Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 27	0.18 4	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 34	0.15 20	0.10 10	0.10 14	0.09 20	0.12 109	0.14 3	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 51	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 5	0.11 88	0.22 30	0.19 73	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 11	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 111	0.14 158	0.15 7	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 14	0.08 8	0.18 4	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 20	0.17 31	0.12 34	0.13 49	0.11 56	0.12 109	0.19 56	0.12 12	0.08 196	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.05 1

trnet	0.14 53	0.09 27	0.26 56	0.15 4	0.07 1	0.21 182	0.12 28	0.25 89	0.26 166	0.16 104	0.21 162	0.15 129	0.13 140	0.19 56	0.14 82	0.09 280	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.06 8

s12784h	0.18 117	0.09 27	0.38 134	0.18 38	0.07 1	0.33 402	0.19 268	0.39 267	0.34 277	0.24 198	0.25 201	0.18 168	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.05 1

MatchStereo	0.11 5	0.08 8	0.30 83	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 34	0.18 43	0.10 10	0.16 95	0.08 1	0.08 9	0.15 7	0.12 12	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

CSFM-Stereo	0.12 14	0.08 8	0.17 2	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 45	0.13 7	0.11 20	0.11 22	0.10 34	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.07 72	0.12 330	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 270

Monster-pub-mixall	0.13 26	0.07 1	0.20 10	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 34	0.13 7	0.12 34	0.11 22	0.08 1	0.08 9	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.35 571	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

xyz-stereo-finetune	0.17 107	0.17 323	0.29 75	0.17 15	0.08 6	0.24 252	0.21 335	0.30 148	0.32 250	0.19 146	0.22 173	0.19 178	0.15 177	0.30 269	0.22 303	0.06 30	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.07 23

xyz-stereo	1.43 593	0.11 88	17.43 626	0.18 38	0.08 6	4.86 611	0.18 223	0.31 165	0.35 288	0.37 414	2.75 611	0.41 420	0.31 430	0.58 425	0.33 421	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.06 65	0.06 51	0.06 8

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 176	0.74 579	0.71 437	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 100	0.19 20	0.18 43	0.13 48	0.12 38	0.10 34	0.08 9	0.16 14	0.14 82	0.34 567	0.12 330	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.24 466

CASnet	0.15 70	0.13 180	0.30 83	0.22 201	0.08 6	0.15 29	0.14 75	0.28 111	0.26 166	0.23 190	0.20 144	0.15 129	0.11 78	0.18 42	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.11 396	0.09 309	0.08 174	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 91	0.11 88	0.43 174	0.16 7	0.08 6	0.25 272	0.14 75	0.23 54	0.29 214	0.25 211	0.30 251	0.16 140	0.12 109	0.18 42	0.13 41	0.08 196	0.07 126	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.08 67

CREStereo	0.14 53	0.09 27	0.27 68	0.14 2	0.08 6	0.22 211	0.15 100	0.26 98	0.26 166	0.16 104	0.21 162	0.14 111	0.13 140	0.19 56	0.14 82	0.09 280	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.06 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MonSter++	0.11 5	0.07 1	0.19 7	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 11	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 56	0.10 52	0.16 14	0.14 82	0.07 72	0.11 306	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 299

HiDET	0.12 14	0.07 1	0.20 10	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 23	0.16 27	0.10 10	0.10 14	0.11 56	0.09 23	0.19 56	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

LCMNet	0.12 14	0.08 8	0.20 10	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 20	0.20 68	0.10 10	0.11 22	0.11 56	0.10 52	0.20 77	0.16 147	0.07 72	0.11 306	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 328

MonStereo	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

Monster-pub-eth3d	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.19 56	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

depthmonostereo	0.15 70	0.12 139	0.34 114	0.19 73	0.09 15	0.20 154	0.15 100	0.28 111	0.24 129	0.16 104	0.18 123	0.16 140	0.18 247	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 67

2.25w	0.13 26	0.10 52	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.19 57	0.14 68	0.18 123	0.09 20	0.10 52	0.23 143	0.15 120	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 270

2.5w	0.13 26	0.10 52	0.23 35	0.18 38	0.09 15	0.15 29	0.15 100	0.21 34	0.16 27	0.12 34	0.13 49	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 270

2.75w_new	0.13 26	0.10 52	0.25 48	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.13 49	0.08 1	0.11 78	0.22 118	0.15 120	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 177

3.25w_new	0.13 26	0.09 27	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 54	0.18 43	0.15 90	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

3.25w	0.13 26	0.09 27	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 54	0.18 43	0.15 90	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

3.5w_stereo	0.12 14	0.11 88	0.21 21	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 54	0.17 31	0.14 68	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.22 118	0.13 41	0.05 1	0.11 306	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 67

3w_stereo	0.14 53	0.11 88	0.31 92	0.19 73	0.09 15	0.16 54	0.16 133	0.28 111	0.20 68	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.12 109	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 177

2w_stereo	0.13 26	0.11 88	0.21 21	0.18 38	0.09 15	0.17 74	0.14 75	0.29 130	0.20 68	0.15 90	0.14 80	0.08 1	0.11 78	0.15 7	0.13 41	0.05 1	0.12 330	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 67

xyz-stereo-finetune2	0.18 117	0.16 291	0.32 104	0.16 7	0.09 15	0.27 300	0.19 268	0.29 130	0.21 91	0.23 190	0.29 237	0.21 204	0.23 303	0.37 340	0.23 322	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.07 23

MLG-Stereo	0.11 5	0.08 8	0.26 56	0.19 73	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 11	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 34	0.08 9	0.18 42	0.12 12	0.06 30	0.16 413	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LG-G_1	0.12 14	0.08 8	0.28 72	0.20 114	0.09 15	0.21 182	0.09 2	0.20 23	0.12 3	0.11 20	0.10 14	0.11 56	0.10 52	0.22 118	0.11 1	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.12 270

LG-G	0.12 14	0.08 8	0.28 72	0.20 114	0.09 15	0.21 182	0.09 2	0.20 23	0.12 3	0.11 20	0.10 14	0.11 56	0.10 52	0.22 118	0.11 1	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.12 270

LGtest1	0.10 1	0.09 27	0.19 7	0.18 38	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 8	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 20	0.09 23	0.16 14	0.12 12	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.08 67

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 26	0.15 257	0.21 21	0.27 421	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 54	0.21 91	0.12 34	0.11 22	0.10 34	0.13 140	0.22 118	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

MonSter	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

DEFOM-Stereo	0.11 5	0.10 52	0.21 21	0.18 38	0.09 15	0.21 182	0.14 75	0.14 4	0.17 31	0.11 20	0.10 14	0.09 20	0.08 9	0.21 94	0.12 12	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

WCG-NET	0.15 70	0.12 139	0.31 92	0.18 38	0.09 15	0.18 100	0.17 169	0.23 54	0.29 214	0.18 140	0.22 173	0.15 129	0.12 109	0.19 56	0.13 41	0.06 30	0.12 330	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.06 8

WCG-NET（raft）	0.16 91	0.14 225	0.32 104	0.18 38	0.09 15	0.19 120	0.16 133	0.24 73	0.27 183	0.19 146	0.19 135	0.20 190	0.12 109	0.22 118	0.13 41	0.06 30	0.17 438	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

LoS	0.15 70	0.09 27	0.34 114	0.17 15	0.09 15	0.22 211	0.14 75	0.27 105	0.27 183	0.15 90	0.18 123	0.19 178	0.14 158	0.23 143	0.14 82	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 176	0.11 88	0.58 369	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.39 267	0.42 377	0.29 267	0.31 262	0.17 155	0.22 291	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

fff	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

ADStereo(finetuned)	0.21 212	0.15 257	0.59 376	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.37 235	0.41 365	0.30 290	0.31 262	0.19 178	0.31 430	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.10 177

GLC_STEREO	0.15 70	0.11 88	0.31 92	0.22 201	0.09 15	0.17 74	0.15 100	0.24 73	0.28 195	0.17 119	0.20 144	0.17 155	0.11 78	0.24 154	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.07 112	0.07 23

DCANet	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.37 235	0.41 365	0.30 290	0.31 262	0.19 178	0.23 303	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.10 177

csc	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

cscssc	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

111	0.22 235	0.22 398	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.24 252	0.17 169	0.44 329	0.46 424	0.24 198	0.30 251	0.29 306	0.22 291	0.25 173	0.19 234	0.08 196	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.15 345

PMTNet	0.16 91	0.09 27	0.31 92	0.15 4	0.09 15	0.23 230	0.15 100	0.26 98	0.24 129	0.17 119	0.21 162	0.16 140	0.14 158	0.23 143	0.14 82	0.29 560	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.07 23

HITNet	0.22 235	0.23 414	0.60 383	0.20 114	0.09 15	0.27 300	0.15 100	0.45 338	0.33 266	0.29 267	0.33 292	0.27 280	0.22 291	0.29 254	0.27 367	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218
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
MLCV	0.25 322	0.23 414	0.59 376	0.22 201	0.09 15	0.30 356	0.18 223	0.40 276	0.38 329	0.38 423	0.44 416	0.31 335	0.22 291	0.44 364	0.32 412	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.08 67

Pro-Stereo	0.10 1	0.07 1	0.16 1	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.13 51	0.11 1	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.08 1	0.06 1	0.22 118	0.11 1	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.08 217	0.05 3	0.06 8

252Zero-FE	0.18 117	0.08 8	0.28 72	0.18 38	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 45	0.22 101	0.76 562	0.11 22	0.09 20	0.08 9	0.17 28	0.15 120	0.07 72	0.51 587	0.06 32	0.08 217	0.06 51	0.10 177

Zero-FE251	0.17 107	0.09 27	0.38 134	0.18 38	0.10 51	0.20 154	0.13 51	0.20 23	0.15 20	0.75 559	0.13 49	0.13 84	0.11 78	0.16 14	0.16 147	0.08 196	0.10 272	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 386

Wavelet-MonSter	0.12 14	0.08 8	0.25 48	0.18 38	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 5	0.14 13	0.11 20	0.14 80	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.15 120	0.05 1	0.16 413	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 270

Replicate-Monster	0.15 70	0.12 139	0.40 150	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 73	0.20 68	0.12 34	0.10 14	0.10 34	0.10 52	0.28 232	0.12 12	0.06 30	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 431

S2M2_XL	0.10 1	0.10 52	0.24 39	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 2	0.09 1	0.11 20	0.12 38	0.09 20	0.09 23	0.12 1	0.11 1	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.15 70	0.11 88	0.32 104	0.19 73	0.10 51	0.17 74	0.14 75	0.26 98	0.20 68	0.18 140	0.23 184	0.16 140	0.16 197	0.14 3	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.11 218

asda	0.13 26	0.11 88	0.24 39	0.18 38	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 89	0.17 31	0.12 34	0.11 22	0.08 1	0.11 78	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 218

asd	0.12 14	0.10 52	0.23 35	0.18 38	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.14 13	0.13 48	0.12 38	0.09 20	0.11 78	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.14 369	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 112

DilatedVolume-Stereo	0.15 70	0.09 27	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.21 182	0.14 75	0.24 73	0.22 101	0.22 182	0.21 162	0.16 140	0.15 177	0.24 154	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 67

4.25_new	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5w_new	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5_new	0.13 26	0.12 139	0.24 39	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 45	0.17 31	0.13 48	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.06 51	0.09 112

4.5w-stereo	0.13 26	0.12 139	0.24 39	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 45	0.17 31	0.13 48	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.06 51	0.09 112

4.25w-stereo	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4w-stereo	0.13 26	0.11 88	0.31 92	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.14 13	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.12 109	0.23 143	0.13 41	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 345

1w_stereo	0.13 26	0.09 27	0.17 2	0.19 73	0.10 51	0.16 54	0.15 100	0.27 105	0.22 101	0.14 68	0.16 95	0.08 1	0.12 109	0.19 56	0.14 82	0.05 1	0.10 272	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 112

LG-Stereo_L2	0.11 5	0.09 27	0.22 30	0.18 38	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 11	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 9	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 190	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LG-Stereo_L1	0.11 5	0.09 27	0.22 30	0.18 38	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 11	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 3	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 272	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

MLG-Stereo_test3	0.11 5	0.08 8	0.22 30	0.19 73	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 11	0.13 7	0.11 20	0.07 3	0.10 34	0.08 9	0.14 3	0.12 12	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.08 67

castereo++	0.14 53	0.13 180	0.25 48	0.19 73	0.10 51	0.27 300	0.13 51	0.24 73	0.26 166	0.11 20	0.13 49	0.16 140	0.10 52	0.18 42	0.11 1	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 23

castereo	0.14 53	0.11 88	0.22 30	0.19 73	0.10 51	0.20 154	0.19 268	0.32 172	0.28 195	0.13 48	0.18 123	0.16 140	0.16 197	0.16 14	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23

fffft	0.14 53	0.12 139	0.30 83	0.19 73	0.10 51	0.17 74	0.18 223	0.23 54	0.17 31	0.14 68	0.11 22	0.13 84	0.10 52	0.24 154	0.18 203	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.09 112
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 53	0.15 257	0.29 75	0.19 73	0.10 51	0.19 120	0.17 169	0.21 34	0.21 91	0.15 90	0.13 49	0.12 70	0.11 78	0.25 173	0.16 147	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.08 67

SMFormer	0.27 373	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.34 428	0.10 349	0.16 413	0.08 174	0.09 309	0.10 320	0.16 361

tta	0.27 373	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.34 428	0.10 349	0.16 413	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.13 299

qqq1	0.26 345	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.21 285	0.10 349	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.13 299

fff1	0.26 345	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.21 285	0.10 349	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.13 299

Any-RAFT	0.18 117	0.09 27	0.33 110	0.19 73	0.10 51	0.29 342	0.16 133	0.44 329	0.32 250	0.25 211	0.27 222	0.29 306	0.16 197	0.23 143	0.13 41	0.08 196	0.07 126	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

AnonymousM	0.19 145	0.20 371	0.30 83	0.18 38	0.10 51	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.27 183	0.27 232	0.21 162	0.18 168	0.14 158	0.21 94	0.16 147	0.09 280	0.08 190	0.38 571	0.15 503	0.06 51	0.08 67

XX-TBD	0.16 91	0.21 379	0.43 174	0.22 201	0.10 51	0.23 230	0.15 100	0.23 54	0.28 195	0.22 182	0.26 209	0.14 111	0.12 109	0.16 14	0.14 82	0.08 196	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.06 8

BEATNet_4x	0.25 322	0.25 440	0.66 413	0.23 254	0.10 51	0.29 342	0.14 75	0.49 378	0.34 277	0.31 307	0.35 311	0.32 346	0.26 355	0.34 317	0.33 421	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.13 299

BStereo	0.14 53	0.10 52	0.46 199	0.18 38	0.11 83	0.15 29	0.15 100	0.25 89	0.23 115	0.12 34	0.11 22	0.12 70	0.09 23	0.17 28	0.17 173	0.05 1	0.07 126	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 112

Wave_Phase_stereo	0.16 91	0.10 52	0.46 199	0.18 38	0.11 83	0.41 469	0.15 100	0.30 148	0.23 115	0.12 34	0.11 22	0.12 70	0.09 23	0.17 28	0.17 173	0.05 1	0.07 126	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 112

AdaDepth	0.13 26	0.10 52	0.32 104	0.20 114	0.11 83	0.19 120	0.13 51	0.16 5	0.16 27	0.10 10	0.10 14	0.10 34	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.11 306	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 218

qwe	0.13 26	0.10 52	0.24 39	0.17 15	0.11 83	0.15 29	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.23 143	0.13 41	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

3.75w	0.12 14	0.10 52	0.21 21	0.17 15	0.11 83	0.18 100	0.12 28	0.24 73	0.15 20	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.10 52	0.18 42	0.12 12	0.05 1	0.14 369	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 67

IGEV	0.12 14	0.07 1	0.19 7	0.16 7	0.11 83	0.16 54	0.13 51	0.22 45	0.17 31	0.12 34	0.15 86	0.09 20	0.07 3	0.16 14	0.12 12	0.06 30	0.10 272	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 67

MLG-Stereo_test1	0.11 5	0.09 27	0.26 56	0.18 38	0.11 83	0.15 29	0.11 18	0.17 8	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 34	0.07 3	0.17 28	0.12 12	0.06 30	0.15 400	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 53	0.10 52	0.27 68	0.21 147	0.11 83	0.16 54	0.14 75	0.24 73	0.17 31	0.17 119	0.20 144	0.18 168	0.11 78	0.16 14	0.17 173	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.09 112

LG-Stereo	0.14 53	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.11 83	0.16 54	0.18 223	0.23 54	0.19 57	0.12 34	0.18 123	0.11 56	0.09 23	0.15 7	0.14 82	0.06 30	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.07 23

MM-Stereo_test2	0.19 145	0.11 88	0.47 207	0.25 342	0.11 83	0.21 182	0.20 308	0.28 111	0.24 129	0.16 104	0.17 109	0.13 84	0.11 78	0.21 94	0.14 82	0.06 30	0.26 528	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.41 549

tt45	0.15 70	0.14 225	0.29 75	0.19 73	0.11 83	0.23 230	0.18 223	0.23 54	0.18 43	0.16 104	0.13 49	0.14 111	0.10 52	0.31 282	0.15 120	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.08 67

tg	0.18 117	0.15 257	0.34 114	0.22 201	0.11 83	0.23 230	0.15 100	0.35 208	0.27 183	0.20 156	0.25 201	0.20 190	0.12 109	0.25 173	0.16 147	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.08 174	0.13 299

ITSA-stereo	0.26 345	0.16 291	0.39 141	0.24 304	0.11 83	0.28 318	0.18 223	0.58 482	0.59 515	0.32 332	0.32 272	0.33 354	0.28 386	0.51 390	0.34 428	0.11 388	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.15 345

RAStereo	0.14 53	0.15 257	0.40 150	0.22 201	0.11 83	0.15 29	0.18 223	0.25 89	0.24 129	0.13 48	0.17 109	0.11 56	0.09 23	0.15 7	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.05 1

test_sample2	0.23 268	0.12 139	0.39 141	0.20 114	0.11 83	0.28 318	0.22 369	0.45 338	0.33 266	0.27 232	0.34 303	0.30 326	0.25 337	0.46 372	0.23 322	0.09 280	0.15 400	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.19 401

MGS-Stereo	0.15 70	0.12 139	0.38 134	0.19 73	0.11 83	0.18 100	0.17 169	0.21 34	0.23 115	0.14 68	0.24 193	0.16 140	0.10 52	0.19 56	0.13 41	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.10 320	0.07 23

knoymous	0.18 117	0.10 52	0.35 120	0.17 15	0.11 83	0.21 182	0.17 169	0.33 192	0.24 129	0.24 198	0.28 229	0.27 280	0.16 197	0.24 154	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.06 65	0.09 257	0.10 177

Selective-RAFT	0.19 145	0.14 225	0.37 132	0.24 304	0.11 83	0.30 356	0.15 100	0.35 208	0.34 277	0.17 119	0.17 109	0.22 211	0.18 247	0.29 254	0.18 203	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.08 67

RCA-Stereo	0.17 107	0.10 52	0.33 110	0.20 114	0.11 83	0.19 120	0.17 169	0.39 267	0.36 304	0.21 164	0.25 201	0.17 155	0.17 217	0.18 42	0.15 120	0.07 72	0.14 369	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.08 67

IPLGR	0.22 235	0.14 225	0.75 447	0.21 147	0.11 83	0.25 272	0.18 223	0.44 329	0.38 329	0.29 267	0.28 229	0.21 204	0.19 269	0.37 340	0.19 234	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.07 23

Patchmatch Stereo++	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112
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
TransformOpticalFlow	0.24 297	0.14 225	0.57 354	0.24 304	0.11 83	0.21 182	0.19 268	0.43 308	0.34 277	0.30 290	0.43 406	0.36 381	0.31 430	0.61 445	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.08 67

NRIStereo	0.20 176	0.12 139	0.50 264	0.23 254	0.11 83	0.24 252	0.19 268	0.30 148	0.28 195	0.26 221	0.26 209	0.25 256	0.18 247	0.34 317	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.09 112

PSM-adaLoss	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ROB_FTStereo_v2	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ROB_FTStereo	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.13 51	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

HUI-Stereo	0.19 145	0.13 180	0.52 303	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.23 143	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

