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

MatchStereo	0.27 9	0.41 132	1.77 111	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 44	0.43 69	0.15 1	0.26 83	0.15 17	0.15 24	0.27 5	0.20 7	0.09 53	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

BridgeDepth	0.26 6	0.63 256	1.36 58	0.23 31	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 11	0.37 25	0.17 6	0.13 5	0.23 87	0.19 79	0.32 27	0.23 36	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 62	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.23 2	0.31 34	0.87 5	0.23 31	0.11 3	0.40 67	0.16 47	0.33 9	0.40 54	0.20 16	0.19 24	0.18 54	0.17 42	0.38 64	0.17 1	0.11 222	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 62	0.09 6

CASnet	0.32 20	0.40 126	1.80 117	0.28 113	0.11 3	0.47 128	0.19 79	0.45 58	0.47 95	0.39 149	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.31 17	0.21 11	0.11 222	0.06 2	0.15 412	0.12 222	0.16 166	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.41 86	0.34 70	2.17 207	0.24 43	0.11 3	0.64 368	0.24 212	0.85 327	0.70 324	0.45 185	0.54 300	0.28 139	0.27 190	0.51 145	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 166	0.14 37

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 203	0.97 10	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 10	0.60 207	0.16 2	0.15 9	0.16 34	0.20 96	0.33 32	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.35 37	0.30 26	0.95 9	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 17	0.31 6	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.16 36	0.64 208	0.53 296	0.12 275	0.85 451	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.79 427

xyz-stereo-finetune2	0.40 81	0.89 369	1.40 68	0.22 16	0.12 6	0.58 265	0.23 183	0.55 138	0.50 117	0.33 122	0.47 226	0.30 156	0.41 323	0.81 280	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.12 90	0.12 20

xyz-stereo-finetune	0.37 57	0.90 375	1.23 45	0.22 16	0.12 6	0.53 197	0.26 257	0.57 151	0.58 189	0.30 109	0.33 144	0.29 148	0.24 140	0.60 188	0.62 339	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.13 109	0.14 37

xyz-stereo	3.06 598	0.44 162	30.74 636	0.24 43	0.12 6	15.34 620	0.24 212	0.56 144	0.49 105	0.62 377	7.90 613	0.64 363	0.49 401	1.44 405	1.05 450	0.09 53	0.07 13	0.34 541	0.08 60	0.13 109	0.19 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 120	1.36 495	1.30 54	0.24 43	0.12 6	0.33 29	0.20 94	0.41 33	0.37 25	0.32 117	0.21 38	0.16 34	0.14 15	0.29 10	0.62 339	0.55 557	1.42 524	0.11 228	0.13 244	0.25 348	0.56 340

trnet	0.31 16	0.31 34	1.65 100	0.20 3	0.12 6	0.55 222	0.15 35	0.50 101	0.51 124	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.24 47	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.09 42	0.12 20

GLC_STEREO	0.31 16	0.30 26	1.80 117	0.29 133	0.12 6	0.41 73	0.20 94	0.39 24	0.42 63	0.26 72	0.31 128	0.25 107	0.19 79	0.36 57	0.26 79	0.09 53	0.11 164	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.15 46

TANstereo	0.39 69	0.70 288	2.48 323	0.23 31	0.12 6	0.54 208	0.16 47	0.41 33	0.47 95	0.45 185	0.51 264	0.26 118	0.22 115	0.34 39	0.21 11	0.10 122	0.10 135	0.08 41	0.07 37	0.09 42	0.18 76

MonSter++	0.34 27	0.27 3	1.00 15	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 5	0.32 8	0.17 6	0.14 6	0.18 54	0.15 24	0.61 193	0.40 215	0.11 222	0.82 447	0.07 1	0.56 551	0.07 2	0.84 443

HiDET	0.34 27	0.27 3	1.12 34	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 17	0.35 13	0.17 6	0.15 9	0.17 44	0.15 24	0.59 181	0.59 322	0.09 53	0.58 405	0.07 1	0.44 520	0.07 2	0.73 407

LCMNet	0.37 57	0.28 7	1.12 34	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 17	0.37 25	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.15 24	0.69 230	0.60 327	0.09 53	0.80 441	0.07 1	0.55 548	0.07 2	0.93 465

Monster-pub-mixall	0.50 171	0.35 80	0.98 13	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 22	0.28 2	0.39 149	0.19 24	0.16 34	0.12 6	1.05 329	0.41 224	0.08 22	3.28 608	0.07 1	0.73 575	0.08 26	0.55 338

S2M2_XL	0.22 1	0.36 86	1.33 57	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.18 1	0.16 2	0.20 30	0.15 17	0.14 15	0.21 1	0.22 19	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.10 62	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2w_stereo	0.35 37	0.30 26	0.99 14	0.23 31	0.13 15	0.41 73	0.20 94	0.54 128	0.37 25	0.28 93	0.23 62	0.13 1	0.23 133	0.69 230	0.24 47	0.06 1	1.07 474	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 374

WCG-NET	0.41 86	0.80 335	1.77 111	0.25 58	0.13 15	0.43 91	0.24 212	0.42 39	0.59 200	0.38 144	0.41 194	0.26 118	0.24 140	0.37 60	0.24 47	0.08 22	0.81 445	0.08 41	0.07 37	0.26 368	0.31 174

LoS	0.34 27	0.35 80	1.88 139	0.25 58	0.13 15	0.53 197	0.20 94	0.50 101	0.53 149	0.26 72	0.28 101	0.37 197	0.24 140	0.40 75	0.25 64	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
XX-TBD	0.40 81	1.04 410	2.49 329	0.35 263	0.13 15	0.51 166	0.17 57	0.44 52	0.52 136	0.38 144	0.51 264	0.23 87	0.19 79	0.31 17	0.25 64	0.10 122	0.07 13	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.18 76

CREStereo	0.31 16	0.35 80	1.66 102	0.19 2	0.13 15	0.55 222	0.17 57	0.50 101	0.50 117	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.23 36	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.10 62	0.12 20
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
water-stereo	0.36 47	0.61 247	1.58 90	0.25 58	0.14 25	0.38 57	0.18 71	0.44 52	0.35 13	0.31 112	0.35 160	0.28 139	0.25 160	0.45 102	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.09 91	0.08 60	0.11 77	0.74 411

depthmonostereo	0.38 64	0.68 276	1.59 94	0.48 397	0.14 25	0.41 73	0.19 79	0.52 110	0.42 63	0.26 72	0.29 107	0.31 166	0.29 228	0.64 208	0.33 164	0.09 53	0.10 135	0.09 91	0.08 60	0.10 62	0.50 301

DEFOM-Stereo	0.26 6	0.61 247	1.22 44	0.24 43	0.14 25	0.49 143	0.18 71	0.31 6	0.31 6	0.20 16	0.18 17	0.15 17	0.14 15	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.16 59

MGS-Stereo	0.35 37	0.48 181	1.99 161	0.26 75	0.14 25	0.41 73	0.22 144	0.41 33	0.48 100	0.24 47	0.51 264	0.25 107	0.18 63	0.33 32	0.22 19	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.47 531	0.10 10

DCANet-4	0.43 99	0.32 48	2.31 242	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.55 288	0.48 234	0.28 139	0.37 280	0.40 75	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

ADStereo(finetuned)	0.50 171	0.91 379	2.43 278	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.56 300	0.49 248	0.32 173	0.75 498	0.40 75	0.40 215	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.13 109	0.45 278

DCANet	0.49 164	0.91 379	2.63 383	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.56 300	0.49 248	0.32 173	0.41 323	0.39 68	0.41 224	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.14 133	0.45 278

PMTNet	0.35 37	0.38 109	1.75 110	0.21 6	0.14 25	0.57 254	0.24 212	0.48 80	0.44 79	0.28 93	0.32 140	0.26 118	0.24 140	0.41 84	0.24 47	0.42 546	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.18 215	0.15 46

HITNet	0.55 215	1.28 473	2.73 434	0.35 263	0.14 25	0.56 231	0.23 183	0.89 364	0.62 224	0.52 260	0.51 264	0.49 284	0.38 289	0.52 150	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.61 361
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
Pro-Stereo	0.24 3	0.30 26	0.81 2	0.22 16	0.15 34	0.49 143	0.15 35	0.23 1	0.39 46	0.16 2	0.14 6	0.15 17	0.09 1	0.49 138	0.21 11	0.08 22	0.06 2	0.10 153	0.37 500	0.08 26	0.22 105

2.25w	0.42 94	0.30 26	1.12 34	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 58	0.37 25	0.26 72	0.27 93	0.14 9	0.19 79	0.91 302	0.36 188	0.07 7	1.38 516	0.07 1	0.67 567	0.07 2	0.91 459

3.5w_stereo	0.34 27	0.33 60	1.17 40	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 66	0.36 22	0.23 37	0.25 74	0.15 17	0.19 79	0.80 276	0.24 47	0.07 7	1.02 470	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 316

fffft	0.36 47	0.70 288	1.51 85	0.25 58	0.15 34	0.42 86	0.24 212	0.46 66	0.42 63	0.22 30	0.19 24	0.20 64	0.16 36	0.47 111	0.69 366	0.07 7	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.30 414	0.45 278
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 47	0.83 343	1.48 82	0.26 75	0.15 34	0.46 115	0.22 144	0.40 29	0.43 69	0.23 37	0.24 66	0.21 74	0.18 63	0.47 111	0.59 322	0.07 7	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.42 247

fff	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

AnonymousM	0.45 120	0.49 188	1.83 122	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.22 144	0.64 196	0.66 261	0.47 200	0.33 144	0.30 156	0.25 160	0.49 138	0.29 115	0.12 275	0.27 337	0.71 573	0.37 500	0.12 90	0.41 242

iRaftStereo_RVC	0.47 136	0.84 348	1.91 145	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.20 94	0.58 155	0.50 117	0.37 138	0.43 200	0.42 228	0.23 133	0.38 64	0.28 104	0.09 53	0.70 429	0.12 287	0.11 184	0.43 516	0.77 418

csc	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

cscssc	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

111	0.57 230	1.41 507	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.59 285	0.26 257	0.90 373	0.83 447	0.50 238	0.54 300	0.57 329	0.38 289	0.54 164	0.41 224	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.24 323	0.81 438

MLCV	0.59 256	1.41 507	2.41 269	0.31 172	0.15 34	0.60 300	0.23 183	0.77 253	0.63 236	0.67 424	0.66 408	0.55 319	0.37 280	1.16 356	1.09 459	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.21 282	0.29 156

4.5_new	0.39 69	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 46	0.40 67	0.17 57	0.43 44	0.37 25	0.27 85	0.22 49	0.15 17	0.14 15	1.04 326	0.23 36	0.09 53	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 42	0.62 363

4.5w-stereo	0.39 69	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 46	0.40 67	0.17 57	0.43 44	0.37 25	0.27 85	0.22 49	0.15 17	0.14 15	1.04 326	0.23 36	0.09 53	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 42	0.62 363

2.5w	0.40 81	0.31 34	1.07 28	0.23 31	0.16 46	0.39 62	0.19 79	0.50 101	0.39 46	0.23 37	0.23 62	0.13 1	0.17 42	0.73 250	0.24 47	0.07 7	1.53 537	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 463

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 20	0.40 126	1.21 41	0.35 263	0.16 46	0.29 12	0.16 47	0.59 164	0.56 174	0.20 16	0.20 30	0.17 44	0.26 174	0.40 75	0.38 207	0.09 53	0.08 50	0.08 41	0.25 416	0.12 90	0.43 257

tg	0.45 120	0.83 343	1.85 130	0.29 133	0.16 46	0.57 254	0.18 71	0.60 171	0.56 174	0.37 138	0.44 212	0.38 203	0.24 140	0.48 124	0.28 104	0.09 53	0.30 341	0.11 228	0.11 184	0.44 520	0.77 418

SMFormer	0.64 319	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.86 416	0.13 323	1.01 465	0.11 228	0.26 424	0.17 190	0.84 443

tta	0.63 309	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.86 416	0.13 323	1.01 465	0.11 228	0.26 424	0.19 245	0.59 356

qqq1	0.62 295	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.64 348	0.13 323	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 245	0.59 356

fff1	0.62 295	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.64 348	0.13 323	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 245	0.59 356

Selective-RAFT	0.46 129	0.48 181	1.88 139	0.32 193	0.16 46	0.61 320	0.19 79	0.66 202	0.62 224	0.28 93	0.30 116	0.41 223	0.33 260	0.51 145	0.32 151	0.11 222	1.09 477	0.09 91	0.35 488	0.19 245	0.37 209

NF-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.55 353	0.55 437	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.44 405	0.78 398	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

OCTAStereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.42 430	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.79 401	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

NRIStereo	0.50 171	0.34 70	2.44 286	0.52 424	0.16 46	0.94 513	0.73 534	0.52 110	0.65 253	0.48 203	0.40 192	0.59 337	0.29 228	0.78 268	0.33 164	0.11 222	0.13 205	0.11 228	0.09 93	0.22 299	0.25 129

THIR-Stereo	0.88 462	0.85 353	2.33 246	0.26 75	0.16 46	0.59 285	2.69 600	0.62 181	0.54 155	0.62 377	1.61 562	0.96 509	1.77 575	1.67 447	2.20 548	0.10 122	0.08 50	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.21 98

RE-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.77 394	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

TVStereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.77 394	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

RAFT-IKP	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.16 46	0.60 300	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.51 145	0.31 141	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

CREStereo++_RVC	0.38 64	0.37 99	2.47 317	0.25 58	0.16 46	0.54 208	0.15 35	0.42 39	0.57 181	0.37 138	0.52 273	0.24 98	0.19 79	0.31 17	0.27 89	0.09 53	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 42	0.22 105
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.49 164	0.88 364	2.38 254	0.30 153	0.16 46	0.43 91	0.25 239	0.55 138	0.46 88	0.38 144	0.46 220	0.34 186	0.28 208	1.96 505	0.28 104	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.15 145	0.13 25

ARAFT	0.65 328	1.69 551	3.34 518	0.29 133	0.16 46	0.65 384	0.36 397	0.96 416	0.73 352	0.63 388	0.49 248	0.56 325	0.31 245	1.23 369	0.35 184	0.11 222	0.08 50	0.14 383	0.13 244	0.38 485	0.50 301

GMStereo	0.44 115	1.32 478	2.65 393	0.28 113	0.16 46	0.42 86	0.22 144	0.48 80	0.63 236	0.41 156	0.36 164	0.26 118	0.25 160	0.41 84	0.30 122	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.12 222	0.17 190	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.57 230	1.16 440	2.56 357	0.35 263	0.16 46	0.56 231	0.25 239	0.91 380	0.64 246	0.55 288	0.53 280	0.59 337	0.43 349	0.67 221	0.76 392	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.23 316	0.58 351

Wavelet-MonSter	0.42 94	0.34 70	1.38 62	0.23 31	0.17 68	0.43 91	0.14 20	0.28 4	0.35 13	0.23 37	0.21 38	0.15 17	0.16 36	0.92 307	0.66 356	0.06 1	1.21 490	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 472

FlowAnything_test	0.25 5	0.41 132	0.71 1	0.28 113	0.17 68	0.37 47	0.20 94	0.39 24	0.28 2	0.25 54	0.20 30	0.21 74	0.17 42	0.28 7	0.26 79	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.16 313	0.17 190	0.16 59

asda	0.41 86	0.31 34	1.23 45	0.22 16	0.17 68	0.43 91	0.16 47	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.20 30	0.15 17	0.20 96	0.99 318	0.23 36	0.10 122	1.49 531	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 455

1w_stereo	0.35 37	0.28 7	0.86 4	0.24 43	0.17 68	0.44 101	0.22 144	0.60 171	0.43 69	0.27 85	0.30 116	0.14 9	0.26 174	0.61 193	0.25 64	0.07 7	0.79 438	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 427

S2M2_L	0.27 9	0.32 48	1.41 72	0.24 43	0.17 68	0.24 6	0.09 1	0.36 14	0.50 117	0.17 6	0.25 74	0.22 78	0.17 42	0.27 5	0.29 115	0.16 415	0.12 187	0.11 228	0.12 222	0.15 145	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.35 37	0.80 335	1.46 78	0.26 75	0.17 68	0.55 222	0.22 144	0.44 52	0.39 46	0.24 47	0.26 83	0.25 107	0.18 63	0.64 208	0.36 188	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.29 156

rvit_stereo_0081	0.29 12	0.46 173	1.13 38	0.28 113	0.17 68	0.32 23	0.22 144	0.45 58	0.58 189	0.25 54	0.26 83	0.26 118	0.22 115	0.36 57	0.25 64	0.14 364	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.13 109	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 12	0.46 173	1.13 38	0.28 113	0.17 68	0.32 23	0.22 144	0.45 58	0.58 189	0.25 54	0.26 83	0.26 118	0.22 115	0.36 57	0.25 64	0.14 364	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.13 109	0.11 17

WCG-NET（raft）	0.44 115	0.97 394	1.78 114	0.24 43	0.17 68	0.43 91	0.24 212	0.42 39	0.52 136	0.38 144	0.35 160	0.46 265	0.25 160	0.41 84	0.26 79	0.08 22	1.08 475	0.08 41	0.08 60	0.27 382	0.40 233

CASS	0.43 99	0.34 70	2.01 164	0.33 215	0.17 68	0.54 208	0.24 212	0.71 231	0.52 136	0.62 377	0.55 311	0.40 216	0.41 323	0.43 95	0.33 164	0.17 435	0.10 135	0.14 383	0.11 184	0.18 215	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.48 149	1.32 478	2.41 269	0.31 172	0.17 68	0.58 265	0.26 257	0.50 101	0.71 338	0.42 164	0.41 194	0.34 186	0.28 208	0.47 111	0.41 224	0.18 448	0.10 135	0.13 348	0.12 222	0.22 299	0.16 59

Patchmatch Stereo++	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.52 186	0.34 70	2.47 317	0.55 437	0.17 68	0.61 320	0.39 416	0.64 196	0.67 274	0.52 260	0.48 234	0.39 207	0.25 160	1.46 407	0.77 394	0.13 323	0.08 50	0.13 348	0.12 222	0.12 90	0.15 46

KMStereo	0.52 186	0.34 70	2.47 317	0.55 437	0.17 68	0.61 320	0.39 416	0.64 196	0.67 274	0.52 260	0.48 234	0.39 207	0.25 160	1.46 407	0.77 394	0.13 323	0.08 50	0.13 348	0.12 222	0.12 90	0.15 46

ROB_FTStereo_v2	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.49 410	0.17 68	0.61 320	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.44 244	0.28 208	0.48 124	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

DRaft	0.65 328	0.47 176	2.38 254	0.25 58	0.17 68	0.64 368	0.65 517	0.56 144	0.57 181	0.67 424	0.98 518	0.38 203	0.99 533	1.42 399	2.06 538	0.11 222	0.14 222	0.10 153	0.14 267	0.18 215	0.21 98

iRAFT	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

CRE-IMP	0.46 129	0.31 34	2.40 264	0.53 428	0.17 68	0.79 467	0.68 526	0.54 128	0.66 261	0.47 200	0.43 200	0.44 244	0.26 174	0.43 95	0.33 164	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.09 93	0.17 190	0.23 115

