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

IGEV-Stereo+	0.25 66	0.15 26	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 9	0.30 53	0.22 26	0.15 2	0.22 41	0.22 68	0.42 96	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.15 190	1.09 596

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 57	0.20 80	0.16 3	0.22 69	0.21 1	0.23 17	0.14 1	0.18 11	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 31	0.10 8	0.09 18	0.14 102	0.13 166	0.10 3	0.11 40

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 57	0.23 159	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 17	0.24 36	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 20	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.10 3	0.10 3

dual_stereo	0.20 11	0.15 26	0.27 20	0.32 40	0.17 17	0.16 3	0.20 31	0.30 10	0.21 12	0.24 36	0.20 16	0.25 63	0.14 2	0.55 192	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wavelet-MonSter	0.20 11	0.14 5	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.18 7	0.21 55	0.34 28	0.24 23	0.25 41	0.34 101	0.22 41	0.27 121	0.28 6	0.22 31	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

zero-FE	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.36 120	0.30 387	0.18 7	0.20 31	0.37 40	0.31 58	0.27 58	0.27 53	0.29 82	0.28 141	0.34 40	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.62 573	0.13 130

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.40 226	0.21 102	0.18 7	0.21 55	0.36 35	0.27 39	0.30 79	0.52 181	0.28 78	0.28 141	0.27 4	0.24 68	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.14 172

DDF-Stereo	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.37 140	0.30 387	0.19 10	0.20 31	0.33 17	0.31 58	0.27 58	0.26 49	0.29 82	0.28 141	0.39 71	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.69 574	0.13 130

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 39	0.31 19	0.21 102	0.19 10	0.19 19	0.30 10	0.20 9	0.16 2	0.15 2	0.19 21	0.17 15	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

CroCo-Stereo Lap2	0.29 114	0.25 328	0.44 215	0.50 452	0.30 387	0.19 10	0.31 218	0.52 120	0.41 138	0.25 41	0.28 60	0.46 209	0.31 187	0.39 71	0.30 184	0.15 174	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.16 248

Monster-pub-mixall	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.17 17	0.20 13	0.17 3	0.43 75	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.46 125	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.10 3	0.12 80

MSCF	0.25 66	0.17 67	0.36 120	0.41 255	0.21 102	0.20 13	0.31 218	0.47 100	0.32 64	0.37 126	0.33 92	0.23 47	0.34 208	0.37 56	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.13 130

LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 48	0.31 19	0.20 80	0.20 13	0.18 13	0.33 17	0.22 14	0.19 7	0.15 2	0.20 28	0.18 22	0.34 40	0.20 9	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
test_4	0.37 209	0.19 131	0.34 85	0.45 377	0.26 267	0.20 13	0.34 266	0.58 154	0.42 145	0.60 227	1.45 529	0.43 189	0.26 110	0.67 320	0.29 166	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.12 80

CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
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
111111	0.22 31	0.15 26	0.29 39	0.37 140	0.23 159	0.21 19	0.19 19	0.46 91	0.29 43	0.20 10	0.20 16	0.29 82	0.14 2	0.44 110	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80

BStereo	0.28 102	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.22 20	0.33 249	0.39 45	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

GASTEREO	0.26 79	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.22 20	0.30 191	0.47 100	0.32 64	0.38 135	0.33 92	0.22 41	0.33 201	0.43 103	0.24 68	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.12 80

monsterstereo	0.23 47	0.15 26	0.28 29	0.35 89	0.19 54	0.22 20	0.20 31	0.38 43	0.37 103	0.34 110	0.40 127	0.19 21	0.19 31	0.46 125	0.22 31	0.11 27	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.09 1

IGEV	0.21 25	0.13 2	0.25 5	0.31 19	0.20 80	0.22 20	0.19 19	0.42 71	0.30 53	0.22 26	0.34 101	0.20 28	0.15 6	0.32 18	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.43 209	0.40 226	0.20 80	0.22 20	0.26 124	0.33 17	0.39 115	0.27 58	0.45 144	0.22 41	0.16 13	0.38 64	0.28 148	0.11 27	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.13 93	0.10 3

MonSter	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 31	0.16 43	0.29 39	0.38 160	0.20 80	0.22 20	0.18 13	0.44 80	0.36 95	0.23 30	0.29 68	0.24 57	0.17 15	0.28 6	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.11 40

DLNR_Zeroshot_test	20.12 631	36.36 636	38.38 633	170.13 648	62.28 644	0.22 20	0.20 31	13.43 629	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.57 629	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.31 647	0.13 130

Pruner-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.41 255	0.25 230	0.22 20	0.24 93	0.71 253	0.59 223	0.90 428	0.75 263	0.67 333	0.30 180	0.64 288	0.39 285	0.19 352	0.12 207	0.20 346	0.17 318	0.17 275	0.19 333

DispViT+	0.24 56	0.23 273	0.39 154	0.36 120	0.23 159	0.23 31	0.19 19	0.41 64	0.35 87	0.31 88	0.24 36	0.21 34	0.20 45	0.38 64	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.12 80

DLNR-FE	20.09 630	36.45 637	38.39 634	170.32 649	60.71 643	0.23 31	0.20 31	13.60 630	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.49 628	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.83 648	0.13 130

252Zero-FE	0.21 25	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.23 31	0.18 13	0.43 75	0.35 87	0.23 30	0.22 25	0.19 21	0.18 22	0.29 8	0.23 50	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.11 40

2.75w_new	0.22 31	0.18 95	0.30 48	0.29 6	0.18 31	0.23 31	0.33 249	0.37 40	0.29 43	0.36 121	0.27 53	0.18 13	0.25 91	0.37 56	0.24 68	0.11 27	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

SCV_C0	0.28 102	0.20 170	0.40 168	0.36 120	0.25 230	0.23 31	0.28 154	0.60 164	0.41 138	0.31 88	0.36 110	0.37 139	0.20 45	0.61 246	0.23 50	0.13 64	0.11 134	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.13 130

FoundationStereo	0.18 2	0.15 26	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 34	0.19 31	0.27 4	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 31	0.85 571	0.41 178	0.28 3	0.16 7	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 56	0.32 18	0.19 1	0.16 225	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.16 247	0.10 3

RAFT_R40	0.41 269	0.20 170	0.47 248	0.44 362	0.25 230	0.23 31	0.25 109	0.69 233	0.70 269	0.98 472	0.78 279	0.72 358	0.43 276	0.80 406	0.39 285	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.18 307	0.15 215

Test_v1	0.20 11	0.14 5	0.23 2	0.29 6	0.18 31	0.24 39	0.21 55	0.41 64	0.32 64	0.21 15	0.22 25	0.17 5	0.18 22	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.30 11	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.39 45	0.27 39	0.21 15	0.23 29	0.27 72	0.17 15	0.32 18	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

asda	0.22 31	0.19 131	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.24 39	0.23 87	0.38 43	0.29 43	0.28 69	0.24 36	0.18 13	0.23 76	0.41 86	0.22 31	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5_new	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

monsters	0.22 31	0.14 5	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.46 91	0.34 79	0.37 126	0.30 78	0.16 2	0.20 45	0.45 118	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.25 66	0.17 67	0.33 73	0.40 226	0.21 102	0.24 39	0.26 124	0.45 84	0.46 171	0.23 30	0.34 101	0.30 91	0.19 31	0.34 40	0.26 105	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.11 40

IGEV++	0.25 66	0.17 67	0.35 101	0.40 226	0.23 159	0.24 39	0.23 87	0.56 145	0.24 23	0.29 71	0.36 110	0.30 91	0.22 68	0.33 28	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.14 172

DisPM	0.40 254	0.20 170	0.50 282	0.42 294	0.27 309	0.24 39	0.30 191	0.68 223	0.61 233	0.88 413	0.87 333	0.59 282	0.32 193	0.80 406	0.34 228	0.19 352	0.12 207	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.21 382

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
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
PSM-adaLoss	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.59 227	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo_v2	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.20 31	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

HUI-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.22 69	0.63 186	0.40 129	0.64 254	0.73 249	0.58 272	0.38 243	0.53 183	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iGMRVC	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.29 169	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iRAFT	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RAFT-IKP	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.27 137	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

gasm-f	0.25 66	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.26 267	0.25 59	0.36 302	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.35 107	0.24 57	0.30 180	0.37 56	0.24 68	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.15 190	0.13 130

HUF	0.25 66	0.17 67	0.38 145	0.33 57	0.19 54	0.25 59	0.39 353	0.53 126	0.36 95	0.26 48	0.23 29	0.33 111	0.27 121	0.36 52	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SST-Stereo	0.41 269	0.20 170	0.48 262	0.43 336	0.25 230	0.25 59	0.21 55	0.68 223	0.50 188	1.08 510	0.79 284	0.71 343	0.42 273	0.81 411	0.38 275	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.19 342	0.15 215

LACA1	0.19 8	0.16 43	0.27 20	0.29 6	0.14 1	0.26 63	0.22 69	0.27 6	0.19 7	0.20 10	0.16 6	0.19 21	0.18 22	0.31 15	0.21 20	0.14 98	0.10 52	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

LCMNet	0.22 31	0.14 5	0.26 13	0.30 11	0.20 80	0.26 63	0.19 19	0.40 58	0.45 164	0.21 15	0.21 19	0.27 72	0.18 22	0.38 64	0.24 68	0.12 37	0.12 207	0.11 2	0.09 6	0.09 1	0.11 40

asd	0.22 31	0.18 95	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.26 63	0.22 69	0.37 40	0.25 29	0.32 93	0.23 29	0.19 21	0.23 76	0.46 125	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.16 7	0.26 63	0.17 3	0.31 13	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LGtest1	0.20 11	0.15 26	0.30 48	0.35 89	0.17 17	0.26 63	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 15	0.16 6	0.23 47	0.21 56	0.33 28	0.20 9	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

AIO_rvc	0.24 56	0.17 67	0.37 135	0.35 89	0.20 80	0.26 63	0.33 249	0.45 84	0.23 17	0.26 48	0.25 40	0.33 111	0.15 6	0.55 192	0.24 68	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

GIP-stereo	0.25 66	0.19 131	0.32 68	0.38 160	0.25 230	0.26 63	0.20 31	0.50 109	0.41 138	0.25 41	0.39 123	0.35 127	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

H2IRNET	0.38 226	0.21 206	0.36 120	0.39 186	0.25 230	0.26 63	0.24 93	0.61 171	0.74 294	0.39 144	0.89 340	0.74 367	0.53 323	0.53 183	0.44 332	0.16 225	0.13 284	0.19 309	0.20 400	0.17 275	0.15 215

testlalala	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAPDPT-zeroshot	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

MC-Stereo	0.29 114	0.18 95	0.35 101	0.40 226	0.21 102	0.26 63	0.26 124	0.53 126	0.40 129	0.38 135	0.61 215	0.41 171	0.31 187	0.57 213	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

NF-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

OCTAStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.58 272	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

RE-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

TVStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

DeepStereo_RVC	0.37 209	0.22 240	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.26 63	0.22 69	0.64 196	0.40 129	0.69 289	0.67 237	0.57 256	0.50 315	0.58 218	0.42 320	0.17 271	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

IRAFT_RVC	0.43 289	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.24 201	0.26 63	0.51 460	0.76 296	0.78 311	0.77 335	0.80 295	0.73 363	0.50 315	0.74 365	0.39 285	0.18 312	0.10 52	0.21 390	0.17 318	0.17 275	0.15 215

3.5w_stereo	0.23 47	0.18 95	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.27 81	0.22 69	0.39 45	0.30 53	0.33 98	0.27 53	0.24 57	0.29 161	0.52 177	0.25 84	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

HI	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CoSv	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

SCV	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.22 125	0.27 81	0.33 249	0.65 198	0.31 58	0.25 41	0.29 68	0.37 139	0.23 76	0.52 177	0.23 50	0.19 352	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.15 190	0.12 80

rvit_stereo_0080	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

RSM	0.26 79	0.19 131	0.35 101	0.37 140	0.21 102	0.27 81	0.33 249	0.55 137	0.28 41	0.26 48	0.25 40	0.38 146	0.20 45	0.59 227	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.11 40

MoCha-V2	0.26 79	0.16 43	0.30 48	0.41 255	0.18 31	0.27 81	0.26 124	0.57 150	0.28 41	0.37 126	0.27 53	0.33 111	0.34 208	0.56 202	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.13 130

whm_eth	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

plain	0.32 148	0.21 206	0.59 369	0.40 226	0.29 361	0.27 81	0.30 191	0.46 91	0.36 95	0.32 93	0.66 229	0.31 95	0.33 201	0.68 329	0.32 206	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.18 307	0.13 130

MIM_Stereo	0.39 239	0.18 95	0.59 369	0.38 160	0.25 230	0.27 81	0.24 93	0.72 264	0.56 208	0.72 305	1.00 398	0.62 297	0.29 161	0.67 320	0.39 285	0.13 64	0.14 323	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.12 80

AEACV	0.28 102	0.18 95	0.34 85	0.36 120	0.45 519	0.27 81	0.27 137	0.41 64	0.39 115	0.31 88	0.46 149	0.31 95	0.36 227	0.38 64	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.13 166	0.13 93	0.13 130

Selective-IGEV	0.25 66	0.18 95	0.37 135	0.37 140	0.20 80	0.27 81	0.25 109	0.59 161	0.25 29	0.27 58	0.26 49	0.34 118	0.18 22	0.62 269	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 582	0.14 139	0.10 3
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
AFF-stereo	0.39 239	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.22 125	0.27 81	0.31 218	0.67 216	0.72 278	0.66 266	1.12 446	0.75 372	0.38 243	0.57 213	0.35 237	0.11 27	0.09 18	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.12 80

MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

2w_stereo	0.23 47	0.19 131	0.33 73	0.33 57	0.17 17	0.28 95	0.37 317	0.40 58	0.36 95	0.33 98	0.33 92	0.17 5	0.21 56	0.30 10	0.23 50	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.11 40

SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

GCAP-BAT	0.32 148	0.21 206	0.45 222	0.34 66	0.29 361	0.28 95	0.27 137	0.53 126	0.32 64	0.61 232	0.66 229	0.47 213	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.10 55	0.12 52	0.12 80

Occ-G	0.27 90	0.15 26	0.32 68	0.35 89	0.21 102	0.28 95	0.32 232	0.44 80	0.34 79	0.29 71	0.43 139	0.49 224	0.25 91	0.50 162	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

AIO-Stereo	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.18 31	0.28 95	0.30 191	0.52 120	0.29 43	0.30 79	0.31 83	0.32 103	0.17 15	0.55 192	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

RSM++	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.37 140	0.21 102	0.28 95	0.29 169	0.54 132	0.34 79	0.26 48	0.23 29	0.36 138	0.21 56	0.52 177	0.24 68	0.12 37	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.11 40

RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

MaDis-Stereo	0.27 90	0.19 131	0.39 154	0.37 140	0.26 267	0.28 95	0.28 154	0.45 84	0.37 103	0.27 58	0.27 53	0.40 164	0.27 121	0.40 80	0.30 184	0.16 225	0.14 323	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.12 80

RAFT+CT+SA	0.40 254	0.24 297	0.40 168	0.53 492	0.27 309	0.28 95	0.45 420	0.79 312	0.81 337	0.51 200	0.90 346	0.42 178	0.39 258	0.81 411	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.15 190	0.15 215

test_5	0.44 296	0.25 328	0.48 262	0.53 492	0.28 336	0.28 95	0.42 398	0.77 301	0.87 376	0.63 244	0.91 354	0.73 363	0.53 323	0.82 417	0.36 249	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.16 248

PFNet+	0.41 269	0.20 170	0.53 320	0.40 226	0.25 230	0.28 95	0.22 69	0.66 205	0.76 304	0.85 388	0.79 284	0.63 302	0.34 208	0.75 373	0.37 260	0.20 373	0.14 323	0.23 426	0.20 400	0.17 275	0.21 382

LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

CSFM-Stereo	0.20 11	0.14 5	0.24 4	0.31 19	0.17 17	0.29 107	0.20 31	0.40 58	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.26 66	0.21 56	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.12 207	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

qwe	0.23 47	0.18 95	0.30 48	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.22 69	0.39 45	0.33 73	0.37 126	0.30 78	0.20 28	0.22 68	0.45 118	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

