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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 48	0.24 30	0.14 1	0.10 49	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 17	0.12 34	0.09 18	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.07 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.14 50	0.09 24	0.27 58	0.14 1	0.08 5	0.22 205	0.15 96	0.26 93	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.14 103	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 7
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
HiDET	0.12 11	0.07 1	0.20 8	0.15 3	0.09 13	0.14 17	0.12 26	0.20 22	0.16 24	0.10 10	0.10 13	0.11 53	0.09 21	0.19 51	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

trnet	0.14 50	0.09 24	0.26 46	0.15 3	0.07 1	0.21 176	0.12 26	0.25 85	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.15 118	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7

PMTNet	0.16 86	0.09 24	0.31 81	0.15 3	0.09 13	0.23 224	0.15 96	0.26 93	0.24 123	0.17 111	0.21 149	0.16 127	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.29 547	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.07 20

MS-F	0.11 3	0.07 1	0.19 5	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 53	0.10 48	0.16 12	0.14 79	0.07 68	0.11 293	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.13 286

LCMNet	0.12 11	0.08 6	0.20 8	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.19 19	0.20 64	0.10 10	0.11 20	0.11 53	0.10 48	0.20 72	0.16 142	0.07 68	0.11 293	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.14 315

CSFM-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.17 1	0.16 6	0.08 5	0.16 52	0.13 48	0.22 41	0.13 7	0.11 17	0.11 20	0.10 31	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.07 68	0.12 316	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.12 257

2.75w_new	0.13 23	0.10 48	0.25 39	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.13 44	0.08 1	0.11 74	0.22 110	0.15 116	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.10 167

IGEV	0.12 11	0.07 1	0.19 5	0.16 6	0.11 80	0.16 52	0.13 48	0.22 41	0.17 28	0.12 31	0.15 81	0.09 18	0.07 2	0.16 12	0.12 11	0.06 27	0.10 259	0.06 31	0.07 132	0.05 3	0.08 63

xyz-stereo-finetune2	0.18 111	0.16 278	0.32 93	0.16 6	0.09 13	0.27 287	0.19 259	0.29 125	0.21 87	0.23 177	0.29 223	0.21 191	0.23 289	0.37 327	0.23 308	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.07 20

TANstereo	0.16 86	0.11 82	0.43 163	0.16 6	0.08 5	0.25 263	0.14 71	0.23 50	0.29 207	0.25 198	0.30 237	0.16 127	0.12 104	0.18 37	0.13 39	0.08 188	0.07 122	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.08 63

MonStereo	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.24 503	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

Monster-pub-eth3d	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.19 51	0.13 39	0.05 1	0.24 503	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

Monster-pub-mixall	0.13 23	0.07 1	0.20 8	0.17 13	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 31	0.11 20	0.08 1	0.08 8	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.35 557	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.09 107

Replicate-Monster	0.15 65	0.12 133	0.40 139	0.17 13	0.10 49	0.17 71	0.10 8	0.24 69	0.20 64	0.12 31	0.10 13	0.10 31	0.10 48	0.28 219	0.12 11	0.06 27	0.31 544	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.21 418

qwe	0.13 23	0.10 48	0.24 30	0.17 13	0.11 80	0.15 28	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.23 133	0.13 39	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.09 107

2.25w	0.13 23	0.10 48	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.19 53	0.14 62	0.18 112	0.09 18	0.10 48	0.23 133	0.15 116	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.12 257

4.5_new	0.13 23	0.12 133	0.24 30	0.17 13	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.22 41	0.17 28	0.13 42	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.06 46	0.09 107

4.5w-stereo	0.13 23	0.12 133	0.24 30	0.17 13	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.22 41	0.17 28	0.13 42	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.06 46	0.09 107

4w-stereo	0.13 23	0.11 82	0.31 81	0.17 13	0.10 49	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.12 104	0.23 133	0.13 39	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.15 332

3.25w_new	0.13 23	0.09 24	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.18 96	0.10 8	0.23 50	0.18 40	0.15 84	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.06 63	0.04 1	0.11 206

3.25w	0.13 23	0.09 24	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.18 96	0.10 8	0.23 50	0.18 40	0.15 84	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.06 63	0.04 1	0.11 206

3.75w	0.12 11	0.10 48	0.21 17	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.12 26	0.24 69	0.15 18	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.10 48	0.18 37	0.12 11	0.05 1	0.14 356	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 63

3.5w_stereo	0.12 11	0.11 82	0.21 17	0.17 13	0.09 13	0.17 71	0.09 2	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.22 110	0.13 39	0.05 1	0.11 293	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 63

xyz-stereo-finetune	0.17 101	0.17 309	0.29 65	0.17 13	0.08 5	0.24 246	0.21 321	0.30 143	0.32 243	0.19 134	0.22 159	0.19 165	0.15 169	0.30 256	0.22 289	0.06 27	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.07 20

S2M2_L	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.17 13	0.12 117	0.12 8	0.07 1	0.18 10	0.21 87	0.12 31	0.15 81	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.15 116	0.13 435	0.09 225	0.09 253	0.10 352	0.11 358	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.18 3	0.17 13	0.07 1	0.17 71	0.13 48	0.19 19	0.17 28	0.12 31	0.13 44	0.11 53	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.08 188	0.04 1	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.05 1

MonSter	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.24 503	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 166	0.74 564	0.71 424	0.17 13	0.08 5	0.15 28	0.15 96	0.19 19	0.18 40	0.13 42	0.12 34	0.10 31	0.08 8	0.16 12	0.14 79	0.34 554	0.12 316	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.24 453

LoS	0.15 65	0.09 24	0.34 103	0.17 13	0.09 13	0.22 205	0.14 71	0.27 100	0.27 176	0.15 84	0.18 112	0.19 165	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 50	0.08 6	0.24 30	0.17 13	0.23 460	0.18 96	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.14 62	0.18 112	0.14 103	0.10 48	0.19 51	0.12 11	0.07 68	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.08 166	0.20 407

knoymous	0.18 111	0.10 48	0.35 109	0.17 13	0.11 80	0.21 176	0.17 162	0.33 185	0.24 123	0.24 185	0.28 215	0.27 266	0.16 188	0.24 144	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.06 63	0.09 244	0.10 167

CREStereo++_RVC	0.16 86	0.09 24	0.42 157	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.13 48	0.23 50	0.31 233	0.21 151	0.31 248	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.16 142	0.07 68	0.04 1	0.06 31	0.15 490	0.06 46	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
VIP-Stereo	0.13 23	0.15 245	0.31 81	0.18 35	0.12 117	0.24 246	0.12 26	0.20 22	0.20 64	0.10 10	0.13 44	0.11 53	0.09 21	0.20 72	0.13 39	0.06 27	0.11 293	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.08 63

252Zero-FE	0.18 111	0.08 6	0.28 62	0.18 35	0.10 49	0.15 28	0.11 17	0.22 41	0.22 97	0.76 548	0.11 20	0.09 18	0.08 8	0.17 26	0.15 116	0.07 68	0.51 572	0.06 31	0.08 210	0.06 46	0.10 167

Zero-FE251	0.17 101	0.09 24	0.38 123	0.18 35	0.10 49	0.20 148	0.13 48	0.20 22	0.15 18	0.75 545	0.13 44	0.13 78	0.11 74	0.16 12	0.16 142	0.08 188	0.10 259	0.06 31	0.05 22	0.05 3	0.18 373

Wavelet-MonSter	0.12 11	0.08 6	0.25 39	0.18 35	0.10 49	0.13 14	0.12 26	0.16 4	0.14 13	0.11 17	0.14 75	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.15 116	0.05 1	0.16 400	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.12 257

asda	0.13 23	0.11 82	0.24 30	0.18 35	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.25 85	0.17 28	0.12 31	0.11 20	0.08 1	0.11 74	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.11 206

asd	0.12 11	0.10 48	0.23 27	0.18 35	0.10 49	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 42	0.12 34	0.09 18	0.11 74	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.14 356	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.09 107

DilatedVolume-Stereo	0.15 65	0.09 24	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.21 176	0.14 71	0.24 69	0.22 97	0.22 169	0.21 149	0.16 127	0.15 169	0.24 144	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.08 63

4.25_new	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4.5w_new	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4.25w-stereo	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

2.5w	0.13 23	0.10 48	0.23 27	0.18 35	0.09 13	0.15 28	0.15 96	0.21 33	0.16 24	0.12 31	0.13 44	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.12 257

2w_stereo	0.13 23	0.11 82	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.17 71	0.14 71	0.29 125	0.20 64	0.15 84	0.14 75	0.08 1	0.11 74	0.15 6	0.13 39	0.05 1	0.12 316	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 63

monsters	0.13 23	0.10 48	0.20 8	0.18 35	0.13 167	0.15 28	0.11 17	0.24 69	0.16 24	0.15 84	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.23 133	0.12 11	0.06 27	0.15 387	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.09 107

xyz-stereo	1.43 577	0.11 82	17.43 610	0.18 35	0.08 5	4.86 595	0.18 215	0.31 159	0.35 281	0.37 401	2.75 595	0.41 406	0.31 417	0.58 411	0.33 406	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.06 63	0.06 46	0.06 7

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 24	0.22 22	0.18 35	0.10 49	0.12 8	0.13 48	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 26	0.11 1	0.06 27	0.08 184	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 24	0.22 22	0.18 35	0.10 49	0.12 8	0.13 48	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 37	0.11 1	0.06 27	0.10 259	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 24	0.26 46	0.18 35	0.11 80	0.15 28	0.11 17	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 31	0.07 2	0.17 26	0.12 11	0.06 27	0.15 387	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

LGtest1	0.10 1	0.09 24	0.19 5	0.18 35	0.09 13	0.13 14	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 18	0.09 21	0.16 12	0.12 11	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.08 63

HI	0.21 200	0.16 278	0.50 251	0.18 35	0.15 268	0.17 71	0.16 127	0.35 201	0.22 97	0.38 410	0.38 331	0.36 367	0.24 311	0.29 241	0.22 289	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.08 63

CoSv	0.21 200	0.16 278	0.50 251	0.18 35	0.15 268	0.17 71	0.16 127	0.35 201	0.22 97	0.38 410	0.38 331	0.36 367	0.24 311	0.29 241	0.22 289	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.08 63

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 48	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.21 176	0.14 71	0.14 3	0.17 28	0.11 17	0.10 13	0.09 18	0.08 8	0.21 87	0.12 11	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

WCG-NET	0.15 65	0.12 133	0.31 81	0.18 35	0.09 13	0.18 96	0.17 162	0.23 50	0.29 207	0.18 129	0.22 159	0.15 118	0.12 104	0.19 51	0.13 39	0.06 27	0.12 316	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.06 7

IGEV-Stereo+	0.14 50	0.08 6	0.26 46	0.18 35	0.14 206	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 28	0.14 62	0.08 6	0.10 31	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.07 68	0.15 387	0.06 31	0.06 63	0.16 457	0.29 494

WCG-NET（raft）	0.16 86	0.14 212	0.32 93	0.18 35	0.09 13	0.19 114	0.16 127	0.24 69	0.27 176	0.19 134	0.19 122	0.20 177	0.12 104	0.22 110	0.13 39	0.06 27	0.17 425	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

DualNet (step1)	0.31 414	0.21 365	0.69 411	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.41 338	0.26 342	0.24 531	0.21 469	0.28 544	0.24 539	0.18 488	0.21 418

test_sample9	0.45 495	0.21 365	0.69 411	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.70 471	1.01 544	0.24 531	1.93 598	0.28 544	0.24 539	0.18 488	0.21 418

test_sample8	0.52 519	0.21 365	0.69 411	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.57 456	0.38 322	0.63 532	0.39 349	1.16 563	0.68 548	0.70 471	1.01 544	0.24 531	1.93 598	0.28 544	0.24 539	0.18 488	0.21 418

CAS++	0.17 101	0.13 168	0.35 109	0.18 35	0.13 167	0.17 71	0.16 127	0.42 292	0.25 148	0.19 134	0.18 112	0.13 78	0.10 48	0.22 110	0.12 11	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.14 50	0.11 82	0.32 93	0.18 35	0.16 306	0.20 148	0.18 215	0.21 33	0.18 40	0.14 62	0.20 131	0.12 67	0.17 205	0.17 26	0.14 79	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.14 315

DRaft	0.25 309	0.11 82	0.47 194	0.18 35	0.12 117	0.28 305	0.23 383	0.34 192	0.40 348	0.38 410	0.60 496	0.20 177	0.41 479	0.48 364	0.41 442	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

AnonymousM	0.19 138	0.20 357	0.30 73	0.18 35	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.27 176	0.27 219	0.21 149	0.18 155	0.14 151	0.21 87	0.16 142	0.09 267	0.08 184	0.38 557	0.15 490	0.06 46	0.08 63

s12784h	0.18 111	0.09 24	0.38 123	0.18 35	0.07 1	0.33 390	0.19 259	0.39 260	0.34 270	0.24 185	0.25 187	0.18 155	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.05 1

ACVNet	0.24 284	0.18 331	0.51 269	0.18 35	0.15 268	0.27 287	0.23 383	0.40 269	0.45 405	0.29 254	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.10 306	0.09 107

OmniDepth	0.11 3	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.07 1	0.16 52	0.12 26	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 103	0.14 151	0.15 6	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.05 1

water-stereo	0.15 65	0.11 82	0.32 93	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.14 71	0.26 93	0.20 64	0.18 129	0.23 170	0.16 127	0.16 188	0.14 3	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.11 206

depthmonostereo	0.15 65	0.12 133	0.34 103	0.19 68	0.09 13	0.20 148	0.15 96	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.18 112	0.16 127	0.18 233	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.08 63

3w_stereo	0.14 50	0.11 82	0.31 81	0.19 68	0.09 13	0.16 52	0.16 127	0.28 106	0.20 64	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.10 167

1w_stereo	0.13 23	0.09 24	0.17 1	0.19 68	0.10 49	0.16 52	0.15 96	0.27 100	0.22 97	0.14 62	0.16 89	0.08 1	0.12 104	0.19 51	0.14 79	0.05 1	0.10 259	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 107

monsterstereo	0.13 23	0.10 48	0.20 8	0.19 68	0.12 117	0.14 17	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.16 89	0.08 1	0.09 21	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.16 400	0.06 31	0.09 296	0.06 46	0.07 20

G2L-ROB	0.25 309	0.21 365	0.56 332	0.19 68	0.12 117	0.28 305	0.21 321	0.48 360	0.34 270	0.35 371	0.31 248	0.41 406	0.23 289	0.51 376	0.31 388	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.12 257

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 6	0.22 22	0.19 68	0.10 49	0.16 52	0.11 17	0.18 10	0.13 7	0.11 17	0.07 3	0.10 31	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.08 63

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 6	0.26 46	0.19 68	0.09 13	0.15 28	0.11 17	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 31	0.08 8	0.18 37	0.12 11	0.06 27	0.16 400	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

Reg-Stereo(zero)	0.18 111	0.08 6	0.39 130	0.19 68	0.19 391	0.24 246	0.18 215	0.29 125	0.29 207	0.24 185	0.21 149	0.24 230	0.18 233	0.22 110	0.21 271	0.07 68	0.11 293	0.06 31	0.07 132	0.06 46	0.11 206

castereo++	0.14 50	0.13 168	0.25 39	0.19 68	0.10 49	0.27 287	0.13 48	0.24 69	0.26 159	0.11 17	0.13 44	0.16 127	0.10 48	0.18 37	0.11 1	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.07 20

castereo	0.14 50	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.10 49	0.20 148	0.19 259	0.32 166	0.28 188	0.13 42	0.18 112	0.16 127	0.16 188	0.16 12	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20

fffft	0.14 50	0.12 133	0.30 73	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.18 215	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.11 20	0.13 78	0.10 48	0.24 144	0.18 196	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 50	0.15 245	0.29 65	0.19 68	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.21 33	0.21 87	0.15 84	0.13 44	0.12 67	0.11 74	0.25 162	0.16 142	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.08 63

tt45	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.19 68	0.11 80	0.23 224	0.18 215	0.23 50	0.18 40	0.16 98	0.13 44	0.14 103	0.10 48	0.31 269	0.15 116	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.08 63

999	0.15 65	0.13 168	0.30 73	0.19 68	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.25 85	0.20 64	0.14 62	0.16 89	0.14 103	0.11 74	0.36 317	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.08 63

Pointernet	0.15 65	0.08 6	0.35 109	0.19 68	0.12 117	0.20 148	0.12 26	0.34 192	0.25 148	0.15 84	0.16 89	0.13 78	0.11 74	0.18 37	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.08 63

rvit_stereo_0080	0.16 86	0.17 309	0.35 109	0.19 68	0.13 167	0.14 17	0.20 295	0.29 125	0.26 159	0.16 98	0.17 101	0.19 165	0.14 151	0.19 51	0.16 142	0.11 373	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.08 63

MGS-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.38 123	0.19 68	0.11 80	0.18 96	0.17 162	0.21 33	0.23 111	0.14 62	0.24 179	0.16 127	0.10 48	0.19 51	0.13 39	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.07 20

whm_eth	0.16 86	0.17 309	0.35 109	0.19 68	0.13 167	0.14 17	0.20 295	0.29 125	0.26 159	0.16 98	0.17 101	0.19 165	0.14 151	0.19 51	0.16 142	0.11 373	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.08 63

MaDis-Stereo	0.15 65	0.17 309	0.39 130	0.19 68	0.15 268	0.16 52	0.13 48	0.26 93	0.22 97	0.13 42	0.15 81	0.14 103	0.11 74	0.17 26	0.17 168	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.06 7

Any-RAFT	0.18 111	0.09 24	0.33 99	0.19 68	0.10 49	0.29 329	0.16 127	0.44 322	0.32 243	0.25 198	0.27 208	0.29 292	0.16 188	0.23 133	0.13 39	0.08 188	0.07 122	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

DCANet-4	0.20 166	0.11 82	0.58 357	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.39 260	0.42 370	0.29 254	0.31 248	0.17 142	0.22 277	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

fff	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

ADStereo(finetuned)	0.21 200	0.15 245	0.59 364	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.37 228	0.41 358	0.30 277	0.31 248	0.19 165	0.31 417	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.10 167

CrosDoStereo	0.32 420	0.11 82	0.53 301	0.19 68	0.12 117	0.22 205	1.07 584	0.36 213	0.38 322	0.38 410	0.60 496	0.28 279	0.45 494	0.61 430	0.56 493	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.09 107

HHNet	0.23 255	0.12 133	0.66 401	0.19 68	0.18 364	0.20 148	0.20 295	0.36 213	0.32 243	0.33 332	0.59 492	0.19 165	0.21 270	0.24 144	0.31 388	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.12 257

DeepStereo_LL	0.32 420	0.11 82	0.53 301	0.19 68	0.12 117	0.22 205	1.07 584	0.36 213	0.38 322	0.38 410	0.60 496	0.28 279	0.45 494	0.61 430	0.56 493	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.09 107

DEmStereo	0.26 332	0.10 48	0.52 290	0.19 68	0.13 167	0.31 366	0.25 421	0.29 125	0.38 322	0.36 384	0.57 485	0.24 230	0.48 507	0.53 387	0.44 457	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

THIR-Stereo	0.30 403	0.15 245	0.46 188	0.19 68	0.11 80	0.28 305	0.70 565	0.33 185	0.36 297	0.37 401	0.64 511	0.33 340	0.49 512	0.58 411	0.44 457	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.08 63

DCANet	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.37 228	0.41 358	0.30 277	0.31 248	0.19 165	0.23 289	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.10 167

csc	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

cscssc	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

222	0.45 495	0.14 212	0.43 163	0.19 68	0.15 268	0.36 427	0.20 295	0.60 490	0.43 381	0.37 401	0.45 415	0.30 312	0.28 373	0.59 419	3.72 597	0.11 373	0.19 450	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.27 480

