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

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 26	0.18 3	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 33	0.15 19	0.10 10	0.10 13	0.09 19	0.12 108	0.14 3	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 50	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 1	0.10 51	0.24 38	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 19	0.12 37	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.07 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 1	0.09 26	0.19 6	0.18 37	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 14	0.12 11	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

MatchStereo	0.11 4	0.08 7	0.30 82	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 33	0.18 42	0.10 10	0.16 94	0.08 1	0.08 8	0.15 7	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter++	0.11 4	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 55	0.10 51	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 298

BridgeDepth	0.11 4	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 110	0.14 157	0.15 7	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 189	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

LG-Stereo_L1	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo_test3	0.11 4	0.08 7	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.11 19	0.07 3	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.08 66

MLG-Stereo_test1	0.11 4	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.07 2	0.17 28	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo	0.11 4	0.08 7	0.26 55	0.19 72	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.08 8	0.18 42	0.12 11	0.06 30	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.10 51	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.21 181	0.14 74	0.14 3	0.17 30	0.11 19	0.10 13	0.09 19	0.08 8	0.21 94	0.12 11	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

HiDET	0.12 13	0.07 1	0.20 9	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 22	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.11 55	0.09 22	0.19 56	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

LCMNet	0.12 13	0.08 7	0.20 9	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 19	0.20 67	0.10 10	0.11 21	0.11 55	0.10 51	0.20 77	0.16 146	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 327

CSFM-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.17 1	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.13 7	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.12 329	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 269

Wavelet-MonSter	0.12 13	0.08 7	0.25 47	0.18 37	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 4	0.14 13	0.11 19	0.14 79	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.15 119	0.05 1	0.16 412	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

asd	0.12 13	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.09 19	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 111

3.75w	0.12 13	0.10 51	0.21 20	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.12 28	0.24 72	0.15 19	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.10 51	0.18 42	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

3.5w_stereo	0.12 13	0.11 87	0.21 20	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.22 118	0.13 40	0.05 1	0.11 305	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 66

IGEV	0.12 13	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.11 82	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.17 30	0.12 33	0.15 85	0.09 19	0.07 2	0.16 14	0.12 11	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 66

MLG-Stereo_test2	0.12 13	0.09 26	0.29 74	0.21 146	0.12 121	0.16 54	0.11 18	0.17 7	0.12 3	0.11 19	0.08 6	0.11 55	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 195	0.13 350	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.09 111

LG-G_1	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

LG-G	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

SGD-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.18 3	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 19	0.17 30	0.12 33	0.13 48	0.11 55	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.08 195	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.05 1

VIP-Stereo	0.13 25	0.15 256	0.31 91	0.18 37	0.12 121	0.24 251	0.12 28	0.20 22	0.20 67	0.10 10	0.13 48	0.11 55	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.06 30	0.11 305	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 66

MonStereo	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-eth3d	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.19 56	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-mixall	0.13 25	0.07 1	0.20 9	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.08 8	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.35 570	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

AdaDepth	0.13 25	0.10 51	0.32 103	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.16 4	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.10 33	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.11 305	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 217

asda	0.13 25	0.11 87	0.24 38	0.18 37	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 88	0.17 30	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 217

qwe	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.11 82	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

2.25w	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.15 119	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 269

4.25_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5w_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5_new	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.5w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.25w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4w-stereo	0.13 25	0.11 87	0.31 91	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 344

2.5w	0.13 25	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.09 15	0.15 29	0.15 99	0.21 33	0.16 26	0.12 33	0.13 48	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

2.75w_new	0.13 25	0.10 51	0.25 47	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.08 1	0.11 77	0.22 118	0.15 119	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 176

3.25w_new	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

3.25w	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

2w_stereo	0.13 25	0.11 87	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.17 74	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.15 89	0.14 79	0.08 1	0.11 77	0.15 7	0.13 40	0.05 1	0.12 329	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

1w_stereo	0.13 25	0.09 26	0.17 1	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.15 99	0.27 104	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.14 81	0.05 1	0.10 271	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 111

monsterstereo	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.19 72	0.12 121	0.14 18	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.09 22	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.16 412	0.06 32	0.09 308	0.06 50	0.07 22

monsters	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.18 37	0.13 171	0.15 29	0.11 18	0.24 72	0.16 26	0.15 89	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.23 142	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 111

111111	0.13 25	0.08 7	0.20 9	0.20 113	0.13 171	0.13 15	0.10 8	0.23 53	0.17 30	0.11 19	0.13 48	0.12 69	0.08 8	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.16 360

S2M2_L	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.17 15	0.12 121	0.12 9	0.07 1	0.18 10	0.21 90	0.12 33	0.15 85	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.15 119	0.13 449	0.09 231	0.09 264	0.10 365	0.11 371	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.15 256	0.21 20	0.27 420	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.11 21	0.10 33	0.13 139	0.22 118	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

FoundationStereo	0.13 25	0.08 7	0.18 3	0.29 466	0.30 529	0.12 9	0.13 51	0.12 1	0.18 42	0.09 2	0.08 6	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 71	0.31 557	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonSter	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

BStereo	0.14 52	0.10 51	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.15 99	0.25 88	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

NLSM3	0.14 52	0.12 138	0.25 47	0.21 146	0.13 171	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.12 33	0.15 85	0.12 69	0.13 139	0.17 28	0.15 119	0.05 1	0.05 5	0.08 173	0.08 217	0.05 3	0.08 66

3w_stereo	0.14 52	0.11 87	0.31 91	0.19 72	0.09 15	0.16 54	0.16 132	0.28 110	0.20 67	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 176

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 52	0.10 51	0.27 67	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.14 74	0.24 72	0.17 30	0.17 118	0.20 143	0.18 167	0.11 77	0.16 14	0.17 172	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.09 111

LG-Stereo	0.14 52	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.19 56	0.12 33	0.18 122	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.14 81	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.07 22

castereo++	0.14 52	0.13 179	0.25 47	0.19 72	0.10 51	0.27 299	0.13 51	0.24 72	0.26 165	0.11 19	0.13 48	0.16 139	0.10 51	0.18 42	0.11 1	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

castereo	0.14 52	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.20 153	0.19 267	0.32 171	0.28 194	0.13 47	0.18 122	0.16 139	0.16 196	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

fffft	0.14 52	0.12 138	0.30 82	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.18 222	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.11 21	0.13 83	0.10 51	0.24 153	0.18 202	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 52	0.15 256	0.29 74	0.19 72	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.21 33	0.21 90	0.15 89	0.13 48	0.12 69	0.11 77	0.25 172	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.08 66

RAStereo	0.14 52	0.15 256	0.40 149	0.22 200	0.11 82	0.15 29	0.18 222	0.25 88	0.24 128	0.13 47	0.17 108	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 52	0.08 7	0.26 55	0.18 37	0.14 211	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 30	0.14 67	0.08 6	0.10 33	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.15 399	0.06 32	0.06 65	0.16 468	0.29 505

RSM++	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.32 499	0.17 340	0.17 74	0.15 99	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.12 37	0.14 110	0.09 22	0.21 94	0.13 40	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

RSM	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.29 466	0.16 310	0.16 54	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.13 47	0.13 48	0.15 128	0.09 22	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

trnet	0.14 52	0.09 26	0.26 55	0.15 4	0.07 1	0.21 181	0.12 28	0.25 88	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.15 128	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8

LoS_RVC	0.14 52	0.11 87	0.32 103	0.18 37	0.16 310	0.20 153	0.18 222	0.21 33	0.18 42	0.14 67	0.20 143	0.12 69	0.17 216	0.17 28	0.14 81	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 327

CES	0.14 52	0.08 7	0.24 38	0.17 15	0.23 473	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.20 418

CREStereo	0.14 52	0.09 26	0.27 67	0.14 2	0.08 6	0.22 210	0.15 99	0.26 97	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.14 110	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8
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
Replicate-Monster	0.15 69	0.12 138	0.40 149	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 72	0.20 67	0.12 33	0.10 13	0.10 33	0.10 51	0.28 231	0.12 11	0.06 30	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 430

FlowAnything_test	0.15 69	0.12 138	0.23 34	0.21 146	0.12 121	0.18 99	0.16 132	0.25 88	0.17 30	0.15 89	0.13 48	0.15 128	0.14 157	0.19 56	0.17 172	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.12 441	0.08 173	0.10 176

water-stereo	0.15 69	0.11 87	0.32 103	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.14 74	0.26 97	0.20 67	0.18 139	0.23 183	0.16 139	0.16 196	0.14 3	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

depthmonostereo	0.15 69	0.12 138	0.34 113	0.19 72	0.09 15	0.20 153	0.15 99	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.18 122	0.16 139	0.18 246	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 66

DilatedVolume-Stereo	0.15 69	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.21 181	0.14 74	0.24 72	0.22 100	0.22 181	0.21 161	0.16 139	0.15 176	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 66

tt45	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.19 72	0.11 82	0.23 229	0.18 222	0.23 53	0.18 42	0.16 103	0.13 48	0.14 110	0.10 51	0.31 281	0.15 119	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.08 66

999	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.25 88	0.20 67	0.14 67	0.16 94	0.14 110	0.11 77	0.36 329	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

mms	0.15 69	0.14 224	0.25 47	0.20 113	0.15 272	0.17 74	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.09 22	0.26 193	0.15 119	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.19 400

ours_stereo	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.18 222	0.21 33	0.20 67	0.13 47	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.24 153	0.15 119	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.13 298

fffy	0.15 69	0.14 224	0.31 91	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.18 222	0.24 72	0.19 56	0.13 47	0.17 108	0.15 128	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.06 30	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.15 344

WCG-NET	0.15 69	0.12 138	0.31 91	0.18 37	0.09 15	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.29 213	0.18 139	0.22 172	0.15 128	0.12 108	0.19 56	0.13 40	0.06 30	0.12 329	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 69	0.09 26	0.27 67	0.21 146	0.13 171	0.14 18	0.11 18	0.23 53	0.19 56	0.15 89	0.14 79	0.11 55	0.11 77	0.19 56	0.12 11	0.06 30	0.21 482	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.28 499

Pointernet	0.15 69	0.08 7	0.35 119	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.12 28	0.34 198	0.25 153	0.15 89	0.16 94	0.13 83	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

MGS-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.38 133	0.19 72	0.11 82	0.18 99	0.17 168	0.21 33	0.23 114	0.14 67	0.24 192	0.16 139	0.10 51	0.19 56	0.13 40	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.07 22

MaDis-Stereo	0.15 69	0.17 322	0.39 140	0.19 72	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.26 97	0.22 100	0.13 47	0.15 85	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.17 172	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.06 8

UniTT-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.45 184	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.13 51	0.20 22	0.19 56	0.16 103	0.20 143	0.10 33	0.11 77	0.18 42	0.17 172	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CASnet	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.22 200	0.08 6	0.15 29	0.14 74	0.28 110	0.26 165	0.23 189	0.20 143	0.15 128	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.11 395	0.09 308	0.08 173	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 69	0.09 26	0.34 113	0.17 15	0.09 15	0.22 210	0.14 74	0.27 104	0.27 182	0.15 89	0.18 122	0.19 177	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 69	0.10 51	0.34 113	0.32 499	0.19 402	0.16 54	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.13 47	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

GLC_STEREO	0.15 69	0.11 87	0.31 91	0.22 200	0.09 15	0.17 74	0.15 99	0.24 72	0.28 194	0.17 118	0.20 143	0.17 154	0.11 77	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

CroCo-Stereo	0.15 69	0.16 290	0.34 113	0.25 341	0.12 121	0.11 4	0.18 222	0.35 207	0.24 128	0.13 47	0.13 48	0.18 167	0.12 108	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.16 90	0.10 51	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.41 468	0.15 99	0.30 147	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

DDF-Stereo	0.16 90	0.08 7	0.30 82	0.21 146	0.20 428	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.19 56	0.11 19	0.10 13	0.13 83	0.12 108	0.24 153	0.20 257	0.09 279	0.18 449	0.07 92	0.06 65	0.20 516	0.19 400

GIP-stereo	0.16 90	0.12 138	0.25 47	0.24 303	0.22 460	0.15 29	0.14 74	0.32 171	0.21 90	0.11 19	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.07 71	0.13 350	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.32 517

rvit_stereo_0081	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0082	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0080	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

AIO-Stereo	0.16 90	0.12 138	0.29 74	0.30 477	0.20 428	0.16 54	0.14 74	0.28 110	0.22 100	0.14 67	0.15 85	0.13 83	0.08 8	0.20 77	0.15 119	0.06 30	0.16 412	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.24 465

WCG-NET（raft）	0.16 90	0.14 224	0.32 103	0.18 37	0.09 15	0.19 119	0.16 132	0.24 72	0.27 182	0.19 145	0.19 134	0.20 189	0.12 108	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.17 437	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

whm_eth	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

CAS	0.16 90	0.07 1	0.29 74	0.42 555	0.17 340	0.20 153	0.18 222	0.23 53	0.20 67	0.15 89	0.19 134	0.11 55	0.10 51	0.15 7	0.14 81	0.31 563	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.16 360

ProNet	0.16 90	0.13 179	0.36 125	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.19 267	0.29 129	0.23 114	0.14 67	0.13 48	0.13 83	0.12 108	0.25 172	0.13 40	0.06 30	0.09 231	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.22 444

CroCo-Stereo Lap2	0.16 90	0.18 344	0.39 140	0.26 382	0.18 370	0.11 4	0.19 267	0.30 147	0.22 100	0.13 47	0.16 94	0.15 128	0.11 77	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CREStereo++_RVC	0.16 90	0.09 26	0.42 167	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.13 51	0.23 53	0.31 239	0.21 163	0.31 261	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.16 146	0.07 71	0.04 1	0.06 32	0.15 502	0.06 50	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 90	0.11 87	0.43 173	0.16 7	0.08 6	0.25 271	0.14 74	0.23 53	0.29 213	0.25 210	0.30 250	0.16 139	0.12 108	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.08 66

XX-TBD	0.16 90	0.21 378	0.43 173	0.22 200	0.10 51	0.23 229	0.15 99	0.23 53	0.28 194	0.22 181	0.26 208	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.14 81	0.08 195	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8

PMTNet	0.16 90	0.09 26	0.31 91	0.15 4	0.09 15	0.23 229	0.15 99	0.26 97	0.24 128	0.17 118	0.21 161	0.16 139	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.29 559	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.07 22

Zero-FE251	0.17 106	0.09 26	0.38 133	0.18 37	0.10 51	0.20 153	0.13 51	0.20 22	0.15 19	0.75 558	0.13 48	0.13 83	0.11 77	0.16 14	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 385

xyz-stereo-finetune	0.17 106	0.17 322	0.29 74	0.17 15	0.08 6	0.24 251	0.21 334	0.30 147	0.32 249	0.19 145	0.22 172	0.19 177	0.15 176	0.30 268	0.22 302	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

rvit_stereo_0083	0.17 106	0.13 179	0.29 74	0.21 146	0.13 171	0.17 74	0.17 168	0.23 53	0.36 303	0.16 103	0.22 172	0.19 177	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

rvit_stereo_0081_aga	0.17 106	0.17 322	0.40 149	0.21 146	0.14 211	0.20 153	0.17 168	0.24 72	0.26 165	0.18 139	0.21 161	0.20 189	0.14 157	0.20 77	0.15 119	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.08 66

RAFT-Stereo-weight	0.17 106	0.10 51	0.31 91	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.38 245	0.33 265	0.25 210	0.20 143	0.19 177	0.10 51	0.19 56	0.16 146	0.07 71	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.09 111

CAS++	0.17 106	0.13 179	0.35 119	0.18 37	0.13 171	0.17 74	0.16 132	0.42 298	0.25 153	0.19 145	0.18 122	0.13 83	0.10 51	0.22 118	0.12 11	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.08 217	0.10 319	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 106	0.11 87	0.49 241	0.20 113	0.13 171	0.23 229	0.15 99	0.33 191	0.22 100	0.25 210	0.20 143	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

RCA-Stereo	0.17 106	0.10 51	0.33 109	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.17 168	0.39 266	0.36 303	0.21 163	0.25 200	0.17 154	0.17 216	0.18 42	0.15 119	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

iRaftStereo_RVC	0.17 106	0.16 290	0.35 119	0.21 146	0.11 82	0.20 153	0.17 168	0.34 198	0.25 153	0.20 155	0.25 200	0.19 177	0.12 108	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.12 329	0.10 339	0.09 308	0.09 256	0.14 327

Gwc-CoAtRS	0.17 106	0.10 51	0.41 158	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.15 99	0.34 198	0.29 213	0.23 189	0.23 183	0.27 279	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

NLSM1	0.18 116	0.12 138	0.21 20	0.21 146	0.18 370	0.25 271	0.17 168	0.51 396	0.43 387	0.17 118	0.21 161	0.13 83	0.15 176	0.22 118	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

FE-Mocha	0.18 116	0.11 87	0.40 149	0.26 382	0.14 211	0.19 119	0.14 74	0.36 219	0.24 128	0.24 197	0.24 192	0.23 224	0.14 157	0.27 207	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

