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

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 33	0.86 11	0.07 64	0.02 6	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 32	0.04 4	0.43 73	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 57	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

S2M2_XL	0.22 2	0.33 140	1.17 30	0.07 64	0.11 101	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 12	0.73 94	0.07 30	0.17 53	0.39 9	0.20 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA3	0.25 3	0.16 3	0.88 13	0.01 1	0.19 186	1.16 27	0.01 11	1.09 11	0.76 28	0.12 12	0.03 11	0.08 44	0.06 10	0.46 12	0.08 2	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

DepthFocus	0.25 3	0.26 68	1.04 17	0.07 64	0.14 133	0.92 17	0.03 47	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 55	0.04 5	0.15 50	0.67 29	0.17 30	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GeoVLM	0.25 3	0.17 10	0.61 1	0.01 1	0.08 62	1.22 44	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 77	0.03 11	0.06 18	0.10 28	0.31 2	0.36 92	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MonSter++	0.25 3	0.17 10	0.64 2	0.01 1	0.08 62	1.24 59	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 66	0.03 11	0.06 18	0.11 37	0.31 2	0.37 100	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

FoundationStereo	0.26 7	0.29 89	1.25 42	0.24 145	0.10 87	0.41 7	0.07 97	0.57 3	0.80 34	0.24 39	0.03 11	0.09 52	0.37 110	0.46 12	0.12 8	0.03 437	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

HiDET	0.34 8	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 87	1.18 34	0.01 11	2.53 26	0.71 15	0.29 51	0.06 26	0.07 30	0.12 43	0.35 7	0.42 120	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LCMNet	0.34 8	0.16 3	0.75 6	0.02 8	0.10 87	1.21 40	0.01 11	2.64 30	0.73 22	0.24 39	0.05 25	0.06 18	0.17 53	0.32 5	0.39 106	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

PipStereo	0.35 10	0.29 89	0.82 9	0.07 64	0.09 77	0.11 2	0.06 83	3.39 92	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.42 145	0.07 13	0.63 24	0.24 50	0.02 388	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

LACA1	0.35 10	0.23 46	0.80 7	0.02 8	0.04 18	1.09 22	0.00 1	2.95 40	0.68 8	0.18 24	0.02 1	0.12 63	0.05 6	0.66 28	0.06 1	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

Wavelet-MonSter	0.35 10	0.28 81	1.43 63	0.03 16	0.40 273	1.20 39	0.00 1	1.14 12	0.82 39	0.27 45	0.04 22	0.05 9	0.08 18	0.96 63	0.20 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107

PSi22b	0.36 13	0.29 89	0.80 7	0.07 64	0.09 77	0.12 4	0.06 83	3.36 91	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.47 154	0.07 13	0.70 35	0.24 50	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

BridgeDepth_RVC	0.36 13	0.20 27	1.10 21	0.02 8	0.29 233	0.97 20	0.00 1	2.19 21	0.73 22	0.13 16	0.17 47	0.09 52	0.55 154	0.68 33	0.13 13	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.36 13	0.16 3	0.83 10	0.01 1	0.10 87	1.19 35	0.00 1	2.37 24	0.71 15	0.52 133	0.04 22	0.07 30	0.26 77	0.36 8	0.43 122	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

PSi22a	0.37 16	0.28 81	0.69 5	0.05 40	0.08 62	0.49 9	0.06 83	3.30 83	0.70 9	0.02 1	0.02 1	0.69 178	0.09 23	0.71 36	0.09 4	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

Foundation-i32	0.38 17	0.27 75	1.00 16	0.07 64	0.08 62	0.40 6	0.06 83	3.18 65	0.74 25	0.08 9	0.02 1	0.88 190	0.08 18	0.51 15	0.13 13	0.01 271	0.07 443	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

BridgeDepth	0.38 17	0.26 68	1.19 32	0.01 1	0.04 18	1.19 35	0.03 47	2.97 44	0.73 22	0.21 33	0.02 1	0.15 69	0.10 28	0.64 26	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA2	0.41 19	0.49 281	1.83 113	0.01 1	0.11 101	1.09 22	0.01 11	2.98 46	0.79 32	0.19 27	0.07 27	0.12 63	0.06 10	0.34 6	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.42 20	0.84 414	0.64 2	0.32 163	0.08 62	1.22 44	0.41 248	0.96 8	0.70 9	0.31 61	0.03 11	0.06 18	1.19 243	0.31 2	1.28 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.04 218

Test_v1	0.42 20	0.34 156	1.26 43	0.06 50	0.13 126	1.31 79	0.05 73	2.71 31	0.86 48	0.16 20	0.60 82	0.08 44	0.05 6	0.62 23	0.12 8	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

LGtest1	0.42 20	0.33 140	1.42 60	0.13 116	0.16 148	0.98 21	0.01 11	2.30 23	0.96 71	0.21 33	0.07 27	0.08 44	0.10 28	1.10 72	0.31 80	0.01 271	0.09 469	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.02 107

MonStereo	0.44 23	0.23 46	1.44 66	0.05 40	0.77 355	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.06 18	0.04 1	0.54 16	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 25

Monster-pub-eth3d	0.44 23	0.23 46	1.44 66	0.05 40	0.77 355	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.06 18	0.04 1	0.55 17	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 25

3.25w_new	0.45 25	0.25 61	1.29 45	0.02 8	0.08 62	1.25 64	0.01 11	3.39 92	0.91 66	0.33 72	0.16 40	0.07 30	0.42 132	0.57 18	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

3.25w	0.45 25	0.25 61	1.29 45	0.02 8	0.08 62	1.25 64	0.01 11	3.39 92	0.91 66	0.33 72	0.16 40	0.06 18	0.42 132	0.57 18	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

MLG-Stereo_test3	0.45 25	0.31 108	1.35 55	0.06 50	0.17 159	1.30 77	0.01 11	3.52 112	0.77 30	0.15 18	0.07 27	0.06 18	0.07 13	0.74 38	0.22 42	0.02 388	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

FSD	0.46 28	0.31 108	1.38 57	0.17 128	0.10 87	0.53 10	0.06 83	3.21 72	0.81 36	0.16 20	0.24 59	1.06 197	0.12 43	0.63 24	0.24 50	0.02 388	0.07 443	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

S2M2_L	0.46 28	0.39 205	1.17 30	0.37 181	0.17 159	1.14 26	0.01 11	1.46 14	1.83 104	0.19 27	0.87 107	0.13 67	0.19 58	0.57 18	0.43 122	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 28	0.23 46	1.44 66	0.05 40	0.77 355	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.07 30	0.04 1	0.83 49	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 25

asd	0.49 31	0.16 3	1.57 86	0.04 31	0.72 349	1.24 59	0.05 73	2.80 36	0.84 40	0.45 118	0.50 77	0.06 18	0.56 157	0.58 21	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.5_new	0.49 31	0.17 10	1.73 107	0.06 50	0.30 235	1.23 49	0.07 97	3.11 52	0.87 54	0.45 118	0.66 89	0.05 9	0.19 58	0.67 29	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.5w-stereo	0.49 31	0.17 10	1.73 107	0.06 50	0.30 235	1.23 49	0.07 97	3.11 52	0.87 54	0.45 118	0.66 89	0.05 9	0.19 58	0.67 29	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

IGEV	0.50 34	0.22 38	1.52 81	0.08 80	1.85 467	1.34 85	0.37 237	2.03 18	0.93 69	0.29 51	0.08 33	0.07 30	0.09 23	0.90 58	0.22 42	0.02 388	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

FlowAnything_test	0.51 35	0.33 140	2.09 155	0.15 121	0.15 140	1.71 139	0.03 47	1.76 15	0.49 5	1.10 178	0.77 97	0.03 2	0.05 6	0.61 22	0.66 177	0.05 473	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.02 107

asda	0.52 36	0.19 21	1.61 91	0.03 16	0.61 330	1.26 69	0.08 106	3.20 70	0.84 40	0.41 102	0.29 62	0.05 9	0.72 179	0.77 46	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.25_new	0.52 36	0.18 15	1.42 60	0.03 16	0.88 367	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.5w_new	0.52 36	0.18 15	1.42 60	0.03 16	0.88 367	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.25w-stereo	0.52 36	0.18 15	1.43 63	0.03 16	0.88 367	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

3w_stereo	0.53 40	0.23 46	1.53 82	0.03 16	0.02 6	1.25 64	0.02 38	3.34 88	0.88 59	0.44 114	0.43 73	0.07 30	1.04 215	1.04 68	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4w-stereo	0.55 41	0.18 15	1.39 58	0.02 8	0.35 260	1.26 69	0.06 83	3.13 55	0.86 48	0.28 46	0.82 105	0.06 18	0.67 171	1.59 104	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

2.75w_new	0.55 41	0.23 46	1.43 63	0.04 31	0.12 117	1.25 64	0.08 106	3.20 70	0.86 48	0.39 94	0.16 40	0.07 30	0.88 199	1.99 129	0.24 50	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

2w_stereo	0.56 43	0.19 21	1.31 50	0.03 16	0.10 87	1.22 44	0.04 57	3.42 103	0.81 36	0.79 159	0.73 94	0.07 30	1.24 248	0.81 48	0.37 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

dual_stereo	0.56 43	0.32 122	1.08 20	0.07 64	0.11 101	0.77 13	0.03 47	3.60 118	1.17 86	0.12 12	0.03 11	0.20 83	0.11 37	2.77 154	0.51 154	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.16 479	0.00 1	0.02 107

AdaDepth	0.57 45	0.22 38	2.33 182	0.12 100	1.26 411	1.59 120	0.07 97	1.03 10	0.97 72	0.21 33	0.42 71	0.08 44	0.30 96	2.28 140	0.26 61	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.20 503	0.01 37	0.01 25

MLG-Stereo_test2	0.57 45	0.28 81	1.20 36	0.07 64	0.68 340	1.34 85	0.02 38	3.39 92	1.41 91	0.06 6	0.02 1	0.12 63	0.10 28	2.37 142	0.31 80	0.01 271	0.08 457	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

GEAStereo	0.59 47	0.22 38	1.14 27	0.16 125	0.19 186	1.96 166	0.73 347	3.39 92	0.84 40	0.52 133	0.65 86	0.19 77	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.12 388

Zero-FE251	0.62 48	0.53 305	2.17 170	0.37 181	0.30 235	1.84 153	0.06 83	2.60 28	0.31 2	2.21 201	0.23 56	0.09 52	0.39 117	0.67 29	0.52 156	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.07 301

3.75w	0.62 48	0.16 3	1.33 53	0.02 8	1.27 414	1.25 64	0.01 11	3.23 74	0.87 54	0.38 86	0.23 56	0.07 30	0.40 118	2.96 159	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LG-G_1	0.62 48	0.31 108	1.19 32	0.07 64	0.11 101	1.81 150	0.02 38	3.74 131	0.88 59	0.23 36	0.03 11	0.09 52	0.08 18	3.39 174	0.27 69	0.02 388	0.08 457	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.02 107

LG-G	0.62 48	0.31 108	1.19 32	0.07 64	0.11 101	1.81 150	0.02 38	3.74 131	0.88 59	0.23 36	0.03 11	0.09 52	0.08 18	3.39 174	0.27 69	0.02 388	0.08 457	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.02 107

1w_stereo	0.64 52	0.16 3	1.24 40	0.09 86	0.50 307	1.19 35	0.08 106	3.24 76	0.84 40	0.48 123	2.37 183	0.04 5	1.57 276	0.84 56	0.10 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

LG-Stereo_L2	0.64 52	0.33 140	1.46 72	0.10 89	0.18 174	1.30 77	0.19 183	3.53 114	0.72 17	0.20 29	0.02 1	0.06 18	0.07 13	4.19 205	0.36 92	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

252Zero-FE	0.66 54	0.23 46	1.24 40	1.10 302	0.07 44	1.31 79	0.02 38	3.33 86	1.14 82	1.34 184	1.74 153	0.04 5	0.05 6	1.11 73	0.40 113	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.02 384	0.02 100	0.02 107

qwe	0.66 54	0.19 21	1.64 96	0.05 40	1.17 406	1.23 49	0.03 47	3.35 89	0.88 59	0.51 130	0.38 68	0.04 5	0.17 53	3.22 167	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

2.25w	0.67 56	0.20 27	1.40 59	0.04 31	0.13 126	1.21 40	0.05 73	3.23 74	0.87 54	0.36 79	1.17 125	0.07 30	0.69 174	3.67 184	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MLG-Stereo_test1	0.67 56	0.23 46	1.05 18	0.06 50	1.40 428	1.24 59	0.00 1	3.56 116	1.36 89	0.06 6	0.04 22	0.08 44	0.10 28	4.03 200	0.14 17	0.01 271	0.07 443	0.00 1	0.01 356	0.01 37	0.02 107

2.5w	0.68 58	0.23 46	1.29 45	0.04 31	0.31 246	1.26 69	0.09 114	3.24 76	0.86 48	0.42 109	0.59 80	0.03 2	0.56 157	4.36 213	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

RAStereo	0.68 58	0.42 236	3.15 292	0.18 134	0.52 315	1.17 29	0.02 38	3.16 60	0.98 73	0.51 130	1.43 136	0.16 70	0.22 66	0.75 43	0.83 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.02 107

3.5w_stereo	0.69 60	0.23 46	1.44 66	0.02 8	0.14 133	1.24 59	0.03 47	3.53 114	0.90 65	0.20 29	1.48 139	0.07 30	0.50 148	3.73 186	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LG-Stereo_L1	0.69 60	0.32 122	1.21 39	0.10 89	0.16 148	1.38 90	0.20 189	2.44 25	0.72 17	0.20 29	0.02 1	0.06 18	0.06 10	6.49 310	0.36 92	0.01 271	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

SGD-Stereo	0.69 60	0.30 103	1.15 29	0.25 147	0.12 117	1.26 69	0.29 217	1.87 17	0.62 7	0.50 129	0.51 78	0.08 44	0.11 37	6.67 326	0.09 4	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

Foundation-i1b	0.70 63	0.23 46	1.20 36	0.06 50	0.05 24	0.78 14	0.04 57	5.01 220	1.58 96	0.40 99	0.64 85	1.08 198	1.16 235	1.45 96	0.31 80	0.01 271	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

Pro-Stereo	0.70 63	0.22 38	0.87 12	0.10 89	0.04 18	3.79 382	0.04 57	0.46 1	0.94 70	0.10 10	0.03 11	0.03 2	0.04 1	6.91 342	0.14 17	0.02 388	0.01 194	0.00 1	0.27 535	0.01 37	0.01 25

MatchStereo	0.70 63	0.35 172	2.06 147	0.05 40	0.01 1	0.93 19	0.01 11	4.29 162	3.44 216	0.10 10	1.13 120	0.18 75	0.25 70	0.76 45	0.39 106	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
water-stereo	0.70 63	0.29 89	3.07 285	0.08 80	0.07 44	1.54 116	0.15 161	4.01 148	1.41 91	0.59 146	1.31 130	0.26 104	0.24 68	0.43 11	0.39 106	0.02 388	0.06 419	0.00 1	0.02 384	0.02 100	0.01 25

GIP-stereo	0.70 63	0.44 255	1.70 105	1.52 365	0.75 351	1.48 108	0.05 73	4.18 157	1.10 78	0.18 24	0.42 71	0.58 169	0.38 114	0.65 27	0.46 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.01 25

DEFOM-Stereo	0.70 63	0.29 89	1.62 93	0.16 125	0.06 36	1.95 163	0.45 261	0.88 6	0.74 25	0.55 141	0.51 78	0.14 68	0.09 23	6.32 296	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

Monster-pub-mixall	0.72 69	0.39 205	0.98 14	0.04 31	0.12 117	1.23 49	0.01 11	2.74 34	0.86 48	0.86 163	0.39 70	0.07 30	0.09 23	6.24 287	0.32 84	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

MLG-Stereo	0.72 69	0.23 46	1.13 22	0.06 50	0.16 148	1.24 59	0.00 1	3.84 139	1.40 90	0.06 6	0.03 11	0.08 44	0.10 28	5.71 265	0.16 24	0.01 271	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

GREAT-IGEV	0.72 69	0.29 89	1.91 123	1.31 332	0.40 273	1.41 100	0.08 106	2.29 22	2.48 133	0.18 24	0.69 92	0.10 58	0.34 104	1.72 110	0.37 100	0.00 1	0.09 469	0.00 1	0.22 516	0.10 316	0.41 522
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Foundation-i1c-attn	0.73 72	0.21 33	1.13 22	0.07 64	0.01 1	0.88 16	0.04 57	4.81 201	1.85 106	0.36 79	0.78 102	0.35 134	1.66 283	2.16 137	0.30 73	0.02 388	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218

IGEV-Stereo++	0.74 73	0.23 46	1.31 50	0.06 50	1.62 441	1.95 163	0.01 11	3.29 81	1.81 101	0.38 86	1.68 150	0.10 58	1.16 235	0.91 59	0.19 36	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 25

GSStereo	0.75 74	0.22 38	1.14 27	0.69 241	0.19 186	1.96 166	0.73 347	4.64 189	2.10 112	0.31 61	0.65 86	0.43 147	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 465	0.17 404	0.13 400

GLC_STEREO	0.75 74	0.29 89	1.19 32	0.55 215	0.01 1	1.98 169	0.57 301	3.07 48	3.02 179	0.90 166	1.48 139	0.19 77	0.40 118	0.93 60	0.36 92	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 107

VIP-Stereo	0.76 76	0.66 361	2.08 154	0.09 86	0.27 222	1.99 171	0.11 127	3.32 84	0.80 34	0.48 123	1.27 128	0.28 112	0.11 37	3.06 163	0.41 115	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.12 388

rvit_stereo_0081_aga	0.76 76	0.51 292	3.29 303	0.11 98	0.25 212	1.73 143	0.22 196	3.68 120	2.54 141	0.26 44	0.16 40	0.27 108	0.30 96	1.31 84	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.04 218

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 76	0.27 75	2.85 247	0.73 243	1.14 401	1.41 100	0.61 311	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 271	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.12 388

DispViT+	0.77 79	0.39 205	2.67 217	0.05 40	1.41 430	1.70 137	0.01 11	2.95 40	3.28 202	0.41 102	0.35 67	0.17 71	0.28 82	0.46 12	0.27 69	0.01 271	0.96 595	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

testlalala	0.77 79	0.27 75	2.86 251	0.74 246	1.15 402	1.41 100	0.61 311	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 271	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.11 370

GCAPDPT-zeroshot	0.77 79	0.27 75	2.85 247	0.74 246	1.15 402	1.41 100	0.61 311	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.11 370

NLSM3	0.78 82	0.33 140	1.31 50	0.06 50	1.93 472	1.22 44	0.05 73	3.26 78	1.87 107	0.34 74	0.87 107	0.12 63	1.04 215	2.53 150	0.74 193	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

LG-Stereo	0.79 83	0.32 122	3.96 361	0.04 31	0.15 140	1.19 35	0.18 181	3.52 112	2.95 167	0.32 66	1.77 155	0.22 95	0.14 49	0.39 9	0.43 122	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.02 107

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 84	0.33 140	2.51 198	0.25 147	0.53 316	1.93 161	0.27 212	5.07 224	1.05 77	0.47 122	0.68 91	0.64 174	0.22 66	0.95 62	0.65 173	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.19 500	0.03 156	0.16 435

MaDis-Stereo	0.80 84	0.69 373	3.02 269	0.33 170	1.83 465	1.22 44	0.06 83	3.41 100	1.49 93	0.31 61	0.38 68	0.42 145	0.51 149	1.14 76	1.21 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.05 258

AEACV	0.80 84	0.29 89	1.70 105	0.96 280	0.24 209	2.03 175	0.88 393	3.50 109	0.88 59	0.34 74	0.20 53	0.29 115	2.01 302	1.77 116	0.33 86	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.29 537	0.10 316	0.09 332

gasm-f	0.81 87	0.25 61	1.66 98	0.16 125	0.28 230	2.77 271	0.91 398	3.39 92	0.84 40	0.52 133	3.10 209	0.19 77	0.71 178	0.73 37	0.28 72	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.12 388

IGEV-RUCA	0.81 87	0.15 1	1.13 22	0.52 207	0.32 249	2.13 185	0.51 280	3.46 106	1.71 99	0.95 168	0.16 40	0.24 100	0.55 154	2.81 156	0.41 115	0.12 510	0.21 551	0.20 561	0.25 527	0.21 444	0.20 463

Foundation-i1a	0.82 89	0.19 21	1.27 44	0.06 50	0.01 1	0.81 15	0.07 97	5.05 221	2.04 110	0.78 158	0.26 60	0.74 184	1.63 281	3.13 166	0.31 80	0.01 271	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

VMStereo-Base	0.83 90	0.29 89	1.79 109	0.04 31	0.11 101	1.38 90	0.03 47	2.87 38	3.42 213	0.53 136	1.32 131	0.73 183	0.41 126	3.01 161	0.54 159	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 90	0.33 140	1.98 138	0.92 271	1.27 414	0.54 11	0.11 127	1.35 13	2.94 166	1.67 194	2.09 170	0.20 83	0.31 100	1.57 102	1.07 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.01 25

Pointernet	0.84 92	0.35 172	2.00 142	0.12 100	0.13 126	1.77 145	0.06 83	4.87 206	2.53 139	0.14 17	2.11 173	0.76 187	0.44 138	1.02 66	0.32 84	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.15 476	0.02 100	0.01 25

monsters	0.87 93	0.28 81	1.54 83	0.47 202	2.71 510	1.38 90	0.01 11	3.14 56	0.81 36	0.32 66	0.48 76	0.05 9	0.13 48	5.72 266	0.42 120	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

castereo	0.87 93	0.60 335	1.07 19	0.34 175	0.17 159	1.89 157	0.79 365	4.84 205	2.05 111	0.65 151	2.55 189	0.31 122	0.40 118	1.02 66	0.38 105	0.01 271	0.09 469	0.00 1	0.24 522	0.03 156	0.02 107

zero-FE	0.88 95	0.27 75	2.12 162	0.21 139	1.63 442	1.75 144	0.83 375	3.08 49	0.61 6	0.15 18	0.13 36	0.29 115	0.44 138	3.38 173	1.07 261	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.05 429	1.47 574	0.03 168

rvit_stereo_0081	0.88 95	0.28 81	1.81 110	0.62 227	0.13 126	1.34 85	0.12 135	3.14 56	4.59 289	0.43 112	0.30 63	0.54 165	0.11 37	3.89 190	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_stereo_0082	0.88 95	0.28 81	1.81 110	0.62 227	0.13 126	1.34 85	0.12 135	3.14 56	4.59 289	0.43 112	0.30 63	0.54 165	0.11 37	3.89 190	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_stereo_0080	0.88 95	0.51 292	3.12 289	0.07 64	0.12 117	1.31 79	0.37 237	3.78 134	3.29 204	0.56 142	1.13 120	0.40 138	0.76 183	1.71 107	0.47 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 218

whm_eth	0.88 95	0.51 292	3.12 289	0.07 64	0.12 117	1.31 79	0.37 237	3.78 134	3.29 204	0.56 142	1.13 120	0.40 138	0.76 183	1.71 107	0.47 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 218

AIO_test	0.90 100	0.40 217	1.67 102	0.14 117	0.16 148	2.97 302	0.83 375	3.61 119	2.67 146	0.29 51	0.71 93	1.50 217	0.29 87	2.37 142	0.13 13	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.08 442	0.03 156	0.03 168