4w-stereo	0.22 31	0.19 131	0.33 73	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.33 17	0.23 17	0.33 98	0.24 36	0.21 34	0.28 141	0.42 96	0.23 50	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 66	0.32 435	0.25 5	0.52 481	0.20 80	0.29 107	0.22 69	0.44 80	0.38 108	0.27 58	0.25 40	0.24 57	0.29 161	0.46 125	0.23 50	0.14 98	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.14 139	0.11 40

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 389	0.23 273	1.38 548	0.40 226	0.53 548	0.29 107	0.30 191	1.49 553	0.45 164	0.69 289	1.15 460	0.98 450	0.32 193	0.70 344	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.20 400	0.22 398	0.27 459

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 419	3.08 622	2.41 585	0.32 40	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.39 45	0.33 73	0.29 71	0.25 40	0.18 13	0.18 22	0.32 18	0.22 31	1.08 597	0.09 18	0.17 222	0.16 260	0.15 190	0.96 589

MIF-Stereo (partial)	0.32 148	0.19 131	0.41 178	0.41 255	0.32 428	0.29 107	0.24 93	0.49 104	0.44 159	0.31 88	0.63 220	0.37 139	0.36 227	0.60 240	0.32 206	0.17 271	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.15 215

AAGNet	1.40 570	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.26 267	0.29 107	0.29 169	0.67 216	0.71 276	0.97 469	0.86 326	0.66 326	0.60 369	0.66 310	19.98 630	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.20 359	0.13 130

PSM-softLoss	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

KMStereo	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

IGEV-FE	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

2.25w	0.23 47	0.19 131	0.35 101	0.31 19	0.18 31	0.30 119	0.18 13	0.34 28	0.32 64	0.33 98	0.37 115	0.20 28	0.25 91	0.47 137	0.25 84	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.10 55	0.10 3	0.12 80

999	0.28 102	0.17 67	0.38 145	0.37 140	0.25 230	0.30 119	0.27 137	0.55 137	0.42 145	0.26 48	0.31 83	0.39 157	0.24 83	0.65 298	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.12 52	0.15 215

ours_stereo	0.27 90	0.22 240	0.35 101	0.38 160	0.24 201	0.30 119	0.32 232	0.46 91	0.39 115	0.27 58	0.34 101	0.35 127	0.23 76	0.49 156	0.27 127	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.12 80

IGEV_Zeroshot_test	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

UniTT-Stereo	0.27 90	0.18 95	0.40 168	0.40 226	0.28 336	0.30 119	0.28 154	0.40 58	0.33 73	0.30 79	0.46 149	0.27 72	0.25 91	0.48 146	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.13 130

DCANet-4	0.38 226	0.22 240	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.69 233	0.97 440	0.70 294	0.79 284	0.40 164	0.46 297	0.46 125	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

fff	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

ADStereo(finetuned)	0.39 239	0.18 95	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.68 420	0.46 125	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

TRStereo	0.39 239	0.32 435	0.64 390	0.49 441	0.41 495	0.30 119	0.30 191	0.97 378	0.63 234	0.53 210	0.43 139	0.52 235	0.26 110	0.77 391	0.29 166	0.18 312	0.12 207	0.19 309	0.19 377	0.13 93	0.13 130

AnonymousM	0.42 276	0.86 572	0.31 56	0.35 89	0.23 159	0.30 119	0.37 317	0.56 145	0.44 159	0.72 305	0.50 166	0.47 213	0.29 161	0.42 96	0.35 237	0.16 225	0.12 207	1.51 596	0.32 531	0.12 52	0.11 40

DCANet	0.38 226	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.56 341	0.47 137	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

csc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

cscssc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

VMStereo-Base	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.30 11	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.51 114	0.66 249	0.32 93	0.48 157	0.42 178	0.25 91	0.42 96	0.29 166	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.15 215

FE-Mocha	0.33 157	0.20 170	0.55 337	0.39 186	0.27 309	0.31 135	0.20 31	0.77 301	0.38 108	0.67 275	0.56 201	0.57 256	0.26 110	0.38 64	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.16 260	0.13 93	0.13 130

4.25_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5w_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

2.5w	0.22 31	0.18 95	0.34 85	0.32 40	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.33 17	0.24 23	0.29 71	0.35 107	0.18 13	0.19 31	0.41 86	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

AIO_test	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.35 89	0.21 102	0.31 135	0.38 335	0.45 84	0.26 34	0.26 48	0.28 60	0.32 103	0.21 56	0.40 80	0.26 105	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

mms	0.27 90	0.21 206	0.36 120	0.38 160	0.25 230	0.31 135	0.32 232	0.43 75	0.33 73	0.29 71	0.34 101	0.34 118	0.20 45	0.48 146	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.13 130

rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

rvit_stereo_0082	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

ff7	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

ffff	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

11t	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

anonymousdsp	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.31 135	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

RCA-Stereo	0.36 190	0.18 95	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.31 135	0.33 249	0.70 246	1.25 526	0.45 177	0.65 225	0.46 209	0.43 276	0.40 80	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

ccc-4	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

GLC_STEREO	0.30 124	0.20 170	0.28 29	0.44 362	0.19 54	0.31 135	0.25 109	0.49 104	0.43 154	0.37 126	0.47 155	0.40 164	0.23 76	0.51 174	0.37 260	0.15 174	0.18 426	0.19 309	0.16 260	0.16 247	0.14 172

iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

raftrobust	0.35 179	0.20 170	0.39 154	0.43 336	0.29 361	0.31 135	0.25 109	0.73 276	0.66 249	0.59 224	0.56 201	0.44 196	0.45 290	0.55 192	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.14 172

3w_stereo	0.25 66	0.20 170	0.40 168	0.33 57	0.17 17	0.32 154	0.41 387	0.42 71	0.39 115	0.33 98	0.28 60	0.16 2	0.29 161	0.35 45	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.12 80

1w_stereo	0.25 66	0.15 26	0.31 56	0.35 89	0.18 31	0.32 154	0.41 387	0.41 64	0.44 159	0.32 93	0.39 123	0.17 5	0.27 121	0.46 125	0.24 68	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

HART	0.30 124	0.17 67	0.33 73	0.41 255	0.21 102	0.32 154	0.26 124	0.67 216	0.32 64	0.33 98	0.66 229	0.41 171	0.22 68	0.58 218	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.11 94	0.15 190	0.12 80

IGEV-RUCA	0.26 79	0.16 43	0.36 120	0.40 226	0.27 309	0.32 154	0.20 31	0.39 45	0.36 95	0.27 58	0.31 83	0.25 63	0.21 56	0.50 162	0.24 68	0.20 373	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.17 275	0.16 248

WCG-NET	0.29 114	0.15 26	0.35 101	0.34 66	0.19 54	0.32 154	0.27 137	0.42 71	0.82 350	0.46 184	0.49 164	0.39 157	0.25 91	0.42 96	0.27 127	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.12 52	0.11 40

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 114	0.16 43	0.40 168	0.33 57	0.21 102	0.32 154	0.25 109	0.61 171	0.64 238	0.36 121	0.50 166	0.35 127	0.24 83	0.48 146	0.25 84	0.12 37	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.11 40

MSKI-zero shot	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.41 255	0.22 125	0.32 154	0.22 69	0.65 198	0.45 164	0.52 203	0.64 223	0.60 287	0.19 31	0.78 399	0.27 127	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.13 130

4D-IteraStereo	0.33 157	0.19 131	0.43 209	0.40 226	0.24 201	0.32 154	0.27 137	0.59 161	0.72 278	0.66 266	0.53 188	0.42 178	0.22 68	0.46 125	0.30 184	0.14 98	0.09 18	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.12 80

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-345	0.41 269	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.23 159	0.32 154	0.25 109	0.62 178	0.56 208	0.74 319	1.77 553	0.44 196	0.35 217	0.67 320	0.37 260	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.14 198	0.14 139	0.13 130

cross-raft	0.34 172	0.20 170	0.38 145	0.45 377	0.24 201	0.32 154	0.35 289	0.77 301	0.42 145	0.62 237	0.77 270	0.58 272	0.27 121	0.46 125	0.31 198	0.12 37	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.12 80

rafts_anoy	0.38 226	0.22 240	0.38 145	0.43 336	0.28 336	0.32 154	0.32 232	0.70 246	0.91 403	0.59 224	0.66 229	0.45 205	0.33 201	0.49 156	0.41 314	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.23 458	0.18 307	0.16 248

NLSM3	0.27 90	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.22 125	0.33 167	0.28 154	0.58 154	0.50 188	0.29 71	0.35 107	0.29 82	0.25 91	0.43 103	0.27 127	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.15 229	0.12 52	0.11 40

AdaDepth	0.23 47	0.18 95	0.36 120	0.38 160	0.19 54	0.33 167	0.22 69	0.35 32	0.24 23	0.22 26	0.21 19	0.20 28	0.19 31	0.59 227	0.21 20	0.10 8	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.13 130

Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

fffy	0.29 114	0.22 240	0.38 145	0.38 160	0.23 159	0.33 167	0.29 169	0.55 137	0.42 145	0.33 98	0.37 115	0.39 157	0.27 121	0.52 177	0.28 148	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.12 80

rvit_stereo_ft	0.35 179	0.26 363	0.54 333	0.53 492	0.32 428	0.33 167	0.46 423	0.52 120	0.52 196	0.35 113	0.41 130	0.41 171	0.34 208	0.49 156	0.36 249	0.22 411	0.14 323	0.19 309	0.18 349	0.19 342	0.15 215

ProNet	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.36 120	0.25 230	0.33 167	0.42 398	0.62 178	0.41 138	0.33 98	0.31 83	0.32 103	0.28 141	0.60 240	0.28 148	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.14 172

iRaft-Stereo_20w	0.42 276	0.20 170	0.63 385	0.39 186	0.27 309	0.33 167	0.25 109	1.76 584	0.37 103	0.73 312	0.53 188	0.63 302	0.42 273	0.86 428	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.13 166	0.15 190	0.15 215

HHNet	0.42 276	0.19 131	0.43 209	0.35 89	0.38 477	0.33 167	0.33 249	0.71 253	0.78 311	0.87 403	1.30 498	0.52 235	0.36 227	0.53 183	0.37 260	0.16 225	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.25 445

NRIStereo	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.23 159	0.33 167	0.25 109	0.68 223	0.59 223	0.65 260	0.63 220	0.55 245	0.37 235	0.67 320	0.40 308	0.16 225	0.12 207	0.18 273	0.15 229	0.17 275	0.15 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 209	0.18 95	0.45 222	0.36 120	0.19 54	0.33 167	0.28 154	0.67 216	0.77 307	0.72 305	0.99 394	0.56 251	0.39 258	0.44 110	0.31 198	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.11 40

EAI-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.46 236	0.40 226	0.22 125	0.33 167	0.36 302	1.22 485	0.32 64	0.52 203	0.75 263	0.35 127	0.28 141	0.65 298	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.14 198	0.14 139	0.13 130

WQFJA1++	0.24 56	0.16 43	0.30 48	0.31 19	0.21 102	0.34 178	0.17 3	0.39 45	0.18 6	0.26 48	0.30 78	0.29 82	0.28 141	0.41 86	0.23 50	0.16 225	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.31 485	0.12 80

BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Select-FE	0.48 334	0.26 363	0.96 500	0.42 294	0.36 466	0.34 178	0.20 31	1.02 394	0.37 103	0.61 232	1.01 402	1.04 471	0.79 475	0.74 365	0.29 166	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.20 400	0.15 190	0.25 445

MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

RAFT_CTSACE	0.46 312	0.20 170	0.48 262	0.46 402	0.27 309	0.34 178	0.39 353	0.62 178	0.74 294	0.78 346	1.44 525	0.86 410	0.38 243	1.09 499	0.27 127	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.16 247	0.12 80

Gwc-CoAtRS	0.35 179	0.18 95	0.46 236	0.39 186	0.23 159	0.34 178	0.22 69	0.74 283	0.77 307	0.62 237	0.60 212	0.58 272	0.29 161	0.47 137	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.13 130

gcap_with_dpt	0.31 139	0.21 206	0.39 154	0.41 255	0.27 309	0.35 184	0.29 169	0.67 216	0.52 196	0.40 156	0.57 203	0.44 196	0.27 121	0.41 86	0.31 198	0.15 174	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

GEAStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.29 68	0.24 57	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

MM-Stereo_test1	0.34 172	0.19 131	0.37 135	0.42 294	0.23 159	0.35 184	0.44 413	0.62 178	0.56 208	0.61 232	0.51 174	0.38 146	0.36 227	0.65 298	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.13 130

rvit_stereo_0083	0.34 172	0.25 328	0.53 320	0.45 377	0.28 336	0.35 184	0.35 289	0.47 100	0.64 238	0.38 135	0.47 155	0.42 178	0.37 235	0.41 86	0.39 285	0.22 411	0.20 457	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.15 215

Pointernet	0.27 90	0.15 26	0.35 101	0.36 120	0.23 159	0.35 184	0.21 55	0.74 283	0.41 138	0.39 144	0.37 115	0.34 118	0.25 91	0.37 56	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.16 43	0.39 154	0.33 57	0.19 54	0.35 184	0.27 137	0.54 132	0.79 318	0.45 177	0.55 198	0.47 213	0.27 121	0.56 202	0.28 148	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.11 94	0.12 52	0.12 80

TestStereo1	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

SA-5K	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 350	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

CFNet-RSSM	0.35 179	0.18 95	0.47 248	0.39 186	0.22 125	0.35 184	0.23 87	0.78 305	0.86 369	0.67 275	0.54 192	0.56 251	0.28 141	0.49 156	0.28 148	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

UGAM-zero	0.48 334	0.21 206	0.66 398	0.38 160	0.23 159	0.36 195	0.22 69	1.30 515	0.43 154	0.67 275	0.61 215	1.74 566	0.89 508	0.79 403	0.27 127	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

rvit_stereo_0081_aga	0.32 148	0.29 408	0.50 282	0.43 336	0.29 361	0.36 195	0.32 232	0.46 91	0.42 145	0.40 156	0.44 142	0.41 171	0.34 208	0.43 103	0.31 198	0.23 438	0.17 408	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.15 215

HH	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

HanStereo	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

LL-Strereo2	0.36 190	0.25 328	0.52 312	0.43 336	0.27 309	0.36 195	0.27 137	0.70 246	0.46 171	0.55 214	0.53 188	0.65 314	0.24 83	0.69 336	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.23 426	0.20 400	0.19 342	0.14 172

CES	0.29 114	0.15 26	0.25 5	0.31 19	0.71 573	0.36 195	0.27 137	0.51 114	0.47 179	0.34 110	0.48 157	0.27 72	0.23 76	0.40 80	0.24 68	0.13 64	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.13 93	0.32 495

TransformOpticalFlow	0.46 312	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.24 201	0.36 195	0.46 423	1.04 401	0.84 357	0.67 275	1.14 457	0.73 363	0.56 341	0.78 399	0.33 217	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

RALCasStereoNet	0.37 209	0.23 273	0.41 178	0.44 362	0.28 336	0.36 195	0.38 335	0.66 205	0.67 256	0.51 200	0.74 261	0.51 231	0.29 161	0.64 288	0.38 275	0.17 271	0.14 323	0.15 148	0.13 166	0.17 275	0.17 294

RALAANet	0.40 254	0.24 297	0.56 350	0.43 336	0.30 387	0.36 195	0.25 109	0.89 346	0.69 265	0.69 289	0.65 225	0.61 289	0.30 180	0.63 280	0.35 237	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.15 229	0.21 372	0.14 172

tt45	0.28 102	0.18 95	0.36 120	0.36 120	0.24 201	0.37 207	0.28 154	0.50 109	0.31 58	0.41 162	0.27 53	0.38 146	0.25 91	0.61 246	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.12 52	0.15 215

MGS-Stereo	0.29 114	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.24 201	0.37 207	0.30 191	0.40 58	0.50 188	0.32 93	0.51 174	0.40 164	0.24 83	0.45 118	0.28 148	0.16 225	0.12 207	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.14 172

StereoVision	0.43 289	0.29 408	0.54 333	0.50 452	0.28 336	0.37 207	0.38 335	0.75 292	0.63 234	0.46 184	1.11 444	0.53 240	0.38 243	0.57 213	0.34 228	0.21 389	0.24 495	0.25 455	0.24 473	0.26 452	0.17 294

EKT-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.44 215	0.44 362	0.30 387	0.37 207	0.30 191	0.72 264	0.68 258	0.47 187	0.63 220	0.49 224	0.28 141	0.59 227	0.34 228	0.19 352	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.16 247	0.18 321

