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

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 40	0.26 78	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 66	0.16 177	0.13 5	0.13 44

S2M2_XL	0.24 2	0.24 105	0.39 22	0.34 3	0.24 47	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 256	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.18 150	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 31	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 97	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 16	0.24 47	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 31	0.24 47	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 40	0.21 12	0.40 48	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 16	0.22 24	0.35 30	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 136	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 62	0.24 47	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 73	0.31 25	0.33 30	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.26 78	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 51	0.24 47	0.38 40	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 185	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.42 62	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 53	0.25 12	0.18 166	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.14 29	0.13 44

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 40	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 159	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 56	0.48 80	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 85	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 16	0.24 47	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 118	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 47	0.30 63	0.14 38	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 16	0.31 200	0.45 84	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 51	0.23 31	0.47 97	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 78	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 51	0.17 1	0.58 194	0.32 107	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 129	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 50	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 69	0.37 16	0.25 68	0.26 6	0.20 12	0.78 101	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 186	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 62	0.20 6	0.42 62	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 245	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 31	0.26 20	0.20 2	1.40 335	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 92	0.44 107	0.27 104	0.44 80	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 145	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

asda	0.30 26	0.24 105	0.42 44	0.38 31	0.23 31	0.43 73	0.34 129	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.52 41	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 40	0.24 47	0.47 97	0.30 90	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 85	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

4.25_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4w-stereo	0.30 26	0.24 105	0.44 55	0.37 16	0.23 31	0.46 90	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 92	0.59 66	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 50	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 16	0.26 78	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 284	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 132	0.30 174	0.33 23	0.22 26	0.75 91	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 174	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 40	0.29 149	0.63 227	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 369	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 203	0.13 5	0.12 14

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 78	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.17 112	0.14 79

2.5w	0.31 36	0.23 83	0.46 78	0.39 40	0.24 47	0.42 62	0.39 201	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 136	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 83	0.43 50	0.35 5	0.23 31	0.42 62	0.42 235	0.54 17	0.35 40	0.47 111	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 101	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 16	0.26 78	0.49 117	0.29 80	0.64 51	0.39 47	0.49 128	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 148	0.34 126	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

2.25w	0.32 42	0.24 105	0.48 85	0.37 16	0.24 47	0.45 84	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.58 126	0.27 26	0.32 59	0.74 129	0.35 136	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.14 79

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.38 31	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.37 16	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 83	0.44 55	0.37 16	0.29 149	0.62 223	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 75	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 42	0.24 105	0.45 69	0.39 40	0.22 24	0.46 90	0.47 302	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 143	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 31	0.19 3	0.43 73	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 260	0.30 63	0.20 256	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.17 112	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 16	0.29 149	0.36 35	0.28 75	0.56 24	0.58 120	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 164	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DispViT+	0.33 50	0.30 272	0.55 143	0.43 78	0.36 279	0.42 62	0.25 50	0.64 51	0.55 113	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 43	0.41 199	0.24 362	0.16 296	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.14 79

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.45 69	0.37 16	0.24 47	0.54 169	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 75	0.77 136	0.39 182	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.52 117	0.40 51	0.21 12	0.53 161	0.54 357	0.65 56	0.46 73	0.44 93	0.48 80	0.23 5	0.45 143	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 70	0.28 129	0.80 337	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 274	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 79

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 78	0.31 200	0.39 44	0.44 267	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.64 140	0.32 49	0.46 150	0.55 53	0.28 47	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.14 79

Zero-FE251	0.34 55	0.23 83	0.51 108	0.45 121	0.29 149	0.58 194	0.24 44	0.82 124	0.34 36	0.49 128	0.38 40	0.52 142	0.42 121	0.47 28	0.27 34	0.18 166	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.13 44

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 78	0.26 78	0.47 97	0.54 357	0.59 32	0.50 88	0.41 75	0.66 145	0.25 17	0.44 139	0.62 85	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

monsterstereo	0.34 55	0.20 19	0.44 55	0.45 121	0.35 265	0.27 11	0.29 80	0.53 13	0.51 97	0.44 93	0.61 132	0.26 20	0.25 18	1.19 272	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.36 279	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 111	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 307	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 121	0.42 348	0.37 37	0.22 26	0.95 180	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 202	0.26 23	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo	0.34 55	0.25 133	0.78 318	0.47 146	0.26 78	0.37 37	0.30 90	0.71 80	0.52 103	0.36 48	0.57 123	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 148	0.13 23	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.12 14

S2M2_L	0.34 55	0.28 217	0.45 69	0.40 51	0.30 174	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 80	0.47 109	0.34 75	0.38 5	0.32 94	0.25 390	0.22 433	0.20 205	0.22 359	0.25 356	0.22 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 55	0.23 83	0.45 69	0.50 206	0.36 279	0.38 40	0.23 37	0.78 101	0.52 103	0.34 39	0.51 95	0.46 102	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 256	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.16 80	0.14 79

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 216	0.47 146	0.27 104	0.26 6	0.29 80	0.69 70	0.63 137	0.32 31	0.42 51	0.45 98	0.31 52	0.45 18	0.34 126	0.17 119	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.13 44

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 92	0.40 51	0.43 359	0.82 348	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 159	0.27 34	0.17 119	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 78	0.27 104	0.57 191	0.44 267	0.79 106	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 102	0.30 45	0.69 105	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.15 52	0.12 14

NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.36 279	0.43 73	0.32 107	0.69 70	0.58 120	0.41 75	0.68 152	0.39 79	0.43 129	0.60 78	0.35 136	0.14 38	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.16 80	0.13 44

zero-FE	0.36 67	0.22 61	0.47 81	0.45 121	0.43 359	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 191	0.64 89	0.32 94	0.22 318	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.83 564	0.16 157

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 83	0.54 132	0.50 206	0.28 129	0.36 35	0.22 26	1.02 206	0.39 47	0.42 82	0.64 140	0.36 66	0.51 197	0.39 7	0.29 52	0.18 166	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.18 216

AIO_rvc	0.36 67	0.23 83	0.49 92	0.43 78	0.27 104	0.59 201	0.38 186	0.94 175	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 124	0.22 11	0.84 164	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 67	0.23 83	0.52 117	0.40 51	0.22 24	0.54 169	0.47 302	0.82 124	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 130	0.42 121	0.64 89	0.29 52	0.17 119	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.14 79

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 133	0.58 167	0.44 107	0.34 261	0.30 16	0.30 90	0.72 81	0.50 88	0.37 56	0.36 36	0.58 178	0.49 185	0.52 41	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.14 79

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 83	0.59 174	0.48 174	0.36 279	0.40 48	0.32 107	0.53 13	0.49 83	0.54 153	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 65	0.51 286	0.20 256	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.15 119

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 81	0.48 174	0.42 348	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 174	0.91 186	0.32 94	0.23 345	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.86 566	0.16 157

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 83	0.48 85	0.49 194	0.36 279	0.60 208	0.23 37	0.64 51	0.49 83	0.39 73	0.49 88	0.44 90	0.31 52	0.85 169	0.30 63	0.24 362	0.13 138	0.16 66	0.12 50	0.20 233	0.19 257

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 161	0.43 78	0.28 129	0.51 148	0.27 69	0.93 169	0.61 131	0.47 111	0.63 137	0.49 124	0.38 102	0.49 34	0.33 111	0.17 119	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 133	0.51 108	0.47 146	0.23 31	0.45 84	0.39 201	1.07 240	0.52 103	0.41 75	0.48 80	0.52 142	0.25 18	0.72 117	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

AEACV	0.37 74	0.24 105	0.52 117	0.47 146	0.51 418	0.37 37	0.38 186	0.65 56	0.53 109	0.42 82	0.56 117	0.46 102	0.60 249	0.53 43	0.30 63	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.14 79

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 108	0.43 78	0.26 78	0.44 80	0.22 26	0.99 195	0.48 80	0.42 82	0.42 51	0.67 212	0.29 37	0.86 173	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.17 112	0.15 119

VMBase	0.38 80	0.23 83	0.44 55	0.36 7	0.22 24	0.39 44	0.34 129	0.70 75	0.86 225	0.43 88	0.69 157	0.60 187	0.33 64	0.73 122	0.35 136	0.17 119	0.14 196	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.17 190

BStereo	0.38 80	0.25 133	1.42 497	0.42 70	0.28 129	0.55 178	0.39 201	0.55 20	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

MSCF	0.38 80	0.25 133	0.52 117	0.47 146	0.25 68	0.62 223	0.37 176	0.81 119	0.47 77	0.50 137	0.71 165	0.32 49	0.65 279	0.54 47	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.14 79

castereo++	0.38 80	0.23 83	0.41 35	0.43 78	0.31 200	0.97 402	0.22 26	0.86 139	0.58 120	0.32 31	0.44 64	0.51 134	0.39 107	0.93 195	0.24 5	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.14 79

fffft	0.38 80	0.23 83	0.51 108	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.48 314	0.76 94	0.36 41	0.44 93	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 299	0.32 94	0.14 38	0.11 32	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157
1: 1. 1
RSM++	0.38 80	0.24 105	0.51 108	0.47 146	0.26 78	0.50 131	0.41 231	0.79 106	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 187	0.35 82	1.02 225	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.18 150	0.13 44

FlowAnything_test	0.39 86	0.26 159	0.61 182	0.59 369	0.33 243	0.62 223	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.36 36	0.45 98	0.37 96	0.53 43	0.48 266	0.24 362	0.18 350	0.28 424	0.33 505	0.21 278	0.19 257

water-stereo	0.39 86	0.20 19	0.48 85	0.44 107	0.27 104	0.50 131	0.26 62	0.92 160	0.51 97	0.53 149	0.78 184	0.55 157	0.49 185	0.42 12	0.42 212	0.16 72	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

SMoEStereo_RVC	0.39 86	0.25 133	0.50 101	0.45 121	0.30 174	0.61 214	0.36 154	0.72 81	0.45 67	0.46 106	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 329	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.15 135	0.16 80	0.15 119

ours_stereo	0.39 86	0.28 217	0.51 108	0.46 132	0.30 174	0.40 48	0.44 267	0.73 84	0.56 116	0.35 43	0.56 117	0.46 102	0.33 64	1.11 251	0.32 94	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.15 135	0.19 194	0.14 79

RSM	0.39 86	0.24 105	0.49 92	0.46 132	0.26 78	0.47 97	0.40 214	0.92 160	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 205	0.33 64	1.07 240	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.13 44

trnet	0.39 86	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 161	0.29 80	0.78 101	1.12 344	0.59 168	0.71 165	0.53 147	0.42 121	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

testlalala	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

GCAPDPT-zeroshot	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

Selective-IGEV	0.39 86	0.24 105	0.50 101	0.44 107	0.25 68	0.46 90	0.33 118	1.25 306	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 142	0.30 45	1.07 240	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

GLC_STEREO	0.39 86	0.25 133	0.41 35	0.54 295	0.23 31	0.48 105	0.30 90	0.73 84	0.58 120	0.52 148	0.73 171	0.51 134	0.31 52	0.64 89	0.42 212	0.17 119	0.20 388	0.23 315	0.19 249	0.21 278	0.17 190

CREStereo	0.39 86	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 161	0.29 80	0.77 97	1.11 340	0.58 160	0.71 165	0.51 134	0.41 115	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 79
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
GASTEREO	0.40 98	0.25 133	0.51 108	0.48 174	0.25 68	0.65 247	0.36 154	0.81 119	0.49 83	0.51 145	0.82 197	0.30 43	0.66 282	0.62 85	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.14 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 98	0.67 525	0.42 44	0.64 426	0.29 149	0.48 105	0.25 50	0.85 137	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 292	1.15 260	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.18 150	0.12 14

mms	0.40 98	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.32 222	0.43 73	0.46 294	0.70 75	0.46 73	0.35 43	0.58 126	0.44 90	0.30 45	1.36 318	0.33 111	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.19 194	0.15 119

MoCha-V2	0.40 98	0.20 19	0.49 92	0.50 206	0.21 12	0.44 80	0.33 118	0.93 169	0.53 109	0.53 149	0.53 104	0.42 84	0.58 245	1.09 245	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.15 119

IGEV++	0.40 98	0.22 61	0.51 108	0.52 260	0.29 149	0.45 84	0.25 50	1.65 406	0.46 73	0.37 56	0.57 123	0.46 102	0.45 143	0.50 37	0.38 171	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

GCAP-Stereo	0.40 98	0.28 217	0.68 225	0.47 146	0.25 68	0.53 161	0.32 107	0.82 124	0.58 120	0.65 180	0.69 157	0.58 178	0.42 121	0.47 28	0.29 52	0.17 119	0.14 196	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.14 79

LoS	0.40 98	0.21 38	0.44 55	0.37 16	0.22 24	0.50 131	0.40 214	1.00 199	0.94 257	0.48 119	0.66 145	0.48 115	0.40 112	0.60 78	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.16 66	0.11 10	0.14 29	0.14 79
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 98	0.31 308	0.73 272	0.58 356	0.27 104	0.26 6	0.33 118	0.95 180	0.81 214	0.42 82	0.47 75	0.65 205	0.47 160	0.39 7	0.34 126	0.18 166	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.19 194	0.16 157
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
Replicate-Monster	0.41 106	0.26 159	2.03 547	0.36 7	0.21 12	0.46 90	0.23 37	0.67 68	0.48 80	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 212	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 419

depthmonostereo	0.41 106	0.23 83	0.53 124	0.47 146	0.23 31	0.61 214	0.35 138	1.00 199	0.76 197	0.48 119	0.65 144	0.47 109	0.49 185	0.67 103	0.37 160	0.16 72	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.15 119

castereo	0.41 106	0.22 61	0.46 78	0.44 107	0.30 174	0.61 214	0.56 383	0.97 189	0.80 211	0.38 64	0.69 157	0.45 98	0.69 287	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.12 14

CASnet	0.41 106	0.25 133	0.48 85	0.50 206	0.20 6	0.50 131	0.36 154	0.81 119	0.80 211	0.83 221	0.68 152	0.48 115	0.31 52	0.54 47	0.32 94	0.18 166	0.12 64	0.27 409	0.22 359	0.23 328	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 110	0.27 192	0.57 161	0.46 132	0.29 149	0.48 105	0.35 138	0.91 157	0.55 113	0.40 74	0.58 126	0.55 157	0.41 115	1.26 288	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.14 79

WCG-NET	0.42 110	0.21 38	0.54 132	0.40 51	0.25 68	0.47 97	0.32 107	0.73 84	1.15 371	0.76 198	0.73 171	0.58 178	0.45 143	0.60 78	0.34 126	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.13 44

Occ-G	0.42 110	0.21 38	0.48 85	0.41 62	0.26 78	0.42 62	0.62 417	0.77 97	0.49 83	0.43 88	0.66 145	1.02 346	0.46 150	0.78 141	0.41 199	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.16 80	0.16 157

MGS-Stereo	0.42 110	0.26 159	0.58 167	0.44 107	0.28 129	0.50 131	0.34 129	0.57 28	0.83 220	0.46 106	1.31 384	0.52 142	0.33 64	0.65 99	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

LoS_RVC	0.42 110	0.26 159	0.40 29	0.44 107	0.82 539	0.51 148	0.44 267	0.64 51	0.41 55	0.44 93	0.78 184	0.44 90	0.47 160	0.56 56	0.36 148	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 573

test_xeample3	0.42 110	0.28 217	0.69 237	0.43 78	0.33 243	0.56 186	0.38 186	0.79 106	0.45 67	0.53 149	0.46 73	0.44 90	0.44 139	1.38 324	0.31 85	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.17 112	0.16 157

DA	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

GGEV	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

DilatedVolume-Stereo	0.43 116	0.21 38	0.55 143	0.43 78	0.32 222	0.72 287	0.29 80	0.80 114	0.51 97	0.77 203	0.73 171	0.48 115	0.40 112	1.13 257	0.39 182	0.15 49	0.14 196	0.15 32	0.14 111	0.16 80	0.14 79

MM-Stereo_test2	0.43 116	0.24 105	0.67 221	0.51 239	0.32 222	0.55 178	0.45 287	0.97 189	0.77 202	0.59 168	0.51 95	0.49 124	0.42 121	0.80 148	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.14 79

SCV_C0	0.43 116	0.26 159	0.65 205	0.43 78	0.29 149	0.47 97	0.31 97	1.34 321	0.73 185	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 284	0.30 63	0.17 119	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.15 119

ff7	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ffff	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

11t	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

anonymousdsp	0.43 116	0.27 192	0.53 124	0.44 107	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.89 149	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.33 307	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ProNet	0.43 116	0.28 217	0.58 167	0.43 78	0.30 174	0.56 186	0.52 343	1.00 199	0.58 120	0.44 93	0.49 88	0.43 87	0.43 129	1.28 293	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

MC-Stereo	0.43 116	0.23 83	0.48 85	0.51 239	0.28 129	0.39 44	0.32 107	0.88 148	0.68 169	0.60 171	0.84 200	0.56 169	0.61 258	1.03 226	0.31 85	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.13 44

ccc-4	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

IGEV-Stereo	0.43 116	0.27 192	0.54 132	0.45 121	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.90 156	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.32 303	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
gcap_with_dpt	0.44 129	0.26 159	0.58 167	0.50 206	0.44 368	0.47 97	0.40 214	1.14 265	0.62 133	0.65 180	0.80 195	0.57 172	0.48 174	0.56 56	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.16 157

Reg-Stereo(zero)	0.44 129	0.22 61	0.45 69	0.43 78	0.23 31	0.38 40	0.25 50	0.76 94	1.08 323	0.90 236	0.78 184	0.90 295	0.47 160	0.70 109	0.36 148	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

rvit_stereo_0081_aga	0.44 129	0.34 372	0.73 272	0.51 239	0.41 343	0.50 131	0.40 214	0.81 119	0.57 118	0.58 160	0.56 117	0.53 147	0.43 129	0.66 101	0.40 190	0.26 413	0.21 412	0.22 275	0.20 285	0.26 368	0.18 216

rvit_stereo_0081	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

rvit_stereo_0082	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

rvit_stereo_0080	0.44 129	0.32 325	0.71 254	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

whm_eth	0.44 129	0.32 325	0.71 254	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

CroCo-Stereo Lap2	0.44 129	0.34 372	0.77 310	0.61 396	0.79 530	0.28 12	0.35 138	0.75 91	0.71 179	0.38 64	0.50 91	0.72 226	0.55 220	0.57 62	0.47 261	0.17 119	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.21 278	0.20 289

TANstereo	0.44 129	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.65 247	0.26 62	0.79 106	0.83 220	0.93 243	0.98 236	0.51 134	0.46 150	0.54 47	0.35 136	0.18 166	0.24 454	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.26 397

Wave_Phase_stereo	0.45 138	0.25 133	1.42 497	0.42 70	0.28 129	1.78 527	0.39 201	0.72 81	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

HART	0.45 138	0.22 61	0.54 132	0.50 206	0.26 78	0.41 54	0.29 80	1.03 211	0.50 88	0.58 160	1.45 435	0.61 192	0.35 82	1.08 244	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.14 111	0.19 194	0.14 79

StereoAnything_RVC	0.45 138	1.43 586	0.48 85	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 92	1.27 291	0.22 1	0.21 289	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 594	0.11 2

tt45	0.45 138	0.23 83	0.46 78	0.45 121	0.33 243	0.79 328	0.32 107	0.78 101	0.41 55	0.51 145	0.44 64	0.49 124	0.37 96	2.14 444	0.34 126	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.18 216