CroCo-Stereo	0.35 37	0.71 293	1.67 104	0.32 193	0.17 68	0.19 2	0.21 120	0.79 269	0.54 155	0.22 30	0.25 74	0.55 319	0.22 115	0.28 7	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.07 37	0.12 90	0.10 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
MonStereo	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.17 15	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.48 269	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.80 578	0.07 2	1.01 483

Monster-pub-eth3d	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.18 17	0.15 17	0.11 3	0.87 288	0.47 261	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

MM-Stereo_test2	0.65 328	0.43 149	2.54 345	0.62 461	0.18 87	0.50 157	0.25 239	0.49 84	0.47 95	0.36 135	0.26 83	0.24 98	0.23 133	0.40 75	0.38 207	0.08 22	2.33 590	0.09 91	0.10 134	0.38 485	2.66 585

castereo++	0.39 69	0.83 343	1.38 62	0.29 133	0.18 87	0.53 197	0.20 94	0.57 151	0.58 189	0.20 16	0.27 93	0.32 173	0.17 42	0.34 39	0.22 19	0.09 53	0.54 396	0.09 91	0.29 439	0.15 145	0.52 316

MonSter	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.26 72	0.18 17	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.47 261	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

999	0.35 37	0.74 313	1.38 62	0.27 92	0.18 87	0.50 157	0.23 183	0.40 29	0.41 56	0.21 21	0.33 144	0.23 87	0.18 63	0.74 254	0.37 199	0.09 53	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.26 368	0.26 137

rvit_0105_6	0.36 47	0.55 224	1.48 82	0.31 172	0.18 87	0.35 38	0.26 257	0.56 144	0.66 261	0.26 72	0.29 107	0.33 181	0.26 174	0.41 84	0.27 89	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.13 244	0.15 145	0.25 129

rvit_0105_5	0.43 99	0.73 303	2.10 192	0.31 172	0.18 87	0.41 73	0.31 344	0.69 215	0.67 274	0.32 117	0.34 153	0.38 203	0.30 239	0.42 93	0.30 122	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.15 291	0.15 145	0.30 165

rvit_0105_4	0.40 81	0.64 260	1.98 159	0.31 172	0.18 87	0.37 47	0.29 317	0.64 196	0.67 274	0.28 93	0.32 140	0.36 192	0.28 208	0.45 102	0.27 89	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.14 267	0.15 145	0.25 129

rvit_stereo_0083	0.28 11	0.37 99	0.88 6	0.28 113	0.18 87	0.28 9	0.22 144	0.40 29	0.58 189	0.25 54	0.30 116	0.27 131	0.27 190	0.38 64	0.25 64	0.14 364	0.12 187	0.13 348	0.10 134	0.13 109	0.14 37

ITSA-stereo	0.52 186	0.42 137	1.46 78	0.34 240	0.18 87	0.60 300	0.29 317	0.99 441	0.82 440	0.51 250	0.48 234	0.53 303	0.59 445	1.25 375	0.73 382	0.15 395	0.12 187	0.17 451	0.16 313	0.19 245	0.32 181

RAStereo	0.33 22	0.81 339	2.22 222	0.27 92	0.18 87	0.25 7	0.20 94	0.45 58	0.38 34	0.21 21	0.26 83	0.20 64	0.16 36	0.26 4	0.26 79	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.13 109	0.09 6

rvit_stereo_0080	0.33 22	0.77 323	1.43 74	0.24 43	0.18 87	0.34 32	0.27 276	0.58 155	0.51 124	0.25 54	0.27 93	0.27 131	0.22 115	0.32 27	0.27 89	0.14 364	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.15 145	0.17 67

test_sample6	0.64 319	0.51 203	2.17 207	0.35 263	0.18 87	0.56 231	0.27 276	1.00 451	0.80 426	0.56 300	0.66 408	0.47 274	0.39 304	1.95 503	0.60 327	0.14 364	0.80 441	0.13 348	0.21 384	0.18 215	0.78 424

test_sample2	0.59 256	0.42 137	1.84 125	0.33 215	0.18 87	0.52 186	0.28 289	0.86 338	0.70 324	0.47 200	0.53 280	0.46 265	0.41 323	1.51 415	0.66 356	0.12 275	0.93 457	0.11 228	0.24 407	0.16 166	1.01 483

CAS++	0.34 27	0.39 118	1.90 142	0.25 58	0.18 87	0.32 23	0.20 94	0.78 260	0.44 79	0.31 112	0.31 128	0.21 74	0.16 36	0.34 39	0.20 7	0.15 395	0.13 205	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.33 22	0.77 323	1.43 74	0.24 43	0.18 87	0.34 32	0.27 276	0.58 155	0.51 124	0.25 54	0.27 93	0.27 131	0.22 115	0.32 27	0.27 89	0.14 364	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.15 145	0.17 67

knoymous	0.37 57	0.34 70	1.83 122	0.25 58	0.18 87	0.45 107	0.24 212	0.60 171	0.40 54	0.42 164	0.39 183	0.54 310	0.25 160	0.41 84	0.29 115	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.07 37	0.13 109	0.20 91

DisPM	0.48 149	0.41 132	2.54 345	0.61 459	0.18 87	0.59 285	0.62 509	0.54 128	0.67 274	0.61 364	0.53 280	0.38 203	0.26 174	0.76 259	0.31 141	0.13 323	0.07 13	0.12 287	0.11 184	0.12 90	0.15 46

MIPNet	0.88 462	1.07 414	2.85 462	0.61 459	0.18 87	1.46 555	1.37 584	1.65 573	0.78 405	1.93 580	0.85 490	0.75 429	1.66 569	0.87 288	0.34 176	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.32 465	0.27 382	0.26 137

IPLGR	0.58 238	0.64 260	3.12 499	0.37 295	0.18 87	0.62 341	0.54 482	1.06 505	0.69 313	0.73 452	0.46 220	0.50 288	0.44 358	1.12 350	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.21 282	0.20 91

PFNet+	0.50 171	0.43 149	2.54 345	0.49 410	0.18 87	0.58 265	0.76 536	0.54 128	0.72 347	0.56 300	0.48 234	0.39 207	0.26 174	0.94 309	0.33 164	0.14 364	0.09 104	0.14 383	0.13 244	0.12 90	0.16 59

PSM-adaLoss	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.49 138	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.51 145	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 99	0.36 86	2.45 304	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.27 276	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.44 244	0.28 208	0.47 111	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

DEmStereo	0.69 368	0.40 126	2.42 273	0.42 360	0.18 87	0.66 397	0.88 548	0.54 128	0.64 246	0.60 354	1.00 522	0.45 256	1.24 549	1.53 419	2.21 549	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.10 134	0.11 77	0.14 37

DeepStereo_RVC	0.47 136	0.37 99	2.19 213	0.55 437	0.18 87	0.60 300	0.58 495	0.52 110	0.62 224	0.49 219	0.45 215	0.39 207	0.85 514	0.47 111	0.34 176	0.12 275	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.15 145	0.19 82

iGMRVC	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.27 276	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.57 173	0.31 141	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

FENet	0.48 149	0.58 232	2.46 312	0.33 215	0.18 87	0.58 265	0.22 144	0.83 304	0.64 246	0.49 219	0.42 197	0.55 319	0.38 289	0.52 150	0.51 286	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.11 184	0.17 190	0.31 174

DIP-Stereo	0.43 99	0.50 196	2.21 220	0.27 92	0.18 87	0.63 355	0.17 57	0.94 399	0.58 189	0.49 219	0.48 234	0.30 156	0.30 239	0.40 75	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.15 145	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.59 256	1.09 418	2.54 345	0.44 378	0.18 87	0.65 384	0.29 317	0.89 364	0.75 378	0.59 343	0.64 393	0.43 229	0.39 304	0.73 250	1.24 484	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.21 282	0.40 233

asd	0.36 47	0.28 7	1.21 41	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.14 20	0.37 17	0.34 11	0.26 72	0.21 38	0.15 17	0.19 79	0.91 302	0.20 7	0.10 122	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 401

4.25_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

4.5w_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

4.25w-stereo	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

2.75w_new	0.46 129	0.32 48	1.39 67	0.21 6	0.19 120	0.40 67	0.18 71	0.51 108	0.39 46	0.27 85	0.21 38	0.13 1	0.20 96	1.10 342	0.44 244	0.07 7	1.58 541	0.07 1	0.61 563	0.07 2	0.82 441

rvit_0105_3	0.46 129	0.86 358	2.24 226	0.33 215	0.19 120	0.44 101	0.35 388	0.74 239	0.70 324	0.38 144	0.38 177	0.41 223	0.33 260	0.46 106	0.32 151	0.19 466	0.17 268	0.17 451	0.18 344	0.15 145	0.22 105

test_sample5	0.63 309	0.50 196	2.19 213	0.34 240	0.19 120	0.56 231	0.26 257	0.98 432	0.77 400	0.55 288	0.63 380	0.45 256	0.38 289	1.87 492	0.58 318	0.14 364	0.82 447	0.13 348	0.22 398	0.18 215	0.76 414

test_sample4	0.62 295	0.49 188	2.24 226	0.34 240	0.19 120	0.57 254	0.25 239	0.98 432	0.76 387	0.56 300	0.55 311	0.45 256	0.38 289	1.78 468	0.56 309	0.13 323	0.80 441	0.13 348	0.21 384	0.17 190	0.76 414

test_sample3	0.61 274	0.48 181	2.24 226	0.34 240	0.19 120	0.58 265	0.25 239	0.97 424	0.76 387	0.54 275	0.52 273	0.46 265	0.37 280	1.78 468	0.57 312	0.13 323	0.79 438	0.12 287	0.21 384	0.17 190	0.73 407

H2IRNET	0.48 149	1.04 410	2.57 361	0.31 172	0.19 120	0.54 208	0.19 79	0.55 138	0.53 149	0.28 93	0.56 325	0.47 274	0.35 270	0.47 111	0.40 215	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.14 267	0.37 477	0.26 137

DualNet	0.63 309	0.50 196	2.19 213	0.34 240	0.19 120	0.56 231	0.26 257	0.98 432	0.77 400	0.56 300	0.66 408	0.45 256	0.38 289	1.87 492	0.58 318	0.14 364	0.82 447	0.13 348	0.22 398	0.18 215	0.76 414

plain	0.43 99	0.73 303	2.80 449	0.28 113	0.19 120	0.33 29	0.21 120	0.63 189	0.50 117	0.24 47	0.38 177	0.24 98	0.25 160	0.48 124	0.32 151	0.12 275	0.08 50	0.13 348	0.09 93	0.43 516	0.13 25

UDGNet	0.50 171	1.36 495	2.44 286	0.37 295	0.19 120	0.58 265	0.23 183	0.49 84	0.69 313	0.42 164	0.39 183	0.34 186	0.29 228	0.55 166	0.32 151	0.25 516	0.10 135	0.37 545	0.19 362	0.30 414	0.17 67

Pruner-Stereo	0.55 215	0.38 109	2.49 329	1.78 577	0.19 120	0.63 355	0.45 450	0.59 164	0.67 274	0.61 364	0.48 234	0.41 223	0.25 160	0.49 138	0.99 440	0.13 323	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.14 37

GES	0.49 164	0.54 215	2.37 251	0.31 172	0.19 120	0.61 320	0.30 333	0.93 393	0.52 136	0.49 219	0.53 280	0.40 216	0.43 349	0.59 181	0.67 360	0.16 415	0.11 164	0.12 287	0.10 134	0.20 268	0.30 165

HSM-Net_RVC	0.70 375	0.40 126	2.45 304	0.27 92	0.19 120	0.68 411	0.30 333	1.29 546	0.73 352	0.73 452	0.70 434	0.77 436	0.45 366	3.73 600	0.46 256	0.13 323	0.09 104	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DilatedVolume-Stereo	0.35 37	0.38 109	1.21 41	0.26 75	0.20 136	0.41 73	0.18 71	0.43 44	0.38 34	0.37 138	0.35 160	0.29 148	0.24 140	0.64 208	0.55 305	0.09 53	0.19 282	0.08 41	0.11 184	0.12 90	0.50 301

3w_stereo	0.44 115	0.29 12	1.53 87	0.23 31	0.20 136	0.37 47	0.22 144	0.53 117	0.41 56	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.22 115	0.90 300	0.24 47	0.06 1	1.52 536	0.07 1	0.44 520	0.08 26	0.83 442

UGAM	0.69 368	0.84 348	2.66 397	0.40 345	0.20 136	0.53 197	0.34 378	0.63 189	0.74 372	0.45 185	0.74 459	0.95 508	0.36 274	2.57 557	0.42 231	0.11 222	0.45 374	0.17 451	0.19 362	0.43 516	0.57 346

rvit_stereo_0081_aga	0.34 27	0.67 266	1.79 115	0.27 92	0.20 136	0.34 32	0.21 120	0.43 44	0.48 100	0.26 72	0.28 101	0.27 131	0.21 107	0.33 32	0.25 64	0.14 364	0.11 164	0.11 228	0.10 134	0.14 133	0.18 76

test_sample7	0.65 328	0.41 132	2.08 181	0.36 282	0.20 136	0.52 186	0.32 355	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	1.18 361	0.52 289	0.18 448	1.21 490	0.16 432	0.15 291	0.19 245	1.22 508

GMStereo_Zeroshot	0.44 115	0.44 162	1.84 125	0.44 378	0.20 136	0.52 186	0.19 79	0.60 171	0.54 155	0.58 324	0.59 348	0.63 355	0.29 228	0.59 181	0.34 176	0.16 415	0.09 104	0.16 432	0.09 93	0.26 368	0.26 137

PCWNet_CMD	0.48 149	0.50 196	2.23 224	0.27 92	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.78 260	0.67 274	0.49 219	0.55 311	0.68 394	0.56 429	0.48 124	0.32 151	0.11 222	0.10 135	0.14 383	0.10 134	0.19 245	0.43 257

dad	0.58 238	1.35 490	2.39 261	0.31 172	0.20 136	0.62 341	0.26 257	0.56 144	0.79 418	0.66 422	0.64 393	0.64 363	0.36 274	0.87 288	0.48 269	0.28 527	0.15 240	0.40 548	0.18 344	0.24 323	0.22 105

GwcNet-ADL	0.54 211	0.78 329	2.85 462	0.31 172	0.20 136	0.58 265	0.29 317	0.93 393	0.67 274	0.48 203	0.47 226	0.56 325	0.33 260	0.48 124	0.80 403	0.13 323	0.12 187	0.09 91	0.09 93	0.14 133	0.40 233

GANet-ADL	0.48 149	0.56 228	2.51 335	0.34 240	0.20 136	0.58 265	0.25 239	0.80 275	0.57 181	0.43 172	0.61 365	0.56 325	0.31 245	0.44 100	0.44 244	0.14 364	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.22 299	0.38 218

CFNet_pseudo	0.47 136	0.50 196	2.19 213	0.26 75	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.80 275	0.62 224	0.50 238	0.56 325	0.68 394	0.47 388	0.53 158	0.33 164	0.11 222	0.10 135	0.15 412	0.10 134	0.18 215	0.33 185

MSMDNet	0.48 149	0.50 196	2.23 224	0.27 92	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.78 260	0.67 274	0.49 219	0.55 311	0.68 394	0.56 429	0.48 124	0.32 151	0.11 222	0.10 135	0.13 348	0.10 134	0.18 215	0.43 257

ccs_rob	0.47 136	0.50 196	2.19 213	0.26 75	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.80 275	0.62 224	0.50 238	0.56 325	0.68 394	0.47 388	0.53 158	0.33 164	0.11 222	0.10 135	0.16 432	0.10 134	0.18 215	0.33 185

AdaStereo	0.48 149	0.44 162	2.18 210	0.36 282	0.20 136	0.59 285	0.29 317	0.97 424	0.74 372	0.52 260	0.55 311	0.61 346	0.33 260	0.52 150	0.44 244	0.18 448	0.08 50	0.17 451	0.11 184	0.18 215	0.24 125
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.
3.75w	0.33 22	0.27 3	1.02 20	0.22 16	0.21 150	0.44 101	0.16 47	0.47 75	0.33 9	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.18 63	0.54 164	0.24 47	0.08 22	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 340

LGtest1	0.26 6	0.43 149	0.82 3	0.23 31	0.21 150	0.31 17	0.11 2	0.36 14	0.43 69	0.24 47	0.18 17	0.16 34	0.14 15	0.30 12	0.28 104	0.10 122	0.16 255	0.08 41	0.06 9	0.10 62	0.42 247

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 200	0.39 118	1.30 54	0.45 385	0.21 150	0.74 439	0.17 57	0.71 231	0.44 79	1.17 537	0.38 177	0.89 491	0.23 133	0.86 287	0.94 426	0.11 222	0.49 383	0.09 91	0.40 510	0.13 109	0.50 301

rvit_stereo_ft	0.38 64	1.01 401	1.86 136	0.33 215	0.21 150	0.28 9	0.27 276	0.59 164	0.55 166	0.24 47	0.28 101	0.28 139	0.27 190	0.35 51	0.28 104	0.14 364	0.09 104	0.11 228	0.11 184	0.14 133	0.31 174

Any-RAFT	0.42 94	0.33 60	1.89 141	0.28 113	0.21 150	0.69 414	0.21 120	0.83 304	0.60 207	0.45 185	0.43 200	0.62 351	0.30 239	0.48 124	0.24 47	0.11 222	0.40 364	0.08 41	0.06 9	0.10 62	0.16 59

IPLG	0.74 395	1.09 418	2.87 465	0.36 282	0.21 150	1.63 565	0.60 502	1.39 555	0.63 236	1.39 562	0.51 264	0.40 216	0.86 516	1.40 394	0.37 199	0.09 53	0.07 13	0.14 383	0.12 222	0.34 448	0.23 115

AACVNet	0.61 274	1.13 430	2.47 317	0.37 295	0.21 150	0.57 254	0.25 239	0.75 243	0.55 166	0.56 300	0.60 357	0.66 377	0.44 358	2.11 523	0.49 279	0.14 364	0.11 164	0.14 383	0.11 184	0.35 462	0.23 115

FTStereo	0.79 425	0.32 48	2.83 457	0.70 487	0.21 150	0.73 432	1.75 593	0.61 177	0.60 207	1.07 525	1.62 563	1.28 553	2.11 585	0.75 256	0.30 122	0.19 466	0.08 50	0.12 287	0.11 184	0.12 90	0.39 226

KYRaft	0.52 186	0.35 80	2.40 264	0.34 240	0.21 150	0.75 442	0.43 437	0.62 181	0.63 236	0.64 399	0.92 508	0.53 303	0.72 487	0.60 188	0.26 79	0.10 122	0.07 13	0.12 287	0.14 267	0.13 109	0.54 328

