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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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
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

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-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

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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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-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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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-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

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

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-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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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	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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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