IGEV-Stereo+	0.45 138	0.21 38	0.43 50	0.41 62	0.39 325	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 115	1.43 338	0.30 63	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 580	1.70 596

WCG-NET（raft）	0.45 138	0.21 38	0.55 143	0.40 51	0.24 47	0.50 131	0.36 154	0.73 84	1.09 331	0.71 191	0.76 179	0.92 306	0.51 197	0.84 164	0.34 126	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 111	0.14 29	0.14 79

MIF-Stereo (partial)	0.45 138	0.25 133	0.70 243	0.50 206	0.52 430	0.35 30	0.26 62	0.91 157	0.59 129	0.45 101	0.71 165	0.51 134	0.51 197	1.11 251	0.45 240	0.20 256	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.24 343	0.18 216

SCV	0.46 145	0.26 159	0.55 143	0.47 146	0.25 68	0.39 44	0.38 186	1.98 507	0.60 130	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 92	1.28 293	0.32 94	0.24 362	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.14 79

test_for_model	0.46 145	0.22 61	0.59 174	0.40 51	0.29 149	0.42 62	0.32 107	1.08 246	0.76 197	0.50 137	0.58 126	0.43 87	0.35 82	2.09 439	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.13 44

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 145	0.36 402	0.71 254	0.47 146	0.36 279	0.67 260	0.35 138	0.78 101	1.12 344	0.61 172	0.62 134	0.39 79	0.39 107	0.71 113	0.39 182	0.20 256	0.17 327	0.22 275	0.18 224	0.23 328	0.19 257

IGEVStereo-DCA	0.46 145	0.28 217	0.56 150	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.18 216

rrr	0.46 145	0.28 217	0.73 272	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.38 186	0.76 94	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157

plain	0.46 145	0.27 192	1.01 411	0.50 206	0.40 335	0.35 30	0.37 176	0.87 140	0.56 116	0.43 88	0.76 179	0.42 84	0.40 112	1.13 257	0.45 240	0.21 289	0.15 257	0.24 335	0.19 249	0.24 343	0.16 157

XX-TBD	0.46 145	0.70 533	0.35 3	0.79 518	0.25 68	0.58 194	0.26 62	0.69 70	1.27 439	0.76 198	1.00 242	0.45 98	0.33 64	0.47 28	0.37 160	0.19 215	0.15 257	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79

PMTNet	0.46 145	0.21 38	0.38 16	0.37 16	0.23 31	0.71 285	0.27 69	0.74 88	1.04 303	0.64 178	0.70 162	0.55 157	0.47 160	0.86 173	0.35 136	1.00 580	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

rvit_stereo_0083	0.47 153	0.33 348	0.81 327	0.56 333	0.36 279	0.50 131	0.44 267	0.68 69	0.95 259	0.49 128	0.57 123	0.55 157	0.49 185	0.88 178	0.46 254	0.25 390	0.25 463	0.24 335	0.20 285	0.24 343	0.17 190

rvit_stereo_ft	0.47 153	0.35 392	0.87 354	0.67 458	0.42 348	0.40 48	0.59 407	0.81 119	0.74 187	0.46 106	0.55 114	0.57 172	0.49 185	0.65 99	0.50 281	0.25 390	0.17 327	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.17 190

RAFT-Stereo-weight	0.47 153	0.24 105	0.53 124	0.48 174	0.27 104	0.60 208	0.35 138	1.02 206	1.07 317	0.99 262	0.78 184	0.76 236	0.28 33	0.76 133	0.36 148	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

CAS++	0.47 153	0.31 308	0.56 150	0.47 146	0.32 222	0.42 62	0.28 75	1.76 439	0.72 181	0.71 191	0.72 169	0.37 71	0.28 33	0.69 105	0.33 111	0.27 429	0.22 433	0.26 393	0.21 330	0.29 412	0.19 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 153	0.26 159	0.64 198	0.50 206	0.29 149	0.53 161	0.33 118	1.05 225	0.77 202	0.84 224	1.00 242	0.55 157	0.37 96	0.81 154	0.40 190	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.19 194	0.15 119

CREStereo++_RVC	0.47 153	0.21 38	0.38 16	0.45 121	0.38 315	0.45 84	0.25 50	0.75 91	1.29 448	0.80 211	1.21 346	0.47 109	0.37 96	0.53 43	0.44 225	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 581	0.18 150	0.11 2
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
WQFJA1	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.11 257	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.71 113	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

NLMM	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.12 260	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.72 117	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

xyz-stereo-finetune	0.48 159	0.25 133	0.54 132	0.42 70	0.23 31	0.80 337	0.42 235	0.80 114	0.80 211	0.61 172	0.62 134	0.54 152	0.43 129	1.70 393	0.58 321	0.15 49	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.15 119

999	0.48 159	0.22 61	0.49 92	0.48 174	0.34 261	0.75 302	0.31 97	0.85 137	0.55 113	0.37 56	0.48 80	0.50 130	0.36 92	2.45 471	0.39 182	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.16 80	0.19 257

model_zeroshot	0.48 159	0.29 252	0.86 343	0.51 239	0.36 279	0.69 273	0.37 176	1.12 260	0.62 133	0.85 229	0.84 200	0.66 209	0.37 96	0.73 122	0.34 126	0.20 256	0.16 296	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

MyStereo07	0.48 159	0.29 252	0.50 101	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.05 225	0.51 97	0.48 119	0.53 104	0.43 87	0.55 220	1.30 298	0.34 126	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

4D-IteraStereo	0.48 159	0.24 105	0.76 303	0.50 206	0.44 368	0.66 256	0.31 97	0.87 140	1.02 294	1.03 280	0.72 169	0.78 242	0.32 59	0.64 89	0.37 160	0.17 119	0.11 32	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.13 44

CES	0.48 159	0.20 19	0.37 8	0.39 40	1.39 586	0.55 178	0.35 138	0.98 193	0.66 160	0.44 93	0.66 145	0.35 64	0.27 29	0.56 56	0.33 111	0.15 49	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.19 194	1.46 592

NLSM1	0.49 167	0.25 133	0.55 143	0.48 174	1.08 566	0.83 354	0.31 97	0.83 129	0.66 160	0.51 145	0.76 179	0.47 109	0.48 174	0.98 212	0.55 310	0.18 166	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.15 119

FE-Mocha	0.49 167	0.30 272	0.87 354	0.48 174	0.36 279	0.45 84	0.22 26	1.58 388	0.49 83	1.00 267	1.09 287	0.74 229	0.41 115	0.55 53	0.30 63	0.18 166	0.12 64	0.21 242	0.20 285	0.17 112	0.15 119

MM-Stereo_test1	0.49 167	0.24 105	0.56 150	0.51 239	0.30 174	0.50 131	0.54 357	0.91 157	1.03 298	0.84 224	0.69 157	0.54 152	0.60 249	1.16 264	0.33 111	0.18 166	0.16 296	0.20 205	0.17 203	0.19 194	0.15 119

GCAP-BAT	0.49 167	0.31 308	0.64 198	0.41 62	0.46 388	0.70 280	0.35 138	0.77 97	0.64 142	0.86 231	1.00 242	0.77 238	0.37 96	1.18 270	0.36 148	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.13 81	0.17 112	0.15 119

AE-Stereo	0.49 167	0.27 192	0.67 221	0.60 381	0.39 325	0.67 260	0.46 294	1.18 277	1.09 331	0.47 111	0.75 177	0.69 219	0.47 160	0.59 66	0.40 190	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.19 194	0.15 119

sCroCo_RVC	0.49 167	0.40 428	1.02 418	0.65 440	0.60 469	0.52 152	0.40 214	0.83 129	0.61 131	0.44 93	0.74 175	0.49 124	0.50 191	0.63 88	0.48 266	0.26 413	0.27 477	0.23 315	0.22 359	0.29 412	0.25 373

MM-Stereo_test3	0.50 173	0.24 105	0.54 132	0.54 295	0.74 512	0.49 117	0.53 351	1.09 248	1.05 308	0.62 175	0.95 223	0.61 192	0.42 121	0.77 136	0.38 171	0.20 256	0.17 327	0.20 205	0.16 177	0.18 150	0.18 216

RCA-Stereo	0.50 173	0.23 83	0.58 167	0.48 174	0.33 243	0.55 178	0.45 287	0.97 189	1.38 490	0.68 186	1.05 271	0.63 199	0.80 334	0.59 66	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.14 79

WQFJX	0.51 175	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.87 550	0.75 302	0.39 201	1.29 313	0.77 202	0.53 149	0.52 98	0.55 157	0.55 220	0.95 201	0.60 332	0.17 119	0.19 368	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.18 216

knoymous	0.51 175	0.29 252	0.47 81	0.43 78	0.30 174	0.55 178	0.55 375	1.02 206	0.77 202	0.98 259	0.85 202	0.94 311	0.56 226	0.85 169	0.45 240	0.20 256	0.14 196	0.26 393	0.14 111	0.23 328	0.23 347

NLCSM	0.52 177	0.28 217	0.55 143	0.52 260	0.74 512	0.72 287	0.46 294	0.96 187	0.65 157	0.63 176	0.51 95	0.48 115	0.61 258	1.32 303	0.70 364	0.19 215	0.20 388	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.20 289

tg	0.52 177	0.24 105	0.61 182	0.49 194	0.30 174	0.90 373	0.29 80	1.07 240	0.83 220	0.83 221	1.02 256	0.62 196	0.43 129	1.35 313	0.41 199	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.17 112	0.15 119

11t1	0.52 177	0.28 217	0.68 225	0.51 239	0.28 129	0.83 354	0.39 201	1.22 298	0.63 137	0.84 224	0.74 175	0.68 214	0.68 284	0.91 186	0.57 317	0.21 289	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.20 233	0.21 309

LL-Strereo2	0.52 177	0.33 348	0.69 237	0.52 260	0.37 298	0.70 280	0.30 90	1.13 264	0.67 162	0.94 248	0.78 184	0.91 298	0.42 121	1.05 234	0.42 212	0.17 119	0.16 296	0.29 435	0.25 409	0.21 278	0.16 157

Selective-RAFT	0.52 177	0.28 217	0.79 321	0.55 319	0.27 104	0.91 377	0.33 118	0.80 114	0.88 234	0.58 160	0.63 137	0.81 252	0.77 317	1.29 297	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.17 190

HUI-Stereo	0.52 177	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.30 90	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	0.79 145	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

test-1	0.52 177	0.26 159	1.04 426	0.56 333	0.32 222	0.61 214	0.38 186	1.10 251	0.91 246	0.78 206	1.01 248	0.77 238	0.52 203	0.60 78	0.42 212	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.23 347

rafts_anoy	0.52 177	0.29 252	0.59 174	0.59 369	0.50 406	0.53 161	0.40 214	1.11 257	1.03 298	0.84 224	0.83 198	0.68 214	0.54 214	0.72 117	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.26 427	0.21 278	0.18 216

s12784h	0.52 177	0.20 19	0.38 16	0.41 62	0.19 3	0.96 398	0.34 129	1.17 272	1.25 428	0.81 215	0.90 214	0.63 199	0.50 191	1.45 342	0.42 212	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 150	0.11 2

raftrobust	0.52 177	0.25 133	0.56 150	0.65 440	0.52 430	0.49 117	0.34 129	0.98 193	0.91 246	1.30 418	0.87 208	0.63 199	0.81 338	0.78 141	0.41 199	0.19 215	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.16 157

Gwc-CoAtRS	0.52 177	0.24 105	0.68 225	0.48 174	0.29 149	0.64 231	0.25 50	1.16 270	1.08 323	1.01 272	1.00 242	1.12 379	0.56 226	0.69 105	0.37 160	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.15 119

IGEV-FE	0.53 188	0.30 272	0.99 401	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.94 311	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

rvit_0105_6	0.53 188	0.37 409	0.98 400	0.65 440	0.38 315	0.51 148	0.51 332	0.77 97	1.20 404	0.54 153	0.55 114	0.65 205	0.53 209	0.94 198	0.44 225	0.32 473	0.32 513	0.28 424	0.24 395	0.28 401	0.21 309

gcap-zeroshot	0.53 188	0.28 217	0.89 368	0.49 194	0.28 129	0.76 309	0.37 176	1.34 321	0.73 185	0.89 234	0.67 149	1.35 436	0.51 197	0.79 145	0.33 111	0.18 166	0.15 257	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

IGEV_Zeroshot_test	0.53 188	0.30 272	0.99 401	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.95 320	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

EKT-Stereo	0.53 188	0.30 272	0.73 272	0.58 356	0.60 469	0.51 148	0.48 314	0.94 175	0.90 241	0.71 191	0.88 210	0.77 238	0.43 129	1.07 240	0.40 190	0.22 318	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.22 327

Any-RAFT	0.53 188	0.24 105	0.47 81	0.47 146	0.27 104	1.00 410	0.25 50	1.58 388	1.05 308	0.85 229	0.99 238	1.06 356	0.47 160	0.70 109	0.32 94	0.18 166	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.16 157

anonymousdsp2	0.53 188	0.27 192	0.74 289	0.48 174	0.29 149	0.76 309	0.47 302	1.61 397	0.82 219	0.77 203	0.77 182	0.75 232	0.47 160	1.03 226	0.40 190	0.18 166	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.19 194	0.18 216

fff	0.53 188	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

test_4	0.53 188	0.22 61	0.56 150	0.54 295	0.32 222	0.64 231	0.39 201	0.80 114	0.62 133	0.92 242	1.87 520	0.68 214	0.42 121	1.16 264	0.37 160	0.15 49	0.13 138	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.15 119

GMOStereo	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

error version	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-v	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-2	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

raft+_RVC	0.53 188	0.26 159	0.54 132	0.60 381	0.47 394	0.54 169	0.54 357	1.27 308	0.99 283	0.76 198	1.03 266	0.70 222	0.56 226	0.93 195	0.47 261	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.18 224	0.18 150	0.15 119

csc	0.53 188	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

cscssc	0.53 188	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

FSD	0.54 204	0.52 480	0.65 205	0.62 407	0.50 406	0.54 169	0.58 398	0.65 56	0.53 109	0.54 153	0.52 98	0.56 169	0.52 203	0.57 62	0.55 310	0.51 549	0.47 566	0.50 543	0.49 552	0.50 524	0.49 527

1test111	0.54 204	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	0.88 178	0.59 324	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

RAFT-Test	0.54 204	0.25 133	0.64 198	0.47 146	0.30 174	0.97 402	0.27 69	1.24 304	0.81 214	0.96 252	1.12 306	1.28 420	0.48 174	0.71 113	0.36 148	0.17 119	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.16 157

DCANet-4	0.54 204	0.26 159	1.07 436	0.42 70	0.24 47	0.48 105	0.36 154	0.99 195	1.30 454	1.10 303	1.02 256	0.56 169	0.75 306	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

x	0.54 204	0.31 308	0.61 182	0.47 146	0.30 174	0.67 260	0.47 302	1.53 376	0.79 210	0.81 215	0.83 198	0.78 242	0.70 292	0.70 109	0.62 339	0.21 289	0.19 368	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.20 289

test-3	0.54 204	0.22 61	0.68 225	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.32 432	0.69 157	0.87 282	0.45 143	1.68 391	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

test_1	0.54 204	0.22 61	0.68 225	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.28 403	0.68 152	0.87 282	0.45 143	1.67 386	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

PSM-adaLoss	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.41 231	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.82 257	0.61 258	1.06 236	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo_v2	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.42 235	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.12 255	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.25 50	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.95 223	0.82 257	0.61 258	1.15 260	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

cross-raft	0.54 204	0.25 133	0.61 182	0.52 260	0.29 149	0.68 267	0.37 176	1.46 352	0.76 197	1.01 272	1.06 273	1.28 420	0.46 150	0.71 113	0.35 136	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.14 79

RAFT-IKP	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.59 201	0.36 154	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.61 258	1.22 277	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

RALCasStereoNet	0.54 204	0.30 272	0.66 216	0.59 369	0.51 418	0.61 214	0.52 343	0.94 175	0.93 254	0.70 189	1.01 248	0.78 242	0.44 139	1.33 307	0.47 261	0.20 256	0.16 296	0.18 134	0.16 177	0.20 233	0.19 257

DCANet	0.54 204	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.36 154	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	0.92 389	0.81 154	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 204	0.25 133	0.68 225	0.43 78	0.24 47	0.40 48	0.34 129	1.04 217	1.09 331	1.32 432	1.60 476	0.80 248	0.68 284	0.67 103	0.39 182	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 203	0.17 112	0.13 44

CFNet-RSSM	0.54 204	0.24 105	0.70 243	0.48 174	0.28 129	0.60 208	0.27 69	1.49 358	1.14 359	1.06 285	0.93 220	1.08 362	0.54 214	0.70 109	0.35 136	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.14 79

MSKI-zero shot	0.55 220	0.26 159	0.57 161	0.51 239	0.26 78	0.69 273	0.28 75	1.18 277	0.64 142	0.91 240	1.32 391	0.82 257	0.33 64	1.92 421	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.16 157

test_3	0.55 220	0.23 83	0.71 254	0.53 279	0.28 129	0.61 214	0.40 214	0.92 160	1.05 308	1.19 363	0.68 152	0.93 308	0.44 139	1.67 386	0.39 182	0.15 49	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.14 79

Patchmatch Stereo++	0.55 220	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216
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
DeepStereo_RVC	0.55 220	0.29 252	0.72 260	0.51 239	0.30 174	0.59 201	0.33 118	1.03 211	0.70 175	1.16 345	0.93 220	0.83 264	0.94 403	0.96 202	0.54 306	0.21 289	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.24 343	0.24 361

iRAFT	0.55 220	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

CRE-IMP	0.55 220	0.30 272	0.74 289	0.52 260	0.29 149	0.79 328	0.25 50	1.04 217	0.72 181	1.09 295	0.95 223	0.81 252	0.57 236	1.10 248	0.50 281	0.21 289	0.14 196	0.23 315	0.19 249	0.28 401	0.22 327

sAnonymous2	0.55 220	0.56 495	1.46 507	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 566	0.56 543

CroCo_RVC	0.55 220	0.56 495	1.46 507	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 566	0.56 543

GMStereo	0.55 220	0.45 452	0.94 385	0.50 206	0.32 222	0.64 231	0.43 253	1.00 199	1.40 500	0.82 219	0.73 171	0.51 134	0.45 143	0.85 169	0.55 310	0.24 362	0.15 257	0.20 205	0.21 330	0.31 431	0.24 361
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 229	0.27 192	0.60 178	0.47 146	0.74 512	0.68 267	0.43 253	1.83 465	1.04 303	0.59 168	0.62 134	0.51 134	0.47 160	1.33 307	0.57 317	0.18 166	0.21 412	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.15 119

AIO-test1	0.56 229	0.25 133	0.55 143	0.64 426	0.78 527	0.80 337	0.36 154	1.18 277	1.34 469	0.57 158	0.88 210	0.61 192	0.50 191	1.12 255	0.35 136	0.17 119	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.18 150	0.23 347

rvit_0105_4	0.56 229	0.38 416	1.06 431	0.66 446	0.38 315	0.53 161	0.53 351	0.84 136	1.17 384	0.56 157	0.61 132	0.72 226	0.59 246	0.98 212	0.45 240	0.32 473	0.33 518	0.29 435	0.25 409	0.29 412	0.23 347