IRAFT_RVC	0.59 256	0.74 313	2.42 273	0.47 396	0.21 150	0.59 285	0.42 430	0.68 212	0.73 352	0.54 275	0.50 260	0.49 284	0.51 410	1.57 428	1.00 443	0.11 222	0.25 327	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37

StereoDRNet-Refined	0.55 215	0.61 247	2.07 179	0.34 240	0.21 150	0.68 411	0.26 257	0.87 347	0.73 352	0.70 438	0.69 421	0.74 424	0.45 366	1.10 342	0.62 339	0.12 275	0.09 104	0.14 383	0.14 267	0.27 382	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.60 266	1.59 537	2.04 173	0.32 193	0.21 150	0.60 300	0.22 144	0.99 441	0.85 462	0.61 364	0.63 380	0.58 333	0.42 336	1.08 340	0.98 438	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.06 9	0.23 316	0.33 185

CBMV	0.86 454	1.00 398	2.82 455	0.35 263	0.21 150	0.78 463	0.78 539	1.05 492	0.87 475	0.90 501	0.74 459	0.87 484	1.89 579	1.67 447	1.38 498	0.19 466	0.20 297	0.21 493	0.19 362	0.28 395	0.84 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AdaDepth	0.36 47	0.43 149	1.65 100	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.16 47	0.31 6	0.53 149	0.21 21	0.20 30	0.14 9	0.18 63	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 421	0.08 41	0.24 407	0.10 62	0.74 411

qwe	0.41 86	0.29 12	1.29 53	0.22 16	0.22 163	0.41 73	0.15 35	0.49 84	0.38 34	0.28 93	0.23 62	0.14 9	0.15 24	0.94 309	0.24 47	0.08 22	1.47 530	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 414

3.25w_new	0.39 69	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 163	0.37 47	0.14 20	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.21 38	0.16 34	0.19 79	0.71 242	0.23 36	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 431

3.25w	0.39 69	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 163	0.37 47	0.14 20	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.21 38	0.16 34	0.19 79	0.71 242	0.23 36	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 431

G2L-ROB	0.59 256	1.32 478	2.59 365	0.30 153	0.22 163	0.59 285	0.28 289	0.80 275	0.61 213	0.56 300	0.45 215	0.70 411	0.35 270	1.38 391	0.72 378	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.22 299	0.31 174

HI	0.47 136	0.82 341	2.49 329	0.29 133	0.22 163	0.45 107	0.20 94	0.59 164	0.43 69	0.59 343	0.59 348	0.65 368	0.45 366	0.48 124	0.40 215	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.11 184	0.24 323	0.20 91

CoSv	0.47 136	0.82 341	2.49 329	0.29 133	0.22 163	0.45 107	0.20 94	0.59 164	0.43 69	0.59 343	0.59 348	0.65 368	0.45 366	0.48 124	0.40 215	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.11 184	0.24 323	0.20 91

DCVSM-stereo	0.52 186	0.37 99	2.45 304	0.30 153	0.22 163	0.54 208	0.52 476	0.60 171	0.52 136	0.69 434	0.47 226	0.79 444	0.49 401	0.56 169	0.90 421	0.13 323	0.14 222	0.15 412	0.13 244	0.20 268	0.21 98

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 186	0.51 203	1.12 34	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.20 94	1.10 516	1.33 556	3.13 605	0.33 144	0.22 78	0.20 96	0.34 39	0.26 79	0.11 222	0.09 104	0.11 228	0.09 93	0.17 190	0.21 98

ffm	0.78 421	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	0.85 327	0.96 509	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	0.64 208	0.22 19	0.10 122	2.16 583	0.15 412	0.33 479	0.25 348	2.19 569

ff1	1.07 521	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	0.85 327	0.96 509	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.10 122	2.16 583	0.15 412	0.33 479	0.25 348	2.19 569

mmx	0.99 505	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	1.05 492	0.92 492	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.13 323	1.25 495	0.15 412	0.33 479	0.19 245	1.28 516

xxx	0.99 505	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	1.05 492	0.92 492	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.13 323	1.25 495	0.15 412	0.33 479	0.19 245	1.28 516

CFNet_ucs	0.50 171	0.55 224	2.28 234	0.27 92	0.22 163	0.58 265	0.23 183	0.90 373	0.69 313	0.54 275	0.64 393	0.68 394	0.44 358	0.55 166	0.34 176	0.14 364	0.12 187	0.16 432	0.11 184	0.19 245	0.38 218

gwcnet-sp	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

scenet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

ssnet_v2	0.64 319	0.99 397	2.67 405	0.33 215	0.22 163	0.72 428	0.45 450	1.00 451	0.80 426	0.66 422	0.54 300	0.81 457	0.48 395	0.91 302	1.08 458	0.16 415	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.33 438	0.31 174

ssnet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

BUS	0.45 120	0.32 48	1.58 90	0.31 172	0.22 163	0.91 506	0.23 183	1.05 492	0.67 274	0.64 399	0.53 280	0.65 368	0.32 254	0.48 124	0.34 176	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

BSDual-CNN	0.48 149	0.32 48	1.58 90	0.31 172	0.22 163	0.76 447	0.32 355	1.05 492	0.67 274	0.64 399	0.53 280	0.63 355	0.38 289	0.48 124	0.97 429	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

psmg	0.48 149	0.32 48	1.58 90	0.28 113	0.22 163	0.75 442	0.35 388	0.94 399	0.67 274	0.61 364	0.59 348	0.63 355	0.38 289	0.48 124	0.97 429	0.13 323	0.11 164	0.13 348	0.13 244	0.14 133	0.15 46

PSMNet-ADL	0.56 223	0.47 176	2.03 170	0.35 263	0.22 163	0.67 405	0.27 276	0.77 253	0.58 189	0.43 172	0.53 280	0.70 411	0.45 366	1.89 495	0.64 348	0.16 415	0.13 205	0.11 228	0.13 244	0.15 145	0.51 308

LCNet	0.58 238	0.43 149	2.42 273	0.91 513	0.22 163	0.95 515	0.29 317	0.62 181	0.64 246	0.52 260	0.55 311	0.41 223	0.75 498	0.84 284	0.27 89	0.10 122	0.07 13	0.12 287	0.18 344	0.97 575	0.40 233

LMCR-Stereo	0.61 274	1.00 398	2.60 372	0.42 360	0.22 163	0.74 439	0.31 344	1.06 505	0.70 324	0.62 377	0.64 393	0.40 216	0.52 417	0.84 284	1.27 487	0.20 477	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.26 368	0.16 59

ICVP	0.48 149	0.33 60	2.37 251	0.34 240	0.22 163	0.60 300	0.55 486	0.79 269	0.53 149	0.45 185	0.60 357	0.49 284	0.36 274	0.55 166	0.46 256	0.16 415	0.16 255	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.54 211	0.87 360	2.45 304	0.28 113	0.22 163	0.59 285	0.36 397	0.69 215	0.73 352	0.49 219	0.59 348	0.69 405	0.42 336	0.47 111	0.70 368	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.36 469	0.39 226

hitnet-ft	0.73 391	1.09 418	2.59 365	0.28 113	0.22 163	0.71 422	0.36 397	0.89 364	0.67 274	0.58 324	0.83 485	1.03 523	0.94 530	2.31 536	0.70 368	0.23 503	0.14 222	0.41 550	0.13 244	0.24 323	0.28 150

iResNetv2_ROB	0.71 379	1.90 564	3.48 538	0.43 373	0.22 163	0.60 300	0.29 317	0.96 416	0.78 405	0.60 354	0.65 401	0.60 344	0.46 377	0.80 276	1.21 478	0.12 275	0.08 50	0.10 153	0.07 37	0.44 520	0.33 185

CBMV_ROB	0.88 462	0.75 318	2.73 434	0.36 282	0.22 163	0.76 447	0.47 460	1.05 492	0.81 434	1.06 524	1.04 529	0.88 488	1.36 554	2.17 530	2.03 535	0.23 503	0.24 318	0.27 520	0.25 416	0.27 382	0.73 407

DN-CSS_ROB	0.56 223	1.64 546	2.75 439	0.42 360	0.22 163	0.57 254	0.19 79	0.79 269	0.66 261	0.46 197	0.62 372	0.41 223	0.32 254	0.73 250	0.49 279	0.12 275	0.08 50	0.14 383	0.13 244	0.38 485	0.17 67

DualNet (step1)	0.76 411	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	1.18 361	0.52 289	0.65 561	1.21 490	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

test_sample9	1.07 521	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	2.02 510	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

test_sample8	1.23 537	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	1.01 461	0.75 378	1.23 550	0.63 380	2.53 585	1.31 550	2.02 510	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

CBFPSM	0.62 295	1.34 486	2.12 196	0.30 153	0.23 193	0.71 422	0.38 410	0.77 253	0.68 301	0.51 250	0.49 248	1.03 523	0.82 508	0.63 201	1.35 492	0.11 222	0.12 187	0.10 153	0.10 134	0.19 245	0.37 209

CSP-Net	0.55 215	0.61 247	1.81 121	0.30 153	0.23 193	0.77 457	0.35 388	0.90 373	0.62 224	0.62 377	0.60 357	0.65 368	0.42 336	1.76 462	0.47 261	0.17 435	0.12 187	0.10 153	0.10 134	0.21 282	0.16 59

STrans-v2	0.69 368	0.62 254	2.66 397	0.28 113	0.23 193	0.57 254	0.32 355	1.01 461	0.77 400	0.92 504	0.84 487	0.88 488	0.92 526	1.81 475	1.19 475	0.10 122	0.07 13	0.10 153	0.09 93	0.12 90	0.30 165

IIG-Stereo	0.65 328	0.87 360	2.32 244	0.55 437	0.23 193	0.62 341	0.21 120	0.78 260	0.71 338	0.64 399	0.69 421	0.69 405	0.38 289	2.07 516	1.37 496	0.11 222	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.15 145	0.27 144

PSM-AAD	0.67 354	0.29 12	2.41 269	0.37 295	0.23 193	0.86 489	1.15 572	0.62 181	0.66 261	0.64 399	0.71 449	0.67 380	2.90 593	0.65 215	0.32 151	0.10 122	0.08 50	0.17 451	0.15 291	0.14 133	0.34 193

GrayStereo	0.71 379	0.27 3	2.40 264	0.89 507	0.23 193	0.62 341	1.40 588	0.67 207	0.70 324	0.72 450	0.77 473	0.55 319	3.03 594	0.60 188	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.21 384	0.12 90	0.37 209

Prome-Stereo	0.53 200	0.36 86	2.39 261	0.60 453	0.23 193	0.63 355	0.41 423	0.66 202	0.67 274	0.59 343	1.02 525	0.43 229	0.71 486	0.61 193	0.34 176	0.10 122	0.07 13	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.44 273

RALAANet	0.52 186	1.37 500	2.63 383	0.33 215	0.23 193	0.48 135	0.19 79	0.69 215	0.55 166	0.49 219	0.46 220	0.39 207	0.31 245	0.53 158	0.53 296	0.10 122	0.33 348	0.11 228	0.17 331	0.29 405	0.13 25

AFF-stereo	0.57 230	1.51 526	2.59 365	0.33 215	0.23 193	0.51 166	0.21 120	0.69 215	0.68 301	0.49 219	0.63 380	0.49 284	0.34 268	0.50 144	0.37 199	0.08 22	0.54 396	0.10 153	0.10 134	0.40 501	0.60 360

NLSM3	0.34 27	0.67 266	1.42 73	0.26 75	0.24 205	0.43 91	0.19 79	0.63 189	0.49 105	0.21 21	0.27 93	0.21 74	0.25 160	0.30 12	0.27 89	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 62	0.51 308

IGEV	0.36 47	0.34 70	1.03 22	0.21 6	0.24 205	0.42 86	0.16 47	0.38 22	0.41 56	0.37 138	0.22 49	0.14 9	0.12 6	0.63 201	0.40 215	0.08 22	0.73 435	0.08 41	0.53 545	0.09 42	0.52 316

G2L-Stereo_test	0.64 319	1.34 486	2.55 353	0.34 240	0.24 205	0.75 442	0.39 416	0.83 304	0.65 253	0.62 377	0.54 300	0.74 424	0.40 311	1.57 428	0.75 388	0.11 222	0.08 50	0.08 41	0.08 60	0.28 395	0.43 257

rvit_105_1	0.52 186	0.93 388	2.30 239	0.36 282	0.24 205	0.51 166	0.45 450	0.81 284	0.79 418	0.46 197	0.44 212	0.45 256	0.38 289	0.63 201	0.39 212	0.20 477	0.18 276	0.18 470	0.22 398	0.18 215	0.21 98

MIF-Stereo (partial)	0.41 86	0.71 293	2.67 405	0.27 92	0.24 205	0.32 23	0.17 57	0.56 144	0.46 88	0.26 72	0.37 170	0.25 107	0.26 174	0.46 106	0.35 184	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.21 282	0.15 46

UniTT-Stereo	0.36 47	0.66 265	2.43 278	0.28 113	0.24 205	0.30 14	0.18 71	0.35 11	0.36 22	0.26 72	0.37 170	0.18 54	0.18 63	0.33 32	0.30 122	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.25 348	0.09 6

hknet	0.53 200	0.39 118	2.04 173	0.31 172	0.24 205	0.76 447	0.32 355	1.05 492	0.71 338	0.64 399	0.53 280	0.79 444	0.40 311	0.84 284	0.78 398	0.12 275	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

GMM-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.89 468	0.53 428	0.24 205	0.77 457	0.46 456	0.62 181	0.65 253	0.58 324	0.73 456	0.47 274	0.43 349	0.68 226	0.29 115	0.10 122	0.06 2	0.13 348	0.13 244	0.14 133	0.44 273

DMCA	0.50 171	0.83 343	1.95 152	0.32 193	0.24 205	0.59 285	0.26 257	0.81 284	0.68 301	0.59 343	0.49 248	0.56 325	0.36 274	0.65 215	0.65 353	0.14 364	0.10 135	0.14 383	0.10 134	0.19 245	0.29 156

FADNet_RVC	0.87 461	1.51 526	2.90 470	0.31 172	0.24 205	0.71 422	0.25 239	1.00 451	0.65 253	0.45 185	0.57 336	0.61 346	0.44 358	1.53 419	0.75 388	0.94 576	0.97 459	0.28 522	1.00 595	0.89 569	1.36 526

Zero-FE251	0.76 411	0.35 80	2.10 192	0.30 153	0.25 215	0.44 101	0.16 47	0.45 58	0.36 22	5.93 612	0.20 30	0.22 78	0.19 79	0.52 150	1.06 453	0.10 122	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.09 42	1.56 537

LG-Stereo_L2	0.29 12	0.42 137	0.97 10	0.36 282	0.25 215	0.31 17	0.22 144	0.40 29	0.28 2	0.19 13	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 100	0.23 36	0.08 22	0.49 383	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 351

ACV-stereo	0.71 379	0.85 353	3.01 486	0.33 215	0.25 215	1.01 521	0.59 498	0.62 181	0.54 155	0.42 164	0.45 215	1.54 569	1.44 559	1.40 394	0.73 382	0.14 364	0.13 205	0.12 287	0.11 184	0.20 268	0.35 200

MyStereo06	0.70 375	0.72 299	3.51 540	0.31 172	0.25 215	0.60 300	0.30 333	0.90 373	0.67 274	1.48 571	0.53 280	0.84 470	0.57 434	0.60 188	1.11 462	0.09 53	0.55 399	0.12 287	0.20 373	0.16 166	0.56 340

MyStereo05	0.57 230	0.72 299	2.72 429	0.31 172	0.25 215	0.60 300	0.30 333	0.87 347	0.82 440	0.54 275	0.37 170	0.53 303	0.42 336	0.63 201	0.73 382	0.09 53	0.55 399	0.12 287	0.20 373	0.16 166	0.56 340

iinet-f	0.62 295	1.18 446	2.55 353	0.33 215	0.25 215	0.82 480	0.34 378	0.87 347	0.69 313	0.56 300	0.64 393	0.73 422	0.67 476	0.80 276	0.81 407	0.14 364	0.13 205	0.11 228	0.10 134	0.44 520	0.26 137

RCA-Stereo	0.45 120	0.38 109	1.80 117	0.27 92	0.25 215	0.58 265	0.23 183	0.84 313	0.66 261	0.42 164	0.44 212	0.28 139	0.35 270	0.31 17	0.21 11	0.09 53	1.01 465	0.09 91	0.07 37	0.21 282	0.53 322

IER	0.49 164	0.73 303	2.12 196	0.27 92	0.25 215	0.65 384	0.27 276	0.76 246	0.59 200	0.56 300	0.59 348	0.60 344	0.53 420	0.64 208	0.44 244	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.11 184	0.18 215	0.15 46

HHNet	0.63 309	0.67 266	3.10 497	0.37 295	0.25 215	0.64 368	0.60 502	0.70 225	0.67 274	0.55 288	1.12 536	0.32 173	0.60 453	0.43 95	1.75 520	0.16 415	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.18 215	0.22 105

GEStereo_RVC	0.61 274	1.19 449	2.61 377	0.48 397	0.25 215	0.63 355	0.37 400	1.05 492	0.79 418	0.55 288	0.55 311	0.59 337	0.44 358	1.10 342	0.48 269	0.16 415	0.11 164	0.12 287	0.11 184	0.27 382	0.43 257

Anonymous3	0.47 136	0.49 188	2.61 377	0.33 215	0.25 215	0.72 428	0.32 355	0.80 275	0.60 207	0.36 135	0.41 194	0.33 181	0.29 228	0.46 106	0.30 122	0.19 466	0.18 276	0.13 348	0.13 244	0.18 215	0.22 105

sAnonymous2	0.45 120	0.88 364	2.97 478	0.31 172	0.25 215	0.34 32	0.28 289	0.56 144	0.49 105	0.25 54	0.30 116	0.23 87	0.29 228	0.31 17	0.22 19	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.13 244	0.38 485	0.43 257

CroCo_RVC	0.45 120	0.88 364	2.97 478	0.31 172	0.25 215	0.34 32	0.28 289	0.56 144	0.49 105	0.25 54	0.30 116	0.23 87	0.29 228	0.31 17	0.22 19	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.13 244	0.38 485	0.43 257

PSMNet-RSSM	0.61 274	1.19 449	2.43 278	0.33 215	0.25 215	0.59 285	0.28 289	0.88 355	0.65 253	0.54 275	0.62 372	0.69 405	0.46 377	1.67 447	0.50 283	0.15 395	0.10 135	0.14 383	0.16 313	0.20 268	0.28 150

CFNet	0.65 328	1.45 517	2.27 232	0.34 240	0.25 215	0.64 368	0.23 183	0.93 393	0.79 418	0.48 203	0.59 348	0.58 333	0.40 311	2.28 534	0.63 346	0.13 323	0.09 104	0.15 412	0.14 267	0.34 448	0.26 137