252Zero-FE	0.18 116	0.08 7	0.28 71	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 44	0.22 100	0.76 561	0.11 21	0.09 19	0.08 8	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.51 586	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.10 176

xyz-stereo-finetune2	0.18 116	0.16 290	0.32 103	0.16 7	0.09 15	0.27 299	0.19 267	0.29 129	0.21 90	0.23 189	0.29 236	0.21 203	0.23 302	0.37 339	0.23 321	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

Reg-Stereo(zero)	0.18 116	0.08 7	0.39 140	0.19 72	0.19 402	0.24 251	0.18 222	0.29 129	0.29 213	0.24 197	0.21 161	0.24 243	0.18 246	0.22 118	0.21 284	0.07 71	0.11 305	0.06 32	0.07 135	0.06 50	0.11 217

SCV	0.18 116	0.15 256	0.37 131	0.26 382	0.20 428	0.16 54	0.16 132	0.35 207	0.23 114	0.14 67	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.12 11	0.08 195	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.26 487

tg	0.18 116	0.15 256	0.34 113	0.22 200	0.11 82	0.23 229	0.15 99	0.35 207	0.27 182	0.20 155	0.25 200	0.20 189	0.12 108	0.25 172	0.16 146	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.08 173	0.13 298

dual_stereo	0.18 116	0.08 7	0.26 55	0.21 146	0.32 539	0.11 4	0.13 51	0.27 104	0.20 67	0.11 19	0.09 10	0.10 33	0.08 8	0.20 77	0.14 81	0.07 71	0.45 581	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 588

Occ-G	0.18 116	0.10 51	0.38 133	0.23 253	0.15 272	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.26 165	0.15 89	0.20 143	0.21 203	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.30 508

rvit_stereo_ft	0.18 116	0.19 357	0.43 173	0.25 341	0.14 211	0.17 74	0.21 334	0.30 147	0.28 194	0.17 118	0.19 134	0.20 189	0.17 216	0.22 118	0.18 202	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.08 66

MoCha-V2	0.18 116	0.12 138	0.40 149	0.30 477	0.24 490	0.16 54	0.15 99	0.28 110	0.19 56	0.16 103	0.16 94	0.13 83	0.13 139	0.30 268	0.13 40	0.06 30	0.28 536	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.25 475

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 116	0.15 256	0.27 67	0.20 113	0.13 171	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.37 318	0.43 477	0.17 108	0.13 83	0.12 108	0.20 77	0.16 146	0.08 195	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.08 66

MyStereo07	0.18 116	0.15 256	0.44 181	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.31 164	0.26 165	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.13 139	0.33 301	0.14 81	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

ff7	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

ffff	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

11t	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

plain	0.18 116	0.16 290	0.59 375	0.21 146	0.13 171	0.16 54	0.17 168	0.29 129	0.23 114	0.16 103	0.26 208	0.13 83	0.17 216	0.27 207	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.07 22

MIF-Stereo (partial)	0.18 116	0.13 179	0.50 263	0.22 200	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.29 129	0.26 165	0.17 118	0.26 208	0.16 139	0.17 216	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

GCAP-Stereo	0.18 116	0.21 378	0.47 206	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.10 8	0.28 110	0.24 128	0.20 155	0.22 172	0.15 128	0.13 139	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.19 462	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

Any-RAFT	0.18 116	0.09 26	0.33 109	0.19 72	0.10 51	0.29 341	0.16 132	0.44 328	0.32 249	0.25 210	0.27 221	0.29 305	0.16 196	0.23 142	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

knoymous	0.18 116	0.10 51	0.35 119	0.17 15	0.11 82	0.21 181	0.17 168	0.33 191	0.24 128	0.24 197	0.28 228	0.27 279	0.16 196	0.24 153	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.06 65	0.09 256	0.10 176

MC-Stereo	0.18 116	0.10 51	0.36 125	0.28 448	0.14 211	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.21 163	0.24 192	0.16 139	0.13 139	0.25 172	0.14 81	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.30 508

ccc-4	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

test-3	0.18 116	0.10 51	0.48 221	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

test_1	0.18 116	0.10 51	0.48 221	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

cross-raft	0.18 116	0.12 138	0.40 149	0.27 420	0.16 310	0.20 153	0.24 420	0.34 198	0.24 128	0.23 189	0.28 228	0.29 305	0.15 176	0.19 56	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

s12784h	0.18 116	0.09 26	0.38 133	0.18 37	0.07 1	0.33 401	0.19 267	0.39 266	0.34 276	0.24 197	0.25 200	0.18 167	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 116	0.10 51	0.45 184	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.40 275	0.31 239	0.23 189	0.21 161	0.26 274	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.06 8

WQFJA1	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 495	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

WQFJX	0.19 144	0.12 138	0.21 20	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.18 222	0.57 467	0.49 458	0.17 118	0.17 108	0.14 110	0.16 196	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.11 217

NLMM	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 495	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

MM-Stereo_test3	0.19 144	0.15 256	0.39 140	0.25 341	0.15 272	0.19 119	0.22 368	0.42 298	0.40 354	0.17 118	0.24 192	0.17 154	0.12 108	0.22 118	0.16 146	0.08 195	0.21 482	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.11 217

MM-Stereo_test2	0.19 144	0.11 87	0.47 206	0.25 341	0.11 82	0.21 181	0.20 307	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.17 108	0.13 83	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.06 30	0.26 527	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.41 548

GREAT-IGEV	0.19 144	0.11 87	0.39 140	0.22 200	0.33 540	0.14 18	0.15 99	0.18 10	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.09 19	0.09 22	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.50 585	0.06 32	0.06 65	0.07 111	0.53 570

SCV_C0	0.19 144	0.14 224	0.40 149	0.30 477	0.20 428	0.15 29	0.16 132	0.35 207	0.26 165	0.17 118	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.14 81	0.07 71	0.22 493	0.06 32	0.06 65	0.09 256	0.25 475

gcap-zeroshot	0.19 144	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.15 272	0.27 299	0.15 99	0.32 171	0.24 128	0.26 220	0.20 143	0.34 361	0.15 176	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

testlalala2	0.19 144	0.11 87	0.49 241	0.37 530	0.26 507	0.24 251	0.14 74	0.37 234	0.26 165	0.25 210	0.27 221	0.21 203	0.12 108	0.17 28	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.08 66

H2IRNET	0.19 144	0.18 344	0.50 263	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.28 110	0.31 239	0.17 118	0.32 271	0.25 255	0.20 273	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.08 66

IGEV++	0.19 144	0.13 179	0.38 133	0.30 477	0.19 402	0.15 29	0.15 99	0.32 171	0.18 42	0.13 47	0.16 94	0.12 69	0.11 77	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.32 562	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.42 552

MSKI-zero shot	0.19 144	0.10 51	0.47 206	0.30 477	0.14 211	0.21 181	0.14 74	0.33 191	0.22 100	0.24 197	0.25 200	0.22 210	0.10 51	0.32 291	0.14 81	0.07 71	0.30 553	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

RAFT-Test	0.19 144	0.11 87	0.41 158	0.26 382	0.21 445	0.26 292	0.17 168	0.37 234	0.26 165	0.24 197	0.29 236	0.32 345	0.14 157	0.22 118	0.15 119	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

EGLCR-Stereo	0.19 144	0.09 26	0.34 113	0.29 466	0.17 340	0.28 317	0.16 132	0.30 147	0.23 114	0.22 181	0.11 21	0.16 139	0.09 22	0.28 231	0.15 119	0.07 71	0.25 520	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.37 540

Selective-RAFT	0.19 144	0.14 224	0.37 131	0.24 303	0.11 82	0.30 355	0.15 99	0.35 207	0.34 276	0.17 118	0.17 108	0.22 210	0.18 246	0.29 253	0.18 202	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.08 66

test_4	0.19 144	0.16 290	0.39 140	0.24 303	0.13 171	0.19 119	0.21 334	0.27 104	0.24 128	0.24 197	0.47 448	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.18 202	0.06 30	0.06 52	0.09 264	0.09 308	0.07 111	0.06 8

Patchmatch Stereo++	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111
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	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo_v2	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

HUI-Stereo	0.19 144	0.13 179	0.52 302	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.23 142	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

DeepStereo_RVC	0.19 144	0.12 138	0.47 206	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.16 132	0.29 129	0.24 128	0.28 242	0.27 221	0.23 224	0.28 385	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.10 176

iGMRVC	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

iRAFT	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

AnonymousM	0.19 144	0.20 370	0.30 82	0.18 37	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.27 182	0.27 231	0.21 161	0.18 167	0.14 157	0.21 94	0.16 146	0.09 279	0.08 189	0.38 570	0.15 502	0.06 50	0.08 66

CRE-IMP	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.24 128	0.27 231	0.26 208	0.24 243	0.17 216	0.24 153	0.19 233	0.09 279	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.10 176

RAFT-IKP	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

raftrobust	0.19 144	0.19 357	0.42 167	0.23 253	0.24 490	0.19 119	0.13 51	0.33 191	0.28 194	0.26 220	0.20 143	0.19 177	0.17 216	0.23 142	0.17 172	0.08 195	0.10 271	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111

sCroCo_RVC	0.19 144	0.15 256	0.60 382	0.27 420	0.18 370	0.23 229	0.16 132	0.28 110	0.24 128	0.14 67	0.22 172	0.17 154	0.14 157	0.22 118	0.16 146	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.10 176

R-Stereo Train	0.19 144	0.10 51	0.49 241	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

RAFT-Stereo	0.19 144	0.10 51	0.49 241	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJX1	0.20 175	0.12 138	0.21 20	0.23 253	0.17 340	0.24 251	0.19 267	0.63 522	0.56 502	0.17 118	0.16 94	0.14 110	0.16 196	0.27 207	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

NLCSM	0.20 175	0.15 256	0.23 34	0.24 303	0.19 402	0.24 251	0.22 368	0.45 337	0.44 400	0.20 155	0.18 122	0.14 110	0.16 196	0.47 375	0.20 257	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.10 176

GEAStereo	0.20 175	0.10 51	0.31 91	0.35 521	0.42 561	0.19 119	0.16 132	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.08 173	0.57 574

gasm-f	0.20 175	0.12 138	0.36 125	0.35 521	0.36 550	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.19 134	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.19 233	0.08 195	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.57 574

GASTEREO	0.20 175	0.15 256	0.31 91	0.40 546	0.29 524	0.18 99	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.18 139	0.17 108	0.11 55	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.07 71	0.23 502	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.57 574

MSCF	0.20 175	0.14 224	0.31 91	0.40 546	0.29 524	0.17 74	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.17 118	0.16 94	0.11 55	0.13 139	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.23 502	0.06 32	0.08 217	0.07 111	0.57 574

MM-Stereo_test1	0.20 175	0.13 179	0.45 184	0.24 303	0.12 121	0.20 153	0.21 334	0.36 219	0.32 249	0.23 189	0.22 172	0.15 128	0.14 157	0.28 231	0.16 146	0.07 71	0.24 515	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.21 430

HART	0.20 175	0.14 224	0.42 167	0.26 382	0.24 490	0.17 74	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.15 89	0.26 208	0.17 154	0.09 22	0.24 153	0.14 81	0.06 30	0.36 571	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.27 491

AIO_rvc	0.20 175	0.16 290	0.49 241	0.41 552	0.29 524	0.15 29	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.17 118	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.35 323	0.13 40	0.07 71	0.19 462	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.41 548

AIO_test	0.20 175	0.12 138	0.46 198	0.45 560	0.38 554	0.15 29	0.17 168	0.28 110	0.20 67	0.19 145	0.13 48	0.14 110	0.09 22	0.39 345	0.13 40	0.07 71	0.21 482	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.34 525

rvit_0105_6	0.20 175	0.16 290	0.41 158	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.20 307	0.31 164	0.39 344	0.18 139	0.22 172	0.23 224	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

GCAP-BAT	0.20 175	0.12 138	0.48 221	0.25 341	0.17 340	0.24 251	0.16 132	0.32 171	0.21 90	0.28 242	0.30 250	0.26 274	0.12 108	0.28 231	0.19 233	0.07 71	0.25 520	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.19 400

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 175	0.74 578	0.71 436	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 99	0.19 19	0.18 42	0.13 47	0.12 37	0.10 33	0.08 8	0.16 14	0.14 81	0.34 566	0.12 329	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.24 465

IGEVStereo-DCA	0.20 175	0.17 322	0.41 158	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

MIM_Stereo	0.20 175	0.17 322	0.55 333	0.20 113	0.21 445	0.17 74	0.14 74	0.37 234	0.27 182	0.28 242	0.35 310	0.23 224	0.13 139	0.28 231	0.16 146	0.06 30	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.15 344

AEACV	0.20 175	0.09 26	0.32 103	0.39 541	0.34 542	0.21 181	0.16 132	0.30 147	0.18 42	0.17 118	0.17 108	0.13 83	0.16 196	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.29 552	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.37 540

4D-IteraStereo	0.20 175	0.21 378	0.62 392	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.29 129	0.28 194	0.24 197	0.20 143	0.20 189	0.10 51	0.22 118	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.33 522

anonymousdsp	0.20 175	0.13 179	0.49 241	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 527	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 563

DCANet-4	0.20 175	0.11 87	0.58 368	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.39 266	0.42 376	0.29 266	0.31 261	0.17 154	0.22 290	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

fff	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

DisPM	0.20 175	0.11 87	0.52 302	0.24 303	0.13 171	0.18 99	0.19 267	0.30 147	0.31 239	0.33 344	0.34 302	0.23 224	0.16 196	0.34 316	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.12 269

IGEV-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.49 241	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 527	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 563
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

error version	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-v	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test_3	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.26 382	0.14 211	0.22 210	0.25 434	0.34 198	0.33 265	0.25 210	0.18 122	0.23 224	0.13 139	0.25 172	0.20 257	0.06 30	0.14 368	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.10 176

NRIStereo	0.20 175	0.12 138	0.50 263	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.19 267	0.30 147	0.28 194	0.26 220	0.26 208	0.25 255	0.18 246	0.34 316	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.09 111

Pruner-Stereo	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.29 466	0.12 121	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.32 271	0.25 255	0.15 176	0.25 172	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

test-2	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-1	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.23 396	0.36 219	0.29 213	0.21 163	0.25 200	0.24 243	0.14 157	0.18 42	0.22 302	0.07 71	0.14 368	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.14 327

DCANet	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.23 302	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

csc	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

cscssc	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 175	0.23 413	0.49 241	0.21 146	0.16 310	0.19 119	0.17 168	0.35 207	0.32 249	0.26 220	0.33 291	0.20 189	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.06 30	0.10 271	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

AFF-stereo	0.20 175	0.24 424	0.49 241	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.18 222	0.35 207	0.29 213	0.25 210	0.36 325	0.25 255	0.17 216	0.25 172	0.17 172	0.06 30	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.11 217

DIP-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.12 28	0.43 307	0.26 165	0.27 231	0.32 271	0.21 203	0.17 216	0.26 193	0.20 257	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.10 176
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLMM1	0.21 211	0.13 179	0.21 20	0.23 253	0.18 370	0.24 251	0.20 307	0.65 534	0.69 539	0.18 139	0.18 122	0.13 83	0.14 157	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.10 176

GSStereo	0.21 211	0.10 51	0.31 91	0.36 529	0.42 561	0.19 119	0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 583

DA	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 571

zero-FE	0.21 211	0.08 7	1.10 533	0.24 303	0.27 512	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.20 67	0.12 33	0.11 21	0.13 83	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.09 279	0.23 502	0.07 92	0.08 217	0.19 508	0.27 491

GGEV	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 571

HI	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

CoSv	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

AIO-test1	0.21 211	0.22 397	0.56 343	0.31 493	0.24 490	0.21 181	0.16 132	0.42 298	0.37 318	0.17 118	0.26 208	0.18 167	0.12 108	0.29 253	0.15 119	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.07 111	0.10 176

IGEV-RUCA	0.21 211	0.09 26	0.26 55	0.20 113	0.19 402	0.28 317	0.23 396	0.24 72	0.22 100	0.21 163	0.23 183	0.29 305	0.48 519	0.26 193	0.19 233	0.09 279	0.08 189	0.18 522	0.14 491	0.18 499	0.19 400

rvit_0105_4	0.21 211	0.17 322	0.49 241	0.23 253	0.14 211	0.20 153	0.23 396	0.35 207	0.40 354	0.19 145	0.24 192	0.25 255	0.20 273	0.28 231	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.10 176

model_zeroshot	0.21 211	0.14 224	0.51 281	0.34 515	0.18 370	0.26 292	0.16 132	0.41 293	0.24 128	0.33 344	0.20 143	0.25 255	0.12 108	0.26 193	0.16 146	0.09 279	0.21 482	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.13 298

AE-Stereo	0.21 211	0.12 138	0.50 263	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.18 222	0.40 275	0.34 276	0.19 145	0.26 208	0.21 203	0.13 139	0.22 118	0.16 146	0.07 71	0.26 527	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.31 512

ACVNet-DCA	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 452

11t1	0.21 211	0.12 138	0.45 184	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.37 234	0.28 194	0.27 231	0.25 200	0.24 243	0.23 302	0.28 231	0.25 344	0.09 279	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.23 452

LL-Strereo2	0.21 211	0.25 439	0.53 313	0.32 499	0.20 428	0.25 271	0.14 74	0.32 171	0.25 153	0.25 210	0.20 143	0.24 243	0.12 108	0.28 231	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.12 430	0.09 308	0.09 256	0.16 360