THIR-Stereo	0.30 416	0.15 257	0.46 199	0.19 73	0.11 83	0.28 318	0.70 578	0.33 192	0.36 304	0.37 414	0.64 525	0.33 354	0.49 525	0.58 425	0.44 472	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.08 67

DeepStereo_RVC	0.19 145	0.12 139	0.47 207	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.16 133	0.29 130	0.24 129	0.28 243	0.27 222	0.23 225	0.28 386	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.10 177

iGMRVC	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

iRAFT	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

CRE-IMP	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.23 254	0.11 83	0.24 252	0.17 169	0.31 165	0.24 129	0.27 232	0.26 209	0.24 244	0.17 217	0.24 154	0.19 234	0.09 280	0.05 5	0.10 340	0.07 135	0.10 320	0.10 177

RAFT-IKP	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.18 100	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.26 194	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

iRaftStereo_RVC	0.17 107	0.16 291	0.35 120	0.21 147	0.11 83	0.20 154	0.17 169	0.34 199	0.25 154	0.20 156	0.25 201	0.19 178	0.12 109	0.21 94	0.16 147	0.07 72	0.12 330	0.10 340	0.09 309	0.09 257	0.14 328

CREStereo++_RVC	0.16 91	0.09 27	0.42 168	0.17 15	0.11 83	0.18 100	0.13 51	0.23 54	0.31 240	0.21 164	0.31 262	0.13 84	0.11 78	0.17 28	0.16 147	0.07 72	0.04 1	0.06 32	0.15 503	0.06 51	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
TestStereo	0.22 235	0.24 425	0.48 222	0.25 342	0.11 83	0.22 211	0.22 369	0.32 172	0.31 240	0.24 198	0.34 303	0.23 225	0.19 269	0.62 456	0.19 234	0.08 196	0.07 126	0.10 340	0.07 135	0.11 372	0.07 23

AFF-stereo	0.20 176	0.24 425	0.49 242	0.22 201	0.11 83	0.18 100	0.18 223	0.35 208	0.29 214	0.25 211	0.36 326	0.25 256	0.17 217	0.25 173	0.17 173	0.06 30	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.11 218

HSM-Net_RVC	0.28 383	0.12 139	0.48 222	0.19 73	0.11 83	0.35 432	0.21 335	0.64 529	0.44 401	0.40 450	0.43 406	0.50 486	0.27 363	0.75 505	0.25 345	0.08 196	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 322	0.22 398	0.62 393	0.26 383	0.11 83	0.31 378	0.23 397	0.46 346	0.45 413	0.34 365	0.43 406	0.27 280	0.23 303	0.36 330	0.37 445	0.08 196	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.10 177

VIP-Stereo	0.13 26	0.15 257	0.31 92	0.18 38	0.12 122	0.24 252	0.12 28	0.20 23	0.20 68	0.10 10	0.13 49	0.11 56	0.09 23	0.20 77	0.13 41	0.06 30	0.11 306	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 67

FlowAnything_test	0.15 70	0.12 139	0.23 35	0.21 147	0.12 122	0.18 100	0.16 133	0.25 89	0.17 31	0.15 90	0.13 49	0.15 129	0.14 158	0.19 56	0.17 173	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.12 442	0.08 174	0.10 177

monsterstereo	0.13 26	0.10 52	0.20 10	0.19 73	0.12 122	0.14 18	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.16 95	0.08 1	0.09 23	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.16 413	0.06 32	0.09 309	0.06 51	0.07 23

G2L-ROB	0.25 322	0.21 379	0.56 344	0.19 73	0.12 122	0.28 318	0.21 335	0.48 368	0.34 277	0.35 384	0.31 262	0.41 420	0.23 303	0.51 390	0.31 402	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.12 270

MLG-Stereo_test2	0.12 14	0.09 27	0.29 75	0.21 147	0.12 122	0.16 54	0.11 18	0.17 8	0.12 3	0.11 20	0.08 6	0.11 56	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 196	0.13 351	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.09 112

S2M2_L	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.17 15	0.12 122	0.12 9	0.07 1	0.18 11	0.21 91	0.12 34	0.15 86	0.14 111	0.12 109	0.16 14	0.15 120	0.13 450	0.09 232	0.09 265	0.10 366	0.11 372	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.20 176	0.13 180	0.45 185	0.24 304	0.12 122	0.20 154	0.21 335	0.36 220	0.32 250	0.23 190	0.22 173	0.15 129	0.14 158	0.28 232	0.16 147	0.07 72	0.24 516	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.21 431

999	0.15 70	0.13 180	0.30 83	0.19 73	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.25 89	0.20 68	0.14 68	0.16 95	0.14 111	0.11 78	0.36 330	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.08 67

rvit_stereo_0081	0.16 91	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.12 122	0.17 74	0.17 169	0.24 73	0.34 277	0.17 119	0.19 135	0.18 168	0.15 177	0.20 77	0.17 173	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.07 23

rvit_stereo_0082	0.16 91	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.12 122	0.17 74	0.17 169	0.24 73	0.34 277	0.17 119	0.19 135	0.18 168	0.15 177	0.20 77	0.17 173	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.07 23

Pointernet	0.15 70	0.08 8	0.35 120	0.19 73	0.12 122	0.20 154	0.12 28	0.34 199	0.25 154	0.15 90	0.16 95	0.13 84	0.11 78	0.18 42	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.08 67

RAFT-Stereo-weight	0.17 107	0.10 52	0.31 92	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.38 246	0.33 266	0.25 211	0.20 144	0.19 178	0.10 52	0.19 56	0.16 147	0.07 72	0.13 351	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.09 112

test_sample6	0.27 373	0.15 257	0.50 264	0.22 201	0.12 122	0.30 356	0.22 369	0.54 430	0.39 345	0.34 365	0.44 416	0.29 306	0.25 337	0.58 425	0.26 356	0.11 388	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

test_sample5	0.26 345	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.12 122	0.31 378	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.33 345	0.43 406	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.24 331	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

test_sample4	0.26 345	0.14 225	0.53 314	0.21 147	0.12 122	0.32 395	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.33 345	0.38 345	0.28 293	0.25 337	0.54 407	0.25 345	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.09 309	0.11 372	0.16 361

test_sample3	0.25 322	0.14 225	0.52 303	0.20 114	0.12 122	0.33 402	0.20 308	0.53 415	0.38 329	0.32 332	0.35 311	0.29 306	0.24 324	0.54 407	0.25 345	0.10 349	0.14 369	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.15 345

H2IRNET	0.19 145	0.18 345	0.50 264	0.22 201	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.28 111	0.31 240	0.17 119	0.32 272	0.25 256	0.20 274	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.08 67

DualNet	0.26 345	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.12 122	0.31 378	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.34 365	0.44 416	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.24 331	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

CASS	0.22 235	0.16 291	0.40 150	0.26 383	0.12 122	0.29 342	0.19 268	0.40 276	0.32 250	0.34 365	0.35 311	0.25 256	0.25 337	0.26 194	0.21 285	0.13 450	0.08 190	0.11 396	0.09 309	0.11 372	0.12 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 268	0.32 487	0.55 334	0.23 254	0.12 122	0.27 300	0.21 335	0.32 172	0.45 413	0.30 290	0.29 237	0.25 256	0.17 217	0.31 282	0.26 356	0.13 450	0.07 126	0.10 340	0.08 217	0.12 413	0.09 112

IPLG	0.23 268	0.19 358	0.65 408	0.21 147	0.12 122	0.28 318	0.17 169	0.45 338	0.32 250	0.33 345	0.32 272	0.16 140	0.17 217	0.50 384	0.23 322	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.08 67

MIPNet	0.22 235	0.19 358	0.64 403	0.22 201	0.12 122	0.28 318	0.20 308	0.48 368	0.39 345	0.31 307	0.24 193	0.19 178	0.24 324	0.28 232	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.08 67

CrosDoStereo	0.32 433	0.11 88	0.53 314	0.19 73	0.12 122	0.22 211	1.07 597	0.36 220	0.38 329	0.38 423	0.60 510	0.28 293	0.45 507	0.61 445	0.56 508	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.09 112

PFNet+	0.21 212	0.11 88	0.54 326	0.22 201	0.12 122	0.17 74	0.18 223	0.31 165	0.36 304	0.33 345	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.33 302	0.18 203	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.08 174	0.12 270

LCNet	0.22 235	0.12 139	0.42 168	0.26 383	0.12 122	0.23 230	0.19 268	0.36 220	0.28 195	0.28 243	0.35 311	0.26 275	0.30 413	0.35 324	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.10 366	0.13 426	0.22 445

STrans-v2	0.25 322	0.14 225	0.56 344	0.21 147	0.12 122	0.23 230	0.20 308	0.50 386	0.31 240	0.31 307	0.42 392	0.35 376	0.35 460	0.62 456	0.24 331	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.08 67

IIG-Stereo	0.24 297	0.16 291	0.47 207	0.29 467	0.12 122	0.23 230	0.14 75	0.40 276	0.33 266	0.35 384	0.37 337	0.33 354	0.22 291	0.70 487	0.26 356	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.07 23

NF-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.52 398	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

OCTAStereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

PSM-softLoss	0.22 235	0.11 88	0.53 314	0.25 342	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.39 267	0.29 214	0.29 267	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.53 401	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.12 270

KMStereo	0.22 235	0.11 88	0.53 314	0.25 342	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.39 267	0.29 214	0.29 267	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.53 401	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.12 270

PSM-AAD	0.26 345	0.11 88	0.43 174	0.24 304	0.12 122	0.27 300	0.37 523	0.36 220	0.30 230	0.36 397	0.39 363	0.28 293	0.77 564	0.30 269	0.16 147	0.07 72	0.06 53	0.12 431	0.11 400	0.09 257	0.21 431

KYRaft	0.23 268	0.11 88	0.43 174	0.23 254	0.12 122	0.23 230	0.23 397	0.37 235	0.26 166	0.35 384	0.53 480	0.34 362	0.26 355	0.29 254	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.10 366	0.08 174	0.30 509

DeepStereo_LL	0.32 433	0.11 88	0.53 314	0.19 73	0.12 122	0.22 211	1.07 597	0.36 220	0.38 329	0.38 423	0.60 510	0.28 293	0.45 507	0.61 445	0.56 508	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.09 112

DRaft	0.25 322	0.11 88	0.47 207	0.18 38	0.12 122	0.28 318	0.23 397	0.34 199	0.40 355	0.38 423	0.60 510	0.20 190	0.41 492	0.48 378	0.41 457	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

RE-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

Pruner-Stereo	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.29 467	0.12 122	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.31 240	0.33 345	0.32 272	0.25 256	0.15 177	0.25 173	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

TVStereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

RAFT-RH_RVC	0.26 345	0.13 180	0.57 354	0.22 201	0.12 122	0.25 272	0.14 75	0.27 105	0.29 214	0.38 423	1.14 574	0.23 225	0.18 247	0.58 425	0.24 331	0.07 72	0.06 53	0.10 340	0.07 135	0.06 51	0.08 67

IRAFT_RVC	0.23 268	0.15 257	0.54 326	0.26 383	0.12 122	0.19 120	0.23 397	0.41 294	0.39 345	0.31 307	0.30 251	0.29 306	0.24 324	0.55 412	0.23 322	0.08 196	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.08 67

RAFT-345	0.22 235	0.11 88	0.55 334	0.22 201	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.27 105	0.28 195	0.27 232	0.65 527	0.20 190	0.17 217	0.55 412	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.07 23

CroCo-Stereo	0.15 70	0.16 291	0.34 114	0.25 342	0.12 122	0.11 4	0.18 223	0.35 208	0.24 129	0.13 48	0.13 49	0.18 168	0.12 109	0.15 7	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.26 345	0.30 476	0.87 491	0.22 201	0.12 122	0.30 356	0.24 421	0.46 346	0.34 277	0.33 345	0.28 229	0.29 306	0.20 274	0.49 380	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.12 431	0.11 400	0.09 257	0.09 112

GMStereo	0.21 212	0.30 476	0.57 354	0.21 147	0.12 122	0.24 252	0.18 223	0.30 148	0.41 365	0.26 221	0.24 193	0.17 155	0.16 197	0.25 173	0.19 234	0.10 349	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.11 372	0.09 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 117	0.10 52	0.45 185	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.40 276	0.31 240	0.23 190	0.21 162	0.26 275	0.15 177	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 107	0.10 52	0.41 159	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.15 100	0.34 199	0.29 214	0.23 190	0.23 184	0.27 280	0.15 177	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.07 23

FENet	0.22 235	0.13 180	0.48 222	0.22 201	0.12 122	0.27 300	0.18 223	0.43 308	0.37 319	0.31 307	0.32 272	0.29 306	0.23 303	0.27 208	0.24 331	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

R-Stereo Train	0.19 145	0.10 52	0.49 242	0.22 201	0.12 122	0.23 230	0.18 223	0.43 308	0.20 68	0.31 307	0.45 430	0.20 190	0.14 158	0.18 42	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23

RAFT-Stereo	0.19 145	0.10 52	0.49 242	0.22 201	0.12 122	0.23 230	0.18 223	0.43 308	0.20 68	0.31 307	0.45 430	0.20 190	0.14 158	0.18 42	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 373	0.27 458	0.48 222	0.21 147	0.12 122	0.32 395	0.17 169	0.57 468	0.55 496	0.39 441	0.44 416	0.37 387	0.28 386	0.43 360	0.28 375	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.09 257	0.11 218

NLSM3	0.14 53	0.12 139	0.25 48	0.21 147	0.13 172	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.25 154	0.12 34	0.15 86	0.12 70	0.13 140	0.17 28	0.15 120	0.05 1	0.05 5	0.08 174	0.08 217	0.05 3	0.08 67

monsters	0.13 26	0.10 52	0.20 10	0.18 38	0.13 172	0.15 29	0.11 18	0.24 73	0.16 27	0.15 90	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.23 143	0.12 12	0.06 30	0.15 400	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 112

111111	0.13 26	0.08 8	0.20 10	0.20 114	0.13 172	0.13 15	0.10 8	0.23 54	0.17 31	0.11 20	0.13 49	0.12 70	0.08 9	0.19 56	0.12 12	0.07 72	0.16 413	0.06 32	0.04 1	0.08 174	0.16 361

G2L-Stereo_test	0.26 345	0.22 398	0.54 326	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.24 421	0.51 397	0.40 355	0.38 423	0.37 337	0.40 411	0.26 355	0.53 401	0.32 412	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218

rvit_0105_5	0.22 235	0.18 345	0.51 282	0.23 254	0.13 172	0.22 211	0.25 435	0.38 246	0.40 355	0.21 164	0.23 184	0.27 280	0.20 274	0.27 208	0.20 258	0.15 488	0.13 351	0.12 431	0.12 442	0.10 320	0.10 177

UGAM	0.28 383	0.18 345	0.57 354	0.26 383	0.13 172	0.23 230	0.26 446	0.33 192	0.45 413	0.32 332	0.42 392	0.45 452	0.22 291	0.92 550	0.23 322	0.08 196	0.09 232	0.14 481	0.13 474	0.10 320	0.10 177

rvit_stereo_0083	0.17 107	0.13 180	0.29 75	0.21 147	0.13 172	0.17 74	0.17 169	0.23 54	0.36 304	0.16 104	0.22 173	0.19 178	0.17 217	0.21 94	0.17 173	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.08 67

IGEV-Stereo++	0.15 70	0.09 27	0.27 68	0.21 147	0.13 172	0.14 18	0.11 18	0.23 54	0.19 57	0.15 90	0.14 80	0.11 56	0.11 78	0.19 56	0.12 12	0.06 30	0.21 483	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.28 500

rvit_stereo_0080	0.16 91	0.17 323	0.35 120	0.19 73	0.13 172	0.14 18	0.20 308	0.29 130	0.26 166	0.16 104	0.17 109	0.19 178	0.14 158	0.19 56	0.16 147	0.11 388	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.08 67

test_sample1	0.24 297	0.13 180	0.40 150	0.20 114	0.13 172	0.29 342	0.19 268	0.43 308	0.30 230	0.27 232	0.34 303	0.31 335	0.28 386	0.45 370	0.27 367	0.09 280	0.16 413	0.08 174	0.08 217	0.09 257	0.22 445

CAS++	0.17 107	0.13 180	0.35 120	0.18 38	0.13 172	0.17 74	0.16 133	0.42 299	0.25 154	0.19 146	0.18 123	0.13 84	0.10 52	0.22 118	0.12 12	0.12 428	0.10 272	0.11 396	0.08 217	0.10 320	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 117	0.15 257	0.27 68	0.20 114	0.13 172	0.24 252	0.17 169	0.31 165	0.37 319	0.43 478	0.17 109	0.13 84	0.12 109	0.20 77	0.16 147	0.08 196	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.08 67

ACVNet-DCA	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.43 308	0.32 250	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.23 453

xx1	0.23 268	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.39 267	0.48 445	0.21 164	0.20 144	0.28 293	0.25 337	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.10 340	0.11 400	0.09 257	0.23 453

1test111	0.22 235	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.43 308	0.32 250	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.36 330	0.28 375	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.23 453

cc1	0.22 235	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.39 267	0.48 445	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.37 541

ffm	0.27 373	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.38 246	0.46 424	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.12 431	0.11 400	0.08 174	0.37 541

ff1	0.36 459	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.38 246	0.46 424	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.08 196	0.28 537	0.12 431	0.11 400	0.08 174	0.37 541

mmx	0.37 466	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.57 468	0.48 445	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.10 349	0.20 478	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.23 453

whm_eth	0.16 91	0.17 323	0.35 120	0.19 73	0.13 172	0.14 18	0.20 308	0.29 130	0.26 166	0.16 104	0.17 109	0.19 178	0.14 158	0.19 56	0.16 147	0.11 388	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.08 67

xxx	0.37 466	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.57 468	0.48 445	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.10 349	0.20 478	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.23 453

plain	0.18 117	0.16 291	0.59 376	0.21 147	0.13 172	0.16 54	0.17 169	0.29 130	0.23 115	0.16 104	0.26 209	0.13 84	0.17 217	0.27 208	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.07 135	0.10 320	0.07 23

PCWNet_CMD	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.21 147	0.13 172	0.28 318	0.17 169	0.47 357	0.47 437	0.30 290	0.36 326	0.37 387	0.24 324	0.29 254	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.11 372	0.11 218

testlalala	0.17 107	0.11 88	0.49 242	0.20 114	0.13 172	0.23 230	0.15 100	0.33 192	0.22 101	0.25 211	0.20 144	0.14 111	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.07 72	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 23

DisPM	0.20 176	0.11 88	0.52 303	0.24 304	0.13 172	0.18 100	0.19 268	0.30 148	0.31 240	0.33 345	0.34 303	0.23 225	0.16 197	0.34 317	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.12 270

raft_robust	0.25 322	0.23 414	0.44 182	0.22 201	0.13 172	0.23 230	0.22 369	0.52 405	0.50 466	0.33 345	0.32 272	0.33 354	0.23 303	0.55 412	0.18 203	0.07 72	0.11 306	0.08 174	0.10 366	0.08 174	0.07 23

test_4	0.19 145	0.16 291	0.39 141	0.24 304	0.13 172	0.19 120	0.21 335	0.27 105	0.24 129	0.24 198	0.47 449	0.22 211	0.13 140	0.27 208	0.18 203	0.06 30	0.06 53	0.09 265	0.09 309	0.07 112	0.06 8

GwcNet-ADL	0.23 268	0.15 257	0.58 369	0.24 304	0.13 172	0.23 230	0.24 421	0.51 397	0.41 365	0.28 243	0.29 237	0.30 326	0.20 274	0.27 208	0.28 375	0.09 280	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.11 218

OMP-Stereo	0.24 297	0.16 291	0.48 222	0.30 478	0.13 172	0.21 182	0.16 133	0.38 246	0.35 288	0.34 365	0.30 251	0.33 354	0.20 274	0.70 487	0.24 331	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.07 23

FTStereo	0.28 383	0.11 88	0.56 344	0.24 304	0.13 172	0.21 182	0.52 564	0.36 220	0.28 195	0.38 423	0.94 564	0.30 326	0.56 539	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.19 401

DEmStereo	0.26 345	0.10 52	0.52 303	0.19 73	0.13 172	0.31 378	0.25 435	0.29 130	0.38 329	0.36 397	0.57 499	0.24 244	0.48 520	0.53 401	0.44 472	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

