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

LACA2	0.12 17	0.17 329	0.32 109	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.04 1	0.06 54	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 186	0.17 3	0.16 8	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.16 6	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.09 22	0.10 55	0.14 4	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.13 55	0.11 1	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.08 2	0.06 1	0.22 121	0.11 3	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.08 225	0.05 3	0.06 10

BridgeDepth	0.11 7	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.18 13	0.13 8	0.08 2	0.09 11	0.14 116	0.14 166	0.15 9	0.11 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 59	0.24 42	0.14 2	0.10 56	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 24	0.12 43	0.09 22	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.07 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 33	0.11 3	0.06 31	0.08 201	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LG-Stereo_L1	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 3	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo_test2	0.12 17	0.09 29	0.29 78	0.21 152	0.12 127	0.16 57	0.11 19	0.17 10	0.12 3	0.11 24	0.08 7	0.11 60	0.06 1	0.16 18	0.11 3	0.08 204	0.13 363	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.09 116

LG-G_1	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

LG-G	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

FoundationStereo	0.13 30	0.08 9	0.18 7	0.29 474	0.30 537	0.12 10	0.13 55	0.12 3	0.18 47	0.09 3	0.08 7	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.11 3	0.07 73	0.31 567	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

castereo++	0.14 58	0.13 186	0.25 51	0.19 79	0.10 56	0.27 307	0.13 55	0.24 77	0.26 171	0.11 24	0.13 54	0.16 147	0.10 55	0.18 44	0.11 3	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.07 27

U	1.02 590	0.10 59	0.26 59	0.22 207	3.66 621	6.41 625	0.13 55	0.22 48	0.21 95	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.07 73	0.05 5	5.35 631	2.86 628	0.07 120	0.06 10

Test_v1	0.11 7	0.08 9	0.17 3	0.15 4	0.09 17	0.13 16	0.12 29	0.23 57	0.17 34	0.10 13	0.10 17	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.07 27

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 19	0.09 17	0.09 1	0.14 80	0.11 1	0.16 29	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 14	0.05 1	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.06 10

MatchStereo	0.11 7	0.08 9	0.30 88	0.16 8	0.08 7	0.09 1	0.12 29	0.21 37	0.18 47	0.10 13	0.16 99	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.15 76	0.12 145	0.40 156	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.10 8	0.24 77	0.20 71	0.12 38	0.10 17	0.10 37	0.10 55	0.28 239	0.12 14	0.06 31	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.21 438

AdaDepth	0.13 30	0.10 59	0.32 109	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.16 6	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.10 37	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.11 318	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.11 224

asda	0.13 30	0.11 96	0.24 42	0.18 43	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.25 94	0.17 34	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.11 224

asd	0.12 17	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.09 22	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.09 116

4.5_new	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.5w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

2.5w	0.13 30	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.09 17	0.15 32	0.15 105	0.21 37	0.16 29	0.12 38	0.13 54	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

3.75w	0.12 17	0.10 59	0.21 24	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.15 21	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.10 55	0.18 44	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

3w_stereo	0.14 58	0.11 96	0.31 97	0.19 79	0.09 17	0.16 57	0.16 142	0.28 117	0.20 71	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.10 181

monsters	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.18 43	0.13 179	0.15 32	0.11 19	0.24 77	0.16 29	0.15 98	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.23 146	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.09 116

IGEV	0.12 17	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.11 88	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.17 34	0.12 38	0.15 91	0.09 22	0.07 3	0.16 18	0.12 14	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.07 143	0.05 3	0.08 71

111111	0.13 30	0.08 9	0.20 13	0.20 120	0.13 179	0.13 16	0.10 8	0.23 57	0.17 34	0.11 24	0.13 54	0.12 75	0.08 10	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.16 368

MLG-Stereo_test3	0.11 7	0.08 9	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.11 24	0.07 3	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.12 14	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.08 71

MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.11 19	0.17 10	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.07 3	0.17 33	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo	0.11 7	0.08 9	0.26 59	0.19 79	0.09 17	0.15 32	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.08 10	0.18 44	0.12 14	0.06 31	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LGtest1	0.10 2	0.09 29	0.19 10	0.18 43	0.09 17	0.13 16	0.09 2	0.17 10	0.13 8	0.10 13	0.08 7	0.09 22	0.09 25	0.16 18	0.12 14	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

SGD-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.18 7	0.17 19	0.07 1	0.17 82	0.13 55	0.19 23	0.17 34	0.12 38	0.13 54	0.11 60	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.08 204	0.04 1	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.05 1

SCV	0.18 122	0.15 263	0.37 138	0.26 391	0.20 436	0.16 57	0.16 142	0.35 218	0.23 118	0.14 72	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.12 14	0.08 204	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.26 498

StereoAnything_RVC	0.22 242	0.47 552	0.67 420	0.30 485	0.31 544	0.11 5	0.11 19	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.11 26	0.09 22	0.09 25	0.27 215	0.12 14	0.09 291	0.39 583	0.06 34	0.04 1	0.24 548	0.49 575

DEFOM-Stereo	0.11 7	0.10 59	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.21 191	0.14 80	0.14 5	0.17 34	0.11 24	0.10 17	0.09 22	0.08 10	0.21 97	0.12 14	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

IGEV-Stereo++	0.15 76	0.09 29	0.27 71	0.21 152	0.13 179	0.14 21	0.11 19	0.23 57	0.19 61	0.15 98	0.14 85	0.11 60	0.11 84	0.19 58	0.12 14	0.06 31	0.21 495	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.28 510

CAS++	0.17 113	0.13 186	0.35 126	0.18 43	0.13 179	0.17 82	0.16 142	0.42 307	0.25 157	0.19 157	0.18 130	0.13 89	0.10 55	0.22 121	0.12 14	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.08 225	0.10 331	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.19 150	0.09 29	0.81 471	0.33 521	0.27 519	0.17 82	0.15 105	0.34 207	0.30 237	0.15 98	0.20 151	0.13 89	0.09 25	0.28 239	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.14 334

GCAPDPT-zeroshot4090	0.22 242	0.09 29	1.29 565	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

ACVNet-DCA	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

xx1	0.23 277	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.28 302	0.25 345	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

cc1	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

ffm	0.27 383	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

tt1	0.22 242	0.16 297	0.49 247	0.26 391	0.15 280	0.31 387	0.19 277	0.38 254	0.46 433	0.21 174	0.19 142	0.13 89	0.16 204	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

testlalala	0.23 277	0.09 29	1.33 569	0.31 501	0.44 576	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

GCAPDPT-zeroshot	0.22 242	0.09 29	1.28 563	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

CES	0.14 58	0.08 9	0.24 42	0.17 19	0.23 481	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.20 426

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 29	0.18 7	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.21 37	0.15 21	0.10 13	0.10 17	0.09 22	0.12 116	0.14 4	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.06 54	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.13 30	0.15 263	0.31 97	0.18 43	0.12 127	0.24 261	0.12 29	0.20 26	0.20 71	0.10 13	0.13 54	0.11 60	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.06 31	0.11 318	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.08 71

MonStereo	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-eth3d	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-mixall	0.13 30	0.07 2	0.20 13	0.17 19	0.08 7	0.11 5	0.09 2	0.21 37	0.13 8	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.08 10	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.35 580	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

qwe	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.11 88	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

4w-stereo	0.13 30	0.11 96	0.31 97	0.17 19	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.15 351

3.25w_new	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

3.25w	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

3.5w_stereo	0.12 17	0.11 96	0.21 24	0.17 19	0.09 17	0.17 82	0.09 2	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.22 121	0.13 49	0.05 1	0.11 318	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 71

2w_stereo	0.13 30	0.11 96	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.17 82	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.15 98	0.14 85	0.08 2	0.11 84	0.15 9	0.13 49	0.05 1	0.12 342	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 30	0.15 263	0.21 24	0.27 428	0.09 17	0.15 32	0.13 55	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.11 26	0.10 37	0.13 147	0.22 121	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

AIO_rvc	0.20 181	0.16 297	0.49 247	0.41 563	0.29 532	0.15 32	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.17 129	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.35 333	0.13 49	0.07 73	0.19 475	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.41 558

AIO_test	0.20 181	0.12 145	0.46 206	0.45 571	0.38 562	0.15 32	0.17 179	0.28 117	0.20 71	0.19 157	0.13 54	0.14 116	0.09 25	0.39 355	0.13 49	0.07 73	0.21 495	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.34 535

MonSter	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

GIP-stereo	0.16 97	0.12 145	0.25 51	0.24 311	0.22 468	0.15 32	0.14 80	0.32 181	0.21 95	0.11 24	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.07 73	0.13 363	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.32 527

WCG-NET	0.15 76	0.12 145	0.31 97	0.18 43	0.09 17	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.29 221	0.18 150	0.22 180	0.15 133	0.12 116	0.19 58	0.13 49	0.06 31	0.12 342	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.06 10

RAStereo	0.14 58	0.15 263	0.40 156	0.22 207	0.11 88	0.15 32	0.18 232	0.25 94	0.24 132	0.13 52	0.17 113	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.05 1

Pointernet	0.15 76	0.08 9	0.35 126	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.12 29	0.34 207	0.25 157	0.15 98	0.16 99	0.13 89	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

WCG-NET（raft）	0.16 97	0.14 232	0.32 109	0.18 43	0.09 17	0.19 130	0.16 142	0.24 77	0.27 190	0.19 157	0.19 142	0.20 198	0.12 116	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.17 450	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

RSM++	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.32 510	0.17 348	0.17 82	0.15 105	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.12 43	0.14 116	0.09 25	0.21 97	0.13 49	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

RSM	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.29 474	0.16 319	0.16 57	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.13 52	0.13 54	0.15 133	0.09 25	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

MGS-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.38 140	0.19 79	0.11 88	0.18 109	0.17 179	0.21 37	0.23 118	0.14 72	0.24 202	0.16 147	0.10 55	0.19 58	0.13 49	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.07 27

MoCha-V2	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.30 485	0.24 498	0.16 57	0.15 105	0.28 117	0.19 61	0.16 114	0.16 99	0.13 89	0.13 147	0.30 278	0.13 49	0.06 31	0.28 546	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.25 486

ff7	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

ffff	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

11t	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

CASnet	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.22 207	0.08 7	0.15 32	0.14 80	0.28 117	0.26 171	0.23 200	0.20 151	0.15 133	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.11 405	0.09 318	0.08 184	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.20 181	0.09 29	0.32 109	0.39 552	0.34 550	0.21 191	0.16 142	0.30 154	0.18 47	0.17 129	0.17 113	0.13 89	0.16 204	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.29 562	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.37 550

Any-RAFT	0.18 122	0.09 29	0.33 116	0.19 79	0.10 56	0.29 351	0.16 142	0.44 337	0.32 258	0.25 221	0.27 231	0.29 315	0.16 204	0.23 146	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

anonymousdsp	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573

ProNet	0.16 97	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.19 277	0.29 136	0.23 118	0.14 72	0.13 54	0.13 89	0.12 116	0.25 180	0.13 49	0.06 31	0.09 244	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.22 452

ccc-4	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

IGEV-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

error version	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-v	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

CroCo-Stereo	0.15 76	0.16 297	0.34 120	0.25 350	0.12 127	0.11 5	0.18 232	0.35 218	0.24 132	0.13 52	0.13 54	0.18 176	0.12 116	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.06 10
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
test-2	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

TANstereo	0.16 97	0.11 96	0.43 180	0.16 8	0.08 7	0.25 280	0.14 80	0.23 57	0.29 221	0.25 221	0.30 259	0.16 147	0.12 116	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

XX-Stereo	0.25 332	0.11 96	1.09 538	0.35 533	0.38 562	0.23 240	0.13 55	0.43 316	0.19 61	0.20 167	0.40 380	0.31 344	0.10 55	0.33 311	0.13 49	0.08 204	0.11 318	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.10 181

VMStereo-Base	0.14 58	0.09 29	0.29 78	0.16 8	0.09 17	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.25 157	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

WQFJA1++	0.48 530	0.07 2	0.86 493	0.23 260	0.19 410	0.18 109	0.11 19	0.21 37	0.14 14	2.23 618	0.12 43	0.23 232	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.08 204	0.19 475	0.06 34	0.09 318	4.02 625	0.20 426

MonSter++	0.11 7	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.13 305

CSFM-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.17 3	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.13 8	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.11 84	0.17 33	0.14 90	0.07 73	0.12 342	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.12 276

water-stereo	0.15 76	0.11 96	0.32 109	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.14 80	0.26 104	0.20 71	0.18 150	0.23 193	0.16 147	0.16 204	0.14 4	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

depthmonostereo	0.15 76	0.12 145	0.34 120	0.19 79	0.09 17	0.20 164	0.15 105	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.18 130	0.16 147	0.18 255	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.08 71

4.25_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5w_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.25w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

1w_stereo	0.13 30	0.09 29	0.17 3	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.15 105	0.27 111	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.14 90	0.05 1	0.10 284	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 116

monsterstereo	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.19 79	0.12 127	0.14 21	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.09 25	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.16 425	0.06 34	0.09 318	0.06 54	0.07 27

LG-Stereo	0.14 58	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.19 61	0.12 38	0.18 130	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.14 90	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.07 27

MM-Stereo_test2	0.19 150	0.11 96	0.47 214	0.25 350	0.11 88	0.21 191	0.20 317	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.17 113	0.13 89	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.06 31	0.26 538	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.41 558

HART	0.20 181	0.14 232	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.17 82	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.15 98	0.26 218	0.17 162	0.09 25	0.24 160	0.14 90	0.06 31	0.36 581	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.27 502

GREAT-IGEV	0.19 150	0.11 96	0.39 147	0.22 207	0.33 548	0.14 21	0.15 105	0.18 13	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.09 22	0.09 25	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.50 595	0.06 34	0.06 71	0.07 120	0.53 580
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 150	0.14 232	0.40 156	0.30 485	0.20 436	0.15 32	0.16 142	0.35 218	0.26 171	0.17 129	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.14 90	0.07 73	0.22 506	0.06 34	0.06 71	0.09 268	0.25 486

HUF	0.26 355	0.15 263	0.79 466	0.39 552	0.31 544	0.16 57	0.17 179	0.36 230	0.25 157	0.19 157	0.14 85	0.23 232	0.11 84	0.32 301	0.14 90	0.08 204	0.60 609	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.56 581

AIO-test2	0.22 242	0.27 468	0.54 330	0.29 474	0.16 319	0.22 221	0.16 142	0.44 337	0.43 396	0.17 129	0.29 245	0.16 147	0.11 84	0.27 215	0.14 90	0.19 543	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.09 116

castereo	0.14 58	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.20 164	0.19 277	0.32 181	0.28 201	0.13 52	0.18 130	0.16 147	0.16 204	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

dual_stereo	0.18 122	0.08 9	0.26 59	0.21 152	0.32 547	0.11 5	0.13 55	0.27 111	0.20 71	0.11 24	0.09 11	0.10 37	0.08 10	0.20 79	0.14 90	0.07 73	0.45 591	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.65 598

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 181	0.74 589	0.71 441	0.17 19	0.08 7	0.15 32	0.15 105	0.19 23	0.18 47	0.13 52	0.12 43	0.10 37	0.08 10	0.16 18	0.14 90	0.34 577	0.12 342	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.24 473

IGEV-Stereo+	0.14 58	0.08 9	0.26 59	0.18 43	0.14 219	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 34	0.14 72	0.08 7	0.10 37	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.15 412	0.06 34	0.06 71	0.16 480	0.29 516

gcap-zeroshot	0.19 150	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.15 280	0.27 307	0.15 105	0.32 181	0.24 132	0.26 229	0.20 151	0.34 371	0.15 184	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

trnet	0.14 58	0.09 29	0.26 59	0.15 4	0.07 1	0.21 191	0.12 29	0.25 94	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.15 133	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10

MyStereo07	0.18 122	0.15 263	0.44 189	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.31 174	0.26 171	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.13 147	0.33 311	0.14 90	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MSKI-zero shot	0.19 150	0.10 59	0.47 214	0.30 485	0.14 219	0.21 191	0.14 80	0.33 201	0.22 105	0.24 208	0.25 210	0.22 218	0.10 55	0.32 301	0.14 90	0.07 73	0.30 563	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

LoS_RVC	0.14 58	0.11 96	0.32 109	0.18 43	0.16 319	0.20 164	0.18 232	0.21 37	0.18 47	0.14 72	0.20 151	0.12 75	0.17 225	0.17 33	0.14 90	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.14 334