AANet_RVC	0.79 425	1.46 519	2.72 429	0.34 240	0.25 215	0.59 285	0.32 355	0.88 355	0.83 447	0.62 377	0.95 513	0.80 452	0.43 349	2.46 550	1.72 516	0.38 543	0.26 330	0.10 153	0.09 93	0.25 348	0.43 257

DLCB_ROB	0.61 274	0.96 392	2.00 162	0.37 295	0.25 215	0.65 384	0.37 400	0.86 338	0.76 387	0.73 452	0.70 434	0.84 470	0.47 388	1.57 428	0.72 378	0.13 323	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.18 215	0.33 185

DFGA-Net	0.61 274	1.55 529	2.59 365	0.32 193	0.26 232	0.54 208	0.22 144	0.67 207	0.63 236	0.50 238	0.52 273	0.35 190	0.28 208	1.84 482	0.99 440	0.10 122	0.08 50	0.12 287	0.12 222	0.38 485	0.18 76

coex_refinement	0.67 354	1.33 483	2.48 323	0.38 315	0.26 232	0.64 368	0.34 378	0.88 355	0.68 301	0.61 364	0.63 380	0.80 452	0.48 395	1.84 482	1.09 459	0.13 323	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.18 215	0.38 218

CoDeX	0.54 211	0.52 208	2.25 230	0.30 153	0.26 232	0.61 320	0.32 355	1.03 478	0.73 352	0.49 219	0.56 325	0.52 300	0.40 311	1.59 436	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.10 134	0.15 145	0.22 105

NINENet	0.54 211	0.40 126	2.19 213	0.55 437	0.26 232	0.91 506	0.23 183	1.05 492	0.77 400	0.54 275	0.57 336	0.65 368	0.32 254	1.22 366	0.34 176	0.16 415	0.13 205	0.16 432	0.11 184	0.16 166	0.14 37

TransformOpticalFlow	0.65 328	0.61 247	2.67 405	0.45 385	0.26 232	0.62 341	0.28 289	0.88 355	0.76 387	0.76 466	0.74 459	0.90 494	0.84 511	1.82 478	0.80 403	0.10 122	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.12 90	0.19 82

GANet-RSSM	0.63 309	1.14 431	2.67 405	0.38 315	0.26 232	0.59 285	0.29 317	0.81 284	0.56 174	0.50 238	0.57 336	0.67 380	0.50 406	1.91 501	0.50 283	0.14 364	0.10 135	0.24 512	0.12 222	0.36 469	0.28 150

GwcNet-RSSM	0.64 319	1.38 504	2.69 419	0.33 215	0.26 232	0.60 300	0.32 355	0.84 313	0.73 352	0.56 300	0.65 401	0.72 416	0.42 336	1.78 468	0.60 327	0.14 364	0.10 135	0.12 287	0.13 244	0.26 368	0.26 137

FADNet-RVC	0.69 368	1.65 547	2.74 437	0.35 263	0.26 232	0.60 300	0.29 317	0.91 380	0.67 274	0.46 197	0.51 264	0.62 351	0.46 377	1.75 459	0.81 407	0.17 435	0.20 297	0.17 451	0.18 344	0.60 547	0.39 226

SuperB	1.19 533	1.62 542	5.29 594	0.37 295	0.26 232	0.81 475	0.87 546	0.94 399	1.19 547	0.68 430	0.68 416	0.63 355	1.37 555	1.73 455	3.30 580	0.16 415	0.12 187	0.17 451	0.16 313	2.74 608	0.63 369

TDLM	0.83 440	1.28 473	2.38 254	0.46 390	0.26 232	0.66 397	0.55 486	0.87 347	0.80 426	2.54 595	0.62 372	0.61 346	0.51 410	2.68 568	0.67 360	0.20 477	0.11 164	0.35 542	0.15 291	0.33 438	0.48 293

DeepPruner_ROB	0.58 238	1.06 413	2.68 412	0.30 153	0.26 232	0.63 355	0.31 344	0.83 304	0.51 124	0.62 377	0.56 325	0.65 368	0.39 304	1.06 330	0.56 309	0.19 466	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.24 323	0.33 185

NOSS_ROB	0.75 406	1.03 407	2.27 232	0.68 485	0.26 232	0.68 411	0.30 333	0.99 441	0.82 440	0.59 343	0.58 343	0.77 436	0.39 304	2.75 575	0.48 269	0.25 516	0.24 318	0.28 522	0.26 424	0.29 405	1.07 492

ETE_ROB	0.68 361	1.09 418	2.32 244	0.38 315	0.26 232	0.69 414	0.51 472	1.49 563	0.75 378	0.81 483	0.71 449	0.85 476	0.51 410	1.39 392	0.70 368	0.17 435	0.14 222	0.19 477	0.16 313	0.24 323	0.35 200

252Zero-FE	1.02 510	0.31 34	1.72 108	0.26 75	0.27 245	0.31 17	0.12 4	0.42 39	0.57 181	7.97 614	0.25 74	0.13 1	0.12 6	0.75 256	0.51 286	0.09 53	5.04 618	0.07 1	0.83 585	0.09 42	0.66 379

z-ln-s-r	0.76 411	1.41 507	2.84 459	0.33 215	0.27 245	0.58 265	0.37 400	0.92 387	0.89 484	0.54 275	0.81 480	0.64 363	0.48 395	2.23 532	1.74 518	0.11 222	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.28 395	0.40 233

monsterstereo	0.40 81	0.43 149	1.07 28	0.26 75	0.27 245	0.39 62	0.14 20	0.55 138	0.37 25	0.28 93	0.27 93	0.14 9	0.13 13	0.67 221	0.44 244	0.07 7	1.12 481	0.07 1	0.81 581	0.08 26	0.53 322

G2L-Stereo	0.62 295	1.27 470	2.67 405	0.31 172	0.27 245	0.59 285	0.29 317	0.81 284	0.60 207	0.56 300	0.53 280	0.71 414	0.37 280	1.74 457	0.57 312	0.13 323	0.11 164	0.13 348	0.11 184	0.29 405	0.34 193

DispNO	0.76 411	1.36 495	3.15 502	0.32 193	0.27 245	0.59 285	0.29 317	0.88 355	0.72 347	0.55 288	0.79 479	0.83 467	0.47 388	2.46 550	1.23 482	0.12 275	0.10 135	0.18 470	0.31 457	0.20 268	0.25 129

HBP-ISP	0.82 434	1.57 533	3.28 512	0.50 416	0.27 245	0.86 489	0.54 482	1.09 513	0.78 405	0.81 483	0.70 434	0.68 394	1.00 534	2.02 510	0.47 261	0.24 510	0.24 318	0.29 530	0.25 416	0.28 395	0.52 316

CRFU-Net	0.58 238	0.42 137	1.90 142	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.35 388	0.94 399	0.54 155	0.65 415	0.60 357	0.78 441	1.34 551	1.00 319	0.51 286	0.17 435	0.14 222	0.17 451	0.10 134	0.19 245	0.20 91

pcwnet_v2	0.65 328	0.54 215	4.29 581	0.33 215	0.27 245	0.60 300	0.25 239	1.02 470	0.92 492	0.61 364	0.69 421	0.62 351	0.54 422	0.67 221	0.38 207	0.18 448	0.15 240	0.15 412	0.14 267	0.21 282	0.49 299

sCroCo_RVC	0.37 57	0.39 118	2.38 254	0.35 263	0.27 245	0.31 17	0.22 144	0.49 84	0.48 100	0.23 37	0.34 153	0.25 107	0.24 140	0.35 51	0.25 64	0.15 395	0.17 268	0.12 287	0.11 184	0.15 145	0.15 46

SFCPSM	0.48 149	0.39 118	2.30 239	0.28 113	0.27 245	0.70 417	0.32 355	1.00 451	0.69 313	0.50 238	0.52 273	0.43 229	0.36 274	0.53 158	0.44 244	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.16 313	0.18 215	0.23 115

MMNet	0.55 215	0.92 384	2.03 170	0.34 240	0.27 245	0.79 467	0.28 289	0.86 338	0.79 418	0.62 377	0.58 343	0.59 337	0.56 429	0.80 276	0.61 336	0.11 222	0.11 164	0.12 287	0.11 184	0.21 282	0.22 105

GANetREF_RVC	0.81 430	1.44 516	3.04 492	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.63 511	1.03 478	0.92 492	0.63 388	0.61 365	0.72 416	0.59 445	2.40 546	0.58 318	0.33 538	0.25 327	0.37 545	0.25 416	0.41 508	0.36 208
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
GANet	0.92 482	1.20 451	2.68 412	0.45 385	0.27 245	0.76 447	0.66 519	0.94 399	0.77 400	0.79 477	1.17 538	0.84 470	0.91 523	2.72 571	1.76 522	0.18 448	0.42 367	0.44 556	0.20 373	0.33 438	0.94 469

UCFNet_RVC	0.55 215	1.16 440	2.48 323	0.31 172	0.27 245	0.65 384	0.28 289	0.76 246	0.58 189	0.51 250	0.53 280	0.67 380	0.42 336	0.91 302	0.45 250	0.16 415	0.11 164	0.17 451	0.17 331	0.20 268	0.23 115

XPNet_ROB	0.68 361	1.11 425	2.28 234	0.38 315	0.27 245	0.67 405	0.47 460	0.94 399	0.75 378	0.80 479	0.71 449	0.81 457	0.54 422	1.72 454	0.84 413	0.22 495	0.16 255	0.16 432	0.15 291	0.25 348	0.45 278

zh-mn7	0.92 482	2.02 573	3.80 557	0.35 263	0.28 260	0.73 432	0.41 423	1.00 451	1.15 542	1.03 520	1.30 548	0.75 429	0.62 458	1.98 507	1.55 510	0.17 435	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.31 423	0.57 346

w-ln-seven-2	0.81 430	1.56 532	3.14 501	0.38 315	0.28 260	0.66 397	0.43 437	0.93 393	0.93 499	0.73 452	0.77 473	0.72 416	0.65 467	1.82 478	1.75 520	0.14 364	0.15 240	0.15 412	0.14 267	0.36 469	0.58 351

LG-Stereo_L1	0.30 15	0.42 137	0.97 10	0.35 263	0.28 260	0.28 9	0.21 120	0.39 24	0.30 5	0.19 13	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 102	0.22 19	0.08 22	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 308

ACRE	0.63 309	1.55 529	3.41 532	0.76 492	0.28 260	0.60 300	0.56 490	0.82 293	0.68 301	0.57 317	0.62 372	0.43 229	0.30 239	0.47 111	0.42 231	0.12 275	0.19 282	0.13 348	0.14 267	0.36 469	0.20 91

SACVNet	0.68 361	1.08 417	2.58 363	0.38 315	0.28 260	0.65 384	0.37 400	0.91 380	0.65 253	0.67 424	0.62 372	0.69 405	0.47 388	2.07 516	0.65 353	0.18 448	0.14 222	0.16 432	0.15 291	0.39 494	0.41 242

cf-r	0.62 295	1.27 470	2.99 483	0.34 240	0.28 260	0.60 300	0.28 289	0.82 293	0.70 324	0.55 288	0.61 365	0.77 436	0.41 323	1.32 385	0.52 289	0.13 323	0.09 104	0.11 228	0.12 222	0.22 299	0.27 144

CVANet_RVC	0.82 434	1.18 446	3.98 566	0.40 345	0.28 260	0.63 355	0.43 437	0.90 373	0.78 405	1.14 533	0.69 421	0.68 394	0.52 417	2.62 562	0.48 269	0.20 477	0.13 205	0.22 498	0.37 500	0.37 477	0.48 293

MeshStereo	1.29 542	1.34 486	3.04 492	0.35 263	0.28 260	1.10 536	0.69 528	1.42 559	1.07 531	2.71 599	2.43 582	2.95 588	1.50 565	2.92 584	2.03 535	0.23 503	0.22 309	0.22 498	0.19 362	0.50 535	0.69 396
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
BStereo	0.34 27	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	0.50 157	0.21 120	0.49 84	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

Wave_Phase_stereo	0.37 57	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	1.09 535	0.21 120	0.52 110	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

z-mn7	0.90 476	2.01 571	3.02 488	0.37 295	0.29 268	1.02 523	0.48 462	0.97 424	1.33 556	0.71 447	1.36 554	0.85 476	0.62 458	2.15 526	1.50 503	0.15 395	0.13 205	0.14 383	0.13 244	0.34 448	0.53 322

castereo	0.34 27	0.48 181	1.00 15	0.25 58	0.29 268	0.41 73	0.27 276	0.76 246	0.49 105	0.23 37	0.30 116	0.24 98	0.31 245	0.29 10	0.29 115	0.09 53	0.20 297	0.09 91	0.31 457	0.12 90	0.44 273

test_sample1	0.61 274	0.45 170	1.84 125	0.33 215	0.29 268	0.49 143	0.24 212	0.83 304	0.73 352	0.51 250	0.53 280	0.52 300	0.45 366	1.40 394	0.72 378	0.11 222	0.96 458	0.10 153	0.24 407	0.15 145	1.25 513

MaDis-Stereo	0.35 37	0.89 369	2.15 204	0.25 58	0.29 268	0.29 12	0.17 57	0.47 75	0.41 56	0.21 21	0.22 49	0.28 139	0.21 107	0.32 27	0.31 141	0.10 122	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.11 77	0.12 20

RAFT_CTSACE	0.58 238	1.16 440	2.76 442	0.36 282	0.29 268	0.54 208	0.29 317	0.69 215	0.51 124	0.51 250	0.75 466	0.67 380	0.37 280	0.63 201	0.47 261	0.08 22	0.49 383	0.11 228	0.10 134	0.41 508	0.32 181

test_4	0.47 136	0.80 335	2.15 204	0.36 282	0.29 268	0.59 285	0.28 289	0.50 101	0.42 63	0.43 172	0.76 469	0.39 207	0.22 115	0.73 250	0.49 279	0.08 22	0.18 276	0.11 228	0.15 291	0.29 405	0.27 144

RAFT-RH_RVC	0.65 328	0.73 303	2.78 446	0.39 332	0.29 268	0.60 300	0.18 71	0.45 58	0.63 236	0.75 462	1.89 568	0.47 274	0.29 228	1.59 436	1.21 478	0.15 395	0.07 13	0.13 348	0.13 244	0.11 77	0.10 10

HCRNet	0.50 171	0.75 318	2.08 181	0.39 332	0.29 268	0.58 265	0.22 144	0.79 269	0.67 274	0.49 219	0.49 248	0.48 282	0.37 280	1.13 351	0.40 215	0.15 395	0.10 135	0.15 412	0.13 244	0.21 282	0.19 82

FAT-Stereo	0.72 388	0.60 241	2.86 464	0.37 295	0.29 268	0.64 368	0.55 486	1.01 461	0.91 490	0.76 466	0.94 510	0.93 500	0.79 505	1.82 478	0.60 327	0.19 466	0.19 282	0.17 451	0.16 313	0.23 316	0.47 286

DSFCA	0.62 295	0.77 323	1.95 152	0.29 133	0.29 268	0.79 467	0.86 545	0.81 284	0.73 352	0.73 452	0.66 408	0.67 380	0.57 434	1.17 359	1.03 446	0.16 415	0.15 240	0.13 348	0.14 267	0.19 245	0.28 150

FADNet-RVC-Resample	0.74 395	1.54 528	3.81 560	0.38 315	0.29 268	0.62 341	0.38 410	0.91 380	0.67 274	0.52 260	0.51 264	0.63 355	0.44 358	1.56 423	0.59 322	0.24 510	0.32 344	0.22 498	0.19 362	0.30 414	0.71 401

HSM	0.67 354	0.92 384	2.29 237	0.30 153	0.29 268	0.65 384	0.29 317	0.98 432	0.67 274	0.59 343	0.58 343	1.39 562	0.65 467	2.56 556	0.45 250	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.24 125

SANet	1.35 549	1.80 558	4.39 583	0.41 356	0.29 268	1.72 569	0.89 550	1.17 536	2.47 593	1.22 548	1.82 566	1.72 573	1.70 572	2.57 557	3.30 580	0.18 448	0.16 255	0.16 432	0.15 291	0.34 448	0.62 363

LALA_ROB	0.68 361	1.14 431	2.50 334	0.37 295	0.29 268	0.78 463	0.55 486	0.99 441	0.84 459	0.82 489	0.68 416	0.93 500	0.50 406	1.01 321	0.89 419	0.21 488	0.15 240	0.21 493	0.18 344	0.26 368	0.30 165

MSAF-DinoV2	3.17 599	2.52 603	10.79 611	3.57 609	0.30 284	3.28 596	0.81 542	2.81 600	1.80 580	0.81 483	0.87 497	1.59 570	1.15 545	26.18 632	2.61 565	0.18 448	0.13 205	0.19 477	1.61 608	0.94 571	1.22 508

4w-stereo	0.50 171	0.26 1	1.86 136	0.22 16	0.30 284	0.38 57	0.14 20	0.41 33	0.35 13	0.25 54	0.21 38	0.14 9	0.20 96	1.18 361	0.33 164	0.09 53	1.56 540	0.07 1	0.72 573	0.07 2	1.23 512

4D-IteraStereo	0.62 295	1.29 475	3.04 492	0.27 92	0.30 284	0.46 115	0.26 257	0.54 128	0.51 124	0.41 156	0.31 128	0.39 207	0.19 79	0.53 158	0.65 353	0.09 53	0.47 379	0.12 287	0.11 184	0.21 282	2.14 565

coex-ft	6.14 611	1.98 567	60.80 638	0.34 240	0.30 284	0.80 471	1.17 576	0.76 246	4.34 606	19.82 627	2.15 575	1.61 571	8.77 616	1.82 478	10.36 618	0.44 550	2.05 569	0.18 470	0.19 362	0.39 494	4.61 616

fast-acv-ft	0.67 354	1.24 464	3.26 510	0.39 332	0.30 284	0.80 471	0.48 462	0.74 239	0.76 387	0.60 354	0.78 477	0.76 434	0.60 453	0.70 234	0.78 398	0.16 415	0.15 240	0.18 470	0.17 331	0.38 485	0.24 125

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 328	1.15 437	2.40 264	0.33 215	0.30 284	0.83 482	0.40 421	0.94 399	0.82 440	0.67 424	0.76 469	0.68 394	0.58 442	1.13 351	1.25 485	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.28 150

psmorigin	1.41 553	0.91 379	13.83 617	0.37 295	0.30 284	0.63 355	0.37 400	0.80 275	0.64 246	0.98 511	0.87 497	1.16 549	0.78 503	3.95 601	1.09 459	0.19 466	0.22 309	0.17 451	0.19 362	0.25 348	0.47 286

CFNet-ft	0.60 266	1.16 440	2.45 304	0.29 133	0.30 284	0.64 368	0.28 289	0.69 215	0.57 181	0.49 219	0.57 336	0.79 444	0.44 358	1.48 411	0.62 339	0.15 395	0.10 135	0.28 522	0.14 267	0.21 282	0.29 156