EGLCR-Stereo	0.27 90	0.17 67	0.36 120	0.35 89	0.21 102	0.37 207	0.20 31	0.58 154	0.37 103	0.29 71	0.28 60	0.42 178	0.18 22	0.47 137	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.12 80

ASMatch	0.48 334	0.20 170	0.47 248	0.39 186	0.28 336	0.37 207	0.26 124	0.76 296	0.72 278	0.77 335	2.29 572	0.61 289	0.51 320	0.64 288	0.39 285	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.22 401

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 90	0.16 43	1.15 525	0.30 11	0.17 17	0.38 213	0.19 19	0.44 80	0.40 129	0.24 36	0.21 19	0.23 47	0.22 68	0.47 137	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.09 1	0.18 321

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.14 5	0.28 29	0.33 57	0.17 17	0.38 213	0.18 13	0.32 14	0.22 14	0.25 41	0.16 6	0.25 63	0.17 15	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

tg	0.34 172	0.19 131	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.38 213	0.26 124	0.74 283	0.60 230	0.48 194	0.65 225	0.42 178	0.24 83	0.57 213	0.33 217	0.14 98	0.10 52	0.18 273	0.17 318	0.14 139	0.12 80

trnet	0.28 102	0.15 26	0.25 5	0.29 6	0.16 7	0.38 213	0.23 87	0.53 126	0.77 307	0.43 173	0.52 181	0.34 118	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.11 40

IGEVStereo-DCA	0.30 124	0.24 297	0.42 191	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.16 248

rrr	0.31 139	0.24 297	0.56 350	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.31 218	0.56 145	0.44 159	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

knoymous	0.37 209	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.22 125	0.38 213	0.29 169	0.63 186	0.65 245	0.69 289	0.69 241	0.60 287	0.40 263	0.61 246	0.36 249	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.12 127	0.18 307	0.19 333

XX-TBD	0.32 148	0.53 523	0.26 13	0.53 492	0.21 102	0.38 213	0.24 93	0.41 64	0.77 307	0.55 214	0.70 244	0.31 95	0.26 110	0.33 28	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.11 40

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
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
rvit_0105_6	0.40 254	0.28 394	0.68 410	0.51 464	0.30 387	0.39 223	0.41 387	0.53 126	0.68 258	0.41 162	0.45 144	0.50 226	0.45 290	0.55 192	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.24 442	0.22 442	0.22 398	0.17 294

GCAP-Stereo	0.29 114	0.21 206	0.45 222	0.39 186	0.20 80	0.39 223	0.22 69	0.60 164	0.46 171	0.47 187	0.50 166	0.39 157	0.27 121	0.34 40	0.24 68	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.12 80

LL-Strereo	0.58 436	0.29 408	0.83 465	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 548	1.35 541	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

CrosDoStereo	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

FTStereo	0.56 419	0.21 206	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.39 223	0.73 534	0.69 233	0.45 164	1.09 514	3.23 595	0.69 338	0.71 432	0.55 192	0.34 228	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.15 190	0.32 495

DeepStereo_LL	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

XX-Stereo	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 528	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

castereo	0.29 114	0.17 67	0.34 85	0.36 120	0.21 102	0.40 230	0.41 387	0.52 120	0.67 256	0.27 58	0.41 130	0.37 139	0.36 227	0.34 40	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.10 3

UGAM	0.54 401	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 517	0.78 346	1.15 460	1.38 541	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

MyStereo07	0.33 157	0.23 273	0.37 135	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	0.78 305	0.38 108	0.38 135	0.34 101	0.32 103	0.30 180	0.63 280	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

MyStereo04	0.45 305	0.23 273	0.52 312	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	1.02 394	1.12 494	0.62 237	0.58 207	0.55 245	0.56 341	0.77 391	0.45 338	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

raft_robust	0.41 269	0.24 297	0.39 154	0.43 336	0.22 125	0.40 230	0.33 249	0.80 315	0.98 445	0.80 354	0.88 337	0.41 171	0.32 193	0.89 438	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.18 349	0.15 190	0.13 130

GMOStereo	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

error version	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-v	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

CRE-IMP	0.37 209	0.23 273	0.53 320	0.42 294	0.24 201	0.40 230	0.21 55	0.61 171	0.45 164	0.65 260	0.73 249	0.53 240	0.37 235	0.63 280	0.40 308	0.18 312	0.11 134	0.19 309	0.16 260	0.21 372	0.19 333

test-2	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

Prome-Stereo	0.46 312	0.20 170	0.37 135	0.45 377	0.26 267	0.40 230	0.42 398	0.69 233	0.49 183	0.96 465	1.84 557	0.58 272	0.64 393	0.63 280	0.32 206	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.17 275	0.30 482

MM-Stereo_test2	0.30 124	0.18 95	0.41 178	0.41 255	0.25 230	0.41 241	0.41 387	0.65 198	0.43 154	0.38 135	0.36 110	0.31 95	0.26 110	0.55 192	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.15 190	0.12 80

rvit_0105_4	0.42 276	0.30 423	0.77 449	0.52 481	0.29 361	0.41 241	0.44 413	0.57 150	0.75 298	0.45 177	0.48 157	0.56 251	0.49 312	0.58 218	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.25 455	0.22 442	0.24 431	0.19 333

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 296	0.22 240	0.83 465	0.39 186	0.45 519	0.41 241	0.26 124	1.04 401	0.50 188	0.54 212	0.76 266	1.03 466	0.43 276	0.67 320	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.21 382

UDGNet	0.50 361	0.82 566	0.56 350	0.51 464	0.32 428	0.41 241	0.34 266	0.71 253	0.93 415	0.65 260	0.60 212	0.58 272	0.44 283	0.65 298	0.43 323	0.33 522	0.15 348	0.67 579	0.20 400	0.49 554	0.23 425

GwcNet-ADL	0.45 305	0.24 297	0.51 291	0.46 402	0.30 387	0.41 241	0.40 366	0.95 371	0.98 445	0.73 312	0.78 279	0.61 289	0.41 268	0.67 320	0.55 398	0.20 373	0.14 323	0.15 148	0.14 198	0.19 342	0.22 401

TestStereo	0.39 239	0.32 435	0.42 191	0.45 377	0.20 80	0.41 241	0.38 335	0.69 233	0.66 249	0.56 217	0.78 279	0.48 218	0.43 276	0.59 227	0.37 260	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.23 418	0.14 172

sAnonymous2	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

CroCo_RVC	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

R-Stereo Train	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
3.75w	0.23 47	0.17 67	0.33 73	0.32 40	0.19 54	0.42 251	0.24 93	0.36 35	0.26 34	0.33 98	0.28 60	0.17 5	0.25 91	0.38 64	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

test-3	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.72 305	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

test_1	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.70 294	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

PFNet	0.43 289	0.19 131	0.61 375	0.44 362	0.24 201	0.42 251	0.31 218	0.76 296	0.81 337	1.01 481	0.74 261	0.67 333	0.41 268	0.75 373	0.39 285	0.16 225	0.10 52	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.14 172

sCroCo_RVC	0.36 190	0.29 408	0.73 437	0.52 481	0.39 485	0.42 251	0.31 218	0.52 120	0.46 171	0.31 88	0.48 157	0.38 146	0.32 193	0.46 125	0.33 217	0.22 411	0.23 486	0.19 309	0.19 377	0.21 372	0.22 401

3.25w_new	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.25w	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

ISRNet	0.57 424	0.25 328	0.72 431	0.57 522	0.36 466	0.43 256	0.28 154	0.85 330	0.84 357	1.09 514	1.25 483	0.91 434	0.61 375	0.68 329	0.60 416	0.35 536	0.26 512	0.36 532	0.33 537	0.30 481	0.42 540

rvit_stereo_0075_2	0.48 334	0.38 471	0.74 441	0.54 504	0.46 528	0.43 256	0.35 289	0.85 330	0.68 258	0.56 217	0.73 249	0.59 282	0.47 302	0.64 288	0.47 353	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.26 497	0.32 493	0.26 449

MyStereo06	0.40 254	0.22 240	0.65 395	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	1.05 408	0.43 154	0.64 254	0.54 192	0.78 387	0.27 121	0.53 183	0.31 198	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

LoS_RVC	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.33 57	0.32 428	0.43 256	0.34 266	0.42 71	0.34 79	0.33 98	0.51 174	0.29 82	0.38 243	0.37 56	0.28 148	0.11 27	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.11 21	0.26 449

IIG-Stereo	0.45 305	0.22 240	0.48 262	0.51 464	0.26 267	0.43 256	0.21 55	0.73 276	0.80 327	0.84 375	0.95 369	0.82 402	0.46 297	0.95 464	0.37 260	0.16 225	0.12 207	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.12 80

KYRaft	0.48 334	0.21 206	0.41 178	0.45 377	0.23 159	0.43 256	0.36 302	0.68 223	0.45 164	0.94 448	1.72 551	0.78 387	0.40 263	0.65 298	0.32 206	0.16 225	0.11 134	0.18 273	0.22 442	0.17 275	0.76 582

DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 441	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

Zero-FE251	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.34 66	0.20 80	0.44 266	0.19 19	0.40 58	0.26 34	0.28 69	0.30 78	0.38 146	0.24 83	0.33 28	0.23 50	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.11 40

AIO-test2	0.40 254	0.21 206	0.44 215	0.48 429	0.26 267	0.44 266	0.38 335	0.79 312	1.28 533	0.37 126	0.87 333	0.38 146	0.30 180	0.50 162	0.28 148	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.24 473	0.15 190	0.15 215

AIO-test1	0.39 239	0.18 95	0.42 191	0.51 464	0.25 230	0.44 266	0.30 191	0.74 283	1.20 520	0.41 162	0.71 245	0.45 205	0.29 161	0.56 202	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.21 421	0.13 93	0.18 321

rvit_0105_5	0.44 296	0.32 435	0.79 453	0.51 464	0.29 361	0.44 266	0.43 405	0.62 178	0.76 304	0.51 200	0.52 181	0.61 289	0.53 323	0.58 218	0.38 275	0.28 489	0.25 503	0.25 455	0.24 473	0.22 398	0.20 364

test-1	0.37 209	0.20 170	0.76 446	0.47 422	0.27 309	0.44 266	0.36 302	0.63 186	0.65 245	0.49 197	0.67 237	0.54 242	0.35 217	0.42 96	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.18 321

raft+_RVC	0.38 226	0.20 170	0.38 145	0.39 186	0.27 309	0.44 266	0.35 289	0.81 317	0.90 397	0.52 203	0.78 279	0.50 226	0.29 161	0.56 202	0.41 314	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.13 130

PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 584	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

FlowAnything_test	0.30 124	0.20 170	0.41 178	0.48 429	0.26 267	0.46 275	0.25 109	0.45 84	0.33 73	0.30 79	0.26 49	0.35 127	0.26 110	0.41 86	0.39 285	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.26 497	0.17 275	0.17 294

G2L-Stereo	0.51 375	0.25 328	0.55 337	0.44 362	0.27 309	0.46 275	0.47 431	0.98 380	0.81 337	0.86 398	0.90 346	0.91 434	0.56 341	0.88 436	0.80 468	0.21 389	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.17 275	0.22 401

CAS	0.37 209	0.13 2	0.27 20	1.34 593	0.31 403	0.46 275	0.38 335	0.50 109	0.48 181	0.35 113	0.52 181	0.24 57	0.19 31	0.30 10	0.28 148	1.03 596	0.08 1	0.12 32	0.08 1	0.12 52	0.28 470

SA	0.45 305	0.26 363	0.50 282	0.47 422	0.24 201	0.46 275	0.36 302	0.79 312	1.00 452	0.61 232	1.04 418	0.50 226	0.50 315	0.98 475	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.19 377	0.15 190	0.14 172

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 172	0.28 394	0.48 262	0.37 140	0.25 230	0.47 279	0.30 191	0.60 164	0.92 409	0.43 173	0.37 115	0.30 91	0.29 161	0.50 162	0.30 184	0.17 271	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.18 307	0.16 248

qqq	0.42 276	0.28 394	0.50 282	0.37 140	0.22 125	0.47 279	0.39 353	0.91 352	0.59 223	0.57 220	0.71 245	0.65 314	0.56 341	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.17 408	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

test_3	0.37 209	0.19 131	0.50 282	0.45 377	0.24 201	0.47 279	0.36 302	0.69 233	0.84 357	0.66 266	0.46 149	0.68 336	0.25 91	0.45 118	0.32 206	0.12 37	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.12 80

LCNet	0.42 276	0.21 206	0.34 85	0.44 362	0.24 201	0.47 279	0.28 154	0.69 233	0.57 218	0.72 305	1.03 415	0.66 326	0.58 357	0.60 240	0.35 237	0.15 174	0.10 52	0.19 309	0.19 377	0.22 398	0.37 524

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 375	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FSD					0.46 528	0.48 284	0.52 466	0.54 132	0.49 183	0.48 194	0.48 157	0.50 226	0.48 306	0.51 174	0.49 366	0.45 561	0.43 579	0.47 559	0.46 565	0.46 546

rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 478	0.56 516	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 519	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

anonymousdsp2	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.38 160	0.24 201	0.48 284	0.31 218	0.91 352	0.68 258	0.57 220	0.51 174	0.51 231	0.34 208	0.59 227	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.16 247	0.16 248

AE-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.47 248	0.49 441	0.31 403	0.50 287	0.34 266	0.72 264	0.73 288	0.34 110	0.55 198	0.52 235	0.28 141	0.48 146	0.31 198	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

RAFT-Test	0.35 179	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.24 201	0.50 287	0.23 87	0.74 283	0.44 159	0.62 237	0.85 322	0.64 308	0.28 141	0.48 146	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

ACRE	0.42 276	0.23 273	0.73 437	0.45 377	0.33 440	0.50 287	0.33 249	0.68 223	0.70 269	0.82 361	0.92 360	0.46 209	0.32 193	0.53 183	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.16 248

GMM-Stereo	0.44 296	0.20 170	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.50 287	0.44 413	0.72 264	0.57 218	0.77 335	1.37 512	0.76 379	0.38 243	0.62 269	0.34 228	0.15 174	0.10 52	0.20 346	0.19 377	0.17 275	0.28 470

DeepPruner_ROB	0.55 410	0.37 463	0.67 403	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

model_zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.56 350	0.41 255	0.30 387	0.51 292	0.26 124	0.69 233	0.48 181	0.65 260	0.51 174	0.52 235	0.25 91	0.46 125	0.27 127	0.17 271	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.14 172

Any-RAFT	0.36 190	0.17 67	0.31 56	0.35 89	0.21 102	0.51 292	0.21 55	0.93 363	0.75 298	0.56 217	0.73 249	0.66 326	0.29 161	0.48 146	0.25 84	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.13 93	0.13 130

CIPLG	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.45 377	0.33 440	0.51 292	0.33 249	0.68 223	0.68 258	0.84 375	0.96 373	0.47 213	0.33 201	0.56 202	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

dd	0.44 296	0.40 485	0.62 381	0.44 362	0.26 267	0.51 292	0.38 335	0.72 264	1.07 482	0.60 227	0.66 229	0.43 189	0.40 263	0.68 329	0.53 390	0.24 449	0.15 348	0.21 390	0.16 260	0.24 431	0.19 333

IPLGR_C	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.46 402	0.33 440	0.51 292	0.34 266	0.69 233	0.69 265	0.84 375	0.92 360	0.46 209	0.33 201	0.53 183	0.53 390	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

IPLGR	0.40 254	0.22 240	0.70 422	0.40 226	0.22 125	0.51 292	0.29 169	0.78 305	0.78 311	0.80 354	0.77 270	0.44 196	0.41 268	0.48 146	0.40 308	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.16 247	0.14 172

GrayStereo	0.49 348	0.20 170	0.44 215	0.47 422	0.29 361	0.51 292	0.62 504	0.71 253	0.66 249	1.04 493	1.46 530	0.77 384	0.73 448	0.58 218	0.35 237	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.17 318	0.15 190	0.30 482

PSMNet-RSSM	0.50 361	0.24 297	0.41 178	0.43 336	0.26 267	0.51 292	0.40 366	1.16 452	0.79 318	0.75 323	1.07 431	0.87 416	0.69 422	0.66 310	0.52 379	0.24 449	0.16 375	0.23 426	0.26 497	0.20 359	0.20 364