ADStereo(finetuned)	0.21 211	0.15 256	0.59 375	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.31 429	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

PFNet+	0.21 211	0.11 87	0.54 325	0.22 200	0.12 121	0.17 74	0.18 222	0.31 164	0.36 303	0.33 344	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.33 301	0.18 202	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.08 173	0.12 269

rafts_anoy	0.21 211	0.22 397	0.49 241	0.25 341	0.24 490	0.19 119	0.17 168	0.34 198	0.32 249	0.24 197	0.25 200	0.20 189	0.16 196	0.25 172	0.21 284	0.08 195	0.19 462	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

raft+_RVC	0.21 211	0.21 378	0.46 198	0.22 200	0.35 545	0.21 181	0.16 132	0.39 266	0.35 287	0.22 181	0.28 228	0.20 189	0.15 176	0.25 172	0.20 257	0.08 195	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.12 269

sAnonymous2	0.21 211	0.24 424	0.79 461	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

CroCo_RVC	0.21 211	0.24 424	0.79 461	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

RALAANet	0.21 211	0.24 424	0.53 313	0.23 253	0.14 211	0.22 210	0.13 51	0.38 245	0.30 229	0.29 266	0.26 208	0.25 255	0.15 176	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.07 22

GMStereo	0.21 211	0.30 475	0.57 353	0.21 146	0.12 121	0.24 251	0.18 222	0.30 147	0.41 364	0.26 220	0.24 192	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.09 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 234	0.47 541	0.67 415	0.30 477	0.31 536	0.11 4	0.11 18	0.18 10	0.15 19	0.09 2	0.11 21	0.09 19	0.09 22	0.27 207	0.12 11	0.09 279	0.39 573	0.06 32	0.04 1	0.24 536	0.49 565

AIO-test2	0.22 234	0.27 457	0.54 325	0.29 466	0.16 310	0.22 210	0.16 132	0.44 328	0.43 387	0.17 118	0.29 236	0.16 139	0.11 77	0.27 207	0.14 81	0.19 531	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.09 111

FACV-RUCA	0.22 234	0.15 256	0.38 133	0.24 303	0.23 473	0.26 292	0.19 267	0.41 293	0.35 287	0.26 220	0.32 271	0.22 210	0.25 336	0.24 153	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.15 497	0.08 217	0.16 468	0.14 327

rvit_0105_5	0.22 234	0.18 344	0.51 281	0.23 253	0.13 171	0.22 210	0.25 434	0.38 245	0.40 354	0.21 163	0.23 183	0.27 279	0.20 273	0.27 207	0.20 257	0.15 487	0.13 350	0.12 430	0.12 441	0.10 319	0.10 176

1test111	0.22 234	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 452

cc1	0.22 234	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 540

rrr	0.22 234	0.17 322	0.79 461	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.27 182	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.28 499

tt1	0.22 234	0.16 290	0.49 241	0.26 382	0.15 272	0.31 377	0.19 267	0.38 245	0.46 423	0.21 163	0.19 134	0.13 83	0.16 196	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 540

HH	0.22 234	0.12 138	0.55 333	0.32 499	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 512

HanStereo	0.22 234	0.12 138	0.55 333	0.32 499	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 512

CASS	0.22 234	0.16 290	0.40 149	0.26 382	0.12 121	0.29 341	0.19 267	0.40 275	0.32 249	0.34 364	0.35 310	0.25 255	0.25 336	0.26 193	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.11 395	0.09 308	0.11 371	0.12 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 234	0.19 357	0.64 402	0.22 200	0.12 121	0.28 317	0.20 307	0.48 367	0.39 344	0.31 306	0.24 192	0.19 177	0.24 323	0.28 231	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

IPLGR	0.22 234	0.14 224	0.75 446	0.21 146	0.11 82	0.25 271	0.18 222	0.44 328	0.38 328	0.29 266	0.28 228	0.21 203	0.19 268	0.37 339	0.19 233	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

GANet-ADL	0.22 234	0.14 224	0.51 281	0.23 253	0.14 211	0.29 341	0.19 267	0.48 367	0.36 303	0.26 220	0.33 291	0.32 345	0.20 273	0.26 193	0.22 302	0.11 387	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

TRStereo	0.22 234	0.21 378	0.62 392	0.40 546	0.19 402	0.22 210	0.16 132	0.58 481	0.30 229	0.21 163	0.21 161	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.14 81	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.11 399	0.06 50	0.19 400

LCNet	0.22 234	0.12 138	0.42 167	0.26 382	0.12 121	0.23 229	0.19 267	0.36 219	0.28 194	0.28 242	0.35 310	0.26 274	0.30 412	0.35 323	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.13 425	0.22 444

NF-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.52 397	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

OCTAStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

PSM-softLoss	0.22 234	0.11 87	0.53 313	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

KMStereo	0.22 234	0.11 87	0.53 313	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

SST-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.26 165	0.34 364	0.33 291	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.18 202	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

RAFT_R40	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.13 171	0.18 99	0.18 222	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.33 291	0.30 325	0.23 302	0.55 411	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

RE-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

TVStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

RAFT-345	0.22 234	0.11 87	0.55 333	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.27 104	0.28 194	0.27 231	0.65 526	0.20 189	0.17 216	0.55 411	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.07 22

GMM-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.56 343	0.23 253	0.13 171	0.24 251	0.24 420	0.38 245	0.29 213	0.31 306	0.44 415	0.27 279	0.21 283	0.31 281	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.19 400

Prome-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.43 173	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.27 182	0.33 344	0.58 501	0.24 243	0.28 385	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.20 418

TestStereo	0.22 234	0.24 424	0.48 221	0.25 341	0.11 82	0.22 210	0.22 368	0.32 171	0.31 239	0.24 197	0.34 302	0.23 224	0.19 268	0.62 455	0.19 233	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.07 135	0.11 371	0.07 22

RALCasStereoNet	0.22 234	0.22 397	0.48 221	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.18 222	0.32 171	0.27 182	0.22 181	0.30 250	0.22 210	0.15 176	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.22 493	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.25 475

111	0.22 234	0.22 397	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.24 251	0.17 168	0.44 328	0.46 423	0.24 197	0.30 250	0.29 305	0.22 290	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.15 344

test_xeample3	0.22 234	0.17 322	0.81 466	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.25 153	0.19 145	0.12 37	0.13 83	0.12 108	0.34 316	0.33 420	0.07 71	0.20 477	0.07 92	0.08 217	0.08 173	0.34 525

FENet	0.22 234	0.13 179	0.48 221	0.22 200	0.12 121	0.27 299	0.18 222	0.43 307	0.37 318	0.31 306	0.32 271	0.29 305	0.23 302	0.27 207	0.24 330	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

HITNet	0.22 234	0.23 413	0.60 382	0.20 113	0.09 15	0.27 299	0.15 99	0.45 337	0.33 265	0.29 266	0.33 291	0.27 279	0.22 290	0.29 253	0.27 366	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217
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
IGEV-FE	0.23 267	0.11 87	0.82 470	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 529

test_sample2	0.23 267	0.12 138	0.39 140	0.20 113	0.11 82	0.28 317	0.22 368	0.45 337	0.33 265	0.27 231	0.34 302	0.30 325	0.25 336	0.46 371	0.23 321	0.09 279	0.15 399	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.19 400

MyStereo06	0.23 267	0.15 256	0.74 442	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.43 307	0.25 153	0.36 396	0.24 192	0.34 361	0.18 246	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

xx1	0.23 267	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.28 292	0.25 336	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 452

IGEV_Zeroshot_test	0.23 267	0.11 87	0.82 470	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 529

StereoVision	0.23 267	0.23 413	0.55 333	0.27 420	0.17 340	0.23 229	0.22 368	0.40 275	0.32 249	0.21 163	0.51 464	0.22 210	0.16 196	0.29 253	0.19 233	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.13 473	0.10 319	0.08 66

PCWNet_CMD	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.21 146	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.11 217

testlalala_base	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.26 382	0.16 310	0.25 271	0.17 168	0.37 234	0.19 56	0.20 155	0.26 208	0.17 154	0.14 157	0.19 56	0.18 202	0.42 578	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.50 571	0.14 327

anonymousdsp2	0.23 267	0.11 87	0.42 167	0.26 382	0.24 490	0.25 271	0.17 168	0.43 307	0.37 318	0.30 289	0.23 183	0.24 243	0.15 176	0.32 291	0.17 172	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.44 556

TestStereo1	0.23 267	0.22 397	0.50 263	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

x	0.23 267	0.15 256	0.45 184	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.43 307	0.35 287	0.26 220	0.31 261	0.29 305	0.25 336	0.29 253	0.30 391	0.09 279	0.22 493	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.24 465

RAFT_CTSACE	0.23 267	0.21 378	0.57 353	0.26 382	0.15 272	0.22 210	0.23 396	0.34 198	0.30 229	0.34 364	0.51 464	0.31 334	0.17 216	0.33 301	0.15 119	0.06 30	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.07 22

RAFT+CT+SA	0.23 267	0.24 424	0.48 221	0.25 341	0.18 370	0.23 229	0.29 476	0.42 298	0.38 328	0.24 197	0.39 362	0.20 189	0.17 216	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.12 441	0.09 256	0.13 298

SA-5K	0.23 267	0.22 397	0.50 263	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

CIPLG	0.23 267	0.28 465	0.75 446	0.24 303	0.16 310	0.25 271	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.34 302	0.23 224	0.15 176	0.27 207	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

dd	0.23 267	0.32 486	0.55 333	0.23 253	0.12 121	0.27 299	0.21 334	0.32 171	0.45 412	0.30 289	0.29 236	0.25 255	0.17 216	0.31 281	0.26 355	0.13 449	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.12 412	0.09 111

IPLG	0.23 267	0.19 357	0.65 407	0.21 146	0.12 121	0.28 317	0.17 168	0.45 337	0.32 249	0.33 344	0.32 271	0.16 139	0.17 216	0.50 383	0.23 321	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

IPLGR_C	0.23 267	0.29 469	0.81 466	0.24 303	0.16 310	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

ACRE	0.23 267	0.27 457	0.83 476	0.24 303	0.15 272	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.32 249	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

GwcNet-ADL	0.23 267	0.15 256	0.58 368	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.24 420	0.51 396	0.41 364	0.28 242	0.29 236	0.30 325	0.20 273	0.27 207	0.28 374	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.11 217

HHNet	0.23 267	0.12 138	0.66 412	0.19 72	0.18 370	0.20 153	0.20 307	0.36 219	0.32 249	0.33 344	0.59 505	0.19 177	0.21 283	0.24 153	0.31 401	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.12 269

KYRaft	0.23 267	0.11 87	0.43 173	0.23 253	0.12 121	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.26 165	0.35 383	0.53 479	0.34 361	0.26 354	0.29 253	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.08 173	0.30 508

ASMatch	0.23 267	0.11 87	0.55 333	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.16 132	0.32 171	0.30 229	0.28 242	0.68 532	0.28 292	0.26 354	0.50 383	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.11 217

IRAFT_RVC	0.23 267	0.15 256	0.54 325	0.26 382	0.12 121	0.19 119	0.23 396	0.41 293	0.39 344	0.31 306	0.30 250	0.29 305	0.24 323	0.55 411	0.23 321	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.08 66

CFNet_pseudo	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.11 371	0.11 217

GES	0.23 267	0.14 224	0.54 325	0.21 146	0.14 211	0.28 317	0.19 267	0.51 396	0.35 287	0.31 306	0.36 325	0.25 255	0.24 323	0.30 268	0.23 321	0.11 387	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.12 269

SFCPSM	0.23 267	0.12 138	0.51 281	0.21 146	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.57 467	0.41 364	0.29 266	0.32 271	0.23 224	0.22 290	0.28 231	0.20 257	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.09 256	0.09 111

MSMDNet	0.23 267	0.14 224	0.49 241	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.11 217

ccs_rob	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.12 412	0.11 217

rvit_0105_3	0.24 296	0.21 378	0.57 353	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.28 470	0.40 275	0.43 387	0.25 210	0.26 208	0.29 305	0.22 290	0.29 253	0.21 284	0.15 487	0.13 350	0.14 480	0.15 502	0.10 319	0.10 176

test_sample1	0.24 296	0.13 179	0.40 149	0.20 113	0.13 171	0.29 341	0.19 267	0.43 307	0.30 229	0.27 231	0.34 302	0.31 334	0.28 385	0.45 369	0.27 366	0.09 279	0.16 412	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.22 444

MyStereo05	0.24 296	0.15 256	0.58 368	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.50 385	0.54 487	0.32 331	0.23 183	0.26 274	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

MyStereo04	0.24 296	0.15 256	0.58 368	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.51 396	0.54 487	0.29 266	0.23 183	0.27 279	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

CoDeX	0.24 296	0.13 179	0.48 221	0.22 200	0.14 211	0.29 341	0.21 334	0.55 447	0.42 376	0.29 266	0.36 325	0.28 292	0.23 302	0.48 377	0.20 257	0.09 279	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.08 66

DCRE	0.24 296	0.15 256	0.45 184	0.26 382	0.26 507	0.23 229	0.21 334	0.37 234	0.29 213	0.23 189	0.81 550	0.23 224	0.16 196	0.24 153	0.18 202	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.25 475

riskmin	0.24 296	0.10 51	0.43 173	0.32 499	0.26 507	0.33 401	0.19 267	0.44 328	0.30 229	0.24 197	0.27 221	0.37 386	0.25 336	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.18 449	0.09 264	0.13 473	0.10 319	0.27 491

qqq	0.24 296	0.16 290	0.46 198	0.20 113	0.15 272	0.23 229	0.20 307	0.43 307	0.32 249	0.26 220	0.31 261	0.28 292	0.25 336	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.22 493	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 452

BUS	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.25 341	0.14 211	0.44 485	0.17 168	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.31 334	0.22 290	0.27 207	0.22 302	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

IER	0.24 296	0.15 256	0.50 263	0.21 146	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.44 328	0.38 328	0.34 364	0.41 383	0.32 345	0.34 452	0.31 281	0.23 321	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.09 111

BSDual-CNN	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.25 341	0.14 211	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

Sa-1000	0.24 296	0.20 370	0.53 313	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.50 385	0.41 364	0.30 289	0.50 461	0.26 274	0.19 268	0.33 301	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.08 66

SA	0.24 296	0.22 397	0.55 333	0.23 253	0.14 211	0.25 271	0.23 396	0.48 367	0.42 376	0.28 242	0.44 415	0.23 224	0.23 302	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.08 173	0.09 111

psmg	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.21 146	0.14 211	0.35 431	0.23 396	0.54 429	0.36 303	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.08 189	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

UDGNet	0.24 296	0.37 513	0.53 313	0.25 341	0.14 211	0.24 251	0.18 222	0.32 171	0.44 400	0.29 266	0.28 228	0.24 243	0.20 273	0.30 268	0.21 284	0.16 497	0.07 125	0.21 536	0.11 399	0.16 468	0.11 217

TransformOpticalFlow	0.24 296	0.14 224	0.57 353	0.24 303	0.11 82	0.21 181	0.19 267	0.43 307	0.34 276	0.30 289	0.43 405	0.36 380	0.31 429	0.61 444	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

OMP-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.48 221	0.30 477	0.13 171	0.21 181	0.16 132	0.38 245	0.35 287	0.34 364	0.30 250	0.33 353	0.20 273	0.70 486	0.24 330	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

IIG-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.47 206	0.29 466	0.12 121	0.23 229	0.14 74	0.40 275	0.33 265	0.35 383	0.37 336	0.33 353	0.22 290	0.70 486	0.26 355	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

PFNet	0.24 296	0.11 87	0.63 397	0.25 341	0.14 211	0.22 210	0.19 267	0.40 275	0.35 287	0.36 396	0.32 271	0.27 279	0.20 273	0.63 458	0.23 321	0.09 279	0.05 5	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.08 66

RAFT	0.24 296	0.24 424	0.46 198	0.27 420	0.15 272	0.26 292	0.26 445	0.37 234	0.31 239	0.34 364	0.34 302	0.41 419	0.22 290	0.30 268	0.18 202	0.08 195	0.15 399	0.11 395	0.10 365	0.11 371	0.13 298

ICVP	0.24 296	0.13 179	0.45 184	0.26 382	0.14 211	0.30 355	0.25 434	0.47 356	0.35 287	0.29 266	0.43 405	0.35 375	0.25 336	0.28 231	0.25 344	0.12 427	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 296	0.19 357	0.76 450	0.27 420	0.18 370	0.41 468	0.24 420	0.45 337	0.36 303	0.23 189	0.27 221	0.20 189	0.18 246	0.28 231	0.19 233	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.13 298

ACVNet	0.24 296	0.18 344	0.51 281	0.18 37	0.15 272	0.27 299	0.23 396	0.40 275	0.45 412	0.29 266	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.10 319	0.09 111

DMCA	0.24 296	0.18 344	0.51 281	0.23 253	0.14 211	0.27 299	0.20 307	0.45 337	0.40 354	0.32 331	0.33 291	0.33 353	0.25 336	0.27 207	0.30 391	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.12 269

DN-CSS_ROB	0.24 296	0.33 490	0.69 423	0.25 341	0.14 211	0.26 292	0.13 51	0.42 298	0.35 287	0.30 289	0.42 391	0.22 210	0.20 273	0.34 316	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