RAFT_R40	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.13 172	0.18 100	0.18 223	0.32 172	0.31 240	0.33 345	0.33 292	0.30 326	0.23 303	0.55 412	0.19 234	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.07 23

GMM-Stereo	0.22 235	0.10 52	0.56 344	0.23 254	0.13 172	0.24 252	0.24 421	0.38 246	0.29 214	0.31 307	0.44 416	0.27 280	0.21 284	0.31 282	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.19 401

Prome-Stereo	0.22 235	0.10 52	0.43 174	0.24 304	0.13 172	0.23 230	0.23 397	0.37 235	0.27 183	0.33 345	0.58 502	0.24 244	0.28 386	0.30 269	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.20 419

CFNet_pseudo	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.27 300	0.17 169	0.46 346	0.45 413	0.30 290	0.37 337	0.38 393	0.23 303	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.11 396	0.08 217	0.11 372	0.11 218

DIP-Stereo	0.20 176	0.13 180	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.12 28	0.43 308	0.26 166	0.27 232	0.32 272	0.21 204	0.17 217	0.26 194	0.20 258	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.10 177
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	0.23 268	0.14 225	0.49 242	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.17 169	0.47 357	0.47 437	0.30 290	0.36 326	0.37 387	0.24 324	0.29 254	0.21 285	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.11 372	0.11 218

ccs_rob	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.27 300	0.17 169	0.46 346	0.45 413	0.30 290	0.37 337	0.38 393	0.23 303	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.11 396	0.08 217	0.12 413	0.11 218

AdaStereo	0.25 322	0.17 323	0.47 207	0.25 342	0.13 172	0.33 402	0.17 169	0.57 468	0.43 388	0.34 365	0.38 345	0.35 376	0.21 284	0.32 292	0.24 331	0.14 474	0.06 53	0.13 457	0.09 309	0.11 372	0.09 112
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.
iResNetv2_ROB	0.29 403	0.37 514	0.92 504	0.24 304	0.13 172	0.30 356	0.19 268	0.55 448	0.51 472	0.39 441	0.46 442	0.39 407	0.27 363	0.36 330	0.30 392	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.05 23	0.13 426	0.11 218

FE-Mocha	0.18 117	0.11 88	0.40 150	0.26 383	0.14 212	0.19 120	0.14 75	0.36 220	0.24 129	0.24 198	0.24 193	0.23 225	0.14 158	0.27 208	0.19 234	0.08 196	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

z-ln-s-r	0.35 456	0.30 476	1.02 522	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.26 446	0.46 346	0.55 496	0.33 345	0.61 518	0.39 407	0.31 430	0.80 522	0.77 538	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.11 372	0.10 177

G2L-Stereo	0.27 373	0.23 414	0.61 389	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.19 268	0.48 368	0.37 319	0.33 345	0.38 345	0.40 411	0.23 303	0.61 445	0.33 421	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.11 218

ours_stereo	0.15 70	0.14 225	0.29 75	0.21 147	0.14 212	0.17 74	0.18 223	0.21 34	0.20 68	0.13 48	0.18 123	0.14 111	0.10 52	0.24 154	0.15 120	0.06 30	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.13 299

fffy	0.15 70	0.14 225	0.31 92	0.21 147	0.14 212	0.19 120	0.18 223	0.24 73	0.19 57	0.13 48	0.17 109	0.15 129	0.13 140	0.25 173	0.15 120	0.06 30	0.08 190	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.15 345

rvit_0105_6	0.20 176	0.16 291	0.41 159	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.20 308	0.31 165	0.39 345	0.18 140	0.22 173	0.23 225	0.18 247	0.26 194	0.18 203	0.16 498	0.13 351	0.13 457	0.11 400	0.11 372	0.09 112

rvit_0105_4	0.21 212	0.17 323	0.49 242	0.23 254	0.14 212	0.20 154	0.23 397	0.35 208	0.40 355	0.19 146	0.24 193	0.25 256	0.20 274	0.28 232	0.18 203	0.16 498	0.13 351	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.10 177

rvit_stereo_0081_aga	0.17 107	0.17 323	0.40 150	0.21 147	0.14 212	0.20 154	0.17 169	0.24 73	0.26 166	0.18 140	0.21 162	0.20 190	0.14 158	0.20 77	0.15 120	0.12 428	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.08 67

DCVSM-stereo	0.25 322	0.14 225	0.53 314	0.21 147	0.14 212	0.27 300	0.14 75	0.35 208	0.35 288	0.42 467	0.33 292	0.46 461	0.30 413	0.31 282	0.27 367	0.11 388	0.10 272	0.12 431	0.10 366	0.12 413	0.15 345

IGEV-Stereo+	0.14 53	0.08 8	0.26 56	0.18 38	0.14 212	0.09 1	0.10 8	0.16 5	0.17 31	0.14 68	0.08 6	0.10 34	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.07 72	0.15 400	0.06 32	0.06 65	0.16 469	0.29 506

rvit_stereo_ft	0.18 117	0.19 358	0.43 174	0.25 342	0.14 212	0.17 74	0.21 335	0.30 148	0.28 195	0.17 119	0.19 135	0.20 190	0.17 217	0.22 118	0.18 203	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.08 67

test_sample7	0.28 383	0.16 291	0.47 207	0.21 147	0.14 212	0.29 342	0.22 369	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.41 351	0.26 356	0.14 474	0.21 483	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.25 476

MyStereo06	0.23 268	0.15 257	0.74 443	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.22 369	0.43 308	0.25 154	0.36 397	0.24 193	0.34 362	0.18 247	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.12 330	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo05	0.24 297	0.15 257	0.58 369	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.22 369	0.50 386	0.54 488	0.32 332	0.23 184	0.26 275	0.23 303	0.32 292	0.25 345	0.07 72	0.12 330	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

CoDeX	0.24 297	0.13 180	0.48 222	0.22 201	0.14 212	0.29 342	0.21 335	0.55 448	0.42 377	0.29 267	0.36 326	0.28 293	0.23 303	0.48 378	0.20 258	0.09 280	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.08 67

GMStereo_Zeroshot	0.25 322	0.22 398	0.51 282	0.27 421	0.14 212	0.28 318	0.15 100	0.40 276	0.36 304	0.37 414	0.43 406	0.40 411	0.17 217	0.35 324	0.21 285	0.12 428	0.07 126	0.13 457	0.07 135	0.17 484	0.10 177

MSKI-zero shot	0.19 145	0.10 52	0.47 207	0.30 478	0.14 212	0.21 182	0.14 75	0.33 192	0.22 101	0.24 198	0.25 201	0.22 211	0.10 52	0.32 292	0.14 82	0.07 72	0.30 554	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.09 112

UniTT-Stereo	0.15 70	0.12 139	0.45 185	0.21 147	0.14 212	0.17 74	0.13 51	0.20 23	0.19 57	0.16 104	0.20 144	0.10 34	0.11 78	0.18 42	0.17 173	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.07 23

4D-IteraStereo	0.20 176	0.21 379	0.62 393	0.21 147	0.14 212	0.19 120	0.17 169	0.29 130	0.28 195	0.24 198	0.20 144	0.20 190	0.10 52	0.22 118	0.18 203	0.07 72	0.07 126	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.33 523

CBFPSM	0.28 383	0.23 414	0.76 451	0.21 147	0.14 212	0.38 453	0.26 446	0.42 299	0.37 319	0.34 365	0.36 326	0.55 507	0.38 475	0.33 302	0.40 453	0.08 196	0.08 190	0.07 92	0.08 217	0.09 257	0.12 270

gwcnet-sp	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

scenet	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

MC-Stereo	0.18 117	0.10 52	0.36 126	0.28 449	0.14 212	0.18 100	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.21 164	0.24 193	0.16 140	0.13 140	0.25 173	0.14 82	0.07 72	0.17 438	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.30 509

ssnet	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

TestStereo1	0.23 268	0.22 398	0.50 264	0.27 421	0.14 212	0.26 293	0.27 455	0.43 308	0.38 329	0.29 267	0.39 363	0.23 225	0.21 284	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

BUS	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.25 342	0.14 212	0.44 486	0.17 169	0.59 492	0.36 304	0.34 365	0.35 311	0.31 335	0.22 291	0.27 208	0.22 303	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

BSDual-CNN	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.25 342	0.14 212	0.35 432	0.22 369	0.59 492	0.36 304	0.34 365	0.35 311	0.38 393	0.25 337	0.27 208	0.28 375	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

SA-5K	0.23 268	0.22 398	0.50 264	0.27 421	0.14 212	0.26 293	0.27 455	0.43 308	0.38 329	0.29 267	0.39 363	0.23 225	0.21 284	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

Sa-1000	0.24 297	0.20 371	0.53 314	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.23 397	0.50 386	0.41 365	0.30 290	0.50 462	0.26 275	0.19 269	0.33 302	0.16 147	0.08 196	0.10 272	0.10 340	0.11 400	0.08 174	0.08 67

SA	0.24 297	0.22 398	0.55 334	0.23 254	0.14 212	0.25 272	0.23 397	0.48 368	0.42 377	0.28 243	0.44 416	0.23 225	0.23 303	0.34 317	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.11 396	0.11 400	0.08 174	0.09 112

psmg	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.21 147	0.14 212	0.35 432	0.23 397	0.54 430	0.36 304	0.36 397	0.38 345	0.38 393	0.25 337	0.27 208	0.28 375	0.10 349	0.08 190	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

CSP-Net	0.28 383	0.17 323	0.41 159	0.22 201	0.14 212	0.44 486	0.24 421	0.52 405	0.42 377	0.42 467	0.44 416	0.42 433	0.27 363	0.66 475	0.30 392	0.12 428	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.10 177

UDGNet	0.24 297	0.37 514	0.53 314	0.25 342	0.14 212	0.24 252	0.18 223	0.32 172	0.44 401	0.29 267	0.28 229	0.24 244	0.20 274	0.30 269	0.21 285	0.16 498	0.07 126	0.21 537	0.11 400	0.16 469	0.11 218

dad	0.30 416	0.38 521	0.60 383	0.22 201	0.14 212	0.32 395	0.21 335	0.35 208	0.51 472	0.45 491	0.45 430	0.46 461	0.23 303	0.41 351	0.27 367	0.21 537	0.11 306	0.20 535	0.11 400	0.15 461	0.11 218

test-3	0.18 117	0.10 52	0.48 222	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.29 214	0.26 221	0.17 109	0.22 211	0.13 140	0.26 194	0.19 234	0.06 30	0.14 369	0.08 174	0.08 217	0.06 51	0.10 177

test_1	0.18 117	0.10 52	0.48 222	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.29 214	0.26 221	0.17 109	0.22 211	0.13 140	0.26 194	0.19 234	0.06 30	0.14 369	0.08 174	0.08 217	0.06 51	0.10 177

AACVNet	0.28 383	0.22 398	0.55 334	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.19 268	0.43 308	0.33 266	0.39 441	0.42 392	0.44 446	0.29 406	0.73 496	0.28 375	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.09 309	0.13 426	0.12 270

test_3	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.26 383	0.14 212	0.22 211	0.25 435	0.34 199	0.33 266	0.25 211	0.18 123	0.23 225	0.13 140	0.25 173	0.20 258	0.06 30	0.14 369	0.09 265	0.10 366	0.07 112	0.10 177

PSMNet-ADL	0.26 345	0.16 291	0.39 141	0.27 421	0.14 212	0.32 395	0.22 369	0.45 338	0.37 319	0.28 243	0.34 303	0.41 420	0.28 386	0.61 445	0.32 412	0.11 388	0.10 272	0.09 265	0.11 400	0.10 320	0.13 299

GANet-ADL	0.22 235	0.14 225	0.51 282	0.23 254	0.14 212	0.29 342	0.19 268	0.48 368	0.36 304	0.26 221	0.33 292	0.32 346	0.20 274	0.26 194	0.22 303	0.11 388	0.07 126	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218

ASMatch	0.23 268	0.11 88	0.55 334	0.25 342	0.14 212	0.19 120	0.16 133	0.32 172	0.30 230	0.28 243	0.68 533	0.28 293	0.26 355	0.50 384	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.11 218

SST-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.14 212	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.26 166	0.34 365	0.33 292	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.18 203	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.07 23

PFNet	0.24 297	0.11 88	0.63 398	0.25 342	0.14 212	0.22 211	0.19 268	0.40 276	0.35 288	0.36 397	0.32 272	0.27 280	0.20 274	0.63 459	0.23 322	0.09 280	0.05 5	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.08 67

GrayStereo	0.26 345	0.10 52	0.45 185	0.27 421	0.14 212	0.23 230	0.46 552	0.36 220	0.33 266	0.40 450	0.47 449	0.30 326	0.78 565	0.29 254	0.17 173	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.15 345

LMCR-Stereo	0.28 383	0.22 398	0.56 344	0.29 467	0.14 212	0.37 447	0.23 397	0.57 468	0.36 304	0.40 450	0.40 372	0.29 306	0.30 413	0.41 351	0.38 447	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.13 426	0.10 177

ICVP	0.24 297	0.13 180	0.45 185	0.26 383	0.14 212	0.30 356	0.25 435	0.47 357	0.35 288	0.29 267	0.43 406	0.35 376	0.25 337	0.28 232	0.25 345	0.12 428	0.09 232	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 212	0.24 425	0.53 314	0.23 254	0.14 212	0.22 211	0.13 51	0.38 246	0.30 230	0.29 267	0.26 209	0.25 256	0.15 177	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.07 23

GES	0.23 268	0.14 225	0.54 326	0.21 147	0.14 212	0.28 318	0.19 268	0.51 397	0.35 288	0.31 307	0.36 326	0.25 256	0.24 324	0.30 269	0.23 322	0.11 388	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.12 270

SFCPSM	0.23 268	0.12 139	0.51 282	0.21 147	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.57 468	0.41 365	0.29 267	0.32 272	0.23 225	0.22 291	0.28 232	0.20 258	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.10 366	0.09 257	0.09 112

cf-r	0.26 345	0.22 398	0.66 413	0.22 201	0.14 212	0.28 318	0.22 369	0.44 329	0.42 377	0.32 332	0.42 392	0.43 440	0.27 363	0.44 364	0.27 367	0.11 388	0.07 126	0.08 174	0.10 366	0.08 174	0.09 112

hitnet-ft	0.31 427	0.21 379	0.56 344	0.19 73	0.14 212	0.40 464	0.23 397	0.46 346	0.42 377	0.37 414	0.46 442	0.53 502	0.35 460	0.76 511	0.35 435	0.14 474	0.10 272	0.14 481	0.10 366	0.15 461	0.14 328

GANet-RSSM	0.26 345	0.19 358	0.54 326	0.21 147	0.14 212	0.27 300	0.22 369	0.47 357	0.34 277	0.30 290	0.40 372	0.41 420	0.30 413	0.59 433	0.25 345	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

PSMNet-RSSM	0.26 345	0.21 379	0.50 264	0.21 147	0.14 212	0.25 272	0.21 335	0.50 386	0.38 329	0.31 307	0.45 430	0.40 411	0.27 363	0.53 401	0.24 331	0.12 428	0.08 190	0.11 396	0.13 474	0.10 320	0.10 177

GwcNet-RSSM	0.28 383	0.25 440	0.61 389	0.22 201	0.14 212	0.28 318	0.24 421	0.46 346	0.44 401	0.33 345	0.46 442	0.41 420	0.28 386	0.55 412	0.31 402	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.09 112

DMCA	0.24 297	0.18 345	0.51 282	0.23 254	0.14 212	0.27 300	0.20 308	0.45 338	0.40 355	0.32 332	0.33 292	0.33 354	0.25 337	0.27 208	0.30 392	0.11 388	0.08 190	0.10 340	0.08 217	0.11 372	0.12 270

CFNet	0.29 403	0.29 470	0.57 354	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.15 100	0.53 415	0.46 424	0.31 307	0.40 372	0.38 393	0.27 363	0.76 511	0.28 375	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.09 112

AANet_RVC	0.33 440	0.31 480	0.69 424	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.23 397	0.49 378	0.55 496	0.39 441	0.60 510	0.43 440	0.30 413	0.88 538	0.54 504	0.11 388	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.10 320	0.12 270

StereoDRNet-Refined	0.28 383	0.19 358	0.47 207	0.25 342	0.14 212	0.36 439	0.21 335	0.49 378	0.43 388	0.46 497	0.52 472	0.42 433	0.30 413	0.46 372	0.38 447	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.11 400	0.10 320	0.11 218
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 459	0.21 379	0.57 354	0.22 201	0.14 212	0.35 432	0.20 308	0.55 448	0.47 437	0.52 522	0.58 502	0.45 452	0.53 535	0.75 505	0.50 492	0.18 523	0.19 463	0.23 544	0.21 538	0.15 461	0.20 419

DN-CSS_ROB	0.24 297	0.33 491	0.69 424	0.25 342	0.14 212	0.26 293	0.13 51	0.42 299	0.35 288	0.30 290	0.42 392	0.22 211	0.20 274	0.34 317	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.09 112

CBMV	0.36 459	0.25 440	0.61 389	0.24 304	0.14 212	0.42 476	0.33 506	0.56 459	0.52 482	0.54 532	0.52 472	0.51 489	0.58 542	0.63 459	0.43 465	0.15 488	0.16 413	0.18 523	0.16 513	0.13 426	0.19 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DFGA-Net	0.26 345	0.33 491	0.70 430	0.22 201	0.15 273	0.25 272	0.17 169	0.41 294	0.40 355	0.30 290	0.32 272	0.21 204	0.18 247	0.61 445	0.33 421	0.08 196	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.11 372	0.09 112

coex_refinement	0.28 383	0.22 398	0.50 264	0.23 254	0.15 273	0.31 378	0.20 308	0.51 397	0.43 388	0.35 384	0.42 392	0.45 452	0.27 363	0.56 418	0.41 457	0.10 349	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.11 372	0.12 270

MM-Stereo_test3	0.19 145	0.15 257	0.39 141	0.25 342	0.15 273	0.19 120	0.22 369	0.42 299	0.40 355	0.17 119	0.24 193	0.17 155	0.12 109	0.22 118	0.16 147	0.08 196	0.21 483	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.11 218

HI	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.18 38	0.15 273	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 101	0.38 423	0.38 345	0.36 381	0.24 324	0.29 254	0.22 303	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.08 67

CoSv	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.18 38	0.15 273	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 101	0.38 423	0.38 345	0.36 381	0.24 324	0.29 254	0.22 303	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.08 67

mms	0.15 70	0.14 225	0.25 48	0.20 114	0.15 273	0.17 74	0.17 169	0.21 34	0.19 57	0.14 68	0.18 123	0.14 111	0.09 23	0.26 194	0.15 120	0.06 30	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.19 401

rvit_0105_3	0.24 297	0.21 379	0.57 354	0.25 342	0.15 273	0.24 252	0.28 471	0.40 276	0.43 388	0.25 211	0.26 209	0.29 306	0.22 291	0.29 254	0.21 285	0.15 488	0.13 351	0.14 481	0.15 503	0.10 320	0.10 177

Occ-G	0.18 117	0.10 52	0.38 134	0.23 254	0.15 273	0.16 54	0.18 223	0.23 54	0.26 166	0.15 90	0.20 144	0.21 204	0.11 78	0.22 118	0.19 234	0.07 72	0.17 438	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.30 509

gcap-zeroshot	0.19 145	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.15 273	0.27 300	0.15 100	0.32 172	0.24 129	0.26 221	0.20 144	0.34 362	0.15 177	0.22 118	0.14 82	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.09 112

AE-Stereo	0.21 212	0.12 139	0.50 264	0.25 342	0.15 273	0.24 252	0.18 223	0.40 276	0.34 277	0.19 146	0.26 209	0.21 204	0.13 140	0.22 118	0.16 147	0.07 72	0.26 528	0.09 265	0.10 366	0.07 112	0.31 513

11t1	0.21 212	0.12 139	0.45 185	0.20 114	0.15 273	0.27 300	0.17 169	0.37 235	0.28 195	0.27 232	0.25 201	0.24 244	0.23 303	0.28 232	0.25 345	0.09 280	0.19 463	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.23 453

ff7	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

IGEVStereo-DCA	0.20 176	0.17 323	0.41 159	0.22 201	0.15 273	0.20 154	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.19 146	0.12 38	0.14 111	0.12 109	0.38 343	0.31 402	0.07 72	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

ffff	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

rrr	0.22 235	0.17 323	0.79 462	0.22 201	0.15 273	0.20 154	0.18 223	0.40 276	0.27 183	0.19 146	0.12 38	0.14 111	0.12 109	0.38 343	0.31 402	0.07 72	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.28 500