WQFJX1	0.33 157	0.20 170	0.35 101	0.42 294	0.28 336	0.52 300	0.33 249	0.56 145	0.55 206	0.40 156	0.36 110	0.33 111	0.30 180	0.72 359	0.40 308	0.15 174	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.16 247	0.16 248

LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-G	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

tt1	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.43 336	0.23 159	0.52 300	0.37 317	0.72 264	1.13 499	0.42 167	0.46 149	0.35 127	0.44 283	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

HCRNet	0.46 312	0.35 452	0.45 222	0.54 504	0.26 267	0.52 300	0.29 169	0.87 337	0.64 238	0.75 323	0.82 305	0.76 379	0.53 323	0.70 344	0.38 275	0.24 449	0.16 375	0.24 442	0.20 400	0.21 372	0.20 364

111	0.42 276	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.52 300	0.28 154	0.76 296	1.16 508	0.52 203	0.92 360	0.65 314	0.51 320	0.65 298	0.37 260	0.15 174	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.16 248

NLCSM	0.35 179	0.21 206	0.36 120	0.44 362	0.29 361	0.53 306	0.40 366	0.54 132	0.51 195	0.47 187	0.37 115	0.33 111	0.34 208	0.75 373	0.42 320	0.16 225	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.17 294

gcap-zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.53 306	0.27 137	0.58 154	0.35 87	0.64 254	0.49 164	0.87 416	0.34 208	0.49 156	0.25 84	0.14 98	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

ACVNet-DCA	0.36 190	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

xx1	0.40 254	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.65 314	0.56 341	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

1test111	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

cc1	0.38 226	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

MIPNet	0.39 239	0.22 240	0.66 398	0.40 226	0.25 230	0.53 306	0.29 169	0.78 305	0.74 294	0.68 286	0.60 212	0.40 164	0.48 306	0.45 118	0.39 285	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

DMCA	0.47 324	0.27 379	0.59 369	0.39 186	0.29 361	0.53 306	0.34 266	0.98 380	0.70 269	0.78 346	0.83 310	0.79 394	0.55 334	0.54 191	0.57 406	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.16 260	0.19 342	0.22 401

DilatedVolume-Stereo	0.31 139	0.16 43	0.38 145	0.34 66	0.21 102	0.54 314	0.25 109	0.58 154	0.43 154	0.59 224	0.50 166	0.37 139	0.32 193	0.50 162	0.29 166	0.13 64	0.12 207	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.12 80

x	0.41 269	0.25 328	0.46 236	0.36 120	0.24 201	0.54 314	0.31 218	0.94 368	0.58 222	0.60 227	0.72 247	0.61 289	0.53 323	0.52 177	0.50 370	0.18 312	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.18 321

IPLG	0.40 254	0.21 206	0.64 390	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.27 137	0.77 301	0.68 258	0.85 388	0.82 305	0.33 111	0.32 193	0.64 288	0.49 366	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

GANet-ADL	0.44 296	0.27 379	0.48 262	0.44 362	0.30 387	0.54 314	0.36 302	0.94 368	0.88 387	0.64 254	0.72 247	0.68 336	0.44 283	0.55 192	0.44 332	0.22 411	0.15 348	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.21 382

STrans-v2	0.47 324	0.21 206	0.49 271	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.49 451	1.16 452	0.82 350	0.67 275	1.05 421	0.71 343	0.67 412	0.74 365	0.34 228	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.14 172

FENet	0.43 289	0.23 273	0.40 168	0.40 226	0.24 201	0.54 314	0.33 249	0.83 325	0.72 278	0.74 319	0.73 249	0.63 302	0.56 341	0.65 298	0.45 338	0.19 352	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.20 364

Hybrid-DGEV-03	0.46 312	0.20 170	0.36 120	0.43 336	0.28 336	0.55 320	0.25 109	0.69 233	0.75 298	0.96 465	1.92 561	0.61 289	0.32 193	0.58 218	0.36 249	0.15 174	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.12 80

NLMM1	0.34 172	0.21 206	0.38 145	0.41 255	0.26 267	0.55 320	0.32 232	0.58 154	0.65 245	0.42 167	0.45 144	0.30 91	0.27 121	0.64 288	0.39 285	0.16 225	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.14 172

DCVSM-stereo	0.51 375	0.28 394	0.56 350	0.39 186	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.78 305	0.78 311	1.11 521	0.77 270	1.04 471	0.76 468	0.65 298	0.52 379	0.20 373	0.20 457	0.24 442	0.21 421	0.25 442	0.31 491

MyStereo8	0.42 276	0.21 206	0.64 390	0.43 336	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.72 264	0.50 188	0.73 312	1.01 402	0.57 256	0.44 283	0.52 177	0.52 379	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.19 342	0.21 382

AACVNet	0.52 389	0.25 328	0.56 350	0.48 429	0.29 361	0.55 320	0.38 335	0.96 376	0.59 223	0.83 369	1.03 415	1.03 466	0.77 473	0.91 449	0.58 413	0.22 411	0.18 426	0.24 442	0.18 349	0.24 431	0.22 401

RAFT	0.46 312	0.23 273	0.52 312	0.48 429	0.27 309	0.55 320	0.47 431	0.68 223	0.60 230	0.83 369	0.82 305	1.00 458	0.56 341	0.76 384	0.37 260	0.18 312	0.16 375	0.22 405	0.20 400	0.16 247	0.14 172

TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

FADNet_RVC	0.58 436	0.39 476	1.26 533	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

DFGA-Net	0.47 324	0.31 432	0.93 493	0.43 336	0.33 440	0.56 328	0.35 289	0.81 317	0.89 392	0.70 294	0.76 266	0.48 218	0.43 276	0.78 399	0.64 431	0.16 225	0.14 323	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.19 333

ffm	0.47 324	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

ff1	0.56 419	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

mmx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

xxx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

PSM-AAD	0.48 334	0.21 206	0.39 154	0.44 362	0.23 159	0.56 328	0.47 431	0.67 216	0.73 288	1.08 510	1.12 446	0.58 272	0.87 500	0.63 280	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.25 455	0.26 497	0.18 307	0.42 540

RAFT-RH_RVC	0.57 424	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 528	3.90 606	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

ARAFT	0.48 334	0.25 328	0.82 461	0.42 294	0.25 230	0.56 328	0.54 478	0.82 323	0.82 350	0.92 438	0.75 263	0.75 372	0.48 306	0.89 438	0.37 260	0.15 174	0.12 207	0.23 426	0.22 442	0.14 139	0.14 172

GwcNet-RSSM	0.51 375	0.25 328	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.56 328	0.41 387	0.97 378	0.96 435	0.75 323	1.17 470	0.89 425	0.66 403	0.66 310	0.74 454	0.22 411	0.15 348	0.19 309	0.21 421	0.17 275	0.16 248

Hybrid-DGEV-2	0.43 289	0.23 273	0.47 248	0.48 429	0.30 387	0.57 337	0.24 93	0.84 328	1.00 452	0.67 275	0.67 237	0.59 282	0.73 448	0.61 246	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.13 130

xyz-stereo-finetune	0.34 172	0.19 131	0.38 145	0.34 66	0.18 31	0.57 337	0.32 232	0.60 164	0.70 269	0.47 187	0.54 192	0.38 146	0.35 217	0.57 213	0.38 275	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130

GMStereo_Zeroshot	0.51 375	0.46 508	0.80 454	0.50 452	0.28 336	0.57 337	0.30 191	0.75 292	0.79 318	0.88 413	0.94 365	0.90 428	0.37 235	0.77 391	0.46 342	0.27 478	0.14 323	0.26 474	0.15 229	0.39 529	0.19 333

DEmStereo	0.49 348	0.18 95	0.53 320	0.39 186	0.26 267	0.57 337	0.33 249	0.65 198	0.75 298	0.90 428	1.65 545	0.57 256	1.02 530	0.63 280	0.44 332	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

DRaft	0.49 348	0.18 95	0.50 282	0.38 160	0.25 230	0.57 337	0.39 353	0.67 216	0.86 369	1.02 485	1.75 552	0.50 226	0.79 475	0.65 298	0.42 320	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

AANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.68 410	0.47 422	0.28 336	0.57 337	0.47 431	1.04 401	1.28 533	0.87 403	1.33 503	0.86 410	0.63 385	1.16 509	0.89 481	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.18 307	0.20 364

z-ln-s-r	0.70 474	0.39 476	1.51 556	0.40 226	0.27 309	0.58 343	0.62 504	0.87 337	1.09 491	0.84 375	1.44 525	0.91 434	0.87 500	1.20 516	2.07 577	0.16 225	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.21 372	0.17 294

G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

G2L-Stereo_test	0.50 361	0.22 240	0.46 236	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.59 497	1.14 445	0.79 318	0.89 420	0.96 373	0.96 446	0.59 363	0.72 359	0.67 436	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

DispNO	0.48 334	0.24 297	0.84 472	0.40 226	0.31 403	0.58 343	0.39 353	0.91 352	0.79 318	0.79 351	0.83 310	0.71 343	0.59 363	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.14 323	0.20 346	0.18 349	0.16 247	0.17 294

riskmin	0.41 269	0.21 206	0.44 215	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.32 232	0.70 246	0.86 369	0.52 203	0.57 203	0.78 387	0.60 369	0.58 218	0.39 285	0.17 271	0.12 207	0.19 309	0.13 166	0.19 342	0.22 401

CFNet_pseudo	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.03 415	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.13 284	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

cf-r	0.49 348	0.24 297	0.49 271	0.40 226	0.23 159	0.58 343	0.38 335	0.92 361	0.87 376	0.77 335	1.06 427	0.98 450	0.67 412	0.59 227	0.61 422	0.21 389	0.14 323	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.16 248

GANet-RSSM	0.49 348	0.22 240	0.42 191	0.39 186	0.26 267	0.58 343	0.41 387	1.12 436	0.82 350	0.73 312	1.02 405	0.88 420	0.75 459	0.67 320	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.18 273	0.19 377	0.18 307	0.18 321

ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

DEFOM-Stereo	0.23 47	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.59 353	0.20 31	0.32 14	0.31 58	0.23 30	0.19 13	0.18 13	0.18 22	0.42 96	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.12 80

rvit_105_1	0.56 419	0.42 496	0.84 472	0.59 531	0.37 470	0.59 353	0.68 517	0.73 276	0.97 440	0.82 361	0.69 241	0.75 372	0.63 385	0.80 406	0.56 400	0.34 530	0.29 528	0.31 513	0.34 539	0.23 418	0.23 425

ITSA-stereo	0.54 401	0.29 408	0.55 337	0.41 255	0.23 159	0.59 353	0.35 289	1.31 517	1.25 526	0.82 361	0.80 295	0.72 358	0.58 357	0.89 438	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.23 426	0.22 442	0.22 398	0.29 477

test_sample1	0.44 296	0.24 297	0.52 312	0.35 89	0.23 159	0.59 353	0.36 302	1.05 408	0.57 218	0.66 266	0.78 279	0.70 340	0.71 432	0.62 269	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.18 321

CFNet_ucs	0.51 375	0.25 328	0.58 361	0.39 186	0.31 403	0.59 353	0.35 289	1.04 401	0.95 428	0.89 420	1.19 475	0.80 398	0.49 312	0.66 310	0.45 338	0.21 389	0.16 375	0.26 474	0.18 349	0.27 462	0.23 425

DMCA-RVC	0.54 401	0.32 435	0.83 465	0.51 464	0.32 428	0.59 353	0.38 335	0.89 346	0.70 269	0.95 453	0.88 337	0.90 428	0.69 422	0.75 373	0.63 429	0.23 438	0.18 426	0.31 513	0.24 473	0.27 462	0.21 382

WQFJX	0.33 157	0.19 131	0.34 85	0.39 186	0.27 309	0.60 359	0.30 191	0.58 154	0.52 196	0.40 156	0.38 121	0.34 118	0.35 217	0.63 280	0.41 314	0.15 174	0.17 408	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.16 248

test_sample2	0.45 305	0.24 297	0.49 271	0.34 66	0.21 102	0.60 359	0.43 405	1.01 391	0.73 288	0.67 275	0.80 295	0.70 340	0.64 393	0.65 298	0.41 314	0.19 352	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

WQFJA1	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.53 203	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.51 174	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLMM	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.52 196	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.50 162	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

mmm	0.47 324	0.28 394	0.51 291	0.39 186	0.25 230	0.61 361	0.38 335	1.00 390	0.60 230	0.77 335	1.07 431	0.65 314	0.53 323	0.61 246	0.49 366	0.18 312	0.15 348	0.23 426	0.20 400	0.21 372	0.20 364

11t1	0.38 226	0.23 273	0.49 271	0.36 120	0.23 159	0.61 361	0.31 218	0.74 283	0.47 179	0.62 237	0.55 198	0.55 245	0.49 312	0.58 218	0.45 338	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.19 333

DAS	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.89 438	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

SepStereo	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.97 473	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

GASNet	0.70 474	0.77 561	1.16 526	0.71 566	0.49 536	0.62 367	0.48 438	1.12 436	1.05 470	0.98 472	0.84 313	0.94 442	0.82 484	1.41 545	0.85 476	0.33 522	0.22 476	0.29 502	0.28 511	0.44 542	0.26 449

pcwnet_v2	0.60 447	0.29 408	0.89 489	0.46 402	0.36 466	0.62 367	0.38 335	1.33 526	1.24 524	1.02 485	1.27 491	0.71 343	0.59 363	0.71 354	0.51 374	0.28 489	0.21 467	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.30 482

GES	0.46 312	0.25 328	0.62 381	0.41 255	0.30 387	0.62 367	0.37 317	1.06 413	0.70 269	0.75 323	0.83 310	0.47 213	0.52 322	0.69 336	0.46 342	0.23 438	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.24 436

DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 361	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.57 424	0.39 476	0.87 484	0.45 377	0.32 428	0.62 367	0.45 420	1.01 391	0.87 376	1.01 481	0.91 354	0.95 443	0.58 357	0.77 391	0.66 433	0.25 462	0.24 495	0.27 483	0.33 537	0.25 442	0.26 449

VIP-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.33 73	0.32 40	0.21 102	0.63 373	0.19 19	0.33 17	0.38 108	0.24 36	0.31 83	0.27 72	0.19 31	0.49 156	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.10 3

test_sample7	0.54 401	0.30 423	0.55 337	0.37 140	0.28 336	0.63 373	0.47 431	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.27 478	0.22 476	0.27 483	0.26 497	0.27 462	0.26 449

SMFormer	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

tta	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.15 190	0.16 248

qqq1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

fff1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 401	0.30 423	0.84 472	0.51 464	0.32 428	0.63 373	0.57 487	1.05 408	0.95 428	0.80 354	0.87 333	0.85 406	0.57 353	0.87 430	0.51 374	0.18 312	0.21 467	0.23 426	0.22 442	0.19 342	0.19 333

FADNet-RVC	0.62 457	0.56 538	1.29 538	0.47 422	0.39 485	0.63 373	0.40 366	1.16 452	0.91 403	0.71 304	0.86 326	1.04 471	0.55 334	0.99 480	0.78 460	0.27 478	0.26 512	0.28 494	0.29 517	0.32 493	0.31 491

test_sample6	0.51 375	0.27 379	0.55 337	0.38 160	0.23 159	0.64 383	0.39 353	1.18 463	0.88 387	0.84 375	1.06 427	0.66 326	0.61 375	0.75 373	0.52 379	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.22 442	0.24 431	0.23 425

PCWNet_CMD	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.98 380	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.78 387	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.21 390	0.16 260	0.26 452	0.20 364

Selective-RAFT	0.36 190	0.23 273	0.54 333	0.45 377	0.22 125	0.64 383	0.27 137	0.62 178	0.65 245	0.41 162	0.38 121	0.55 245	0.39 258	0.59 227	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.16 247	0.14 172

Sa-1000	0.49 348	0.25 328	0.45 222	0.46 402	0.25 230	0.64 383	0.34 266	0.85 330	0.95 428	0.85 388	1.51 536	0.55 245	0.44 283	0.94 458	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.20 400	0.15 190	0.14 172

dad	0.61 451	0.53 523	0.72 431	0.44 362	0.31 403	0.64 383	0.37 317	0.85 330	1.28 533	1.05 498	1.17 470	1.18 510	0.61 375	0.70 344	0.54 396	0.36 539	0.23 486	0.37 537	0.21 421	0.31 485	0.23 425

MSMDNet	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.99 384	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.79 394	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.20 346	0.16 260	0.25 442	0.20 364

