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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 24	0.09 18	0.09 1	0.14 96	0.11 1	0.16 42	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.06 13

monster-pro	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 32	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.10 25	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.07 30

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.13 65	0.11 1	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 174	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.08 274	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 117	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.10 19	0.16 138	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Monster-pub-eth3d	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.19 101	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Monster-pub-mixall	0.13 37	0.07 2	0.20 21	0.17 24	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 53	0.13 11	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.08 11	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.35 641	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

asda	0.13 37	0.11 126	0.24 59	0.18 52	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.25 126	0.17 50	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.11 241

4.5_new	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

4.5w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

4w-stereo	0.13 37	0.11 126	0.31 126	0.17 24	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.15 385

2.75w_new	0.13 37	0.10 78	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.08 2	0.11 103	0.22 174	0.15 175	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.10 194

3.75w	0.12 21	0.10 78	0.21 36	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.15 31	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.10 69	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

3w_stereo	0.14 81	0.11 126	0.31 126	0.19 100	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.28 170	0.20 108	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.10 194

2w_stereo	0.13 37	0.11 126	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.17 117	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.15 141	0.14 108	0.08 2	0.11 103	0.15 27	0.13 89	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

1w_stereo	0.13 37	0.09 42	0.17 7	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.27 156	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.14 135	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

monsterstereo	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.19 100	0.12 161	0.14 30	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.09 30	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.09 373	0.06 85	0.07 30

monsters	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.18 52	0.13 217	0.15 46	0.11 18	0.24 103	0.16 42	0.15 141	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.23 198	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.09 127

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 11	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MonSter	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 80	0.16 10	0.11 111	0.13 23	0.13 65	0.19 32	0.15 31	0.10 19	0.09 15	0.09 23	0.11 103	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.14 366

aanet-32k-new	0.15 117	0.18 409	0.43 228	0.21 192	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.22 66	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.09 23	0.13 186	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.23 502

aanet-new-14k	0.13 37	0.13 223	0.33 148	0.21 192	0.09 18	0.13 23	0.13 65	0.26 141	0.23 161	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.11 241

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.19 100	0.10 66	0.15 46	0.16 189	0.24 103	0.17 50	0.11 35	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.17 423

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.19 100	0.10 66	0.13 23	0.16 189	0.26 141	0.22 145	0.12 60	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.26 541

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 80	0.15 4	0.11 111	0.10 8	0.13 65	0.15 7	0.09 1	0.12 60	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.13 4	0.10 2	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.06 85	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 223	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.10 69	0.14 11	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1

gcap_with_dpt	0.13 37	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.26 141	0.21 134	0.16 160	0.21 219	0.09 23	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 42	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 82	0.10 8	0.21 53	0.15 31	0.10 19	0.10 25	0.09 23	0.12 144	0.14 11	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.06 85	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 179	0.08 17	0.28 102	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.11 18	0.22 66	0.22 145	0.76 631	0.11 35	0.09 23	0.08 11	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.51 657	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.10 194

S2M2_XL	0.10 2	0.10 78	0.24 59	0.14 2	0.10 66	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 55	0.09 23	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.09 23	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.09 127

qwe	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.11 111	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

2.25w	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.15 175	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.12 296

4.25_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.5w_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.25w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 111	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.08 75

LGtest1	0.10 2	0.09 42	0.19 15	0.18 52	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 23	0.09 30	0.16 48	0.12 39	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

GREAT-IGEV	0.19 207	0.11 126	0.39 185	0.22 257	0.33 610	0.14 30	0.15 138	0.18 19	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.09 23	0.09 30	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.50 656	0.06 43	0.06 100	0.07 162	0.53 640
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 297	0.47 612	0.67 479	0.30 544	0.31 604	0.11 11	0.11 18	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.11 35	0.09 23	0.09 30	0.27 270	0.12 39	0.09 346	0.39 644	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.49 632

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 78	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.21 246	0.14 96	0.14 5	0.17 50	0.11 35	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.21 146	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 117	0.14 273	0.49 300	0.21 192	0.11 111	0.15 46	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.10 19	0.12 55	0.10 45	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

aanet-new-78k	0.17 168	0.14 273	0.80 530	0.21 192	0.10 66	0.14 30	0.14 96	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.13 73	0.10 45	0.13 186	0.19 101	0.11 13	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.26 541

aanet-new-40k	0.14 81	0.15 309	0.43 228	0.20 146	0.13 217	0.16 82	0.14 96	0.21 53	0.15 31	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.33 583

aanet-new-36k	0.14 81	0.17 385	0.45 245	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 117	0.13 223	0.41 210	0.20 146	0.11 111	0.14 30	0.14 96	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.13 89	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.43 618

aanet-new-12k	0.13 37	0.12 179	0.32 139	0.23 314	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.25 126	0.20 108	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.12 296

aanet-new-8k	0.14 81	0.14 273	0.34 153	0.21 192	0.10 66	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.13 186	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.11 241

aanet-new	0.14 81	0.13 223	0.39 185	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.15 138	0.25 126	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.16 256	0.19 101	0.11 13	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.13 331

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.19 174	0.15 138	0.25 126	0.22 145	0.16 160	0.22 232	0.10 45	0.09 30	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.21 219	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 147	0.20 437	0.79 525	0.19 100	0.12 161	0.12 16	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.10 69	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 174	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.18 429

LACA3	0.10 2	0.11 126	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 82	0.14 96	0.14 5	0.14 19	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.09 1	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 371	0.10 8	0.12 32	0.27 156	0.24 181	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.08 255	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.13 11	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.12 387	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.12 296

GEAStereo	0.20 236	0.10 78	0.31 126	0.35 592	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.08 234	0.57 645

GSStereo	0.21 272	0.10 78	0.31 126	0.36 600	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

GS-Stereo							0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

gasm-f	0.20 236	0.12 179	0.36 167	0.35 592	0.36 620	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.19 188	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.19 293	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.57 645

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 52	0.10 66	0.13 23	0.12 32	0.16 10	0.14 19	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.15 175	0.05 1	0.16 471	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

Replicate-Monster	0.15 117	0.12 179	0.40 200	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.10 8	0.24 103	0.20 108	0.12 60	0.10 25	0.10 45	0.10 69	0.28 294	0.12 39	0.06 44	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.21 477

AdaDepth	0.13 37	0.10 78	0.32 139	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.16 10	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.10 45	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.11 241

2.5w	0.13 37	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.21 53	0.16 42	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

3.25w_new	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.25w	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 126	0.21 36	0.17 24	0.09 18	0.17 117	0.09 2	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.22 174	0.13 89	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.08 75

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.11 18	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 80	0.19 100	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.08 11	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 37	0.15 309	0.21 36	0.27 487	0.09 18	0.15 46	0.13 65	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.22 174	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

FoundationStereo	0.13 37	0.08 17	0.18 11	0.29 533	0.30 597	0.12 16	0.13 65	0.12 3	0.18 68	0.09 7	0.08 11	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.31 627	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 179	0.08 17	0.26 80	0.21 192	0.32 608	0.11 11	0.13 65	0.27 156	0.20 108	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.08 11	0.20 128	0.14 135	0.07 113	0.45 652	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.65 659

U	1.02 651	0.10 78	0.26 80	0.22 257	3.66 684	6.41 687	0.13 65	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.07 113	0.05 6	5.35 695	2.86 692	0.07 162	0.06 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 236	0.74 650	0.71 500	0.17 24	0.08 8	0.15 46	0.15 138	0.19 32	0.18 68	0.13 89	0.12 55	0.10 45	0.08 11	0.16 48	0.14 135	0.34 638	0.12 387	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.24 516

IGEV-Stereo+	0.14 81	0.08 17	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 50	0.14 116	0.08 11	0.10 45	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.07 113	0.15 458	0.06 43	0.06 100	0.16 540	0.29 564

gcap-zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

test_for_model	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

UniTT-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.45 245	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.13 65	0.20 38	0.19 94	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.17 234	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.07 30

testlalala	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

aanet-new-60k	0.14 81	0.15 309	0.54 384	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.15 385

aanet-new-70k	0.13 37	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.22 66	0.16 42	0.11 35	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.13 331

aanet-new-34k	0.14 81	0.16 351	0.39 185	0.19 100	0.09 18	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.11 84	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

aanet-new-24k	0.13 37	0.14 273	0.32 139	0.20 146	0.12 161	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.16 42	0.13 89	0.16 138	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.07 30

aanet-new-10k	0.14 81	0.15 309	0.37 173	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.13 89	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.10 194

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 37	0.11 126	0.28 102	0.21 192	0.13 217	0.20 215	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.12 60	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.20 146	0.12 161	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 81	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

LiteMatch	0.13 37	0.15 309	0.19 15	0.20 146	0.10 66	0.15 46	0.17 230	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.22 355	0.16 48	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

LACA2	0.12 21	0.17 385	0.32 139	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 85	0.05 1

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 32	0.20 38	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.11 84	0.09 30	0.19 101	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.19 32	0.20 108	0.10 19	0.11 35	0.11 84	0.10 69	0.20 128	0.16 204	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.14 366

VIP-Stereo	0.13 37	0.15 309	0.31 126	0.18 52	0.12 161	0.24 317	0.12 32	0.20 38	0.20 108	0.10 19	0.13 73	0.11 84	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

GASTEREO	0.20 236	0.15 309	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.18 205	0.17 157	0.11 84	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.57 645

MSCF	0.20 236	0.14 273	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.17 117	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.17 183	0.16 138	0.11 84	0.13 186	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.07 162	0.57 645

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 42	0.29 108	0.21 192	0.12 161	0.16 82	0.11 18	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 84	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 255	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.09 127

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

LG-Stereo	0.14 81	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.19 94	0.12 60	0.18 176	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.14 135	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.07 30

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 24	0.07 1	0.17 117	0.13 65	0.19 32	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.08 255	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.05 1

IGEV-Stereo++	0.15 117	0.09 42	0.27 96	0.21 192	0.13 217	0.14 30	0.11 18	0.23 81	0.19 94	0.15 141	0.14 108	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.12 39	0.06 44	0.21 543	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.28 558

RAStereo	0.14 81	0.15 309	0.40 200	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.18 285	0.25 126	0.24 181	0.13 89	0.17 157	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.05 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 81	0.09 42	0.37 173	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

CAS	0.16 147	0.07 2	0.29 108	0.42 627	0.17 403	0.20 215	0.18 285	0.23 81	0.20 108	0.15 141	0.19 188	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.14 135	0.31 636	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.16 402

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.18 19	0.16 42	0.09 7	0.11 35	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.13 89	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

TS12	0.13 37	0.09 42	0.21 36	0.21 192	0.09 18	0.19 174	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.15 141	0.19 188	0.12 110	0.13 186	0.18 82	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.06 13

aanet-new-28k	0.15 117	0.16 351	0.50 321	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.15 31	0.13 89	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 187	0.07 162	0.18 429

aanet-new-22k	0.15 117	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.13 65	0.24 103	0.19 94	0.12 60	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.27 549

aanet-new-16k	0.13 37	0.14 273	0.39 185	0.20 146	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.20 108	0.12 60	0.12 55	0.12 110	0.11 103	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.14 366

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 117	0.23 483	0.58 429	0.17 24	0.12 161	0.15 46	0.14 96	0.25 126	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

PSi22a	0.13 37	0.07 2	0.16 1	0.21 192	0.18 432	0.09 1	0.11 18	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.52 639

Foundation-i32	0.14 81	0.07 2	0.18 11	0.24 368	0.22 526	0.10 8	0.12 32	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.17 66	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 625

BStereo	0.14 81	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.25 126	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

Wave_Phase_stereo	0.16 147	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.41 536	0.15 138	0.30 209	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

NLSM3	0.14 81	0.12 179	0.25 69	0.21 192	0.13 217	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.12 60	0.15 125	0.12 110	0.13 186	0.17 66	0.15 175	0.05 1	0.05 6	0.08 232	0.08 274	0.05 4	0.08 75

111111	0.13 37	0.08 17	0.20 21	0.20 146	0.13 217	0.13 23	0.10 8	0.23 81	0.17 50	0.11 35	0.13 73	0.12 110	0.08 11	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.16 402

SMoEStereo_RVC	0.14 81	0.15 309	0.29 108	0.19 100	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.21 53	0.21 134	0.15 141	0.13 73	0.12 110	0.11 103	0.25 233	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.08 75

IGEV++	0.19 207	0.13 223	0.38 177	0.30 544	0.19 466	0.15 46	0.15 138	0.32 238	0.18 68	0.13 89	0.16 138	0.12 110	0.11 103	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.32 632	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.42 615

MyStereo07	0.18 179	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.31 230	0.26 221	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.13 186	0.33 367	0.14 135	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

ff7	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

ffff	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

11t	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

LoS_RVC	0.14 81	0.11 126	0.32 139	0.18 52	0.16 371	0.20 215	0.18 285	0.21 53	0.18 68	0.14 116	0.20 199	0.12 110	0.17 278	0.17 66	0.14 135	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 366

anonymousdsp	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630

ccc-4	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

IGEV-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-30k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 81	0.12 179	0.42 220	0.18 52	0.12 161	0.17 117	0.14 96	0.24 103	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.19 447

PipStereo	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.23 314	0.21 510	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.23 568	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

Selective-IGEV-i32	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.19 94	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

NLMM1	0.21 272	0.13 223	0.21 36	0.23 314	0.18 432	0.24 317	0.20 372	0.65 605	0.69 609	0.18 205	0.18 176	0.13 132	0.14 216	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.10 194

NLSM1	0.18 179	0.12 179	0.21 36	0.21 192	0.18 432	0.25 335	0.17 230	0.51 464	0.43 452	0.17 183	0.21 219	0.13 132	0.15 237	0.22 174	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

DDF-Stereo	0.16 147	0.08 17	0.30 117	0.21 192	0.20 493	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.19 94	0.11 35	0.10 25	0.13 132	0.12 144	0.24 212	0.20 319	0.09 346	0.18 509	0.07 141	0.06 100	0.20 589	0.19 447

Zero-FE251	0.17 168	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.20 215	0.13 65	0.20 38	0.15 31	0.75 628	0.13 73	0.13 132	0.11 103	0.16 48	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

zero-FE	0.21 272	0.08 17	1.10 599	0.24 368	0.27 580	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.20 108	0.12 60	0.11 35	0.13 132	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.09 346	0.23 568	0.07 141	0.08 274	0.19 581	0.27 549

MM-Stereo_test2	0.19 207	0.11 126	0.47 268	0.25 409	0.11 111	0.21 246	0.20 372	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.17 157	0.13 132	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.06 44	0.26 596	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.41 611

SCV_C0	0.19 207	0.14 273	0.40 200	0.30 544	0.20 493	0.15 46	0.16 189	0.35 272	0.26 221	0.17 183	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.14 135	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.06 100	0.09 325	0.25 528

SCV	0.18 179	0.15 309	0.37 173	0.26 450	0.20 493	0.16 82	0.16 189	0.35 272	0.23 161	0.14 116	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.12 39	0.08 255	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.26 541

AIO_rvc	0.20 236	0.16 351	0.49 300	0.41 624	0.29 592	0.15 46	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.17 183	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.35 389	0.13 89	0.07 113	0.19 523	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.41 611

GIP-stereo	0.16 147	0.12 179	0.25 69	0.24 368	0.22 526	0.15 46	0.14 96	0.32 238	0.21 134	0.11 35	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.07 113	0.13 408	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

fffft	0.14 81	0.12 179	0.30 117	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.18 285	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.11 35	0.13 132	0.10 69	0.24 212	0.18 263	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127
1: 1. 1
Pointernet	0.15 117	0.08 17	0.35 161	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.12 32	0.34 263	0.25 206	0.15 141	0.16 138	0.13 132	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

AIO-Stereo	0.16 147	0.12 179	0.29 108	0.30 544	0.20 493	0.16 82	0.14 96	0.28 170	0.22 145	0.14 116	0.15 125	0.13 132	0.08 11	0.20 128	0.15 175	0.06 44	0.16 471	0.07 141	0.08 274	0.06 85	0.24 516

CAS++	0.17 168	0.13 223	0.35 161	0.18 52	0.13 217	0.17 117	0.16 189	0.42 362	0.25 206	0.19 211	0.18 176	0.13 132	0.10 69	0.22 174	0.12 39	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.08 274	0.10 389	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.30 544	0.24 558	0.16 82	0.15 138	0.28 170	0.19 94	0.16 160	0.16 138	0.13 132	0.13 186	0.30 332	0.13 89	0.06 44	0.28 605	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.25 528

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 179	0.15 309	0.27 96	0.20 146	0.13 217	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.37 382	0.43 547	0.17 157	0.13 132	0.12 144	0.20 128	0.16 204	0.08 255	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.08 75

ACVNet-DCA	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

1test111	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

cc1	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

tt1	0.22 297	0.16 351	0.49 300	0.26 450	0.15 329	0.31 441	0.19 332	0.38 308	0.46 490	0.21 228	0.19 188	0.13 132	0.16 256	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

plain	0.18 179	0.16 351	0.59 438	0.21 192	0.13 217	0.16 82	0.17 230	0.29 189	0.23 161	0.16 160	0.26 272	0.13 132	0.17 278	0.27 270	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.07 30

