-5K	0.49 302	0.81 440	1.85 299	0.39 416	0.57 534	0.56 250	0.34 391	0.75 297	0.69 407	0.44 224	0.63 399	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 206	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.33 456	0.26 438

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 151	1.76 239	0.60 539	0.23 271	0.63 374	0.42 440	0.62 216	0.60 301	0.59 400	1.03 530	0.43 249	0.72 496	0.60 283	0.33 262	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.09 133	0.11 89	0.43 532

test_sample4	0.50 313	0.42 258	1.88 314	0.32 273	0.19 194	0.56 250	0.26 265	0.93 461	0.65 369	0.54 328	0.54 318	0.45 269	0.36 278	1.79 477	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

test_sample3	0.50 313	0.41 250	1.88 314	0.32 273	0.19 194	0.57 268	0.25 243	0.92 453	0.64 356	0.52 305	0.49 268	0.47 290	0.35 272	1.79 477	0.37 286	0.13 348	0.10 255	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.16 282

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 181	0.93 77	0.26 124	0.22 250	0.46 140	0.20 105	1.10 552	1.34 569	3.16 606	0.32 147	0.22 83	0.20 98	0.30 68	0.22 103	0.10 187	0.09 211	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.19 338

SMFormer	0.50 313	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.49 362	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.15 180	0.16 282

tta	0.50 313	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.49 362	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.11 120

DCRE	0.50 313	0.63 364	2.13 396	0.30 217	0.23 271	0.45 120	0.24 223	0.59 196	0.53 243	0.50 283	2.10 575	0.42 245	0.26 181	0.35 113	0.23 117	0.09 90	0.14 376	0.10 161	0.32 519	0.16 217	0.15 253

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 457	1.82 288	0.37 389	0.75 559	0.54 218	0.34 391	0.77 321	0.63 348	0.38 191	0.55 328	0.34 192	0.29 231	0.68 312	0.27 180	0.09 90	0.07 52	0.11 228	0.51 563	0.29 419	0.41 530

NINENet	0.50 313	0.33 181	1.69 209	0.55 522	0.25 304	0.91 520	0.23 190	0.98 501	0.71 426	0.53 315	0.55 328	0.66 391	0.30 241	1.22 392	0.32 251	0.15 410	0.13 355	0.16 433	0.11 234	0.16 217	0.13 198

SA	0.50 313	0.75 413	1.95 351	0.31 244	0.61 547	0.57 268	0.31 355	0.91 444	0.73 451	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 206	0.09 90	0.09 211	0.13 346	0.32 519	0.30 430	0.10 94

CSP-Net	0.50 313	0.39 237	1.25 121	0.29 198	0.23 271	0.77 476	0.35 399	0.86 402	0.57 278	0.59 400	0.59 357	0.65 384	0.40 321	1.77 472	0.44 336	0.16 431	0.11 303	0.10 161	0.10 170	0.20 305	0.14 218

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 409	2.90 537	0.31 244	0.20 209	0.58 286	0.29 334	0.87 411	0.64 356	0.47 246	0.47 239	0.56 339	0.33 262	0.46 208	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 104	0.09 133	0.14 160	0.21 368

RAFT_R40	0.50 313	0.21 26	1.76 239	0.50 495	0.40 476	0.61 336	0.53 493	0.56 176	0.60 301	0.56 357	0.54 318	0.55 327	0.51 416	1.57 439	0.53 379	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.09 64

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 60	2.41 452	0.54 515	0.24 285	0.77 476	0.46 469	0.59 196	0.57 278	0.58 386	0.73 467	0.47 290	0.43 360	0.68 312	0.27 180	0.10 187	0.06 24	0.13 346	0.13 310	0.14 160	0.44 534

MMNet	0.50 313	0.48 298	1.93 338	0.33 298	0.27 339	0.79 485	0.28 310	0.81 360	0.74 455	0.60 409	0.56 340	0.59 355	0.55 432	0.79 345	0.59 405	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.11 234	0.13 134	0.14 218

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 393	1.94 348	0.29 198	0.26 321	0.63 374	0.31 355	0.80 356	0.48 190	0.61 418	0.55 328	0.66 391	0.38 299	0.98 363	0.40 312	0.19 474	0.14 376	0.14 384	0.14 338	0.23 349	0.17 301

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 250	1.50 179	0.33 298	0.21 223	0.68 426	0.26 265	0.81 360	0.68 397	0.67 462	0.68 437	0.73 437	0.42 350	1.10 376	0.59 405	0.11 260	0.08 140	0.14 384	0.14 338	0.25 378	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 313	1.15 539	1.73 223	0.31 244	0.21 223	0.58 286	0.22 155	0.95 483	0.82 502	0.58 386	0.62 387	0.57 345	0.39 313	0.84 350	0.40 312	0.11 260	0.08 140	0.09 104	0.06 16	0.21 319	0.13 198

G2L-ROB	0.51 330	0.95 489	1.96 360	0.29 198	0.22 250	0.59 303	0.28 310	0.76 310	0.57 278	0.55 346	0.45 225	0.70 424	0.32 257	1.38 407	0.47 351	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.20 305	0.13 198

DFGA-Net	0.51 330	1.06 523	1.75 233	0.30 217	0.24 285	0.54 218	0.22 155	0.63 224	0.60 301	0.48 264	0.51 281	0.35 196	0.27 201	1.82 485	0.53 379	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.12 274	0.37 493	0.15 253

test_sample5	0.51 330	0.43 263	1.83 294	0.32 273	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.92 453	0.65 369	0.53 315	0.59 357	0.45 269	0.36 278	1.87 494	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

DualNet	0.51 330	0.43 263	1.83 294	0.32 273	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.92 453	0.65 369	0.54 328	0.62 387	0.45 269	0.36 278	1.87 494	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

test_5	0.51 330	0.87 460	1.99 366	0.37 389	0.65 551	0.58 286	0.35 399	0.78 336	0.62 336	0.48 264	0.55 328	0.45 269	0.40 321	0.72 327	0.30 226	0.09 90	0.07 52	0.12 286	0.12 274	0.33 456	0.38 515

Sa-1000	0.51 330	0.72 399	1.90 326	0.31 244	0.60 543	0.60 315	0.31 355	0.94 470	0.71 426	0.52 305	0.83 490	0.42 245	0.33 262	0.68 312	0.28 190	0.10 187	0.09 211	0.13 346	0.29 496	0.29 419	0.10 94

dad	0.51 330	1.01 514	1.74 227	0.29 198	0.19 194	0.60 315	0.26 265	0.52 144	0.75 468	0.63 439	0.63 399	0.63 370	0.33 262	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 553	0.18 415	0.22 336	0.14 218

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 227	1.65 200	0.35 347	0.21 223	0.67 414	0.26 265	0.74 286	0.55 263	0.42 213	0.52 295	0.70 424	0.45 372	1.91 505	0.57 398	0.15 410	0.13 355	0.11 228	0.13 310	0.15 180	0.20 356

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 101	1.78 253	1.79 595	0.19 194	0.62 357	0.45 466	0.57 181	0.60 301	0.61 418	0.48 251	0.41 231	0.24 149	0.46 208	1.00 480	0.12 318	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.12 100	0.13 198

CFNet-ft	0.51 330	0.76 414	1.79 274	0.28 166	0.30 376	0.63 374	0.28 310	0.66 236	0.55 263	0.45 236	0.57 348	0.74 443	0.41 332	1.46 419	0.42 321	0.14 391	0.10 255	0.28 527	0.13 310	0.18 268	0.14 218

STTStereo	0.51 330	0.69 390	2.14 401	0.36 366	0.30 376	0.61 336	0.32 378	0.77 321	0.60 301	0.60 409	0.54 318	0.67 400	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 431	0.15 402	0.17 454	0.20 445	0.16 217	0.15 253

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 414	1.79 274	0.28 166	0.30 376	0.63 374	0.28 310	0.66 236	0.55 263	0.45 236	0.57 348	0.74 443	0.41 332	1.46 419	0.42 321	0.14 391	0.10 255	0.28 527	0.13 310	0.18 268	0.14 218

iResNet	0.51 330	0.76 414	2.59 492	0.41 434	0.17 123	0.64 387	0.27 290	0.82 367	0.70 416	0.57 368	0.64 415	0.43 249	0.36 278	0.70 323	0.52 375	0.10 187	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.21 319	0.13 198

test_sample6	0.52 343	0.44 275	1.81 281	0.33 298	0.18 161	0.55 233	0.27 290	0.94 470	0.66 384	0.54 328	0.62 387	0.47 290	0.36 278	1.97 511	0.38 293	0.14 391	0.10 255	0.13 346	0.13 310	0.17 239	0.16 282

CoDeX	0.52 343	0.43 263	2.25 424	0.29 198	0.26 321	0.61 336	0.32 378	0.99 513	0.68 397	0.48 264	0.55 328	0.52 315	0.40 321	1.60 446	0.35 277	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.13 134	0.12 160

SepStereo	0.52 343	0.35 205	1.55 186	0.33 298	0.34 426	0.50 170	0.42 440	0.83 373	0.74 455	0.83 517	0.68 437	0.56 339	0.48 404	1.56 435	0.46 342	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.18 268	0.15 253

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 541	0.53 523	0.62 357	0.66 529	0.55 169	0.61 318	0.58 386	0.53 306	0.52 315	0.60 455	1.59 445	0.29 206	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.10 94

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 395	2.39 449	0.40 427	0.21 223	0.74 458	0.31 355	1.02 533	0.64 356	0.61 418	0.63 399	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 211	0.12 286	0.09 133	0.23 349	0.12 160

delet	0.52 343	0.54 321	1.62 198	0.31 244	0.35 439	0.74 458	0.46 469	0.85 391	0.74 455	0.55 346	0.60 372	0.67 400	0.50 414	1.12 382	0.57 398	0.11 260	0.11 303	0.13 346	0.14 338	0.16 217	0.12 160

IGEV-FE	0.53 349	0.34 196	2.91 538	0.32 273	0.18 161	0.54 218	0.21 129	0.72 268	0.42 126	0.81 511	0.51 281	0.70 424	0.41 332	0.48 225	1.13 499	0.09 90	0.15 402	0.10 161	0.35 529	0.19 289	0.09 64

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 181	2.91 538	0.32 273	0.18 161	0.54 218	0.21 129	0.72 268	0.42 126	0.81 511	0.51 281	0.71 429	0.41 332	0.48 225	1.13 499	0.09 90	0.15 402	0.10 161	0.35 529	0.19 289	0.09 64

TRStereo	0.53 349	0.76 414	2.38 447	0.42 445	0.29 361	0.69 432	0.23 190	1.81 588	0.55 263	0.36 179	0.32 147	0.47 290	0.40 321	0.46 208	0.25 157	0.12 318	0.11 303	0.11 228	0.41 550	0.13 134	0.32 483

RAFT-345	0.53 349	0.30 151	2.34 439	0.38 406	0.34 426	0.58 286	0.42 440	0.47 100	0.61 318	0.51 296	1.00 525	0.43 249	0.28 216	1.57 439	0.82 458	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.10 66	0.08 40

cf-r	0.53 349	0.81 440	2.15 402	0.33 298	0.28 353	0.60 315	0.28 310	0.78 336	0.64 356	0.51 296	0.60 372	0.75 449	0.40 321	1.32 401	0.43 330	0.13 348	0.09 211	0.11 228	0.12 274	0.15 180	0.14 218

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 444	1.78 253	0.31 244	0.25 304	0.58 286	0.28 310	0.84 384	0.60 301	0.50 283	0.61 382	0.67 400	0.43 360	1.68 457	0.42 321	0.15 410	0.10 255	0.14 384	0.16 383	0.15 180	0.13 198

WQFJX	0.54 355	0.88 464	1.81 281	0.37 389	0.30 376	0.61 336	0.41 435	0.85 391	0.68 397	0.44 224	0.60 372	0.39 216	0.51 416	1.64 451	0.40 312	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.10 170	0.24 364	0.16 282

MyStereo8	0.54 355	0.80 435	2.76 518	0.32 273	0.33 417	0.71 441	0.20 105	0.87 411	0.57 278	0.51 296	0.59 357	0.50 306	0.33 262	0.68 312	0.55 386	0.10 187	0.29 527	0.10 161	0.13 310	0.21 319	0.34 495