111	0.22 222	0.22 384	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.24 246	0.17 162	0.44 322	0.46 416	0.24 185	0.30 237	0.29 292	0.22 277	0.25 162	0.19 225	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.15 332

test_xeample	0.39 464	0.14 212	0.46 188	0.19 68	0.16 306	0.34 405	0.22 355	0.59 478	0.43 381	0.33 332	0.47 436	0.30 312	0.27 350	0.60 424	2.44 592	0.10 334	0.21 469	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.25 464

hitnet-ft	0.31 414	0.21 365	0.56 332	0.19 68	0.14 206	0.40 452	0.23 383	0.46 338	0.42 370	0.37 401	0.46 427	0.53 487	0.35 447	0.76 496	0.35 420	0.14 461	0.10 259	0.14 469	0.10 352	0.15 448	0.14 315

CFNet-ft	0.26 332	0.21 365	0.51 269	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

HSM-Net_RVC	0.28 370	0.12 133	0.48 209	0.19 68	0.11 80	0.35 420	0.21 321	0.64 515	0.44 394	0.40 437	0.43 391	0.50 472	0.27 350	0.75 490	0.25 331	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 332	0.21 365	0.51 269	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

UCFNet_RVC	0.25 309	0.21 365	0.49 229	0.19 68	0.15 268	0.34 405	0.18 215	0.47 349	0.36 297	0.30 277	0.35 297	0.40 397	0.26 342	0.35 311	0.24 317	0.13 435	0.08 184	0.13 444	0.14 479	0.13 413	0.13 286

AdaDepth	0.13 23	0.10 48	0.32 93	0.20 109	0.11 80	0.19 114	0.13 48	0.16 4	0.16 24	0.10 10	0.10 13	0.10 31	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.11 293	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.11 206

111111	0.13 23	0.08 6	0.20 8	0.20 109	0.13 167	0.13 14	0.10 8	0.23 50	0.17 28	0.11 17	0.13 44	0.12 67	0.08 8	0.19 51	0.12 11	0.07 68	0.16 400	0.06 31	0.04 1	0.08 166	0.16 348

LG-G_1	0.12 11	0.08 6	0.28 62	0.20 109	0.09 13	0.21 176	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 17	0.10 13	0.11 53	0.10 48	0.22 110	0.11 1	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.12 257

LG-G	0.12 11	0.08 6	0.28 62	0.20 109	0.09 13	0.21 176	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 17	0.10 13	0.11 53	0.10 48	0.22 110	0.11 1	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.12 257

G2L-Stereo_test	0.26 332	0.22 384	0.54 313	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.24 407	0.51 388	0.40 348	0.38 410	0.37 323	0.40 397	0.26 342	0.53 387	0.32 397	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206

IGEV-RUCA	0.21 200	0.09 24	0.26 46	0.20 109	0.19 391	0.28 305	0.23 383	0.24 69	0.22 97	0.21 151	0.23 170	0.29 292	0.48 507	0.26 182	0.19 225	0.09 267	0.08 184	0.18 511	0.14 479	0.18 488	0.19 389

mms	0.15 65	0.14 212	0.25 39	0.20 109	0.15 268	0.17 71	0.17 162	0.21 33	0.19 53	0.14 62	0.18 112	0.14 103	0.09 21	0.26 182	0.15 116	0.06 27	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.19 389

UGAM-zero	0.26 332	0.11 82	0.56 332	0.20 109	0.16 306	0.28 305	0.18 215	0.48 360	0.25 148	0.31 294	0.28 215	0.56 497	0.32 430	0.66 459	0.17 168	0.07 68	0.10 259	0.07 87	0.09 296	0.07 106	0.31 501

RAFT-Stereo-weight	0.17 101	0.10 48	0.31 81	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.38 239	0.33 259	0.25 198	0.20 131	0.19 165	0.10 48	0.19 51	0.16 142	0.07 68	0.13 337	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.09 107

test_sample3	0.25 309	0.14 212	0.52 290	0.20 109	0.12 117	0.33 390	0.20 295	0.53 405	0.38 322	0.32 319	0.35 297	0.29 292	0.24 311	0.54 393	0.25 331	0.10 334	0.14 356	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.15 332

test_sample2	0.23 255	0.12 133	0.39 130	0.20 109	0.11 80	0.28 305	0.22 355	0.45 331	0.33 259	0.27 219	0.34 289	0.30 312	0.25 324	0.46 359	0.23 308	0.09 267	0.15 387	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.19 389

test_sample1	0.24 284	0.13 168	0.40 139	0.20 109	0.13 167	0.29 329	0.19 259	0.43 301	0.30 223	0.27 219	0.34 289	0.31 322	0.28 373	0.45 357	0.27 353	0.09 267	0.16 400	0.08 168	0.08 210	0.09 244	0.22 432

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 111	0.15 245	0.27 58	0.20 109	0.13 167	0.24 246	0.17 162	0.31 159	0.37 312	0.43 466	0.17 101	0.13 78	0.12 104	0.20 72	0.16 142	0.08 188	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.08 63

SMFormer	0.27 360	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.34 413	0.10 334	0.16 400	0.08 168	0.09 296	0.10 306	0.16 348

tta	0.27 360	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.34 413	0.10 334	0.16 400	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.13 286

qqq1	0.26 332	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.21 271	0.10 334	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.13 286

fff1	0.26 332	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.21 271	0.10 334	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.13 286

11t1	0.21 200	0.12 133	0.45 174	0.20 109	0.15 268	0.27 287	0.17 162	0.37 228	0.28 188	0.27 219	0.25 187	0.24 230	0.23 289	0.28 219	0.25 331	0.09 267	0.19 450	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.23 440

MIM_Stereo	0.20 166	0.17 309	0.55 322	0.20 109	0.21 432	0.17 71	0.14 71	0.37 228	0.27 176	0.28 230	0.35 297	0.23 212	0.13 134	0.28 219	0.16 142	0.06 27	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.15 332

CFNet_ucs	0.25 309	0.14 212	0.51 269	0.20 109	0.15 268	0.29 329	0.18 215	0.51 388	0.46 416	0.32 319	0.42 377	0.38 379	0.23 289	0.31 269	0.22 289	0.11 373	0.08 184	0.12 418	0.09 296	0.13 413	0.13 286

testlalala	0.17 101	0.11 82	0.49 229	0.20 109	0.13 167	0.23 224	0.15 96	0.33 185	0.22 97	0.25 198	0.20 131	0.14 103	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.07 68	0.23 490	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.07 20

iinet-f	0.31 414	0.23 400	1.16 528	0.20 109	0.16 306	0.44 472	0.23 383	0.47 349	0.38 322	0.36 384	0.44 401	0.41 406	0.35 447	0.36 317	0.43 450	0.10 334	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.13 413	0.12 257

RCA-Stereo	0.17 101	0.10 48	0.33 99	0.20 109	0.11 80	0.19 114	0.17 162	0.39 260	0.36 297	0.21 151	0.25 187	0.17 142	0.17 205	0.18 37	0.15 116	0.07 68	0.14 356	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.08 63

qqq	0.24 284	0.16 278	0.46 188	0.20 109	0.15 268	0.23 224	0.20 295	0.43 301	0.32 243	0.26 208	0.31 248	0.28 279	0.25 324	0.36 317	0.28 361	0.08 188	0.22 480	0.10 326	0.11 386	0.09 244	0.23 440

x	0.23 255	0.15 245	0.45 174	0.20 109	0.15 268	0.27 287	0.17 162	0.43 301	0.35 281	0.26 208	0.31 248	0.29 292	0.25 324	0.29 241	0.30 378	0.09 267	0.22 480	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.24 453

CFNet_pseudo	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.27 287	0.17 162	0.46 338	0.45 405	0.30 277	0.37 323	0.38 379	0.23 289	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.11 383	0.08 210	0.11 358	0.11 206

xxxx	0.39 464	0.14 212	0.47 194	0.20 109	0.16 306	0.38 441	0.20 295	0.61 498	0.43 381	0.30 277	0.44 401	0.38 379	0.25 324	0.50 370	2.41 591	0.11 373	0.21 469	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.26 476

CFNet-RSSM	0.18 111	0.10 48	0.45 174	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.40 269	0.31 233	0.23 177	0.21 149	0.26 261	0.15 169	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.06 7

Gwc-CoAtRS	0.17 101	0.10 48	0.41 148	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.15 96	0.34 192	0.29 207	0.23 177	0.23 170	0.27 266	0.15 169	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.07 20

DIP-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.12 26	0.43 301	0.26 159	0.27 219	0.32 258	0.21 191	0.17 205	0.26 182	0.20 247	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.10 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 255	0.14 212	0.49 229	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.17 162	0.47 349	0.47 429	0.30 277	0.36 312	0.37 373	0.24 311	0.29 241	0.21 271	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.11 358	0.11 206

ccs_rob	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.27 287	0.17 162	0.46 338	0.45 405	0.30 277	0.37 323	0.38 379	0.23 289	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.11 383	0.08 210	0.12 399	0.11 206

HITNet	0.22 222	0.23 400	0.60 371	0.20 109	0.09 13	0.27 287	0.15 96	0.45 331	0.33 259	0.29 254	0.33 278	0.27 266	0.22 277	0.29 241	0.27 353	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.23 255	0.11 82	0.82 458	0.21 142	0.23 460	0.20 148	0.19 259	0.38 239	0.23 111	0.34 352	0.22 159	0.29 292	0.14 151	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.35 518

DDF-Stereo	0.16 86	0.08 6	0.30 73	0.21 142	0.20 415	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.19 53	0.11 17	0.10 13	0.13 78	0.12 104	0.24 144	0.20 247	0.09 267	0.18 437	0.07 87	0.06 63	0.20 505	0.19 389

FlowAnything_test	0.15 65	0.12 133	0.23 27	0.21 142	0.12 117	0.18 96	0.16 127	0.25 85	0.17 28	0.15 84	0.13 44	0.15 118	0.14 151	0.19 51	0.17 168	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.12 429	0.08 166	0.10 167

MLG-Stereo_test2	0.12 11	0.09 24	0.29 65	0.21 142	0.12 117	0.16 52	0.11 17	0.17 7	0.12 3	0.11 17	0.08 6	0.11 53	0.06 1	0.16 12	0.11 1	0.08 188	0.13 337	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.09 107

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 50	0.10 48	0.27 58	0.21 142	0.11 80	0.16 52	0.14 71	0.24 69	0.17 28	0.17 111	0.20 131	0.18 155	0.11 74	0.16 12	0.17 168	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.09 107

LG-Stereo	0.14 50	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.11 80	0.16 52	0.18 215	0.23 50	0.19 53	0.12 31	0.18 112	0.11 53	0.09 21	0.15 6	0.14 79	0.06 27	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.07 20

ours_stereo	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.21 142	0.14 206	0.17 71	0.18 215	0.21 33	0.20 64	0.13 42	0.18 112	0.14 103	0.10 48	0.24 144	0.15 116	0.06 27	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.13 286

fffy	0.15 65	0.14 212	0.31 81	0.21 142	0.14 206	0.19 114	0.18 215	0.24 69	0.19 53	0.13 42	0.17 101	0.15 118	0.13 134	0.25 162	0.15 116	0.06 27	0.08 184	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.15 332

dual_stereo	0.18 111	0.08 6	0.26 46	0.21 142	0.32 526	0.11 3	0.13 48	0.27 100	0.20 64	0.11 17	0.09 10	0.10 31	0.08 8	0.20 72	0.14 79	0.07 68	0.45 568	0.06 31	0.05 22	0.05 3	0.65 575

rvit_stereo_0083	0.17 101	0.13 168	0.29 65	0.21 142	0.13 167	0.17 71	0.17 162	0.23 50	0.36 297	0.16 98	0.22 159	0.19 165	0.17 205	0.21 87	0.17 168	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.08 63

rvit_stereo_0081_aga	0.17 101	0.17 309	0.40 139	0.21 142	0.14 206	0.20 148	0.17 162	0.24 69	0.26 159	0.18 129	0.21 149	0.20 177	0.14 151	0.20 72	0.15 116	0.12 413	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.08 63

rvit_stereo_0081	0.16 86	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.12 117	0.17 71	0.17 162	0.24 69	0.34 270	0.17 111	0.19 122	0.18 155	0.15 169	0.20 72	0.17 168	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.07 20

DCVSM-stereo	0.25 309	0.14 212	0.53 301	0.21 142	0.14 206	0.27 287	0.14 71	0.35 201	0.35 281	0.42 455	0.33 278	0.46 447	0.30 400	0.31 269	0.27 353	0.11 373	0.10 259	0.12 418	0.10 352	0.12 399	0.15 332

rvit_stereo_0082	0.16 86	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.12 117	0.17 71	0.17 162	0.24 69	0.34 270	0.17 111	0.19 122	0.18 155	0.15 169	0.20 72	0.17 168	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.07 20

IGEV-Stereo++	0.15 65	0.09 24	0.27 58	0.21 142	0.13 167	0.14 17	0.11 17	0.23 50	0.19 53	0.15 84	0.14 75	0.11 53	0.11 74	0.19 51	0.12 11	0.06 27	0.21 469	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.28 488

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 332	0.15 245	0.96 499	0.21 142	0.25 490	0.30 343	0.21 321	0.54 420	0.28 188	0.25 198	0.29 223	0.46 447	0.23 289	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.12 429	0.11 358	0.17 368

test_sample7	0.28 370	0.16 278	0.47 194	0.21 142	0.14 206	0.29 329	0.22 355	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.41 338	0.26 342	0.14 461	0.21 469	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.25 464

test_sample5	0.26 332	0.14 212	0.51 269	0.21 142	0.12 117	0.31 366	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.33 332	0.43 391	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.24 317	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

test_sample4	0.26 332	0.14 212	0.53 301	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.33 332	0.38 331	0.28 279	0.25 324	0.54 393	0.25 331	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.09 296	0.11 358	0.16 348

gcap-zeroshot	0.19 138	0.14 212	0.51 269	0.21 142	0.15 268	0.27 287	0.15 96	0.32 166	0.24 123	0.26 208	0.20 131	0.34 348	0.15 169	0.22 110	0.14 79	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.09 107

ff7	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

ffff	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

DualNet	0.26 332	0.14 212	0.51 269	0.21 142	0.12 117	0.31 366	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.34 352	0.44 401	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.24 317	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

ffm	0.27 360	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.38 239	0.46 416	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.12 418	0.11 386	0.08 166	0.37 528

ff1	0.36 447	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.38 239	0.46 416	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 563	0.08 188	0.28 524	0.12 418	0.11 386	0.08 166	0.37 528

mmx	0.37 454	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.57 456	0.48 437	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 563	0.10 334	0.20 464	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.23 440

11t	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

xxx	0.37 454	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.57 456	0.48 437	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 563	0.10 334	0.20 464	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.23 440

plain	0.18 111	0.16 278	0.59 364	0.21 142	0.13 167	0.16 52	0.17 162	0.29 125	0.23 111	0.16 98	0.26 195	0.13 78	0.17 205	0.27 196	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.07 132	0.10 306	0.07 20

IGEV_Zeroshot_test	0.23 255	0.11 82	0.82 458	0.21 142	0.23 460	0.20 148	0.19 259	0.38 239	0.23 111	0.34 352	0.22 159	0.29 292	0.14 151	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.35 518

UniTT-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.45 174	0.21 142	0.14 206	0.17 71	0.13 48	0.20 22	0.19 53	0.16 98	0.20 131	0.10 31	0.11 74	0.18 37	0.17 168	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.07 20

PCWNet_CMD	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.21 142	0.13 167	0.28 305	0.17 162	0.47 349	0.47 429	0.30 277	0.36 312	0.37 373	0.24 311	0.29 241	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.11 358	0.11 206

4D-IteraStereo	0.20 166	0.21 365	0.62 381	0.21 142	0.14 206	0.19 114	0.17 162	0.29 125	0.28 188	0.24 185	0.20 131	0.20 177	0.10 48	0.22 110	0.18 196	0.07 68	0.07 122	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.33 511

CBFPSM	0.28 370	0.23 400	0.76 438	0.21 142	0.14 206	0.38 441	0.26 432	0.42 292	0.37 312	0.34 352	0.36 312	0.55 492	0.38 462	0.33 289	0.40 438	0.08 188	0.08 184	0.07 87	0.08 210	0.09 244	0.12 257

ProNet	0.16 86	0.13 168	0.36 115	0.21 142	0.15 268	0.20 148	0.19 259	0.29 125	0.23 111	0.14 62	0.13 44	0.13 78	0.12 104	0.25 162	0.13 39	0.06 27	0.09 225	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.22 432

ccc-4	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

IER	0.24 284	0.15 245	0.50 251	0.21 142	0.15 268	0.31 366	0.20 295	0.44 322	0.38 322	0.34 352	0.41 369	0.32 333	0.34 440	0.31 269	0.23 308	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.09 244	0.09 107

psmg	0.24 284	0.13 168	0.36 115	0.21 142	0.14 206	0.35 420	0.23 383	0.54 420	0.36 297	0.36 384	0.38 331	0.38 379	0.25 324	0.27 196	0.28 361	0.10 334	0.08 184	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

IPLG	0.23 255	0.19 344	0.65 396	0.21 142	0.12 117	0.28 305	0.17 162	0.45 331	0.32 243	0.33 332	0.32 258	0.16 127	0.17 205	0.50 370	0.23 308	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.08 63

IPLGR	0.22 222	0.14 212	0.75 434	0.21 142	0.11 80	0.25 263	0.18 215	0.44 322	0.38 322	0.29 254	0.28 215	0.21 191	0.19 255	0.37 327	0.19 225	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.07 20

STrans-v2	0.25 309	0.14 212	0.56 332	0.21 142	0.12 117	0.23 224	0.20 295	0.50 378	0.31 233	0.31 294	0.42 377	0.35 362	0.35 447	0.62 441	0.24 317	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.08 63

iRaftStereo_RVC	0.17 101	0.16 278	0.35 109	0.21 142	0.11 80	0.20 148	0.17 162	0.34 192	0.25 148	0.20 144	0.25 187	0.19 165	0.12 104	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.12 316	0.10 326	0.09 296	0.09 244	0.14 315

GES	0.23 255	0.14 212	0.54 313	0.21 142	0.14 206	0.28 305	0.19 259	0.51 388	0.35 281	0.31 294	0.36 312	0.25 242	0.24 311	0.30 256	0.23 308	0.11 373	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.12 257

test_xeample3	0.22 222	0.17 309	0.81 454	0.21 142	0.15 268	0.20 148	0.18 215	0.40 269	0.25 148	0.19 134	0.12 34	0.13 78	0.12 104	0.34 304	0.33 406	0.07 68	0.20 464	0.07 87	0.08 210	0.08 166	0.34 514

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 166	0.23 400	0.49 229	0.21 142	0.16 306	0.19 114	0.17 162	0.35 201	0.32 243	0.26 208	0.33 278	0.20 177	0.17 205	0.21 87	0.17 168	0.06 27	0.10 259	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

GMStereo	0.21 200	0.30 462	0.57 342	0.21 142	0.12 117	0.24 246	0.18 215	0.30 143	0.41 358	0.26 208	0.24 179	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.09 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 255	0.12 133	0.51 269	0.21 142	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.57 456	0.41 358	0.29 254	0.32 258	0.23 212	0.22 277	0.28 219	0.20 247	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.09 244	0.09 107

GANet-RSSM	0.26 332	0.19 344	0.54 313	0.21 142	0.14 206	0.27 287	0.22 355	0.47 349	0.34 270	0.30 277	0.40 358	0.41 406	0.30 400	0.59 419	0.25 331	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

PSMNet-RSSM	0.26 332	0.21 365	0.50 251	0.21 142	0.14 206	0.25 263	0.21 321	0.50 378	0.38 322	0.31 294	0.45 415	0.40 397	0.27 350	0.53 387	0.24 317	0.12 413	0.08 184	0.11 383	0.13 461	0.10 306	0.10 167

