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

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 539	0.08 28	0.09 63

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 82	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 87	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.10 92

water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 433	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 83	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 537

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 117	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 93	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.26 396	0.18 322

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

VIP-Stereo	0.28 71	0.56 337	1.05 90	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 482

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 95	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.06 1

castereo++	0.28 71	0.43 267	0.93 80	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.13 131	0.06 1

fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 111	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

RAStereo	0.28 71	0.48 301	1.52 182	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 84	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 524	0.21 314	0.16 284

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 115	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 144	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 97	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 87	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 92	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

999	0.29 82	0.25 81	1.05 90	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 176	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 535	0.59 554

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 325	1.44 162	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 111	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 476

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 128	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 457

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 84	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 496

castereo	0.30 92	0.44 278	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 511	0.12 99	0.09 63

WCG-NET	0.30 92	0.42 262	1.26 125	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 137	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 123	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 540	0.19 282	0.31 476

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 208	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

CES	0.30 92	0.27 106	1.09 95	0.23 48	0.50 514	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 541

ProNet	0.30 92	0.54 325	1.29 129	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 286	1.08 93	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	0.09 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.98 529	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 289	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 86	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 350	1.18 109	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 160	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 182	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 132	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 319	1.21 117	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 213	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 536	0.08 40

ff7	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

11t	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 166	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

ccc-4	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

SCV_C0	0.33 116	0.43 267	1.42 159	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 504	0.26 396	0.17 303

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 155	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 149	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 162	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 536	0.23 345	0.25 427

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 350	1.47 170	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 227	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 116	0.49 304	1.75 233	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 320	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 160	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

IGEV++	0.34 124	0.43 267	1.32 135	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 534

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 166	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 337	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 469	1.76 239	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 106	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

anonymousdsp	0.34 124	0.53 319	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 233	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 132	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 325	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 124	0.77 425	1.75 233	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 107	0.53 509	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 564

GASTEREO	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.56 523	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 490	0.14 155	0.20 355

MSCF	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.58 529	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 494	0.15 175	0.21 367

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

SCV	0.35 135	0.59 344	1.37 147	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.34 465	0.29 457

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 554	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 322

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 165	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 132	0.79 557	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 511

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 173	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.19 282	0.08 40

x	0.35 135	0.20 14	1.36 144	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 107	0.34 329	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 99	0.53 509	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 564

FSD	0.36 145	0.41 254	0.91 76	0.34 329	0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 535	0.30 504	0.31 436	0.29 457

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 173	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 155	0.36 365	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 540	0.18 261	0.12 156

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 248	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 190	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 154	0.27 106	0.79 61	0.39 415	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 465	0.23 135	0.64 294	1.04 489	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 220	1.21 117	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 470	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.13 131	0.15 254

GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 131	1.48 173	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 314	1.03 592

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 525	0.36 504

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 566	1.24 122	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 563	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 541

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 523	0.12 156

riskmin	0.37 154	0.22 42	1.74 227	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 574	0.36 536	0.12 99	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 517	0.37 511

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 199	1.50 179	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 131	2.46 463	0.43 449	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 484	0.22 382

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 585	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

mmm	0.38 164	0.21 26	1.18 109	0.35 346	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

Any-RAFT	0.38 164	0.25 81	1.89 320	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

qqq	0.38 164	0.21 26	1.34 140	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

raftrobust	0.38 164	0.68 390	1.54 184	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

sAnonymous2	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

GMStereo	0.38 164	0.99 510	1.91 331	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 184	1.92 334	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 511	0.11 88	0.09 63

NLSM1	0.39 179	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 572	1.64 576	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

AIO_test	0.39 179	0.37 220	1.19 111	0.73 550	0.67 551	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

CASS	0.39 179	0.30 155	1.61 197	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

iRAFT	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 342	1.75 233	0.36 365	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 514	0.11 117

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 247	1.88 313	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

H2IRNET	0.40 186	0.61 350	1.90 325	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

DCANet-4	0.40 186	0.27 106	2.21 412	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

test_4	0.40 186	0.37 220	2.01 368	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

cross-raft	0.40 186	0.27 106	2.22 416	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

FE-Mocha	0.41 193	0.31 167	1.44 162	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 508	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 241	2.29 431	0.38 405	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 509	0.15 254

HI	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

AIO_rvc	0.41 193	0.64 371	1.29 129	0.58 529	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 576

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 511	0.08 28	0.09 63

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 217	1.54 184	0.41 433	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 346	1.88 313	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 473	1.83 293	0.44 456	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

BUS	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.91 520	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

psmg	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

GMOStereo	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

CRE-IMP	0.41 193	0.22 42	1.76 239	0.48 488	0.17 122	0.79 485	0.69 537	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

test-2	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 175	2.20 411	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.09 63

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

WQFJA1	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.07 592	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

WQFJX	0.42 213	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 585	1.82 586	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

NLMM	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.06 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

AE-Stereo	0.42 213	0.29 142	1.65 200	0.43 449	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 554	0.22 331	0.19 339

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

dd	0.42 213	0.96 493	1.77 248	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

Anonymous3	0.42 213	0.35 208	2.09 385	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

DCANet	0.42 213	0.77 425	1.95 350	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 459	1.78 253	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 167	1.82 287	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 461	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 463	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

fff	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

DisPM	0.43 222	0.33 184	1.78 253	0.57 527	0.18 160	0.59 304	0.63 526	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

IER	0.43 222	0.38 231	1.69 209	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.29 457

rafts_anoy	0.43 222	0.89 469	1.96 359	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

RALAANet	0.43 222	0.98 505	1.90 325	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

csc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 282	0.51 183	0.45 466	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

model_zeroshot	0.44 232	0.68 390	1.97 364	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 539	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

testlalala2	0.44 232	0.28 131	2.59 493	0.64 542	0.56 530	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 494	0.12 99	0.10 92

1test111	0.44 232	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

tt1	0.44 232	0.64 371	1.83 293	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 512	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 504

RAFT-Test	0.44 232	0.38 231	2.01 368	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.11 117

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 493	2.63 498	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 468

ToySt	0.44 232	0.61 350	1.89 320	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

UDGNet	0.44 232	1.02 520	1.74 227	0.35 346	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 549	0.19 433	0.27 406	0.15 254

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 527	0.29 417	0.28 451

GANet-ADL	0.44 232	0.41 254	2.31 433	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 131	1.92 334	0.49 490	0.17 122	0.60 316	0.59 513	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 522	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 506	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

raft+_RVC	0.44 232	0.67 387	1.85 298	0.34 329	0.71 556	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 524

GES	0.44 232	0.28 131	1.88 313	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 426	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

AFF-stereo	0.44 232	0.96 493	1.78 253	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 492	0.10 92

FENet	0.44 232	0.30 155	2.42 454	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

AdaStereo	0.44 232	0.38 231	1.79 274	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
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.
WQFJX1	0.45 250	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 596	2.08 593	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

AIO-test1	0.45 250	0.87 462	2.27 427	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

StereoVision	0.45 250	0.72 403	1.94 347	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 425	2.12 393	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 506	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

PFNet+	0.45 250	0.37 220	1.86 306	0.46 475	0.18 160	0.58 287	0.77 549	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

RAFT	0.45 250	0.92 475	1.59 191	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 544	0.13 193

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 466	1.85 298	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 494

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

NLMM1	0.46 261	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 595	2.38 596	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

NLCSM	0.46 261	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 566	1.59 575	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 496	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

xx1	0.46 261	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

rrr	0.46 261	0.34 199	3.08 554	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 494	0.16 211	0.25 427

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 231	2.47 468	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 517	0.14 155	0.10 92