11t	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

tt1	0.22 235	0.16 291	0.49 242	0.26 383	0.15 273	0.31 378	0.19 268	0.38 246	0.46 424	0.21 164	0.19 135	0.13 84	0.16 197	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.37 541

1111x	0.39 476	0.17 323	0.80 466	0.23 254	0.15 273	0.33 402	0.27 455	0.62 519	0.48 445	0.32 332	0.43 406	0.40 411	0.29 406	0.86 535	1.60 593	0.09 280	0.23 503	0.09 265	0.12 442	0.10 320	0.23 453

MaDis-Stereo	0.15 70	0.17 323	0.39 141	0.19 73	0.15 273	0.16 54	0.13 51	0.26 98	0.22 101	0.13 48	0.15 86	0.14 111	0.11 78	0.17 28	0.17 173	0.08 196	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.06 8

MIF-Stereo (partial)	0.18 117	0.13 180	0.50 264	0.22 201	0.15 273	0.16 54	0.13 51	0.29 130	0.26 166	0.17 119	0.26 209	0.16 140	0.17 217	0.25 173	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.08 67

CFNet_ucs	0.25 322	0.14 225	0.51 282	0.20 114	0.15 273	0.29 342	0.18 223	0.51 397	0.46 424	0.32 332	0.42 392	0.38 393	0.23 303	0.31 282	0.22 303	0.11 388	0.08 190	0.12 431	0.09 309	0.13 426	0.13 299

ProNet	0.16 91	0.13 180	0.36 126	0.21 147	0.15 273	0.20 154	0.19 268	0.29 130	0.23 115	0.14 68	0.13 49	0.13 84	0.12 109	0.25 173	0.13 41	0.06 30	0.09 232	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.22 445

ssnet_v2	0.30 416	0.21 379	0.63 398	0.23 254	0.15 273	0.40 464	0.30 486	0.59 492	0.48 445	0.40 450	0.37 337	0.46 461	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.11 306	0.11 396	0.11 400	0.12 413	0.11 218

qqq	0.24 297	0.16 291	0.46 199	0.20 114	0.15 273	0.23 230	0.20 308	0.43 308	0.32 250	0.26 221	0.31 262	0.28 293	0.25 337	0.36 330	0.28 375	0.08 196	0.22 494	0.10 340	0.11 400	0.09 257	0.23 453

ccc-4	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

x	0.23 268	0.15 257	0.45 185	0.20 114	0.15 273	0.27 300	0.17 169	0.43 308	0.35 288	0.26 221	0.31 262	0.29 306	0.25 337	0.29 254	0.30 392	0.09 280	0.22 494	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.24 466

IER	0.24 297	0.15 257	0.50 264	0.21 147	0.15 273	0.31 378	0.20 308	0.44 329	0.38 329	0.34 365	0.41 384	0.32 346	0.34 453	0.31 282	0.23 322	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.09 257	0.09 112

RAFT_CTSACE	0.23 268	0.21 379	0.57 354	0.26 383	0.15 273	0.22 211	0.23 397	0.34 199	0.30 230	0.34 365	0.51 465	0.31 335	0.17 217	0.33 302	0.15 120	0.06 30	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.07 23

CRFU-Net	0.29 403	0.14 225	0.48 222	0.26 383	0.15 273	0.46 497	0.22 369	0.52 405	0.32 250	0.44 484	0.42 392	0.48 475	0.47 516	0.44 364	0.31 402	0.12 428	0.10 272	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.11 218

ACRE	0.23 268	0.27 458	0.83 477	0.24 304	0.15 273	0.24 252	0.20 308	0.38 246	0.32 250	0.32 332	0.33 292	0.23 225	0.15 177	0.26 194	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

RAFT	0.24 297	0.24 425	0.46 199	0.27 421	0.15 273	0.26 293	0.26 446	0.37 235	0.31 240	0.34 365	0.34 303	0.41 420	0.22 291	0.30 269	0.18 203	0.08 196	0.15 400	0.11 396	0.10 366	0.11 372	0.13 299

222	0.45 507	0.14 225	0.43 174	0.19 73	0.15 273	0.36 439	0.20 308	0.60 503	0.43 388	0.37 414	0.45 430	0.30 326	0.28 386	0.59 433	3.72 613	0.11 388	0.19 463	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.27 492

test_xeample3	0.22 235	0.17 323	0.81 467	0.21 147	0.15 273	0.20 154	0.18 223	0.40 276	0.25 154	0.19 146	0.12 38	0.13 84	0.12 109	0.34 317	0.33 421	0.07 72	0.20 478	0.07 92	0.08 217	0.08 174	0.34 526

ACVNet	0.24 297	0.18 345	0.51 282	0.18 38	0.15 273	0.27 300	0.23 397	0.40 276	0.45 413	0.29 267	0.41 384	0.38 393	0.28 386	0.28 232	0.35 435	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.10 320	0.09 112

SuperB	0.50 525	0.37 514	2.16 593	0.23 254	0.15 273	0.41 469	0.32 500	0.50 386	0.83 559	0.44 484	0.51 465	0.33 354	0.45 507	0.69 484	1.07 566	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.95 600	0.18 386

TDLM	0.32 433	0.27 458	0.52 303	0.30 478	0.15 273	0.33 402	0.32 500	0.54 430	0.50 466	0.44 484	0.43 406	0.39 407	0.30 413	0.92 550	0.30 392	0.14 474	0.09 232	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.14 328

UCFNet_RVC	0.25 322	0.21 379	0.49 242	0.19 73	0.15 273	0.34 417	0.18 223	0.47 357	0.36 304	0.30 290	0.35 311	0.40 411	0.26 355	0.35 324	0.24 331	0.13 450	0.08 190	0.13 457	0.14 492	0.13 426	0.13 299

HSM	0.29 403	0.18 345	0.48 222	0.21 147	0.15 273	0.33 402	0.20 308	0.55 448	0.39 345	0.36 397	0.39 363	0.67 552	0.32 443	0.88 538	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.10 177

AIO-test2	0.22 235	0.27 458	0.54 326	0.29 467	0.16 311	0.22 211	0.16 133	0.44 329	0.43 388	0.17 119	0.29 237	0.16 140	0.11 78	0.27 208	0.14 82	0.19 532	0.07 126	0.10 340	0.11 400	0.08 174	0.09 112

UGAM-zero	0.26 345	0.11 88	0.56 344	0.20 114	0.16 311	0.28 318	0.18 223	0.48 368	0.25 154	0.31 307	0.28 229	0.56 512	0.32 443	0.66 475	0.17 173	0.07 72	0.10 272	0.07 92	0.09 309	0.07 112	0.31 513

ACV-stereo	0.30 416	0.20 371	0.82 471	0.23 254	0.16 311	0.48 510	0.20 308	0.38 246	0.34 277	0.29 267	0.33 292	0.66 548	0.43 502	0.55 412	0.31 402	0.10 349	0.09 232	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.12 270

RSM	0.14 53	0.11 88	0.25 48	0.29 467	0.16 311	0.16 54	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.13 48	0.13 49	0.15 129	0.09 23	0.22 118	0.13 41	0.06 30	0.06 53	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

MyStereo07	0.18 117	0.15 257	0.44 182	0.22 201	0.16 311	0.25 272	0.22 369	0.31 165	0.26 166	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.13 140	0.33 302	0.14 82	0.07 72	0.13 351	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo04	0.24 297	0.15 257	0.58 369	0.22 201	0.16 311	0.25 272	0.22 369	0.51 397	0.54 488	0.29 267	0.23 184	0.27 280	0.23 303	0.32 292	0.25 345	0.07 72	0.13 351	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

testlalala_base	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.26 383	0.16 311	0.25 272	0.17 169	0.37 235	0.19 57	0.20 156	0.26 209	0.17 155	0.14 158	0.19 56	0.18 203	0.42 579	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.50 572	0.14 328

HH	0.22 235	0.12 139	0.55 334	0.32 500	0.16 311	0.27 300	0.18 223	0.36 220	0.25 154	0.20 156	0.26 209	0.34 362	0.18 247	0.33 302	0.15 120	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.31 513

HanStereo	0.22 235	0.12 139	0.55 334	0.32 500	0.16 311	0.27 300	0.18 223	0.36 220	0.25 154	0.20 156	0.26 209	0.34 362	0.18 247	0.33 302	0.15 120	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.31 513

LoS_RVC	0.14 53	0.11 88	0.32 104	0.18 38	0.16 311	0.20 154	0.18 223	0.21 34	0.18 43	0.14 68	0.20 144	0.12 70	0.17 217	0.17 28	0.14 82	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 328

iinet-f	0.31 427	0.23 414	1.16 543	0.20 114	0.16 311	0.44 486	0.23 397	0.47 357	0.38 329	0.36 397	0.44 416	0.41 420	0.35 460	0.36 330	0.43 465	0.10 349	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.13 426	0.12 270

NINENet	0.27 373	0.16 291	0.49 242	0.23 254	0.16 311	0.44 486	0.17 169	0.63 523	0.49 459	0.33 345	0.38 345	0.31 335	0.22 291	0.43 360	0.22 303	0.11 388	0.10 272	0.12 431	0.08 217	0.12 413	0.11 218

hknet	0.26 345	0.15 257	0.49 242	0.25 342	0.16 311	0.35 432	0.22 369	0.59 492	0.40 355	0.34 365	0.35 311	0.43 440	0.28 386	0.38 343	0.26 356	0.09 280	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

CIPLG	0.23 268	0.28 466	0.75 447	0.24 304	0.16 311	0.25 272	0.20 308	0.38 246	0.33 266	0.32 332	0.34 303	0.23 225	0.15 177	0.27 208	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

IPLGR_C	0.23 268	0.29 470	0.81 467	0.24 304	0.16 311	0.24 252	0.20 308	0.38 246	0.33 266	0.32 332	0.33 292	0.23 225	0.15 177	0.26 194	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

AAGNet	0.34 449	0.12 139	0.53 314	0.26 383	0.16 311	0.20 154	0.19 268	0.31 165	0.29 214	0.35 384	0.35 311	0.27 280	0.30 413	0.44 364	2.56 609	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.07 135	0.09 257	0.07 23

cross-raft	0.18 117	0.12 139	0.40 150	0.27 421	0.16 311	0.20 154	0.24 421	0.34 199	0.24 129	0.23 190	0.28 229	0.29 306	0.15 177	0.19 56	0.16 147	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.07 23

GEStereo_RVC	0.29 403	0.24 425	0.60 383	0.27 421	0.16 311	0.33 402	0.25 435	0.58 482	0.56 503	0.35 384	0.38 345	0.34 362	0.25 337	0.51 390	0.29 389	0.12 428	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.11 372	0.13 299

xxxx	0.39 476	0.14 225	0.47 207	0.20 114	0.16 311	0.38 453	0.20 308	0.61 511	0.43 388	0.30 290	0.44 416	0.38 393	0.25 337	0.50 384	2.41 607	0.11 388	0.21 483	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.26 488

test_xeample	0.39 476	0.14 225	0.46 199	0.19 73	0.16 311	0.34 417	0.22 369	0.59 492	0.43 388	0.33 345	0.47 449	0.30 326	0.27 363	0.60 438	2.44 608	0.10 349	0.21 483	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.25 476

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 176	0.23 414	0.49 242	0.21 147	0.16 311	0.19 120	0.17 169	0.35 208	0.32 250	0.26 221	0.33 292	0.20 190	0.17 217	0.21 94	0.17 173	0.06 30	0.10 272	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

CFNet-ft	0.26 345	0.21 379	0.51 282	0.19 73	0.16 311	0.31 378	0.21 335	0.40 276	0.37 319	0.29 267	0.40 372	0.46 461	0.27 363	0.49 380	0.28 375	0.12 428	0.07 126	0.12 431	0.11 400	0.12 413	0.11 218

FADNet_RVC	0.31 427	0.35 504	0.98 517	0.24 304	0.16 311	0.30 356	0.17 169	0.52 405	0.39 345	0.30 290	0.38 345	0.30 326	0.29 406	0.54 407	0.33 421	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.16 513	0.21 524	0.24 466

CFNet_RVC	0.26 345	0.21 379	0.51 282	0.19 73	0.16 311	0.31 378	0.21 335	0.40 276	0.37 319	0.29 267	0.40 372	0.46 461	0.27 363	0.49 380	0.28 375	0.12 428	0.07 126	0.12 431	0.11 400	0.12 413	0.11 218

DeepPruner_ROB	0.28 383	0.25 440	0.64 403	0.22 201	0.16 311	0.30 356	0.21 335	0.54 430	0.33 266	0.36 397	0.38 345	0.38 393	0.26 355	0.45 370	0.28 375	0.15 488	0.11 306	0.11 396	0.11 400	0.14 449	0.14 328

DISCO	0.33 440	0.16 291	0.55 334	0.26 383	0.16 311	0.48 510	0.25 435	0.52 405	0.58 508	0.38 423	0.45 430	0.63 537	0.37 470	0.65 469	0.50 492	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.13 426	0.13 299

SANet	0.58 547	0.41 531	1.38 565	0.27 421	0.16 311	0.72 555	0.48 556	0.71 556	1.34 593	0.69 555	0.97 565	0.94 570	0.78 565	0.97 559	0.93 551	0.14 474	0.12 330	0.12 431	0.12 442	0.18 500	0.20 419

NOSS_ROB	0.33 440	0.24 425	0.49 242	0.27 421	0.16 311	0.34 417	0.19 268	0.55 448	0.50 466	0.34 365	0.37 337	0.42 433	0.30 413	0.93 552	0.25 345	0.19 532	0.20 478	0.24 546	0.22 546	0.17 484	0.25 476

SGM_RVC	0.57 545	0.22 398	0.60 383	0.26 383	0.16 311	0.97 577	0.46 552	0.76 566	0.90 569	1.03 582	0.92 563	1.16 578	0.93 578	1.21 577	0.72 532	0.17 512	0.16 413	0.16 506	0.16 513	0.16 469	0.24 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 498	0.44 538	0.92 504	0.24 304	0.16 311	0.45 494	0.40 538	0.58 482	0.50 466	0.54 532	0.63 522	0.52 497	0.51 528	0.91 545	0.66 526	0.17 512	0.17 438	0.17 515	0.15 503	0.15 461	0.21 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoRT	0.40 487	0.16 291	0.74 443	0.25 342	0.17 341	0.42 476	0.19 268	0.50 386	0.48 445	0.31 307	0.40 372	0.32 346	0.39 482	0.64 464	0.31 402	0.09 280	0.11 306	1.56 613	0.43 580	0.08 174	0.41 549

WQFJX1	0.20 176	0.12 139	0.21 21	0.23 254	0.17 341	0.24 252	0.19 268	0.63 523	0.56 503	0.17 119	0.16 95	0.14 111	0.16 197	0.27 208	0.18 203	0.08 196	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

MSAF-DinoV2	0.81 573	0.64 570	2.42 595	0.49 567	0.17 341	0.58 537	0.32 500	0.83 574	0.85 563	0.41 462	0.52 472	0.98 574	0.61 550	4.97 617	1.22 572	0.12 428	0.07 126	0.10 340	0.24 552	0.27 549	0.32 518

DDVS	0.26 345	0.16 291	0.45 185	0.25 342	0.17 341	0.34 417	0.21 335	0.43 308	0.31 240	0.34 365	0.41 384	0.47 471	0.21 284	0.52 398	0.29 389	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.09 309	0.13 426	0.16 361

GCAP-BAT	0.20 176	0.12 139	0.48 222	0.25 342	0.17 341	0.24 252	0.16 133	0.32 172	0.21 91	0.28 243	0.30 251	0.26 275	0.12 109	0.28 232	0.19 234	0.07 72	0.25 521	0.07 92	0.08 217	0.06 51	0.19 401

RSM++	0.14 53	0.11 88	0.25 48	0.32 500	0.17 341	0.17 74	0.15 100	0.23 54	0.21 91	0.12 34	0.12 38	0.14 111	0.09 23	0.21 94	0.13 41	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

DualNet (step1)	0.31 427	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.41 351	0.26 356	0.24 544	0.21 483	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

test_sample9	0.45 507	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.70 487	1.01 559	0.24 544	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

test_sample8	0.52 532	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.57 468	0.38 329	0.63 546	0.39 363	1.16 578	0.68 561	0.70 487	1.01 559	0.24 544	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

DispNO	0.29 403	0.24 425	0.83 477	0.23 254	0.17 341	0.25 272	0.22 369	0.47 357	0.42 377	0.33 345	0.39 363	0.38 393	0.28 386	0.78 515	0.35 435	0.09 280	0.07 126	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

MyStereo8	0.25 322	0.20 371	0.69 424	0.24 304	0.17 341	0.31 378	0.16 133	0.50 386	0.32 250	0.29 267	0.38 345	0.25 256	0.19 269	0.33 302	0.29 389	0.08 196	0.20 478	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.16 361

StereoVision	0.23 268	0.23 414	0.55 334	0.27 421	0.17 341	0.23 230	0.22 369	0.40 276	0.32 250	0.21 164	0.51 465	0.22 211	0.16 197	0.29 254	0.19 234	0.11 388	0.12 330	0.13 457	0.13 474	0.10 320	0.08 67

CAS	0.16 91	0.07 1	0.29 75	0.42 556	0.17 341	0.20 154	0.18 223	0.23 54	0.20 68	0.15 90	0.19 135	0.11 56	0.10 52	0.15 7	0.14 82	0.31 564	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.16 361

EGLCR-Stereo	0.19 145	0.09 27	0.34 114	0.29 467	0.17 341	0.28 318	0.16 133	0.30 148	0.23 115	0.22 182	0.11 22	0.16 140	0.09 23	0.28 232	0.15 120	0.07 72	0.25 521	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.37 541

HBP-ISP	0.34 449	0.35 504	0.76 451	0.23 254	0.17 341	0.33 402	0.22 369	0.56 459	0.47 437	0.42 467	0.49 459	0.33 354	0.41 492	0.73 496	0.27 367	0.18 523	0.19 463	0.24 546	0.20 536	0.16 469	0.16 361

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 440	0.25 440	0.82 471	0.22 201	0.17 341	0.46 497	0.28 471	0.53 415	0.53 483	0.43 478	0.57 499	0.44 446	0.31 430	0.50 384	0.48 485	0.10 349	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.11 372	0.12 270

sAnonymous2	0.21 212	0.24 425	0.79 462	0.24 304	0.17 341	0.22 211	0.20 308	0.36 220	0.29 214	0.17 119	0.19 135	0.17 155	0.16 197	0.18 42	0.15 120	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.23 533	0.18 386

CroCo_RVC	0.21 212	0.24 425	0.79 462	0.24 304	0.17 341	0.22 211	0.20 308	0.36 220	0.29 214	0.17 119	0.19 135	0.17 155	0.16 197	0.18 42	0.15 120	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.23 533	0.18 386

HCRNet	0.25 322	0.27 458	0.42 168	0.34 516	0.17 341	0.27 300	0.18 223	0.45 338	0.37 319	0.31 307	0.35 311	0.32 346	0.23 303	0.44 364	0.21 285	0.13 450	0.08 190	0.13 457	0.11 400	0.11 372	0.09 112

RAFT + AFF	0.30 416	0.33 491	0.76 451	0.25 342	0.17 341	0.30 356	0.33 506	0.55 448	0.42 377	0.28 243	0.30 251	0.31 335	0.31 430	0.64 464	0.32 412	0.09 280	0.11 306	0.11 396	0.10 366	0.12 413	0.16 361

MMNet	0.28 383	0.19 358	0.54 326	0.24 304	0.17 341	0.47 503	0.22 369	0.47 357	0.53 483	0.40 450	0.43 406	0.36 381	0.34 453	0.40 348	0.35 435	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.09 112

EDNetEfficientorigin	7.48 616	0.57 561	139.59 640	0.25 342	0.17 341	0.44 486	0.30 486	0.48 368	1.04 579	1.29 590	1.02 569	0.82 565	0.87 575	0.76 511	1.02 562	0.10 349	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.22 528	0.25 476

ac_64	0.28 383	0.16 291	0.62 393	0.25 342	0.17 341	0.36 439	0.22 369	0.48 368	0.35 288	0.36 397	0.37 337	0.51 489	0.30 413	0.62 456	0.34 428	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