FADNet	0.71 379	1.60 541	2.53 340	0.33 215	0.30 284	0.67 405	0.29 317	0.92 387	0.75 378	0.45 185	0.49 248	0.66 377	0.57 434	1.85 486	0.85 414	0.46 553	0.20 297	0.17 451	0.20 373	0.60 547	0.37 209

CFNet_RVC	0.60 266	1.16 440	2.45 304	0.29 133	0.30 284	0.64 368	0.28 289	0.69 215	0.57 181	0.49 219	0.57 336	0.79 444	0.44 358	1.48 411	0.62 339	0.15 395	0.10 135	0.28 522	0.14 267	0.21 282	0.29 156

zh-sn7	0.99 505	2.20 585	3.83 561	0.40 345	0.31 294	0.82 480	0.63 511	1.02 470	0.94 501	0.81 483	1.13 537	0.84 470	0.93 528	2.49 553	1.87 529	0.17 435	0.17 268	0.16 432	0.16 313	0.37 477	0.64 374

MM-Stereo_test3	0.59 256	0.85 353	2.28 234	0.53 428	0.31 294	0.45 107	0.30 333	0.78 260	0.76 387	0.33 122	0.43 200	0.32 173	0.23 133	0.61 193	0.54 302	0.10 122	1.65 548	0.10 153	0.08 60	0.42 511	0.68 389

ISRNet	0.51 183	0.58 232	1.96 156	0.38 315	0.31 294	0.49 143	0.21 120	0.80 275	0.71 338	0.64 399	0.71 449	0.66 377	0.40 311	0.59 181	0.45 250	0.23 503	0.16 255	0.21 493	0.20 373	0.21 282	0.37 209

Wz-Net-TNSev	1.02 510	2.26 591	3.69 552	0.38 315	0.31 294	1.00 520	0.71 531	1.12 523	1.02 522	0.74 459	0.73 456	1.09 538	0.91 523	2.46 550	2.15 545	0.21 488	0.20 297	0.16 432	0.20 373	0.48 532	0.62 363

Wz-Net-SNSev	0.85 451	1.83 560	3.36 519	0.42 360	0.31 294	0.71 422	0.66 519	1.04 484	0.94 501	0.68 430	0.85 490	0.96 509	0.62 458	1.75 459	1.14 467	0.16 415	0.15 240	0.16 432	0.17 331	0.39 494	0.63 369

CIPLG	0.63 309	1.59 537	3.16 503	0.79 499	0.31 294	0.62 341	0.57 493	0.82 293	0.68 301	0.58 324	0.63 380	0.43 229	0.31 245	0.48 124	0.42 231	0.12 275	0.20 297	0.13 348	0.13 244	0.36 469	0.21 98

IPLGR_C	0.64 319	1.66 549	3.36 519	0.80 501	0.31 294	0.60 300	0.60 502	0.82 293	0.69 313	0.58 324	0.62 372	0.44 244	0.31 245	0.47 111	0.43 238	0.12 275	0.22 309	0.13 348	0.15 291	0.35 462	0.21 98

TRStereo	0.89 470	1.02 403	2.91 471	4.59 611	0.31 294	0.93 511	0.23 183	1.93 587	0.66 261	0.37 138	0.54 300	0.48 282	0.40 311	0.67 221	0.29 115	0.13 323	0.37 353	0.11 228	0.48 532	0.13 109	1.21 506

Syn2CoEx	0.78 421	1.43 515	3.54 544	0.44 378	0.31 294	0.64 368	0.43 437	1.04 484	0.83 447	0.64 399	0.77 473	0.74 424	0.74 494	1.91 501	0.64 348	0.20 477	0.17 268	0.19 477	0.15 291	0.30 414	0.59 356

psm_up	0.65 328	1.02 403	2.53 340	0.36 282	0.31 294	0.64 368	0.38 410	0.96 416	0.73 352	0.63 388	0.57 336	0.68 394	0.57 434	1.90 500	0.52 289	0.17 435	0.15 240	0.16 432	0.15 291	0.27 382	0.22 105

STTStereo	0.58 238	0.95 391	2.95 476	0.37 295	0.31 294	0.62 341	0.32 355	0.81 284	0.63 236	0.61 364	0.55 311	0.67 380	0.43 349	0.87 288	0.48 269	0.16 415	0.16 255	0.17 451	0.20 373	0.17 190	0.25 129

NCCL2	0.71 379	1.32 478	2.30 239	0.44 378	0.31 294	0.71 422	0.67 524	0.89 364	0.69 313	0.70 438	0.61 365	0.85 476	0.54 422	1.58 435	0.70 368	0.20 477	0.17 268	0.66 570	0.25 416	0.26 368	0.38 218

monsters	0.39 69	0.39 118	1.04 24	0.24 43	0.32 306	0.42 86	0.13 10	0.49 84	0.35 13	0.27 85	0.21 38	0.14 9	0.15 24	0.60 188	0.43 238	0.09 53	1.09 477	0.07 1	0.70 568	0.07 2	0.65 377

rvit_stereo_0075_2	0.45 120	0.45 170	2.60 372	0.34 240	0.32 306	0.41 73	0.21 120	0.60 171	0.54 155	0.39 149	0.51 264	0.40 216	0.29 228	0.46 106	0.31 141	0.21 488	0.15 240	0.22 498	0.15 291	0.18 215	0.33 185

StereoVision	0.52 186	1.12 427	2.70 426	0.34 240	0.32 306	0.47 128	0.26 257	0.73 237	0.61 213	0.33 122	0.89 502	0.45 256	0.26 174	0.52 150	0.39 212	0.14 364	0.15 240	0.16 432	0.15 291	0.22 299	0.14 37

PS-NSSS	0.69 368	1.37 500	2.44 286	0.31 172	0.32 306	0.64 368	0.34 378	1.04 484	0.74 372	0.56 300	0.75 466	0.51 293	0.42 336	2.41 548	0.54 302	0.24 510	0.17 268	0.27 520	0.18 344	0.30 414	0.23 115

FBW_ROB	0.94 491	1.23 463	2.35 248	0.46 390	0.32 306	0.87 496	0.46 456	1.15 530	0.97 515	0.83 492	0.78 477	1.01 519	0.64 464	3.65 599	1.65 513	0.27 524	0.24 318	0.40 548	0.26 424	0.32 433	0.88 455

MSMD_ROB	1.41 553	1.03 407	2.75 439	0.41 356	0.32 306	2.00 582	0.61 507	0.96 416	1.43 561	2.97 603	2.63 588	4.76 605	2.04 584	2.44 549	1.78 524	0.30 533	0.26 330	0.32 536	0.32 465	0.32 433	0.63 369

PSMNet_ROB	0.75 406	1.42 512	2.93 473	0.39 332	0.32 306	0.73 432	0.56 490	0.90 373	0.74 372	0.56 300	0.60 357	0.75 429	0.47 388	2.00 509	1.31 488	0.18 448	0.13 205	0.19 477	0.20 373	0.26 368	0.40 233

testlalala_base	0.61 274	0.35 80	2.44 286	0.35 263	0.33 313	0.55 222	0.21 120	0.88 355	0.41 56	0.41 156	0.39 183	0.31 166	0.24 140	0.33 32	0.36 188	0.98 580	1.61 543	0.09 91	0.22 398	1.11 576	0.68 389

GASNet	0.84 442	1.98 567	4.07 570	0.48 397	0.33 313	0.58 265	0.34 378	0.97 424	0.81 434	0.60 354	0.59 348	0.74 424	0.55 427	2.08 519	1.18 472	0.22 495	0.15 240	0.19 477	0.17 331	0.55 543	0.29 156

Wz-Net-MNSev	0.74 395	1.42 512	2.75 439	0.38 315	0.33 313	0.90 505	0.61 507	0.98 432	0.94 501	0.77 468	0.75 466	0.75 429	0.66 474	1.39 392	0.76 392	0.17 435	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.28 395	0.48 293

AASNet	0.66 348	1.49 524	2.97 478	0.37 295	0.33 313	0.65 384	0.30 333	1.00 451	0.78 405	0.56 300	0.60 357	0.55 319	0.39 304	0.88 295	0.96 427	0.15 395	0.12 187	0.13 348	0.11 184	0.45 523	0.35 200

CrosDoStereo	0.96 498	0.49 188	2.66 397	0.27 92	0.33 313	0.54 208	3.69 604	0.77 253	0.66 261	0.70 438	1.39 555	0.53 303	1.47 562	1.77 465	3.02 578	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.22 299	0.30 165

DeepStereo_LL	0.96 498	0.49 188	2.66 397	0.27 92	0.33 313	0.54 208	3.69 604	0.77 253	0.66 261	0.70 438	1.39 555	0.53 303	1.47 562	1.77 465	3.02 578	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.22 299	0.30 165

UNet	0.56 223	0.58 232	2.81 453	0.32 193	0.33 313	0.74 439	0.27 276	0.86 338	0.67 274	0.55 288	0.55 311	0.72 416	0.55 427	0.79 272	0.58 318	0.12 275	0.09 104	0.13 348	0.11 184	0.20 268	0.19 82

UPFNet	0.51 183	0.67 266	2.04 173	0.34 240	0.33 313	0.65 384	0.37 400	0.88 355	0.65 253	0.60 354	0.53 280	0.61 346	0.41 323	0.77 261	0.55 305	0.13 323	0.13 205	0.13 348	0.13 244	0.20 268	0.16 59

ADCL	1.07 521	1.22 458	2.80 449	0.40 345	0.33 313	1.50 557	1.87 596	0.97 424	1.04 527	1.26 554	1.28 545	0.99 515	1.41 558	1.36 390	3.51 586	0.17 435	0.14 222	0.22 498	0.21 384	0.32 433	0.43 257

SGM-Forest	1.84 574	7.91 616	10.36 610	0.42 360	0.33 313	1.04 526	1.29 582	1.01 461	0.88 479	1.19 539	2.30 580	1.03 523	1.79 576	2.60 561	2.81 573	0.22 495	0.21 306	0.21 493	0.19 362	0.25 348	0.79 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
VIP-Stereo	0.39 69	0.81 339	1.51 85	0.24 43	0.34 323	0.52 186	0.17 57	0.46 66	0.49 105	0.21 21	0.25 74	0.25 107	0.15 24	0.41 84	0.41 224	0.09 53	0.62 415	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.68 389

FE-Mocha	0.61 274	0.36 86	1.84 125	1.06 529	0.34 323	0.43 91	0.17 57	0.72 233	0.55 166	0.45 185	0.50 260	0.58 333	0.45 366	2.35 539	1.18 472	0.10 122	0.40 364	0.11 228	0.21 384	0.13 109	0.31 174

Replicate-Monster	0.58 238	0.53 212	1.55 88	0.22 16	0.34 323	0.37 47	0.13 10	0.43 44	0.39 46	0.35 134	0.16 12	0.16 34	0.15 24	1.46 407	0.21 11	0.11 222	2.71 600	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 551

MyStereo8	0.73 391	1.16 440	2.89 468	0.53 428	0.34 323	0.71 422	0.20 94	1.87 583	0.59 200	0.53 269	0.66 408	0.50 288	0.33 260	1.27 380	0.62 339	0.10 122	1.19 486	0.10 153	0.21 384	0.21 282	0.61 361

CAS	0.39 69	0.31 34	1.79 115	0.81 503	0.34 323	0.51 166	0.23 183	0.49 84	0.42 63	0.23 37	0.31 128	0.20 64	0.17 42	0.30 12	0.25 64	0.77 570	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.41 242

DAS	0.61 274	0.42 137	1.85 130	0.34 240	0.34 323	0.52 186	0.42 430	0.89 364	0.80 426	0.85 495	0.69 421	0.57 329	0.51 410	2.38 544	0.57 312	0.13 323	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.18 215	0.37 209

SepStereo	0.57 230	0.42 137	1.85 130	0.34 240	0.34 323	0.52 186	0.42 430	0.89 364	0.80 426	0.85 495	0.69 421	0.57 329	0.51 410	1.55 421	0.57 312	0.13 323	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.18 215	0.37 209

RAFT-345	0.56 223	0.37 99	2.68 412	0.40 345	0.34 323	0.58 265	0.41 423	0.49 84	0.70 324	0.51 250	0.99 521	0.43 229	0.28 208	1.56 423	0.81 407	0.10 122	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.11 77	0.09 6

ADLNet	0.68 361	1.02 403	2.68 412	0.35 263	0.34 323	0.67 405	0.34 378	0.95 413	0.79 418	0.70 438	0.62 372	0.80 452	0.46 377	1.77 465	0.69 366	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.14 267	0.31 423	0.54 328

ac_64	0.63 309	0.77 323	2.71 427	0.37 295	0.34 323	0.64 368	0.30 333	0.86 338	0.67 274	0.58 324	0.53 280	0.88 488	0.48 395	1.84 482	0.71 374	0.15 395	0.12 187	0.12 287	0.12 222	0.21 282	0.25 129

DISCO	0.61 274	0.63 256	1.98 159	0.46 390	0.34 323	0.84 487	0.35 388	0.88 355	0.81 434	0.61 364	0.64 393	1.06 532	0.53 420	1.11 347	0.83 412	0.13 323	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.26 368	0.37 209

WQFJX1	0.51 183	0.58 232	1.00 15	0.27 92	0.35 334	0.48 135	0.25 239	2.07 591	2.18 589	0.27 85	0.26 83	0.30 156	0.28 208	0.51 145	0.33 164	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.45 278

w-ln-seven	0.86 454	1.50 525	3.03 491	0.38 315	0.35 334	1.02 523	0.48 462	1.06 505	1.13 538	0.92 504	0.86 495	0.86 483	0.60 453	1.67 447	1.89 530	0.15 395	0.14 222	0.16 432	0.15 291	0.35 462	0.57 346

MLG-Stereo_test1	0.36 47	0.45 170	1.50 84	0.24 43	0.35 334	0.45 107	0.13 10	0.36 14	0.51 124	0.20 16	0.10 1	0.18 54	0.12 6	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 513	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.47 286

LG-G_1	0.41 86	0.43 149	1.62 96	0.50 416	0.35 334	0.50 157	0.12 4	0.47 75	0.44 79	0.33 122	0.20 30	0.19 60	0.15 24	0.94 309	0.21 11	0.09 53	0.61 410	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.87 453

LG-G	0.41 86	0.43 149	1.62 96	0.50 416	0.35 334	0.50 157	0.12 4	0.47 75	0.44 79	0.33 122	0.20 30	0.19 60	0.15 24	0.94 309	0.21 11	0.09 53	0.61 410	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.87 453

DDVS	0.67 354	0.46 173	1.74 109	2.40 597	0.35 334	0.86 489	0.98 557	0.72 233	0.52 136	0.53 269	0.57 336	0.89 491	0.37 280	1.22 366	0.57 312	0.15 395	0.14 222	0.14 383	0.12 222	0.19 245	0.42 247

testlalala	0.53 200	0.36 86	2.40 264	0.29 133	0.35 334	0.60 300	0.22 144	1.02 470	0.63 236	0.56 300	0.40 192	0.32 173	0.21 107	0.33 32	0.27 89	0.10 122	1.73 553	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 257

LoS_RVC	0.34 27	0.38 109	1.96 156	0.27 92	0.35 334	0.43 91	0.22 144	0.43 44	0.34 11	0.24 47	0.34 153	0.23 87	0.28 208	0.34 39	0.22 19	0.08 22	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.35 200

RAFT + AFF	0.79 425	1.73 553	2.99 483	0.34 240	0.35 334	0.67 405	0.51 472	1.05 492	0.79 418	0.54 275	0.58 343	0.59 337	0.81 506	1.80 473	1.21 478	0.13 323	0.27 337	0.15 412	0.14 267	0.45 523	0.69 396

delet	0.60 266	0.84 348	2.45 304	0.33 215	0.35 334	0.73 432	0.46 456	0.89 364	0.80 426	0.58 324	0.62 372	0.67 380	0.51 410	1.14 353	0.64 348	0.12 275	0.12 187	0.13 348	0.14 267	0.22 299	0.29 156

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 442	1.41 507	2.80 449	0.94 515	0.35 334	0.89 502	0.41 423	0.89 364	0.66 261	0.57 317	0.63 380	0.75 429	0.38 289	2.37 541	0.55 305	1.16 588	0.31 343	0.36 543	0.21 384	0.59 546	0.63 369

ADCRef	0.88 462	1.45 517	2.68 412	0.38 315	0.35 334	0.95 515	0.51 472	0.92 387	0.81 434	0.89 499	0.84 487	0.61 346	1.35 552	1.26 379	3.38 583	0.14 364	0.12 187	0.17 451	0.19 362	0.28 395	0.34 193

NVstereo2D	0.63 309	0.57 230	2.29 237	0.37 295	0.35 334	0.69 414	0.49 469	0.96 416	0.88 479	0.49 219	0.54 300	0.72 416	0.46 377	1.98 507	0.50 283	0.19 466	0.20 297	0.18 470	0.16 313	0.28 395	0.34 193

NLCSM	0.53 200	0.70 288	1.11 33	0.30 153	0.36 347	0.49 143	0.28 289	1.39 555	1.68 572	0.31 112	0.30 116	0.30 156	0.31 245	1.43 400	0.39 212	0.11 222	0.12 187	0.11 228	0.10 134	0.35 462	0.53 322

WZ-Net	1.04 516	1.83 560	4.20 575	0.42 360	0.36 347	0.88 498	0.71 531	1.05 492	1.11 536	0.84 493	0.94 510	1.06 532	1.17 547	2.37 541	2.24 551	0.20 477	0.14 222	0.15 412	0.16 313	0.36 469	0.53 322

ADLNet2	0.73 391	1.22 458	3.28 512	0.34 240	0.36 347	0.65 384	0.37 400	0.94 399	0.87 475	0.57 317	0.65 401	0.92 495	0.48 395	2.05 513	0.60 327	0.13 323	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.37 477	0.38 218

ASMatch	0.61 274	0.47 176	2.72 429	0.91 513	0.36 347	0.56 231	0.24 212	0.54 128	0.67 274	0.48 203	1.20 541	0.47 274	0.65 467	1.33 387	0.93 423	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.10 62	0.17 67

APVNet	0.76 411	1.11 425	3.23 506	0.39 332	0.36 347	0.85 488	0.44 446	0.96 416	0.73 352	0.58 324	0.69 421	0.76 434	0.56 429	2.29 535	0.82 410	0.17 435	0.18 276	0.24 512	0.19 362	0.35 462	0.27 144

ADCMid	1.06 518	1.82 559	3.53 543	0.39 332	0.36 347	0.99 518	0.58 495	1.01 461	0.94 501	1.23 550	1.02 525	1.01 519	1.01 535	1.11 347	4.04 595	0.22 495	0.19 282	0.42 552	0.32 465	0.42 511	0.53 322

WCMA_ROB	1.29 542	1.21 453	3.13 500	0.65 471	0.36 347	1.20 545	0.78 539	1.00 451	0.98 516	1.78 579	2.62 587	3.08 592	2.01 583	1.86 488	2.35 555	0.38 543	0.38 357	0.32 536	0.32 465	0.31 423	1.06 491