AEACV	0.20 236	0.09 42	0.32 139	0.39 612	0.34 612	0.21 246	0.16 189	0.30 209	0.18 68	0.17 183	0.17 157	0.13 132	0.16 256	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.37 602

Selective-IGEV	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

ProNet	0.16 147	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.19 332	0.29 189	0.23 161	0.14 116	0.13 73	0.13 132	0.12 144	0.25 233	0.13 89	0.06 44	0.09 283	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.22 492

CREStereo++_RVC	0.16 147	0.09 42	0.42 220	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.23 81	0.31 300	0.21 228	0.31 324	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.16 204	0.07 113	0.04 1	0.06 43	0.15 573	0.06 85	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
test_xeample3	0.22 297	0.17 385	0.81 532	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.25 206	0.19 211	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.34 382	0.33 490	0.07 113	0.20 538	0.07 141	0.08 274	0.08 234	0.34 587

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 37	0.09 42	0.23 53	0.19 100	0.14 261	0.20 215	0.16 189	0.25 126	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.13 331

PSi22b	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.22 257	0.22 526	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 163	0.09 30	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

WQFJX1	0.20 236	0.12 179	0.21 36	0.23 314	0.17 403	0.24 317	0.19 332	0.63 593	0.56 571	0.17 183	0.16 138	0.14 163	0.16 256	0.27 270	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

WQFJX	0.19 207	0.12 179	0.21 36	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.18 285	0.57 536	0.49 527	0.17 183	0.17 157	0.14 163	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.11 241

NLCSM	0.20 236	0.15 309	0.23 53	0.24 368	0.19 466	0.24 317	0.22 434	0.45 401	0.44 465	0.20 221	0.18 176	0.14 163	0.16 256	0.47 443	0.20 319	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.10 194

BridgeDepth	0.11 9	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 163	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.17 24	0.12 161	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 134	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.15 175	0.13 518	0.09 283	0.09 329	0.10 433	0.11 441	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 236	0.12 179	0.46 260	0.45 632	0.38 624	0.15 46	0.17 230	0.28 170	0.20 108	0.19 211	0.13 73	0.14 163	0.09 30	0.39 412	0.13 89	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.34 587

tt45	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.19 100	0.11 111	0.23 296	0.18 285	0.23 81	0.18 68	0.16 160	0.13 73	0.14 163	0.10 69	0.31 347	0.15 175	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.08 75

999	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.25 126	0.20 108	0.14 116	0.16 138	0.14 163	0.11 103	0.36 395	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

mms	0.15 117	0.14 273	0.25 69	0.20 146	0.15 329	0.17 117	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.09 30	0.26 255	0.15 175	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.19 447

ours_stereo	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.18 285	0.21 53	0.20 108	0.13 89	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.24 212	0.15 175	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.13 331

RSM++	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.32 569	0.17 403	0.17 117	0.15 138	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.12 55	0.14 163	0.09 30	0.21 146	0.13 89	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

IGEVStereo-DCA	0.20 236	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

rrr	0.22 297	0.17 385	0.79 525	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.27 239	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.28 558

MaDis-Stereo	0.15 117	0.17 385	0.39 185	0.19 100	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.26 141	0.22 145	0.13 89	0.15 125	0.14 163	0.11 103	0.17 66	0.17 234	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.06 13

CES	0.14 81	0.08 17	0.24 59	0.17 24	0.23 541	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.20 465

XX-TBD	0.16 147	0.21 448	0.43 228	0.22 257	0.10 66	0.23 296	0.15 138	0.23 81	0.28 250	0.22 247	0.26 272	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.14 135	0.08 255	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13

CREStereo	0.14 81	0.09 42	0.27 96	0.14 2	0.08 8	0.22 275	0.15 138	0.26 141	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.14 163	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13
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
WQFJA1	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

NLMM	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

FlowAnything_test	0.15 117	0.12 179	0.23 53	0.21 192	0.12 161	0.18 147	0.16 189	0.25 126	0.17 50	0.15 141	0.13 73	0.15 182	0.14 216	0.19 101	0.17 234	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.12 511	0.08 234	0.10 194

MM-Stereo_test1	0.20 236	0.13 223	0.45 245	0.24 368	0.12 161	0.20 215	0.21 400	0.36 284	0.32 310	0.23 255	0.22 232	0.15 182	0.14 216	0.28 294	0.16 204	0.07 113	0.24 584	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.21 477

fffy	0.15 117	0.14 273	0.31 126	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.18 285	0.24 103	0.19 94	0.13 89	0.17 157	0.15 182	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.06 44	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.15 385

WCG-NET	0.15 117	0.12 179	0.31 126	0.18 52	0.09 18	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.29 271	0.18 205	0.22 232	0.15 182	0.12 144	0.19 101	0.13 89	0.06 44	0.12 387	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.06 13

GCAP-BAT	0.23 332	0.09 42	1.36 631	0.31 560	0.44 638	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

RSM	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.29 533	0.16 371	0.16 82	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.13 89	0.13 73	0.15 182	0.09 30	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

trnet	0.14 81	0.09 42	0.26 80	0.15 4	0.07 1	0.21 246	0.12 32	0.25 126	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.15 182	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13

CASnet	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.22 257	0.08 8	0.15 46	0.14 96	0.28 170	0.26 221	0.23 255	0.20 199	0.15 182	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.11 465	0.09 373	0.08 234	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 297	0.09 42	1.28 622	0.31 560	0.43 635	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

GCAP-Stereo	0.18 179	0.21 448	0.47 268	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.10 8	0.28 170	0.24 181	0.20 221	0.22 232	0.15 182	0.13 186	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.19 523	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

CroCo-Stereo Lap2	0.16 147	0.18 409	0.39 185	0.26 450	0.18 432	0.11 11	0.19 332	0.30 209	0.22 145	0.13 89	0.16 138	0.15 182	0.11 103	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.07 30

DLNR-FE	10.53 691	12.31 700	20.33 707	105.85 716	23.36 711	0.14 30	0.13 65	3.25 686	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.31 347	0.16 204	2.59 688	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.66 716	0.28 558

water-stereo	0.15 117	0.11 126	0.32 139	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.14 96	0.26 141	0.20 108	0.18 205	0.23 246	0.16 195	0.16 256	0.14 11	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

depthmonostereo	0.15 117	0.12 179	0.34 153	0.19 100	0.09 18	0.20 215	0.15 138	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.18 176	0.16 195	0.18 309	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

DilatedVolume-Stereo	0.15 117	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.21 246	0.14 96	0.24 103	0.22 145	0.22 247	0.21 219	0.16 195	0.15 237	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.08 75

AIO-test2	0.22 297	0.27 528	0.54 384	0.29 533	0.16 371	0.22 275	0.16 189	0.44 392	0.43 452	0.17 183	0.29 299	0.16 195	0.11 103	0.27 270	0.14 135	0.19 604	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.09 127

castereo++	0.14 81	0.13 223	0.25 69	0.19 100	0.10 66	0.27 362	0.13 65	0.24 103	0.26 221	0.11 35	0.13 73	0.16 195	0.10 69	0.18 82	0.11 13	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 81	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.20 215	0.19 332	0.32 238	0.28 250	0.13 89	0.18 176	0.16 195	0.16 256	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

MGS-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.38 177	0.19 100	0.11 111	0.18 147	0.17 230	0.21 53	0.23 161	0.14 116	0.24 256	0.16 195	0.10 69	0.19 101	0.13 89	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 179	0.13 223	0.50 321	0.22 257	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.29 189	0.26 221	0.17 183	0.26 272	0.16 195	0.17 278	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

DLNR_Zeroshot_test	10.53 691	12.28 699	20.32 705	105.84 715	23.88 712	0.14 30	0.13 65	3.20 685	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.32 357	0.16 204	2.54 687	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.17 715	0.28 558

EGLCR-Stereo	0.19 207	0.09 42	0.34 153	0.29 533	0.17 403	0.28 380	0.16 189	0.30 209	0.23 161	0.22 247	0.11 35	0.16 195	0.09 30	0.28 294	0.15 175	0.07 113	0.25 590	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.37 602

MC-Stereo	0.18 179	0.10 78	0.36 167	0.28 515	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.21 228	0.24 256	0.16 195	0.13 186	0.25 233	0.14 135	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.30 567

IPLG	0.23 332	0.19 424	0.65 471	0.21 192	0.12 161	0.28 380	0.17 230	0.45 401	0.32 310	0.33 411	0.32 334	0.16 195	0.17 278	0.50 451	0.23 385	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

TANstereo	0.16 147	0.11 126	0.43 228	0.16 10	0.08 8	0.25 335	0.14 96	0.23 81	0.29 271	0.25 277	0.30 313	0.16 195	0.12 144	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

PMTNet	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.15 4	0.09 18	0.23 296	0.15 138	0.26 141	0.24 181	0.17 183	0.21 219	0.16 195	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.29 632	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.07 30

RT-Monster	0.16 147	0.09 42	0.25 69	0.18 52	0.14 261	0.20 215	0.12 32	0.31 230	0.33 327	0.25 277	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.10 194

Foundation-i1c-attn	0.15 117	0.07 2	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.26 141	0.29 271	0.15 141	0.16 138	0.17 210	0.14 216	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.26 541

VMStereo-Base	0.14 81	0.09 42	0.29 108	0.16 10	0.09 18	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.25 206	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

DA	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

GGEV	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

MM-Stereo_test3	0.19 207	0.15 309	0.39 185	0.25 409	0.15 329	0.19 174	0.22 434	0.42 362	0.40 419	0.17 183	0.24 256	0.17 210	0.12 144	0.22 174	0.16 204	0.08 255	0.21 543	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.11 241

HART	0.20 236	0.14 273	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.17 117	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.15 141	0.26 272	0.17 210	0.09 30	0.24 212	0.14 135	0.06 44	0.36 642	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.27 549

RCA-Stereo	0.17 168	0.10 78	0.33 148	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.17 230	0.39 329	0.36 367	0.21 228	0.25 264	0.17 210	0.17 278	0.18 82	0.15 175	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

DCANet-4	0.20 236	0.11 126	0.58 429	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.39 329	0.42 441	0.29 333	0.31 324	0.17 210	0.22 355	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

GLC_STEREO	0.15 117	0.11 126	0.31 126	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.28 250	0.17 183	0.20 199	0.17 210	0.11 103	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

sAnonymous2	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

CroCo_RVC	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

sCroCo_RVC	0.19 207	0.15 309	0.60 445	0.27 487	0.18 432	0.23 296	0.16 189	0.28 170	0.24 181	0.14 116	0.22 232	0.17 210	0.14 216	0.22 174	0.16 204	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.10 194

GMStereo	0.21 272	0.30 546	0.57 413	0.21 192	0.12 161	0.24 317	0.18 285	0.30 209	0.41 429	0.26 287	0.24 256	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 470	0.11 126	0.38 177	0.22 257	0.18 432	0.33 468	1.66 681	0.53 482	0.27 239	0.27 297	0.50 530	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.25 411	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.11 469	0.07 162	0.10 194

DN	0.21 272	0.09 42	0.58 429	0.40 617	0.18 432	0.22 275	0.18 285	0.30 209	0.25 206	0.15 141	0.19 188	0.18 225	0.10 69	0.26 255	0.19 293	0.14 542	0.18 509	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.42 615

Foundation-i1b	0.15 117	0.08 17	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.27 156	0.29 271	0.15 141	0.15 125	0.18 225	0.12 144	0.18 82	0.14 135	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.21 477

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.17 183	0.20 199	0.18 225	0.11 103	0.16 48	0.17 234	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.09 127

AIO-test1	0.21 272	0.22 467	0.56 403	0.31 560	0.24 558	0.21 246	0.16 189	0.42 362	0.37 382	0.17 183	0.26 272	0.18 225	0.12 144	0.29 316	0.15 175	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.07 162	0.10 194

rvit_stereo_0081	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

fff	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

AnonymousM	0.19 207	0.20 437	0.30 117	0.18 52	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.27 239	0.27 297	0.21 219	0.18 225	0.14 216	0.21 146	0.16 204	0.09 346	0.08 238	0.38 642	0.15 573	0.06 85	0.08 75

CroCo-Stereo	0.15 117	0.16 351	0.34 153	0.25 409	0.12 161	0.11 11	0.18 285	0.35 272	0.24 181	0.13 89	0.13 73	0.18 225	0.12 144	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.06 13
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
s12784h	0.18 179	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.07 1	0.33 468	0.19 332	0.39 329	0.34 339	0.24 263	0.25 264	0.18 225	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.05 1

csc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

cscssc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

DF	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.31 560	0.16 371	0.17 117	0.15 138	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.23 246	0.19 237	0.11 103	0.24 212	0.16 204	0.08 255	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.09 127

Foundation-i1a	0.16 147	0.08 17	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.18 147	0.16 189	0.26 141	0.30 289	0.17 183	0.16 138	0.19 237	0.13 186	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 541

xyz-stereo-finetune	0.17 168	0.17 385	0.29 108	0.17 24	0.08 8	0.24 317	0.21 400	0.30 209	0.32 310	0.19 211	0.22 232	0.19 237	0.15 237	0.30 332	0.22 365	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 168	0.13 223	0.29 108	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.17 230	0.23 81	0.36 367	0.16 160	0.22 232	0.19 237	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

rvit_stereo_0080	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

RAFT-Stereo-weight	0.17 168	0.10 78	0.31 126	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.38 308	0.33 327	0.25 277	0.20 199	0.19 237	0.10 69	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.09 127

whm_eth	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

LoS	0.15 117	0.09 42	0.34 153	0.17 24	0.09 18	0.22 275	0.14 96	0.27 156	0.27 239	0.15 141	0.18 176	0.19 237	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.21 272	0.15 309	0.59 438	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.31 498	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

MIPNet	0.22 297	0.19 424	0.64 466	0.22 257	0.12 161	0.28 380	0.20 372	0.48 433	0.39 409	0.31 373	0.24 256	0.19 237	0.24 390	0.28 294	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

HHNet	0.23 332	0.12 179	0.66 476	0.19 100	0.18 432	0.20 215	0.20 372	0.36 284	0.32 310	0.33 411	0.59 575	0.19 237	0.21 347	0.24 212	0.31 471	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.12 296

iRaftStereo_RVC	0.17 168	0.16 351	0.35 161	0.21 192	0.11 111	0.20 215	0.17 230	0.34 263	0.25 206	0.20 221	0.25 264	0.19 237	0.12 144	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.12 387	0.10 409	0.09 373	0.09 325	0.14 366

raftrobust	0.19 207	0.19 424	0.42 220	0.23 314	0.24 558	0.19 174	0.13 65	0.33 256	0.28 250	0.26 287	0.20 199	0.19 237	0.17 278	0.23 198	0.17 234	0.08 255	0.10 324	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127

DCANet	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.23 369	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

tg	0.18 179	0.15 309	0.34 153	0.22 257	0.11 111	0.23 296	0.15 138	0.35 272	0.27 239	0.20 221	0.25 264	0.20 251	0.12 144	0.25 233	0.16 204	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.08 234	0.13 331

rvit_stereo_0081_aga	0.17 168	0.17 385	0.40 200	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.17 230	0.24 103	0.26 221	0.18 205	0.21 219	0.20 251	0.14 216	0.20 128	0.15 175	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.08 75

rvit_stereo_ft	0.18 179	0.19 424	0.43 228	0.25 409	0.14 261	0.17 117	0.21 400	0.30 209	0.28 250	0.17 183	0.19 188	0.20 251	0.17 278	0.22 174	0.18 263	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.08 75

WCG-NET（raft）	0.16 147	0.14 273	0.32 139	0.18 52	0.09 18	0.19 174	0.16 189	0.24 103	0.27 239	0.19 211	0.19 188	0.20 251	0.12 144	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.17 497	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

4D-IteraStereo	0.20 236	0.21 448	0.62 456	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.29 189	0.28 250	0.24 263	0.20 199	0.20 251	0.10 69	0.22 174	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.33 583

RAFT+CT+SA	0.23 332	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.18 432	0.23 296	0.29 544	0.42 362	0.38 393	0.24 263	0.39 428	0.20 251	0.17 278	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.12 511	0.09 325	0.13 331

DRaft	0.25 387	0.11 126	0.47 268	0.18 52	0.12 161	0.28 380	0.23 462	0.34 263	0.40 419	0.38 491	0.60 579	0.20 251	0.41 561	0.48 445	0.41 526	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

RAFT-345	0.22 297	0.11 126	0.55 393	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.27 156	0.28 250	0.27 297	0.65 596	0.20 251	0.17 278	0.55 479	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.07 30

rafts_anoy	0.21 272	0.22 467	0.49 300	0.25 409	0.24 558	0.19 174	0.17 230	0.34 263	0.32 310	0.24 263	0.25 264	0.20 251	0.16 256	0.25 233	0.21 347	0.08 255	0.19 523	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

Anonymous3	0.24 362	0.19 424	0.76 514	0.27 487	0.18 432	0.41 536	0.24 487	0.45 401	0.36 367	0.23 255	0.27 285	0.20 251	0.18 309	0.28 294	0.19 293	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.13 331

raft+_RVC	0.21 272	0.21 448	0.46 260	0.22 257	0.35 615	0.21 246	0.16 189	0.39 329	0.35 351	0.22 247	0.28 291	0.20 251	0.15 237	0.25 233	0.20 319	0.08 255	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.12 296