CAS	0.16 97	0.07 2	0.29 78	0.42 566	0.17 348	0.20 164	0.18 232	0.23 57	0.20 71	0.15 98	0.19 142	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.14 90	0.31 575	0.04 1	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.16 368

LoS	0.15 76	0.09 29	0.34 120	0.17 19	0.09 17	0.22 221	0.14 80	0.27 111	0.27 190	0.15 98	0.18 130	0.19 186	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 76	0.10 59	0.34 120	0.32 510	0.19 410	0.16 57	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.13 52	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

MC-Stereo	0.18 122	0.10 59	0.36 132	0.28 456	0.14 219	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.21 174	0.24 202	0.16 147	0.13 147	0.25 180	0.14 90	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.30 519

TRStereo	0.22 242	0.21 389	0.62 397	0.40 557	0.19 410	0.22 221	0.16 142	0.58 491	0.30 237	0.21 174	0.21 169	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.14 90	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.11 409	0.06 54	0.19 408

XX-TBD	0.16 97	0.21 389	0.43 180	0.22 207	0.10 56	0.23 240	0.15 105	0.23 57	0.28 201	0.22 192	0.26 218	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.14 90	0.08 204	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10

CFNet-RSSM	0.18 122	0.10 59	0.45 192	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.40 284	0.31 248	0.23 200	0.21 169	0.26 284	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.06 10

Gwc-CoAtRS	0.17 113	0.10 59	0.41 165	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.15 105	0.34 207	0.29 221	0.23 200	0.23 193	0.27 289	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

CREStereo	0.14 58	0.09 29	0.27 71	0.14 2	0.08 7	0.22 221	0.15 105	0.26 104	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.14 116	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10
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 97	0.09 29	0.31 97	0.15 4	0.09 17	0.23 240	0.15 105	0.26 104	0.24 132	0.17 129	0.21 169	0.16 147	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.29 571	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.07 27

NLSM3	0.14 58	0.12 145	0.25 51	0.21 152	0.13 179	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.12 38	0.15 91	0.12 75	0.13 147	0.17 33	0.15 127	0.05 1	0.05 5	0.08 181	0.08 225	0.05 3	0.08 71

252Zero-FE	0.18 122	0.08 9	0.28 75	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.11 19	0.22 48	0.22 105	0.76 571	0.11 26	0.09 22	0.08 10	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.51 596	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.10 181

Wavelet-MonSter	0.12 17	0.08 9	0.25 51	0.18 43	0.10 56	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 14	0.11 24	0.14 85	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.15 127	0.05 1	0.16 425	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

DA	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

GGEV	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

GASTEREO	0.20 181	0.15 263	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.18 109	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.18 150	0.17 113	0.11 60	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.57 584

MSCF	0.20 181	0.14 232	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.17 82	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.17 129	0.16 99	0.11 60	0.13 147	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.07 120	0.57 584

2.25w	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.15 127	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.12 276

2.75w_new	0.13 30	0.10 59	0.25 51	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.08 2	0.11 84	0.22 121	0.15 127	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.10 181

S2M2_L	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.17 19	0.12 127	0.12 10	0.07 1	0.18 13	0.21 95	0.12 38	0.15 91	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.15 127	0.13 461	0.09 244	0.09 272	0.10 375	0.11 383	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test1	0.21 218	0.22 408	0.56 348	0.31 501	0.24 498	0.21 191	0.16 142	0.42 307	0.37 327	0.17 129	0.26 218	0.18 176	0.12 116	0.29 262	0.15 127	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.07 120	0.10 181

tt45	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.19 79	0.11 88	0.23 240	0.18 232	0.23 57	0.18 47	0.16 114	0.13 54	0.14 116	0.10 55	0.31 291	0.15 127	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.08 71

mms	0.15 76	0.14 232	0.25 51	0.20 120	0.15 280	0.17 82	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.09 25	0.26 201	0.15 127	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.19 408

ours_stereo	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.18 232	0.21 37	0.20 71	0.13 52	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.24 160	0.15 127	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.13 305

fffy	0.15 76	0.14 232	0.31 97	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.18 232	0.24 77	0.19 61	0.13 52	0.17 113	0.15 133	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.06 31	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.15 351

rvit_stereo_0081_aga	0.17 113	0.17 329	0.40 156	0.21 152	0.14 219	0.20 164	0.17 179	0.24 77	0.26 171	0.18 150	0.21 169	0.20 198	0.14 166	0.20 79	0.15 127	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.08 71

AIO-Stereo	0.16 97	0.12 145	0.29 78	0.30 485	0.20 436	0.16 57	0.14 80	0.28 117	0.22 105	0.14 72	0.15 91	0.13 89	0.08 10	0.20 79	0.15 127	0.06 31	0.16 425	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.24 473

IGEV++	0.19 150	0.13 186	0.38 140	0.30 485	0.19 410	0.15 32	0.15 105	0.32 181	0.18 47	0.13 52	0.16 99	0.12 75	0.11 84	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.32 572	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.42 562

RAFT-Test	0.19 150	0.11 96	0.41 165	0.26 391	0.21 453	0.26 300	0.17 179	0.37 245	0.26 171	0.24 208	0.29 245	0.32 355	0.14 166	0.22 121	0.15 127	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

HH	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

HanStereo	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

EGLCR-Stereo	0.19 150	0.09 29	0.34 120	0.29 474	0.17 348	0.28 326	0.16 142	0.30 154	0.23 118	0.22 192	0.11 26	0.16 147	0.09 25	0.28 239	0.15 127	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.37 550

RCA-Stereo	0.17 113	0.10 59	0.33 116	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.17 179	0.39 275	0.36 312	0.21 174	0.25 210	0.17 162	0.17 225	0.18 44	0.15 127	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

CroCo-Stereo Lap2	0.16 97	0.18 353	0.39 147	0.26 391	0.18 378	0.11 5	0.19 277	0.30 154	0.22 105	0.13 52	0.16 99	0.15 133	0.11 84	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.07 27

RAFT_CTSACE	0.23 277	0.21 389	0.57 358	0.26 391	0.15 280	0.22 221	0.23 406	0.34 207	0.30 237	0.34 374	0.51 473	0.31 344	0.17 225	0.33 311	0.15 127	0.06 31	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.07 27

sAnonymous2	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

CroCo_RVC	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

gcap_with_dpt	0.20 181	0.10 59	1.10 539	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.16 142	0.34 207	0.25 157	0.18 150	0.22 180	0.17 162	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.15 351

DispViT+	0.13 30	0.17 329	0.29 78	0.18 43	0.12 127	0.13 16	0.10 8	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.11 26	0.10 37	0.10 55	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.08 201	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.06 10

LCMNet	0.12 17	0.08 9	0.20 13	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.19 23	0.20 71	0.10 13	0.11 26	0.11 60	0.10 55	0.20 79	0.16 154	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.14 334

DLNR-FE	10.53 628	12.31 635	20.33 641	105.85 650	23.36 645	0.14 21	0.13 55	3.25 624	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.31 291	0.16 154	2.59 626	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.66 650	0.28 510

Zero-FE251	0.17 113	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.10 56	0.20 164	0.13 55	0.20 26	0.15 21	0.75 568	0.13 54	0.13 89	0.11 84	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.18 393

MM-Stereo_test3	0.19 150	0.15 263	0.39 147	0.25 350	0.15 280	0.19 130	0.22 378	0.42 307	0.40 363	0.17 129	0.24 202	0.17 162	0.12 116	0.22 121	0.16 154	0.08 204	0.21 495	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.11 224

MM-Stereo_test1	0.20 181	0.13 186	0.45 192	0.24 311	0.12 127	0.20 164	0.21 344	0.36 230	0.32 258	0.23 200	0.22 180	0.15 133	0.14 166	0.28 239	0.16 154	0.07 73	0.24 526	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.21 438

SMoEStereo_RVC	0.14 58	0.15 263	0.29 78	0.19 79	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.21 37	0.21 95	0.15 98	0.13 54	0.12 75	0.11 84	0.25 180	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.08 71

999	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.16 99	0.14 116	0.11 84	0.36 339	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

tg	0.18 122	0.15 263	0.34 120	0.22 207	0.11 88	0.23 240	0.15 105	0.35 218	0.27 190	0.20 167	0.25 210	0.20 198	0.12 116	0.25 180	0.16 154	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.08 184	0.13 305

model_zeroshot	0.21 218	0.14 232	0.51 285	0.34 527	0.18 378	0.26 300	0.16 142	0.41 302	0.24 132	0.33 353	0.20 151	0.25 264	0.12 116	0.26 201	0.16 154	0.09 291	0.21 495	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.13 305

rvit_stereo_0080	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

RAFT-Stereo-weight	0.17 113	0.10 59	0.31 97	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.38 254	0.33 274	0.25 221	0.20 151	0.19 186	0.10 55	0.19 58	0.16 154	0.07 73	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.09 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 122	0.15 263	0.27 71	0.20 120	0.13 179	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.37 327	0.43 487	0.17 113	0.13 89	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.08 71

AE-Stereo	0.21 218	0.12 145	0.50 267	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.18 232	0.40 284	0.34 285	0.19 157	0.26 218	0.21 212	0.13 147	0.22 121	0.16 154	0.07 73	0.26 538	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.31 523

whm_eth	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

MIM_Stereo	0.20 181	0.17 329	0.55 338	0.20 120	0.21 453	0.17 82	0.14 80	0.37 245	0.27 190	0.28 251	0.35 319	0.23 232	0.13 147	0.28 239	0.16 154	0.06 31	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.15 351

DLNR_Zeroshot_test	10.53 628	12.28 634	20.32 639	105.84 649	23.88 646	0.14 21	0.13 55	3.20 623	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.32 301	0.16 154	2.54 625	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.17 649	0.28 510

GCAP-Stereo	0.18 122	0.21 389	0.47 214	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.10 8	0.28 117	0.24 132	0.20 167	0.22 180	0.15 133	0.13 147	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.19 475	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

Sa-1000	0.24 307	0.20 379	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.50 394	0.41 373	0.30 298	0.50 470	0.26 284	0.19 277	0.33 311	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.08 71

PSM-AAD	0.26 355	0.11 96	0.43 180	0.24 311	0.12 127	0.27 307	0.37 532	0.36 230	0.30 237	0.36 406	0.39 371	0.28 302	0.77 573	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.21 438

KYRaft	0.23 277	0.11 96	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.26 171	0.35 393	0.53 488	0.34 371	0.26 363	0.29 262	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.08 184	0.30 519

AnonymousM	0.19 150	0.20 379	0.30 88	0.18 43	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.27 190	0.27 240	0.21 169	0.18 176	0.14 166	0.21 97	0.16 154	0.09 291	0.08 201	0.38 580	0.15 512	0.06 54	0.08 71

cross-raft	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.27 428	0.16 319	0.20 164	0.24 430	0.34 207	0.24 132	0.23 200	0.28 237	0.29 315	0.15 184	0.19 58	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

Prome-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.43 180	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.27 190	0.33 353	0.58 510	0.24 252	0.28 395	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.20 426

iRaftStereo_RVC	0.17 113	0.16 297	0.35 126	0.21 152	0.11 88	0.20 164	0.17 179	0.34 207	0.25 157	0.20 167	0.25 210	0.19 186	0.12 116	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.12 342	0.10 349	0.09 318	0.09 268	0.14 334

CREStereo++_RVC	0.16 97	0.09 29	0.42 174	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.13 55	0.23 57	0.31 248	0.21 174	0.31 270	0.13 89	0.11 84	0.17 33	0.16 154	0.07 73	0.04 1	0.06 34	0.15 512	0.06 54	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
sCroCo_RVC	0.19 150	0.15 263	0.60 387	0.27 428	0.18 378	0.23 240	0.16 142	0.28 117	0.24 132	0.14 72	0.22 180	0.17 162	0.14 166	0.22 121	0.16 154	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.10 181

BStereo	0.14 58	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.15 105	0.25 94	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

Wave_Phase_stereo	0.16 97	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.41 478	0.15 105	0.30 154	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

HiDET	0.12 17	0.07 2	0.20 13	0.15 4	0.09 17	0.14 21	0.12 29	0.20 26	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.11 60	0.09 25	0.19 58	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

FlowAnything_test	0.15 76	0.12 145	0.23 38	0.21 152	0.12 127	0.18 109	0.16 142	0.25 94	0.17 34	0.15 98	0.13 54	0.15 133	0.14 166	0.19 58	0.17 182	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.12 451	0.08 184	0.10 181

DilatedVolume-Stereo	0.15 76	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.21 191	0.14 80	0.24 77	0.22 105	0.22 192	0.21 169	0.16 147	0.15 184	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.08 71

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 58	0.10 59	0.27 71	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.14 80	0.24 77	0.17 34	0.17 129	0.20 151	0.18 176	0.11 84	0.16 18	0.17 182	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.09 116

UGAM-zero	0.26 355	0.11 96	0.56 348	0.20 120	0.16 319	0.28 326	0.18 232	0.48 376	0.25 157	0.31 315	0.28 237	0.56 521	0.32 452	0.66 484	0.17 182	0.07 73	0.10 284	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.31 523

rvit_stereo_0083	0.17 113	0.13 186	0.29 78	0.21 152	0.13 179	0.17 82	0.17 179	0.23 57	0.36 312	0.16 114	0.22 180	0.19 186	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

rvit_stereo_0081	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

rvit_stereo_0082	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

plain	0.18 122	0.16 297	0.59 380	0.21 152	0.13 179	0.16 57	0.17 179	0.29 136	0.23 118	0.16 114	0.26 218	0.13 89	0.17 225	0.27 215	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.07 27

MaDis-Stereo	0.15 76	0.17 329	0.39 147	0.19 79	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.26 104	0.22 105	0.13 52	0.15 91	0.14 116	0.11 84	0.17 33	0.17 182	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.06 10

UniTT-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.45 192	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.13 55	0.20 26	0.19 61	0.16 114	0.20 151	0.10 37	0.11 84	0.18 44	0.17 182	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.07 27

anonymousdsp2	0.23 277	0.11 96	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.25 280	0.17 179	0.43 316	0.37 327	0.30 298	0.23 193	0.24 252	0.15 184	0.32 301	0.17 182	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.44 566

knoymous	0.18 122	0.10 59	0.35 126	0.17 19	0.11 88	0.21 191	0.17 179	0.33 201	0.24 132	0.24 208	0.28 237	0.27 289	0.16 204	0.24 160	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.06 71	0.09 268	0.10 181

DisPM	0.20 181	0.11 96	0.52 306	0.24 311	0.13 179	0.18 109	0.19 277	0.30 154	0.31 248	0.33 353	0.34 311	0.23 232	0.16 204	0.34 326	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.12 276

RAFT+CT+SA	0.23 277	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.18 378	0.23 240	0.29 486	0.42 307	0.38 337	0.24 208	0.39 371	0.20 198	0.17 225	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.12 451	0.09 268	0.13 305

SA	0.24 307	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.25 280	0.23 406	0.48 376	0.42 385	0.28 251	0.44 424	0.23 232	0.23 311	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.08 184	0.09 116

GLC_STEREO	0.15 76	0.11 96	0.31 97	0.22 207	0.09 17	0.17 82	0.15 105	0.24 77	0.28 201	0.17 129	0.20 151	0.17 162	0.11 84	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

LCNet	0.22 242	0.12 145	0.42 174	0.26 391	0.12 127	0.23 240	0.19 277	0.36 230	0.28 201	0.28 251	0.35 319	0.26 284	0.30 422	0.35 333	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.13 437	0.22 452

PSM-adaLoss	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

HUI-Stereo	0.19 150	0.13 186	0.52 306	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.23 146	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

GrayStereo	0.26 355	0.10 59	0.45 192	0.27 428	0.14 219	0.23 240	0.46 561	0.36 230	0.33 274	0.40 459	0.47 457	0.30 335	0.78 574	0.29 262	0.17 182	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.15 351

GMM-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.56 348	0.23 260	0.13 179	0.24 261	0.24 430	0.38 254	0.29 221	0.31 315	0.44 424	0.27 289	0.21 292	0.31 291	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.19 408

s12784h	0.18 122	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.07 1	0.33 411	0.19 277	0.39 275	0.34 285	0.24 208	0.25 210	0.18 176	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.05 1

raftrobust	0.19 150	0.19 366	0.42 174	0.23 260	0.24 498	0.19 130	0.13 55	0.33 201	0.28 201	0.26 229	0.20 151	0.19 186	0.17 225	0.23 146	0.17 182	0.08 204	0.10 284	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 181	0.23 424	0.49 247	0.21 152	0.16 319	0.19 130	0.17 179	0.35 218	0.32 258	0.26 229	0.33 300	0.20 198	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.06 31	0.10 284	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