DSFCA	0.29 390	0.18 331	0.48 209	0.21 142	0.17 336	0.39 446	0.32 486	0.49 370	0.44 394	0.44 472	0.38 331	0.40 397	0.30 400	0.53 387	0.38 432	0.12 413	0.10 259	0.10 326	0.11 386	0.11 358	0.11 206

HSM	0.29 390	0.18 331	0.48 209	0.21 142	0.15 268	0.33 390	0.20 295	0.55 438	0.39 338	0.36 384	0.39 349	0.67 537	0.32 430	0.88 523	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.10 167

iResNet_ROB	0.27 360	0.27 444	0.48 209	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.17 162	0.57 456	0.55 487	0.39 428	0.44 401	0.37 373	0.28 373	0.43 347	0.28 361	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.11 206

DFGA-Net	0.26 332	0.33 477	0.70 417	0.22 194	0.15 268	0.25 263	0.17 162	0.41 287	0.40 348	0.30 277	0.32 258	0.21 191	0.18 233	0.61 430	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.11 358	0.09 107

G2L-Stereo	0.27 360	0.23 400	0.61 377	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.19 259	0.48 360	0.37 312	0.33 332	0.38 331	0.40 397	0.23 289	0.61 430	0.33 406	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.11 206

GREAT-IGEV	0.19 138	0.11 82	0.39 130	0.22 194	0.33 528	0.14 17	0.15 96	0.18 10	0.22 97	0.14 62	0.16 89	0.09 18	0.09 21	0.23 133	0.14 79	0.06 27	0.50 571	0.06 31	0.06 63	0.07 106	0.53 557

tg	0.18 111	0.15 245	0.34 103	0.22 194	0.11 80	0.23 224	0.15 96	0.35 201	0.27 176	0.20 144	0.25 187	0.20 177	0.12 104	0.25 162	0.16 142	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.08 166	0.13 286

RAStereo	0.14 50	0.15 245	0.40 139	0.22 194	0.11 80	0.15 28	0.18 215	0.25 85	0.24 123	0.13 42	0.17 101	0.11 53	0.09 21	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.05 1

U	1.02 566	0.10 48	0.26 46	0.22 194	3.66 596	6.41 600	0.13 48	0.22 41	0.21 87	0.11 17	0.11 20	0.10 31	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.07 68	0.05 5	5.35 606	2.86 603	0.07 106	0.06 7

test_sample6	0.27 360	0.15 245	0.50 251	0.22 194	0.12 117	0.30 343	0.22 355	0.54 420	0.39 338	0.34 352	0.44 401	0.29 292	0.25 324	0.58 411	0.26 342	0.11 373	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

H2IRNET	0.19 138	0.18 331	0.50 251	0.22 194	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.28 106	0.31 233	0.17 111	0.32 258	0.25 242	0.20 260	0.24 144	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.08 63

MyStereo07	0.18 111	0.15 245	0.44 171	0.22 194	0.16 306	0.25 263	0.22 355	0.31 159	0.26 159	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.13 134	0.33 289	0.14 79	0.07 68	0.13 337	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

MyStereo06	0.23 255	0.15 245	0.74 431	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.22 355	0.43 301	0.25 148	0.36 384	0.24 179	0.34 348	0.18 233	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.12 316	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

MyStereo05	0.24 284	0.15 245	0.58 357	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.22 355	0.50 378	0.54 479	0.32 319	0.23 170	0.26 261	0.23 289	0.32 279	0.25 331	0.07 68	0.12 316	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

MyStereo04	0.24 284	0.15 245	0.58 357	0.22 194	0.16 306	0.25 263	0.22 355	0.51 388	0.54 479	0.29 254	0.23 170	0.27 266	0.23 289	0.32 279	0.25 331	0.07 68	0.13 337	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

CoDeX	0.24 284	0.13 168	0.48 209	0.22 194	0.14 206	0.29 329	0.21 321	0.55 438	0.42 370	0.29 254	0.36 312	0.28 279	0.23 289	0.48 364	0.20 247	0.09 267	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.08 63

IGEVStereo-DCA	0.20 166	0.17 309	0.41 148	0.22 194	0.15 268	0.20 148	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.19 134	0.12 34	0.14 103	0.12 104	0.38 330	0.31 388	0.07 68	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

rrr	0.22 222	0.17 309	0.79 449	0.22 194	0.15 268	0.20 148	0.18 215	0.40 269	0.27 176	0.19 134	0.12 34	0.14 103	0.12 104	0.38 330	0.31 388	0.07 68	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.28 488

ttt	0.33 427	0.14 212	0.54 313	0.22 194	0.14 206	0.30 343	0.22 355	0.59 478	0.51 462	0.31 294	0.46 427	0.30 312	0.23 289	0.71 477	1.07 551	0.13 435	0.22 480	0.10 326	0.11 386	0.12 399	0.24 453

MIF-Stereo (partial)	0.18 111	0.13 168	0.50 251	0.22 194	0.15 268	0.16 52	0.13 48	0.29 125	0.26 159	0.17 111	0.26 195	0.16 127	0.17 205	0.25 162	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.08 63

CASnet	0.15 65	0.13 168	0.30 73	0.22 194	0.08 5	0.15 28	0.14 71	0.28 106	0.26 159	0.23 177	0.20 131	0.15 118	0.11 74	0.18 37	0.13 39	0.07 68	0.05 5	0.11 383	0.09 296	0.08 166	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ToySt	0.28 370	0.19 344	0.68 410	0.22 194	0.19 391	0.31 366	0.31 481	0.43 301	0.43 381	0.28 230	0.38 331	0.42 419	0.32 430	0.33 289	0.32 397	0.08 188	0.14 356	0.10 326	0.12 429	0.11 358	0.24 453

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 427	0.25 426	0.82 458	0.22 194	0.17 336	0.46 483	0.28 457	0.53 405	0.53 474	0.43 466	0.57 485	0.44 432	0.31 417	0.50 370	0.48 470	0.10 334	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.11 358	0.12 257

raft_robust	0.25 309	0.23 400	0.44 171	0.22 194	0.13 167	0.23 224	0.22 355	0.52 395	0.50 456	0.33 332	0.32 258	0.33 340	0.23 289	0.55 398	0.18 196	0.07 68	0.11 293	0.08 168	0.10 352	0.08 166	0.07 20

CSP-Net	0.28 370	0.17 309	0.41 148	0.22 194	0.14 206	0.44 472	0.24 407	0.52 395	0.42 370	0.42 455	0.44 401	0.42 419	0.27 350	0.66 459	0.30 378	0.12 413	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.10 167

dad	0.30 403	0.38 507	0.60 371	0.22 194	0.14 206	0.32 383	0.21 321	0.35 201	0.51 462	0.45 479	0.45 415	0.46 447	0.23 289	0.41 338	0.27 353	0.21 524	0.11 293	0.20 523	0.11 386	0.15 448	0.11 206

GLC_STEREO	0.15 65	0.11 82	0.31 81	0.22 194	0.09 13	0.17 71	0.15 96	0.24 69	0.28 188	0.17 111	0.20 131	0.17 142	0.11 74	0.24 144	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.09 253	0.08 210	0.07 106	0.07 20

MIPNet	0.22 222	0.19 344	0.64 391	0.22 194	0.12 117	0.28 305	0.20 295	0.48 360	0.39 338	0.31 294	0.24 179	0.19 165	0.24 311	0.28 219	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.08 63

PFNet+	0.21 200	0.11 82	0.54 313	0.22 194	0.12 117	0.17 71	0.18 215	0.31 159	0.36 297	0.33 332	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.33 289	0.18 196	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.08 166	0.12 257

Patchmatch Stereo++	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107
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	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

ROB_FTStereo_v2	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

ROB_FTStereo	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.13 48	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

HUI-Stereo	0.19 138	0.13 168	0.52 290	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.23 133	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

DeepStereo_RVC	0.19 138	0.12 133	0.47 194	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.16 127	0.29 125	0.24 123	0.28 230	0.27 208	0.23 212	0.28 373	0.24 144	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.10 167

iGMRVC	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

RAFT-RH_RVC	0.26 332	0.13 168	0.57 342	0.22 194	0.12 117	0.25 263	0.14 71	0.27 100	0.29 207	0.38 410	1.14 560	0.23 212	0.18 233	0.58 411	0.24 317	0.07 68	0.06 49	0.10 326	0.07 132	0.06 46	0.08 63

RAFT-345	0.22 222	0.11 82	0.55 322	0.22 194	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.27 100	0.28 188	0.27 219	0.65 513	0.20 177	0.17 205	0.55 398	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.07 20

iRAFT	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

RAFT-IKP	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.18 96	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

raft+_RVC	0.21 200	0.21 365	0.46 188	0.22 194	0.35 533	0.21 176	0.16 127	0.39 260	0.35 281	0.22 169	0.28 215	0.20 177	0.15 169	0.25 162	0.20 247	0.08 188	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.12 257

XX-TBD	0.16 86	0.21 365	0.43 163	0.22 194	0.10 49	0.23 224	0.15 96	0.23 50	0.28 188	0.22 169	0.26 195	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.14 79	0.08 188	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 7

ARAFT	0.26 332	0.30 462	0.87 477	0.22 194	0.12 117	0.30 343	0.24 407	0.46 338	0.34 270	0.33 332	0.28 215	0.29 292	0.20 260	0.49 366	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.09 107

AFF-stereo	0.20 166	0.24 411	0.49 229	0.22 194	0.11 80	0.18 96	0.18 215	0.35 201	0.29 207	0.25 198	0.36 312	0.25 242	0.17 205	0.25 162	0.17 168	0.06 27	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.11 206

EAI-Stereo	0.29 390	0.11 82	0.38 123	0.22 194	0.18 364	0.33 390	1.66 594	0.53 405	0.27 176	0.27 219	0.50 449	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.25 331	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.11 386	0.07 106	0.10 167

FENet	0.22 222	0.13 168	0.48 209	0.22 194	0.12 117	0.27 287	0.18 215	0.43 301	0.37 312	0.31 294	0.32 258	0.29 292	0.23 289	0.27 196	0.24 317	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

cf-r	0.26 332	0.22 384	0.66 401	0.22 194	0.14 206	0.28 305	0.22 355	0.44 322	0.42 370	0.32 319	0.42 377	0.43 426	0.27 350	0.44 351	0.27 353	0.11 373	0.07 122	0.08 168	0.10 352	0.08 166	0.09 107

GwcNet-RSSM	0.28 370	0.25 426	0.61 377	0.22 194	0.14 206	0.28 305	0.24 407	0.46 338	0.44 394	0.33 332	0.46 427	0.41 406	0.28 373	0.55 398	0.31 388	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.09 107

R-Stereo Train	0.19 138	0.10 48	0.49 229	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20

RAFT-Stereo	0.19 138	0.10 48	0.49 229	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.28 370	0.25 426	0.64 391	0.22 194	0.16 306	0.30 343	0.21 321	0.54 420	0.33 259	0.36 384	0.38 331	0.38 379	0.26 342	0.45 357	0.28 361	0.15 475	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.14 315

MLCV	0.25 309	0.23 400	0.59 364	0.22 194	0.09 13	0.30 343	0.18 215	0.40 269	0.38 322	0.38 410	0.44 401	0.31 322	0.22 277	0.44 351	0.32 397	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.08 63

CBMV_ROB	0.36 447	0.21 365	0.57 342	0.22 194	0.14 206	0.35 420	0.20 295	0.55 438	0.47 429	0.52 509	0.58 488	0.45 438	0.53 522	0.75 490	0.50 477	0.18 510	0.19 450	0.23 532	0.21 525	0.15 448	0.20 407

MeshStereo	0.60 536	0.31 466	0.71 424	0.22 194	0.17 336	0.66 537	0.36 508	0.81 557	0.63 514	1.48 589	1.32 567	1.65 576	0.83 557	1.18 560	0.74 520	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.14 479	0.17 472	0.19 389
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
Select-FE	0.27 360	0.18 331	0.87 477	0.23 245	0.22 447	0.29 329	0.18 215	0.53 405	0.28 188	0.30 277	0.33 278	0.45 438	0.29 393	0.30 256	0.21 271	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.13 461	0.08 166	0.20 407

z-ln-s-r	0.35 444	0.30 462	1.02 508	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.26 432	0.46 338	0.55 487	0.33 332	0.61 504	0.39 393	0.31 417	0.80 507	0.77 523	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.10 167

coex_refinement	0.28 370	0.22 384	0.50 251	0.23 245	0.15 268	0.31 366	0.20 295	0.51 388	0.43 381	0.35 371	0.42 377	0.45 438	0.27 350	0.56 404	0.41 442	0.10 334	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.11 358	0.12 257

rvit_0105_6	0.20 166	0.16 278	0.41 148	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.20 295	0.31 159	0.39 338	0.18 129	0.22 159	0.23 212	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

rvit_0105_5	0.22 222	0.18 331	0.51 269	0.23 245	0.13 167	0.22 205	0.25 421	0.38 239	0.40 348	0.21 151	0.23 170	0.27 266	0.20 260	0.27 196	0.20 247	0.15 475	0.13 337	0.12 418	0.12 429	0.10 306	0.10 167

rvit_0105_4	0.21 200	0.17 309	0.49 229	0.23 245	0.14 206	0.20 148	0.23 383	0.35 201	0.40 348	0.19 134	0.24 179	0.25 242	0.20 260	0.28 219	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.10 167

ACV-stereo	0.30 403	0.20 357	0.82 458	0.23 245	0.16 306	0.48 496	0.20 295	0.38 239	0.34 270	0.29 254	0.33 278	0.66 533	0.43 489	0.55 398	0.31 388	0.10 334	0.09 225	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.12 257

Occ-G	0.18 111	0.10 48	0.38 123	0.23 245	0.15 268	0.16 52	0.18 215	0.23 50	0.26 159	0.15 84	0.20 131	0.21 191	0.11 74	0.22 110	0.19 225	0.07 68	0.17 425	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.30 497

DispNO	0.29 390	0.24 411	0.83 464	0.23 245	0.17 336	0.25 263	0.22 355	0.47 349	0.42 370	0.33 332	0.39 349	0.38 379	0.28 373	0.78 500	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

mmm	0.25 309	0.15 245	0.44 171	0.23 245	0.20 415	0.28 305	0.21 321	0.43 301	0.32 243	0.31 294	0.40 358	0.30 312	0.24 311	0.31 269	0.28 361	0.09 267	0.21 469	0.11 383	0.12 429	0.10 306	0.26 476

1111x	0.39 464	0.17 309	0.80 453	0.23 245	0.15 268	0.33 390	0.27 441	0.62 506	0.48 437	0.32 319	0.43 391	0.40 397	0.29 393	0.86 520	1.60 578	0.09 267	0.23 490	0.09 253	0.12 429	0.10 306	0.23 440

GCAP-Stereo	0.18 111	0.21 365	0.47 194	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.10 8	0.28 106	0.24 123	0.20 144	0.22 159	0.15 118	0.13 134	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.19 450	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

gwcnet-sp	0.25 309	0.16 278	0.70 417	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

scenet	0.25 309	0.16 278	0.70 417	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

ssnet_v2	0.30 403	0.21 365	0.63 386	0.23 245	0.15 268	0.40 452	0.30 472	0.59 478	0.48 437	0.40 437	0.37 323	0.46 447	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.12 399	0.11 206

ssnet	0.25 309	0.16 278	0.70 417	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

HBP-ISP	0.34 437	0.35 490	0.76 438	0.23 245	0.17 336	0.33 390	0.22 355	0.56 447	0.47 429	0.42 455	0.49 446	0.33 340	0.41 479	0.73 481	0.27 353	0.18 510	0.19 450	0.24 534	0.20 523	0.16 457	0.16 348

NINENet	0.27 360	0.16 278	0.49 229	0.23 245	0.16 306	0.44 472	0.17 162	0.63 510	0.49 450	0.33 332	0.38 331	0.31 322	0.22 277	0.43 347	0.22 289	0.11 373	0.10 259	0.12 418	0.08 210	0.12 399	0.11 206

Sa-1000	0.24 284	0.20 357	0.53 301	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.50 378	0.41 358	0.30 277	0.50 449	0.26 261	0.19 255	0.33 289	0.16 142	0.08 188	0.10 259	0.10 326	0.11 386	0.08 166	0.08 63

SA	0.24 284	0.22 384	0.55 322	0.23 245	0.14 206	0.25 263	0.23 383	0.48 360	0.42 370	0.28 230	0.44 401	0.23 212	0.23 289	0.34 304	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.11 383	0.11 386	0.08 166	0.09 107

iRaft-Stereo_5w	0.25 309	0.24 411	0.50 251	0.23 245	0.18 364	0.19 114	0.19 259	0.39 260	0.35 281	0.28 230	0.36 312	0.34 348	0.23 289	0.66 459	0.28 361	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.14 315

dd	0.23 255	0.32 473	0.55 322	0.23 245	0.12 117	0.27 287	0.21 321	0.32 166	0.45 405	0.30 277	0.29 223	0.25 242	0.17 205	0.31 269	0.26 342	0.13 435	0.07 122	0.10 326	0.08 210	0.12 399	0.09 107

GMOStereo	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

error version	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test-v	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test-3	0.18 111	0.10 48	0.48 209	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.16 127	0.32 166	0.29 207	0.26 208	0.17 101	0.22 198	0.13 134	0.26 182	0.19 225	0.06 27	0.14 356	0.08 168	0.08 210	0.06 46	0.10 167

test_1	0.18 111	0.10 48	0.48 209	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.16 127	0.32 166	0.29 207	0.26 208	0.17 101	0.22 198	0.13 134	0.26 182	0.19 225	0.06 27	0.14 356	0.08 168	0.08 210	0.06 46	0.10 167

AACVNet	0.28 370	0.22 384	0.55 322	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.19 259	0.43 301	0.33 259	0.39 428	0.42 377	0.44 432	0.29 393	0.73 481	0.28 361	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.09 296	0.13 413	0.12 257

GANet-ADL	0.22 222	0.14 212	0.51 269	0.23 245	0.14 206	0.29 329	0.19 259	0.48 360	0.36 297	0.26 208	0.33 278	0.32 333	0.20 260	0.26 182	0.22 289	0.11 373	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206

ADLNet2	0.31 414	0.23 400	0.77 444	0.23 245	0.18 364	0.36 427	0.24 407	0.55 438	0.54 479	0.33 332	0.38 331	0.45 438	0.31 417	0.70 471	0.36 424	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.12 399	0.11 206

NRIStereo	0.20 166	0.12 133	0.50 251	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.19 259	0.30 143	0.28 188	0.26 208	0.26 195	0.25 242	0.18 233	0.34 304	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.09 107

KYRaft	0.23 255	0.11 82	0.43 163	0.23 245	0.12 117	0.23 224	0.23 383	0.37 228	0.26 159	0.35 371	0.53 467	0.34 348	0.26 342	0.29 241	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.10 352	0.08 166	0.30 497

CRE-IMP	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.17 162	0.31 159	0.24 123	0.27 219	0.26 195	0.24 230	0.17 205	0.24 144	0.19 225	0.09 267	0.05 5	0.10 326	0.07 132	0.10 306	0.10 167

test-2	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test-1	0.20 166	0.12 133	0.49 229	0.23 245	0.23 460	0.22 205	0.23 383	0.36 213	0.29 207	0.21 151	0.25 187	0.24 230	0.14 151	0.18 37	0.22 289	0.07 68	0.14 356	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.14 315