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 236	0.23 483	0.49 300	0.21 192	0.16 371	0.19 174	0.17 230	0.35 272	0.32 310	0.26 287	0.33 356	0.20 251	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.06 44	0.10 324	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

R-Stereo Train	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.17 168	0.18 409	0.42 220	0.20 146	0.09 18	0.16 82	0.11 18	0.30 209	0.25 206	0.13 89	0.15 125	0.21 265	0.13 186	0.30 332	0.16 204	0.06 44	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.08 234	0.13 331

xyz-stereo-finetune2	0.18 179	0.16 351	0.32 139	0.16 10	0.09 18	0.27 362	0.19 332	0.29 189	0.21 134	0.23 255	0.29 299	0.21 265	0.23 369	0.37 405	0.23 385	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

DFGA-Net	0.26 410	0.33 561	0.70 493	0.22 257	0.15 329	0.25 335	0.17 230	0.41 356	0.40 419	0.30 356	0.32 334	0.21 265	0.18 309	0.61 513	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.09 127

Occ-G	0.18 179	0.10 78	0.38 177	0.23 314	0.15 329	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.26 221	0.15 141	0.20 199	0.21 265	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.30 567

AE-Stereo	0.21 272	0.12 179	0.50 321	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.18 285	0.40 338	0.34 339	0.19 211	0.26 272	0.21 265	0.13 186	0.22 174	0.16 204	0.07 113	0.26 596	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.31 571

IPLGR	0.22 297	0.14 273	0.75 510	0.21 192	0.11 111	0.25 335	0.18 285	0.44 392	0.38 393	0.29 333	0.28 291	0.21 265	0.19 331	0.37 405	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

DIP-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.12 32	0.43 371	0.26 221	0.27 297	0.32 334	0.21 265	0.17 278	0.26 255	0.20 319	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.10 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Foundation-i1	0.16 147	0.08 17	0.21 36	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.15 138	0.33 256	0.32 310	0.16 160	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.16 402

FACV-RUCA	0.22 297	0.15 309	0.38 177	0.24 368	0.23 541	0.26 355	0.19 332	0.41 356	0.35 351	0.26 287	0.32 334	0.22 272	0.25 403	0.24 212	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.15 568	0.08 274	0.16 540	0.14 366

MSKI-zero shot	0.19 207	0.10 78	0.47 268	0.30 544	0.14 261	0.21 246	0.14 96	0.33 256	0.22 145	0.24 263	0.25 264	0.22 272	0.10 69	0.32 357	0.14 135	0.07 113	0.30 623	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.09 127

StereoVision	0.23 332	0.23 483	0.55 393	0.27 487	0.17 403	0.23 296	0.22 434	0.40 338	0.32 310	0.21 228	0.51 533	0.22 272	0.16 256	0.29 316	0.19 293	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.13 543	0.10 389	0.08 75

Selective-RAFT	0.19 207	0.14 273	0.37 173	0.24 368	0.11 111	0.30 419	0.15 138	0.35 272	0.34 339	0.17 183	0.17 157	0.22 272	0.18 309	0.29 316	0.18 263	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.08 75

test_4	0.19 207	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.13 217	0.19 174	0.21 400	0.27 156	0.24 181	0.24 263	0.47 516	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.18 263	0.06 44	0.06 85	0.09 329	0.09 373	0.07 162	0.06 13

test-3	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

test_1	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

TRStereo	0.22 297	0.21 448	0.62 456	0.40 617	0.19 466	0.22 275	0.16 189	0.58 550	0.30 289	0.21 228	0.21 219	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.14 135	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.11 469	0.06 85	0.19 447

NF-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.52 465	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

OCTAStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

RE-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

TVStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

RALCasStereoNet	0.22 297	0.22 467	0.48 283	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.18 285	0.32 238	0.27 239	0.22 247	0.30 313	0.22 272	0.15 237	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.22 555	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.25 528

DN-CSS_ROB	0.24 362	0.33 561	0.69 487	0.25 409	0.14 261	0.26 355	0.13 65	0.42 362	0.35 351	0.30 356	0.42 458	0.22 272	0.20 336	0.34 382	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

Hybrid-DGEV-03	0.21 272	0.20 437	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.16 189	0.33 256	0.28 250	0.33 411	0.58 570	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.10 194

WQFJA1++	0.48 590	0.07 2	0.86 553	0.23 314	0.19 466	0.18 147	0.11 18	0.21 53	0.14 19	2.23 679	0.12 55	0.23 287	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.08 255	0.19 523	0.06 43	0.09 373	4.02 689	0.20 465

FE-Mocha	0.18 179	0.11 126	0.40 200	0.26 450	0.14 261	0.19 174	0.14 96	0.36 284	0.24 181	0.24 263	0.24 256	0.23 287	0.14 216	0.27 270	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

HUF	0.26 410	0.15 309	0.79 525	0.39 612	0.31 604	0.16 82	0.17 230	0.36 284	0.25 206	0.19 211	0.14 108	0.23 287	0.11 103	0.32 357	0.14 135	0.08 255	0.60 670	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.56 642

rvit_0105_6	0.20 236	0.16 351	0.41 210	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.20 372	0.31 230	0.39 409	0.18 205	0.22 232	0.23 287	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

EKT-Stereo	0.39 544	0.13 223	0.53 371	0.42 627	3.94 686	0.22 275	0.17 230	0.38 308	0.30 289	0.21 228	0.20 199	0.23 287	0.15 237	0.30 332	0.18 263	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.12 296

MIM_Stereo	0.20 236	0.17 385	0.55 393	0.20 146	0.21 510	0.17 117	0.14 96	0.37 299	0.27 239	0.28 308	0.35 375	0.23 287	0.13 186	0.28 294	0.16 204	0.06 44	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.15 385

DCRE	0.24 362	0.15 309	0.45 245	0.26 450	0.26 576	0.23 296	0.21 400	0.37 299	0.29 271	0.23 255	0.81 620	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.18 263	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.25 528

TestStereo1	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

DisPM	0.20 236	0.11 126	0.52 360	0.24 368	0.13 217	0.18 147	0.19 332	0.30 209	0.31 300	0.33 411	0.34 367	0.23 287	0.16 256	0.34 382	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.12 296

SA-5K	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

SA	0.24 362	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.25 335	0.23 462	0.48 433	0.42 441	0.28 308	0.44 482	0.23 287	0.23 369	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.08 234	0.09 127

CIPLG	0.23 332	0.28 536	0.75 510	0.24 368	0.16 371	0.25 335	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.34 367	0.23 287	0.15 237	0.27 270	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

IPLGR_C	0.23 332	0.29 540	0.81 532	0.24 368	0.16 371	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

ACRE	0.23 332	0.27 528	0.83 542	0.24 368	0.15 329	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.32 310	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

test_3	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.26 450	0.14 261	0.22 275	0.25 501	0.34 263	0.33 327	0.25 277	0.18 176	0.23 287	0.13 186	0.25 233	0.20 319	0.06 44	0.14 427	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.10 194

DeepStereo_RVC	0.19 207	0.12 179	0.47 268	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.16 189	0.29 189	0.24 181	0.28 308	0.27 285	0.23 287	0.28 454	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.10 194

RAFT-RH_RVC	0.26 410	0.13 223	0.57 413	0.22 257	0.12 161	0.25 335	0.14 96	0.27 156	0.29 271	0.38 491	1.14 644	0.23 287	0.18 309	0.58 492	0.24 397	0.07 113	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.06 85	0.08 75

TestStereo	0.22 297	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.11 111	0.22 275	0.22 434	0.32 238	0.31 300	0.24 263	0.34 367	0.23 287	0.19 331	0.62 524	0.19 293	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.07 187	0.11 441	0.07 30

SFCPSM	0.23 332	0.12 179	0.51 340	0.21 192	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.57 536	0.41 429	0.29 333	0.32 334	0.23 287	0.22 355	0.28 294	0.20 319	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.09 127

Lsterematch	0.20 236	0.15 309	0.44 239	0.20 146	0.10 66	0.22 275	0.17 230	0.27 156	0.34 339	0.28 308	0.37 401	0.24 307	0.22 355	0.25 233	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

Reg-Stereo(zero)	0.18 179	0.08 17	0.39 185	0.19 100	0.19 466	0.24 317	0.18 285	0.29 189	0.29 271	0.24 263	0.21 219	0.24 307	0.18 309	0.22 174	0.21 347	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.07 187	0.06 85	0.11 241

11t1	0.21 272	0.12 179	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.37 299	0.28 250	0.27 297	0.25 264	0.24 307	0.23 369	0.28 294	0.25 411	0.09 346	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.23 502

LL-Strereo2	0.21 272	0.25 510	0.53 371	0.32 569	0.20 493	0.25 335	0.14 96	0.32 238	0.25 206	0.25 277	0.20 199	0.24 307	0.12 144	0.28 294	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.12 500	0.09 373	0.09 325	0.16 402

anonymousdsp2	0.23 332	0.11 126	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.25 335	0.17 230	0.43 371	0.37 382	0.30 356	0.23 246	0.24 307	0.15 237	0.32 357	0.17 234	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.44 621

UDGNet	0.24 362	0.37 584	0.53 371	0.25 409	0.14 261	0.24 317	0.18 285	0.32 238	0.44 465	0.29 333	0.28 291	0.24 307	0.20 336	0.30 332	0.21 347	0.16 569	0.07 174	0.21 607	0.11 469	0.16 540	0.11 241

PFNet+	0.21 272	0.11 126	0.54 384	0.22 257	0.12 161	0.17 117	0.18 285	0.31 230	0.36 367	0.33 411	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.33 367	0.18 263	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.08 234	0.12 296

PSM-softLoss	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

KMStereo	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

DEmStereo	0.26 410	0.10 78	0.52 360	0.19 100	0.13 217	0.31 441	0.25 501	0.29 189	0.38 393	0.36 465	0.57 567	0.24 307	0.48 589	0.53 468	0.44 541	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

CRE-IMP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.24 181	0.27 297	0.26 272	0.24 307	0.17 278	0.24 212	0.19 293	0.09 346	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.10 194

test-1	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.23 462	0.36 284	0.29 271	0.21 228	0.25 264	0.24 307	0.14 216	0.18 82	0.22 365	0.07 113	0.14 427	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.14 366

Prome-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.43 228	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.27 239	0.33 411	0.58 570	0.24 307	0.28 454	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.20 465

Hybrid-DGEV-2	0.23 332	0.20 437	0.53 371	0.24 368	0.13 217	0.28 380	0.15 138	0.50 452	0.45 478	0.28 308	0.26 272	0.25 320	0.26 421	0.29 316	0.20 319	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.10 194

rvit_0105_4	0.21 272	0.17 385	0.49 300	0.23 314	0.14 261	0.20 215	0.23 462	0.35 272	0.40 419	0.19 211	0.24 256	0.25 320	0.20 336	0.28 294	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.10 194

model_zeroshot	0.21 272	0.14 273	0.51 340	0.34 586	0.18 432	0.26 355	0.16 189	0.41 356	0.24 181	0.33 411	0.20 199	0.25 320	0.12 144	0.26 255	0.16 204	0.09 346	0.21 543	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.13 331

H2IRNET	0.19 207	0.18 409	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.28 170	0.31 300	0.17 183	0.32 334	0.25 320	0.20 336	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.08 75

MyStereo8	0.25 387	0.20 437	0.69 487	0.24 368	0.17 403	0.31 441	0.16 189	0.50 452	0.32 310	0.29 333	0.38 410	0.25 320	0.19 331	0.33 367	0.29 457	0.08 255	0.20 538	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.16 402

CASS	0.22 297	0.16 351	0.40 200	0.26 450	0.12 161	0.29 405	0.19 332	0.40 338	0.32 310	0.34 432	0.35 375	0.25 320	0.25 403	0.26 255	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.11 465	0.09 373	0.11 441	0.12 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 332	0.32 557	0.55 393	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.21 400	0.32 238	0.45 478	0.30 356	0.29 299	0.25 320	0.17 278	0.31 347	0.26 423	0.13 518	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.12 483	0.09 127

Patchmatch Stereo++	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127
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
NRIStereo	0.20 236	0.12 179	0.50 321	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.19 332	0.30 209	0.28 250	0.26 287	0.26 272	0.25 320	0.18 309	0.34 382	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.09 127

PSM-adaLoss	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 207	0.13 223	0.52 360	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.23 198	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

Pruner-Stereo	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.29 533	0.12 161	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.32 334	0.25 320	0.15 237	0.25 233	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

iGMRVC	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

iRAFT	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

RAFT-IKP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

RALAANet	0.21 272	0.24 495	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.22 275	0.13 65	0.38 308	0.30 289	0.29 333	0.26 272	0.25 320	0.15 237	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.07 30

GES	0.23 332	0.14 273	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.28 380	0.19 332	0.51 464	0.35 351	0.31 373	0.36 390	0.25 320	0.24 390	0.30 332	0.23 385	0.11 456	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.12 296

AFF-stereo	0.20 236	0.24 495	0.49 300	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.18 285	0.35 272	0.29 271	0.25 277	0.36 390	0.25 320	0.17 278	0.25 233	0.17 234	0.06 44	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.11 241

Selective-IGEV-i16pc	0.33 508	0.12 179	1.65 648	0.21 192	0.14 261	0.74 627	0.30 553	0.46 410	0.44 465	0.21 228	0.32 334	0.26 340	0.14 216	0.71 561	0.19 293	0.15 558	0.10 324	0.08 232	0.09 373	0.11 441	0.12 296

MyStereo05	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.50 452	0.54 556	0.32 398	0.23 246	0.26 340	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

Sa-1000	0.24 362	0.20 437	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.50 452	0.41 429	0.30 356	0.50 530	0.26 340	0.19 331	0.33 367	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.08 75

LCNet	0.22 297	0.12 179	0.42 220	0.26 450	0.12 161	0.23 296	0.19 332	0.36 284	0.28 250	0.28 308	0.35 375	0.26 340	0.30 481	0.35 389	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.13 497	0.22 492

CFNet-RSSM	0.18 179	0.10 78	0.45 245	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.40 338	0.31 300	0.23 255	0.21 219	0.26 340	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.06 13

rvit_0105_5	0.22 297	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.13 217	0.22 275	0.25 501	0.38 308	0.40 419	0.21 228	0.23 246	0.27 345	0.20 336	0.27 270	0.20 319	0.15 558	0.13 408	0.12 500	0.12 511	0.10 389	0.10 194

MyStereo04	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.51 464	0.54 556	0.29 333	0.23 246	0.27 345	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

gwcnet-sp	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

scenet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

knoymous	0.18 179	0.10 78	0.35 161	0.17 24	0.11 111	0.21 246	0.17 230	0.33 256	0.24 181	0.24 263	0.28 291	0.27 345	0.16 256	0.24 212	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.06 100	0.09 325	0.10 194

ssnet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

test_5	0.25 387	0.25 510	0.57 413	0.27 487	0.18 432	0.25 335	0.29 544	0.42 362	0.39 409	0.29 333	0.40 437	0.27 345	0.23 369	0.35 389	0.19 293	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.14 366

AAGNet	0.34 517	0.12 179	0.53 371	0.26 450	0.16 371	0.20 215	0.19 332	0.31 230	0.29 271	0.35 451	0.35 375	0.27 345	0.30 481	0.44 431	2.56 680	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.09 325	0.07 30

PFNet	0.24 362	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.14 261	0.22 275	0.19 332	0.40 338	0.35 351	0.36 465	0.32 334	0.27 345	0.20 336	0.63 527	0.23 385	0.09 346	0.05 6	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.08 75

GMM-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.56 403	0.23 314	0.13 217	0.24 317	0.24 487	0.38 308	0.29 271	0.31 373	0.44 482	0.27 345	0.21 347	0.31 347	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.19 447

Gwc-CoAtRS	0.17 168	0.10 78	0.41 210	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.15 138	0.34 263	0.29 271	0.23 255	0.23 246	0.27 345	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

HITNet	0.22 297	0.23 483	0.60 445	0.20 146	0.09 18	0.27 362	0.15 138	0.45 401	0.33 327	0.29 333	0.33 356	0.27 345	0.22 355	0.29 316	0.27 435	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241
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
iResNet	0.25 387	0.22 467	0.62 456	0.26 450	0.11 111	0.31 441	0.23 462	0.46 410	0.45 478	0.34 432	0.43 472	0.27 345	0.23 369	0.36 395	0.37 514	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.10 194

test_sample4	0.26 410	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.38 410	0.28 358	0.25 403	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.16 402

CoDeX	0.24 362	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.14 261	0.29 405	0.21 400	0.55 516	0.42 441	0.29 333	0.36 390	0.28 358	0.23 369	0.48 445	0.20 319	0.09 346	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

xx1	0.23 332	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.28 358	0.25 403	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

qqq	0.24 362	0.16 351	0.46 260	0.20 146	0.15 329	0.23 296	0.20 372	0.43 371	0.32 310	0.26 287	0.31 324	0.28 358	0.25 403	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.22 555	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

iRaft-Stereo_20w	0.29 470	0.11 126	0.86 553	0.33 581	0.24 558	0.32 458	0.26 513	0.60 571	0.26 221	0.41 530	0.21 219	0.28 358	0.19 331	0.32 357	0.24 397	0.07 113	0.31 627	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.47 627