DSFCA	0.29 403	0.18 345	0.48 222	0.21 147	0.17 341	0.39 458	0.32 500	0.49 378	0.44 401	0.44 484	0.38 345	0.40 411	0.30 413	0.53 401	0.38 447	0.12 428	0.10 272	0.10 340	0.11 400	0.11 372	0.11 218

DMCA-RVC	0.30 416	0.27 458	0.93 508	0.28 449	0.17 341	0.30 356	0.21 335	0.43 308	0.36 304	0.40 450	0.38 345	0.39 407	0.36 465	0.44 364	0.34 428	0.13 450	0.10 272	0.16 506	0.12 442	0.13 426	0.11 218

FADNet-RVC-Resample	0.31 427	0.32 487	1.16 543	0.27 421	0.17 341	0.33 402	0.21 335	0.49 378	0.40 355	0.36 397	0.38 345	0.34 362	0.27 363	0.54 407	0.27 367	0.10 349	0.10 272	0.14 481	0.13 474	0.13 426	0.18 386

STTStereo	0.30 416	0.24 425	0.83 477	0.25 342	0.17 341	0.30 356	0.24 421	0.49 378	0.39 345	0.39 441	0.41 384	0.44 446	0.28 386	0.41 351	0.30 392	0.13 450	0.13 351	0.13 457	0.16 513	0.12 413	0.12 270

CVANet_RVC	0.34 449	0.25 440	0.77 457	0.27 421	0.17 341	0.34 417	0.28 471	0.55 448	0.50 466	0.43 478	0.46 442	0.44 446	0.31 430	0.90 543	0.27 367	0.15 488	0.10 272	0.14 481	0.14 492	0.15 461	0.15 345

DLCB_ROB	0.30 416	0.20 371	0.45 185	0.28 449	0.17 341	0.37 447	0.25 435	0.50 386	0.45 413	0.46 497	0.47 449	0.51 489	0.34 453	0.56 418	0.38 447	0.10 349	0.10 272	0.11 396	0.11 400	0.10 320	0.11 218

MeshStereo	0.60 550	0.31 480	0.71 437	0.22 201	0.17 341	0.66 551	0.36 521	0.81 571	0.63 526	1.48 604	1.32 581	1.65 592	0.83 570	1.18 575	0.74 534	0.17 512	0.17 438	0.17 515	0.14 492	0.17 484	0.19 401
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
WQFJA1	0.19 145	0.12 139	0.20 10	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.19 268	0.55 448	0.55 496	0.16 104	0.17 109	0.15 129	0.17 217	0.20 77	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

WQFJX	0.19 145	0.12 139	0.21 21	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.18 223	0.57 468	0.49 459	0.17 119	0.17 109	0.14 111	0.16 197	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.08 190	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.11 218

NLMM1	0.21 212	0.13 180	0.21 21	0.23 254	0.18 371	0.24 252	0.20 308	0.65 535	0.69 540	0.18 140	0.18 123	0.13 84	0.14 158	0.25 173	0.19 234	0.08 196	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.10 177

NLMM	0.19 145	0.12 139	0.20 10	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.19 268	0.55 448	0.55 496	0.16 104	0.17 109	0.15 129	0.17 217	0.20 77	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

NLSM1	0.18 117	0.12 139	0.21 21	0.21 147	0.18 371	0.25 272	0.17 169	0.51 397	0.43 388	0.17 119	0.21 162	0.13 84	0.15 177	0.22 118	0.18 203	0.08 196	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.07 112	0.07 23

w-ln-seven-2	0.40 487	0.37 514	1.34 562	0.28 449	0.18 371	0.38 453	0.29 477	0.53 415	0.59 515	0.47 503	0.56 494	0.46 461	0.42 498	0.70 487	0.64 523	0.10 349	0.10 272	0.12 431	0.11 400	0.14 449	0.16 361

PAM	0.26 345	0.11 88	0.63 398	0.25 342	0.18 371	0.53 528	0.29 477	0.44 329	0.28 195	0.36 397	0.27 222	0.59 521	0.26 355	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.12 330	0.07 92	0.10 366	0.07 112	0.13 299

model_zeroshot	0.21 212	0.14 225	0.51 282	0.34 516	0.18 371	0.26 293	0.16 133	0.41 294	0.24 129	0.33 345	0.20 144	0.25 256	0.12 109	0.26 194	0.16 147	0.09 280	0.21 483	0.07 92	0.08 217	0.07 112	0.13 299

GCAP-Stereo	0.18 117	0.21 379	0.47 207	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.10 8	0.28 111	0.24 129	0.20 156	0.22 173	0.15 129	0.13 140	0.21 94	0.16 147	0.07 72	0.19 463	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

fast-acv-ft	0.33 440	0.26 450	0.88 498	0.25 342	0.18 371	0.49 516	0.27 455	0.44 329	0.50 466	0.40 450	0.55 489	0.49 481	0.36 465	0.39 346	0.41 457	0.11 388	0.11 306	0.11 396	0.12 442	0.13 426	0.11 218

CroCo-Stereo Lap2	0.16 91	0.18 345	0.39 141	0.26 383	0.18 371	0.11 4	0.19 268	0.30 148	0.22 101	0.13 48	0.16 95	0.15 129	0.11 78	0.17 28	0.15 120	0.07 72	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.07 23

RAFT+CT+SA	0.23 268	0.24 425	0.48 222	0.25 342	0.18 371	0.23 230	0.29 477	0.42 299	0.38 329	0.24 198	0.39 363	0.20 190	0.17 217	0.34 317	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.12 442	0.09 257	0.13 299

test_5	0.25 322	0.25 440	0.57 354	0.27 421	0.18 371	0.25 272	0.29 477	0.42 299	0.39 345	0.29 267	0.40 372	0.27 280	0.23 303	0.35 324	0.19 234	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.14 328

iRaft-Stereo_5w	0.25 322	0.24 425	0.50 264	0.23 254	0.18 371	0.19 120	0.19 268	0.39 267	0.35 288	0.28 243	0.36 326	0.34 362	0.23 303	0.66 475	0.28 375	0.07 72	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.14 328

DAS	0.28 383	0.13 180	0.49 242	0.24 304	0.18 371	0.30 356	0.24 421	0.48 368	0.48 445	0.42 467	0.45 430	0.34 362	0.31 430	0.76 511	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.10 320	0.11 218

SepStereo	0.27 373	0.13 180	0.49 242	0.24 304	0.18 371	0.30 356	0.24 421	0.48 368	0.48 445	0.42 467	0.45 430	0.34 362	0.31 430	0.64 464	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.10 320	0.11 218

AASNet	0.29 403	0.27 458	0.67 416	0.26 383	0.18 371	0.34 417	0.21 335	0.64 529	0.49 459	0.36 397	0.41 384	0.32 346	0.26 355	0.33 302	0.39 451	0.12 428	0.09 232	0.10 340	0.08 217	0.14 449	0.12 270

GMOStereo	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

error version	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

test-v	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

ADLNet2	0.31 427	0.23 414	0.77 457	0.23 254	0.18 371	0.36 439	0.24 421	0.55 448	0.54 488	0.33 345	0.38 345	0.45 452	0.31 430	0.70 487	0.36 439	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.12 413	0.11 218

HHNet	0.23 268	0.12 139	0.66 413	0.19 73	0.18 371	0.20 154	0.20 308	0.36 220	0.32 250	0.33 345	0.59 506	0.19 178	0.21 284	0.24 154	0.31 402	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.12 270

test-2	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

Anonymous3	0.24 297	0.19 358	0.76 451	0.27 421	0.18 371	0.41 469	0.24 421	0.45 338	0.36 304	0.23 190	0.27 222	0.20 190	0.18 247	0.28 232	0.19 234	0.12 428	0.11 306	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.13 299

sCroCo_RVC	0.19 145	0.15 257	0.60 383	0.27 421	0.18 371	0.23 230	0.16 133	0.28 111	0.24 129	0.14 68	0.22 173	0.17 155	0.14 158	0.22 118	0.16 147	0.11 388	0.11 306	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.10 177

EAI-Stereo	0.29 403	0.11 88	0.38 134	0.22 201	0.18 371	0.33 402	1.66 609	0.53 415	0.27 183	0.27 232	0.50 462	0.17 155	0.16 197	0.25 173	0.25 345	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.11 400	0.07 112	0.10 177

psm_up	0.30 416	0.21 379	0.58 369	0.26 383	0.18 371	0.32 395	0.27 455	0.57 468	0.45 413	0.38 423	0.41 384	0.45 452	0.40 487	0.59 433	0.32 412	0.11 388	0.12 330	0.13 457	0.12 442	0.11 372	0.11 218

FAT-Stereo	0.36 459	0.19 358	0.75 447	0.26 383	0.18 371	0.34 417	0.30 486	0.62 519	0.61 520	0.47 503	0.61 518	0.59 521	0.50 526	0.61 445	0.36 439	0.13 450	0.14 369	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.20 419

GANet	0.40 487	0.28 466	0.67 416	0.31 494	0.18 371	0.43 481	0.39 534	0.60 503	0.46 424	0.48 509	0.78 547	0.55 507	0.45 507	0.96 556	0.55 507	0.13 450	0.14 369	0.13 457	0.12 442	0.15 461	0.16 361

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 403	0.24 425	0.81 467	0.26 383	0.18 371	0.30 356	0.22 369	0.52 405	0.41 365	0.38 423	0.42 392	0.42 433	0.28 386	0.46 372	0.31 402	0.11 388	0.08 190	0.10 340	0.11 400	0.10 320	0.12 270
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 440	0.36 511	0.61 389	0.24 304	0.18 371	0.33 402	0.24 421	0.59 492	0.42 377	0.38 423	0.52 472	0.36 381	0.31 430	0.80 522	0.32 412	0.18 523	0.14 369	0.21 537	0.15 503	0.17 484	0.14 328

ETE_ROB	0.36 459	0.32 487	0.64 403	0.30 478	0.18 371	0.40 464	0.38 531	0.59 492	0.49 459	0.50 516	0.52 472	0.62 533	0.37 470	0.58 425	0.43 465	0.13 450	0.10 272	0.14 481	0.12 442	0.17 484	0.18 386

WQFJA1++	0.48 521	0.07 1	0.86 488	0.23 254	0.19 403	0.18 100	0.11 18	0.21 34	0.14 13	2.23 609	0.12 38	0.23 225	0.11 78	0.21 94	0.14 82	0.08 196	0.19 463	0.06 32	0.09 309	4.02 616	0.20 419

NLCSM	0.20 176	0.15 257	0.23 35	0.24 304	0.19 403	0.24 252	0.22 369	0.45 338	0.44 401	0.20 156	0.18 123	0.14 111	0.16 197	0.47 376	0.20 258	0.09 280	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.10 177

zh-mn7	0.50 525	0.57 561	1.82 586	0.25 342	0.19 403	0.45 494	0.29 477	0.59 492	0.84 562	0.67 552	0.97 565	0.49 481	0.41 492	0.93 552	0.73 533	0.12 428	0.10 272	0.11 396	0.11 400	0.13 426	0.17 381

z-mn7	0.48 521	0.52 550	1.28 557	0.26 383	0.19 403	0.62 544	0.34 511	0.59 492	0.96 576	0.45 491	0.97 565	0.53 502	0.41 492	0.99 560	0.70 530	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.10 366	0.14 449	0.16 361

Reg-Stereo(zero)	0.18 117	0.08 8	0.39 141	0.19 73	0.19 403	0.24 252	0.18 223	0.29 130	0.29 214	0.24 198	0.21 162	0.24 244	0.18 247	0.22 118	0.21 285	0.07 72	0.11 306	0.06 32	0.07 135	0.06 51	0.11 218

ISRNet	0.28 383	0.15 257	0.54 326	0.27 421	0.19 403	0.24 252	0.15 100	0.47 357	0.45 413	0.40 450	0.49 459	0.42 433	0.27 363	0.33 302	0.30 392	0.20 535	0.12 330	0.17 515	0.16 513	0.16 469	0.21 431

IGEV-RUCA	0.21 212	0.09 27	0.26 56	0.20 114	0.19 403	0.28 318	0.23 397	0.24 73	0.22 101	0.21 164	0.23 184	0.29 306	0.48 520	0.26 194	0.19 234	0.09 280	0.08 190	0.18 523	0.14 492	0.18 500	0.19 401

PAM_32	0.26 345	0.10 52	0.63 398	0.24 304	0.19 403	0.51 519	0.26 446	0.43 308	0.30 230	0.32 332	0.28 229	0.60 527	0.28 386	0.29 254	0.20 258	0.08 196	0.14 369	0.08 174	0.10 366	0.07 112	0.15 345

rvit_105_1	0.28 383	0.24 425	0.65 408	0.27 421	0.19 403	0.31 378	0.35 514	0.46 346	0.53 483	0.31 307	0.32 272	0.32 346	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.16 498	0.14 369	0.15 498	0.17 524	0.11 372	0.11 218

IGEV++	0.19 145	0.13 180	0.38 134	0.30 478	0.19 403	0.15 29	0.15 100	0.32 172	0.18 43	0.13 48	0.16 95	0.12 70	0.11 78	0.24 154	0.15 120	0.07 72	0.32 563	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.42 553

coex-ft	3.48 610	0.81 582	48.53 638	0.24 304	0.19 403	0.53 528	0.47 555	0.49 378	2.36 606	7.18 620	1.20 576	0.96 573	2.53 609	0.75 505	2.14 604	0.13 450	0.15 400	0.14 481	0.12 442	0.22 528	0.47 561

Selective-IGEV	0.15 70	0.10 52	0.34 114	0.32 500	0.19 403	0.16 54	0.14 75	0.29 130	0.20 68	0.13 48	0.14 80	0.13 84	0.08 9	0.23 143	0.14 82	0.06 30	0.13 351	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.11 218

ToySt	0.28 383	0.19 358	0.68 422	0.22 201	0.19 403	0.31 378	0.31 495	0.43 308	0.43 388	0.28 243	0.38 345	0.42 433	0.32 443	0.33 302	0.32 412	0.08 196	0.14 369	0.10 340	0.12 442	0.11 372	0.24 466

SACVNet	0.32 433	0.25 440	0.59 376	0.26 383	0.19 403	0.35 432	0.25 435	0.54 430	0.41 365	0.43 478	0.45 430	0.46 461	0.34 453	0.71 493	0.30 392	0.14 474	0.10 272	0.12 431	0.12 442	0.16 469	0.20 419

TRStereo	0.22 235	0.21 379	0.62 393	0.40 547	0.19 403	0.22 211	0.16 133	0.58 482	0.30 230	0.21 164	0.21 162	0.22 211	0.13 140	0.27 208	0.14 82	0.09 280	0.09 232	0.09 265	0.11 400	0.06 51	0.19 401

pcwnet_v2	0.32 433	0.16 291	1.22 554	0.23 254	0.19 403	0.32 395	0.19 268	0.61 511	0.61 520	0.37 414	0.45 430	0.35 376	0.29 406	0.37 340	0.26 356	0.14 474	0.11 306	0.12 431	0.11 400	0.14 449	0.18 386

ADLNet	0.30 416	0.19 358	0.59 376	0.23 254	0.19 403	0.34 417	0.23 397	0.56 459	0.44 401	0.43 478	0.41 384	0.43 440	0.28 386	0.56 418	0.36 439	0.11 388	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.15 345

delet	0.29 403	0.18 345	0.58 369	0.24 304	0.19 403	0.41 469	0.30 486	0.52 405	0.51 472	0.35 384	0.42 392	0.37 387	0.31 430	0.49 380	0.36 439	0.10 349	0.09 232	0.11 396	0.12 442	0.09 257	0.09 112

psmorigin	0.52 532	0.29 470	3.10 603	0.24 304	0.19 403	0.39 458	0.24 421	0.52 405	0.45 413	0.66 551	0.68 533	0.70 559	0.52 530	0.86 535	0.49 491	0.15 488	0.17 438	0.13 457	0.14 492	0.16 469	0.23 453

aanetorigin	0.40 487	0.33 491	1.14 540	0.25 342	0.19 403	0.30 356	0.37 523	0.34 199	0.47 437	0.95 574	0.82 552	0.52 497	0.56 539	0.50 384	0.52 496	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.10 366	0.16 469	0.19 401

acv_ft	0.26 345	0.18 345	0.56 344	0.24 304	0.19 403	0.34 417	0.21 335	0.47 357	0.45 413	0.39 441	0.41 384	0.38 393	0.28 386	0.28 232	0.36 439	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.09 112

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 471	0.43 535	0.72 442	0.35 522	0.19 403	0.51 519	0.25 435	0.56 459	0.39 345	0.42 467	0.47 449	0.47 471	0.27 363	0.74 500	0.32 412	0.38 574	0.19 463	0.27 549	0.17 524	0.29 556	0.27 492

ADCL	0.50 525	0.30 476	1.15 541	0.28 449	0.19 403	0.77 561	0.64 574	0.57 468	0.73 550	0.57 539	0.73 542	0.55 507	0.60 546	0.66 475	1.53 590	0.11 388	0.10 272	0.13 457	0.13 474	0.15 461	0.16 361

RASNet	0.30 416	0.19 358	0.59 376	0.23 254	0.19 403	0.33 402	0.20 308	0.50 386	0.41 365	0.31 307	0.44 416	0.47 471	0.38 475	0.79 519	0.40 453	0.09 280	0.07 126	0.07 92	0.09 309	0.08 174	0.10 177

DRN-Test	0.35 456	0.20 371	0.75 447	0.28 449	0.19 403	0.46 497	0.29 477	0.68 548	0.54 488	0.49 510	0.47 449	0.44 446	0.35 460	0.63 459	0.44 472	0.13 450	0.09 232	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.13 299

XPNet_ROB	0.35 456	0.26 450	0.58 369	0.28 449	0.19 403	0.37 447	0.31 495	0.57 468	0.51 472	0.52 522	0.54 484	0.57 514	0.38 475	0.65 469	0.48 485	0.17 512	0.12 330	0.13 457	0.12 442	0.16 469	0.17 381

DDF-Stereo	0.16 91	0.08 8	0.30 83	0.21 147	0.20 429	0.12 9	0.14 75	0.20 23	0.19 57	0.11 20	0.10 14	0.13 84	0.12 109	0.24 154	0.20 258	0.09 280	0.18 450	0.07 92	0.06 65	0.20 517	0.19 401

zh-sn7	0.52 532	0.64 570	1.77 583	0.30 478	0.20 429	0.47 503	0.40 538	0.60 503	0.65 529	0.53 528	0.82 552	0.52 497	0.59 544	1.10 569	0.96 555	0.13 450	0.13 351	0.13 457	0.13 474	0.17 484	0.20 419

SCV_C0	0.19 145	0.14 225	0.40 150	0.30 478	0.20 429	0.15 29	0.16 133	0.35 208	0.26 166	0.17 119	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.31 282	0.14 82	0.07 72	0.22 494	0.06 32	0.06 65	0.09 257	0.25 476

SCV	0.18 117	0.15 257	0.37 132	0.26 383	0.20 429	0.16 54	0.16 133	0.35 208	0.23 115	0.14 68	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.31 282	0.12 12	0.08 196	0.19 463	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.26 488

AIO-Stereo	0.16 91	0.12 139	0.29 75	0.30 478	0.20 429	0.16 54	0.14 75	0.28 111	0.22 101	0.14 68	0.15 86	0.13 84	0.08 9	0.20 77	0.15 120	0.06 30	0.16 413	0.07 92	0.08 217	0.06 51	0.24 466

mmm	0.25 322	0.15 257	0.44 182	0.23 254	0.20 429	0.28 318	0.21 335	0.43 308	0.32 250	0.31 307	0.40 372	0.30 326	0.24 324	0.31 282	0.28 375	0.09 280	0.21 483	0.11 396	0.12 442	0.10 320	0.26 488

LL-Strereo2	0.21 212	0.25 440	0.53 314	0.32 500	0.20 429	0.25 272	0.14 75	0.32 172	0.25 154	0.25 211	0.20 144	0.24 244	0.12 109	0.28 232	0.18 203	0.07 72	0.07 126	0.12 431	0.09 309	0.09 257	0.16 361

anonymousdsp	0.20 176	0.13 180	0.49 242	0.28 449	0.20 429	0.21 182	0.17 169	0.29 130	0.24 129	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.32 292	0.13 41	0.07 72	0.26 528	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.48 564