AFF-stereo	0.20 181	0.24 435	0.49 247	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.18 232	0.35 218	0.29 221	0.25 221	0.36 334	0.25 264	0.17 225	0.25 180	0.17 182	0.06 31	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.11 224

WQFJX1	0.20 181	0.12 145	0.21 24	0.23 260	0.17 348	0.24 261	0.19 277	0.63 532	0.56 512	0.17 129	0.16 99	0.14 116	0.16 204	0.27 215	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

NLSM1	0.18 122	0.12 145	0.21 24	0.21 152	0.18 378	0.25 280	0.17 179	0.51 406	0.43 396	0.17 129	0.21 169	0.13 89	0.15 184	0.22 121	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

GEAStereo	0.20 181	0.10 59	0.31 97	0.35 533	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.08 184	0.57 584

GSStereo	0.21 218	0.10 59	0.31 97	0.36 541	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

GS-Stereo							0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

fffft	0.14 58	0.12 145	0.30 88	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.18 232	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.11 26	0.13 89	0.10 55	0.24 160	0.18 211	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116
1: 1. 1
rvit_0105_6	0.20 181	0.16 297	0.41 165	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.20 317	0.31 174	0.39 353	0.18 150	0.22 180	0.23 232	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

rvit_0105_4	0.21 218	0.17 329	0.49 247	0.23 260	0.14 219	0.20 164	0.23 406	0.35 218	0.40 363	0.19 157	0.24 202	0.25 264	0.20 282	0.28 239	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.10 181

rvit_stereo_ft	0.18 122	0.19 366	0.43 180	0.25 350	0.14 219	0.17 82	0.21 344	0.30 154	0.28 201	0.17 129	0.19 142	0.20 198	0.17 225	0.22 121	0.18 211	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.08 71

MIF-Stereo (partial)	0.18 122	0.13 186	0.50 267	0.22 207	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.29 136	0.26 171	0.17 129	0.26 218	0.16 147	0.17 225	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

EKT-Stereo	0.39 485	0.13 186	0.53 317	0.42 566	3.94 622	0.22 221	0.17 179	0.38 254	0.30 237	0.21 174	0.20 151	0.23 232	0.15 184	0.30 278	0.18 211	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.12 276

LL-Strereo2	0.21 218	0.25 450	0.53 317	0.32 510	0.20 436	0.25 280	0.14 80	0.32 181	0.25 157	0.25 221	0.20 151	0.24 252	0.12 116	0.28 239	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.12 440	0.09 318	0.09 268	0.16 368

4D-IteraStereo	0.20 181	0.21 389	0.62 397	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.29 136	0.28 201	0.24 208	0.20 151	0.20 198	0.10 55	0.22 121	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.33 532

DCRE	0.24 307	0.15 263	0.45 192	0.26 391	0.26 515	0.23 240	0.21 344	0.37 245	0.29 221	0.23 200	0.81 560	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.18 211	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.25 486

Selective-RAFT	0.19 150	0.14 232	0.37 138	0.24 311	0.11 88	0.30 365	0.15 105	0.35 218	0.34 285	0.17 129	0.17 113	0.22 218	0.18 255	0.29 262	0.18 211	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.08 71

TestStereo1	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

raft_robust	0.25 332	0.23 424	0.44 189	0.22 207	0.13 179	0.23 240	0.22 378	0.52 414	0.50 475	0.33 353	0.32 280	0.33 363	0.23 311	0.55 421	0.18 211	0.07 73	0.11 318	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.07 27

SA-5K	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

test_4	0.19 150	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.13 179	0.19 130	0.21 344	0.27 111	0.24 132	0.24 208	0.47 457	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.18 211	0.06 31	0.06 58	0.09 272	0.09 318	0.07 120	0.06 10

PFNet+	0.21 218	0.11 96	0.54 330	0.22 207	0.12 127	0.17 82	0.18 232	0.31 174	0.36 312	0.33 353	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.33 311	0.18 211	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.08 184	0.12 276

Patchmatch Stereo++	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116
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
FTStereo	0.28 393	0.11 96	0.56 348	0.24 311	0.13 179	0.21 191	0.52 573	0.36 230	0.28 201	0.38 432	0.94 573	0.30 335	0.56 548	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.19 408

ROB_FTStereo_v2	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

SST-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.26 171	0.34 374	0.33 300	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.18 211	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

iGMRVC	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

iRAFT	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

RAFT	0.24 307	0.24 435	0.46 206	0.27 428	0.15 280	0.26 300	0.26 455	0.37 245	0.31 248	0.34 374	0.34 311	0.41 429	0.22 299	0.30 278	0.18 211	0.08 204	0.15 412	0.11 405	0.10 375	0.11 383	0.13 305

RAFT-IKP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

R-Stereo Train	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

RAFT-Stereo	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.21 218	0.20 379	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.16 142	0.33 201	0.28 201	0.33 353	0.58 510	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.10 181

WQFJX	0.19 150	0.12 145	0.21 24	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.18 232	0.57 477	0.49 468	0.17 129	0.17 113	0.14 116	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.11 224

NLMM1	0.21 218	0.13 186	0.21 24	0.23 260	0.18 378	0.24 261	0.20 317	0.65 544	0.69 549	0.18 150	0.18 130	0.13 89	0.14 166	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.10 181

gasm-f	0.20 181	0.12 145	0.36 132	0.35 533	0.36 558	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.19 142	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.19 241	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.57 584

FE-Mocha	0.18 122	0.11 96	0.40 156	0.26 391	0.14 219	0.19 130	0.14 80	0.36 230	0.24 132	0.24 208	0.24 202	0.23 232	0.14 166	0.27 215	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

zero-FE	0.21 218	0.08 9	1.10 539	0.24 311	0.27 519	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.20 71	0.12 38	0.11 26	0.13 89	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.09 291	0.23 515	0.07 98	0.08 225	0.19 520	0.27 502

FACV-RUCA	0.22 242	0.15 263	0.38 140	0.24 311	0.23 481	0.26 300	0.19 277	0.41 302	0.35 296	0.26 229	0.32 280	0.22 218	0.25 345	0.24 160	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.15 507	0.08 225	0.16 480	0.14 334

IGEV-RUCA	0.21 218	0.09 29	0.26 59	0.20 120	0.19 410	0.28 326	0.23 406	0.24 77	0.22 105	0.21 174	0.23 193	0.29 315	0.48 529	0.26 201	0.19 241	0.09 291	0.08 201	0.18 532	0.14 501	0.18 511	0.19 408

GCAP-BAT	0.20 181	0.12 145	0.48 229	0.25 350	0.17 348	0.24 261	0.16 142	0.32 181	0.21 95	0.28 251	0.30 259	0.26 284	0.12 116	0.28 239	0.19 241	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.19 408

Occ-G	0.18 122	0.10 59	0.38 140	0.23 260	0.15 280	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.26 171	0.15 98	0.20 151	0.21 212	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.30 519

H2IRNET	0.19 150	0.18 353	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.28 117	0.31 248	0.17 129	0.32 280	0.25 264	0.20 282	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.08 71

StereoVision	0.23 277	0.23 424	0.55 338	0.27 428	0.17 348	0.23 240	0.22 378	0.40 284	0.32 258	0.21 174	0.51 473	0.22 218	0.16 204	0.29 262	0.19 241	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.13 483	0.10 331	0.08 71

test_5	0.25 332	0.25 450	0.57 358	0.27 428	0.18 378	0.25 280	0.29 486	0.42 307	0.39 353	0.29 276	0.40 380	0.27 289	0.23 311	0.35 333	0.19 241	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.14 334

IPLGR	0.22 242	0.14 232	0.75 451	0.21 152	0.11 88	0.25 280	0.18 232	0.44 337	0.38 337	0.29 276	0.28 237	0.21 212	0.19 277	0.37 349	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

test-3	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

test_1	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

NRIStereo	0.20 181	0.12 145	0.50 267	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.19 277	0.30 154	0.28 201	0.26 229	0.26 218	0.25 264	0.18 255	0.34 326	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.09 116

RAFT_R40	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.13 179	0.18 109	0.18 232	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.33 300	0.30 335	0.23 311	0.55 421	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

DeepStereo_RVC	0.19 150	0.12 145	0.47 214	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.16 142	0.29 136	0.24 132	0.28 251	0.27 231	0.23 232	0.28 395	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.10 181

CRE-IMP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.24 132	0.27 240	0.26 218	0.24 252	0.17 225	0.24 160	0.19 241	0.09 291	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.10 181

Anonymous3	0.24 307	0.19 366	0.76 455	0.27 428	0.18 378	0.41 478	0.24 430	0.45 346	0.36 312	0.23 200	0.27 231	0.20 198	0.18 255	0.28 239	0.19 241	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.13 305

TestStereo	0.22 242	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.11 88	0.22 221	0.22 378	0.32 181	0.31 248	0.24 208	0.34 311	0.23 232	0.19 277	0.62 465	0.19 241	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.07 143	0.11 383	0.07 27

111	0.22 242	0.22 408	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.24 261	0.17 179	0.44 337	0.46 433	0.24 208	0.30 259	0.29 315	0.22 299	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.15 351

ARAFT	0.26 355	0.30 486	0.87 496	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.24 430	0.46 354	0.34 285	0.33 353	0.28 237	0.29 315	0.20 282	0.49 389	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.09 116

GMStereo	0.21 218	0.30 486	0.57 358	0.21 152	0.12 127	0.24 261	0.18 232	0.30 154	0.41 373	0.26 229	0.24 202	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.09 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-2	0.23 277	0.20 379	0.53 317	0.24 311	0.13 179	0.28 326	0.15 105	0.50 394	0.45 421	0.28 251	0.26 218	0.25 264	0.26 363	0.29 262	0.20 266	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.10 181

WQFJA1	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

NLMM	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

NLCSM	0.20 181	0.15 263	0.23 38	0.24 311	0.19 410	0.24 261	0.22 378	0.45 346	0.44 409	0.20 167	0.18 130	0.14 116	0.16 204	0.47 385	0.20 266	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.10 181

IGEV-FE	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

DDF-Stereo	0.16 97	0.08 9	0.30 88	0.21 152	0.20 436	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.19 61	0.11 24	0.10 17	0.13 89	0.12 116	0.24 160	0.20 266	0.09 291	0.18 462	0.07 98	0.06 71	0.20 528	0.19 408

PAM_32	0.26 355	0.10 59	0.63 402	0.24 311	0.19 410	0.51 528	0.26 455	0.43 316	0.30 237	0.32 340	0.28 237	0.60 536	0.28 395	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.14 381	0.08 181	0.10 375	0.07 120	0.15 351

PAM	0.26 355	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.18 378	0.53 537	0.29 486	0.44 337	0.28 201	0.36 406	0.27 231	0.59 530	0.26 363	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.12 342	0.07 98	0.10 375	0.07 120	0.13 305

rvit_0105_5	0.22 242	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.13 179	0.22 221	0.25 444	0.38 254	0.40 363	0.21 174	0.23 193	0.27 289	0.20 282	0.27 215	0.20 266	0.15 499	0.13 363	0.12 440	0.12 451	0.10 331	0.10 181

rvit_stereo_0075_2	0.25 332	0.18 353	0.65 412	0.27 428	0.22 468	0.22 221	0.15 105	0.41 302	0.36 312	0.27 240	0.37 345	0.29 315	0.21 292	0.29 262	0.20 266	0.17 523	0.12 342	0.19 539	0.12 451	0.14 460	0.14 334

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 355	0.15 263	0.96 518	0.21 152	0.25 511	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.28 201	0.25 221	0.29 245	0.46 470	0.23 311	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.12 451	0.11 383	0.17 388

MyStereo06	0.23 277	0.15 263	0.74 447	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.43 316	0.25 157	0.36 406	0.24 202	0.34 371	0.18 255	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

CoDeX	0.24 307	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.14 219	0.29 351	0.21 344	0.55 457	0.42 385	0.29 276	0.36 334	0.28 302	0.23 311	0.48 387	0.20 266	0.09 291	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.08 71

IGEV_Zeroshot_test	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

DCANet-4	0.20 181	0.11 96	0.58 373	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.39 275	0.42 385	0.29 276	0.31 270	0.17 162	0.22 299	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

fff	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

ADStereo(finetuned)	0.21 218	0.15 263	0.59 380	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.31 439	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

MIPNet	0.22 242	0.19 366	0.64 407	0.22 207	0.12 127	0.28 326	0.20 317	0.48 376	0.39 353	0.31 315	0.24 202	0.19 186	0.24 332	0.28 239	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

test_3	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.26 391	0.14 219	0.22 221	0.25 444	0.34 207	0.33 274	0.25 221	0.18 130	0.23 232	0.13 147	0.25 180	0.20 266	0.06 31	0.14 381	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.10 181

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.14 232	0.57 358	0.24 311	0.11 88	0.21 191	0.19 277	0.43 316	0.34 285	0.30 298	0.43 414	0.36 390	0.31 439	0.61 454	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

raft+_RVC	0.21 218	0.21 389	0.46 206	0.22 207	0.35 553	0.21 191	0.16 142	0.39 275	0.35 296	0.22 192	0.28 237	0.20 198	0.15 184	0.25 180	0.20 266	0.08 204	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.12 276

RALCasStereoNet	0.22 242	0.22 408	0.48 229	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.18 232	0.32 181	0.27 190	0.22 192	0.30 259	0.22 218	0.15 184	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.22 506	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.25 486

RALAANet	0.21 218	0.24 435	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.22 221	0.13 55	0.38 254	0.30 237	0.29 276	0.26 218	0.25 264	0.15 184	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.07 27

DCANet	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.23 311	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

csc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

cscssc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

SFCPSM	0.23 277	0.12 145	0.51 285	0.21 152	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.57 477	0.41 373	0.29 276	0.32 280	0.23 232	0.22 299	0.28 239	0.20 266	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.09 268	0.09 116

DIP-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.12 29	0.43 316	0.26 171	0.27 240	0.32 280	0.21 212	0.17 225	0.26 201	0.20 266	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.10 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.27 383	0.18 353	0.87 496	0.23 260	0.22 468	0.29 351	0.18 232	0.53 424	0.28 201	0.30 298	0.33 300	0.45 461	0.29 415	0.30 278	0.21 294	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.08 184	0.20 426

Reg-Stereo(zero)	0.18 122	0.08 9	0.39 147	0.19 79	0.19 410	0.24 261	0.18 232	0.29 136	0.29 221	0.24 208	0.21 169	0.24 252	0.18 255	0.22 121	0.21 294	0.07 73	0.11 318	0.06 34	0.07 143	0.06 54	0.11 224

rvit_0105_3	0.24 307	0.21 389	0.57 358	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.28 480	0.40 284	0.43 396	0.25 221	0.26 218	0.29 315	0.22 299	0.29 262	0.21 294	0.15 499	0.13 363	0.14 490	0.15 512	0.10 331	0.10 181

qqq1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

fff1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

GMStereo_Zeroshot	0.25 332	0.22 408	0.51 285	0.27 428	0.14 219	0.28 326	0.15 105	0.40 284	0.36 312	0.37 423	0.43 414	0.40 420	0.17 225	0.35 333	0.21 294	0.12 439	0.07 138	0.13 466	0.07 143	0.17 495	0.10 181

PCWNet_CMD	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.21 152	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.11 224

CASS	0.22 242	0.16 297	0.40 156	0.26 391	0.12 127	0.29 351	0.19 277	0.40 284	0.32 258	0.34 374	0.35 319	0.25 264	0.25 345	0.26 201	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.11 405	0.09 318	0.11 383	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.24 307	0.37 524	0.53 317	0.25 350	0.14 219	0.24 261	0.18 232	0.32 181	0.44 409	0.29 276	0.28 237	0.24 252	0.20 282	0.30 278	0.21 294	0.16 509	0.07 138	0.21 546	0.11 409	0.16 480	0.11 224

NF-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.52 407	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

OCTAStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

PSM-softLoss	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

KMStereo	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

RE-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

TVStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

rafts_anoy	0.21 218	0.22 408	0.49 247	0.25 350	0.24 498	0.19 130	0.17 179	0.34 207	0.32 258	0.24 208	0.25 210	0.20 198	0.16 204	0.25 180	0.21 294	0.08 204	0.19 475	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

HCRNet	0.25 332	0.27 468	0.42 174	0.34 527	0.17 348	0.27 307	0.18 232	0.45 346	0.37 327	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.23 311	0.44 373	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