GMOStereo	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

error version	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

test-v	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

CrosDoStereo	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

PSM-AAD	0.26 410	0.11 126	0.43 228	0.24 368	0.12 161	0.27 362	0.37 593	0.36 284	0.30 289	0.36 465	0.39 428	0.28 358	0.77 635	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.21 477

ASMatch	0.23 332	0.11 126	0.55 393	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.16 189	0.32 238	0.30 289	0.28 308	0.68 602	0.28 358	0.26 421	0.50 451	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.11 241

DeepStereo_LL	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

test-2	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

IGEV-FE	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

FSD					0.41 630	0.28 380	0.27 522	0.32 238	0.30 289	0.27 297	0.27 285	0.29 371	0.27 431	0.35 389	0.28 443	0.23 613	0.49 655	0.27 619	0.26 631	0.26 615

IGEV-RUCA	0.21 272	0.09 42	0.26 80	0.20 146	0.19 466	0.28 380	0.23 462	0.24 103	0.22 145	0.21 228	0.23 246	0.29 371	0.48 589	0.26 255	0.19 293	0.09 346	0.08 238	0.18 593	0.14 562	0.18 571	0.19 447

rvit_0105_3	0.24 362	0.21 448	0.57 413	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.28 538	0.40 338	0.43 452	0.25 277	0.26 272	0.29 371	0.22 355	0.29 316	0.21 347	0.15 558	0.13 408	0.14 550	0.15 573	0.10 389	0.10 194

rvit_stereo_0075_2	0.25 387	0.18 409	0.65 471	0.27 487	0.22 526	0.22 275	0.15 138	0.41 356	0.36 367	0.27 297	0.37 401	0.29 371	0.21 347	0.29 316	0.20 319	0.17 583	0.12 387	0.19 600	0.12 511	0.14 520	0.14 366

GCST	0.50 594	0.67 644	0.82 536	1.04 668	0.55 648	0.38 519	0.11 18	0.42 362	0.33 327	0.42 536	0.35 375	0.29 371	0.18 309	0.50 451	0.23 385	0.70 661	0.42 648	0.79 665	0.62 669	0.63 652	0.47 627

test_sample6	0.27 439	0.15 309	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.22 434	0.54 498	0.39 409	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.58 492	0.26 423	0.11 456	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample5	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.43 472	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample3	0.25 387	0.14 273	0.52 360	0.20 146	0.12 161	0.33 468	0.20 372	0.53 482	0.38 393	0.32 398	0.35 375	0.29 371	0.24 390	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.15 385

DualNet	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

IGEV_Zeroshot_test	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

Any-RAFT	0.18 179	0.09 42	0.33 148	0.19 100	0.10 66	0.29 405	0.16 189	0.44 392	0.32 310	0.25 277	0.27 285	0.29 371	0.16 256	0.23 198	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

x	0.23 332	0.15 309	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.43 371	0.35 351	0.26 287	0.31 324	0.29 371	0.25 403	0.29 316	0.30 461	0.09 346	0.22 555	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.24 516

SST-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.26 221	0.34 432	0.33 356	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.18 263	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

IRAFT_RVC	0.23 332	0.15 309	0.54 384	0.26 450	0.12 161	0.19 174	0.23 462	0.41 356	0.39 409	0.31 373	0.30 313	0.29 371	0.24 390	0.55 479	0.23 385	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.08 75

cross-raft	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.27 487	0.16 371	0.20 215	0.24 487	0.34 263	0.24 181	0.23 255	0.28 291	0.29 371	0.15 237	0.19 101	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

LMCR-Stereo	0.28 449	0.22 467	0.56 403	0.29 533	0.14 261	0.37 513	0.23 462	0.57 536	0.36 367	0.40 518	0.40 437	0.29 371	0.30 481	0.41 418	0.38 516	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.13 497	0.10 194

111	0.22 297	0.22 467	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.24 317	0.17 230	0.44 392	0.46 490	0.24 263	0.30 313	0.29 371	0.22 355	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.15 385

ARAFT	0.26 410	0.30 546	0.87 556	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.24 487	0.46 410	0.34 339	0.33 411	0.28 291	0.29 371	0.20 336	0.49 447	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.09 127

FENet	0.22 297	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.12 161	0.27 362	0.18 285	0.43 371	0.37 382	0.31 373	0.32 334	0.29 371	0.23 369	0.27 270	0.24 397	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

test_sample2	0.23 332	0.12 179	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.28 380	0.22 434	0.45 401	0.33 327	0.27 297	0.34 367	0.30 391	0.25 403	0.46 439	0.23 385	0.09 346	0.15 458	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.19 447

mmm	0.25 387	0.15 309	0.44 239	0.23 314	0.20 493	0.28 380	0.21 400	0.43 371	0.32 310	0.31 373	0.40 437	0.30 391	0.24 390	0.31 347	0.28 443	0.09 346	0.21 543	0.11 465	0.12 511	0.10 389	0.26 541

GwcNet-ADL	0.23 332	0.15 309	0.58 429	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.24 487	0.51 464	0.41 429	0.28 308	0.29 299	0.30 391	0.20 336	0.27 270	0.28 443	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.11 241

FTStereo	0.28 449	0.11 126	0.56 403	0.24 368	0.13 217	0.21 246	0.52 635	0.36 284	0.28 250	0.38 491	0.94 633	0.30 391	0.56 608	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.19 447

RAFT_R40	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.13 217	0.18 147	0.18 285	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.33 356	0.30 391	0.23 369	0.55 479	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

GrayStereo	0.26 410	0.10 78	0.45 245	0.27 487	0.14 261	0.23 296	0.46 623	0.36 284	0.33 327	0.40 518	0.47 516	0.30 391	0.78 636	0.29 316	0.17 234	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.15 385

222	0.45 576	0.14 273	0.43 228	0.19 100	0.15 329	0.36 505	0.20 372	0.60 571	0.43 452	0.37 482	0.45 497	0.30 391	0.28 454	0.59 500	3.72 684	0.11 456	0.19 523	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.27 549

test_xeample	0.39 544	0.14 273	0.46 260	0.19 100	0.16 371	0.34 483	0.22 434	0.59 560	0.43 452	0.33 411	0.47 516	0.30 391	0.27 431	0.60 505	2.44 679	0.10 417	0.21 543	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.25 528

CCAANet	0.22 297	0.11 126	0.39 185	0.20 146	0.13 217	0.32 458	0.18 285	0.41 356	0.28 250	0.24 263	0.48 525	0.30 391	0.26 421	0.37 405	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.08 75

FADNet_RVC	0.31 495	0.35 574	0.98 582	0.24 368	0.16 371	0.30 419	0.17 230	0.52 472	0.39 409	0.30 356	0.38 410	0.30 391	0.29 474	0.54 474	0.33 490	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.16 583	0.21 596	0.24 516

test_sample1	0.24 362	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.13 217	0.29 405	0.19 332	0.43 371	0.30 289	0.27 297	0.34 367	0.31 401	0.28 454	0.45 437	0.27 435	0.09 346	0.16 471	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.22 492

SMFormer	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.10 389	0.16 402

tta	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.13 331

qqq1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

fff1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

BUS	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.44 554	0.17 230	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.31 401	0.22 355	0.27 270	0.22 365	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

RAFT_CTSACE	0.23 332	0.21 448	0.57 413	0.26 450	0.15 329	0.22 275	0.23 462	0.34 263	0.30 289	0.34 432	0.51 533	0.31 401	0.17 278	0.33 367	0.15 175	0.06 44	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.07 30

NINENet	0.27 439	0.16 351	0.49 300	0.23 314	0.16 371	0.44 554	0.17 230	0.63 593	0.49 527	0.33 411	0.38 410	0.31 401	0.22 355	0.43 427	0.22 365	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.08 274	0.12 483	0.11 241

XX-Stereo	0.25 387	0.11 126	1.09 598	0.35 592	0.38 624	0.23 296	0.13 65	0.43 371	0.19 94	0.20 221	0.40 437	0.31 401	0.10 69	0.33 367	0.13 89	0.08 255	0.11 361	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.10 194

RAFT + AFF	0.30 484	0.33 561	0.76 514	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.33 576	0.55 516	0.42 441	0.28 308	0.30 313	0.31 401	0.31 498	0.64 532	0.32 481	0.09 346	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.12 483	0.16 402

MLCV	0.25 387	0.23 483	0.59 438	0.22 257	0.09 18	0.30 419	0.18 285	0.40 338	0.38 393	0.38 491	0.44 482	0.31 401	0.22 355	0.44 431	0.32 481	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.08 75

Selective-IGEV-i16pb	0.39 544	0.14 273	2.10 660	0.21 192	0.15 329	0.68 621	0.31 563	0.60 571	0.60 586	0.25 277	0.44 482	0.32 412	0.21 347	0.79 588	0.26 423	0.14 542	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.12 483	0.14 366

DStereoRT	0.40 556	0.16 351	0.74 506	0.25 409	0.17 403	0.42 544	0.19 332	0.50 452	0.48 512	0.31 373	0.40 437	0.32 412	0.39 551	0.64 532	0.31 471	0.09 346	0.11 361	1.56 684	0.43 650	0.08 234	0.41 611

rvit_105_1	0.28 449	0.24 495	0.65 471	0.27 487	0.19 466	0.31 441	0.35 584	0.46 410	0.53 551	0.31 373	0.32 334	0.32 412	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.16 569	0.14 427	0.15 568	0.17 594	0.11 441	0.11 241

RAFT-Test	0.19 207	0.11 126	0.41 210	0.26 450	0.21 510	0.26 355	0.17 230	0.37 299	0.26 221	0.24 263	0.29 299	0.32 412	0.14 216	0.22 174	0.15 175	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

IER	0.24 362	0.15 309	0.50 321	0.21 192	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.44 392	0.38 393	0.34 432	0.41 449	0.32 412	0.34 522	0.31 347	0.23 385	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.09 127

AASNet	0.29 470	0.27 528	0.67 479	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.21 400	0.64 599	0.49 527	0.36 465	0.41 449	0.32 412	0.26 421	0.33 367	0.39 520	0.12 496	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.14 520	0.12 296

GANet-ADL	0.22 297	0.14 273	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.29 405	0.19 332	0.48 433	0.36 367	0.26 287	0.33 356	0.32 412	0.20 336	0.26 255	0.22 365	0.11 456	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

HCRNet	0.25 387	0.27 528	0.42 220	0.34 586	0.17 403	0.27 362	0.18 285	0.45 401	0.37 382	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.23 369	0.44 431	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

BEATNet_4x	0.25 387	0.25 510	0.66 476	0.23 314	0.10 66	0.29 405	0.14 96	0.49 444	0.34 339	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.26 421	0.34 382	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.13 331

ITSA-stereo	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.11 111	0.28 380	0.18 285	0.58 550	0.59 583	0.32 398	0.32 334	0.33 421	0.28 454	0.51 457	0.34 497	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

HBP-ISP	0.34 517	0.35 574	0.76 514	0.23 314	0.17 403	0.33 468	0.22 434	0.56 527	0.47 504	0.42 536	0.49 527	0.33 421	0.41 561	0.73 565	0.27 435	0.18 594	0.19 523	0.24 616	0.20 606	0.16 540	0.16 402

raft_robust	0.25 387	0.23 483	0.44 239	0.22 257	0.13 217	0.23 296	0.22 434	0.52 472	0.50 534	0.33 411	0.32 334	0.33 421	0.23 369	0.55 479	0.18 263	0.07 113	0.11 361	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.07 30

OMP-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.48 283	0.30 544	0.13 217	0.21 246	0.16 189	0.38 308	0.35 351	0.34 432	0.30 313	0.33 421	0.20 336	0.70 555	0.24 397	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.47 268	0.29 533	0.12 161	0.23 296	0.14 96	0.40 338	0.33 327	0.35 451	0.37 401	0.33 421	0.22 355	0.70 555	0.26 423	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

THIR-Stereo	0.30 484	0.15 309	0.46 260	0.19 100	0.11 111	0.28 380	0.70 649	0.33 256	0.36 367	0.37 482	0.64 594	0.33 421	0.49 594	0.58 492	0.44 541	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.08 75

DMCA	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.27 362	0.20 372	0.45 401	0.40 419	0.32 398	0.33 356	0.33 421	0.25 403	0.27 270	0.30 461	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.12 296

SuperB	0.50 594	0.37 584	2.16 663	0.23 314	0.15 329	0.41 536	0.32 570	0.50 452	0.83 628	0.44 553	0.51 533	0.33 421	0.45 576	0.69 552	1.07 636	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.95 673	0.18 429

MyStereo06	0.23 332	0.15 309	0.74 506	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.43 371	0.25 206	0.36 465	0.24 256	0.34 429	0.18 309	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

ffm	0.27 439	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

ff1	0.36 527	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

mmx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

xxx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

HH	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

HanStereo	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

iRaft-Stereo_5w	0.25 387	0.24 495	0.50 321	0.23 314	0.18 432	0.19 174	0.19 332	0.39 329	0.35 351	0.28 308	0.36 390	0.34 429	0.23 369	0.66 543	0.28 443	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.14 366

DAS	0.28 449	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.76 580	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

SepStereo	0.27 439	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.64 532	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

KYRaft	0.23 332	0.11 126	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.26 221	0.35 451	0.53 548	0.34 429	0.26 421	0.29 316	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.08 234	0.30 567

GEStereo_RVC	0.29 470	0.24 495	0.60 445	0.27 487	0.16 371	0.33 468	0.25 501	0.58 550	0.56 571	0.35 451	0.38 410	0.34 429	0.25 403	0.51 457	0.29 457	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.13 331

FADNet-RVC-Resample	0.31 495	0.32 557	1.16 608	0.27 487	0.17 403	0.33 468	0.21 400	0.49 444	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.34 429	0.27 431	0.54 474	0.27 435	0.10 417	0.10 324	0.14 550	0.13 543	0.13 497	0.18 429

IGEV_i1	0.26 410	0.12 179	0.57 413	0.25 409	0.24 558	0.32 458	0.20 372	0.45 401	0.37 382	0.35 451	0.30 313	0.35 442	0.20 336	0.39 412	0.23 385	0.08 255	0.26 596	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.37 602

STrans-v2	0.25 387	0.14 273	0.56 403	0.21 192	0.12 161	0.23 296	0.20 372	0.50 452	0.31 300	0.31 373	0.42 458	0.35 442	0.35 529	0.62 524	0.24 397	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

ICVP	0.24 362	0.13 223	0.45 245	0.26 450	0.14 261	0.30 419	0.25 501	0.47 422	0.35 351	0.29 333	0.43 472	0.35 442	0.25 403	0.28 294	0.25 411	0.12 496	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 501	0.16 351	1.22 619	0.23 314	0.19 466	0.32 458	0.19 332	0.61 581	0.61 589	0.37 482	0.45 497	0.35 442	0.29 474	0.37 405	0.26 423	0.14 542	0.11 361	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.18 429

ADCRef	0.41 563	0.33 561	1.05 590	0.26 450	0.21 510	0.49 584	0.27 522	0.54 498	0.51 540	0.51 588	0.59 575	0.35 442	0.47 585	0.54 474	1.35 654	0.09 346	0.08 238	0.12 500	0.12 511	0.12 483	0.13 331

AdaStereo	0.25 387	0.17 385	0.47 268	0.25 409	0.13 217	0.33 468	0.17 230	0.57 536	0.43 452	0.34 432	0.38 410	0.35 442	0.21 347	0.32 357	0.24 397	0.14 542	0.06 85	0.13 526	0.09 373	0.11 441	0.09 127
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.
HI	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

CoSv	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

TransformOpticalFlow	0.24 362	0.14 273	0.57 413	0.24 368	0.11 111	0.21 246	0.19 332	0.43 371	0.34 339	0.30 356	0.43 472	0.36 448	0.31 498	0.61 513	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

MMNet	0.28 449	0.19 424	0.54 384	0.24 368	0.17 403	0.47 571	0.22 434	0.47 422	0.53 551	0.40 518	0.43 472	0.36 448	0.34 522	0.40 415	0.35 504	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.09 127

PS-NSSS	0.33 508	0.36 581	0.61 452	0.24 368	0.18 432	0.33 468	0.24 487	0.59 560	0.42 441	0.38 491	0.52 540	0.36 448	0.31 498	0.80 592	0.32 481	0.18 594	0.14 427	0.21 607	0.15 573	0.17 555	0.14 366

PWCDC_ROB	0.41 563	0.41 601	0.77 520	0.34 586	0.21 510	0.43 549	0.20 372	0.60 571	0.90 638	0.44 553	1.24 649	0.36 448	0.38 544	0.56 485	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.20 589	0.16 402