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

testlalala_base	0.46 261	0.30 155	1.82 287	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 583	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 579	0.18 322

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 416	2.07 379	0.35 346	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 517	0.08 40

NRIStereo	0.46 261	0.25 81	1.77 248	0.47 480	0.16 93	0.95 525	0.74 545	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

ICVP	0.46 261	0.29 142	2.41 452	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 500	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

test_xeample3	0.46 261	0.34 199	2.99 548	0.37 389	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 546	0.17 234	0.26 437

SFCPSM	0.46 261	0.24 73	2.35 442	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

UPFNet	0.46 261	0.28 131	1.73 223	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

HITNet	0.46 261	0.92 475	2.09 385	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.09 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 438	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

test_sample7	0.47 278	0.33 184	1.49 176	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

cc1	0.47 278	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 524

ffm	0.47 278	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

hknet	0.47 278	0.29 142	1.70 213	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 438	0.53 309	0.80 469	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 410	1.91 331	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 184	1.20 115	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

MyStereo04	0.48 284	0.40 247	2.65 502	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 436	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 494	0.10 65	0.19 339

NF-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 456	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KYRaft	0.48 284	0.29 142	1.75 233	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 448	0.93 514	0.53 316	0.72 495	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 547

RE-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

TVStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

111	0.48 284	1.09 529	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 496

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 517	0.10 92

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 446	1.85 298	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

MLCV	0.48 284	0.89 469	1.85 298	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 457	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 551	1.99 365	0.39 415	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 484	0.12 156

AIO-test2	0.49 302	1.15 541	1.96 359	0.42 444	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 573	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 142	2.49 472	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 489	0.58 186	0.49 194	0.69 470	0.46 236	0.79 465	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

MyStereo05	0.49 302	0.41 254	2.72 511	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

TestStereo1	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

SA-5K	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 155	1.76 239	0.60 538	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 530	0.43 248	0.72 495	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 531

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample3	0.50 313	0.41 254	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 184	0.93 80	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 563	3.16 608	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

DCRE	0.50 313	0.63 367	2.13 395	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 576	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.16 211	0.15 254

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 459	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 562	0.29 417	0.41 529

NINENet	0.50 313	0.33 184	1.69 209	0.55 521	0.25 300	0.91 520	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

SA	0.50 313	0.75 415	1.95 350	0.31 246	0.61 546	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 517	0.30 428	0.10 92

CSP-Net	0.50 313	0.39 241	1.25 123	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 413	2.90 539	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

RAFT_R40	0.50 313	0.21 26	1.76 239	0.50 494	0.40 474	0.61 336	0.53 493	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 60	2.41 452	0.54 514	0.24 282	0.77 476	0.46 469	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 533

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 397	1.94 347	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 254	1.50 179	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 461	0.68 437	0.73 436	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 313	1.15 541	1.73 223	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

G2L-ROB	0.51 330	0.95 490	1.96 359	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

DFGA-Net	0.51 330	1.06 525	1.75 233	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 492	0.15 254

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_5	0.51 330	0.87 462	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 514

Sa-1000	0.51 330	0.72 403	1.90 325	0.31 246	0.60 542	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 494	0.29 417	0.10 92

dad	0.51 330	1.01 516	1.74 227	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 438	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 552	0.18 413	0.22 331	0.14 216

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 231	1.65 200	0.35 346	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 106	1.78 253	1.79 598	0.19 193	0.62 356	0.45 466	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 480	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

CFNet-ft	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

STTStereo	0.51 330	0.69 394	2.14 400	0.36 365	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

iResNet	0.51 330	0.76 416	2.59 493	0.41 433	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

SepStereo	0.52 343	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 540	0.53 522	0.62 356	0.66 529	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 399	2.39 449	0.40 426	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 469	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

IGEV-FE	0.53 349	0.34 199	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 184	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

TRStereo	0.53 349	0.76 416	2.38 447	0.42 444	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 588	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 549	0.13 131	0.32 482

RAFT-345	0.53 349	0.30 155	2.34 439	0.38 405	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 525	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 458	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

cf-r	0.53 349	0.81 442	2.15 401	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 448	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 446	1.78 253	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

MyStereo8	0.54 355	0.80 437	2.76 519	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 494

MyStereo06	0.54 355	0.41 254	2.68 505	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 519	0.52 298	0.78 460	0.58 447	0.48 223	1.10 496	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 516	2.08 384	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 509	0.12 156

IPLGR	0.54 355	0.56 337	2.68 505	0.36 365	0.18 160	0.62 356	0.54 497	1.02 527	0.64 352	0.73 488	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

AACVNet	0.54 355	0.78 433	1.73 223	0.36 365	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

LCNet	0.54 355	0.37 220	1.78 253	0.92 567	0.22 249	0.96 526	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 506	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 578	0.39 520

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 475	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 484	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 462	1.95 350	0.47 480	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

HGLStereo	0.54 355	0.69 394	2.00 367	0.35 346	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

DSFCA	0.54 355	0.35 208	1.41 155	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 558	0.76 304	0.70 409	0.72 484	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 484	0.69 446	0.83 479	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 501	1.89 320	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 442	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 456	2.18 408	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

ssnet_v2	0.55 367	0.60 346	1.86 306	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 438	0.54 321	0.81 472	0.47 395	0.77 340	0.70 433	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 468

raft_robust	0.55 367	0.84 452	1.73 223	0.28 167	0.54 524	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 454	0.75 504	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 504	0.26 396	0.16 284

XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 580	0.48 488	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 488	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.17 234	0.14 216

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 502	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 410	1.90 325	0.36 365	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 475	2.36 445	0.38 405	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 375	0.29 142	1.27 127	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 613	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 493	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

CBFPSM	0.56 375	0.91 474	1.82 287	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 534	0.83 515	0.62 289	1.35 525	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

CRFU-Net	0.56 375	0.38 231	1.86 306	0.46 475	0.26 317	0.82 497	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 460	1.35 564	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

CIPLG	0.56 375	1.19 547	2.46 463	0.80 558	0.31 387	0.61 336	0.57 509	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

DAS	0.56 375	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

AASNet	0.56 375	1.03 521	2.34 439	0.37 389	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 525	0.24 418

ACRE	0.56 375	1.14 537	2.77 522	0.76 554	0.28 345	0.60 316	0.56 505	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 484	0.18 322

iinet-f	0.57 382	0.93 481	2.27 427	0.31 246	0.25 300	0.83 500	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 436	0.67 483	0.73 328	0.67 426	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 525	0.16 284

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 462	2.11 390	0.32 275	0.30 368	0.84 502	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 455	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 436	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

psm_up	0.57 382	0.61 350	1.83 293	0.35 346	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 483	2.13 395	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

DISCO	0.57 382	0.34 199	1.87 311	0.45 470	0.34 418	0.84 502	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 541	0.53 423	1.10 377	0.82 458	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

coex_refinement	0.58 387	0.94 483	1.87 311	0.38 405	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 472	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 446	1.89 320	0.59 534	0.56 530	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 468

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 247	1.78 253	0.43 449	1.67 600	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 569	0.12 275	0.70 561	0.98 584

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 460	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 523	0.17 303

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 241	1.96 359	0.45 470	0.32 395	0.92 522	0.57 509	1.14 551	0.56 270	0.81 511	0.40 203	0.55 325	0.69 488	0.65 305	1.04 489	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 536	0.17 234	0.25 427

IPLGR_C	0.58 387	1.25 554	2.72 511	0.80 558	0.31 387	0.60 316	0.61 519	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

CFNet	0.58 387	0.96 493	1.78 253	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