LoS	0.91 101	0.34 156	2.10 160	0.38 185	0.13 126	2.47 223	0.26 209	5.00 218	2.74 155	0.89 165	0.21 54	0.49 158	0.36 107	1.97 128	0.67 179	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.01 25
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 102	0.30 103	1.91 123	0.43 194	2.63 506	1.21 40	0.01 11	3.11 52	0.76 28	0.46 121	1.44 137	0.05 9	0.09 23	5.66 261	0.50 152	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Foundation-i1	0.94 103	0.24 59	1.30 48	0.10 89	1.38 425	1.10 24	0.05 73	5.89 288	2.14 114	0.54 138	1.93 162	1.14 201	1.05 218	1.56 101	0.30 73	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

BStereo	0.94 103	0.43 247	8.86 532	0.53 208	0.44 282	1.17 29	0.09 114	3.17 61	1.00 74	0.54 138	0.19 51	0.36 135	0.10 28	1.04 68	0.78 210	0.01 271	0.01 194	0.02 485	0.03 402	0.02 100	0.06 280

AIO-Stereo	0.94 103	0.22 38	1.20 36	0.06 50	0.08 62	2.36 211	0.62 317	5.50 262	2.61 143	0.30 56	3.32 217	0.41 141	0.25 70	1.12 75	0.17 30	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.35 555	0.06 252	0.12 388

DDF-Stereo	0.95 106	0.28 81	1.59 89	0.30 155	1.76 458	1.79 148	0.83 375	3.02 47	0.78 31	0.17 23	0.09 35	0.28 112	0.49 146	4.53 217	1.13 270	0.02 388	0.04 379	0.00 1	0.11 460	1.70 578	0.04 218

SMoEStereo_RVC	0.95 106	0.35 172	1.37 56	0.63 232	0.07 44	2.07 177	0.16 167	2.88 39	1.68 97	0.30 56	1.23 127	0.19 77	0.28 82	6.80 332	0.84 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.13 400

GCAP-Stereo	0.95 106	0.62 344	1.99 140	0.30 155	0.03 16	1.66 128	0.01 11	4.43 171	3.00 176	1.63 193	1.17 125	1.39 209	0.76 183	1.31 84	0.55 160	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.02 107

111111	0.97 109	0.19 21	1.49 75	0.06 50	1.12 397	1.43 105	0.05 73	4.77 199	1.70 98	0.44 114	2.88 198	0.09 52	0.17 53	4.66 224	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.01 25

fffft	0.97 109	0.29 89	1.69 104	0.03 16	0.05 24	2.12 184	0.65 324	3.44 105	1.87 107	0.34 74	0.60 82	0.23 96	0.20 62	6.69 327	0.89 241	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 420	0.09 332
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 111	2.14 549	1.55 84	0.88 263	0.26 219	0.56 12	0.04 57	2.80 36	0.86 48	0.30 56	0.80 103	0.21 93	2.33 318	6.17 282	0.37 100	0.00 1	0.07 443	0.00 1	0.17 487	0.01 37	0.01 25

Occ-G	0.98 111	0.38 201	1.82 112	0.15 121	0.18 174	1.45 107	0.69 336	3.15 59	2.25 122	1.45 186	0.59 80	5.06 363	0.54 153	0.75 43	0.77 207	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.17 487	0.16 390	0.01 25

CASnet	0.98 111	0.32 122	1.62 93	0.65 235	0.07 44	2.11 182	0.14 155	3.50 109	4.03 256	3.77 253	1.41 135	0.31 122	0.29 87	0.80 47	0.57 162	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 111	0.42 236	1.86 115	0.07 64	0.22 201	1.65 127	0.02 38	4.07 149	6.33 377	0.72 154	1.54 142	0.43 147	0.64 169	1.22 81	0.44 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1
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
MM-Stereo_test2	0.99 115	0.29 89	2.26 177	1.34 336	0.12 117	1.78 147	0.53 282	4.71 196	3.31 206	0.76 156	0.80 103	0.50 161	0.35 105	1.86 121	0.73 191	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.07 437	0.26 473	0.06 280

trnet	0.99 115	0.37 193	1.89 121	0.08 80	0.19 186	1.68 132	0.02 38	4.12 156	6.41 381	0.70 153	1.57 143	0.46 153	0.67 171	1.15 77	0.41 115	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

CroCo-Stereo	0.99 115	0.89 429	3.19 296	0.46 197	0.44 282	0.38 5	0.05 73	4.61 184	3.95 250	0.48 123	1.78 158	1.01 195	0.27 80	1.11 73	1.07 261	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.04 218
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
rvit_stereo_ft	1.00 118	0.78 401	3.84 356	0.84 258	0.36 263	1.23 49	0.24 202	3.81 138	3.76 232	0.37 83	0.87 107	0.74 184	1.12 223	1.18 80	0.76 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.06 280

depthmonostereo	1.01 119	0.50 285	3.16 293	0.12 100	0.09 77	1.43 105	0.04 57	4.97 213	1.51 94	0.90 166	1.46 138	0.98 194	0.94 205	3.45 179	0.46 136	0.02 388	0.10 481	0.00 1	0.02 384	0.04 191	0.01 25

AIO_rvc	1.02 120	0.59 331	1.95 135	0.15 121	0.09 77	3.42 338	0.99 408	4.46 173	2.73 154	0.28 46	1.62 145	1.32 207	0.28 82	2.10 135	0.21 41	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.04 422	0.11 337	0.11 370

RSM++	1.02 120	0.24 59	1.33 53	0.86 261	0.04 18	2.78 272	0.30 223	2.63 29	2.67 146	0.48 123	1.95 164	0.52 162	0.25 70	5.50 257	0.57 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 487	0.11 337	0.09 332

mms	1.03 122	0.54 310	1.58 88	0.05 40	0.36 263	1.52 115	0.08 106	2.97 44	1.84 105	0.38 86	2.94 201	0.32 125	0.25 70	6.82 333	0.39 106	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.28 500

ours_stereo	1.03 122	0.55 314	1.86 115	0.12 100	0.32 249	1.16 27	0.09 114	3.27 80	2.18 117	0.39 94	3.02 205	0.34 133	0.26 77	6.32 296	0.37 100	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 420	0.13 400

rvit_stereo_0083	1.03 122	0.26 68	3.09 286	0.49 204	0.09 77	1.27 74	0.24 202	2.72 32	4.60 291	0.38 86	0.77 97	0.78 188	1.18 240	4.35 212	0.33 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

EGLCR-Stereo	1.04 125	0.20 27	2.00 142	1.14 310	0.16 148	2.50 227	0.11 127	4.96 212	2.61 143	0.79 159	0.07 27	1.46 215	0.37 110	3.96 197	0.23 45	0.01 271	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 301

gcap_with_dpt	1.05 126	0.35 172	2.77 235	0.75 248	2.11 481	1.83 152	0.32 225	5.92 290	1.24 87	2.11 200	1.14 124	0.47 154	0.47 142	1.07 71	0.22 42	0.03 437	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.13 400

HUF	1.05 126	0.64 348	2.33 182	0.35 178	0.22 201	3.09 313	0.41 248	3.73 130	2.89 163	0.36 79	2.71 195	0.33 129	0.30 96	2.28 140	0.23 45	0.00 1	0.61 590	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.39 517

rrr	1.05 126	0.45 263	3.18 295	0.32 163	0.06 36	2.74 262	0.95 405	3.49 108	1.12 79	0.39 94	0.16 40	0.20 83	0.29 87	6.47 307	0.87 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 509	0.06 252	0.10 355

IGEVStereo-DCA	1.06 129	0.45 263	2.06 147	0.32 163	0.06 36	2.74 262	0.84 381	3.71 122	2.27 123	0.39 94	0.16 40	0.20 83	0.29 87	6.47 307	0.87 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.06 252	0.06 280

test_xeample3	1.08 130	0.43 247	3.39 312	0.49 204	0.05 24	2.58 240	0.93 401	3.32 84	1.77 100	0.23 36	0.23 56	0.19 77	0.28 82	6.34 298	0.85 226	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.26 534	0.06 252	0.10 355

tt45	1.09 131	0.35 172	1.49 75	0.39 187	0.23 206	3.50 350	0.14 155	3.35 89	1.81 101	0.36 79	2.04 168	0.27 108	0.26 77	6.84 336	0.63 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.03 168

MGS-Stereo	1.10 132	0.26 68	2.45 189	0.58 221	0.06 36	1.84 153	0.67 330	2.16 20	3.42 213	1.03 170	6.13 306	0.49 158	0.36 107	1.43 91	0.62 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 530	0.00 1

test_for_model	1.12 133	0.22 38	2.65 215	0.69 241	1.55 437	1.40 99	0.17 174	5.56 265	1.01 76	1.11 179	0.08 33	0.23 96	0.07 13	7.29 373	0.24 50	0.01 271	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.11 370

ff7	1.12 133	0.57 322	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 275	0.84 381	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 363	0.49 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.09 305	0.06 280

ffff	1.12 133	0.57 322	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 275	0.84 381	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 363	0.49 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.09 305	0.06 280

11t	1.12 133	0.57 322	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 275	0.84 381	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 363	0.49 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.09 305	0.06 280

anonymousdsp	1.12 133	0.59 331	1.66 98	0.03 16	0.07 44	2.81 283	0.82 371	4.07 149	2.30 129	0.41 102	1.12 119	0.30 117	0.40 118	7.05 356	0.49 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 487	0.10 316	0.05 258

ccc-4	1.12 133	0.57 322	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 275	0.84 381	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 363	0.49 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.09 305	0.06 280

IGEV-Stereo	1.12 133	0.59 331	1.66 98	0.03 16	0.07 44	2.82 286	0.82 371	4.09 155	2.30 129	0.41 102	1.11 116	0.30 117	0.41 126	7.05 356	0.49 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 487	0.10 316	0.05 258
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 140	0.41 230	2.75 230	1.04 296	0.11 101	2.21 194	0.10 120	2.96 43	1.32 88	2.40 209	2.09 170	0.33 129	0.58 163	5.62 258	0.43 122	0.03 437	0.06 419	0.00 1	0.14 472	0.04 191	0.04 218

fffy	1.13 140	0.51 292	2.15 163	1.01 288	0.09 77	2.30 207	0.19 183	4.07 149	1.13 81	0.16 20	2.66 191	0.20 83	0.38 114	6.98 352	0.35 90	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.16 435

IGEV++	1.14 142	0.51 292	1.66 98	0.55 215	0.08 62	2.52 228	1.01 412	6.51 324	3.16 189	0.59 146	2.11 173	0.43 147	1.18 240	1.44 93	0.79 214	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.05 429	0.11 337	0.11 370

WQFJA1++	1.15 143	0.17 10	1.86 115	0.47 202	0.69 341	1.21 40	0.03 47	2.79 35	0.47 4	2.59 213	0.07 27	0.24 100	0.18 57	2.69 153	0.50 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 356	8.92 610	0.07 301

castereo++	1.18 144	0.54 310	1.95 135	0.30 155	0.51 311	4.56 417	1.00 410	4.61 184	1.12 79	0.29 51	2.14 177	1.89 230	0.15 50	3.94 196	0.18 35	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.31 545	0.03 156	0.00 1

CAS++	1.18 144	0.55 314	1.99 140	0.17 128	0.27 222	1.85 155	0.63 318	8.48 380	3.07 183	1.71 195	2.32 181	0.18 75	0.20 62	1.91 127	0.30 73	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 146	0.43 247	8.86 532	0.53 208	0.44 282	5.87 451	0.09 114	3.42 103	1.00 74	0.54 138	0.19 51	0.36 135	0.10 28	1.04 68	0.78 210	0.01 271	0.01 194	0.02 485	0.03 402	0.02 100	0.06 280

DA	1.19 146	0.37 193	1.94 130	0.62 227	0.30 235	6.06 456	0.59 303	5.55 263	2.23 119	0.37 83	2.42 186	0.41 141	1.17 237	1.24 82	0.16 24	0.01 271	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 463

GGEV	1.19 146	0.37 193	1.94 130	0.62 227	0.30 235	6.06 456	0.59 303	5.55 263	2.23 119	0.37 83	2.42 186	0.41 141	1.17 237	1.24 82	0.16 24	0.01 271	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 463

xyz-stereo-finetune	1.20 149	0.44 255	2.19 172	0.08 80	0.05 24	3.16 324	0.68 331	3.41 100	2.58 142	0.81 161	1.77 155	0.68 175	0.37 110	6.20 285	1.63 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 107

ProNet	1.20 149	0.60 335	2.00 142	0.26 149	0.08 62	2.73 261	0.68 331	5.00 218	2.52 137	0.29 51	1.32 131	0.37 137	0.36 107	6.94 349	0.44 128	0.00 1	0.07 443	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.07 301

TANstereo	1.20 149	0.49 281	2.04 145	0.34 175	0.10 87	1.80 149	0.01 11	3.40 99	4.10 264	4.37 266	4.82 256	0.41 141	0.70 175	0.94 61	0.46 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 152	0.20 27	1.30 48	0.12 100	0.06 36	2.48 225	0.51 280	3.78 134	2.74 155	0.48 123	2.38 184	2.18 240	0.28 82	6.77 331	0.56 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.07 273	0.05 258

sCroCo_RVC	1.21 152	0.65 355	5.16 442	1.09 301	1.29 418	0.92 17	0.19 183	3.92 141	2.68 149	0.30 56	3.04 206	0.52 162	1.56 275	1.58 103	0.78 210	0.09 501	0.25 564	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.11 370

Selective-IGEV-i32	1.23 154	0.18 15	1.13 22	0.07 64	0.16 148	2.35 210	0.54 285	6.11 297	2.52 137	0.41 102	3.19 212	0.26 104	0.29 87	6.94 349	0.16 24	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 460	0.04 191	0.10 355

Selective-IGEV	1.23 154	0.18 15	1.13 22	0.07 64	0.17 159	2.38 215	0.54 285	6.10 296	2.51 136	0.41 102	3.20 214	0.26 104	0.29 87	6.94 349	0.16 24	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 460	0.04 191	0.10 355

MSCF	1.24 156	0.77 394	1.95 135	0.42 190	0.46 290	3.85 386	0.85 387	4.26 161	2.02 109	2.21 201	2.34 182	0.17 71	2.74 341	1.75 112	0.39 106	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 572	0.04 191	0.05 258

WCG-NET	1.24 156	0.43 247	1.46 72	0.33 170	0.08 62	2.14 186	1.08 421	3.09 51	6.86 399	2.73 217	3.43 225	0.74 184	0.94 205	0.89 57	0.33 86	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.05 258

CroCo-Stereo Lap2	1.24 156	0.88 426	3.39 312	0.95 278	4.59 579	0.47 8	0.08 106	3.51 111	2.80 159	1.17 182	2.24 178	1.57 220	0.20 62	1.48 97	1.14 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.12 388

Replicate-Monster	1.25 159	1.94 543	10.24 545	0.08 80	0.32 249	1.32 83	0.03 47	3.71 122	0.89 64	1.07 175	0.07 27	0.08 44	0.10 28	4.74 226	0.14 17	0.01 271	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.22 469

999	1.25 159	0.37 193	1.63 95	1.15 311	0.34 257	3.03 308	0.66 327	3.41 100	2.27 123	0.30 56	3.20 214	0.19 77	0.25 70	7.23 371	0.85 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.01 25

WQFJA1	1.26 161	0.34 156	1.49 75	0.14 117	4.66 580	2.76 268	0.13 145	5.38 256	3.79 234	0.44 114	0.31 65	0.69 178	1.09 220	1.43 91	2.48 386	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.02 107

NLMM	1.26 161	0.34 156	1.50 79	0.14 117	4.66 580	2.76 268	0.13 145	5.38 256	3.79 234	0.44 114	0.31 65	0.69 178	1.09 220	1.41 86	2.48 386	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.02 107

rvit_0105_6	1.26 161	0.87 422	4.85 421	0.61 225	0.07 44	1.60 121	0.32 225	3.79 137	5.87 344	0.25 42	0.26 60	1.09 199	0.29 87	4.60 222	0.62 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 280

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 161	0.42 236	2.36 186	0.59 223	1.26 411	2.43 220	0.01 11	3.29 81	7.76 434	1.71 195	2.78 196	0.27 108	0.32 102	1.16 79	0.58 166	0.04 459	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.10 355

LoS_RVC	1.26 161	1.43 504	1.91 123	0.42 190	3.77 551	1.71 139	0.04 57	2.58 27	2.49 135	0.42 109	2.58 190	0.30 117	0.57 161	1.71 107	0.66 177	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	4.49 601

MIF-Stereo (partial)	1.29 166	0.33 140	3.02 269	0.03 16	1.12 397	1.26 69	0.13 145	4.46 173	3.75 230	0.35 77	2.39 185	0.31 122	0.74 181	6.09 278	1.76 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.04 218

MyStereo07	1.31 167	0.79 402	1.61 91	1.03 291	1.11 395	2.63 251	0.46 262	5.48 259	2.24 121	0.64 150	1.48 139	0.27 108	0.59 165	7.03 355	0.45 132	0.00 1	0.09 469	0.00 1	0.01 356	0.11 337	0.09 332

RT-Monster	1.32 168	0.34 156	2.22 174	0.38 185	2.36 494	1.39 97	0.10 120	4.18 157	5.14 312	3.39 240	2.68 192	0.58 169	0.61 166	2.49 148	0.36 92	0.03 437	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

GASTEREO	1.34 169	0.98 448	1.86 115	0.53 208	0.46 290	3.97 394	0.86 389	4.25 160	2.16 116	2.34 208	3.48 228	0.17 71	2.87 350	1.88 125	0.39 106	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 572	0.04 191	0.05 258

plain	1.34 169	0.51 292	5.09 436	0.30 155	0.05 24	1.58 118	0.08 106	4.47 175	3.77 233	0.42 109	1.76 154	0.60 173	0.74 181	6.11 279	0.94 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 521	0.02 107

sAnonymous2	1.35 171	1.66 525	8.14 524	0.55 215	0.46 290	1.23 49	0.24 202	4.00 146	3.47 217	0.40 99	1.11 116	0.23 96	1.42 260	0.96 63	0.57 162	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.20 503	2.07 584	0.22 469

CroCo_RVC	1.35 171	1.66 525	8.14 524	0.55 215	0.46 290	1.23 49	0.24 202	4.00 146	3.47 217	0.40 99	1.11 116	0.23 96	1.42 260	0.96 63	0.57 162	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.20 503	2.07 584	0.22 469

knoymous	1.36 173	0.21 33	1.68 103	0.20 135	0.49 304	1.58 118	0.11 127	5.15 228	2.40 132	4.62 275	1.77 155	4.56 342	0.45 140	3.23 168	0.63 171	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

rvit_0105_4	1.38 174	0.98 448	5.52 463	0.61 225	0.05 24	1.62 124	0.41 248	3.95 144	5.80 341	0.31 61	0.73 94	1.37 208	0.53 152	4.89 236	0.78 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 218

SCV_C0	1.40 175	0.49 281	3.06 284	0.12 100	0.21 197	2.29 202	0.09 114	6.46 320	3.81 236	0.63 148	2.00 166	0.24 100	0.41 126	7.31 375	0.43 122	0.01 271	0.05 397	0.00 1	0.21 509	0.16 390	0.07 301

MoCha-V2	1.41 176	0.42 236	2.61 210	0.81 252	0.23 206	2.53 231	0.20 189	4.81 201	3.16 189	0.82 162	3.15 210	0.30 117	1.61 280	6.66 325	0.40 113	0.00 1	0.20 547	0.00 1	0.24 522	0.05 224	0.02 107

PMTNet	1.41 176	0.37 193	2.06 147	0.26 149	0.15 140	2.94 300	0.34 232	3.39 92	5.33 321	1.00 169	1.27 128	0.28 112	0.93 203	4.04 201	0.74 193	5.00 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.01 25

AE-Stereo	1.44 178	0.32 122	2.69 220	1.58 379	0.20 194	2.24 198	0.59 303	6.01 292	5.70 335	1.18 183	3.17 211	1.02 196	0.78 189	1.73 111	0.83 221	0.02 388	0.18 536	0.00 1	0.29 537	0.11 337	0.07 301

XX-TBD	1.44 178	0.85 418	2.04 145	2.45 513	0.05 24	2.34 209	0.01 11	3.46 106	7.51 421	2.88 222	4.98 263	0.26 104	0.25 70	1.15 77	0.46 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSi22	1.45 180	0.68 367	1.50 79	0.99 286	0.07 44	1.86 156	0.11 127	3.71 122	4.91 303	0.86 163	2.03 167	2.07 238	0.19 58	9.02 490	0.77 207	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 420	0.03 168

NLSM1	1.45 180	0.40 217	2.26 177	0.50 206	5.10 587	2.85 290	0.17 174	4.66 194	2.76 157	0.56 142	1.70 151	0.30 117	0.62 167	4.87 230	2.19 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.01 25

MC-Stereo	1.47 182	0.36 186	2.54 201	1.99 448	0.12 117	1.90 158	0.12 135	4.47 175	2.83 160	3.31 238	3.44 226	0.56 167	1.47 263	5.39 253	0.47 143	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.21 509	0.07 273	0.04 218

rvit_0105_5	1.48 183	0.89 429	5.43 454	0.46 197	0.04 18	1.60 121	0.60 308	4.65 192	5.90 347	0.76 156	1.59 144	1.75 226	0.78 189	4.20 207	0.88 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 280

WQFJX	1.49 184	0.32 122	1.86 115	0.06 50	4.78 585	2.43 220	0.43 254	5.57 267	3.85 239	0.48 123	1.38 134	0.56 167	1.37 258	4.54 218	2.09 360	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.05 258

WCG-NET（raft）	1.49 184	0.50 285	1.55 84	0.21 139	0.08 62	2.15 188	1.01 412	2.72 32	6.26 372	2.79 218	3.06 208	4.38 335	1.04 215	3.53 181	0.26 61	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.08 319

StereoAnything_RVC	1.52 186	7.77 601	2.81 243	0.05 40	0.02 6	1.11 25	0.06 83	3.26 78	0.75 27	0.12 12	0.02 1	0.07 30	0.68 173	6.69 327	0.13 13	0.02 388	0.08 457	0.00 1	0.00 1	6.69 606	0.02 107

model_zeroshot	1.52 186	0.42 236	4.10 378	1.25 320	0.11 101	3.04 309	0.14 155	5.79 283	2.84 161	3.12 229	3.65 231	2.05 237	0.42 132	2.38 144	0.71 188	0.01 271	0.10 481	0.00 1	0.20 503	0.02 100	0.04 218

WQFJX1	1.53 188	0.34 156	1.49 75	0.04 31	4.03 559	2.23 197	0.16 167	5.56 265	3.84 238	0.53 136	1.13 120	0.68 175	0.89 200	7.80 407	1.74 333	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.02 107

NLMM1	1.55 189	0.35 172	1.65 97	0.05 40	4.55 578	2.00 173	0.13 145	5.67 274	5.17 315	0.57 145	0.86 106	0.45 152	0.80 192	6.82 333	1.92 348	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.02 107

CES	1.56 190	0.35 172	1.44 66	0.42 190	7.70 605	2.66 258	0.13 145	4.89 207	2.53 139	0.25 42	1.10 115	0.33 129	0.31 100	1.61 106	0.58 166	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.54 533	6.26 608

NLCSM	1.57 191	0.40 217	1.44 66	0.28 154	4.08 561	2.16 190	0.17 174	4.83 204	3.06 182	0.69 152	1.86 161	0.59 171	1.24 248	7.85 411	2.53 391	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.02 107

MM-Stereo_test1	1.57 191	0.36 186	2.19 172	1.17 313	0.35 260	2.39 216	0.56 292	4.53 178	5.21 316	3.67 248	1.65 148	0.40 138	0.84 197	6.90 341	0.80 217	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.31 490	0.03 168