PCWNet_CMD	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.21 192	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.11 241

riskmin	0.24 362	0.10 78	0.43 228	0.32 569	0.26 576	0.33 468	0.19 332	0.44 392	0.30 289	0.24 263	0.27 285	0.37 454	0.25 403	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.18 509	0.09 329	0.13 543	0.10 389	0.27 549

delet	0.29 470	0.18 409	0.58 429	0.24 368	0.19 466	0.41 536	0.30 553	0.52 472	0.51 540	0.35 451	0.42 458	0.37 454	0.31 498	0.49 447	0.36 508	0.10 417	0.09 283	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

UPFNet	0.27 439	0.15 309	0.47 268	0.25 409	0.20 493	0.37 513	0.27 522	0.50 452	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.37 454	0.29 474	0.40 415	0.34 497	0.10 417	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.10 389	0.08 75

MSMDNet	0.23 332	0.14 273	0.49 300	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.11 241

iResNet_ROB	0.27 439	0.27 528	0.48 283	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.17 230	0.57 536	0.55 564	0.39 509	0.44 482	0.37 454	0.28 454	0.43 427	0.28 443	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.11 241

DualNet (step1)	0.31 495	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.24 616	0.21 543	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample9	0.45 576	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample7	0.28 449	0.16 351	0.47 268	0.21 192	0.14 261	0.29 405	0.22 434	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.14 542	0.21 543	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.25 528

DispNO	0.29 470	0.24 495	0.83 542	0.23 314	0.17 403	0.25 335	0.22 434	0.47 422	0.42 441	0.33 411	0.39 428	0.38 460	0.28 454	0.78 584	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

CFNet_ucs	0.25 387	0.14 273	0.51 340	0.20 146	0.15 329	0.29 405	0.18 285	0.51 464	0.46 490	0.32 398	0.42 458	0.38 460	0.23 369	0.31 347	0.22 365	0.11 456	0.08 238	0.12 500	0.09 373	0.13 497	0.13 331

BSDual-CNN	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

psmg	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.14 261	0.35 498	0.23 462	0.54 498	0.36 367	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.08 238	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

CFNet_pseudo	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.11 441	0.11 241

xxxx	0.39 544	0.14 273	0.47 268	0.20 146	0.16 371	0.38 519	0.20 372	0.61 581	0.43 452	0.30 356	0.44 482	0.38 460	0.25 403	0.50 451	2.41 678	0.11 456	0.21 543	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.26 541

ACVNet	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.18 52	0.15 329	0.27 362	0.23 462	0.40 338	0.45 478	0.29 333	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.10 389	0.09 127

acv_ft	0.26 410	0.18 409	0.56 403	0.24 368	0.19 466	0.34 483	0.21 400	0.47 422	0.45 478	0.39 509	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.36 508	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.09 127

CFNet	0.29 470	0.29 540	0.57 413	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.15 138	0.53 482	0.46 490	0.31 373	0.40 437	0.38 460	0.27 431	0.76 580	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

ccs_rob	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.12 483	0.11 241

DeepPruner_ROB	0.28 449	0.25 510	0.64 466	0.22 257	0.16 371	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.33 327	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.26 421	0.45 437	0.28 443	0.15 558	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.14 366

Selective-IGEV-i1	0.28 449	0.11 126	0.44 239	0.36 600	0.32 608	0.32 458	0.23 462	0.48 433	0.48 512	0.29 333	0.32 334	0.39 474	0.17 278	0.28 294	0.25 411	0.08 255	0.23 568	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.53 640

z-ln-s-r	0.35 524	0.30 546	1.02 587	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.26 513	0.46 410	0.55 564	0.33 411	0.61 587	0.39 474	0.31 498	0.80 592	0.77 608	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.10 194

DMCA-RVC	0.30 484	0.27 528	0.93 573	0.28 515	0.17 403	0.30 419	0.21 400	0.43 371	0.36 367	0.40 518	0.38 410	0.39 474	0.36 534	0.44 431	0.34 497	0.13 518	0.10 324	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.11 241

TDLM	0.32 501	0.27 528	0.52 360	0.30 544	0.15 329	0.33 468	0.32 570	0.54 498	0.50 534	0.44 553	0.43 472	0.39 474	0.30 481	0.92 620	0.30 461	0.14 542	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.14 366

iResNetv2_ROB	0.29 470	0.37 584	0.92 569	0.24 368	0.13 217	0.30 419	0.19 332	0.55 516	0.51 540	0.39 509	0.46 509	0.39 474	0.27 431	0.36 395	0.30 461	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.13 497	0.11 241

G2L-Stereo_test	0.26 410	0.22 467	0.54 384	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.24 487	0.51 464	0.40 419	0.38 491	0.37 401	0.40 479	0.26 421	0.53 468	0.32 481	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

G2L-Stereo	0.27 439	0.23 483	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.19 332	0.48 433	0.37 382	0.33 411	0.38 410	0.40 479	0.23 369	0.61 513	0.33 490	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.11 241

TCMNet	0.34 517	0.28 536	0.81 532	0.29 533	0.30 597	0.40 531	0.28 538	0.53 482	0.49 527	0.38 491	0.46 509	0.40 479	0.30 481	0.61 513	0.42 530	0.14 542	0.13 408	0.15 568	0.14 562	0.18 571	0.19 447

1111x	0.39 544	0.17 385	0.80 530	0.23 314	0.15 329	0.33 468	0.27 522	0.62 589	0.48 512	0.32 398	0.43 472	0.40 479	0.29 474	0.86 605	1.60 664	0.09 346	0.23 568	0.09 329	0.12 511	0.10 389	0.23 502

GMStereo_Zeroshot	0.25 387	0.22 467	0.51 340	0.27 487	0.14 261	0.28 380	0.15 138	0.40 338	0.36 367	0.37 482	0.43 472	0.40 479	0.17 278	0.35 389	0.21 347	0.12 496	0.07 174	0.13 526	0.07 187	0.17 555	0.10 194

PSMNet-RSSM	0.26 410	0.21 448	0.50 321	0.21 192	0.14 261	0.25 335	0.21 400	0.50 452	0.38 393	0.31 373	0.45 497	0.40 479	0.27 431	0.53 468	0.24 397	0.12 496	0.08 238	0.11 465	0.13 543	0.10 389	0.10 194

DSFCA	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.17 403	0.39 525	0.32 570	0.49 444	0.44 465	0.44 553	0.38 410	0.40 479	0.30 481	0.53 468	0.38 516	0.12 496	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.11 441	0.11 241

DeepPrunerF	0.46 584	0.37 584	1.50 640	0.34 586	0.30 597	0.36 505	0.37 593	0.64 599	1.15 660	0.41 530	0.45 497	0.40 479	0.41 561	0.82 597	0.53 569	0.18 594	0.14 427	0.23 614	0.21 608	0.17 555	0.18 429

UCFNet_RVC	0.25 387	0.21 448	0.49 300	0.19 100	0.15 329	0.34 483	0.18 285	0.47 422	0.36 367	0.30 356	0.35 375	0.40 479	0.26 421	0.35 389	0.24 397	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.14 562	0.13 497	0.13 331

G2L-ROB	0.25 387	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.12 161	0.28 380	0.21 400	0.48 433	0.34 339	0.35 451	0.31 324	0.41 488	0.23 369	0.51 457	0.31 471	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.12 296

xyz-stereo	1.43 663	0.11 126	17.43 701	0.18 52	0.08 8	4.86 681	0.18 285	0.31 230	0.35 351	0.37 482	2.75 681	0.41 488	0.31 498	0.58 492	0.33 490	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.06 100	0.06 85	0.06 13

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 449	0.17 385	0.96 578	0.29 533	0.31 604	0.29 405	0.21 400	0.53 482	0.28 250	0.27 297	0.55 557	0.41 488	0.18 309	0.30 332	0.22 365	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.12 483	0.20 465

LL-Strereo	0.32 501	0.33 561	0.77 520	0.26 450	0.24 558	0.22 275	0.23 462	0.58 550	0.44 465	0.35 451	0.32 334	0.41 488	0.40 556	0.93 622	0.25 411	0.08 255	0.13 408	0.11 465	0.09 373	0.09 325	0.22 492

iinet-f	0.31 495	0.23 483	1.16 608	0.20 146	0.16 371	0.44 554	0.23 462	0.47 422	0.38 393	0.36 465	0.44 482	0.41 488	0.35 529	0.36 395	0.43 534	0.10 417	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.13 497	0.12 296

anonymousa	0.26 410	0.13 223	0.56 403	0.29 533	0.30 597	0.31 441	0.20 372	0.38 308	0.36 367	0.33 411	0.51 533	0.41 488	0.27 431	0.25 233	0.24 397	0.08 255	0.18 509	0.09 329	0.18 599	0.08 234	0.17 423

PSMNet-ADL	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.27 487	0.14 261	0.32 458	0.22 434	0.45 401	0.37 382	0.28 308	0.34 367	0.41 488	0.28 454	0.61 513	0.32 481	0.11 456	0.10 324	0.09 329	0.11 469	0.10 389	0.13 331

RAFT	0.24 362	0.24 495	0.46 260	0.27 487	0.15 329	0.26 355	0.26 513	0.37 299	0.31 300	0.34 432	0.34 367	0.41 488	0.22 355	0.30 332	0.18 263	0.08 255	0.15 458	0.11 465	0.10 433	0.11 441	0.13 331

HGLStereo	0.29 470	0.19 424	0.60 445	0.24 368	0.21 510	0.33 468	0.23 462	0.52 472	0.44 465	0.36 465	0.49 527	0.41 488	0.35 529	0.46 439	0.34 497	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

GANet-RSSM	0.26 410	0.19 424	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.22 434	0.47 422	0.34 339	0.30 356	0.40 437	0.41 488	0.30 481	0.59 500	0.25 411	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

GwcNet-RSSM	0.28 449	0.25 510	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.24 487	0.46 410	0.44 465	0.33 411	0.46 509	0.41 488	0.28 454	0.55 479	0.31 471	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.09 127

FADNet-RVC	0.34 517	0.43 605	0.97 580	0.25 409	0.20 493	0.33 468	0.20 372	0.51 464	0.42 441	0.34 432	0.40 437	0.41 488	0.29 474	0.65 537	0.36 508	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.15 573	0.19 581	0.20 465

PA-Net	0.40 556	0.35 574	1.05 590	0.32 569	0.28 582	0.39 525	0.43 617	0.53 482	0.56 571	0.35 451	0.43 472	0.41 488	0.36 534	0.83 601	0.61 587	0.12 496	0.23 568	0.16 576	0.23 620	0.13 497	0.20 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.28 449	0.15 309	0.54 384	0.27 487	0.19 466	0.24 317	0.15 138	0.47 422	0.45 478	0.40 518	0.49 527	0.42 501	0.27 431	0.33 367	0.30 461	0.20 607	0.12 387	0.17 585	0.16 583	0.16 540	0.21 477

ToySt	0.28 449	0.19 424	0.68 485	0.22 257	0.19 466	0.31 441	0.31 563	0.43 371	0.43 452	0.28 308	0.38 410	0.42 501	0.32 512	0.33 367	0.32 481	0.08 255	0.14 427	0.10 409	0.12 511	0.11 441	0.24 516

CSP-Net	0.28 449	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.14 261	0.44 554	0.24 487	0.52 472	0.42 441	0.42 536	0.44 482	0.42 501	0.27 431	0.66 543	0.30 461	0.12 496	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.10 194

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 470	0.24 495	0.81 532	0.26 450	0.18 432	0.30 419	0.22 434	0.52 472	0.41 429	0.38 491	0.42 458	0.42 501	0.28 454	0.46 439	0.31 471	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.11 469	0.10 389	0.12 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 501	0.18 409	0.63 461	0.24 368	0.23 541	0.43 549	0.28 538	0.60 571	0.58 576	0.28 308	0.39 428	0.42 501	0.30 481	0.71 561	0.30 461	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.10 433	0.20 589	0.18 429

StereoDRNet-Refined	0.28 449	0.19 424	0.47 268	0.25 409	0.14 261	0.36 505	0.21 400	0.49 444	0.43 452	0.46 566	0.52 540	0.42 501	0.30 481	0.46 439	0.38 516	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 508	0.24 495	0.49 300	0.27 487	0.16 371	0.34 483	0.19 332	0.55 516	0.50 534	0.34 432	0.37 401	0.42 501	0.30 481	0.93 622	0.25 411	0.19 604	0.20 538	0.24 616	0.22 616	0.17 555	0.25 528

hknet	0.26 410	0.15 309	0.49 300	0.25 409	0.16 371	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.40 419	0.34 432	0.35 375	0.43 508	0.28 454	0.38 409	0.26 423	0.09 346	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

ADLNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.34 483	0.23 462	0.56 527	0.44 465	0.43 547	0.41 449	0.43 508	0.28 454	0.56 485	0.36 508	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

UNet	0.28 449	0.16 351	0.70 493	0.24 368	0.20 493	0.44 554	0.21 400	0.52 472	0.42 441	0.36 465	0.40 437	0.43 508	0.33 520	0.41 418	0.32 481	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.09 373	0.10 389	0.09 127

cf-r	0.26 410	0.22 467	0.66 476	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.22 434	0.44 392	0.42 441	0.32 398	0.42 458	0.43 508	0.27 431	0.44 431	0.27 435	0.11 456	0.07 174	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.09 127

FADNet	0.34 517	0.43 605	0.88 563	0.24 368	0.22 526	0.37 513	0.19 332	0.56 527	0.49 527	0.32 398	0.36 390	0.43 508	0.32 512	0.65 537	0.30 461	0.17 583	0.16 471	0.14 550	0.16 583	0.25 611	0.21 477

AANet_RVC	0.33 508	0.31 550	0.69 487	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.49 444	0.55 564	0.39 509	0.60 579	0.43 508	0.30 481	0.88 608	0.54 573	0.11 456	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.10 389	0.12 296

PSMNet-RUCA	0.39 544	0.47 612	0.84 546	0.46 635	0.41 630	0.34 483	0.26 513	0.59 560	0.46 490	0.40 518	0.51 533	0.44 514	0.33 520	0.43 427	0.31 471	0.25 623	0.14 427	0.33 638	0.21 608	0.32 633	0.23 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 508	0.25 510	0.82 536	0.22 257	0.17 403	0.46 565	0.28 538	0.53 482	0.53 551	0.43 547	0.57 567	0.44 514	0.31 498	0.50 451	0.48 554	0.10 417	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.11 441	0.12 296

AACVNet	0.28 449	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.19 332	0.43 371	0.33 327	0.39 509	0.42 458	0.44 514	0.29 474	0.73 565	0.28 443	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.12 296

STTStereo	0.30 484	0.24 495	0.83 542	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.24 487	0.49 444	0.39 409	0.39 509	0.41 449	0.44 514	0.28 454	0.41 418	0.30 461	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.16 583	0.12 483	0.12 296

CVANet_RVC	0.34 517	0.25 510	0.77 520	0.27 487	0.17 403	0.34 483	0.28 538	0.55 516	0.50 534	0.43 547	0.46 509	0.44 514	0.31 498	0.90 613	0.27 435	0.15 558	0.10 324	0.14 550	0.14 562	0.15 532	0.15 385

DRN-Test	0.35 524	0.20 437	0.75 510	0.28 515	0.19 466	0.46 565	0.29 544	0.68 618	0.54 556	0.49 579	0.47 516	0.44 514	0.35 529	0.63 527	0.44 541	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.13 331

Select-FE	0.27 439	0.18 409	0.87 556	0.23 314	0.22 526	0.29 405	0.18 285	0.53 482	0.28 250	0.30 356	0.33 356	0.45 520	0.29 474	0.30 332	0.21 347	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.08 234	0.20 465

coex_refinement	0.28 449	0.22 467	0.50 321	0.23 314	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.51 464	0.43 452	0.35 451	0.42 458	0.45 520	0.27 431	0.56 485	0.41 526	0.10 417	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.11 441	0.12 296

UGAM	0.28 449	0.18 409	0.57 413	0.26 450	0.13 217	0.23 296	0.26 513	0.33 256	0.45 478	0.32 398	0.42 458	0.45 520	0.22 355	0.92 620	0.23 385	0.08 255	0.09 283	0.14 550	0.13 543	0.10 389	0.10 194

GASNet	0.39 544	0.58 635	1.27 621	0.35 592	0.23 541	0.35 498	0.23 462	0.63 593	0.56 571	0.41 530	0.38 410	0.45 520	0.30 481	0.81 596	0.42 530	0.16 569	0.11 361	0.14 550	0.14 562	0.23 605	0.12 296

ADLNet2	0.31 495	0.23 483	0.77 520	0.23 314	0.18 432	0.36 505	0.24 487	0.55 516	0.54 556	0.33 411	0.38 410	0.45 520	0.31 498	0.70 555	0.36 508	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.12 483	0.11 241

FINET	0.58 617	0.48 617	1.35 630	0.38 610	0.37 621	0.96 646	1.13 674	0.84 648	1.05 649	0.50 585	0.70 606	0.45 520	0.61 619	0.63 527	0.62 588	0.26 625	0.28 605	0.14 550	0.13 543	0.20 589	0.44 621