NVstereo2D	0.58 387	0.40 247	2.03 375	0.35 346	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

HUF	0.59 395	0.65 378	2.46 463	0.45 470	0.77 562	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 607

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 565	0.14 376	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 493	2.47 468	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 465	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.56 523	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 457	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 512	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.54 514	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 448	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 528	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 569	2.96 543	0.40 426	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 525	0.17 303

SACVNet	0.60 401	0.74 413	1.90 325	0.37 389	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 455	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 499	0.24 418

HHNet	0.60 401	0.65 378	2.60 496	0.36 365	0.25 300	0.64 386	0.61 519	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 541	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 548	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 566	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 545	0.47 289	0.66 481	1.34 404	0.94 468	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

PFNet	0.60 401	0.33 184	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 502	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

ADLNet	0.60 401	0.71 399	1.95 350	0.35 346	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 468	0.62 387	0.80 469	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

ARAFT	0.60 401	1.23 551	3.10 557	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 492	0.21 367

ETE_ROB	0.60 401	0.71 399	1.55 186	0.37 389	0.25 300	0.69 431	0.51 486	1.47 573	0.70 409	0.80 505	0.69 446	0.85 488	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

LALA_ROB	0.60 401	0.76 416	1.69 209	0.36 365	0.29 353	0.79 485	0.55 500	0.94 464	0.77 475	0.81 511	0.67 430	0.94 516	0.49 411	0.99 365	0.73 443	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 350	3.35 577	0.33 298	0.58 535	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 488	0.52 298	0.99 526	0.65 476	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 549	0.29 417	0.20 355

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 496	1.91 572	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 516	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 556	2.12 393	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 552	0.28 451

RASNet	0.61 409	0.68 390	2.03 375	0.35 346	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 512	0.61 463	2.21 536	0.73 443	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 403	1.66 204	0.37 389	0.27 331	0.67 413	0.47 477	0.89 420	0.71 419	0.78 502	0.70 456	0.81 472	0.53 423	1.70 461	0.76 447	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

252Zero-FE	0.62 414	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 616	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

YMNet	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

YMNet_1	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

DDVS	0.62 414	0.40 247	1.40 154	2.21 606	0.35 431	0.87 512	1.00 569	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 504	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

DRaft	0.62 414	0.38 231	1.76 239	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 529	0.53 153	0.53 239	0.67 461	0.99 523	0.38 210	1.00 539	1.44 415	2.10 562	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 493	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 468	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

HSM	0.62 414	0.76 416	1.72 220	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 566	0.64 474	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

UGAM-zero	0.63 421	0.39 241	2.49 472	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 500	0.45 228	1.16 555	0.82 514	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 553	0.11 88	0.22 382

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 466	3.10 557	0.38 405	0.30 368	0.79 485	0.48 481	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 454	0.60 454	0.67 309	0.73 443	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 492	0.16 284

PSM-AAD	0.63 421	0.22 42	1.77 248	0.37 389	0.23 269	0.86 508	1.17 581	0.59 195	0.60 297	0.64 448	0.71 460	0.68 406	2.93 596	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 490

PS-NSSS	0.63 421	1.00 512	1.81 281	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 469	2.23 420	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 520	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

test_for_model	0.64 425	1.60 577	1.82 287	1.23 585	1.02 579	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 576	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 600	0.50 544

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 337	2.66 503	0.44 456	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 496	0.74 470	0.91 506	0.85 519	1.83 488	0.81 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 595	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 512	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 548	1.95 350	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 489	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 511	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 525	0.29 457

FADNet	0.64 425	1.22 550	2.06 377	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 552	0.24 418

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 492	0.80 493	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 505	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 431	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

StereoDRNet	0.64 425	0.88 466	2.35 442	0.41 433	0.45 501	0.73 453	0.47 477	0.94 464	0.74 448	0.75 493	0.54 321	0.74 442	0.47 395	1.70 461	0.72 440	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 378	1.62 198	0.46 475	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 456	0.38 299	2.78 581	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 526	0.26 482	0.27 406	0.39 520

Select-FE	0.65 434	0.67 387	2.76 519	0.49 490	0.55 527	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 519	0.55 331	0.91 506	0.75 504	0.57 267	1.16 506	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 558	0.14 155	0.31 476

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 501	2.19 410	0.36 365	0.33 408	0.90 518	0.60 515	0.92 447	0.81 494	0.75 493	0.72 465	0.73 436	0.65 476	1.39 409	0.71 436	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

FINET	0.65 434	0.95 490	3.06 553	0.35 346	0.40 474	0.58 287	0.48 481	0.92 447	1.10 546	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 437	2.13 395	0.36 365	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 470	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 492	0.15 254

NCCL2	0.65 434	0.94 483	1.96 359	0.43 449	0.30 368	0.71 440	0.68 535	0.84 378	0.65 365	0.70 476	0.60 375	0.86 494	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 572	0.25 474	0.22 331	0.24 418

TCMNet	0.66 439	0.85 456	2.55 490	0.50 494	0.52 521	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 499	0.27 444

ACV-stereo	0.66 439	0.76 416	2.86 530	0.32 275	0.25 300	1.01 534	0.60 515	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 572	0.94 534	1.40 412	0.69 431	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 565	0.23 269	0.62 356	1.42 596	0.62 213	0.60 297	0.72 484	0.78 480	0.56 337	3.07 599	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 516	2.33 437	0.38 405	0.31 387	0.72 446	0.55 500	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 448	0.47 395	2.00 518	0.82 458	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

DispNO	0.67 443	0.98 505	2.58 491	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 479	0.47 395	2.46 559	0.68 429	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 511	0.16 211	0.17 303

STrans-v2	0.67 443	0.56 337	2.64 500	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 531	0.85 497	0.89 502	0.93 531	1.83 488	1.21 514	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

hitnet-ft	0.67 443	0.80 437	1.90 325	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 534	0.95 537	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 553	0.13 308	0.24 362	0.17 303

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 546	3.16 563	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 557

RP	0.67 443	0.82 446	1.94 347	0.43 449	0.44 492	0.65 400	0.45 466	0.89 420	0.82 495	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 436	0.66 423	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 199	2.23 420	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 563	0.69 400	0.72 484	0.70 456	0.78 460	0.42 350	3.77 601	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 443	0.92 475	1.76 239	0.37 389	0.24 282	0.66 407	0.56 505	0.82 361	0.74 448	1.16 552	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 577	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 543	0.14 336	0.32 445	0.16 284

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 535	2.46 463	0.36 365	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 499	0.69 470	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 504	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

ADLNet2	0.68 450	0.84 452	3.19 567	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 512	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

DEmStereo	0.68 450	0.31 167	2.25 424	0.42 444	0.17 122	0.66 407	0.89 559	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 526	0.45 268	1.26 556	1.54 435	2.26 568	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

Nwc_Net	0.68 450	0.83 450	2.53 479	0.41 433	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 474	0.23 345	0.18 322

AANet_RVC	0.68 450	1.00 512	2.09 385	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 515	0.80 469	0.41 332	2.46 559	1.02 486	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

IPLG	0.69 455	0.84 452	2.43 458	0.35 346	0.21 222	1.65 574	0.61 519	1.36 568	0.58 285	1.39 574	0.51 284	0.37 202	0.87 523	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

GwcNet	0.69 455	0.71 399	3.12 560	0.36 365	0.45 501	0.81 494	0.44 458	0.86 395	0.84 502	0.60 408	0.74 470	0.82 477	0.49 411	1.65 454	0.66 423	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