G2L-ROB	0.25 321	0.21 378	0.56 343	0.19 72	0.12 121	0.28 317	0.21 334	0.48 367	0.34 276	0.35 383	0.31 261	0.41 419	0.23 302	0.51 389	0.31 401	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.12 269

DCVSM-stereo	0.25 321	0.14 224	0.53 313	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.14 74	0.35 207	0.35 287	0.42 466	0.33 291	0.46 460	0.30 412	0.31 281	0.27 366	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.10 365	0.12 412	0.15 344

rvit_stereo_0075_2	0.25 321	0.18 344	0.65 407	0.27 420	0.22 460	0.22 210	0.15 99	0.41 293	0.36 303	0.27 231	0.37 336	0.29 305	0.21 283	0.29 253	0.20 257	0.17 511	0.12 329	0.19 529	0.12 441	0.14 448	0.14 327

test_sample3	0.25 321	0.14 224	0.52 302	0.20 113	0.12 121	0.33 401	0.20 307	0.53 414	0.38 328	0.32 331	0.35 310	0.29 305	0.24 323	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.15 344

MyStereo8	0.25 321	0.20 370	0.69 423	0.24 303	0.17 340	0.31 377	0.16 132	0.50 385	0.32 249	0.29 266	0.38 344	0.25 255	0.19 268	0.33 301	0.29 388	0.08 195	0.20 477	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.16 360

mmm	0.25 321	0.15 256	0.44 181	0.23 253	0.20 428	0.28 317	0.21 334	0.43 307	0.32 249	0.31 306	0.40 371	0.30 325	0.24 323	0.31 281	0.28 374	0.09 279	0.21 482	0.11 395	0.12 441	0.10 319	0.26 487

GMStereo_Zeroshot	0.25 321	0.22 397	0.51 281	0.27 420	0.14 211	0.28 317	0.15 99	0.40 275	0.36 303	0.37 413	0.43 405	0.40 410	0.17 216	0.35 323	0.21 284	0.12 427	0.07 125	0.13 456	0.07 135	0.17 483	0.10 176

CFNet_ucs	0.25 321	0.14 224	0.51 281	0.20 113	0.15 272	0.29 341	0.18 222	0.51 396	0.46 423	0.32 331	0.42 391	0.38 392	0.23 302	0.31 281	0.22 302	0.11 387	0.08 189	0.12 430	0.09 308	0.13 425	0.13 298

gwcnet-sp	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

scenet	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

ssnet	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

raft_robust	0.25 321	0.23 413	0.44 181	0.22 200	0.13 171	0.23 229	0.22 368	0.52 404	0.50 465	0.33 344	0.32 271	0.33 353	0.23 302	0.55 411	0.18 202	0.07 71	0.11 305	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.07 22

test_5	0.25 321	0.25 439	0.57 353	0.27 420	0.18 370	0.25 271	0.29 476	0.42 298	0.39 344	0.29 266	0.40 371	0.27 279	0.23 302	0.35 323	0.19 233	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.14 327

iRaft-Stereo_5w	0.25 321	0.24 424	0.50 263	0.23 253	0.18 370	0.19 119	0.19 267	0.39 266	0.35 287	0.28 242	0.36 325	0.34 361	0.23 302	0.66 474	0.28 374	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.14 327

STrans-v2	0.25 321	0.14 224	0.56 343	0.21 146	0.12 121	0.23 229	0.20 307	0.50 385	0.31 239	0.31 306	0.42 391	0.35 375	0.35 459	0.62 455	0.24 330	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

DRaft	0.25 321	0.11 87	0.47 206	0.18 37	0.12 121	0.28 317	0.23 396	0.34 198	0.40 354	0.38 422	0.60 509	0.20 189	0.41 491	0.48 377	0.41 456	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

XX-Stereo	0.25 321	0.11 87	1.09 532	0.35 521	0.38 554	0.23 229	0.13 51	0.43 307	0.19 56	0.20 155	0.40 371	0.31 334	0.10 51	0.33 301	0.13 40	0.08 195	0.11 305	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.10 176

HCRNet	0.25 321	0.27 457	0.42 167	0.34 515	0.17 340	0.27 299	0.18 222	0.45 337	0.37 318	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.23 302	0.44 363	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

BEATNet_4x	0.25 321	0.25 439	0.66 412	0.23 253	0.10 51	0.29 341	0.14 74	0.49 377	0.34 276	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.26 354	0.34 316	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.13 298

UCFNet_RVC	0.25 321	0.21 378	0.49 241	0.19 72	0.15 272	0.34 416	0.18 222	0.47 356	0.36 303	0.30 289	0.35 310	0.40 410	0.26 354	0.35 323	0.24 330	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.14 491	0.13 425	0.13 298

AdaStereo	0.25 321	0.17 322	0.47 206	0.25 341	0.13 171	0.33 401	0.17 168	0.57 467	0.43 387	0.34 364	0.38 344	0.35 375	0.21 283	0.32 291	0.24 330	0.14 473	0.06 52	0.13 456	0.09 308	0.11 371	0.09 111
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.
MLCV	0.25 321	0.23 413	0.59 375	0.22 200	0.09 15	0.30 355	0.18 222	0.40 275	0.38 328	0.38 422	0.44 415	0.31 334	0.22 290	0.44 363	0.32 411	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.08 66

iResNet	0.25 321	0.22 397	0.62 392	0.26 382	0.11 82	0.31 377	0.23 396	0.46 345	0.45 412	0.34 364	0.43 405	0.27 279	0.23 302	0.36 329	0.37 444	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.10 176

DFGA-Net	0.26 344	0.33 490	0.70 429	0.22 200	0.15 272	0.25 271	0.17 168	0.41 293	0.40 354	0.30 289	0.32 271	0.21 203	0.18 246	0.61 444	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.09 111

G2L-Stereo_test	0.26 344	0.22 397	0.54 325	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.24 420	0.51 396	0.40 354	0.38 422	0.37 336	0.40 410	0.26 354	0.53 400	0.32 411	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

HUF	0.26 344	0.15 256	0.79 461	0.39 541	0.31 536	0.16 54	0.17 168	0.36 219	0.25 153	0.19 145	0.14 79	0.23 224	0.11 77	0.32 291	0.14 81	0.08 195	0.60 599	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.56 571

PAM_32	0.26 344	0.10 51	0.63 397	0.24 303	0.19 402	0.51 518	0.26 445	0.43 307	0.30 229	0.32 331	0.28 228	0.60 526	0.28 385	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.14 368	0.08 173	0.10 365	0.07 111	0.15 344

PAM	0.26 344	0.11 87	0.63 397	0.25 341	0.18 370	0.53 527	0.29 476	0.44 328	0.28 194	0.36 396	0.27 221	0.59 520	0.26 354	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.12 329	0.07 92	0.10 365	0.07 111	0.13 298

DDVS	0.26 344	0.16 290	0.45 184	0.25 341	0.17 340	0.34 416	0.21 334	0.43 307	0.31 239	0.34 364	0.41 383	0.47 470	0.21 283	0.52 397	0.29 388	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.16 360

UGAM-zero	0.26 344	0.11 87	0.56 343	0.20 113	0.16 310	0.28 317	0.18 222	0.48 367	0.25 153	0.31 306	0.28 228	0.56 511	0.32 442	0.66 474	0.17 172	0.07 71	0.10 271	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.31 512

ITSA-stereo	0.26 344	0.16 290	0.39 140	0.24 303	0.11 82	0.28 317	0.18 222	0.58 481	0.59 514	0.32 331	0.32 271	0.33 353	0.28 385	0.51 389	0.34 427	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 344	0.15 256	0.96 512	0.21 146	0.25 503	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.28 194	0.25 210	0.29 236	0.46 460	0.23 302	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.12 441	0.11 371	0.17 380

test_sample5	0.26 344	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.43 405	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

test_sample4	0.26 344	0.14 224	0.53 313	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.38 344	0.28 292	0.25 336	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.16 360

qqq1	0.26 344	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

fff1	0.26 344	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

DualNet	0.26 344	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

anonymousa	0.26 344	0.13 179	0.56 343	0.29 466	0.30 529	0.31 377	0.20 307	0.38 245	0.36 303	0.33 344	0.51 464	0.41 419	0.27 362	0.25 172	0.24 330	0.08 195	0.18 449	0.09 264	0.18 528	0.08 173	0.17 380

hknet	0.26 344	0.15 256	0.49 241	0.25 341	0.16 310	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.40 354	0.34 364	0.35 310	0.43 439	0.28 385	0.38 342	0.26 355	0.09 279	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

PSMNet-ADL	0.26 344	0.16 290	0.39 140	0.27 420	0.14 211	0.32 394	0.22 368	0.45 337	0.37 318	0.28 242	0.34 302	0.41 419	0.28 385	0.61 444	0.32 411	0.11 387	0.10 271	0.09 264	0.11 399	0.10 319	0.13 298

PSM-AAD	0.26 344	0.11 87	0.43 173	0.24 303	0.12 121	0.27 299	0.37 522	0.36 219	0.30 229	0.36 396	0.39 362	0.28 292	0.77 563	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.21 430

DEmStereo	0.26 344	0.10 51	0.52 302	0.19 72	0.13 171	0.31 377	0.25 434	0.29 129	0.38 328	0.36 396	0.57 498	0.24 243	0.48 519	0.53 400	0.44 471	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

GrayStereo	0.26 344	0.10 51	0.45 184	0.27 420	0.14 211	0.23 229	0.46 551	0.36 219	0.33 265	0.40 449	0.47 448	0.30 325	0.78 564	0.29 253	0.17 172	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.15 344

RAFT-RH_RVC	0.26 344	0.13 179	0.57 353	0.22 200	0.12 121	0.25 271	0.14 74	0.27 104	0.29 213	0.38 422	1.14 573	0.23 224	0.18 246	0.58 424	0.24 330	0.07 71	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.06 50	0.08 66

ARAFT	0.26 344	0.30 475	0.87 490	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.24 420	0.46 345	0.34 276	0.33 344	0.28 228	0.29 305	0.20 273	0.49 379	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.09 111

acv_ft	0.26 344	0.18 344	0.56 343	0.24 303	0.19 402	0.34 416	0.21 334	0.47 356	0.45 412	0.39 440	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.36 438	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.09 111

cf-r	0.26 344	0.22 397	0.66 412	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.22 368	0.44 328	0.42 376	0.32 331	0.42 391	0.43 439	0.27 362	0.44 363	0.27 366	0.11 387	0.07 125	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.09 111

GANet-RSSM	0.26 344	0.19 357	0.54 325	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.22 368	0.47 356	0.34 276	0.30 289	0.40 371	0.41 419	0.30 412	0.59 432	0.25 344	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

PSMNet-RSSM	0.26 344	0.21 378	0.50 263	0.21 146	0.14 211	0.25 271	0.21 334	0.50 385	0.38 328	0.31 306	0.45 429	0.40 410	0.27 362	0.53 400	0.24 330	0.12 427	0.08 189	0.11 395	0.13 473	0.10 319	0.10 176

CFNet-ft	0.26 344	0.21 378	0.51 281	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

CFNet_RVC	0.26 344	0.21 378	0.51 281	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

Select-FE	0.27 372	0.18 344	0.87 490	0.23 253	0.22 460	0.29 341	0.18 222	0.53 414	0.28 194	0.30 289	0.33 291	0.45 451	0.29 405	0.30 268	0.21 284	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.08 173	0.20 418

G2L-Stereo	0.27 372	0.23 413	0.61 388	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.19 267	0.48 367	0.37 318	0.33 344	0.38 344	0.40 410	0.23 302	0.61 444	0.33 420	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.11 217

test_sample6	0.27 372	0.15 256	0.50 263	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.22 368	0.54 429	0.39 344	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.58 424	0.26 355	0.11 387	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

SMFormer	0.27 372	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.10 319	0.16 360

tta	0.27 372	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.13 298

ffm	0.27 372	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 540

NINENet	0.27 372	0.16 290	0.49 241	0.23 253	0.16 310	0.44 485	0.17 168	0.63 522	0.49 458	0.33 344	0.38 344	0.31 334	0.22 290	0.43 359	0.22 302	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.08 217	0.12 412	0.11 217

SepStereo	0.27 372	0.13 179	0.49 241	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.64 463	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

UPFNet	0.27 372	0.15 256	0.47 206	0.25 341	0.20 428	0.37 446	0.27 454	0.50 385	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.37 386	0.29 405	0.40 347	0.34 427	0.10 348	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.10 319	0.08 66

iResNet_ROB	0.27 372	0.27 457	0.48 221	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.17 168	0.57 467	0.55 495	0.39 440	0.44 415	0.37 386	0.28 385	0.43 359	0.28 374	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.11 217

coex_refinement	0.28 382	0.22 397	0.50 263	0.23 253	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.51 396	0.43 387	0.35 383	0.42 391	0.45 451	0.27 362	0.56 417	0.41 456	0.10 348	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.11 371	0.12 269

ISRNet	0.28 382	0.15 256	0.54 325	0.27 420	0.19 402	0.24 251	0.15 99	0.47 356	0.45 412	0.40 449	0.49 458	0.42 432	0.27 362	0.33 301	0.30 391	0.20 534	0.12 329	0.17 514	0.16 512	0.16 468	0.21 430

rvit_105_1	0.28 382	0.24 424	0.65 407	0.27 420	0.19 402	0.31 377	0.35 513	0.46 345	0.53 482	0.31 306	0.32 271	0.32 345	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.16 497	0.14 368	0.15 497	0.17 523	0.11 371	0.11 217

UGAM	0.28 382	0.18 344	0.57 353	0.26 382	0.13 171	0.23 229	0.26 445	0.33 191	0.45 412	0.32 331	0.42 391	0.45 451	0.22 290	0.92 549	0.23 321	0.08 195	0.09 231	0.14 480	0.13 473	0.10 319	0.10 176

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 382	0.17 322	0.96 512	0.29 466	0.31 536	0.29 341	0.21 334	0.53 414	0.28 194	0.27 231	0.55 488	0.41 419	0.18 246	0.30 268	0.22 302	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.12 412	0.20 418

test_sample7	0.28 382	0.16 290	0.47 206	0.21 146	0.14 211	0.29 341	0.22 368	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.14 473	0.21 482	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.25 475

CBFPSM	0.28 382	0.23 413	0.76 450	0.21 146	0.14 211	0.38 452	0.26 445	0.42 298	0.37 318	0.34 364	0.36 325	0.55 506	0.38 474	0.33 301	0.40 452	0.08 195	0.08 189	0.07 92	0.08 217	0.09 256	0.12 269

ToySt	0.28 382	0.19 357	0.68 421	0.22 200	0.19 402	0.31 377	0.31 494	0.43 307	0.43 387	0.28 242	0.38 344	0.42 432	0.32 442	0.33 301	0.32 411	0.08 195	0.14 368	0.10 339	0.12 441	0.11 371	0.24 465

CSP-Net	0.28 382	0.17 322	0.41 158	0.22 200	0.14 211	0.44 485	0.24 420	0.52 404	0.42 376	0.42 466	0.44 415	0.42 432	0.27 362	0.66 474	0.30 391	0.12 427	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.10 176

DAS	0.28 382	0.13 179	0.49 241	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.76 510	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

AACVNet	0.28 382	0.22 397	0.55 333	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.19 267	0.43 307	0.33 265	0.39 440	0.42 391	0.44 445	0.29 405	0.73 495	0.28 374	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.12 269

FTStereo	0.28 382	0.11 87	0.56 343	0.24 303	0.13 171	0.21 181	0.52 563	0.36 219	0.28 194	0.38 422	0.94 563	0.30 325	0.56 538	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.19 400

LMCR-Stereo	0.28 382	0.22 397	0.56 343	0.29 466	0.14 211	0.37 446	0.23 396	0.57 467	0.36 303	0.40 449	0.40 371	0.29 305	0.30 412	0.41 350	0.38 446	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.13 425	0.10 176

MMNet	0.28 382	0.19 357	0.54 325	0.24 303	0.17 340	0.47 502	0.22 368	0.47 356	0.53 482	0.40 449	0.43 405	0.36 380	0.34 452	0.40 347	0.35 434	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.09 111

UNet	0.28 382	0.16 290	0.70 429	0.24 303	0.20 428	0.44 485	0.21 334	0.52 404	0.42 376	0.36 396	0.40 371	0.43 439	0.33 450	0.41 350	0.32 411	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.09 308	0.10 319	0.09 111

ac_64	0.28 382	0.16 290	0.62 392	0.25 341	0.17 340	0.36 438	0.22 368	0.48 367	0.35 287	0.36 396	0.37 336	0.51 488	0.30 412	0.62 455	0.34 427	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

GwcNet-RSSM	0.28 382	0.25 439	0.61 388	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.24 420	0.46 345	0.44 400	0.33 344	0.46 441	0.41 419	0.28 385	0.55 411	0.31 401	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.09 111

HSM-Net_RVC	0.28 382	0.12 138	0.48 221	0.19 72	0.11 82	0.35 431	0.21 334	0.64 528	0.44 400	0.40 449	0.43 405	0.50 485	0.27 362	0.75 504	0.25 344	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 382	0.25 439	0.64 402	0.22 200	0.16 310	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.33 265	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.26 354	0.45 369	0.28 374	0.15 487	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.14 327