MyStereo06	0.54 355	0.41 250	2.68 504	0.30 217	0.23 271	0.60 315	0.30 342	0.81 360	0.44 141	0.84 519	0.52 295	0.78 460	0.58 448	0.48 225	1.10 495	0.09 90	0.17 440	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.20 356

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 514	2.08 385	0.27 141	0.21 223	0.49 162	0.28 310	0.73 280	0.58 289	0.40 199	0.61 382	0.62 367	0.46 387	1.78 473	0.47 351	0.09 90	0.07 52	0.11 228	0.10 170	0.39 510	0.12 160

IPLGR	0.54 355	0.56 333	2.68 504	0.36 366	0.18 161	0.62 357	0.54 497	1.02 533	0.64 356	0.73 488	0.46 233	0.47 290	0.45 372	1.12 382	0.29 206	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.09 133	0.19 289	0.12 160

AACVNet	0.54 355	0.78 431	1.73 223	0.36 366	0.21 223	0.57 268	0.25 243	0.71 263	0.51 215	0.55 346	0.59 357	0.64 379	0.41 332	2.13 529	0.41 319	0.14 391	0.11 303	0.14 384	0.11 234	0.33 456	0.15 253

LCNet	0.54 355	0.37 217	1.78 253	0.92 567	0.22 250	0.96 525	0.30 342	0.59 196	0.58 289	0.51 296	0.55 328	0.41 231	0.76 507	0.84 350	0.26 170	0.09 90	0.06 24	0.12 286	0.18 415	0.98 576	0.39 521

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 316	1.78 253	0.46 476	0.21 223	0.58 286	0.43 447	0.65 233	0.66 384	0.54 328	0.50 276	0.49 303	0.51 416	1.58 443	1.01 484	0.11 260	0.25 514	0.13 346	0.10 170	0.15 180	0.13 198

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 460	1.95 351	0.47 481	0.25 304	0.62 357	0.37 414	1.00 521	0.74 455	0.53 315	0.54 318	0.59 355	0.44 368	1.10 376	0.46 342	0.15 410	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.26 398	0.19 338

UNet	0.54 355	0.44 275	2.83 527	0.31 244	0.33 417	0.74 458	0.27 290	0.82 367	0.61 318	0.53 315	0.54 318	0.72 432	0.54 427	0.78 344	0.56 394	0.11 260	0.09 211	0.13 346	0.11 234	0.14 160	0.12 160

HGLStereo	0.54 355	0.69 390	2.00 368	0.35 347	0.40 476	0.66 408	0.30 342	0.83 373	0.62 336	0.57 368	0.69 446	0.69 414	0.54 427	1.07 373	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 346	0.11 234	0.19 289	0.17 301

DSFCA	0.54 355	0.35 205	1.41 155	0.28 166	0.28 353	0.79 485	0.88 558	0.76 310	0.70 416	0.72 484	0.66 426	0.67 400	0.57 442	1.17 388	0.63 414	0.16 431	0.14 376	0.13 346	0.14 338	0.16 217	0.13 198

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 330	1.49 176	0.36 366	0.25 304	0.65 401	0.36 406	0.80 356	0.70 416	0.72 484	0.69 446	0.83 479	0.46 387	1.53 432	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 384	0.14 338	0.14 160	0.13 198

G2L-Stereo_test	0.55 368	0.97 500	1.89 321	0.33 298	0.24 285	0.75 464	0.38 421	0.79 352	0.60 301	0.60 409	0.54 318	0.74 443	0.39 313	1.56 435	0.43 330	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.08 100	0.28 414	0.13 198

G2L-Stereo	0.55 368	0.85 454	2.18 409	0.31 244	0.27 339	0.59 303	0.27 290	0.77 321	0.55 263	0.54 328	0.52 295	0.71 429	0.36 278	1.75 469	0.50 367	0.13 348	0.11 303	0.13 346	0.11 234	0.29 419	0.15 253

ssnet_v2	0.55 368	0.60 342	1.86 307	0.32 273	0.22 250	0.72 447	0.44 458	0.94 470	0.74 455	0.63 439	0.54 318	0.81 472	0.47 395	0.77 340	0.70 433	0.16 431	0.14 376	0.14 384	0.14 338	0.30 430	0.30 469

raft_robust	0.55 368	0.84 450	1.73 223	0.28 166	0.54 525	0.53 208	0.25 243	0.88 420	0.75 468	0.48 264	0.46 233	0.76 454	0.75 505	1.46 419	0.27 180	0.09 90	0.10 255	0.10 161	0.30 506	0.26 398	0.16 282

XX-Stereo	0.55 368	0.54 321	3.50 578	0.48 489	0.39 467	0.54 218	0.17 57	0.89 426	0.40 103	0.44 224	0.65 424	0.85 488	0.19 86	0.77 340	0.21 82	0.10 187	0.14 376	0.10 161	0.32 519	0.17 239	0.14 218

ac_64	0.55 368	0.46 286	1.92 335	0.36 366	0.34 426	0.63 374	0.31 355	0.82 367	0.61 318	0.55 346	0.51 281	0.89 502	0.48 404	1.83 486	0.55 386	0.14 391	0.11 303	0.12 286	0.12 274	0.18 268	0.12 160

GANet-RSSM	0.55 368	0.73 406	1.90 326	0.36 366	0.26 321	0.59 303	0.27 290	0.78 336	0.52 224	0.47 246	0.57 348	0.63 370	0.45 372	1.92 509	0.43 330	0.14 391	0.10 255	0.25 519	0.11 234	0.34 467	0.14 218

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 368	0.92 474	2.36 445	0.38 406	0.37 458	0.60 315	0.28 310	0.82 367	0.62 336	0.62 429	0.55 328	0.72 432	0.45 372	1.00 366	0.43 330	0.15 410	0.11 303	0.14 384	0.14 338	0.15 180	0.16 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 376	0.29 136	1.27 125	0.26 124	0.16 94	0.44 114	0.16 47	0.44 72	0.35 42	5.31 611	0.19 33	0.22 83	0.19 86	0.24 10	1.08 492	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.13 198

CBFPSM	0.56 376	0.91 473	1.82 288	0.28 166	0.23 271	0.71 441	0.37 414	0.72 268	0.64 356	0.50 283	0.49 268	1.03 533	0.83 516	0.62 289	1.35 524	0.10 187	0.12 331	0.10 161	0.10 170	0.18 268	0.19 338

CRFU-Net	0.56 376	0.38 227	1.86 307	0.46 476	0.26 321	0.82 497	0.36 406	0.90 432	0.49 196	0.62 429	0.59 357	0.78 460	1.35 564	1.00 366	0.48 357	0.15 410	0.14 376	0.17 454	0.10 170	0.19 289	0.14 218

CIPLG	0.56 376	1.19 545	2.46 463	0.80 558	0.31 396	0.61 336	0.57 509	0.76 310	0.57 278	0.56 357	0.63 399	0.41 231	0.30 241	0.45 197	0.40 312	0.11 260	0.20 475	0.13 346	0.13 310	0.35 478	0.19 338

DAS	0.56 376	0.35 205	1.55 186	0.33 298	0.34 426	0.50 170	0.42 440	0.83 373	0.74 455	0.83 517	0.68 437	0.56 339	0.48 404	2.40 549	0.46 342	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.18 268	0.15 253

AASNet	0.56 376	1.03 519	2.34 439	0.37 389	0.33 417	0.65 401	0.29 334	0.96 488	0.73 451	0.54 328	0.60 372	0.55 327	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.43 526	0.24 419

ACRE	0.56 376	1.14 535	2.77 521	0.76 554	0.28 353	0.60 315	0.56 505	0.76 310	0.58 289	0.55 346	0.62 387	0.41 231	0.29 231	0.44 182	0.39 304	0.11 260	0.19 464	0.13 346	0.14 338	0.36 485	0.18 321

iinet-f	0.57 383	0.93 480	2.27 427	0.31 244	0.25 304	0.83 500	0.33 386	0.81 360	0.65 369	0.54 328	0.63 399	0.73 437	0.67 484	0.73 328	0.67 426	0.13 348	0.13 355	0.11 228	0.10 170	0.43 526	0.16 282

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 383	0.87 460	2.11 391	0.32 273	0.30 376	0.84 502	0.40 429	0.88 420	0.72 436	0.65 456	0.73 467	0.66 391	0.57 442	0.93 358	0.71 436	0.13 348	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.15 180	0.14 218

psm_up	0.57 383	0.61 347	1.83 294	0.35 347	0.30 376	0.64 387	0.37 414	0.90 432	0.68 397	0.59 400	0.55 328	0.68 407	0.54 427	1.91 505	0.46 342	0.16 431	0.15 402	0.16 433	0.15 363	0.23 349	0.13 198

GwcNet-RSSM	0.57 383	0.94 482	2.13 396	0.32 273	0.25 304	0.60 315	0.30 342	0.80 356	0.66 384	0.52 305	0.64 415	0.71 429	0.40 321	1.79 477	0.50 367	0.13 348	0.09 211	0.12 286	0.12 274	0.21 319	0.15 253

DISCO	0.57 383	0.34 196	1.87 312	0.45 471	0.34 426	0.84 502	0.35 399	0.84 384	0.78 487	0.59 400	0.63 399	1.06 540	0.53 424	1.10 376	0.82 458	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.22 336	0.18 321

coex_refinement	0.58 388	0.94 482	1.87 312	0.38 406	0.25 304	0.64 387	0.34 391	0.83 373	0.65 369	0.60 409	0.63 399	0.81 472	0.48 404	1.85 493	0.56 394	0.13 348	0.09 211	0.10 161	0.10 170	0.16 217	0.16 282

PSMNet-RUCA	0.58 388	0.82 444	1.89 321	0.59 535	0.56 531	0.64 387	0.36 406	0.84 384	0.69 407	0.51 296	0.68 437	0.53 317	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 558	0.29 496	0.48 538	0.30 469

FACV-RUCA	0.58 388	0.40 243	1.78 253	0.43 450	1.67 599	0.48 155	0.28 310	0.69 252	0.62 336	0.40 199	0.53 306	0.33 186	0.63 472	0.40 157	0.31 240	0.13 348	0.11 303	0.62 567	0.12 274	0.70 562	0.98 583

UGAM	0.58 388	0.47 295	2.21 413	0.30 217	0.19 194	0.53 208	0.34 391	0.59 196	0.63 348	0.44 224	0.73 467	0.78 460	0.37 292	2.58 565	0.39 304	0.10 187	0.08 140	0.17 454	0.14 338	0.42 524	0.17 301

iRaft-Stereo_20w	0.58 388	0.39 237	1.96 360	0.45 471	0.32 404	0.92 522	0.57 509	1.14 557	0.56 274	0.81 511	0.40 200	0.55 327	0.69 489	0.65 305	1.04 489	0.09 90	0.16 420	0.09 104	0.36 538	0.17 239	0.25 428

IPLGR_C	0.58 388	1.25 552	2.72 510	0.80 558	0.31 396	0.60 315	0.61 519	0.76 310	0.58 289	0.56 357	0.62 387	0.41 231	0.31 250	0.43 173	0.40 312	0.11 260	0.22 490	0.13 346	0.15 363	0.35 478	0.19 338

CFNet	0.58 388	0.96 492	1.78 253	0.33 298	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.88 420	0.75 468	0.46 244	0.59 357	0.58 352	0.40 321	2.29 538	0.48 357	0.12 318	0.09 211	0.15 414	0.14 338	0.30 430	0.15 253

NVstereo2D	0.58 388	0.40 243	2.03 376	0.35 347	0.35 439	0.69 432	0.39 426	0.91 444	0.80 495	0.47 246	0.53 306	0.67 400	0.46 387	1.99 515	0.48 357	0.19 474	0.11 303	0.17 454	0.13 310	0.25 378	0.25 428

HUF	0.59 396	0.65 375	2.46 463	0.45 471	0.77 563	0.34 42	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 155	0.28 108	0.25 120	0.19 86	0.67 309	0.18 24	0.12 318	2.03 609	0.08 42	0.06 16	0.31 438	1.59 606