AF-Net	0.69 455	0.92 475	2.21 412	0.41 433	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 390	0.78 451	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 464	1.01 534	0.41 436	0.94 464	0.92 523	0.73 488	0.85 497	1.15 553	0.69 488	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 484	0.24 418

PAM_32	0.70 459	0.35 208	2.73 516	0.54 514	0.61 546	1.07 545	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 305	1.10 496	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 558	0.15 175	0.38 514

PAM	0.70 459	0.35 208	2.72 511	0.56 523	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 385	0.44 140	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 294	1.01 484	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 556	0.14 155	0.38 514

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 378	3.45 578	0.50 494	0.60 542	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 496	1.30 552	0.81 472	0.60 454	0.57 267	0.82 458	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 552	0.31 436	0.22 382

xxxx	0.70 459	0.21 26	1.33 137	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 607	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

APVNet	0.70 459	0.67 387	2.71 509	0.38 405	0.36 440	0.85 506	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 448	0.55 431	2.31 541	0.78 451	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 528	2.74 517	0.43 449	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 442	0.72 495	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 353	0.62 356	0.54 497	0.97 492	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

RYNet	0.70 459	0.56 337	2.25 424	0.35 346	0.41 482	0.86 508	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 506	0.60 454	2.70 577	1.00 480	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

PWC_ROB	0.70 459	0.94 483	1.88 313	0.39 415	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 524	0.91 530	1.29 551	0.77 456	0.62 468	1.62 452	1.03 488	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 544	0.22 382

ccnet	0.71 468	0.41 254	1.59 191	0.40 426	0.45 501	1.06 540	0.55 500	0.98 496	0.71 419	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 458	0.94 468	0.32 541	0.26 516	0.32 539	0.27 487	0.34 465	0.30 468

RGC	0.71 468	0.97 501	2.18 408	0.44 456	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 468	0.70 433	0.23 507	0.18 451	0.28 526	0.26 482	0.29 417	0.27 444

CBMV	0.71 468	0.76 416	2.64 500	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 550	0.98 496	0.78 479	0.85 523	0.71 460	0.86 494	1.10 549	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 490
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 471	1.10 530	2.15 401	1.11 580	0.59 537	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 575	0.45 561	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 547

mmx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

LL-Strereo	0.72 471	1.29 558	2.49 472	0.36 365	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 461	0.58 357	0.85 488	0.79 510	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 514	0.42 530

test_xeample	0.72 471	0.21 26	1.36 144	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 606	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

SHD	0.72 471	0.77 425	2.36 445	0.45 470	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 557	1.07 545	0.84 493	0.90 504	0.73 498	1.09 376	0.98 474	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 476

RTSC	0.72 471	1.00 512	2.22 416	0.40 426	0.29 353	0.82 497	0.31 355	0.96 483	1.10 546	0.92 531	0.81 484	0.78 460	0.58 447	1.23 395	1.55 537	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 525	0.30 468

PASM	0.72 471	0.68 390	1.91 331	0.47 480	0.44 492	0.60 316	0.51 486	0.76 304	0.80 487	0.77 500	0.67 430	0.87 496	0.61 463	2.40 551	0.67 426	0.32 541	0.35 541	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 520

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 525	2.09 385	0.47 480	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 563	0.61 417	2.07 574	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 436	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 555	0.21 367

ff1	0.73 480	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

GASNet	0.73 480	1.47 571	3.04 551	0.47 480	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 442	0.55 431	2.03 519	0.65 422	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 544	0.28 451

XQC	0.73 480	0.98 505	2.39 449	0.46 475	0.35 431	0.81 494	0.46 469	1.00 516	1.00 532	0.80 505	0.69 446	0.88 500	0.74 503	1.32 402	1.20 512	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 517	0.33 490

w-ln-seven	0.74 483	1.05 523	2.54 485	0.37 389	0.34 418	1.03 537	0.47 477	1.00 516	1.08 543	0.90 528	0.85 497	0.85 488	0.57 441	1.37 407	1.26 519	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

1111x	0.74 483	0.21 26	1.93 337	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 601	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

Anonymous_2	0.74 483	0.32 175	1.65 200	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 484	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 444

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 541	2.46 463	0.47 480	0.26 317	0.83 500	0.61 519	0.97 492	0.89 516	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 545	0.24 466	0.39 509	0.31 476
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 486	0.84 452	2.01 368	0.40 426	0.25 300	0.74 458	0.66 529	0.87 405	0.73 444	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 450	2.71 579	1.15 504	0.17 447	0.16 420	0.44 557	0.16 381	0.31 436	0.20 355

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 525	2.11 390	0.64 542	0.59 537	1.13 551	0.43 447	1.14 551	1.05 538	0.64 448	0.71 460	0.96 519	0.61 463	1.21 391	0.76 447	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 551	0.32 482

HBP-ISP	0.76 489	1.30 559	3.19 567	0.35 346	0.26 317	0.85 506	0.54 497	1.03 534	0.72 429	0.80 505	0.69 446	0.68 406	0.83 515	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 533	0.25 474	0.28 412	0.24 418

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 563	3.11 559	0.40 426	0.31 387	0.71 440	0.60 515	0.98 496	0.87 508	0.67 461	0.83 490	0.96 519	0.60 454	1.67 457	0.97 472	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 484	0.24 418

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 549	0.21 222	0.73 453	1.79 599	0.57 180	0.53 239	1.07 545	1.63 566	1.29 560	2.13 588	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 524

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 477	0.96 483	0.76 470	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 523	1.19 511	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 474	0.25 376	0.28 451

DDUNet	0.77 493	1.12 532	1.88 313	0.76 554	0.69 554	0.84 502	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 461	0.75 473	0.91 506	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 561	0.37 545	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 551

UDG	0.77 493	1.23 551	2.15 401	0.67 547	0.59 537	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 530	0.67 483	1.02 369	0.73 443	0.45 554	0.34 540	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 536

aanetorigin	0.77 493	0.80 437	2.59 493	0.43 449	0.44 492	0.58 287	1.01 571	0.57 180	0.68 391	1.53 580	1.23 546	0.81 472	1.08 547	1.07 374	1.07 492	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 549	0.30 468

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 522	2.06 377	0.94 569	0.35 431	0.89 517	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 448	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 591	0.31 533	0.36 545	0.21 449	0.53 548	0.55 550

222	0.78 497	0.23 60	1.23 120	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 614	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 81	1.67 206	0.54 514	0.59 537	1.95 583	2.05 602	1.11 550	0.64 352	0.95 536	1.49 561	0.50 305	0.67 483	0.59 277	1.44 532	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 558	0.13 131	0.22 382

NCC-stereo	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 581	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 581	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 501	0.27 106	8.23 609	0.49 490	0.98 572	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 560	0.17 20	0.20 39	0.77 456	0.22 118	0.60 283	0.97 472	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

zh-mn7	0.80 501	1.54 574	3.00 549	0.35 346	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 548	1.00 539	1.28 549	0.75 448	0.57 441	1.87 496	1.18 509	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

z-mn7	0.80 501	1.52 573	2.62 497	0.36 365	0.28 345	1.01 534	0.48 481	0.90 426	1.29 561	0.69 470	1.35 557	0.85 488	0.59 450	2.03 519	1.09 495	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

SQANet	0.80 501	1.58 576	2.53 479	0.76 554	0.83 563	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 438	0.69 446	0.73 436	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 577	0.29 527	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 556

anonymity	0.80 501	0.66 385	1.29 129	0.59 534	0.75 558	0.67 413	0.52 489	0.95 478	0.71 419	0.94 534	0.70 456	0.67 399	0.87 523	0.71 325	1.35 525	0.64 568	0.62 577	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 560