StereoDRNet-Refined	0.28 382	0.19 357	0.47 206	0.25 341	0.14 211	0.36 438	0.21 334	0.49 377	0.43 387	0.46 496	0.52 471	0.42 432	0.30 412	0.46 371	0.38 446	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 402	0.24 424	0.83 476	0.23 253	0.17 340	0.25 271	0.22 368	0.47 356	0.42 376	0.33 344	0.39 362	0.38 392	0.28 385	0.78 514	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

CRFU-Net	0.29 402	0.14 224	0.48 221	0.26 382	0.15 272	0.46 496	0.22 368	0.52 404	0.32 249	0.44 483	0.42 391	0.48 474	0.47 515	0.44 363	0.31 401	0.12 427	0.10 271	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.11 217

iRaft-Stereo_20w	0.29 402	0.11 87	0.86 487	0.33 510	0.24 490	0.32 394	0.26 445	0.60 502	0.26 165	0.41 461	0.21 161	0.28 292	0.19 268	0.32 291	0.24 330	0.07 71	0.31 557	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.47 560

AASNet	0.29 402	0.27 457	0.67 415	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.21 334	0.64 528	0.49 458	0.36 396	0.41 383	0.32 345	0.26 354	0.33 301	0.39 450	0.12 427	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.14 448	0.12 269

GEStereo_RVC	0.29 402	0.24 424	0.60 382	0.27 420	0.16 310	0.33 401	0.25 434	0.58 481	0.56 502	0.35 383	0.38 344	0.34 361	0.25 336	0.51 389	0.29 388	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.13 298

EAI-Stereo	0.29 402	0.11 87	0.38 133	0.22 200	0.18 370	0.33 401	1.66 608	0.53 414	0.27 182	0.27 231	0.50 461	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.25 344	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.11 399	0.07 111	0.10 176

delet	0.29 402	0.18 344	0.58 368	0.24 303	0.19 402	0.41 468	0.30 485	0.52 404	0.51 471	0.35 383	0.42 391	0.37 386	0.31 429	0.49 379	0.36 438	0.10 348	0.09 231	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

HGLStereo	0.29 402	0.19 357	0.60 382	0.24 303	0.21 445	0.33 401	0.23 396	0.52 404	0.44 400	0.36 396	0.49 458	0.41 419	0.35 459	0.46 371	0.34 427	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

DSFCA	0.29 402	0.18 344	0.48 221	0.21 146	0.17 340	0.39 457	0.32 499	0.49 377	0.44 400	0.44 483	0.38 344	0.40 410	0.30 412	0.53 400	0.38 446	0.12 427	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.11 371	0.11 217

CFNet	0.29 402	0.29 469	0.57 353	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.15 99	0.53 414	0.46 423	0.31 306	0.40 371	0.38 392	0.27 362	0.76 510	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 402	0.24 424	0.81 466	0.26 382	0.18 370	0.30 355	0.22 368	0.52 404	0.41 364	0.38 422	0.42 391	0.42 432	0.28 385	0.46 371	0.31 401	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.11 399	0.10 319	0.12 269
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 402	0.37 513	0.92 503	0.24 303	0.13 171	0.30 355	0.19 267	0.55 447	0.51 471	0.39 440	0.46 441	0.39 406	0.27 362	0.36 329	0.30 391	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.13 425	0.11 217

HSM	0.29 402	0.18 344	0.48 221	0.21 146	0.15 272	0.33 401	0.20 307	0.55 447	0.39 344	0.36 396	0.39 362	0.67 551	0.32 442	0.88 537	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.10 176

ACV-stereo	0.30 415	0.20 370	0.82 470	0.23 253	0.16 310	0.48 509	0.20 307	0.38 245	0.34 276	0.29 266	0.33 291	0.66 547	0.43 501	0.55 411	0.31 401	0.10 348	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

ssnet_v2	0.30 415	0.21 378	0.63 397	0.23 253	0.15 272	0.40 463	0.30 485	0.59 491	0.48 444	0.40 449	0.37 336	0.46 460	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.12 412	0.11 217

dad	0.30 415	0.38 520	0.60 382	0.22 200	0.14 211	0.32 394	0.21 334	0.35 207	0.51 471	0.45 490	0.45 429	0.46 460	0.23 302	0.41 350	0.27 366	0.21 536	0.11 305	0.20 534	0.11 399	0.15 460	0.11 217

THIR-Stereo	0.30 415	0.15 256	0.46 198	0.19 72	0.11 82	0.28 317	0.70 577	0.33 191	0.36 303	0.37 413	0.64 524	0.33 353	0.49 524	0.58 424	0.44 471	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.08 66

ADLNet	0.30 415	0.19 357	0.59 375	0.23 253	0.19 402	0.34 416	0.23 396	0.56 458	0.44 400	0.43 477	0.41 383	0.43 439	0.28 385	0.56 417	0.36 438	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

RAFT + AFF	0.30 415	0.33 490	0.76 450	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.33 505	0.55 447	0.42 376	0.28 242	0.30 250	0.31 334	0.31 429	0.64 463	0.32 411	0.09 279	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.12 412	0.16 360

psm_up	0.30 415	0.21 378	0.58 368	0.26 382	0.18 370	0.32 394	0.27 454	0.57 467	0.45 412	0.38 422	0.41 383	0.45 451	0.40 486	0.59 432	0.32 411	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.11 371	0.11 217

DMCA-RVC	0.30 415	0.27 457	0.93 507	0.28 448	0.17 340	0.30 355	0.21 334	0.43 307	0.36 303	0.40 449	0.38 344	0.39 406	0.36 464	0.44 363	0.34 427	0.13 449	0.10 271	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.11 217

STTStereo	0.30 415	0.24 424	0.83 476	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.24 420	0.49 377	0.39 344	0.39 440	0.41 383	0.44 445	0.28 385	0.41 350	0.30 391	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.16 512	0.12 412	0.12 269

RASNet	0.30 415	0.19 357	0.59 375	0.23 253	0.19 402	0.33 401	0.20 307	0.50 385	0.41 364	0.31 306	0.44 415	0.47 470	0.38 474	0.79 518	0.40 452	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.10 176

DLCB_ROB	0.30 415	0.20 370	0.45 184	0.28 448	0.17 340	0.37 446	0.25 434	0.50 385	0.45 412	0.46 496	0.47 448	0.51 488	0.34 452	0.56 417	0.38 446	0.10 348	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217

DualNet (step1)	0.31 426	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.24 543	0.21 482	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

iinet-f	0.31 426	0.23 413	1.16 542	0.20 113	0.16 310	0.44 485	0.23 396	0.47 356	0.38 328	0.36 396	0.44 415	0.41 419	0.35 459	0.36 329	0.43 464	0.10 348	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.13 425	0.12 269

ADLNet2	0.31 426	0.23 413	0.77 456	0.23 253	0.18 370	0.36 438	0.24 420	0.55 447	0.54 487	0.33 344	0.38 344	0.45 451	0.31 429	0.70 486	0.36 438	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.12 412	0.11 217

hitnet-ft	0.31 426	0.21 378	0.56 343	0.19 72	0.14 211	0.40 463	0.23 396	0.46 345	0.42 376	0.37 413	0.46 441	0.53 501	0.35 459	0.76 510	0.35 434	0.14 473	0.10 271	0.14 480	0.10 365	0.15 460	0.14 327

FADNet-RVC-Resample	0.31 426	0.32 486	1.16 542	0.27 420	0.17 340	0.33 401	0.21 334	0.49 377	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.34 361	0.27 362	0.54 406	0.27 366	0.10 348	0.10 271	0.14 480	0.13 473	0.13 425	0.18 385

FADNet_RVC	0.31 426	0.35 503	0.98 516	0.24 303	0.16 310	0.30 355	0.17 168	0.52 404	0.39 344	0.30 289	0.38 344	0.30 325	0.29 405	0.54 406	0.33 420	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.16 512	0.21 523	0.24 465

LL-Strereo	0.32 432	0.33 490	0.77 456	0.26 382	0.24 490	0.22 210	0.23 396	0.58 481	0.44 400	0.35 383	0.32 271	0.41 419	0.40 486	0.93 551	0.25 344	0.08 195	0.13 350	0.11 395	0.09 308	0.09 256	0.22 444

SACVNet	0.32 432	0.25 439	0.59 375	0.26 382	0.19 402	0.35 431	0.25 434	0.54 429	0.41 364	0.43 477	0.45 429	0.46 460	0.34 452	0.71 492	0.30 391	0.14 473	0.10 271	0.12 430	0.12 441	0.16 468	0.20 418

CrosDoStereo	0.32 432	0.11 87	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 596	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 509	0.28 292	0.45 506	0.61 444	0.56 507	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

DeepStereo_LL	0.32 432	0.11 87	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 596	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 509	0.28 292	0.45 506	0.61 444	0.56 507	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

pcwnet_v2	0.32 432	0.16 290	1.22 553	0.23 253	0.19 402	0.32 394	0.19 267	0.61 510	0.61 519	0.37 413	0.45 429	0.35 375	0.29 405	0.37 339	0.26 355	0.14 473	0.11 305	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.18 385

TDLM	0.32 432	0.27 457	0.52 302	0.30 477	0.15 272	0.33 401	0.32 499	0.54 429	0.50 465	0.44 483	0.43 405	0.39 406	0.30 412	0.92 549	0.30 391	0.14 473	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.14 327

NVstereo2D	0.32 432	0.18 344	0.63 397	0.24 303	0.23 473	0.43 480	0.28 470	0.60 502	0.58 507	0.28 242	0.39 362	0.42 432	0.30 412	0.71 492	0.30 391	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.10 365	0.20 516	0.18 385

YMNet	0.33 439	0.26 449	0.64 402	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 509	0.56 493	0.51 488	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

YMNet_1	0.33 439	0.26 449	0.64 402	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 509	0.56 493	0.51 488	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

test_for_model	0.33 439	0.91 586	0.48 221	0.74 586	0.50 569	0.20 153	0.16 132	0.33 191	0.27 182	0.29 266	0.15 85	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.31 563	0.27 531	0.06 32	0.05 23	0.97 600	0.31 512

fast-acv-ft	0.33 439	0.26 449	0.88 497	0.25 341	0.18 370	0.49 515	0.27 454	0.44 328	0.50 465	0.40 449	0.55 488	0.49 480	0.36 464	0.39 345	0.41 456	0.11 387	0.11 305	0.11 395	0.12 441	0.13 425	0.11 217

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 439	0.25 439	0.82 470	0.22 200	0.17 340	0.46 496	0.28 470	0.53 414	0.53 482	0.43 477	0.57 498	0.44 445	0.31 429	0.50 383	0.48 484	0.10 348	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.11 371	0.12 269

AANet_RVC	0.33 439	0.31 479	0.69 423	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.49 377	0.55 495	0.39 440	0.60 509	0.43 439	0.30 412	0.88 537	0.54 503	0.11 387	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.10 319	0.12 269

PS-NSSS	0.33 439	0.36 510	0.61 388	0.24 303	0.18 370	0.33 401	0.24 420	0.59 491	0.42 376	0.38 422	0.52 471	0.36 380	0.31 429	0.80 521	0.32 411	0.18 522	0.14 368	0.21 536	0.15 502	0.17 483	0.14 327

DISCO	0.33 439	0.16 290	0.55 333	0.26 382	0.16 310	0.48 509	0.25 434	0.52 404	0.58 507	0.38 422	0.45 429	0.63 536	0.37 469	0.65 468	0.50 491	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.13 425	0.13 298

NOSS_ROB	0.33 439	0.24 424	0.49 241	0.27 420	0.16 310	0.34 416	0.19 267	0.55 447	0.50 465	0.34 364	0.37 336	0.42 432	0.30 412	0.93 551	0.25 344	0.19 531	0.20 477	0.24 545	0.22 545	0.17 483	0.25 475

TCMNet	0.34 448	0.28 465	0.81 466	0.29 466	0.30 529	0.40 463	0.28 470	0.53 414	0.49 458	0.38 422	0.46 441	0.40 410	0.30 412	0.61 444	0.42 460	0.14 473	0.13 350	0.15 497	0.14 491	0.18 499	0.19 400

HBP-ISP	0.34 448	0.35 503	0.76 450	0.23 253	0.17 340	0.33 401	0.22 368	0.56 458	0.47 436	0.42 466	0.49 458	0.33 353	0.41 491	0.73 495	0.27 366	0.18 522	0.19 462	0.24 545	0.20 535	0.16 468	0.16 360

AAGNet	0.34 448	0.12 138	0.53 313	0.26 382	0.16 310	0.20 153	0.19 267	0.31 164	0.29 213	0.35 383	0.35 310	0.27 279	0.30 412	0.44 363	2.56 608	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.09 256	0.07 22

FADNet-RVC	0.34 448	0.43 534	0.97 514	0.25 341	0.20 428	0.33 401	0.20 307	0.51 396	0.42 376	0.34 364	0.40 371	0.41 419	0.29 405	0.65 468	0.36 438	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.15 502	0.19 508	0.20 418

FADNet	0.34 448	0.43 534	0.88 497	0.24 303	0.22 460	0.37 446	0.19 267	0.56 458	0.49 458	0.32 331	0.36 325	0.43 439	0.32 442	0.65 468	0.30 391	0.17 511	0.16 412	0.14 480	0.16 512	0.25 538	0.21 430

CVANet_RVC	0.34 448	0.25 439	0.77 456	0.27 420	0.17 340	0.34 416	0.28 470	0.55 447	0.50 465	0.43 477	0.46 441	0.44 445	0.31 429	0.90 542	0.27 366	0.15 487	0.10 271	0.14 480	0.14 491	0.15 460	0.15 344

StereoDRNet	0.34 448	0.28 465	0.70 429	0.28 448	0.21 445	0.43 480	0.30 485	0.63 522	0.51 471	0.47 502	0.40 371	0.48 474	0.31 429	0.58 424	0.44 471	0.12 427	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.13 298

z-ln-s-r	0.35 455	0.30 475	1.02 521	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.26 445	0.46 345	0.55 495	0.33 344	0.61 517	0.39 406	0.31 429	0.80 521	0.77 537	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.10 176

DRN-Test	0.35 455	0.20 370	0.75 446	0.28 448	0.19 402	0.46 496	0.29 476	0.68 547	0.54 487	0.49 509	0.47 448	0.44 445	0.35 459	0.63 458	0.44 471	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.13 298

XPNet_ROB	0.35 455	0.26 449	0.58 368	0.28 448	0.19 402	0.37 446	0.31 494	0.57 467	0.51 471	0.52 521	0.54 483	0.57 513	0.38 474	0.65 468	0.48 484	0.17 511	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

ff1	0.36 458	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.08 195	0.28 536	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 540

Wz-Net-LNSev	0.36 458	0.35 503	1.06 526	0.26 382	0.21 445	0.47 502	0.33 505	0.56 458	0.58 507	0.45 490	0.54 483	0.50 485	0.37 469	0.40 347	0.42 460	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.09 308	0.14 448	0.15 344

FAT-Stereo	0.36 458	0.19 357	0.75 446	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.30 485	0.62 518	0.61 519	0.47 502	0.61 517	0.59 520	0.50 525	0.61 444	0.36 438	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.20 418

CBMV_ROB	0.36 458	0.21 378	0.57 353	0.22 200	0.14 211	0.35 431	0.20 307	0.55 447	0.47 436	0.52 521	0.58 501	0.45 451	0.53 534	0.75 504	0.50 491	0.18 522	0.19 462	0.23 543	0.21 537	0.15 460	0.20 418

ETE_ROB	0.36 458	0.32 486	0.64 402	0.30 477	0.18 370	0.40 463	0.38 530	0.59 491	0.49 458	0.50 515	0.52 471	0.62 532	0.37 469	0.58 424	0.43 464	0.13 449	0.10 271	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.18 385

PSMNet_ROB	0.36 458	0.31 479	0.71 436	0.31 493	0.21 445	0.44 485	0.44 547	0.61 510	0.49 458	0.39 440	0.45 429	0.49 480	0.32 442	0.66 474	0.53 499	0.14 473	0.10 271	0.15 497	0.14 491	0.13 425	0.13 298

CBMV	0.36 458	0.25 439	0.61 388	0.24 303	0.14 211	0.42 475	0.33 505	0.56 458	0.52 481	0.54 531	0.52 471	0.51 488	0.58 541	0.63 458	0.43 464	0.15 487	0.16 412	0.18 522	0.16 512	0.13 425	0.19 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 465	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 452

xxx	0.37 465	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 452

GwcNet	0.37 465	0.29 469	1.12 536	0.25 341	0.24 490	0.48 509	0.27 454	0.58 481	0.60 517	0.39 440	0.54 483	0.51 488	0.34 452	0.60 437	0.46 479	0.13 449	0.12 329	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.15 344

DANet	0.37 465	0.25 439	0.67 415	0.37 530	0.22 460	0.42 475	0.25 434	0.50 385	0.44 400	0.52 521	0.50 461	0.59 520	0.42 497	0.78 514	0.53 499	0.13 449	0.12 329	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.21 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 465	0.33 490	0.59 375	0.37 530	0.23 473	0.42 475	0.41 542	0.56 458	0.44 400	0.47 502	0.47 448	0.61 529	0.39 481	0.58 424	0.41 456	0.16 497	0.13 350	0.21 536	0.22 545	0.16 468	0.18 385