SCV	1.59 193	0.58 327	2.57 204	2.72 527	0.31 246	2.15 188	0.79 365	6.88 339	2.72 151	0.20 29	2.68 192	0.68 175	0.58 163	7.60 391	0.41 115	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.22 516	0.37 511	0.24 481

CREStereo++_RVC	1.59 193	0.39 205	2.26 177	0.36 179	0.01 1	1.67 129	0.01 11	2.95 40	8.12 445	3.69 250	7.44 356	0.47 154	0.32 102	0.74 38	0.39 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 608	0.00 1	0.00 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
Reg-Stereo(zero)	1.60 195	0.19 21	2.59 207	0.45 196	0.47 299	1.64 126	0.23 200	3.22 73	5.87 344	4.29 263	3.01 203	4.49 340	1.64 282	2.47 147	1.16 275	0.00 1	0.08 457	0.00 1	0.13 471	0.01 37	0.10 355

11t1	1.62 196	0.26 68	2.53 200	2.37 506	0.24 209	2.58 240	0.06 83	6.66 330	3.00 176	3.40 241	3.01 203	1.14 201	1.94 299	4.18 204	0.91 245	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.03 168

iRaftStereo_RVC	1.62 196	0.68 367	1.98 138	0.67 237	0.05 24	2.99 304	0.04 57	5.36 252	3.74 229	3.82 254	4.96 261	2.54 250	0.62 167	3.35 172	0.97 253	0.00 1	0.07 443	0.00 1	0.00 1	0.30 485	0.27 496

RAFT-Stereo-weight	1.67 198	0.31 108	1.57 86	0.97 283	0.15 140	3.19 326	0.77 359	5.06 222	6.19 371	4.96 288	3.38 223	2.83 258	0.35 105	2.87 157	0.74 193	0.01 271	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

HART	1.68 199	0.67 365	2.72 226	0.04 31	0.27 222	1.72 142	0.04 57	5.60 270	3.16 189	1.44 185	7.73 367	2.41 246	0.15 50	6.44 303	0.62 168	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.17 441

IGEV-Stereo+	1.69 200	0.43 247	1.59 89	0.37 181	3.10 519	2.10 180	0.07 97	1.86 16	0.91 66	0.39 94	0.03 11	0.20 83	0.41 126	7.05 356	0.16 24	0.02 388	0.07 443	0.00 1	0.18 494	5.14 599	9.77 622

Selective-RAFT	1.69 200	0.32 122	3.29 303	0.92 271	0.18 174	3.89 388	0.06 83	4.22 159	4.00 253	1.47 187	1.98 165	3.07 272	2.81 345	6.35 300	0.89 241	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.21 509	0.05 224	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 202	0.90 432	5.93 474	0.78 250	0.02 6	1.62 124	1.69 459	5.15 228	5.99 356	2.22 204	1.64 147	1.97 235	1.17 237	4.19 205	0.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

4D-IteraStereo	1.72 203	0.86 419	3.01 267	0.09 86	2.86 514	3.57 361	1.06 416	3.92 141	5.31 319	5.28 302	1.02 110	3.92 310	0.38 114	1.83 119	1.04 260	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.09 332

rafts_anoy	1.72 203	0.79 402	2.58 206	2.03 459	1.75 456	2.47 223	0.16 167	5.48 259	6.01 358	3.24 234	2.11 173	1.92 234	1.33 252	3.08 164	1.13 270	0.01 271	0.18 536	0.00 1	0.01 356	0.03 156	0.07 301

x	1.73 205	0.28 81	2.49 196	1.91 431	0.17 159	2.10 180	0.83 375	8.74 393	3.55 223	3.28 235	2.12 176	3.10 273	1.96 300	2.90 158	1.12 268	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

TestStereo	1.74 206	1.02 455	3.64 336	0.20 135	0.28 230	1.33 84	0.01 11	5.24 239	4.01 255	3.18 231	4.97 262	2.07 238	0.70 175	7.32 376	0.75 199	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

Anonymous3	1.76 207	0.44 255	6.37 489	0.33 170	0.50 307	4.33 406	0.54 285	4.43 171	2.48 133	2.21 201	3.24 216	1.53 219	1.14 227	5.64 259	1.29 286	0.17 525	0.23 558	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.15 423

GCAP-BAT	1.77 208	0.49 281	2.78 238	0.66 236	0.16 148	3.76 379	0.80 367	3.72 129	3.27 200	3.68 249	5.03 265	3.66 301	0.56 157	5.82 269	0.65 173	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.24 522	0.01 37	0.01 25

anonymousdsp2	1.78 209	0.39 205	3.40 314	1.10 302	0.04 18	3.63 362	0.50 277	7.80 361	2.77 158	2.91 224	2.88 198	3.17 276	1.01 209	5.15 245	0.43 122	0.00 1	0.01 194	0.02 485	0.15 476	0.05 224	0.12 388

FE-Mocha	1.79 210	0.44 255	4.10 378	0.83 256	0.23 206	3.23 329	0.16 167	7.48 355	2.19 118	5.05 293	5.62 294	2.84 259	0.85 198	1.81 117	0.67 179	0.00 1	0.05 397	0.00 1	0.20 503	0.02 100	0.05 258

DCRE	1.79 210	0.68 367	2.55 202	1.66 393	0.27 222	1.27 74	0.05 73	4.57 183	4.04 258	3.30 237	9.24 404	3.83 308	1.20 245	2.08 134	0.67 179	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.24 522	0.04 191	0.09 332

raft+_RVC	1.79 210	0.84 414	2.32 181	2.40 508	0.85 365	1.38 90	0.09 114	6.36 310	4.75 299	2.85 221	5.46 289	1.17 204	1.36 257	4.54 218	0.91 245	0.00 1	0.10 481	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.22 469

HUI-Stereo	1.80 213	0.41 230	2.85 247	0.12 100	0.18 174	3.72 373	0.65 324	5.23 233	2.97 174	5.87 326	4.34 247	3.45 284	1.52 269	3.93 195	0.65 173	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.10 355

GMOStereo	1.81 214	0.47 271	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 109	0.89 394	4.40 166	4.51 284	8.16 448	6.97 336	2.96 264	1.15 229	1.42 87	0.88 236	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.03 168

error version	1.81 214	0.47 271	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 109	0.89 394	4.40 166	4.51 284	8.16 448	6.97 336	2.96 264	1.15 229	1.42 87	0.88 236	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.03 168

test-v	1.81 214	0.47 271	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 109	0.89 394	4.40 166	4.51 284	8.16 448	6.97 336	2.96 264	1.15 229	1.42 87	0.88 236	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.03 168

test-2	1.81 214	0.47 271	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 109	0.89 394	4.40 166	4.51 284	8.16 448	6.97 336	2.96 264	1.15 229	1.42 87	0.88 236	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.03 168

xyz-stereo-finetune2	1.82 218	0.51 292	2.22 174	0.10 89	0.05 24	6.49 466	0.17 174	3.59 117	2.15 115	0.63 148	6.19 310	0.49 158	3.44 373	6.93 344	3.48 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 25

test-1	1.82 218	0.45 263	5.42 453	0.89 265	0.41 278	2.14 186	0.56 292	5.75 277	4.15 269	3.28 235	5.11 266	3.61 298	0.70 175	1.53 100	1.56 313	0.02 388	0.34 570	0.00 1	0.08 442	0.02 100	0.30 504

MM-Stereo_test3	1.83 220	0.59 331	1.93 127	1.43 353	3.99 557	2.44 222	0.81 369	5.81 285	6.70 394	1.73 197	4.79 254	1.23 206	0.65 170	3.30 169	0.85 226	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.33 498	0.05 258

GMStereo	1.83 220	0.99 451	4.55 405	0.57 220	0.05 24	2.53 231	0.01 11	4.95 210	11.14 506	3.52 243	2.24 178	0.53 164	0.49 146	3.76 188	0.80 217	0.20 532	0.00 1	0.00 1	0.12 465	0.12 353	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 222	0.21 33	2.45 189	1.02 289	0.22 201	1.37 89	0.82 371	4.66 194	5.06 308	7.02 393	1.73 152	4.09 317	0.41 126	6.51 313	0.76 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.18 420	0.14 412

1test111	1.86 223	0.65 355	2.15 163	2.30 494	0.02 6	5.80 447	0.56 292	8.45 376	3.33 208	1.03 170	3.33 218	0.32 125	3.71 388	4.40 214	0.96 250	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.03 402	0.02 100	0.03 168

LL-Strereo2	1.86 223	0.83 413	2.33 182	0.36 179	0.17 159	3.79 382	1.52 449	5.82 286	4.04 258	4.43 267	2.51 188	4.23 324	0.37 110	5.66 261	0.99 255	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.05 429	0.06 252	0.11 370

test-3	1.86 223	0.21 33	2.46 192	1.03 291	0.22 201	1.38 90	0.83 375	4.65 192	5.04 307	7.26 410	1.78 158	4.10 319	0.41 126	6.53 316	0.76 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.18 420	0.14 412

raftrobust	1.86 223	0.74 386	1.94 130	2.15 477	2.24 490	2.74 262	0.53 282	4.89 207	4.05 260	6.09 338	3.89 234	1.64 221	2.55 328	2.44 145	1.12 268	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.08 319

gcap-zeroshot	1.87 227	0.44 255	4.24 383	0.53 208	0.51 311	3.12 318	0.75 355	6.42 318	3.91 246	3.75 251	1.67 149	7.79 436	0.55 154	2.61 151	0.53 157	0.02 388	0.21 551	0.00 1	0.23 519	0.00 1	0.05 258

riskmin	1.88 228	0.15 1	2.11 161	1.38 345	0.88 367	2.40 217	0.04 57	5.93 291	6.10 361	2.25 205	1.34 133	6.06 395	5.08 462	2.78 155	1.01 258	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 280

test_3	1.88 228	0.22 38	2.75 230	0.96 280	0.22 201	1.28 76	0.77 359	4.62 186	5.87 344	6.55 375	1.84 160	4.28 330	0.45 140	6.48 309	0.76 201	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.28 536	0.17 404	0.14 412

PSM-adaLoss	1.88 228	0.40 217	2.86 251	0.12 100	0.19 186	3.75 378	0.71 342	5.23 233	2.96 170	5.86 321	4.33 246	3.45 284	1.51 264	5.40 254	0.69 182	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.09 332

s12784h	1.89 231	0.30 103	2.57 204	0.11 98	0.09 77	4.18 401	0.13 145	6.61 327	7.44 420	3.62 246	4.28 243	0.59 171	0.81 193	6.61 321	0.46 136	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 232	0.42 236	2.86 251	0.12 100	0.19 186	3.71 370	0.75 355	5.24 239	2.95 167	5.87 326	4.26 242	3.41 282	1.51 264	5.80 268	0.65 173	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.08 319

RAFT-IKP	1.90 232	0.42 236	2.83 244	0.12 100	0.18 174	3.50 350	0.64 322	5.24 239	2.96 170	5.86 321	4.34 247	3.50 293	1.51 264	5.99 275	0.76 201	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.08 319

EKT-Stereo	1.91 234	0.48 278	2.77 235	2.19 481	4.36 565	1.42 104	0.24 202	4.63 187	3.51 219	2.94 225	3.47 227	3.55 295	2.25 313	5.26 247	0.85 226	0.04 459	0.12 496	0.00 1	0.09 453	0.06 252	0.05 258

ROB_FTStereo_v2	1.91 234	0.41 230	2.85 247	0.12 100	0.19 186	3.71 370	0.73 347	5.23 233	2.95 167	5.86 321	4.36 249	3.46 286	1.51 264	5.86 271	0.69 182	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.08 319

qqq	1.93 236	0.30 103	2.96 264	1.40 347	0.05 24	1.96 166	0.39 243	8.45 376	3.33 208	3.06 227	3.84 232	4.67 345	2.70 335	4.40 214	0.96 250	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

RALCasStereoNet	1.93 236	1.01 453	2.75 230	1.88 427	1.75 456	2.88 296	0.18 181	4.64 189	4.36 276	2.27 206	5.14 267	2.22 242	0.79 191	7.10 362	1.00 257	0.00 1	0.34 570	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.16 435

Patchmatch Stereo++	1.95 238	0.40 217	2.86 251	0.12 100	0.18 174	3.74 375	0.66 327	5.24 239	2.96 170	5.86 321	4.32 244	3.46 286	1.52 269	6.88 338	0.70 184	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.09 332
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
iRAFT	1.95 238	0.40 217	2.86 251	0.12 100	0.18 174	3.74 375	0.66 327	5.24 239	2.96 170	5.86 321	4.32 244	3.46 286	1.52 269	6.88 338	0.70 184	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.09 332

CRE-IMP	1.95 238	0.35 172	2.68 218	0.27 153	0.17 159	3.90 389	0.85 387	5.14 226	2.87 162	5.74 312	4.14 240	3.49 291	0.83 194	6.40 301	1.80 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.19 456

Lsterematch	1.96 241	0.84 414	3.11 288	0.32 163	0.08 62	2.28 201	0.41 248	3.19 69	5.43 322	4.57 273	10.52 435	2.45 247	1.19 243	3.44 178	1.28 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.04 218

tg	1.96 241	0.64 348	2.15 163	0.68 238	0.12 117	4.40 413	0.04 57	5.74 276	4.19 271	4.00 258	5.23 277	2.58 251	0.93 203	7.12 363	0.77 207	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.31 490	0.25 486

iGMRVC	1.96 241	0.40 217	2.88 257	0.12 100	0.19 186	3.74 375	0.73 347	5.23 233	2.97 174	5.87 326	4.37 250	3.48 290	1.52 269	6.73 330	0.74 193	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.08 319

DIP-Stereo	1.97 244	0.64 348	2.95 262	0.17 128	0.10 87	4.83 424	0.13 145	8.60 388	4.06 263	6.42 367	4.92 260	0.44 151	0.72 179	3.57 182	1.80 339	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.04 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 245	0.34 156	2.71 224	0.26 149	0.06 36	2.29 202	0.48 265	4.89 207	14.65 540	2.81 220	5.51 291	0.78 188	3.21 360	1.44 93	0.33 86	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.02 107

rvit_stereo_0075_2	2.00 246	0.32 122	5.49 458	0.60 224	1.98 474	1.77 145	0.10 120	7.24 348	5.70 335	2.90 223	4.06 238	3.11 274	0.56 157	5.32 249	0.76 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.16 435

MSKI-zero shot	2.00 246	0.36 186	2.15 163	0.81 252	0.25 212	2.69 260	0.29 217	6.16 301	2.34 131	4.31 264	7.52 357	3.70 304	0.25 70	8.42 456	0.41 115	0.01 271	0.13 506	0.00 1	0.25 527	0.03 156	0.02 107

ACVNet-DCA	2.01 248	0.65 355	2.15 163	2.30 494	0.02 6	5.80 447	0.56 292	8.45 376	3.33 208	1.03 170	3.33 218	0.32 125	3.71 388	8.05 426	0.45 132	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.03 402	0.02 100	0.03 168

Gwc-CoAtRS	2.02 249	0.33 140	2.61 210	1.04 296	0.30 235	3.56 358	0.40 247	5.89 288	5.94 351	5.08 295	5.01 264	5.55 379	1.72 288	1.60 105	0.91 245	0.01 271	0.09 469	0.00 1	0.25 527	0.01 37	0.02 107

DCANet-4	2.03 250	0.34 156	5.30 450	0.31 160	0.18 174	1.69 133	0.12 135	4.95 210	8.55 461	5.78 313	5.17 268	1.12 200	2.82 346	2.11 136	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 445

cross-raft	2.03 250	0.35 172	2.78 238	1.10 302	0.16 148	3.77 380	0.48 265	7.03 345	3.75 230	5.06 294	5.55 292	6.26 401	1.41 259	1.75 112	0.89 241	0.01 271	0.07 443	0.00 1	0.19 500	0.03 156	0.03 168

DeepStereo_RVC	2.05 252	0.39 205	2.87 256	0.14 117	0.17 159	3.51 353	0.70 339	5.21 232	3.00 176	6.27 356	4.13 239	3.47 289	4.53 436	4.81 228	1.49 304	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 305	0.18 445

MIPNet	2.06 253	0.69 373	4.57 409	0.32 163	0.21 197	1.92 160	0.19 183	6.89 340	5.64 334	5.48 307	4.02 237	2.02 236	3.50 375	3.32 171	2.01 355	0.00 1	0.01 194	0.01 453	0.01 356	0.20 433	0.13 400

DCANet	2.08 254	0.64 348	3.81 350	0.31 160	0.17 159	1.70 137	0.25 207	5.23 233	8.47 457	6.07 337	5.30 284	1.41 210	4.23 414	1.85 120	2.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.19 456

CFNet-RSSM	2.11 255	0.33 140	2.71 224	1.04 296	0.30 235	3.21 328	0.41 248	6.67 331	6.96 402	5.62 310	4.58 251	5.40 375	1.71 286	1.86 121	0.87 233	0.00 1	0.08 457	0.00 1	0.32 547	0.02 100	0.02 107

U	2.12 256	0.25 61	2.47 195	0.17 128	8.09 606	10.63 534	0.00 1	3.08 49	0.87 54	0.24 39	0.45 75	0.17 71	0.08 18	0.69 34	0.15 23	0.00 1	0.00 1	9.89 613	5.19 621	0.01 37	0.01 25

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 256	0.58 327	2.43 188	1.27 323	0.16 148	1.60 121	0.14 155	5.17 230	5.90 347	7.10 399	10.10 421	3.06 271	1.74 291	1.87 123	0.97 253	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.02 107

IGEV-FE	2.13 258	0.50 285	4.90 423	1.41 350	0.18 174	2.63 251	0.36 234	7.80 361	3.87 240	5.04 291	5.42 287	4.72 347	1.03 212	3.48 180	0.80 217	0.00 1	0.16 527	0.00 1	0.18 494	0.17 404	0.04 218

IGEV_Zeroshot_test	2.13 258	0.50 285	4.91 425	1.41 350	0.18 174	2.62 249	0.36 234	7.80 361	3.87 240	5.04 291	5.42 287	4.77 349	1.03 212	3.43 176	0.79 214	0.00 1	0.16 527	0.00 1	0.18 494	0.17 404	0.04 218

tt1	2.14 260	0.63 347	2.22 174	2.27 490	0.02 6	5.71 445	0.63 318	4.53 178	10.19 488	1.16 181	3.39 224	0.33 129	3.05 356	8.00 419	0.46 136	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.03 402	0.10 316	0.04 218

NRIStereo	2.14 260	0.35 172	2.65 215	1.10 302	0.14 133	3.05 310	0.86 389	5.35 250	3.18 195	6.24 351	3.36 222	4.17 323	1.82 297	8.12 434	2.01 355	0.00 1	0.10 481	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.19 456

H2IRNET	2.16 262	0.45 263	2.60 208	1.22 316	0.03 16	1.98 169	0.13 145	4.73 197	7.04 407	1.15 180	7.79 371	5.88 391	3.39 369	4.97 239	1.45 301	0.01 271	0.00 1	0.04 517	0.17 487	0.19 429	0.03 168

dd	2.16 262	1.22 484	4.82 419	0.68 238	0.12 117	1.39 97	0.17 174	5.14 226	11.22 510	2.70 216	3.51 230	1.52 218	1.23 247	5.08 241	3.96 445	0.12 510	0.01 194	0.04 517	0.21 509	0.07 273	0.01 25

cc1	2.17 264	0.65 355	2.15 163	2.30 494	0.02 6	5.80 447	0.56 292	4.31 163	10.41 493	1.03 170	3.33 218	0.32 125	3.71 388	8.05 426	0.45 132	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.03 402	0.10 316	0.05 258

RAFT-Test	2.17 264	0.36 186	3.40 314	1.05 299	0.34 257	4.90 426	0.69 336	6.27 306	3.98 251	4.65 280	7.02 342	6.30 404	1.12 223	1.81 117	0.99 255	0.01 271	0.17 532	0.00 1	0.34 552	0.02 100	0.02 107

Any-RAFT	2.18 266	0.25 61	1.94 130	1.37 343	0.80 360	5.01 429	0.56 292	8.51 381	5.58 332	4.01 259	4.85 258	5.44 376	2.26 315	2.45 146	0.35 90	0.00 1	0.15 518	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

FENet	2.19 267	0.34 156	3.04 274	2.05 465	0.26 219	2.82 286	0.13 145	7.02 344	5.55 329	4.97 289	1.94 163	4.91 355	3.39 369	4.71 225	2.50 388	0.02 388	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 467

GANet-ADL	2.20 268	0.50 285	3.27 302	2.02 455	0.11 101	2.21 194	0.48 265	8.64 390	6.79 397	4.56 272	5.83 298	3.98 312	1.27 251	2.68 152	1.43 298	0.04 459	0.08 457	0.02 485	0.00 1	0.15 383	0.03 168

FACV-RUCA	2.21 269	0.34 156	3.59 329	1.30 330	2.90 516	2.22 196	1.25 432	7.98 367	5.71 340	3.59 245	7.21 349	1.14 201	1.60 279	3.12 165	1.46 302	0.01 271	0.03 341	0.10 543	0.04 422	0.35 505	0.17 441

AIO-test1	2.22 270	0.76 391	2.78 238	0.30 155	4.38 566	2.48 225	0.96 406	5.59 269	14.64 538	0.74 155	2.86 197	0.92 191	0.30 96	5.64 259	1.67 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.17 404	0.14 412

CAS	2.24 271	0.25 61	1.86 115	11.21 611	3.86 553	1.67 129	0.02 38	3.87 140	2.67 146	0.41 102	1.63 146	0.24 100	0.27 80	1.50 98	0.74 193	9.43 617	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	5.21 604

NF-Stereo	2.24 271	0.33 140	3.00 265	2.04 461	0.10 87	3.46 341	0.43 254	6.51 324	3.17 192	6.84 384	5.24 278	2.67 255	1.34 254	8.17 441	1.53 309	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

OCTAStereo	2.24 271	0.33 140	3.03 271	2.04 461	0.10 87	3.45 340	0.43 254	6.50 321	3.17 192	6.84 384	5.20 273	2.65 252	1.33 252	8.18 442	1.56 313	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

PSM-softLoss	2.24 271	0.34 156	3.42 316	1.81 416	0.17 159	2.74 262	0.39 243	6.17 302	2.92 164	6.26 354	6.29 317	2.96 264	0.97 207	8.68 471	1.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

KMStereo	2.24 271	0.34 156	3.42 316	1.81 416	0.17 159	2.74 262	0.39 243	6.17 302	2.92 164	6.26 354	6.29 317	2.96 264	0.97 207	8.68 471	1.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

StereoVision	2.25 276	0.72 378	4.00 368	1.03 291	2.64 507	1.91 159	0.28 214	5.83 287	4.43 279	1.89 198	10.65 439	3.88 309	0.52 151	5.13 244	1.98 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 305	0.03 168

RE-Stereo	2.25 276	0.33 140	3.03 271	2.04 461	0.10 87	3.47 343	0.43 254	6.50 321	3.18 195	6.84 384	5.20 273	2.65 252	1.34 254	8.18 442	1.58 315	0.01 271	0.00 1	0.01 453	0.00 1	0.02 100	0.01 25

TVStereo	2.25 276	0.33 140	3.03 271	2.04 461	0.10 87	3.47 343	0.43 254	6.50 321	3.18 195	6.84 384	5.20 273	2.65 252	1.34 254	8.18 442	1.58 315	0.01 271	0.00 1	0.01 453	0.00 1	0.02 100	0.01 25