H2IRNET	0.56 229	0.26 159	0.66 216	0.47 146	0.35 265	0.41 54	0.26 62	0.92 160	1.17 384	0.61 172	1.28 374	1.08 362	0.86 366	0.99 217	0.63 343	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.25 409	0.21 278	0.18 216

ACVNet-DCA	0.56 229	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

riskmin	0.56 229	0.27 192	0.60 178	0.43 78	0.31 200	0.83 354	0.42 235	1.14 265	1.04 303	0.73 197	0.75 177	1.11 378	1.01 437	0.81 154	0.51 286	0.20 256	0.14 196	0.24 335	0.15 135	0.24 343	0.25 373

MIPNet	0.56 229	0.28 217	0.94 385	0.49 194	0.33 243	0.66 256	0.38 186	1.35 324	1.08 323	1.06 285	0.92 217	0.60 187	0.79 328	0.73 122	0.52 293	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

iGMRVC	0.56 229	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.38 186	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.52 355	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

WQFJX1	0.57 237	0.26 159	0.54 132	0.48 174	0.72 504	0.68 267	0.47 302	2.46 577	0.71 179	0.54 153	0.50 91	0.53 147	0.51 197	1.36 318	0.60 332	0.18 166	0.20 388	0.20 205	0.16 177	0.20 233	0.20 289

AIO-test2	0.57 237	0.28 217	0.63 191	0.61 396	0.58 458	0.79 328	0.51 332	1.18 277	1.40 500	0.63 176	1.15 323	0.51 134	0.43 129	1.09 245	0.35 136	0.21 289	0.17 327	0.26 393	0.30 480	0.20 233	0.19 257

MIM_Stereo	0.57 237	0.24 105	0.92 379	0.46 132	0.30 174	0.54 169	0.28 75	1.27 308	0.75 188	1.00 267	1.16 328	0.93 308	0.53 209	1.45 342	0.61 336	0.16 72	0.16 296	0.20 205	0.19 249	0.17 112	0.14 79

qqq	0.57 237	0.34 372	0.71 254	0.47 146	0.27 104	0.64 231	0.62 417	1.42 339	0.78 206	0.80 211	0.92 217	0.95 320	0.77 317	0.88 178	0.59 324	0.21 289	0.20 388	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

ADStereo(finetuned)	0.57 237	0.24 105	1.06 431	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.35 138	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	1.20 485	0.84 164	0.51 286	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

R-Stereo Train	0.57 237	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 512	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190

RAFT-Stereo	0.57 237	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 512	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 244	0.27 192	0.57 161	0.40 51	0.24 47	1.09 431	0.32 107	0.79 106	0.53 109	0.65 180	1.07 277	0.58 178	0.80 334	2.47 476	0.80 403	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.16 80	0.17 190

rvit_0105_5	0.58 244	0.39 421	1.05 427	0.66 446	0.37 298	0.58 194	0.56 383	0.94 175	1.18 391	0.64 178	0.68 152	0.75 232	0.63 269	0.88 178	0.50 281	0.32 473	0.32 513	0.30 448	0.27 438	0.28 401	0.25 373

RAFT+CT+SA	0.58 244	0.29 252	0.60 178	0.66 446	0.37 298	0.42 62	0.55 375	1.27 308	1.03 298	0.70 189	1.22 348	0.60 187	0.70 292	1.64 380	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.22 359	0.21 278	0.18 216

IPLGR	0.58 244	0.27 192	1.14 456	0.48 174	0.28 129	0.65 247	0.33 118	1.22 298	1.13 356	1.18 359	1.05 271	0.69 219	0.66 282	0.96 202	0.52 293	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.18 216

AFF-stereo	0.58 244	0.25 133	0.64 198	0.46 132	0.29 149	0.34 24	0.38 186	1.15 268	1.14 359	1.17 354	1.60 476	1.10 374	0.71 297	0.97 210	0.43 222	0.13 23	0.11 32	0.19 163	0.19 249	0.17 112	0.14 79

dd	0.59 249	0.48 463	0.97 397	0.55 319	0.32 222	0.64 231	0.47 302	1.02 206	1.34 469	0.78 206	0.86 204	0.58 178	0.54 214	1.01 222	0.86 420	0.28 443	0.18 350	0.26 393	0.19 249	0.32 440	0.24 361

PFNet+	0.59 249	0.28 217	0.77 310	0.53 279	0.30 174	0.59 201	0.31 97	0.92 160	1.14 359	1.33 441	1.10 293	0.79 246	0.57 236	1.31 299	0.49 275	0.25 390	0.17 327	0.28 424	0.26 427	0.21 278	0.25 373

AnonymousM	0.59 249	1.11 570	0.41 35	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.47 302	1.05 225	0.64 142	0.98 259	0.63 137	0.67 212	0.43 129	0.59 66	0.41 199	0.20 256	0.15 257	1.84 594	0.84 583	0.14 29	0.13 44

GANet-ADL	0.60 252	0.35 392	0.72 260	0.64 426	0.40 335	0.68 267	0.51 332	1.49 358	1.12 344	0.95 250	1.08 282	0.91 298	0.57 236	0.76 133	0.55 310	0.26 413	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.23 328	0.25 373

TRStereo	0.60 252	0.60 513	0.97 397	0.74 504	0.67 491	0.46 90	0.38 186	1.85 470	0.89 237	0.79 209	0.80 195	0.88 286	0.39 107	1.10 248	0.41 199	0.23 345	0.15 257	0.23 315	0.24 395	0.17 112	0.15 119

NRIStereo	0.60 252	0.29 252	0.69 237	0.53 279	0.28 129	0.63 227	0.33 118	1.08 246	0.87 230	1.14 329	0.87 208	0.91 298	0.59 246	2.24 455	0.49 275	0.20 256	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.21 278	0.17 190

RALAANet	0.60 252	0.33 348	0.87 354	0.62 407	0.50 406	0.69 273	0.31 97	1.21 290	1.06 312	1.09 295	1.16 328	0.88 286	0.46 150	1.22 277	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.17 190

111	0.60 252	0.23 83	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.72 287	0.42 235	1.18 277	1.41 506	0.80 211	1.38 414	1.10 374	0.79 328	0.96 202	0.58 321	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.19 257

FENet	0.60 252	0.28 217	0.63 191	0.54 295	0.33 243	0.83 354	0.38 186	1.27 308	1.07 317	1.00 267	0.86 204	0.99 336	0.85 358	0.96 202	0.68 360	0.22 318	0.15 257	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.23 347

test_sample1	0.61 258	0.29 252	0.75 293	0.50 206	0.31 200	0.76 309	0.48 314	1.59 390	0.84 223	0.90 236	0.94 222	0.88 286	0.95 408	1.16 264	0.67 356	0.22 318	0.18 350	0.20 205	0.19 249	0.21 278	0.21 309

MyStereo06	0.61 258	0.28 217	0.95 389	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.78 447	0.67 162	1.03 280	1.12 306	1.13 384	0.56 226	0.78 141	0.41 199	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

ACRE	0.61 258	0.33 348	1.01 411	0.58 356	0.49 399	0.75 302	0.47 302	1.06 238	0.95 259	1.37 453	1.55 463	0.62 196	0.46 150	0.83 159	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.21 309

Anonymous3	0.61 258	0.44 445	1.11 448	0.59 369	0.49 399	0.93 388	0.65 426	0.93 169	0.81 214	0.72 196	0.88 210	0.65 205	0.69 287	1.06 236	0.53 300	0.35 499	0.30 499	0.26 393	0.26 427	0.31 431	0.27 407

test_sample2	0.62 262	0.29 252	0.74 289	0.50 206	0.28 129	0.80 337	0.61 414	1.61 397	1.00 288	0.88 233	0.99 238	0.94 311	0.83 351	1.16 264	0.51 286	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.22 327

tt1	0.62 262	0.32 325	0.51 108	0.54 295	0.26 78	1.16 445	0.48 314	0.95 180	2.47 577	0.57 158	0.77 182	0.49 124	0.81 338	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.15 135	0.19 194	0.20 289

CIPLG	0.62 262	0.33 348	0.96 395	0.58 356	0.50 406	0.75 302	0.48 314	1.05 225	0.96 264	1.40 466	1.57 471	0.64 202	0.48 174	0.89 183	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

IPLGR_C	0.62 262	0.33 348	0.99 401	0.58 356	0.49 399	0.76 309	0.48 314	1.10 251	0.96 264	1.40 466	1.56 467	0.62 196	0.48 174	0.80 148	0.71 370	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

HHNet	0.62 262	0.26 159	0.63 191	0.43 78	0.45 376	0.50 131	0.58 398	1.07 240	1.01 291	1.25 394	2.23 546	0.70 222	0.61 258	1.07 240	0.47 261	0.20 256	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.30 438

Pruner-Stereo	0.62 262	0.29 252	0.70 243	0.61 396	0.31 200	0.63 227	0.43 253	1.17 272	0.99 283	1.53 494	1.08 282	0.95 320	0.55 220	1.35 313	0.51 286	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.21 278	0.23 347

DIP-Stereo	0.62 262	0.30 272	0.83 335	0.48 174	0.36 279	0.95 392	0.33 118	2.37 570	0.67 162	1.25 394	1.00 242	0.68 214	0.51 197	0.91 186	0.61 336	0.18 166	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.19 194	0.19 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 269	0.34 372	0.82 330	0.62 407	0.65 484	0.81 346	0.41 231	1.44 346	1.07 317	0.86 231	1.14 315	0.61 192	0.69 287	0.80 148	0.53 300	0.28 443	0.19 368	0.47 538	0.21 330	0.35 456	0.25 373

rvit_0105_3	0.63 269	0.44 445	1.08 440	0.72 492	0.40 335	0.64 231	0.71 448	1.03 211	1.17 384	0.82 219	0.70 162	0.80 248	0.70 292	0.91 186	0.56 314	0.35 499	0.34 520	0.34 488	0.32 495	0.27 382	0.28 419

mmm	0.63 269	0.35 392	0.72 260	0.51 239	0.30 174	0.86 367	0.54 357	1.59 390	0.86 225	1.07 288	1.38 414	0.79 246	0.75 306	0.91 186	0.58 321	0.22 318	0.18 350	0.29 435	0.25 409	0.25 356	0.23 347

HH	0.63 269	0.30 272	0.77 310	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 491	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

HanStereo	0.63 269	0.30 272	0.77 310	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 491	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

CAS	0.63 269	0.18 3	0.37 8	2.27 596	0.84 541	0.57 191	0.54 357	0.79 106	0.62 133	0.48 119	0.70 162	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 136	2.24 597	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 585

TestStereo1	0.63 269	0.28 217	0.75 293	0.76 511	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

RAFT_CTSACE	0.63 269	0.26 159	0.88 362	0.55 319	0.51 418	0.71 285	0.44 267	0.80 114	0.97 271	0.97 255	1.84 515	1.18 392	0.68 284	1.47 348	0.36 148	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.20 233	0.14 79

SA-5K	0.63 269	0.28 217	0.75 293	0.76 511	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

ICVP	0.63 269	0.33 348	0.57 161	0.61 396	0.40 335	0.80 337	0.58 398	1.61 397	0.89 237	0.90 236	1.24 354	0.88 286	0.73 302	0.72 117	0.88 422	0.29 454	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.24 343	0.27 407
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 269	0.26 159	1.90 542	0.81 524	0.67 491	0.43 73	0.23 37	1.03 211	0.58 120	0.65 180	1.56 467	1.41 446	0.39 107	1.28 293	0.35 136	0.20 256	0.14 196	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.14 79

ACVNet	0.63 269	0.31 308	0.54 132	0.54 295	0.36 279	0.80 337	0.46 294	1.37 327	1.07 317	0.93 243	1.30 378	1.08 362	0.85 358	0.80 148	0.94 433	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.18 216

HI	0.64 281	0.32 325	0.68 225	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 428	1.43 427	1.62 486	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

CoSv	0.64 281	0.32 325	0.68 225	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 428	1.43 427	1.62 486	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

rvit_stereo_0075_2	0.64 281	0.46 454	1.05 427	0.66 446	0.66 487	0.53 161	0.48 314	1.20 289	1.12 344	0.76 198	0.92 217	0.78 242	0.53 209	1.03 226	0.59 324	0.37 507	0.28 484	0.40 521	0.31 487	0.37 467	0.32 455

cc1	0.64 281	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 590	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.19 194	0.19 257

GwcNet-ADL	0.64 281	0.31 308	0.79 321	0.56 333	0.41 343	0.60 208	0.58 398	1.41 337	1.26 433	1.08 289	1.13 311	0.91 298	0.60 249	1.04 232	0.78 393	0.27 429	0.18 350	0.18 134	0.18 224	0.25 356	0.29 425

RAFT	0.64 281	0.30 272	0.73 272	0.59 369	0.33 243	0.68 267	0.58 398	1.04 217	0.76 197	1.08 289	1.19 340	1.65 497	0.93 398	1.06 236	0.56 314	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.24 395	0.22 302	0.17 190

TestStereo	0.64 281	0.39 421	0.71 254	0.51 239	0.27 104	0.56 186	0.42 235	1.03 211	0.91 246	0.80 211	1.00 242	0.68 214	0.52 203	3.25 505	0.45 240	0.22 318	0.15 257	0.24 335	0.18 224	0.27 382	0.16 157

DN-CSS_ROB	0.64 281	0.32 325	1.05 427	0.55 319	0.40 335	0.54 169	0.45 287	1.21 290	0.93 254	1.03 280	1.47 442	0.69 219	0.63 269	1.76 406	0.49 275	0.18 166	0.14 196	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.20 289

Hybrid-DGEV-03	0.65 289	0.26 159	0.56 150	0.53 279	0.36 279	0.73 292	0.39 201	0.89 149	1.15 371	1.73 527	2.52 561	0.84 273	0.56 226	0.97 210	0.44 225	0.18 166	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.14 79

Hybrid-DGEV-2	0.65 289	0.31 308	0.73 272	0.60 381	0.37 298	1.08 425	0.28 75	1.45 351	1.40 500	1.32 432	0.85 202	1.03 350	1.01 437	1.05 234	0.48 266	0.18 166	0.15 257	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.15 119

MyStereo8	0.65 289	0.29 252	1.00 407	0.58 356	0.49 399	0.91 377	0.35 138	1.18 277	1.31 458	1.16 345	1.27 368	0.90 295	0.64 273	0.72 117	0.95 437	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.18 224	0.22 302	0.26 397

StereoVision	0.65 289	0.34 372	0.86 343	0.59 369	0.40 335	0.50 131	0.41 231	1.09 248	0.93 254	0.71 191	2.50 560	0.82 257	0.57 236	1.03 226	0.49 275	0.25 390	0.28 484	0.29 435	0.28 459	0.36 463	0.20 289

CASS	0.65 289	0.34 372	0.72 260	0.56 333	0.27 104	0.78 322	0.42 235	1.59 390	0.86 225	1.30 418	1.25 358	0.87 282	0.84 355	0.84 164	0.54 306	0.35 499	0.19 368	0.26 393	0.21 330	0.28 401	0.42 501
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 289	0.30 272	0.75 293	0.67 458	0.50 406	0.92 384	0.52 343	1.39 334	1.12 344	0.76 198	1.11 299	1.00 337	0.90 383	1.53 359	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.23 315	0.22 359	0.21 278	0.19 257

iRaft-Stereo_20w	0.65 289	0.31 308	1.00 407	0.47 146	0.34 261	0.73 292	0.30 90	2.96 587	0.70 175	1.15 335	1.14 315	0.76 236	0.65 279	1.11 251	0.38 171	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.18 216

EAI-Stereo	0.65 289	0.28 217	0.69 237	0.53 279	0.27 104	0.60 208	0.40 214	2.28 561	0.64 142	0.71 191	3.18 574	0.57 172	0.43 129	1.06 236	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.17 203	0.17 112	0.17 190

HITNet	0.65 289	0.40 428	0.77 310	0.48 174	0.24 47	1.05 419	0.49 324	1.76 439	1.02 294	1.18 359	1.18 333	0.89 294	0.80 334	0.85 169	0.79 399	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.17 203	0.29 412	0.15 119
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
MyStereo05	0.66 298	0.28 217	1.07 436	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.34 321	1.41 506	1.15 335	0.91 215	0.77 238	0.80 334	1.41 337	0.63 343	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

PCWNet_CMD	0.66 298	0.32 325	0.88 362	0.49 194	0.37 298	0.78 322	0.40 214	1.42 339	1.31 458	1.16 345	1.31 384	1.25 409	0.62 264	0.89 183	0.57 317	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.19 249	0.40 484	0.25 373

ToySt	0.66 298	0.33 348	1.23 466	0.51 239	0.33 243	0.86 367	0.68 439	1.10 251	0.97 271	0.84 224	1.08 282	1.25 409	0.94 403	1.01 222	0.74 377	0.19 215	0.19 368	0.24 335	0.24 395	0.27 382	0.23 347

DisPM	0.66 298	0.28 217	0.72 260	0.61 396	0.35 265	0.62 223	0.45 287	1.02 206	0.99 283	1.56 504	1.10 293	0.80 248	0.59 246	2.37 466	0.41 199	0.23 345	0.14 196	0.23 315	0.21 330	0.20 233	0.25 373

SA	0.66 298	0.30 272	0.82 330	0.61 396	0.30 174	0.58 194	0.38 186	1.44 346	1.30 454	0.96 252	1.36 407	0.66 209	0.95 408	1.85 416	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.25 374	0.23 382	0.21 278	0.17 190

CFNet_pseudo	0.66 298	0.32 325	0.86 343	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.24 405	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.33 478	0.19 249	0.36 463	0.25 373

GES	0.66 298	0.34 372	0.90 372	0.59 369	0.38 315	0.94 389	0.57 394	2.11 531	0.86 225	1.02 276	1.11 299	0.66 209	0.79 328	0.99 217	0.61 336	0.27 429	0.19 368	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.30 438

MSMDNet	0.66 298	0.32 325	0.87 354	0.49 194	0.37 298	0.79 328	0.40 214	1.43 345	1.31 458	1.15 335	1.31 384	1.24 405	0.63 269	0.88 178	0.57 317	0.21 289	0.16 296	0.26 393	0.19 249	0.39 480	0.24 361

ccs_rob	0.66 298	0.33 348	0.86 343	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.23 403	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.35 496	0.20 285	0.37 467	0.25 373

MyStereo04	0.67 307	0.29 252	1.07 436	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.50 362	1.40 500	0.91 240	0.91 215	0.74 229	0.86 366	1.52 355	0.62 339	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

xx1	0.67 307	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 590	0.58 160	0.79 190	0.95 320	0.77 317	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

GMStereo_Zeroshot	0.67 307	0.61 515	1.01 411	0.64 426	0.37 298	0.84 363	0.35 138	1.05 225	1.12 344	1.12 311	1.06 273	1.27 417	0.54 214	1.19 272	0.59 324	0.32 473	0.17 327	0.31 454	0.18 224	0.52 531	0.22 327

DMCA	0.67 307	0.34 372	0.90 372	0.51 239	0.44 368	0.86 367	0.47 302	1.42 339	1.02 294	1.17 354	1.12 306	1.23 403	0.75 306	0.78 141	0.95 437	0.25 390	0.19 368	0.27 409	0.19 249	0.24 343	0.27 407

test_sample3	0.68 311	0.32 325	0.88 362	0.52 260	0.30 174	0.97 402	0.52 343	1.86 473	1.15 371	1.08 289	1.11 299	0.88 286	0.71 297	1.17 268	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.25 374	0.25 409	0.25 356	0.25 373

raft_robust	0.68 311	0.30 272	0.64 198	0.52 260	0.26 78	0.54 169	0.35 138	1.33 316	1.24 425	1.16 345	1.07 277	0.60 187	0.54 214	3.58 515	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.16 157

test_sample5	0.69 313	0.34 372	0.87 354	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.11 309	1.25 358	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

test_sample4	0.69 313	0.33 348	0.91 375	0.51 239	0.30 174	0.92 384	0.52 343	1.87 476	1.15 371	1.14 329	1.18 333	0.87 282	0.75 306	1.18 270	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.26 427	0.26 368	0.25 373