GMM-Stereo	0.22 222	0.10 48	0.56 332	0.23 245	0.13 167	0.24 246	0.24 407	0.38 239	0.29 207	0.31 294	0.44 401	0.27 266	0.21 270	0.31 269	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.19 389

raftrobust	0.19 138	0.19 344	0.42 157	0.23 245	0.24 477	0.19 114	0.13 48	0.33 185	0.28 188	0.26 208	0.20 131	0.19 165	0.17 205	0.23 133	0.17 168	0.08 188	0.10 259	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107

pcwnet_v2	0.32 420	0.16 278	1.22 539	0.23 245	0.19 391	0.32 383	0.19 259	0.61 498	0.61 508	0.37 401	0.45 415	0.35 362	0.29 393	0.37 327	0.26 342	0.14 461	0.11 293	0.12 418	0.11 386	0.14 436	0.18 373

RALCasStereoNet	0.22 222	0.22 384	0.48 209	0.23 245	0.23 460	0.22 205	0.18 215	0.32 166	0.27 176	0.22 169	0.30 237	0.22 198	0.15 169	0.29 241	0.20 247	0.08 188	0.22 480	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.25 464

RALAANet	0.21 200	0.24 411	0.53 301	0.23 245	0.14 206	0.22 205	0.13 48	0.38 239	0.30 223	0.29 254	0.26 195	0.25 242	0.15 169	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.07 20

ADLNet	0.30 403	0.19 344	0.59 364	0.23 245	0.19 391	0.34 405	0.23 383	0.56 447	0.44 394	0.43 466	0.41 369	0.43 426	0.28 373	0.56 404	0.36 424	0.11 373	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.15 332

DMCA	0.24 284	0.18 331	0.51 269	0.23 245	0.14 206	0.27 287	0.20 295	0.45 331	0.40 348	0.32 319	0.33 278	0.33 340	0.25 324	0.27 196	0.30 378	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.08 210	0.11 358	0.12 257

BEATNet_4x	0.25 309	0.25 426	0.66 401	0.23 245	0.10 49	0.29 329	0.14 71	0.49 370	0.34 270	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.26 342	0.34 304	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.13 286

SuperB	0.50 512	0.37 500	2.16 577	0.23 245	0.15 268	0.41 457	0.32 486	0.50 378	0.83 545	0.44 472	0.51 452	0.33 340	0.45 494	0.69 468	1.07 551	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.95 585	0.18 373

RASNet	0.30 403	0.19 344	0.59 364	0.23 245	0.19 391	0.33 390	0.20 295	0.50 378	0.41 358	0.31 294	0.44 401	0.47 457	0.38 462	0.79 504	0.40 438	0.09 267	0.07 122	0.07 87	0.09 296	0.08 166	0.10 167

CFNet	0.29 390	0.29 456	0.57 342	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.15 96	0.53 405	0.46 416	0.31 294	0.40 358	0.38 379	0.27 350	0.76 496	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

AANet_RVC	0.33 427	0.31 466	0.69 411	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.49 370	0.55 487	0.39 428	0.60 496	0.43 426	0.30 400	0.88 523	0.54 489	0.11 373	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.10 306	0.12 257

zero-FE	0.21 200	0.08 6	1.10 520	0.24 292	0.27 499	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.20 64	0.12 31	0.11 20	0.13 78	0.11 74	0.22 110	0.19 225	0.09 267	0.23 490	0.07 87	0.08 210	0.19 497	0.27 480

MM-Stereo_test1	0.20 166	0.13 168	0.45 174	0.24 292	0.12 117	0.20 148	0.21 321	0.36 213	0.32 243	0.23 177	0.22 159	0.15 118	0.14 151	0.28 219	0.16 142	0.07 68	0.24 503	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.21 418

FACV-RUCA	0.22 222	0.15 245	0.38 123	0.24 292	0.23 460	0.26 280	0.19 259	0.41 287	0.35 281	0.26 208	0.32 258	0.22 198	0.25 324	0.24 144	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.15 486	0.08 210	0.16 457	0.14 315

GIP-stereo	0.16 86	0.12 133	0.25 39	0.24 292	0.22 447	0.15 28	0.14 71	0.32 166	0.21 87	0.11 17	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.20 72	0.13 39	0.07 68	0.13 337	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.32 506

PAM_32	0.26 332	0.10 48	0.63 386	0.24 292	0.19 391	0.51 505	0.26 432	0.43 301	0.30 223	0.32 319	0.28 215	0.60 512	0.28 373	0.29 241	0.20 247	0.08 188	0.14 356	0.08 168	0.10 352	0.07 106	0.15 332

ITSA-stereo	0.26 332	0.16 278	0.39 130	0.24 292	0.11 80	0.28 305	0.18 215	0.58 469	0.59 503	0.32 319	0.32 258	0.33 340	0.28 373	0.51 376	0.34 413	0.11 373	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.15 332

MyStereo8	0.25 309	0.20 357	0.69 411	0.24 292	0.17 336	0.31 366	0.16 127	0.50 378	0.32 243	0.29 254	0.38 331	0.25 242	0.19 255	0.33 289	0.29 375	0.08 188	0.20 464	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.16 348

SDNR	0.47 506	0.29 456	0.92 490	0.24 292	0.37 539	1.27 574	0.17 162	0.54 420	0.58 496	0.44 472	0.85 542	0.55 492	0.28 373	1.19 561	0.52 481	0.23 528	0.24 503	0.17 503	0.13 461	0.19 497	0.26 476

coex-ft	3.48 594	0.81 566	48.53 622	0.24 292	0.19 391	0.53 514	0.47 542	0.49 370	2.36 590	7.18 604	1.20 562	0.96 558	2.53 594	0.75 490	2.14 588	0.13 435	0.15 387	0.14 469	0.12 429	0.22 516	0.47 547

Selective-RAFT	0.19 138	0.14 212	0.37 121	0.24 292	0.11 80	0.30 343	0.15 96	0.35 201	0.34 270	0.17 111	0.17 101	0.22 198	0.18 233	0.29 241	0.18 196	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.08 63

DisPM	0.20 166	0.11 82	0.52 290	0.24 292	0.13 167	0.18 96	0.19 259	0.30 143	0.31 233	0.33 332	0.34 289	0.23 212	0.16 188	0.34 304	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.12 257

test_4	0.19 138	0.16 278	0.39 130	0.24 292	0.13 167	0.19 114	0.21 321	0.27 100	0.24 123	0.24 185	0.47 436	0.22 198	0.13 134	0.27 196	0.18 196	0.06 27	0.06 49	0.09 253	0.09 296	0.07 106	0.06 7

CIPLG	0.23 255	0.28 452	0.75 434	0.24 292	0.16 306	0.25 263	0.20 295	0.38 239	0.33 259	0.32 319	0.34 289	0.23 212	0.15 169	0.27 196	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

DAS	0.28 370	0.13 168	0.49 229	0.24 292	0.18 364	0.30 343	0.24 407	0.48 360	0.48 437	0.42 455	0.45 415	0.34 348	0.31 417	0.76 496	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.10 306	0.11 206

SepStereo	0.27 360	0.13 168	0.49 229	0.24 292	0.18 364	0.30 343	0.24 407	0.48 360	0.48 437	0.42 455	0.45 415	0.34 348	0.31 417	0.64 449	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.10 306	0.11 206

IPLGR_C	0.23 255	0.29 456	0.81 454	0.24 292	0.16 306	0.24 246	0.20 295	0.38 239	0.33 259	0.32 319	0.33 278	0.23 212	0.15 169	0.26 182	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

ACRE	0.23 255	0.27 444	0.83 464	0.24 292	0.15 268	0.24 246	0.20 295	0.38 239	0.32 243	0.32 319	0.33 278	0.23 212	0.15 169	0.26 182	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

GwcNet-ADL	0.23 255	0.15 245	0.58 357	0.24 292	0.13 167	0.23 224	0.24 407	0.51 388	0.41 358	0.28 230	0.29 223	0.30 312	0.20 260	0.27 196	0.28 361	0.09 267	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.11 206

TransformOpticalFlow	0.24 284	0.14 212	0.57 342	0.24 292	0.11 80	0.21 176	0.19 259	0.43 301	0.34 270	0.30 277	0.43 391	0.36 367	0.31 417	0.61 430	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.08 63

PSM-AAD	0.26 332	0.11 82	0.43 163	0.24 292	0.12 117	0.27 287	0.37 510	0.36 213	0.30 223	0.36 384	0.39 349	0.28 279	0.77 551	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.21 418

FTStereo	0.28 370	0.11 82	0.56 332	0.24 292	0.13 167	0.21 176	0.52 551	0.36 213	0.28 188	0.38 410	0.94 550	0.30 312	0.56 526	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.19 389

Prome-Stereo	0.22 222	0.10 48	0.43 163	0.24 292	0.13 167	0.23 224	0.23 383	0.37 228	0.27 176	0.33 332	0.58 488	0.24 230	0.28 373	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.20 407

sAnonymous2	0.21 200	0.24 411	0.79 449	0.24 292	0.17 336	0.22 205	0.20 295	0.36 213	0.29 207	0.17 111	0.19 122	0.17 142	0.16 188	0.18 37	0.15 116	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.23 521	0.18 373

CroCo_RVC	0.21 200	0.24 411	0.79 449	0.24 292	0.17 336	0.22 205	0.20 295	0.36 213	0.29 207	0.17 111	0.19 122	0.17 142	0.16 188	0.18 37	0.15 116	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.23 521	0.18 373

MMNet	0.28 370	0.19 344	0.54 313	0.24 292	0.17 336	0.47 489	0.22 355	0.47 349	0.53 474	0.40 437	0.43 391	0.36 367	0.34 440	0.40 335	0.35 420	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.09 107

delet	0.29 390	0.18 331	0.58 357	0.24 292	0.19 391	0.41 457	0.30 472	0.52 395	0.51 462	0.35 371	0.42 377	0.37 373	0.31 417	0.49 366	0.36 424	0.10 334	0.09 225	0.11 383	0.12 429	0.09 244	0.09 107

UNet	0.28 370	0.16 278	0.70 417	0.24 292	0.20 415	0.44 472	0.21 321	0.52 395	0.42 370	0.36 384	0.40 358	0.43 426	0.33 438	0.41 338	0.32 397	0.09 267	0.07 122	0.10 326	0.09 296	0.10 306	0.09 107

psmorigin	0.52 519	0.29 456	3.10 587	0.24 292	0.19 391	0.39 446	0.24 407	0.52 395	0.45 405	0.66 537	0.68 519	0.70 544	0.52 517	0.86 520	0.49 476	0.15 475	0.17 425	0.13 444	0.14 479	0.16 457	0.23 440

acv_ft	0.26 332	0.18 331	0.56 332	0.24 292	0.19 391	0.34 405	0.21 321	0.47 349	0.45 405	0.39 428	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.36 424	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.09 107

HGLStereo	0.29 390	0.19 344	0.60 371	0.24 292	0.21 432	0.33 390	0.23 383	0.52 395	0.44 394	0.36 384	0.49 446	0.41 406	0.35 447	0.46 359	0.34 413	0.11 373	0.11 293	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.12 257

FADNet_RVC	0.31 414	0.35 490	0.98 503	0.24 292	0.16 306	0.30 343	0.17 162	0.52 395	0.39 338	0.30 277	0.38 331	0.30 312	0.29 393	0.54 393	0.33 406	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.16 500	0.21 512	0.24 453

FADNet	0.34 437	0.43 521	0.88 484	0.24 292	0.22 447	0.37 435	0.19 259	0.56 447	0.49 450	0.32 319	0.36 312	0.43 426	0.32 430	0.65 453	0.30 378	0.17 499	0.16 400	0.14 469	0.16 500	0.25 527	0.21 418

NVstereo2D	0.32 420	0.18 331	0.63 386	0.24 292	0.23 460	0.43 466	0.28 457	0.60 490	0.58 496	0.28 230	0.39 349	0.42 419	0.30 400	0.71 477	0.30 378	0.13 435	0.09 225	0.13 444	0.10 352	0.20 505	0.18 373

PS-NSSS	0.33 427	0.36 496	0.61 377	0.24 292	0.18 364	0.33 390	0.24 407	0.59 478	0.42 370	0.38 410	0.52 459	0.36 367	0.31 417	0.80 507	0.32 397	0.18 510	0.14 356	0.21 525	0.15 490	0.17 472	0.14 315

iResNetv2_ROB	0.29 390	0.37 500	0.92 490	0.24 292	0.13 167	0.30 343	0.19 259	0.55 438	0.51 462	0.39 428	0.46 427	0.39 393	0.27 350	0.36 317	0.30 378	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.13 413	0.11 206

SGM-Forest	0.42 486	0.44 524	0.92 490	0.24 292	0.16 306	0.45 480	0.40 525	0.58 469	0.50 456	0.54 519	0.63 508	0.52 482	0.51 515	0.91 530	0.66 512	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.15 490	0.15 448	0.21 418
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.36 447	0.25 426	0.61 377	0.24 292	0.14 206	0.42 462	0.33 492	0.56 447	0.52 473	0.54 519	0.52 459	0.51 475	0.58 529	0.63 444	0.43 450	0.15 475	0.16 400	0.18 511	0.16 500	0.13 413	0.19 389
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.50 512	0.57 546	1.82 570	0.25 329	0.19 391	0.45 480	0.29 463	0.59 478	0.84 548	0.67 538	0.97 551	0.49 467	0.41 479	0.93 537	0.73 519	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.11 386	0.13 413	0.17 368

MM-Stereo_test3	0.19 138	0.15 245	0.39 130	0.25 329	0.15 268	0.19 114	0.22 355	0.42 292	0.40 348	0.17 111	0.24 179	0.17 142	0.12 104	0.22 110	0.16 142	0.08 188	0.21 469	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.11 206

MM-Stereo_test2	0.19 138	0.11 82	0.47 194	0.25 329	0.11 80	0.21 176	0.20 295	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.17 101	0.13 78	0.11 74	0.21 87	0.14 79	0.06 27	0.26 515	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.41 536

PAM	0.26 332	0.11 82	0.63 386	0.25 329	0.18 364	0.53 514	0.29 463	0.44 322	0.28 188	0.36 384	0.27 208	0.59 506	0.26 342	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.12 316	0.07 87	0.10 352	0.07 106	0.13 286

DDVS	0.26 332	0.16 278	0.45 174	0.25 329	0.17 336	0.34 405	0.21 321	0.43 301	0.31 233	0.34 352	0.41 369	0.47 457	0.21 270	0.52 384	0.29 375	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.09 296	0.13 413	0.16 348

rvit_0105_3	0.24 284	0.21 365	0.57 342	0.25 329	0.15 268	0.24 246	0.28 457	0.40 269	0.43 381	0.25 198	0.26 195	0.29 292	0.22 277	0.29 241	0.21 271	0.15 475	0.13 337	0.14 469	0.15 490	0.10 306	0.10 167

GCAP-BAT	0.20 166	0.12 133	0.48 209	0.25 329	0.17 336	0.24 246	0.16 127	0.32 166	0.21 87	0.28 230	0.30 237	0.26 261	0.12 104	0.28 219	0.19 225	0.07 68	0.25 508	0.07 87	0.08 210	0.06 46	0.19 389

rvit_stereo_ft	0.18 111	0.19 344	0.43 163	0.25 329	0.14 206	0.17 71	0.21 321	0.30 143	0.28 188	0.17 111	0.19 122	0.20 177	0.17 205	0.22 110	0.18 196	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.08 63

AE-Stereo	0.21 200	0.12 133	0.50 251	0.25 329	0.15 268	0.24 246	0.18 215	0.40 269	0.34 270	0.19 134	0.26 195	0.21 191	0.13 134	0.22 110	0.16 142	0.07 68	0.26 515	0.09 253	0.10 352	0.07 106	0.31 501

fast-acv-ft	0.33 427	0.26 436	0.88 484	0.25 329	0.18 364	0.49 502	0.27 441	0.44 322	0.50 456	0.40 437	0.55 475	0.49 467	0.36 452	0.39 333	0.41 442	0.11 373	0.11 293	0.11 383	0.12 429	0.13 413	0.11 206

BUS	0.24 284	0.13 168	0.36 115	0.25 329	0.14 206	0.44 472	0.17 162	0.59 478	0.36 297	0.34 352	0.35 297	0.31 322	0.22 277	0.27 196	0.22 289	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

RAFT+CT+SA	0.23 255	0.24 411	0.48 209	0.25 329	0.18 364	0.23 224	0.29 463	0.42 292	0.38 322	0.24 185	0.39 349	0.20 177	0.17 205	0.34 304	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.12 429	0.09 244	0.13 286

BSDual-CNN	0.24 284	0.13 168	0.36 115	0.25 329	0.14 206	0.35 420	0.22 355	0.59 478	0.36 297	0.34 352	0.35 297	0.38 379	0.25 324	0.27 196	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

hknet	0.26 332	0.15 245	0.49 229	0.25 329	0.16 306	0.35 420	0.22 355	0.59 478	0.40 348	0.34 352	0.35 297	0.43 426	0.28 373	0.38 330	0.26 342	0.09 267	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

UDGNet	0.24 284	0.37 500	0.53 301	0.25 329	0.14 206	0.24 246	0.18 215	0.32 166	0.44 394	0.29 254	0.28 215	0.24 230	0.20 260	0.30 256	0.21 271	0.16 485	0.07 122	0.21 525	0.11 386	0.16 457	0.11 206

NF-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.52 384	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

OCTAStereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

PSM-softLoss	0.22 222	0.11 82	0.53 301	0.25 329	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.39 260	0.29 207	0.29 254	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.53 387	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.12 257

KMStereo	0.22 222	0.11 82	0.53 301	0.25 329	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.39 260	0.29 207	0.29 254	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.53 387	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.12 257

ASMatch	0.23 255	0.11 82	0.55 322	0.25 329	0.14 206	0.19 114	0.16 127	0.32 166	0.30 223	0.28 230	0.68 519	0.28 279	0.26 342	0.50 370	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.11 206

SST-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.14 206	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.26 159	0.34 352	0.33 278	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.18 196	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.07 20

RAFT_R40	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.13 167	0.18 96	0.18 215	0.32 166	0.31 233	0.33 332	0.33 278	0.30 312	0.23 289	0.55 398	0.19 225	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.07 20

PFNet	0.24 284	0.11 82	0.63 386	0.25 329	0.14 206	0.22 205	0.19 259	0.40 269	0.35 281	0.36 384	0.32 258	0.27 266	0.20 260	0.63 444	0.23 308	0.09 267	0.05 5	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.08 63

RE-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

TVStereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

CroCo-Stereo	0.15 65	0.16 278	0.34 103	0.25 329	0.12 117	0.11 3	0.18 215	0.35 201	0.24 123	0.13 42	0.13 44	0.18 155	0.12 104	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.06 7
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
rafts_anoy	0.21 200	0.22 384	0.49 229	0.25 329	0.24 477	0.19 114	0.17 162	0.34 192	0.32 243	0.24 185	0.25 187	0.20 177	0.16 188	0.25 162	0.21 271	0.08 188	0.19 450	0.11 383	0.12 429	0.09 244	0.09 107

TestStereo	0.22 222	0.24 411	0.48 209	0.25 329	0.11 80	0.22 205	0.22 355	0.32 166	0.31 233	0.24 185	0.34 289	0.23 212	0.19 255	0.62 441	0.19 225	0.08 188	0.07 122	0.10 326	0.07 132	0.11 358	0.07 20

RAFT + AFF	0.30 403	0.33 477	0.76 438	0.25 329	0.17 336	0.30 343	0.33 492	0.55 438	0.42 370	0.28 230	0.30 237	0.31 322	0.31 417	0.64 449	0.32 397	0.09 267	0.11 293	0.11 383	0.10 352	0.12 399	0.16 348