DualNet (step1)	0.59 396	0.62 353	1.93 338	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.11 379	0.38 293	0.61 565	0.14 376	0.87 576	0.56 569	0.25 378	0.23 407

Wz-Net-LNSev	0.59 396	0.96 492	2.47 468	0.34 329	0.37 458	0.79 485	0.44 458	0.86 402	0.77 482	0.61 418	0.67 429	0.79 465	0.56 436	0.64 294	0.62 412	0.15 410	0.14 376	0.12 286	0.12 274	0.18 268	0.19 338

OMP-Stereo	0.59 396	0.65 375	1.74 227	0.56 524	0.37 458	0.60 315	0.26 265	0.70 260	0.65 369	0.66 458	0.60 372	0.69 414	0.32 257	2.09 526	1.20 511	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.09 133	0.17 239	0.10 94

IIG-Stereo	0.59 396	0.65 375	1.74 227	0.54 515	0.23 271	0.61 336	0.21 129	0.73 280	0.65 369	0.64 449	0.69 446	0.69 414	0.38 299	2.09 526	1.39 527	0.11 260	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.09 64

iResNetv2_ROB	0.59 396	1.43 567	2.96 541	0.40 427	0.22 250	0.58 286	0.28 310	0.91 444	0.73 451	0.57 368	0.63 399	0.60 361	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 260	0.08 140	0.10 161	0.07 68	0.43 526	0.17 301

SACVNet	0.60 402	0.74 409	1.90 326	0.37 389	0.28 353	0.64 387	0.37 414	0.86 402	0.61 318	0.65 456	0.62 387	0.69 414	0.44 368	2.08 524	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 433	0.15 363	0.38 500	0.24 419

HHNet	0.60 402	0.65 375	2.60 495	0.36 366	0.25 304	0.64 387	0.61 519	0.64 227	0.62 336	0.55 346	1.13 540	0.32 180	0.60 455	0.42 170	1.79 547	0.15 410	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.18 268	0.15 253

ASMatch	0.60 402	0.43 263	2.58 490	0.91 566	0.36 447	0.56 250	0.25 243	0.52 144	0.61 318	0.47 246	1.21 544	0.47 290	0.66 482	1.34 403	0.94 468	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.10 66	0.16 282

PFNet	0.60 402	0.33 181	2.47 468	0.41 434	0.55 528	0.62 357	0.27 290	0.61 212	0.63 348	0.61 418	0.56 340	0.45 269	0.32 257	1.88 502	1.14 501	0.28 533	0.09 211	0.12 286	0.16 383	0.26 398	0.20 356

ADLNet	0.60 402	0.71 395	1.95 351	0.35 347	0.34 426	0.67 414	0.34 391	0.90 432	0.74 455	0.68 469	0.62 387	0.80 469	0.45 372	1.78 473	0.64 419	0.14 391	0.11 303	0.14 384	0.14 338	0.29 419	0.21 368

ARAFT	0.60 402	1.23 549	3.10 555	0.28 166	0.16 94	0.64 387	0.36 406	0.90 432	0.67 393	0.61 418	0.49 268	0.55 327	0.31 250	1.24 397	0.32 251	0.10 187	0.08 140	0.14 384	0.13 310	0.37 493	0.21 368

ETE_ROB	0.60 402	0.71 395	1.55 186	0.37 389	0.25 304	0.69 432	0.51 486	1.47 576	0.70 416	0.80 505	0.69 446	0.85 488	0.49 411	1.36 405	0.58 403	0.16 431	0.13 355	0.19 480	0.16 383	0.21 319	0.23 407

LALA_ROB	0.60 402	0.76 414	1.69 209	0.36 366	0.29 361	0.79 485	0.55 500	0.94 470	0.77 482	0.81 511	0.67 429	0.94 516	0.49 411	0.99 364	0.73 443	0.21 491	0.15 402	0.20 489	0.18 415	0.23 349	0.21 368

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 410	0.61 347	3.35 575	0.33 298	0.58 536	0.66 408	0.20 105	0.98 501	0.55 263	0.73 488	0.52 295	0.99 526	0.65 477	0.58 271	0.29 206	0.10 187	0.16 420	0.10 161	0.41 550	0.29 419	0.20 356

RAFT-RH_RVC	0.61 410	0.50 307	2.33 437	0.36 366	0.29 361	0.60 315	0.18 74	0.44 72	0.58 289	0.76 496	1.91 571	0.47 290	0.29 231	1.60 446	1.23 515	0.14 391	0.07 52	0.13 346	0.13 310	0.10 66	0.09 64

FADNet-RVC	0.61 410	1.26 554	2.12 394	0.33 298	0.26 321	0.59 303	0.29 334	0.86 402	0.62 336	0.45 236	0.50 276	0.62 367	0.46 387	1.73 465	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 454	0.18 415	0.59 553	0.28 452

RASNet	0.61 410	0.68 386	2.03 376	0.35 347	0.46 508	0.65 401	0.28 310	0.78 336	0.70 416	0.48 264	0.64 415	0.93 512	0.61 464	2.21 534	0.73 443	0.12 318	0.09 211	0.09 104	0.10 170	0.14 160	0.11 120

XPNet_ROB	0.61 410	0.72 399	1.66 204	0.37 389	0.27 339	0.67 414	0.47 477	0.89 426	0.71 426	0.78 502	0.70 456	0.81 472	0.53 424	1.70 460	0.76 447	0.21 491	0.16 420	0.16 433	0.15 363	0.20 305	0.21 368

252Zero-FE	0.62 415	0.27 101	0.83 61	0.24 69	0.13 27	0.31 24	0.13 11	0.39 36	0.32 20	8.03 614	0.23 67	0.12 2	0.12 6	0.26 26	0.44 336	0.09 90	0.12 331	0.07 1	0.06 16	0.09 48	0.12 160

YMNet	0.62 415	0.72 399	1.93 338	0.41 434	0.41 483	0.87 512	0.43 447	0.87 411	0.71 426	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 489	0.17 402	0.41 518	0.21 368

YMNet_1	0.62 415	0.72 399	1.93 338	0.41 434	0.41 483	0.87 512	0.43 447	0.87 411	0.71 426	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 489	0.17 402	0.41 518	0.21 368

DDVS	0.62 415	0.40 243	1.40 154	2.21 603	0.35 439	0.87 512	1.00 569	0.69 252	0.50 207	0.53 315	0.56 340	0.90 504	0.37 292	1.22 392	0.47 351	0.15 410	0.14 376	0.14 384	0.12 274	0.19 289	0.22 383

DRaft	0.62 415	0.38 227	1.76 239	0.24 69	0.16 94	0.64 387	0.66 529	0.53 153	0.53 243	0.67 462	0.99 523	0.38 210	1.00 540	1.44 414	2.10 561	0.10 187	0.14 376	0.10 161	0.14 338	0.18 268	0.21 368

DMCA-RVC	0.62 415	0.96 492	2.63 497	0.36 366	0.90 569	0.56 250	0.31 355	0.69 252	0.57 278	0.68 469	0.52 295	0.59 355	0.56 436	1.23 394	0.53 379	0.16 431	0.38 549	0.20 489	0.15 363	0.20 305	0.15 253

HSM	0.62 415	0.76 414	1.72 220	0.30 217	0.29 361	0.64 387	0.28 310	0.94 470	0.62 336	0.58 386	0.57 348	1.40 565	0.64 475	2.59 566	0.42 321	0.11 260	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.14 160	0.11 120

UGAM-zero	0.63 422	0.39 237	2.49 471	0.30 217	0.49 513	0.67 414	0.19 84	0.91 444	0.45 156	0.77 500	0.45 225	1.16 554	0.82 515	2.05 520	0.29 206	0.09 90	0.15 402	0.09 104	0.44 554	0.11 89	0.22 383

fast-acv-ft	0.63 422	0.88 464	3.10 555	0.38 406	0.30 376	0.79 485	0.48 481	0.69 252	0.72 436	0.58 386	0.78 480	0.76 454	0.60 455	0.67 309	0.73 443	0.15 410	0.15 402	0.18 474	0.17 402	0.37 493	0.16 282

PSM-AAD	0.63 422	0.22 42	1.77 248	0.37 389	0.23 271	0.86 508	1.17 581	0.59 196	0.60 301	0.64 449	0.71 460	0.68 407	2.93 595	0.65 305	0.31 240	0.09 90	0.07 52	0.17 454	0.15 363	0.13 134	0.33 491

PS-NSSS	0.63 422	1.00 510	1.81 281	0.30 217	0.31 396	0.63 374	0.34 391	0.98 501	0.69 407	0.54 328	0.74 470	0.51 309	0.41 332	2.43 554	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 523	0.18 415	0.27 408	0.21 368

z-ln-s-r	0.64 426	0.89 468	2.23 421	0.32 273	0.26 321	0.57 268	0.37 414	0.84 384	0.76 477	0.51 296	0.81 484	0.64 379	0.45 372	2.06 521	1.27 519	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.24 364	0.13 198

test_for_model	0.64 426	1.60 575	1.82 288	1.23 584	1.02 579	0.53 208	0.23 190	0.75 297	0.50 207	0.57 368	0.29 115	0.25 120	0.20 98	0.26 26	0.22 103	0.76 576	0.31 533	0.08 42	0.07 68	1.68 598	0.50 545

TransformOpticalFlow	0.64 426	0.56 333	2.66 502	0.44 457	0.26 321	0.62 357	0.28 310	0.83 373	0.71 426	0.76 496	0.74 470	0.91 506	0.85 520	1.83 486	0.81 457	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.11 89	0.12 160

pcwnet_v2	0.64 426	0.49 301	4.41 593	0.32 273	0.27 339	0.60 315	0.25 243	0.97 497	0.88 519	0.59 400	0.70 456	0.63 370	0.55 432	0.66 308	0.37 286	0.17 447	0.15 402	0.15 414	0.14 338	0.21 319	0.23 407

RAFT + AFF	0.64 426	1.20 546	1.95 351	0.34 329	0.33 417	0.67 414	0.52 489	0.99 513	0.74 455	0.53 315	0.58 354	0.57 345	0.80 512	1.76 470	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 414	0.14 338	0.43 526	0.29 458

FADNet	0.64 426	1.22 548	2.06 378	0.32 273	0.30 376	0.66 408	0.29 334	0.88 420	0.72 436	0.44 224	0.48 251	0.66 391	0.57 442	1.84 491	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 454	0.19 435	0.59 553	0.24 419

DRN-Test	0.64 426	0.43 263	2.44 460	0.39 416	0.44 493	0.80 493	0.41 435	1.02 533	0.78 487	0.80 505	0.63 399	0.69 414	0.56 436	1.79 477	0.69 431	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	0.18 268	0.17 301

StereoDRNet	0.64 426	0.88 464	2.35 442	0.41 434	0.45 502	0.73 454	0.47 477	0.94 470	0.74 455	0.75 493	0.54 318	0.74 443	0.47 395	1.70 460	0.72 440	0.15 410	0.14 376	0.15 414	0.14 338	0.20 305	0.19 338

NOSS_ROB	0.64 426	0.65 375	1.62 198	0.46 476	0.25 304	0.67 414	0.30 342	0.93 461	0.77 482	0.59 400	0.57 348	0.77 456	0.38 299	2.78 578	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 527	0.26 484	0.27 408	0.39 521

Select-FE	0.65 435	0.67 383	2.76 518	0.49 491	0.55 528	0.79 485	0.16 47	0.90 432	0.53 243	0.84 519	0.55 328	0.91 506	0.75 505	0.57 267	1.16 505	0.11 260	0.18 451	0.11 228	0.49 559	0.14 160	0.31 477

Wz-Net-MNSev	0.65 435	0.97 500	2.19 411	0.36 366	0.33 417	0.90 518	0.60 515	0.92 453	0.81 501	0.75 493	0.72 465	0.73 437	0.65 477	1.39 408	0.71 436	0.16 431	0.13 355	0.14 384	0.14 338	0.24 364	0.18 321

FINET	0.65 435	0.95 489	3.06 551	0.35 347	0.40 476	0.58 286	0.48 481	0.92 453	1.10 552	0.57 368	0.68 437	0.47 290	0.44 368	1.15 387	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 454	0.15 363	0.26 398	0.25 428