IGEV-Stereo	0.20 176	0.13 180	0.49 242	0.28 449	0.20 429	0.21 182	0.17 169	0.29 130	0.24 129	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.32 292	0.13 41	0.07 72	0.26 528	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.48 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 383	0.16 291	0.70 430	0.24 304	0.20 429	0.44 486	0.21 335	0.52 405	0.42 377	0.36 397	0.40 372	0.43 440	0.33 451	0.41 351	0.32 412	0.09 280	0.07 126	0.10 340	0.09 309	0.10 320	0.09 112

UPFNet	0.27 373	0.15 257	0.47 207	0.25 342	0.20 429	0.37 447	0.27 455	0.50 386	0.40 355	0.36 397	0.38 345	0.37 387	0.29 406	0.40 348	0.34 428	0.10 349	0.10 272	0.10 340	0.10 366	0.10 320	0.08 67

FADNet-RVC	0.34 449	0.43 535	0.97 515	0.25 342	0.20 429	0.33 402	0.20 308	0.51 397	0.42 377	0.34 365	0.40 372	0.41 420	0.29 406	0.65 469	0.36 439	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.15 503	0.19 509	0.20 419

RTSC	0.43 502	0.37 514	0.95 512	0.30 478	0.20 429	0.50 518	0.23 397	0.65 535	0.86 565	0.56 536	0.54 484	0.51 489	0.36 465	0.71 493	0.92 550	0.13 450	0.14 369	0.11 396	0.13 474	0.18 500	0.19 401

GANetREF_RVC	0.45 507	0.52 550	0.87 491	0.39 542	0.20 429	0.51 519	0.50 561	0.68 548	0.67 534	0.47 503	0.46 442	0.50 486	0.43 502	0.91 545	0.40 453	0.28 559	0.21 483	0.32 565	0.19 531	0.28 554	0.23 453
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
NaN_ROB	0.44 504	0.38 521	0.94 511	0.30 478	0.20 429	0.52 525	0.49 559	0.61 511	0.60 518	0.56 536	0.47 449	0.49 481	0.42 498	1.24 578	0.76 537	0.12 428	0.18 450	0.12 431	0.13 474	0.12 413	0.18 386

FBW_ROB	0.46 515	0.34 500	0.71 437	0.32 500	0.20 429	0.51 519	0.32 500	0.73 561	0.63 526	0.60 543	0.57 499	0.65 544	0.44 505	1.42 591	0.62 519	0.14 474	0.17 438	0.22 542	0.16 513	0.17 484	0.23 453

PWC_ROB	0.41 494	0.38 521	0.92 504	0.26 383	0.20 429	0.39 458	0.19 268	0.61 511	0.69 540	0.58 541	0.84 555	0.52 497	0.44 505	0.74 500	0.62 519	0.13 450	0.09 232	0.14 481	0.10 366	0.17 484	0.18 386

MIM_Stereo	0.20 176	0.17 323	0.55 334	0.20 114	0.21 446	0.17 74	0.14 75	0.37 235	0.27 183	0.28 243	0.35 311	0.23 225	0.13 140	0.28 232	0.16 147	0.06 30	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.15 345

RAFT-Test	0.19 145	0.11 88	0.41 159	0.26 383	0.21 446	0.26 293	0.17 169	0.37 235	0.26 166	0.24 198	0.29 237	0.32 346	0.14 158	0.22 118	0.15 120	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.07 23

Wz-Net-TNSev	0.55 538	0.72 575	1.90 588	0.26 383	0.21 446	0.64 549	0.45 549	0.66 541	0.71 545	0.52 522	0.55 489	0.71 560	0.63 557	1.04 565	0.94 553	0.16 498	0.15 400	0.13 457	0.15 503	0.21 524	0.24 466

Wz-Net-SNSev	0.45 507	0.53 553	1.42 569	0.31 494	0.21 446	0.44 486	0.45 549	0.64 529	0.68 538	0.46 497	0.66 529	0.62 533	0.40 487	0.78 515	0.65 524	0.12 428	0.11 306	0.12 431	0.13 474	0.17 484	0.19 401

Wz-Net-LNSev	0.36 459	0.35 504	1.06 527	0.26 383	0.21 446	0.47 503	0.33 506	0.56 459	0.58 508	0.45 491	0.54 484	0.50 486	0.37 470	0.40 348	0.42 461	0.12 428	0.11 306	0.10 340	0.09 309	0.14 449	0.15 345

Wz-Net-MNSev	0.39 476	0.35 504	0.99 519	0.26 383	0.21 446	0.59 541	0.39 534	0.58 482	0.61 520	0.49 510	0.56 494	0.53 502	0.37 470	0.61 445	0.47 483	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.11 400	0.15 461	0.15 345

Syn2CoEx	0.39 476	0.39 525	1.08 532	0.35 522	0.21 446	0.41 469	0.29 477	0.63 523	0.51 472	0.43 478	0.56 494	0.45 452	0.45 507	0.69 484	0.39 451	0.17 512	0.14 369	0.16 506	0.12 442	0.13 426	0.16 361

HGLStereo	0.29 403	0.19 358	0.60 383	0.24 304	0.21 446	0.33 402	0.23 397	0.52 405	0.44 401	0.36 397	0.49 459	0.41 420	0.35 460	0.46 372	0.34 428	0.11 388	0.11 306	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.12 270

ADCRef	0.41 494	0.33 491	1.05 525	0.26 383	0.21 446	0.49 516	0.27 455	0.54 430	0.51 472	0.51 519	0.59 506	0.35 376	0.47 516	0.54 407	1.35 584	0.09 280	0.08 190	0.12 431	0.12 442	0.12 413	0.13 299

DPSNet	0.51 529	0.26 450	1.16 543	0.28 449	0.21 446	0.76 558	0.56 569	0.89 583	0.82 558	0.49 510	0.51 465	0.64 542	0.81 569	0.89 540	0.85 547	0.17 512	0.16 413	0.13 457	0.13 474	0.26 543	0.27 492

StereoDRNet	0.34 449	0.28 466	0.70 430	0.28 449	0.21 446	0.43 481	0.30 486	0.63 523	0.51 472	0.47 503	0.40 372	0.48 475	0.31 430	0.58 425	0.44 472	0.12 428	0.10 272	0.12 431	0.11 400	0.13 426	0.13 299

MDST_ROB	0.51 529	0.16 291	0.97 515	0.31 494	0.21 446	1.35 593	0.34 511	0.80 569	0.59 515	1.09 585	0.74 543	0.49 481	0.37 470	1.31 585	0.60 515	0.14 474	0.12 330	0.16 506	0.13 474	0.13 426	0.18 386

LALA_ROB	0.38 471	0.31 480	0.65 408	0.30 478	0.21 446	0.46 497	0.39 534	0.63 523	0.54 488	0.53 528	0.52 472	0.69 556	0.36 465	0.52 398	0.48 485	0.18 523	0.11 306	0.16 506	0.14 492	0.17 484	0.16 361

PWCDC_ROB	0.41 494	0.41 531	0.77 457	0.34 516	0.21 446	0.43 481	0.20 308	0.60 503	0.90 569	0.44 484	1.24 579	0.36 381	0.38 475	0.56 418	0.48 485	0.18 523	0.11 306	0.11 396	0.10 366	0.20 517	0.16 361

PSMNet_ROB	0.36 459	0.31 480	0.71 437	0.31 494	0.21 446	0.44 486	0.44 548	0.61 511	0.49 459	0.39 441	0.45 430	0.49 481	0.32 443	0.66 475	0.53 500	0.14 474	0.10 272	0.15 498	0.14 492	0.13 426	0.13 299

Select-FE	0.27 373	0.18 345	0.87 491	0.23 254	0.22 461	0.29 342	0.18 223	0.53 415	0.28 195	0.30 290	0.33 292	0.45 452	0.29 406	0.30 269	0.21 285	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.13 474	0.08 174	0.20 419

w-ln-seven	0.45 507	0.40 528	1.40 568	0.27 421	0.22 461	0.58 537	0.33 506	0.65 535	0.83 559	0.59 542	0.63 522	0.53 502	0.39 482	0.66 475	0.81 544	0.12 428	0.11 306	0.13 457	0.12 442	0.16 469	0.17 381

GIP-stereo	0.16 91	0.12 139	0.25 48	0.24 304	0.22 461	0.15 29	0.14 75	0.32 172	0.21 91	0.11 20	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.20 77	0.13 41	0.07 72	0.13 351	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.32 518

rvit_stereo_0075_2	0.25 322	0.18 345	0.65 408	0.27 421	0.22 461	0.22 211	0.15 100	0.41 294	0.36 304	0.27 232	0.37 337	0.29 306	0.21 284	0.29 254	0.20 258	0.17 512	0.12 330	0.19 530	0.12 442	0.14 449	0.14 328

APVNet	0.38 471	0.26 450	0.87 491	0.26 383	0.22 461	0.52 525	0.35 514	0.64 529	0.46 424	0.40 450	0.52 472	0.48 475	0.39 482	0.84 532	0.48 485	0.13 450	0.14 369	0.15 498	0.16 513	0.16 469	0.16 361

FADNet	0.34 449	0.43 535	0.88 498	0.24 304	0.22 461	0.37 447	0.19 268	0.56 459	0.49 459	0.32 332	0.36 326	0.43 440	0.32 443	0.65 469	0.30 392	0.17 512	0.16 413	0.14 481	0.16 513	0.25 539	0.21 431

S-Stereo	0.39 476	0.20 371	1.04 524	0.28 449	0.22 461	0.39 458	0.31 495	0.58 482	0.69 540	0.40 450	0.59 506	0.48 475	0.41 492	0.75 505	0.42 461	0.12 428	0.15 400	0.13 457	0.13 474	0.16 469	0.25 476

stereogan	0.39 476	0.20 371	0.78 461	0.28 449	0.22 461	0.65 550	0.26 446	0.62 519	0.65 529	0.45 491	0.60 510	0.67 552	0.45 507	0.69 484	0.37 445	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.12 442	0.20 517	0.19 401

edge stereo	0.40 487	0.22 398	0.87 491	0.27 421	0.22 461	0.38 453	0.26 446	0.59 492	0.56 503	0.53 528	0.60 510	0.71 560	0.50 526	0.78 515	0.43 465	0.16 498	0.15 400	0.19 530	0.14 492	0.17 484	0.19 401

ADCMid	0.53 535	0.45 539	1.46 570	0.27 421	0.22 461	0.51 519	0.38 531	0.61 511	0.58 508	0.75 559	0.67 531	0.62 533	0.66 560	0.66 475	1.75 595	0.13 450	0.12 330	0.17 515	0.17 524	0.20 517	0.21 431

ADCP+	0.48 521	0.36 511	1.47 571	0.26 383	0.22 461	0.57 535	0.40 538	0.56 459	0.54 488	0.46 497	0.52 472	0.46 461	0.53 535	0.59 433	1.93 600	0.10 349	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.14 449	0.15 345

DANet	0.37 466	0.25 440	0.67 416	0.37 531	0.22 461	0.42 476	0.25 435	0.50 386	0.44 401	0.52 522	0.50 462	0.59 521	0.42 498	0.78 515	0.53 500	0.13 450	0.12 330	0.14 481	0.12 442	0.17 484	0.21 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 538	0.27 458	0.76 451	0.26 383	0.22 461	0.62 544	0.36 521	0.57 468	0.58 508	0.97 576	1.40 584	1.28 584	0.94 579	0.80 522	0.80 542	0.20 535	0.17 438	0.16 506	0.16 513	0.19 509	0.29 506

IGEV-FE	0.23 268	0.11 88	0.82 471	0.21 147	0.23 474	0.20 154	0.19 268	0.38 246	0.23 115	0.34 365	0.22 173	0.29 306	0.14 158	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.35 530

DA	0.21 212	0.11 88	0.33 110	0.28 449	0.23 474	0.30 356	0.16 133	0.29 130	0.27 183	0.15 90	0.22 173	0.17 155	0.15 177	0.26 194	0.15 120	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.56 572

GGEV	0.21 212	0.11 88	0.33 110	0.28 449	0.23 474	0.30 356	0.16 133	0.29 130	0.27 183	0.15 90	0.22 173	0.17 155	0.15 177	0.26 194	0.15 120	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.56 572

YMNet	0.33 440	0.26 450	0.64 403	0.28 449	0.23 474	0.48 510	0.27 455	0.54 430	0.47 437	0.49 510	0.56 494	0.51 489	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.16 413	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.14 328

YMNet_1	0.33 440	0.26 450	0.64 403	0.28 449	0.23 474	0.48 510	0.27 455	0.54 430	0.47 437	0.49 510	0.56 494	0.51 489	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.16 413	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.14 328

FACV-RUCA	0.22 235	0.15 257	0.38 134	0.24 304	0.23 474	0.26 293	0.19 268	0.41 294	0.35 288	0.26 221	0.32 272	0.22 211	0.25 337	0.24 154	0.19 234	0.10 349	0.07 126	0.15 498	0.08 217	0.16 469	0.14 328

IGEV_Zeroshot_test	0.23 268	0.11 88	0.82 471	0.21 147	0.23 474	0.20 154	0.19 268	0.38 246	0.23 115	0.34 365	0.22 173	0.29 306	0.14 158	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.35 530

CES	0.14 53	0.08 8	0.24 39	0.17 15	0.23 474	0.18 100	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.14 68	0.18 123	0.14 111	0.10 52	0.19 56	0.12 12	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 174	0.20 419

GASNet	0.39 476	0.58 564	1.27 556	0.35 522	0.23 474	0.35 432	0.23 397	0.63 523	0.56 503	0.41 462	0.38 345	0.45 452	0.30 413	0.81 526	0.42 461	0.16 498	0.11 306	0.14 481	0.14 492	0.23 533	0.12 270

test-1	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.23 254	0.23 474	0.22 211	0.23 397	0.36 220	0.29 214	0.21 164	0.25 201	0.24 244	0.14 158	0.18 42	0.22 303	0.07 72	0.14 369	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.14 328

RALCasStereoNet	0.22 235	0.22 398	0.48 222	0.23 254	0.23 474	0.22 211	0.18 223	0.32 172	0.27 183	0.22 182	0.30 251	0.22 211	0.15 177	0.29 254	0.20 258	0.08 196	0.22 494	0.07 92	0.06 65	0.10 320	0.25 476

MFN_U_SF_RVC	0.58 547	0.58 564	1.31 560	0.39 542	0.23 474	0.72 555	0.30 486	0.83 574	0.68 538	0.74 558	0.74 543	0.86 566	0.60 546	0.84 532	0.83 545	0.29 560	0.27 532	0.32 565	0.37 576	0.31 558	0.33 523

ADCPNet	0.51 529	0.36 511	1.82 586	0.27 421	0.23 474	0.71 554	0.39 534	0.56 459	0.54 488	0.52 522	0.60 510	0.66 548	0.57 541	0.64 464	1.23 573	0.15 488	0.18 450	0.14 481	0.23 550	0.19 509	0.22 445

CC-Net-ROB	0.46 515	0.55 555	0.86 488	0.38 540	0.23 474	0.51 519	0.30 486	0.69 554	0.51 472	0.46 497	0.51 465	0.48 475	0.38 475	0.96 556	0.40 453	0.36 570	0.23 503	0.56 582	0.25 557	0.34 564	0.22 445

NVstereo2D	0.32 433	0.18 345	0.63 398	0.24 304	0.23 474	0.43 481	0.28 471	0.60 503	0.58 508	0.28 243	0.39 363	0.42 433	0.30 413	0.71 493	0.30 392	0.13 450	0.09 232	0.13 457	0.10 366	0.20 517	0.18 386

NCCL2	0.37 466	0.33 491	0.59 376	0.37 531	0.23 474	0.42 476	0.41 543	0.56 459	0.44 401	0.47 503	0.47 449	0.61 530	0.39 482	0.58 425	0.41 457	0.16 498	0.13 351	0.21 537	0.22 546	0.16 469	0.18 386

CSAN	0.55 538	0.47 542	1.19 551	0.37 531	0.23 474	0.57 535	0.61 572	0.65 535	0.72 547	0.65 549	0.78 547	0.66 548	0.65 559	1.41 590	0.77 538	0.21 537	0.17 438	0.20 535	0.21 538	0.18 500	0.21 431

HART	0.20 176	0.14 225	0.42 168	0.26 383	0.24 491	0.17 74	0.16 133	0.32 172	0.25 154	0.15 90	0.26 209	0.17 155	0.09 23	0.24 154	0.14 82	0.06 30	0.36 572	0.07 92	0.05 23	0.08 174	0.27 492

AIO-test1	0.21 212	0.22 398	0.56 344	0.31 494	0.24 491	0.21 182	0.16 133	0.42 299	0.37 319	0.17 119	0.26 209	0.18 168	0.12 109	0.29 254	0.15 120	0.08 196	0.07 126	0.10 340	0.11 400	0.07 112	0.10 177

MoCha-V2	0.18 117	0.12 139	0.40 150	0.30 478	0.24 491	0.16 54	0.15 100	0.28 111	0.19 57	0.16 104	0.16 95	0.13 84	0.13 140	0.30 269	0.13 41	0.06 30	0.28 537	0.06 32	0.06 65	0.06 51	0.25 476

LL-Strereo	0.32 433	0.33 491	0.77 457	0.26 383	0.24 491	0.22 211	0.23 397	0.58 482	0.44 401	0.35 384	0.32 272	0.41 420	0.40 487	0.93 552	0.25 345	0.08 196	0.13 351	0.11 396	0.09 309	0.09 257	0.22 445

anonymousdsp2	0.23 268	0.11 88	0.42 168	0.26 383	0.24 491	0.25 272	0.17 169	0.43 308	0.37 319	0.30 290	0.23 184	0.24 244	0.15 177	0.32 292	0.17 173	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.08 174	0.44 557

WZ-Net	0.56 543	0.49 548	2.14 592	0.30 478	0.24 491	0.58 537	0.48 556	0.65 535	0.80 556	0.51 519	0.72 539	0.68 554	0.60 546	1.06 567	1.01 559	0.13 450	0.10 272	0.11 396	0.12 442	0.19 509	0.23 453

iRaft-Stereo_20w	0.29 403	0.11 88	0.86 488	0.33 511	0.24 491	0.32 395	0.26 446	0.60 503	0.26 166	0.41 462	0.21 162	0.28 293	0.19 269	0.32 292	0.24 331	0.07 72	0.31 558	0.07 92	0.09 309	0.08 174	0.47 561

rafts_anoy	0.21 212	0.22 398	0.49 242	0.25 342	0.24 491	0.19 120	0.17 169	0.34 199	0.32 250	0.24 198	0.25 201	0.20 190	0.16 197	0.25 173	0.21 285	0.08 196	0.19 463	0.11 396	0.12 442	0.09 257	0.09 112

raftrobust	0.19 145	0.19 358	0.42 168	0.23 254	0.24 491	0.19 120	0.13 51	0.33 192	0.28 195	0.26 221	0.20 144	0.19 178	0.17 217	0.23 143	0.17 173	0.08 196	0.10 272	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.09 112

GwcNet	0.37 466	0.29 470	1.12 537	0.25 342	0.24 491	0.48 510	0.27 455	0.58 482	0.60 518	0.39 441	0.54 484	0.51 489	0.34 453	0.60 438	0.46 480	0.13 450	0.12 330	0.12 431	0.11 400	0.13 426	0.15 345

AF-Net	0.40 487	0.31 480	0.74 443	0.33 511	0.24 491	0.43 481	0.30 486	0.64 529	0.67 534	0.44 484	0.69 536	0.65 544	0.52 530	0.59 433	0.48 485	0.16 498	0.12 330	0.19 530	0.14 492	0.16 469	0.14 328

RP	0.38 471	0.26 450	0.67 416	0.31 494	0.24 491	0.37 447	0.29 477	0.53 415	0.61 520	0.42 467	0.65 527	0.62 533	0.51 528	0.63 459	0.43 465	0.17 512	0.15 400	0.17 515	0.15 503	0.17 484	0.19 401

Nwc_Net	0.39 476	0.29 470	0.84 481	0.32 500	0.24 491	0.45 494	0.30 486	0.67 543	0.51 472	0.39 441	0.70 537	0.59 521	0.48 520	0.61 445	0.45 479	0.16 498	0.12 330	0.19 530	0.21 538	0.14 449	0.15 345