UPFNet	0.27 360	0.15 245	0.47 194	0.25 329	0.20 415	0.37 435	0.27 441	0.50 378	0.40 348	0.36 384	0.38 331	0.37 373	0.29 393	0.40 335	0.34 413	0.10 334	0.10 259	0.10 326	0.10 352	0.10 306	0.08 63

aanetorigin	0.40 476	0.33 477	1.14 525	0.25 329	0.19 391	0.30 343	0.37 510	0.34 192	0.47 429	0.95 560	0.82 538	0.52 482	0.56 526	0.50 370	0.52 481	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.10 352	0.16 457	0.19 389

EDNetEfficientorigin	7.48 600	0.57 546	139.59 624	0.25 329	0.17 336	0.44 472	0.30 472	0.48 360	1.04 565	1.29 575	1.02 555	0.82 550	0.87 561	0.76 496	1.02 547	0.10 334	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.22 516	0.25 464

GwcNet	0.37 454	0.29 456	1.12 522	0.25 329	0.24 477	0.48 496	0.27 441	0.58 469	0.60 506	0.39 428	0.54 470	0.51 475	0.34 440	0.60 424	0.46 465	0.13 435	0.12 316	0.12 418	0.11 386	0.13 413	0.15 332

ac_64	0.28 370	0.16 278	0.62 381	0.25 329	0.17 336	0.36 427	0.22 355	0.48 360	0.35 281	0.36 384	0.37 323	0.51 475	0.30 400	0.62 441	0.34 413	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

FADNet-RVC	0.34 437	0.43 521	0.97 501	0.25 329	0.20 415	0.33 390	0.20 295	0.51 388	0.42 370	0.34 352	0.40 358	0.41 406	0.29 393	0.65 453	0.36 424	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.15 490	0.19 497	0.20 407

STTStereo	0.30 403	0.24 411	0.83 464	0.25 329	0.17 336	0.30 343	0.24 407	0.49 370	0.39 338	0.39 428	0.41 369	0.44 432	0.28 373	0.41 338	0.30 378	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.16 500	0.12 399	0.12 257

AdaStereo	0.25 309	0.17 309	0.47 194	0.25 329	0.13 167	0.33 390	0.17 162	0.57 456	0.43 381	0.34 352	0.38 331	0.35 362	0.21 270	0.32 279	0.24 317	0.14 461	0.06 49	0.13 444	0.09 296	0.11 358	0.09 107
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	0.28 370	0.19 344	0.47 194	0.25 329	0.14 206	0.36 427	0.21 321	0.49 370	0.43 381	0.46 485	0.52 459	0.42 419	0.30 400	0.46 359	0.38 432	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.24 284	0.33 477	0.69 411	0.25 329	0.14 206	0.26 280	0.13 48	0.42 292	0.35 281	0.30 277	0.42 377	0.22 198	0.20 260	0.34 304	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

pmcnn	0.54 524	0.24 411	1.06 513	0.25 329	0.26 494	0.40 452	0.31 481	0.55 438	0.55 487	0.56 523	1.22 564	2.53 590	0.39 470	0.84 517	1.08 553	0.09 267	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.10 306	0.14 315

FE-Mocha	0.18 111	0.11 82	0.40 139	0.26 369	0.14 206	0.19 114	0.14 71	0.36 213	0.24 123	0.24 185	0.24 179	0.23 212	0.14 151	0.27 196	0.19 225	0.08 188	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

z-mn7	0.48 509	0.52 535	1.28 542	0.26 369	0.19 391	0.62 530	0.34 498	0.59 478	0.96 562	0.45 479	0.97 551	0.53 487	0.41 479	0.99 545	0.70 516	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.10 352	0.14 436	0.16 348

HART	0.20 166	0.14 212	0.42 157	0.26 369	0.24 477	0.17 71	0.16 127	0.32 166	0.25 148	0.15 84	0.26 195	0.17 142	0.09 21	0.24 144	0.14 79	0.06 27	0.36 558	0.07 87	0.05 22	0.08 166	0.27 480

SCV	0.18 111	0.15 245	0.37 121	0.26 369	0.20 415	0.16 52	0.16 127	0.35 201	0.23 111	0.14 62	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.31 269	0.12 11	0.08 188	0.19 450	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.26 476

UGAM	0.28 370	0.18 331	0.57 342	0.26 369	0.13 167	0.23 224	0.26 432	0.33 185	0.45 405	0.32 319	0.42 377	0.45 438	0.22 277	0.92 535	0.23 308	0.08 188	0.09 225	0.14 469	0.13 461	0.10 306	0.10 167

tt1	0.22 222	0.16 278	0.49 229	0.26 369	0.15 268	0.31 366	0.19 259	0.38 239	0.46 416	0.21 151	0.19 122	0.13 78	0.16 188	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.37 528

testlalala_base	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.26 369	0.16 306	0.25 263	0.17 162	0.37 228	0.19 53	0.20 144	0.26 195	0.17 142	0.14 151	0.19 51	0.18 196	0.42 564	0.23 490	0.07 87	0.06 63	0.50 558	0.14 315

RAFT-Test	0.19 138	0.11 82	0.41 148	0.26 369	0.21 432	0.26 280	0.17 162	0.37 228	0.26 159	0.24 185	0.29 223	0.32 333	0.14 151	0.22 110	0.15 116	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.07 20

LL-Strereo	0.32 420	0.33 477	0.77 444	0.26 369	0.24 477	0.22 205	0.23 383	0.58 469	0.44 394	0.35 371	0.32 258	0.41 406	0.40 474	0.93 537	0.25 331	0.08 188	0.13 337	0.11 383	0.09 296	0.09 244	0.22 432

anonymousdsp2	0.23 255	0.11 82	0.42 157	0.26 369	0.24 477	0.25 263	0.17 162	0.43 301	0.37 312	0.30 277	0.23 170	0.24 230	0.15 169	0.32 279	0.17 168	0.07 68	0.28 524	0.07 87	0.05 22	0.08 166	0.44 543

CASS	0.22 222	0.16 278	0.40 139	0.26 369	0.12 117	0.29 329	0.19 259	0.40 269	0.32 243	0.34 352	0.35 297	0.25 242	0.25 324	0.26 182	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.11 383	0.09 296	0.11 358	0.12 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.24 284	0.15 245	0.45 174	0.26 369	0.26 494	0.23 224	0.21 321	0.37 228	0.29 207	0.23 177	0.81 537	0.23 212	0.16 188	0.24 144	0.18 196	0.07 68	0.14 356	0.07 87	0.08 210	0.07 106	0.25 464

Wz-Net-TNSev	0.55 525	0.72 560	1.90 572	0.26 369	0.21 432	0.64 535	0.45 536	0.66 526	0.71 532	0.52 509	0.55 475	0.71 545	0.63 544	1.04 550	0.94 538	0.16 485	0.15 387	0.13 444	0.15 490	0.21 512	0.24 453

CroCo-Stereo Lap2	0.16 86	0.18 331	0.39 130	0.26 369	0.18 364	0.11 3	0.19 259	0.30 143	0.22 97	0.13 42	0.16 89	0.15 118	0.11 74	0.17 26	0.15 116	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.07 20

Wz-Net-LNSev	0.36 447	0.35 490	1.06 513	0.26 369	0.21 432	0.47 489	0.33 492	0.56 447	0.58 496	0.45 479	0.54 470	0.50 472	0.37 457	0.40 335	0.42 446	0.12 413	0.11 293	0.10 326	0.09 296	0.14 436	0.15 332

Wz-Net-MNSev	0.39 464	0.35 490	0.99 505	0.26 369	0.21 432	0.59 527	0.39 521	0.58 469	0.61 508	0.49 498	0.56 480	0.53 487	0.37 457	0.61 430	0.47 468	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.11 386	0.15 448	0.15 332

RAFT_CTSACE	0.23 255	0.21 365	0.57 342	0.26 369	0.15 268	0.22 205	0.23 383	0.34 192	0.30 223	0.34 352	0.51 452	0.31 322	0.17 205	0.33 289	0.15 116	0.06 27	0.09 225	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.07 20

CRFU-Net	0.29 390	0.14 212	0.48 209	0.26 369	0.15 268	0.46 483	0.22 355	0.52 395	0.32 243	0.44 472	0.42 377	0.48 461	0.47 503	0.44 351	0.31 388	0.12 413	0.10 259	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.11 206

AASNet	0.29 390	0.27 444	0.67 404	0.26 369	0.18 364	0.34 405	0.21 321	0.64 515	0.49 450	0.36 384	0.41 369	0.32 333	0.26 342	0.33 289	0.39 436	0.12 413	0.09 225	0.10 326	0.08 210	0.14 436	0.12 257

SACVNet	0.32 420	0.25 426	0.59 364	0.26 369	0.19 391	0.35 420	0.25 421	0.54 420	0.41 358	0.43 466	0.45 415	0.46 447	0.34 440	0.71 477	0.30 378	0.14 461	0.10 259	0.12 418	0.12 429	0.16 457	0.20 407

test_3	0.20 166	0.12 133	0.49 229	0.26 369	0.14 206	0.22 205	0.25 421	0.34 192	0.33 259	0.25 198	0.18 112	0.23 212	0.13 134	0.25 162	0.20 247	0.06 27	0.14 356	0.09 253	0.10 352	0.07 106	0.10 167

LCNet	0.22 222	0.12 133	0.42 157	0.26 369	0.12 117	0.23 224	0.19 259	0.36 213	0.28 188	0.28 230	0.35 297	0.26 261	0.30 400	0.35 311	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.10 352	0.13 413	0.22 432

AAGNet	0.34 437	0.12 133	0.53 301	0.26 369	0.16 306	0.20 148	0.19 259	0.31 159	0.29 207	0.35 371	0.35 297	0.27 266	0.30 400	0.44 351	2.56 593	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.07 132	0.09 244	0.07 20

IRAFT_RVC	0.23 255	0.15 245	0.54 313	0.26 369	0.12 117	0.19 114	0.23 383	0.41 287	0.39 338	0.31 294	0.30 237	0.29 292	0.24 311	0.55 398	0.23 308	0.08 188	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.08 63

ICVP	0.24 284	0.13 168	0.45 174	0.26 369	0.14 206	0.30 343	0.25 421	0.47 349	0.35 281	0.29 254	0.43 391	0.35 362	0.25 324	0.28 219	0.25 331	0.12 413	0.09 225	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.38 459	0.26 436	0.87 477	0.26 369	0.22 447	0.52 511	0.35 501	0.64 515	0.46 416	0.40 437	0.52 459	0.48 461	0.39 470	0.84 517	0.48 470	0.13 435	0.14 356	0.15 486	0.16 500	0.16 457	0.16 348

psm_up	0.30 403	0.21 365	0.58 357	0.26 369	0.18 364	0.32 383	0.27 441	0.57 456	0.45 405	0.38 410	0.41 369	0.45 438	0.40 474	0.59 419	0.32 397	0.11 373	0.12 316	0.13 444	0.12 429	0.11 358	0.11 206

EDNetEfficient	0.64 544	0.39 511	2.52 580	0.26 369	0.26 494	0.39 446	0.49 546	0.42 292	1.06 567	1.38 578	0.86 543	0.61 515	0.97 566	0.66 459	1.62 579	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.12 429	0.20 505	0.19 389

FAT-Stereo	0.36 447	0.19 344	0.75 434	0.26 369	0.18 364	0.34 405	0.30 472	0.62 506	0.61 508	0.47 491	0.61 504	0.59 506	0.50 513	0.61 430	0.36 424	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.20 407

ADCRef	0.41 482	0.33 477	1.05 511	0.26 369	0.21 432	0.49 502	0.27 441	0.54 420	0.51 462	0.51 506	0.59 492	0.35 362	0.47 503	0.54 393	1.35 569	0.09 267	0.08 184	0.12 418	0.12 429	0.12 399	0.13 286

ADCP+	0.48 509	0.36 496	1.47 555	0.26 369	0.22 447	0.57 521	0.40 525	0.56 447	0.54 479	0.46 485	0.52 459	0.46 447	0.53 522	0.59 419	1.93 584	0.10 334	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.15 332

RYNet	0.38 459	0.23 400	0.65 396	0.26 369	0.28 501	0.62 530	0.33 492	0.61 498	0.62 512	0.42 455	0.39 349	0.58 504	0.40 474	0.89 525	0.57 496	0.11 373	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.19 497	0.22 432

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 390	0.24 411	0.81 454	0.26 369	0.18 364	0.30 343	0.22 355	0.52 395	0.41 358	0.38 410	0.42 377	0.42 419	0.28 373	0.46 359	0.31 388	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.11 386	0.10 306	0.12 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.25 309	0.22 384	0.62 381	0.26 369	0.11 80	0.31 366	0.23 383	0.46 338	0.45 405	0.34 352	0.43 391	0.27 266	0.23 289	0.36 317	0.37 430	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.10 167

DISCO	0.33 427	0.16 278	0.55 322	0.26 369	0.16 306	0.48 496	0.25 421	0.52 395	0.58 496	0.38 410	0.45 415	0.63 522	0.37 457	0.65 453	0.50 477	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.13 413	0.13 286

PWC_ROB	0.41 482	0.38 507	0.92 490	0.26 369	0.20 415	0.39 446	0.19 259	0.61 498	0.69 528	0.58 527	0.84 541	0.52 482	0.44 492	0.74 485	0.62 505	0.13 435	0.09 225	0.14 469	0.10 352	0.17 472	0.18 373

WCMA_ROB	0.55 525	0.27 444	0.76 438	0.26 369	0.22 447	0.62 530	0.36 508	0.57 456	0.58 496	0.97 562	1.40 570	1.28 568	0.94 565	0.80 507	0.80 527	0.20 522	0.17 425	0.16 494	0.16 500	0.19 497	0.29 494

SGM_RVC	0.57 531	0.22 384	0.60 371	0.26 369	0.16 306	0.97 563	0.46 539	0.76 551	0.90 555	1.03 567	0.92 549	1.16 563	0.93 564	1.21 562	0.72 518	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.16 457	0.24 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.45 495	0.40 514	1.40 552	0.27 407	0.22 447	0.58 523	0.33 492	0.65 521	0.83 545	0.59 528	0.63 508	0.53 487	0.39 470	0.66 459	0.81 529	0.12 413	0.11 293	0.13 444	0.12 429	0.16 457	0.17 368

ISRNet	0.28 370	0.15 245	0.54 313	0.27 407	0.19 391	0.24 246	0.15 96	0.47 349	0.45 405	0.40 437	0.49 446	0.42 419	0.27 350	0.33 289	0.30 378	0.20 522	0.12 316	0.17 503	0.16 500	0.16 457	0.21 418

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 23	0.15 245	0.21 17	0.27 407	0.09 13	0.15 28	0.13 48	0.23 50	0.21 87	0.12 31	0.11 20	0.10 31	0.13 134	0.22 110	0.13 39	0.07 68	0.05 5	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

rvit_105_1	0.28 370	0.24 411	0.65 396	0.27 407	0.19 391	0.31 366	0.35 501	0.46 338	0.53 474	0.31 294	0.32 258	0.32 333	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.16 485	0.14 356	0.15 486	0.17 511	0.11 358	0.11 206

rvit_stereo_0075_2	0.25 309	0.18 331	0.65 396	0.27 407	0.22 447	0.22 205	0.15 96	0.41 287	0.36 297	0.27 219	0.37 323	0.29 292	0.21 270	0.29 241	0.20 247	0.17 499	0.12 316	0.19 518	0.12 429	0.14 436	0.14 315

ACVNet-DCA	0.21 200	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.43 301	0.32 243	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.23 440

xx1	0.23 255	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.39 260	0.48 437	0.21 151	0.20 131	0.28 279	0.25 324	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.10 326	0.11 386	0.09 244	0.23 440

1test111	0.22 222	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.43 301	0.32 243	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.36 317	0.28 361	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.23 440

cc1	0.22 222	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.39 260	0.48 437	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.37 528

GMStereo_Zeroshot	0.25 309	0.22 384	0.51 269	0.27 407	0.14 206	0.28 305	0.15 96	0.40 269	0.36 297	0.37 401	0.43 391	0.40 397	0.17 205	0.35 311	0.21 271	0.12 413	0.07 122	0.13 444	0.07 132	0.17 472	0.10 167

StereoVision	0.23 255	0.23 400	0.55 322	0.27 407	0.17 336	0.23 224	0.22 355	0.40 269	0.32 243	0.21 151	0.51 452	0.22 198	0.16 188	0.29 241	0.19 225	0.11 373	0.12 316	0.13 444	0.13 461	0.10 306	0.08 63

TestStereo1	0.23 255	0.22 384	0.50 251	0.27 407	0.14 206	0.26 280	0.27 441	0.43 301	0.38 322	0.29 254	0.39 349	0.23 212	0.21 270	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

test_5	0.25 309	0.25 426	0.57 342	0.27 407	0.18 364	0.25 263	0.29 463	0.42 292	0.39 338	0.29 254	0.40 358	0.27 266	0.23 289	0.35 311	0.19 225	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.14 315

SA-5K	0.23 255	0.22 384	0.50 251	0.27 407	0.14 206	0.26 280	0.27 441	0.43 301	0.38 322	0.29 254	0.39 349	0.23 212	0.21 270	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

PSMNet-ADL	0.26 332	0.16 278	0.39 130	0.27 407	0.14 206	0.32 383	0.22 355	0.45 331	0.37 312	0.28 230	0.34 289	0.41 406	0.28 373	0.61 430	0.32 397	0.11 373	0.10 259	0.09 253	0.11 386	0.10 306	0.13 286

GrayStereo	0.26 332	0.10 48	0.45 174	0.27 407	0.14 206	0.23 224	0.46 539	0.36 213	0.33 259	0.40 437	0.47 436	0.30 312	0.78 552	0.29 241	0.17 168	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.15 332

cross-raft	0.18 111	0.12 133	0.40 139	0.27 407	0.16 306	0.20 148	0.24 407	0.34 192	0.24 123	0.23 177	0.28 215	0.29 292	0.15 169	0.19 51	0.16 142	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.07 20

RAFT	0.24 284	0.24 411	0.46 188	0.27 407	0.15 268	0.26 280	0.26 432	0.37 228	0.31 233	0.34 352	0.34 289	0.41 406	0.22 277	0.30 256	0.18 196	0.08 188	0.15 387	0.11 383	0.10 352	0.11 358	0.13 286

GEStereo_RVC	0.29 390	0.24 411	0.60 371	0.27 407	0.16 306	0.33 390	0.25 421	0.58 469	0.56 492	0.35 371	0.38 331	0.34 348	0.25 324	0.51 376	0.29 375	0.12 413	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.11 358	0.13 286

Anonymous3	0.24 284	0.19 344	0.76 438	0.27 407	0.18 364	0.41 457	0.24 407	0.45 331	0.36 297	0.23 177	0.27 208	0.20 177	0.18 233	0.28 219	0.19 225	0.12 413	0.11 293	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.13 286

sCroCo_RVC	0.19 138	0.15 245	0.60 371	0.27 407	0.18 364	0.23 224	0.16 127	0.28 106	0.24 123	0.14 62	0.22 159	0.17 142	0.14 151	0.22 110	0.16 142	0.11 373	0.11 293	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.10 167

FADNet-RVC-Resample	0.31 414	0.32 473	1.16 528	0.27 407	0.17 336	0.33 390	0.21 321	0.49 370	0.40 348	0.36 384	0.38 331	0.34 348	0.27 350	0.54 393	0.27 353	0.10 334	0.10 259	0.14 469	0.13 461	0.13 413	0.18 373

edge stereo	0.40 476	0.22 384	0.87 477	0.27 407	0.22 447	0.38 441	0.26 432	0.59 478	0.56 492	0.53 515	0.60 496	0.71 545	0.50 513	0.78 500	0.43 450	0.16 485	0.15 387	0.19 518	0.14 479	0.17 472	0.19 389

ADCMid	0.53 522	0.45 525	1.46 554	0.27 407	0.22 447	0.51 505	0.38 518	0.61 498	0.58 496	0.75 545	0.67 517	0.62 518	0.66 547	0.66 459	1.75 580	0.13 435	0.12 316	0.17 503	0.17 511	0.20 505	0.21 418