ADStereo(finetuned)	2.26 279	0.64 348	5.22 446	0.31 160	0.18 174	1.71 139	0.25 207	5.23 233	8.46 456	6.06 336	5.30 284	1.41 210	6.37 491	1.87 123	1.87 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.18 445

fff	2.28 280	0.61 339	3.81 350	0.22 141	0.07 44	1.69 133	0.11 127	5.37 253	11.84 517	5.80 315	5.17 268	1.44 212	5.41 469	2.00 130	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 445

IPLGR	2.28 280	0.51 292	6.00 476	0.15 121	0.15 140	1.99 171	0.22 196	6.34 309	6.04 359	6.80 382	5.76 295	2.87 261	2.31 317	4.88 231	1.28 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 305	0.18 445

csc	2.28 280	0.61 339	3.81 350	0.22 141	0.07 44	1.69 133	0.11 127	5.37 253	11.84 517	5.80 315	5.17 268	1.44 212	5.41 469	2.00 130	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 445

cscssc	2.28 280	0.61 339	3.81 350	0.22 141	0.07 44	1.69 133	0.11 127	5.37 253	11.84 517	5.80 315	5.17 268	1.44 212	5.41 469	2.00 130	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 445

test_sample1	2.31 284	0.26 68	3.29 303	2.08 467	0.46 290	2.62 249	0.05 73	9.88 424	4.23 272	3.90 255	3.92 236	3.49 291	4.44 429	5.67 263	1.88 344	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

EAI-Stereo	2.31 284	0.44 255	2.72 226	0.68 238	0.56 321	3.51 353	2.62 485	11.42 474	4.14 267	2.09 199	7.23 351	1.21 205	0.91 201	5.67 263	1.51 305	0.01 271	0.25 564	0.00 1	0.88 586	0.04 191	0.26 492

test_sample2	2.32 286	0.25 61	3.38 310	2.08 467	0.41 278	2.58 240	0.15 161	9.50 413	4.97 306	3.66 247	4.86 259	4.29 332	3.26 361	5.83 270	1.09 265	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.03 168

ICVP	2.32 286	0.38 201	2.89 259	0.92 271	0.70 346	2.55 235	0.87 392	9.97 427	3.99 252	4.13 261	8.97 394	2.71 256	1.69 285	2.52 149	3.52 433	0.05 473	0.24 563	0.01 453	0.01 356	0.11 337	0.13 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 288	0.65 355	2.15 163	2.30 494	0.02 6	5.80 447	0.56 292	4.31 163	10.41 493	1.03 170	3.33 218	4.67 345	2.70 335	8.05 426	0.45 132	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

MyStereo06	2.35 289	0.66 361	4.54 402	1.10 302	0.96 380	2.57 238	0.10 120	9.30 408	4.05 260	5.22 299	6.09 302	5.95 393	2.38 320	3.00 160	0.73 191	0.01 271	0.08 457	0.00 1	0.01 356	0.13 368	0.15 423

PFNet+	2.35 289	0.31 108	3.69 339	0.79 251	0.17 159	3.15 323	0.75 355	4.52 177	6.30 374	7.90 439	6.34 321	2.53 249	1.18 240	7.72 402	1.62 320	0.03 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

RAFT+CT+SA	2.36 291	0.71 377	2.46 192	0.83 256	2.26 491	3.18 325	0.93 401	6.82 338	5.48 324	2.55 211	8.07 375	1.64 221	1.59 278	8.54 461	1.15 273	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.38 557	0.19 429	0.36 514

TRStereo	2.36 291	3.10 566	4.70 415	1.99 448	2.08 478	2.61 246	1.11 422	8.79 395	3.73 228	3.19 232	3.04 206	3.96 311	0.77 186	5.92 272	1.44 299	0.03 437	0.14 511	0.00 1	0.29 537	0.08 287	0.25 486

test_4	2.38 293	0.34 156	2.68 218	0.08 80	0.11 101	3.69 368	1.14 424	3.33 86	3.34 211	4.03 260	17.35 534	3.31 281	0.51 149	6.28 290	1.15 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.16 390	0.01 25

ACRE	2.41 294	1.08 465	5.11 437	0.55 215	2.05 476	2.65 255	0.78 364	5.26 244	4.67 293	7.59 426	9.20 397	1.70 224	1.08 219	3.74 187	2.18 368	0.01 271	0.18 536	0.02 485	0.08 442	0.22 451	0.10 355

HH	2.42 295	0.73 381	3.76 344	0.91 267	0.14 133	2.78 272	0.71 342	7.92 365	2.72 151	1.53 188	6.10 304	7.93 440	4.01 403	8.60 465	0.44 128	0.00 1	0.09 469	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.04 218

HanStereo	2.42 295	0.73 381	3.76 344	0.91 267	0.14 133	2.78 272	0.71 342	7.92 365	2.72 151	1.53 188	6.10 304	7.93 440	4.01 403	8.60 465	0.44 128	0.00 1	0.09 469	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.04 218

DisPM	2.43 297	0.32 122	3.04 274	1.76 408	0.18 174	3.46 341	0.65 324	5.13 225	4.88 302	8.59 471	7.04 345	2.84 259	1.03 212	8.85 483	0.83 221	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

IPLG	2.43 297	0.66 361	4.77 418	0.54 212	0.31 246	3.01 306	0.26 209	6.15 300	5.55 329	7.69 428	6.21 312	1.89 230	1.74 291	7.19 369	2.35 378	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.12 388

rvit_105_1	2.44 299	0.80 406	5.08 435	1.77 410	0.09 77	1.95 163	3.62 517	5.62 273	8.21 449	4.85 285	2.07 169	3.15 275	1.58 277	7.08 360	2.71 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.04 191	0.08 319

CASS	2.44 299	0.44 255	3.56 327	0.85 260	0.38 269	3.14 320	0.22 196	9.64 418	4.00 253	6.78 379	7.62 363	3.57 296	3.58 380	3.80 189	1.10 266	0.02 388	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 299	1.17 480	4.94 426	0.62 227	2.08 478	2.65 255	0.80 367	5.60 270	4.79 300	7.87 436	9.23 399	1.67 223	1.15 229	3.43 176	2.23 371	0.01 271	0.19 543	0.02 485	0.08 442	0.22 451	0.10 355

R-Stereo Train	2.44 299	0.32 122	1.93 127	0.94 274	0.16 148	3.67 364	0.61 311	6.37 312	3.08 184	9.14 487	17.44 535	1.80 227	0.77 186	1.76 114	0.70 184	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

RAFT-Stereo	2.44 299	0.32 122	1.93 127	0.94 274	0.16 148	3.67 364	0.61 311	6.37 312	3.08 184	9.14 487	17.44 535	1.80 227	0.77 186	1.76 114	0.70 184	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 304	1.09 467	3.70 342	2.55 519	0.80 360	3.37 337	0.15 161	7.44 354	5.54 328	5.65 311	6.01 301	3.54 294	1.13 226	6.34 298	1.58 315	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.05 429	0.21 444	0.03 168

CIPLG	2.47 305	1.10 469	4.71 416	0.63 232	2.15 484	2.67 259	0.77 359	5.19 231	4.73 297	7.85 435	9.56 412	1.72 225	1.14 227	4.20 207	2.34 376	0.01 271	0.19 543	0.02 485	0.09 453	0.23 458	0.08 319

BUS	2.49 306	0.32 122	3.05 279	0.46 197	0.46 290	7.12 480	0.50 277	9.05 400	4.69 294	6.11 340	6.15 307	5.29 370	0.83 194	3.91 192	1.77 336	0.01 271	0.03 341	0.03 504	0.00 1	0.04 191	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 306	0.40 217	2.46 192	1.80 414	0.25 212	3.51 353	0.77 359	6.03 293	4.92 304	8.91 481	6.09 302	4.45 337	1.11 222	6.99 353	2.11 361	0.02 388	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.01 37	0.04 218

GES	2.49 306	0.38 201	4.29 386	1.58 379	0.05 24	4.58 418	1.07 418	9.70 420	3.39 212	5.21 298	6.64 326	1.84 229	3.36 364	4.86 229	2.54 392	0.06 483	0.01 194	0.06 528	0.01 356	0.12 353	0.03 168

mmm	2.50 309	0.29 89	3.22 298	1.98 446	0.32 249	3.72 373	0.12 135	9.45 412	4.05 260	5.84 320	10.80 441	2.47 248	2.86 349	4.07 202	0.75 199	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.01 356	0.03 156	0.02 107

MIM_Stereo	2.50 309	0.75 388	4.26 384	1.18 314	0.11 101	3.08 311	0.33 230	6.07 295	3.28 202	5.01 290	10.12 422	4.29 332	1.74 291	8.06 430	1.27 282	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.01 356	0.18 420	0.15 423

iRaft-Stereo_20w	2.56 311	0.35 172	4.98 428	0.37 181	0.67 338	3.47 343	0.59 303	12.57 518	3.89 243	6.10 339	6.23 314	1.49 216	2.24 311	6.65 324	0.86 231	0.00 1	0.19 543	0.00 1	0.33 550	0.08 287	0.22 469

HCRNet	2.56 311	0.53 305	3.35 308	0.24 145	3.39 532	2.19 192	0.23 200	6.89 340	5.50 325	5.26 301	4.79 254	5.27 369	2.78 343	7.71 400	2.89 401	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.04 218

RAFT	2.57 313	0.76 391	3.09 286	0.91 267	0.09 77	2.41 218	0.94 403	5.35 250	2.65 145	6.11 340	7.21 349	9.43 471	4.30 421	5.73 267	1.77 336	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.02 384	0.46 529	0.08 319

ACVNet	2.58 314	0.53 305	2.69 220	0.84 258	0.59 323	2.61 246	0.55 290	8.35 372	5.70 335	4.45 268	9.26 407	5.77 387	3.50 375	2.24 138	4.41 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.01 25

HHNet	2.59 315	0.55 314	2.55 202	0.20 135	0.32 249	2.84 289	0.94 403	5.77 282	5.14 312	7.33 414	13.80 493	0.94 192	3.20 359	5.27 248	2.41 383	0.13 515	0.02 284	0.06 528	0.00 1	0.23 458	0.03 168

AFF-stereo	2.59 315	0.68 367	2.35 185	1.55 374	0.17 159	1.67 129	0.08 106	5.75 277	6.60 391	6.20 348	12.13 469	6.16 398	2.36 319	4.75 227	1.11 267	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.05 258

raft_robust	2.64 317	1.20 482	2.62 212	1.10 302	0.28 230	1.50 113	0.12 135	6.28 307	9.04 466	6.80 382	7.19 348	3.73 306	2.13 306	9.06 492	1.07 261	0.03 437	0.12 496	0.00 1	0.21 509	0.17 404	0.22 469

GwcNet-ADL	2.65 318	0.48 278	3.84 356	0.82 254	0.33 255	2.04 176	0.69 336	8.07 368	9.42 473	6.05 334	6.66 327	4.14 321	1.73 289	5.40 254	3.01 405	0.08 496	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.03 168

ToySt	2.69 319	0.55 314	7.03 504	1.03 291	0.10 87	3.49 348	1.04 414	6.38 316	4.55 288	2.69 214	6.28 316	7.95 444	4.38 425	5.08 241	2.58 393	0.01 271	0.11 489	0.00 1	0.04 422	0.28 482	0.19 456

BSDual-CNN	2.69 319	0.32 122	3.05 279	0.46 197	0.46 290	7.13 482	1.63 455	9.05 400	4.69 294	6.11 340	6.15 307	6.26 401	2.54 326	3.91 192	1.91 346	0.01 271	0.03 341	0.03 504	0.00 1	0.04 191	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 319	1.40 503	5.34 451	2.31 500	0.75 351	3.14 320	0.06 83	6.11 297	3.87 240	5.34 304	12.18 472	2.34 245	1.22 246	7.84 409	1.48 303	0.03 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 505	0.03 168

AIO-test2	2.70 322	1.23 486	3.52 324	1.24 318	3.05 518	2.65 255	0.06 83	6.30 308	15.40 547	2.58 212	7.30 353	0.48 157	0.57 161	5.36 251	0.96 250	3.06 600	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.16 390	0.15 423

RAFT_R40	2.71 323	0.33 140	3.00 265	1.26 321	0.30 235	3.83 385	1.00 410	5.69 275	4.29 273	9.69 504	6.33 320	5.02 362	4.02 405	8.58 464	0.86 231	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.02 107

AnonymousM	2.71 323	6.75 594	0.98 14	0.73 243	0.06 36	2.41 218	0.53 282	5.30 245	3.05 180	4.75 283	2.09 170	1.89 230	1.01 209	1.88 125	0.51 154	0.01 271	0.02 284	17.42 620	4.76 617	0.02 100	0.01 25

XX-Stereo	2.71 323	0.38 201	5.96 475	2.25 488	2.20 488	1.54 116	0.21 194	5.44 258	3.05 180	2.28 207	16.16 514	7.03 421	0.24 68	6.19 283	0.79 214	0.00 1	0.15 518	0.00 1	0.23 519	0.13 368	0.04 218

UDGNet	2.73 326	7.09 597	3.90 360	2.71 525	0.06 36	2.98 303	0.20 189	4.63 187	8.58 462	2.69 214	2.70 194	0.95 193	1.01 209	6.27 289	1.51 305	1.28 586	0.00 1	5.24 610	0.94 588	1.70 578	0.13 400

SST-Stereo	2.75 327	0.31 108	2.78 238	1.33 334	0.33 255	3.99 395	0.82 371	5.60 270	3.93 248	10.92 533	6.19 310	5.00 360	4.23 414	8.66 470	0.74 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.03 168

GMStereo_Zeroshot	2.77 328	1.98 546	5.14 440	1.53 370	0.36 263	3.56 358	0.10 120	5.57 267	5.91 349	6.89 389	7.02 342	8.50 457	0.91 201	6.01 276	1.65 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 433	0.01 25

DFGA-Net	2.78 329	1.91 541	7.35 513	1.52 365	0.36 263	3.36 336	0.20 189	6.64 329	5.93 350	4.88 286	6.31 319	2.18 240	1.12 223	7.43 382	5.98 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 511	0.04 218

111	2.78 329	0.92 439	3.81 350	0.22 141	0.07 44	2.83 288	0.70 339	6.03 293	14.00 533	3.22 233	8.93 390	5.48 378	3.30 362	3.66 183	2.03 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.29 502

Hybrid-DGEV-2	2.79 331	1.21 483	2.93 260	1.69 395	0.02 6	5.36 440	0.27 212	7.21 347	9.79 480	6.79 380	3.19 212	5.20 367	5.05 459	5.48 256	1.29 286	0.04 459	0.01 194	0.00 1	0.02 384	0.16 390	0.07 301

HITNet	2.79 331	0.77 394	4.02 369	2.03 459	0.11 101	5.58 442	0.59 303	9.24 406	5.15 314	6.42 367	7.26 352	3.66 301	2.92 352	4.07 202	3.87 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.02 107
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
CFNet_pseudo	2.81 333	0.42 236	4.04 372	0.33 170	0.24 209	2.59 243	0.12 135	8.20 371	7.66 427	7.04 396	10.42 431	6.56 411	2.05 304	4.88 231	1.53 309	0.00 1	0.02 284	0.01 453	0.00 1	0.05 224	0.07 301

ccs_rob	2.81 333	0.42 236	4.06 374	0.33 170	0.25 212	2.59 243	0.12 135	8.19 370	7.68 428	7.02 393	10.37 430	6.54 407	2.06 305	4.88 231	1.53 309	0.00 1	0.02 284	0.01 453	0.00 1	0.05 224	0.07 301

DMCA	2.82 335	0.64 348	4.45 396	1.61 384	0.89 371	3.86 387	0.57 301	9.18 404	5.10 310	6.24 351	6.49 324	7.17 428	2.13 306	3.31 170	4.73 464	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 107

TestStereo1	2.85 336	0.81 408	3.48 320	3.11 545	0.44 282	2.52 228	1.50 447	6.37 312	8.18 447	4.62 275	9.24 404	2.23 243	3.69 385	9.19 497	1.26 280	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 480	0.09 332

SA-5K	2.85 336	0.81 408	3.48 320	3.11 545	0.44 282	2.52 228	1.50 447	6.37 312	8.18 447	4.62 275	9.24 404	2.23 243	3.69 385	9.19 497	1.26 280	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 480	0.09 332

LCNet	2.85 336	0.42 236	1.90 122	0.95 278	0.56 321	2.07 177	1.60 453	4.99 217	3.57 225	6.05 334	10.59 436	4.59 343	6.79 503	7.46 384	0.72 190	0.01 271	0.00 1	0.01 453	0.77 583	0.30 485	3.57 595

IRAFT_RVC	2.85 336	0.41 230	3.32 306	2.09 470	0.41 278	2.92 298	5.22 549	6.41 317	3.63 226	6.53 374	5.48 290	5.09 364	4.88 454	8.20 445	2.15 365	0.01 271	0.17 532	0.01 453	0.00 1	0.02 100	0.04 218

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 340	0.99 451	7.52 519	1.52 365	0.92 374	2.94 300	0.03 47	9.31 409	3.81 236	2.42 210	5.86 299	9.23 467	4.64 441	4.31 211	2.19 369	0.02 388	0.18 536	0.00 1	0.54 572	0.35 505	0.35 512

iRaft-Stereo_5w	2.86 340	0.86 419	4.08 377	0.06 50	0.25 212	2.76 268	0.60 308	4.97 213	4.10 264	2.98 226	7.85 372	10.17 486	4.17 411	8.16 438	5.83 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.26 473	0.06 280

test_sample4	2.87 342	0.40 217	4.54 402	1.80 414	0.54 318	3.95 392	0.15 161	11.48 476	6.49 387	6.33 363	6.81 331	3.68 303	2.65 333	6.11 279	2.36 379	0.02 388	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.05 258

test_sample3	2.87 342	0.37 193	4.45 396	1.95 441	0.59 323	4.69 421	0.16 167	11.50 477	6.45 384	5.82 318	6.44 323	3.76 307	2.64 331	6.01 276	2.41 383	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.05 258

MyStereo8	2.88 344	1.19 481	5.03 431	1.61 384	3.75 549	4.30 405	0.07 97	6.14 299	6.16 367	6.22 349	9.64 415	4.28 330	1.45 262	2.05 133	4.76 466	0.00 1	0.16 527	0.00 1	0.14 472	0.26 473	0.43 528

Selective-IGEV-i1	2.90 345	0.35 172	3.88 358	1.63 390	1.13 400	5.13 431	1.85 466	10.14 438	7.18 412	3.76 252	6.81 331	6.71 415	1.54 274	4.88 231	1.58 315	0.04 459	0.05 397	0.32 573	0.65 576	0.06 252	0.23 476

ffm	2.90 345	0.31 108	3.97 362	1.34 336	0.98 383	2.80 275	0.48 265	4.53 178	10.19 488	6.29 359	9.23 399	5.59 380	3.72 392	8.00 419	0.46 136	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.04 218

test_5	2.90 345	0.70 375	3.69 339	2.01 453	3.17 523	4.61 420	1.32 440	6.69 332	7.02 406	2.79 218	7.18 347	4.99 357	4.14 408	7.96 416	1.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.19 429	0.26 492

test_sample5	2.91 348	0.40 217	4.33 388	1.81 416	0.50 307	3.33 334	0.17 174	11.27 467	6.55 388	6.18 346	8.35 380	3.65 299	2.71 338	6.61 321	2.15 365	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.05 258

PFNet	2.93 349	0.40 217	5.51 461	2.13 476	0.84 364	3.11 317	0.75 355	6.78 335	4.79 300	9.98 512	6.00 300	4.78 350	2.13 306	8.33 449	2.11 361	0.19 529	0.06 419	0.00 1	0.11 460	0.20 433	0.35 512

MyStereo05	2.94 350	0.66 361	5.25 449	1.10 302	0.96 380	2.57 238	0.10 120	8.53 382	12.34 525	6.28 357	3.88 233	3.18 277	3.30 362	7.81 408	2.37 380	0.01 271	0.08 457	0.00 1	0.01 356	0.13 368	0.15 423

MyStereo04	2.95 351	0.79 402	5.38 452	1.03 291	1.11 395	2.63 251	0.46 262	10.00 431	12.44 526	4.19 262	3.91 235	3.04 270	3.60 381	7.34 378	2.74 400	0.00 1	0.09 469	0.00 1	0.01 356	0.11 337	0.09 332

PSMNet-ADL	2.98 352	0.43 247	2.41 187	1.43 353	0.40 273	5.94 453	0.28 214	8.45 376	5.13 311	3.36 239	6.77 329	8.41 451	4.61 439	7.20 370	4.55 461	0.02 388	0.09 469	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

PCWNet_CMD	2.99 353	0.39 205	4.02 369	0.39 187	0.26 219	2.53 231	0.15 161	9.24 406	9.22 468	7.12 400	11.53 460	6.94 419	2.41 321	4.02 199	1.33 290	0.01 271	0.02 284	0.02 485	0.00 1	0.05 224	0.07 301

MSMDNet	2.99 353	0.39 205	4.02 369	0.40 189	0.25 212	2.53 231	0.16 167	9.35 410	9.25 469	7.08 398	11.39 455	6.93 418	2.43 322	4.01 198	1.34 292	0.01 271	0.02 284	0.02 485	0.00 1	0.05 224	0.07 301

OMP-Stereo	3.03 355	0.93 442	2.72 226	4.21 585	0.51 311	2.19 192	1.25 432	6.19 304	6.00 357	7.99 444	6.21 312	8.50 457	2.49 324	9.44 509	1.74 333	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.05 258

DualNet	3.05 356	0.40 217	4.33 388	1.81 416	0.50 307	3.33 334	0.17 174	11.27 467	6.55 388	6.50 371	10.86 445	3.65 299	2.71 338	6.61 321	2.15 365	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.05 258

Hybrid-DGEV-03	3.06 357	0.64 348	2.49 196	0.98 284	0.08 62	3.47 343	0.98 407	4.54 182	6.57 390	9.43 494	20.79 555	3.58 297	1.15 229	4.54 218	1.42 297	0.00 1	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.26 473	0.16 435

SA	3.06 357	0.74 386	3.79 347	1.60 383	0.30 235	3.19 326	1.43 444	6.72 333	9.06 467	4.63 279	10.80 441	2.89 262	4.71 444	9.62 512	1.18 278	0.00 1	0.09 469	0.00 1	0.19 500	0.23 458	0.02 107

CFNet_ucs	3.07 359	0.44 255	4.05 373	0.54 212	0.37 267	3.08 311	0.19 183	9.80 422	8.49 459	7.64 427	12.62 479	5.67 385	1.76 295	4.96 238	1.51 305	0.00 1	0.04 379	0.01 453	0.00 1	0.09 305	0.11 370

NINENet	3.09 360	0.56 320	3.22 298	1.61 384	1.37 424	7.12 480	0.50 277	11.88 490	5.63 333	6.63 376	8.40 381	5.29 370	0.83 194	6.51 313	1.77 336	0.15 519	0.07 443	0.07 534	0.00 1	0.09 305	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 360	0.77 394	2.27 180	2.35 504	1.79 461	3.50 350	1.06 416	12.12 503	6.91 400	4.71 282	7.67 366	7.58 432	4.40 427	4.95 237	1.67 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.01 25