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 345	0.15 257	0.96 513	0.21 147	0.25 504	0.30 356	0.21 335	0.54 430	0.28 195	0.25 211	0.29 237	0.46 461	0.23 303	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.12 442	0.11 372	0.17 381

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 535	0.60 567	0.98 517	0.40 547	0.25 504	0.87 569	0.57 570	0.60 503	0.64 528	0.60 543	0.67 531	0.63 537	0.42 498	1.13 571	0.50 492	0.23 541	0.28 537	0.27 549	0.35 572	0.25 539	0.33 523

ADCS	0.62 553	0.56 557	1.54 576	0.30 478	0.25 504	0.56 533	0.46 552	0.71 556	0.86 565	0.77 565	0.72 539	0.68 554	0.62 555	0.82 527	2.33 606	0.17 512	0.16 413	0.16 506	0.17 524	0.23 533	0.27 492

MSMD_ROB	0.63 556	0.34 500	0.70 430	0.30 478	0.25 504	0.88 570	0.35 514	0.58 482	0.67 534	1.13 586	1.52 588	1.75 595	1.05 584	0.90 543	0.60 515	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.27 565	0.25 539	0.27 492

testlalala2	0.19 145	0.11 88	0.49 242	0.37 531	0.26 508	0.24 252	0.14 75	0.37 235	0.26 166	0.25 211	0.27 222	0.21 204	0.12 109	0.17 28	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.08 67

DCRE	0.24 297	0.15 257	0.45 185	0.26 383	0.26 508	0.23 230	0.21 335	0.37 235	0.29 214	0.23 190	0.81 551	0.23 225	0.16 197	0.24 154	0.18 203	0.07 72	0.14 369	0.07 92	0.08 217	0.07 112	0.25 476

riskmin	0.24 297	0.10 52	0.43 174	0.32 500	0.26 508	0.33 402	0.19 268	0.44 329	0.30 230	0.24 198	0.27 222	0.37 387	0.25 337	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.18 450	0.09 265	0.13 474	0.10 320	0.27 492

EDNetEfficient	0.64 558	0.39 525	2.52 596	0.26 383	0.26 508	0.39 458	0.49 559	0.42 299	1.06 581	1.38 593	0.86 557	0.61 530	0.97 580	0.66 475	1.62 594	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.12 442	0.20 517	0.19 401

pmcnn	0.54 537	0.24 425	1.06 527	0.25 342	0.26 508	0.40 464	0.31 495	0.55 448	0.55 496	0.56 536	1.22 578	2.53 606	0.39 482	0.84 532	1.08 567	0.09 280	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.10 320	0.14 328

zero-FE	0.21 212	0.08 8	1.10 534	0.24 304	0.27 513	0.12 9	0.14 75	0.20 23	0.20 68	0.12 34	0.11 22	0.13 84	0.11 78	0.22 118	0.19 234	0.09 280	0.23 503	0.07 92	0.08 217	0.19 509	0.27 492

AnyNet_C01	0.68 561	0.69 574	2.64 598	0.33 511	0.27 513	0.93 572	0.64 574	0.66 541	0.65 529	0.70 556	0.97 565	0.75 562	0.63 557	1.01 562	1.52 589	0.17 512	0.16 413	0.17 515	0.17 524	0.24 537	0.28 500

FC-DCNN v2	0.75 567	0.33 491	0.82 471	0.33 511	0.28 515	0.85 568	0.40 538	0.88 581	0.86 565	1.46 598	1.65 594	2.08 599	1.40 595	1.14 573	0.95 554	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 562	0.73 577	1.26 555	0.47 565	0.28 515	1.42 596	0.60 571	0.82 572	0.94 575	0.85 569	0.86 557	0.88 568	0.70 562	1.32 586	0.75 535	0.37 572	0.30 554	0.34 569	0.36 574	0.44 569	0.42 553

RGC	0.41 494	0.35 504	0.76 451	0.35 522	0.28 515	0.41 469	0.29 477	0.60 503	0.55 496	0.47 503	0.64 525	0.63 537	0.47 516	0.74 500	0.46 480	0.16 498	0.15 400	0.21 537	0.21 538	0.19 509	0.21 431

G-Net	0.47 518	0.26 450	1.02 522	0.34 516	0.28 515	0.89 571	0.35 514	0.47 357	0.46 424	0.68 554	1.20 576	0.64 542	0.59 544	0.61 445	0.60 515	0.16 498	0.14 369	0.17 515	0.13 474	0.22 528	0.21 431

SHD	0.45 507	0.34 500	0.89 500	0.37 531	0.28 515	0.46 497	0.23 397	0.72 560	0.96 576	0.65 549	0.61 518	0.61 530	0.48 520	0.64 464	0.69 529	0.16 498	0.16 413	0.16 506	0.16 513	0.21 524	0.25 476

XQC	0.47 518	0.45 539	1.07 529	0.40 547	0.28 515	0.58 537	0.38 531	0.67 543	0.76 553	0.53 528	0.47 449	0.59 521	0.47 516	0.74 500	0.80 542	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.16 513	0.26 543	0.24 466

AnyNet_C32	0.55 538	0.51 549	1.34 562	0.29 467	0.28 515	0.61 543	0.62 573	0.57 468	0.62 524	0.63 546	0.68 533	0.54 506	0.55 537	0.82 527	1.81 596	0.15 488	0.15 400	0.15 498	0.18 529	0.21 524	0.25 476

RYNet	0.38 471	0.23 414	0.65 408	0.26 383	0.28 515	0.62 544	0.33 506	0.61 511	0.62 524	0.42 467	0.39 363	0.58 520	0.40 487	0.89 540	0.57 511	0.11 388	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.19 509	0.22 445

PA-Net	0.40 487	0.35 504	1.05 525	0.32 500	0.28 515	0.39 458	0.43 546	0.53 415	0.56 503	0.35 384	0.43 406	0.41 420	0.36 465	0.83 531	0.61 518	0.12 428	0.23 503	0.16 506	0.23 550	0.13 426	0.20 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 563	0.33 491	0.84 481	0.33 511	0.28 515	0.82 567	0.40 538	0.82 572	0.83 559	1.43 596	1.60 593	1.97 597	1.38 593	1.10 569	0.93 551	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

GASTEREO	0.20 176	0.15 257	0.31 92	0.40 547	0.29 525	0.18 100	0.15 100	0.29 130	0.22 101	0.18 140	0.17 109	0.11 56	0.13 140	0.25 173	0.15 120	0.07 72	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.06 51	0.57 575

MSCF	0.20 176	0.14 225	0.31 92	0.40 547	0.29 525	0.17 74	0.15 100	0.29 130	0.22 101	0.17 119	0.16 95	0.11 56	0.13 140	0.24 154	0.15 120	0.07 72	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.07 112	0.57 575

AIO_rvc	0.20 176	0.16 291	0.49 242	0.41 553	0.29 525	0.15 29	0.17 169	0.21 34	0.19 57	0.17 119	0.14 80	0.13 84	0.08 9	0.35 324	0.13 41	0.07 72	0.19 463	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.41 549

NCC-stereo	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 525	0.47 503	0.37 523	0.68 548	0.53 483	0.42 467	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 505	0.54 504	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.25 557	0.17 484	0.18 386

Abc-Net	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 525	0.47 503	0.37 523	0.68 548	0.53 483	0.42 467	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 505	0.54 504	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.25 557	0.17 484	0.18 386
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	0.34 449	0.28 466	0.81 467	0.29 467	0.30 530	0.40 464	0.28 471	0.53 415	0.49 459	0.38 423	0.46 442	0.40 411	0.30 413	0.61 445	0.42 461	0.14 474	0.13 351	0.15 498	0.14 492	0.18 500	0.19 401

FoundationStereo	0.13 26	0.08 8	0.18 4	0.29 467	0.30 530	0.12 9	0.13 51	0.12 2	0.18 43	0.09 2	0.08 6	0.10 34	0.08 9	0.14 3	0.11 1	0.07 72	0.31 558	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

anonymousa	0.26 345	0.13 180	0.56 344	0.29 467	0.30 530	0.31 378	0.20 308	0.38 246	0.36 304	0.33 345	0.51 465	0.41 420	0.27 363	0.25 173	0.24 331	0.08 196	0.18 450	0.09 265	0.18 529	0.08 174	0.17 381

FCDSN-DC	0.67 559	0.38 521	0.83 477	0.37 531	0.30 530	0.66 551	0.37 523	0.69 554	0.70 543	1.15 588	1.53 589	1.70 594	1.38 593	1.00 561	0.83 545	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.27 549	0.32 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 573	0.56 557	4.76 606	0.37 531	0.30 530	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 562	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 488	0.13 351	0.15 498	0.15 503	0.22 528	0.24 466

RTSA	0.81 573	0.56 557	4.76 606	0.37 531	0.30 530	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 562	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 488	0.13 351	0.15 498	0.15 503	0.22 528	0.24 466

DeepPrunerF	0.46 515	0.37 514	1.50 573	0.34 516	0.30 530	0.36 439	0.37 523	0.64 529	1.15 590	0.41 462	0.45 430	0.40 411	0.41 492	0.82 527	0.53 500	0.18 523	0.14 369	0.23 544	0.21 538	0.17 484	0.18 386

StereoAnything_RVC	0.22 235	0.47 542	0.67 416	0.30 478	0.31 537	0.11 4	0.11 18	0.18 11	0.15 20	0.09 2	0.11 22	0.09 20	0.09 23	0.27 208	0.12 12	0.09 280	0.39 574	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.49 566

HUF	0.26 345	0.15 257	0.79 462	0.39 542	0.31 537	0.16 54	0.17 169	0.36 220	0.25 154	0.19 146	0.14 80	0.23 225	0.11 78	0.32 292	0.14 82	0.08 196	0.60 600	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.56 572

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 383	0.17 323	0.96 513	0.29 467	0.31 537	0.29 342	0.21 335	0.53 415	0.28 195	0.27 232	0.55 489	0.41 420	0.18 247	0.30 269	0.22 303	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.13 474	0.12 413	0.20 419

dual_stereo	0.18 117	0.08 8	0.26 56	0.21 147	0.32 540	0.11 4	0.13 51	0.27 105	0.20 68	0.11 20	0.09 10	0.10 34	0.08 9	0.20 77	0.14 82	0.07 72	0.45 582	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 589

GREAT-IGEV	0.19 145	0.11 88	0.39 141	0.22 201	0.33 541	0.14 18	0.15 100	0.18 11	0.22 101	0.14 68	0.16 95	0.09 20	0.09 23	0.23 143	0.14 82	0.06 30	0.50 586	0.06 32	0.06 65	0.07 112	0.53 571

ccnet	0.43 502	0.34 500	0.62 393	0.28 449	0.33 541	0.60 542	0.34 511	0.68 548	0.47 437	0.54 532	0.66 529	0.56 512	0.46 514	0.73 496	0.66 526	0.26 553	0.19 463	0.24 546	0.22 546	0.27 549	0.25 476

AEACV	0.20 176	0.09 27	0.32 104	0.39 542	0.34 543	0.21 182	0.16 133	0.30 148	0.18 43	0.17 119	0.17 109	0.13 84	0.16 197	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.29 553	0.07 92	0.09 309	0.07 112	0.37 541

Anonymous_2	0.44 504	0.23 414	0.57 354	0.34 516	0.34 543	0.53 528	0.28 471	0.49 378	0.39 345	0.36 397	0.34 303	0.48 475	0.38 475	0.43 360	0.33 421	0.26 553	0.41 577	0.44 576	1.45 613	0.33 563	0.37 541

SGM-ForestM	1.59 598	0.56 557	1.52 575	0.41 553	0.34 543	2.77 608	1.67 610	1.69 604	1.73 601	2.48 611	2.27 608	6.02 618	2.90 612	3.08 609	2.83 610	0.25 551	0.30 554	0.19 530	0.20 536	0.18 500	0.45 560

UDG	0.42 498	0.54 554	0.67 416	0.41 553	0.35 546	0.47 503	0.27 455	0.57 468	0.48 445	0.40 450	0.46 442	0.59 521	0.45 507	0.47 376	0.46 480	0.26 553	0.19 463	0.49 578	0.22 546	0.37 565	0.30 509

raft+_RVC	0.21 212	0.21 379	0.46 199	0.22 201	0.35 546	0.21 182	0.16 133	0.39 267	0.35 288	0.22 182	0.28 229	0.20 190	0.15 177	0.25 173	0.20 258	0.08 196	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.12 270

PASM	0.49 524	0.41 531	1.15 541	0.37 531	0.35 546	0.42 476	0.42 544	0.54 430	0.65 529	0.54 532	0.54 484	0.63 537	0.48 520	0.94 555	0.51 495	0.27 557	0.30 554	0.30 560	0.33 570	0.29 556	0.29 506

ELAS_RVC	0.80 571	0.40 528	1.10 534	0.40 547	0.35 546	0.93 572	1.10 601	0.87 580	1.12 588	1.40 594	1.39 582	1.27 583	1.55 601	1.13 571	1.13 568	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.28 566	0.31 558	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 571	0.40 528	0.91 503	0.39 542	0.35 546	1.52 598	0.81 587	0.97 585	0.98 578	1.47 603	1.58 591	1.19 580	1.33 592	1.01 562	1.21 571	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.29 568	0.32 561	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
gasm-f	0.20 176	0.12 139	0.36 126	0.35 522	0.36 551	0.18 100	0.17 169	0.23 54	0.18 43	0.14 68	0.19 135	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.19 234	0.08 196	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.09 257	0.57 575

SDNR	0.47 518	0.29 470	0.92 504	0.24 304	0.37 552	1.27 589	0.17 169	0.54 430	0.58 508	0.44 484	0.85 556	0.55 507	0.28 386	1.19 576	0.52 496	0.23 541	0.24 516	0.17 515	0.13 474	0.19 509	0.26 488

FINET	0.58 547	0.48 546	1.35 564	0.38 540	0.37 552	0.96 576	1.13 602	0.84 578	1.05 580	0.50 516	0.70 537	0.45 452	0.61 550	0.63 459	0.62 519	0.26 553	0.28 537	0.14 481	0.13 474	0.20 517	0.44 557

PDISCO_ROB	0.45 507	0.37 514	0.89 500	0.44 558	0.37 552	0.70 553	0.35 514	0.75 564	0.78 554	0.45 491	0.53 480	0.65 544	0.40 487	0.68 483	0.52 496	0.22 540	0.12 330	0.21 537	0.19 531	0.26 543	0.22 445

AIO_test	0.20 176	0.12 139	0.46 199	0.45 561	0.38 555	0.15 29	0.17 169	0.28 111	0.20 68	0.19 146	0.13 49	0.14 111	0.09 23	0.39 346	0.13 41	0.07 72	0.21 483	0.06 32	0.06 65	0.06 51	0.34 526

XX-Stereo	0.25 322	0.11 88	1.09 533	0.35 522	0.38 555	0.23 230	0.13 51	0.43 308	0.19 57	0.20 156	0.40 372	0.31 335	0.10 52	0.33 302	0.13 41	0.08 196	0.11 306	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.10 177

SQANet	0.44 504	0.57 561	0.89 500	0.49 567	0.39 557	0.47 503	0.23 397	0.53 415	0.44 401	0.41 462	0.48 458	0.47 471	0.34 453	0.58 425	0.43 465	0.38 574	0.15 400	0.40 574	0.21 538	0.50 572	0.34 526

DDUNet	0.45 507	0.60 567	0.71 437	0.45 561	0.39 557	0.46 497	0.32 500	0.53 415	0.44 401	0.46 497	0.53 480	0.57 514	0.38 475	0.51 390	0.43 465	0.34 567	0.21 483	0.56 582	0.25 557	0.41 568	0.36 533

PVD	0.62 553	0.41 531	0.93 508	0.44 558	0.39 557	0.63 548	0.51 563	0.86 579	1.27 591	0.93 573	1.09 571	0.81 564	0.85 571	0.89 540	0.89 549	0.21 537	0.23 503	0.22 542	0.19 531	0.28 554	0.41 549

FSD					0.41 560	0.28 318	0.27 455	0.32 172	0.30 230	0.27 232	0.27 222	0.29 306	0.27 363	0.35 324	0.28 375	0.23 541	0.49 585	0.27 549	0.26 561	0.26 543

PSMNet-RUCA	0.39 476	0.47 542	0.84 481	0.46 564	0.41 560	0.34 417	0.26 446	0.59 492	0.46 424	0.40 450	0.51 465	0.44 446	0.33 451	0.43 360	0.31 402	0.25 551	0.14 369	0.33 568	0.21 538	0.32 561	0.23 453

GEAStereo	0.20 176	0.10 52	0.31 92	0.35 522	0.42 562	0.19 120	0.16 133	0.23 54	0.18 43	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.08 174	0.57 575

GSStereo	0.21 212	0.10 52	0.31 92	0.36 530	0.42 562	0.19 120	0.16 133	0.38 246	0.21 91	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 174	0.63 584

PWCK	1.05 582	1.29 604	2.12 591	0.92 592	0.42 562	1.27 589	1.01 594	1.14 589	1.14 589	1.16 589	1.14 574	1.25 582	0.90 576	1.77 599	1.15 569	0.89 601	0.51 587	0.87 596	0.54 590	1.02 603	0.57 575

MultiAttention	1.05 582	0.14 225	0.50 264	0.35 522	0.43 565	5.62 612	1.71 612	0.71 556	0.54 488	0.36 397	0.63 522	0.55 507	0.22 291	7.50 621	0.56 508	0.09 280	0.06 53	0.14 481	0.24 552	0.27 549	0.34 526

NVStereoNet_ROB	0.74 564	0.64 570	1.20 553	0.55 572	0.43 565	0.54 532	0.48 556	0.75 564	0.87 568	0.88 570	1.72 596	1.06 575	1.03 583	1.29 582	0.98 558	0.35 569	0.42 578	0.41 575	0.48 583	0.38 566	0.43 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.60 550	0.73 577	1.13 539	0.64 575	0.45 567	0.73 557	0.37 523	0.67 543	0.67 534	0.52 522	0.75 545	0.66 548	0.46 514	0.74 500	0.59 514	0.55 582	0.34 568	0.56 582	0.36 574	0.65 582	0.49 566

DStereoO	0.55 538	0.35 504	0.68 422	0.44 558	0.49 568	0.41 469	1.08 600	0.58 482	0.73 550	0.49 510	0.53 480	0.51 489	0.85 571	0.60 438	0.75 535	0.83 598	0.28 537	0.38 571	0.19 531	0.52 575	0.35 530

Consistency-Raft	0.56 543	0.52 550	1.12 537	0.45 561	0.49 568	0.48 510	0.45 549	0.73 561	0.74 552	0.45 491	0.82 552	0.46 461	0.60 546	0.51 390	0.63 522	0.39 576	0.40 575	0.44 576	0.51 588	0.53 576	0.38 548

test_for_model	0.33 440	0.91 587	0.48 222	0.74 587	0.50 570	0.20 154	0.16 133	0.33 192	0.27 183	0.29 267	0.15 86	0.13 84	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.31 564	0.27 532	0.06 32	0.05 23	0.97 601	0.31 513

Ntro	0.61 552	0.75 580	1.16 543	0.67 577	0.50 570	0.76 558	0.37 523	0.68 548	0.71 545	0.50 516	0.59 506	0.65 544	0.52 530	0.79 519	0.58 513	0.58 585	0.32 563	0.57 585	0.34 571	0.69 587	0.50 568

SAMSARA	0.62 553	0.47 542	0.93 508	0.70 581	0.50 570	1.15 583	1.29 605	0.79 568	0.70 543	0.77 565	0.55 489	0.92 569	0.58 542	0.87 537	0.77 538	0.19 532	0.27 532	0.18 523	0.19 531	0.27 549	0.28 500

MADNet+	1.05 582	1.26 603	4.77 609	0.73 584	0.50 570	1.25 587	0.97 592	1.05 587	0.93 572	0.67 552	0.78 547	0.87 567	0.85 571	2.14 604	1.83 597	0.40 577	0.42 578	0.32 565	0.28 566	0.45 570	0.43 555