ADCPNet	0.51 516	0.36 496	1.82 570	0.27 407	0.23 460	0.71 540	0.39 521	0.56 447	0.54 479	0.52 509	0.60 496	0.66 533	0.57 528	0.64 449	1.23 559	0.15 475	0.18 437	0.14 469	0.23 537	0.19 497	0.22 432

CVANet_RVC	0.34 437	0.25 426	0.77 444	0.27 407	0.17 336	0.34 405	0.28 457	0.55 438	0.50 456	0.43 466	0.46 427	0.44 432	0.31 417	0.90 528	0.27 353	0.15 475	0.10 259	0.14 469	0.14 479	0.15 448	0.15 332

SANet	0.58 533	0.41 517	1.38 549	0.27 407	0.16 306	0.72 541	0.48 543	0.71 541	1.34 579	0.69 541	0.97 551	0.94 555	0.78 552	0.97 544	0.93 536	0.14 461	0.12 316	0.12 418	0.12 429	0.18 488	0.20 407

NOSS_ROB	0.33 427	0.24 411	0.49 229	0.27 407	0.16 306	0.34 405	0.19 259	0.55 438	0.50 456	0.34 352	0.37 323	0.42 419	0.30 400	0.93 537	0.25 331	0.19 519	0.20 464	0.24 534	0.22 533	0.17 472	0.25 464

NLCSM	0.39 464	0.36 496	0.71 424	0.28 435	0.32 526	0.43 466	0.33 492	0.76 551	0.43 381	0.41 449	0.46 427	0.58 504	0.38 462	0.94 540	0.57 496	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.17 511	0.15 448	0.18 373

DA	0.21 200	0.11 82	0.33 99	0.28 435	0.23 460	0.30 343	0.16 127	0.29 125	0.27 176	0.15 84	0.22 159	0.17 142	0.15 169	0.26 182	0.15 116	0.07 68	0.28 524	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.56 558

GGEV	0.21 200	0.11 82	0.33 99	0.28 435	0.23 460	0.30 343	0.16 127	0.29 125	0.27 176	0.15 84	0.22 159	0.17 142	0.15 169	0.26 182	0.15 116	0.07 68	0.28 524	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.56 558

w-ln-seven-2	0.40 476	0.37 500	1.34 546	0.28 435	0.18 364	0.38 441	0.29 463	0.53 405	0.59 503	0.47 491	0.56 480	0.46 447	0.42 485	0.70 471	0.64 509	0.10 334	0.10 259	0.12 418	0.11 386	0.14 436	0.16 348

YMNet	0.33 427	0.26 436	0.64 391	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 498	0.56 480	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

YMNet_1	0.33 427	0.26 436	0.64 391	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 498	0.56 480	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

anonymousdsp	0.20 166	0.13 168	0.49 229	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 515	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 550

MC-Stereo	0.18 111	0.10 48	0.36 115	0.28 435	0.14 206	0.18 96	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.21 151	0.24 179	0.16 127	0.13 134	0.25 162	0.14 79	0.07 68	0.17 425	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.30 497

IGEV-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.49 229	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 515	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 550
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ccnet	0.43 490	0.34 486	0.62 381	0.28 435	0.33 528	0.60 528	0.34 498	0.68 533	0.47 429	0.54 519	0.66 515	0.56 497	0.46 501	0.73 481	0.66 512	0.26 540	0.19 450	0.24 534	0.22 533	0.27 537	0.25 464

DMCA-RVC	0.30 403	0.27 444	0.93 494	0.28 435	0.17 336	0.30 343	0.21 321	0.43 301	0.36 297	0.40 437	0.38 331	0.39 393	0.36 452	0.44 351	0.34 413	0.13 435	0.10 259	0.16 494	0.12 429	0.13 413	0.11 206

S-Stereo	0.39 464	0.20 357	1.04 510	0.28 435	0.22 447	0.39 446	0.31 481	0.58 469	0.69 528	0.40 437	0.59 492	0.48 461	0.41 479	0.75 490	0.42 446	0.12 413	0.15 387	0.13 444	0.13 461	0.16 457	0.25 464

stereogan	0.39 464	0.20 357	0.78 448	0.28 435	0.22 447	0.65 536	0.26 432	0.62 506	0.65 517	0.45 479	0.60 496	0.67 537	0.45 494	0.69 468	0.37 430	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.12 429	0.20 505	0.19 389

ADCL	0.50 512	0.30 462	1.15 526	0.28 435	0.19 391	0.77 547	0.64 561	0.57 456	0.73 537	0.57 526	0.73 528	0.55 492	0.60 533	0.66 459	1.53 575	0.11 373	0.10 259	0.13 444	0.13 461	0.15 448	0.16 348

DPSNet	0.51 516	0.26 436	1.16 528	0.28 435	0.21 432	0.76 544	0.56 556	0.89 568	0.82 544	0.49 498	0.51 452	0.64 527	0.81 556	0.89 525	0.85 532	0.17 499	0.16 400	0.13 444	0.13 461	0.26 531	0.27 480

DRN-Test	0.35 444	0.20 357	0.75 434	0.28 435	0.19 391	0.46 483	0.29 463	0.68 533	0.54 479	0.49 498	0.47 436	0.44 432	0.35 447	0.63 444	0.44 457	0.13 435	0.09 225	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.13 286

StereoDRNet	0.34 437	0.28 452	0.70 417	0.28 435	0.21 432	0.43 466	0.30 472	0.63 510	0.51 462	0.47 491	0.40 358	0.48 461	0.31 417	0.58 411	0.44 457	0.12 413	0.10 259	0.12 418	0.11 386	0.13 413	0.13 286

DLCB_ROB	0.30 403	0.20 357	0.45 174	0.28 435	0.17 336	0.37 435	0.25 421	0.50 378	0.45 405	0.46 485	0.47 436	0.51 475	0.34 440	0.56 404	0.38 432	0.10 334	0.10 259	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206

XPNet_ROB	0.35 444	0.26 436	0.58 357	0.28 435	0.19 391	0.37 435	0.31 481	0.57 456	0.51 462	0.52 509	0.54 470	0.57 499	0.38 462	0.65 453	0.48 470	0.17 499	0.12 316	0.13 444	0.12 429	0.16 457	0.17 368

TCMNet	0.34 437	0.28 452	0.81 454	0.29 454	0.30 516	0.40 452	0.28 457	0.53 405	0.49 450	0.38 410	0.46 427	0.40 397	0.30 400	0.61 430	0.42 446	0.14 461	0.13 337	0.15 486	0.14 479	0.18 488	0.19 389

FoundationStereo	0.13 23	0.08 6	0.18 3	0.29 454	0.30 516	0.12 8	0.13 48	0.12 1	0.18 40	0.09 2	0.08 6	0.10 31	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 68	0.31 544	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

AIO-test2	0.22 222	0.27 444	0.54 313	0.29 454	0.16 306	0.22 205	0.16 127	0.44 322	0.43 381	0.17 111	0.29 223	0.16 127	0.11 74	0.27 196	0.14 79	0.19 519	0.07 122	0.10 326	0.11 386	0.08 166	0.09 107

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 370	0.17 309	0.96 499	0.29 454	0.31 523	0.29 329	0.21 321	0.53 405	0.28 188	0.27 219	0.55 475	0.41 406	0.18 233	0.30 256	0.22 289	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.13 461	0.12 399	0.20 407

RSM	0.14 50	0.11 82	0.25 39	0.29 454	0.16 306	0.16 52	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.13 42	0.13 44	0.15 118	0.09 21	0.22 110	0.13 39	0.06 27	0.06 49	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

EGLCR-Stereo	0.19 138	0.09 24	0.34 103	0.29 454	0.17 336	0.28 305	0.16 127	0.30 143	0.23 111	0.22 169	0.11 20	0.16 127	0.09 21	0.28 219	0.15 116	0.07 68	0.25 508	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.37 528

anonymousa	0.26 332	0.13 168	0.56 332	0.29 454	0.30 516	0.31 366	0.20 295	0.38 239	0.36 297	0.33 332	0.51 452	0.41 406	0.27 350	0.25 162	0.24 317	0.08 188	0.18 437	0.09 253	0.18 517	0.08 166	0.17 368

IIG-Stereo	0.24 284	0.16 278	0.47 194	0.29 454	0.12 117	0.23 224	0.14 71	0.40 269	0.33 259	0.35 371	0.37 323	0.33 340	0.22 277	0.70 471	0.26 342	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.07 20

Pruner-Stereo	0.20 166	0.12 133	0.49 229	0.29 454	0.12 117	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.31 233	0.33 332	0.32 258	0.25 242	0.15 169	0.25 162	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

LMCR-Stereo	0.28 370	0.22 384	0.56 332	0.29 454	0.14 206	0.37 435	0.23 383	0.57 456	0.36 297	0.40 437	0.40 358	0.29 292	0.30 400	0.41 338	0.38 432	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.13 413	0.10 167

AnyNet_C32	0.55 525	0.51 534	1.34 546	0.29 454	0.28 501	0.61 529	0.62 560	0.57 456	0.62 512	0.63 532	0.68 519	0.54 491	0.55 524	0.82 512	1.81 581	0.15 475	0.15 387	0.15 486	0.18 517	0.21 512	0.25 464

zh-sn7	0.52 519	0.64 555	1.77 567	0.30 465	0.20 415	0.47 489	0.40 525	0.60 490	0.65 517	0.53 515	0.82 538	0.52 482	0.59 531	1.10 554	0.96 540	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.13 461	0.17 472	0.20 407

SCV_C0	0.19 138	0.14 212	0.40 139	0.30 465	0.20 415	0.15 28	0.16 127	0.35 201	0.26 159	0.17 111	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.31 269	0.14 79	0.07 68	0.22 480	0.06 31	0.06 63	0.09 244	0.25 464

StereoAnything_RVC	0.22 222	0.47 527	0.67 404	0.30 465	0.31 523	0.11 3	0.11 17	0.18 10	0.15 18	0.09 2	0.11 20	0.09 18	0.09 21	0.27 196	0.12 11	0.09 267	0.39 560	0.06 31	0.04 1	0.24 525	0.49 552

AIO-Stereo	0.16 86	0.12 133	0.29 65	0.30 465	0.20 415	0.16 52	0.14 71	0.28 106	0.22 97	0.14 62	0.15 81	0.13 78	0.08 8	0.20 72	0.15 116	0.06 27	0.16 400	0.07 87	0.08 210	0.06 46	0.24 453

MoCha-V2	0.18 111	0.12 133	0.40 139	0.30 465	0.24 477	0.16 52	0.15 96	0.28 106	0.19 53	0.16 98	0.16 89	0.13 78	0.13 134	0.30 256	0.13 39	0.06 27	0.28 524	0.06 31	0.06 63	0.06 46	0.25 464

IGEV++	0.19 138	0.13 168	0.38 123	0.30 465	0.19 391	0.15 28	0.15 96	0.32 166	0.18 40	0.13 42	0.16 89	0.12 67	0.11 74	0.24 144	0.15 116	0.07 68	0.32 549	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.42 539

MSKI-zero shot	0.19 138	0.10 48	0.47 194	0.30 465	0.14 206	0.21 176	0.14 71	0.33 185	0.22 97	0.24 185	0.25 187	0.22 198	0.10 48	0.32 279	0.14 79	0.07 68	0.30 540	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.09 107

WZ-Net	0.56 529	0.49 533	2.14 576	0.30 465	0.24 477	0.58 523	0.48 543	0.65 521	0.80 542	0.51 506	0.72 525	0.68 539	0.60 533	1.06 552	1.01 544	0.13 435	0.10 259	0.11 383	0.12 429	0.19 497	0.23 440

OMP-Stereo	0.24 284	0.16 278	0.48 209	0.30 465	0.13 167	0.21 176	0.16 127	0.38 239	0.35 281	0.34 352	0.30 237	0.33 340	0.20 260	0.70 471	0.24 317	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.07 20

RTSC	0.43 490	0.37 500	0.95 498	0.30 465	0.20 415	0.50 504	0.23 383	0.65 521	0.86 551	0.56 523	0.54 470	0.51 475	0.36 452	0.71 477	0.92 535	0.13 435	0.14 356	0.11 383	0.13 461	0.18 488	0.19 389

ADCS	0.62 539	0.56 542	1.54 560	0.30 465	0.25 490	0.56 519	0.46 539	0.71 541	0.86 551	0.77 551	0.72 525	0.68 539	0.62 542	0.82 512	2.33 590	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.17 511	0.23 521	0.27 480

TDLM	0.32 420	0.27 444	0.52 290	0.30 465	0.15 268	0.33 390	0.32 486	0.54 420	0.50 456	0.44 472	0.43 391	0.39 393	0.30 400	0.92 535	0.30 378	0.14 461	0.09 225	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.14 315

NaN_ROB	0.44 492	0.38 507	0.94 497	0.30 465	0.20 415	0.52 511	0.49 546	0.61 498	0.60 506	0.56 523	0.47 436	0.49 467	0.42 485	1.24 563	0.76 522	0.12 413	0.18 437	0.12 418	0.13 461	0.12 399	0.18 373

ETE_ROB	0.36 447	0.32 473	0.64 391	0.30 465	0.18 364	0.40 452	0.38 518	0.59 478	0.49 450	0.50 503	0.52 459	0.62 518	0.37 457	0.58 411	0.43 450	0.13 435	0.10 259	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.18 373

LALA_ROB	0.38 459	0.31 466	0.65 396	0.30 465	0.21 432	0.46 483	0.39 521	0.63 510	0.54 479	0.53 515	0.52 459	0.69 541	0.36 452	0.52 384	0.48 470	0.18 510	0.11 293	0.16 494	0.14 479	0.17 472	0.16 348

MSMD_ROB	0.63 542	0.34 486	0.70 417	0.30 465	0.25 490	0.88 556	0.35 501	0.58 469	0.67 522	1.13 571	1.52 574	1.75 579	1.05 570	0.90 528	0.60 501	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.27 552	0.25 527	0.27 480

AIO-test1	0.21 200	0.22 384	0.56 332	0.31 481	0.24 477	0.21 176	0.16 127	0.42 292	0.37 312	0.17 111	0.26 195	0.18 155	0.12 104	0.29 241	0.15 116	0.08 188	0.07 122	0.10 326	0.11 386	0.07 106	0.10 167

Wz-Net-SNSev	0.45 495	0.53 538	1.42 553	0.31 481	0.21 432	0.44 472	0.45 536	0.64 515	0.68 526	0.46 485	0.66 515	0.62 518	0.40 474	0.78 500	0.65 510	0.12 413	0.11 293	0.12 418	0.13 461	0.17 472	0.19 389

RP	0.38 459	0.26 436	0.67 404	0.31 481	0.24 477	0.37 435	0.29 463	0.53 405	0.61 508	0.42 455	0.65 513	0.62 518	0.51 515	0.63 444	0.43 450	0.17 499	0.15 387	0.17 503	0.15 490	0.17 472	0.19 389

GANet	0.40 476	0.28 452	0.67 404	0.31 481	0.18 364	0.43 466	0.39 521	0.60 490	0.46 416	0.48 497	0.78 533	0.55 492	0.45 494	0.96 542	0.55 492	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.15 448	0.16 348

MDST_ROB	0.51 516	0.16 278	0.97 501	0.31 481	0.21 432	1.35 578	0.34 498	0.80 555	0.59 503	1.09 570	0.74 529	0.49 467	0.37 457	1.31 570	0.60 501	0.14 461	0.12 316	0.16 494	0.13 461	0.13 413	0.18 373

PSMNet_ROB	0.36 447	0.31 466	0.71 424	0.31 481	0.21 432	0.44 472	0.44 535	0.61 498	0.49 450	0.39 428	0.45 415	0.49 467	0.32 430	0.66 459	0.53 485	0.14 461	0.10 259	0.15 486	0.14 479	0.13 413	0.13 286

RSM++	0.14 50	0.11 82	0.25 39	0.32 487	0.17 336	0.17 71	0.15 96	0.23 50	0.21 87	0.12 31	0.12 34	0.14 103	0.09 21	0.21 87	0.13 39	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

HH	0.22 222	0.12 133	0.55 322	0.32 487	0.16 306	0.27 287	0.18 215	0.36 213	0.25 148	0.20 144	0.26 195	0.34 348	0.18 233	0.33 289	0.15 116	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.31 501

HanStereo	0.22 222	0.12 133	0.55 322	0.32 487	0.16 306	0.27 287	0.18 215	0.36 213	0.25 148	0.20 144	0.26 195	0.34 348	0.18 233	0.33 289	0.15 116	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.31 501

LL-Strereo2	0.21 200	0.25 426	0.53 301	0.32 487	0.20 415	0.25 263	0.14 71	0.32 166	0.25 148	0.25 198	0.20 131	0.24 230	0.12 104	0.28 219	0.18 196	0.07 68	0.07 122	0.12 418	0.09 296	0.09 244	0.16 348

Selective-IGEV	0.15 65	0.10 48	0.34 103	0.32 487	0.19 391	0.16 52	0.14 71	0.29 125	0.20 64	0.13 42	0.14 75	0.13 78	0.08 8	0.23 133	0.14 79	0.06 27	0.13 337	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.11 206

riskmin	0.24 284	0.10 48	0.43 163	0.32 487	0.26 494	0.33 390	0.19 259	0.44 322	0.30 223	0.24 185	0.27 208	0.37 373	0.25 324	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.18 437	0.09 253	0.13 461	0.10 306	0.27 480

NCC-stereo	0.42 486	0.31 466	0.87 477	0.32 487	0.29 511	0.47 489	0.37 510	0.68 533	0.53 474	0.42 455	0.58 488	0.57 499	0.52 517	0.75 490	0.54 489	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 544	0.17 472	0.18 373

Nwc_Net	0.39 464	0.29 456	0.84 468	0.32 487	0.24 477	0.45 480	0.30 472	0.67 528	0.51 462	0.39 428	0.70 523	0.59 506	0.48 507	0.61 430	0.45 464	0.16 485	0.12 316	0.19 518	0.21 525	0.14 436	0.15 332

Abc-Net	0.42 486	0.31 466	0.87 477	0.32 487	0.29 511	0.47 489	0.37 510	0.68 533	0.53 474	0.42 455	0.58 488	0.57 499	0.52 517	0.75 490	0.54 489	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 544	0.17 472	0.18 373
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.40 476	0.35 490	1.05 511	0.32 487	0.28 501	0.39 446	0.43 533	0.53 405	0.56 492	0.35 371	0.43 391	0.41 406	0.36 452	0.83 516	0.61 504	0.12 413	0.23 490	0.16 494	0.23 537	0.13 413	0.20 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.46 503	0.34 486	0.71 424	0.32 487	0.20 415	0.51 505	0.32 486	0.73 546	0.63 514	0.60 529	0.57 485	0.65 529	0.44 492	1.42 575	0.62 505	0.14 461	0.17 425	0.22 530	0.16 500	0.17 472	0.23 440

FC-DCNN v2	0.75 553	0.33 477	0.82 458	0.33 498	0.28 501	0.85 554	0.40 525	0.88 566	0.86 551	1.46 583	1.65 579	2.08 583	1.40 581	1.14 558	0.95 539	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.26 531	0.32 506

iRaft-Stereo_20w	0.29 390	0.11 82	0.86 475	0.33 498	0.24 477	0.32 383	0.26 432	0.60 490	0.26 159	0.41 449	0.21 149	0.28 279	0.19 255	0.32 279	0.24 317	0.07 68	0.31 544	0.07 87	0.09 296	0.08 166	0.47 547