LG-Stereo	0.36 47	0.61 247	1.37 61	0.26 75	0.37 354	0.43 91	0.20 94	0.55 138	0.44 79	0.25 54	0.30 116	0.50 288	0.17 42	0.30 12	0.37 199	0.10 122	0.18 276	0.11 228	0.10 134	0.24 323	0.43 257

MM-Stereo_test1	0.63 309	0.64 260	2.51 335	0.54 435	0.37 354	0.44 101	0.28 289	0.68 212	0.59 200	0.43 172	0.33 144	0.26 118	0.25 160	0.89 299	0.52 289	0.10 122	1.84 557	0.10 153	0.09 93	0.41 508	1.40 529

Pointernet	0.37 57	0.31 34	1.91 145	0.25 58	0.37 354	0.47 128	0.15 35	0.67 207	0.52 136	0.23 37	0.30 116	0.28 139	0.20 96	0.32 27	0.23 36	0.10 122	0.24 318	0.07 1	0.13 244	0.10 62	0.51 308

Wz-Net-LNSev	0.66 348	1.30 476	2.81 453	0.35 263	0.37 354	0.80 471	0.48 462	0.91 380	0.87 475	0.63 388	0.70 434	0.80 452	0.59 445	0.67 221	0.68 363	0.15 395	0.14 222	0.12 287	0.12 222	0.24 323	0.38 218

OMP-Stereo	0.64 319	0.87 360	2.38 254	0.56 446	0.37 354	0.60 300	0.26 257	0.75 243	0.71 338	0.65 415	0.60 357	0.68 394	0.32 254	2.07 516	1.18 472	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.17 190	0.28 150

S-Stereo	0.82 434	0.73 303	3.79 556	0.40 345	0.37 354	0.70 417	0.69 528	1.00 451	1.03 524	0.63 388	0.92 508	0.82 462	0.59 445	2.35 539	0.71 374	0.18 448	0.22 309	0.17 451	0.18 344	0.30 414	0.67 384

ADCS	1.14 530	2.02 573	3.36 519	0.43 373	0.37 354	0.96 517	0.81 542	1.12 523	1.17 545	1.25 553	0.98 518	1.08 535	0.92 526	1.41 398	4.97 603	0.23 503	0.21 306	0.22 498	0.23 403	0.40 501	0.67 384

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 295	1.15 437	3.11 498	0.39 332	0.37 354	0.60 300	0.28 289	0.87 347	0.64 246	0.63 388	0.56 325	0.71 414	0.45 366	1.08 340	0.52 289	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.15 291	0.18 215	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.83 440	1.57 533	2.63 383	0.48 397	0.37 354	0.78 463	0.29 317	1.04 484	1.36 559	0.63 388	2.05 572	0.64 363	0.70 485	1.10 342	1.20 476	0.33 538	0.14 222	0.15 412	0.12 222	0.63 551	0.46 284

DStereoRT	1.00 508	0.72 299	2.87 465	0.36 282	0.38 363	0.92 510	0.35 388	0.92 387	1.17 545	0.57 317	0.64 393	1.04 527	1.13 544	1.75 459	1.04 449	0.15 395	0.59 407	2.18 611	0.80 578	0.16 166	2.28 580

WQFJA1	0.49 164	0.48 181	1.00 15	0.27 92	0.38 363	0.48 135	0.23 183	1.81 579	2.16 587	0.26 72	0.26 83	0.29 148	0.27 190	0.34 39	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.20 268	0.54 328

NLMM1	0.53 200	0.51 203	1.05 25	0.28 113	0.38 363	0.49 143	0.24 212	2.08 592	2.47 593	0.29 104	0.28 101	0.27 131	0.25 160	0.48 124	0.35 184	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.24 323	0.57 346

NLMM	0.49 164	0.47 176	1.00 15	0.27 92	0.38 363	0.48 135	0.23 183	1.81 579	2.16 587	0.26 72	0.26 83	0.29 148	0.27 190	0.34 39	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.20 268	0.54 328

CroCo-Stereo Lap2	0.38 64	0.91 379	2.02 169	0.33 215	0.38 363	0.23 5	0.21 120	0.63 189	0.51 124	0.23 37	0.28 101	0.29 148	0.23 133	0.34 39	0.28 104	0.10 122	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.22 299	0.15 46

CSAN	1.38 551	1.74 556	4.12 571	0.53 428	0.38 363	1.06 531	1.15 572	1.29 546	1.12 537	1.19 539	1.90 569	1.04 527	1.44 559	5.92 610	2.82 574	0.26 520	0.22 309	0.24 512	0.25 416	0.35 462	0.54 328

WQFJX	0.49 164	0.47 176	1.02 20	0.27 92	0.39 369	0.47 128	0.23 183	1.85 581	1.92 583	0.28 93	0.27 93	0.28 139	0.28 208	0.43 95	0.36 188	0.10 122	0.12 187	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.54 328

FC-DCNN v2	1.65 571	0.85 353	3.39 525	0.46 390	0.39 369	2.02 584	0.66 519	1.94 588	1.84 582	2.81 602	2.99 596	4.39 603	3.25 597	2.81 579	2.75 571	0.29 532	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.33 438	0.91 459

Nwc_Net	0.75 406	1.10 423	2.96 477	0.42 360	0.39 369	0.77 457	0.39 416	1.06 505	0.73 352	0.65 415	1.00 522	0.99 515	0.74 494	1.43 400	0.99 440	0.24 510	0.15 240	0.23 506	0.26 424	0.27 382	0.30 165

ADCP+	1.03 515	1.68 550	3.83 561	0.35 263	0.39 369	1.05 528	0.79 541	0.94 399	0.86 469	0.69 434	0.68 416	0.85 476	1.53 568	1.02 322	4.56 600	0.13 323	0.12 187	0.16 432	0.15 291	0.28 395	0.44 273

CC-Net-ROB	0.95 494	1.57 533	2.93 473	0.90 509	0.39 369	0.87 496	0.44 446	1.12 523	0.83 447	0.59 343	0.69 421	0.64 363	0.50 406	2.73 573	0.93 423	0.97 579	0.40 364	0.87 580	0.29 439	0.61 550	0.66 379

FC-DCNN	1.60 569	0.85 353	3.44 536	0.46 390	0.39 369	1.96 578	0.66 519	1.72 576	1.70 574	2.75 601	2.91 595	4.20 599	3.15 596	2.72 571	2.66 566	0.30 533	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.33 438	0.91 459

DPSNet	1.02 510	0.72 299	2.84 459	0.60 453	0.39 369	1.08 533	0.75 535	1.41 558	1.14 540	0.74 459	0.69 421	1.05 531	1.67 570	2.09 522	2.22 550	0.27 524	0.61 410	0.20 487	0.50 537	0.48 532	1.03 488

NLSM1	0.45 120	0.54 215	1.05 25	0.27 92	0.40 376	0.49 143	0.21 120	1.54 566	1.71 575	0.26 72	0.33 144	0.26 118	0.26 174	0.41 84	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.11 228	0.10 134	0.22 299	0.23 115

MLG-Stereo_test3	0.31 16	0.44 162	1.03 22	0.48 397	0.40 376	0.36 42	0.13 10	0.39 24	0.46 88	0.28 93	0.19 24	0.17 44	0.12 6	0.25 3	0.18 2	0.09 53	0.53 393	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.45 278

HGLStereo	0.61 274	1.20 451	2.59 365	0.36 282	0.40 376	0.65 384	0.30 333	0.87 347	0.67 274	0.60 354	0.70 434	0.69 405	0.56 429	1.07 339	0.59 322	0.14 364	0.13 205	0.13 348	0.12 222	0.23 316	0.23 115

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 525	2.01 571	2.56 357	0.49 410	0.40 376	1.49 556	0.96 555	1.02 470	0.95 507	0.85 495	0.94 510	1.06 532	0.59 445	2.92 584	1.15 469	0.43 549	0.74 436	0.32 536	0.55 548	0.74 559	1.35 523

stereogan	0.74 395	0.68 276	2.82 455	0.40 345	0.40 376	1.05 528	0.42 430	0.99 441	0.96 509	0.78 476	0.86 495	1.15 547	0.73 490	1.57 428	0.56 309	0.20 477	0.19 282	0.20 487	0.16 313	0.37 477	0.34 193

RTSC	0.84 442	1.40 506	2.67 405	0.50 416	0.40 376	0.83 482	0.33 369	1.11 520	1.14 540	0.93 508	0.82 483	0.84 470	0.58 442	1.34 388	1.82 527	0.18 448	0.49 383	0.14 383	0.30 449	0.46 527	0.42 247

PWC_ROB	0.81 430	1.41 507	2.60 372	0.41 356	0.40 376	0.63 355	0.31 344	1.04 484	0.99 519	0.92 504	1.29 546	0.78 441	0.68 478	1.65 446	1.50 503	0.19 466	0.12 187	0.18 470	0.13 244	0.51 537	0.54 328

YMNet	0.66 348	0.98 395	2.12 196	0.42 360	0.41 383	0.86 489	0.43 437	0.92 387	0.76 387	0.75 462	0.81 480	0.83 467	0.46 377	0.87 288	1.07 455	0.19 466	0.22 309	0.20 487	0.17 331	0.42 511	0.39 226

YMNet_1	0.66 348	0.98 395	2.12 196	0.42 360	0.41 383	0.86 489	0.43 437	0.92 387	0.76 387	0.75 462	0.81 480	0.83 467	0.46 377	0.87 288	1.07 455	0.19 466	0.22 309	0.20 487	0.17 331	0.42 511	0.39 226

MyStereo07	0.56 223	0.68 276	2.42 273	0.30 153	0.41 383	0.61 320	0.31 344	0.58 155	0.72 347	1.17 537	0.26 83	0.20 64	0.27 190	1.28 381	0.28 104	0.09 53	0.59 407	0.12 287	0.21 384	0.16 166	0.48 293

MyStereo04	0.57 230	0.68 276	2.66 397	0.30 153	0.41 383	0.61 320	0.31 344	0.88 355	0.80 426	0.48 203	0.37 170	0.54 310	0.42 336	0.61 193	0.71 374	0.09 53	0.59 407	0.12 287	0.21 384	0.16 166	0.48 293

FCDSN-DC	1.45 557	1.12 427	3.30 515	0.48 397	0.41 383	1.13 538	0.60 502	1.17 536	1.28 552	2.25 589	2.85 592	3.65 596	3.34 599	2.58 559	2.44 557	0.31 535	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.37 477	0.78 424
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 86	0.37 99	2.06 178	0.28 113	0.41 383	0.48 135	0.19 79	0.64 196	0.49 105	0.45 185	0.39 183	0.57 329	0.26 174	0.37 60	0.28 104	0.09 53	0.19 282	0.09 91	0.31 457	0.11 77	0.25 129

acv_ft	0.57 230	0.87 360	2.45 304	0.33 215	0.41 383	0.63 355	0.29 317	0.86 338	0.73 352	0.64 399	0.59 348	0.69 405	0.45 366	0.47 111	0.68 363	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.43 516	0.39 226

MFN_U_SF_RVC	1.57 567	2.56 606	3.30 515	0.66 476	0.41 383	1.15 540	0.51 472	1.27 543	1.35 558	1.61 576	1.20 541	1.43 564	0.97 532	1.80 473	2.10 540	1.88 606	1.79 554	1.97 609	2.14 611	1.61 596	1.76 550

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 552	2.04 576	3.02 488	0.58 451	0.41 383	2.15 587	1.00 562	1.31 549	1.29 553	1.05 522	1.10 534	1.29 555	0.91 523	3.07 587	1.34 490	1.65 603	0.84 450	0.68 572	0.88 589	1.55 595	1.91 552

AF-Net	0.76 411	1.14 431	2.74 437	0.42 360	0.41 383	0.70 417	0.41 423	1.07 509	0.94 501	0.73 452	1.05 531	1.04 527	0.86 516	1.23 369	1.00 443	0.23 503	0.15 240	0.25 517	0.18 344	0.32 433	0.35 200

RYNet	0.77 419	0.91 379	2.36 249	0.37 295	0.41 383	0.88 498	0.44 446	0.99 441	0.88 479	0.65 415	0.54 300	0.92 495	0.61 456	2.70 570	1.23 482	0.15 395	0.14 222	0.17 451	0.14 267	0.27 382	0.55 338

PA-Net	0.93 489	1.36 495	4.14 572	0.64 468	0.41 383	0.70 417	0.53 479	0.91 380	0.88 479	0.53 269	0.60 357	0.70 411	0.54 422	2.40 546	2.57 564	0.17 435	0.28 339	0.19 477	0.28 435	0.25 348	0.48 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
111111	0.39 69	0.28 7	0.93 8	0.33 215	0.42 395	0.43 91	0.13 10	0.48 80	0.39 46	0.24 47	0.31 128	0.18 54	0.17 42	0.43 95	0.23 36	0.09 53	1.32 510	0.08 41	0.06 9	0.25 348	1.00 482

MLG-Stereo	0.38 64	0.43 149	1.46 78	0.24 43	0.42 395	0.44 101	0.13 10	0.42 39	0.51 124	0.27 85	0.14 6	0.17 44	0.13 13	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 529	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.47 286

AIO-test2	0.60 266	1.55 529	2.73 434	0.63 464	0.42 395	0.50 157	0.23 183	0.84 313	0.73 352	0.34 129	0.53 280	0.37 197	0.22 115	0.70 234	0.32 151	0.75 568	0.16 255	0.13 348	0.17 331	0.21 282	0.47 286

RAFT_R40	0.55 215	0.31 34	2.44 286	0.57 450	0.42 395	0.62 341	0.52 476	0.58 155	0.66 261	0.56 300	0.54 300	0.54 310	0.50 406	1.56 423	0.53 296	0.11 222	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

CFNet-RSSM	0.44 115	0.36 86	2.38 254	0.28 113	0.43 399	0.53 197	0.20 94	0.86 338	0.52 136	0.44 181	0.36 164	0.53 303	0.26 174	0.40 75	0.27 89	0.09 53	0.08 50	0.09 91	0.38 505	0.10 62	0.22 105

aanetorigin	0.81 430	1.03 407	2.64 392	0.44 378	0.44 400	0.59 285	1.00 562	0.59 164	0.70 324	1.54 574	1.22 543	0.82 462	1.08 540	1.06 330	1.07 455	0.18 448	0.15 240	0.17 451	0.21 384	0.53 541	0.65 377

XQC	0.84 442	1.32 478	2.61 377	0.78 498	0.44 400	0.89 502	0.53 479	1.16 533	1.07 531	0.85 495	0.69 421	0.92 495	0.73 490	1.40 394	1.44 500	0.24 510	0.35 350	0.23 506	0.26 424	0.45 523	0.39 226

DRN-Test	0.71 379	0.79 333	2.83 457	0.40 345	0.44 400	0.80 471	0.41 423	1.07 509	0.83 447	0.82 489	0.64 393	0.68 394	0.57 434	1.78 468	0.79 401	0.16 415	0.13 205	0.17 451	0.16 313	0.24 323	0.51 308

GwcNet	0.76 411	1.09 418	3.68 551	0.38 315	0.45 403	0.81 475	0.45 450	0.91 380	0.89 484	0.63 388	0.77 473	0.82 462	0.51 410	1.64 443	0.85 414	0.17 435	0.16 255	0.15 412	0.15 291	0.33 438	0.34 193

RP	0.74 395	1.01 401	2.48 323	0.44 378	0.45 403	0.66 397	0.45 450	0.95 413	0.87 475	0.70 438	0.95 513	0.99 515	0.82 508	1.55 421	0.82 410	0.26 520	0.19 282	0.23 506	0.20 373	0.34 448	0.38 218

RGC	0.78 421	1.10 423	2.55 353	0.45 385	0.45 403	0.73 432	0.40 421	1.00 451	0.75 378	0.75 462	1.04 529	1.02 522	0.73 490	1.74 457	1.15 469	0.24 510	0.19 282	0.28 522	0.26 424	0.31 423	0.38 218

NCC-stereo	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200

Abc-Net	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.71 379	1.24 464	2.56 357	0.42 360	0.45 403	0.73 432	0.46 456	0.98 432	0.81 434	0.77 468	0.56 325	0.74 424	0.48 395	1.69 452	0.91 422	0.15 395	0.14 222	0.15 412	0.15 291	0.26 368	0.51 308

MDST_ROB	1.28 541	0.53 212	3.84 563	0.55 437	0.45 403	4.06 603	0.60 502	1.36 552	0.89 484	2.18 586	1.17 538	0.98 512	0.72 487	4.28 603	2.12 542	0.20 477	0.16 255	0.19 477	0.17 331	0.20 268	0.84 443

IGEV-Stereo+	0.48 149	0.32 48	1.43 74	0.26 75	0.46 410	0.30 14	0.13 10	0.32 8	0.57 181	0.80 479	0.24 66	0.19 60	0.19 79	0.57 173	0.46 256	0.10 122	1.36 513	0.08 41	0.22 398	0.46 527	1.04 489

ccnet	0.77 419	0.61 247	2.01 164	0.40 345	0.46 410	1.05 528	0.59 498	1.02 470	0.74 372	0.90 501	0.97 515	0.82 462	0.89 521	1.68 451	1.16 471	0.32 536	0.26 330	0.32 536	0.28 435	0.35 462	0.47 286

RASNet	0.69 368	1.05 412	2.59 365	0.37 295	0.47 412	0.66 397	0.33 369	0.82 293	0.76 387	0.51 250	0.65 401	0.93 500	0.62 458	2.20 531	0.80 403	0.14 364	0.09 104	0.09 91	0.11 184	0.18 215	0.37 209

DANet	0.85 451	0.68 276	2.41 269	1.18 542	0.48 413	0.77 457	1.23 580	0.93 393	1.53 567	0.90 501	0.72 454	0.97 511	0.57 434	1.86 488	1.05 450	0.18 448	0.16 255	0.19 477	0.16 313	0.26 368	0.67 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.82 434	1.00 398	2.68 412	0.52 424	0.48 413	0.65 384	0.59 498	0.83 304	0.89 484	0.82 489	0.73 456	0.89 491	0.68 478	2.39 545	0.73 382	0.35 541	0.37 353	0.36 543	0.41 515	0.45 523	0.51 308

ours_stereo	0.37 57	0.67 266	1.63 98	0.30 153	0.50 415	0.35 38	0.22 144	0.41 33	0.38 34	0.21 21	0.32 140	0.23 87	0.17 42	0.47 111	0.22 19	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.77 418

AE-Stereo	0.71 379	0.32 48	2.44 286	0.44 378	0.50 415	0.58 265	0.23 183	1.08 511	0.67 274	0.67 424	0.51 264	0.47 274	0.24 140	0.63 201	0.32 151	0.09 53	2.15 582	0.11 228	0.45 522	0.22 299	2.01 557