IPLG	0.69 313	0.27 192	0.97 397	0.51 239	0.43 359	0.79 328	0.33 118	1.21 290	1.06 312	1.30 418	1.10 293	0.52 142	0.55 220	3.16 503	0.63 343	0.16 72	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

UCFNet_RVC	0.69 313	0.35 392	0.49 92	0.64 426	0.39 325	0.85 366	0.58 398	1.75 433	1.14 359	0.97 255	1.19 340	1.17 389	0.93 398	0.99 217	0.62 339	0.28 443	0.20 388	0.34 488	0.31 487	0.32 440	0.27 407

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 317	3.18 617	2.55 568	0.39 40	0.23 31	0.44 80	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 93	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 56	0.29 52	1.35 591	0.10 9	0.22 275	0.19 249	0.46 514	1.31 590

DualNet	0.70 317	0.34 372	0.87 354	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.14 329	1.33 393	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

CFNet_ucs	0.70 317	0.33 348	0.88 362	0.50 206	0.43 359	0.74 297	0.44 267	1.60 394	1.29 448	1.22 376	1.54 461	1.09 372	0.63 269	0.99 217	0.59 324	0.25 390	0.20 388	0.37 507	0.21 330	0.40 484	0.28 419

IER	0.70 317	0.31 308	1.02 418	0.48 174	0.52 430	1.34 476	0.51 332	1.17 272	0.99 283	1.23 382	1.34 400	1.12 379	1.11 464	0.99 217	0.71 370	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.21 330	0.20 233	0.19 257

HCRNet	0.70 317	0.39 421	0.73 272	0.60 381	0.59 466	0.76 309	0.35 138	1.22 298	1.13 356	1.02 276	0.99 238	1.02 346	0.76 314	2.19 452	0.70 364	0.28 443	0.19 368	0.28 424	0.23 382	0.25 356	0.23 347

SFCPSM	0.70 317	0.28 217	1.02 418	0.51 239	0.38 315	1.37 479	0.66 431	2.00 510	1.03 298	1.17 354	1.21 346	0.82 257	0.78 324	1.03 226	0.53 300	0.21 289	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.21 278	0.19 257

AdaStereo	0.70 317	0.43 442	0.75 293	0.73 500	0.37 298	0.92 384	0.53 351	1.85 470	1.18 391	1.12 311	1.23 352	1.07 361	0.65 279	0.96 202	0.63 343	0.31 466	0.15 257	0.32 469	0.21 330	0.29 412	0.22 327
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.
test_sample6	0.71 324	0.34 372	0.87 354	0.52 260	0.30 174	0.82 348	0.58 398	1.79 453	1.15 371	1.14 329	1.33 393	0.91 298	0.79 328	1.31 299	0.74 377	0.27 429	0.21 412	0.27 409	0.29 471	0.28 401	0.27 407

BSDual-CNN	0.71 324	0.32 325	0.68 225	0.54 295	0.44 368	1.27 464	0.65 426	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

DFGA-Net	0.72 326	0.40 428	1.40 490	0.52 260	0.45 376	0.83 354	0.44 267	1.28 312	1.08 323	0.99 262	1.19 340	0.70 222	0.55 220	2.14 444	1.16 471	0.18 166	0.16 296	0.24 335	0.23 382	0.27 382	0.25 373

rvit_105_1	0.72 326	0.52 480	1.01 411	0.78 516	0.49 399	0.75 302	0.87 490	1.12 260	1.18 391	0.99 262	0.79 190	0.90 295	0.77 317	1.26 288	0.75 382	0.41 521	0.36 536	0.36 504	0.41 532	0.30 422	0.33 461

DCVSM-stereo	0.72 326	0.35 392	0.76 303	0.55 319	0.42 348	0.73 292	0.38 186	1.21 290	1.02 294	1.79 535	1.04 269	1.62 486	1.03 445	1.04 232	0.79 399	0.24 362	0.27 477	0.29 435	0.24 395	0.30 422	0.36 477

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 326	0.35 392	1.70 527	0.49 194	0.56 446	0.63 227	0.38 186	2.41 573	0.65 157	0.77 203	1.07 277	1.82 518	0.95 408	0.93 195	0.43 222	0.20 256	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.28 401	0.26 397

qqq1	0.72 326	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

fff1	0.72 326	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ffm	0.72 326	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 577	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

anonymousa	0.72 326	0.27 192	0.75 293	0.47 146	0.63 479	1.43 492	0.45 287	1.24 304	0.89 237	1.28 403	1.75 505	1.62 486	1.13 471	0.69 105	0.59 324	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.25 409	0.20 233	0.18 216

Sa-1000	0.72 326	0.29 252	0.76 303	0.59 369	0.30 174	0.73 292	0.37 176	1.62 401	1.33 466	1.28 403	2.04 536	0.86 278	0.75 306	1.84 413	0.38 171	0.19 215	0.14 196	0.25 374	0.23 382	0.20 233	0.16 157

psmg	0.72 326	0.32 325	0.68 225	0.50 206	0.44 368	1.48 496	0.75 457	1.94 498	0.98 276	1.21 371	1.33 393	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.19 368	0.25 374	0.25 409	0.23 328	0.22 327

UDGNet	0.72 326	1.17 576	0.80 326	0.77 514	0.41 343	0.77 317	0.38 186	0.97 189	1.34 469	0.81 215	0.88 210	0.71 225	0.60 249	1.21 276	0.54 306	0.52 550	0.19 368	1.02 584	0.26 427	0.71 560	0.31 448

PSMNet-ADL	0.72 326	0.35 392	0.62 188	0.69 474	0.46 388	1.14 437	0.44 267	1.37 327	1.01 291	0.83 221	1.17 331	1.33 431	0.96 415	1.43 338	0.95 437	0.33 482	0.22 433	0.21 242	0.23 382	0.27 382	0.29 425

LCNet	0.72 326	0.28 217	0.52 117	0.55 319	0.31 200	0.69 273	0.54 357	1.00 199	0.88 234	1.19 363	1.34 400	0.97 328	1.34 509	2.56 479	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.27 382	0.73 568

GANet-RSSM	0.72 326	0.28 217	0.63 191	0.64 426	0.58 458	0.80 337	0.58 398	1.89 482	1.08 323	1.04 283	1.25 358	1.15 387	1.04 447	1.49 350	0.62 339	0.25 390	0.19 368	0.22 275	0.22 359	0.22 302	0.21 309

PSMNet-RSSM	0.72 326	0.30 272	0.61 182	0.63 417	0.42 348	0.73 292	0.56 383	1.92 492	1.10 338	1.09 295	1.37 409	1.22 398	0.98 425	1.28 293	0.72 373	0.27 429	0.19 368	0.27 409	0.29 471	0.24 343	0.24 361

CFNet-ft	0.72 326	0.32 325	0.54 132	0.66 446	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 478	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

CFNet_RVC	0.72 326	0.32 325	0.54 132	0.66 446	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 478	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

MLCV	0.72 326	0.34 372	1.10 446	0.51 239	0.23 31	0.91 377	0.39 201	1.33 316	1.23 419	1.46 479	1.55 463	1.01 344	0.64 273	1.95 426	0.80 403	0.18 166	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.17 190

G2L-ROB	0.73 344	0.25 133	0.76 303	0.54 295	0.39 325	0.95 392	0.66 431	1.66 411	1.09 331	1.24 389	1.02 256	1.64 494	0.71 297	1.63 378	1.02 449	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.20 233	0.22 327

G2L-Stereo_test	0.73 344	0.27 192	0.74 289	0.49 194	0.40 335	0.90 373	0.81 477	1.53 376	1.14 359	1.28 403	1.27 368	1.52 472	0.72 300	1.62 376	0.94 433	0.19 215	0.14 196	0.16 66	0.15 135	0.18 150	0.19 257

CoDeX	0.73 344	0.29 252	0.93 381	0.54 295	0.36 279	1.14 437	0.61 414	2.34 567	1.17 384	1.16 345	1.25 358	0.91 298	0.87 371	1.33 307	0.64 347	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.18 216

cf-r	0.73 344	0.30 272	0.77 310	0.55 319	0.63 479	0.78 322	0.48 314	1.79 453	1.15 371	1.13 326	1.26 365	1.43 448	0.87 371	1.40 335	0.85 418	0.25 390	0.18 350	0.22 275	0.23 382	0.19 194	0.19 257

BEATNet_4x	0.73 344	0.49 466	1.17 460	0.53 279	0.26 78	1.03 416	0.55 375	1.82 460	1.06 312	1.21 371	1.22 348	0.96 326	0.91 386	1.01 222	1.06 453	0.21 289	0.14 196	0.24 335	0.19 249	0.37 467	0.21 309

Select-FE	0.74 349	0.39 421	1.56 517	0.55 319	0.46 388	0.40 48	0.22 26	1.86 473	0.68 169	1.05 284	1.31 384	1.82 518	1.74 546	1.11 251	0.38 171	0.21 289	0.16 296	0.21 242	0.25 409	0.19 194	0.31 448

test_sample7	0.74 349	0.37 409	0.76 303	0.52 260	0.35 265	0.91 377	0.67 435	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.31 466	0.28 484	0.32 469	0.31 487	0.33 449	0.29 425

gwcnet-sp	0.74 349	0.33 348	1.44 500	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 418	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

scenet	0.74 349	0.33 348	1.44 500	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 418	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

ssnet	0.74 349	0.33 348	1.44 500	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 418	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

BUS	0.74 349	0.32 325	0.68 225	0.54 295	0.44 368	2.34 563	0.42 235	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.03 350	0.62 264	0.91 186	0.70 364	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

GMM-Stereo	0.74 349	0.25 133	0.59 174	0.54 295	0.34 261	0.72 287	0.99 520	1.01 205	0.87 230	1.36 450	1.78 508	1.12 379	0.81 338	2.09 439	0.46 254	0.18 166	0.12 64	0.25 374	0.25 409	0.20 233	0.85 574

DMCA-RVC	0.74 349	0.40 428	1.27 475	0.66 446	0.49 399	0.77 317	0.47 302	1.35 324	1.01 291	1.53 494	1.01 248	1.29 423	0.82 343	1.31 299	0.78 393	0.27 429	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.32 440	0.24 361

DeepPruner_ROB	0.74 349	0.48 463	0.87 354	0.57 350	0.44 368	0.79 328	0.54 357	1.73 425	0.96 264	1.38 459	1.27 368	1.24 405	0.73 302	1.43 338	0.73 376	0.34 492	0.28 484	0.27 409	0.26 427	0.31 431	0.31 448

SMFormer	0.75 358	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.24 361

tta	0.75 358	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.18 150	0.18 216

KYRaft	0.75 358	0.28 217	0.62 188	0.56 333	0.29 149	0.67 260	0.86 488	0.94 175	0.84 223	1.62 516	2.21 545	1.16 388	1.02 443	1.57 367	0.40 190	0.20 256	0.13 138	0.22 275	0.28 459	0.20 233	1.02 580

Prome-Stereo	0.75 358	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.32 222	0.59 201	0.97 515	0.89 149	0.88 234	1.45 477	2.46 558	0.91 298	1.41 514	1.58 369	0.44 225	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.20 233	0.92 576

acv_ft	0.75 358	0.31 308	0.95 389	0.70 480	0.86 548	1.24 460	0.53 351	1.44 346	1.07 317	1.24 389	1.30 378	1.08 362	0.92 389	0.80 148	1.34 494	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.21 278	0.18 216

iResNet	0.75 358	0.40 428	1.36 488	0.67 458	0.29 149	0.92 384	0.59 407	1.52 370	1.25 428	1.28 403	1.48 447	0.94 311	0.76 314	1.62 376	0.78 393	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.15 135	0.22 302	0.23 347

PAM	0.76 364	0.29 252	1.08 440	0.52 260	0.33 243	1.38 482	0.39 201	2.01 514	0.67 162	1.06 285	0.96 226	2.89 575	1.43 516	0.86 173	0.35 136	0.19 215	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.20 289

AASNet	0.76 364	0.35 392	0.91 375	0.79 518	0.81 537	1.14 437	0.56 383	2.02 518	1.08 323	1.22 376	1.24 354	0.93 308	0.76 314	0.77 136	1.16 471	0.27 429	0.23 445	0.24 335	0.20 285	0.28 401	0.24 361

PAM_32	0.77 366	0.28 217	1.03 422	0.52 260	0.30 174	1.32 472	0.35 138	1.97 505	0.65 157	1.02 276	1.06 273	3.05 576	1.49 526	0.96 202	0.36 148	0.19 215	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.19 194	0.19 257

NINENet	0.77 366	0.37 409	0.78 318	0.62 407	0.51 418	2.34 563	0.42 235	1.83 465	1.04 303	1.14 329	1.23 352	1.03 350	0.62 264	1.24 284	0.70 364	0.28 443	0.23 445	0.31 454	0.21 330	0.26 368	0.25 373

hknet	0.77 366	0.32 325	0.95 389	0.54 295	0.38 315	1.27 464	0.65 426	2.16 541	1.07 317	1.20 367	1.11 299	1.59 482	0.81 338	1.37 320	0.66 353	0.22 318	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

ARAFT	0.77 366	0.36 402	1.49 514	0.51 239	0.31 200	0.90 373	0.82 479	1.90 485	1.06 312	1.62 516	1.24 354	1.02 346	0.64 273	1.84 413	0.50 281	0.18 166	0.14 196	0.28 424	0.27 438	0.17 112	0.16 157

psm_up	0.77 366	0.34 372	0.70 243	0.66 446	0.58 458	1.05 419	0.92 503	1.52 370	1.12 344	1.26 398	1.16 328	1.31 428	1.23 491	1.20 274	0.81 405	0.25 390	0.29 495	0.31 454	0.27 438	0.27 382	0.25 373

GwcNet-RSSM	0.77 366	0.32 325	1.01 411	0.62 407	0.54 437	0.78 322	0.51 332	1.73 425	1.20 404	1.09 295	1.37 409	1.46 458	0.85 358	1.53 359	1.09 459	0.25 390	0.18 350	0.23 315	0.24 395	0.20 233	0.19 257

iResNet_ROB	0.77 366	0.30 272	0.99 401	0.57 350	0.36 279	0.83 354	0.36 154	2.33 564	1.58 529	1.27 401	1.30 378	1.25 409	0.84 355	1.65 381	0.79 399	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.27 407

DDVS	0.78 373	0.41 435	0.94 385	0.60 381	0.43 359	1.30 469	0.43 253	1.40 336	0.91 246	1.20 367	1.15 323	1.43 448	0.64 273	2.18 450	0.89 425	0.28 443	0.22 433	0.26 393	0.23 382	0.31 431	0.33 461

PSM-softLoss	0.78 373	0.31 308	0.77 310	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

KMStereo	0.78 373	0.31 308	0.77 310	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

STTStereo	0.78 373	0.50 473	1.22 465	0.64 426	0.54 437	0.89 370	0.54 357	1.44 346	1.11 340	1.38 459	1.09 287	1.27 417	0.85 358	1.43 338	0.83 412	0.29 454	0.27 477	0.33 478	0.39 527	0.32 440	0.30 438

PSM-AAD	0.79 377	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.28 129	0.77 317	1.24 548	0.99 195	0.91 246	1.66 521	1.57 471	0.81 252	2.19 574	1.65 381	0.44 225	0.19 215	0.14 196	0.38 510	0.32 495	0.21 278	0.70 565

hitnet-ft	0.79 377	0.35 392	0.57 161	0.58 356	0.42 348	0.96 398	0.46 294	1.47 354	1.33 466	1.19 363	1.22 348	1.81 515	0.98 425	1.66 385	0.94 433	0.33 482	0.28 484	0.34 488	0.27 438	0.35 456	0.31 448

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 377	0.43 442	1.05 427	0.64 426	0.58 458	0.95 392	0.53 351	1.53 376	1.18 391	1.37 453	1.15 323	1.43 448	0.88 376	1.61 375	0.84 415	0.25 390	0.22 433	0.27 409	0.27 438	0.29 412	0.29 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 380	0.28 217	0.73 272	0.70 480	0.51 418	0.95 392	0.60 411	1.78 447	1.23 419	1.36 450	1.37 409	1.82 518	0.81 338	1.32 303	1.13 468	0.26 413	0.17 327	0.19 163	0.20 285	0.24 343	0.25 373

G2L-Stereo	0.80 380	0.32 325	0.95 389	0.60 381	0.42 348	0.78 322	0.69 443	1.50 362	1.09 331	1.33 441	1.14 315	1.45 455	0.72 300	2.45 471	1.10 462	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.21 330	0.20 233	0.26 397

ISRNet	0.80 380	0.33 348	1.07 436	0.81 524	0.66 487	0.60 208	0.34 129	1.19 287	1.13 356	1.59 511	1.53 456	1.35 436	0.77 317	1.27 291	0.94 433	0.39 514	0.34 520	0.43 528	0.38 525	0.34 453	0.49 527

NF-Stereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.02 256	0.82 257	0.57 236	5.40 552	0.48 266	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

OCTAStereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.82 257	0.57 236	5.35 546	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

DRaft	0.80 380	0.24 105	0.70 243	0.45 121	0.30 174	0.97 402	0.53 351	1.05 225	0.97 271	1.78 532	2.02 534	0.80 248	1.74 546	2.73 487	0.72 373	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.21 309

RE-Stereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

TVStereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

UPFNet	0.80 380	0.32 325	0.90 372	0.59 369	0.74 512	1.26 463	0.80 474	1.52 370	1.10 338	1.30 418	1.12 306	1.30 424	0.84 355	1.67 386	1.09 459	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.23 382	0.25 356	0.18 216

iResNetv2_ROB	0.80 380	0.37 409	1.71 529	0.56 333	0.37 298	0.94 389	0.64 424	1.73 425	1.34 469	1.23 382	1.42 423	1.26 413	0.92 389	1.85 416	0.56 314	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.14 111	0.24 343	0.19 257

StereoDRNet-Refined	0.80 380	0.41 435	0.88 362	0.62 407	0.42 348	1.33 474	0.48 314	1.52 370	1.17 384	1.45 477	1.44 432	1.44 453	0.90 383	1.26 288	1.24 480	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.24 395	0.25 356	0.28 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 391	0.36 402	0.82 330	0.54 295	0.31 200	0.80 337	0.47 302	2.17 547	1.67 536	1.13 326	1.13 311	0.94 311	0.86 366	2.46 474	1.00 447	0.26 413	0.23 445	0.28 424	0.27 438	0.28 401	0.36 477

DCRE	0.82 391	0.26 159	0.70 243	0.58 356	0.44 368	0.54 169	0.48 314	0.95 180	0.78 206	0.78 206	7.33 607	0.86 278	0.52 203	0.76 133	0.41 199	0.16 72	0.16 296	0.19 163	0.17 203	0.18 150	0.17 190

SepStereo	0.82 391	0.34 372	1.03 422	0.64 426	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 535	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.30 461	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