AF-Net	0.40 476	0.31 466	0.74 431	0.33 498	0.24 477	0.43 466	0.30 472	0.64 515	0.67 522	0.44 472	0.69 522	0.65 529	0.52 517	0.59 419	0.48 470	0.16 485	0.12 316	0.19 518	0.14 479	0.16 457	0.14 315

AnyNet_C01	0.68 547	0.69 559	2.64 582	0.33 498	0.27 499	0.93 558	0.64 561	0.66 526	0.65 517	0.70 542	0.97 551	0.75 547	0.63 544	1.01 547	1.52 574	0.17 499	0.16 400	0.17 503	0.17 511	0.24 525	0.28 488

FC-DCNN	0.73 549	0.33 477	0.84 468	0.33 498	0.28 501	0.82 553	0.40 525	0.82 558	0.83 545	1.43 581	1.60 578	1.97 581	1.38 579	1.10 554	0.93 536	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.26 531	0.32 506

model_zeroshot	0.21 200	0.14 212	0.51 269	0.34 503	0.18 364	0.26 280	0.16 127	0.41 287	0.24 123	0.33 332	0.20 131	0.25 242	0.12 104	0.26 182	0.16 142	0.09 267	0.21 469	0.07 87	0.08 210	0.07 106	0.13 286

Anonymous_2	0.44 492	0.23 400	0.57 342	0.34 503	0.34 530	0.53 514	0.28 457	0.49 370	0.39 338	0.36 384	0.34 289	0.48 461	0.38 462	0.43 347	0.33 406	0.26 540	0.41 563	0.44 561	1.45 597	0.33 551	0.37 528

HCRNet	0.25 309	0.27 444	0.42 157	0.34 503	0.17 336	0.27 287	0.18 215	0.45 331	0.37 312	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.23 289	0.44 351	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

G-Net	0.47 506	0.26 436	1.02 508	0.34 503	0.28 501	0.89 557	0.35 501	0.47 349	0.46 416	0.68 540	1.20 562	0.64 527	0.59 531	0.61 430	0.60 501	0.16 485	0.14 356	0.17 503	0.13 461	0.22 516	0.21 418

DeepPrunerF	0.46 503	0.37 500	1.50 557	0.34 503	0.30 516	0.36 427	0.37 510	0.64 515	1.15 576	0.41 449	0.45 415	0.40 397	0.41 479	0.82 512	0.53 485	0.18 510	0.14 356	0.23 532	0.21 525	0.17 472	0.18 373

PWCDC_ROB	0.41 482	0.41 517	0.77 444	0.34 503	0.21 432	0.43 466	0.20 295	0.60 490	0.90 555	0.44 472	1.24 565	0.36 367	0.38 462	0.56 404	0.48 470	0.18 510	0.11 293	0.11 383	0.10 352	0.20 505	0.16 348

GEAStereo	0.20 166	0.10 48	0.31 81	0.35 509	0.42 549	0.19 114	0.16 127	0.23 50	0.18 40	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.28 524	0.06 31	0.05 22	0.08 166	0.57 561

gasm-f	0.20 166	0.12 133	0.36 115	0.35 509	0.36 538	0.18 96	0.17 162	0.23 50	0.18 40	0.14 62	0.19 122	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.19 225	0.08 188	0.28 524	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.57 561

MultiAttention	1.05 567	0.14 212	0.50 251	0.35 509	0.43 552	5.62 596	1.71 597	0.71 541	0.54 479	0.36 384	0.63 508	0.55 492	0.22 277	7.50 605	0.56 493	0.09 267	0.06 49	0.14 469	0.24 539	0.27 537	0.34 514

GASNet	0.39 464	0.58 549	1.27 541	0.35 509	0.23 460	0.35 420	0.23 383	0.63 510	0.56 492	0.41 449	0.38 331	0.45 438	0.30 400	0.81 511	0.42 446	0.16 485	0.11 293	0.14 469	0.14 479	0.23 521	0.12 257

XX-Stereo	0.25 309	0.11 82	1.09 519	0.35 509	0.38 542	0.23 224	0.13 48	0.43 301	0.19 53	0.20 144	0.40 358	0.31 322	0.10 48	0.33 289	0.13 39	0.08 188	0.11 293	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.10 167

Syn2CoEx	0.39 464	0.39 511	1.08 518	0.35 509	0.21 432	0.41 457	0.29 463	0.63 510	0.51 462	0.43 466	0.56 480	0.45 438	0.45 494	0.69 468	0.39 436	0.17 499	0.14 356	0.16 494	0.12 429	0.13 413	0.16 348

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 459	0.43 521	0.72 430	0.35 509	0.19 391	0.51 505	0.25 421	0.56 447	0.39 338	0.42 455	0.47 436	0.47 457	0.27 350	0.74 485	0.32 397	0.38 560	0.19 450	0.27 537	0.17 511	0.29 544	0.27 480

RGC	0.41 482	0.35 490	0.76 438	0.35 509	0.28 501	0.41 457	0.29 463	0.60 490	0.55 487	0.47 491	0.64 511	0.63 522	0.47 503	0.74 485	0.46 465	0.16 485	0.15 387	0.21 525	0.21 525	0.19 497	0.21 418

GSStereo	0.21 200	0.10 48	0.31 81	0.36 517	0.42 549	0.19 114	0.16 127	0.38 239	0.21 87	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.31 544	0.06 31	0.06 63	0.08 166	0.63 570

testlalala2	0.19 138	0.11 82	0.49 229	0.37 518	0.26 494	0.24 246	0.14 71	0.37 228	0.26 159	0.25 198	0.27 208	0.21 191	0.12 104	0.17 26	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.08 63

FCDSN-DC	0.67 545	0.38 507	0.83 464	0.37 518	0.30 516	0.66 537	0.37 510	0.69 539	0.70 530	1.15 573	1.53 575	1.70 578	1.38 579	1.00 546	0.83 530	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.27 537	0.32 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.45 495	0.34 486	0.89 486	0.37 518	0.28 501	0.46 483	0.23 383	0.72 545	0.96 562	0.65 535	0.61 504	0.61 515	0.48 507	0.64 449	0.69 515	0.16 485	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.21 512	0.25 464

RTS	0.81 559	0.56 542	4.76 590	0.37 518	0.30 516	1.11 566	0.52 551	0.67 528	1.07 568	0.76 548	0.91 547	0.60 512	0.61 537	1.64 578	1.24 560	0.15 475	0.13 337	0.15 486	0.15 490	0.22 516	0.24 453

RTSA	0.81 559	0.56 542	4.76 590	0.37 518	0.30 516	1.11 566	0.52 551	0.67 528	1.07 568	0.76 548	0.91 547	0.60 512	0.61 537	1.64 578	1.24 560	0.15 475	0.13 337	0.15 486	0.15 490	0.22 516	0.24 453

DANet	0.37 454	0.25 426	0.67 404	0.37 518	0.22 447	0.42 462	0.25 421	0.50 378	0.44 394	0.52 509	0.50 449	0.59 506	0.42 485	0.78 500	0.53 485	0.13 435	0.12 316	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.21 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 511	0.41 517	1.15 526	0.37 518	0.35 533	0.42 462	0.42 531	0.54 420	0.65 517	0.54 519	0.54 470	0.63 522	0.48 507	0.94 540	0.51 480	0.27 544	0.30 540	0.30 547	0.33 557	0.29 544	0.29 494

NCCL2	0.37 454	0.33 477	0.59 364	0.37 518	0.23 460	0.42 462	0.41 530	0.56 447	0.44 394	0.47 491	0.47 436	0.61 515	0.39 470	0.58 411	0.41 442	0.16 485	0.13 337	0.21 525	0.22 533	0.16 457	0.18 373

CSAN	0.55 525	0.47 527	1.19 536	0.37 518	0.23 460	0.57 521	0.61 559	0.65 521	0.72 534	0.65 535	0.78 533	0.66 533	0.65 546	1.41 574	0.77 523	0.21 524	0.17 425	0.20 523	0.21 525	0.18 488	0.21 418

FINET	0.58 533	0.48 531	1.35 548	0.38 527	0.37 539	0.96 562	1.13 588	0.84 563	1.05 566	0.50 503	0.70 523	0.45 438	0.61 537	0.63 444	0.62 505	0.26 540	0.28 524	0.14 469	0.13 461	0.20 505	0.44 543

CC-Net-ROB	0.46 503	0.55 540	0.86 475	0.38 527	0.23 460	0.51 505	0.30 472	0.69 539	0.51 462	0.46 485	0.51 452	0.48 461	0.38 462	0.96 542	0.40 438	0.36 557	0.23 490	0.56 567	0.25 544	0.34 552	0.22 432

HUF	0.26 332	0.15 245	0.79 449	0.39 529	0.31 523	0.16 52	0.17 162	0.36 213	0.25 148	0.19 134	0.14 75	0.23 212	0.11 74	0.32 279	0.14 79	0.08 188	0.60 584	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.56 558

AEACV	0.20 166	0.09 24	0.32 93	0.39 529	0.34 530	0.21 176	0.16 127	0.30 143	0.18 40	0.17 111	0.17 101	0.13 78	0.16 188	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.29 539	0.07 87	0.09 296	0.07 106	0.37 528

MFN_U_SF_RVC	0.58 533	0.58 549	1.31 545	0.39 529	0.23 460	0.72 541	0.30 472	0.83 560	0.68 526	0.74 544	0.74 529	0.86 551	0.60 533	0.84 517	0.83 530	0.29 547	0.27 519	0.32 551	0.37 563	0.31 546	0.33 511

GANetREF_RVC	0.45 495	0.52 535	0.87 477	0.39 529	0.20 415	0.51 505	0.50 548	0.68 533	0.67 522	0.47 491	0.46 427	0.50 472	0.43 489	0.91 530	0.40 438	0.28 546	0.21 469	0.32 551	0.19 519	0.28 542	0.23 440
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
ELAS	0.80 557	0.40 514	0.91 489	0.39 529	0.35 533	1.52 583	0.81 574	0.97 570	0.98 564	1.47 588	1.58 577	1.19 565	1.33 578	1.01 547	1.21 557	0.29 547	0.27 519	0.30 547	0.29 555	0.32 549	0.36 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.20 166	0.15 245	0.31 81	0.40 534	0.29 511	0.18 96	0.15 96	0.29 125	0.22 97	0.18 129	0.17 101	0.11 53	0.13 134	0.25 162	0.15 116	0.07 68	0.23 490	0.06 31	0.08 210	0.06 46	0.57 561

MSCF	0.20 166	0.14 212	0.31 81	0.40 534	0.29 511	0.17 71	0.15 96	0.29 125	0.22 97	0.17 111	0.16 89	0.11 53	0.13 134	0.24 144	0.15 116	0.07 68	0.23 490	0.06 31	0.08 210	0.07 106	0.57 561

TRStereo	0.22 222	0.21 365	0.62 381	0.40 534	0.19 391	0.22 205	0.16 127	0.58 469	0.30 223	0.21 151	0.21 149	0.22 198	0.13 134	0.27 196	0.14 79	0.09 267	0.09 225	0.09 253	0.11 386	0.06 46	0.19 389

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 522	0.60 552	0.98 503	0.40 534	0.25 490	0.87 555	0.57 557	0.60 490	0.64 516	0.60 529	0.67 517	0.63 522	0.42 485	1.13 556	0.50 477	0.23 528	0.28 524	0.27 537	0.35 559	0.25 527	0.33 511

XQC	0.47 506	0.45 525	1.07 515	0.40 534	0.28 501	0.58 523	0.38 518	0.67 528	0.76 539	0.53 515	0.47 436	0.59 506	0.47 503	0.74 485	0.80 527	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.16 500	0.26 531	0.24 453

ELAS_RVC	0.80 557	0.40 514	1.10 520	0.40 534	0.35 533	0.93 558	1.10 587	0.87 565	1.12 574	1.40 579	1.39 568	1.27 567	1.55 587	1.13 556	1.13 554	0.29 547	0.27 519	0.30 547	0.28 553	0.31 546	0.36 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO_rvc	0.20 166	0.16 278	0.49 229	0.41 540	0.29 511	0.15 28	0.17 162	0.21 33	0.19 53	0.17 111	0.14 75	0.13 78	0.08 8	0.35 311	0.13 39	0.07 68	0.19 450	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.41 536

UDG	0.42 486	0.54 539	0.67 404	0.41 540	0.35 533	0.47 489	0.27 441	0.57 456	0.48 437	0.40 437	0.46 427	0.59 506	0.45 494	0.47 363	0.46 465	0.26 540	0.19 450	0.49 563	0.22 533	0.37 553	0.30 497

SGM-ForestM	1.59 582	0.56 542	1.52 559	0.41 540	0.34 530	2.77 592	1.67 595	1.69 588	1.73 585	2.48 595	2.27 592	6.02 602	2.90 596	3.08 593	2.83 594	0.25 538	0.30 540	0.19 518	0.20 523	0.18 488	0.45 546

EKT-Stereo	0.39 464	0.13 168	0.53 301	0.42 543	3.94 597	0.22 205	0.17 162	0.38 239	0.30 223	0.21 151	0.20 131	0.23 212	0.15 169	0.30 256	0.18 196	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.12 257

CAS	0.16 86	0.07 1	0.29 65	0.42 543	0.17 336	0.20 148	0.18 215	0.23 50	0.20 64	0.15 84	0.19 122	0.11 53	0.10 48	0.15 6	0.14 79	0.31 551	0.04 1	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.16 348

PVD	0.62 539	0.41 517	0.93 494	0.44 545	0.39 544	0.63 534	0.51 550	0.86 564	1.27 577	0.93 559	1.09 557	0.81 549	0.85 558	0.89 525	0.89 534	0.21 524	0.23 490	0.22 530	0.19 519	0.28 542	0.41 536

PDISCO_ROB	0.45 495	0.37 500	0.89 486	0.44 545	0.37 539	0.70 539	0.35 501	0.75 549	0.78 540	0.45 479	0.53 467	0.65 529	0.40 474	0.68 467	0.52 481	0.22 527	0.12 316	0.21 525	0.19 519	0.26 531	0.22 432

AIO_test	0.20 166	0.12 133	0.46 188	0.45 547	0.38 542	0.15 28	0.17 162	0.28 106	0.20 64	0.19 134	0.13 44	0.14 103	0.09 21	0.39 333	0.13 39	0.07 68	0.21 469	0.06 31	0.06 63	0.06 46	0.34 514

DDUNet	0.45 495	0.60 552	0.71 424	0.45 547	0.39 544	0.46 483	0.32 486	0.53 405	0.44 394	0.46 485	0.53 467	0.57 499	0.38 462	0.51 376	0.43 450	0.34 554	0.21 469	0.56 567	0.25 544	0.41 555	0.36 520

Consistency-Raft	0.56 529	0.52 535	1.12 522	0.45 547	0.49 555	0.48 496	0.45 536	0.73 546	0.74 538	0.45 479	0.82 538	0.46 447	0.60 533	0.51 376	0.63 508	0.39 562	0.40 561	0.44 561	0.51 573	0.53 561	0.38 535

PSMNet-RUCA	0.39 464	0.47 527	0.84 468	0.46 550	0.41 547	0.34 405	0.26 432	0.59 478	0.46 416	0.40 437	0.51 452	0.44 432	0.33 438	0.43 347	0.31 388	0.25 538	0.14 356	0.33 554	0.21 525	0.32 549	0.23 440

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 548	0.73 562	1.26 540	0.47 551	0.28 501	1.42 581	0.60 558	0.82 558	0.94 561	0.85 555	0.86 543	0.88 553	0.70 549	1.32 571	0.75 521	0.37 558	0.30 540	0.34 555	0.36 561	0.44 556	0.42 539

anonymity	0.57 531	0.55 540	0.74 431	0.48 552	0.63 567	0.56 519	0.43 533	0.71 541	0.51 462	0.64 534	0.55 475	0.57 499	0.61 537	0.65 453	0.57 496	0.55 567	0.55 579	0.50 564	0.54 574	0.51 560	0.61 567

MSAF-DinoV2	0.81 559	0.64 555	2.42 579	0.49 553	0.17 336	0.58 523	0.32 486	0.83 560	0.85 549	0.41 449	0.52 459	0.98 559	0.61 537	4.97 601	1.22 558	0.12 413	0.07 122	0.10 326	0.24 539	0.27 537	0.32 506

SQANet	0.44 492	0.57 546	0.89 486	0.49 553	0.39 544	0.47 489	0.23 383	0.53 405	0.44 394	0.41 449	0.48 445	0.47 457	0.34 440	0.58 411	0.43 450	0.38 560	0.15 387	0.40 559	0.21 525	0.50 558	0.34 514

LE_ROB	1.82 588	0.39 511	3.15 588	0.50 555	0.55 562	0.79 549	1.00 580	0.89 568	6.48 602	7.40 605	2.07 588	2.07 582	5.08 600	1.33 572	3.96 598	0.11 373	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.13 286

SPS-STEREO	0.74 550	0.72 560	1.18 535	0.52 556	0.57 564	0.76 544	0.50 548	0.80 555	0.66 521	0.97 562	0.88 546	0.94 555	0.74 550	1.08 553	1.04 549	0.58 570	0.51 572	0.50 564	0.50 572	0.56 562	0.72 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	0.63 542	0.32 473	1.01 507	0.54 557	0.73 573	0.62 530	1.36 592	0.62 506	0.58 496	0.38 410	0.62 507	0.52 482	0.34 440	0.65 453	0.47 468	0.54 566	0.61 585	0.67 572	0.61 581	0.65 567	0.69 580

NVStereoNet_ROB	0.74 550	0.64 555	1.20 538	0.55 558	0.43 552	0.54 518	0.48 543	0.75 549	0.87 554	0.88 556	1.72 581	1.06 560	1.03 569	1.29 567	0.98 543	0.35 556	0.42 564	0.41 560	0.48 568	0.38 554	0.43 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.20 575	0.89 569	2.53 581	0.59 559	0.76 574	3.16 594	2.09 598	1.16 575	0.93 558	0.95 560	1.12 559	1.65 576	1.27 576	2.15 589	1.87 583	0.43 565	0.37 559	0.38 557	0.39 565	0.62 564	0.63 570

MANE	1.63 584	0.58 549	1.16 528	0.59 559	0.60 566	2.71 591	1.53 593	2.63 597	3.62 594	2.33 594	3.26 596	3.66 596	2.98 597	2.26 591	2.26 589	0.37 558	0.40 561	0.31 550	0.49 569	0.31 546	0.63 570

otaku	0.60 536	0.73 562	1.13 524	0.64 561	0.45 554	0.73 543	0.37 510	0.67 528	0.67 522	0.52 509	0.75 531	0.66 533	0.46 501	0.74 485	0.59 500	0.55 567	0.34 554	0.56 567	0.36 561	0.65 567	0.49 552

MFMNet_re	0.74 550	0.84 567	1.16 528	0.64 561	0.70 572	0.79 549	0.71 566	0.77 553	0.85 549	0.79 553	0.86 543	0.69 541	0.80 554	0.73 481	0.65 510	0.66 574	0.59 583	0.61 571	0.58 579	0.68 570	0.71 581

Ntro	0.61 538	0.75 565	1.16 528	0.67 563	0.50 556	0.76 544	0.37 510	0.68 533	0.71 532	0.50 503	0.59 492	0.65 529	0.52 517	0.79 504	0.58 499	0.58 570	0.32 549	0.57 570	0.34 558	0.69 572	0.50 554

SGM+DAISY	1.12 573	0.86 568	1.64 563	0.68 564	0.80 580	1.68 585	1.68 596	1.08 573	1.10 570	1.53 590	1.76 583	1.47 572	1.53 586	1.24 563	1.42 573	0.66 574	0.65 590	0.52 566	0.54 574	0.57 563	0.91 589

BEATNet-Init1	4.91 597	3.27 597	14.39 609	0.69 565	0.65 570	10.19 606	3.83 601	5.04 602	5.11 600	8.73 606	8.52 604	13.95 613	7.66 604	7.79 606	5.79 602	0.32 553	0.34 554	0.34 555	0.38 564	0.64 566	0.64 574