MLCV	0.49 348	0.26 363	0.73 437	0.38 160	0.18 31	0.64 383	0.33 249	0.84 328	0.89 392	0.96 465	1.12 446	0.72 358	0.45 290	1.00 485	0.59 415	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

NLSM1	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.40 226	0.25 230	0.65 390	0.27 137	0.59 161	0.52 196	0.38 135	0.53 188	0.29 82	0.29 161	0.56 202	0.33 217	0.16 225	0.17 408	0.18 273	0.15 229	0.14 139	0.13 130

test_sample5	0.50 361	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.81 358	0.97 382	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

DualNet	0.51 375	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

SACVNet	0.61 451	0.36 461	0.67 403	0.57 522	0.37 470	0.65 390	0.47 431	1.16 452	0.80 327	1.04 493	1.06 427	1.02 464	0.81 483	0.99 480	0.57 406	0.28 489	0.21 467	0.25 455	0.24 473	0.30 481	0.39 527

psm_up	0.57 424	0.27 379	0.52 312	0.50 452	0.33 440	0.65 390	0.60 500	1.07 417	0.84 357	0.87 403	0.91 354	1.00 458	1.06 536	0.80 406	0.66 433	0.22 411	0.25 503	0.26 474	0.23 458	0.22 398	0.21 382

BEATNet_4x	0.49 348	0.35 452	0.72 431	0.38 160	0.20 80	0.65 390	0.36 302	1.08 422	0.78 311	0.78 346	0.88 337	0.73 363	0.64 393	0.71 354	0.60 416	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.15 229	0.24 431	0.18 321

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
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
aanetorigin	0.85 512	0.58 543	1.98 577	0.50 452	0.40 490	0.66 397	0.70 521	0.72 264	1.01 455	2.44 597	2.00 565	1.32 525	1.25 554	0.96 466	1.16 534	0.20 373	0.19 448	0.20 346	0.20 400	0.27 462	0.33 504

CFNet-ft	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

FADNet	0.63 460	0.53 523	1.20 528	0.46 402	0.44 513	0.66 397	0.41 387	1.24 490	1.07 482	0.70 294	0.84 313	0.98 450	0.65 401	0.87 430	0.54 396	0.29 499	0.30 533	0.27 483	0.30 518	0.48 550	0.36 518

CFNet_RVC	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 410	0.33 443	0.71 424	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 361	0.27 379	0.37 135	0.40 226	0.27 309	0.66 397	0.42 398	1.18 463	0.86 369	0.70 294	0.89 340	0.91 434	0.60 369	0.62 269	0.48 357	0.24 449	0.18 426	0.28 494	0.27 504	0.25 442	0.24 436

PS-NSSS	0.60 447	0.46 508	0.68 410	0.43 336	0.34 452	0.66 397	0.57 487	1.05 408	0.91 403	0.80 354	1.28 492	0.72 358	0.67 412	0.89 438	0.61 422	0.32 515	0.26 512	0.40 546	0.27 504	0.35 511	0.29 477

iResNet	0.52 389	0.31 432	0.86 479	0.44 362	0.22 125	0.66 397	0.47 431	0.92 361	1.02 460	0.89 420	1.12 446	0.69 338	0.55 334	0.86 428	0.60 416	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.17 294

iResNet_ROB	0.55 410	0.24 297	0.61 375	0.38 160	0.22 125	0.66 397	0.30 191	1.59 570	1.33 543	0.94 448	1.05 421	0.81 400	0.69 422	0.84 423	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.09 6	0.15 190	0.20 364

ToySt	0.52 389	0.27 379	0.93 493	0.42 294	0.28 336	0.67 406	0.56 485	0.88 345	0.79 318	0.61 232	0.85 322	0.92 440	0.70 427	0.72 359	0.61 422	0.16 225	0.17 408	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.21 382

IER	0.48 334	0.25 328	0.60 374	0.38 160	0.28 336	0.67 406	0.38 335	0.82 323	0.68 258	0.88 413	0.95 369	0.74 367	0.79 475	0.62 269	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

TDLM	0.59 440	0.35 452	0.57 359	0.53 492	0.32 428	0.67 406	0.72 529	1.09 425	1.03 464	0.84 375	1.11 444	0.84 404	0.71 432	0.96 466	0.61 422	0.28 489	0.18 426	0.26 474	0.22 442	0.27 462	0.21 382

iResNetv2_ROB	0.55 410	0.29 408	0.86 479	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 485	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

PSMNet-RUCA	0.78 495	0.78 564	1.23 531	1.01 582	0.91 578	0.68 410	0.53 471	1.16 452	1.06 474	0.79 351	1.10 440	0.82 402	0.72 443	0.94 458	0.70 444	0.55 578	0.27 519	0.76 582	0.46 565	0.70 576	0.49 562

1111x	0.64 462	0.23 273	0.61 375	0.39 186	0.21 102	0.68 410	0.46 423	1.32 523	1.03 464	0.76 329	1.02 405	0.95 443	0.72 443	1.13 503	2.15 581	0.18 312	0.18 426	0.18 273	0.19 377	0.20 359	0.19 333

Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

test_sample4	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.22 485	0.86 369	0.82 361	0.86 326	0.62 297	0.58 357	0.71 354	0.49 366	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.20 400	0.22 398	0.21 382

test_sample3	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.21 477	0.87 376	0.79 351	0.84 313	0.66 326	0.53 323	0.70 344	0.50 370	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.19 377	0.21 372	0.21 382

PSMNet-ADL	0.50 361	0.28 394	0.43 209	0.49 441	0.31 403	0.70 413	0.38 335	0.94 368	0.81 337	0.62 237	0.80 295	0.91 434	0.62 380	0.76 384	0.68 441	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.20 400	0.22 398	0.22 401

GEStereo_RVC	0.56 419	0.30 423	0.70 422	0.51 464	0.31 403	0.70 413	0.54 478	1.31 517	0.93 415	0.85 388	0.86 326	0.84 404	0.63 385	0.92 451	0.67 436	0.24 449	0.16 375	0.19 309	0.17 318	0.21 372	0.23 425

CVANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.54 333	0.49 441	0.33 440	0.70 413	0.67 514	1.12 436	0.97 440	0.88 413	1.05 421	1.01 462	0.72 443	0.94 458	0.55 398	0.30 506	0.20 457	0.28 494	0.26 497	0.32 493	0.23 425

DDVS	0.53 396	0.32 435	0.63 385	0.42 294	0.31 403	0.71 418	0.35 289	0.95 371	0.69 265	0.86 398	0.90 346	1.11 496	0.46 297	0.90 446	0.67 436	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.25 442	0.28 470

test_xeample	1.06 536	0.23 273	0.51 291	0.37 140	0.22 125	0.71 418	0.39 353	1.31 517	0.92 409	0.87 403	1.08 438	0.70 340	0.64 393	0.75 373	11.43 623	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.18 307	0.19 333

RASNet	0.57 424	0.24 297	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 525	0.99 480	1.03 515	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

AdaStereo	0.52 389	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
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.
DualNet (step1)	0.60 447	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample9	1.17 550	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample8	1.36 567	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.19 467	0.79 318	1.51 558	0.96 373	3.29 599	1.64 576	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

DeepPrunerF	0.93 519	0.55 536	3.88 597	0.70 564	0.81 577	0.72 422	0.74 536	1.28 508	1.97 584	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 525	0.35 536	0.29 528	0.43 552	0.40 553	0.31 485	0.33 504

DA	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GGEV	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

AASNet	0.55 410	0.27 379	0.62 381	0.51 464	0.32 428	0.73 426	0.44 413	1.55 561	0.88 387	0.88 413	0.94 365	0.64 308	0.63 385	0.62 269	0.84 474	0.23 438	0.20 457	0.20 346	0.16 260	0.22 398	0.20 364

EDNetEfficient	1.47 574	0.82 566	6.28 610	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 553	0.95 371	2.77 601	3.48 614	1.95 562	1.64 564	2.12 592	1.42 546	3.84 604	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 540

FADNet-RVC-Resample	0.58 436	0.35 452	1.34 545	0.50 452	0.34 452	0.73 426	0.43 405	1.09 425	0.96 435	0.83 369	0.87 333	0.76 379	0.66 403	0.77 391	0.52 379	0.19 352	0.18 426	0.26 474	0.27 504	0.28 471	0.29 477

CFNet	0.53 396	0.30 423	0.53 320	0.42 294	0.28 336	0.73 426	0.35 289	1.21 477	1.01 455	0.74 319	1.07 431	0.85 406	0.60 369	0.83 419	0.58 413	0.19 352	0.15 348	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.17 294

castereo++	0.26 79	0.17 67	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.74 432	0.20 31	0.41 64	0.49 183	0.24 36	0.24 36	0.35 127	0.27 121	0.41 86	0.20 9	0.14 98	0.09 18	0.14 102	0.09 6	0.11 21	0.11 40

CoDeX	0.48 334	0.21 206	0.53 320	0.43 336	0.25 230	0.74 432	0.38 335	1.36 533	0.82 350	0.84 375	0.96 373	0.63 302	0.57 353	0.63 280	0.40 308	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.15 229	0.16 247	0.15 215

THIR-Stereo	0.51 375	0.19 131	0.47 248	0.39 186	0.23 159	0.74 432	0.64 512	0.68 223	0.88 387	1.03 488	1.40 515	0.71 343	0.75 459	0.64 288	0.43 323	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.18 349	0.15 190	0.17 294

HSM	0.53 396	0.25 328	0.46 236	0.40 226	0.25 230	0.74 432	0.44 413	1.29 513	0.78 311	0.82 361	0.92 360	1.21 512	0.75 459	0.90 446	0.48 357	0.18 312	0.14 323	0.17 222	0.14 198	0.17 275	0.18 321

coex_refinement	0.54 401	0.22 240	0.44 215	0.45 377	0.31 403	0.75 436	0.40 366	1.16 452	0.92 409	0.87 403	1.12 446	0.99 455	0.57 353	0.69 336	0.90 487	0.21 389	0.14 323	0.16 176	0.16 260	0.21 372	0.22 401

BSDual-CNN	0.48 334	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

hknet	0.51 375	0.26 363	0.58 361	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.89 392	0.77 335	0.80 295	0.96 446	0.67 412	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

DLCB_ROB	0.60 447	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 509	1.16 465	1.21 512	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

NINENet	0.52 389	0.30 423	0.55 337	0.46 402	0.33 440	0.78 440	0.34 266	1.18 463	0.91 403	0.84 375	0.97 382	0.64 308	0.54 330	0.74 365	0.56 400	0.23 438	0.20 457	0.25 455	0.18 349	0.22 398	0.22 401

222	1.25 559	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.23 159	0.78 440	0.37 317	1.41 541	0.93 415	0.97 469	1.13 453	0.74 367	0.71 432	0.74 365	14.86 626	0.20 373	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.20 364

HGLStereo	0.58 436	0.30 423	0.65 395	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.45 420	1.07 417	0.82 350	0.89 420	1.16 465	0.88 420	0.91 512	0.80 406	0.74 454	0.21 389	0.21 467	0.20 346	0.18 349	0.19 342	0.22 401

FAT-Stereo	0.75 488	0.34 448	0.81 460	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.63 508	1.39 535	1.32 541	1.05 498	1.40 515	1.58 562	1.14 546	0.92 451	0.91 490	0.29 499	0.28 526	0.28 494	0.23 458	0.28 471	0.41 537

DSFCA	0.57 424	0.27 379	0.71 424	0.41 255	0.36 466	0.78 440	0.53 471	1.08 422	0.85 363	1.08 510	0.84 313	0.90 428	0.66 403	1.05 494	0.63 429	0.26 467	0.22 476	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.20 364

gwcnet-sp	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

scenet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

ssnet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

HBP-ISP	0.61 451	0.47 515	0.45 222	0.46 402	0.33 440	0.79 446	0.29 169	1.15 449	1.05 470	0.85 388	1.18 474	0.67 333	0.71 432	0.92 451	0.57 406	0.37 543	0.38 564	0.47 559	0.41 558	0.39 529	0.32 495

ac_64	0.54 401	0.24 297	0.58 361	0.46 402	0.28 336	0.79 446	0.44 413	1.11 431	0.63 234	0.94 448	0.85 322	1.06 480	0.70 427	0.76 384	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.16 248

NOSS_ROB	0.59 440	0.40 485	0.42 191	0.45 377	0.31 403	0.79 446	0.53 471	1.09 425	1.12 494	0.69 289	0.92 360	0.77 384	0.63 385	0.81 411	0.52 379	0.39 549	0.38 564	0.44 554	0.42 563	0.38 525	0.36 518

xyz-stereo-finetune2	0.37 209	0.20 170	0.40 168	0.32 40	0.19 54	0.80 452	0.29 169	0.56 145	0.33 73	0.53 210	0.79 284	0.43 189	0.48 306	0.70 344	0.46 342	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.13 166	0.12 52	0.14 172

LMCR-Stereo	0.55 410	0.33 443	0.57 359	0.60 533	0.30 387	0.80 452	0.36 302	1.30 515	0.79 318	0.90 428	1.04 418	0.57 256	0.64 393	0.87 430	0.73 453	0.20 373	0.15 348	0.19 309	0.14 198	0.25 442	0.18 321

s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

ADLNet	0.57 424	0.29 408	0.58 361	0.46 402	0.35 459	0.80 452	0.46 423	1.14 445	0.88 387	1.03 488	0.98 386	0.92 440	0.66 403	0.71 354	0.83 473	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.23 425

XPNet_ROB	0.73 479	0.38 471	0.80 454	0.53 492	0.40 490	0.80 452	0.83 553	1.21 477	0.96 435	1.37 551	1.17 470	1.37 537	0.87 500	1.14 505	0.99 508	0.33 522	0.25 503	0.27 483	0.24 473	0.31 485	0.29 477

ETE_ROB	0.73 479	0.52 520	0.93 493	0.57 522	0.37 470	0.80 452	0.86 558	1.19 467	0.95 428	1.20 530	1.22 479	1.39 543	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

Consistency-Raft	1.01 533	0.82 566	1.27 536	0.85 576	0.97 584	0.81 458	0.83 553	1.35 529	1.61 569	1.06 507	1.66 546	1.11 496	0.93 516	0.93 455	1.11 529	0.65 582	0.75 601	0.79 584	0.91 600	1.09 590	0.79 583

Anonymous3	0.47 324	0.35 452	0.91 492	0.50 452	0.38 477	0.81 458	0.55 481	0.76 296	0.66 249	0.52 203	0.65 225	0.44 196	0.45 290	0.66 310	0.39 285	0.25 462	0.25 503	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.24 436

hitnet-ft	0.57 424	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 504	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

Anonymous_2	0.84 507	0.45 503	0.66 398	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 589	0.54 572	4.92 628	0.54 564	0.42 540

psmg	0.50 361	0.26 363	0.47 248	0.42 294	0.29 361	0.82 461	0.42 398	1.07 417	0.80 327	0.95 453	0.94 365	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.20 400	0.19 342	0.19 333

RP	0.80 497	0.38 471	0.73 437	0.67 554	0.59 559	0.82 461	0.57 487	1.21 477	1.28 533	1.03 488	1.68 547	1.45 546	1.49 569	1.08 498	0.90 487	0.36 539	0.31 541	0.37 537	0.30 518	0.36 517	0.36 518

ADLNet2	0.57 424	0.26 363	0.71 424	0.48 429	0.31 403	0.83 464	0.51 460	1.10 429	0.99 448	0.85 388	0.99 394	0.99 455	0.70 427	0.79 403	0.78 460	0.21 389	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.22 398	0.22 401

xxxx	1.07 538	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.22 125	0.83 464	0.36 302	1.41 541	0.95 428	0.75 323	0.99 394	0.97 448	0.64 393	0.70 344	11.37 622	0.20 373	0.17 408	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

UPFNet	0.55 410	0.26 363	0.59 369	0.46 402	0.38 477	0.83 464	0.48 438	1.03 400	0.80 327	0.92 438	0.91 354	0.85 406	0.67 412	0.87 430	0.78 460	0.20 373	0.21 467	0.20 346	0.20 400	0.20 359	0.15 215

S-Stereo	0.76 491	0.36 461	1.10 519	0.57 522	0.46 528	0.83 464	0.59 497	1.31 517	1.62 570	0.98 472	1.41 517	1.11 496	0.93 516	0.85 426	1.07 525	0.27 478	0.31 541	0.28 494	0.25 486	0.33 498	0.50 565

edge stereo	0.79 496	0.40 485	0.82 461	0.52 481	0.44 513	0.83 464	0.58 494	1.34 528	1.08 486	1.30 547	1.38 513	1.79 568	1.13 545	1.15 508	0.92 492	0.34 530	0.32 548	0.42 551	0.28 511	0.33 498	0.39 527