S-Stereo	0.80 501	0.69 394	3.89 586	0.39 415	0.37 452	0.69 431	0.70 540	0.94 464	0.98 531	0.62 428	0.91 508	0.83 479	0.60 454	2.37 544	0.66 423	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 496

ADCRef	0.80 501	0.96 493	2.29 431	0.37 389	0.35 431	0.96 526	0.51 486	0.87 405	0.75 461	0.88 524	0.83 490	0.61 362	1.36 565	1.02 369	3.27 587	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

STTRV1_RVC	0.80 501	0.55 334	2.89 535	0.42 444	0.49 512	0.79 485	0.44 458	1.15 554	0.82 495	0.62 428	0.89 506	0.72 431	0.63 471	2.69 576	0.64 419	0.48 557	0.64 578	0.27 522	0.24 466	0.35 476	0.27 444

DANet	0.80 501	0.65 378	2.21 412	1.19 583	0.48 511	0.74 458	1.25 584	0.89 420	1.53 572	0.89 526	0.71 460	0.96 519	0.56 435	1.83 488	0.96 471	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 510	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 408	0.92 522	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 553	1.76 471	1.04 489	0.14 391	0.13 355	2.17 612	0.78 587	0.16 211	0.66 562

FADNet_RVC	0.81 510	1.14 537	2.42 454	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 601

edge stereo	0.81 510	0.73 410	3.30 573	0.37 389	1.21 589	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 505	0.88 504	1.14 552	0.71 492	2.18 534	0.71 436	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 499	0.26 437

MIPNet	0.83 513	0.81 442	2.40 451	0.61 539	0.18 160	1.48 564	1.39 592	1.60 580	0.74 448	1.94 585	0.85 497	0.73 436	1.68 579	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 517	0.25 376	0.12 156

FBW_ROB	0.83 513	0.77 425	1.77 248	0.44 456	0.30 368	0.87 512	0.46 469	1.10 546	0.91 519	0.81 511	0.75 473	1.01 530	0.61 463	3.66 600	1.23 516	0.26 524	0.23 498	0.36 545	0.25 474	0.27 406	0.62 557

PA-Net	0.84 515	1.00 512	3.49 579	0.63 541	0.40 474	0.70 438	0.52 489	0.86 395	0.84 502	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 566	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 490	0.22 331	0.36 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 516	1.15 541	2.13 395	0.88 564	0.38 458	0.88 516	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 580	0.51 372	0.93 580	0.39 556	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 547

THIR-Stereo	0.86 517	0.62 356	2.13 395	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 610	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 565	0.97 522	1.80 584	1.69 460	2.25 567	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

DeepPrunerF	0.86 517	0.86 459	2.91 540	0.45 470	0.50 514	0.64 386	0.48 481	1.14 551	2.64 602	0.63 438	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 522	0.23 507	0.19 464	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 427

DPSNet	0.86 517	0.60 346	2.34 439	0.58 529	0.36 440	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 437	0.94 516	1.29 557	2.08 527	1.82 549	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 537	0.40 524

AAGNet	0.88 520	0.33 184	1.79 274	0.54 514	0.98 572	0.62 356	0.46 469	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 498	1.23 395	7.48 615	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

Consistency-Raft	0.88 520	0.93 481	3.23 571	0.99 573	0.64 549	0.77 476	0.55 500	0.98 496	0.97 528	0.61 417	1.03 530	0.65 383	1.05 544	0.79 345	1.38 527	0.44 552	0.46 563	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 537

zh-sn7	0.89 522	1.73 588	3.09 556	0.39 415	0.30 368	0.82 497	0.63 526	0.96 483	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 553	1.63 540	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 457

PVD	0.90 523	0.85 456	2.15 401	0.53 509	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 554	1.64 576	1.41 576	1.41 560	1.11 549	1.13 552	1.35 405	1.31 522	0.26 524	0.28 526	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 541

Wz-Net-TNSev	0.91 524	1.73 588	3.08 554	0.36 365	0.31 387	1.00 533	0.71 541	1.06 540	0.97 528	0.71 481	0.72 465	1.09 545	0.87 523	2.42 553	1.59 538	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 533	0.35 496

SAMSARA	0.91 524	0.97 501	2.22 416	0.80 558	0.58 535	1.32 558	1.31 586	1.01 524	0.94 524	1.36 570	0.87 501	1.38 565	0.90 529	1.72 465	1.02 486	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 474	0.36 484	0.35 496

WZ-Net	0.92 526	1.31 560	3.76 583	0.41 433	0.36 440	0.86 508	0.71 541	1.00 516	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 533	1.61 539	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 451

MFMNet_re	0.92 526	1.28 557	2.53 479	0.82 562	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 496	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 348	0.72 440	0.68 570	0.60 575	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 566

test_sample9	0.94 528	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

CrosDoStereo	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 614	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 558	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 614	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 558	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

ADCP+	0.94 528	1.12 532	3.14 561	0.34 329	0.39 464	1.06 540	0.79 550	0.89 420	0.80 487	0.66 457	0.67 430	0.85 488	1.55 575	0.93 358	4.55 603	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

ADCMid	0.96 532	1.32 563	2.74 517	0.38 405	0.35 431	0.99 530	0.58 511	0.94 464	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 373	3.97 596	0.21 491	0.19 464	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

DStereoO	0.99 533	0.66 385	1.67 206	0.75 553	0.99 575	0.73 453	1.33 588	0.94 464	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 361	2.39 572	1.20 595	0.41 559	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 555

G-Net	0.99 533	0.64 371	2.76 519	0.57 527	0.67 551	2.03 589	0.72 544	0.76 304	0.67 389	1.14 551	2.56 588	1.30 563	1.02 541	1.48 429	1.74 546	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 482	0.37 492	0.31 476

ADCL	0.99 533	0.79 435	2.43 458	0.39 415	0.32 395	1.50 566	1.90 600	0.92 447	0.97 528	1.26 567	1.27 548	1.00 528	1.42 570	1.14 386	3.31 589	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

ADCPNet	0.99 533	0.99 510	3.93 589	0.37 389	0.68 553	1.36 560	0.62 524	0.87 405	0.76 470	0.78 502	0.81 484	1.08 543	1.18 554	1.14 386	2.49 574	0.21 491	0.69 587	0.21 496	0.95 595	0.29 417	0.37 511

Ntro	1.00 537	1.68 584	2.80 526	0.95 570	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 496	0.90 518	0.62 428	0.76 476	0.93 512	0.66 481	1.66 455	0.98 474	0.99 586	0.45 561	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 568

AnyNet_C32	1.00 537	1.33 565	2.53 479	0.49 490	0.54 524	1.15 553	1.14 579	0.91 438	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 430	4.07 598	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 499	0.33 490

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 539	1.67 582	2.32 434	0.47 480	0.39 464	1.47 563	0.95 563	0.95 478	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 454	2.95 587	0.72 440	0.41 550	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 597

otaku	1.03 540	1.68 584	2.72 511	0.95 570	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 508	0.86 505	0.69 470	1.61 564	0.98 523	0.64 474	1.46 421	1.14 502	0.95 583	0.46 563	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 571

SGM-Forest	1.04 541	0.42 262	3.59 582	0.41 433	0.32 395	1.05 539	1.32 587	0.94 464	0.83 499	1.16 552	2.23 582	1.03 534	1.39 568	2.49 562	2.35 570	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 542	1.36 568	2.98 547	0.42 444	0.36 440	0.96 526	0.81 554	1.06 540	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 399	4.86 605	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 484	0.38 514