MonStereo1	0.96 565	0.61 554	0.99 505	0.70 566	0.59 565	1.37 579	0.35 501	0.97 570	1.27 577	0.97 562	1.92 585	1.53 574	2.13 590	1.29 567	0.87 533	0.71 577	0.34 554	0.75 576	0.47 567	0.75 575	0.68 578

SAMSARA	0.62 539	0.47 527	0.93 494	0.70 566	0.50 556	1.15 569	1.29 591	0.79 554	0.70 530	0.77 551	0.55 475	0.92 554	0.58 529	0.87 522	0.77 523	0.19 519	0.27 519	0.18 511	0.19 519	0.27 537	0.28 488

ACVNet_1	0.77 556	0.92 572	1.79 569	0.73 568	0.53 561	0.78 548	0.42 531	0.88 566	0.90 555	0.75 545	0.76 532	1.32 569	0.80 554	1.04 550	0.70 516	0.57 569	0.32 549	0.72 574	0.35 559	0.70 573	0.50 554

ACVNet-4b	0.76 554	0.90 570	1.67 564	0.73 568	0.51 560	0.80 552	0.31 481	0.74 548	0.81 543	0.51 506	0.72 525	0.94 555	0.43 489	1.01 547	1.32 567	1.18 594	0.22 480	0.77 577	0.45 566	0.70 573	0.50 554

MADNet+	1.05 567	1.26 587	4.77 593	0.73 568	0.50 556	1.25 573	0.97 579	1.05 572	0.93 558	0.67 538	0.78 533	0.87 552	0.85 558	2.14 588	1.83 582	0.40 563	0.42 564	0.32 551	0.28 553	0.45 557	0.43 541

test_for_model	0.33 427	0.91 571	0.48 209	0.74 571	0.50 556	0.20 148	0.16 127	0.33 185	0.27 176	0.29 254	0.15 81	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.31 551	0.27 519	0.06 31	0.05 22	0.97 586	0.31 501

DispFullNet	0.67 545	0.94 573	1.63 562	0.77 572	1.19 590	0.53 514	0.25 421	0.61 498	0.72 534	0.70 542	0.60 496	0.69 541	0.90 562	0.80 507	0.52 481	0.27 544	0.13 337	0.74 575	0.31 556	0.68 570	0.44 543

RainbowNet	0.76 554	1.00 577	1.29 543	0.82 573	0.63 567	0.79 549	0.52 551	0.83 560	0.93 558	0.61 531	0.79 536	0.79 548	0.62 542	0.82 512	0.67 514	0.80 582	0.55 579	0.79 579	0.49 569	0.81 577	0.62 568

WAO-7	1.05 567	1.00 577	1.19 536	0.83 574	0.67 571	1.22 572	0.84 576	1.43 581	1.56 583	1.13 571	1.75 582	1.46 571	1.25 575	1.56 577	1.28 562	0.61 572	0.62 588	0.70 573	0.68 584	0.66 569	0.62 568

ACVNet_2	0.94 562	0.98 576	1.71 566	0.83 574	0.63 567	1.02 564	0.64 561	1.16 575	1.43 582	1.02 565	1.39 568	1.47 572	0.86 560	1.16 559	0.79 526	0.63 573	0.43 567	0.78 578	0.49 569	0.80 576	0.57 561

PWCK	1.05 567	1.29 588	2.12 575	0.92 576	0.42 549	1.27 574	1.01 581	1.14 574	1.14 575	1.16 574	1.14 560	1.25 566	0.90 562	1.77 583	1.15 555	0.89 585	0.51 572	0.87 581	0.54 574	1.02 588	0.57 561

WAO-6	1.11 572	1.01 579	1.17 534	0.96 577	0.79 577	1.30 576	0.78 571	1.36 579	1.99 588	1.04 568	1.54 576	1.59 575	1.27 576	1.37 573	1.30 563	0.78 580	0.55 579	1.03 587	0.75 588	0.87 578	0.72 582

IMH-64-1	0.94 562	0.95 574	1.07 515	0.98 578	0.76 574	0.93 558	0.72 567	1.30 577	1.11 572	0.91 557	1.45 571	1.14 561	1.00 567	1.25 565	0.97 541	0.77 578	0.51 572	0.97 583	0.55 577	0.90 579	0.66 576

IMH-64	0.94 562	0.95 574	1.07 515	0.98 578	0.76 574	0.93 558	0.72 567	1.30 577	1.11 572	0.91 557	1.45 571	1.14 561	1.00 567	1.25 565	0.97 541	0.77 578	0.51 572	0.97 583	0.55 577	0.90 579	0.66 576

IMH	1.09 571	1.04 580	1.29 543	1.03 580	0.79 577	1.11 566	0.69 564	1.40 580	1.42 581	1.02 565	1.71 580	1.42 570	1.19 574	1.78 584	1.03 548	1.14 592	0.56 582	1.00 585	0.58 579	0.93 582	0.68 578

GCST	0.50 512	0.67 558	0.82 458	1.04 581	0.55 562	0.38 441	0.11 17	0.42 292	0.33 259	0.42 455	0.35 297	0.29 292	0.18 233	0.50 370	0.23 308	0.70 576	0.42 564	0.79 579	0.62 582	0.63 565	0.47 547

LVE	1.18 574	1.16 582	1.67 564	1.04 581	0.81 581	1.32 577	0.82 575	1.49 583	1.94 586	1.08 569	1.90 584	1.89 580	1.07 571	1.51 576	1.04 549	0.96 588	0.61 585	0.94 582	0.69 585	0.92 581	0.79 587

Dean	1.22 576	1.17 583	1.97 573	1.04 581	0.79 577	1.21 571	0.76 569	1.51 584	1.96 587	1.30 577	1.98 587	2.14 584	1.18 573	1.30 569	1.15 555	0.83 583	0.61 585	1.01 586	0.69 585	0.97 586	0.77 586

WAO-8	1.50 580	1.22 585	1.39 550	1.10 584	0.85 582	2.15 587	0.78 571	1.84 590	3.76 595	1.46 583	2.18 589	2.15 585	1.50 584	3.20 595	1.35 569	0.92 586	0.66 591	1.10 588	0.79 589	0.94 583	0.74 584

Venus	1.50 580	1.22 585	1.39 550	1.10 584	0.85 582	2.15 587	0.78 571	1.84 590	3.76 595	1.46 583	2.18 589	2.15 585	1.50 584	3.20 595	1.35 569	0.92 586	0.66 591	1.10 588	0.79 589	0.94 583	0.74 584

TorneroNet-64	1.47 578	1.15 581	1.51 558	1.11 586	0.86 584	2.27 590	0.76 569	1.84 590	3.76 595	1.29 575	2.22 591	2.68 592	1.46 582	1.81 585	1.55 576	0.79 581	0.51 572	1.10 588	0.67 583	1.31 591	0.81 588

JetRed	2.35 592	2.70 596	6.11 595	1.14 587	1.38 593	6.03 599	3.61 600	2.12 594	1.72 584	1.99 593	1.97 586	2.15 585	1.59 588	2.49 592	4.19 599	1.05 589	1.60 597	1.10 588	1.02 595	1.72 596	1.41 597

TorneroNet	2.26 590	1.20 584	1.55 561	1.15 588	0.91 585	5.84 597	0.84 576	2.12 594	8.45 604	2.59 596	5.32 600	3.84 597	2.15 591	1.84 587	1.98 586	0.88 584	0.54 578	1.16 592	0.74 587	1.31 591	0.91 589

UNDER WATER-64	1.61 583	1.30 589	2.93 586	1.33 589	0.96 586	2.20 589	1.25 590	1.47 582	3.15 592	1.46 583	1.31 566	2.61 591	2.22 592	1.69 580	1.93 584	1.13 591	0.67 593	1.29 593	0.94 592	1.26 589	1.09 593

UNDER WATER	1.64 585	1.34 590	2.72 584	1.40 590	1.04 587	1.70 586	1.14 589	1.57 587	3.58 593	1.46 583	1.46 573	2.82 593	2.43 593	1.74 581	2.04 587	1.08 590	0.63 589	1.31 594	0.94 592	1.29 590	1.10 594

notaker	1.49 579	1.44 591	1.77 567	1.42 591	1.08 588	1.19 570	0.87 578	1.51 584	1.40 580	1.53 590	3.41 597	2.40 588	1.94 589	1.83 586	1.57 577	1.14 592	0.69 594	1.38 595	0.88 591	1.39 594	1.03 592

ktn	1.80 587	1.46 592	1.49 556	1.44 592	1.14 589	1.50 582	1.07 584	1.53 586	3.90 598	2.77 597	4.62 598	3.42 595	1.49 583	1.74 581	1.40 572	1.45 596	0.77 595	1.46 596	0.99 594	1.41 595	1.00 591

KSHMR	1.92 589	1.47 593	1.97 573	1.48 593	1.22 591	1.39 580	1.06 583	1.81 589	5.83 601	1.43 581	5.56 601	2.95 594	1.17 572	2.24 590	1.33 568	1.29 595	1.13 596	1.47 597	1.11 596	1.37 593	1.21 595

HanzoNet	3.08 593	1.87 595	2.70 583	1.81 594	1.34 592	1.60 584	1.05 582	2.06 593	2.62 591	5.63 602	5.12 599	5.96 601	7.09 603	4.39 600	3.43 596	3.29 602	2.06 602	1.98 600	2.94 604	2.47 598	2.15 599

tt	4.71 596	0.11 82	3.94 589	2.06 595	1.54 594	10.14 605	16.85 607	9.28 608	4.99 599	1.41 580	1.05 556	4.68 598	4.89 599	3.36 597	5.86 603	5.73 606	9.15 611	2.23 602	2.51 601	3.02 599	1.34 596

MADNet++	2.34 591	1.81 594	2.24 578	2.15 596	1.97 595	2.79 593	2.19 599	2.42 596	2.26 589	2.79 598	2.70 594	2.43 589	2.60 595	3.18 594	3.32 595	2.19 599	1.97 600	1.93 598	1.62 598	2.02 597	2.10 598

LSM	1.68 586	0.48 531	2.91 585	2.28 597	17.60 609	0.52 511	0.55 555	0.65 521	0.78 540	0.84 554	1.11 558	0.63 522	0.55 524	0.79 504	0.53 485	0.16 485	0.25 508	0.18 511	0.21 525	0.25 527	2.37 600

PML	15.86 611	13.12 611	7.07 596	5.22 598	7.66 600	32.93 618	64.30 625	5.37 603	10.12 606	25.87 624	67.29 625	20.25 615	13.20 614	10.09 608	6.81 605	5.94 607	2.00 601	6.03 609	2.18 600	9.13 607	2.62 601

DGTPSM_ROB	8.38 601	5.24 600	10.71 607	5.32 599	10.19 602	8.34 602	23.49 612	6.11 604	13.43 611	4.93 599	10.93 609	5.64 599	10.55 605	6.17 602	12.73 608	3.74 603	7.56 606	3.68 603	7.24 608	4.09 602	7.49 605

DPSimNet_ROB	6.21 598	5.16 598	9.50 597	5.59 600	5.56 598	7.64 601	10.02 604	4.07 600	7.33 603	6.84 603	6.26 602	7.17 605	10.55 605	4.07 599	5.68 601	5.50 605	4.29 604	5.24 605	3.66 605	4.05 601	5.96 604

DPSMNet_ROB	8.44 602	5.25 601	10.87 608	5.59 600	10.27 603	8.34 602	23.51 613	6.12 605	13.47 612	4.96 600	10.94 610	5.65 600	10.55 605	6.25 603	12.77 609	4.01 604	7.62 607	3.75 604	7.27 609	4.16 603	7.54 606

USTest	6.84 599	5.16 598	5.45 594	7.18 602	7.26 599	14.27 608	22.53 608	8.48 606	9.29 605	5.44 601	6.42 603	6.27 604	6.69 602	6.83 604	8.49 606	1.95 597	3.27 603	2.16 601	2.54 602	3.76 600	3.31 602

Anonymous_1	16.44 612	9.26 603	9.67 599	10.63 603	14.54 607	18.62 613	26.98 614	12.68 612	13.53 613	10.78 612	10.37 608	10.15 607	10.66 608	10.99 612	12.64 607	15.61 619	7.73 608	16.87 616	43.01 622	56.14 625	7.86 609

DPSM_ROB	11.46 606	9.79 607	10.18 602	11.11 604	11.31 605	19.08 614	27.38 615	13.42 613	14.23 614	10.34 610	11.13 611	10.97 611	11.33 612	11.89 613	13.49 610	6.74 608	8.19 609	6.00 607	7.05 606	7.74 605	7.76 607

DPSM	11.46 606	9.79 607	10.18 602	11.11 604	11.31 605	19.08 614	27.38 615	13.42 613	14.23 614	10.34 610	11.13 611	10.97 611	11.33 612	11.89 613	13.49 610	6.74 608	8.19 609	6.00 607	7.05 606	7.74 605	7.76 607

TCMNet-wrong-test	4.33 595	5.65 602	4.76 590	11.36 606	10.39 604	5.87 598	4.45 602	4.24 601	1.10 570	1.93 592	2.43 593	6.07 603	3.54 598	3.87 598	4.51 600	2.00 598	0.47 569	1.96 599	1.68 599	5.78 604	4.48 603

LRCNet_RVC	10.94 605	14.45 612	9.66 598	15.38 607	8.02 601	1.08 565	0.35 501	8.72 607	0.72 534	12.63 613	15.84 613	9.73 606	6.52 601	8.58 607	6.38 604	20.33 620	5.39 605	23.79 618	21.95 619	15.35 611	13.96 613

HaxPig	17.72 613	20.23 621	19.76 611	16.55 608	16.52 608	9.46 604	9.42 603	14.48 615	13.31 610	18.59 614	18.67 614	17.39 614	16.68 615	17.07 615	16.43 615	21.99 621	20.86 621	22.28 617	21.55 618	21.30 618	21.88 622

MEDIAN_ROB	21.20 614	24.56 622	23.42 620	19.57 609	19.62 613	13.29 607	11.21 605	18.04 616	17.02 616	22.07 623	21.92 615	20.84 616	20.24 616	21.02 616	19.68 616	25.59 622	24.08 622	26.20 619	25.19 620	25.31 619	25.19 623

xxxxx1	15.30 608	9.78 604	10.23 604	20.34 610	19.47 610	17.10 609	23.00 609	10.36 609	11.04 607	9.25 607	9.66 605	10.74 608	10.66 608	10.60 609	13.72 612	8.14 610	9.35 612	31.88 621	44.61 623	12.63 608	13.46 610

tt_ll	15.30 608	9.78 604	10.23 604	20.34 610	19.47 610	17.10 609	23.00 609	10.36 609	11.04 607	9.25 607	9.66 605	10.74 608	10.66 608	10.60 609	13.72 612	8.14 610	9.35 612	31.88 621	44.61 623	12.63 608	13.46 610

ff	15.30 608	9.78 604	10.23 604	20.34 610	19.47 610	17.10 609	23.00 609	10.36 609	11.04 607	9.25 607	9.66 605	10.74 608	10.66 608	10.60 609	13.72 612	8.14 610	9.35 612	31.88 621	44.61 623	12.63 608	13.46 610

CasAABBNet	23.04 615	19.69 615	20.32 614	22.42 613	22.73 614	38.35 622	55.23 622	26.99 622	28.74 623	20.67 620	22.28 619	22.11 620	22.86 618	23.84 617	27.17 619	13.52 613	16.47 616	12.08 610	14.21 611	15.57 612	15.60 615

FlowAnything	23.08 618	19.70 616	20.48 617	22.45 614	22.73 614	38.34 621	55.18 620	27.00 623	28.79 624	20.83 622	22.42 621	22.10 619	22.83 617	23.85 618	27.23 623	13.53 614	16.54 619	12.10 614	14.29 615	15.59 615	15.58 614

RAFT-FEzeroshot	23.04 615	19.71 617	20.25 612	22.47 615	22.80 616	38.32 619	55.23 622	26.95 620	28.70 621	20.66 618	22.23 617	22.07 617	22.86 618	23.85 618	27.17 619	13.53 614	16.47 616	12.08 610	14.22 613	15.58 613	15.60 615

RAFT-FE	23.04 615	19.71 617	20.25 612	22.47 615	22.80 616	38.32 619	55.23 622	26.95 620	28.70 621	20.66 618	22.23 617	22.07 617	22.86 618	23.85 618	27.17 619	13.53 614	16.47 616	12.08 610	14.22 613	15.58 613	15.60 615

Selective-RAFT-Error	23.11 619	19.77 619	20.60 618	22.49 617	22.80 616	38.46 624	55.19 621	27.13 625	28.90 625	20.73 621	22.38 620	22.11 620	22.91 622	23.94 621	27.18 622	13.54 617	16.57 620	12.09 613	14.21 611	15.61 616	15.65 618

LSM0	24.21 620	19.88 620	22.33 619	24.42 618	40.13 624	38.41 623	54.99 619	27.05 624	28.61 620	20.59 617	22.00 616	22.29 622	22.86 618	24.12 622	27.16 618	13.59 618	16.33 615	12.13 615	14.08 610	15.72 617	17.53 619

AVERAGE_ROB	25.43 621	29.01 623	27.22 621	24.60 619	24.16 621	17.78 612	12.87 606	22.39 619	21.40 619	26.72 625	26.08 624	25.18 623	24.52 625	25.07 623	23.57 617	29.94 623	28.36 623	30.60 620	29.57 621	29.83 620	29.66 624

RSGM-EC	29.37 622	17.55 613	9.85 600	35.22 620	33.16 622	26.01 616	45.63 617	20.07 617	17.60 617	18.98 615	23.47 622	30.02 624	23.62 623	41.06 624	44.49 624	58.94 624	34.33 624	32.95 624	20.18 616	33.70 621	20.62 620

acva	29.37 622	17.55 613	9.85 600	35.22 620	33.16 622	26.01 616	45.63 617	20.07 617	17.60 617	18.98 615	23.47 622	30.02 624	23.62 623	41.06 624	44.49 624	58.94 624	34.33 624	32.95 624	20.18 616	33.70 621	20.62 620

test_example2	100.95 624	107.33 624	67.16 623	98.17 622	106.88 625	89.44 625	101.34 626	37.23 626	97.88 626	129.56 626	131.26 626	65.41 626	67.34 626	91.22 626	79.29 626	143.32 626	199.32 626	81.12 626	102.17 626	121.89 626	101.70 625

DLNR_Zeroshot_test	10.53 603	12.28 609	20.32 614	105.84 623	23.88 620	0.14 17	0.13 48	3.20 598	0.20 64	0.16 98	0.23 170	0.16 127	0.10 48	0.32 279	0.16 142	2.54 600	0.32 549	0.07 87	0.07 132	40.17 623	0.28 488

DLNR-FE	10.53 603	12.31 610	20.33 616	105.85 624	23.36 619	0.14 17	0.13 48	3.25 599	0.20 64	0.16 98	0.23 170	0.16 127	0.10 48	0.31 269	0.16 142	2.59 601	0.32 549	0.07 87	0.07 132	40.66 624	0.28 488

ccccc		256.25 625		351.50 625	361.31 626	144.22 626		153.19 627		152.98 627		161.94 627		268.06 627		387.64 627	346.97 627	244.11 627	219.32 627	413.57 627

GS-Stereo							0.16 127	0.38 239	0.21 87	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.31 544	0.06 31	0.06 63	0.08 166	0.63 570

FSD					0.41 547	0.28 305	0.27 441	0.32 166	0.30 223	0.27 219	0.27 208	0.29 292	0.27 350	0.35 311	0.28 361	0.23 528	0.49 570	0.27 537	0.26 548	0.26 531

Low-res two-view benchmark