MSMDNet	0.23 277	0.14 232	0.49 247	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.11 224

xyz-stereo-finetune	0.17 113	0.17 329	0.29 78	0.17 19	0.08 7	0.24 261	0.21 344	0.30 154	0.32 258	0.19 157	0.22 180	0.19 186	0.15 184	0.30 278	0.22 312	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

HI	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

CoSv	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 393	0.17 329	0.96 518	0.29 474	0.31 544	0.29 351	0.21 344	0.53 424	0.28 201	0.27 240	0.55 497	0.41 429	0.18 255	0.30 278	0.22 312	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.12 424	0.20 426

CFNet_ucs	0.25 332	0.14 232	0.51 285	0.20 120	0.15 280	0.29 351	0.18 232	0.51 406	0.46 433	0.32 340	0.42 400	0.38 402	0.23 311	0.31 291	0.22 312	0.11 399	0.08 201	0.12 440	0.09 318	0.13 437	0.13 305

riskmin	0.24 307	0.10 59	0.43 180	0.32 510	0.26 515	0.33 411	0.19 277	0.44 337	0.30 237	0.24 208	0.27 231	0.37 396	0.25 345	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.18 462	0.09 272	0.13 483	0.10 331	0.27 502

BUS	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.44 495	0.17 179	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.31 344	0.22 299	0.27 215	0.22 312	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

NINENet	0.27 383	0.16 297	0.49 247	0.23 260	0.16 319	0.44 495	0.17 179	0.63 532	0.49 468	0.33 353	0.38 353	0.31 344	0.22 299	0.43 369	0.22 312	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.08 225	0.12 424	0.11 224

CIPLG	0.23 277	0.28 476	0.75 451	0.24 311	0.16 319	0.25 280	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.34 311	0.23 232	0.15 184	0.27 215	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

IPLGR_C	0.23 277	0.29 480	0.81 471	0.24 311	0.16 319	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

ACRE	0.23 277	0.27 468	0.83 482	0.24 311	0.15 280	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.32 258	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

GANet-ADL	0.22 242	0.14 232	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.29 351	0.19 277	0.48 376	0.36 312	0.26 229	0.33 300	0.32 355	0.20 282	0.26 201	0.22 312	0.11 399	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

ASMatch	0.23 277	0.11 96	0.55 338	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.16 142	0.32 181	0.30 237	0.28 251	0.68 542	0.28 302	0.26 363	0.50 393	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.11 224

Pruner-Stereo	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.29 474	0.12 127	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.32 280	0.25 264	0.15 184	0.25 180	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

RAFT-345	0.22 242	0.11 96	0.55 338	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.27 111	0.28 201	0.27 240	0.65 536	0.20 198	0.17 225	0.55 421	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.07 27

test-1	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.23 406	0.36 230	0.29 221	0.21 174	0.25 210	0.24 252	0.14 166	0.18 44	0.22 312	0.07 73	0.14 381	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.14 334

CFNet_pseudo	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.11 383	0.11 224

ccs_rob	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.12 424	0.11 224

DN-CSS_ROB	0.24 307	0.33 501	0.69 428	0.25 350	0.14 219	0.26 300	0.13 55	0.42 307	0.35 296	0.30 298	0.42 400	0.22 218	0.20 282	0.34 326	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

xyz-stereo-finetune2	0.18 122	0.16 297	0.32 109	0.16 8	0.09 17	0.27 307	0.19 277	0.29 136	0.21 95	0.23 200	0.29 245	0.21 212	0.23 311	0.37 349	0.23 331	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

UGAM	0.28 393	0.18 353	0.57 358	0.26 391	0.13 179	0.23 240	0.26 455	0.33 201	0.45 421	0.32 340	0.42 400	0.45 461	0.22 299	0.92 559	0.23 331	0.08 204	0.09 244	0.14 490	0.13 483	0.10 331	0.10 181

GCST	0.50 534	0.67 583	0.82 476	1.04 606	0.55 585	0.38 462	0.11 19	0.42 307	0.33 274	0.42 476	0.35 319	0.29 315	0.18 255	0.50 393	0.23 331	0.70 600	0.42 587	0.79 603	0.62 607	0.63 590	0.47 570

test_sample2	0.23 277	0.12 145	0.39 147	0.20 120	0.11 88	0.28 326	0.22 378	0.45 346	0.33 274	0.27 240	0.34 311	0.30 335	0.25 345	0.46 381	0.23 331	0.09 291	0.15 412	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.19 408

IER	0.24 307	0.15 263	0.50 267	0.21 152	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.44 337	0.38 337	0.34 374	0.41 392	0.32 355	0.34 462	0.31 291	0.23 331	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.09 116

IPLG	0.23 277	0.19 366	0.65 412	0.21 152	0.12 127	0.28 326	0.17 179	0.45 346	0.32 258	0.33 353	0.32 280	0.16 147	0.17 225	0.50 393	0.23 331	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

PFNet	0.24 307	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.14 219	0.22 221	0.19 277	0.40 284	0.35 296	0.36 406	0.32 280	0.27 289	0.20 282	0.63 468	0.23 331	0.09 291	0.05 5	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.08 71

IRAFT_RVC	0.23 277	0.15 263	0.54 330	0.26 391	0.12 127	0.19 130	0.23 406	0.41 302	0.39 353	0.31 315	0.30 259	0.29 315	0.24 332	0.55 421	0.23 331	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.08 71

GES	0.23 277	0.14 232	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.28 326	0.19 277	0.51 406	0.35 296	0.31 315	0.36 334	0.25 264	0.24 332	0.30 278	0.23 331	0.11 399	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.12 276

test_sample5	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.43 414	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

DualNet	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

anonymousa	0.26 355	0.13 186	0.56 348	0.29 474	0.30 537	0.31 387	0.20 317	0.38 254	0.36 312	0.33 353	0.51 473	0.41 429	0.27 372	0.25 180	0.24 340	0.08 204	0.18 462	0.09 272	0.18 538	0.08 184	0.17 388

iRaft-Stereo_20w	0.29 413	0.11 96	0.86 493	0.33 521	0.24 498	0.32 404	0.26 455	0.60 512	0.26 171	0.41 471	0.21 169	0.28 302	0.19 277	0.32 301	0.24 340	0.07 73	0.31 567	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.47 570

DAS	0.28 393	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.76 520	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

SepStereo	0.27 383	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.64 473	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

STrans-v2	0.25 332	0.14 232	0.56 348	0.21 152	0.12 127	0.23 240	0.20 317	0.50 394	0.31 248	0.31 315	0.42 400	0.35 385	0.35 469	0.62 465	0.24 340	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

OMP-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.48 229	0.30 485	0.13 179	0.21 191	0.16 142	0.38 254	0.35 296	0.34 374	0.30 259	0.33 363	0.20 282	0.70 496	0.24 340	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

RAFT-RH_RVC	0.26 355	0.13 186	0.57 358	0.22 207	0.12 127	0.25 280	0.14 80	0.27 111	0.29 221	0.38 432	1.14 583	0.23 232	0.18 255	0.58 434	0.24 340	0.07 73	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.06 54	0.08 71

FENet	0.22 242	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.12 127	0.27 307	0.18 232	0.43 316	0.37 327	0.31 315	0.32 280	0.29 315	0.23 311	0.27 215	0.24 340	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

PSMNet-RSSM	0.26 355	0.21 389	0.50 267	0.21 152	0.14 219	0.25 280	0.21 344	0.50 394	0.38 337	0.31 315	0.45 438	0.40 420	0.27 372	0.53 410	0.24 340	0.12 439	0.08 201	0.11 405	0.13 483	0.10 331	0.10 181

UCFNet_RVC	0.25 332	0.21 389	0.49 247	0.19 79	0.15 280	0.34 426	0.18 232	0.47 365	0.36 312	0.30 298	0.35 319	0.40 420	0.26 363	0.35 333	0.24 340	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.14 501	0.13 437	0.13 305

AdaStereo	0.25 332	0.17 329	0.47 214	0.25 350	0.13 179	0.33 411	0.17 179	0.57 477	0.43 396	0.34 374	0.38 353	0.35 385	0.21 292	0.32 301	0.24 340	0.14 485	0.06 58	0.13 466	0.09 318	0.11 383	0.09 116
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.
HSM	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.15 280	0.33 411	0.20 317	0.55 457	0.39 353	0.36 406	0.39 371	0.67 561	0.32 452	0.88 547	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.10 181

test_sample4	0.26 355	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.38 353	0.28 302	0.25 345	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.16 368

test_sample3	0.25 332	0.14 232	0.52 306	0.20 120	0.12 127	0.33 411	0.20 317	0.53 424	0.38 337	0.32 340	0.35 319	0.29 315	0.24 332	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.15 351

MyStereo05	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.50 394	0.54 497	0.32 340	0.23 193	0.26 284	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo04	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.51 406	0.54 497	0.29 276	0.23 193	0.27 289	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

11t1	0.21 218	0.12 145	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.37 245	0.28 201	0.27 240	0.25 210	0.24 252	0.23 311	0.28 239	0.25 354	0.09 291	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.23 460

LL-Strereo	0.32 443	0.33 501	0.77 461	0.26 391	0.24 498	0.22 221	0.23 406	0.58 491	0.44 409	0.35 393	0.32 280	0.41 429	0.40 496	0.93 561	0.25 354	0.08 204	0.13 363	0.11 405	0.09 318	0.09 268	0.22 452

ICVP	0.24 307	0.13 186	0.45 192	0.26 391	0.14 219	0.30 365	0.25 444	0.47 365	0.35 296	0.29 276	0.43 414	0.35 385	0.25 345	0.28 239	0.25 354	0.12 439	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.29 413	0.11 96	0.38 140	0.22 207	0.18 378	0.33 411	1.66 618	0.53 424	0.27 190	0.27 240	0.50 470	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.25 354	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.11 409	0.07 120	0.10 181

GANet-RSSM	0.26 355	0.19 366	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.22 378	0.47 365	0.34 285	0.30 298	0.40 380	0.41 429	0.30 422	0.59 442	0.25 354	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

HSM-Net_RVC	0.28 393	0.12 145	0.48 229	0.19 79	0.11 88	0.35 441	0.21 344	0.64 538	0.44 409	0.40 459	0.43 414	0.50 495	0.27 372	0.75 514	0.25 354	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.33 450	0.24 435	0.49 247	0.27 428	0.16 319	0.34 426	0.19 277	0.55 457	0.50 475	0.34 374	0.37 345	0.42 442	0.30 422	0.93 561	0.25 354	0.19 543	0.20 490	0.24 555	0.22 555	0.17 495	0.25 486

rvit_105_1	0.28 393	0.24 435	0.65 412	0.27 428	0.19 410	0.31 387	0.35 523	0.46 354	0.53 492	0.31 315	0.32 280	0.32 355	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.16 509	0.14 381	0.15 507	0.17 533	0.11 383	0.11 224

DualNet (step1)	0.31 437	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.24 555	0.21 495	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample7	0.28 393	0.16 297	0.47 214	0.21 152	0.14 219	0.29 351	0.22 378	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.14 485	0.21 495	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.25 486

test_sample6	0.27 383	0.15 263	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.22 378	0.54 439	0.39 353	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.58 434	0.26 365	0.11 399	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

gwcnet-sp	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

scenet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

ssnet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

hknet	0.26 355	0.15 263	0.49 247	0.25 350	0.16 319	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.40 363	0.34 374	0.35 319	0.43 449	0.28 395	0.38 352	0.26 365	0.09 291	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

dd	0.23 277	0.32 497	0.55 338	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.21 344	0.32 181	0.45 421	0.30 298	0.29 245	0.25 264	0.17 225	0.31 291	0.26 365	0.13 461	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.12 424	0.09 116

IIG-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.47 214	0.29 474	0.12 127	0.23 240	0.14 80	0.40 284	0.33 274	0.35 393	0.37 345	0.33 363	0.22 299	0.70 496	0.26 365	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

pcwnet_v2	0.32 443	0.16 297	1.22 560	0.23 260	0.19 410	0.32 404	0.19 277	0.61 520	0.61 529	0.37 423	0.45 438	0.35 385	0.29 415	0.37 349	0.26 365	0.14 485	0.11 318	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.18 393

DCVSM-stereo	0.25 332	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.14 80	0.35 218	0.35 296	0.42 476	0.33 300	0.46 470	0.30 422	0.31 291	0.27 376	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.10 375	0.12 424	0.15 351

test_sample1	0.24 307	0.13 186	0.40 156	0.20 120	0.13 179	0.29 351	0.19 277	0.43 316	0.30 237	0.27 240	0.34 311	0.31 344	0.28 395	0.45 379	0.27 376	0.09 291	0.16 425	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.22 452

HBP-ISP	0.34 458	0.35 514	0.76 455	0.23 260	0.17 348	0.33 411	0.22 378	0.56 468	0.47 446	0.42 476	0.49 467	0.33 363	0.41 501	0.73 505	0.27 376	0.18 534	0.19 475	0.24 555	0.20 545	0.16 480	0.16 368

dad	0.30 426	0.38 531	0.60 387	0.22 207	0.14 219	0.32 404	0.21 344	0.35 218	0.51 481	0.45 500	0.45 438	0.46 470	0.23 311	0.41 360	0.27 376	0.21 548	0.11 318	0.20 544	0.11 409	0.15 472	0.11 224

cf-r	0.26 355	0.22 408	0.66 417	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.22 378	0.44 337	0.42 385	0.32 340	0.42 400	0.43 449	0.27 372	0.44 373	0.27 376	0.11 399	0.07 138	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.09 116

FADNet-RVC-Resample	0.31 437	0.32 497	1.16 549	0.27 428	0.17 348	0.33 411	0.21 344	0.49 386	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.34 371	0.27 372	0.54 416	0.27 376	0.10 360	0.10 284	0.14 490	0.13 483	0.13 437	0.18 393

CVANet_RVC	0.34 458	0.25 450	0.77 461	0.27 428	0.17 348	0.34 426	0.28 480	0.55 457	0.50 475	0.43 487	0.46 450	0.44 455	0.31 439	0.90 552	0.27 376	0.15 499	0.10 284	0.14 490	0.14 501	0.15 472	0.15 351

HITNet	0.22 242	0.23 424	0.60 387	0.20 120	0.09 17	0.27 307	0.15 105	0.45 346	0.33 274	0.29 276	0.33 300	0.27 289	0.22 299	0.29 262	0.27 376	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224
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
FSD					0.41 567	0.28 326	0.27 464	0.32 181	0.30 237	0.27 240	0.27 231	0.29 315	0.27 372	0.35 333	0.28 384	0.23 552	0.49 594	0.27 558	0.26 570	0.26 554

1test111	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

mmm	0.25 332	0.15 263	0.44 189	0.23 260	0.20 436	0.28 326	0.21 344	0.43 316	0.32 258	0.31 315	0.40 380	0.30 335	0.24 332	0.31 291	0.28 384	0.09 291	0.21 495	0.11 405	0.12 451	0.10 331	0.26 498

qqq	0.24 307	0.16 297	0.46 206	0.20 120	0.15 280	0.23 240	0.20 317	0.43 316	0.32 258	0.26 229	0.31 270	0.28 302	0.25 345	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.22 506	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

BSDual-CNN	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

iRaft-Stereo_5w	0.25 332	0.24 435	0.50 267	0.23 260	0.18 378	0.19 130	0.19 277	0.39 275	0.35 296	0.28 251	0.36 334	0.34 371	0.23 311	0.66 484	0.28 384	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.14 334

psmg	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.14 219	0.35 441	0.23 406	0.54 439	0.36 312	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.08 201	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

AACVNet	0.28 393	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.19 277	0.43 316	0.33 274	0.39 450	0.42 400	0.44 455	0.29 415	0.73 505	0.28 384	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.12 276

GwcNet-ADL	0.23 277	0.15 263	0.58 373	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.24 430	0.51 406	0.41 373	0.28 251	0.29 245	0.30 335	0.20 282	0.27 215	0.28 384	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.11 224

CFNet-ft	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

CFNet	0.29 413	0.29 480	0.57 358	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.15 105	0.53 424	0.46 433	0.31 315	0.40 380	0.38 402	0.27 372	0.76 520	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

CFNet_RVC	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

DeepPruner_ROB	0.28 393	0.25 450	0.64 407	0.22 207	0.16 319	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.33 274	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.26 363	0.45 379	0.28 384	0.15 499	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.14 334

iResNet_ROB	0.27 383	0.27 468	0.48 229	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.17 179	0.57 477	0.55 505	0.39 450	0.44 424	0.37 396	0.28 395	0.43 369	0.28 384	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.11 224