SPS-STEREO	1.07 543	1.13 535	2.88 532	0.65 545	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 539	0.87 508	1.36 570	1.23 546	1.46 568	0.94 534	1.87 496	1.72 545	0.66 569	0.61 576	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 544	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 560	0.56 343	2.53 588	1.31 560	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

WCMA_ROB	1.12 544	0.83 450	2.66 503	0.58 529	0.34 418	1.17 555	0.71 541	0.93 455	0.94 524	1.74 583	2.63 591	3.09 594	1.71 581	1.70 461	1.84 550	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 531

AnyNet_C01	1.14 546	1.49 572	4.23 594	0.54 514	0.53 522	1.51 567	1.37 590	1.04 538	1.07 542	1.17 558	1.33 555	1.15 553	1.08 547	1.61 451	2.74 578	0.25 520	0.22 490	0.28 526	0.24 466	0.48 537	0.40 524

NaN_ROB	1.14 546	0.94 483	2.96 543	0.53 509	0.56 530	1.13 551	0.99 566	0.98 496	1.00 532	1.09 547	0.87 501	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 504

RainbowNet	1.15 548	1.78 590	2.72 511	1.12 581	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 448	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 581

SuperB	1.15 548	1.14 537	5.43 602	0.36 365	0.26 317	0.81 494	0.89 559	0.88 414	1.17 552	0.67 461	0.68 437	0.63 369	1.39 568	1.74 468	3.37 591	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 610	0.25 427

NVStereoNet_ROB	1.16 550	0.95 490	2.54 485	0.58 529	0.55 527	0.78 481	0.63 526	1.00 516	1.08 543	1.03 542	4.07 609	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 563	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 551	0.42 262	3.87 585	0.54 514	0.44 492	4.11 609	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 587	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 496

SANet	1.20 552	1.21 549	3.33 576	0.38 405	0.27 331	1.73 578	0.85 556	1.10 546	2.49 599	1.16 552	1.83 570	1.72 575	1.50 574	2.37 544	2.84 580	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 482

RTS	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 570	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 552	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

RTSA	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 570	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 552	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

MeshStereo	1.21 553	1.15 541	3.01 550	0.34 329	0.28 345	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 602	2.41 585	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 542	0.26 437
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SDNR	1.22 556	0.80 437	2.71 509	0.33 298	1.48 597	1.98 588	0.23 187	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 586	1.36 564	0.51 416	3.65 599	1.93 551	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 504

CSAN	1.25 557	1.12 532	3.04 551	0.51 499	0.37 452	1.06 540	1.15 580	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 572	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 468

EDNetEfficient	1.27 558	0.70 397	4.05 591	0.64 542	0.98 572	0.94 524	1.40 593	0.85 385	1.75 581	2.34 596	1.33 555	1.05 539	2.21 590	1.58 445	4.15 599	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 487	0.38 499	0.32 482

FCDSN-DC	1.29 559	0.54 325	2.50 476	0.47 480	0.41 482	1.12 549	0.60 515	1.10 546	1.27 559	2.23 593	2.87 594	3.67 599	3.12 601	2.39 550	1.69 543	0.30 538	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.35 476	0.38 514
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 560	1.05 523	2.77 522	0.74 552	1.43 592	0.72 446	0.56 505	0.96 483	0.91 519	0.99 538	2.92 597	6.01 613	0.70 490	2.38 547	3.32 590	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

ACVNet_1	1.33 561	1.91 599	4.03 590	1.09 578	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 594	1.04 543	2.37 544	1.11 499	1.04 588	0.48 569	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 573

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	1.70 586	2.50 476	0.56 523	0.40 474	2.15 593	0.99 566	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 610

MSMD_ROB	1.34 562	0.96 493	2.38 447	0.39 415	0.32 395	1.96 584	0.62 524	0.91 438	1.43 567	2.94 606	2.60 589	4.77 608	1.95 586	2.43 556	1.33 524	0.29 535	0.26 516	0.32 539	0.32 517	0.30 428	0.30 468

psmorigin	1.36 564	0.60 346	13.80 621	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 537	0.88 504	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 457

MADNet+	1.36 564	1.93 601	5.95 603	0.81 561	0.59 537	1.57 569	1.09 575	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 554	0.47 566	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 551

ELAS_RVC	1.37 566	0.78 433	3.21 569	0.55 521	0.50 514	1.49 565	2.48 608	1.48 574	1.71 580	2.13 590	2.09 575	2.07 580	2.56 594	1.90 506	2.02 556	0.35 546	0.36 543	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 561	1.19 582	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 580	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

IMH-64	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 561	1.19 582	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 580	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

ELAS	1.39 567	0.79 435	2.86 530	0.53 509	0.50 514	2.81 600	2.20 604	1.61 581	1.50 571	2.28 595	2.35 583	1.82 576	2.13 588	1.73 466	2.22 565	0.35 546	0.37 545	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 570	1.81 591	3.23 571	1.08 576	0.92 570	1.32 558	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 568	2.13 581	1.03 542	2.50 563	1.40 530	0.91 579	0.53 571	1.00 587	0.55 565	2.11 605	0.85 576

EKT-Stereo	1.47 571	0.49 304	1.93 337	2.57 609	19.31 626	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

WAO-7	1.48 572	1.63 578	2.49 472	0.93 568	0.75 558	1.72 577	1.10 576	1.84 590	1.96 590	1.43 577	2.54 587	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 563

FC-DCNN	1.49 573	0.59 344	2.88 532	0.44 456	0.39 464	1.97 586	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 603	2.89 595	4.22 602	2.97 598	2.55 567	2.19 564	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.39 520

PWCK	1.49 573	1.90 598	3.22 570	1.09 578	0.54 524	1.71 576	1.73 598	1.49 575	1.53 572	1.44 578	1.80 569	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 573	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 560

FC-DCNN v2	1.54 575	0.58 342	2.80 526	0.44 456	0.39 464	2.05 590	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 604	2.97 598	4.41 606	3.07 599	2.65 572	2.30 569	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.38 514

MFN_U_SF_RVC	1.55 576	2.39 612	3.16 563	0.65 545	0.41 482	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 581	1.20 544	1.43 567	0.98 538	1.76 471	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 609

WAO-6	1.58 577	1.54 574	2.32 434	1.14 582	1.00 576	2.30 595	1.03 572	1.82 589	2.85 604	1.25 563	2.61 590	2.20 582	1.56 576	2.47 561	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 581

DispFullNet	1.67 578	2.10 604	5.22 599	1.53 593	8.90 613	0.86 508	0.31 355	0.96 483	0.96 527	1.37 573	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 431	0.91 465	0.54 561	0.31 533	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 572

JetBlue	1.78 579	1.63 578	3.92 587	0.73 550	1.21 589	4.38 610	3.35 611	1.59 579	1.20 554	1.26 567	1.52 563	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 566	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 583

Dean	1.79 580	1.83 592	3.92 587	1.29 587	1.07 583	1.55 568	1.00 569	1.95 593	2.33 595	1.47 579	4.19 610	4.26 605	1.33 563	2.21 536	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 584

SGM+DAISY	1.83 581	1.43 569	3.81 584	0.87 563	1.01 577	2.38 597	2.53 609	1.36 568	1.75 581	2.92 605	3.22 601	2.65 589	2.93 596	2.22 539	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 584

SGM_RVC	1.89 582	0.92 475	2.50 476	0.96 572	0.93 571	1.63 572	1.37 590	1.52 577	12.43 618	1.85 584	1.69 567	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 566	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 566
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 583	1.85 594	4.10 592	1.07 575	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 540	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 535	9.86 620	5.62 617	0.41 559	1.03 589	0.55 565	1.86 603	0.85 576

