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

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

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

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
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

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++	0.11 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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