GrayStereo	0.82 391	0.26 159	0.58 167	0.63 417	0.37 298	0.76 309	1.86 584	1.11 257	0.87 230	1.99 552	1.89 522	1.08 362	1.82 555	1.39 329	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.21 330	0.18 150	0.39 491

LMCR-Stereo	0.82 391	0.46 454	0.88 362	0.75 508	0.43 359	1.33 474	0.56 383	2.43 575	0.98 276	1.53 494	1.49 449	0.74 229	1.00 435	1.63 378	0.89 425	0.28 443	0.17 327	0.22 275	0.17 203	0.29 412	0.20 289

ac_64	0.82 391	0.29 252	0.81 327	0.71 488	0.60 469	1.05 419	0.54 357	1.99 509	0.92 252	1.18 359	1.06 273	1.99 538	1.08 459	1.94 425	0.97 442	0.27 429	0.22 433	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.19 257

DualNet (step1)	0.83 397	0.49 466	1.13 452	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.57 559	0.28 484	0.62 566	0.67 574	0.45 508	0.42 501

SST-Stereo	0.83 397	0.28 217	0.72 260	0.59 369	0.31 200	0.72 287	0.26 62	1.09 248	0.86 225	1.47 480	1.10 293	1.00 337	0.87 371	5.73 560	0.45 240	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.23 328	0.18 216

RAFT_R40	0.83 397	0.28 217	0.73 272	0.59 369	0.31 200	0.69 273	0.44 267	1.10 251	0.95 259	1.47 480	1.10 293	1.00 337	0.85 358	5.53 554	0.46 254	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.20 285	0.23 328	0.18 216

UNet	0.83 397	0.34 372	1.31 479	0.58 356	0.74 512	1.58 506	0.49 324	1.41 337	1.04 303	1.21 371	1.08 282	1.54 474	1.12 467	1.65 381	1.09 459	0.23 345	0.17 327	0.25 374	0.20 285	0.25 356	0.22 327

FADNet_RVC	0.83 397	0.51 476	1.83 540	0.54 295	0.42 348	1.19 452	0.46 294	1.51 368	1.09 331	0.89 234	1.24 354	0.91 298	0.87 371	2.11 442	1.11 465	0.27 429	0.22 433	0.31 454	0.28 459	0.43 498	0.38 488

DAS	0.84 402	0.34 372	1.03 422	0.64 426	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 535	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.83 489	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

RAFT-345	0.84 402	0.25 133	0.66 216	0.50 206	0.27 104	0.54 169	0.42 235	0.83 129	1.11 340	1.32 432	2.34 551	0.86 278	0.54 214	5.72 559	0.47 261	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.17 203	0.17 112	0.16 157

MMNet	0.84 402	0.32 325	1.09 443	0.60 381	0.59 466	1.85 535	0.49 324	1.51 368	1.27 439	1.37 453	1.15 323	1.26 413	1.18 479	1.67 386	1.22 478	0.19 215	0.18 350	0.23 315	0.22 359	0.25 356	0.21 309

FADNet-RVC-Resample	0.84 402	0.47 459	2.10 551	0.61 396	0.45 376	1.07 424	0.61 414	1.59 390	1.20 404	1.08 289	0.98 236	1.03 350	0.98 425	2.17 447	0.72 373	0.23 345	0.22 433	0.30 448	0.32 495	0.35 456	0.34 466

iRaft-Stereo_5w	0.85 406	0.29 252	0.91 375	0.53 279	0.43 359	0.49 117	0.68 439	0.99 195	0.87 230	0.79 209	1.34 400	1.46 458	0.91 386	5.11 541	1.11 465	0.17 119	0.14 196	0.22 275	0.18 224	0.20 233	0.20 289

SACVNet	0.85 406	0.46 454	0.85 337	0.81 524	0.56 446	0.80 337	0.79 468	1.68 414	1.12 344	1.34 445	1.33 393	1.25 409	0.94 403	2.39 468	0.76 385	0.34 492	0.26 469	0.31 454	0.29 471	0.35 456	0.44 511

ADLNet	0.85 406	0.36 402	0.89 368	0.85 541	0.72 504	1.24 460	0.76 460	1.82 460	1.36 482	1.52 492	1.35 406	1.27 417	0.99 433	1.23 279	1.15 470	0.27 429	0.20 388	0.26 393	0.25 409	0.28 401	0.30 438

delet	0.85 406	0.32 325	0.95 389	0.65 440	0.66 487	1.64 512	0.84 481	1.75 433	1.35 478	1.32 432	1.30 378	1.30 424	0.88 376	1.68 391	1.10 462	0.21 289	0.21 412	0.24 335	0.24 395	0.21 278	0.21 309

HGLStereo	0.85 406	0.38 416	0.94 385	0.80 521	1.03 562	1.17 447	0.58 398	1.52 370	1.20 404	1.19 363	1.62 482	1.13 384	1.20 485	1.80 410	1.06 453	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.21 330	0.23 328	0.27 407

CRFU-Net	0.86 411	0.39 421	1.00 407	0.65 440	0.57 449	1.78 527	0.86 488	2.15 538	0.81 214	1.38 459	1.18 333	1.64 494	1.19 482	1.35 313	0.90 428	0.26 413	0.22 433	0.21 242	0.19 249	0.23 328	0.24 361

dad	0.86 411	0.66 524	1.06 431	0.56 333	0.37 298	0.76 309	0.44 267	1.17 272	1.50 519	1.44 475	1.27 368	1.34 435	0.75 306	2.52 478	0.84 415	0.42 525	0.27 477	0.83 574	0.26 427	0.41 487	0.29 425

AACVNet	0.86 411	0.35 392	0.79 321	0.82 532	0.39 325	0.76 309	0.49 324	1.61 397	0.81 214	1.08 289	1.33 393	1.30 424	0.93 398	4.34 526	0.74 377	0.25 390	0.21 412	0.28 424	0.22 359	0.29 412	0.25 373

DLCB_ROB	0.86 411	0.40 428	0.78 318	0.68 470	0.54 437	1.11 432	0.84 481	1.49 358	1.23 419	1.64 520	1.65 489	1.70 503	0.91 386	1.70 393	1.05 451	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.27 438	0.27 382	0.24 361

HSM-Net_RVC	0.87 415	0.29 252	0.53 124	0.53 279	0.30 174	1.15 443	0.55 375	3.57 596	1.28 444	1.53 494	1.74 502	1.68 500	0.93 398	1.49 350	0.77 391	0.22 318	0.17 327	0.19 163	0.18 224	0.20 233	0.19 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 416	0.36 402	1.02 418	0.62 407	0.38 315	1.32 472	0.97 515	2.07 527	1.34 469	1.37 453	1.18 333	1.54 474	0.92 389	1.10 248	1.65 529	0.30 459	0.27 477	0.30 448	0.28 459	0.27 382	0.26 397

ADLNet2	0.88 416	0.34 372	1.17 460	0.77 514	0.64 482	1.12 435	0.76 460	1.74 430	1.24 425	1.21 371	1.65 489	1.71 504	1.05 451	1.67 386	1.17 474	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.22 359	0.26 368	0.29 425

ASMatch	0.88 416	0.26 159	0.69 237	0.51 239	0.35 265	0.48 105	0.37 176	1.12 260	0.92 252	1.10 303	3.28 575	0.96 326	0.98 425	4.90 538	0.49 275	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.19 249	0.19 194	0.27 407

IRAFT_RVC	0.88 416	0.28 217	0.76 303	0.63 417	0.31 200	0.65 247	1.02 525	1.22 298	0.94 257	1.22 376	1.04 269	1.01 344	0.98 425	5.82 562	0.53 300	0.22 318	0.12 64	0.25 374	0.20 285	0.20 233	0.19 257

FADNet-RVC	0.88 416	0.67 525	1.93 544	0.60 381	0.48 395	0.91 377	0.60 411	1.71 423	1.18 391	0.90 236	0.96 226	1.36 438	0.92 389	2.25 457	1.17 474	0.30 459	0.29 495	0.32 469	0.32 495	0.41 487	0.35 471

GEStereo_RVC	0.90 421	0.37 409	0.99 401	0.64 426	0.50 406	0.95 392	0.79 468	2.42 574	1.17 384	1.16 345	1.11 299	1.26 413	0.92 389	3.24 504	0.90 428	0.29 454	0.19 368	0.23 315	0.20 285	0.27 382	0.29 425

CBMV_ROB	0.90 421	0.44 445	0.63 191	0.51 239	0.37 298	1.25 462	0.49 324	1.77 443	1.27 439	1.41 468	2.00 531	1.33 431	1.08 459	2.17 447	0.76 385	0.43 530	0.42 553	0.47 538	0.44 540	0.41 487	0.36 477

PSMNet_ROB	0.90 421	0.52 480	1.17 460	0.72 492	0.61 472	1.27 464	1.12 537	1.76 439	1.12 344	1.09 295	1.28 374	1.45 455	0.89 382	1.65 381	1.42 512	0.33 482	0.25 463	0.37 507	0.39 527	0.35 456	0.29 425

FTStereo	0.91 424	0.26 159	0.56 150	0.54 295	0.33 243	0.66 256	1.87 585	1.00 199	0.75 188	1.75 529	4.15 585	1.04 354	1.65 539	1.57 367	0.46 254	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.21 330	0.18 150	0.63 556

PFNet	0.91 424	0.26 159	1.10 446	0.63 417	0.32 222	0.64 231	0.56 383	1.17 272	0.99 283	1.47 480	1.08 282	0.98 330	0.69 287	6.62 576	0.54 306	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.19 249	0.20 233	0.17 190

CBFPSM	0.92 426	0.33 348	1.86 541	0.49 194	0.38 315	1.75 520	0.84 481	1.39 334	1.12 344	1.09 295	0.99 238	2.37 557	1.66 543	1.32 303	1.42 512	0.19 215	0.18 350	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.33 461

FADNet	0.92 426	0.61 515	1.81 536	0.62 407	0.55 443	0.96 398	0.57 394	1.78 447	1.33 466	0.93 243	1.01 248	1.36 438	1.01 437	2.71 486	0.75 382	0.33 482	0.34 520	0.31 454	0.34 511	0.59 544	0.40 492

NVstereo2D	0.92 426	0.41 435	1.48 512	0.72 492	0.72 504	1.20 454	0.87 490	1.75 433	1.38 490	0.99 262	1.13 311	1.26 413	0.98 425	2.21 454	0.89 425	0.43 530	0.20 388	0.38 510	0.24 395	0.57 540	0.63 556

DispNO	0.93 429	0.30 272	1.34 487	0.55 319	0.55 443	0.89 370	0.49 324	1.48 356	1.21 410	1.17 354	1.27 368	1.19 393	0.90 383	5.23 544	0.74 377	0.22 318	0.17 327	0.24 335	0.21 330	0.19 194	0.20 289

DSFCA	0.93 429	0.34 372	1.06 431	0.52 260	0.65 484	1.55 503	0.93 507	1.49 358	1.19 399	1.56 504	1.15 323	1.50 467	0.96 415	3.07 498	1.02 449	0.30 459	0.26 469	0.25 374	0.25 409	0.28 401	0.24 361

fast-acv-ft	0.94 431	0.44 445	1.40 490	0.58 356	0.51 418	1.77 525	0.69 443	1.36 326	1.42 509	1.29 409	1.86 518	1.74 508	1.25 495	1.52 355	1.38 500	0.26 413	0.28 484	0.28 424	0.28 459	0.27 382	0.26 397

OMP-Stereo	0.94 431	0.33 348	0.72 260	0.90 556	0.31 200	0.49 117	0.36 154	1.16 270	1.06 312	1.58 510	1.12 306	1.46 458	0.69 287	6.94 584	0.49 275	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.18 224	0.20 233	0.14 79

CBMV	0.95 433	0.44 445	0.66 216	0.53 279	0.35 265	1.53 501	1.63 575	1.69 416	1.42 509	2.00 555	1.60 476	1.43 448	1.17 475	1.59 372	0.99 446	0.34 492	0.34 520	0.39 516	0.33 505	0.33 449	0.32 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 434	0.58 502	0.72 260	0.61 396	0.46 388	1.64 512	0.76 460	1.86 473	1.28 444	1.30 418	1.53 456	0.86 278	0.94 403	3.27 506	0.69 363	0.45 536	0.44 557	0.54 553	0.48 549	0.47 515	0.40 492

TransformOpticalFlow	0.96 434	0.28 217	0.89 368	0.52 260	0.31 200	0.66 256	0.54 357	1.75 433	1.12 344	1.09 295	1.44 432	1.37 441	1.01 437	6.70 581	0.42 212	0.19 215	0.12 64	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.19 257

IIG-Stereo	0.96 434	0.31 308	0.72 260	0.88 551	0.33 243	0.61 214	0.26 62	1.19 287	1.03 298	1.69 524	1.37 409	1.46 458	0.75 306	6.96 586	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.23 315	0.18 224	0.20 233	0.14 79

CFNet	0.96 434	0.36 402	1.01 411	0.62 407	0.42 348	0.99 408	0.47 302	1.90 485	1.32 462	0.99 262	1.39 418	1.10 374	0.86 366	5.58 557	0.79 399	0.23 345	0.17 327	0.28 424	0.27 438	0.26 368	0.21 309

XPNet_ROB	0.96 434	0.49 466	1.09 443	0.72 492	0.57 449	1.11 432	1.14 539	1.66 411	1.23 419	1.85 542	1.39 418	1.64 494	1.11 464	1.80 410	1.42 512	0.38 511	0.30 499	0.33 478	0.29 471	0.37 467	0.34 466

ETE_ROB	0.96 434	0.64 522	1.16 458	0.69 474	0.48 395	1.14 437	1.13 538	1.77 443	1.19 399	1.91 549	1.45 435	1.73 506	1.05 451	1.60 373	1.14 469	0.32 473	0.26 469	0.38 510	0.34 511	0.39 480	0.41 497

CSP-Net	0.97 440	0.38 416	0.83 335	0.53 279	0.41 343	1.63 510	0.77 463	2.00 510	1.05 308	1.25 394	1.20 344	1.33 431	0.83 351	4.93 540	0.85 418	0.32 473	0.22 433	0.20 205	0.20 285	0.23 328	0.25 373

DEmStereo	0.97 440	0.23 83	0.79 321	0.47 146	0.32 222	1.04 418	0.56 383	0.93 169	0.89 237	1.39 465	2.14 542	1.02 346	2.07 569	5.64 558	0.77 391	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.20 289

pcwnet_v2	0.97 440	0.37 409	4.33 585	0.62 407	0.54 437	0.79 328	0.45 287	2.02 518	1.58 529	1.42 474	1.64 487	1.09 372	0.79 328	1.24 284	0.67 356	0.32 473	0.25 463	0.29 435	0.27 438	0.37 467	0.35 471

FINET	0.97 440	0.54 486	1.60 521	0.63 417	0.79 530	1.08 425	1.07 532	1.56 386	2.20 570	1.15 335	1.49 449	0.94 311	0.88 376	2.32 462	1.05 451	0.42 525	0.35 531	0.32 469	0.28 459	0.43 498	0.38 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 444	0.39 421	3.21 577	0.50 206	0.63 479	0.64 231	0.39 201	2.36 568	0.75 188	0.95 250	4.63 590	1.81 515	0.56 226	0.96 202	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.26 427	0.32 440	0.35 471

StereoDRNet	0.98 444	0.47 459	1.70 527	0.76 511	0.94 557	1.51 499	0.91 501	1.92 492	1.32 462	1.61 512	1.13 311	1.47 463	0.97 418	1.75 401	1.46 519	0.28 443	0.23 445	0.29 435	0.27 438	0.35 456	0.27 407

ACV-stereo	0.99 446	0.51 476	1.41 495	0.56 333	0.41 343	2.43 567	0.57 394	1.15 268	1.18 391	0.81 215	1.01 248	3.39 582	2.14 572	1.60 373	1.07 456	0.27 429	0.22 433	0.22 275	0.22 359	0.28 401	0.32 455

iinet-f	0.99 446	0.45 452	3.71 582	0.55 319	0.43 359	1.81 530	0.68 439	1.14 265	1.14 359	1.18 359	1.42 423	1.58 481	1.44 518	1.34 312	1.59 528	0.24 362	0.23 445	0.20 205	0.19 249	0.26 368	0.25 373

GASNet	0.99 446	0.97 558	1.72 530	0.98 565	0.68 497	0.83 354	0.67 435	1.60 394	1.28 444	1.31 428	1.22 348	1.22 398	1.21 488	2.41 469	1.41 508	0.43 530	0.26 469	0.36 504	0.34 511	0.55 537	0.31 448

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 446	0.40 428	1.82 538	0.66 446	0.62 478	2.05 549	0.78 465	1.91 489	1.29 448	1.54 500	1.42 423	1.51 469	1.23 491	1.99 429	1.33 492	0.23 345	0.14 196	0.20 205	0.15 135	0.27 382	0.26 397

PS-NSSS	0.99 446	0.58 502	0.93 381	0.58 356	0.57 449	0.91 377	0.80 474	1.81 459	1.14 359	1.14 329	1.67 494	1.00 337	0.83 351	4.62 531	0.78 393	0.37 507	0.31 505	0.52 547	0.32 495	0.45 508	0.38 488

YMNet	1.00 451	0.54 486	1.40 490	0.81 524	0.85 544	1.87 537	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 518	1.99 529	1.77 512	0.97 418	1.50 352	1.45 516	0.33 482	0.37 538	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

YMNet_1	1.00 451	0.54 486	1.40 490	0.81 524	0.85 544	1.87 537	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 518	1.99 529	1.77 512	0.97 418	1.50 352	1.45 516	0.33 482	0.37 538	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

UGAM-zero	1.00 451	0.30 272	0.93 381	0.47 146	0.30 174	0.57 191	0.25 50	2.25 557	0.63 137	1.01 272	1.10 293	2.73 571	1.85 556	6.26 568	0.40 190	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.17 190

RAFT + AFF	1.00 451	0.42 439	1.09 443	0.67 458	0.50 406	1.22 458	1.24 548	2.24 556	1.19 399	1.30 418	1.56 467	1.17 389	1.49 526	3.44 512	0.83 412	0.21 289	0.25 463	0.30 448	0.26 427	0.27 382	0.27 407

DRN-Test	1.00 451	0.44 445	1.13 452	0.70 480	0.81 537	1.62 509	0.79 468	2.14 536	1.44 512	1.78 532	1.33 393	1.43 448	1.05 451	2.18 450	1.53 525	0.27 429	0.21 412	0.31 454	0.30 480	0.32 440	0.28 419

NCCL2	1.00 451	0.56 495	1.06 431	0.75 508	0.57 449	1.31 471	1.72 576	1.77 443	1.36 482	1.50 489	1.17 331	1.91 527	1.17 475	1.54 361	1.29 488	0.35 499	0.31 505	0.45 533	0.44 540	0.40 484	0.40 492

TCMNet	1.01 457	0.60 513	2.10 551	0.86 543	1.33 585	1.14 437	0.67 435	1.69 416	1.23 419	1.11 309	1.57 471	1.30 424	0.97 418	2.01 431	1.50 523	0.31 466	0.31 505	0.38 510	0.34 511	0.42 492	0.36 477