CES	0.33 22	0.32 48	1.46 78	0.25 58	0.50 415	0.40 67	0.20 94	0.48 80	0.48 100	0.22 30	0.29 107	0.26 118	0.19 79	0.35 51	0.22 19	0.09 53	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.16 166	0.54 328

RAFT-Stereo-weight	0.46 129	0.37 99	1.60 95	0.29 133	0.51 418	0.57 254	0.22 144	0.84 313	0.67 274	0.48 203	0.38 177	0.36 192	0.17 42	0.39 68	0.27 89	0.09 53	1.28 502	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.41 242

222	1.02 510	0.60 241	1.95 152	0.29 133	0.51 418	0.62 341	0.24 212	1.09 513	0.86 469	0.64 399	0.67 413	0.47 274	0.42 336	1.86 488	6.73 611	0.13 323	1.21 490	0.11 228	0.32 465	0.17 190	1.44 532

DeepPrunerF	0.92 482	1.33 483	3.41 532	0.46 390	0.51 418	0.64 368	0.49 469	1.16 533	2.62 596	0.65 415	0.61 365	0.65 368	0.62 458	2.23 532	1.31 488	0.23 503	0.19 282	0.30 531	0.28 435	0.39 494	0.34 193

TCMNet	0.72 388	1.15 437	2.78 446	0.51 422	0.52 421	0.73 432	0.39 416	0.94 399	0.78 405	0.60 354	0.68 416	0.63 355	0.46 377	1.71 453	0.72 378	0.18 448	0.19 282	0.23 506	0.18 344	0.40 501	0.56 340

fffy	0.39 69	0.67 266	1.57 89	0.45 385	0.52 421	0.37 47	0.22 144	0.45 58	0.35 13	0.21 21	0.30 116	0.26 118	0.20 96	0.45 102	0.24 47	0.08 22	0.29 340	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.77 418

ACVNet-DCA	0.67 354	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.81 284	0.83 447	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.16 166	1.18 499

xx1	0.71 379	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.85 327	1.05 528	0.77 468	0.39 183	0.46 265	0.37 280	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.12 287	0.41 515	0.16 166	1.18 499

1test111	0.72 388	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.81 284	0.83 447	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	1.03 324	0.75 388	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.16 166	1.18 499

cc1	0.74 395	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.85 327	1.05 528	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.25 348	2.20 572

SHD	0.84 442	1.14 431	2.54 345	0.80 501	0.52 421	0.76 447	0.34 378	1.16 533	1.29 553	1.11 529	0.85 490	0.98 512	0.74 494	1.25 375	1.48 502	0.22 495	0.37 353	0.20 487	0.27 433	0.36 469	0.41 242

IGEV-Stereo++	0.58 238	0.29 12	1.66 102	0.37 295	0.53 428	0.47 128	0.13 10	0.54 128	0.37 25	1.02 519	0.25 74	0.17 44	0.22 115	1.04 326	0.27 89	0.08 22	1.98 568	0.08 41	0.06 9	0.17 190	1.92 553

RAFT	0.62 295	1.35 490	2.26 231	0.62 461	0.53 428	0.47 128	0.35 388	0.70 225	0.58 189	0.50 238	0.50 260	0.79 444	0.40 311	0.49 138	0.36 188	0.11 222	0.79 438	0.14 383	0.13 244	0.52 540	0.72 403

AnyNet_C01	1.20 534	1.89 563	4.25 577	0.55 437	0.54 430	1.57 560	1.39 587	1.10 516	1.13 538	1.19 539	1.34 553	1.15 547	1.11 542	1.73 455	2.89 575	0.26 520	0.24 318	0.28 522	0.24 407	0.50 535	0.68 389

AnyNet_C32	1.08 525	1.76 557	3.01 486	0.50 416	0.54 430	1.17 542	1.16 574	0.97 424	0.95 507	1.11 529	0.98 518	0.87 484	0.93 528	1.57 428	4.11 597	0.22 495	0.20 297	0.25 517	0.25 416	0.40 501	0.68 389

SST-Stereo	0.56 223	0.30 26	2.44 286	0.71 489	0.55 432	0.62 341	0.65 517	0.57 151	0.67 274	0.59 343	0.53 280	0.51 293	0.59 445	1.57 428	0.31 141	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.11 17

PFNet	0.62 295	0.42 137	2.69 419	0.43 373	0.55 432	0.62 341	0.27 276	0.64 196	0.72 347	0.61 364	0.56 325	0.45 256	0.33 260	1.86 488	1.12 464	0.28 527	0.09 104	0.12 287	0.16 313	0.26 368	0.27 144

PSMNet-RUCA	0.64 319	1.12 427	2.61 377	0.59 452	0.56 434	0.64 368	0.37 400	0.89 364	0.72 347	0.53 269	0.68 416	0.53 303	0.43 349	0.61 193	0.46 256	0.35 541	0.19 282	0.44 556	0.29 439	0.49 534	0.35 200

testlalala2	0.48 149	0.34 70	2.53 340	0.65 471	0.56 434	0.57 254	0.20 94	0.84 313	0.63 236	0.42 164	0.54 300	0.45 256	0.21 107	0.30 12	0.26 79	0.10 122	0.13 205	0.09 91	0.29 439	0.12 90	0.31 174

NaN_ROB	1.25 538	1.46 519	3.84 563	0.54 435	0.56 434	1.12 537	0.99 558	1.05 492	1.03 524	1.10 527	0.87 497	0.77 436	1.07 539	5.85 609	2.98 576	0.16 415	0.23 316	0.16 432	0.24 407	0.28 395	0.66 379

PWCK	1.62 570	2.32 596	4.27 578	1.11 536	0.56 434	1.81 573	1.84 594	1.55 567	1.54 568	1.45 567	1.81 565	1.82 574	1.38 556	3.34 592	2.14 544	1.09 586	0.57 403	0.98 585	0.59 559	1.50 594	0.79 427

ELAS_RVC	1.51 563	0.88 364	3.36 519	0.63 464	0.56 434	1.53 558	2.73 601	1.53 564	1.76 578	2.26 590	2.21 579	2.10 578	3.07 595	2.08 519	2.52 560	0.42 546	0.42 367	0.42 552	0.37 500	0.51 537	0.84 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
raft_robust	0.68 361	1.24 464	2.42 273	0.30 153	0.57 439	0.53 197	0.25 239	0.95 413	0.79 418	0.49 219	0.46 220	1.12 542	0.74 494	1.50 414	0.61 336	0.09 53	0.62 415	0.10 153	0.30 449	0.26 368	0.30 165

RTS	1.29 542	1.59 537	6.48 602	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 530	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 566	2.27 553	0.21 488	0.38 357	0.19 477	0.20 373	0.46 527	0.68 389

RTSA	1.29 542	1.59 537	6.48 602	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 530	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 566	2.27 553	0.21 488	0.38 357	0.19 477	0.20 373	0.46 527	0.68 389

ELAS	1.52 564	0.92 384	2.91 471	0.62 461	0.57 439	3.13 595	2.21 598	1.67 574	1.58 570	2.42 593	2.43 582	1.87 575	2.49 590	1.85 486	2.70 568	0.42 546	0.43 372	0.41 550	0.40 510	0.51 537	0.85 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
11t1	0.60 266	0.49 188	2.19 213	0.35 263	0.58 443	0.48 135	0.21 120	0.72 233	0.73 352	0.49 219	0.47 226	0.35 190	0.34 268	0.61 193	0.71 374	0.12 275	1.26 499	0.10 153	0.29 439	0.16 166	1.22 508

UDG	0.86 454	1.57 533	2.80 449	0.68 485	0.59 444	0.78 463	0.38 410	0.97 424	0.74 372	0.63 388	0.70 434	1.01 519	0.68 478	1.02 322	1.22 481	0.45 551	0.34 349	0.89 581	0.51 542	0.73 558	0.58 351

test-3	0.58 238	0.43 149	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 183	0.77 253	0.49 105	0.52 260	0.29 107	0.44 244	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 488	0.29 405	0.62 363

test_1	0.58 238	0.43 149	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 183	0.77 253	0.49 105	0.51 250	0.29 107	0.44 244	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 488	0.29 405	0.63 369

test_3	0.59 256	0.44 162	2.44 286	0.53 428	0.59 444	0.48 135	0.30 333	0.79 269	0.52 136	0.51 250	0.30 116	0.45 256	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.25 495	0.11 228	0.35 488	0.30 414	0.62 363

PDISCO_ROB	0.84 442	1.46 519	2.84 459	0.65 471	0.59 444	1.17 542	0.48 462	1.19 538	1.08 533	0.67 424	0.72 454	1.00 518	0.61 456	1.24 371	1.05 450	0.38 543	0.18 276	0.28 522	0.24 407	0.58 545	0.44 273

GCAP-BAT	0.78 421	0.38 109	2.37 251	0.98 521	0.60 449	0.77 457	0.22 144	1.13 527	0.51 124	0.80 479	0.90 505	0.81 457	0.25 160	0.77 261	0.88 418	0.10 122	1.94 565	0.09 91	0.50 537	0.17 190	1.35 523

gcap-zeroshot	0.52 186	0.86 358	2.38 254	0.32 193	0.60 449	0.70 417	0.20 94	0.78 260	0.58 189	0.44 181	0.36 164	0.81 457	0.24 140	0.53 158	0.30 122	0.10 122	0.35 350	0.09 91	0.31 457	0.09 42	0.40 233

ff7	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

ffff	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

11t	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

1111x	1.06 518	0.79 333	3.29 514	0.33 215	0.60 449	0.64 368	0.33 369	1.10 516	0.92 492	0.59 343	0.69 421	0.59 337	0.47 388	2.64 564	4.61 601	0.12 275	1.38 516	0.11 228	0.49 534	0.18 215	1.30 518

TestStereo1	0.59 256	1.21 453	2.63 383	0.40 345	0.60 449	0.56 231	0.34 378	0.82 293	0.73 352	0.45 185	0.63 380	0.36 192	0.42 336	0.66 218	0.42 231	0.10 122	0.32 344	0.12 287	0.10 134	0.34 448	0.52 316

ccc-4	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

SA-5K	0.59 256	1.21 453	2.63 383	0.40 345	0.60 449	0.56 231	0.34 378	0.82 293	0.73 352	0.45 185	0.63 380	0.36 192	0.42 336	0.66 218	0.42 231	0.10 122	0.32 344	0.12 287	0.10 134	0.34 448	0.52 316

LL-Strereo	0.85 451	1.73 553	3.06 496	0.37 295	0.61 458	0.54 208	0.33 369	1.01 461	0.76 387	0.69 434	0.58 343	0.85 476	0.78 503	2.65 565	0.54 302	0.14 364	0.58 405	0.14 383	0.12 222	0.42 511	1.05 490

x	0.65 328	0.62 254	2.12 196	0.36 282	0.61 458	0.48 135	0.24 212	0.80 275	0.89 484	0.50 238	0.56 325	0.44 244	0.36 274	0.62 200	0.80 403	0.11 222	1.44 525	0.11 228	0.39 509	0.16 166	1.34 521

Sa-1000	0.61 274	1.07 414	2.71 427	0.32 193	0.61 458	0.61 320	0.31 344	1.00 451	0.76 387	0.53 269	0.83 485	0.43 229	0.33 260	0.69 230	0.30 122	0.10 122	0.52 391	0.13 348	0.28 435	0.29 405	0.29 156

tt1	0.74 395	0.73 303	2.34 247	0.67 479	0.63 461	0.75 442	0.24 212	0.85 327	0.96 509	0.81 483	0.38 177	0.26 118	0.35 270	0.64 208	0.22 19	0.10 122	2.16 583	0.11 228	0.09 93	0.25 348	2.19 569

SA	0.61 274	1.14 431	2.79 448	0.32 193	0.63 461	0.57 254	0.30 333	0.97 424	0.78 405	0.43 172	0.63 380	0.39 207	0.46 377	0.70 234	0.31 141	0.10 122	0.44 373	0.13 348	0.32 465	0.31 423	0.51 308

iRaft-Stereo_5w	0.65 328	1.35 490	2.21 220	0.30 153	0.63 461	0.49 143	0.28 289	0.78 260	0.64 246	0.41 156	0.61 365	0.62 351	0.46 377	1.79 472	0.48 269	0.10 122	0.25 327	0.11 228	0.12 222	0.40 501	0.94 469

Consistency-Raft	0.92 482	1.21 453	3.50 539	0.98 521	0.63 461	0.77 457	0.54 482	1.02 470	1.01 521	0.62 377	1.03 527	0.65 368	1.04 537	0.81 280	1.36 494	0.45 551	0.47 379	0.51 562	0.59 559	0.65 553	0.47 286

MC-Stereo	0.58 238	0.37 99	2.00 162	0.88 506	0.64 465	0.54 208	0.19 79	0.46 66	0.39 46	0.58 324	0.39 183	0.27 131	0.27 190	0.71 242	0.32 151	0.09 53	1.20 487	0.09 91	0.16 313	0.22 299	1.92 553

qqq	0.65 328	0.63 256	2.10 192	0.30 153	0.64 465	0.46 115	0.27 276	0.81 284	0.83 447	0.48 203	0.56 325	0.46 265	0.37 280	1.03 324	0.75 388	0.11 222	1.41 521	0.12 287	0.41 515	0.16 166	1.18 499

test_5	0.61 274	1.25 467	2.76 442	0.39 332	0.64 465	0.58 265	0.35 388	0.85 327	0.66 261	0.49 219	0.56 325	0.55 319	0.40 311	0.79 272	0.32 151	0.10 122	0.19 282	0.12 287	0.12 222	0.33 438	0.85 448

mms	0.39 69	0.63 256	1.31 56	0.34 240	0.65 468	0.32 23	0.22 144	0.39 24	0.39 46	0.27 85	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.57 173	0.22 19	0.08 22	0.21 306	0.10 153	0.08 60	0.24 323	1.16 498

G-Net	1.02 510	0.70 288	3.23 506	0.60 453	0.66 469	2.00 582	0.71 531	0.78 260	0.70 324	1.14 533	2.53 584	1.29 555	1.01 535	1.47 410	1.74 518	0.25 516	0.24 318	0.24 512	0.26 424	0.37 477	0.40 233

ProNet	0.46 129	0.60 241	1.85 130	0.35 263	0.67 470	0.49 143	0.25 239	0.53 117	0.57 181	0.21 21	0.24 66	0.22 78	0.20 96	0.52 150	0.22 19	0.09 53	0.47 379	0.10 153	0.09 93	0.23 316	1.33 519

xxxx	0.97 501	0.64 260	2.14 203	0.30 153	0.67 470	0.64 368	0.24 212	1.09 513	0.91 490	0.57 317	0.65 401	0.58 333	0.39 304	1.57 428	5.49 607	0.13 323	1.38 516	0.11 228	0.32 465	0.17 190	1.41 530

test_xeample	0.98 503	0.65 264	2.12 196	0.29 133	0.67 470	0.60 300	0.28 289	1.08 511	0.85 462	0.62 377	0.70 434	0.44 244	0.41 323	1.95 503	5.45 605	0.12 275	1.33 511	0.11 228	0.31 457	0.18 215	1.42 531

model_zeroshot	0.75 406	0.94 389	2.48 323	1.88 583	0.68 473	0.72 428	0.22 144	1.01 461	0.51 124	1.10 527	0.35 160	0.63 355	0.20 96	0.78 268	0.32 151	0.12 275	1.97 567	0.10 153	0.23 403	0.12 90	0.56 340

ADCPNet	1.07 521	1.37 500	4.54 587	0.38 315	0.68 473	1.36 549	0.64 513	0.93 393	0.83 447	0.79 477	0.82 483	1.08 535	1.18 548	1.30 384	2.68 567	0.21 488	0.69 426	0.21 493	0.95 592	0.30 414	0.54 328

DDUNet	0.90 476	1.63 545	2.77 444	0.77 495	0.69 475	0.83 482	0.44 446	0.90 373	0.70 324	0.68 430	0.76 469	0.92 495	0.54 422	1.14 353	1.35 492	0.61 559	0.37 353	0.96 583	0.52 544	0.77 564	0.67 384

SPS-STEREO	1.22 535	1.65 547	3.41 532	0.66 476	0.69 475	1.01 521	0.68 526	1.10 516	0.96 509	1.40 564	1.25 544	1.46 566	1.08 540	2.05 513	2.24 551	0.66 564	0.61 410	0.58 564	0.57 556	0.66 554	1.65 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MLG-Stereo_test2	0.46 129	0.49 188	1.77 111	0.79 499	0.70 477	0.63 355	0.12 4	0.37 17	0.48 100	0.39 149	0.15 9	0.24 98	0.10 2	0.46 106	0.20 7	0.16 415	1.21 490	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.66 379

MADNet+	1.44 555	2.19 583	6.00 599	0.89 507	0.70 477	1.58 561	1.11 567	1.56 569	1.30 555	0.89 499	1.03 527	1.25 552	1.12 543	3.29 591	2.80 572	0.48 554	0.57 403	0.39 547	0.36 498	0.63 551	0.69 396

NVStereoNet_ROB	1.45 557	1.62 542	3.59 547	1.09 531	0.70 477	0.86 489	0.67 524	1.19 538	1.51 566	1.20 544	4.05 605	1.61 571	1.94 580	2.97 586	2.07 539	0.67 565	0.69 426	0.55 563	0.70 568	0.57 544	0.67 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ToySt	0.67 354	0.88 364	2.61 377	0.39 332	0.73 480	0.61 320	0.38 410	0.78 260	0.73 352	0.43 172	0.70 434	0.72 416	0.45 366	0.66 218	0.62 339	0.14 364	0.63 417	0.13 348	0.33 479	0.24 323	1.18 499

Occ-G	0.68 361	0.54 215	2.08 181	0.99 526	0.74 481	0.38 57	0.25 239	0.46 66	0.78 405	0.40 154	0.36 164	0.46 265	0.22 115	0.90 300	0.70 368	0.09 53	1.53 537	0.09 91	0.16 313	0.31 423	2.06 561

otaku	1.15 531	2.10 579	3.51 540	0.98 521	0.74 481	1.02 523	0.59 498	1.03 478	0.89 484	0.70 438	1.60 561	0.98 512	0.65 467	1.63 440	1.80 526	0.99 581	0.46 375	0.73 574	0.40 510	1.30 588	0.88 455

WAO-7	1.58 568	2.04 576	3.25 509	0.94 515	0.75 483	1.75 570	1.13 569	1.87 583	1.97 586	1.46 570	2.53 584	1.98 577	1.75 573	3.13 588	2.48 559	0.69 567	0.67 421	0.94 582	0.74 576	0.80 567	0.77 418

MSKI-zero shot	0.70 375	0.44 162	2.62 382	1.47 560	0.75 483	0.56 231	0.20 94	0.80 275	0.45 85	0.60 354	0.52 273	0.44 244	0.17 42	0.70 234	0.26 79	0.09 53	2.87 604	0.09 91	0.32 465	0.14 133	0.50 301