DDVS	0.26 355	0.16 297	0.45 192	0.25 350	0.17 348	0.34 426	0.21 344	0.43 316	0.31 248	0.34 374	0.41 392	0.47 480	0.21 292	0.52 407	0.29 398	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.16 368

MyStereo8	0.25 332	0.20 379	0.69 428	0.24 311	0.17 348	0.31 387	0.16 142	0.50 394	0.32 258	0.29 276	0.38 353	0.25 264	0.19 277	0.33 311	0.29 398	0.08 204	0.20 490	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.16 368

GEStereo_RVC	0.29 413	0.24 435	0.60 387	0.27 428	0.16 319	0.33 411	0.25 444	0.58 491	0.56 512	0.35 393	0.38 353	0.34 371	0.25 345	0.51 399	0.29 398	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.13 305

ISRNet	0.28 393	0.15 263	0.54 330	0.27 428	0.19 410	0.24 261	0.15 105	0.47 365	0.45 421	0.40 459	0.49 467	0.42 442	0.27 372	0.33 311	0.30 401	0.20 546	0.12 342	0.17 524	0.16 522	0.16 480	0.21 438

x	0.23 277	0.15 263	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.43 316	0.35 296	0.26 229	0.31 270	0.29 315	0.25 345	0.29 262	0.30 401	0.09 291	0.22 506	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.24 473

CSP-Net	0.28 393	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.14 219	0.44 495	0.24 430	0.52 414	0.42 385	0.42 476	0.44 424	0.42 442	0.27 372	0.66 484	0.30 401	0.12 439	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.10 181

SACVNet	0.32 443	0.25 450	0.59 380	0.26 391	0.19 410	0.35 441	0.25 444	0.54 439	0.41 373	0.43 487	0.45 438	0.46 470	0.34 462	0.71 502	0.30 401	0.14 485	0.10 284	0.12 440	0.12 451	0.16 480	0.20 426

DMCA	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.27 307	0.20 317	0.45 346	0.40 363	0.32 340	0.33 300	0.33 363	0.25 345	0.27 215	0.30 401	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.12 276

FADNet	0.34 458	0.43 545	0.88 503	0.24 311	0.22 468	0.37 456	0.19 277	0.56 468	0.49 468	0.32 340	0.36 334	0.43 449	0.32 452	0.65 478	0.30 401	0.17 523	0.16 425	0.14 490	0.16 522	0.25 550	0.21 438

STTStereo	0.30 426	0.24 435	0.83 482	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.24 430	0.49 386	0.39 353	0.39 450	0.41 392	0.44 455	0.28 395	0.41 360	0.30 401	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.16 522	0.12 424	0.12 276

TDLM	0.32 443	0.27 468	0.52 306	0.30 485	0.15 280	0.33 411	0.32 509	0.54 439	0.50 475	0.44 493	0.43 414	0.39 416	0.30 422	0.92 559	0.30 401	0.14 485	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.14 334

NVstereo2D	0.32 443	0.18 353	0.63 402	0.24 311	0.23 481	0.43 490	0.28 480	0.60 512	0.58 517	0.28 251	0.39 371	0.42 442	0.30 422	0.71 502	0.30 401	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.10 375	0.20 528	0.18 393

iResNetv2_ROB	0.29 413	0.37 524	0.92 509	0.24 311	0.13 179	0.30 365	0.19 277	0.55 457	0.51 481	0.39 450	0.46 450	0.39 416	0.27 372	0.36 339	0.30 401	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.13 437	0.11 224

DStereoRT	0.40 496	0.16 297	0.74 447	0.25 350	0.17 348	0.42 485	0.19 277	0.50 394	0.48 454	0.31 315	0.40 380	0.32 355	0.39 491	0.64 473	0.31 411	0.09 291	0.11 318	1.56 622	0.43 589	0.08 184	0.41 558

G2L-ROB	0.25 332	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.12 127	0.28 326	0.21 344	0.48 376	0.34 285	0.35 393	0.31 270	0.41 429	0.23 311	0.51 399	0.31 411	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.12 276

PSMNet-RUCA	0.39 485	0.47 552	0.84 486	0.46 574	0.41 567	0.34 426	0.26 455	0.59 501	0.46 433	0.40 459	0.51 473	0.44 455	0.33 460	0.43 369	0.31 411	0.25 562	0.14 381	0.33 577	0.21 547	0.32 572	0.23 460

ACV-stereo	0.30 426	0.20 379	0.82 476	0.23 260	0.16 319	0.48 519	0.20 317	0.38 254	0.34 285	0.29 276	0.33 300	0.66 557	0.43 511	0.55 421	0.31 411	0.10 360	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

IGEVStereo-DCA	0.20 181	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

rrr	0.22 242	0.17 329	0.79 466	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.27 190	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.28 510

CRFU-Net	0.29 413	0.14 232	0.48 229	0.26 391	0.15 280	0.46 506	0.22 378	0.52 414	0.32 258	0.44 493	0.42 400	0.48 484	0.47 525	0.44 373	0.31 411	0.12 439	0.10 284	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.11 224

HHNet	0.23 277	0.12 145	0.66 417	0.19 79	0.18 378	0.20 164	0.20 317	0.36 230	0.32 258	0.33 353	0.59 515	0.19 186	0.21 292	0.24 160	0.31 411	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.12 276

GwcNet-RSSM	0.28 393	0.25 450	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.24 430	0.46 354	0.44 409	0.33 353	0.46 450	0.41 429	0.28 395	0.55 421	0.31 411	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.09 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 413	0.24 435	0.81 471	0.26 391	0.18 378	0.30 365	0.22 378	0.52 414	0.41 373	0.38 432	0.42 400	0.42 442	0.28 395	0.46 381	0.31 411	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.11 409	0.10 331	0.12 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.26 355	0.22 408	0.54 330	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.24 430	0.51 406	0.40 363	0.38 432	0.37 345	0.40 420	0.26 363	0.53 410	0.32 421	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

ToySt	0.28 393	0.19 366	0.68 426	0.22 207	0.19 410	0.31 387	0.31 504	0.43 316	0.43 396	0.28 251	0.38 353	0.42 442	0.32 452	0.33 311	0.32 421	0.08 204	0.14 381	0.10 349	0.12 451	0.11 383	0.24 473

PSMNet-ADL	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.27 428	0.14 219	0.32 404	0.22 378	0.45 346	0.37 327	0.28 251	0.34 311	0.41 429	0.28 395	0.61 454	0.32 421	0.11 399	0.10 284	0.09 272	0.11 409	0.10 331	0.13 305

RAFT + AFF	0.30 426	0.33 501	0.76 455	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.33 515	0.55 457	0.42 385	0.28 251	0.30 259	0.31 344	0.31 439	0.64 473	0.32 421	0.09 291	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.12 424	0.16 368

psm_up	0.30 426	0.21 389	0.58 373	0.26 391	0.18 378	0.32 404	0.27 464	0.57 477	0.45 421	0.38 432	0.41 392	0.45 461	0.40 496	0.59 442	0.32 421	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.11 383	0.11 224

UNet	0.28 393	0.16 297	0.70 434	0.24 311	0.20 436	0.44 495	0.21 344	0.52 414	0.42 385	0.36 406	0.40 380	0.43 449	0.33 460	0.41 360	0.32 421	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.09 318	0.10 331	0.09 116

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 480	0.43 545	0.72 446	0.35 533	0.19 410	0.51 528	0.25 444	0.56 468	0.39 353	0.42 476	0.47 457	0.47 480	0.27 372	0.74 509	0.32 421	0.38 584	0.19 475	0.27 558	0.17 533	0.29 567	0.27 502

PS-NSSS	0.33 450	0.36 521	0.61 393	0.24 311	0.18 378	0.33 411	0.24 430	0.59 501	0.42 385	0.38 432	0.52 480	0.36 390	0.31 439	0.80 531	0.32 421	0.18 534	0.14 381	0.21 546	0.15 512	0.17 495	0.14 334

MLCV	0.25 332	0.23 424	0.59 380	0.22 207	0.09 17	0.30 365	0.18 232	0.40 284	0.38 337	0.38 432	0.44 424	0.31 344	0.22 299	0.44 373	0.32 421	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.08 71

xyz-stereo	1.43 602	0.11 96	17.43 635	0.18 43	0.08 7	4.86 620	0.18 232	0.31 174	0.35 296	0.37 423	2.75 620	0.41 429	0.31 439	0.58 434	0.33 430	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.06 71	0.06 54	0.06 10

DFGA-Net	0.26 355	0.33 501	0.70 434	0.22 207	0.15 280	0.25 280	0.17 179	0.41 302	0.40 363	0.30 298	0.32 280	0.21 212	0.18 255	0.61 454	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.09 116

G2L-Stereo	0.27 383	0.23 424	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.19 277	0.48 376	0.37 327	0.33 353	0.38 353	0.40 420	0.23 311	0.61 454	0.33 430	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.11 224

Anonymous_2	0.44 513	0.23 424	0.57 358	0.34 527	0.34 550	0.53 537	0.28 480	0.49 386	0.39 353	0.36 406	0.34 311	0.48 484	0.38 484	0.43 369	0.33 430	0.26 564	0.41 586	0.44 585	1.45 622	0.33 574	0.37 550

test_xeample3	0.22 242	0.17 329	0.81 471	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.25 157	0.19 157	0.12 43	0.13 89	0.12 116	0.34 326	0.33 430	0.07 73	0.20 490	0.07 98	0.08 225	0.08 184	0.34 535

FADNet_RVC	0.31 437	0.35 514	0.98 522	0.24 311	0.16 319	0.30 365	0.17 179	0.52 414	0.39 353	0.30 298	0.38 353	0.30 335	0.29 415	0.54 416	0.33 430	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.16 522	0.21 535	0.24 473

BEATNet_4x	0.25 332	0.25 450	0.66 417	0.23 260	0.10 56	0.29 351	0.14 80	0.49 386	0.34 285	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.26 363	0.34 326	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.13 305

ITSA-stereo	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.11 88	0.28 326	0.18 232	0.58 491	0.59 524	0.32 340	0.32 280	0.33 363	0.28 395	0.51 399	0.34 437	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

SMFormer	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.10 331	0.16 368

tta	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.13 305

UPFNet	0.27 383	0.15 263	0.47 214	0.25 350	0.20 436	0.37 456	0.27 464	0.50 394	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.37 396	0.29 415	0.40 357	0.34 437	0.10 360	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.10 331	0.08 71

ac_64	0.28 393	0.16 297	0.62 397	0.25 350	0.17 348	0.36 448	0.22 378	0.48 376	0.35 296	0.36 406	0.37 345	0.51 498	0.30 422	0.62 465	0.34 437	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

HGLStereo	0.29 413	0.19 366	0.60 387	0.24 311	0.21 453	0.33 411	0.23 406	0.52 414	0.44 409	0.36 406	0.49 467	0.41 429	0.35 469	0.46 381	0.34 437	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

DMCA-RVC	0.30 426	0.27 468	0.93 513	0.28 456	0.17 348	0.30 365	0.21 344	0.43 316	0.36 312	0.40 459	0.38 353	0.39 416	0.36 474	0.44 373	0.34 437	0.13 461	0.10 284	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.11 224

DispNO	0.29 413	0.24 435	0.83 482	0.23 260	0.17 348	0.25 280	0.22 378	0.47 365	0.42 385	0.33 353	0.39 371	0.38 402	0.28 395	0.78 524	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

MMNet	0.28 393	0.19 366	0.54 330	0.24 311	0.17 348	0.47 512	0.22 378	0.47 365	0.53 492	0.40 459	0.43 414	0.36 390	0.34 462	0.40 357	0.35 444	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.09 116

ACVNet	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.18 43	0.15 280	0.27 307	0.23 406	0.40 284	0.45 421	0.29 276	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.10 331	0.09 116

hitnet-ft	0.31 437	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.14 219	0.40 473	0.23 406	0.46 354	0.42 385	0.37 423	0.46 450	0.53 511	0.35 469	0.76 520	0.35 444	0.14 485	0.10 284	0.14 490	0.10 375	0.15 472	0.14 334

ADLNet2	0.31 437	0.23 424	0.77 461	0.23 260	0.18 378	0.36 448	0.24 430	0.55 457	0.54 497	0.33 353	0.38 353	0.45 461	0.31 439	0.70 496	0.36 448	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.12 424	0.11 224

ADLNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.34 426	0.23 406	0.56 468	0.44 409	0.43 487	0.41 392	0.43 449	0.28 395	0.56 427	0.36 448	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

delet	0.29 413	0.18 353	0.58 373	0.24 311	0.19 410	0.41 478	0.30 495	0.52 414	0.51 481	0.35 393	0.42 400	0.37 396	0.31 439	0.49 389	0.36 448	0.10 360	0.09 244	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

acv_ft	0.26 355	0.18 353	0.56 348	0.24 311	0.19 410	0.34 426	0.21 344	0.47 365	0.45 421	0.39 450	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.36 448	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.09 116

FAT-Stereo	0.36 468	0.19 366	0.75 451	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.30 495	0.62 528	0.61 529	0.47 512	0.61 527	0.59 530	0.50 535	0.61 454	0.36 448	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.20 426

FADNet-RVC	0.34 458	0.43 545	0.97 520	0.25 350	0.20 436	0.33 411	0.20 317	0.51 406	0.42 385	0.34 374	0.40 380	0.41 429	0.29 415	0.65 478	0.36 448	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.15 512	0.19 520	0.20 426

stereogan	0.39 485	0.20 379	0.78 465	0.28 456	0.22 468	0.65 559	0.26 455	0.62 528	0.65 538	0.45 500	0.60 519	0.67 561	0.45 516	0.69 493	0.37 454	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.12 451	0.20 528	0.19 408

iResNet	0.25 332	0.22 408	0.62 397	0.26 391	0.11 88	0.31 387	0.23 406	0.46 354	0.45 421	0.34 374	0.43 414	0.27 289	0.23 311	0.36 339	0.37 454	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.10 181

LMCR-Stereo	0.28 393	0.22 408	0.56 348	0.29 474	0.14 219	0.37 456	0.23 406	0.57 477	0.36 312	0.40 459	0.40 380	0.29 315	0.30 422	0.41 360	0.38 456	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.13 437	0.10 181

DSFCA	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.17 348	0.39 467	0.32 509	0.49 386	0.44 409	0.44 493	0.38 353	0.40 420	0.30 422	0.53 410	0.38 456	0.12 439	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.11 383	0.11 224

StereoDRNet-Refined	0.28 393	0.19 366	0.47 214	0.25 350	0.14 219	0.36 448	0.21 344	0.49 386	0.43 396	0.46 506	0.52 480	0.42 442	0.30 422	0.46 381	0.38 456	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 426	0.20 379	0.45 192	0.28 456	0.17 348	0.37 456	0.25 444	0.50 394	0.45 421	0.46 506	0.47 457	0.51 498	0.34 462	0.56 427	0.38 456	0.10 360	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224

AASNet	0.29 413	0.27 468	0.67 420	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.21 344	0.64 538	0.49 468	0.36 406	0.41 392	0.32 355	0.26 363	0.33 311	0.39 460	0.12 439	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.14 460	0.12 276

Syn2CoEx	0.39 485	0.39 535	1.08 537	0.35 533	0.21 453	0.41 478	0.29 486	0.63 532	0.51 481	0.43 487	0.56 502	0.45 461	0.45 516	0.69 493	0.39 460	0.17 523	0.14 381	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.16 368

CBFPSM	0.28 393	0.23 424	0.76 455	0.21 152	0.14 219	0.38 462	0.26 455	0.42 307	0.37 327	0.34 374	0.36 334	0.55 516	0.38 484	0.33 311	0.40 462	0.08 204	0.08 201	0.07 98	0.08 225	0.09 268	0.12 276

RASNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.33 411	0.20 317	0.50 394	0.41 373	0.31 315	0.44 424	0.47 480	0.38 484	0.79 528	0.40 462	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.10 181

CC-Net-ROB	0.46 524	0.55 565	0.86 493	0.38 550	0.23 481	0.51 528	0.30 495	0.69 563	0.51 481	0.46 506	0.51 473	0.48 484	0.38 484	0.96 565	0.40 462	0.36 580	0.23 515	0.56 591	0.25 566	0.34 575	0.22 452