PA-Net	1.01 457	0.57 499	1.29 477	0.64 426	0.74 512	1.19 452	0.84 481	1.69 416	1.43 511	1.16 345	1.19 340	1.32 429	1.19 482	3.42 510	1.25 481	0.29 454	0.45 561	0.33 478	0.49 552	0.32 440	0.47 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 457	0.59 505	1.16 458	0.67 458	0.51 418	1.63 510	1.26 552	1.69 416	1.38 490	1.81 539	1.37 409	1.94 532	1.02 443	1.58 369	1.38 500	0.37 507	0.27 477	0.43 528	0.37 523	0.43 498	0.37 482

z-ln-s-r	1.02 460	0.55 491	2.09 550	0.52 260	0.55 443	0.78 322	0.87 490	1.47 354	1.34 469	1.12 311	1.62 482	1.37 441	1.06 454	2.62 483	3.32 574	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.21 309

PSMNet-RUCA	1.02 460	0.97 558	1.44 500	1.23 580	1.10 567	1.40 486	0.62 417	1.69 416	1.38 490	0.94 248	1.53 456	0.97 328	0.83 351	1.17 268	0.93 431	0.69 572	0.34 520	0.99 582	0.60 570	0.97 571	0.64 560

THIR-Stereo	1.02 460	0.27 192	0.69 237	0.49 194	0.28 129	0.95 392	1.34 557	1.03 211	0.97 271	1.34 445	1.90 523	1.17 389	1.58 532	6.44 573	0.78 393	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.22 359	0.19 194	0.20 289

Wz-Net-LNSev	1.03 463	0.67 525	2.71 573	0.64 426	0.84 541	1.75 520	1.00 522	1.80 456	1.32 462	1.28 403	1.25 358	1.65 497	1.22 489	1.39 329	1.40 504	0.28 443	0.26 469	0.24 335	0.23 382	0.33 449	0.32 455

RAFT-RH_RVC	1.03 463	0.24 105	0.67 221	0.49 194	0.28 129	0.81 346	0.33 118	0.83 129	1.08 323	2.05 556	4.65 592	1.04 354	0.57 236	5.98 567	0.50 281	0.18 166	0.13 138	0.26 393	0.20 285	0.16 80	0.17 190

DISCO	1.03 463	0.34 372	1.11 448	0.69 474	0.45 376	2.07 550	0.84 481	2.13 532	1.50 519	1.15 335	1.33 393	2.40 559	1.07 458	2.60 481	1.51 524	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.20 285	0.31 431	0.27 407

STrans-v2	1.04 466	0.28 217	0.96 395	0.49 194	0.32 222	0.68 267	0.79 468	2.47 578	1.12 344	1.12 311	1.46 441	1.40 443	1.46 521	6.70 581	0.43 222	0.18 166	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.18 216

APVNet	1.06 467	0.53 485	1.42 497	0.84 536	0.79 530	1.92 540	0.82 479	1.90 485	1.08 323	1.08 289	1.43 427	1.56 477	1.13 471	3.07 498	1.58 526	0.31 466	0.34 520	0.42 526	0.36 520	0.36 463	0.37 482

TDLM	1.06 467	0.44 445	0.79 321	0.63 417	0.50 406	0.89 370	1.44 562	1.48 356	1.26 433	1.12 311	1.40 420	1.08 362	0.98 425	6.65 577	0.78 393	0.33 482	0.21 412	0.33 478	0.26 427	0.37 467	0.24 361

FAT-Stereo	1.07 469	0.41 435	1.32 482	0.72 492	0.58 458	1.08 425	0.89 495	1.96 501	1.65 534	1.75 529	1.98 528	2.03 543	1.48 524	2.02 432	1.18 477	0.42 525	0.35 531	0.34 488	0.29 471	0.35 456	0.53 537

GANetREF_RVC	1.07 469	0.86 551	1.31 479	0.82 532	0.53 433	1.41 491	1.31 555	1.76 439	1.52 522	1.27 401	1.31 384	1.46 458	1.24 494	2.03 433	0.96 441	0.56 558	0.45 561	0.67 569	0.50 556	0.88 569	0.59 550
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
CVANet_RVC	1.07 469	0.43 442	0.76 303	0.60 381	0.50 406	0.90 373	0.97 515	1.52 370	1.26 433	1.33 441	1.38 414	1.24 405	1.18 479	6.75 583	0.75 382	0.34 492	0.23 445	0.34 488	0.29 471	0.42 492	0.27 407

GCST	1.08 472	1.47 588	0.93 381	1.73 590	1.14 575	1.30 469	0.31 97	1.33 316	1.16 381	1.29 409	0.97 235	0.98 330	0.49 185	2.08 438	0.46 254	1.19 590	0.70 590	1.30 589	0.85 585	1.02 575	0.89 575

GwcNet	1.08 472	0.51 476	2.33 562	0.79 518	1.18 578	1.76 522	0.70 446	1.68 414	1.47 515	1.41 468	1.64 487	1.74 508	1.04 447	2.20 453	1.41 508	0.30 459	0.29 495	0.29 435	0.27 438	0.30 422	0.35 471

DANet	1.08 472	0.61 515	1.32 482	0.85 541	0.72 504	1.37 479	0.51 332	1.54 379	1.15 371	1.78 532	1.54 461	2.01 540	1.11 464	2.90 492	2.00 546	0.33 482	0.30 499	0.40 521	0.30 480	0.44 504	0.45 513
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 475	0.50 473	1.12 450	0.90 556	1.04 563	1.11 432	0.84 481	1.80 456	1.62 531	1.55 503	2.00 531	1.90 526	1.78 550	1.84 413	1.25 481	0.52 550	0.36 536	0.48 540	0.36 520	0.45 508	0.43 508

Nwc_Net	1.09 475	0.49 466	1.33 484	0.89 555	0.80 535	1.49 498	0.66 431	2.19 550	1.27 439	1.32 432	2.26 547	1.96 535	1.54 529	1.92 421	1.34 494	0.40 517	0.30 499	0.43 528	0.45 542	0.38 476	0.37 482

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 477	1.02 563	1.00 407	0.82 532	0.67 491	1.93 541	0.93 507	1.62 401	1.11 340	1.15 335	1.25 358	1.50 467	0.79 328	1.96 427	0.76 385	1.89 593	0.34 520	0.79 573	0.36 520	1.25 584	0.83 572

NCC-stereo	1.10 477	0.54 486	1.24 469	0.84 536	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 432	1.74 502	1.88 522	1.74 546	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 538	0.45 533	0.58 566	0.42 492	0.42 501

Abc-Net	1.10 477	0.54 486	1.24 469	0.84 536	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 432	1.74 502	1.88 522	1.74 546	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 538	0.45 533	0.58 566	0.42 492	0.42 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 480	0.58 502	2.23 560	0.66 446	0.71 502	1.95 543	1.46 563	1.98 507	1.45 513	1.79 535	1.43 427	1.49 466	1.33 508	1.97 428	1.42 512	0.27 429	0.23 445	0.28 424	0.28 459	0.34 453	0.31 448

edge stereo	1.11 480	0.50 473	1.30 478	0.71 488	0.65 484	1.14 437	0.75 457	1.93 496	1.37 486	1.71 525	1.83 513	2.54 564	1.44 518	2.43 470	1.23 479	0.42 525	0.41 551	0.54 553	0.35 516	0.42 492	0.46 516

anonymity	1.12 482	0.97 558	1.21 463	1.07 573	1.12 571	1.08 425	0.89 495	1.95 500	1.16 381	1.29 409	1.26 365	1.22 398	1.09 462	1.15 260	1.01 448	1.02 583	1.00 606	0.97 579	0.97 591	0.98 572	0.99 579

ccnet	1.12 482	0.67 525	1.01 411	0.78 516	0.73 511	1.72 518	0.99 520	1.84 469	1.26 433	1.47 480	1.85 517	1.75 511	1.29 500	1.75 401	1.88 540	0.57 559	0.53 576	0.57 563	0.55 563	0.59 544	0.54 539

RASNet	1.12 482	0.30 272	0.91 375	0.66 446	0.77 525	0.97 402	0.57 394	1.37 327	1.35 478	1.02 276	1.34 400	2.11 547	1.43 516	7.09 588	1.39 503	0.19 215	0.17 327	0.17 97	0.19 249	0.18 150	0.16 157

AF-Net	1.13 485	0.52 480	1.33 484	0.86 543	0.91 553	1.38 482	0.71 448	2.16 541	1.62 531	1.56 504	2.40 554	1.99 538	1.65 539	1.81 412	1.48 521	0.48 544	0.28 484	0.49 542	0.33 505	0.39 480	0.32 455

NaN_ROB	1.13 485	0.55 491	1.15 457	0.64 426	0.48 395	1.61 508	2.03 594	1.72 424	1.48 516	2.09 558	1.27 368	1.40 443	1.08 459	3.94 518	1.30 489	0.28 443	0.34 520	0.28 424	0.28 459	0.30 422	0.33 461

UGAM	1.14 487	0.27 192	0.95 389	0.53 279	0.42 348	0.70 280	0.72 451	0.95 180	1.32 462	0.98 259	1.48 447	1.78 514	0.87 371	9.65 615	0.87 421	0.21 289	0.18 350	0.30 448	0.24 395	0.19 194	0.16 157

DGSMNet	1.14 487	0.76 542	2.49 567	0.81 524	0.86 548	1.39 484	1.39 559	2.13 532	1.35 478	1.26 398	1.63 486	1.48 465	0.98 425	1.75 401	1.10 462	0.45 536	0.43 554	0.55 558	0.49 552	0.75 563	0.70 565

Syn2CoEx	1.14 487	0.69 530	1.66 524	0.80 521	0.67 491	1.40 486	0.88 493	2.06 526	1.54 525	1.25 394	1.58 474	1.42 447	1.50 528	4.09 520	1.40 504	0.36 503	0.32 513	0.34 488	0.29 471	0.29 412	0.34 466

RGC	1.14 487	0.79 544	1.26 472	0.91 559	0.96 560	1.52 500	0.77 463	1.92 492	1.26 433	1.54 500	1.93 525	2.02 542	1.54 529	2.25 457	1.31 490	0.44 535	0.35 531	0.58 564	0.48 549	0.47 515	0.46 516

S-Stereo	1.15 491	0.46 454	2.17 556	0.81 524	0.80 535	1.21 456	1.19 545	1.93 496	2.02 563	1.47 480	2.11 539	1.57 478	1.17 475	2.05 436	1.41 508	0.40 517	0.40 549	0.35 496	0.31 487	0.44 504	0.70 565

stereogan	1.15 491	0.42 439	1.40 490	0.86 543	0.84 541	2.38 565	0.71 448	1.88 479	1.73 543	1.72 526	1.94 527	2.31 554	1.29 500	2.07 437	1.08 457	0.36 503	0.35 531	0.39 516	0.31 487	0.51 529	0.46 516

AANet_RVC	1.16 493	0.52 480	1.49 514	0.65 440	0.45 376	0.75 302	0.69 443	1.42 339	1.55 527	1.34 445	1.87 520	1.53 473	0.78 324	7.43 594	1.38 500	0.25 390	0.17 327	0.19 163	0.16 177	0.22 302	0.26 397

RYNet	1.17 494	0.49 466	1.24 469	0.70 480	0.97 561	1.71 516	0.92 503	1.91 489	1.46 514	1.38 459	1.14 315	1.88 522	1.30 504	4.24 522	1.87 538	0.26 413	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.55 537	0.54 539

w-ln-seven-2	1.18 495	0.61 515	4.25 584	0.68 470	0.61 472	1.20 454	0.93 507	1.63 403	1.35 478	1.66 521	1.53 456	1.47 463	1.37 512	3.00 497	1.74 533	0.25 390	0.24 454	0.29 435	0.26 427	0.33 449	0.28 419

HSM	1.19 496	0.32 325	0.65 205	0.57 350	0.38 315	1.23 459	0.59 407	2.25 557	1.19 399	1.30 418	1.25 358	1.94 532	1.03 445	9.32 610	0.71 370	0.22 318	0.16 296	0.20 205	0.16 177	0.21 278	0.21 309

aanetorigin	1.23 497	0.79 544	2.78 575	0.70 480	0.79 530	0.99 408	1.06 531	1.06 238	1.37 486	3.52 596	2.61 563	1.72 505	1.63 537	1.99 429	1.78 535	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.25 409	0.38 476	0.45 513

PWC_ROB	1.24 498	0.76 542	2.46 566	0.72 492	0.78 527	1.15 443	0.49 324	1.75 433	1.92 557	2.31 564	3.07 572	1.59 482	1.40 513	2.46 474	2.10 550	0.33 482	0.22 433	0.35 496	0.24 395	0.38 476	0.41 497

SGM-Forest	1.24 498	0.38 416	0.60 178	0.52 260	0.37 298	1.56 504	1.30 554	1.65 406	1.36 482	2.11 559	1.79 509	1.63 491	0.93 398	7.48 596	0.95 437	0.36 503	0.37 538	0.39 516	0.34 511	0.37 467	0.32 455
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 500	0.99 561	1.93 544	1.02 569	1.21 580	0.96 398	1.01 524	1.75 433	1.92 557	1.36 450	2.12 540	1.44 453	1.01 437	1.14 259	1.40 504	0.72 573	0.82 593	0.89 577	0.98 593	1.31 586	0.95 577

NOSS_ROB	1.26 501	0.46 454	0.62 188	0.56 333	0.38 315	1.06 422	0.78 465	1.73 425	1.40 500	1.01 272	1.43 427	1.10 374	0.75 306	10.62 621	0.65 348	0.45 536	0.43 554	0.48 540	0.45 542	0.44 504	0.41 497

RTSC	1.29 502	0.73 536	2.44 565	0.83 535	0.57 449	1.85 535	0.65 426	1.88 479	2.00 562	2.20 561	1.66 492	1.60 484	1.26 497	2.33 463	3.92 580	0.32 473	0.23 445	0.27 409	0.29 471	0.37 467	0.37 482

PWCDC_ROB	1.29 502	0.75 541	1.33 484	1.05 570	0.88 552	1.73 519	0.52 343	1.89 482	3.28 592	1.29 409	4.88 595	1.22 398	1.46 521	1.77 408	1.45 516	0.60 564	0.26 469	0.29 435	0.25 409	0.52 531	0.37 482

Anonymous_2	1.30 504	0.55 491	0.82 330	0.52 260	0.58 458	1.01 411	0.64 424	1.25 306	0.97 271	0.96 252	0.78 184	1.33 431	1.29 500	1.03 226	0.74 377	0.62 566	0.64 586	1.06 585	9.63 628	1.16 580	0.49 527

SQANet	1.31 505	0.88 554	1.08 440	1.83 592	1.44 587	1.44 493	0.75 457	1.74 430	1.09 331	1.32 432	1.26 365	1.28 420	1.01 437	1.50 352	0.83 412	2.50 600	0.34 520	1.47 590	0.55 563	2.32 593	1.57 593

SHD	1.31 505	0.71 535	2.34 563	0.86 543	0.75 521	1.77 525	0.65 426	2.22 554	2.50 580	2.40 571	1.71 498	1.91 527	1.60 535	1.93 424	2.37 555	0.38 511	0.31 505	0.38 510	0.40 531	0.48 520	0.50 530

PDISCO_ROB	1.32 507	0.65 523	1.44 500	1.36 582	1.46 588	2.55 570	0.92 503	2.45 576	2.07 566	1.37 453	1.49 449	1.65 497	1.00 435	2.82 488	1.35 497	1.01 581	0.27 477	0.54 553	0.47 547	0.71 560	0.73 568

LL-Strereo	1.33 508	0.39 421	1.38 489	0.61 396	0.61 472	0.75 302	0.66 431	1.63 403	1.17 384	1.56 504	1.60 476	2.03 543	2.12 571	9.72 616	0.97 442	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.23 382	0.22 302	0.25 373

PASM	1.34 509	0.92 555	2.62 571	0.86 543	0.87 550	1.03 416	1.08 533	1.50 362	1.51 521	1.82 540	1.41 422	1.68 500	1.26 497	4.87 537	1.34 494	0.61 565	0.65 588	0.68 570	0.78 580	0.69 558	0.68 564

ADCRef	1.35 510	0.55 491	2.37 564	0.72 492	0.77 525	1.94 542	0.78 465	1.91 489	1.27 439	1.57 508	1.59 475	1.36 438	1.41 514	1.54 361	7.53 597	0.23 345	0.20 388	0.32 469	0.30 480	0.29 412	0.29 425

DStereoRT	1.36 511	0.32 325	1.41 495	0.67 458	0.50 406	2.07 550	0.60 411	1.44 346	0.91 246	1.37 453	1.44 432	0.73 228	1.30 504	6.39 572	0.90 428	0.23 345	0.17 327	4.29 622	1.94 612	0.24 343	0.20 289

GANet	1.36 511	0.47 459	0.86 343	0.67 458	0.45 376	1.34 476	1.73 577	1.64 405	1.24 425	1.49 488	2.38 552	1.55 476	1.20 485	9.30 609	0.93 431	0.30 459	0.31 505	0.33 478	0.28 459	0.39 480	0.30 438

ff1	1.37 513	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 577	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 598	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

XQC	1.37 513	0.87 552	2.56 569	0.84 536	0.69 499	1.83 533	0.89 495	2.07 527	1.88 553	1.88 545	1.53 456	1.91 527	1.55 531	2.85 491	3.05 566	0.48 544	0.29 495	0.44 532	0.39 527	0.69 558	0.60 553

w-ln-seven	1.38 515	0.70 533	3.91 583	0.75 508	0.72 504	2.69 576	0.95 512	2.02 518	1.99 561	1.99 552	1.73 500	1.82 518	1.17 475	2.45 471	2.84 563	0.28 443	0.25 463	0.31 454	0.30 480	0.41 487	0.33 461

mmx	1.39 516	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 598	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

xxx	1.39 516	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 598	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

MFMNet_re	1.40 518	1.14 573	1.68 525	1.39 584	1.07 564	1.48 496	1.43 561	1.87 476	1.82 551	2.26 562	2.19 544	1.51 469	1.86 557	1.52 355	1.25 481	0.93 579	0.83 594	0.84 575	0.80 581	0.99 574	1.05 584

UDG	1.41 519	2.65 613	0.99 401	1.44 587	1.64 590	1.34 476	0.80 474	1.60 394	1.23 419	1.23 382	1.71 498	2.01 540	1.34 509	1.47 348	1.41 508	0.90 578	0.54 579	2.29 598	0.75 578	1.84 589	1.04 582

CSAN	1.41 519	0.59 505	1.26 472	0.70 480	0.50 406	1.76 522	1.78 578	1.77 443	1.90 556	2.35 567	2.32 549	1.92 530	1.94 562	5.56 556	1.49 522	0.43 530	0.35 531	0.40 521	0.41 532	0.43 498	0.41 497

DStereoO	1.44 521	1.11 570	1.69 526	1.16 576	0.72 504	1.21 456	1.56 568	1.74 430	1.63 533	1.52 492	1.67 494	1.51 469	3.16 593	1.73 399	1.72 532	2.35 599	0.45 561	0.97 579	0.42 535	2.01 591	0.53 537

test_xeample	1.45 522	0.28 217	0.65 205	0.51 239	0.28 129	0.94 389	0.59 407	2.14 536	1.29 448	1.24 389	1.51 454	0.88 286	0.86 366	1.46 344	15.10 620	0.22 318	0.20 388	0.22 275	0.20 285	0.22 302	0.22 327

Wz-Net-SNSev	1.49 523	1.23 578	6.27 596	0.68 470	0.67 491	1.37 479	1.41 560	2.00 510	1.39 495	1.48 486	1.61 480	2.29 552	1.32 507	3.93 517	2.14 551	0.31 466	0.28 484	0.31 454	0.33 505	0.42 492	0.36 477