CVANet_RVC	0.65 435	0.80 435	2.13 396	0.36 366	0.26 321	0.62 357	0.42 440	0.84 384	0.72 436	0.69 471	0.68 437	0.68 407	0.52 422	2.64 568	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 500	0.17 402	0.37 493	0.15 253

NCCL2	0.65 435	0.94 482	1.96 360	0.43 450	0.30 376	0.71 441	0.68 535	0.84 384	0.65 369	0.70 477	0.60 372	0.86 494	0.54 427	1.56 435	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 570	0.25 476	0.22 336	0.24 419

TCMNet	0.66 440	0.85 454	2.55 489	0.50 495	0.52 522	0.72 447	0.39 426	0.87 411	0.72 436	0.58 386	0.68 437	0.63 370	0.46 387	1.70 460	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 507	0.18 415	0.38 500	0.27 445

ACV-stereo	0.66 440	0.76 414	2.86 528	0.32 273	0.25 304	1.01 533	0.60 515	0.59 196	0.52 224	0.41 208	0.45 225	1.55 571	0.94 535	1.40 411	0.69 431	0.14 391	0.13 355	0.12 286	0.11 234	0.20 305	0.19 338

ttt	0.66 440	0.22 42	1.68 207	0.34 329	0.24 285	0.60 315	0.26 265	1.00 521	0.77 482	0.55 346	0.67 429	0.54 323	0.36 278	2.14 530	3.03 580	0.16 431	0.13 355	0.13 346	0.12 274	0.15 180	0.17 301

GrayStereo	0.66 440	0.19 8	1.76 239	0.90 565	0.23 271	0.62 357	1.42 595	0.62 216	0.60 301	0.72 484	0.78 480	0.56 339	3.07 598	0.60 283	0.26 170	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.21 451	0.11 89	0.18 321

PSMNet_ROB	0.66 440	1.01 514	2.33 437	0.38 406	0.31 396	0.72 447	0.55 500	0.86 402	0.69 407	0.54 328	0.60 372	0.75 449	0.47 395	2.00 516	0.82 458	0.17 447	0.13 355	0.19 480	0.19 435	0.24 364	0.27 445

DispNO	0.67 445	0.98 504	2.58 490	0.31 244	0.27 339	0.59 303	0.29 334	0.83 373	0.68 397	0.53 315	0.79 483	0.83 479	0.47 395	2.46 556	0.68 429	0.12 318	0.10 255	0.19 480	0.31 513	0.16 217	0.17 301

STrans-v2	0.67 445	0.56 333	2.64 499	0.27 141	0.23 271	0.57 268	0.33 386	0.96 488	0.69 407	0.92 531	0.85 497	0.89 502	0.93 532	1.83 486	1.21 513	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.09 133	0.11 89	0.12 160

hitnet-ft	0.67 445	0.80 435	1.90 326	0.28 166	0.22 250	0.69 432	0.36 406	0.85 391	0.65 369	0.56 357	0.84 493	1.03 533	0.95 538	2.32 540	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 554	0.13 310	0.24 364	0.17 301

FADNet-RVC-Resample	0.67 445	1.16 544	3.16 561	0.37 389	0.29 361	0.62 357	0.38 421	0.86 402	0.63 348	0.51 296	0.50 276	0.57 345	0.45 372	1.57 439	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 507	0.19 435	0.27 408	0.62 557

RP	0.67 445	0.82 444	1.94 348	0.43 450	0.44 493	0.65 401	0.45 466	0.89 426	0.82 502	0.66 458	0.92 510	0.99 526	0.76 507	1.55 434	0.66 423	0.25 520	0.18 451	0.23 507	0.20 445	0.31 438	0.22 383

HSM-Net_RVC	0.67 445	0.34 196	2.23 421	0.26 124	0.19 194	0.67 414	0.29 334	1.26 568	0.69 407	0.72 484	0.70 456	0.78 460	0.42 350	3.77 598	0.41 319	0.13 348	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.12 100	0.11 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 445	0.92 474	1.76 239	0.37 389	0.24 285	0.66 408	0.56 505	0.82 367	0.74 455	1.16 552	0.62 387	0.61 363	0.48 404	2.70 574	0.50 367	0.20 484	0.11 303	0.35 544	0.14 338	0.32 447	0.16 282

w-ln-seven-2	0.68 452	1.13 533	2.46 463	0.36 366	0.27 339	0.65 401	0.44 458	0.87 411	0.83 506	0.69 471	0.75 473	0.72 432	0.63 472	1.56 435	1.15 503	0.13 348	0.13 355	0.15 414	0.14 338	0.35 478	0.19 338

ADLNet2	0.68 452	0.84 450	3.19 565	0.33 298	0.36 447	0.64 387	0.37 414	0.89 426	0.79 492	0.54 328	0.65 424	0.93 512	0.48 404	2.07 523	0.56 394	0.13 348	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.33 456	0.18 321

DEmStereo	0.68 452	0.31 163	2.25 424	0.42 445	0.17 123	0.66 408	0.89 559	0.51 130	0.59 296	0.60 409	1.01 526	0.45 269	1.26 556	1.54 433	2.26 567	0.10 187	0.08 140	0.10 161	0.10 170	0.10 66	0.11 120

Nwc_Net	0.68 452	0.83 448	2.53 478	0.41 434	0.39 467	0.77 476	0.38 421	1.01 530	0.70 416	0.60 409	0.99 523	0.98 523	0.68 487	1.41 412	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 507	0.25 476	0.23 349	0.18 321

AANet_RVC	0.68 452	1.00 510	2.09 386	0.33 298	0.25 304	0.58 286	0.32 378	0.81 360	0.80 495	0.61 418	0.94 515	0.80 469	0.41 332	2.46 556	1.02 486	0.36 548	0.14 376	0.10 161	0.09 133	0.23 349	0.22 383

IPLG	0.69 457	0.84 450	2.43 458	0.35 347	0.21 223	1.65 573	0.61 519	1.36 572	0.58 289	1.39 573	0.51 281	0.37 202	0.87 524	1.41 412	0.36 280	0.09 90	0.07 52	0.14 384	0.12 274	0.32 447	0.11 120

GwcNet	0.69 457	0.71 395	3.12 558	0.36 366	0.45 502	0.81 494	0.44 458	0.86 402	0.84 509	0.60 409	0.74 470	0.82 477	0.49 411	1.65 453	0.66 423	0.16 431	0.15 402	0.15 414	0.15 363	0.31 438	0.24 419

AF-Net	0.69 457	0.92 474	2.21 413	0.41 434	0.40 476	0.68 426	0.40 429	1.02 533	0.86 512	0.69 471	1.03 530	1.04 536	0.84 519	1.19 389	0.78 451	0.22 504	0.14 376	0.25 519	0.17 402	0.30 430	0.18 321

stereogan	0.69 457	0.51 310	2.44 460	0.39 416	0.39 467	1.01 533	0.41 435	0.94 470	0.92 529	0.73 488	0.85 497	1.15 552	0.69 489	1.57 439	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 489	0.16 383	0.36 485	0.24 419

PAM_32	0.70 461	0.35 205	2.73 515	0.54 515	0.61 547	1.07 544	0.43 447	0.84 384	0.49 196	0.90 528	0.91 508	1.23 556	0.77 510	0.65 305	1.10 495	0.10 187	0.19 464	0.10 161	0.49 559	0.15 180	0.38 515

PAM	0.70 461	0.35 205	2.72 510	0.56 524	0.62 549	1.08 546	0.53 493	0.85 391	0.44 141	0.93 533	0.92 510	1.24 557	0.68 487	0.64 294	1.01 484	0.10 187	0.19 464	0.10 161	0.48 557	0.14 160	0.38 515

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 461	0.65 375	3.45 576	0.50 495	0.60 543	0.75 464	0.23 190	0.96 488	0.60 301	0.76 496	1.30 551	0.81 472	0.60 455	0.57 267	0.82 458	0.10 187	0.16 420	0.11 228	0.43 553	0.31 438	0.22 383

xxxx	0.70 461	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 161	0.63 374	0.24 223	1.02 533	0.69 407	0.50 283	0.62 387	0.58 352	0.38 299	1.47 426	5.21 605	0.13 348	0.12 331	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.15 253

APVNet	0.70 461	0.67 383	2.71 508	0.38 406	0.36 447	0.85 506	0.43 447	0.91 444	0.68 397	0.55 346	0.69 446	0.75 449	0.55 432	2.31 539	0.78 451	0.17 447	0.17 440	0.24 514	0.19 435	0.33 456	0.23 407

Syn2CoEx	0.70 461	1.07 526	2.74 516	0.43 450	0.30 376	0.64 387	0.42 440	0.99 513	0.78 487	0.62 429	0.78 480	0.74 443	0.72 496	1.92 509	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 480	0.15 363	0.29 419	0.22 383

FAT-Stereo	0.70 461	0.54 321	2.88 530	0.36 366	0.29 361	0.62 357	0.54 497	0.97 497	0.87 515	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 512	1.84 491	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 454	0.16 383	0.22 336	0.25 428

RYNet	0.70 461	0.56 333	2.25 424	0.35 347	0.41 483	0.86 508	0.43 447	0.94 470	0.82 502	0.62 429	0.53 306	0.91 506	0.60 455	2.70 574	1.00 480	0.14 391	0.11 303	0.16 433	0.14 338	0.25 378	0.27 445

PWC_ROB	0.70 461	0.94 482	1.88 314	0.39 416	0.39 467	0.62 357	0.30 342	0.98 501	0.94 530	0.91 530	1.29 550	0.77 456	0.62 469	1.62 450	1.03 488	0.18 459	0.11 303	0.18 474	0.13 310	0.51 545	0.22 383

ccnet	0.71 470	0.41 250	1.59 191	0.40 427	0.45 502	1.06 539	0.55 500	0.98 501	0.71 426	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 528	1.68 457	0.94 468	0.32 541	0.26 516	0.32 540	0.27 489	0.34 467	0.30 469

RGC	0.71 470	0.97 500	2.18 409	0.44 457	0.44 493	0.73 454	0.40 429	0.94 470	0.71 426	0.71 481	1.04 533	1.01 529	0.71 493	1.74 467	0.70 433	0.23 507	0.18 451	0.28 527	0.26 484	0.29 419	0.27 445

CBMV	0.71 470	0.76 414	2.64 499	0.33 298	0.20 209	0.78 481	0.79 550	0.98 501	0.78 487	0.85 523	0.71 460	0.86 494	1.10 550	1.46 419	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 497	0.19 435	0.25 378	0.33 491
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 473	1.10 528	2.15 402	1.11 579	0.59 538	0.62 357	0.19 84	0.75 297	0.53 243	0.56 357	0.63 399	0.47 290	0.31 250	1.11 379	0.33 262	0.75 575	0.45 560	0.84 575	0.64 581	0.69 561	0.54 548

mmx	0.72 473	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.99 513	0.76 477	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 591	0.13 348	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.15 253

xxx	0.72 473	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.99 513	0.76 477	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 591	0.13 348	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.15 253

LL-Strereo	0.72 473	1.29 556	2.49 471	0.36 366	0.45 502	0.55 233	0.32 378	0.93 461	0.71 426	0.67 462	0.58 354	0.85 488	0.79 511	2.67 572	0.46 342	0.10 187	0.18 451	0.14 384	0.12 274	0.40 515	0.42 531

test_xeample	0.72 473	0.21 26	1.36 144	0.27 141	0.17 123	0.59 303	0.28 310	1.01 530	0.70 416	0.55 346	0.67 429	0.44 260	0.39 313	1.88 502	5.17 604	0.12 318	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.13 134	0.15 253

SHD	0.72 473	0.77 423	2.36 445	0.45 471	0.40 476	0.71 441	0.32 378	1.02 533	1.25 563	1.07 545	0.84 493	0.90 504	0.73 499	1.09 375	0.98 474	0.21 491	0.18 451	0.20 489	0.21 451	0.32 447	0.31 477

RTSC	0.72 473	1.00 510	2.22 417	0.40 427	0.29 361	0.82 497	0.31 355	0.96 488	1.10 552	0.92 531	0.81 484	0.78 460	0.58 448	1.23 394	1.55 536	0.18 459	0.17 440	0.14 384	0.17 402	0.43 526	0.30 469