GANetREF_RVC	0.45 516	0.52 560	0.87 496	0.39 552	0.20 436	0.51 528	0.50 570	0.68 557	0.67 543	0.47 512	0.46 450	0.50 495	0.43 511	0.91 554	0.40 462	0.28 570	0.21 495	0.32 574	0.19 540	0.28 565	0.23 460
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
coex_refinement	0.28 393	0.22 408	0.50 267	0.23 260	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.51 406	0.43 396	0.35 393	0.42 400	0.45 461	0.27 372	0.56 427	0.41 466	0.10 360	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.11 383	0.12 276

fast-acv-ft	0.33 450	0.26 460	0.88 503	0.25 350	0.18 378	0.49 525	0.27 464	0.44 337	0.50 475	0.40 459	0.55 497	0.49 490	0.36 474	0.39 355	0.41 466	0.11 399	0.11 318	0.11 405	0.12 451	0.13 437	0.11 224

DRaft	0.25 332	0.11 96	0.47 214	0.18 43	0.12 127	0.28 326	0.23 406	0.34 207	0.40 363	0.38 432	0.60 519	0.20 198	0.41 501	0.48 387	0.41 466	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

NCCL2	0.37 475	0.33 501	0.59 380	0.37 542	0.23 481	0.42 485	0.41 552	0.56 468	0.44 409	0.47 512	0.47 457	0.61 539	0.39 491	0.58 434	0.41 466	0.16 509	0.13 363	0.21 546	0.22 555	0.16 480	0.18 393

TCMNet	0.34 458	0.28 476	0.81 471	0.29 474	0.30 537	0.40 473	0.28 480	0.53 424	0.49 468	0.38 432	0.46 450	0.40 420	0.30 422	0.61 454	0.42 470	0.14 485	0.13 363	0.15 507	0.14 501	0.18 511	0.19 408

GASNet	0.39 485	0.58 574	1.27 562	0.35 533	0.23 481	0.35 441	0.23 406	0.63 532	0.56 512	0.41 471	0.38 353	0.45 461	0.30 422	0.81 535	0.42 470	0.16 509	0.11 318	0.14 490	0.14 501	0.23 544	0.12 276

Wz-Net-LNSev	0.36 468	0.35 514	1.06 532	0.26 391	0.21 453	0.47 512	0.33 515	0.56 468	0.58 517	0.45 500	0.54 492	0.50 495	0.37 479	0.40 357	0.42 470	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.09 318	0.14 460	0.15 351

S-Stereo	0.39 485	0.20 379	1.04 529	0.28 456	0.22 468	0.39 467	0.31 504	0.58 491	0.69 549	0.40 459	0.59 515	0.48 484	0.41 501	0.75 514	0.42 470	0.12 439	0.15 412	0.13 466	0.13 483	0.16 480	0.25 486

SQANet	0.44 513	0.57 571	0.89 505	0.49 577	0.39 564	0.47 512	0.23 406	0.53 424	0.44 409	0.41 471	0.48 466	0.47 480	0.34 462	0.58 434	0.43 474	0.38 584	0.15 412	0.40 583	0.21 547	0.50 583	0.34 535

iinet-f	0.31 437	0.23 424	1.16 549	0.20 120	0.16 319	0.44 495	0.23 406	0.47 365	0.38 337	0.36 406	0.44 424	0.41 429	0.35 469	0.36 339	0.43 474	0.10 360	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.13 437	0.12 276

DDUNet	0.45 516	0.60 577	0.71 441	0.45 571	0.39 564	0.46 506	0.32 509	0.53 424	0.44 409	0.46 506	0.53 488	0.57 523	0.38 484	0.51 399	0.43 474	0.34 577	0.21 495	0.56 591	0.25 566	0.41 579	0.36 542

RP	0.38 480	0.26 460	0.67 420	0.31 501	0.24 498	0.37 456	0.29 486	0.53 424	0.61 529	0.42 476	0.65 536	0.62 542	0.51 537	0.63 468	0.43 474	0.17 523	0.15 412	0.17 524	0.15 512	0.17 495	0.19 408

edge stereo	0.40 496	0.22 408	0.87 496	0.27 428	0.22 468	0.38 462	0.26 455	0.59 501	0.56 512	0.53 537	0.60 519	0.71 569	0.50 535	0.78 524	0.43 474	0.16 509	0.15 412	0.19 539	0.14 501	0.17 495	0.19 408

ETE_ROB	0.36 468	0.32 497	0.64 407	0.30 485	0.18 378	0.40 473	0.38 540	0.59 501	0.49 468	0.50 525	0.52 480	0.62 542	0.37 479	0.58 434	0.43 474	0.13 461	0.10 284	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.18 393

CBMV	0.36 468	0.25 450	0.61 393	0.24 311	0.14 219	0.42 485	0.33 515	0.56 468	0.52 491	0.54 541	0.52 480	0.51 498	0.58 551	0.63 468	0.43 474	0.15 499	0.16 425	0.18 532	0.16 522	0.13 437	0.19 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

YMNet_1	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

ssnet_v2	0.30 426	0.21 389	0.63 402	0.23 260	0.15 280	0.40 473	0.30 495	0.59 501	0.48 454	0.40 459	0.37 345	0.46 470	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.12 424	0.11 224

DEmStereo	0.26 355	0.10 59	0.52 306	0.19 79	0.13 179	0.31 387	0.25 444	0.29 136	0.38 337	0.36 406	0.57 507	0.24 252	0.48 529	0.53 410	0.44 481	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

THIR-Stereo	0.30 426	0.15 263	0.46 206	0.19 79	0.11 88	0.28 326	0.70 587	0.33 201	0.36 312	0.37 423	0.64 534	0.33 363	0.49 534	0.58 434	0.44 481	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.08 71

DRN-Test	0.35 465	0.20 379	0.75 451	0.28 456	0.19 410	0.46 506	0.29 486	0.68 557	0.54 497	0.49 519	0.47 457	0.44 455	0.35 469	0.63 468	0.44 481	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.13 305

StereoDRNet	0.34 458	0.28 476	0.70 434	0.28 456	0.21 453	0.43 490	0.30 495	0.63 532	0.51 481	0.47 512	0.40 380	0.48 484	0.31 439	0.58 434	0.44 481	0.12 439	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.13 305

Nwc_Net	0.39 485	0.29 480	0.84 486	0.32 510	0.24 498	0.45 503	0.30 495	0.67 552	0.51 481	0.39 450	0.70 546	0.59 530	0.48 529	0.61 454	0.45 488	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.21 547	0.14 460	0.15 351

UDG	0.42 507	0.54 564	0.67 420	0.41 563	0.35 553	0.47 512	0.27 464	0.57 477	0.48 454	0.40 459	0.46 450	0.59 530	0.45 516	0.47 385	0.46 489	0.26 564	0.19 475	0.49 587	0.22 555	0.37 576	0.30 519

GwcNet	0.37 475	0.29 480	1.12 543	0.25 350	0.24 498	0.48 519	0.27 464	0.58 491	0.60 527	0.39 450	0.54 492	0.51 498	0.34 462	0.60 447	0.46 489	0.13 461	0.12 342	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.15 351

RGC	0.41 503	0.35 514	0.76 455	0.35 533	0.28 522	0.41 478	0.29 486	0.60 512	0.55 505	0.47 512	0.64 534	0.63 546	0.47 525	0.74 509	0.46 489	0.16 509	0.15 412	0.21 546	0.21 547	0.19 520	0.21 438

Wz-Net-MNSev	0.39 485	0.35 514	0.99 524	0.26 391	0.21 453	0.59 550	0.39 543	0.58 491	0.61 529	0.49 519	0.56 502	0.53 511	0.37 479	0.61 454	0.47 492	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.15 472	0.15 351

DGSMNet	0.63 565	0.32 497	1.01 526	0.54 581	0.73 597	0.62 553	1.36 615	0.62 528	0.58 517	0.38 432	0.62 530	0.52 506	0.34 462	0.65 478	0.47 492	0.54 590	0.61 610	0.67 596	0.61 606	0.65 592	0.69 603

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 450	0.25 450	0.82 476	0.22 207	0.17 348	0.46 506	0.28 480	0.53 424	0.53 492	0.43 487	0.57 507	0.44 455	0.31 439	0.50 393	0.48 494	0.10 360	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.11 383	0.12 276

APVNet	0.38 480	0.26 460	0.87 496	0.26 391	0.22 468	0.52 534	0.35 523	0.64 538	0.46 433	0.40 459	0.52 480	0.48 484	0.39 491	0.84 541	0.48 494	0.13 461	0.14 381	0.15 507	0.16 522	0.16 480	0.16 368

AF-Net	0.40 496	0.31 490	0.74 447	0.33 521	0.24 498	0.43 490	0.30 495	0.64 538	0.67 543	0.44 493	0.69 545	0.65 553	0.52 539	0.59 442	0.48 494	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.14 501	0.16 480	0.14 334

XPNet_ROB	0.35 465	0.26 460	0.58 373	0.28 456	0.19 410	0.37 456	0.31 504	0.57 477	0.51 481	0.52 531	0.54 492	0.57 523	0.38 484	0.65 478	0.48 494	0.17 523	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

LALA_ROB	0.38 480	0.31 490	0.65 412	0.30 485	0.21 453	0.46 506	0.39 543	0.63 532	0.54 497	0.53 537	0.52 480	0.69 565	0.36 474	0.52 407	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.16 515	0.14 501	0.17 495	0.16 368

PWCDC_ROB	0.41 503	0.41 541	0.77 461	0.34 527	0.21 453	0.43 490	0.20 317	0.60 512	0.90 578	0.44 493	1.24 588	0.36 390	0.38 484	0.56 427	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.20 528	0.16 368

psmorigin	0.52 541	0.29 480	3.10 612	0.24 311	0.19 410	0.39 467	0.24 430	0.52 414	0.45 421	0.66 560	0.68 542	0.70 568	0.52 539	0.86 544	0.49 500	0.15 499	0.17 450	0.13 466	0.14 501	0.16 480	0.23 460

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 544	0.60 577	0.98 522	0.40 557	0.25 511	0.87 578	0.57 579	0.60 512	0.64 537	0.60 552	0.67 540	0.63 546	0.42 507	1.13 580	0.50 501	0.23 552	0.28 546	0.27 558	0.35 581	0.25 550	0.33 532

DISCO	0.33 450	0.16 297	0.55 338	0.26 391	0.16 319	0.48 519	0.25 444	0.52 414	0.58 517	0.38 432	0.45 438	0.63 546	0.37 479	0.65 478	0.50 501	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.13 437	0.13 305

CBMV_ROB	0.36 468	0.21 389	0.57 358	0.22 207	0.14 219	0.35 441	0.20 317	0.55 457	0.47 446	0.52 531	0.58 510	0.45 461	0.53 544	0.75 514	0.50 501	0.18 534	0.19 475	0.23 553	0.21 547	0.15 472	0.20 426

PASM	0.49 533	0.41 541	1.15 547	0.37 542	0.35 553	0.42 485	0.42 553	0.54 439	0.65 538	0.54 541	0.54 492	0.63 546	0.48 529	0.94 564	0.51 504	0.27 568	0.30 563	0.30 569	0.33 579	0.29 567	0.29 516

SDNR	0.47 527	0.29 480	0.92 509	0.24 311	0.37 559	1.27 598	0.17 179	0.54 439	0.58 517	0.44 493	0.85 565	0.55 516	0.28 395	1.19 585	0.52 505	0.23 552	0.24 526	0.17 524	0.13 483	0.19 520	0.26 498

aanetorigin	0.40 496	0.33 501	1.14 546	0.25 350	0.19 410	0.30 365	0.37 532	0.34 207	0.47 446	0.95 583	0.82 561	0.52 506	0.56 548	0.50 393	0.52 505	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.16 480	0.19 408

PDISCO_ROB	0.45 516	0.37 524	0.89 505	0.44 568	0.37 559	0.70 562	0.35 523	0.75 573	0.78 563	0.45 500	0.53 488	0.65 553	0.40 496	0.68 492	0.52 505	0.22 551	0.12 342	0.21 546	0.19 540	0.26 554	0.22 452

DispFullNet	0.67 568	0.94 598	1.63 587	0.77 597	1.19 615	0.53 537	0.25 444	0.61 520	0.72 556	0.70 565	0.60 519	0.69 565	0.90 585	0.80 531	0.52 505	0.27 568	0.13 363	0.74 599	0.31 578	0.68 595	0.44 566

DeepPrunerF	0.46 524	0.37 524	1.50 582	0.34 527	0.30 537	0.36 448	0.37 532	0.64 538	1.15 599	0.41 471	0.45 438	0.40 420	0.41 501	0.82 536	0.53 509	0.18 534	0.14 381	0.23 553	0.21 547	0.17 495	0.18 393

DANet	0.37 475	0.25 450	0.67 420	0.37 542	0.22 468	0.42 485	0.25 444	0.50 394	0.44 409	0.52 531	0.50 470	0.59 530	0.42 507	0.78 524	0.53 509	0.13 461	0.12 342	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.21 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.68 611	0.48 556	2.91 610	2.28 622	17.60 634	0.52 534	0.55 577	0.65 544	0.78 563	0.84 577	1.11 581	0.63 546	0.55 546	0.79 528	0.53 509	0.16 509	0.25 531	0.18 532	0.21 547	0.25 550	2.37 625

PSMNet_ROB	0.36 468	0.31 490	0.71 441	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.44 557	0.61 520	0.49 468	0.39 450	0.45 438	0.49 490	0.32 452	0.66 484	0.53 509	0.14 485	0.10 284	0.15 507	0.14 501	0.13 437	0.13 305

NCC-stereo	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393

Abc-Net	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 450	0.31 490	0.69 428	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.49 386	0.55 505	0.39 450	0.60 519	0.43 449	0.30 422	0.88 547	0.54 513	0.11 399	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.10 331	0.12 276

GANet	0.40 496	0.28 476	0.67 420	0.31 501	0.18 378	0.43 490	0.39 543	0.60 512	0.46 433	0.48 518	0.78 556	0.55 516	0.45 516	0.96 565	0.55 516	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.15 472	0.16 368

MultiAttention	1.05 591	0.14 232	0.50 267	0.35 533	0.43 572	5.62 621	1.71 621	0.71 565	0.54 497	0.36 406	0.63 531	0.55 516	0.22 299	7.50 630	0.56 517	0.09 291	0.06 58	0.14 490	0.24 561	0.27 560	0.34 535

CrosDoStereo	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

DeepStereo_LL	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

anonymity	0.57 554	0.55 565	0.74 447	0.48 576	0.63 590	0.56 542	0.43 555	0.71 565	0.51 481	0.64 557	0.55 497	0.57 523	0.61 559	0.65 478	0.57 520	0.55 591	0.55 603	0.50 588	0.54 599	0.51 584	0.61 590

RYNet	0.38 480	0.23 424	0.65 412	0.26 391	0.28 522	0.62 553	0.33 515	0.61 520	0.62 533	0.42 476	0.39 371	0.58 529	0.40 496	0.89 549	0.57 520	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.19 520	0.22 452

Ntro	0.61 561	0.75 590	1.16 549	0.67 587	0.50 580	0.76 567	0.37 532	0.68 557	0.71 554	0.50 525	0.59 515	0.65 553	0.52 539	0.79 528	0.58 522	0.58 594	0.32 572	0.57 594	0.34 580	0.69 597	0.50 577

otaku	0.60 559	0.73 587	1.13 545	0.64 585	0.45 577	0.73 566	0.37 532	0.67 552	0.67 543	0.52 531	0.75 554	0.66 557	0.46 523	0.74 509	0.59 523	0.55 591	0.34 577	0.56 591	0.36 583	0.65 592	0.49 575

G-Net	0.47 527	0.26 460	1.02 527	0.34 527	0.28 522	0.89 580	0.35 523	0.47 365	0.46 433	0.68 563	1.20 585	0.64 551	0.59 553	0.61 454	0.60 524	0.16 509	0.14 381	0.17 524	0.13 483	0.22 539	0.21 438

MDST_ROB	0.51 538	0.16 297	0.97 520	0.31 501	0.21 453	1.35 602	0.34 520	0.80 578	0.59 524	1.09 594	0.74 552	0.49 490	0.37 479	1.31 594	0.60 524	0.14 485	0.12 342	0.16 515	0.13 483	0.13 437	0.18 393

MSMD_ROB	0.63 565	0.34 510	0.70 434	0.30 485	0.25 511	0.88 579	0.35 523	0.58 491	0.67 543	1.13 595	1.52 597	1.75 604	1.05 593	0.90 552	0.60 524	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.27 574	0.25 550	0.27 502

PA-Net	0.40 496	0.35 514	1.05 530	0.32 510	0.28 522	0.39 467	0.43 555	0.53 424	0.56 512	0.35 393	0.43 414	0.41 429	0.36 474	0.83 540	0.61 527	0.12 439	0.23 515	0.16 515	0.23 559	0.13 437	0.20 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	0.58 556	0.48 556	1.35 573	0.38 550	0.37 559	0.96 585	1.13 611	0.84 587	1.05 589	0.50 525	0.70 546	0.45 461	0.61 559	0.63 468	0.62 528	0.26 564	0.28 546	0.14 490	0.13 483	0.20 528	0.44 566