CC-Net-ROB	1.49 523	1.26 579	1.27 475	0.88 551	0.79 530	1.76 522	1.00 522	1.79 453	1.26 433	1.10 303	1.61 480	1.21 396	0.99 433	8.13 603	0.84 415	1.09 587	0.41 551	2.20 596	0.46 545	1.20 583	0.48 523

DDUNet	1.50 525	2.69 614	1.12 450	1.77 591	1.88 592	1.84 534	0.92 503	1.70 421	1.16 381	1.38 459	1.79 509	1.60 484	1.12 467	1.37 320	1.08 457	1.10 588	0.76 591	2.37 600	0.94 589	2.00 590	1.37 591

xxxx	1.51 526	0.28 217	0.68 225	0.54 295	0.28 129	1.16 445	0.44 267	2.19 550	1.29 448	1.09 295	1.36 407	1.22 398	0.85 358	1.79 409	15.70 623	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.20 285	0.22 302	0.23 347

psmorigin	1.52 527	0.69 530	10.52 610	0.68 470	0.59 466	1.13 436	0.70 446	1.57 387	1.19 399	1.99 552	1.79 509	2.26 551	1.47 523	2.09 439	1.36 498	0.39 514	0.40 549	0.34 488	0.33 505	0.43 498	0.56 543

MFN_U_SF_RVC	1.52 527	0.84 547	3.42 578	0.87 550	0.66 487	2.56 571	0.95 512	2.36 568	1.70 539	1.98 551	1.86 518	2.45 562	1.79 551	2.95 493	2.58 558	0.52 550	0.48 568	0.55 558	0.59 569	0.59 544	0.61 554

WQFJA1++	1.55 529	0.22 61	0.45 69	0.38 31	0.28 129	0.38 40	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 107	0.64 89	0.27 34	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.12 50	25.04 632	0.14 79

SAMSARA	1.55 529	0.84 547	2.61 570	1.22 579	1.07 564	2.50 569	1.93 588	2.05 521	1.89 554	2.75 581	1.66 492	2.81 572	1.69 544	3.08 500	1.97 545	0.46 542	0.51 574	0.42 526	0.46 545	0.58 542	0.59 550

z-mn7	1.56 531	0.84 547	4.36 587	0.71 488	0.51 418	2.60 572	1.04 527	1.73 425	2.70 586	1.53 494	2.99 571	1.94 532	1.34 509	4.78 535	2.41 556	0.29 454	0.24 454	0.27 409	0.24 395	0.34 453	0.31 448

CrosDoStereo	1.58 532	0.24 105	0.72 260	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 623	1.10 251	0.98 276	1.34 445	1.75 505	1.00 337	1.89 558	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

DeepStereo_LL	1.58 532	0.24 105	0.72 260	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 623	1.10 251	0.98 276	1.34 445	1.75 505	1.00 337	1.89 558	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

STTRV1_RVC	1.58 532	0.68 529	1.96 546	0.88 551	1.12 571	1.57 505	0.90 500	2.25 557	1.75 546	1.29 409	2.02 534	1.40 443	1.22 489	9.77 617	1.31 490	0.81 576	0.33 518	0.54 553	0.49 552	0.73 562	0.52 536

otaku	1.60 535	1.11 570	1.21 463	2.20 595	1.56 589	1.97 544	1.24 548	2.07 527	1.36 482	1.44 475	1.62 482	1.73 506	1.19 482	1.73 399	0.98 445	2.89 604	0.57 581	1.74 591	0.60 570	2.78 600	1.94 599

DeepPrunerF	1.60 535	0.73 536	5.81 594	0.88 551	1.19 579	0.91 377	0.95 512	2.19 550	5.24 610	1.17 354	1.30 378	1.19 393	1.30 504	4.90 538	1.66 531	0.42 525	0.34 520	0.52 547	0.47 547	0.41 487	0.40 492

222	1.61 537	0.29 252	0.67 221	0.56 333	0.29 149	1.06 422	0.42 235	2.17 547	1.31 458	1.31 428	1.52 455	0.92 306	0.94 403	1.76 406	17.65 624	0.24 362	0.20 388	0.21 242	0.19 249	0.22 302	0.23 347

SDNR	1.62 538	0.51 476	2.17 556	0.53 279	0.56 446	3.80 596	0.45 287	1.54 379	1.29 448	1.33 441	2.41 555	1.08 362	0.96 415	11.18 622	1.16 471	0.66 570	0.63 585	0.43 528	0.32 495	0.64 551	0.67 562

Ntro	1.64 539	1.15 574	1.23 466	2.48 601	1.83 591	2.09 552	1.16 542	1.96 501	1.38 490	1.21 371	1.62 482	1.62 486	1.29 500	1.87 418	1.11 465	3.04 605	0.56 580	1.82 593	0.64 572	2.80 601	2.05 601

G-Net	1.66 540	0.63 520	1.56 517	1.11 575	0.74 512	2.98 585	0.91 501	1.55 383	1.22 416	2.76 582	8.18 614	2.32 555	2.53 585	1.92 421	1.87 538	0.48 544	0.44 557	0.45 533	0.31 487	0.60 548	0.57 547

MDST_ROB	1.67 541	0.34 372	1.58 520	0.92 561	0.58 458	4.26 602	1.11 535	2.83 584	1.41 506	4.49 607	2.55 562	1.45 455	0.97 418	7.79 600	1.17 474	0.31 466	0.25 463	0.37 507	0.33 505	0.31 431	0.30 438

SPS-STEREO	1.67 541	1.04 564	1.23 466	1.21 578	1.13 574	1.82 532	1.11 535	2.16 541	1.52 522	3.07 593	2.32 549	2.82 573	1.80 552	4.11 521	2.04 547	1.03 584	0.99 605	0.97 579	0.94 589	1.03 577	1.02 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 543	0.36 402	0.61 182	0.59 369	0.29 149	2.25 558	1.18 544	2.38 571	1.68 538	3.60 597	2.67 565	3.69 586	2.42 581	8.13 603	1.90 541	0.31 466	0.31 505	0.30 448	0.28 459	0.30 422	0.29 425
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 544	0.59 505	4.33 585	0.70 480	0.57 449	2.02 548	1.62 574	3.35 593	1.78 547	1.48 486	1.38 414	2.17 548	2.84 588	4.77 534	3.66 577	0.48 544	0.31 505	0.29 435	0.25 409	0.64 551	0.48 523

zh-mn7	1.70 545	1.21 577	8.30 604	0.69 474	0.53 433	1.45 494	0.84 481	1.70 421	2.09 567	2.41 572	2.67 565	1.68 500	1.23 491	4.49 527	2.87 564	0.30 459	0.26 469	0.27 409	0.27 438	0.31 431	0.35 471

1111x	1.70 545	0.29 252	0.86 343	0.51 239	0.27 104	1.01 411	0.68 439	2.22 554	1.28 444	1.13 326	1.40 420	1.21 396	1.10 463	5.53 554	15.20 621	0.22 318	0.21 412	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.22 327

PVD	1.70 545	0.84 547	2.26 561	0.94 564	0.83 540	2.48 568	0.97 515	2.59 582	3.35 593	3.01 591	2.77 567	2.34 556	2.47 583	2.67 485	3.14 569	0.47 543	0.45 561	0.59 565	0.48 549	0.59 544	0.75 570

FBW_ROB	1.71 548	0.62 519	1.45 505	0.67 458	0.61 472	1.81 530	1.08 533	2.52 579	1.70 539	1.77 531	1.73 500	1.98 537	1.25 495	12.57 624	1.84 537	0.34 492	0.37 538	0.56 561	0.38 525	0.45 508	0.43 508

ADCL	1.72 549	0.57 499	3.66 580	0.67 458	0.61 472	2.61 574	1.85 583	1.96 501	1.67 536	1.90 548	1.83 513	2.06 546	1.90 560	2.13 443	9.15 607	0.26 413	0.24 454	0.34 488	0.32 495	0.38 476	0.35 471

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 550	0.87 552	3.56 579	0.80 521	0.75 521	3.72 593	2.44 607	1.82 460	1.82 551	1.74 528	1.91 524	1.92 530	1.26 497	7.69 599	1.28 487	0.45 536	0.47 566	0.52 547	0.77 579	0.50 524	0.50 530

zh-sn7	1.76 551	1.38 580	6.58 597	0.74 504	0.72 504	1.78 527	1.31 555	1.88 479	1.56 528	1.86 544	2.47 559	1.81 515	2.08 570	5.12 542	3.80 579	0.32 473	0.32 513	0.32 469	0.32 495	0.44 504	0.40 492

AAGNet	1.83 552	0.28 217	0.72 260	0.61 396	0.32 222	0.67 260	0.51 332	0.96 187	0.98 276	1.47 480	1.20 344	1.00 337	1.18 479	2.83 489	22.77 631	0.22 318	0.13 138	0.22 275	0.19 249	0.23 328	0.15 119

WCMA_ROB	1.84 553	0.47 459	1.31 479	0.69 474	0.57 449	2.11 553	1.14 539	1.87 476	1.73 543	4.04 601	6.43 601	5.62 604	3.61 598	2.59 480	1.94 543	0.52 550	0.44 557	0.39 516	0.42 535	0.48 520	0.47 520

ADCPNet	1.85 554	0.69 530	8.07 601	0.71 488	0.58 458	2.79 579	1.22 547	1.94 498	1.54 525	1.88 545	1.69 496	2.46 563	2.04 566	2.37 466	6.48 592	0.38 511	0.37 538	0.38 510	0.43 538	0.47 515	0.45 513

test_sample9	1.86 555	0.49 466	1.13 452	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	2.27 459	7.92 602	0.57 559	12.61 634	0.62 566	0.67 574	0.45 508	0.42 501

Wz-Net-TNSev	1.88 556	2.08 607	7.66 599	0.67 458	0.64 482	2.42 566	1.83 582	2.33 564	1.74 545	1.57 508	1.56 467	2.58 565	1.90 560	4.86 536	3.12 568	0.39 514	0.37 538	0.33 478	0.37 523	0.53 533	0.58 548

NVStereoNet_ROB	1.88 556	1.07 565	1.45 505	1.07 573	1.17 576	1.47 495	1.48 565	1.89 482	1.93 559	1.94 550	4.67 593	3.08 579	1.80 552	6.51 574	1.65 529	1.06 586	0.86 600	1.08 586	1.32 599	0.93 570	1.26 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 556	0.57 499	2.18 558	0.63 417	0.40 335	2.80 580	1.57 571	2.39 572	5.88 612	2.36 569	3.57 579	3.72 587	2.97 590	4.74 533	1.76 534	0.34 492	0.30 499	0.32 469	0.29 471	0.48 520	0.37 482

ADCMid	1.89 559	0.73 536	5.06 589	0.72 492	0.67 491	2.00 547	1.14 539	1.97 505	1.48 516	2.86 585	1.81 512	2.37 557	2.05 568	2.24 455	10.39 612	0.33 482	0.31 505	0.39 516	0.43 538	0.50 524	0.44 511

WZ-Net	1.95 560	0.95 557	10.10 606	0.86 543	0.78 527	1.69 515	1.60 573	2.20 553	1.98 560	2.08 557	1.93 525	2.30 553	1.97 563	5.30 545	3.17 571	0.34 492	0.26 469	0.29 435	0.31 487	0.51 529	0.47 520

AnyNet_C32	1.96 561	1.10 567	5.17 590	0.90 556	1.11 569	2.12 554	2.37 605	1.85 470	1.48 516	2.45 573	1.70 497	2.05 545	1.64 538	2.50 477	10.28 611	0.37 507	0.34 520	0.35 496	0.41 532	0.49 523	0.54 539

MSAF-DinoV2	1.97 562	0.80 546	10.38 609	0.86 543	0.48 395	1.39 484	0.97 515	2.55 581	1.72 542	1.53 494	1.65 489	3.59 584	2.20 575	5.39 551	3.94 581	0.27 429	0.17 327	0.26 393	0.28 459	0.47 515	0.46 516

RainbowNet	1.97 562	1.76 595	1.57 519	2.81 604	2.21 597	1.98 546	1.81 580	2.54 580	1.89 554	1.50 489	1.84 515	1.96 535	1.65 539	2.14 444	1.25 481	3.33 611	0.85 598	2.39 603	0.98 593	2.82 603	2.22 602

ADCP+	1.99 564	0.48 463	7.73 600	0.66 446	0.91 553	2.30 561	1.05 529	1.82 460	1.34 469	1.54 500	1.32 391	1.74 508	1.61 536	2.17 447	13.37 616	0.24 362	0.21 412	0.32 469	0.28 459	0.37 467	0.29 425

MSMD_ROB	1.99 564	0.59 505	0.89 368	0.70 480	0.61 472	3.95 598	0.94 510	1.80 456	1.79 548	4.41 605	4.43 586	8.17 613	3.66 599	3.40 508	1.33 492	0.52 550	0.48 568	0.54 553	0.58 566	0.53 533	0.50 530

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 566	1.15 574	3.10 576	1.05 570	0.76 524	5.03 608	2.40 606	2.16 541	2.62 583	1.89 547	2.28 548	2.69 569	1.65 539	9.35 611	2.04 547	0.64 569	0.51 574	0.68 570	0.71 577	1.09 579	0.67 562

ACVNet-4b	2.15 567	1.41 584	1.64 522	2.80 603	2.31 601	2.31 562	1.24 548	2.32 563	2.14 568	1.26 398	2.39 553	2.66 568	1.48 524	5.95 566	1.06 453	3.20 609	0.45 561	2.37 600	0.89 586	2.83 604	2.37 606

ACVNet_1	2.18 568	1.45 587	1.72 530	2.85 605	2.33 603	2.28 559	1.46 563	3.08 589	2.22 571	1.82 540	2.05 537	3.56 583	1.98 564	3.09 501	1.40 504	3.17 606	0.60 583	2.40 604	0.92 588	2.91 607	2.37 606

test_sample8	2.19 569	0.49 466	1.13 452	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.82 460	1.15 371	2.26 562	1.30 378	4.94 599	2.52 584	2.27 459	7.92 602	0.57 559	12.61 634	0.62 566	0.67 574	0.45 508	0.42 501

ADCS	2.25 570	0.99 561	5.55 591	0.81 524	0.74 512	2.19 556	1.80 579	2.27 560	2.14 568	2.80 584	2.13 541	2.40 559	2.03 565	2.64 484	13.69 617	0.41 521	0.39 547	0.40 521	0.45 542	0.58 542	0.56 543

AnyNet_C01	2.26 571	1.78 596	10.22 608	0.93 562	0.74 512	2.92 583	2.20 600	2.29 562	1.80 549	2.53 575	2.41 555	2.71 570	1.73 545	3.41 509	6.72 594	0.41 521	0.39 547	0.40 521	0.42 535	0.67 556	0.63 556

MeshStereo	2.26 571	0.56 495	0.92 379	0.61 396	0.49 399	2.60 572	1.02 525	3.18 590	2.05 565	7.40 622	4.98 596	7.58 610	2.98 591	6.37 571	1.96 544	0.43 530	0.43 554	0.45 533	0.39 527	0.43 498	0.42 501
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
FCDSN-DC	2.32 573	0.63 520	0.81 327	0.84 536	0.75 521	2.23 557	0.94 510	2.09 530	1.80 549	5.45 615	7.72 611	7.77 612	6.93 616	3.39 507	1.80 536	0.52 550	0.48 568	0.52 547	0.51 559	0.57 540	0.58 548
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 574	2.85 615	3.66 580	3.08 610	2.27 599	1.97 544	0.67 435	2.00 510	1.70 539	2.52 574	2.00 531	2.23 549	5.86 609	3.44 512	1.58 526	1.01 581	0.32 513	2.64 609	1.94 612	2.85 605	2.24 603

EDNetEfficient	2.37 575	1.10 567	8.08 602	0.74 504	0.71 502	0.98 407	1.56 568	1.46 352	4.06 601	4.90 610	2.82 568	2.25 550	3.48 597	2.95 493	9.97 608	0.26 413	0.24 454	0.26 393	0.30 480	0.68 557	0.61 554

pmcnn	2.37 575	0.42 439	2.71 573	0.63 417	0.43 359	1.54 502	1.19 545	2.01 514	1.53 524	2.64 578	7.60 608	18.07 628	1.45 520	3.44 512	2.78 562	0.18 166	0.15 257	0.15 32	0.12 50	0.20 233	0.18 216

ELAS	2.37 575	0.74 539	1.54 516	0.99 566	0.92 555	4.78 605	2.33 604	3.33 592	3.37 594	5.05 613	4.77 594	3.67 585	4.53 606	3.42 510	4.50 584	0.62 566	0.53 576	0.55 558	0.53 561	0.63 549	0.64 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 578	1.07 565	2.14 555	1.18 577	1.10 567	2.14 555	1.36 558	1.96 501	1.66 535	5.46 616	7.07 605	4.95 600	4.32 605	5.50 553	2.26 553	1.04 585	1.02 608	0.99 582	0.97 591	1.02 575	1.04 582

ACVNet_2	2.43 579	1.41 584	2.04 548	2.62 602	2.24 598	2.63 575	1.88 586	3.31 591	3.01 589	2.19 560	3.45 578	4.62 592	2.04 566	4.50 529	1.47 520	2.55 601	0.64 586	2.22 597	0.84 583	2.69 599	2.29 604

ELAS_RVC	2.48 580	0.74 539	1.90 542	1.05 570	0.92 555	2.76 577	4.01 616	2.76 583	4.11 602	4.69 608	4.63 590	4.62 592	5.96 611	3.97 519	3.96 582	0.63 568	0.53 576	0.56 561	0.52 560	0.64 551	0.63 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 581	0.59 505	18.45 617	0.69 474	0.50 406	1.87 537	0.88 493	1.67 413	2.39 574	1.50 489	1.42 423	1.14 386	1.15 473	4.28 525	5.07 587	0.24 362	0.19 368	0.22 275	0.19 249	7.86 625	0.34 466

WAO-7	2.66 582	1.40 583	1.73 532	1.39 584	1.17 576	3.93 597	1.94 589	4.11 602	3.88 600	2.92 586	5.50 597	4.18 590	3.00 592	7.63 598	3.71 578	1.13 589	1.00 606	1.17 587	1.13 598	1.18 582	1.09 586

RTS	2.67 583	1.38 580	15.28 615	0.99 566	1.26 582	3.78 594	1.96 590	2.15 538	2.62 583	2.61 576	2.85 569	2.60 566	1.59 533	6.27 569	5.71 590	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

RTSA	2.67 583	1.38 580	15.28 615	0.99 566	1.26 582	3.78 594	1.96 590	2.15 538	2.62 583	2.61 576	2.85 569	2.60 566	1.59 533	6.27 569	5.71 590	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

MADNet+	2.69 585	3.22 618	11.53 611	1.44 587	1.12 571	3.19 587	1.81 580	2.85 585	2.37 573	1.68 523	2.07 538	2.85 574	2.18 573	7.41 593	5.23 588	0.79 575	0.76 591	0.69 572	0.65 573	0.98 572	0.95 577

IMH-64-1	2.70 586	1.79 597	1.46 507	3.26 612	2.66 607	3.23 589	2.10 595	4.08 600	2.75 587	2.34 565	3.81 582	3.06 577	2.22 576	4.25 523	2.59 559	3.75 615	0.84 595	2.75 610	1.35 600	3.15 609	2.60 613