AdaStereo	3.09 360	0.58 327	3.04 274	2.84 533	0.48 301	4.08 397	1.29 438	12.16 505	7.77 435	6.03 333	9.62 413	5.79 389	1.53 273	4.56 221	1.93 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107
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.
psmg	3.10 363	0.32 122	3.05 279	0.54 212	0.46 290	8.68 508	2.84 493	9.87 423	4.69 294	8.08 445	8.69 385	6.26 401	2.54 326	3.91 192	1.91 346	0.01 271	0.04 379	0.06 528	0.00 1	0.11 337	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 364	0.37 193	2.95 262	1.51 363	0.80 360	2.75 267	0.49 275	6.79 336	5.25 317	11.43 541	5.57 293	10.79 498	5.30 466	5.25 246	2.95 403	0.03 437	0.09 469	0.03 504	0.00 1	0.12 353	0.09 332

ARAFT	3.13 364	1.11 472	7.34 512	0.42 190	0.14 133	4.52 416	2.99 496	7.41 353	5.97 354	8.85 479	7.06 346	5.20 367	1.25 250	8.49 459	1.44 299	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.33 498	0.11 370

test_sample6	3.14 366	0.41 230	4.42 393	1.92 435	0.49 304	3.25 330	0.21 194	11.30 469	6.69 393	6.50 371	10.86 445	4.03 314	2.93 353	7.06 359	2.65 394	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.06 280

IIG-Stereo	3.16 367	0.75 388	2.83 244	4.08 580	0.21 197	2.56 237	0.74 353	6.55 326	5.56 331	8.39 463	9.38 410	7.94 442	2.79 344	9.50 511	1.89 345	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 218

DMCA-RVC	3.17 368	1.26 490	6.39 491	2.10 473	1.51 434	3.02 307	0.56 292	7.84 364	5.06 308	9.23 490	5.19 272	8.46 453	2.72 340	6.31 294	3.22 412	0.06 483	0.11 489	0.09 541	0.02 384	0.16 390	0.08 319

HI	3.18 369	0.90 432	3.05 279	1.28 328	0.15 140	2.29 202	0.04 57	5.31 247	3.52 220	7.96 440	12.69 480	11.43 510	6.61 495	4.26 209	4.02 446	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.01 25

CoSv	3.18 369	0.90 432	3.05 279	1.28 328	0.15 140	2.29 202	0.04 57	5.31 247	3.52 220	7.96 440	12.69 480	11.43 510	6.61 495	4.26 209	4.02 446	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.01 25

IER	3.20 371	0.54 310	5.13 439	0.58 221	1.59 438	7.29 485	0.56 292	6.36 310	4.95 305	7.44 419	8.84 386	6.20 399	6.26 488	4.88 231	3.29 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

BEATNet_4x	3.24 372	1.27 492	5.89 472	1.56 377	0.10 87	5.26 437	1.07 418	10.08 435	5.50 325	6.89 389	7.73 367	4.53 341	4.13 407	5.05 240	5.27 473	0.04 459	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.23 476

DispNO	3.25 373	0.72 378	6.85 501	1.95 441	1.34 423	3.49 348	0.84 381	8.14 369	6.30 374	6.34 364	7.76 370	6.30 404	4.28 420	6.93 344	3.51 429	0.00 1	0.03 341	0.03 504	0.12 465	0.07 273	0.07 301

RAFT-345	3.27 374	0.41 230	2.88 257	1.02 289	0.21 197	2.63 251	0.48 265	3.76 133	5.51 327	7.35 415	24.88 576	4.25 326	1.76 295	8.15 437	2.13 363	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

GANet-RSSM	3.27 374	0.60 335	3.38 310	2.94 540	2.00 475	2.61 246	0.48 265	10.93 460	6.11 364	5.47 306	10.20 424	6.57 412	5.44 475	6.25 288	2.23 371	0.00 1	0.00 1	0.08 538	0.00 1	0.17 404	0.03 168

SFCPSM	3.29 376	0.43 247	5.11 437	0.34 175	0.94 378	8.48 502	2.15 473	14.51 551	5.29 318	7.00 392	7.65 365	3.43 283	2.59 330	5.11 243	2.37 380	0.01 271	0.03 341	0.01 453	0.07 437	0.13 368	0.15 423

test_sample7	3.30 377	0.47 271	3.43 319	1.98 446	0.35 260	4.33 406	1.88 467	10.66 449	7.73 431	8.36 458	7.55 359	6.55 408	4.27 416	6.58 319	1.62 320	0.06 483	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.06 280

NOSS_ROB	3.30 377	0.46 269	2.62 212	2.08 467	1.01 389	5.60 443	0.74 353	10.37 442	11.48 513	5.15 297	8.43 382	5.67 385	1.73 289	7.97 418	2.34 376	0.02 388	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.14 412

gwcnet-sp	3.31 379	1.47 507	7.26 509	1.73 405	0.69 341	7.57 492	1.14 424	8.59 384	6.17 368	8.57 468	5.25 280	4.26 327	3.36 364	6.46 304	3.44 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.11 370

scenet	3.31 379	1.47 507	7.26 509	1.73 405	0.69 341	7.57 492	1.14 424	8.59 384	6.17 368	8.57 468	5.25 280	4.26 327	3.36 364	6.46 304	3.44 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.11 370

ssnet	3.31 379	1.47 507	7.26 509	1.73 405	0.69 341	7.57 492	1.14 424	8.59 384	6.17 368	8.57 468	5.25 280	4.26 327	3.36 364	6.46 304	3.44 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.11 370

hknet	3.31 379	0.42 236	4.68 413	0.46 197	1.17 406	7.13 482	1.63 455	9.05 400	6.91 400	6.11 340	6.15 307	9.66 474	2.85 348	7.48 387	2.45 385	0.01 271	0.03 341	0.03 504	0.00 1	0.04 191	0.00 1

CFNet-ft	3.31 379	0.94 445	2.69 220	1.50 360	2.38 496	2.81 283	0.68 331	8.35 372	7.43 418	4.45 268	9.94 419	10.20 487	4.60 437	6.50 312	3.41 420	0.00 1	0.00 1	0.03 504	0.00 1	0.22 451	0.03 168

CFNet_RVC	3.31 379	0.94 445	2.69 220	1.50 360	2.38 496	2.81 283	0.68 331	8.35 372	7.43 418	4.45 268	9.94 419	10.20 487	4.60 437	6.49 310	3.41 420	0.00 1	0.00 1	0.03 504	0.00 1	0.22 451	0.03 168

ASMatch	3.32 385	0.50 285	3.32 306	1.72 404	0.45 289	1.93 161	0.68 331	6.42 318	3.89 243	6.18 346	22.30 563	4.61 344	4.82 452	7.65 394	1.70 328	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.03 402	0.01 37	0.18 445

GMM-Stereo	3.32 385	0.27 75	2.52 199	0.82 254	0.48 301	2.27 200	4.91 544	5.06 222	3.08 184	7.06 397	16.72 522	6.21 400	3.70 387	7.60 391	1.16 275	0.04 459	0.00 1	0.00 1	0.04 422	0.10 316	4.45 599

AACVNet	3.33 387	1.03 457	3.56 327	3.46 560	0.63 331	3.09 313	0.28 214	8.78 394	3.43 215	5.99 331	10.64 438	10.08 484	4.03 406	8.69 473	2.51 389	0.03 437	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.26 473	0.06 280

PSM-AAD	3.33 387	0.20 27	1.47 74	0.73 243	0.54 318	2.55 235	6.19 558	4.97 213	3.27 200	10.92 533	11.92 464	2.95 263	9.59 553	7.90 413	0.82 220	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 191	2.47 590

PSMNet-RSSM	3.33 387	0.77 394	3.22 298	2.12 474	1.90 471	2.33 208	0.71 342	11.17 462	5.83 342	5.90 329	11.43 458	7.04 423	4.83 453	5.96 274	3.17 410	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.08 287	0.02 107

PAM	3.38 390	0.31 108	5.61 466	1.37 343	0.71 347	7.60 495	0.38 242	8.94 397	3.55 223	5.54 308	4.69 253	16.09 555	7.03 508	3.67 184	1.02 259	0.00 1	0.21 551	0.00 1	0.38 557	0.07 273	0.41 522

qqq1	3.38 390	0.39 205	3.61 331	1.69 395	0.11 101	2.85 290	0.29 217	12.46 511	10.41 493	7.16 403	10.23 425	4.78 350	4.45 430	8.71 475	0.30 73	0.07 491	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.03 168

fff1	3.38 390	0.39 205	3.61 331	1.69 395	0.11 101	2.85 290	0.29 217	12.46 511	10.41 493	7.16 403	10.23 425	4.78 350	4.45 430	8.71 475	0.30 73	0.07 491	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.03 168

TransformOpticalFlow	3.38 390	0.70 375	4.54 402	1.00 287	0.30 235	3.56 358	0.14 155	9.67 419	7.30 416	5.55 309	13.34 488	6.74 416	5.03 457	8.22 446	1.34 292	0.00 1	0.01 194	0.01 453	0.00 1	0.04 191	0.11 370

G2L-Stereo	3.40 394	0.93 442	4.73 417	1.61 384	2.05 476	2.88 296	0.60 308	8.94 397	5.84 343	7.42 417	7.33 355	8.61 460	2.16 309	8.44 458	6.11 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.18 445

RAFT_CTSACE	3.40 394	1.07 463	4.52 400	1.27 323	3.14 520	4.00 396	1.07 418	3.93 143	4.43 279	4.66 281	17.94 538	7.21 430	2.76 342	10.82 531	0.85 226	0.00 1	0.07 443	0.00 1	0.00 1	0.30 485	0.01 25

AAGNet	3.41 396	0.34 156	2.45 189	1.78 412	0.39 271	3.69 368	1.05 415	4.79 200	4.61 292	9.62 502	7.74 369	4.98 356	6.38 492	7.34 378	13.02 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

cf-r	3.42 397	0.81 408	3.97 362	2.41 511	2.78 511	2.85 290	0.64 322	8.44 375	6.32 376	6.25 353	11.57 461	8.97 465	3.54 379	5.93 273	3.83 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 305	0.07 301

G2L-ROB	3.43 398	0.77 394	3.89 359	1.71 402	1.16 405	4.51 415	0.44 259	11.70 483	5.70 335	7.51 422	5.34 286	11.24 508	1.71 286	7.66 396	5.10 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.10 355

CoDeX	3.43 398	0.68 367	4.49 398	0.98 284	1.65 445	6.37 462	2.14 472	13.23 532	6.07 360	7.23 408	8.95 391	4.09 317	3.79 396	6.31 294	2.37 380	0.03 437	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.15 423

STrans-v2	3.43 398	0.73 381	4.82 419	0.26 149	0.60 325	3.00 305	1.19 429	10.41 444	7.22 413	5.79 314	10.97 449	6.75 417	7.03 508	8.25 447	1.40 295	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.18 445

Select-FE	3.44 401	0.73 381	8.39 526	1.44 357	0.96 380	2.01 174	0.10 120	8.84 396	3.94 249	5.36 305	10.32 429	9.73 475	8.82 540	6.28 290	0.83 221	0.01 271	0.22 555	0.01 453	0.49 570	0.03 156	0.30 504

MLCV	3.44 401	0.88 426	5.60 465	1.39 346	0.25 212	4.36 409	0.33 230	7.25 349	7.28 415	9.17 489	12.24 474	5.09 364	2.47 323	9.15 495	3.23 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.02 107

ff1	3.45 403	0.31 108	3.97 362	1.34 336	0.98 383	2.80 275	0.48 265	4.53 178	10.19 488	6.29 359	9.23 399	5.59 380	3.72 392	10.11 517	9.35 541	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.04 218

PAM_32	3.50 404	0.32 122	5.22 446	1.32 333	0.53 316	7.49 489	0.39 243	9.52 416	3.91 246	5.22 299	5.28 283	16.75 561	7.44 516	4.61 223	0.90 244	0.00 1	0.20 547	0.00 1	0.39 560	0.09 305	0.39 517

UGAM-zero	3.51 405	0.33 140	4.44 395	0.88 263	0.65 335	3.52 356	0.16 167	11.35 471	2.71 150	5.09 296	5.82 297	15.28 547	9.14 548	8.38 452	1.61 319	0.00 1	0.16 527	0.00 1	0.46 567	0.02 100	0.19 456

DeepPruner_ROB	3.52 406	1.14 477	4.06 374	1.12 309	1.65 445	3.65 363	0.83 375	13.96 542	4.47 283	7.80 432	10.84 443	7.05 425	2.16 309	8.14 436	3.08 408	0.07 491	0.03 341	0.00 1	0.01 356	0.32 494	0.06 280

SMFormer	3.54 407	0.39 205	3.61 331	1.69 395	0.11 101	2.85 290	0.29 217	12.46 511	10.41 493	7.16 403	10.23 425	4.78 350	4.45 430	8.71 475	3.51 429	0.07 491	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.04 218

tta	3.54 407	0.39 205	3.61 331	1.69 395	0.11 101	2.85 290	0.29 217	12.46 511	10.41 493	7.16 403	10.23 425	4.78 350	4.45 430	8.71 475	3.51 429	0.07 491	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.03 168

Sa-1000	3.55 409	0.75 388	3.63 335	1.91 431	0.30 235	3.55 357	1.63 455	7.39 352	8.54 460	7.70 429	17.44 535	4.00 313	2.82 346	9.44 509	1.33 290	0.00 1	0.10 481	0.00 1	0.18 494	0.21 444	0.04 218

G2L-Stereo_test	3.57 410	0.86 419	3.66 337	2.79 531	1.52 435	4.11 400	1.17 428	11.35 471	6.27 373	7.97 442	8.87 388	9.39 470	2.26 315	6.55 317	4.33 454	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.22 451	0.13 400

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 411	1.29 497	12.46 559	1.53 370	0.98 383	3.48 347	0.81 369	11.99 494	4.40 278	4.33 265	11.05 451	8.83 463	2.02 303	4.52 216	1.66 325	0.01 271	0.14 511	0.00 1	0.68 580	0.86 558	0.44 530

DDVS	3.59 412	0.53 305	4.53 401	2.02 455	1.27 414	6.63 470	0.49 275	8.73 392	4.10 264	7.14 401	7.63 364	12.68 525	2.25 313	8.69 473	4.09 449	0.08 496	0.20 547	0.01 453	0.00 1	0.14 378	0.59 549

KYRaft	3.59 412	0.31 108	1.84 114	0.76 249	0.46 290	2.29 202	4.04 524	4.75 198	3.25 199	8.93 484	19.47 546	6.62 414	5.07 461	7.79 406	0.71 188	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.04 191	5.38 606

STTStereo	3.60 414	0.93 442	6.34 488	2.71 525	2.23 489	3.68 367	0.63 318	9.42 411	6.73 395	9.87 508	6.97 336	8.84 464	3.65 383	6.85 337	3.04 406	0.00 1	0.02 284	0.01 453	0.00 1	0.02 100	0.02 107

LMCR-Stereo	3.63 415	1.29 497	4.20 382	2.54 517	0.17 159	8.08 499	1.52 449	11.46 475	4.73 297	8.45 466	10.66 440	1.91 233	5.03 457	7.69 398	3.58 434	0.92 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 510	0.02 107

Prome-Stereo	3.65 416	0.29 89	1.92 126	0.91 267	0.49 304	2.07 177	4.75 542	4.41 170	3.23 198	9.32 493	20.63 554	4.06 316	7.19 510	7.70 399	1.17 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	4.72 603

hitnet-ft	3.66 417	0.65 355	2.79 242	0.89 265	0.72 349	4.25 402	0.55 290	9.11 403	7.52 422	7.14 401	10.19 423	12.49 522	4.70 443	7.44 383	4.41 457	0.03 437	0.00 1	0.06 528	0.00 1	0.20 433	0.04 218

iResNet	3.68 418	0.91 436	7.94 522	2.97 542	0.34 257	4.44 414	0.48 265	7.70 357	9.74 479	7.72 430	12.74 482	4.03 314	2.87 350	8.05 426	3.37 418	0.02 388	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.09 332

acv_ft	3.69 419	0.53 305	4.58 410	2.31 500	4.71 583	7.44 488	0.86 389	8.54 383	5.70 335	9.29 492	9.26 407	5.77 387	4.15 409	2.24 138	8.13 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 484	0.01 25

ac_64	3.70 420	0.47 271	3.50 323	2.87 534	3.50 536	5.91 452	0.72 346	10.17 439	4.34 275	8.16 448	5.80 296	10.82 499	5.64 478	7.08 360	4.73 464	0.03 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.14 412

CFNet	3.72 421	1.10 469	5.03 431	2.49 515	1.59 438	4.90 426	0.22 196	11.38 473	9.88 484	4.80 284	11.25 454	6.44 406	3.68 384	8.33 449	3.00 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 451	0.07 301

DAS	3.74 422	0.35 172	5.19 444	1.99 448	3.74 545	2.36 211	3.22 504	7.77 359	9.27 470	8.70 472	12.08 467	4.45 337	5.43 472	8.39 453	1.71 329	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 107

DRaft	3.74 422	0.43 247	2.60 208	0.12 100	0.15 140	4.76 422	1.34 441	5.33 249	4.31 274	10.30 517	21.91 560	3.27 279	8.83 541	7.36 380	3.66 437	0.05 473	0.10 481	0.00 1	0.14 472	0.10 316	0.14 412

GrayStereo	3.74 422	0.20 27	1.94 130	1.55 374	0.60 325	3.12 318	8.22 585	5.76 279	3.32 207	10.40 521	16.66 521	5.81 390	8.60 537	6.57 318	1.37 294	0.01 271	0.00 1	0.01 453	0.63 575	0.02 100	0.04 218

GEStereo_RVC	3.74 422	0.73 381	4.95 427	2.01 453	1.24 410	4.36 409	3.07 499	11.77 487	7.80 436	6.87 388	6.52 325	7.70 435	4.31 423	8.98 489	4.19 451	0.03 437	0.01 194	0.02 485	0.02 384	0.13 368	0.11 370

ITSA-stereo	3.76 426	0.54 310	3.80 348	1.91 431	0.29 233	3.09 313	0.70 339	13.22 531	15.64 548	6.79 380	6.66 327	4.15 322	3.52 378	8.30 448	5.00 470	0.09 501	0.07 443	0.11 544	0.10 458	0.18 420	0.95 563

GwcNet-RSSM	3.77 427	1.05 459	5.06 433	2.21 484	1.87 468	2.36 211	1.52 449	8.98 399	7.96 440	5.91 330	14.59 504	7.94 442	3.50 375	6.43 302	5.70 481	0.00 1	0.00 1	0.04 517	0.00 1	0.20 433	0.08 319

SepStereo	3.78 428	0.35 172	5.19 444	1.99 448	3.74 545	2.36 211	3.22 504	7.77 359	9.27 470	8.70 472	12.08 467	4.45 337	5.43 472	9.18 496	1.71 329	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 107

DEmStereo	3.79 429	0.37 193	3.69 339	0.17 128	0.17 159	5.28 438	2.54 480	4.35 165	3.70 227	8.21 455	20.15 548	5.13 366	10.38 560	7.65 394	3.85 442	0.01 271	0.01 194	0.01 453	0.00 1	0.02 100	0.06 280

FADNet-RVC-Resample	3.79 429	1.62 521	12.06 555	1.43 353	0.66 336	5.94 453	2.41 476	10.18 440	8.58 462	6.28 357	4.22 241	5.33 374	4.80 451	7.71 400	3.19 411	0.17 525	0.21 551	0.17 557	0.12 465	0.41 524	0.29 502

anonymousa	3.80 431	0.55 314	3.35 308	1.24 318	3.74 545	9.04 513	0.36 234	6.74 334	4.03 256	7.72 430	19.64 547	10.62 494	6.01 486	1.52 99	1.40 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1	0.03 168

RT-IGEV	3.81 432	0.26 68	4.55 405	2.38 507	0.63 331	5.19 432	2.72 490	12.31 509	3.90 245	8.17 454	9.88 418	12.51 524	5.99 485	5.32 249	1.51 305	0.00 1	0.20 547	0.00 1	0.32 547	0.14 378	0.24 481

UPFNet	3.82 433	0.47 271	4.34 391	2.21 484	3.38 530	7.26 484	2.69 487	9.89 425	5.96 352	7.98 443	7.53 358	7.89 439	3.15 358	7.72 402	5.88 485	0.01 271	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.06 280

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 434	1.06 462	5.23 448	2.72 527	3.27 526	4.36 409	0.61 311	10.71 452	7.56 423	8.75 474	7.89 373	9.86 479	3.90 400	7.15 368	3.44 422	0.14 517	0.02 284	0.02 485	0.03 402	0.04 191	0.03 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 435	0.82 411	3.01 267	2.00 452	2.58 505	5.28 438	3.34 509	10.85 458	6.33 377	7.27 411	7.32 354	10.15 485	9.02 545	6.19 283	2.51 389	0.22 536	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.12 353	0.03 168

mmx	3.86 436	0.31 108	3.97 362	1.34 336	0.98 383	2.80 275	0.48 265	12.18 506	10.66 501	6.29 359	9.23 399	5.59 380	3.72 392	10.11 517	9.35 541	0.05 473	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

xxx	3.86 436	0.31 108	3.98 366	1.34 336	0.98 383	2.80 275	0.48 265	12.18 506	10.66 501	6.29 359	9.23 399	5.59 380	3.72 392	10.11 517	9.35 541	0.05 473	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

THIR-Stereo	3.86 436	0.77 394	2.62 212	0.12 100	0.13 126	4.25 402	6.63 569	5.30 245	4.18 270	10.33 518	17.13 529	6.58 413	7.62 523	7.78 405	3.51 429	0.01 271	0.07 443	0.07 534	0.00 1	0.11 337	0.02 107

UGAM	3.90 439	0.48 278	4.69 414	0.17 128	0.08 62	3.67 364	1.22 430	4.81 201	14.45 537	4.59 274	11.94 465	14.20 537	3.80 397	9.92 516	3.61 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384	0.32 494	0.07 301

AASNet	3.90 439	0.92 439	4.41 392	3.56 566	4.00 558	6.70 471	1.26 435	18.71 585	6.14 365	7.35 415	7.91 374	4.35 334	2.58 329	3.04 162	6.62 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 518	0.14 412

PS-NSSS	3.90 439	1.84 536	4.55 405	0.87 262	2.95 517	4.10 399	2.00 470	10.77 455	8.23 450	6.75 377	14.63 505	5.01 361	2.24 311	8.41 455	2.91 402	0.33 551	0.03 341	0.83 586	0.00 1	0.82 556	0.70 555

DualNet (step1)	3.91 442	1.11 472	6.15 481	1.27 323	0.60 325	5.22 434	2.54 480	10.66 449	7.73 431	8.36 458	7.55 359	6.55 408	4.27 416	6.58 319	1.62 320	1.49 590	0.03 341	3.10 599	2.99 605	0.20 433	0.15 423

FADNet_RVC	3.91 442	1.67 527	12.95 568	0.96 280	0.75 351	5.71 445	0.54 285	10.83 457	6.60 391	3.46 242	8.09 376	4.10 319	3.40 371	9.43 506	6.33 491	0.36 554	0.44 582	0.17 557	0.46 567	0.91 559	0.95 563

ISRNet	3.93 444	0.55 314	5.49 458	3.20 551	2.69 509	2.11 182	0.26 209	7.01 343	6.40 380	11.00 536	17.99 539	8.31 448	2.64 331	6.51 313	4.36 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.02 107

CrosDoStereo	3.96 445	0.45 263	3.04 274	0.32 163	0.20 194	3.28 331	11.63 608	5.76 279	4.45 281	9.04 485	16.58 519	4.99 357	7.45 517	8.04 423	3.72 438	0.00 1	0.02 284	0.01 453	0.00 1	0.16 390	0.10 355