Syn2CoEx	0.39 544	0.39 595	1.08 597	0.35 592	0.21 510	0.41 536	0.29 544	0.63 593	0.51 540	0.43 547	0.56 562	0.45 520	0.45 576	0.69 552	0.39 520	0.17 583	0.14 427	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.16 402

psm_up	0.30 484	0.21 448	0.58 429	0.26 450	0.18 432	0.32 458	0.27 522	0.57 536	0.45 478	0.38 491	0.41 449	0.45 520	0.40 556	0.59 500	0.32 481	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.11 441	0.11 241

CBMV_ROB	0.36 527	0.21 448	0.57 413	0.22 257	0.14 261	0.35 498	0.20 372	0.55 516	0.47 504	0.52 591	0.58 570	0.45 520	0.53 604	0.75 574	0.50 561	0.18 594	0.19 523	0.23 614	0.21 608	0.15 532	0.20 465

w-ln-seven-2	0.40 556	0.37 584	1.34 628	0.28 515	0.18 432	0.38 519	0.29 544	0.53 482	0.59 583	0.47 572	0.56 562	0.46 529	0.42 567	0.70 555	0.64 592	0.10 417	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.16 402

DCVSM-stereo	0.25 387	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.14 96	0.35 272	0.35 351	0.42 536	0.33 356	0.46 529	0.30 481	0.31 347	0.27 435	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.10 433	0.12 483	0.15 385

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 410	0.15 309	0.96 578	0.21 192	0.25 572	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.28 250	0.25 277	0.29 299	0.46 529	0.23 369	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.12 511	0.11 441	0.17 423

ssnet_v2	0.30 484	0.21 448	0.63 461	0.23 314	0.15 329	0.40 531	0.30 553	0.59 560	0.48 512	0.40 518	0.37 401	0.46 529	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.12 483	0.11 241

dad	0.30 484	0.38 591	0.60 445	0.22 257	0.14 261	0.32 458	0.21 400	0.35 272	0.51 540	0.45 560	0.45 497	0.46 529	0.23 369	0.41 418	0.27 435	0.21 609	0.11 361	0.20 605	0.11 469	0.15 532	0.11 241

SACVNet	0.32 501	0.25 510	0.59 438	0.26 450	0.19 466	0.35 498	0.25 501	0.54 498	0.41 429	0.43 547	0.45 497	0.46 529	0.34 522	0.71 561	0.30 461	0.14 542	0.10 324	0.12 500	0.12 511	0.16 540	0.20 465

Consistency-Raft	0.56 613	0.52 621	1.12 602	0.45 632	0.49 640	0.48 578	0.45 620	0.73 631	0.74 621	0.45 560	0.82 621	0.46 529	0.60 615	0.51 457	0.63 591	0.39 647	0.40 645	0.44 647	0.51 659	0.53 648	0.38 610

CFNet-ft	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

ADCP+	0.48 590	0.36 581	1.47 638	0.26 450	0.22 526	0.57 603	0.40 609	0.56 527	0.54 556	0.46 566	0.52 540	0.46 529	0.53 604	0.59 500	1.93 671	0.10 417	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.15 385

CFNet_RVC	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

DDVS	0.26 410	0.16 351	0.45 245	0.25 409	0.17 403	0.34 483	0.21 400	0.43 371	0.31 300	0.34 432	0.41 449	0.47 539	0.21 347	0.52 465	0.29 457	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.16 402

SQANet	0.44 573	0.57 632	0.89 565	0.49 638	0.39 627	0.47 571	0.23 462	0.53 482	0.44 465	0.41 530	0.48 525	0.47 539	0.34 522	0.58 492	0.43 534	0.38 645	0.15 458	0.40 645	0.21 608	0.50 645	0.34 587

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 539	0.43 605	0.72 505	0.35 592	0.19 466	0.51 587	0.25 501	0.56 527	0.39 409	0.42 536	0.47 516	0.47 539	0.27 431	0.74 569	0.32 481	0.38 645	0.19 523	0.27 619	0.17 594	0.29 628	0.27 549

RASNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.33 468	0.20 372	0.50 452	0.41 429	0.31 373	0.44 482	0.47 539	0.38 544	0.79 588	0.40 522	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.10 194

Anonymous_2	0.44 573	0.23 483	0.57 413	0.34 586	0.34 612	0.53 596	0.28 538	0.49 444	0.39 409	0.36 465	0.34 367	0.48 543	0.38 544	0.43 427	0.33 490	0.26 625	0.41 647	0.44 647	1.45 685	0.33 635	0.37 602

CRFU-Net	0.29 470	0.14 273	0.48 283	0.26 450	0.15 329	0.46 565	0.22 434	0.52 472	0.32 310	0.44 553	0.42 458	0.48 543	0.47 585	0.44 431	0.31 471	0.12 496	0.10 324	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.11 241

APVNet	0.38 539	0.26 520	0.87 556	0.26 450	0.22 526	0.52 593	0.35 584	0.64 599	0.46 490	0.40 518	0.52 540	0.48 543	0.39 551	0.84 602	0.48 554	0.13 518	0.14 427	0.15 568	0.16 583	0.16 540	0.16 402

S-Stereo	0.39 544	0.20 437	1.04 589	0.28 515	0.22 526	0.39 525	0.31 563	0.58 550	0.69 609	0.40 518	0.59 575	0.48 543	0.41 561	0.75 574	0.42 530	0.12 496	0.15 458	0.13 526	0.13 543	0.16 540	0.25 528

CC-Net-ROB	0.46 584	0.55 626	0.86 553	0.38 610	0.23 541	0.51 587	0.30 553	0.69 624	0.51 540	0.46 566	0.51 533	0.48 543	0.38 544	0.96 626	0.40 522	0.36 641	0.23 568	0.56 653	0.25 627	0.34 636	0.22 492

StereoDRNet	0.34 517	0.28 536	0.70 493	0.28 515	0.21 510	0.43 549	0.30 553	0.63 593	0.51 540	0.47 572	0.40 437	0.48 543	0.31 498	0.58 492	0.44 541	0.12 496	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.13 331

RT-IGEV	0.29 470	0.10 78	0.60 445	0.24 368	0.16 371	0.38 519	0.31 563	0.60 571	0.46 490	0.41 530	0.41 449	0.49 549	0.31 498	0.30 332	0.29 457	0.09 346	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.25 528

zh-mn7	0.50 594	0.57 632	1.82 655	0.25 409	0.19 466	0.45 562	0.29 544	0.59 560	0.84 631	0.67 621	0.97 634	0.49 549	0.41 561	0.93 622	0.73 603	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.13 497	0.17 423

fast-acv-ft	0.33 508	0.26 520	0.88 563	0.25 409	0.18 432	0.49 584	0.27 522	0.44 392	0.50 534	0.40 518	0.55 557	0.49 549	0.36 534	0.39 412	0.41 526	0.11 456	0.11 361	0.11 465	0.12 511	0.13 497	0.11 241

NaN_ROB	0.44 573	0.38 591	0.94 576	0.30 544	0.20 493	0.52 593	0.49 630	0.61 581	0.60 586	0.56 605	0.47 516	0.49 549	0.42 567	1.24 648	0.76 607	0.12 496	0.18 509	0.12 500	0.13 543	0.12 483	0.18 429

MDST_ROB	0.51 598	0.16 351	0.97 580	0.31 560	0.21 510	1.35 663	0.34 581	0.80 639	0.59 583	1.09 655	0.74 612	0.49 549	0.37 539	1.31 655	0.60 584	0.14 542	0.12 387	0.16 576	0.13 543	0.13 497	0.18 429

PSMNet_ROB	0.36 527	0.31 550	0.71 500	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.44 619	0.61 581	0.49 527	0.39 509	0.45 497	0.49 549	0.32 512	0.66 543	0.53 569	0.14 542	0.10 324	0.15 568	0.14 562	0.13 497	0.13 331

Wz-Net-LNSev	0.36 527	0.35 574	1.06 592	0.26 450	0.21 510	0.47 571	0.33 576	0.56 527	0.58 576	0.45 560	0.54 552	0.50 555	0.37 539	0.40 415	0.42 530	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.09 373	0.14 520	0.15 385

HSM-Net_RVC	0.28 449	0.12 179	0.48 283	0.19 100	0.11 111	0.35 498	0.21 400	0.64 599	0.44 465	0.40 518	0.43 472	0.50 555	0.27 431	0.75 574	0.25 411	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 576	0.52 621	0.87 556	0.39 612	0.20 493	0.51 587	0.50 632	0.68 618	0.67 603	0.47 572	0.46 509	0.50 555	0.43 571	0.91 615	0.40 522	0.28 631	0.21 543	0.32 635	0.19 601	0.28 626	0.23 502
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
DStereoO	0.55 607	0.35 574	0.68 485	0.44 629	0.49 640	0.41 536	1.08 672	0.58 550	0.73 619	0.49 579	0.53 548	0.51 558	0.85 642	0.60 505	0.75 605	0.83 669	0.28 605	0.38 642	0.19 601	0.52 647	0.35 591

YMNet	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

YMNet_1	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

GwcNet	0.37 534	0.29 540	1.12 602	0.25 409	0.24 558	0.48 578	0.27 522	0.58 550	0.60 586	0.39 509	0.54 552	0.51 558	0.34 522	0.60 505	0.46 549	0.13 518	0.12 387	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.15 385

ac_64	0.28 449	0.16 351	0.62 456	0.25 409	0.17 403	0.36 505	0.22 434	0.48 433	0.35 351	0.36 465	0.37 401	0.51 558	0.30 481	0.62 524	0.34 497	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

RTSC	0.43 571	0.37 584	0.95 577	0.30 544	0.20 493	0.50 586	0.23 462	0.65 605	0.86 634	0.56 605	0.54 552	0.51 558	0.36 534	0.71 561	0.92 620	0.13 518	0.14 427	0.11 465	0.13 543	0.18 571	0.19 447

DLCB_ROB	0.30 484	0.20 437	0.45 245	0.28 515	0.17 403	0.37 513	0.25 501	0.50 452	0.45 478	0.46 566	0.47 516	0.51 558	0.34 522	0.56 485	0.38 516	0.10 417	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241

CBMV	0.36 527	0.25 510	0.61 452	0.24 368	0.14 261	0.42 544	0.33 576	0.56 527	0.52 550	0.54 601	0.52 540	0.51 558	0.58 611	0.63 527	0.43 534	0.15 558	0.16 471	0.18 593	0.16 583	0.13 497	0.19 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 601	0.64 641	1.77 652	0.30 544	0.20 493	0.47 571	0.40 609	0.60 571	0.65 598	0.53 597	0.82 621	0.52 566	0.59 613	1.10 639	0.96 625	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.13 543	0.17 555	0.20 465

DGSMNet	0.63 626	0.32 557	1.01 586	0.54 643	0.73 660	0.62 612	1.36 678	0.62 589	0.58 576	0.38 491	0.62 590	0.52 566	0.34 522	0.65 537	0.47 552	0.54 651	0.61 671	0.67 658	0.61 668	0.65 654	0.69 664

aanetorigin	0.40 556	0.33 561	1.14 605	0.25 409	0.19 466	0.30 419	0.37 593	0.34 263	0.47 504	0.95 644	0.82 621	0.52 566	0.56 608	0.50 451	0.52 565	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.16 540	0.19 447

PWC_ROB	0.41 563	0.38 591	0.92 569	0.26 450	0.20 493	0.39 525	0.19 332	0.61 581	0.69 609	0.58 610	0.84 624	0.52 566	0.44 574	0.74 569	0.62 588	0.13 518	0.09 283	0.14 550	0.10 433	0.17 555	0.18 429

SGM-Forest	0.42 567	0.44 608	0.92 569	0.24 368	0.16 371	0.45 562	0.40 609	0.58 550	0.50 534	0.54 601	0.63 591	0.52 566	0.51 597	0.91 615	0.66 595	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.15 573	0.15 532	0.21 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.48 590	0.52 621	1.28 622	0.26 450	0.19 466	0.62 612	0.34 581	0.59 560	0.96 645	0.45 560	0.97 634	0.53 571	0.41 561	0.99 630	0.70 600	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.14 520	0.16 402

w-ln-seven	0.45 576	0.40 598	1.40 635	0.27 487	0.22 526	0.58 605	0.33 576	0.65 605	0.83 628	0.59 611	0.63 591	0.53 571	0.39 551	0.66 543	0.81 614	0.12 496	0.11 361	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

Wz-Net-MNSev	0.39 544	0.35 574	0.99 584	0.26 450	0.21 510	0.59 609	0.39 605	0.58 550	0.61 589	0.49 579	0.56 562	0.53 571	0.37 539	0.61 513	0.47 552	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.15 532	0.15 385

hitnet-ft	0.31 495	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.14 261	0.40 531	0.23 462	0.46 410	0.42 441	0.37 482	0.46 509	0.53 571	0.35 529	0.76 580	0.35 504	0.14 542	0.10 324	0.14 550	0.10 433	0.15 532	0.14 366

AnyNet_C32	0.55 607	0.51 620	1.34 628	0.29 533	0.28 582	0.61 611	0.62 644	0.57 536	0.62 593	0.63 615	0.68 602	0.54 575	0.55 606	0.82 597	1.81 667	0.15 558	0.15 458	0.15 568	0.18 599	0.21 596	0.25 528

MultiAttention	1.05 652	0.14 273	0.50 321	0.35 592	0.43 635	5.62 683	1.71 684	0.71 626	0.54 556	0.36 465	0.63 591	0.55 576	0.22 355	7.50 692	0.56 577	0.09 346	0.06 85	0.14 550	0.24 622	0.27 621	0.34 587

SDNR	0.47 587	0.29 540	0.92 569	0.24 368	0.37 621	1.27 659	0.17 230	0.54 498	0.58 576	0.44 553	0.85 625	0.55 576	0.28 454	1.19 646	0.52 565	0.23 613	0.24 584	0.17 585	0.13 543	0.19 581	0.26 541

CBFPSM	0.28 449	0.23 483	0.76 514	0.21 192	0.14 261	0.38 519	0.26 513	0.42 362	0.37 382	0.34 432	0.36 390	0.55 576	0.38 544	0.33 367	0.40 522	0.08 255	0.08 238	0.07 141	0.08 274	0.09 325	0.12 296

ADCL	0.50 594	0.30 546	1.15 606	0.28 515	0.19 466	0.77 631	0.64 645	0.57 536	0.73 619	0.57 608	0.73 611	0.55 576	0.60 615	0.66 543	1.53 661	0.11 456	0.10 324	0.13 526	0.13 543	0.15 532	0.16 402

GANet	0.40 556	0.28 536	0.67 479	0.31 560	0.18 432	0.43 549	0.39 605	0.60 571	0.46 490	0.48 578	0.78 616	0.55 576	0.45 576	0.96 626	0.55 576	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.15 532	0.16 402

UGAM-zero	0.26 410	0.11 126	0.56 403	0.20 146	0.16 371	0.28 380	0.18 285	0.48 433	0.25 206	0.31 373	0.28 291	0.56 581	0.32 512	0.66 543	0.17 234	0.07 113	0.10 324	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.31 571

ccnet	0.43 571	0.34 570	0.62 456	0.28 515	0.33 610	0.60 610	0.34 581	0.68 618	0.47 504	0.54 601	0.66 598	0.56 581	0.46 583	0.73 565	0.66 595	0.26 625	0.19 523	0.24 616	0.22 616	0.27 621	0.25 528

DStereoSA	1.00 650	0.46 611	1.33 627	0.68 650	0.86 671	1.26 658	2.25 687	0.83 644	1.41 665	0.57 608	1.92 670	0.57 583	2.07 675	0.96 626	1.84 669	0.36 641	0.55 664	0.28 626	0.53 660	0.45 643	0.90 673

anonymity	0.57 615	0.55 626	0.74 506	0.48 637	0.63 653	0.56 601	0.43 617	0.71 626	0.51 540	0.64 617	0.55 557	0.57 583	0.61 619	0.65 537	0.57 580	0.55 652	0.55 664	0.50 650	0.54 661	0.51 646	0.61 651

DDUNet	0.45 576	0.60 638	0.71 500	0.45 632	0.39 627	0.46 565	0.32 570	0.53 482	0.44 465	0.46 566	0.53 548	0.57 583	0.38 544	0.51 457	0.43 534	0.34 638	0.21 543	0.56 653	0.25 627	0.41 640	0.36 594

NCC-stereo	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429

Abc-Net	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 524	0.26 520	0.58 429	0.28 515	0.19 466	0.37 513	0.31 563	0.57 536	0.51 540	0.52 591	0.54 552	0.57 583	0.38 544	0.65 537	0.48 554	0.17 583	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

RYNet	0.38 539	0.23 483	0.65 471	0.26 450	0.28 582	0.62 612	0.33 576	0.61 581	0.62 593	0.42 536	0.39 428	0.58 589	0.40 556	0.89 610	0.57 580	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.19 581	0.22 492

PAM	0.26 410	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.18 432	0.53 596	0.29 544	0.44 392	0.28 250	0.36 465	0.27 285	0.59 590	0.26 421	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.12 387	0.07 141	0.10 433	0.07 162	0.13 331

UDG	0.42 567	0.54 625	0.67 479	0.41 624	0.35 615	0.47 571	0.27 522	0.57 536	0.48 512	0.40 518	0.46 509	0.59 590	0.45 576	0.47 443	0.46 549	0.26 625	0.19 523	0.49 649	0.22 616	0.37 637	0.30 567