APVNet	0.38 470	0.26 449	0.87 490	0.26 382	0.22 460	0.52 524	0.35 513	0.64 528	0.46 423	0.40 449	0.52 471	0.48 474	0.39 481	0.84 531	0.48 484	0.13 449	0.14 368	0.15 497	0.16 512	0.16 468	0.16 360

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 470	0.43 534	0.72 441	0.35 521	0.19 402	0.51 518	0.25 434	0.56 458	0.39 344	0.42 466	0.47 448	0.47 470	0.27 362	0.74 499	0.32 411	0.38 573	0.19 462	0.27 548	0.17 523	0.29 555	0.27 491

RP	0.38 470	0.26 449	0.67 415	0.31 493	0.24 490	0.37 446	0.29 476	0.53 414	0.61 519	0.42 466	0.65 526	0.62 532	0.51 527	0.63 458	0.43 464	0.17 511	0.15 399	0.17 514	0.15 502	0.17 483	0.19 400

RYNet	0.38 470	0.23 413	0.65 407	0.26 382	0.28 514	0.62 543	0.33 505	0.61 510	0.62 523	0.42 466	0.39 362	0.58 519	0.40 486	0.89 539	0.57 510	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.19 508	0.22 444

LALA_ROB	0.38 470	0.31 479	0.65 407	0.30 477	0.21 445	0.46 496	0.39 533	0.63 522	0.54 487	0.53 527	0.52 471	0.69 555	0.36 464	0.52 397	0.48 484	0.18 522	0.11 305	0.16 505	0.14 491	0.17 483	0.16 360

PSMNet-RUCA	0.39 475	0.47 541	0.84 480	0.46 563	0.41 559	0.34 416	0.26 445	0.59 491	0.46 423	0.40 449	0.51 464	0.44 445	0.33 450	0.43 359	0.31 401	0.25 550	0.14 368	0.33 567	0.21 537	0.32 560	0.23 452

1111x	0.39 475	0.17 322	0.80 465	0.23 253	0.15 272	0.33 401	0.27 454	0.62 518	0.48 444	0.32 331	0.43 405	0.40 410	0.29 405	0.86 534	1.60 592	0.09 279	0.23 502	0.09 264	0.12 441	0.10 319	0.23 452

EKT-Stereo	0.39 475	0.13 179	0.53 313	0.42 555	3.94 612	0.22 210	0.17 168	0.38 245	0.30 229	0.21 163	0.20 143	0.23 224	0.15 176	0.30 268	0.18 202	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.12 269

GASNet	0.39 475	0.58 563	1.27 555	0.35 521	0.23 473	0.35 431	0.23 396	0.63 522	0.56 502	0.41 461	0.38 344	0.45 451	0.30 412	0.81 525	0.42 460	0.16 497	0.11 305	0.14 480	0.14 491	0.23 532	0.12 269

Wz-Net-MNSev	0.39 475	0.35 503	0.99 518	0.26 382	0.21 445	0.59 540	0.39 533	0.58 481	0.61 519	0.49 509	0.56 493	0.53 501	0.37 469	0.61 444	0.47 482	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.15 460	0.15 344

xxxx	0.39 475	0.14 224	0.47 206	0.20 113	0.16 310	0.38 452	0.20 307	0.61 510	0.43 387	0.30 289	0.44 415	0.38 392	0.25 336	0.50 383	2.41 606	0.11 387	0.21 482	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.26 487

test_xeample	0.39 475	0.14 224	0.46 198	0.19 72	0.16 310	0.34 416	0.22 368	0.59 491	0.43 387	0.33 344	0.47 448	0.30 325	0.27 362	0.60 437	2.44 607	0.10 348	0.21 482	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.25 475

Syn2CoEx	0.39 475	0.39 524	1.08 531	0.35 521	0.21 445	0.41 468	0.29 476	0.63 522	0.51 471	0.43 477	0.56 493	0.45 451	0.45 506	0.69 483	0.39 450	0.17 511	0.14 368	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.16 360

S-Stereo	0.39 475	0.20 370	1.04 523	0.28 448	0.22 460	0.39 457	0.31 494	0.58 481	0.69 539	0.40 449	0.59 505	0.48 474	0.41 491	0.75 504	0.42 460	0.12 427	0.15 399	0.13 456	0.13 473	0.16 468	0.25 475

stereogan	0.39 475	0.20 370	0.78 460	0.28 448	0.22 460	0.65 549	0.26 445	0.62 518	0.65 528	0.45 490	0.60 509	0.67 551	0.45 506	0.69 483	0.37 444	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.12 441	0.20 516	0.19 400

Nwc_Net	0.39 475	0.29 469	0.84 480	0.32 499	0.24 490	0.45 493	0.30 485	0.67 542	0.51 471	0.39 440	0.70 536	0.59 520	0.48 519	0.61 444	0.45 478	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.21 537	0.14 448	0.15 344

DStereoRT	0.40 486	0.16 290	0.74 442	0.25 341	0.17 340	0.42 475	0.19 267	0.50 385	0.48 444	0.31 306	0.40 371	0.32 345	0.39 481	0.64 463	0.31 401	0.09 279	0.11 305	1.56 612	0.43 579	0.08 173	0.41 548

w-ln-seven-2	0.40 486	0.37 513	1.34 561	0.28 448	0.18 370	0.38 452	0.29 476	0.53 414	0.59 514	0.47 502	0.56 493	0.46 460	0.42 497	0.70 486	0.64 522	0.10 348	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.16 360

aanetorigin	0.40 486	0.33 490	1.14 539	0.25 341	0.19 402	0.30 355	0.37 522	0.34 198	0.47 436	0.95 573	0.82 551	0.52 496	0.56 538	0.50 383	0.52 495	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.16 468	0.19 400

AF-Net	0.40 486	0.31 479	0.74 442	0.33 510	0.24 490	0.43 480	0.30 485	0.64 528	0.67 533	0.44 483	0.69 535	0.65 543	0.52 529	0.59 432	0.48 484	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.14 491	0.16 468	0.14 327

edge stereo	0.40 486	0.22 397	0.87 490	0.27 420	0.22 460	0.38 452	0.26 445	0.59 491	0.56 502	0.53 527	0.60 509	0.71 559	0.50 525	0.78 514	0.43 464	0.16 497	0.15 399	0.19 529	0.14 491	0.17 483	0.19 400

PA-Net	0.40 486	0.35 503	1.05 524	0.32 499	0.28 514	0.39 457	0.43 545	0.53 414	0.56 502	0.35 383	0.43 405	0.41 419	0.36 464	0.83 530	0.61 517	0.12 427	0.23 502	0.16 505	0.23 549	0.13 425	0.20 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 486	0.28 465	0.67 415	0.31 493	0.18 370	0.43 480	0.39 533	0.60 502	0.46 423	0.48 508	0.78 546	0.55 506	0.45 506	0.96 555	0.55 506	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.15 460	0.16 360

RGC	0.41 493	0.35 503	0.76 450	0.35 521	0.28 514	0.41 468	0.29 476	0.60 502	0.55 495	0.47 502	0.64 524	0.63 536	0.47 515	0.74 499	0.46 479	0.16 497	0.15 399	0.21 536	0.21 537	0.19 508	0.21 430

ADCRef	0.41 493	0.33 490	1.05 524	0.26 382	0.21 445	0.49 515	0.27 454	0.54 429	0.51 471	0.51 518	0.59 505	0.35 375	0.47 515	0.54 406	1.35 583	0.09 279	0.08 189	0.12 430	0.12 441	0.12 412	0.13 298

PWC_ROB	0.41 493	0.38 520	0.92 503	0.26 382	0.20 428	0.39 457	0.19 267	0.61 510	0.69 539	0.58 540	0.84 554	0.52 496	0.44 504	0.74 499	0.62 518	0.13 449	0.09 231	0.14 480	0.10 365	0.17 483	0.18 385

PWCDC_ROB	0.41 493	0.41 530	0.77 456	0.34 515	0.21 445	0.43 480	0.20 307	0.60 502	0.90 568	0.44 483	1.24 578	0.36 380	0.38 474	0.56 417	0.48 484	0.18 522	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.20 516	0.16 360

UDG	0.42 497	0.54 553	0.67 415	0.41 552	0.35 545	0.47 502	0.27 454	0.57 467	0.48 444	0.40 449	0.46 441	0.59 520	0.45 506	0.47 375	0.46 479	0.26 552	0.19 462	0.49 577	0.22 545	0.37 564	0.30 508

NCC-stereo	0.42 497	0.31 479	0.87 490	0.32 499	0.29 524	0.47 502	0.37 522	0.68 547	0.53 482	0.42 466	0.58 501	0.57 513	0.52 529	0.75 504	0.54 503	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385

Abc-Net	0.42 497	0.31 479	0.87 490	0.32 499	0.29 524	0.47 502	0.37 522	0.68 547	0.53 482	0.42 466	0.58 501	0.57 513	0.52 529	0.75 504	0.54 503	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 497	0.44 537	0.92 503	0.24 303	0.16 310	0.45 493	0.40 537	0.58 481	0.50 465	0.54 531	0.63 521	0.52 496	0.51 527	0.91 544	0.66 525	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.15 502	0.15 460	0.21 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 501	0.34 499	0.62 392	0.28 448	0.33 540	0.60 541	0.34 510	0.68 547	0.47 436	0.54 531	0.66 528	0.56 511	0.46 513	0.73 495	0.66 525	0.26 552	0.19 462	0.24 545	0.22 545	0.27 548	0.25 475

RTSC	0.43 501	0.37 513	0.95 511	0.30 477	0.20 428	0.50 517	0.23 396	0.65 534	0.86 564	0.56 535	0.54 483	0.51 488	0.36 464	0.71 492	0.92 549	0.13 449	0.14 368	0.11 395	0.13 473	0.18 499	0.19 400

SQANet	0.44 503	0.57 560	0.89 499	0.49 566	0.39 556	0.47 502	0.23 396	0.53 414	0.44 400	0.41 461	0.48 457	0.47 470	0.34 452	0.58 424	0.43 464	0.38 573	0.15 399	0.40 573	0.21 537	0.50 571	0.34 525

Anonymous_2	0.44 503	0.23 413	0.57 353	0.34 515	0.34 542	0.53 527	0.28 470	0.49 377	0.39 344	0.36 396	0.34 302	0.48 474	0.38 474	0.43 359	0.33 420	0.26 552	0.41 576	0.44 575	1.45 612	0.33 562	0.37 540

NaN_ROB	0.44 503	0.38 520	0.94 510	0.30 477	0.20 428	0.52 524	0.49 558	0.61 510	0.60 517	0.56 535	0.47 448	0.49 480	0.42 497	1.24 577	0.76 536	0.12 427	0.18 449	0.12 430	0.13 473	0.12 412	0.18 385

w-ln-seven	0.45 506	0.40 527	1.40 567	0.27 420	0.22 460	0.58 536	0.33 505	0.65 534	0.83 558	0.59 541	0.63 521	0.53 501	0.39 481	0.66 474	0.81 543	0.12 427	0.11 305	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

test_sample9	0.45 506	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.70 486	1.01 558	0.24 543	1.93 613	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

Wz-Net-SNSev	0.45 506	0.53 552	1.42 568	0.31 493	0.21 445	0.44 485	0.45 548	0.64 528	0.68 537	0.46 496	0.66 528	0.62 532	0.40 486	0.78 514	0.65 523	0.12 427	0.11 305	0.12 430	0.13 473	0.17 483	0.19 400

DDUNet	0.45 506	0.60 566	0.71 436	0.45 560	0.39 556	0.46 496	0.32 499	0.53 414	0.44 400	0.46 496	0.53 479	0.57 513	0.38 474	0.51 389	0.43 464	0.34 566	0.21 482	0.56 581	0.25 556	0.41 567	0.36 532

222	0.45 506	0.14 224	0.43 173	0.19 72	0.15 272	0.36 438	0.20 307	0.60 502	0.43 387	0.37 413	0.45 429	0.30 325	0.28 385	0.59 432	3.72 612	0.11 387	0.19 462	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.27 491

SHD	0.45 506	0.34 499	0.89 499	0.37 530	0.28 514	0.46 496	0.23 396	0.72 559	0.96 575	0.65 548	0.61 517	0.61 529	0.48 519	0.64 463	0.69 528	0.16 497	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.21 523	0.25 475

GANetREF_RVC	0.45 506	0.52 549	0.87 490	0.39 541	0.20 428	0.51 518	0.50 560	0.68 547	0.67 533	0.47 502	0.46 441	0.50 485	0.43 501	0.91 544	0.40 452	0.28 558	0.21 482	0.32 564	0.19 530	0.28 553	0.23 452
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
PDISCO_ROB	0.45 506	0.37 513	0.89 499	0.44 557	0.37 551	0.70 552	0.35 513	0.75 563	0.78 553	0.45 490	0.53 479	0.65 543	0.40 486	0.68 482	0.52 495	0.22 539	0.12 329	0.21 536	0.19 530	0.26 542	0.22 444

DeepPrunerF	0.46 514	0.37 513	1.50 572	0.34 515	0.30 529	0.36 438	0.37 522	0.64 528	1.15 589	0.41 461	0.45 429	0.40 410	0.41 491	0.82 526	0.53 499	0.18 522	0.14 368	0.23 543	0.21 537	0.17 483	0.18 385

CC-Net-ROB	0.46 514	0.55 554	0.86 487	0.38 539	0.23 473	0.51 518	0.30 485	0.69 553	0.51 471	0.46 496	0.51 464	0.48 474	0.38 474	0.96 555	0.40 452	0.36 569	0.23 502	0.56 581	0.25 556	0.34 563	0.22 444

FBW_ROB	0.46 514	0.34 499	0.71 436	0.32 499	0.20 428	0.51 518	0.32 499	0.73 560	0.63 525	0.60 542	0.57 498	0.65 543	0.44 504	1.42 590	0.62 518	0.14 473	0.17 437	0.22 541	0.16 512	0.17 483	0.23 452

SDNR	0.47 517	0.29 469	0.92 503	0.24 303	0.37 551	1.27 588	0.17 168	0.54 429	0.58 507	0.44 483	0.85 555	0.55 506	0.28 385	1.19 575	0.52 495	0.23 540	0.24 515	0.17 514	0.13 473	0.19 508	0.26 487

G-Net	0.47 517	0.26 449	1.02 521	0.34 515	0.28 514	0.89 570	0.35 513	0.47 356	0.46 423	0.68 553	1.20 575	0.64 541	0.59 543	0.61 444	0.60 514	0.16 497	0.14 368	0.17 514	0.13 473	0.22 527	0.21 430

XQC	0.47 517	0.45 538	1.07 528	0.40 546	0.28 514	0.58 536	0.38 530	0.67 542	0.76 552	0.53 527	0.47 448	0.59 520	0.47 515	0.74 499	0.80 541	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.16 512	0.26 542	0.24 465

WQFJA1++	0.48 520	0.07 1	0.86 487	0.23 253	0.19 402	0.18 99	0.11 18	0.21 33	0.14 13	2.23 608	0.12 37	0.23 224	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.08 195	0.19 462	0.06 32	0.09 308	4.02 615	0.20 418

z-mn7	0.48 520	0.52 549	1.28 556	0.26 382	0.19 402	0.62 543	0.34 510	0.59 491	0.96 575	0.45 490	0.97 564	0.53 501	0.41 491	0.99 559	0.70 529	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.14 448	0.16 360

ADCP+	0.48 520	0.36 510	1.47 570	0.26 382	0.22 460	0.57 534	0.40 537	0.56 458	0.54 487	0.46 496	0.52 471	0.46 460	0.53 534	0.59 432	1.93 599	0.10 348	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.15 344

PASM	0.49 523	0.41 530	1.15 540	0.37 530	0.35 545	0.42 475	0.42 543	0.54 429	0.65 528	0.54 531	0.54 483	0.63 536	0.48 519	0.94 554	0.51 494	0.27 556	0.30 553	0.30 559	0.33 569	0.29 555	0.29 505

zh-mn7	0.50 524	0.57 560	1.82 585	0.25 341	0.19 402	0.45 493	0.29 476	0.59 491	0.84 561	0.67 551	0.97 564	0.49 480	0.41 491	0.93 551	0.73 532	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.13 425	0.17 380

GCST	0.50 524	0.67 572	0.82 470	1.04 596	0.55 575	0.38 452	0.11 18	0.42 298	0.33 265	0.42 466	0.35 310	0.29 305	0.18 246	0.50 383	0.23 321	0.70 590	0.42 577	0.79 593	0.62 597	0.63 579	0.47 560

SuperB	0.50 524	0.37 513	2.16 592	0.23 253	0.15 272	0.41 468	0.32 499	0.50 385	0.83 558	0.44 483	0.51 464	0.33 353	0.45 506	0.69 483	1.07 565	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.95 599	0.18 385

ADCL	0.50 524	0.30 475	1.15 540	0.28 448	0.19 402	0.77 560	0.64 573	0.57 467	0.73 549	0.57 538	0.73 541	0.55 506	0.60 545	0.66 474	1.53 589	0.11 387	0.10 271	0.13 456	0.13 473	0.15 460	0.16 360