PASM	0.96 525	0.71 557	2.05 579	0.72 567	0.72 575	0.84 469	0.92 561	1.14 445	1.34 544	1.25 541	1.22 479	1.34 533	1.07 537	1.31 536	1.11 529	0.53 574	0.57 592	0.59 576	0.67 588	0.56 571	0.57 576

SFCPSM	0.48 334	0.22 240	0.59 369	0.41 255	0.27 309	0.85 470	0.36 302	1.39 535	0.79 318	0.81 358	0.85 322	0.54 242	0.50 315	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.20 400	0.17 275	0.16 248

acv_ft	0.52 389	0.24 297	0.64 390	0.45 377	0.28 336	0.85 470	0.40 366	0.95 371	0.81 337	1.00 478	0.96 373	0.79 394	0.62 380	0.65 298	0.88 479	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

psmorigin	0.84 507	0.53 523	2.21 581	0.50 452	0.41 495	0.86 472	0.57 487	1.08 422	0.90 397	1.50 557	1.42 522	1.50 553	1.09 539	1.29 528	1.03 515	0.32 515	0.33 553	0.27 483	0.27 504	0.34 506	0.45 552

HSM-Net_RVC	0.55 410	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 516	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.62 457	0.39 476	0.41 178	0.41 255	0.28 336	0.86 472	0.28 154	1.06 413	1.02 460	0.95 453	1.33 503	0.81 400	0.84 489	0.94 458	0.56 400	0.37 543	0.37 563	0.43 552	0.40 553	0.33 498	0.32 495

NCC-stereo	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512

Abc-Net	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.62 457	0.32 435	0.82 461	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 511	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 556

anonymousa	0.51 375	0.21 206	0.47 248	0.39 186	0.25 230	0.89 478	0.36 302	0.78 305	0.63 234	0.88 413	1.54 538	1.09 492	0.67 412	0.53 183	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.19 309	0.21 421	0.16 247	0.16 248

Syn2CoEx	0.74 484	0.55 536	1.17 527	0.66 552	0.45 519	0.89 478	0.56 485	1.54 560	1.15 506	0.95 453	1.35 508	1.03 466	1.03 531	0.96 466	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.29 502	0.24 473	0.23 418	0.27 459

DStereoO	1.07 538	0.77 561	0.87 484	0.67 554	0.49 536	0.91 480	1.30 589	1.15 449	1.41 550	1.24 539	1.33 503	1.06 480	2.39 599	1.32 538	1.11 529	2.03 609	0.38 564	0.77 583	0.31 527	1.55 594	0.43 545

MSAF-DinoV2	1.18 552	0.44 501	3.00 590	0.56 516	0.30 387	0.91 480	0.74 536	1.58 568	1.25 526	1.06 507	1.41 517	2.98 592	1.57 571	3.25 603	3.12 596	0.22 411	0.14 323	0.20 346	0.22 442	0.33 498	0.34 508

RGC	0.82 500	0.62 547	0.80 454	0.67 554	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 523	1.46 530	1.50 553	1.09 539	1.28 527	0.97 506	0.34 530	0.30 533	0.48 564	0.40 553	0.38 525	0.38 526

DANet	0.74 484	0.47 515	0.98 506	0.60 533	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 535	1.22 479	1.33 530	0.88 505	1.26 524	1.37 546	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven-2	0.83 505	0.46 508	2.93 588	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 515	1.25 541	1.32 501	1.09 492	1.05 535	1.23 519	1.07 525	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

ssnet_v2	0.61 451	0.29 408	0.69 419	0.45 377	0.30 387	0.93 484	0.62 504	1.20 474	1.03 464	0.97 469	0.81 303	0.98 450	0.67 412	0.84 423	0.97 506	0.26 467	0.23 486	0.23 426	0.24 473	0.20 359	0.21 382

PWC_ROB	0.92 518	0.57 540	1.64 569	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 546	1.51 562	1.66 569	2.57 583	1.18 510	1.11 541	1.50 554	1.54 557	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

Wz-Net-SNSev	0.99 531	0.80 565	3.00 590	0.57 522	0.46 528	0.94 487	1.22 585	1.40 539	1.28 533	1.04 493	1.33 503	1.46 547	0.90 511	2.06 580	1.65 560	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

DGSMNet	0.80 497	0.58 543	1.42 552	0.61 538	0.65 567	0.94 487	0.75 539	1.35 529	1.16 508	0.88 413	1.26 487	1.00 458	0.75 459	1.07 495	0.89 481	0.36 539	0.31 541	0.41 550	0.40 553	0.60 572	0.59 577

PA-Net	0.70 474	0.46 508	0.96 500	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 534	1.14 445	1.15 506	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 501	0.25 462	0.41 574	0.29 502	0.44 564	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.61 451	0.33 443	0.63 385	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 526	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 494	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AF-Net	0.85 512	0.41 491	0.87 484	0.66 552	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 577	1.37 546	1.03 488	2.04 568	1.46 547	1.36 559	1.19 513	1.05 521	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

TCMNet	0.68 468	0.41 491	1.08 516	0.60 533	0.61 564	0.97 492	0.55 481	1.11 431	0.93 415	0.87 403	1.14 457	0.89 425	0.65 401	0.92 451	1.06 522	0.26 467	0.26 512	0.31 513	0.28 511	0.33 498	0.30 482

anonymity	0.98 529	0.89 574	1.06 515	0.93 580	1.04 591	0.97 492	0.82 551	1.33 526	0.93 415	1.08 510	0.98 386	1.02 464	0.95 521	1.02 489	0.93 494	0.96 591	0.96 615	0.90 588	0.91 600	0.92 583	0.95 588

UNet	0.55 410	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.41 495	0.97 492	0.40 366	1.01 391	0.80 327	0.87 403	0.90 346	1.03 466	0.75 459	0.76 384	0.67 436	0.19 352	0.15 348	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.18 321

NCCL2	0.74 484	0.45 503	0.77 449	0.65 550	0.45 519	0.97 492	1.16 580	1.16 452	1.02 460	1.00 478	0.98 386	1.48 551	0.88 505	0.99 480	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.39 543	0.39 550	0.33 498	0.34 508

pmcnn	1.27 561	0.31 432	1.14 524	0.41 255	0.23 159	0.97 492	0.71 523	1.23 489	1.32 541	1.83 578	2.34 575	11.25 625	0.89 508	1.04 493	0.96 501	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.15 190	0.16 248

FINET	0.75 488	0.45 503	1.38 548	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 570	1.22 485	1.69 575	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 541	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

NaN_ROB	0.73 479	0.46 508	0.89 489	0.52 481	0.34 452	0.98 497	1.11 575	1.28 508	1.20 520	1.27 545	0.96 373	1.08 486	0.79 475	1.34 540	0.78 460	0.24 449	0.30 533	0.23 426	0.24 473	0.23 418	0.26 449

SuperB	1.00 532	0.41 491	4.03 600	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 588	1.10 518	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 563	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 613	0.27 459

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 465	0.30 423	1.20 528	0.42 294	0.31 403	1.00 500	0.58 494	1.16 452	1.07 482	1.01 481	1.25 483	1.08 486	0.75 459	1.18 512	1.03 515	0.20 373	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.22 398	0.22 401

LALA_ROB	0.76 491	0.46 508	0.86 479	0.55 512	0.41 495	1.00 500	0.93 564	1.25 496	1.13 499	1.23 537	1.15 460	1.55 559	0.80 480	1.11 502	0.96 501	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.30 518	0.35 511	0.32 495

PSMNet_ROB	0.67 465	0.39 476	0.76 446	0.57 522	0.43 507	1.00 500	0.85 557	1.25 496	0.93 415	0.82 361	1.04 418	1.08 486	0.64 393	0.89 438	1.02 514	0.29 499	0.21 467	0.31 513	0.31 527	0.27 462	0.25 445

CBMV	0.68 468	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 523	1.17 461	1.16 508	1.24 539	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 533	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GANet	0.74 484	0.38 471	0.63 385	0.54 504	0.35 459	1.01 504	0.95 565	1.15 449	0.95 428	1.09 514	2.00 565	1.14 506	0.92 514	1.29 528	0.75 456	0.25 462	0.27 519	0.27 483	0.23 458	0.32 493	0.24 436

SGM-Forest	0.65 463	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 521	1.21 477	1.10 494	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 553	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	1.10 542	2.58 618	0.83 465	1.21 590	1.27 596	1.02 506	0.69 520	1.17 461	0.95 428	0.98 472	1.26 487	1.28 519	0.84 489	0.97 473	0.79 467	0.85 588	0.40 572	2.00 604	0.60 586	1.34 593	0.94 586

UDG	0.93 519	1.03 584	0.75 444	1.00 581	0.97 584	1.02 506	0.57 487	1.18 463	1.01 455	0.93 441	1.02 405	1.32 525	1.03 531	0.88 436	0.92 492	0.55 578	0.33 553	1.82 601	0.41 558	1.20 591	0.74 581

StereoDRNet	0.67 465	0.35 452	0.82 461	0.53 492	0.44 513	1.03 508	0.53 471	1.51 557	1.06 474	1.13 524	0.91 354	1.07 485	0.74 456	0.87 430	0.95 499	0.24 449	0.19 448	0.25 455	0.23 458	0.27 462	0.22 401

PWCDC_ROB	0.93 519	0.54 530	0.97 505	0.78 573	0.41 495	1.03 508	0.42 398	1.39 535	2.34 595	1.04 493	3.73 603	0.80 398	1.12 543	1.29 528	1.04 519	0.37 543	0.22 476	0.24 442	0.20 400	0.36 517	0.31 491

YMNet	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

YMNet_1	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

GCST	0.85 512	1.25 591	0.80 454	1.58 596	1.03 589	1.04 510	0.24 93	0.81 317	0.81 337	0.99 477	0.67 237	0.78 387	0.35 217	0.98 475	0.38 275	0.97 592	0.65 594	1.20 593	0.81 596	0.93 584	0.72 580

MMNet	0.57 424	0.26 363	0.67 403	0.45 377	0.35 459	1.04 510	0.39 353	0.93 363	0.98 445	0.96 465	0.97 382	0.86 410	0.80 480	0.83 419	0.80 468	0.16 225	0.15 348	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.17 294

Nwc_Net	0.82 500	0.40 485	0.86 479	0.62 542	0.56 553	1.04 510	0.57 487	1.72 581	1.08 486	0.93 441	1.88 559	1.44 545	1.24 553	1.19 513	0.94 496	0.31 510	0.25 503	0.36 532	0.39 550	0.31 485	0.31 491

delet	0.57 424	0.25 328	0.63 385	0.46 402	0.34 452	1.05 515	0.51 460	1.04 401	0.94 424	0.90 428	0.99 394	0.90 428	0.68 420	0.87 430	0.78 460	0.18 312	0.18 426	0.20 346	0.21 421	0.17 275	0.17 294

DStereoRT	0.77 494	0.21 206	0.72 431	0.52 481	0.34 452	1.07 516	0.36 302	0.86 334	0.80 327	0.81 358	1.07 431	0.54 242	0.73 448	0.78 399	0.53 390	0.17 271	0.14 323	3.96 627	1.38 616	0.20 359	0.16 248

ADCMid	1.22 556	0.57 540	3.17 594	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 542	1.31 517	1.13 499	2.14 589	1.48 533	1.49 552	1.47 568	1.65 562	5.30 612	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

ADCRef	0.84 507	0.46 508	1.60 566	0.52 481	0.45 519	1.08 518	0.52 466	1.13 443	1.03 464	1.22 535	1.43 524	0.87 416	0.93 516	0.91 449	3.35 598	0.19 352	0.16 375	0.23 426	0.23 458	0.23 418	0.22 401

PAM_32	0.50 361	0.20 170	0.69 419	0.40 226	0.24 201	1.09 519	0.29 169	1.12 436	0.40 129	0.74 319	0.44 142	1.98 576	0.64 393	0.64 288	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

zh-sn7	1.20 554	0.86 572	4.54 603	0.58 528	0.43 507	1.10 520	0.92 561	1.24 490	1.34 544	1.45 556	2.00 565	1.26 516	1.62 574	2.13 584	2.79 593	0.26 467	0.26 512	0.26 474	0.27 504	0.35 511	0.33 504

SQANet	0.87 515	0.76 560	0.76 446	1.16 588	0.99 586	1.10 520	0.51 460	1.12 436	0.85 363	0.93 441	1.05 421	1.03 466	0.76 468	1.07 495	0.70 444	0.79 585	0.25 503	1.04 591	0.36 543	1.56 595	0.70 579

CBFPSM	0.61 451	0.25 328	1.41 551	0.39 186	0.27 309	1.10 520	0.67 514	0.83 325	0.84 357	0.82 361	0.81 303	1.33 530	0.85 493	0.72 359	0.86 477	0.16 225	0.15 348	0.15 148	0.17 318	0.17 275	0.23 425

GwcNet	0.73 479	0.39 476	1.37 547	0.53 492	0.43 507	1.10 520	0.52 466	1.27 503	1.19 517	1.05 498	1.41 517	1.06 480	0.86 497	0.98 475	1.01 510	0.26 467	0.24 495	0.24 442	0.23 458	0.23 418	0.28 470

LSM	4.83 615	0.83 569	11.23 616	0.76 572	56.73 642	1.10 520	1.18 581	1.35 529	1.70 576	2.13 586	2.34 575	1.34 533	1.19 549	1.52 555	1.23 539	0.34 530	0.50 587	0.39 543	0.47 569	0.51 559	9.82 628

PAM	0.50 361	0.21 206	0.75 444	0.41 255	0.26 267	1.11 525	0.37 317	1.10 429	0.39 115	0.75 323	0.46 149	1.92 573	0.61 375	0.62 269	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.15 215

ccnet	0.84 507	0.59 545	0.86 479	0.56 516	0.60 562	1.11 525	0.72 529	1.44 548	0.97 440	1.15 526	1.44 525	1.28 519	0.95 521	1.01 486	1.33 545	0.49 569	0.43 579	0.50 569	0.47 569	0.52 562	0.48 561

DISCO	0.72 478	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.31 403	1.12 527	0.53 471	1.32 523	1.25 526	0.84 375	1.07 431	1.52 557	0.87 500	1.82 572	1.08 528	0.20 373	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.24 431	0.24 436

EDNetEfficientorigin	9.96 623	1.17 588	175.17 649	0.49 441	0.37 470	1.13 528	0.74 536	1.27 503	2.70 600	3.16 611	2.49 579	2.28 581	2.15 593	1.88 574	2.27 584	0.21 389	0.19 448	0.25 455	0.20 400	0.54 564	0.53 573

SHD	0.98 529	0.54 530	1.30 541	0.63 545	0.50 541	1.14 529	0.50 457	1.80 586	2.20 589	1.66 569	1.39 514	1.47 549	1.21 550	1.40 542	1.80 564	0.32 515	0.27 519	0.32 519	0.34 539	0.41 533	0.44 550

DRN-Test	0.68 468	0.34 448	0.77 449	0.52 481	0.40 490	1.14 529	0.61 502	1.56 565	1.04 468	1.18 528	1.10 440	1.05 476	0.72 443	0.82 417	1.01 510	0.24 449	0.18 426	0.26 474	0.25 486	0.26 452	0.23 425

GANetREF_RVC	0.82 500	0.77 561	0.95 499	0.68 558	0.43 507	1.15 531	1.06 573	1.19 467	1.20 520	1.03 488	1.02 405	1.10 494	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 569	0.58 575	0.39 550	0.69 574	0.49 562
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
NVStereoNet_ROB	1.31 565	0.96 578	1.33 544	0.90 579	0.92 579	1.15 531	1.05 572	1.49 553	1.62 570	1.63 565	2.51 580	2.31 582	1.62 574	2.16 586	1.42 548	0.81 587	0.73 597	0.79 584	1.02 604	0.73 577	0.97 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
iinet-f	0.69 473	0.29 408	2.34 583	0.41 255	0.31 403	1.16 533	0.58 494	0.87 337	0.85 363	0.86 398	1.17 470	1.04 471	0.83 486	0.76 384	1.26 540	0.21 389	0.18 426	0.17 222	0.16 260	0.21 372	0.21 382