FAT-Stereo	0.36 527	0.19 424	0.75 510	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.30 553	0.62 589	0.61 589	0.47 572	0.61 587	0.59 590	0.50 595	0.61 513	0.36 508	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.20 465

Nwc_Net	0.39 544	0.29 540	0.84 546	0.32 569	0.24 558	0.45 562	0.30 553	0.67 613	0.51 540	0.39 509	0.70 606	0.59 590	0.48 589	0.61 513	0.45 548	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.21 608	0.14 520	0.15 385

XQC	0.47 587	0.45 609	1.07 594	0.40 617	0.28 582	0.58 605	0.38 601	0.67 613	0.76 622	0.53 597	0.47 516	0.59 590	0.47 585	0.74 569	0.80 612	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.16 583	0.26 615	0.24 516

DANet	0.37 534	0.25 510	0.67 479	0.37 602	0.22 526	0.42 544	0.25 501	0.50 452	0.44 465	0.52 591	0.50 530	0.59 590	0.42 567	0.78 584	0.53 569	0.13 518	0.12 387	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.21 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	0.26 410	0.10 78	0.63 461	0.24 368	0.19 466	0.51 587	0.26 513	0.43 371	0.30 289	0.32 398	0.28 291	0.60 596	0.28 454	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.14 427	0.08 232	0.10 433	0.07 162	0.15 385

RTS	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

RTSA	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

EDNetEfficient	0.64 628	0.39 595	2.52 666	0.26 450	0.26 576	0.39 525	0.49 630	0.42 362	1.06 650	1.38 663	0.86 626	0.61 599	0.97 651	0.66 543	1.62 665	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.12 511	0.20 589	0.19 447

SHD	0.45 576	0.34 570	0.89 565	0.37 602	0.28 582	0.46 565	0.23 462	0.72 630	0.96 645	0.65 618	0.61 587	0.61 599	0.48 589	0.64 532	0.69 599	0.16 569	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.21 596	0.25 528

NCCL2	0.37 534	0.33 561	0.59 438	0.37 602	0.23 541	0.42 544	0.41 614	0.56 527	0.44 465	0.47 572	0.47 516	0.61 599	0.39 551	0.58 492	0.41 526	0.16 569	0.13 408	0.21 607	0.22 616	0.16 540	0.18 429

Wz-Net-SNSev	0.45 576	0.53 624	1.42 636	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.45 620	0.64 599	0.68 607	0.46 566	0.66 598	0.62 602	0.40 556	0.78 584	0.65 593	0.12 496	0.11 361	0.12 500	0.13 543	0.17 555	0.19 447

RP	0.38 539	0.26 520	0.67 479	0.31 560	0.24 558	0.37 513	0.29 544	0.53 482	0.61 589	0.42 536	0.65 596	0.62 602	0.51 597	0.63 527	0.43 534	0.17 583	0.15 458	0.17 585	0.15 573	0.17 555	0.19 447

ADCMid	0.53 604	0.45 609	1.46 637	0.27 487	0.22 526	0.51 587	0.38 601	0.61 581	0.58 576	0.75 628	0.67 600	0.62 602	0.66 629	0.66 543	1.75 666	0.13 518	0.12 387	0.17 585	0.17 594	0.20 589	0.21 477

ETE_ROB	0.36 527	0.32 557	0.64 466	0.30 544	0.18 432	0.40 531	0.38 601	0.59 560	0.49 527	0.50 585	0.52 540	0.62 602	0.37 539	0.58 492	0.43 534	0.13 518	0.10 324	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.18 429

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 604	0.60 638	0.98 582	0.40 617	0.25 572	0.87 639	0.57 641	0.60 571	0.64 597	0.60 612	0.67 600	0.63 606	0.42 567	1.13 641	0.50 561	0.23 613	0.28 605	0.27 619	0.35 642	0.25 611	0.33 583

RGC	0.41 563	0.35 574	0.76 514	0.35 592	0.28 582	0.41 536	0.29 544	0.60 571	0.55 564	0.47 572	0.64 594	0.63 606	0.47 585	0.74 569	0.46 549	0.16 569	0.15 458	0.21 607	0.21 608	0.19 581	0.21 477

PASM	0.49 593	0.41 601	1.15 606	0.37 602	0.35 615	0.42 544	0.42 615	0.54 498	0.65 598	0.54 601	0.54 552	0.63 606	0.48 589	0.94 625	0.51 564	0.27 629	0.30 623	0.30 630	0.33 640	0.29 628	0.29 564

LSM	1.68 672	0.48 617	2.91 671	2.28 685	17.60 700	0.52 593	0.55 639	0.65 605	0.78 623	0.84 637	1.11 642	0.63 606	0.55 606	0.79 588	0.53 569	0.16 569	0.25 590	0.18 593	0.21 608	0.25 611	2.37 687

DISCO	0.33 508	0.16 351	0.55 393	0.26 450	0.16 371	0.48 578	0.25 501	0.52 472	0.58 576	0.38 491	0.45 497	0.63 606	0.37 539	0.65 537	0.50 561	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.13 497	0.13 331

G-Net	0.47 587	0.26 520	1.02 587	0.34 586	0.28 582	0.89 641	0.35 584	0.47 422	0.46 490	0.68 623	1.20 646	0.64 611	0.59 613	0.61 513	0.60 584	0.16 569	0.14 427	0.17 585	0.13 543	0.22 600	0.21 477

DPSNet	0.51 598	0.26 520	1.16 608	0.28 515	0.21 510	0.76 628	0.56 640	0.89 653	0.82 627	0.49 579	0.51 533	0.64 611	0.81 640	0.89 610	0.85 617	0.17 583	0.16 471	0.13 526	0.13 543	0.26 615	0.27 549

Ntro	0.61 622	0.75 651	1.16 608	0.67 649	0.50 642	0.76 628	0.37 593	0.68 618	0.71 614	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.52 599	0.79 588	0.58 582	0.58 655	0.32 632	0.57 656	0.34 641	0.69 659	0.50 636

AF-Net	0.40 556	0.31 550	0.74 506	0.33 581	0.24 558	0.43 549	0.30 553	0.64 599	0.67 603	0.44 553	0.69 605	0.65 613	0.52 599	0.59 500	0.48 554	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.14 562	0.16 540	0.14 366

FBW_ROB	0.46 584	0.34 570	0.71 500	0.32 569	0.20 493	0.51 587	0.32 570	0.73 631	0.63 595	0.60 612	0.57 567	0.65 613	0.44 574	1.42 661	0.62 588	0.14 542	0.17 497	0.22 612	0.16 583	0.17 555	0.23 502

PDISCO_ROB	0.45 576	0.37 584	0.89 565	0.44 629	0.37 621	0.70 622	0.35 584	0.75 634	0.78 623	0.45 560	0.53 548	0.65 613	0.40 556	0.68 551	0.52 565	0.22 612	0.12 387	0.21 607	0.19 601	0.26 615	0.22 492

ACV-stereo	0.30 484	0.20 437	0.82 536	0.23 314	0.16 371	0.48 578	0.20 372	0.38 308	0.34 339	0.29 333	0.33 356	0.66 617	0.43 571	0.55 479	0.31 471	0.10 417	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

otaku	0.60 620	0.73 648	1.13 604	0.64 647	0.45 639	0.73 626	0.37 593	0.67 613	0.67 603	0.52 591	0.75 614	0.66 617	0.46 583	0.74 569	0.59 583	0.55 652	0.34 638	0.56 653	0.36 644	0.65 654	0.49 632

ADCPNet	0.51 598	0.36 581	1.82 655	0.27 487	0.23 541	0.71 623	0.39 605	0.56 527	0.54 556	0.52 591	0.60 579	0.66 617	0.57 610	0.64 532	1.23 643	0.15 558	0.18 509	0.14 550	0.23 620	0.19 581	0.22 492

CSAN	0.55 607	0.47 612	1.19 616	0.37 602	0.23 541	0.57 603	0.61 643	0.65 605	0.72 616	0.65 618	0.78 616	0.66 617	0.65 628	1.41 660	0.77 608	0.21 609	0.17 497	0.20 605	0.21 608	0.18 571	0.21 477

stereogan	0.39 544	0.20 437	0.78 524	0.28 515	0.22 526	0.65 618	0.26 513	0.62 589	0.65 598	0.45 560	0.60 579	0.67 621	0.45 576	0.69 552	0.37 514	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.12 511	0.20 589	0.19 447

HSM	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.15 329	0.33 468	0.20 372	0.55 516	0.39 409	0.36 465	0.39 428	0.67 621	0.32 512	0.88 608	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.10 194

WZ-Net	0.56 613	0.49 619	2.14 662	0.30 544	0.24 558	0.58 605	0.48 627	0.65 605	0.80 625	0.51 588	0.72 608	0.68 623	0.60 615	1.06 637	1.01 629	0.13 518	0.10 324	0.11 465	0.12 511	0.19 581	0.23 502

ADCS	0.62 623	0.56 628	1.54 643	0.30 544	0.25 572	0.56 601	0.46 623	0.71 626	0.86 634	0.77 634	0.72 608	0.68 623	0.62 624	0.82 597	2.33 677	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.17 594	0.23 605	0.27 549

MFMNet_re	0.74 634	0.84 655	1.16 608	0.64 647	0.70 658	0.79 633	0.71 650	0.77 637	0.85 632	0.79 636	0.86 626	0.69 625	0.80 638	0.73 565	0.65 593	0.66 659	0.59 669	0.61 657	0.58 666	0.68 657	0.71 665

DispFullNet	0.67 629	0.94 660	1.63 646	0.77 659	1.19 678	0.53 596	0.25 501	0.61 581	0.72 616	0.70 625	0.60 579	0.69 625	0.90 647	0.80 592	0.52 565	0.27 629	0.13 408	0.74 661	0.31 639	0.68 657	0.44 621

LALA_ROB	0.38 539	0.31 550	0.65 471	0.30 544	0.21 510	0.46 565	0.39 605	0.63 593	0.54 556	0.53 597	0.52 540	0.69 625	0.36 534	0.52 465	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.16 576	0.14 562	0.17 555	0.16 402

psmorigin	0.52 601	0.29 540	3.10 673	0.24 368	0.19 466	0.39 525	0.24 487	0.52 472	0.45 478	0.66 620	0.68 602	0.70 628	0.52 599	0.86 605	0.49 560	0.15 558	0.17 497	0.13 526	0.14 562	0.16 540	0.23 502

Wz-Net-TNSev	0.55 607	0.72 646	1.90 657	0.26 450	0.21 510	0.64 617	0.45 620	0.66 611	0.71 614	0.52 591	0.55 557	0.71 629	0.63 626	1.04 635	0.94 623	0.16 569	0.15 458	0.13 526	0.15 573	0.21 596	0.24 516

edge stereo	0.40 556	0.22 467	0.87 556	0.27 487	0.22 526	0.38 519	0.26 513	0.59 560	0.56 571	0.53 597	0.60 579	0.71 629	0.50 595	0.78 584	0.43 534	0.16 569	0.15 458	0.19 600	0.14 562	0.17 555	0.19 447

AnyNet_C01	0.68 631	0.69 645	2.64 668	0.33 581	0.27 580	0.93 642	0.64 645	0.66 611	0.65 598	0.70 625	0.97 634	0.75 631	0.63 626	1.01 632	1.52 660	0.17 583	0.16 471	0.17 585	0.17 594	0.24 609	0.28 558

RainbowNet	0.76 638	1.00 664	1.29 624	0.82 660	0.63 653	0.79 633	0.52 635	0.83 644	0.93 641	0.61 614	0.79 619	0.79 632	0.62 624	0.82 597	0.67 598	0.80 668	0.55 664	0.79 665	0.49 655	0.81 665	0.62 652

PVD	0.62 623	0.41 601	0.93 573	0.44 629	0.39 627	0.63 616	0.51 634	0.86 649	1.27 661	0.93 642	1.09 641	0.81 633	0.85 642	0.89 610	0.89 619	0.21 609	0.23 568	0.22 612	0.19 601	0.28 626	0.41 611

EDNetEfficientorigin	7.48 688	0.57 632	139.59 716	0.25 409	0.17 403	0.44 554	0.30 553	0.48 433	1.04 648	1.29 660	1.02 639	0.82 634	0.87 646	0.76 580	1.02 632	0.10 417	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.22 600	0.25 528

AANet	0.55 607	0.47 612	1.61 645	0.23 314	0.31 604	0.41 536	0.25 501	0.53 482	1.14 658	0.93 642	0.98 638	0.84 635	0.71 632	0.60 505	0.66 595	0.18 594	0.32 632	0.14 550	0.13 543	0.18 571	0.44 621

MFN_U_SF_RVC	0.58 617	0.58 635	1.31 626	0.39 612	0.23 541	0.72 624	0.30 553	0.83 644	0.68 607	0.74 627	0.74 612	0.86 636	0.60 615	0.84 602	0.83 615	0.29 632	0.27 601	0.32 635	0.37 646	0.31 630	0.33 583

MADNet+	1.05 652	1.26 674	4.77 681	0.73 656	0.50 642	1.25 657	0.97 664	1.05 657	0.93 641	0.67 621	0.78 616	0.87 637	0.85 642	2.14 674	1.83 668	0.40 648	0.42 648	0.32 635	0.28 636	0.45 643	0.43 618

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 632	0.73 648	1.26 620	0.47 636	0.28 582	1.42 666	0.60 642	0.82 642	0.94 644	0.85 638	0.86 626	0.88 638	0.70 631	1.32 656	0.75 605	0.37 643	0.30 623	0.34 640	0.36 644	0.44 642	0.42 615

SAMSARA	0.62 623	0.47 612	0.93 573	0.70 653	0.50 642	1.15 653	1.29 677	0.79 638	0.70 612	0.77 634	0.55 557	0.92 639	0.58 611	0.87 607	0.77 608	0.19 604	0.27 601	0.18 593	0.19 601	0.27 621	0.28 558

ACVNet-4b	0.76 638	0.90 658	1.67 649	0.73 656	0.51 645	0.80 636	0.31 563	0.74 633	0.81 626	0.51 588	0.72 608	0.94 640	0.43 571	1.01 632	1.32 651	1.18 681	0.22 555	0.77 663	0.45 651	0.70 660	0.50 636

SANet	0.58 617	0.41 601	1.38 632	0.27 487	0.16 371	0.72 624	0.48 627	0.71 626	1.34 663	0.69 624	0.97 634	0.94 640	0.78 636	0.97 629	0.93 621	0.14 542	0.12 387	0.12 500	0.12 511	0.18 571	0.20 465

SPS-STEREO	0.74 634	0.72 646	1.18 615	0.52 642	0.57 650	0.76 628	0.50 632	0.80 639	0.66 602	0.97 646	0.88 629	0.94 640	0.74 633	1.08 638	1.04 634	0.58 655	0.51 657	0.50 650	0.50 658	0.56 649	0.72 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 681	0.81 654	48.53 714	0.24 368	0.19 466	0.53 596	0.47 626	0.49 444	2.36 677	7.18 692	1.20 646	0.96 643	2.53 680	0.75 574	2.14 675	0.13 518	0.15 458	0.14 550	0.12 511	0.22 600	0.47 627

MSAF-DinoV2	0.81 643	0.64 641	2.42 665	0.49 638	0.17 403	0.58 605	0.32 570	0.83 644	0.85 632	0.41 530	0.52 540	0.98 644	0.61 619	4.97 687	1.22 642	0.12 496	0.07 174	0.10 409	0.24 622	0.27 621	0.32 577

NVStereoNet_ROB	0.74 634	0.64 641	1.20 618	0.55 644	0.43 635	0.54 600	0.48 627	0.75 634	0.87 637	0.88 639	1.72 666	1.06 645	1.03 654	1.29 652	0.98 628	0.35 640	0.42 648	0.41 646	0.48 654	0.38 638	0.43 618
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

IMH-64	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

test_sample8	0.52 601	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.57 536	0.38 393	0.63 615	0.39 428	1.16 648	0.68 630	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

SGM_RVC	0.57 615	0.22 467	0.60 445	0.26 450	0.16 371	0.97 647	0.46 623	0.76 636	0.90 638	1.03 652	0.92 632	1.16 648	0.93 649	1.21 647	0.72 602	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.16 540	0.24 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.80 641	0.40 598	0.91 568	0.39 612	0.35 615	1.52 668	0.81 659	0.97 655	0.98 647	1.47 673	1.58 661	1.19 650	1.33 663	1.01 632	1.21 641	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.29 638	0.32 633	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 656	0.76 652	1.10 599	0.70 653	0.70 658	1.87 672	1.39 679	1.20 662	1.66 670	1.01 649	1.58 661	1.20 651	2.60 681	1.40 659	1.32 651	0.40 648	0.47 653	0.31 633	0.41 649	0.38 638	0.91 674

PWCK	1.05 652	1.29 675	2.12 661	0.92 663	0.42 632	1.27 659	1.01 666	1.14 659	1.14 658	1.16 659	1.14 644	1.25 652	0.90 647	1.77 669	1.15 639	0.89 672	0.51 657	0.87 667	0.54 661	1.02 675	0.57 645