PASM	0.72 473	0.68 386	1.91 332	0.47 481	0.44 493	0.60 315	0.51 486	0.76 310	0.80 495	0.77 500	0.67 429	0.87 496	0.61 464	2.40 549	0.67 426	0.32 541	0.35 541	0.36 546	0.41 550	0.45 535	0.39 521

PWCDC_ROB	0.72 473	1.06 523	2.09 386	0.47 481	0.36 447	0.78 481	0.26 265	0.98 501	1.34 569	0.61 418	2.07 573	0.64 379	0.61 464	0.83 348	0.71 436	0.31 540	0.14 376	0.15 414	0.12 274	0.60 556	0.21 368

ff1	0.73 482	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.74 286	0.88 519	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 591	0.10 187	0.24 501	0.15 414	0.13 310	0.25 378	0.36 505

GASNet	0.73 482	1.47 569	3.04 549	0.47 481	0.33 417	0.57 268	0.34 391	0.91 444	0.75 468	0.58 386	0.58 354	0.74 443	0.55 432	2.03 517	0.65 422	0.21 491	0.15 402	0.19 480	0.17 402	0.51 545	0.28 452

XQC	0.73 482	0.98 504	2.39 449	0.46 476	0.35 439	0.81 494	0.46 469	1.00 521	1.00 538	0.80 505	0.69 446	0.88 500	0.74 504	1.32 401	1.20 511	0.24 515	0.16 420	0.23 507	0.20 445	0.41 518	0.33 491

w-ln-seven	0.74 485	1.05 521	2.54 484	0.37 389	0.34 426	1.03 536	0.47 477	1.00 521	1.08 549	0.90 528	0.85 497	0.85 488	0.57 442	1.37 406	1.26 518	0.14 391	0.13 355	0.16 433	0.15 363	0.31 438	0.20 356

1111x	0.74 485	0.21 26	1.93 338	0.31 244	0.17 123	0.63 374	0.32 378	1.03 540	0.74 455	0.52 305	0.62 387	0.57 345	0.47 395	2.38 545	4.25 599	0.12 318	0.14 376	0.11 228	0.12 274	0.12 100	0.14 218

Anonymous_2	0.74 485	0.32 172	1.65 200	0.33 298	0.30 376	0.67 414	0.32 378	0.69 252	0.46 167	0.48 264	0.41 204	0.84 484	0.58 448	0.51 245	0.40 312	0.32 541	0.38 549	1.43 599	3.69 615	0.80 570	0.27 445

GANetREF_RVC	0.75 488	1.15 539	2.46 463	0.47 481	0.26 321	0.83 500	0.61 519	0.97 497	0.89 523	0.62 429	0.61 382	0.72 432	0.59 451	2.42 551	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 546	0.24 468	0.39 510	0.31 477
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
GANet	0.75 488	0.84 450	2.01 369	0.40 427	0.25 304	0.74 458	0.66 529	0.87 411	0.73 451	0.71 481	1.07 535	0.84 484	0.59 451	2.71 576	1.15 503	0.17 447	0.16 420	0.44 558	0.16 383	0.31 438	0.20 356

PDISCO_ROB	0.75 488	1.06 523	2.11 391	0.64 543	0.59 538	1.13 550	0.43 447	1.14 557	1.05 544	0.64 449	0.71 460	0.96 519	0.61 464	1.21 390	0.76 447	0.37 549	0.18 451	0.27 523	0.24 468	0.56 552	0.32 483

HBP-ISP	0.76 491	1.30 557	3.19 565	0.35 347	0.26 321	0.85 506	0.54 497	1.03 540	0.72 436	0.80 505	0.69 446	0.68 407	0.83 516	2.04 519	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 534	0.25 476	0.28 414	0.24 419

Wz-Net-SNSev	0.76 491	1.32 561	3.11 557	0.40 427	0.31 396	0.71 441	0.60 515	0.98 501	0.87 515	0.67 462	0.83 490	0.96 519	0.60 455	1.67 456	0.97 472	0.16 431	0.15 402	0.16 433	0.17 402	0.36 485	0.24 419

FTStereo	0.76 491	0.18 5	2.35 442	0.71 550	0.21 223	0.73 454	1.79 598	0.57 181	0.53 243	1.07 545	1.63 565	1.29 559	2.13 587	0.75 332	0.29 206	0.19 474	0.08 140	0.12 286	0.11 234	0.11 89	0.40 525

CBMV_ROB	0.76 491	0.42 258	2.68 504	0.33 298	0.22 250	0.74 458	0.47 477	0.96 488	0.76 477	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 532	2.06 521	1.19 510	0.22 504	0.24 501	0.27 523	0.25 476	0.25 378	0.28 452

DDUNet	0.77 495	1.12 530	1.88 314	0.76 554	0.69 555	0.84 502	0.43 447	0.85 391	0.65 369	0.67 462	0.75 473	0.91 506	0.52 422	1.03 370	0.57 398	0.54 561	0.37 545	0.95 582	0.52 565	0.71 563	0.57 552

UDG	0.77 495	1.23 549	2.15 402	0.67 548	0.59 538	0.78 481	0.38 421	0.90 432	0.70 416	0.61 418	0.69 446	1.01 529	0.67 484	1.02 368	0.73 443	0.45 554	0.34 540	0.87 576	0.51 563	0.67 560	0.46 537

aanetorigin	0.77 495	0.80 435	2.59 492	0.43 450	0.44 493	0.58 286	1.01 571	0.57 181	0.68 397	1.53 579	1.23 545	0.81 472	1.08 548	1.07 373	1.07 491	0.18 459	0.15 402	0.17 454	0.21 451	0.54 550	0.30 469

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 495	1.04 520	2.06 378	0.94 569	0.35 439	0.89 517	0.40 429	0.85 391	0.63 348	0.55 346	0.63 399	0.75 449	0.38 299	2.38 545	0.48 357	1.10 589	0.31 533	0.36 546	0.21 451	0.53 549	0.55 551

222	0.78 499	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 161	0.62 357	0.24 223	1.02 533	0.70 416	0.58 386	0.66 426	0.46 282	0.42 350	1.80 481	6.53 611	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.17 301

EAI-Stereo	0.78 499	0.25 78	1.67 206	0.54 515	0.59 538	1.95 582	2.05 601	1.11 556	0.64 356	0.95 536	1.49 560	0.50 306	0.67 484	0.59 277	1.44 531	0.09 90	0.19 464	0.09 104	0.49 559	0.13 134	0.22 383

NCC-stereo	0.79 501	0.94 482	2.42 454	0.59 535	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 513	0.72 436	0.64 449	0.84 493	0.91 506	0.73 499	1.80 481	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 507	0.31 513	0.24 364	0.22 383

Abc-Net	0.79 501	0.94 482	2.42 454	0.59 535	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 513	0.72 436	0.64 449	0.84 493	0.91 506	0.73 499	1.80 481	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 507	0.31 513	0.24 364	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 503	0.27 101	8.23 606	0.49 491	0.98 573	0.33 34	0.20 105	0.48 108	1.28 566	0.17 19	0.20 39	0.77 456	0.22 119	0.60 283	0.97 472	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.10 170	0.33 456	0.14 218

zh-mn7	0.80 503	1.54 572	3.00 547	0.35 347	0.27 339	0.72 447	0.41 435	0.93 461	1.11 554	1.00 539	1.28 548	0.75 449	0.57 442	1.87 494	1.18 508	0.16 431	0.13 355	0.14 384	0.14 338	0.26 398	0.21 368

z-mn7	0.80 503	1.52 571	2.62 496	0.36 366	0.28 353	1.01 533	0.48 481	0.90 432	1.29 567	0.69 471	1.35 556	0.85 488	0.59 451	2.03 517	1.09 494	0.14 391	0.12 331	0.14 384	0.12 274	0.32 447	0.20 356

SQANet	0.80 503	1.58 574	2.53 478	0.76 554	0.83 564	0.76 468	0.36 406	0.83 373	0.64 356	0.63 439	0.69 446	0.73 437	0.51 416	1.21 390	0.53 379	0.77 577	0.29 527	0.59 566	0.29 496	0.86 572	0.61 556

anonymity	0.80 503	0.66 382	1.29 127	0.59 535	0.75 559	0.67 414	0.52 489	0.95 483	0.71 426	0.94 534	0.70 456	0.67 400	0.87 524	0.71 325	1.35 524	0.64 568	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 556	0.65 560

S-Stereo	0.80 503	0.69 390	3.89 584	0.39 416	0.37 458	0.69 432	0.70 540	0.94 470	0.98 537	0.62 429	0.91 508	0.83 479	0.60 455	2.37 542	0.66 423	0.18 459	0.21 484	0.17 454	0.18 415	0.30 430	0.35 497

ADCRef	0.80 503	0.96 492	2.29 431	0.37 389	0.35 439	0.96 525	0.51 486	0.87 411	0.75 468	0.88 524	0.83 490	0.61 363	1.36 565	1.02 368	3.27 586	0.13 348	0.11 303	0.17 454	0.19 435	0.25 378	0.21 368

STTRV1_RVC	0.80 503	0.55 330	2.89 533	0.42 445	0.49 513	0.79 485	0.44 458	1.15 560	0.82 502	0.62 429	0.89 506	0.72 432	0.63 472	2.69 573	0.64 419	0.48 557	0.64 577	0.27 523	0.24 468	0.35 478	0.27 445

DANet	0.80 503	0.65 375	2.21 413	1.19 582	0.48 512	0.74 458	1.25 584	0.89 426	1.53 578	0.89 526	0.71 460	0.96 519	0.56 436	1.83 486	0.96 471	0.18 459	0.16 420	0.19 480	0.16 383	0.26 398	0.29 458
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 512	1.14 535	2.42 454	0.30 217	0.24 285	0.71 441	0.24 223	0.95 483	0.61 318	0.44 224	0.56 340	0.59 355	0.42 350	1.52 431	0.68 429	0.94 581	0.96 598	0.28 527	1.00 596	0.90 573	1.36 600

edge stereo	0.81 512	0.73 406	3.30 571	0.37 389	1.21 588	0.62 357	0.39 426	0.93 461	0.79 492	0.80 505	0.88 504	1.14 551	0.71 493	2.18 532	0.71 436	0.21 491	0.20 475	0.26 522	0.18 415	0.38 500	0.26 438

MIPNet	0.83 514	0.81 440	2.40 451	0.61 540	0.18 161	1.48 563	1.39 591	1.60 583	0.74 455	1.94 584	0.85 497	0.73 437	1.68 579	0.87 356	0.31 240	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.32 519	0.25 378	0.12 160

FBW_ROB	0.83 514	0.77 423	1.77 248	0.44 457	0.30 376	0.87 512	0.46 469	1.10 552	0.91 526	0.81 511	0.75 473	1.01 529	0.61 464	3.66 597	1.23 515	0.26 524	0.23 498	0.36 546	0.25 476	0.27 408	0.62 557

PA-Net	0.84 516	1.00 510	3.49 577	0.63 542	0.40 476	0.70 439	0.52 489	0.86 402	0.84 509	0.52 305	0.59 357	0.70 424	0.54 427	2.35 541	2.23 565	0.17 447	0.27 523	0.19 480	0.28 492	0.22 336	0.36 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 517	1.15 539	2.13 396	0.88 564	0.38 464	0.88 516	0.44 458	1.06 546	0.79 492	0.58 386	0.69 446	0.65 384	0.50 414	2.74 577	0.51 372	0.93 580	0.39 556	0.87 576	0.29 496	0.54 550	0.54 548

THIR-Stereo	0.86 518	0.62 353	2.13 396	0.25 88	0.16 94	0.58 286	2.74 608	0.59 196	0.51 215	0.62 429	1.62 564	0.97 522	1.80 583	1.69 459	2.25 566	0.10 187	0.08 140	0.14 384	0.11 234	0.15 180	0.11 120

DeepPrunerF	0.86 518	0.86 457	2.91 538	0.45 471	0.50 515	0.64 387	0.48 481	1.14 557	2.64 600	0.63 439	0.61 382	0.65 384	0.62 469	2.21 534	1.31 521	0.23 507	0.19 464	0.30 535	0.28 492	0.36 485	0.25 428