LVE	1.96 584	2.17 611	3.14 561	1.68 595	1.80 602	1.63 572	1.03 572	2.34 599	2.81 603	1.25 563	2.89 595	4.24 604	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 594

MonStereo1	1.98 585	1.01 516	1.78 253	1.19 583	1.04 580	3.58 604	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 574	3.37 603	2.23 584	10.80 620	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 549	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 591

IMH	2.02 586	2.15 610	2.69 508	1.68 595	1.12 586	1.66 575	0.92 562	2.10 597	1.92 588	1.32 569	2.66 592	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 589

DStereoSA	2.12 587	0.98 505	2.80 526	1.25 586	2.23 605	1.97 586	4.62 616	1.22 557	2.54 601	1.16 552	3.84 608	1.00 528	4.05 605	2.07 525	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 611

DStereoFS	2.23 588	2.10 604	2.47 468	1.61 594	1.88 604	3.81 605	2.06 603	1.95 593	3.33 606	2.38 597	3.31 602	2.37 585	4.92 607	2.45 558	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 612

IGEV-RUCA	2.28 589	0.30 155	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 591	1.90 600	1.36 568	1.80 585	3.70 610	3.76 606	5.02 609	8.19 617	2.12 531	1.63 540	0.25 520	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 608	2.36 614

WQFJA1++	2.30 590	0.22 42	6.03 604	1.08 576	1.15 587	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 623	0.19 32	3.34 598	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 631	0.14 216

MultiAttention	2.38 591	0.50 310	1.93 337	1.80 599	2.56 607	10.86 618	2.30 605	1.22 557	0.80 487	0.62 428	1.16 542	1.13 550	0.56 435	16.09 627	1.18 509	0.20 484	0.09 207	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 606

UNDER WATER-64	2.47 592	1.89 597	4.86 597	1.82 602	1.44 594	3.18 602	1.57 597	2.62 600	5.64 610	2.05 586	2.13 577	4.13 601	3.76 603	2.62 570	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 602	1.49 603

TorneroNet-64	2.65 593	1.83 592	3.30 573	1.46 591	1.20 588	3.89 606	0.99 566	3.51 612	6.71 614	2.56 599	4.60 611	4.22 602	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 612	1.15 595

notaker	2.66 594	2.07 603	3.31 575	2.61 610	1.43 592	1.76 579	1.11 577	2.76 603	1.79 583	2.26 594	11.53 622	3.96 600	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 604	1.35 600

UNDER WATER	2.74 595	1.85 594	4.54 596	1.81 601	1.44 594	2.34 596	1.40 593	3.24 607	6.60 613	2.60 600	2.76 593	5.75 611	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 601	1.51 604

MADNet++	2.79 596	2.11 607	2.97 546	2.49 608	2.28 606	2.95 601	2.31 606	2.67 601	2.47 598	3.03 607	3.13 600	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 607	2.34 613

WAO-8	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 607	0.96 564	3.26 608	6.17 611	2.15 591	3.37 603	3.31 596	2.41 592	11.84 619	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

Venus	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 607	0.96 564	3.26 608	6.17 611	2.15 591	3.37 603	3.31 596	2.41 592	11.84 619	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

DGSMNet	2.89 599	0.63 367	3.18 566	3.43 613	4.17 612	2.57 599	6.98 619	0.97 492	0.83 499	0.56 355	1.86 571	0.79 465	0.62 468	1.64 453	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 616	4.19 618

MANE	2.90 600	1.14 537	2.96 543	1.03 574	1.01 577	5.01 611	2.45 607	5.36 615	6.88 615	3.58 609	4.76 613	5.99 612	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 592

SGM-ForestM	2.98 601	1.70 586	3.52 581	0.67 547	0.47 509	5.18 612	3.36 612	3.30 610	2.86 605	4.44 611	3.79 607	9.80 619	5.50 611	6.29 612	6.52 613	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 487	0.38 499	0.58 553

xyz-stereo	3.02 602	0.29 142	30.64 641	0.23 48	0.12 9	15.52 622	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 615	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 542	0.07 66	0.13 131	0.08 40

MSAF-DinoV2	3.10 603	1.86 596	10.68 614	3.61 614	0.30 368	3.34 603	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 501	1.56 573	1.10 549	26.49 640	1.96 552	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 609	0.92 575	0.99 589

JetRed	3.29 604	4.93 615	10.17 613	1.45 590	1.72 601	7.44 614	5.05 617	3.06 605	2.12 594	2.41 598	2.39 584	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 612	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 606	1.76 608

LSM	3.31 605	1.11 531	5.29 601	9.40 620	30.65 635	0.84 502	1.12 578	0.91 438	1.22 555	1.36 570	2.19 579	0.93 512	0.83 515	1.66 455	0.90 464	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 490	0.39 509	6.33 621

U	3.37 606	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 622	19.19 627	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 65	0.08 40

KSHMR	4.10 607	1.97 602	5.27 600	1.71 597	1.47 596	1.96 584	1.28 585	3.19 606	17.33 629	2.12 587	15.91 625	9.18 618	1.57 577	8.42 616	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 599	1.40 602

ktn	4.35 608	2.10 604	2.89 535	1.80 599	1.49 598	2.13 592	1.41 595	2.26 598	12.72 619	11.41 620	16.43 626	11.15 621	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 611	1.27 598

LE_ROB	4.43 609	1.35 567	9.38 612	2.79 611	3.93 610	2.43 598	3.46 613	2.68 602	11.19 617	11.66 621	4.73 612	5.26 610	10.46 619	4.50 607	9.49 618	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 569

tt	4.93 610	0.27 106	4.20 593	2.29 607	1.58 599	10.20 617	16.97 624	9.42 622	5.02 609	1.67 582	1.28 549	4.68 607	5.03 609	3.37 597	5.92 610	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 613	1.53 605

TorneroNet	5.50 611	1.92 600	3.16 563	1.47 592	1.25 591	14.07 620	1.06 574	4.90 613	20.99 635	10.17 617	16.48 627	11.88 623	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 609	1.20 596

TCMNet-wrong-test	5.51 612	6.62 618	6.20 605	13.02 624	11.90 618	7.14 613	5.53 618	6.99 619	1.44 568	2.65 601	3.10 599	8.37 617	5.95 612	4.75 608	6.05 611	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 619	5.43 620

coex-ft	5.95 613	1.67 582	60.57 642	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 537	0.74 280	4.41 608	19.22 629	2.15 578	1.62 574	7.97 616	1.81 486	8.96 617	0.44 552	2.08 613	0.18 473	0.19 433	0.38 499	4.62 619

HanzoNet	7.64 614	2.86 613	5.05 598	7.01 617	3.97 611	2.18 594	1.34 589	3.37 611	4.05 607	13.17 622	10.58 616	10.73 620	16.52 627	8.45 617	10.51 621	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 620	6.83 622

USTest	8.10 615	7.17 619	8.96 611	9.25 619	9.05 614	15.27 621	23.78 626	9.96 623	9.47 616	5.94 615	6.75 614	7.80 616	7.48 615	8.83 618	11.21 622	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 617	4.16 617

EDNetEfficientorigin	8.18 616	0.98 505	145.96 644	0.51 499	0.89 567	0.72 446	0.48 481	0.85 385	1.56 574	2.12 587	1.49 561	1.29 560	1.31 560	1.83 488	2.13 563	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 509	0.45 534

DGTPSM_ROB	8.89 617	5.62 616	12.25 616	5.92 616	11.32 616	8.54 615	24.18 627	6.40 617	13.49 620	5.15 612	11.46 620	6.19 614	10.92 621	7.00 613	13.72 623	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 615	7.87 623