ELAS_RVC	0.80 641	0.40 598	1.10 599	0.40 617	0.35 615	0.93 642	1.10 673	0.87 650	1.12 657	1.40 664	1.39 652	1.27 653	1.55 672	1.13 641	1.13 638	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.28 636	0.31 630	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 607	0.27 528	0.76 514	0.26 450	0.22 526	0.62 612	0.36 591	0.57 536	0.58 576	0.97 646	1.40 654	1.28 654	0.94 650	0.80 592	0.80 612	0.20 607	0.17 497	0.16 576	0.16 583	0.19 581	0.29 564

ACVNet_1	0.77 640	0.92 659	1.79 654	0.73 656	0.53 646	0.78 632	0.42 615	0.88 651	0.90 638	0.75 628	0.76 615	1.32 655	0.80 638	1.04 635	0.70 600	0.57 654	0.32 632	0.72 660	0.35 642	0.70 660	0.50 636

IMH	1.09 657	1.04 667	1.29 624	1.03 667	0.79 664	1.11 650	0.69 648	1.40 666	1.42 666	1.02 650	1.71 665	1.42 656	1.19 659	1.78 670	1.03 633	1.14 679	0.56 668	1.00 671	0.58 666	0.93 670	0.68 662

WAO-7	1.05 652	1.00 664	1.19 616	0.83 661	0.67 657	1.22 656	0.84 661	1.43 667	1.56 669	1.13 656	1.75 667	1.46 657	1.25 660	1.56 663	1.28 646	0.61 657	0.62 674	0.70 659	0.68 671	0.66 656	0.62 652

ACVNet_2	0.94 646	0.98 663	1.71 651	0.83 661	0.63 653	1.02 648	0.64 645	1.16 660	1.43 667	1.02 650	1.39 652	1.47 658	0.86 645	1.16 644	0.79 611	0.63 658	0.43 651	0.78 664	0.49 655	0.80 664	0.57 645

SGM+DAISY	1.12 659	0.86 656	1.64 647	0.68 650	0.80 667	1.68 670	1.68 683	1.08 658	1.10 653	1.53 675	1.76 668	1.47 658	1.53 671	1.24 648	1.42 658	0.66 659	0.65 676	0.52 652	0.54 661	0.57 650	0.91 674

MonStereo1	0.96 649	0.61 640	0.99 584	0.70 653	0.59 651	1.37 664	0.35 584	0.97 655	1.27 661	0.97 646	1.92 670	1.53 660	2.13 676	1.29 652	0.87 618	0.71 662	0.34 638	0.75 662	0.47 653	0.75 662	0.68 662

WAO-6	1.11 658	1.01 666	1.17 614	0.96 664	0.79 664	1.30 661	0.78 656	1.36 665	1.99 675	1.04 653	1.54 660	1.59 661	1.27 661	1.37 658	1.30 647	0.78 666	0.55 664	1.03 673	0.75 675	0.87 666	0.72 666

JetBlue	1.20 661	0.89 657	2.53 667	0.59 645	0.76 661	3.16 680	2.09 685	1.16 660	0.93 641	0.95 644	1.12 643	1.65 662	1.27 661	2.15 675	1.87 670	0.43 650	0.37 643	0.38 642	0.39 648	0.62 651	0.63 654

MeshStereo	0.60 620	0.31 550	0.71 500	0.22 257	0.17 403	0.66 619	0.36 591	0.81 641	0.63 595	1.48 674	1.32 651	1.65 662	0.83 641	1.18 645	0.74 604	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.14 562	0.17 555	0.19 447
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
FCDSN-DC	0.67 629	0.38 591	0.83 542	0.37 602	0.30 597	0.66 619	0.37 593	0.69 624	0.70 612	1.15 658	1.53 659	1.70 664	1.38 664	1.00 631	0.83 615	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.27 621	0.32 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 626	0.34 570	0.70 493	0.30 544	0.25 572	0.88 640	0.35 584	0.58 550	0.67 603	1.13 656	1.52 658	1.75 665	1.05 655	0.90 613	0.60 584	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.27 635	0.25 611	0.27 549

LVE	1.18 660	1.16 669	1.67 649	1.04 668	0.81 668	1.32 662	0.82 660	1.49 669	1.94 673	1.08 654	1.90 669	1.89 666	1.07 656	1.51 662	1.04 634	0.96 675	0.61 671	0.94 668	0.69 672	0.92 669	0.79 671

FC-DCNN	0.73 633	0.33 561	0.84 546	0.33 581	0.28 582	0.82 637	0.40 609	0.82 642	0.83 628	1.43 666	1.60 663	1.97 667	1.38 664	1.10 639	0.93 621	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

LE_ROB	1.82 674	0.39 595	3.15 674	0.50 640	0.55 648	0.79 633	1.00 665	0.89 653	6.48 689	7.40 693	2.07 674	2.07 668	5.08 687	1.33 657	3.96 685	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.13 331

FC-DCNN v2	0.75 637	0.33 561	0.82 536	0.33 581	0.28 582	0.85 638	0.40 609	0.88 651	0.86 634	1.46 668	1.65 664	2.08 669	1.40 666	1.14 643	0.95 624	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

Dean	1.22 662	1.17 670	1.97 658	1.04 668	0.79 664	1.21 655	0.76 654	1.51 670	1.96 674	1.30 662	1.98 673	2.14 670	1.18 658	1.30 654	1.15 639	0.83 669	0.61 671	1.01 672	0.69 672	0.97 674	0.77 670

JetRed	2.35 678	2.70 683	6.11 684	1.14 675	1.38 681	6.03 686	3.61 689	2.12 680	1.72 671	1.99 678	1.97 672	2.15 671	1.59 673	2.49 678	4.19 686	1.05 676	1.60 685	1.10 674	1.02 683	1.72 684	1.41 684

WAO-8	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

Venus	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

notaker	1.49 665	1.44 678	1.77 652	1.42 679	1.08 676	1.19 654	0.87 663	1.51 670	1.40 664	1.53 675	3.41 683	2.40 674	1.94 674	1.83 672	1.57 663	1.14 679	0.69 680	1.38 681	0.88 679	1.39 682	1.03 678

MADNet++	2.34 677	1.81 681	2.24 664	2.15 684	1.97 683	2.79 679	2.19 686	2.42 683	2.26 676	2.79 684	2.70 680	2.43 675	2.60 681	3.18 680	3.32 682	2.19 686	1.97 688	1.93 685	1.62 686	2.02 685	2.10 685

pmcnn	0.54 606	0.24 495	1.06 592	0.25 409	0.26 576	0.40 531	0.31 563	0.55 516	0.55 564	0.56 605	1.22 648	2.53 676	0.39 551	0.84 602	1.08 637	0.09 346	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.10 389	0.14 366

UNDER WATER-64	1.61 669	1.30 676	2.93 672	1.33 677	0.96 674	2.20 675	1.25 676	1.47 668	3.15 679	1.46 668	1.31 650	2.61 677	2.22 678	1.69 666	1.93 671	1.13 678	0.67 679	1.29 679	0.94 680	1.26 677	1.09 680

TorneroNet-64	1.47 664	1.15 668	1.51 641	1.11 674	0.86 671	2.27 676	0.76 654	1.84 676	3.76 682	1.29 660	2.22 677	2.68 678	1.46 667	1.81 671	1.55 662	0.79 667	0.51 657	1.10 674	0.67 670	1.31 679	0.81 672

UNDER WATER	1.64 671	1.34 677	2.72 670	1.40 678	1.04 675	1.70 671	1.14 675	1.57 673	3.58 680	1.46 668	1.46 657	2.82 679	2.43 679	1.74 667	2.04 674	1.08 677	0.63 675	1.31 680	0.94 680	1.29 678	1.10 681

KSHMR	1.92 675	1.47 680	1.97 658	1.48 681	1.22 679	1.39 665	1.06 668	1.81 675	5.83 688	1.43 666	5.56 687	2.95 680	1.17 657	2.24 676	1.33 653	1.29 682	1.13 682	1.47 683	1.11 684	1.37 681	1.21 682

ktn	1.80 673	1.46 679	1.49 639	1.44 680	1.14 677	1.50 667	1.07 669	1.53 672	3.90 685	2.77 683	4.62 684	3.42 681	1.49 668	1.74 667	1.40 657	1.45 683	0.77 681	1.46 682	0.99 682	1.41 683	1.00 677

MANE	1.63 670	0.58 635	1.16 608	0.59 645	0.60 652	2.71 677	1.53 680	2.63 684	3.62 681	2.33 680	3.26 682	3.66 682	2.98 684	2.26 677	2.26 676	0.37 643	0.40 645	0.31 633	0.49 655	0.31 630	0.63 654

TorneroNet	2.26 676	1.20 671	1.55 644	1.15 676	0.91 673	5.84 684	0.84 661	2.12 680	8.45 692	2.59 682	5.32 686	3.84 683	2.15 677	1.84 673	1.98 673	0.88 671	0.54 663	1.16 678	0.74 674	1.31 679	0.91 674

tt	4.71 683	0.11 126	3.94 675	2.06 683	1.54 682	10.14 692	16.85 696	9.28 695	4.99 686	1.41 665	1.05 640	4.68 684	4.89 686	3.36 683	5.86 690	5.73 694	9.15 702	2.23 690	2.51 690	3.02 687	1.34 683

DGTPSM_ROB	8.38 689	5.24 687	10.71 698	5.32 688	10.19 691	8.34 689	23.49 701	6.11 691	13.43 701	4.93 686	10.93 699	5.64 685	10.55 693	6.17 689	12.73 698	3.74 691	7.56 695	3.68 691	7.24 699	4.09 691	7.49 695

DPSMNet_ROB	8.44 690	5.25 688	10.87 699	5.59 689	10.27 692	8.34 689	23.51 702	6.12 692	13.47 702	4.96 687	10.94 700	5.65 686	10.55 693	6.25 690	12.77 699	4.01 692	7.62 696	3.75 692	7.27 700	4.16 692	7.54 696

HanzoNet	3.08 680	1.87 682	2.70 669	1.81 682	1.34 680	1.60 669	1.05 667	2.06 679	2.62 678	5.63 689	5.12 685	5.96 687	7.09 690	4.39 686	3.43 683	3.29 689	2.06 690	1.98 688	2.94 693	2.47 686	2.15 686

SGM-ForestM	1.59 668	0.56 628	1.52 642	0.41 624	0.34 612	2.77 678	1.67 682	1.69 674	1.73 672	2.48 681	2.27 678	6.02 688	2.90 683	3.08 679	2.83 681	0.25 623	0.30 623	0.19 600	0.20 606	0.18 571	0.45 625

TCMNet-wrong-test	4.33 682	5.65 689	4.76 678	11.36 697	10.39 693	5.87 685	4.45 691	4.24 688	1.10 653	1.93 677	2.43 679	6.07 689	3.54 685	3.87 684	4.51 687	2.00 685	0.47 653	1.96 687	1.68 687	5.78 693	4.48 691

USTest	6.84 687	5.16 685	5.45 683	7.18 691	7.26 688	14.27 696	22.53 697	8.48 693	9.29 693	5.44 688	6.42 689	6.27 690	6.69 689	6.83 691	8.49 694	1.95 684	3.27 691	2.16 689	2.54 691	3.76 688	3.31 690

DPSimNet_ROB	6.21 686	5.16 685	9.50 686	5.59 689	5.56 687	7.64 688	10.02 693	4.07 687	7.33 690	6.84 690	6.26 688	7.17 691	10.55 693	4.07 685	5.68 688	5.50 693	4.29 693	5.24 694	3.66 694	4.05 690	5.96 692

light-stereo	2.66 679	0.78 653	4.46 677	4.42 686	3.66 684	5.04 682	0.38 601	2.12 680	1.51 668	4.25 685	6.51 690	7.70 692	0.75 634	5.12 688	1.42 658	0.72 663	1.35 684	0.33 638	0.45 651	1.22 676	1.04 679

Selective-IGEV-i1pa	5.75 685	8.12 690	4.85 682	1.10 671	0.54 647	13.48 695	3.52 688	9.46 696	7.56 691	7.13 691	10.00 695	9.12 693	7.56 691	14.91 704	6.08 691	3.55 690	1.33 683	1.94 686	0.77 676	0.79 663	3.23 689

LRCNet_RVC	10.94 695	14.45 702	9.66 689	15.38 698	8.02 690	1.08 649	0.35 584	8.72 694	0.72 616	12.63 703	15.84 703	9.73 694	6.52 688	8.58 694	6.38 692	20.33 711	5.39 694	23.79 710	21.95 711	15.35 702	13.96 703

iinet-test	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

IINet	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

Anonymous_1	16.44 702	9.26 693	9.67 690	10.63 694	14.54 698	18.62 703	26.98 705	12.68 702	13.53 703	10.78 702	10.37 698	10.15 697	10.66 696	10.99 699	12.64 697	15.61 710	7.73 697	16.87 708	43.01 714	56.14 717	7.86 699

xxxxx1	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

tt_ll	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

ff	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

DPSM_ROB	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

DPSM	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

BEATNet-Init1	4.91 684	3.27 684	14.39 700	0.69 652	0.65 656	10.19 693	3.83 690	5.04 689	5.11 687	8.73 694	8.52 691	13.95 703	7.66 692	7.79 693	5.79 689	0.32 637	0.34 638	0.34 640	0.38 647	0.64 653	0.64 658

HaxPig	17.72 703	20.23 712	19.76 702	16.55 699	16.52 699	9.46 691	9.42 692	14.48 705	13.31 698	18.59 705	18.67 704	17.39 704	16.68 705	17.07 705	16.43 705	21.99 713	20.86 713	22.28 709	21.55 710	21.30 710	21.88 714

PML	15.86 701	13.12 701	7.07 685	5.22 687	7.66 689	32.93 708	64.30 717	5.37 690	10.12 694	25.87 716	67.29 717	20.25 705	13.20 704	10.09 695	6.81 693	5.94 695	2.00 689	6.03 700	2.18 689	9.13 698	2.62 688

MEDIAN_ROB	21.20 704	24.56 713	23.42 712	19.57 700	19.62 704	13.29 694	11.21 694	18.04 706	17.02 706	22.07 715	21.92 705	20.84 706	20.24 706	21.02 706	19.68 706	25.59 714	24.08 714	26.20 711	25.19 712	25.31 711	25.19 715

Hybrid-DGEV	23.11 709	19.81 710	20.81 710	22.43 705	22.74 707	38.45 714	55.25 716	27.21 716	28.95 716	20.63 709	22.37 710	22.03 707	22.89 712	23.96 712	27.14 708	13.54 707	16.46 707	12.09 704	14.23 706	15.57 703	15.57 704

RAFT-FEzeroshot	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

RAFT-FE	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

FlowAnything	23.08 708	19.70 706	20.48 708	22.45 706	22.73 705	38.34 711	55.18 711	27.00 713	28.79 714	20.83 714	22.42 712	22.10 710	22.83 707	23.85 708	27.23 714	13.53 704	16.54 711	12.10 706	14.29 707	15.59 707	15.58 705

Selective-RAFT-Error	23.11 709	19.77 709	20.60 709	22.49 709	22.80 708	38.46 715	55.19 712	27.13 715	28.90 715	20.73 713	22.38 711	22.11 711	22.91 713	23.94 711	27.18 713	13.54 707	16.57 712	12.09 704	14.21 702	15.61 708	15.65 709

CasAABBNet	23.04 705	19.69 705	20.32 705	22.42 704	22.73 705	38.35 712	55.23 713	26.99 712	28.74 713	20.67 712	22.28 709	22.11 711	22.86 708	23.84 707	27.17 710	13.52 703	16.47 708	12.08 701	14.21 702	15.57 703	15.60 706

LSM0	24.21 711	19.88 711	22.33 711	24.42 710	40.13 716	38.41 713	54.99 710	27.05 714	28.61 710	20.59 708	22.00 706	22.29 713	22.86 708	24.12 713	27.16 709	13.59 709	16.33 706	12.13 707	14.08 701	15.72 709	17.53 711

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.01 714	27.22 713	24.60 711	24.16 713	17.78 700	12.87 695	22.39 709	21.40 709	26.72 717	26.08 715	25.18 714	24.52 716	25.07 714	23.57 707	29.94 715	28.36 715	30.60 712	29.57 713	29.83 712	29.66 716

RSGM-EC	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

acva	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

Selective-IGEV-i16pa	31.25 715	41.63 715	4.08 676	0.51 641	0.38 624	97.61 717	0.73 653	61.16 718	60.81 717	17.49 704	65.92 716	39.64 717	53.28 717	107.35 718	27.39 715	20.46 712	3.81 692	4.39 693	1.97 688	0.41 640	16.06 710

test_example2	100.95 716	107.33 716	67.16 715	98.17 714	106.88 717	89.44 716	101.34 718	37.23 717	97.88 718	129.56 718	131.26 718	65.41 718	67.34 718	91.22 717	79.29 718	143.32 718	199.32 718	81.12 718	102.17 718	121.89 718	101.70 717

ccccc		256.25 717		351.50 717	361.31 718	144.22 718		153.19 719		152.98 719		161.94 719		268.06 719		387.64 719	346.97 719	244.11 719	219.32 719	413.57 719

Low-res two-view benchmark