IMH-64	2.70 586	1.79 597	1.46 507	3.26 612	2.66 607	3.23 589	2.10 595	4.08 600	2.75 587	2.34 565	3.81 582	3.06 577	2.22 576	4.25 523	2.59 559	3.75 615	0.84 595	2.75 610	1.35 600	3.15 609	2.60 613

FC-DCNN	2.72 588	0.59 505	0.86 343	0.73 500	0.57 449	2.91 581	1.04 527	3.01 588	2.60 581	6.83 617	7.64 609	9.92 617	6.33 614	5.21 543	3.14 569	0.53 556	0.48 568	0.51 545	0.50 556	0.53 533	0.51 534

FC-DCNN v2	2.81 589	0.59 505	0.85 337	0.73 500	0.57 449	2.97 584	1.05 529	3.39 594	2.61 582	6.98 618	7.67 610	10.38 620	6.31 613	5.75 561	3.37 575	0.53 556	0.48 568	0.51 545	0.50 556	0.53 533	0.51 534

WAO-6	2.81 589	1.60 592	1.46 507	2.36 599	2.28 600	3.55 591	2.29 603	4.21 603	4.56 606	2.36 569	4.51 587	4.88 598	2.66 586	4.60 530	4.07 583	1.72 592	1.15 612	2.31 599	1.46 605	2.31 592	1.85 597

PWCK	2.88 591	2.05 605	5.72 593	2.08 594	1.11 569	3.55 591	3.90 615	2.86 586	3.54 598	3.03 592	3.63 580	3.10 580	2.31 578	8.15 605	3.09 567	2.12 596	0.91 603	1.75 592	0.98 593	2.57 598	1.18 588

Dean	2.91 592	1.53 591	2.07 549	2.96 609	2.51 605	3.15 586	2.14 598	4.75 607	4.41 605	2.76 582	6.10 600	5.53 603	2.37 579	2.97 495	1.92 542	3.18 607	0.85 598	2.51 607	1.04 596	2.88 606	2.47 610

MonStereo1	3.14 593	1.66 593	1.81 536	2.43 600	2.32 602	5.80 611	1.58 572	3.52 595	4.70 607	3.09 594	8.22 615	4.76 596	3.36 595	6.52 575	2.29 554	2.33 598	0.61 584	1.91 595	1.05 597	2.44 595	2.34 605

IMH	3.21 594	1.85 601	1.48 512	3.25 611	2.69 609	4.07 600	2.02 593	4.41 605	3.80 599	2.72 579	7.11 606	4.75 595	2.92 589	5.92 564	2.55 557	3.85 619	0.88 601	2.78 612	1.36 602	3.19 611	2.59 612

LVE	3.31 595	1.67 594	1.64 522	2.85 605	2.42 604	3.20 588	2.26 602	4.78 608	5.05 609	2.35 567	6.91 603	6.02 605	2.37 579	9.15 607	2.17 552	3.19 608	1.08 611	2.38 602	1.47 606	2.81 602	2.40 608

DStereoFS	3.67 596	1.49 590	2.18 558	1.32 581	1.32 584	4.41 603	1.26 552	3.75 599	9.27 616	3.36 595	6.80 602	4.81 597	13.54 623	6.95 585	4.76 586	0.73 574	0.69 589	1.17 587	2.40 618	1.27 585	1.95 600

JetBlue	3.97 597	2.01 602	10.19 607	1.38 583	2.84 611	10.53 617	9.54 620	3.60 597	2.41 575	2.73 580	3.39 577	4.54 591	4.31 604	7.85 602	6.84 595	0.88 577	0.93 604	0.89 577	0.91 587	1.74 588	1.91 598

notaker	3.98 598	2.40 612	2.68 572	3.82 619	3.27 616	3.97 599	2.14 598	4.78 608	3.45 596	4.12 604	6.94 604	7.65 611	3.26 594	7.82 601	5.30 589	4.04 620	1.41 614	3.36 619	2.10 615	3.88 615	3.31 619

WAO-8	4.40 599	1.82 599	1.79 534	2.34 597	2.20 595	9.19 614	1.53 566	6.09 615	16.46 625	3.94 599	7.84 612	7.32 607	3.72 601	9.41 613	3.31 572	2.00 594	1.07 609	2.44 605	1.37 603	2.50 596	1.68 594

Venus	4.40 599	1.82 599	1.79 534	2.34 597	2.20 595	9.19 614	1.53 566	6.09 615	16.46 625	3.94 599	7.84 612	7.32 607	3.72 601	9.41 613	3.31 572	2.00 594	1.07 609	2.44 605	1.37 603	2.50 596	1.68 594

DStereoSA	4.44 601	0.92 555	6.79 598	1.58 589	2.54 606	2.29 560	14.04 625	2.33 564	2.31 572	1.85 542	10.58 621	1.32 429	13.05 621	7.07 587	11.18 614	0.67 571	1.97 618	0.88 576	3.29 619	1.69 587	2.44 609

MultiAttention	4.51 602	0.33 348	0.82 330	0.73 500	0.45 376	30.98 635	4.50 618	2.18 549	1.40 500	1.61 512	2.41 555	2.43 561	0.70 292	38.42 638	1.36 498	0.22 318	0.15 257	0.29 435	0.30 480	0.47 515	0.43 508

ktn	4.70 603	2.38 611	2.12 554	3.76 617	3.24 614	4.85 606	2.95 613	5.52 610	7.37 615	4.07 603	19.32 630	7.46 609	3.47 596	7.39 592	2.95 565	4.04 620	1.85 617	3.26 618	2.22 616	3.08 608	2.65 615

MADNet++	5.01 604	3.14 616	4.91 588	4.55 623	3.94 620	5.20 609	4.41 617	4.40 604	4.13 603	4.95 611	6.08 599	4.74 594	5.37 607	9.40 612	10.67 613	4.65 622	4.15 624	3.97 621	3.34 621	4.09 617	4.08 624

UNDER WATER	5.08 605	2.33 610	5.55 591	3.94 621	3.51 617	5.20 609	2.72 610	5.61 613	16.52 627	3.84 598	4.60 589	9.21 615	5.89 610	5.90 563	8.66 606	3.75 615	1.34 613	3.18 617	1.88 610	4.33 620	3.61 621

UNDER WATER-64	5.27 606	2.32 609	8.78 605	3.93 620	3.54 618	7.61 612	3.03 614	5.84 614	14.19 621	4.04 601	4.04 584	9.39 616	6.26 612	5.93 565	8.48 605	3.60 614	1.51 615	3.13 615	1.88 610	4.29 619	3.61 621

TorneroNet-64	5.30 607	2.03 603	1.74 533	3.43 614	2.81 610	10.09 616	2.12 597	9.10 622	17.12 630	4.96 612	9.27 618	10.72 622	3.70 600	9.20 608	4.55 585	3.31 610	0.84 595	2.88 613	1.55 607	3.49 612	3.04 616

MANE	6.19 608	0.59 505	1.03 422	0.93 562	1.22 581	13.38 621	2.69 608	12.81 625	17.94 631	8.21 623	10.82 622	14.72 624	11.68 618	11.39 623	11.90 615	0.59 563	0.50 573	0.52 547	1.76 609	0.55 537	0.54 539

LSM	6.33 609	1.10 567	13.19 612	1.41 586	68.17 642	1.64 512	1.90 587	1.92 492	2.46 576	2.99 589	3.11 573	1.88 522	1.80 552	2.61 482	2.06 549	0.41 521	0.58 582	0.50 543	0.57 565	0.64 551	17.66 635

SGM-ForestM	6.52 610	0.38 416	1.26 472	0.63 417	0.35 265	13.59 622	5.32 619	6.32 618	6.70 614	11.14 625	9.18 617	22.51 636	13.93 624	16.89 627	20.07 626	0.36 503	0.37 538	0.36 504	0.35 516	0.36 463	0.34 466

tt	6.58 611	0.26 159	6.10 595	3.77 618	2.16 594	11.55 618	19.63 627	13.33 626	5.74 611	2.96 588	2.65 564	4.97 601	6.33 614	3.81 516	7.24 596	9.15 627	11.32 633	5.89 627	6.24 626	6.03 621	2.55 611

JetRed	6.91 612	8.80 624	25.96 628	2.85 605	3.25 615	13.98 624	11.87 622	6.25 617	4.28 604	4.45 606	4.56 588	6.69 606	5.46 608	7.46 595	14.05 618	2.59 602	3.31 621	2.59 608	2.29 617	4.20 618	3.36 620

xyz-stereo	7.16 613	0.22 61	69.90 647	0.42 70	0.21 12	32.92 637	0.49 324	0.87 140	0.76 197	1.38 459	27.04 633	1.19 393	1.16 474	4.69 532	0.97 442	0.16 72	0.12 64	0.20 205	0.14 111	0.16 80	0.12 14

LE_ROB	8.05 614	0.37 409	23.53 624	0.74 504	0.33 243	2.77 578	2.87 612	3.71 598	27.24 635	25.39 635	8.87 616	8.46 614	26.71 635	6.65 577	21.99 627	0.21 289	0.19 368	0.20 205	0.21 330	0.25 356	0.22 327

coex-ft	8.13 615	2.13 608	98.04 649	0.67 458	0.53 433	1.71 516	1.56 568	1.65 406	11.11 619	18.17 634	3.75 581	3.88 588	7.61 617	2.98 496	6.49 593	0.30 459	0.30 499	0.32 469	0.31 487	0.66 555	0.50 530

KSHMR	8.75 616	2.06 606	2.11 553	3.53 616	3.11 613	4.13 601	2.69 608	5.60 612	61.37 650	3.00 590	55.83 648	4.98 602	2.45 582	4.49 527	2.61 561	3.46 612	1.55 616	3.14 616	1.94 612	3.72 614	3.18 618

U	9.45 617	0.21 38	0.58 167	0.47 146	53.11 641	61.27 647	0.24 44	0.70 75	0.52 103	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 215	0.11 32	60.50 644	8.88 627	0.17 112	0.13 44

TCMNet-wrong-test	10.31 618	11.40 626	14.84 614	20.96 629	18.45 626	13.80 623	10.76 621	15.78 627	3.53 597	5.20 614	5.52 598	16.26 626	12.61 619	7.51 597	10.15 609	7.43 625	2.37 619	4.31 623	3.43 622	11.36 627	10.61 628

EDNetEfficientorigin	10.57 619	1.47 588	177.42 650	0.67 458	0.53 433	1.58 506	1.16 542	1.90 485	3.37 594	4.71 609	3.38 576	3.10 580	2.69 587	3.13 502	3.58 576	0.25 390	0.23 445	0.33 478	0.27 438	0.83 564	0.81 571

TorneroNet	10.70 620	2.03 603	1.82 538	3.43 614	3.01 612	43.83 638	2.22 601	8.87 621	67.47 651	7.17 621	27.36 634	10.68 621	3.85 603	8.67 606	7.65 601	3.59 613	0.88 601	3.04 614	1.57 608	3.71 613	3.17 617

HanzoNet	11.04 621	3.62 619	8.10 603	4.08 622	3.55 619	4.90 607	2.73 611	7.19 619	10.10 617	31.86 644	28.92 635	21.96 635	36.36 637	18.08 629	10.17 610	7.94 626	3.32 622	3.47 620	3.31 620	7.06 624	4.04 623

DPSimNet_ROB	11.20 622	4.98 621	35.43 632	2.90 608	4.52 621	7.89 613	17.09 626	4.66 606	6.06 613	14.89 630	10.93 623	17.29 627	36.81 639	13.18 625	15.68 622	2.86 603	6.29 626	5.75 626	5.09 624	3.91 616	7.70 626

DGTPSM_ROB	13.01 623	8.23 622	21.87 621	9.51 625	18.10 624	11.56 619	32.01 633	10.63 623	16.20 623	7.03 619	19.48 631	10.15 618	16.66 627	9.83 618	22.42 628	4.75 623	8.68 627	5.37 624	10.25 629	6.16 622	11.36 629

DPSMNet_ROB	13.02 624	8.23 622	21.91 622	9.53 626	18.11 625	11.56 619	32.02 634	10.64 624	16.23 624	7.05 620	19.49 632	10.16 619	16.66 627	9.85 619	22.43 629	4.77 624	8.68 627	5.38 625	10.26 630	6.17 623	11.36 629

USTest	14.33 625	14.94 628	21.04 620	17.44 628	16.05 623	23.26 626	33.84 635	21.73 629	11.80 620	9.36 624	10.14 619	15.97 625	13.20 622	17.28 628	22.43 629	3.78 618	5.01 625	6.17 628	6.16 625	9.25 626	7.72 627

ASD4	15.85 626	10.99 625	19.63 618	10.21 627	11.70 622	19.24 625	31.10 632	19.35 628	10.68 618	11.14 625	10.18 620	12.59 623	12.64 620	14.74 626	24.83 632	12.93 633	9.94 632	26.83 639	19.40 633	16.23 630	12.70 634

DPSM_ROB	19.08 627	19.14 630	25.17 626	22.15 631	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 631	9.30 630	10.47 630	10.42 631	14.03 628	12.61 632

DPSM	19.08 627	19.14 630	25.17 626	22.15 631	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 631	9.30 630	10.47 630	10.42 631	14.03 628	12.61 632

LRCNet_RVC	22.74 629	32.10 635	21.97 623	29.84 633	26.23 630	4.42 604	0.81 477	22.66 630	2.02 563	26.93 636	29.26 636	23.06 637	15.59 626	23.84 633	18.88 625	31.75 641	19.90 643	34.65 640	32.13 641	30.54 640	28.32 642

DLNR-FE	23.17 630	48.55 648	42.94 635	176.85 650	78.48 643	0.35 30	0.21 19	23.51 632	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.55 363	0.44 225	9.85 630	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 647	0.16 157

DLNR_Zeroshot_test	23.17 630	48.52 647	43.29 636	176.68 649	78.69 644	0.35 30	0.21 19	23.41 631	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.56 366	0.44 225	9.57 628	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 647	0.16 157

FADE	26.59 632	4.78 620	20.96 619	1.89 593	1.92 593	2.91 581	2.00 592	5.58 611	5.04 608	2.92 586	2.16 543	4.13 589	14.18 625	10.23 620	8.46 604	188.09 651	2.77 620	123.78 648	127.92 648	1.06 578	1.10 587

BEATNet-Init1	26.87 633	13.43 627	70.68 648	0.91 559	0.68 497	57.02 646	21.06 628	32.82 640	32.67 637	52.12 650	53.61 647	66.05 648	49.56 648	48.79 649	34.71 639	0.49 548	0.44 557	0.53 552	0.53 561	0.63 549	0.59 550

RAFT-FEzeroshot	38.32 634	38.45 638	50.28 638	44.74 638	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 635	18.70 638	21.07 633	21.07 636	28.25 635	25.35 639

RAFT-FE	38.32 634	38.45 638	50.28 638	44.74 638	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 635	18.70 638	21.07 633	21.07 636	28.25 635	25.35 639

CasAABBNet	38.33 636	38.46 640	50.35 641	44.75 640	41.84 634	56.68 641	76.37 645	53.22 643	33.83 642	28.31 641	29.54 639	43.62 644	37.71 643	43.84 645	53.41 646	20.30 634	18.70 638	21.07 633	21.07 636	28.24 634	25.34 637

Hybrid-DGEV	38.35 637	38.46 640	50.28 638	44.82 642	41.90 637	56.66 640	76.35 644	53.24 644	33.80 641	28.29 638	29.84 641	43.58 641	37.86 645	43.84 645	53.39 645	20.34 637	18.69 637	21.06 632	21.00 634	28.25 635	25.34 637

FlowAnything	38.37 638	38.41 637	50.38 642	44.76 641	41.94 638	56.64 639	76.34 643	53.28 648	34.23 644	28.25 637	29.72 640	43.60 642	37.79 644	43.83 642	53.38 644	20.39 639	18.71 642	21.07 633	21.14 640	28.23 633	25.29 636

Selective-RAFT-Error	38.39 639	38.47 642	50.44 643	44.73 637	41.97 639	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.92 643	28.34 642	29.85 642	43.60 642	38.20 646	43.75 641	53.34 643	20.38 638	18.70 638	21.09 637	21.05 635	28.30 638	25.43 641

HaxPig	38.92 640	41.40 644	41.64 633	29.95 634	32.27 631	28.90 630	27.60 629	29.73 636	37.71 645	43.82 645	43.87 644	33.17 638	35.56 636	41.53 639	40.37 641	43.94 645	47.51 648	45.82 641	47.08 643	42.38 641	44.15 645

AVERAGE_ROB	40.43 641	42.37 645	42.73 634	36.96 636	35.58 633	30.50 631	27.61 630	36.71 642	38.39 646	44.91 646	44.36 645	37.45 640	36.70 638	41.88 640	40.35 640	45.43 646	46.81 647	47.11 642	46.35 642	42.51 642	43.87 644

MEDIAN_ROB	42.00 642	44.40 646	44.29 637	35.15 635	34.95 632	31.28 636	29.60 631	35.88 641	40.02 647	47.20 649	46.64 646	37.37 639	38.48 647	44.35 648	42.45 642	48.03 647	49.39 649	49.71 643	49.03 644	45.14 643	46.65 646

LSM0	42.82 643	38.75 643	50.81 644	47.07 643	109.38 650	57.00 645	76.02 642	53.74 649	33.71 638	29.02 643	30.41 643	43.87 647	37.22 640	43.91 647	53.54 649	20.52 640	18.62 636	21.10 638	21.11 639	28.41 639	42.22 643

Anonymous_1	43.04 644	18.73 629	24.79 625	21.81 630	46.26 640	27.80 627	37.60 636	28.08 635	16.14 622	14.66 629	14.30 624	20.65 629	17.88 629	21.56 630	25.94 633	117.93 650	8.92 629	100.65 645	126.50 647	158.64 651	12.08 631

PML	51.67 645	36.25 636	13.28 613	7.46 624	20.81 627	108.69 650	232.22 652	8.72 620	27.82 636	87.01 651	269.67 652	69.67 649	61.95 649	24.76 637	14.20 619	9.74 629	3.40 623	9.62 629	4.70 623	18.74 631	4.72 625

xxxxx1	54.10 646	25.67 632	27.13 629	113.43 646	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 642	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 649

tt_ll	54.10 646	25.67 632	27.13 629	113.43 646	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 642	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 649

ff	54.10 646	25.67 632	27.13 629	113.43 646	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 642	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 649

RSGM-EC	88.84 649	82.86 649	51.22 645	105.38 644	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 648	59.55 650	113.88 646	53.02 645	92.89 649	56.17 647

acva	88.84 649	82.86 649	51.22 645	105.38 644	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 648	59.55 650	113.88 646	53.02 645	92.89 649	56.17 647

test_example2	192.40 651	210.76 651	206.48 651	199.83 651	204.73 651	172.94 651	183.52 651	133.93 652	133.41 652	191.38 652	196.19 651	187.13 652	178.77 652	205.33 652	208.00 652	222.09 652	238.72 652	186.54 652	190.54 652	227.34 652	170.31 652

ccccc	497.63 652	492.34 652	595.97 652	530.87 652	530.37 652	478.08 652	442.62 653	491.76 653	343.70 653	448.18 653	520.80 653	476.12 653	550.57 653	541.64 653	605.32 653	663.49 653	459.54 653	353.94 653	309.79 653	586.66 653	530.90 653

GS-Stereo							0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

Low-res two-view benchmark