FBW_ROB	0.46 524	0.34 510	0.71 441	0.32 510	0.20 436	0.51 528	0.32 509	0.73 570	0.63 535	0.60 552	0.57 507	0.65 553	0.44 514	1.42 600	0.62 528	0.14 485	0.17 450	0.22 551	0.16 522	0.17 495	0.23 460

PWC_ROB	0.41 503	0.38 531	0.92 509	0.26 391	0.20 436	0.39 467	0.19 277	0.61 520	0.69 549	0.58 550	0.84 564	0.52 506	0.44 514	0.74 509	0.62 528	0.13 461	0.09 244	0.14 490	0.10 375	0.17 495	0.18 393

Consistency-Raft	0.56 552	0.52 560	1.12 543	0.45 571	0.49 578	0.48 519	0.45 558	0.73 570	0.74 561	0.45 500	0.82 561	0.46 470	0.60 555	0.51 399	0.63 531	0.39 586	0.40 584	0.44 585	0.51 597	0.53 586	0.38 557

w-ln-seven-2	0.40 496	0.37 524	1.34 571	0.28 456	0.18 378	0.38 462	0.29 486	0.53 424	0.59 524	0.47 512	0.56 502	0.46 470	0.42 507	0.70 496	0.64 532	0.10 360	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.16 368

Wz-Net-SNSev	0.45 516	0.53 563	1.42 578	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.45 558	0.64 538	0.68 547	0.46 506	0.66 538	0.62 542	0.40 496	0.78 524	0.65 533	0.12 439	0.11 318	0.12 440	0.13 483	0.17 495	0.19 408

MFMNet_re	0.74 573	0.84 593	1.16 549	0.64 585	0.70 595	0.79 572	0.71 588	0.77 576	0.85 572	0.79 576	0.86 566	0.69 565	0.80 576	0.73 505	0.65 533	0.66 598	0.59 608	0.61 595	0.58 604	0.68 595	0.71 604

ccnet	0.43 511	0.34 510	0.62 397	0.28 456	0.33 548	0.60 551	0.34 520	0.68 557	0.47 446	0.54 541	0.66 538	0.56 521	0.46 523	0.73 505	0.66 535	0.26 564	0.19 475	0.24 555	0.22 555	0.27 560	0.25 486

SGM-Forest	0.42 507	0.44 548	0.92 509	0.24 311	0.16 319	0.45 503	0.40 547	0.58 491	0.50 475	0.54 541	0.63 531	0.52 506	0.51 537	0.91 554	0.66 535	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.15 512	0.15 472	0.21 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RainbowNet	0.76 577	1.00 602	1.29 565	0.82 598	0.63 590	0.79 572	0.52 573	0.83 583	0.93 581	0.61 554	0.79 559	0.79 572	0.62 564	0.82 536	0.67 537	0.80 606	0.55 603	0.79 603	0.49 593	0.81 602	0.62 591

SHD	0.45 516	0.34 510	0.89 505	0.37 542	0.28 522	0.46 506	0.23 406	0.72 569	0.96 585	0.65 558	0.61 527	0.61 539	0.48 529	0.64 473	0.69 538	0.16 509	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.21 535	0.25 486

z-mn7	0.48 530	0.52 560	1.28 563	0.26 391	0.19 410	0.62 553	0.34 520	0.59 501	0.96 585	0.45 500	0.97 574	0.53 511	0.41 501	0.99 569	0.70 539	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.14 460	0.16 368

ACVNet_1	0.77 579	0.92 597	1.79 594	0.73 594	0.53 584	0.78 571	0.42 553	0.88 590	0.90 578	0.75 568	0.76 555	1.32 594	0.80 576	1.04 574	0.70 539	0.57 593	0.32 572	0.72 598	0.35 581	0.70 598	0.50 577

SGM_RVC	0.57 554	0.22 408	0.60 387	0.26 391	0.16 319	0.97 586	0.46 561	0.76 575	0.90 578	1.03 591	0.92 572	1.16 587	0.93 587	1.21 586	0.72 541	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.16 480	0.24 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	0.50 534	0.57 571	1.82 595	0.25 350	0.19 410	0.45 503	0.29 486	0.59 501	0.84 571	0.67 561	0.97 574	0.49 490	0.41 501	0.93 561	0.73 542	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.13 437	0.17 388

MeshStereo	0.60 559	0.31 490	0.71 441	0.22 207	0.17 348	0.66 560	0.36 530	0.81 580	0.63 535	1.48 613	1.32 590	1.65 601	0.83 579	1.18 584	0.74 543	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.14 501	0.17 495	0.19 408
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
DStereoO	0.55 547	0.35 514	0.68 426	0.44 568	0.49 578	0.41 478	1.08 609	0.58 491	0.73 559	0.49 519	0.53 488	0.51 498	0.85 580	0.60 447	0.75 544	0.83 607	0.28 546	0.38 580	0.19 540	0.52 585	0.35 539

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 571	0.73 587	1.26 561	0.47 575	0.28 522	1.42 605	0.60 580	0.82 581	0.94 584	0.85 578	0.86 566	0.88 577	0.70 571	1.32 595	0.75 544	0.37 582	0.30 563	0.34 578	0.36 583	0.44 580	0.42 562

NaN_ROB	0.44 513	0.38 531	0.94 516	0.30 485	0.20 436	0.52 534	0.49 568	0.61 520	0.60 527	0.56 545	0.47 457	0.49 490	0.42 507	1.24 587	0.76 546	0.12 439	0.18 462	0.12 440	0.13 483	0.12 424	0.18 393

z-ln-s-r	0.35 465	0.30 486	1.02 527	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.26 455	0.46 354	0.55 505	0.33 353	0.61 527	0.39 416	0.31 439	0.80 531	0.77 547	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.10 181

SAMSARA	0.62 562	0.47 552	0.93 513	0.70 591	0.50 580	1.15 592	1.29 614	0.79 577	0.70 552	0.77 574	0.55 497	0.92 578	0.58 551	0.87 546	0.77 547	0.19 543	0.27 542	0.18 532	0.19 540	0.27 560	0.28 510

CSAN	0.55 547	0.47 552	1.19 557	0.37 542	0.23 481	0.57 544	0.61 581	0.65 544	0.72 556	0.65 558	0.78 556	0.66 557	0.65 568	1.41 599	0.77 547	0.21 548	0.17 450	0.20 544	0.21 547	0.18 511	0.21 438

ACVNet_2	0.94 585	0.98 601	1.71 591	0.83 599	0.63 590	1.02 587	0.64 583	1.16 599	1.43 606	1.02 589	1.39 591	1.47 597	0.86 583	1.16 583	0.79 550	0.63 597	0.43 590	0.78 602	0.49 593	0.80 601	0.57 584

XQC	0.47 527	0.45 549	1.07 534	0.40 557	0.28 522	0.58 546	0.38 540	0.67 552	0.76 562	0.53 537	0.47 457	0.59 530	0.47 525	0.74 509	0.80 551	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.16 522	0.26 554	0.24 473

WCMA_ROB	0.55 547	0.27 468	0.76 455	0.26 391	0.22 468	0.62 553	0.36 530	0.57 477	0.58 517	0.97 585	1.40 593	1.28 593	0.94 588	0.80 531	0.80 551	0.20 546	0.17 450	0.16 515	0.16 522	0.19 520	0.29 516

w-ln-seven	0.45 516	0.40 538	1.40 577	0.27 428	0.22 468	0.58 546	0.33 515	0.65 544	0.83 568	0.59 551	0.63 531	0.53 511	0.39 491	0.66 484	0.81 553	0.12 439	0.11 318	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

FCDSN-DC	0.67 568	0.38 531	0.83 482	0.37 542	0.30 537	0.66 560	0.37 532	0.69 563	0.70 552	1.15 597	1.53 598	1.70 603	1.38 602	1.00 570	0.83 554	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.27 560	0.32 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.58 556	0.58 574	1.31 568	0.39 552	0.23 481	0.72 564	0.30 495	0.83 583	0.68 547	0.74 567	0.74 552	0.86 575	0.60 555	0.84 541	0.83 554	0.29 571	0.27 542	0.32 574	0.37 585	0.31 569	0.33 532

DPSNet	0.51 538	0.26 460	1.16 549	0.28 456	0.21 453	0.76 567	0.56 578	0.89 592	0.82 567	0.49 519	0.51 473	0.64 551	0.81 578	0.89 549	0.85 556	0.17 523	0.16 425	0.13 466	0.13 483	0.26 554	0.27 502

MonStereo1	0.96 588	0.61 579	0.99 524	0.70 591	0.59 588	1.37 603	0.35 523	0.97 594	1.27 600	0.97 585	1.92 609	1.53 599	2.13 614	1.29 591	0.87 557	0.71 601	0.34 577	0.75 600	0.47 591	0.75 600	0.68 601

PVD	0.62 562	0.41 541	0.93 513	0.44 568	0.39 564	0.63 557	0.51 572	0.86 588	1.27 600	0.93 582	1.09 580	0.81 573	0.85 580	0.89 549	0.89 558	0.21 548	0.23 515	0.22 551	0.19 540	0.28 565	0.41 558

RTSC	0.43 511	0.37 524	0.95 517	0.30 485	0.20 436	0.50 527	0.23 406	0.65 544	0.86 574	0.56 545	0.54 492	0.51 498	0.36 474	0.71 502	0.92 559	0.13 461	0.14 381	0.11 405	0.13 483	0.18 511	0.19 408

FC-DCNN	0.73 572	0.33 501	0.84 486	0.33 521	0.28 522	0.82 576	0.40 547	0.82 581	0.83 568	1.43 605	1.60 602	1.97 606	1.38 602	1.10 578	0.93 560	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

SANet	0.58 556	0.41 541	1.38 574	0.27 428	0.16 319	0.72 564	0.48 565	0.71 565	1.34 602	0.69 564	0.97 574	0.94 579	0.78 574	0.97 568	0.93 560	0.14 485	0.12 342	0.12 440	0.12 451	0.18 511	0.20 426

Wz-Net-TNSev	0.55 547	0.72 585	1.90 597	0.26 391	0.21 453	0.64 558	0.45 558	0.66 550	0.71 554	0.52 531	0.55 497	0.71 569	0.63 566	1.04 574	0.94 562	0.16 509	0.15 412	0.13 466	0.15 512	0.21 535	0.24 473

FC-DCNN v2	0.75 576	0.33 501	0.82 476	0.33 521	0.28 522	0.85 577	0.40 547	0.88 590	0.86 574	1.46 607	1.65 603	2.08 608	1.40 604	1.14 582	0.95 563	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

zh-sn7	0.52 541	0.64 580	1.77 592	0.30 485	0.20 436	0.47 512	0.40 547	0.60 512	0.65 538	0.53 537	0.82 561	0.52 506	0.59 553	1.10 578	0.96 564	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.13 483	0.17 495	0.20 426

IMH-64-1	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

IMH-64	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

NVStereoNet_ROB	0.74 573	0.64 580	1.20 559	0.55 582	0.43 572	0.54 541	0.48 565	0.75 573	0.87 577	0.88 579	1.72 605	1.06 584	1.03 592	1.29 591	0.98 567	0.35 579	0.42 587	0.41 584	0.48 592	0.38 577	0.43 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	0.45 516	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample8	0.52 541	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.57 477	0.38 337	0.63 555	0.39 371	1.16 587	0.68 570	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

WZ-Net	0.56 552	0.49 558	2.14 601	0.30 485	0.24 498	0.58 546	0.48 565	0.65 544	0.80 565	0.51 528	0.72 548	0.68 563	0.60 555	1.06 576	1.01 568	0.13 461	0.10 284	0.11 405	0.12 451	0.19 520	0.23 460

EDNetEfficientorigin	7.48 625	0.57 571	139.59 650	0.25 350	0.17 348	0.44 495	0.30 495	0.48 376	1.04 588	1.29 599	1.02 578	0.82 574	0.87 584	0.76 520	1.02 571	0.10 360	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.22 539	0.25 486

IMH	1.09 596	1.04 605	1.29 565	1.03 605	0.79 601	1.11 589	0.69 586	1.40 605	1.42 605	1.02 589	1.71 604	1.42 595	1.19 597	1.78 609	1.03 572	1.14 617	0.56 607	1.00 609	0.58 604	0.93 607	0.68 601

LVE	1.18 599	1.16 607	1.67 589	1.04 606	0.81 605	1.32 601	0.82 597	1.49 608	1.94 611	1.08 593	1.90 608	1.89 605	1.07 594	1.51 601	1.04 573	0.96 613	0.61 610	0.94 606	0.69 610	0.92 606	0.79 610

SPS-STEREO	0.74 573	0.72 585	1.18 556	0.52 580	0.57 587	0.76 567	0.50 570	0.80 578	0.66 542	0.97 585	0.88 569	0.94 579	0.74 572	1.08 577	1.04 573	0.58 594	0.51 596	0.50 588	0.50 596	0.56 587	0.72 605
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	0.50 534	0.37 524	2.16 602	0.23 260	0.15 280	0.41 478	0.32 509	0.50 394	0.83 568	0.44 493	0.51 473	0.33 363	0.45 516	0.69 493	1.07 575	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.95 610	0.18 393

pmcnn	0.54 546	0.24 435	1.06 532	0.25 350	0.26 515	0.40 473	0.31 504	0.55 457	0.55 505	0.56 545	1.22 587	2.53 615	0.39 491	0.84 541	1.08 576	0.09 291	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.10 331	0.14 334

ELAS_RVC	0.80 580	0.40 538	1.10 539	0.40 557	0.35 553	0.93 581	1.10 610	0.87 589	1.12 597	1.40 603	1.39 591	1.27 592	1.55 610	1.13 580	1.13 577	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.28 575	0.31 569	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.22 601	1.17 608	1.97 598	1.04 606	0.79 601	1.21 594	0.76 591	1.51 609	1.96 612	1.30 601	1.98 612	2.14 609	1.18 596	1.30 593	1.15 578	0.83 607	0.61 610	1.01 610	0.69 610	0.97 611	0.77 609

PWCK	1.05 591	1.29 613	2.12 600	0.92 601	0.42 569	1.27 598	1.01 603	1.14 598	1.14 598	1.16 598	1.14 583	1.25 591	0.90 585	1.77 608	1.15 578	0.89 610	0.51 596	0.87 605	0.54 599	1.02 612	0.57 584

ELAS	0.80 580	0.40 538	0.91 508	0.39 552	0.35 553	1.52 607	0.81 596	0.97 594	0.98 587	1.47 612	1.58 600	1.19 589	1.33 601	1.01 571	1.21 580	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.29 577	0.32 572	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 582	0.64 580	2.42 604	0.49 577	0.17 348	0.58 546	0.32 509	0.83 583	0.85 572	0.41 471	0.52 480	0.98 583	0.61 559	4.97 626	1.22 581	0.12 439	0.07 138	0.10 349	0.24 561	0.27 560	0.32 527

ADCPNet	0.51 538	0.36 521	1.82 595	0.27 428	0.23 481	0.71 563	0.39 543	0.56 468	0.54 497	0.52 531	0.60 519	0.66 557	0.57 550	0.64 473	1.23 582	0.15 499	0.18 462	0.14 490	0.23 559	0.19 520	0.22 452

RTS	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

RTSA	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

WAO-7	1.05 591	1.00 602	1.19 557	0.83 599	0.67 594	1.22 595	0.84 598	1.43 606	1.56 607	1.13 595	1.75 606	1.46 596	1.25 598	1.56 602	1.28 585	0.61 596	0.62 613	0.70 597	0.68 609	0.66 594	0.62 591

WAO-6	1.11 597	1.01 604	1.17 555	0.96 602	0.79 601	1.30 600	0.78 593	1.36 604	1.99 613	1.04 592	1.54 599	1.59 600	1.27 599	1.37 597	1.30 586	0.78 604	0.55 603	1.03 611	0.75 613	0.87 603	0.72 605

ff1	0.36 468	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

mmx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

xxx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

DStereoFS	1.07 595	0.76 591	1.10 539	0.70 591	0.70 595	1.87 611	1.39 616	1.20 601	1.66 608	1.01 588	1.58 600	1.20 590	2.60 619	1.40 598	1.32 590	0.40 587	0.47 592	0.31 572	0.41 588	0.38 577	0.91 613