DPSNet	0.86 518	0.60 342	2.34 439	0.58 530	0.36 447	1.07 544	0.75 546	1.30 569	1.05 544	0.70 477	0.68 437	0.94 516	1.29 557	2.08 524	1.82 548	0.26 524	0.23 498	0.16 433	0.17 402	0.48 538	0.40 525

AAGNet	0.88 521	0.33 181	1.79 274	0.54 515	0.98 573	0.62 357	0.46 469	0.50 122	0.60 301	0.58 386	0.53 306	0.50 306	0.73 499	1.23 394	7.48 612	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.14 160	0.09 64

Consistency-Raft	0.88 521	0.93 480	3.23 569	0.99 573	0.64 550	0.77 476	0.55 500	0.98 501	0.97 534	0.61 418	1.03 530	0.65 384	1.05 545	0.79 345	1.38 526	0.44 552	0.46 562	0.51 562	0.58 575	0.65 558	0.47 538

zh-sn7	0.89 523	1.73 586	3.09 554	0.39 416	0.30 376	0.82 497	0.63 526	0.96 488	0.87 515	0.79 504	1.12 538	0.84 484	0.87 524	2.42 551	1.63 539	0.16 431	0.17 440	0.16 433	0.16 383	0.34 467	0.29 458

PVD	0.90 524	0.85 454	2.15 402	0.53 510	0.50 515	0.99 529	0.56 505	1.15 560	1.64 581	1.41 575	1.41 559	1.11 548	1.13 553	1.35 404	1.31 521	0.26 524	0.28 526	0.28 527	0.26 484	0.37 493	0.49 542

Wz-Net-TNSev	0.91 525	1.73 586	3.08 552	0.36 366	0.31 396	1.00 532	0.71 541	1.06 546	0.97 534	0.71 481	0.72 465	1.09 544	0.87 524	2.42 551	1.59 537	0.20 484	0.20 475	0.16 433	0.20 445	0.44 534	0.35 497

SAMSARA	0.91 525	0.97 500	2.22 417	0.80 558	0.58 536	1.32 557	1.31 586	1.01 530	0.94 530	1.36 569	0.87 501	1.38 564	0.90 530	1.72 464	1.02 486	0.24 515	0.30 531	0.22 500	0.25 476	0.36 485	0.35 497

WZ-Net	0.92 527	1.31 558	3.76 581	0.41 434	0.36 447	0.86 508	0.71 541	1.00 521	1.06 547	0.82 516	0.92 510	1.06 540	1.05 545	2.16 531	1.61 538	0.19 474	0.13 355	0.15 414	0.16 383	0.32 447	0.28 452

MFMNet_re	0.92 527	1.28 555	2.53 478	0.82 562	0.76 562	0.90 518	0.75 546	0.98 501	1.04 543	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 535	0.83 348	0.72 440	0.68 570	0.60 574	0.63 568	0.60 577	0.77 568	0.74 565

test_sample9	0.94 529	0.62 353	1.93 338	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.91 505	2.55 573	0.61 565	4.16 614	0.87 576	0.56 569	0.25 378	0.23 407

CrosDoStereo	0.94 529	0.37 217	2.53 478	0.25 88	0.32 404	0.54 218	3.76 612	0.72 268	0.60 301	0.70 477	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 473	3.09 581	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.21 319	0.11 120

DeepStereo_LL	0.94 529	0.37 217	2.53 478	0.25 88	0.32 404	0.54 218	3.76 612	0.72 268	0.60 301	0.70 477	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 473	3.09 581	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.21 319	0.11 120

ADCP+	0.94 529	1.12 530	3.14 559	0.34 329	0.39 467	1.06 539	0.79 550	0.89 426	0.80 495	0.66 458	0.67 429	0.85 488	1.55 575	0.93 358	4.55 601	0.13 348	0.11 303	0.16 433	0.15 363	0.26 398	0.25 428

ADCMid	0.96 533	1.32 561	2.74 516	0.38 406	0.35 439	0.99 529	0.58 511	0.94 470	0.86 512	1.23 561	1.01 526	1.01 529	1.00 540	1.05 372	3.97 594	0.21 491	0.19 464	0.42 555	0.32 519	0.40 515	0.29 458

G-Net	0.99 534	0.64 368	2.76 518	0.57 528	0.67 552	2.03 587	0.72 544	0.76 310	0.67 393	1.14 551	2.56 587	1.30 562	1.02 542	1.48 427	1.74 545	0.25 520	0.24 501	0.24 514	0.26 484	0.37 493	0.31 477

ADCL	0.99 534	0.79 433	2.43 458	0.39 416	0.32 404	1.50 565	1.90 599	0.92 453	0.97 534	1.26 566	1.27 547	1.00 528	1.42 570	1.14 385	3.31 587	0.17 447	0.14 376	0.22 500	0.21 451	0.30 430	0.22 383

ADCPNet	0.99 534	0.99 508	3.93 587	0.37 389	0.68 554	1.36 559	0.62 524	0.87 411	0.76 477	0.78 502	0.81 484	1.08 542	1.18 554	1.14 385	2.49 572	0.21 491	0.69 586	0.21 497	0.95 594	0.29 419	0.37 512

Ntro	1.00 537	1.68 582	2.80 525	0.95 570	0.85 565	1.06 539	0.53 493	0.98 501	0.90 525	0.62 429	0.76 476	0.93 512	0.66 482	1.66 454	0.98 474	0.99 585	0.45 560	0.75 574	0.40 547	1.19 583	0.75 567

AnyNet_C32	1.00 537	1.33 563	2.53 478	0.49 491	0.54 525	1.15 552	1.14 579	0.91 444	0.89 523	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 532	1.50 428	4.07 596	0.21 491	0.20 475	0.25 519	0.24 468	0.38 500	0.33 491

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 539	1.67 580	2.32 434	0.47 481	0.39 467	1.47 562	0.95 563	0.95 483	0.91 526	0.84 519	0.94 515	1.05 538	0.60 455	2.95 584	0.72 440	0.41 550	0.72 590	0.32 540	0.55 566	0.74 564	1.22 596

otaku	1.03 540	1.68 582	2.72 510	0.95 570	0.73 558	1.03 536	0.59 513	0.99 513	0.86 512	0.69 471	1.61 563	0.98 523	0.64 475	1.46 419	1.14 501	0.95 582	0.46 562	0.72 573	0.40 547	1.24 587	0.78 570

SGM-Forest	1.04 541	0.42 258	3.59 580	0.41 434	0.32 404	1.05 538	1.32 587	0.94 470	0.83 506	1.16 552	2.23 581	1.03 533	1.39 568	2.49 559	2.35 569	0.21 491	0.21 484	0.20 489	0.19 435	0.23 349	0.32 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 542	1.36 566	2.98 545	0.42 445	0.36 447	0.96 525	0.81 554	1.06 546	1.12 555	1.25 562	0.97 520	1.08 542	0.90 530	1.25 398	4.86 603	0.21 491	0.21 484	0.22 500	0.23 466	0.36 485	0.38 515

SPS-STEREO	1.07 543	1.13 533	2.88 530	0.65 546	0.69 555	0.99 529	0.68 535	1.05 545	0.87 515	1.36 569	1.23 545	1.46 567	0.94 535	1.87 494	1.72 544	0.66 569	0.61 575	0.58 564	0.57 572	0.65 558	0.77 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 544	0.62 353	1.93 338	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.95 483	0.61 318	1.18 559	0.56 340	2.53 586	1.31 560	1.91 505	2.55 573	0.61 565	4.16 614	0.87 576	0.56 569	0.25 378	0.23 407

WCMA_ROB	1.12 544	0.83 448	2.66 502	0.58 530	0.34 426	1.17 554	0.71 541	0.93 461	0.94 530	1.74 582	2.63 590	3.09 592	1.71 581	1.70 460	1.84 549	0.26 524	0.21 484	0.20 489	0.21 451	0.28 414	0.43 532

AnyNet_C01	1.14 546	1.49 570	4.23 592	0.54 515	0.53 523	1.51 566	1.37 589	1.04 544	1.07 548	1.17 557	1.33 554	1.15 552	1.08 548	1.61 449	2.74 576	0.25 520	0.22 490	0.28 527	0.24 468	0.48 538	0.40 525

NaN_ROB	1.14 546	0.94 482	2.96 541	0.53 510	0.56 531	1.13 550	0.99 566	0.98 501	1.00 538	1.09 547	0.87 501	0.77 456	1.06 547	5.90 607	2.72 575	0.16 431	0.23 498	0.16 433	0.24 468	0.22 336	0.36 505

RainbowNet	1.15 548	1.78 588	2.72 510	1.12 580	0.91 570	1.06 539	0.76 548	1.16 562	1.13 557	0.75 493	0.97 520	1.09 544	0.80 512	1.60 446	1.21 513	1.17 591	1.26 602	1.01 586	0.57 572	1.13 581	0.88 580

SuperB	1.15 548	1.14 535	5.43 600	0.36 366	0.26 321	0.81 494	0.89 559	0.88 420	1.17 558	0.67 462	0.68 437	0.63 370	1.39 568	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	2.80 608	0.25 428

NVStereoNet_ROB	1.16 550	0.95 489	2.54 484	0.58 530	0.55 528	0.78 481	0.63 526	1.00 521	1.08 549	1.03 542	4.07 606	1.48 568	1.22 555	2.88 583	1.27 519	0.50 558	0.46 562	0.54 563	0.62 578	0.50 543	0.63 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 551	0.42 258	3.87 583	0.54 515	0.44 493	4.11 606	0.58 511	1.31 570	0.84 509	2.12 586	1.12 538	0.98 523	0.71 493	4.24 602	0.99 479	0.16 431	0.14 376	0.19 480	0.17 402	0.18 268	0.35 497

SANet	1.20 552	1.21 547	3.33 574	0.38 406	0.27 339	1.73 577	0.85 556	1.10 552	2.49 598	1.16 552	1.83 569	1.72 574	1.50 574	2.37 542	2.84 578	0.18 459	0.16 420	0.16 433	0.15 363	0.32 447	0.32 483

RTS	1.21 553	1.31 558	6.39 603	0.52 504	0.51 520	1.61 569	0.79 550	1.03 540	1.37 571	1.13 549	1.30 551	1.10 546	0.85 520	2.65 569	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 474	0.18 415	0.43 526	0.32 483

RTSA	1.21 553	1.31 558	6.39 603	0.52 504	0.51 520	1.61 569	0.79 550	1.03 540	1.37 571	1.13 549	1.30 551	1.10 546	0.85 520	2.65 569	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 474	0.18 415	0.43 526	0.32 483

MeshStereo	1.21 553	1.15 539	3.01 548	0.34 329	0.28 353	1.10 547	0.69 537	1.35 571	1.01 540	2.71 600	2.41 584	2.96 589	1.45 571	2.80 580	1.40 529	0.22 504	0.22 490	0.22 500	0.19 435	0.50 543	0.26 438
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
SDNR	1.22 556	0.80 435	2.71 508	0.33 298	1.48 596	1.98 586	0.23 190	1.93 592	2.44 596	0.89 526	2.52 585	1.36 563	0.51 416	3.65 596	1.93 550	0.30 538	0.31 533	0.22 500	0.16 383	0.33 456	0.36 505

CSAN	1.25 557	1.12 530	3.04 549	0.51 500	0.37 458	1.06 539	1.15 580	1.22 563	1.08 549	1.17 557	1.91 571	1.04 536	1.31 560	5.96 608	2.43 571	0.26 524	0.22 490	0.24 514	0.24 468	0.31 438	0.30 469

EDNetEfficient	1.27 558	0.70 393	4.05 589	0.64 543	0.98 573	0.94 523	1.40 592	0.85 391	1.75 585	2.34 595	1.33 554	1.05 538	2.21 589	1.58 443	4.15 597	0.15 410	0.19 464	0.14 384	0.27 489	0.38 500	0.32 483

FCDSN-DC	1.29 559	0.54 321	2.50 475	0.47 481	0.41 483	1.12 548	0.60 515	1.10 552	1.27 565	2.23 592	2.87 593	3.67 596	3.12 600	2.39 548	1.69 542	0.30 538	0.26 516	0.31 536	0.30 506	0.35 478	0.38 515
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 560	1.05 521	2.77 521	0.74 553	1.43 591	0.72 447	0.56 505	0.96 488	0.91 526	0.99 538	2.92 596	6.01 610	0.70 491	2.38 545	3.32 588	0.13 348	0.10 255	0.08 42	0.06 16	0.34 467	0.22 383