DPSMNet_ROB	9.48 618	5.64 617	13.01 620	8.82 618	11.82 617	8.54 615	24.20 628	6.41 618	13.65 623	5.32 614	11.47 621	6.33 615	10.92 621	7.69 614	13.89 624	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 618	8.26 624

BEATNet-Init1	12.10 619	11.19 620	27.29 639	2.99 612	3.51 609	21.84 633	11.10 620	14.34 627	13.83 624	20.34 630	20.33 632	26.35 641	20.03 629	19.06 631	14.80 627	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 614	3.12 616

DPSM_ROB	12.34 620	11.21 622	12.51 617	12.91 622	12.80 620	19.84 630	28.28 633	14.38 628	14.28 625	10.58 618	11.26 618	12.03 624	11.85 624	13.15 625	15.34 628	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 625

DPSM	12.34 620	11.21 622	12.51 617	12.91 622	12.80 620	19.84 630	28.28 633	14.38 628	14.28 625	10.58 618	11.26 618	12.03 624	11.85 624	13.15 625	15.34 628	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 625

DLNR-FE	13.43 622	20.01 628	23.53 629	121.73 644	33.87 636	0.46 135	0.15 32	8.09 621	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 621	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.82 643	0.18 322

DLNR_Zeroshot_test	13.43 622	19.94 627	23.55 630	121.61 643	35.03 637	0.46 135	0.15 32	8.02 620	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 620	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.13 642	0.18 322

LRCNet_RVC	13.74 624	19.30 625	12.75 619	19.46 627	12.69 619	1.86 580	0.41 436	12.33 624	1.05 538	15.77 625	18.83 631	12.62 626	8.70 618	12.21 622	9.62 619	22.22 634	8.37 625	25.85 634	24.01 635	19.32 632	17.44 634

FADE	15.89 625	3.00 614	8.70 610	2.11 605	2.94 608	1.19 556	0.91 561	5.00 614	2.49 599	1.25 563	1.19 543	3.05 593	7.02 614	8.02 615	5.31 609	94.83 644	35.90 642	65.83 641	66.18 641	1.66 598	1.30 599

DPSimNet_ROB	17.97 626	20.20 632	24.98 634	17.62 625	15.92 623	21.53 632	21.00 625	13.70 625	15.61 627	23.89 640	14.69 624	22.87 632	24.58 641	12.70 624	14.56 625	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 624	14.17 628

HaxPig	19.86 627	22.40 633	22.34 628	17.95 626	17.95 625	11.77 619	11.89 621	16.02 630	15.89 628	21.10 631	21.41 633	18.74 630	18.39 628	20.08 632	19.69 631	23.63 638	23.22 636	24.06 633	23.69 634	23.00 633	23.95 637

ASD4	21.52 628	19.65 626	22.13 627	22.45 629	16.42 624	23.29 634	30.71 635	33.06 642	17.47 630	24.18 641	14.11 623	21.71 631	15.88 626	21.06 633	18.11 630	19.78 633	17.78 635	26.52 635	20.33 633	27.03 634	18.73 635

Anonymous_1	22.91 629	11.20 621	12.13 615	12.75 621	26.28 634	19.43 628	27.92 632	14.08 626	13.61 621	14.96 624	10.58 616	11.26 622	11.19 623	12.55 623	14.57 626	38.28 641	7.88 621	34.96 638	63.99 640	89.57 644	10.94 627

PML	23.15 630	16.83 624	7.78 608	5.49 615	9.93 615	51.13 643	104.50 644	5.76 616	13.62 622	37.30 644	105.93 644	30.86 642	23.50 634	12.07 621	7.87 616	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 623	2.90 615

MEDIAN_ROB	23.96 631	27.05 640	26.39 638	22.16 628	22.13 627	16.12 623	13.97 622	20.24 631	20.05 631	25.50 642	25.31 640	22.96 633	22.63 633	24.39 634	23.24 635	28.20 639	27.23 640	28.62 636	27.75 638	27.50 635	27.76 640

RAFT-FEzeroshot	24.80 632	22.55 636	24.73 631	26.10 632	25.76 630	39.84 637	57.07 640	28.84 636	28.79 640	21.14 632	22.48 635	24.18 634	23.88 636	26.38 635	30.87 638	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 631

RAFT-FE	24.80 632	22.55 636	24.73 631	26.10 632	25.76 630	39.84 637	57.07 640	28.84 636	28.79 640	21.14 632	22.48 635	24.18 634	23.88 636	26.38 635	30.87 638	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 631

CasAABBNet	24.81 634	22.53 634	24.83 633	26.08 631	25.74 629	39.86 639	57.06 639	28.87 638	28.83 642	21.16 635	22.54 637	24.22 636	23.89 639	26.38 635	30.87 638	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 625	16.71 630

FlowAnything	24.85 635	22.54 635	25.10 635	26.11 634	25.76 630	39.86 639	57.00 637	28.89 639	28.87 643	21.31 637	22.68 639	24.22 636	23.87 635	26.39 638	30.89 642	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 625	16.69 629

Selective-RAFT-Error	24.87 636	22.59 638	25.14 636	26.13 635	25.82 633	39.93 641	57.03 638	28.97 640	28.95 644	21.21 636	22.65 638	24.25 638	23.98 640	26.43 639	30.83 637	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 629	16.76 633

LSM0	26.58 637	22.63 639	25.88 637	30.13 636	52.21 643	39.94 642	56.74 636	28.97 640	28.72 639	21.14 632	22.26 634	24.43 639	23.88 636	26.54 641	30.87 638	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 630	20.60 636

AVERAGE_ROB	26.93 638	30.34 641	29.27 640	25.82 630	25.34 628	19.48 629	15.17 623	23.55 635	23.00 638	28.45 643	27.87 641	26.25 640	25.86 642	26.96 642	25.55 636	31.30 640	30.07 641	31.76 637	30.81 639	30.79 639	30.93 641

xxxxx1	28.96 639	20.11 629	14.07 622	49.74 637	39.15 638	18.98 624	26.64 629	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 628	18.36 627	21.56 630	16.21 628	20.88 632	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

tt_ll	28.96 639	20.11 629	14.07 622	49.74 637	39.15 638	18.98 624	26.64 629	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 628	18.36 627	21.56 630	16.21 628	20.88 632	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

ff	28.96 639	20.11 629	14.07 622	49.74 637	39.15 638	18.98 624	26.64 629	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 628	18.36 627	21.56 630	16.21 628	20.88 632	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

RSGM-EC	41.56 642	31.72 642	19.92 625	51.66 640	47.86 641	38.70 635	61.61 642	33.83 643	22.80 636	23.45 638	29.29 642	43.76 643	35.31 643	66.76 643	70.17 643	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 638

acva	41.56 642	31.72 642	19.92 625	51.66 640	47.86 641	38.70 635	61.61 642	33.83 643	22.80 636	23.45 638	29.29 642	43.76 643	35.31 643	66.76 643	70.17 643	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 638

test_example2	115.39 644	123.23 644	94.57 643	115.52 642	123.55 644	101.63 644	114.33 645	53.41 645	99.48 645	134.90 645	135.05 645	85.83 645	85.11 645	111.32 645	106.15 645	152.55 645	205.26 645	99.78 645	114.96 645	140.96 645	110.20 645

ccccc	291.34 645	297.21 645	347.09 645	374.70 645	380.44 645	203.92 645	213.88 646	216.32 646	172.72 646	203.37 646	218.57 646	215.01 646	258.31 646	312.78 646	341.56 646	412.57 646	356.13 646	256.09 646	227.69 646	428.88 646	389.64 646

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

Low-res two-view benchmark