ADCPNet	0.51 528	0.36 510	1.82 585	0.27 420	0.23 473	0.71 553	0.39 533	0.56 458	0.54 487	0.52 521	0.60 509	0.66 547	0.57 540	0.64 463	1.23 572	0.15 487	0.18 449	0.14 480	0.23 549	0.19 508	0.22 444

DPSNet	0.51 528	0.26 449	1.16 542	0.28 448	0.21 445	0.76 557	0.56 568	0.89 582	0.82 557	0.49 509	0.51 464	0.64 541	0.81 568	0.89 539	0.85 546	0.17 511	0.16 412	0.13 456	0.13 473	0.26 542	0.27 491

MDST_ROB	0.51 528	0.16 290	0.97 514	0.31 493	0.21 445	1.35 592	0.34 510	0.80 568	0.59 514	1.09 584	0.74 542	0.49 480	0.37 469	1.31 584	0.60 514	0.14 473	0.12 329	0.16 505	0.13 473	0.13 425	0.18 385

zh-sn7	0.52 531	0.64 569	1.77 582	0.30 477	0.20 428	0.47 502	0.40 537	0.60 502	0.65 528	0.53 527	0.82 551	0.52 496	0.59 543	1.10 568	0.96 554	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.13 473	0.17 483	0.20 418

test_sample8	0.52 531	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.57 467	0.38 328	0.63 545	0.39 362	1.16 577	0.68 560	0.70 486	1.01 558	0.24 543	1.93 613	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

psmorigin	0.52 531	0.29 469	3.10 602	0.24 303	0.19 402	0.39 457	0.24 420	0.52 404	0.45 412	0.66 550	0.68 532	0.70 558	0.52 529	0.86 534	0.49 490	0.15 487	0.17 437	0.13 456	0.14 491	0.16 468	0.23 452

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 534	0.60 566	0.98 516	0.40 546	0.25 503	0.87 568	0.57 569	0.60 502	0.64 527	0.60 542	0.67 530	0.63 536	0.42 497	1.13 570	0.50 491	0.23 540	0.28 536	0.27 548	0.35 571	0.25 538	0.33 522

ADCMid	0.53 534	0.45 538	1.46 569	0.27 420	0.22 460	0.51 518	0.38 530	0.61 510	0.58 507	0.75 558	0.67 530	0.62 532	0.66 559	0.66 474	1.75 594	0.13 449	0.12 329	0.17 514	0.17 523	0.20 516	0.21 430

pmcnn	0.54 536	0.24 424	1.06 526	0.25 341	0.26 507	0.40 463	0.31 494	0.55 447	0.55 495	0.56 535	1.22 577	2.53 605	0.39 481	0.84 531	1.08 566	0.09 279	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.10 319	0.14 327

DStereoO	0.55 537	0.35 503	0.68 421	0.44 557	0.49 567	0.41 468	1.08 599	0.58 481	0.73 549	0.49 509	0.53 479	0.51 488	0.85 570	0.60 437	0.75 534	0.83 597	0.28 536	0.38 570	0.19 530	0.52 574	0.35 529

Wz-Net-TNSev	0.55 537	0.72 574	1.90 587	0.26 382	0.21 445	0.64 548	0.45 548	0.66 540	0.71 544	0.52 521	0.55 488	0.71 559	0.63 556	1.04 564	0.94 552	0.16 497	0.15 399	0.13 456	0.15 502	0.21 523	0.24 465

AnyNet_C32	0.55 537	0.51 548	1.34 561	0.29 466	0.28 514	0.61 542	0.62 572	0.57 467	0.62 523	0.63 545	0.68 532	0.54 505	0.55 536	0.82 526	1.81 595	0.15 487	0.15 399	0.15 497	0.18 528	0.21 523	0.25 475

CSAN	0.55 537	0.47 541	1.19 550	0.37 530	0.23 473	0.57 534	0.61 571	0.65 534	0.72 546	0.65 548	0.78 546	0.66 547	0.65 558	1.41 589	0.77 537	0.21 536	0.17 437	0.20 534	0.21 537	0.18 499	0.21 430

WCMA_ROB	0.55 537	0.27 457	0.76 450	0.26 382	0.22 460	0.62 543	0.36 520	0.57 467	0.58 507	0.97 575	1.40 583	1.28 583	0.94 578	0.80 521	0.80 541	0.20 534	0.17 437	0.16 505	0.16 512	0.19 508	0.29 505

WZ-Net	0.56 542	0.49 547	2.14 591	0.30 477	0.24 490	0.58 536	0.48 555	0.65 534	0.80 555	0.51 518	0.72 538	0.68 553	0.60 545	1.06 566	1.01 558	0.13 449	0.10 271	0.11 395	0.12 441	0.19 508	0.23 452

Consistency-Raft	0.56 542	0.52 549	1.12 536	0.45 560	0.49 567	0.48 509	0.45 548	0.73 560	0.74 551	0.45 490	0.82 551	0.46 460	0.60 545	0.51 389	0.63 521	0.39 575	0.40 574	0.44 575	0.51 587	0.53 575	0.38 547

anonymity	0.57 544	0.55 554	0.74 442	0.48 565	0.63 580	0.56 532	0.43 545	0.71 555	0.51 471	0.64 547	0.55 488	0.57 513	0.61 549	0.65 468	0.57 510	0.55 581	0.55 593	0.50 578	0.54 589	0.51 573	0.61 580

SGM_RVC	0.57 544	0.22 397	0.60 382	0.26 382	0.16 310	0.97 576	0.46 551	0.76 565	0.90 568	1.03 581	0.92 562	1.16 577	0.93 577	1.21 576	0.72 531	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.16 468	0.24 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 546	0.48 545	1.35 563	0.38 539	0.37 551	0.96 575	1.13 601	0.84 577	1.05 579	0.50 515	0.70 536	0.45 451	0.61 549	0.63 458	0.62 518	0.26 552	0.28 536	0.14 480	0.13 473	0.20 516	0.44 556

MFN_U_SF_RVC	0.58 546	0.58 563	1.31 559	0.39 541	0.23 473	0.72 554	0.30 485	0.83 573	0.68 537	0.74 557	0.74 542	0.86 565	0.60 545	0.84 531	0.83 544	0.29 559	0.27 531	0.32 564	0.37 575	0.31 557	0.33 522

SANet	0.58 546	0.41 530	1.38 564	0.27 420	0.16 310	0.72 554	0.48 555	0.71 555	1.34 592	0.69 554	0.97 564	0.94 569	0.78 564	0.97 558	0.93 550	0.14 473	0.12 329	0.12 430	0.12 441	0.18 499	0.20 418

otaku	0.60 549	0.73 576	1.13 538	0.64 574	0.45 566	0.73 556	0.37 522	0.67 542	0.67 533	0.52 521	0.75 544	0.66 547	0.46 513	0.74 499	0.59 513	0.55 581	0.34 567	0.56 581	0.36 573	0.65 581	0.49 565

MeshStereo	0.60 549	0.31 479	0.71 436	0.22 200	0.17 340	0.66 550	0.36 520	0.81 570	0.63 525	1.48 603	1.32 580	1.65 591	0.83 569	1.18 574	0.74 533	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.14 491	0.17 483	0.19 400
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
Ntro	0.61 551	0.75 579	1.16 542	0.67 576	0.50 569	0.76 557	0.37 522	0.68 547	0.71 544	0.50 515	0.59 505	0.65 543	0.52 529	0.79 518	0.58 512	0.58 584	0.32 562	0.57 584	0.34 570	0.69 586	0.50 567

PVD	0.62 552	0.41 530	0.93 507	0.44 557	0.39 556	0.63 547	0.51 562	0.86 578	1.27 590	0.93 572	1.09 570	0.81 563	0.85 570	0.89 539	0.89 548	0.21 536	0.23 502	0.22 541	0.19 530	0.28 553	0.41 548

SAMSARA	0.62 552	0.47 541	0.93 507	0.70 580	0.50 569	1.15 582	1.29 604	0.79 567	0.70 542	0.77 564	0.55 488	0.92 568	0.58 541	0.87 536	0.77 537	0.19 531	0.27 531	0.18 522	0.19 530	0.27 548	0.28 499

ADCS	0.62 552	0.56 556	1.54 575	0.30 477	0.25 503	0.56 532	0.46 551	0.71 555	0.86 564	0.77 564	0.72 538	0.68 553	0.62 554	0.82 526	2.33 605	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.17 523	0.23 532	0.27 491

DGSMNet	0.63 555	0.32 486	1.01 520	0.54 570	0.73 587	0.62 543	1.36 605	0.62 518	0.58 507	0.38 422	0.62 520	0.52 496	0.34 452	0.65 468	0.47 482	0.54 580	0.61 600	0.67 586	0.61 596	0.65 581	0.69 593

MSMD_ROB	0.63 555	0.34 499	0.70 429	0.30 477	0.25 503	0.88 569	0.35 513	0.58 481	0.67 533	1.13 585	1.52 587	1.75 594	1.05 583	0.90 542	0.60 514	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.27 564	0.25 538	0.27 491

EDNetEfficient	0.64 557	0.39 524	2.52 595	0.26 382	0.26 507	0.39 457	0.49 558	0.42 298	1.06 580	1.38 592	0.86 556	0.61 529	0.97 579	0.66 474	1.62 593	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.12 441	0.20 516	0.19 400

FCDSN-DC	0.67 558	0.38 520	0.83 476	0.37 530	0.30 529	0.66 550	0.37 522	0.69 553	0.70 542	1.15 587	1.53 588	1.70 593	1.38 592	1.00 560	0.83 544	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.27 548	0.32 517
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 558	0.94 588	1.63 577	0.77 587	1.19 605	0.53 527	0.25 434	0.61 510	0.72 546	0.70 555	0.60 509	0.69 555	0.90 575	0.80 521	0.52 495	0.27 556	0.13 350	0.74 589	0.31 568	0.68 584	0.44 556

AnyNet_C01	0.68 560	0.69 573	2.64 597	0.33 510	0.27 512	0.93 571	0.64 573	0.66 540	0.65 528	0.70 555	0.97 564	0.75 561	0.63 556	1.01 561	1.52 588	0.17 511	0.16 412	0.17 514	0.17 523	0.24 536	0.28 499

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 561	0.73 576	1.26 554	0.47 564	0.28 514	1.42 595	0.60 570	0.82 571	0.94 574	0.85 568	0.86 556	0.88 567	0.70 561	1.32 585	0.75 534	0.37 571	0.30 553	0.34 568	0.36 573	0.44 568	0.42 552

FC-DCNN	0.73 562	0.33 490	0.84 480	0.33 510	0.28 514	0.82 566	0.40 537	0.82 571	0.83 558	1.43 595	1.60 592	1.97 596	1.38 592	1.10 568	0.93 550	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.26 542	0.32 517

MFMNet_re	0.74 563	0.84 582	1.16 542	0.64 574	0.70 585	0.79 562	0.71 578	0.77 566	0.85 562	0.79 566	0.86 556	0.69 555	0.80 566	0.73 495	0.65 523	0.66 588	0.59 598	0.61 585	0.58 594	0.68 584	0.71 594

NVStereoNet_ROB	0.74 563	0.64 569	1.20 552	0.55 571	0.43 564	0.54 531	0.48 555	0.75 563	0.87 567	0.88 569	1.72 595	1.06 574	1.03 582	1.29 581	0.98 557	0.35 568	0.42 577	0.41 574	0.48 582	0.38 565	0.43 554
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 563	0.72 574	1.18 549	0.52 569	0.57 577	0.76 557	0.50 560	0.80 568	0.66 532	0.97 575	0.88 559	0.94 569	0.74 562	1.08 567	1.04 563	0.58 584	0.51 586	0.50 578	0.50 586	0.56 576	0.72 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 566	0.33 490	0.82 470	0.33 510	0.28 514	0.85 567	0.40 537	0.88 580	0.86 564	1.46 597	1.65 593	2.08 598	1.40 594	1.14 572	0.95 553	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.26 542	0.32 517

RainbowNet	0.76 567	1.00 592	1.29 557	0.82 588	0.63 580	0.79 562	0.52 563	0.83 573	0.93 571	0.61 544	0.79 549	0.79 562	0.62 554	0.82 526	0.67 527	0.80 596	0.55 593	0.79 593	0.49 583	0.81 591	0.62 581

ACVNet-4b	0.76 567	0.90 585	1.67 579	0.73 583	0.51 573	0.80 565	0.31 494	0.74 562	0.81 556	0.51 518	0.72 538	0.94 569	0.43 501	1.01 561	1.32 580	1.18 609	0.22 493	0.77 591	0.45 580	0.70 587	0.50 567

ACVNet_1	0.77 569	0.92 587	1.79 584	0.73 583	0.53 574	0.78 561	0.42 543	0.88 580	0.90 568	0.75 558	0.76 545	1.32 584	0.80 566	1.04 564	0.70 529	0.57 583	0.32 562	0.72 588	0.35 571	0.70 587	0.50 567

ELAS_RVC	0.80 570	0.40 527	1.10 533	0.40 546	0.35 545	0.93 571	1.10 600	0.87 579	1.12 587	1.40 593	1.39 581	1.27 582	1.55 600	1.13 570	1.13 567	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.28 565	0.31 557	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 570	0.40 527	0.91 502	0.39 541	0.35 545	1.52 597	0.81 586	0.97 584	0.98 577	1.47 602	1.58 590	1.19 579	1.33 591	1.01 561	1.21 570	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.29 567	0.32 560	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 572	0.64 569	2.42 594	0.49 566	0.17 340	0.58 536	0.32 499	0.83 573	0.85 562	0.41 461	0.52 471	0.98 573	0.61 549	4.97 616	1.22 571	0.12 427	0.07 125	0.10 339	0.24 551	0.27 548	0.32 517

RTS	0.81 572	0.56 556	4.76 605	0.37 530	0.30 529	1.11 579	0.52 563	0.67 542	1.07 581	0.76 561	0.91 560	0.60 526	0.61 549	1.64 593	1.24 573	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

RTSA	0.81 572	0.56 556	4.76 605	0.37 530	0.30 529	1.11 579	0.52 563	0.67 542	1.07 581	0.76 561	0.91 560	0.60 526	0.61 549	1.64 593	1.24 573	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

IMH-64-1	0.94 575	0.95 589	1.07 528	0.98 593	0.76 588	0.93 571	0.72 579	1.30 592	1.11 585	0.91 570	1.45 584	1.14 575	1.00 580	1.25 579	0.97 555	0.77 592	0.51 586	0.97 597	0.55 592	0.90 593	0.66 589

IMH-64	0.94 575	0.95 589	1.07 528	0.98 593	0.76 588	0.93 571	0.72 579	1.30 592	1.11 585	0.91 570	1.45 584	1.14 575	1.00 580	1.25 579	0.97 555	0.77 592	0.51 586	0.97 597	0.55 592	0.90 593	0.66 589

ACVNet_2	0.94 575	0.98 591	1.71 581	0.83 589	0.63 580	1.02 577	0.64 573	1.16 589	1.43 596	1.02 579	1.39 581	1.47 587	0.86 573	1.16 573	0.79 540	0.63 587	0.43 580	0.78 592	0.49 583	0.80 590	0.57 574

MonStereo1	0.96 578	0.61 568	0.99 518	0.70 580	0.59 578	1.37 593	0.35 513	0.97 584	1.27 590	0.97 575	1.92 599	1.53 589	2.13 604	1.29 581	0.87 547	0.71 591	0.34 567	0.75 590	0.47 581	0.75 589	0.68 591

DStereoSA	1.00 579	0.46 540	1.33 560	0.68 577	0.86 598	1.26 587	2.25 614	0.83 573	1.41 594	0.57 538	1.92 599	0.57 513	2.07 603	0.96 555	1.84 597	0.36 569	0.55 593	0.28 555	0.53 588	0.45 569	0.90 602

U	1.02 580	0.10 51	0.26 55	0.22 200	3.66 611	6.41 615	0.13 51	0.22 44	0.21 90	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 71	0.05 5	5.35 621	2.86 618	0.07 111	0.06 8

MultiAttention	1.05 581	0.14 224	0.50 263	0.35 521	0.43 564	5.62 611	1.71 611	0.71 555	0.54 487	0.36 396	0.63 521	0.55 506	0.22 290	7.50 620	0.56 507	0.09 279	0.06 52	0.14 480	0.24 551	0.27 548	0.34 525

WAO-7	1.05 581	1.00 592	1.19 550	0.83 589	0.67 584	1.22 585	0.84 588	1.43 596	1.56 597	1.13 585	1.75 596	1.46 586	1.25 588	1.56 592	1.28 575	0.61 586	0.62 603	0.70 587	0.68 599	0.66 583	0.62 581

MADNet+	1.05 581	1.26 602	4.77 608	0.73 583	0.50 569	1.25 586	0.97 591	1.05 586	0.93 571	0.67 551	0.78 546	0.87 566	0.85 570	2.14 603	1.83 596	0.40 576	0.42 577	0.32 564	0.28 565	0.45 569	0.43 554

PWCK	1.05 581	1.29 603	2.12 590	0.92 591	0.42 561	1.27 588	1.01 593	1.14 588	1.14 588	1.16 588	1.14 573	1.25 581	0.90 575	1.77 598	1.15 568	0.89 600	0.51 586	0.87 595	0.54 589	1.02 602	0.57 574