Wz-Net-LNSev	0.75 488	0.54 530	1.59 563	0.51 464	0.41 495	1.16 533	0.79 547	1.27 503	1.13 499	1.04 493	1.14 457	1.11 496	0.94 519	0.93 455	1.00 509	0.24 449	0.22 476	0.21 390	0.19 377	0.26 452	0.27 459

APVNet	0.73 479	0.39 476	1.01 508	0.58 528	0.45 519	1.16 533	0.68 517	1.47 552	0.87 376	0.84 375	1.15 460	1.04 471	0.84 489	1.14 505	1.18 535	0.27 478	0.28 526	0.32 519	0.31 527	0.29 473	0.32 495

FBW_ROB	0.94 523	0.54 530	1.03 512	0.56 516	0.42 504	1.16 533	0.76 541	1.56 565	1.41 550	1.38 553	1.33 503	1.47 549	1.07 537	2.94 602	1.14 533	0.26 467	0.32 548	0.45 555	0.30 518	0.34 506	0.30 482

RTSC	0.93 519	0.54 530	1.59 563	0.56 516	0.40 490	1.17 537	0.55 481	1.44 548	1.82 580	1.53 560	1.26 487	1.15 507	0.82 484	1.70 566	2.44 585	0.26 467	0.20 457	0.23 426	0.24 473	0.31 485	0.32 495

zh-mn7	1.21 555	0.75 559	5.81 608	0.52 481	0.39 485	1.18 538	0.63 508	1.21 477	1.79 579	1.81 576	2.33 573	1.16 508	1.01 528	2.20 587	2.00 573	0.25 462	0.22 476	0.22 405	0.22 442	0.25 442	0.30 482

CSAN	0.88 516	0.52 520	0.93 493	0.61 538	0.42 504	1.19 539	1.11 575	1.27 503	1.48 560	1.37 551	1.44 525	1.37 537	1.30 556	1.46 552	1.01 510	0.39 549	0.31 541	0.36 532	0.37 545	0.35 511	0.36 518

CRFU-Net	0.59 440	0.29 408	0.62 381	0.47 422	0.31 403	1.20 540	0.51 460	1.19 467	0.59 223	1.05 498	1.00 398	1.06 480	0.87 500	0.83 419	0.77 459	0.22 411	0.19 448	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.20 364

CSP-Net	0.57 424	0.29 408	0.55 337	0.42 294	0.29 361	1.20 540	0.49 451	1.29 513	0.75 298	0.98 472	0.97 382	0.88 420	0.69 422	0.85 426	0.66 433	0.27 478	0.18 426	0.17 222	0.17 318	0.18 307	0.19 333

CC-Net-ROB	0.84 507	1.01 583	0.93 493	0.60 533	0.45 519	1.25 542	0.71 523	1.20 474	1.05 470	0.84 375	1.24 482	0.90 428	0.78 474	1.14 505	0.70 444	0.48 568	0.34 557	1.71 599	0.38 548	0.78 579	0.40 532

fast-acv-ft	0.66 464	0.32 435	0.80 454	0.46 402	0.34 452	1.26 543	0.50 457	0.91 352	1.00 452	1.05 498	1.36 509	1.28 519	0.84 489	0.81 411	0.90 487	0.22 411	0.24 495	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.22 401

ACV-stereo	0.63 460	0.37 463	1.03 512	0.44 362	0.31 403	1.27 544	0.41 387	0.78 305	0.84 357	0.65 260	0.76 266	2.07 578	1.00 526	0.84 423	0.68 441	0.22 411	0.17 408	0.19 309	0.18 349	0.22 398	0.23 425

ADCS	1.60 577	0.70 554	4.02 599	0.61 538	0.53 548	1.31 545	1.11 575	1.71 580	1.86 583	1.97 584	1.68 547	1.51 555	1.46 566	2.07 581	9.20 619	0.34 530	0.32 548	0.33 524	0.36 543	0.45 543	0.46 556

MFMNet_re	1.17 550	0.99 580	1.31 542	1.02 584	0.95 582	1.32 546	1.32 590	1.44 548	1.58 567	1.72 574	1.70 550	1.21 512	1.57 571	1.16 509	1.04 519	0.88 589	0.76 603	0.79 584	0.75 593	0.90 582	0.94 586

DispFullNet	1.64 579	2.64 619	3.14 593	2.57 612	1.78 606	1.32 546	0.55 481	1.42 546	1.45 556	1.89 580	1.48 533	1.55 559	2.35 597	2.08 582	1.12 532	0.60 581	0.19 448	2.33 612	0.73 592	2.35 609	1.30 602

RYNet	0.76 491	0.37 463	0.74 441	0.54 504	0.67 570	1.35 548	0.68 517	1.28 508	1.21 523	1.10 518	0.90 346	1.31 523	0.94 519	1.01 486	1.30 542	0.22 411	0.16 375	0.27 483	0.23 458	0.43 539	0.45 552

w-ln-seven	1.02 534	0.52 520	2.86 587	0.55 512	0.51 543	1.37 549	0.75 539	1.72 581	1.84 581	1.54 561	1.52 537	1.27 518	0.95 521	1.30 534	2.07 577	0.24 449	0.22 476	0.25 455	0.25 486	0.31 485	0.28 470

WZ-Net	1.29 563	0.64 549	5.42 607	0.64 548	0.52 546	1.37 549	1.29 588	1.41 541	1.77 578	1.56 562	1.69 549	1.74 566	1.41 563	2.50 597	2.16 582	0.28 489	0.21 467	0.23 426	0.25 486	0.39 529	0.41 537

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 477	0.84 570	0.80 454	0.55 512	0.38 477	1.38 551	0.57 487	1.07 417	0.81 337	0.90 428	0.94 365	0.95 443	0.54 330	1.01 486	0.61 422	0.41 554	0.30 533	0.57 574	0.31 527	0.86 581	0.39 527

coex-ft	6.50 620	1.57 601	87.99 648	0.49 441	0.38 477	1.41 552	1.21 583	1.21 477	7.96 620	12.14 628	2.78 589	2.74 589	3.83 611	1.30 534	3.19 597	0.24 449	0.23 486	0.27 483	0.24 473	0.48 550	0.40 532

FCDSN-DC	1.43 572	0.57 540	0.69 419	0.74 569	0.59 559	1.42 553	0.65 513	1.40 539	1.41 550	3.31 612	4.42 614	4.57 607	3.01 607	1.70 566	1.19 537	0.46 562	0.42 576	0.48 564	0.47 569	0.51 559	0.51 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	1.22 556	0.39 476	0.93 493	0.51 464	0.45 519	1.44 554	0.79 547	1.20 474	1.30 539	2.99 608	3.94 607	3.30 600	2.17 594	1.42 546	1.31 543	0.46 562	0.35 560	0.35 527	0.37 545	0.41 533	0.42 540

Wz-Net-MNSev	0.81 499	0.42 496	1.64 569	0.51 464	0.41 495	1.46 555	0.95 565	1.24 490	1.26 531	1.31 548	1.25 483	1.17 509	0.83 486	1.21 518	1.06 522	0.22 411	0.19 448	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.26 449

ADCPNet	1.11 545	0.53 523	3.26 595	0.55 512	0.44 513	1.47 556	0.83 553	1.21 477	1.17 511	1.26 544	1.42 522	1.67 565	1.12 543	1.48 553	3.86 605	0.30 506	0.29 528	0.30 512	0.32 531	0.37 523	0.37 524

XQC	0.97 527	0.70 554	1.54 560	0.70 564	0.55 552	1.48 557	0.81 549	1.41 541	1.57 565	1.21 531	1.12 446	1.33 530	1.04 533	1.55 556	2.00 573	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 562

ADCP+	1.18 552	0.37 463	3.09 592	0.50 452	0.52 546	1.48 557	0.61 502	1.32 523	1.07 482	1.21 531	1.16 465	1.08 486	1.11 541	1.63 560	7.17 616	0.20 373	0.16 375	0.24 442	0.22 442	0.29 473	0.22 401

SPS-STEREO	1.29 563	0.94 577	1.10 519	1.05 586	1.03 589	1.48 557	0.91 559	1.57 567	1.24 524	2.13 586	1.90 560	1.94 574	1.46 566	1.77 569	1.64 559	0.97 592	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 587	0.97 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	1.23 558	1.24 589	5.25 606	0.51 464	0.43 507	1.49 560	1.09 574	1.58 568	1.42 553	1.25 541	1.26 487	1.58 562	1.52 570	1.97 577	1.95 568	0.33 522	0.32 548	0.26 474	0.30 518	0.41 533	0.43 545

AnyNet_C32	1.27 561	0.72 558	3.33 596	0.59 531	0.56 553	1.51 561	1.53 598	1.27 503	1.28 533	1.52 559	1.48 533	1.38 541	1.23 552	1.64 561	5.26 610	0.30 506	0.29 528	0.29 502	0.34 539	0.38 525	0.44 550

RainbowNet	1.42 571	1.53 600	1.31 542	1.93 603	1.46 597	1.52 562	1.03 571	1.67 578	1.55 563	1.23 537	1.59 543	1.54 558	1.21 550	1.40 542	1.03 515	1.70 605	0.70 596	1.82 601	0.80 595	2.11 604	1.22 598

SANet	1.15 547	0.45 503	1.40 550	0.50 452	0.32 428	1.54 563	1.21 583	1.49 553	3.35 607	1.61 563	2.41 578	2.32 584	1.80 583	1.57 557	1.27 541	0.28 489	0.25 503	0.26 474	0.24 473	0.36 517	0.32 495

DPSNet	1.08 541	0.44 501	2.64 586	0.54 504	0.42 504	1.59 564	1.25 586	2.39 598	1.50 561	1.13 524	1.12 446	1.51 555	2.19 595	1.44 549	1.51 556	0.35 536	0.25 503	0.25 455	0.21 421	0.49 554	0.39 527

LE_ROB	4.86 616	0.27 379	9.43 613	0.45 377	0.24 201	1.61 565	0.96 568	2.05 590	17.75 634	16.36 636	4.84 617	5.17 613	19.48 636	2.05 579	15.49 627	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

FC-DCNN	1.67 580	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.62 566	0.71 523	1.77 585	1.55 563	4.73 620	4.66 616	5.82 616	3.94 613	2.13 584	1.42 548	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

MeshStereo	1.38 568	0.45 503	0.58 361	0.45 377	0.35 459	1.63 567	0.60 500	2.07 591	1.43 554	4.49 617	3.32 599	4.67 608	2.08 591	2.08 582	1.32 544	0.36 539	0.36 562	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otaku	1.10 542	0.96 578	0.96 500	1.37 594	1.06 592	1.65 568	0.72 529	1.46 551	1.19 517	1.10 518	1.32 501	1.32 525	0.95 521	1.29 528	0.81 471	0.89 590	0.46 584	1.24 594	0.50 579	1.86 597	0.89 585

MSMD_ROB	1.25 559	0.51 518	0.64 390	0.60 533	0.50 541	1.66 569	0.67 514	1.26 498	1.26 531	2.64 599	3.82 604	3.06 595	3.20 609	1.45 550	0.91 490	0.46 562	0.41 574	0.49 567	0.51 580	0.47 549	0.45 552

FC-DCNN v2	1.74 581	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.67 570	0.71 523	1.85 587	1.57 565	4.84 621	5.01 618	6.42 620	3.92 612	2.24 589	1.43 550	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

PVD	1.34 566	0.70 554	1.42 552	0.78 573	0.65 567	1.68 571	0.91 559	2.12 594	3.01 603	2.25 591	2.35 577	1.90 572	1.99 589	1.98 578	2.14 580	0.40 553	0.38 564	0.49 567	0.37 545	0.51 559	0.67 578

Ntro	1.15 547	1.00 582	1.00 507	1.49 595	1.20 595	1.69 572	0.81 549	1.39 535	1.25 526	1.01 481	1.28 492	1.31 523	1.00 526	1.31 536	0.89 481	1.10 598	0.43 579	1.36 595	0.51 580	1.95 600	0.99 592

ADCL	1.10 542	0.42 496	1.57 562	0.51 464	0.41 495	1.71 573	0.92 561	1.36 533	1.45 556	1.33 549	1.56 540	1.22 515	1.26 555	1.45 550	5.27 611	0.22 411	0.19 448	0.25 455	0.25 486	0.29 473	0.29 477

SGM_RVC	1.04 535	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 574	0.77 542	1.63 574	1.30 539	2.39 595	1.99 564	2.64 587	1.78 582	2.22 588	1.40 547	0.28 489	0.27 519	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	1.07 538	0.56 538	2.36 584	0.54 504	0.37 470	1.74 575	0.71 523	1.28 508	2.32 592	1.00 478	2.56 582	1.43 544	1.01 528	2.34 593	1.74 562	0.23 438	0.20 457	0.21 390	0.20 400	0.27 462	0.27 459

DStereoSA	2.42 598	0.66 552	2.95 589	0.89 577	1.12 594	1.75 576	6.75 623	1.53 558	1.63 572	1.28 546	8.81 625	0.99 455	10.14 620	1.68 564	3.37 599	0.44 560	0.34 557	0.64 578	0.68 590	1.21 592	1.60 611

stereogan	0.83 505	0.33 443	0.89 489	0.61 538	0.51 543	1.80 577	0.50 457	1.41 541	1.39 549	1.05 498	1.47 532	1.56 561	1.04 533	1.32 538	0.87 478	0.29 499	0.29 528	0.29 502	0.25 486	0.39 529	0.40 532

PDISCO_ROB	0.96 525	0.51 518	1.13 522	1.03 585	1.00 587	1.81 578	0.77 542	1.72 581	1.60 568	1.09 514	1.19 475	1.34 533	0.80 480	1.62 559	1.01 510	0.58 580	0.22 476	0.45 555	0.40 553	0.50 556	0.41 537

ACVNet_1	1.55 576	1.36 594	1.35 546	1.96 605	1.63 600	1.83 579	0.96 568	2.09 592	1.85 582	1.43 555	1.54 538	2.31 582	1.68 579	1.42 546	1.18 535	1.76 607	0.51 588	2.05 609	0.59 585	2.24 608	1.30 602

SGM+DAISY	1.52 575	0.99 580	1.61 567	1.01 582	1.02 588	1.86 580	1.19 582	1.49 553	1.38 548	2.96 606	3.00 593	2.79 590	1.94 585	1.88 574	1.62 558	0.98 594	0.97 616	0.91 590	0.91 600	0.94 585	0.99 592

ACVNet-4b	1.43 572	1.34 593	1.28 537	1.95 604	1.60 599	1.93 581	0.77 542	1.59 570	1.64 573	1.05 498	1.60 544	2.10 579	0.92 514	1.79 571	0.84 474	1.76 607	0.35 560	2.03 607	0.67 588	2.16 605	1.18 597

MFN_U_SF_RVC	1.14 546	0.63 548	2.33 582	0.69 561	0.46 528	2.04 582	0.70 521	1.90 588	1.37 546	1.62 564	1.56 540	1.94 574	1.36 559	1.73 568	1.90 567	0.41 554	0.38 564	0.45 555	0.48 573	0.45 543	0.47 558

G-Net	0.95 524	0.48 517	1.13 522	0.67 554	0.49 536	2.07 583	0.63 508	1.02 394	0.90 397	1.77 575	2.62 586	1.28 519	1.60 573	1.09 499	1.06 522	0.37 543	0.30 533	0.35 527	0.25 486	0.46 546	0.45 552

SAMSARA	1.15 547	0.69 553	1.44 554	1.09 587	0.93 580	2.10 584	1.87 612	1.64 575	1.47 559	1.64 566	1.21 477	2.06 577	1.14 546	1.61 558	1.50 555	0.39 549	0.45 582	0.36 532	0.38 548	0.50 556	0.51 569

ELAS_RVC	1.76 583	0.64 549	1.20 528	0.74 569	0.59 559	2.18 585	2.53 617	2.10 593	2.85 602	3.46 613	3.41 602	3.12 596	4.11 614	2.69 600	2.53 590	0.54 577	0.47 585	0.51 571	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	1.63 578	1.16 587	7.38 611	0.65 550	0.56 553	2.25 586	1.53 598	1.53 558	1.46 558	1.71 573	1.95 562	1.83 569	1.41 563	2.48 595	4.42 608	0.33 522	0.32 548	0.32 519	0.34 539	0.45 543	0.50 565