DeepStereo_LL	3.96 445	0.45 263	3.04 274	0.32 163	0.20 194	3.28 331	11.63 608	5.76 279	4.45 281	9.04 485	16.58 519	4.99 357	7.45 517	8.04 423	3.72 438	0.00 1	0.02 284	0.01 453	0.00 1	0.16 390	0.10 355

RAFT-RH_RVC	3.96 445	0.46 269	2.93 260	1.55 374	0.42 281	3.14 320	0.14 155	3.70 121	5.98 355	11.25 539	32.23 601	5.29 370	1.68 284	8.13 435	2.14 364	0.08 496	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.01 37	0.00 1

UNet	3.97 448	0.61 339	6.50 494	1.68 394	3.22 524	9.82 522	0.31 224	9.50 413	5.32 320	7.20 407	6.35 322	10.59 492	5.91 483	6.93 344	5.49 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

FADNet-RVC	3.98 449	1.84 536	12.48 561	1.69 395	0.44 282	4.33 406	1.31 439	11.84 488	7.15 411	3.53 244	3.50 229	10.63 495	4.43 428	9.12 493	6.25 490	0.03 437	0.10 481	0.00 1	0.03 402	0.60 541	0.25 486

HSM	4.00 450	0.79 402	3.16 293	1.59 382	2.17 485	6.77 473	1.11 422	12.28 508	6.35 379	6.75 377	8.11 377	13.90 534	5.37 468	8.85 483	2.71 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

coex_refinement	4.04 451	0.87 422	3.55 326	2.96 541	1.40 428	4.28 404	0.32 225	11.18 463	7.72 429	8.32 456	13.44 490	10.01 483	3.48 374	6.28 290	6.76 501	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.16 435

HBP-ISP	4.09 452	1.05 459	4.10 378	1.87 424	1.31 421	7.56 491	3.98 521	11.26 465	9.94 485	7.81 433	14.44 502	3.23 278	4.27 416	8.89 486	1.87 342	0.06 483	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.04 218

TDLM	4.11 453	1.11 472	3.54 325	1.62 388	1.04 390	3.91 390	7.41 580	10.60 447	10.67 503	6.38 365	12.59 478	5.95 393	4.77 447	8.79 481	3.04 406	0.58 569	0.00 1	0.01 453	0.00 1	0.19 429	0.12 388

CSP-Net	4.12 454	1.28 495	3.70 342	1.54 372	1.06 391	13.28 565	2.33 475	12.96 526	5.45 323	8.87 480	8.54 384	8.43 452	3.03 354	8.16 438	3.65 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 420	0.03 168

test_xeample	4.13 455	0.36 186	2.75 230	1.23 317	0.51 311	3.96 393	0.13 145	12.63 519	7.65 426	7.49 421	10.86 445	3.29 280	3.36 364	6.71 329	21.53 602	0.02 388	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

Anonymous_2	4.14 456	0.62 344	3.21 297	1.40 347	1.43 431	5.19 432	0.32 225	6.63 328	4.38 277	4.48 271	2.30 180	8.08 445	7.00 506	5.37 252	2.29 373	0.23 537	0.75 592	5.20 609	18.12 639	5.66 601	0.23 476

CBMV_ROB	4.14 456	0.52 301	3.14 291	1.30 330	0.77 355	6.92 476	1.97 469	10.11 437	9.58 476	8.92 482	14.20 499	7.12 427	5.90 482	8.65 469	3.50 428	0.01 271	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.09 332

SACVNet	4.15 458	1.26 490	3.81 350	3.12 547	1.68 450	3.09 313	2.85 494	11.91 491	5.96 352	10.52 524	11.20 452	10.59 492	3.95 401	8.97 488	3.25 415	0.08 496	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.32 494	0.44 530

MMNet	4.16 459	0.77 394	5.47 457	1.40 347	1.67 448	10.78 537	0.63 318	8.64 390	8.47 457	8.80 477	8.33 379	7.51 431	6.61 495	7.53 388	6.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.05 258

CVANet_RVC	4.16 459	1.16 479	3.60 330	1.94 440	1.46 432	3.92 391	4.68 539	10.89 459	8.34 452	7.58 425	10.84 443	10.27 489	6.62 498	8.56 462	2.69 395	0.39 557	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.21 444	0.09 332

pcwnet_v2	4.20 461	0.36 186	8.53 528	1.33 334	1.12 397	3.43 339	0.41 248	12.85 522	14.16 535	9.90 510	14.29 500	5.90 392	3.03 354	6.20 285	2.06 359	0.01 271	0.05 397	0.04 517	0.02 384	0.16 390	0.18 445

HSM-Net_RVC	4.20 461	0.32 122	2.76 234	0.63 232	0.69 341	6.95 477	1.69 459	11.96 493	8.36 453	8.83 478	12.17 471	15.18 546	4.21 412	6.91 342	3.30 417	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 463	0.50 285	5.45 456	1.34 336	1.68 450	7.04 478	4.51 536	10.73 453	7.00 404	10.78 530	6.80 330	8.48 455	4.63 440	9.91 515	5.12 472	0.02 388	0.06 419	0.02 485	0.03 402	0.08 287	0.03 168

FADNet	4.23 464	1.65 524	11.75 554	1.64 391	0.80 360	4.80 423	0.77 359	13.76 541	11.65 515	3.97 257	5.24 278	9.62 473	5.14 463	8.40 454	3.78 440	0.21 534	0.04 379	0.07 534	0.05 429	1.14 565	0.10 355

iResNet_ROB	4.23 464	1.02 455	4.90 423	2.18 480	0.93 377	2.92 298	0.37 237	15.10 560	16.91 557	7.89 438	10.51 434	7.03 421	3.07 357	8.16 438	3.46 426	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 316	0.02 107

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 466	25.07 623	26.53 611	0.44 195	0.07 44	1.50 113	0.54 285	2.09 19	1.57 95	0.51 130	0.62 84	0.21 93	0.20 62	1.44 93	0.53 157	12.03 624	0.01 194	0.00 1	0.08 442	1.75 580	9.69 620

1111x	4.25 467	0.30 103	4.31 387	1.47 359	0.37 267	5.10 430	0.32 225	12.86 523	9.82 482	6.01 332	9.73 416	8.78 462	5.97 484	9.43 506	10.39 554	0.06 483	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 218

HGLStereo	4.25 467	0.52 301	4.65 411	3.09 543	5.18 588	6.51 469	0.73 347	10.37 442	6.74 396	7.32 413	12.44 477	7.00 420	7.21 512	7.46 384	5.51 478	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.06 252	0.10 355

delet	4.27 469	0.72 378	4.50 399	1.07 300	3.75 549	10.79 538	4.04 524	9.95 426	7.89 437	8.09 446	8.89 389	8.46 453	3.81 398	7.56 389	5.80 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.02 107

iResNetv2_ROB	4.28 470	1.43 504	7.17 508	2.91 535	1.26 411	4.36 409	1.62 454	13.64 539	10.25 492	9.83 506	11.41 456	7.68 434	4.00 402	7.75 404	1.85 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 511	0.09 332

RAFT + AFF	4.30 471	1.55 515	5.84 470	1.43 353	2.36 494	5.94 453	6.72 571	10.01 432	7.56 423	7.55 423	8.96 393	7.09 426	6.73 501	8.57 463	4.02 446	0.02 388	0.47 585	0.00 1	0.01 356	0.56 535	0.54 543

ADLNet	4.32 472	0.80 406	4.33 388	3.60 567	3.56 538	6.87 475	2.48 479	11.20 464	7.58 425	9.87 508	9.62 413	8.39 450	4.95 455	6.16 281	6.60 498	0.01 271	0.01 194	0.00 1	0.01 356	0.12 353	0.25 486

CRFU-Net	4.45 473	0.67 365	5.02 429	2.78 530	1.32 422	12.67 559	3.35 510	11.26 465	3.52 220	10.06 514	9.30 409	10.91 502	6.92 505	7.26 372	3.24 414	0.15 519	0.16 527	0.16 554	0.00 1	0.26 473	0.05 258

ACV-stereo	4.46 474	0.76 391	9.94 542	1.91 431	1.06 391	11.61 546	1.28 436	6.25 305	7.09 408	3.09 228	5.21 276	16.88 562	10.23 559	7.96 416	5.47 476	0.06 483	0.15 518	0.01 453	0.00 1	0.12 353	0.14 412

ssnet_v2	4.46 474	0.87 422	5.18 443	1.57 378	0.67 338	9.14 514	4.73 541	11.84 488	9.68 477	8.79 475	6.24 315	9.91 480	4.34 424	6.28 290	9.30 540	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.28 482	0.30 504

ADLNet2	4.46 474	0.90 432	6.06 478	2.74 529	3.91 554	6.79 474	3.01 498	10.95 461	8.40 455	7.27 411	9.80 417	9.85 478	5.43 472	7.29 373	6.44 494	0.01 271	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.11 370

StereoDRNet-Refined	4.46 474	0.62 344	3.80 348	1.92 435	0.40 273	9.35 516	0.15 161	10.02 433	8.83 465	12.69 551	11.62 462	9.34 468	3.87 399	8.06 430	8.02 517	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.05 429	0.20 433	0.26 492
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 478	0.31 108	2.77 235	1.69 395	0.47 299	7.74 497	0.07 97	14.04 543	7.91 439	5.82 318	8.97 394	9.34 468	3.41 372	7.33 377	20.24 597	0.05 473	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

NVstereo2D	4.51 478	0.82 411	6.86 502	3.28 554	3.38 530	8.16 500	3.13 501	10.51 445	15.15 545	4.90 287	6.89 335	7.87 437	4.78 449	9.88 514	3.91 444	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.06 436	0.02 100	0.58 546

DLCB_ROB	4.51 478	0.91 436	3.78 346	2.19 481	1.07 394	6.28 459	3.09 500	9.78 421	7.72 429	10.65 527	12.97 484	13.91 535	3.71 388	8.72 479	5.30 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.10 355

RASNet	4.52 481	0.61 339	4.42 393	3.42 558	4.68 582	4.58 418	0.99 408	9.54 417	8.01 441	5.28 302	11.42 457	10.34 491	8.88 542	9.28 501	8.68 532	0.15 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

FTStereo	4.55 482	0.36 186	2.18 171	0.94 274	0.38 269	2.60 245	8.82 588	4.98 216	3.17 192	10.88 532	30.35 595	5.60 384	7.60 522	7.62 393	1.55 312	0.17 525	0.00 1	0.05 524	0.00 1	0.03 156	3.80 597

dad	4.66 483	1.89 540	5.51 461	0.94 274	0.09 77	2.16 190	0.37 237	7.10 346	14.43 536	10.13 515	16.84 523	14.97 543	1.90 298	6.82 333	4.15 450	1.09 583	0.11 489	4.08 605	0.46 567	0.17 404	0.06 280

LL-Strereo	4.71 484	1.64 523	7.51 518	1.15 311	4.31 564	3.71 370	1.45 445	9.21 405	8.36 453	8.37 462	8.17 378	10.82 499	11.36 566	12.51 555	4.82 467	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.00 1	0.31 490	0.32 509

CBFPSM	4.87 485	0.94 445	14.70 577	1.51 363	1.15 402	11.49 544	2.55 484	7.28 350	6.47 385	6.23 350	4.83 257	15.30 548	8.99 544	6.88 338	8.20 525	0.03 437	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.40 521	0.42 526

Selective-IGEV-i16pc	4.90 486	0.51 292	10.53 547	2.09 470	0.14 133	23.35 601	7.41 580	5.79 283	17.27 561	3.15 230	6.83 333	5.44 376	1.97 301	8.34 451	3.37 418	0.34 552	0.51 587	0.07 534	0.21 509	0.34 503	0.41 522

SGM-Forest	4.96 487	0.32 122	2.84 246	1.21 315	0.64 334	10.23 527	6.64 570	11.55 478	10.98 505	10.94 535	13.59 491	11.65 514	4.30 421	8.94 487	4.63 462	0.11 506	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.46 534
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 488	1.47 507	7.42 515	2.40 508	2.14 483	8.73 509	3.64 518	12.42 510	13.11 528	7.03 395	7.57 362	7.88 438	6.52 494	10.16 522	7.82 513	0.02 388	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.11 337	1.07 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 489	1.74 529	6.38 490	1.96 444	1.29 418	2.26 199	1.69 459	10.07 434	18.53 564	7.88 437	18.15 540	8.49 456	2.70 335	10.59 527	7.04 504	0.96 581	0.15 518	0.02 485	0.00 1	0.13 368	0.12 388

PSMNet_ROB	5.02 490	1.63 522	6.03 477	1.90 430	1.83 465	9.57 520	6.35 566	15.58 565	7.23 414	6.15 345	10.48 433	12.22 520	4.16 410	8.02 422	8.71 533	0.02 388	0.01 194	0.01 453	0.10 458	0.20 433	0.12 388

GASNet	5.19 491	4.61 581	9.38 537	4.73 589	2.10 480	3.80 384	1.57 452	12.07 499	10.96 504	8.92 482	7.03 344	8.21 447	7.67 524	14.02 567	7.36 506	0.02 388	0.15 518	0.00 1	0.00 1	0.69 548	0.42 526

TCMNet	5.22 492	1.96 544	9.78 540	4.11 581	6.57 596	8.83 510	1.35 443	10.74 454	8.07 443	6.39 366	12.76 483	8.32 449	4.75 446	8.62 468	10.09 553	0.11 506	0.18 536	0.31 571	0.09 453	0.75 553	0.57 545

FINET	5.32 493	1.14 477	10.04 543	2.17 479	3.67 544	6.49 466	6.76 572	11.68 482	22.08 585	7.42 417	12.15 470	4.24 325	3.61 382	9.25 500	5.35 475	0.04 459	0.04 379	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.09 332

CBMV	5.35 494	0.91 436	3.67 338	1.62 388	0.44 282	10.09 525	7.19 577	12.49 515	12.33 524	12.22 547	14.69 506	10.93 503	6.48 493	8.51 460	4.96 469	0.02 388	0.15 518	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.17 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 495	0.40 217	2.72 226	1.50 360	0.48 301	6.15 458	0.07 97	13.73 540	8.06 442	8.79 475	11.03 450	3.71 305	4.21 412	7.47 386	38.74 636	0.03 437	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.05 258

YMNet	5.52 496	1.83 534	8.79 530	3.47 562	4.46 572	10.72 535	0.91 398	9.99 429	6.43 382	13.76 565	16.35 516	11.65 514	4.49 434	7.95 414	8.03 519	0.12 510	0.35 572	0.12 547	0.08 442	0.71 550	0.27 496

YMNet_1	5.52 496	1.83 534	8.79 530	3.47 562	4.46 572	10.72 535	0.91 398	9.99 429	6.43 382	13.76 565	16.35 516	11.65 514	4.49 434	7.95 414	8.03 519	0.12 510	0.35 572	0.12 547	0.08 442	0.71 550	0.27 496

StereoDRNet	5.59 498	1.75 530	6.80 499	3.12 547	4.45 571	10.61 533	4.35 532	18.80 587	9.73 478	12.22 547	6.87 334	11.44 512	4.65 442	8.09 433	8.26 526	0.02 388	0.11 489	0.00 1	0.03 402	0.20 433	0.28 500

PSMNet-RUCA	5.60 499	4.62 582	11.61 552	10.29 608	7.55 604	7.08 479	1.94 468	12.01 495	10.52 500	3.90 255	11.88 463	4.43 336	1.75 294	7.56 389	4.24 452	1.68 593	0.12 496	4.78 608	0.67 579	4.74 597	0.68 554

fast-acv-ft	5.62 500	1.39 502	7.01 503	2.02 455	1.89 470	12.23 554	1.82 465	7.35 351	9.45 474	10.46 523	20.27 551	14.55 541	7.71 525	7.41 381	7.61 510	0.10 504	0.09 469	0.16 554	0.07 437	0.59 539	0.13 400

ETE_ROB	5.80 501	1.77 531	6.33 487	1.44 357	0.78 359	6.43 464	6.90 573	12.53 516	8.08 444	12.93 556	14.89 507	21.13 588	5.87 481	9.83 513	6.57 497	0.04 459	0.01 194	0.00 1	0.02 384	0.08 287	0.33 510

test_sample9	5.87 502	1.11 472	6.15 481	1.27 323	0.60 325	5.22 434	2.54 480	10.66 449	7.73 431	8.36 458	7.55 359	6.55 408	4.27 416	11.68 544	11.44 564	1.49 590	24.31 646	3.10 599	2.99 605	0.20 433	0.15 423

DRN-Test	5.87 502	0.98 448	5.89 472	2.69 524	3.65 542	12.37 556	3.35 510	20.07 604	10.20 491	11.93 546	12.31 475	11.06 506	5.31 467	7.89 412	9.05 536	0.04 459	0.05 397	0.04 517	0.04 422	0.18 420	0.25 486

NCCL2	5.88 504	1.59 518	5.44 455	1.87 424	0.92 374	9.55 519	11.55 607	12.11 501	9.94 485	9.67 503	8.85 387	22.28 591	7.41 515	8.78 480	7.17 505	0.01 271	0.00 1	0.03 504	0.00 1	0.13 368	0.23 476

iinet-f	5.94 505	1.60 519	26.88 612	1.79 413	1.38 425	11.92 552	1.47 446	6.80 337	7.11 409	6.90 391	14.43 501	10.64 496	7.97 527	7.00 354	12.12 568	0.02 388	0.03 341	0.05 524	0.00 1	0.63 544	0.02 107

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 506	5.36 586	5.02 429	3.75 574	3.57 539	15.81 573	4.27 529	11.72 485	6.96 402	7.23 408	8.47 383	9.09 466	2.66 334	9.36 505	2.71 396	7.49 611	2.32 606	2.01 596	0.08 442	6.77 607	4.67 602

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 507	1.55 515	9.92 541	2.40 508	3.22 524	10.28 528	3.14 502	11.64 480	9.79 480	9.54 500	20.22 550	11.16 507	6.77 502	10.61 528	9.16 537	0.06 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 156	0.04 218

APVNet	5.98 507	1.72 528	8.72 529	3.21 552	4.04 560	12.31 555	1.81 464	19.09 593	6.10 361	6.13 344	13.41 489	10.69 497	6.30 489	11.26 538	13.90 577	0.05 473	0.02 284	0.11 544	0.03 402	0.53 532	0.20 463

z-ln-s-r	5.99 509	1.34 500	15.55 580	1.52 365	1.95 473	3.28 331	2.71 489	7.72 358	11.16 507	6.43 369	25.06 578	8.76 461	5.86 480	11.03 535	17.17 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.11 370

NaN_ROB	6.00 510	1.24 488	6.29 486	1.34 336	1.68 450	9.60 521	10.31 601	15.09 558	15.79 550	12.62 550	8.95 391	11.67 517	5.83 479	11.78 548	6.41 493	0.05 473	0.13 506	0.08 538	0.20 503	0.22 451	0.79 558

DANet	6.02 511	1.23 486	8.45 527	3.86 577	3.94 556	7.64 496	1.34 441	9.51 415	7.00 404	13.39 560	15.53 511	15.99 553	7.02 507	12.14 551	12.37 569	0.19 529	0.12 496	0.02 485	0.03 402	0.13 368	0.56 544
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 512	1.22 484	5.61 466	2.56 520	0.90 373	6.32 460	7.07 575	12.92 525	8.30 451	14.76 571	15.13 509	19.84 579	6.66 500	10.36 523	8.58 530	0.02 388	0.04 379	0.00 1	0.03 402	0.11 337	0.24 481

Selective-IGEV-i16pb	6.09 513	0.58 327	14.62 575	2.02 455	0.55 320	18.63 588	7.27 579	9.98 428	20.66 579	4.62 275	12.40 476	9.76 476	5.05 459	8.60 465	4.25 453	0.51 568	0.62 591	0.20 561	0.31 545	0.55 534	0.61 551

GANet	6.22 514	1.07 463	4.07 376	2.27 490	0.89 371	9.19 515	9.52 595	12.02 496	8.13 446	10.72 528	29.09 591	13.86 533	7.52 521	11.00 534	4.39 456	0.36 554	0.00 1	0.02 485	0.02 384	0.12 353	0.08 319

DISCO	6.28 515	0.57 322	5.78 469	3.43 559	1.17 406	11.22 541	3.39 512	12.14 504	16.16 552	6.52 373	11.22 453	16.96 563	6.32 490	19.51 597	10.74 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 505	0.11 370

Syn2CoEx	6.32 516	2.72 560	9.33 536	2.45 513	1.67 448	8.59 505	3.32 508	18.08 581	12.27 523	8.53 467	21.08 557	10.30 490	9.80 554	9.30 502	7.86 514	0.01 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 544	0.43 528

RYNet	6.34 517	0.89 429	5.88 471	1.41 350	4.48 575	15.97 575	4.18 527	13.41 534	16.49 553	10.81 531	7.00 341	14.33 539	8.72 538	9.43 506	13.71 576	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.07 301

GwcNet	6.42 518	1.97 545	10.92 549	2.59 522	5.58 591	11.55 545	2.21 474	14.10 545	16.52 556	10.04 513	17.19 532	10.86 501	5.61 477	9.23 499	8.84 535	0.01 271	0.06 419	0.03 504	0.08 442	0.56 535	0.40 520

Wz-Net-LNSev	6.46 519	1.93 542	16.44 584	1.52 365	4.15 562	12.66 558	4.96 545	13.05 528	12.10 522	10.55 526	16.23 515	11.32 509	7.19 510	8.43 457	8.48 529	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.06 280

DGSMNet	6.47 520	2.61 558	13.64 571	3.46 560	3.74 545	8.97 512	6.01 556	14.15 546	13.01 527	7.46 420	14.10 497	9.94 481	4.79 450	10.44 524	6.22 489	1.30 587	1.70 603	1.80 593	1.52 598	2.27 587	2.35 588

GANetREF_RVC	6.56 521	2.89 562	7.58 520	3.41 557	0.40 273	12.96 561	9.58 596	15.09 558	17.25 560	10.33 518	10.62 437	12.27 521	8.16 531	12.21 552	4.53 460	0.41 560	0.00 1	0.00 1	0.02 384	3.12 592	0.39 517
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
LALA_ROB	6.58 522	1.80 533	6.25 484	1.26 321	0.94 378	10.08 524	9.02 590	16.00 567	11.51 514	12.74 552	13.02 485	24.77 594	5.25 465	10.56 526	8.02 517	0.04 459	0.05 397	0.00 1	0.02 384	0.10 316	0.25 486

S-Stereo	6.63 523	0.84 414	9.67 539	3.15 549	3.48 535	6.49 466	6.22 560	12.99 527	22.84 587	9.48 497	15.51 510	12.00 519	8.43 533	8.04 423	10.70 557	0.12 510	0.17 532	0.00 1	0.38 557	0.13 368	1.92 582

DeepPrunerF	6.75 524	2.69 559	23.31 602	3.68 570	7.16 599	3.78 381	4.29 530	13.42 535	20.13 576	8.13 447	10.46 432	7.18 429	8.06 529	11.10 536	9.44 544	0.24 540	0.15 518	0.29 569	0.42 563	0.66 547	0.45 532

edge stereo	6.76 525	1.01 453	6.76 498	2.20 483	2.45 500	6.41 463	2.45 478	14.84 555	11.98 521	15.29 573	18.31 541	22.02 589	12.56 571	10.82 531	7.49 508	0.03 437	0.06 419	0.11 544	0.03 402	0.30 485	0.14 412

NCC-stereo	6.77 526	1.49 511	6.48 492	2.92 537	4.40 567	7.43 486	3.61 515	19.52 600	13.29 529	8.39 463	16.91 524	15.96 551	12.13 568	12.85 558	7.70 511	1.47 588	0.11 489	0.01 453	0.42 563	0.14 378	0.24 481