DStereoFS	1.07 585	0.76 580	1.10 533	0.70 580	0.70 585	1.87 601	1.39 606	1.20 591	1.66 598	1.01 578	1.58 590	1.20 580	2.60 609	1.40 588	1.32 580	0.40 576	0.47 582	0.31 562	0.41 578	0.38 565	0.91 603

IMH	1.09 586	1.04 595	1.29 557	1.03 595	0.79 591	1.11 579	0.69 576	1.40 595	1.42 595	1.02 579	1.71 594	1.42 585	1.19 587	1.78 599	1.03 562	1.14 607	0.56 597	1.00 599	0.58 594	0.93 596	0.68 591

WAO-6	1.11 587	1.01 594	1.17 548	0.96 592	0.79 591	1.30 590	0.78 583	1.36 594	1.99 603	1.04 582	1.54 589	1.59 590	1.27 589	1.37 587	1.30 576	0.78 594	0.55 593	1.03 601	0.75 603	0.87 592	0.72 595

SGM+DAISY	1.12 588	0.86 583	1.64 578	0.68 577	0.80 594	1.68 599	1.68 610	1.08 587	1.10 583	1.53 604	1.76 597	1.47 587	1.53 599	1.24 577	1.42 587	0.66 588	0.65 605	0.52 580	0.54 589	0.57 577	0.91 603

LVE	1.18 589	1.16 597	1.67 579	1.04 596	0.81 595	1.32 591	0.82 587	1.49 598	1.94 601	1.08 583	1.90 598	1.89 595	1.07 584	1.51 591	1.04 563	0.96 603	0.61 600	0.94 596	0.69 600	0.92 595	0.79 600

JetBlue	1.20 590	0.89 584	2.53 596	0.59 572	0.76 588	3.16 609	2.09 612	1.16 589	0.93 571	0.95 573	1.12 572	1.65 591	1.27 589	2.15 604	1.87 598	0.43 579	0.37 572	0.38 570	0.39 577	0.62 578	0.63 583

Dean	1.22 591	1.17 598	1.97 588	1.04 596	0.79 591	1.21 584	0.76 581	1.51 599	1.96 602	1.30 591	1.98 602	2.14 599	1.18 586	1.30 583	1.15 568	0.83 597	0.61 600	1.01 600	0.69 600	0.97 600	0.77 599

xyz-stereo	1.43 592	0.11 87	17.43 625	0.18 37	0.08 6	4.86 610	0.18 222	0.31 164	0.35 287	0.37 413	2.75 610	0.41 419	0.31 429	0.58 424	0.33 420	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.06 65	0.06 50	0.06 8

TorneroNet-64	1.47 593	1.15 596	1.51 573	1.11 601	0.86 598	2.27 605	0.76 581	1.84 605	3.76 610	1.29 589	2.22 606	2.68 607	1.46 595	1.81 600	1.55 590	0.79 595	0.51 586	1.10 602	0.67 598	1.31 605	0.81 601

notaker	1.49 594	1.44 606	1.77 582	1.42 606	1.08 603	1.19 583	0.87 590	1.51 599	1.40 593	1.53 604	3.41 612	2.40 603	1.94 602	1.83 601	1.57 591	1.14 607	0.69 609	1.38 609	0.88 606	1.39 608	1.03 607

WAO-8	1.50 595	1.22 600	1.39 565	1.10 599	0.85 596	2.15 602	0.78 583	1.84 605	3.76 610	1.46 597	2.18 604	2.15 600	1.50 597	3.20 610	1.35 583	0.92 601	0.66 606	1.10 602	0.79 604	0.94 597	0.74 597

Venus	1.50 595	1.22 600	1.39 565	1.10 599	0.85 596	2.15 602	0.78 583	1.84 605	3.76 610	1.46 597	2.18 604	2.15 600	1.50 597	3.20 610	1.35 583	0.92 601	0.66 606	1.10 602	0.79 604	0.94 597	0.74 597

SGM-ForestM	1.59 597	0.56 556	1.52 574	0.41 552	0.34 542	2.77 607	1.67 609	1.69 603	1.73 600	2.48 610	2.27 607	6.02 617	2.90 611	3.08 608	2.83 609	0.25 550	0.30 553	0.19 529	0.20 535	0.18 499	0.45 559

UNDER WATER-64	1.61 598	1.30 604	2.93 601	1.33 604	0.96 601	2.20 604	1.25 603	1.47 597	3.15 607	1.46 597	1.31 579	2.61 606	2.22 606	1.69 595	1.93 599	1.13 606	0.67 608	1.29 607	0.94 607	1.26 603	1.09 608

MANE	1.63 599	0.58 563	1.16 542	0.59 572	0.60 579	2.71 606	1.53 607	2.63 612	3.62 609	2.33 609	3.26 611	3.66 611	2.98 612	2.26 606	2.26 604	0.37 571	0.40 574	0.31 562	0.49 583	0.31 557	0.63 583

UNDER WATER	1.64 600	1.34 605	2.72 599	1.40 605	1.04 602	1.70 600	1.14 602	1.57 602	3.58 608	1.46 597	1.46 586	2.82 608	2.43 607	1.74 596	2.04 602	1.08 605	0.63 604	1.31 608	0.94 607	1.29 604	1.10 609

LSM	1.68 601	0.48 545	2.91 600	2.28 612	17.60 624	0.52 524	0.55 567	0.65 534	0.78 553	0.84 567	1.11 571	0.63 536	0.55 536	0.79 518	0.53 499	0.16 497	0.25 520	0.18 522	0.21 537	0.25 538	2.37 615

ktn	1.80 602	1.46 607	1.49 571	1.44 607	1.14 604	1.50 596	1.07 596	1.53 601	3.90 613	2.77 612	4.62 613	3.42 610	1.49 596	1.74 596	1.40 586	1.45 611	0.77 610	1.46 610	0.99 609	1.41 609	1.00 606

LE_ROB	1.82 603	0.39 524	3.15 603	0.50 568	0.55 575	0.79 562	1.00 592	0.89 582	6.48 617	7.40 620	2.07 603	2.07 597	5.08 615	1.33 586	3.96 613	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.13 298

KSHMR	1.92 604	1.47 608	1.97 588	1.48 608	1.22 606	1.39 594	1.06 595	1.81 604	5.83 616	1.43 595	5.56 616	2.95 609	1.17 585	2.24 605	1.33 582	1.29 610	1.13 611	1.47 611	1.11 611	1.37 607	1.21 610

TorneroNet	2.26 605	1.20 599	1.55 576	1.15 603	0.91 600	5.84 612	0.84 588	2.12 609	8.45 619	2.59 611	5.32 615	3.84 612	2.15 605	1.84 602	1.98 601	0.88 599	0.54 592	1.16 606	0.74 602	1.31 605	0.91 603

MADNet++	2.34 606	1.81 609	2.24 593	2.15 611	1.97 610	2.79 608	2.19 613	2.42 611	2.26 604	2.79 613	2.70 609	2.43 604	2.60 609	3.18 609	3.32 610	2.19 614	1.97 615	1.93 613	1.62 613	2.02 611	2.10 613

JetRed	2.35 607	2.70 611	6.11 610	1.14 602	1.38 608	6.03 614	3.61 615	2.12 609	1.72 599	1.99 607	1.97 601	2.15 600	1.59 601	2.49 607	4.19 614	1.05 604	1.60 612	1.10 602	1.02 610	1.72 610	1.41 612

HanzoNet	3.08 608	1.87 610	2.70 598	1.81 609	1.34 607	1.60 598	1.05 594	2.06 608	2.62 606	5.63 617	5.12 614	5.96 616	7.09 618	4.39 615	3.43 611	3.29 617	2.06 617	1.98 615	2.94 619	2.47 612	2.15 614

coex-ft	3.48 609	0.81 581	48.53 637	0.24 303	0.19 402	0.53 527	0.47 554	0.49 377	2.36 605	7.18 619	1.20 575	0.96 572	2.53 608	0.75 504	2.14 603	0.13 449	0.15 399	0.14 480	0.12 441	0.22 527	0.47 560

TCMNet-wrong-test	4.33 610	5.65 617	4.76 605	11.36 621	10.39 619	5.87 613	4.45 617	4.24 616	1.10 583	1.93 606	2.43 608	6.07 618	3.54 613	3.87 613	4.51 615	2.00 613	0.47 582	1.96 614	1.68 614	5.78 619	4.48 618

tt	4.71 611	0.11 87	3.94 604	2.06 610	1.54 609	10.14 620	16.85 622	9.28 623	4.99 614	1.41 594	1.05 569	4.68 613	4.89 614	3.36 612	5.86 618	5.73 621	9.15 626	2.23 617	2.51 616	3.02 613	1.34 611

BEATNet-Init1	4.91 612	3.27 612	14.39 624	0.69 579	0.65 583	10.19 621	3.83 616	5.04 617	5.11 615	8.73 621	8.52 619	13.95 628	7.66 619	7.79 621	5.79 617	0.32 565	0.34 567	0.34 568	0.38 576	0.64 580	0.64 587

DPSimNet_ROB	6.21 613	5.16 613	9.50 612	5.59 615	5.56 613	7.64 616	10.02 619	4.07 615	7.33 618	6.84 618	6.26 617	7.17 620	10.55 620	4.07 614	5.68 616	5.50 620	4.29 619	5.24 620	3.66 620	4.05 616	5.96 619

USTest	6.84 614	5.16 613	5.45 609	7.18 617	7.26 614	14.27 623	22.53 623	8.48 621	9.29 620	5.44 616	6.42 618	6.27 619	6.69 617	6.83 619	8.49 621	1.95 612	3.27 618	2.16 616	2.54 617	3.76 614	3.31 617

EDNetEfficientorigin	7.48 615	0.57 560	139.59 639	0.25 341	0.17 340	0.44 485	0.30 485	0.48 367	1.04 578	1.29 589	1.02 568	0.82 564	0.87 574	0.76 510	1.02 561	0.10 348	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.22 527	0.25 475

DGTPSM_ROB	8.38 616	5.24 615	10.71 622	5.32 614	10.19 617	8.34 617	23.49 627	6.11 619	13.43 626	4.93 614	10.93 624	5.64 614	10.55 620	6.17 617	12.73 623	3.74 618	7.56 621	3.68 618	7.24 623	4.09 617	7.49 620

DPSMNet_ROB	8.44 617	5.25 616	10.87 623	5.59 615	10.27 618	8.34 617	23.51 628	6.12 620	13.47 627	4.96 615	10.94 625	5.65 615	10.55 620	6.25 618	12.77 624	4.01 619	7.62 622	3.75 619	7.27 624	4.16 618	7.54 621

DLNR-FE	10.53 618	12.31 625	20.33 631	105.85 639	23.36 634	0.14 18	0.13 51	3.25 614	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.31 281	0.16 146	2.59 616	0.32 562	0.07 92	0.07 135	40.66 639	0.28 499

DLNR_Zeroshot_test	10.53 618	12.28 624	20.32 629	105.84 638	23.88 635	0.14 18	0.13 51	3.20 613	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.32 291	0.16 146	2.54 615	0.32 562	0.07 92	0.07 135	40.17 638	0.28 499

LRCNet_RVC	10.94 620	14.45 627	9.66 613	15.38 622	8.02 616	1.08 578	0.35 513	8.72 622	0.72 546	12.63 628	15.84 628	9.73 621	6.52 616	8.58 622	6.38 619	20.33 635	5.39 620	23.79 633	21.95 634	15.35 626	13.96 628

DPSM_ROB	11.46 621	9.79 622	10.18 617	11.11 619	11.31 620	19.08 629	27.38 630	13.42 628	14.23 629	10.34 625	11.13 626	10.97 626	11.33 627	11.89 628	13.49 625	6.74 623	8.19 624	6.00 622	7.05 621	7.74 620	7.76 622

DPSM	11.46 621	9.79 622	10.18 617	11.11 619	11.31 620	19.08 629	27.38 630	13.42 628	14.23 629	10.34 625	11.13 626	10.97 626	11.33 627	11.89 628	13.49 625	6.74 623	8.19 624	6.00 622	7.05 621	7.74 620	7.76 622

xxxxx1	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

tt_ll	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

ff	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

PML	15.86 626	13.12 626	7.07 611	5.22 613	7.66 615	32.93 633	64.30 640	5.37 618	10.12 621	25.87 639	67.29 640	20.25 630	13.20 629	10.09 623	6.81 620	5.94 622	2.00 616	6.03 624	2.18 615	9.13 622	2.62 616

Anonymous_1	16.44 627	9.26 618	9.67 614	10.63 618	14.54 622	18.62 628	26.98 629	12.68 627	13.53 628	10.78 627	10.37 623	10.15 622	10.66 623	10.99 627	12.64 622	15.61 634	7.73 623	16.87 631	43.01 637	56.14 640	7.86 624

HaxPig	17.72 628	20.23 636	19.76 626	16.55 623	16.52 623	9.46 619	9.42 618	14.48 630	13.31 625	18.59 629	18.67 629	17.39 629	16.68 630	17.07 630	16.43 630	21.99 636	20.86 636	22.28 632	21.55 633	21.30 633	21.88 637

MEDIAN_ROB	21.20 629	24.56 637	23.42 635	19.57 624	19.62 628	13.29 622	11.21 620	18.04 631	17.02 631	22.07 638	21.92 630	20.84 631	20.24 631	21.02 631	19.68 631	25.59 637	24.08 637	26.20 634	25.19 635	25.31 634	25.19 638

RAFT-FEzeroshot	23.04 630	19.71 632	20.25 627	22.47 630	22.80 631	38.32 634	55.23 637	26.95 635	28.70 636	20.66 633	22.23 632	22.07 632	22.86 633	23.85 633	27.17 634	13.53 629	16.47 631	12.08 625	14.22 628	15.58 628	15.60 630

RAFT-FE	23.04 630	19.71 632	20.25 627	22.47 630	22.80 631	38.32 634	55.23 637	26.95 635	28.70 636	20.66 633	22.23 632	22.07 632	22.86 633	23.85 633	27.17 634	13.53 629	16.47 631	12.08 625	14.22 628	15.58 628	15.60 630

CasAABBNet	23.04 630	19.69 630	20.32 629	22.42 628	22.73 629	38.35 637	55.23 637	26.99 637	28.74 638	20.67 635	22.28 634	22.11 635	22.86 633	23.84 632	27.17 634	13.52 628	16.47 631	12.08 625	14.21 626	15.57 627	15.60 630

FlowAnything	23.08 633	19.70 631	20.48 632	22.45 629	22.73 629	38.34 636	55.18 635	27.00 638	28.79 639	20.83 637	22.42 636	22.10 634	22.83 632	23.85 633	27.23 638	13.53 629	16.54 634	12.10 629	14.29 630	15.59 630	15.58 629

Selective-RAFT-Error	23.11 634	19.77 634	20.60 633	22.49 632	22.80 631	38.46 639	55.19 636	27.13 640	28.90 640	20.73 636	22.38 635	22.11 635	22.91 637	23.94 636	27.18 637	13.54 632	16.57 635	12.09 628	14.21 626	15.61 631	15.65 633

LSM0	24.21 635	19.88 635	22.33 634	24.42 633	40.13 639	38.41 638	54.99 634	27.05 639	28.61 635	20.59 632	22.00 631	22.29 637	22.86 633	24.12 637	27.16 633	13.59 633	16.33 630	12.13 630	14.08 625	15.72 632	17.53 634

AVERAGE_ROB	25.43 636	29.01 638	27.22 636	24.60 634	24.16 636	17.78 627	12.87 621	22.39 634	21.40 634	26.72 640	26.08 639	25.18 638	24.52 640	25.07 638	23.57 632	29.94 638	28.36 638	30.60 635	29.57 636	29.83 635	29.66 639

RSGM-EC	29.37 637	17.55 628	9.85 615	35.22 635	33.16 637	26.01 631	45.63 632	20.07 632	17.60 632	18.98 630	23.47 637	30.02 639	23.62 638	41.06 639	44.49 639	58.94 639	34.33 639	32.95 639	20.18 631	33.70 636	20.62 635

acva	29.37 637	17.55 628	9.85 615	35.22 635	33.16 637	26.01 631	45.63 632	20.07 632	17.60 632	18.98 630	23.47 637	30.02 639	23.62 638	41.06 639	44.49 639	58.94 639	34.33 639	32.95 639	20.18 631	33.70 636	20.62 635

test_example2	100.95 639	107.33 639	67.16 638	98.17 637	106.88 640	89.44 640	101.34 641	37.23 641	97.88 641	129.56 641	131.26 641	65.41 641	67.34 641	91.22 641	79.29 641	143.32 641	199.32 641	81.12 641	102.17 641	121.89 641	101.70 640

GS-Stereo							0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 583

FSD					0.41 559	0.28 317	0.27 454	0.32 171	0.30 229	0.27 231	0.27 221	0.29 305	0.27 362	0.35 323	0.28 374	0.23 540	0.49 584	0.27 548	0.26 560	0.26 542

ccccc		256.25 640		351.50 640	361.31 641	144.22 641		153.19 642		152.98 642		161.94 642		268.06 642		387.64 642	346.97 642	244.11 642	219.32 642	413.57 642

Low-res two-view benchmark