ACVNet-4b	0.76 577	0.90 596	1.67 589	0.73 594	0.51 583	0.80 575	0.31 504	0.74 572	0.81 566	0.51 528	0.72 548	0.94 579	0.43 511	1.01 571	1.32 590	1.18 619	0.22 506	0.77 601	0.45 590	0.70 598	0.50 577

KSHMR	1.92 614	1.47 618	1.97 598	1.48 618	1.22 616	1.39 604	1.06 605	1.81 614	5.83 626	1.43 605	5.56 626	2.95 619	1.17 595	2.24 615	1.33 592	1.29 620	1.13 621	1.47 621	1.11 621	1.37 617	1.21 620

WAO-8	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

Venus	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

ADCRef	0.41 503	0.33 501	1.05 530	0.26 391	0.21 453	0.49 525	0.27 464	0.54 439	0.51 481	0.51 528	0.59 515	0.35 385	0.47 525	0.54 416	1.35 593	0.09 291	0.08 201	0.12 440	0.12 451	0.12 424	0.13 305

ktn	1.80 612	1.46 617	1.49 581	1.44 617	1.14 614	1.50 606	1.07 606	1.53 611	3.90 623	2.77 622	4.62 623	3.42 620	1.49 606	1.74 606	1.40 596	1.45 621	0.77 620	1.46 620	0.99 619	1.41 619	1.00 616

SGM+DAISY	1.12 598	0.86 594	1.64 588	0.68 588	0.80 604	1.68 609	1.68 620	1.08 597	1.10 593	1.53 614	1.76 607	1.47 597	1.53 609	1.24 587	1.42 597	0.66 598	0.65 615	0.52 590	0.54 599	0.57 588	0.91 613

AnyNet_C01	0.68 570	0.69 584	2.64 607	0.33 521	0.27 519	0.93 581	0.64 583	0.66 550	0.65 538	0.70 565	0.97 574	0.75 571	0.63 566	1.01 571	1.52 598	0.17 523	0.16 425	0.17 524	0.17 533	0.24 548	0.28 510

ADCL	0.50 534	0.30 486	1.15 547	0.28 456	0.19 410	0.77 570	0.64 583	0.57 477	0.73 559	0.57 548	0.73 551	0.55 516	0.60 555	0.66 484	1.53 599	0.11 399	0.10 284	0.13 466	0.13 483	0.15 472	0.16 368

TorneroNet-64	1.47 603	1.15 606	1.51 583	1.11 611	0.86 608	2.27 615	0.76 591	1.84 615	3.76 620	1.29 599	2.22 616	2.68 617	1.46 605	1.81 610	1.55 600	0.79 605	0.51 596	1.10 612	0.67 608	1.31 615	0.81 611

notaker	1.49 604	1.44 616	1.77 592	1.42 616	1.08 613	1.19 593	0.87 600	1.51 609	1.40 603	1.53 614	3.41 622	2.40 613	1.94 612	1.83 611	1.57 601	1.14 617	0.69 619	1.38 619	0.88 616	1.39 618	1.03 617

1111x	0.39 485	0.17 329	0.80 470	0.23 260	0.15 280	0.33 411	0.27 464	0.62 528	0.48 454	0.32 340	0.43 414	0.40 420	0.29 415	0.86 544	1.60 602	0.09 291	0.23 515	0.09 272	0.12 451	0.10 331	0.23 460

EDNetEfficient	0.64 567	0.39 535	2.52 605	0.26 391	0.26 515	0.39 467	0.49 568	0.42 307	1.06 590	1.38 602	0.86 566	0.61 539	0.97 589	0.66 484	1.62 603	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.12 451	0.20 528	0.19 408

ADCMid	0.53 544	0.45 549	1.46 579	0.27 428	0.22 468	0.51 528	0.38 540	0.61 520	0.58 517	0.75 568	0.67 540	0.62 542	0.66 569	0.66 484	1.75 604	0.13 461	0.12 342	0.17 524	0.17 533	0.20 528	0.21 438

AnyNet_C32	0.55 547	0.51 559	1.34 571	0.29 474	0.28 522	0.61 552	0.62 582	0.57 477	0.62 533	0.63 555	0.68 542	0.54 515	0.55 546	0.82 536	1.81 605	0.15 499	0.15 412	0.15 507	0.18 538	0.21 535	0.25 486

MADNet+	1.05 591	1.26 612	4.77 618	0.73 594	0.50 580	1.25 596	0.97 601	1.05 596	0.93 581	0.67 561	0.78 556	0.87 576	0.85 580	2.14 613	1.83 606	0.40 587	0.42 587	0.32 574	0.28 575	0.45 581	0.43 564

DStereoSA	1.00 589	0.46 551	1.33 569	0.68 588	0.86 608	1.26 597	2.25 624	0.83 583	1.41 604	0.57 548	1.92 609	0.57 523	2.07 613	0.96 565	1.84 607	0.36 580	0.55 603	0.28 565	0.53 598	0.45 581	0.90 612

JetBlue	1.20 600	0.89 595	2.53 606	0.59 583	0.76 598	3.16 619	2.09 622	1.16 599	0.93 581	0.95 583	1.12 582	1.65 601	1.27 599	2.15 614	1.87 608	0.43 589	0.37 582	0.38 580	0.39 587	0.62 589	0.63 593

UNDER WATER-64	1.61 608	1.30 614	2.93 611	1.33 614	0.96 611	2.20 614	1.25 613	1.47 607	3.15 617	1.46 607	1.31 589	2.61 616	2.22 616	1.69 605	1.93 609	1.13 616	0.67 618	1.29 617	0.94 617	1.26 613	1.09 618

ADCP+	0.48 530	0.36 521	1.47 580	0.26 391	0.22 468	0.57 544	0.40 547	0.56 468	0.54 497	0.46 506	0.52 480	0.46 470	0.53 544	0.59 442	1.93 609	0.10 360	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.15 351

TorneroNet	2.26 615	1.20 609	1.55 586	1.15 613	0.91 610	5.84 622	0.84 598	2.12 619	8.45 629	2.59 621	5.32 625	3.84 622	2.15 615	1.84 612	1.98 611	0.88 609	0.54 602	1.16 616	0.74 612	1.31 615	0.91 613

UNDER WATER	1.64 610	1.34 615	2.72 609	1.40 615	1.04 612	1.70 610	1.14 612	1.57 612	3.58 618	1.46 607	1.46 596	2.82 618	2.43 617	1.74 606	2.04 612	1.08 615	0.63 614	1.31 618	0.94 617	1.29 614	1.10 619

coex-ft	3.48 619	0.81 592	48.53 648	0.24 311	0.19 410	0.53 537	0.47 564	0.49 386	2.36 615	7.18 629	1.20 585	0.96 582	2.53 618	0.75 514	2.14 613	0.13 461	0.15 412	0.14 490	0.12 451	0.22 539	0.47 570

MANE	1.63 609	0.58 574	1.16 549	0.59 583	0.60 589	2.71 616	1.53 617	2.63 622	3.62 619	2.33 619	3.26 621	3.66 621	2.98 622	2.26 616	2.26 614	0.37 582	0.40 584	0.31 572	0.49 593	0.31 569	0.63 593

ADCS	0.62 562	0.56 567	1.54 585	0.30 485	0.25 511	0.56 542	0.46 561	0.71 565	0.86 574	0.77 574	0.72 548	0.68 563	0.62 564	0.82 536	2.33 615	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.17 533	0.23 544	0.27 502

xxxx	0.39 485	0.14 232	0.47 214	0.20 120	0.16 319	0.38 462	0.20 317	0.61 520	0.43 396	0.30 298	0.44 424	0.38 402	0.25 345	0.50 393	2.41 616	0.11 399	0.21 495	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.26 498

test_xeample	0.39 485	0.14 232	0.46 206	0.19 79	0.16 319	0.34 426	0.22 378	0.59 501	0.43 396	0.33 353	0.47 457	0.30 335	0.27 372	0.60 447	2.44 617	0.10 360	0.21 495	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.25 486

AAGNet	0.34 458	0.12 145	0.53 317	0.26 391	0.16 319	0.20 164	0.19 277	0.31 174	0.29 221	0.35 393	0.35 319	0.27 289	0.30 422	0.44 373	2.56 618	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.09 268	0.07 27

SGM-ForestM	1.59 607	0.56 567	1.52 584	0.41 563	0.34 550	2.77 617	1.67 619	1.69 613	1.73 610	2.48 620	2.27 617	6.02 627	2.90 621	3.08 618	2.83 619	0.25 562	0.30 563	0.19 539	0.20 545	0.18 511	0.45 569

MADNet++	2.34 616	1.81 619	2.24 603	2.15 621	1.97 620	2.79 618	2.19 623	2.42 621	2.26 614	2.79 623	2.70 619	2.43 614	2.60 619	3.18 619	3.32 620	2.19 624	1.97 625	1.93 623	1.62 623	2.02 621	2.10 623

HanzoNet	3.08 618	1.87 620	2.70 608	1.81 619	1.34 617	1.60 608	1.05 604	2.06 618	2.62 616	5.63 627	5.12 624	5.96 626	7.09 628	4.39 625	3.43 621	3.29 627	2.06 627	1.98 625	2.94 629	2.47 622	2.15 624

222	0.45 516	0.14 232	0.43 180	0.19 79	0.15 280	0.36 448	0.20 317	0.60 512	0.43 396	0.37 423	0.45 438	0.30 335	0.28 395	0.59 442	3.72 622	0.11 399	0.19 475	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.27 502

LE_ROB	1.82 613	0.39 535	3.15 613	0.50 579	0.55 585	0.79 572	1.00 602	0.89 592	6.48 627	7.40 630	2.07 613	2.07 607	5.08 625	1.33 596	3.96 623	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.13 305

JetRed	2.35 617	2.70 621	6.11 620	1.14 612	1.38 618	6.03 624	3.61 625	2.12 619	1.72 609	1.99 617	1.97 611	2.15 610	1.59 611	2.49 617	4.19 624	1.05 614	1.60 622	1.10 612	1.02 620	1.72 620	1.41 622

TCMNet-wrong-test	4.33 620	5.65 627	4.76 615	11.36 631	10.39 629	5.87 623	4.45 627	4.24 626	1.10 593	1.93 616	2.43 618	6.07 628	3.54 623	3.87 623	4.51 625	2.00 623	0.47 592	1.96 624	1.68 624	5.78 629	4.48 628

DPSimNet_ROB	6.21 623	5.16 623	9.50 622	5.59 625	5.56 623	7.64 626	10.02 629	4.07 625	7.33 628	6.84 628	6.26 627	7.17 630	10.55 630	4.07 624	5.68 626	5.50 630	4.29 629	5.24 630	3.66 630	4.05 626	5.96 629

BEATNet-Init1	4.91 622	3.27 622	14.39 634	0.69 590	0.65 593	10.19 631	3.83 626	5.04 627	5.11 625	8.73 631	8.52 629	13.95 638	7.66 629	7.79 631	5.79 627	0.32 576	0.34 577	0.34 578	0.38 586	0.64 591	0.64 597

tt	4.71 621	0.11 96	3.94 614	2.06 620	1.54 619	10.14 630	16.85 632	9.28 633	4.99 624	1.41 604	1.05 579	4.68 623	4.89 624	3.36 622	5.86 628	5.73 631	9.15 636	2.23 627	2.51 626	3.02 623	1.34 621

LRCNet_RVC	10.94 630	14.45 637	9.66 623	15.38 632	8.02 626	1.08 588	0.35 523	8.72 632	0.72 556	12.63 638	15.84 638	9.73 631	6.52 626	8.58 632	6.38 629	20.33 646	5.39 630	23.79 644	21.95 645	15.35 636	13.96 638

PML	15.86 636	13.12 636	7.07 621	5.22 623	7.66 625	32.93 643	64.30 651	5.37 628	10.12 631	25.87 650	67.29 651	20.25 640	13.20 639	10.09 633	6.81 630	5.94 632	2.00 626	6.03 634	2.18 625	9.13 632	2.62 626

USTest	6.84 624	5.16 623	5.45 619	7.18 627	7.26 624	14.27 633	22.53 633	8.48 631	9.29 630	5.44 626	6.42 628	6.27 629	6.69 627	6.83 629	8.49 631	1.95 622	3.27 628	2.16 626	2.54 627	3.76 624	3.31 627

Anonymous_1	16.44 637	9.26 628	9.67 624	10.63 628	14.54 632	18.62 638	26.98 639	12.68 637	13.53 638	10.78 637	10.37 633	10.15 632	10.66 633	10.99 637	12.64 632	15.61 645	7.73 633	16.87 642	43.01 648	56.14 651	7.86 634

DGTPSM_ROB	8.38 626	5.24 625	10.71 632	5.32 624	10.19 627	8.34 627	23.49 637	6.11 629	13.43 636	4.93 624	10.93 634	5.64 624	10.55 630	6.17 627	12.73 633	3.74 628	7.56 631	3.68 628	7.24 633	4.09 627	7.49 630

DPSMNet_ROB	8.44 627	5.25 626	10.87 633	5.59 625	10.27 628	8.34 627	23.51 638	6.12 630	13.47 637	4.96 625	10.94 635	5.65 625	10.55 630	6.25 628	12.77 634	4.01 629	7.62 632	3.75 629	7.27 634	4.16 628	7.54 631

DPSM_ROB	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

DPSM	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

xxxxx1	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

tt_ll	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

ff	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

HaxPig	17.72 638	20.23 647	19.76 636	16.55 633	16.52 633	9.46 629	9.42 628	14.48 640	13.31 635	18.59 639	18.67 639	17.39 639	16.68 640	17.07 640	16.43 640	21.99 647	20.86 647	22.28 643	21.55 644	21.30 644	21.88 648

MEDIAN_ROB	21.20 639	24.56 648	23.42 646	19.57 634	19.62 638	13.29 632	11.21 630	18.04 641	17.02 641	22.07 649	21.92 640	20.84 641	20.24 641	21.02 641	19.68 641	25.59 648	24.08 648	26.20 645	25.19 646	25.31 645	25.19 649

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.01 649	27.22 647	24.60 645	24.16 647	17.78 637	12.87 631	22.39 644	21.40 644	26.72 651	26.08 650	25.18 649	24.52 651	25.07 649	23.57 642	29.94 649	28.36 649	30.60 646	29.57 647	29.83 646	29.66 650

Hybrid-DGEV	23.11 644	19.81 645	20.81 644	22.43 639	22.74 641	38.45 649	55.25 650	27.21 651	28.95 651	20.63 643	22.37 645	22.03 642	22.89 647	23.96 647	27.14 643	13.54 642	16.46 641	12.09 638	14.23 640	15.57 637	15.57 639

LSM0	24.21 646	19.88 646	22.33 645	24.42 644	40.13 650	38.41 648	54.99 644	27.05 649	28.61 645	20.59 642	22.00 641	22.29 648	22.86 643	24.12 648	27.16 644	13.59 644	16.33 640	12.13 641	14.08 635	15.72 643	17.53 645

RAFT-FEzeroshot	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

RAFT-FE	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

CasAABBNet	23.04 640	19.69 640	20.32 639	22.42 638	22.73 639	38.35 647	55.23 647	26.99 647	28.74 648	20.67 646	22.28 644	22.11 646	22.86 643	23.84 642	27.17 645	13.52 638	16.47 642	12.08 635	14.21 636	15.57 637	15.60 641

Selective-RAFT-Error	23.11 644	19.77 644	20.60 643	22.49 643	22.80 642	38.46 650	55.19 646	27.13 650	28.90 650	20.73 647	22.38 646	22.11 646	22.91 648	23.94 646	27.18 648	13.54 642	16.57 646	12.09 638	14.21 636	15.61 642	15.65 644

FlowAnything	23.08 643	19.70 641	20.48 642	22.45 640	22.73 639	38.34 646	55.18 645	27.00 648	28.79 649	20.83 648	22.42 647	22.10 645	22.83 642	23.85 643	27.23 649	13.53 639	16.54 645	12.10 640	14.29 641	15.59 641	15.58 640

RSGM-EC	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

acva	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

test_example2	100.95 650	107.33 650	67.16 649	98.17 648	106.88 651	89.44 651	101.34 652	37.23 652	97.88 652	129.56 652	131.26 652	65.41 652	67.34 652	91.22 652	79.29 652	143.32 652	199.32 652	81.12 652	102.17 652	121.89 652	101.70 651

ccccc		256.25 651		351.50 651	361.31 652	144.22 652		153.19 653		152.98 653		161.94 653		268.06 653		387.64 653	346.97 653	244.11 653	219.32 653	413.57 653

Low-res two-view benchmark