Abc-Net	6.77 526	1.49 511	6.48 492	2.92 537	4.40 567	7.43 486	3.61 515	19.52 600	13.29 529	8.39 463	16.91 524	15.96 551	12.13 568	12.85 558	7.70 511	1.47 588	0.11 489	0.01 453	0.42 563	0.14 378	0.24 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 528	0.68 367	6.80 499	2.30 494	1.77 460	5.63 444	4.20 528	18.79 586	18.62 565	10.53 525	17.15 530	18.52 572	13.74 579	8.86 485	7.38 507	0.03 437	0.15 518	0.01 453	0.07 437	0.12 353	0.26 492

RP	6.84 529	1.29 497	5.53 464	3.92 578	5.18 588	6.32 460	3.53 513	11.73 486	15.31 546	9.54 500	22.38 564	18.25 570	14.47 581	10.11 517	7.49 508	0.91 579	0.01 194	0.12 547	0.15 476	0.33 498	0.19 456

ccnet	6.87 530	0.92 439	5.15 441	3.09 543	2.18 487	11.78 549	4.90 543	17.97 580	8.79 464	12.79 554	20.20 549	16.00 554	8.35 532	9.12 493	14.17 579	0.42 563	0.33 569	0.25 567	0.09 453	0.40 521	0.48 535

RGC	6.88 531	2.23 551	6.13 479	4.05 579	4.73 584	8.94 511	2.78 491	15.19 562	11.74 516	11.13 537	19.34 545	17.86 567	10.42 561	13.02 561	8.03 519	0.73 573	0.01 194	0.24 566	0.41 562	0.31 490	0.38 516

xyz-stereo	6.97 532	0.29 89	36.85 625	0.20 135	0.07 44	30.65 617	0.19 183	3.97 145	1.82 103	10.21 516	24.87 575	6.06 395	7.29 513	11.62 543	4.87 468	0.01 271	0.02 284	0.35 575	0.00 1	0.06 252	0.02 107

Nwc_Net	6.97 532	1.25 489	6.63 496	3.82 575	3.37 529	10.83 539	1.67 458	19.56 602	11.35 511	8.36 458	23.62 568	17.19 565	11.44 567	11.21 537	8.08 523	0.80 575	0.00 1	0.00 1	0.02 384	0.13 368	0.09 332

STTRV1_RVC	7.02 534	1.10 469	12.88 566	3.32 555	6.92 598	11.90 551	4.00 523	15.07 557	11.94 520	9.51 498	14.57 503	11.63 513	8.73 539	12.65 557	8.06 522	3.32 602	2.75 614	0.41 580	0.12 465	1.38 572	0.11 370

w-ln-seven-2	7.09 535	2.32 553	23.44 603	1.71 402	1.06 391	7.81 498	3.98 521	12.02 496	14.65 540	13.06 558	20.38 552	11.70 518	9.83 556	10.65 529	8.66 531	0.02 388	0.05 397	0.00 1	0.02 384	0.32 494	0.14 412

DStereoRT	7.14 536	1.05 459	6.27 485	2.26 489	1.39 427	10.94 540	1.76 463	7.53 356	4.14 267	7.55 423	10.86 445	2.79 257	6.79 503	8.01 421	4.49 459	0.13 515	0.18 536	49.57 644	15.74 638	0.23 458	1.13 568

ADCRef	7.27 537	1.38 501	16.37 582	2.52 516	3.30 528	11.63 547	3.16 503	10.80 456	9.35 472	13.03 557	25.27 581	8.17 446	8.92 543	8.06 430	21.81 605	0.15 519	0.08 457	0.16 554	0.34 552	0.38 514	0.58 546

psmorigin	7.34 538	1.58 517	18.31 589	2.35 504	0.87 366	6.72 472	1.70 462	10.63 448	7.14 410	19.77 588	22.71 565	20.13 581	11.34 565	12.96 560	9.49 545	0.04 459	0.17 532	0.06 528	0.17 487	0.21 444	0.50 539

Wz-Net-MNSev	7.43 539	2.35 555	15.22 578	2.34 503	3.41 534	17.27 584	8.55 586	11.91 491	13.48 531	13.37 559	17.05 527	13.70 530	7.47 520	11.90 549	9.99 552	0.40 559	0.03 341	0.00 1	0.01 356	0.16 390	0.07 301

SDNR	7.50 540	2.32 553	15.58 581	1.82 420	0.63 331	44.66 634	0.44 259	8.59 384	9.52 475	9.84 507	25.18 579	5.30 373	4.38 425	11.46 541	6.49 495	0.05 473	0.03 341	0.00 1	0.01 356	1.79 581	1.87 581

CSAN	7.62 541	1.60 519	6.56 495	1.83 421	0.66 336	12.40 557	10.52 604	14.45 550	21.32 582	14.19 567	15.98 513	17.84 566	13.02 576	12.32 553	8.38 527	0.09 501	0.07 443	0.03 504	0.04 422	0.33 498	0.67 553

SQANet	7.64 542	3.40 572	5.49 458	11.73 613	9.62 612	11.96 553	2.82 492	11.33 470	6.10 361	8.33 457	11.49 459	11.00 504	5.16 464	10.12 521	2.72 399	8.92 615	2.21 605	10.41 614	1.58 599	11.13 616	7.39 612

anonymity	7.68 543	3.83 575	12.39 558	7.04 601	12.67 620	8.18 501	2.00 470	17.50 576	6.85 398	13.56 563	9.21 398	9.97 482	7.82 526	11.28 539	5.58 479	6.27 609	4.98 631	3.68 603	2.96 604	3.33 594	4.48 600

CC-Net-ROB	7.68 543	9.21 606	7.46 516	3.82 575	3.66 543	15.68 572	5.02 546	17.95 579	10.45 499	6.44 370	14.00 496	7.63 433	4.77 447	10.75 530	3.10 409	5.99 608	2.46 608	16.28 619	1.08 591	6.30 605	1.56 578

stereogan	7.69 545	0.88 426	7.08 507	3.49 565	3.93 555	18.98 589	3.23 506	16.52 569	19.58 572	9.93 511	18.92 543	20.50 585	9.04 546	14.07 568	6.14 488	0.26 543	0.04 379	0.21 563	0.03 402	0.63 544	0.33 510

pmcnn	7.72 546	1.27 492	9.42 538	2.91 535	3.14 520	9.44 517	6.23 561	12.56 517	16.51 554	14.53 569	24.08 570	27.44 601	8.49 535	9.32 503	8.44 528	0.06 483	0.08 457	0.00 1	0.00 1	0.30 485	0.15 423

AF-Net	7.78 547	1.44 506	6.68 497	3.37 556	4.50 576	8.61 506	2.69 487	17.07 573	20.17 577	9.52 499	24.02 569	20.31 584	14.59 582	11.58 542	9.84 549	0.61 570	0.00 1	0.12 547	0.00 1	0.38 514	0.12 388

PASM	7.90 548	4.22 577	21.97 600	3.25 553	3.29 527	5.39 441	6.57 568	10.57 446	19.09 567	12.77 553	13.92 494	18.11 569	9.51 552	13.79 566	10.77 560	0.19 529	0.45 583	0.29 569	1.08 591	1.49 575	1.19 570

PWCDC_ROB	7.92 549	3.17 570	7.48 517	5.73 596	4.40 567	10.45 530	0.35 233	14.52 552	28.19 597	10.36 520	31.27 597	7.04 423	9.14 548	13.22 563	8.78 534	2.74 598	0.02 284	0.00 1	0.00 1	1.31 570	0.17 441

test_sample8	7.99 550	1.11 472	6.15 481	1.27 323	0.60 325	5.22 434	2.54 480	12.04 498	6.15 366	17.46 580	9.02 396	24.67 593	18.16 591	11.68 544	11.44 564	1.49 590	24.31 646	3.10 599	2.99 605	0.20 433	0.15 423

ADCP+	8.09 551	1.79 532	14.50 574	1.54 372	4.28 563	16.57 578	5.20 548	12.80 521	11.20 509	12.83 555	17.07 528	11.02 505	10.80 563	17.59 589	23.18 611	0.03 437	0.05 397	0.01 453	0.18 494	0.39 518	0.81 559

SuperB	8.10 552	3.15 569	24.67 605	2.65 523	1.23 409	9.88 523	4.29 530	10.18 440	30.07 600	11.53 543	12.18 472	6.12 397	6.65 499	10.50 525	14.47 580	0.14 517	0.11 489	0.35 575	0.25 527	13.06 620	0.48 535

PWC_ROB	8.24 553	3.13 567	12.74 565	2.43 512	4.43 570	7.51 490	1.22 430	16.63 570	19.24 570	16.08 576	28.29 588	13.99 536	10.16 558	13.63 565	14.06 578	0.42 563	0.00 1	0.05 524	0.00 1	0.59 539	0.27 496

MDST_ROB	8.37 554	0.32 122	9.03 534	4.18 584	2.42 499	26.86 611	6.14 557	19.36 597	13.52 532	27.09 606	22.75 566	9.47 472	4.74 445	15.06 575	6.34 492	0.02 388	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.13 400

G-Net	8.41 555	1.54 514	10.97 550	5.73 596	3.60 540	26.19 605	4.41 534	10.10 436	7.42 417	19.71 587	24.99 577	14.38 540	15.83 584	10.99 533	9.53 546	0.50 567	0.46 584	0.19 560	0.25 527	0.80 555	0.66 552

XQC	8.43 556	3.58 573	16.40 583	2.92 537	2.17 485	13.22 564	3.60 514	14.64 553	25.86 593	11.87 545	12.04 466	15.06 544	10.67 562	15.24 578	19.41 594	0.39 557	0.08 457	0.05 524	0.07 437	0.84 557	0.45 532

FBW_ROB	8.50 557	1.03 457	7.98 523	1.93 439	1.28 417	13.10 562	6.23 561	22.50 608	18.98 566	18.82 584	14.91 508	19.06 575	10.04 557	18.41 592	9.83 548	0.62 571	0.22 555	1.82 595	0.82 585	0.99 562	1.36 573

UDG	8.58 558	9.31 607	4.89 422	10.00 607	9.52 610	10.36 529	2.41 476	12.07 499	9.82 482	7.81 433	9.55 411	16.52 557	9.81 555	7.84 409	7.88 515	4.20 603	2.51 610	18.53 621	3.71 613	9.55 611	5.28 605

aanetorigin	8.72 559	3.29 571	27.55 613	1.95 441	3.84 552	4.93 428	5.39 553	5.49 261	10.05 487	27.85 607	31.47 598	15.80 550	12.78 573	9.04 491	11.98 566	0.25 541	0.22 555	0.22 564	0.25 527	1.28 569	0.84 561

GCST	9.08 560	17.31 618	3.98 366	52.92 643	10.66 615	11.29 543	0.20 189	6.97 342	6.47 385	9.46 496	4.68 252	4.75 348	1.51 264	9.34 504	1.31 288	8.19 614	0.05 397	22.38 624	0.34 552	6.17 604	3.53 594

RTSC	9.15 561	3.00 564	13.57 570	3.72 572	1.76 458	11.82 550	0.46 262	16.95 571	36.83 619	15.80 575	15.53 511	12.91 527	7.46 519	20.01 601	21.76 604	0.31 548	0.13 506	0.01 453	0.08 442	0.57 537	0.41 522

WCMA_ROB	9.21 562	0.87 422	7.37 514	2.54 517	2.13 482	13.59 566	5.80 555	11.64 480	14.01 534	24.43 603	32.99 606	27.09 600	18.02 590	12.51 555	9.85 550	0.81 576	0.07 443	0.01 453	0.01 356	0.16 390	0.23 476

Wz-Net-SNSev	9.23 563	6.70 593	24.28 604	1.87 424	1.81 464	8.57 504	12.29 614	17.37 575	20.39 578	10.43 522	23.11 567	16.66 559	8.03 528	14.47 572	17.86 591	0.00 1	0.02 284	0.01 453	0.00 1	0.41 524	0.30 504

MSMD_ROB	9.28 564	1.09 467	4.65 411	1.58 379	0.39 271	16.52 577	4.41 534	13.60 537	14.87 543	22.34 594	39.89 620	25.67 597	20.71 603	12.42 554	6.98 503	0.34 552	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.09 332

Consistency-Raft	9.42 565	4.74 584	12.66 562	5.30 593	9.08 608	4.08 397	5.26 550	19.26 595	24.87 591	11.17 538	29.85 593	13.57 529	5.51 476	7.67 397	13.40 574	0.36 554	0.35 572	1.81 594	4.24 614	11.61 617	3.57 595

DDUNet	9.47 566	11.32 614	6.14 480	12.93 615	11.65 617	10.45 530	3.87 520	11.70 483	7.89 437	9.27 491	13.28 487	16.18 556	6.14 487	8.80 482	5.77 482	6.64 610	3.38 623	20.90 622	4.28 615	11.01 615	7.80 613

ADCPNet	9.54 567	2.39 556	31.46 616	2.09 470	1.60 440	16.71 580	6.39 567	12.11 501	11.45 512	13.53 561	21.45 559	19.41 576	10.94 564	14.38 570	21.54 603	0.27 546	1.16 597	0.39 579	1.49 596	0.58 538	1.45 574

SHD	9.61 568	2.60 557	12.46 559	3.69 571	3.54 537	9.47 518	1.25 432	20.16 605	37.84 622	18.19 583	21.24 558	16.96 563	12.83 575	14.47 572	16.05 584	0.32 549	0.13 506	0.01 453	0.08 442	0.38 514	0.48 535

PDISCO_ROB	9.62 569	1.99 547	11.51 551	9.88 606	9.61 611	21.48 596	3.83 519	19.33 596	28.49 598	11.27 540	14.17 498	19.92 580	5.02 456	16.35 585	9.18 538	5.28 606	0.41 579	0.14 552	0.09 453	2.05 583	2.36 589

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 570	4.27 578	14.47 573	2.29 493	2.85 513	23.40 602	13.62 616	13.60 537	19.54 571	19.42 586	24.27 571	16.74 560	8.59 536	17.05 588	7.98 516	1.25 585	1.68 602	0.17 557	2.63 602	0.72 552	1.04 565

DStereoO	9.97 571	5.99 589	7.04 505	5.64 595	2.87 515	6.47 465	9.22 593	11.59 479	17.24 559	13.54 562	13.92 494	9.80 477	15.27 583	15.07 576	9.86 551	31.68 641	1.56 601	4.41 606	1.68 600	15.15 623	1.45 574

SGM_RVC	10.08 572	0.60 335	3.42 316	2.30 494	0.32 249	19.41 592	6.33 565	18.95 591	14.64 538	25.14 605	24.32 572	33.34 613	18.79 595	19.86 598	12.55 571	0.25 541	0.26 566	0.22 564	0.24 522	0.34 503	0.40 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 573	1.88 539	16.82 585	1.85 422	1.73 454	24.84 603	17.20 629	19.92 603	27.41 595	12.23 549	13.62 492	16.52 557	18.35 592	14.42 571	12.50 570	0.78 574	0.54 589	0.08 538	0.25 527	1.18 566	0.59 549

ADCL	10.16 574	2.11 548	19.36 592	1.92 435	1.88 469	22.23 597	8.91 589	14.04 543	23.56 589	14.62 570	26.19 583	12.75 526	13.59 578	16.06 584	22.95 609	0.26 543	0.18 536	0.75 584	0.65 576	0.69 548	0.58 546

w-ln-seven	10.20 575	3.08 565	26.36 609	2.06 466	2.49 501	15.81 573	4.39 533	17.80 578	33.50 608	20.47 592	25.79 582	15.12 545	7.40 514	11.75 547	17.48 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 527	0.13 400

MSAF-DinoV2	10.24 576	4.39 579	12.68 563	3.62 569	2.55 504	8.48 502	4.69 540	14.24 548	21.89 584	10.74 529	18.74 542	29.30 607	16.17 585	21.96 606	28.10 622	0.32 549	0.15 518	0.25 567	0.81 584	2.83 591	2.90 592

FCDSN-DC	10.24 576	0.56 320	3.49 322	1.96 444	1.29 418	16.90 581	4.59 538	17.16 574	19.10 568	24.64 604	32.46 605	33.82 614	22.14 609	15.93 581	10.45 555	0.04 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.21 467
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 576	3.13 567	20.70 596	2.21 484	2.39 498	11.23 542	6.19 558	14.17 547	11.19 508	23.20 600	22.25 562	17.89 568	19.54 598	18.51 593	26.21 619	0.45 565	0.42 581	1.10 589	1.29 593	1.56 577	1.18 569

z-mn7	10.46 579	4.14 576	20.35 594	2.15 477	1.68 450	19.07 590	5.72 554	13.28 533	34.58 614	9.45 495	35.20 613	15.69 549	9.13 547	21.16 604	17.07 587	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.35 505	0.19 456

SANet	10.64 580	1.86 538	10.91 548	1.76 408	0.71 347	14.62 570	9.23 594	19.18 594	37.14 620	19.22 585	27.96 587	25.86 598	19.11 597	13.02 561	10.63 556	0.08 496	0.06 419	0.03 504	0.02 384	0.62 542	0.81 559

FC-DCNN	10.72 581	0.52 301	4.27 385	1.88 427	1.63 442	17.18 582	5.29 551	18.20 582	19.69 573	28.50 608	34.51 610	34.03 615	21.48 606	15.89 580	11.15 562	0.03 437	0.01 194	0.02 485	0.01 356	0.07 273	0.09 332

FC-DCNN v2	10.88 582	0.52 301	4.17 381	1.92 435	1.63 442	17.79 586	5.35 552	18.87 589	19.88 574	28.77 609	34.99 612	34.62 617	21.72 607	16.03 583	11.16 563	0.03 437	0.01 194	0.02 485	0.00 1	0.06 252	0.08 319

AnyNet_C32	10.98 583	5.58 587	22.79 601	4.16 582	5.83 592	15.64 571	14.30 617	13.18 529	17.15 558	16.44 579	20.52 553	14.68 542	13.44 577	22.46 607	30.08 626	0.17 525	0.26 566	0.36 577	0.36 556	1.23 567	0.91 562

zh-sn7	11.12 584	7.26 598	33.16 618	2.32 502	2.31 493	11.66 548	7.80 584	13.53 536	17.94 563	16.39 578	31.80 599	14.22 538	16.88 587	23.07 610	23.00 610	0.00 1	0.13 506	0.00 1	0.00 1	0.52 531	0.48 535

zh-mn7	11.13 585	6.28 592	31.79 617	1.85 422	0.98 383	13.11 563	2.98 495	12.88 524	33.65 610	21.57 593	39.07 618	12.50 523	8.46 534	19.94 600	16.74 586	0.23 537	0.01 194	0.00 1	0.01 356	0.33 498	0.30 504

Wz-Net-TNSev	11.35 586	10.56 611	35.88 624	2.28 492	1.73 454	18.25 587	11.42 606	15.88 566	20.88 580	14.44 568	16.97 526	19.57 577	19.04 596	19.31 596	18.67 593	0.01 271	0.06 419	0.00 1	0.16 479	0.62 542	1.25 571

MeshStereo	11.52 587	1.52 513	4.55 405	1.89 429	1.46 432	19.87 594	5.11 547	20.66 606	15.91 551	32.67 616	34.51 610	39.34 622	21.15 604	18.74 594	12.10 567	0.11 506	0.06 419	0.01 453	0.00 1	0.45 528	0.22 469
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
otaku	11.73 588	7.51 600	7.07 506	13.22 616	10.85 616	26.61 610	7.25 578	18.84 588	19.16 569	11.58 544	17.23 533	20.19 582	8.09 530	15.11 577	4.64 463	9.13 616	2.42 607	13.08 615	1.83 601	12.48 619	8.22 615

Ntro	12.35 589	8.88 604	7.80 521	13.79 617	12.42 619	26.54 609	6.98 574	18.54 583	22.14 586	9.82 505	16.45 518	20.30 583	9.29 551	15.95 582	6.61 499	9.53 618	2.47 609	14.93 618	2.77 603	13.11 621	8.63 618

DStereoSA	12.36 590	4.42 580	14.05 572	8.00 603	9.08 608	13.92 569	12.01 611	16.97 572	21.15 581	13.71 564	25.23 580	8.57 459	23.71 611	18.03 591	15.50 583	2.83 599	6.21 633	3.68 603	8.21 627	10.45 614	11.36 628

MFN_U_SF_RVC	12.94 591	3.66 574	25.81 608	3.61 568	2.26 491	22.77 599	4.55 537	27.10 617	20.06 575	23.90 601	28.99 590	30.53 609	16.98 588	19.92 599	20.26 598	1.24 584	1.07 596	0.98 588	1.33 594	1.80 582	2.04 584

WZ-Net	13.00 592	4.64 583	41.07 628	3.48 564	3.15 522	19.12 591	15.66 627	14.81 554	31.33 602	15.71 574	27.88 586	22.22 590	14.01 580	20.44 603	25.03 615	0.64 572	0.00 1	0.01 453	0.03 402	0.39 518	0.37 515

ADCS	13.02 593	4.93 585	28.38 614	3.17 550	2.67 508	13.61 567	10.83 605	18.70 584	33.46 607	22.59 595	24.78 574	19.59 578	18.51 594	23.40 611	32.16 629	0.10 504	0.19 543	0.37 578	0.18 494	1.26 568	1.46 576

MFMNet_re	13.29 594	8.60 603	18.29 588	9.75 605	7.25 601	19.65 593	14.84 621	20.71 607	30.72 601	23.03 598	28.77 589	18.85 574	26.09 616	13.55 564	9.82 547	2.44 596	1.35 600	0.34 574	0.23 519	4.78 598	6.69 610

AANet	13.33 595	10.25 610	51.23 637	2.56 520	1.54 436	8.62 507	3.24 507	14.89 556	32.17 604	29.65 610	31.98 600	28.58 603	20.69 602	12.06 550	17.35 589	0.01 271	0.03 341	0.03 504	0.04 422	0.99 562	0.72 556

MultiAttention	13.72 596	0.34 156	3.24 301	2.22 487	1.79 461	56.78 647	83.85 653	18.93 590	15.06 544	8.16 448	20.91 556	13.25 528	2.53 325	33.18 623	6.90 502	0.20 532	0.06 419	0.74 583	1.00 589	2.69 590	2.60 591

EDNetEfficient	13.82 597	6.19 590	54.79 640	2.83 532	3.60 540	4.86 425	8.57 587	8.61 389	32.90 606	40.77 629	30.59 596	18.33 571	21.87 608	11.38 540	25.36 616	0.15 519	0.23 558	0.06 528	1.03 590	2.54 588	1.79 579

DStereoFS	13.91 598	8.09 602	10.27 546	7.48 602	5.93 593	16.06 576	6.27 564	25.18 614	17.56 562	17.52 581	27.57 585	20.59 587	29.20 619	26.58 616	19.78 596	3.27 601	4.31 629	6.54 612	7.13 625	7.92 609	10.95 626

LSM	14.01 599	5.95 588	33.49 619	6.78 600	43.61 645	10.22 526	9.98 600	15.16 561	22.93 588	23.07 599	32.34 604	18.52 572	12.67 572	15.45 579	11.10 561	0.16 524	0.51 587	0.09 541	0.32 547	1.08 564	16.85 639

SAMSARA	14.63 600	2.74 561	12.38 557	12.65 614	6.74 597	36.50 626	72.93 652	19.36 597	23.77 590	16.20 577	13.04 486	29.21 605	12.78 573	16.98 587	15.21 582	0.11 506	0.26 566	0.03 504	0.14 472	0.76 554	0.77 557