ACVNet_1	1.33 561	1.91 597	4.03 588	1.09 577	0.88 567	1.19 555	0.66 529	1.24 566	1.17 558	0.94 534	0.96 518	3.09 592	1.04 544	2.37 542	1.11 498	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 557	1.12 580	0.83 572

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	1.70 584	2.50 475	0.56 524	0.40 476	2.15 591	0.99 566	1.24 566	1.26 564	1.02 541	1.10 537	1.29 559	0.88 528	3.10 588	1.08 492	1.66 601	0.83 594	0.68 571	0.88 591	1.57 594	1.80 609

MSMD_ROB	1.34 562	0.96 492	2.38 447	0.39 416	0.32 404	1.96 583	0.62 524	0.91 444	1.43 573	2.94 604	2.60 588	4.77 605	1.95 585	2.43 554	1.33 523	0.29 535	0.26 516	0.32 540	0.32 519	0.30 430	0.30 469

psmorigin	1.36 564	0.60 342	13.80 618	0.37 389	0.29 361	0.62 357	0.33 386	0.77 321	0.61 318	0.96 537	0.88 504	1.17 555	0.73 499	4.00 599	0.86 462	0.19 474	0.22 490	0.17 454	0.18 415	0.24 364	0.29 458

MADNet+	1.36 564	1.93 599	5.95 601	0.81 561	0.59 538	1.57 568	1.09 575	1.39 575	1.22 561	0.84 519	1.01 526	1.25 558	1.12 552	3.19 589	2.36 570	0.45 554	0.47 565	0.38 552	0.34 526	0.59 553	0.57 552

ELAS_RVC	1.37 566	0.78 431	3.21 567	0.55 522	0.50 515	1.49 564	2.48 606	1.48 577	1.71 584	2.13 589	2.09 574	2.07 579	2.56 593	1.90 504	2.02 555	0.35 546	0.36 543	0.37 550	0.34 526	0.49 541	0.47 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 567	1.64 578	1.86 307	1.36 586	1.11 584	1.39 560	1.19 582	1.76 586	1.45 575	1.16 552	2.21 579	1.53 569	1.38 566	1.98 512	1.52 534	1.29 593	0.67 580	1.27 593	0.69 582	1.29 589	0.98 583

IMH-64	1.39 567	1.64 578	1.86 307	1.36 586	1.11 584	1.39 560	1.19 582	1.76 586	1.45 575	1.16 552	2.21 579	1.53 569	1.38 566	1.98 512	1.52 534	1.29 593	0.67 580	1.27 593	0.69 582	1.29 589	0.98 583

ELAS	1.39 567	0.79 433	2.86 528	0.53 510	0.50 515	2.81 598	2.20 602	1.61 584	1.50 577	2.28 594	2.35 582	1.82 575	2.13 587	1.73 465	2.22 564	0.35 546	0.37 545	0.35 544	0.35 529	0.49 541	0.47 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 570	1.81 589	3.23 569	1.08 576	0.92 571	1.32 557	0.85 556	1.49 578	1.69 582	1.19 560	1.73 567	2.13 580	1.03 543	2.50 560	1.40 529	0.91 579	0.53 570	1.00 585	0.55 566	2.11 603	0.85 575

EKT-Stereo	1.47 571	0.49 301	1.93 338	2.57 606	19.31 623	0.55 233	0.22 155	0.69 252	0.42 126	0.38 191	0.36 174	0.43 249	0.27 201	0.69 318	0.26 170	0.12 318	0.14 376	0.11 228	0.16 383	0.20 305	0.15 253

WAO-7	1.48 572	1.63 576	2.49 471	0.93 568	0.75 559	1.72 576	1.10 576	1.84 590	1.96 593	1.43 576	2.54 586	1.97 577	1.61 578	3.06 586	2.08 558	0.69 571	0.66 579	0.94 581	0.74 585	0.80 570	0.69 562

FC-DCNN	1.49 573	0.59 340	2.88 530	0.44 457	0.39 467	1.97 585	0.66 529	1.67 585	1.70 583	2.72 601	2.89 594	4.22 599	2.97 597	2.55 564	2.19 563	0.29 535	0.26 516	0.31 536	0.30 506	0.32 447	0.39 521

PWCK	1.49 573	1.90 596	3.22 568	1.09 577	0.54 525	1.71 575	1.73 597	1.49 578	1.53 578	1.44 577	1.80 568	1.82 575	1.30 559	3.34 592	1.76 546	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 575	1.38 593	0.65 560

FC-DCNN v2	1.54 575	0.58 338	2.80 525	0.44 457	0.39 467	2.05 588	0.66 529	1.90 591	1.84 590	2.79 602	2.97 597	4.41 603	3.07 598	2.65 569	2.30 568	0.29 535	0.26 516	0.31 536	0.30 506	0.32 447	0.38 515

MFN_U_SF_RVC	1.55 576	2.39 609	3.16 561	0.65 546	0.41 483	1.12 548	0.46 469	1.23 565	1.33 568	1.61 580	1.20 543	1.43 566	0.98 539	1.76 470	1.97 552	1.90 604	1.80 604	1.98 608	2.15 609	1.63 595	1.77 608

WAO-6	1.58 577	1.54 572	2.32 434	1.14 581	1.00 576	2.30 593	1.03 572	1.82 589	2.85 602	1.25 562	2.61 589	2.20 581	1.56 576	2.47 558	1.99 554	0.95 582	0.67 580	1.19 592	0.83 589	1.08 578	0.88 580

DispFullNet	1.67 578	2.10 602	5.22 597	1.53 591	8.90 610	0.86 508	0.31 355	0.96 488	0.96 533	1.37 572	1.01 526	1.13 549	1.98 586	1.51 429	0.91 465	0.54 561	0.31 533	1.18 589	0.63 580	1.13 581	0.80 571

JetBlue	1.78 579	1.63 576	3.92 585	0.73 551	1.21 588	4.38 607	3.35 609	1.59 582	1.20 560	1.26 566	1.52 562	2.37 584	1.88 584	3.23 590	3.00 579	0.53 559	0.47 565	0.48 561	0.49 559	1.29 589	0.97 582

Dean	1.79 580	1.83 590	3.92 585	1.29 585	1.07 583	1.55 567	1.00 569	1.95 593	2.33 595	1.47 578	4.19 607	4.26 602	1.33 563	2.21 534	1.48 533	1.14 590	0.68 584	1.18 589	0.74 585	1.24 587	0.98 583

SGM+DAISY	1.83 581	1.43 567	3.81 582	0.87 563	1.01 577	2.38 595	2.53 607	1.36 572	1.75 585	2.92 603	3.22 600	2.65 587	2.93 595	2.22 537	3.10 583	0.72 572	0.69 586	0.63 568	0.62 578	0.77 568	0.98 583

SGM_RVC	1.89 582	0.92 474	2.50 475	0.96 572	0.93 572	1.63 571	1.37 589	1.52 580	12.43 615	1.85 583	1.69 566	2.40 585	1.74 582	2.81 581	1.71 543	0.53 559	0.47 565	0.42 555	0.47 556	0.74 564	0.74 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 583	1.85 592	4.10 590	1.07 575	0.86 566	1.15 552	0.53 493	1.06 546	1.12 555	0.64 449	1.09 536	1.99 578	0.70 491	2.20 533	9.86 617	5.62 614	0.41 559	1.03 587	0.55 566	1.86 601	0.85 575

LVE	1.96 584	2.17 608	3.14 559	1.68 592	1.80 601	1.63 571	1.03 572	2.34 596	2.81 601	1.25 562	2.89 594	4.24 601	1.29 557	2.79 579	1.44 531	2.85 609	0.91 597	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 593

MonStereo1	1.98 585	1.01 514	1.78 253	1.19 582	1.04 580	3.58 602	0.61 519	1.53 581	1.93 592	1.39 573	3.37 601	2.23 583	10.80 617	2.84 582	1.25 517	1.04 586	0.38 549	0.96 583	0.57 572	1.10 579	1.00 590

IMH	2.02 586	2.15 607	2.69 507	1.68 592	1.12 586	1.66 574	0.92 562	2.10 594	1.92 591	1.32 568	2.66 591	2.21 582	1.69 580	5.78 606	1.68 541	5.54 613	0.96 598	1.31 595	0.71 584	1.32 592	0.99 588

IGEV-RUCA	2.28 587	0.30 151	1.15 101	0.40 427	1.86 602	2.06 589	1.90 599	1.36 572	1.80 589	3.70 608	3.76 604	5.02 606	8.19 614	2.12 528	1.63 539	0.25 520	0.76 591	2.72 611	1.91 607	2.39 606	2.36 611

MultiAttention	2.38 588	0.50 307	1.93 338	1.80 596	2.56 604	10.86 615	2.30 603	1.22 563	0.80 495	0.62 429	1.16 541	1.13 549	0.56 436	16.09 624	1.18 508	0.20 484	0.09 211	0.43 557	1.62 605	0.94 575	1.58 605

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 595	4.86 595	1.82 599	1.44 593	3.18 600	1.57 596	2.62 597	5.64 607	2.05 585	2.13 576	4.13 598	3.76 602	2.62 567	3.42 590	1.47 598	0.85 595	1.57 603	1.07 598	1.82 600	1.49 602

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 590	3.30 571	1.46 589	1.20 587	3.89 603	0.99 566	3.51 609	6.71 611	2.56 597	4.60 608	4.22 599	3.85 603	3.33 591	3.14 584	1.19 592	0.65 578	1.39 598	0.79 588	3.31 610	1.15 594

notaker	2.66 591	2.07 601	3.31 573	2.61 607	1.43 591	1.76 578	1.11 577	2.76 600	1.79 587	2.26 593	11.53 619	3.96 597	4.29 604	3.09 587	2.76 577	1.55 600	0.88 596	1.70 606	1.07 598	2.00 602	1.35 599

UNDER WATER	2.74 592	1.85 592	4.54 594	1.81 598	1.44 593	2.34 594	1.40 592	3.24 604	6.60 610	2.60 598	2.76 592	5.75 608	5.24 607	3.02 585	4.01 595	1.45 597	0.81 593	1.59 604	1.06 597	1.80 599	1.51 603

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 544	2.49 605	2.28 603	2.95 599	2.31 604	2.67 598	2.47 597	3.03 605	3.13 599	2.70 588	2.92 594	4.10 600	4.48 600	2.68 608	2.24 612	3.04 614	2.44 611	2.37 605	2.34 610

WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 580	3.98 604	0.96 564	3.26 605	6.17 608	2.15 590	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 616	2.03 556	2.05 605	1.86 606	1.54 601	0.92 592	1.22 584	0.87 578

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 580	3.98 604	0.96 564	3.26 605	6.17 608	2.15 590	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 616	2.03 556	2.05 605	1.86 606	1.54 601	0.92 592	1.22 584	0.87 578

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 564	3.43 610	4.17 609	2.57 597	6.98 616	0.97 497	0.83 506	0.56 357	1.86 570	0.79 465	0.62 469	1.64 451	1.39 527	4.61 612	5.01 616	5.17 617	4.71 616	4.44 614	4.19 615

MANE	2.90 597	1.14 535	2.96 541	1.03 574	1.01 577	5.01 608	2.45 605	5.36 612	6.88 612	3.58 607	4.76 610	5.99 609	4.99 605	4.23 601	4.61 602	0.56 564	0.67 580	0.44 558	0.78 587	0.51 545	1.03 591

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 584	3.52 579	0.67 548	0.47 510	5.18 609	3.36 610	3.30 607	2.86 603	4.44 609	3.79 605	9.80 616	5.50 608	6.29 609	6.52 610	0.27 529	0.36 543	0.24 514	0.27 489	0.38 500	0.58 554

xyz-stereo	3.02 599	0.29 136	30.64 638	0.23 49	0.12 11	15.52 619	0.24 223	0.51 130	0.47 186	0.59 400	7.99 612	0.64 379	0.47 395	1.39 408	0.50 367	0.09 90	0.07 52	0.34 543	0.07 68	0.13 134	0.08 40