ACVNet-4b	0.76 568	0.90 586	1.67 580	0.73 584	0.51 574	0.80 566	0.31 495	0.74 563	0.81 557	0.51 519	0.72 539	0.94 570	0.43 502	1.01 562	1.32 581	1.18 610	0.22 494	0.77 592	0.45 581	0.70 588	0.50 568

ACVNet_1	0.77 570	0.92 588	1.79 585	0.73 584	0.53 575	0.78 562	0.42 544	0.88 581	0.90 569	0.75 559	0.76 546	1.32 585	0.80 567	1.04 565	0.70 530	0.57 584	0.32 563	0.72 589	0.35 572	0.70 588	0.50 568

GCST	0.50 525	0.67 573	0.82 471	1.04 597	0.55 576	0.38 453	0.11 18	0.42 299	0.33 266	0.42 467	0.35 311	0.29 306	0.18 247	0.50 384	0.23 322	0.70 591	0.42 578	0.79 594	0.62 598	0.63 580	0.47 561

LE_ROB	1.82 604	0.39 525	3.15 604	0.50 569	0.55 576	0.79 563	1.00 593	0.89 583	6.48 618	7.40 621	2.07 604	2.07 598	5.08 616	1.33 587	3.96 614	0.11 388	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.13 299

SPS-STEREO	0.74 564	0.72 575	1.18 550	0.52 570	0.57 578	0.76 558	0.50 561	0.80 569	0.66 533	0.97 576	0.88 560	0.94 570	0.74 563	1.08 568	1.04 564	0.58 585	0.51 587	0.50 579	0.50 587	0.56 577	0.72 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.96 579	0.61 569	0.99 519	0.70 581	0.59 579	1.37 594	0.35 514	0.97 585	1.27 591	0.97 576	1.92 600	1.53 590	2.13 605	1.29 582	0.87 548	0.71 592	0.34 568	0.75 591	0.47 582	0.75 590	0.68 592

MANE	1.63 600	0.58 564	1.16 543	0.59 573	0.60 580	2.71 607	1.53 608	2.63 613	3.62 610	2.33 610	3.26 612	3.66 612	2.98 613	2.26 607	2.26 605	0.37 572	0.40 575	0.31 563	0.49 584	0.31 558	0.63 584

RainbowNet	0.76 568	1.00 593	1.29 558	0.82 589	0.63 581	0.79 563	0.52 564	0.83 574	0.93 572	0.61 545	0.79 550	0.79 563	0.62 555	0.82 527	0.67 528	0.80 597	0.55 594	0.79 594	0.49 584	0.81 592	0.62 582

ACVNet_2	0.94 576	0.98 592	1.71 582	0.83 590	0.63 581	1.02 578	0.64 574	1.16 590	1.43 597	1.02 580	1.39 582	1.47 588	0.86 574	1.16 574	0.79 541	0.63 588	0.43 581	0.78 593	0.49 584	0.80 591	0.57 575

anonymity	0.57 545	0.55 555	0.74 443	0.48 566	0.63 581	0.56 533	0.43 546	0.71 556	0.51 472	0.64 548	0.55 489	0.57 514	0.61 550	0.65 469	0.57 511	0.55 582	0.55 594	0.50 579	0.54 590	0.51 574	0.61 581

BEATNet-Init1	4.91 613	3.27 613	14.39 625	0.69 580	0.65 584	10.19 622	3.83 617	5.04 618	5.11 616	8.73 622	8.52 620	13.95 629	7.66 620	7.79 622	5.79 618	0.32 566	0.34 568	0.34 569	0.38 577	0.64 581	0.64 588

WAO-7	1.05 582	1.00 593	1.19 551	0.83 590	0.67 585	1.22 586	0.84 589	1.43 597	1.56 598	1.13 586	1.75 597	1.46 587	1.25 589	1.56 593	1.28 576	0.61 587	0.62 604	0.70 588	0.68 600	0.66 584	0.62 582

DStereoFS	1.07 586	0.76 581	1.10 534	0.70 581	0.70 586	1.87 602	1.39 607	1.20 592	1.66 599	1.01 579	1.58 591	1.20 581	2.60 610	1.40 589	1.32 581	0.40 577	0.47 583	0.31 563	0.41 579	0.38 566	0.91 604

MFMNet_re	0.74 564	0.84 583	1.16 543	0.64 575	0.70 586	0.79 563	0.71 579	0.77 567	0.85 563	0.79 567	0.86 557	0.69 556	0.80 567	0.73 496	0.65 524	0.66 589	0.59 599	0.61 586	0.58 595	0.68 585	0.71 595

DGSMNet	0.63 556	0.32 487	1.01 521	0.54 571	0.73 588	0.62 544	1.36 606	0.62 519	0.58 508	0.38 423	0.62 521	0.52 497	0.34 453	0.65 469	0.47 483	0.54 581	0.61 601	0.67 587	0.61 597	0.65 582	0.69 594

JetBlue	1.20 591	0.89 585	2.53 597	0.59 573	0.76 589	3.16 610	2.09 613	1.16 590	0.93 572	0.95 574	1.12 573	1.65 592	1.27 590	2.15 605	1.87 599	0.43 580	0.37 573	0.38 571	0.39 578	0.62 579	0.63 584

IMH-64-1	0.94 576	0.95 590	1.07 529	0.98 594	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 571	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 594	0.66 590

IMH-64	0.94 576	0.95 590	1.07 529	0.98 594	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 571	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 594	0.66 590

WAO-6	1.11 588	1.01 595	1.17 549	0.96 593	0.79 592	1.30 591	0.78 584	1.36 595	1.99 604	1.04 583	1.54 590	1.59 591	1.27 590	1.37 588	1.30 577	0.78 595	0.55 594	1.03 602	0.75 604	0.87 593	0.72 596

IMH	1.09 587	1.04 596	1.29 558	1.03 596	0.79 592	1.11 580	0.69 577	1.40 596	1.42 596	1.02 580	1.71 595	1.42 586	1.19 588	1.78 600	1.03 563	1.14 608	0.56 598	1.00 600	0.58 595	0.93 597	0.68 592

Dean	1.22 592	1.17 599	1.97 589	1.04 597	0.79 592	1.21 585	0.76 582	1.51 600	1.96 603	1.30 592	1.98 603	2.14 600	1.18 587	1.30 584	1.15 569	0.83 598	0.61 601	1.01 601	0.69 601	0.97 601	0.77 600

SGM+DAISY	1.12 589	0.86 584	1.64 579	0.68 578	0.80 595	1.68 600	1.68 611	1.08 588	1.10 584	1.53 605	1.76 598	1.47 588	1.53 600	1.24 578	1.42 588	0.66 589	0.65 606	0.52 581	0.54 590	0.57 578	0.91 604

LVE	1.18 590	1.16 598	1.67 580	1.04 597	0.81 596	1.32 592	0.82 588	1.49 599	1.94 602	1.08 584	1.90 599	1.89 596	1.07 585	1.51 592	1.04 564	0.96 604	0.61 601	0.94 597	0.69 601	0.92 596	0.79 601

WAO-8	1.50 596	1.22 601	1.39 566	1.10 600	0.85 597	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 611	1.46 598	2.18 605	2.15 601	1.50 598	3.20 611	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 598	0.74 598

Venus	1.50 596	1.22 601	1.39 566	1.10 600	0.85 597	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 611	1.46 598	2.18 605	2.15 601	1.50 598	3.20 611	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 598	0.74 598

DStereoSA	1.00 580	0.46 541	1.33 561	0.68 578	0.86 599	1.26 588	2.25 615	0.83 574	1.41 595	0.57 539	1.92 600	0.57 514	2.07 604	0.96 556	1.84 598	0.36 570	0.55 594	0.28 556	0.53 589	0.45 570	0.90 603

TorneroNet-64	1.47 594	1.15 597	1.51 574	1.11 602	0.86 599	2.27 606	0.76 582	1.84 606	3.76 611	1.29 590	2.22 607	2.68 608	1.46 596	1.81 601	1.55 591	0.79 596	0.51 587	1.10 603	0.67 599	1.31 606	0.81 602

TorneroNet	2.26 606	1.20 600	1.55 577	1.15 604	0.91 601	5.84 613	0.84 589	2.12 610	8.45 620	2.59 612	5.32 616	3.84 613	2.15 606	1.84 603	1.98 602	0.88 600	0.54 593	1.16 607	0.74 603	1.31 606	0.91 604

UNDER WATER-64	1.61 599	1.30 605	2.93 602	1.33 605	0.96 602	2.20 605	1.25 604	1.47 598	3.15 608	1.46 598	1.31 580	2.61 607	2.22 607	1.69 596	1.93 600	1.13 607	0.67 609	1.29 608	0.94 608	1.26 604	1.09 609

UNDER WATER	1.64 601	1.34 606	2.72 600	1.40 606	1.04 603	1.70 601	1.14 603	1.57 603	3.58 609	1.46 598	1.46 587	2.82 609	2.43 608	1.74 597	2.04 603	1.08 606	0.63 605	1.31 609	0.94 608	1.29 605	1.10 610

notaker	1.49 595	1.44 607	1.77 583	1.42 607	1.08 604	1.19 584	0.87 591	1.51 600	1.40 594	1.53 605	3.41 613	2.40 604	1.94 603	1.83 602	1.57 592	1.14 608	0.69 610	1.38 610	0.88 607	1.39 609	1.03 608

ktn	1.80 603	1.46 608	1.49 572	1.44 608	1.14 605	1.50 597	1.07 597	1.53 602	3.90 614	2.77 613	4.62 614	3.42 611	1.49 597	1.74 597	1.40 587	1.45 612	0.77 611	1.46 611	0.99 610	1.41 610	1.00 607

DispFullNet	0.67 559	0.94 589	1.63 578	0.77 588	1.19 606	0.53 528	0.25 435	0.61 511	0.72 547	0.70 556	0.60 510	0.69 556	0.90 576	0.80 522	0.52 496	0.27 557	0.13 351	0.74 590	0.31 569	0.68 585	0.44 557

KSHMR	1.92 605	1.47 609	1.97 589	1.48 609	1.22 607	1.39 595	1.06 596	1.81 605	5.83 617	1.43 596	5.56 617	2.95 610	1.17 586	2.24 606	1.33 583	1.29 611	1.13 612	1.47 612	1.11 612	1.37 608	1.21 611

HanzoNet	3.08 609	1.87 611	2.70 599	1.81 610	1.34 608	1.60 599	1.05 595	2.06 609	2.62 607	5.63 618	5.12 615	5.96 617	7.09 619	4.39 616	3.43 612	3.29 618	2.06 618	1.98 616	2.94 620	2.47 613	2.15 615

JetRed	2.35 608	2.70 612	6.11 611	1.14 603	1.38 609	6.03 615	3.61 616	2.12 610	1.72 600	1.99 608	1.97 602	2.15 601	1.59 602	2.49 608	4.19 615	1.05 605	1.60 613	1.10 603	1.02 611	1.72 611	1.41 613

tt	4.71 612	0.11 88	3.94 605	2.06 611	1.54 610	10.14 621	16.85 623	9.28 624	4.99 615	1.41 595	1.05 570	4.68 614	4.89 615	3.36 613	5.86 619	5.73 622	9.15 627	2.23 618	2.51 617	3.02 614	1.34 612

MADNet++	2.34 607	1.81 610	2.24 594	2.15 612	1.97 611	2.79 609	2.19 614	2.42 612	2.26 605	2.79 614	2.70 610	2.43 605	2.60 610	3.18 610	3.32 611	2.19 615	1.97 616	1.93 614	1.62 614	2.02 612	2.10 614

U	1.02 581	0.10 52	0.26 56	0.22 201	3.66 612	6.41 616	0.13 51	0.22 45	0.21 91	0.11 20	0.11 22	0.10 34	0.09 23	0.12 1	0.11 1	0.07 72	0.05 5	5.35 622	2.86 619	0.07 112	0.06 8

EKT-Stereo	0.39 476	0.13 180	0.53 314	0.42 556	3.94 613	0.22 211	0.17 169	0.38 246	0.30 230	0.21 164	0.20 144	0.23 225	0.15 177	0.30 269	0.18 203	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.12 270

DPSimNet_ROB	6.21 614	5.16 614	9.50 613	5.59 616	5.56 614	7.64 617	10.02 620	4.07 616	7.33 619	6.84 619	6.26 618	7.17 621	10.55 621	4.07 615	5.68 617	5.50 621	4.29 620	5.24 621	3.66 621	4.05 617	5.96 620

USTest	6.84 615	5.16 614	5.45 610	7.18 618	7.26 615	14.27 624	22.53 624	8.48 622	9.29 621	5.44 617	6.42 619	6.27 620	6.69 618	6.83 620	8.49 622	1.95 613	3.27 619	2.16 617	2.54 618	3.76 615	3.31 618

PML	15.86 627	13.12 627	7.07 612	5.22 614	7.66 616	32.93 634	64.30 641	5.37 619	10.12 622	25.87 640	67.29 641	20.25 631	13.20 630	10.09 624	6.81 621	5.94 623	2.00 617	6.03 625	2.18 616	9.13 623	2.62 617

LRCNet_RVC	10.94 621	14.45 628	9.66 614	15.38 623	8.02 617	1.08 579	0.35 514	8.72 623	0.72 547	12.63 629	15.84 629	9.73 622	6.52 617	8.58 623	6.38 620	20.33 636	5.39 621	23.79 634	21.95 635	15.35 627	13.96 629

DGTPSM_ROB	8.38 617	5.24 616	10.71 623	5.32 615	10.19 618	8.34 618	23.49 628	6.11 620	13.43 627	4.93 615	10.93 625	5.64 615	10.55 621	6.17 618	12.73 624	3.74 619	7.56 622	3.68 619	7.24 624	4.09 618	7.49 621

DPSMNet_ROB	8.44 618	5.25 617	10.87 624	5.59 616	10.27 619	8.34 618	23.51 629	6.12 621	13.47 628	4.96 616	10.94 626	5.65 616	10.55 621	6.25 619	12.77 625	4.01 620	7.62 623	3.75 620	7.27 625	4.16 619	7.54 622

TCMNet-wrong-test	4.33 611	5.65 618	4.76 606	11.36 622	10.39 620	5.87 614	4.45 618	4.24 617	1.10 584	1.93 607	2.43 609	6.07 619	3.54 614	3.87 614	4.51 616	2.00 614	0.47 583	1.96 615	1.68 615	5.78 620	4.48 619

DPSM_ROB	11.46 622	9.79 623	10.18 618	11.11 620	11.31 621	19.08 630	27.38 631	13.42 629	14.23 630	10.34 626	11.13 627	10.97 627	11.33 628	11.89 629	13.49 626	6.74 624	8.19 625	6.00 623	7.05 622	7.74 621	7.76 623

DPSM	11.46 622	9.79 623	10.18 618	11.11 620	11.31 621	19.08 630	27.38 631	13.42 629	14.23 630	10.34 626	11.13 627	10.97 627	11.33 628	11.89 629	13.49 626	6.74 624	8.19 625	6.00 623	7.05 622	7.74 621	7.76 623

Anonymous_1	16.44 628	9.26 619	9.67 615	10.63 619	14.54 623	18.62 629	26.98 630	12.68 628	13.53 629	10.78 628	10.37 624	10.15 623	10.66 624	10.99 628	12.64 623	15.61 635	7.73 624	16.87 632	43.01 638	56.14 641	7.86 625

HaxPig	17.72 629	20.23 637	19.76 627	16.55 624	16.52 624	9.46 620	9.42 619	14.48 631	13.31 626	18.59 630	18.67 630	17.39 630	16.68 631	17.07 631	16.43 631	21.99 637	20.86 637	22.28 633	21.55 634	21.30 634	21.88 638

LSM	1.68 602	0.48 546	2.91 601	2.28 613	17.60 625	0.52 525	0.55 568	0.65 535	0.78 554	0.84 568	1.11 572	0.63 537	0.55 537	0.79 519	0.53 500	0.16 498	0.25 521	0.18 523	0.21 538	0.25 539	2.37 616

xxxxx1	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

tt_ll	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

ff	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

MEDIAN_ROB	21.20 630	24.56 638	23.42 636	19.57 625	19.62 629	13.29 623	11.21 621	18.04 632	17.02 632	22.07 639	21.92 631	20.84 632	20.24 632	21.02 632	19.68 632	25.59 638	24.08 638	26.20 635	25.19 636	25.31 635	25.19 639

FlowAnything	23.08 634	19.70 632	20.48 633	22.45 630	22.73 630	38.34 637	55.18 636	27.00 639	28.79 640	20.83 638	22.42 637	22.10 635	22.83 633	23.85 634	27.23 639	13.53 630	16.54 635	12.10 630	14.29 631	15.59 631	15.58 630

CasAABBNet	23.04 631	19.69 631	20.32 630	22.42 629	22.73 630	38.35 638	55.23 638	26.99 638	28.74 639	20.67 636	22.28 635	22.11 636	22.86 634	23.84 633	27.17 635	13.52 629	16.47 632	12.08 626	14.21 627	15.57 628	15.60 631

RAFT-FEzeroshot	23.04 631	19.71 633	20.25 628	22.47 631	22.80 632	38.32 635	55.23 638	26.95 636	28.70 637	20.66 634	22.23 633	22.07 633	22.86 634	23.85 634	27.17 635	13.53 630	16.47 632	12.08 626	14.22 629	15.58 629	15.60 631

RAFT-FE	23.04 631	19.71 633	20.25 628	22.47 631	22.80 632	38.32 635	55.23 638	26.95 636	28.70 637	20.66 634	22.23 633	22.07 633	22.86 634	23.85 634	27.17 635	13.53 630	16.47 632	12.08 626	14.22 629	15.58 629	15.60 631

Selective-RAFT-Error	23.11 635	19.77 635	20.60 634	22.49 633	22.80 632	38.46 640	55.19 637	27.13 641	28.90 641	20.73 637	22.38 636	22.11 636	22.91 638	23.94 637	27.18 638	13.54 633	16.57 636	12.09 629	14.21 627	15.61 632	15.65 634

DLNR-FE	10.53 619	12.31 626	20.33 632	105.85 640	23.36 635	0.14 18	0.13 51	3.25 615	0.20 68	0.16 104	0.23 184	0.16 140	0.10 52	0.31 282	0.16 147	2.59 617	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.66 640	0.28 500

DLNR_Zeroshot_test	10.53 619	12.28 625	20.32 630	105.84 639	23.88 636	0.14 18	0.13 51	3.20 614	0.20 68	0.16 104	0.23 184	0.16 140	0.10 52	0.32 292	0.16 147	2.54 616	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.17 639	0.28 500

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.01 639	27.22 637	24.60 635	24.16 637	17.78 628	12.87 622	22.39 635	21.40 635	26.72 641	26.08 640	25.18 639	24.52 641	25.07 639	23.57 633	29.94 639	28.36 639	30.60 636	29.57 637	29.83 636	29.66 640

RSGM-EC	29.37 638	17.55 629	9.85 616	35.22 636	33.16 638	26.01 632	45.63 633	20.07 633	17.60 633	18.98 631	23.47 638	30.02 640	23.62 639	41.06 640	44.49 640	58.94 640	34.33 640	32.95 640	20.18 632	33.70 637	20.62 636

acva	29.37 638	17.55 629	9.85 616	35.22 636	33.16 638	26.01 632	45.63 633	20.07 633	17.60 633	18.98 631	23.47 638	30.02 640	23.62 639	41.06 640	44.49 640	58.94 640	34.33 640	32.95 640	20.18 632	33.70 637	20.62 636

LSM0	24.21 636	19.88 636	22.33 635	24.42 634	40.13 640	38.41 639	54.99 635	27.05 640	28.61 636	20.59 633	22.00 632	22.29 638	22.86 634	24.12 638	27.16 634	13.59 634	16.33 631	12.13 631	14.08 626	15.72 633	17.53 635

test_example2	100.95 640	107.33 640	67.16 639	98.17 638	106.88 641	89.44 641	101.34 642	37.23 642	97.88 642	129.56 642	131.26 642	65.41 642	67.34 642	91.22 642	79.29 642	143.32 642	199.32 642	81.12 642	102.17 642	121.89 642	101.70 641

ccccc		256.25 641		351.50 641	361.31 642	144.22 642		153.19 643		152.98 643		161.94 643		268.06 643		387.64 643	346.97 643	244.11 643	219.32 643	413.57 643

GS-Stereo							0.16 133	0.38 246	0.21 91	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 174	0.63 584

Low-res two-view benchmark