SPS-STEREO	15.04 601	6.23 591	13.21 569	11.34 612	11.65 617	23.30 600	7.15 576	24.16 612	15.65 549	31.78 614	29.19 592	31.62 610	21.32 605	24.62 612	19.50 595	7.59 612	4.19 628	3.22 602	1.48 595	6.99 608	6.54 609
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 602	2.93 563	14.67 576	4.21 585	3.39 532	17.43 585	4.16 526	27.84 621	48.84 632	31.02 613	43.54 625	29.76 608	30.81 622	25.97 614	21.40 601	0.23 537	0.41 579	0.04 517	0.33 550	0.41 524	1.33 572

SGM+DAISY	15.62 603	7.26 598	19.28 591	8.94 604	10.11 614	26.25 606	10.49 603	19.36 597	14.65 540	30.64 612	33.59 608	33.00 612	22.32 610	24.96 613	16.42 585	7.90 613	6.25 634	4.51 607	3.37 609	5.86 602	7.20 611

ACVNet-4b	15.90 604	22.00 620	12.37 556	16.40 619	15.14 623	31.87 619	7.50 582	19.04 592	27.85 596	11.48 542	22.02 561	31.86 611	9.16 550	17.95 590	5.69 480	10.43 620	2.58 611	24.44 627	4.87 619	16.04 625	9.28 619

NVStereoNet_ROB	16.04 605	6.75 594	12.90 567	6.37 599	7.42 602	12.89 560	9.74 598	22.78 609	25.12 592	30.32 611	46.19 628	34.37 616	25.38 613	21.48 605	21.38 600	5.94 607	3.10 620	6.07 611	10.09 630	4.01 595	8.54 617
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 606	10.81 612	59.36 642	4.42 587	2.49 501	30.06 615	15.15 625	17.51 577	16.51 554	17.88 582	37.69 616	24.04 592	17.54 589	29.60 620	33.29 630	0.28 547	0.38 576	0.43 581	0.42 563	2.57 589	1.98 583

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 607	6.93 596	21.83 599	5.94 598	2.81 512	38.71 628	14.59 618	24.55 613	34.87 617	33.66 620	34.35 609	29.24 606	24.20 612	22.59 608	17.95 592	2.52 597	2.81 615	1.17 591	1.51 597	5.89 603	2.16 585

ELAS_RVC	16.54 608	2.26 552	10.09 544	5.50 594	4.46 572	28.28 614	16.72 628	25.55 615	33.54 609	40.19 627	40.30 622	36.68 619	30.03 620	29.40 619	20.61 599	0.98 582	1.21 598	0.86 587	0.70 581	1.39 573	2.16 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 609	2.14 549	9.23 535	4.92 590	4.53 577	32.66 622	15.11 624	27.40 619	28.68 599	40.27 628	44.90 626	38.33 621	30.50 621	26.44 615	21.94 606	0.88 577	1.23 599	0.67 582	0.89 587	1.49 575	2.18 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 610	1.28 495	11.61 552	3.72 572	1.65 445	16.67 579	9.17 591	14.39 549	55.91 637	63.81 648	40.86 623	35.94 618	37.73 631	14.24 569	26.87 620	0.05 473	0.10 481	0.13 551	0.22 516	0.12 353	0.15 423

SGM-ForestM	16.99 611	1.08 465	5.74 468	2.12 474	0.75 351	31.63 618	12.21 612	27.80 620	32.25 605	37.88 624	39.99 621	52.96 633	35.20 628	33.60 625	24.47 613	0.26 543	0.39 578	0.31 571	0.39 560	0.26 473	0.53 542

DispFullNet	17.47 612	26.01 625	33.98 621	22.58 625	20.86 630	13.84 568	1.28 436	16.50 568	26.27 594	19.97 589	17.17 531	20.52 586	18.49 593	22.86 609	10.76 559	5.13 605	2.83 616	30.72 632	7.72 626	20.86 630	11.01 627

EDNetEfficientorigin	17.87 613	14.00 615	99.53 664	1.64 391	0.92 374	10.55 532	6.26 563	13.21 530	34.84 616	38.20 626	36.91 615	27.47 602	26.32 617	14.71 574	25.69 617	0.04 459	0.06 419	0.14 552	0.52 571	3.16 593	3.27 593

RainbowNet	18.01 614	26.22 626	19.95 593	18.59 622	14.88 622	27.38 612	10.46 602	27.39 618	34.54 613	14.91 572	27.01 584	25.65 596	12.44 570	18.94 595	9.23 539	13.91 629	3.46 624	23.36 626	4.86 618	16.03 624	10.91 625

ACVNet_1	18.70 615	25.08 624	12.72 564	17.33 621	15.18 624	26.02 604	9.62 597	28.44 622	34.49 612	24.39 602	24.32 572	37.22 620	20.13 601	16.67 586	13.39 573	10.45 621	2.59 612	24.77 628	4.92 620	16.57 626	9.75 621

RTS	18.87 616	9.32 608	86.48 651	4.95 591	6.10 594	42.08 630	14.70 619	15.49 563	41.06 625	22.65 596	32.32 602	13.77 531	19.54 598	37.98 630	28.96 623	0.41 560	0.23 558	0.00 1	0.02 384	0.91 559	0.50 539

RTSA	18.87 616	9.32 608	86.48 651	4.95 591	6.10 594	42.08 630	14.70 619	15.49 563	41.06 625	22.65 596	32.32 602	13.77 531	19.54 598	37.98 630	28.96 623	0.41 560	0.23 558	0.00 1	0.02 384	0.91 559	0.50 539

MANE	19.47 618	1.27 492	5.07 434	4.69 588	5.55 590	30.49 616	9.94 599	34.01 625	37.27 621	44.13 633	51.57 637	52.51 631	40.41 633	33.58 624	24.81 614	0.89 578	0.86 594	1.11 590	9.72 628	0.38 514	1.06 566

coex-ft	19.78 619	19.39 619	87.73 653	1.77 410	1.80 463	17.25 583	13.50 615	12.63 519	42.10 627	60.18 644	38.90 617	28.72 604	28.74 618	11.74 546	27.40 621	0.21 534	0.23 558	0.04 517	0.30 542	1.36 571	1.54 577

light-stereo	21.82 620	11.04 613	35.82 623	37.02 635	31.68 641	20.21 595	2.99 496	25.68 616	31.48 603	32.20 615	33.32 607	41.11 623	16.21 586	29.08 618	14.97 581	13.77 628	13.20 640	2.04 597	3.65 612	20.75 629	20.21 642

BEATNet-Init1	23.31 621	9.03 605	41.67 629	4.17 583	2.53 503	45.68 636	19.47 633	33.43 624	38.45 623	47.59 636	49.10 633	59.31 637	41.80 635	38.35 632	29.21 625	0.47 566	0.50 586	0.81 585	0.66 578	2.10 586	1.86 580

DLNR-FE	24.70 622	50.76 642	90.20 655	98.11 663	97.18 661	1.38 90	0.12 135	22.82 611	3.09 187	1.07 175	2.93 200	0.72 182	0.29 87	6.93 344	2.29 373	38.52 643	0.38 576	0.00 1	0.30 542	76.91 657	0.09 332

DLNR_Zeroshot_test	24.70 622	50.77 643	90.11 654	98.11 663	97.34 662	1.38 90	0.12 135	22.79 610	3.09 187	1.07 175	2.95 202	0.71 181	0.29 87	6.93 344	2.29 373	38.56 644	0.37 575	0.00 1	0.30 542	76.73 656	0.09 332

MonStereo1	25.07 624	22.70 621	26.51 610	25.39 626	21.15 633	27.38 612	7.54 583	29.21 623	38.74 624	34.17 622	46.61 629	50.27 628	33.31 625	28.57 617	25.83 618	12.28 625	0.79 593	26.32 629	5.80 623	26.02 637	12.81 633

FADE	25.68 625	17.27 617	50.60 636	10.46 609	9.90 613	22.50 598	9.17 591	35.80 627	53.05 634	20.32 591	19.01 544	26.54 599	34.42 626	39.35 633	33.52 631	30.62 640	14.22 642	38.39 641	37.63 645	5.22 600	5.56 607

ACVNet_2	26.45 626	29.35 630	25.14 606	20.27 624	15.43 625	34.97 624	12.23 613	48.37 638	66.25 647	42.69 630	56.73 641	51.77 629	25.59 614	20.39 602	13.52 575	10.13 619	2.59 612	22.78 625	3.52 611	17.57 627	9.80 623

MADNet+	27.07 627	33.84 632	90.97 656	20.14 623	7.47 603	48.43 638	47.10 648	35.43 626	36.46 618	20.11 590	30.05 594	25.29 595	35.08 627	45.50 639	50.28 645	2.13 594	2.00 604	1.19 592	0.76 582	4.71 596	4.43 598

IMH-64-1	27.21 628	28.77 627	16.84 586	31.57 629	20.76 628	26.43 607	15.10 622	47.11 633	45.20 629	33.53 618	51.16 635	41.42 624	31.10 623	36.48 626	22.39 607	13.48 626	2.87 618	33.95 634	10.70 631	23.50 632	11.75 629

IMH-64	27.21 628	28.77 627	16.84 586	31.57 629	20.76 628	26.43 607	15.10 622	47.11 633	45.20 629	33.53 618	51.16 635	41.42 624	31.10 623	36.48 626	22.39 607	13.48 626	2.87 618	33.95 634	10.70 631	23.50 632	11.75 629

JetBlue	29.12 630	15.72 616	54.12 639	15.93 618	20.98 631	60.90 648	30.62 640	39.38 628	34.62 615	34.08 621	39.69 619	57.35 636	43.17 636	50.71 645	50.60 646	2.41 595	3.79 626	2.81 598	3.45 610	9.57 612	12.59 632

WAO-7	29.39 631	24.43 622	20.47 595	32.71 632	13.83 621	34.70 623	20.27 636	52.19 644	65.03 645	43.29 631	59.35 643	52.19 630	44.68 638	31.71 621	30.56 627	10.98 622	4.94 630	13.71 617	12.52 635	12.06 618	8.22 615

IMH	29.82 632	29.11 629	18.51 590	34.28 633	21.40 634	32.33 621	15.39 626	49.40 640	53.07 635	37.88 624	55.32 640	45.05 626	39.54 632	40.63 634	24.12 612	14.03 630	3.27 622	34.93 636	11.24 633	24.69 634	12.21 631

PWCK	30.53 633	44.32 639	47.25 634	29.76 627	7.23 600	40.78 629	27.10 639	44.73 632	44.32 628	47.31 635	36.37 614	47.16 627	26.05 615	41.26 635	31.87 628	21.83 634	4.03 627	29.50 631	4.67 616	27.17 639	7.80 613

TorneroNet-64	32.42 634	31.89 631	30.52 615	34.73 634	21.13 632	46.99 637	18.82 631	43.10 631	59.42 640	32.70 617	46.98 630	62.01 640	36.98 629	43.97 638	33.88 632	14.10 631	3.22 621	35.28 637	11.72 634	26.84 638	14.07 634

Dean	34.67 635	38.70 637	25.33 607	29.89 628	17.21 626	45.24 635	11.98 610	56.90 648	76.55 649	63.47 647	60.22 644	67.36 647	48.14 641	37.24 628	39.01 637	11.00 623	2.83 616	28.35 630	5.60 622	18.14 628	10.31 624

WAO-6	34.74 636	36.76 636	15.36 579	37.53 636	24.15 638	35.99 625	19.36 632	48.96 639	68.54 648	43.84 632	47.58 631	52.77 632	52.60 642	32.63 622	34.73 634	26.20 637	7.74 637	42.78 642	21.64 642	28.07 640	17.62 641

LVE	34.99 637	40.10 638	34.97 622	32.49 631	18.61 627	51.45 643	26.82 638	52.15 643	65.94 646	47.21 634	61.04 645	53.99 634	37.30 630	37.95 629	34.09 633	15.55 633	5.95 632	31.01 633	13.81 636	22.58 631	16.72 638

TorneroNet	35.11 638	33.92 633	33.82 620	37.86 637	22.01 635	49.64 640	21.58 637	48.09 637	55.23 636	37.50 623	53.79 638	62.81 643	43.66 637	46.71 641	41.25 640	14.80 632	3.53 625	36.72 638	14.57 637	28.28 641	16.49 637

WAO-8	38.15 639	35.51 634	21.50 597	43.67 638	23.92 636	44.44 632	20.26 634	52.83 645	76.62 650	53.57 641	66.79 649	62.63 641	54.56 645	42.03 636	39.18 638	22.71 635	6.65 635	37.08 639	19.08 640	24.72 636	15.24 635

Venus	38.15 639	35.51 634	21.50 597	43.67 638	23.92 636	44.44 632	20.26 634	52.83 645	76.62 650	53.57 641	66.81 650	62.63 641	54.56 645	42.03 636	39.18 638	22.71 635	6.65 635	37.08 639	19.08 640	24.70 635	15.24 635

UNDER WATER	45.09 641	48.60 641	67.37 645	49.30 642	31.41 640	53.80 645	37.39 642	40.25 630	52.48 633	50.24 637	45.37 627	68.37 649	57.76 648	51.03 646	49.88 644	29.97 639	13.75 641	51.22 645	36.57 643	37.87 643	29.12 644

UNDER WATER-64	45.16 642	46.99 640	66.69 644	43.90 640	27.64 639	55.58 646	41.87 645	39.42 629	48.42 631	51.73 640	43.08 624	67.76 648	56.69 647	48.02 643	48.34 643	39.50 645	17.64 643	51.78 646	38.93 646	36.62 642	32.61 645

notaker	47.42 643	55.20 645	49.13 635	56.52 646	40.18 642	38.52 627	32.97 641	47.21 635	56.08 638	57.21 643	57.24 642	60.09 638	59.19 650	53.93 647	41.64 641	40.61 646	19.93 645	57.21 648	37.41 644	49.02 645	39.02 646

Selective-IGEV-i16pa	47.56 644	54.61 644	52.44 638	10.51 610	5.01 586	94.09 656	18.20 630	75.27 653	90.92 657	76.97 652	87.46 655	73.72 652	64.48 651	93.84 661	69.31 652	27.42 638	10.49 639	13.34 616	6.50 624	9.62 613	17.02 640

Selective-IGEV-i1pa	48.43 645	65.43 653	42.34 630	16.87 620	8.81 607	90.19 653	37.63 643	70.30 652	78.04 652	78.09 654	79.55 652	65.25 645	59.08 649	90.94 660	64.41 649	36.32 642	18.26 644	21.83 623	9.97 629	13.82 622	21.46 643

ktn	48.94 646	57.58 646	38.86 627	59.57 647	43.27 644	50.37 641	43.38 646	48.07 636	61.11 641	51.30 639	54.25 639	54.96 635	52.88 643	47.30 642	35.83 635	57.77 650	24.88 648	62.69 651	43.55 647	50.70 646	40.41 647

DPSimNet_ROB	53.45 647	64.73 652	44.39 631	53.97 644	45.39 646	53.66 644	54.83 649	55.15 647	57.87 639	64.16 649	50.83 634	63.40 644	53.34 644	46.45 640	65.81 651	63.13 652	26.54 649	57.94 649	51.11 650	45.52 644	50.69 651

KSHMR	55.63 648	63.60 651	37.85 626	74.69 650	49.56 647	49.01 639	45.73 647	57.46 649	63.97 644	61.61 646	62.07 647	72.39 651	47.01 639	50.65 644	43.29 642	54.10 649	62.21 651	66.10 652	53.94 651	51.25 648	46.11 649

HanzoNet	56.48 649	59.32 647	58.25 641	55.32 645	41.94 643	50.95 642	41.33 644	51.12 641	61.40 642	65.62 650	65.59 648	71.66 650	69.41 652	70.77 650	60.03 648	63.99 653	34.70 650	61.96 650	50.54 649	51.00 647	44.71 648

JetRed	61.02 650	61.05 650	82.56 650	46.09 641	56.80 649	83.19 649	63.76 650	59.26 650	63.61 643	69.29 651	68.85 651	66.59 646	47.62 640	61.57 648	74.09 655	45.58 647	66.14 654	46.59 643	45.06 648	63.17 649	49.58 650

LRCNet_RVC	66.23 651	65.67 654	67.63 646	71.47 649	54.32 648	32.17 620	2.66 486	63.19 651	21.35 583	81.79 655	91.26 656	83.62 656	71.62 653	69.32 649	52.57 647	95.49 662	64.45 653	95.07 662	95.19 662	71.52 651	74.31 654

TCMNet-wrong-test	67.23 652	85.83 658	81.56 649	95.63 659	94.73 659	89.35 652	85.42 654	51.73 642	33.71 611	51.26 638	61.71 646	61.33 639	41.23 634	77.26 653	64.71 650	48.76 648	9.03 638	70.12 654	68.11 653	90.76 662	82.37 659

ASD4	75.85 653	81.57 656	69.25 647	68.23 648	80.87 653	96.24 657	99.15 663	77.50 654	93.47 658	77.59 653	85.63 653	78.32 653	76.43 654	77.89 654	82.61 656	58.30 651	62.67 652	55.02 647	62.43 652	68.35 650	65.49 653

MADNet++	82.84 654	82.38 657	73.57 648	87.72 658	82.97 654	93.14 654	69.15 651	86.42 658	82.50 653	93.46 661	86.70 654	86.28 657	80.92 657	88.34 656	88.84 657	86.83 658	84.17 658	72.64 655	68.92 654	80.47 658	81.42 658

tt	83.26 655	0.34 156	99.99 666	79.40 656	93.18 658	100.00 665	100.00 667	100.00 670	99.95 665	60.33 645	47.63 632	99.98 671	99.96 666	99.98 667	100.00 671	92.42 659	99.82 665	73.83 659	73.63 655	88.42 659	56.35 652

RSGM-EC	84.07 656	59.96 648	46.25 632	78.03 654	83.22 656	89.06 650	90.25 655	92.04 659	94.92 659	90.68 659	97.34 660	83.40 654	78.92 655	76.48 651	72.91 653	93.35 660	97.50 660	88.11 660	92.75 660	88.89 660	87.40 661

acva	84.07 656	59.96 648	46.25 632	78.03 654	83.22 656	89.06 650	90.25 655	92.04 659	94.92 659	90.68 659	97.34 660	83.40 654	78.92 655	76.48 651	72.91 653	93.35 660	97.50 660	88.11 660	92.75 660	88.89 660	87.40 661

xxxxx1	85.63 658	90.31 659	96.68 659	76.54 651	80.57 650	97.44 660	96.86 660	85.53 655	88.53 654	88.68 656	91.71 657	94.23 659	92.93 658	90.02 657	91.98 658	70.60 654	70.39 655	73.68 656	81.46 657	74.61 652	79.86 655

tt_ll	85.63 658	90.31 659	96.68 659	76.54 651	80.57 650	97.44 660	96.86 660	85.53 655	88.53 654	88.68 656	91.71 657	94.23 659	92.93 658	90.02 657	91.98 658	70.60 654	70.39 655	73.68 656	81.46 657	74.61 652	79.86 655

ff	85.63 658	90.31 659	96.68 659	76.54 651	80.57 650	97.44 660	96.86 660	85.53 655	88.53 654	88.68 656	91.71 657	94.23 659	92.93 658	90.02 657	91.98 658	70.60 654	70.39 655	73.68 656	81.46 657	74.61 652	79.86 655

USTest	87.63 661	76.50 655	65.53 643	81.26 657	83.10 655	100.00 665	100.00 667	99.53 665	99.60 664	98.32 662	99.02 665	90.87 658	98.33 663	84.28 655	98.23 664	79.97 657	96.20 659	69.82 653	73.75 656	75.48 655	82.80 660

PML	97.88 662	100.00 668	96.45 658	98.01 662	97.88 663	100.00 665	99.35 664	96.88 661	97.72 662	100.00 669	97.36 662	97.38 663	99.60 664	100.00 670	96.32 662	99.99 669	97.55 662	100.00 666	96.01 663	99.18 664	87.92 663

MEDIAN_ROB	98.41 663	99.70 663	99.30 663	97.09 660	97.02 660	96.89 658	95.77 659	97.66 663	97.28 661	98.79 665	98.94 664	99.18 664	98.14 662	96.89 662	96.88 663	99.96 668	99.16 663	100.00 666	99.99 667	99.69 665	99.88 667

HaxPig	98.85 664	99.94 665	95.08 657	99.99 669	100.00 668	94.03 655	94.78 657	99.15 664	99.98 667	99.99 668	100.00 667	99.98 671	99.99 667	98.12 663	95.97 661	100.00 671	99.99 667	100.00 666	99.99 667	100.00 670	99.99 670

Anonymous_1	99.08 665	99.91 664	99.85 665	97.63 661	99.10 664	100.00 665	100.00 667	99.61 667	99.96 666	99.28 667	99.86 666	99.54 666	99.99 667	99.29 664	99.75 665	96.05 663	99.59 664	97.31 663	98.57 664	97.71 663	98.63 664

ccccc	99.32 666	96.61 662	100.00 670	100.00 672	100.00 668	97.41 659	99.44 665	99.56 666	97.80 663	99.27 666	97.59 663	99.35 665	99.84 665	99.92 665	99.98 667	100.00 671	100.00 668	99.95 665	99.77 666	100.00 670	100.00 672

test_example2	99.39 667	99.98 667	99.99 666	100.00 672	99.98 667	99.72 664	99.99 666	97.34 662	100.00 668	100.00 669	100.00 667	96.42 662	96.66 661	99.97 666	99.96 666	100.00 671	99.97 666	98.66 664	99.15 665	100.00 670	100.00 672

AVERAGE_ROB	99.62 668	99.95 666	98.81 662	100.00 672	100.00 668	98.08 663	95.47 658	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	99.99 668	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

iinet-test	99.90 669	100.00 668	100.00 670	99.59 666	99.85 665	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	99.95 669	100.00 669	100.00 670	100.00 671	99.21 664	100.00 668	100.00 666	100.00 669	99.82 667	99.66 665

IINet	99.90 669	100.00 668	100.00 670	99.58 665	99.85 665	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	99.95 669	100.00 669	100.00 670	100.00 671	99.21 664	100.00 668	100.00 666	100.00 669	99.81 666	99.66 665

DGTPSM_ROB	99.90 669	100.00 668	99.99 666	99.99 669	100.00 668	100.00 665	100.00 667	99.97 668	100.00 668	98.35 663	100.00 667	99.84 667	100.00 669	99.98 667	99.99 668	99.99 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

DPSMNet_ROB	99.91 672	100.00 668	99.99 666	99.99 669	100.00 668	100.00 665	100.00 667	99.98 669	100.00 668	98.35 663	100.00 667	99.84 667	100.00 669	99.98 667	99.99 668	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

DPSM_ROB	99.95 673	100.00 668	100.00 670	99.76 667	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	99.21 664	100.00 668	100.00 666	100.00 669	99.99 668	99.95 668

DPSM	99.95 673	100.00 668	100.00 670	99.76 667	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	99.21 664	100.00 668	100.00 666	100.00 669	99.99 668	99.95 668

Hybrid-DGEV	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

RAFT-FEzeroshot	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

RAFT-FE	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

FlowAnything	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

Selective-RAFT-Error	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

CasAABBNet	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	100.00 672

LSM0	100.00 675	100.00 668	100.00 670	100.00 672	100.00 668	100.00 665	100.00 667	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 667	100.00 673	100.00 669	100.00 670	100.00 671	100.00 671	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 670	99.99 670

GS-Stereo							0.73 347	4.64 189	2.10 112	0.31 61	0.65 86	0.43 147	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 465	0.17 404	0.13 400

Low-res two-view benchmark