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 594	10.68 611	3.61 611	0.30 376	3.34 601	0.82 555	2.81 601	1.79 587	0.80 505	0.87 501	1.56 572	1.10 550	26.49 637	1.96 551	0.17 447	0.13 355	0.19 480	1.63 606	0.92 574	0.99 588

JetRed	3.29 601	4.93 612	10.17 610	1.45 588	1.72 600	7.44 611	5.05 614	3.06 602	2.12 594	2.41 596	2.39 583	2.99 590	2.37 590	3.51 595	6.44 609	1.32 596	1.90 608	1.37 597	1.23 602	2.21 604	1.76 607

LSM	3.31 602	1.11 529	5.29 599	9.40 617	30.65 632	0.84 502	1.12 578	0.91 444	1.22 561	1.36 569	2.19 578	0.93 512	0.83 516	1.66 454	0.90 464	0.21 491	0.31 533	0.24 514	0.28 492	0.39 510	6.33 618

U	3.37 603	0.17 1	0.91 73	0.26 124	13.79 619	19.19 624	0.15 33	0.41 49	0.31 15	0.17 19	0.18 30	0.27 146	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 90	0.06 24	17.88 628	12.81 622	0.10 66	0.08 40

KSHMR	4.10 604	1.97 600	5.27 598	1.71 594	1.47 595	1.96 583	1.28 585	3.19 603	17.33 626	2.12 586	15.91 622	9.18 615	1.57 577	8.42 613	1.98 553	1.52 599	1.26 602	1.67 605	1.19 600	1.67 597	1.40 601

ktn	4.35 605	2.10 602	2.89 533	1.80 596	1.49 597	2.13 590	1.41 594	2.26 595	12.72 616	11.41 618	16.43 623	11.15 618	3.75 601	4.36 603	3.18 585	1.82 603	0.98 600	1.73 607	1.21 601	2.97 609	1.27 597

LE_ROB	4.43 606	1.35 565	9.38 609	2.79 608	3.93 607	2.43 596	3.46 611	2.68 599	11.19 614	11.66 619	4.73 609	5.26 607	10.46 616	4.50 604	9.49 615	0.82 578	0.69 586	1.34 596	0.98 595	0.75 566	0.76 568

tt	4.93 607	0.27 101	4.20 591	2.29 604	1.58 598	10.20 614	16.97 621	9.42 619	5.02 606	1.67 581	1.28 548	4.68 604	5.03 606	3.37 594	5.92 607	6.16 615	9.47 623	2.82 612	3.18 613	3.60 611	1.53 604

TorneroNet	5.50 608	1.92 598	3.16 561	1.47 590	1.25 590	14.07 617	1.06 574	4.90 610	20.99 632	10.17 615	16.48 624	11.88 620	6.93 610	3.34 592	4.20 598	1.30 595	0.69 586	1.45 600	0.86 590	2.61 607	1.20 595

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 615	6.20 602	13.02 621	11.90 615	7.14 610	5.53 615	6.99 616	1.44 574	2.65 599	3.10 598	8.37 614	5.95 609	4.75 605	6.05 608	3.07 610	0.98 600	2.38 610	1.99 608	6.62 617	5.43 617

coex-ft	5.95 610	1.67 580	60.57 639	0.34 329	0.30 376	0.77 476	0.69 537	0.74 286	4.41 605	19.22 626	2.15 577	1.62 573	7.97 613	1.81 484	8.96 614	0.44 552	2.08 610	0.18 474	0.19 435	0.38 500	4.62 616

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 596	7.01 614	3.97 608	2.18 592	1.34 588	3.37 608	4.05 604	13.17 620	10.58 613	10.73 617	16.52 624	8.45 614	10.51 618	10.48 622	9.72 624	5.59 618	13.46 623	6.84 618	6.83 619

USTest	8.10 612	7.17 616	8.96 608	9.25 616	9.05 611	15.27 618	23.78 623	9.96 620	9.47 613	5.94 613	6.75 611	7.80 613	7.48 612	8.83 615	11.21 619	2.21 607	3.56 613	2.86 613	3.20 614	5.02 615	4.16 614

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 504	145.96 641	0.51 500	0.89 568	0.72 447	0.48 481	0.85 391	1.56 580	2.12 586	1.49 560	1.29 559	1.31 560	1.83 486	2.13 562	0.13 348	0.12 331	0.17 454	0.18 415	0.39 510	0.45 535

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 613	12.25 613	5.92 613	11.32 613	8.54 612	24.18 624	6.40 614	13.49 617	5.15 610	11.46 617	6.19 611	10.92 618	7.00 610	13.72 620	4.47 611	7.65 617	3.92 615	7.45 619	4.38 613	7.87 620

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 614	13.01 617	8.82 615	11.82 614	8.54 612	24.20 625	6.41 615	13.65 620	5.32 612	11.47 618	6.33 612	10.92 618	7.69 611	13.89 621	7.25 621	8.19 619	5.06 616	7.78 620	5.31 616	8.26 621

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 617	27.29 636	2.99 609	3.51 606	21.84 630	11.10 617	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 629	26.35 638	20.03 626	19.06 628	14.80 624	1.74 602	1.81 605	2.05 609	2.49 612	3.69 612	3.12 613

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 616	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 619	8.31 620	6.50 620	7.35 617	8.84 619	8.31 622

DPSM	12.34 617	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 616	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 619	8.31 620	6.50 620	7.35 617	8.84 619	8.31 622

DLNR-FE	13.43 619	20.01 625	23.53 626	121.73 641	33.87 633	0.46 140	0.15 33	8.09 618	0.35 42	0.28 141	0.37 177	0.26 134	0.17 46	0.75 332	0.29 206	6.68 618	0.26 516	0.09 104	0.38 541	50.82 640	0.18 321

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 624	23.55 627	121.61 640	35.03 634	0.46 140	0.15 33	8.02 617	0.35 42	0.28 141	0.37 177	0.26 134	0.17 46	0.76 336	0.29 206	6.42 617	0.26 516	0.09 104	0.38 541	50.13 639	0.18 321

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 622	12.75 616	19.46 624	12.69 616	1.86 579	0.41 435	12.33 621	1.05 544	15.77 622	18.83 628	12.62 623	8.70 615	12.21 619	9.62 616	22.22 631	8.37 622	25.85 631	24.01 632	19.32 629	17.44 631

FADE	15.89 622	3.00 611	8.70 607	2.11 602	2.94 605	1.19 555	0.91 561	5.00 611	2.49 598	1.25 562	1.19 542	3.05 591	7.02 611	8.02 612	5.31 606	94.83 641	35.90 639	65.83 638	66.18 638	1.66 596	1.30 598

DPSimNet_ROB	17.97 623	20.20 629	24.98 631	17.62 622	15.92 620	21.53 629	21.00 622	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 621	22.87 629	24.58 638	12.70 621	14.56 622	18.48 629	12.91 625	20.21 629	12.05 621	17.76 622	14.17 625

HaxPig	19.86 624	22.40 630	22.34 625	17.95 623	17.95 622	11.77 616	11.89 618	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 630	18.74 627	18.39 625	20.08 629	19.69 628	23.63 635	23.22 633	24.06 630	23.69 631	23.00 630	23.95 634

ASD4	21.52 625	19.65 623	22.13 624	22.45 626	16.42 621	23.29 631	30.71 632	33.06 639	17.47 627	24.18 638	14.11 620	21.71 628	15.88 623	21.06 630	18.11 627	19.78 630	17.78 632	26.52 632	20.33 630	27.03 631	18.73 632

Anonymous_1	22.91 626	11.20 618	12.13 612	12.75 618	26.28 631	19.43 625	27.92 629	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 613	11.26 619	11.19 620	12.55 620	14.57 623	38.28 638	7.88 618	34.96 635	63.99 637	89.57 641	10.94 624

PML	23.15 627	16.83 621	7.78 605	5.49 612	9.93 612	51.13 640	104.50 641	5.76 613	13.62 619	37.30 641	105.93 641	30.86 639	23.50 631	12.07 618	7.87 613	6.30 616	2.12 611	6.32 619	2.43 610	10.44 621	2.90 612

MEDIAN_ROB	23.96 628	27.05 637	26.39 635	22.16 625	22.13 624	16.12 620	13.97 619	20.24 628	20.05 628	25.50 639	25.31 637	22.96 630	22.63 630	24.39 631	23.24 632	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 632	27.76 637

RAFT-FEzeroshot	24.80 629	22.55 633	24.73 628	26.10 629	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 633	28.79 637	21.14 629	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 624	16.71 627	13.09 622	14.82 626	17.79 625	16.72 628

RAFT-FE	24.80 629	22.55 633	24.73 628	26.10 629	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 633	28.79 637	21.14 629	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 624	16.71 627	13.09 622	14.82 626	17.79 625	16.72 628

CasAABBNet	24.81 631	22.53 631	24.83 630	26.08 628	25.74 626	39.86 636	57.06 636	28.87 635	28.83 639	21.16 632	22.54 634	24.22 633	23.89 636	26.38 632	30.87 635	14.25 623	16.71 627	13.09 622	14.81 625	17.78 623	16.71 627

FlowAnything	24.85 632	22.54 632	25.10 632	26.11 631	25.76 627	39.86 636	57.00 634	28.89 636	28.87 640	21.31 634	22.68 636	24.22 633	23.87 632	26.39 635	30.89 639	14.26 624	16.78 631	13.10 625	14.90 629	17.78 623	16.69 626

Selective-RAFT-Error	24.87 633	22.59 635	25.14 633	26.13 632	25.82 630	39.93 638	57.03 635	28.97 637	28.95 641	21.21 633	22.65 635	24.25 635	23.98 637	26.43 636	30.83 634	14.27 627	16.71 627	13.10 625	14.82 626	17.82 627	16.76 630

LSM0	26.58 634	22.63 636	25.88 634	30.13 633	52.21 640	39.94 639	56.74 633	28.97 637	28.72 636	21.14 629	22.26 631	24.43 636	23.88 633	26.54 638	30.87 635	14.32 628	16.55 626	13.12 627	14.71 624	17.92 628	20.60 633

AVERAGE_ROB	26.93 635	30.34 638	29.27 637	25.82 627	25.34 625	19.48 626	15.17 620	23.55 632	23.00 635	28.45 640	27.87 638	26.25 637	25.86 639	26.96 639	25.55 633	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 636	30.93 638

xxxxx1	28.96 636	20.11 626	14.07 619	49.74 634	39.15 635	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 629	16.45 623	17.48 625	18.36 624	21.56 627	16.21 625	20.88 629	23.07 632	26.55 634	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 639

tt_ll	28.96 636	20.11 626	14.07 619	49.74 634	39.15 635	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 629	16.45 623	17.48 625	18.36 624	21.56 627	16.21 625	20.88 629	23.07 632	26.55 634	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 639

ff	28.96 636	20.11 626	14.07 619	49.74 634	39.15 635	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 629	16.45 623	17.48 625	18.36 624	21.56 627	16.21 625	20.88 629	23.07 632	26.55 634	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 639

RSGM-EC	41.56 639	31.72 639	19.92 622	51.66 637	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 635	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 639	37.60 640	48.67 636	25.68 633	48.86 637	27.21 635

acva	41.56 639	31.72 639	19.92 622	51.66 637	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 635	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 639	37.60 640	48.67 636	25.68 633	48.86 637	27.21 635

test_example2	115.39 641	123.23 641	94.57 640	115.52 639	123.55 641	101.63 641	114.33 642	53.41 642	99.48 642	134.90 642	135.05 642	85.83 642	85.11 642	111.32 642	106.15 642	152.55 642	205.26 642	99.78 642	114.96 642	140.96 642	110.20 642

ccccc	291.34 642	297.21 642	347.09 642	374.70 642	380.44 642	203.92 642	213.88 643	216.32 643	172.72 643	203.37 643	218.57 643	215.01 643	258.31 643	312.78 643	341.56 643	412.57 643	356.13 643	256.09 643	227.69 643	428.88 643	389.64 643

GS-Stereo							0.21 129	0.62 216	0.41 115	0.22 65	0.22 58	0.17 45	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.33 456	0.84 573

Low-res two-view benchmark