ACVNet_2	1.74 581	1.30 592	1.62 568	1.81 599	1.63 600	2.28 587	1.34 592	2.35 597	2.64 599	1.82 577	2.55 581	2.99 593	1.71 580	1.67 563	1.20 538	1.48 603	0.59 593	1.81 600	0.71 591	2.09 603	1.29 601

IMH-64-1	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

IMH-64	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 536	0.61 546	1.82 574	0.69 561	0.51 543	2.62 590	1.69 605	1.28 508	1.44 555	1.39 554	1.56 540	1.34 533	0.91 512	1.68 564	0.95 499	0.38 548	0.39 569	0.46 558	0.61 587	0.41 533	0.43 545

MDST_ROB	0.97 527	0.29 408	1.02 511	0.64 548	0.43 507	2.64 591	0.82 551	1.68 579	1.18 515	2.89 602	1.82 555	0.97 448	0.75 459	1.83 573	0.89 481	0.26 467	0.22 476	0.32 519	0.28 511	0.26 452	0.26 449

RTS	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

RTSA	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

WAO-6	2.11 593	1.52 599	1.25 532	1.73 598	1.69 604	2.72 594	1.62 602	3.15 605	3.64 609	2.01 585	3.28 597	3.52 605	2.20 596	2.59 598	2.48 588	1.31 601	0.92 610	2.04 608	1.22 615	1.89 598	1.35 606

Dean	2.07 592	1.39 595	1.69 573	2.17 607	1.83 608	2.75 595	1.28 587	3.49 611	3.80 612	2.13 586	3.30 598	3.18 597	1.98 588	1.78 570	1.72 561	1.73 606	0.79 607	1.99 603	0.91 600	2.17 606	1.34 605

MADNet+	2.28 597	2.56 616	10.82 615	1.25 591	0.96 583	2.77 596	1.44 597	2.34 596	1.76 577	1.36 550	1.78 554	1.84 571	1.74 581	6.33 619	4.57 609	0.67 583	0.66 595	0.59 576	0.54 583	0.84 580	0.81 584

LVE	2.20 596	1.47 597	1.44 554	2.06 606	1.80 607	2.79 597	1.77 608	2.96 602	3.94 614	1.95 583	4.29 612	3.47 604	1.97 586	2.48 595	1.85 566	2.06 610	0.88 608	2.06 610	1.13 611	2.17 606	1.53 608

MonStereo1	2.06 590	1.51 598	1.56 561	1.85 602	1.70 605	2.84 598	0.78 546	2.52 599	3.49 608	2.33 593	4.36 613	3.41 603	2.72 602	2.32 590	1.83 565	1.32 602	0.55 589	1.66 598	0.88 598	1.94 599	1.70 613

IMH	2.15 594	1.66 607	1.29 538	2.25 608	1.92 611	2.87 599	1.33 591	3.25 606	3.04 604	1.87 579	3.33 601	3.00 594	2.03 590	2.80 601	1.95 568	2.09 613	0.78 604	2.45 615	1.05 609	2.44 612	1.62 612

KSHMR	2.64 599	1.96 611	1.86 576	2.69 616	2.44 615	2.88 600	2.04 613	3.46 610	6.31 618	2.51 598	3.27 596	3.39 602	1.97 586	2.59 598	2.08 579	2.48 618	1.41 620	2.80 622	1.51 619	2.98 618	2.09 616

WAO-7	1.96 585	1.24 589	1.52 557	1.28 592	1.06 592	2.92 601	1.64 603	3.32 607	3.05 605	2.28 592	3.32 599	3.19 598	2.38 598	3.39 605	2.49 589	1.02 595	0.92 610	1.06 592	1.04 606	1.05 589	0.99 592

notaker	2.87 600	2.31 615	2.01 578	3.03 618	2.60 620	2.94 602	1.82 610	3.43 609	3.06 606	2.89 602	4.21 611	6.15 619	2.71 601	3.42 606	2.90 594	2.67 621	1.18 618	3.00 623	1.67 620	3.13 619	2.26 618

LRCNet_RVC	21.27 632	31.14 635	21.46 625	28.97 633	23.77 632	3.11 603	0.62 504	20.94 636	1.64 573	25.57 637	28.13 639	21.96 637	14.74 627	21.99 637	16.44 628	29.16 646	14.92 636	33.57 642	31.28 642	29.67 643	26.33 641

PWCK	2.06 590	1.75 608	4.11 601	1.69 597	0.93 580	3.13 604	2.86 620	2.18 595	2.41 596	2.38 594	2.33 573	2.22 580	1.85 584	3.52 607	2.20 583	1.65 604	0.73 597	1.52 597	0.83 597	1.81 596	1.02 595

SDNR	0.89 517	0.39 476	1.66 572	0.42 294	0.39 485	3.35 605	0.32 232	0.95 371	1.05 470	1.05 498	2.12 570	0.62 297	0.71 432	1.40 542	0.78 460	0.53 574	0.56 591	0.36 532	0.27 504	0.46 546	0.50 565

ELAS	1.77 584	0.64 549	1.10 519	0.72 567	0.58 558	3.37 606	1.76 607	2.54 600	2.57 597	3.77 615	3.96 608	2.83 591	3.44 610	2.34 593	2.73 592	0.53 574	0.47 585	0.50 569	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	2.16 595	0.91 575	1.29 538	0.84 575	0.72 575	3.56 607	0.95 565	2.01 589	2.03 587	1.65 568	2.06 569	2.73 588	13.30 626	4.76 615	1.95 568	0.47 565	0.33 553	0.84 587	0.49 576	0.95 586	1.42 607

ktn	3.02 603	2.27 614	1.85 575	2.89 617	2.54 619	3.72 608	2.14 614	3.79 614	5.33 616	2.82 601	5.09 619	5.95 617	2.54 600	3.34 604	2.58 591	2.65 620	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.61 615	2.10 617

HanzoNet	6.97 621	2.57 617	4.66 605	3.29 620	2.96 622	3.75 609	2.35 615	5.08 622	7.11 619	14.46 635	13.06 628	17.69 632	22.95 638	13.72 628	6.61 614	4.36 625	1.96 622	3.14 624	2.59 624	3.88 624	3.19 624

UNDER WATER	3.63 608	2.12 613	4.11 601	3.17 619	2.51 617	3.77 610	2.45 616	3.53 612	13.66 627	2.98 607	2.92 592	5.75 615	4.13 615	3.85 611	3.75 602	2.84 622	1.11 617	2.71 620	1.41 617	3.26 621	2.50 620

DPSimNet_ROB	5.19 617	2.71 620	18.56 621	2.59 613	2.49 616	4.25 611	10.93 626	3.33 608	3.93 613	5.02 622	4.52 615	5.74 614	10.18 621	5.44 618	8.79 618	2.40 617	2.47 623	2.48 616	2.54 623	2.56 614	2.87 622

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 568	0.91 575	2.11 580	0.89 577	0.57 557	4.27 612	1.79 609	1.55 561	2.00 586	1.64 566	1.85 558	1.83 569	1.44 565	1.89 576	1.49 554	0.49 569	0.40 572	0.56 573	0.58 584	0.75 578	0.52 571

MADNet++	4.18 610	2.72 621	4.00 598	3.80 623	3.44 623	4.72 613	4.05 622	4.01 615	3.74 610	4.52 618	5.14 620	4.20 606	4.89 618	7.04 622	6.39 613	3.79 624	3.70 626	3.27 625	2.70 625	3.68 623	3.74 625

WAO-8	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

Venus	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

UNDER WATER-64	3.72 609	2.07 612	4.57 604	3.30 621	2.52 618	5.61 616	2.63 619	3.67 613	12.27 623	3.09 609	2.66 587	5.99 618	4.74 617	3.93 612	3.57 600	2.54 619	1.24 619	2.65 618	1.48 618	3.21 620	2.62 621

TorneroNet-64	3.54 606	1.89 609	1.59 563	2.62 615	2.29 613	6.88 617	1.72 606	4.72 620	11.88 622	2.43 596	5.46 622	8.16 622	2.80 605	4.13 613	3.03 595	2.25 616	0.75 601	2.57 617	1.09 610	2.65 616	1.84 615

JetBlue	3.02 603	1.39 595	7.91 612	1.17 589	1.49 598	8.53 618	7.94 624	2.82 601	1.98 585	2.15 590	2.69 588	3.32 601	3.01 607	6.66 620	3.81 603	0.79 585	0.78 604	0.75 581	0.76 594	1.04 588	1.33 604

SGM-ForestM	4.73 613	0.34 448	1.05 514	0.46 402	0.28 336	10.26 619	3.48 621	4.52 616	5.16 615	8.68 626	7.48 623	18.87 634	10.80 624	11.26 627	10.01 621	0.32 515	0.34 557	0.32 519	0.32 531	0.29 473	0.30 482

MANE	4.73 613	0.54 530	0.77 449	0.69 561	0.60 562	10.35 620	1.67 604	8.68 624	12.66 626	6.90 625	9.43 626	11.59 626	10.59 623	8.26 624	8.41 617	0.51 572	0.45 582	0.48 564	1.02 604	0.50 556	0.50 565

DPSMNet_ROB	12.13 625	8.03 624	21.13 624	9.02 626	16.82 627	10.68 621	30.78 634	9.15 626	15.24 630	6.56 624	15.50 636	9.02 623	15.13 628	9.28 626	21.71 632	4.59 627	8.60 628	5.08 630	9.26 631	5.89 627	11.06 630

DGTPSM_ROB	12.12 624	8.03 624	21.12 623	8.97 625	16.81 626	10.68 621	30.77 633	9.14 625	15.23 629	6.55 623	15.49 635	9.02 623	15.13 628	9.26 625	21.71 632	4.58 626	8.60 628	5.07 629	9.26 631	5.88 626	11.06 630

tt	6.21 619	0.22 240	5.88 609	3.55 622	2.07 612	11.25 623	19.19 629	11.84 627	5.47 617	2.71 600	2.18 571	4.87 610	6.25 619	3.71 608	7.09 615	8.31 631	11.17 635	4.91 628	5.39 630	5.72 625	2.42 619

JetRed	5.38 618	6.17 623	12.68 620	2.38 611	2.85 621	12.60 624	11.17 627	4.60 617	3.74 610	3.87 616	3.85 605	4.83 609	4.13 615	6.81 621	12.18 624	2.18 614	2.95 625	2.19 611	1.98 621	3.49 622	3.01 623

TCMNet-wrong-test	9.08 622	10.58 626	9.58 614	19.64 628	17.64 628	12.69 625	8.93 625	13.77 631	2.58 598	4.67 619	5.19 621	14.57 628	11.02 625	7.21 623	9.81 620	5.58 630	0.89 609	3.76 626	3.10 626	10.41 629	10.02 629

xyz-stereo	4.31 611	0.17 67	61.72 647	0.35 89	0.16 7	13.86 626	0.38 335	0.61 171	0.69 265	1.05 498	3.09 594	0.77 384	0.88 505	1.24 520	0.46 342	0.13 64	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.13 93	0.11 40

TorneroNet	4.49 612	1.92 610	1.65 571	2.60 614	2.29 613	14.95 627	1.86 611	4.86 621	19.56 638	3.10 610	7.52 624	7.00 621	2.90 606	4.48 614	3.66 601	2.24 615	0.78 604	2.68 619	1.14 612	2.79 617	1.80 614

HaxPig	31.93 633	37.19 638	34.22 632	24.41 632	24.94 633	18.53 628	20.18 630	21.15 637	28.84 640	35.74 646	38.86 646	26.18 638	28.75 640	33.85 639	34.15 640	35.89 647	38.80 647	37.79 643	40.52 645	39.33 644	39.33 646

USTest	12.98 626	14.10 627	19.89 622	16.19 627	14.95 625	20.69 629	31.85 635	16.52 632	10.99 621	8.83 627	9.55 627	13.88 627	10.36 622	16.06 629	21.35 631	3.19 623	4.82 627	5.08 630	5.36 629	8.77 628	7.20 627

MultiAttention	3.62 607	0.25 328	0.65 395	0.56 516	0.34 452	23.66 630	2.61 618	1.65 576	1.14 505	0.82 361	1.83 556	1.13 504	0.42 273	35.16 640	0.72 450	0.18 312	0.12 207	0.23 426	0.23 458	0.35 511	0.33 504

Anonymous_1	33.12 634	18.23 628	23.86 626	20.53 629	21.18 631	25.45 631	35.84 636	22.44 640	15.68 631	13.41 629	13.70 632	18.00 633	15.15 630	20.31 630	24.47 634	14.56 638	8.84 630	66.24 646	117.79 648	155.41 651	11.40 632

DPSM_ROB	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

DPSM	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

MEDIAN_ROB	37.35 644	40.72 647	40.37 636	32.26 634	31.80 634	27.29 634	25.02 631	29.47 641	33.43 648	41.99 650	41.60 648	33.48 639	34.37 648	39.66 642	36.94 641	43.49 649	43.96 649	44.07 645	43.35 647	41.32 646	42.43 648

xxxxx1	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

tt_ll	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

ff	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

AVERAGE_ROB	37.53 645	40.05 646	40.01 635	34.74 635	33.76 635	28.46 638	25.14 632	32.31 642	34.08 649	41.20 649	40.52 647	34.51 640	34.78 649	39.11 641	37.48 642	42.68 648	43.32 648	43.80 644	42.99 646	40.42 645	41.31 647

BEATNet-Init1	15.65 627	1.62 604	54.26 646	0.75 571	0.56 553	37.03 639	13.39 628	13.20 628	14.59 628	29.41 645	29.29 645	47.69 648	21.87 637	26.91 638	19.58 629	0.43 559	0.39 569	0.47 559	0.47 569	0.52 562	0.52 571

FlowAnything	35.84 639	37.49 644	48.69 643	42.17 636	39.26 638	51.95 640	72.95 648	43.35 643	33.23 647	26.92 641	28.67 641	38.55 646	32.78 646	41.53 643	51.47 645	18.71 639	18.59 642	19.17 641	19.88 641	27.07 633	24.26 636

CasAABBNet	35.77 637	37.38 639	48.59 642	42.20 637	39.23 636	51.95 640	72.92 645	43.36 644	33.03 646	26.93 642	28.31 640	38.43 644	32.32 643	41.58 644	51.50 646	18.71 639	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.11 635	24.33 637

RAFT-FEzeroshot	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

RAFT-FE	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

Selective-RAFT-Error	35.87 640	37.42 642	48.73 644	42.24 639	39.28 639	52.00 644	72.87 643	43.41 647	32.95 645	26.97 643	28.72 642	38.71 647	33.15 647	41.59 646	51.42 644	18.77 644	18.60 643	19.14 639	19.78 639	27.19 638	24.42 640

Hybrid-DGEV	35.79 638	37.44 643	48.86 645	42.22 638	39.24 637	52.03 645	72.89 644	43.41 647	32.74 641	26.76 638	28.72 642	38.35 641	32.61 644	41.58 644	51.39 643	18.72 641	18.56 638	19.14 639	19.80 640	27.10 634	24.25 635

LSM0	38.96 646	37.52 645	48.37 639	43.79 642	91.31 648	52.31 646	72.38 642	43.71 649	32.75 642	27.16 644	28.73 644	38.51 645	32.63 645	41.75 649	51.59 649	18.85 645	18.43 637	19.09 635	19.60 635	27.21 639	33.44 642

U	3.17 605	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.71 573	57.93 647	0.20 31	0.43 75	0.39 115	0.26 48	0.23 29	0.23 47	0.22 68	0.26 2	0.22 31	0.16 225	0.10 52	0.74 580	0.13 166	0.13 93	0.11 40

RSGM-EC	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

acva	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

PML	40.49 647	30.31 634	12.46 619	7.19 624	14.30 624	91.44 650	212.44 652	7.73 623	23.24 639	74.44 651	185.05 652	49.81 649	25.78 639	21.34 633	12.84 625	8.71 632	2.93 624	8.43 632	3.24 627	13.77 632	4.45 626

test_example2	176.82 650	204.75 650	198.54 650	188.58 650	191.23 651	151.28 651	169.77 651	97.63 652	125.81 652	179.94 652	183.74 651	158.20 652	139.14 652	192.16 652	198.12 652	203.48 652	236.37 652	163.71 652	173.22 652	217.79 652	162.95 651

ccccc		430.66 651		506.24 651	500.20 652	349.93 652		384.19 653		330.97 653		370.48 653		498.75 653		557.84 653	430.47 653	334.14 653	290.91 653	547.74 653

GS-Stereo							0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

Low-res two-view benchmark