RAFT+CT+SA	0.60 266	1.25 467	2.49 329	0.38 315	0.75 483	0.55 222	0.34 378	0.83 304	0.68 301	0.39 149	0.55 311	0.44 244	0.29 228	0.75 256	0.28 104	0.09 53	0.24 318	0.11 228	0.51 542	0.30 414	0.74 411

test_xeample3	0.86 454	0.75 318	3.36 519	0.65 471	0.76 486	0.49 143	0.33 369	1.21 541	0.80 426	0.61 364	0.23 62	0.30 156	0.29 228	1.17 359	1.57 511	0.10 122	1.79 554	0.10 153	0.40 510	0.25 348	2.09 562

MFMNet_re	1.01 509	1.73 553	3.04 492	0.85 505	0.76 486	0.93 511	0.81 542	1.02 470	1.10 534	1.05 522	1.06 532	0.84 470	0.96 531	0.93 308	0.97 429	0.68 566	0.61 410	0.63 569	0.60 561	0.77 564	0.80 431

IGEVStereo-DCA	0.74 395	0.74 313	2.09 185	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.23 183	0.49 84	0.62 224	0.71 447	0.22 49	0.30 156	0.28 208	1.29 382	1.53 508	0.10 122	1.50 534	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

rrr	0.84 442	0.74 313	3.40 530	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.28 289	1.23 542	0.84 459	0.71 447	0.22 49	0.30 156	0.28 208	1.29 382	1.53 508	0.10 122	1.50 534	0.10 153	0.29 439	0.24 323	1.75 549

SAMSARA	1.11 527	1.35 490	2.60 372	1.34 550	0.77 488	1.67 567	1.41 590	1.47 561	0.99 519	1.54 574	0.89 502	1.44 565	0.90 522	1.88 494	1.71 514	0.25 516	0.55 399	0.22 498	0.34 484	0.39 494	0.50 301

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 491	0.84 348	3.40 530	1.46 559	0.78 491	1.37 551	0.70 530	1.11 520	0.68 301	0.80 479	1.29 546	1.09 538	0.59 445	1.16 356	1.01 445	0.14 364	0.53 393	0.11 228	0.46 527	0.31 423	0.86 451

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 238	1.48 522	2.53 340	0.29 133	0.78 491	0.52 186	0.20 94	0.68 212	0.66 261	0.51 250	0.61 365	0.40 216	0.32 254	0.40 75	0.43 238	0.08 22	0.63 417	0.09 91	0.09 93	0.37 477	0.58 351

HH	0.79 425	0.52 208	2.72 429	1.45 557	0.80 493	0.91 506	0.23 183	0.76 246	0.76 387	0.64 399	0.55 311	0.87 484	0.41 323	0.94 309	0.45 250	0.09 53	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 166	2.16 566

HanStereo	0.79 425	0.52 208	2.72 429	1.45 557	0.80 493	0.91 506	0.23 183	0.76 246	0.76 387	0.64 399	0.55 311	0.87 484	0.41 323	0.94 309	0.45 250	0.09 53	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 166	2.16 566

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 434	0.78 329	3.67 550	0.35 263	0.81 495	1.25 546	0.88 548	1.13 527	0.58 189	0.84 493	0.52 273	1.24 551	0.64 464	0.77 261	0.70 368	0.10 122	0.53 393	0.11 228	0.45 522	0.29 405	0.81 438

DDF-Stereo	0.65 328	0.33 60	1.69 107	0.67 479	0.82 496	0.37 47	0.20 94	0.50 101	0.52 136	0.34 129	0.17 15	0.78 441	0.23 133	0.68 226	1.03 446	0.20 477	1.66 549	0.09 91	0.34 484	0.34 448	2.03 559

SQANet	0.92 482	1.96 565	3.23 506	0.77 495	0.83 497	0.76 447	0.38 410	0.87 347	0.68 301	0.64 399	0.69 421	0.73 422	0.52 417	1.35 389	1.36 494	0.80 571	0.30 341	0.60 567	0.29 439	0.93 570	0.70 399

anonymity	0.86 454	0.68 276	1.44 77	0.64 468	0.83 497	0.67 405	0.52 476	0.98 432	0.73 352	0.96 510	0.70 434	0.81 457	0.86 516	1.10 342	1.34 490	0.64 560	0.72 434	0.58 564	1.44 604	0.60 547	0.91 459

cross-raft	0.47 136	0.34 70	2.17 207	0.70 487	0.84 499	0.50 157	0.35 388	0.74 239	0.43 69	0.44 181	0.45 215	0.63 355	0.25 160	0.37 60	0.27 89	0.08 22	0.14 222	0.10 153	0.23 403	0.11 77	0.27 144

UGAM-zero	0.97 501	0.44 162	2.48 323	0.33 215	0.86 500	1.26 547	0.76 536	1.05 492	0.52 136	0.93 508	0.45 215	1.32 557	0.81 506	2.08 519	0.49 279	0.10 122	0.52 391	0.09 91	0.47 529	0.11 77	4.43 613

mmm	0.66 348	0.53 212	1.83 122	0.38 315	0.86 500	0.49 143	0.27 276	0.82 293	0.83 447	0.59 343	0.69 421	0.47 274	0.38 289	0.81 280	0.73 382	0.12 275	1.37 515	0.14 383	0.45 522	0.18 215	1.35 523

ACVNet-4b	2.00 578	2.19 583	4.85 589	1.09 531	0.86 500	1.15 540	0.53 479	1.11 520	1.15 542	0.65 415	1.09 533	1.97 576	0.69 483	2.31 536	9.78 617	5.73 616	0.42 367	1.03 588	0.55 548	1.89 599	0.92 463

Ntro	1.11 527	2.10 579	3.52 542	0.97 520	0.87 503	1.06 531	0.54 482	1.02 470	0.93 499	0.63 388	0.76 469	0.93 500	0.67 476	1.76 462	1.71 514	1.03 582	0.46 375	0.76 575	0.41 515	1.29 586	0.86 451

PAM	0.91 479	0.43 149	2.67 405	0.77 495	0.89 504	1.81 573	1.22 579	1.13 527	0.78 405	1.16 536	0.91 507	1.39 562	0.68 478	0.76 259	1.06 453	0.10 122	0.98 461	0.10 153	0.50 537	0.14 133	0.66 379

ACVNet_1	1.47 559	2.27 592	4.92 590	1.11 536	0.89 504	1.19 544	0.66 519	1.28 544	1.19 547	0.98 511	0.97 515	3.06 591	1.48 564	2.37 541	1.82 527	1.08 584	0.49 383	1.03 588	0.48 532	1.20 582	0.95 472

DMCA-RVC	0.70 375	1.30 476	3.59 547	0.37 295	0.89 504	0.57 254	0.31 344	0.73 237	0.59 200	0.69 434	0.54 300	0.59 337	0.57 434	1.25 375	0.66 356	0.16 415	0.38 357	0.20 487	0.15 291	0.22 299	0.23 115

PVD	1.05 517	1.21 453	2.36 249	0.84 504	0.91 507	1.04 526	0.64 513	1.32 550	1.68 572	1.43 566	1.41 557	1.14 545	1.15 545	1.49 413	1.77 523	0.27 524	0.65 419	0.28 522	0.35 488	0.40 501	0.73 407

SCV_C0	0.73 391	0.68 276	2.05 176	1.50 564	0.92 508	0.45 107	0.20 94	0.96 416	0.71 338	0.65 415	0.33 144	0.31 166	0.20 96	1.25 375	0.52 289	0.09 53	1.68 551	0.08 41	0.30 449	0.27 382	1.52 536

RainbowNet	1.27 539	2.22 587	3.58 546	1.14 540	0.92 508	1.08 533	0.76 536	1.19 538	1.15 542	0.77 468	0.97 515	1.08 535	0.83 510	1.64 443	1.72 516	1.20 590	1.30 507	1.01 587	0.58 557	1.23 583	0.97 478

SGM_RVC	2.11 582	1.07 414	2.87 465	0.98 521	0.92 508	2.72 594	1.88 597	1.91 586	12.27 616	2.09 582	1.99 571	2.47 584	2.24 588	2.87 583	2.03 535	0.54 555	0.47 379	0.42 552	0.47 529	0.74 559	1.22 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.54 565	2.20 585	4.42 584	1.10 533	0.93 511	1.37 551	0.87 546	1.53 564	1.71 575	1.22 548	1.72 564	2.12 579	1.06 538	2.58 559	1.93 531	0.94 576	0.54 396	1.00 586	0.56 551	2.11 603	0.96 475

EGLCR-Stereo	0.90 476	0.31 34	1.90 142	1.60 567	0.95 512	1.14 539	0.42 430	0.85 327	0.43 69	1.74 578	0.21 38	0.27 131	0.17 42	1.56 423	0.30 122	0.10 122	2.60 597	0.10 153	0.09 93	0.10 62	3.10 595

LL-Strereo2	0.62 295	1.36 495	2.47 317	1.37 553	0.96 513	0.54 208	0.28 289	0.61 177	0.49 105	0.42 164	0.34 153	0.44 244	0.21 107	0.57 173	0.53 296	0.11 222	0.26 330	0.16 432	0.14 267	0.18 215	0.98 480

RALCasStereoNet	0.65 328	1.34 486	2.56 357	0.43 373	0.96 513	0.50 157	0.26 257	0.62 181	0.56 174	0.43 172	0.49 248	0.36 192	0.28 208	0.72 249	0.53 296	0.10 122	1.18 485	0.09 91	0.08 60	0.27 382	1.27 514

EDNetEfficientorigin	8.19 614	1.27 470	145.54 640	0.51 422	0.96 513	0.75 442	0.49 469	0.86 338	1.57 569	2.12 584	1.49 559	1.28 553	1.35 552	1.84 482	2.15 545	0.14 364	0.13 205	0.17 451	0.18 344	0.39 494	0.64 374

EAI-Stereo	1.16 532	0.29 12	1.94 151	0.55 437	0.97 516	1.96 578	7.94 617	1.34 551	1.03 524	1.01 518	1.48 558	0.51 293	0.66 474	0.65 215	1.42 499	0.09 53	0.23 316	0.09 91	0.53 545	0.13 109	0.49 299

GMOStereo	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

error version	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-v	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-2	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

raftrobust	0.52 186	1.14 431	2.15 204	0.33 215	0.99 517	0.53 197	0.21 120	0.59 164	0.50 117	0.53 269	0.36 164	0.31 166	0.33 260	0.47 111	0.42 231	0.10 122	0.55 399	0.09 91	0.08 60	0.22 299	0.46 284

WAO-6	1.69 572	1.87 562	3.21 505	1.15 541	1.01 522	2.29 588	1.06 566	1.85 581	2.84 600	1.30 559	2.59 586	2.19 580	1.67 570	2.62 562	2.52 560	0.96 578	0.68 423	1.19 591	0.84 586	1.13 578	0.95 472

AAGNet	0.92 482	0.40 126	2.53 340	0.60 453	1.01 522	0.62 341	0.45 450	0.52 110	0.68 301	0.58 324	0.53 280	0.50 288	0.72 487	1.22 366	7.32 613	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

GCAP-Stereo	0.59 256	1.35 490	2.44 286	0.49 410	1.02 524	0.52 186	0.14 20	0.53 117	0.54 155	0.44 181	0.50 260	0.30 156	0.22 115	0.68 226	0.41 224	0.09 53	1.30 507	0.09 91	0.07 37	0.23 316	0.54 328

Select-FE	0.89 470	0.94 389	2.99 483	0.50 416	1.03 525	1.31 548	0.92 553	1.40 557	0.59 200	1.11 529	0.55 311	1.16 549	0.75 498	0.91 302	1.20 476	0.11 222	0.46 375	0.11 228	0.49 534	0.14 133	1.09 494

EDNetEfficient	1.29 542	0.78 329	4.27 578	0.65 471	1.03 525	0.94 513	1.38 586	0.87 347	1.75 577	2.33 592	1.32 551	1.04 527	2.21 587	1.59 436	4.07 596	0.16 415	0.19 282	0.15 412	0.27 433	0.38 485	0.40 233

MonStereo1	2.06 579	1.22 458	2.39 261	1.22 544	1.04 527	3.53 600	0.62 509	1.55 567	1.93 584	1.50 572	3.36 601	2.24 582	10.67 617	2.85 581	1.50 503	1.08 584	0.39 363	0.96 583	0.58 557	1.16 580	1.39 527

SCV	0.69 368	0.68 276	1.95 152	0.90 509	1.04 527	0.49 143	0.24 212	0.98 432	0.73 352	0.54 275	0.31 128	0.24 98	0.20 96	1.32 385	0.26 79	0.11 222	1.59 542	0.09 91	0.32 465	0.34 448	1.58 539

RSM	0.47 136	0.51 203	1.36 58	1.37 553	1.04 527	0.37 47	0.21 120	0.52 110	0.55 166	0.23 37	0.28 101	0.28 139	0.17 42	0.40 75	0.22 19	0.09 53	0.24 318	0.09 91	0.35 488	0.24 323	0.80 431

test_for_model	0.82 434	1.62 542	2.47 317	1.36 552	1.04 527	0.53 197	0.22 144	0.82 293	0.63 236	0.60 354	0.29 107	0.25 107	0.21 107	0.28 7	0.25 64	0.80 571	1.87 558	0.08 41	0.08 60	1.81 598	1.18 499

WAO-8	2.91 594	2.55 604	3.77 554	1.93 586	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 609	2.20 587	3.34 599	3.33 594	2.64 591	11.73 617	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

Venus	2.91 594	2.55 604	3.77 554	1.93 586	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 609	2.20 587	3.34 599	3.33 594	2.64 591	11.73 617	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

RAFT-Test	0.56 223	0.41 132	2.01 164	0.90 509	1.07 533	0.65 384	0.37 400	0.83 304	0.65 253	0.49 219	0.49 248	0.93 500	0.24 140	0.52 150	0.30 122	0.10 122	0.38 357	0.09 91	0.38 505	0.11 77	0.19 82

AIO-test1	0.58 238	1.37 500	2.77 444	0.66 476	1.08 534	0.50 157	0.23 183	0.86 338	0.69 313	0.31 112	0.42 197	0.29 148	0.22 115	0.77 261	0.34 176	0.13 323	0.15 240	0.12 287	0.16 313	0.31 423	0.30 165

Dean	1.92 576	2.31 595	5.03 591	1.31 546	1.08 534	1.55 559	0.99 558	1.98 590	2.33 592	1.51 573	4.15 606	4.23 602	1.39 557	2.31 536	2.10 540	1.18 589	0.69 426	1.18 590	0.75 577	1.30 588	1.07 492

GCST	0.84 442	1.48 522	3.02 488	1.12 539	1.09 536	0.62 341	0.19 79	0.79 269	0.56 174	0.60 354	0.65 401	0.50 288	0.31 245	1.24 371	0.74 387	0.76 569	0.46 375	0.84 576	0.64 565	0.71 556	0.57 346

IGEV++	0.74 395	0.70 288	2.05 176	1.11 536	1.09 536	0.32 23	0.21 120	0.75 243	0.43 69	0.30 109	0.30 116	0.22 78	0.27 190	0.98 317	0.31 141	0.10 122	2.50 596	0.08 41	0.15 291	0.27 382	2.70 586

MIM_Stereo	0.55 215	0.92 384	2.65 393	0.32 193	1.09 536	0.51 166	0.19 79	0.67 207	0.52 136	0.48 203	0.54 300	0.43 229	0.27 190	0.57 173	0.30 122	0.08 22	0.17 268	0.11 228	0.10 134	0.28 395	0.80 431

rafts_anoy	0.60 266	1.33 483	2.59 365	0.53 428	1.09 536	0.49 143	0.25 239	0.67 207	0.53 149	0.41 156	0.38 177	0.33 181	0.30 239	0.68 226	0.41 224	0.10 122	1.13 482	0.13 348	0.15 291	0.20 268	0.29 156

PAM_32	0.95 494	0.43 149	2.68 412	0.64 468	1.10 540	1.78 572	1.16 574	1.12 523	0.96 509	1.07 525	0.90 505	1.38 561	0.76 502	0.78 268	1.11 462	0.10 122	1.29 504	0.10 153	0.50 537	0.16 166	0.98 480

IMH-64-1	1.50 560	1.98 567	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 524	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

IMH-64	1.50 560	1.98 567	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 524	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

IMH	2.14 583	2.46 601	3.60 549	1.70 573	1.13 543	1.65 566	0.93 554	2.13 593	1.93 584	1.37 560	2.64 589	2.19 580	1.82 577	5.77 608	2.18 547	5.70 615	1.05 473	1.31 596	0.72 573	1.39 592	1.13 497

Reg-Stereo(zero)	0.66 348	0.26 1	2.13 202	0.25 58	1.15 544	0.99 518	0.97 556	0.57 151	0.81 434	0.52 260	0.46 220	0.54 310	0.59 445	0.47 111	1.14 467	0.08 22	0.88 453	0.08 41	0.36 498	0.12 90	0.80 431

DCRE	0.76 411	0.80 335	2.31 242	1.05 528	1.18 545	0.63 355	0.26 257	1.03 478	0.59 200	0.52 260	2.12 573	0.44 244	0.27 190	0.41 84	0.53 296	0.09 53	1.02 470	0.10 153	0.32 465	0.16 166	1.47 534

TorneroNet-64	2.74 590	2.23 588	4.18 574	1.48 561	1.20 546	3.88 601	1.01 564	3.48 610	6.61 612	2.62 597	4.55 609	4.20 599	3.84 602	3.39 595	3.40 584	1.23 591	0.66 420	1.39 599	0.80 578	3.42 610	1.27 514

edge stereo	0.84 442	0.74 313	3.42 535	0.38 315	1.21 547	0.63 355	0.41 423	0.98 432	0.83 447	0.81 483	0.88 500	1.14 545	0.73 490	2.16 528	0.89 419	0.22 495	0.20 297	0.26 519	0.18 344	0.38 485	0.43 257

JetBlue	1.89 575	2.09 578	4.16 573	0.74 490	1.23 548	4.52 607	3.86 607	1.68 575	1.26 549	1.28 556	1.54 560	2.36 583	1.86 578	3.35 593	3.37 582	0.54 555	0.49 383	0.48 558	0.49 534	1.39 592	1.21 506

anonymousdsp	0.86 454	0.59 240	2.65 393	1.33 549	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.13 532	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.12 596

IGEV-Stereo	0.86 454	0.60 241	2.65 393	1.35 551	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.14 533	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.13 597
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TorneroNet	5.60 610	2.30 594	3.98 566	1.49 563	1.26 551	14.47 618	1.11 567	4.85 612	20.66 631	10.12 615	16.30 623	11.78 621	7.35 612	3.41 596	4.38 599	1.36 598	0.70 429	1.46 601	0.87 588	2.73 607	1.33 519

RSM++	0.48 149	0.52 208	1.27 49	1.62 568	1.27 552	0.39 62	0.20 94	0.49 84	0.56 174	0.22 30	0.25 74	0.24 98	0.17 42	0.39 68	0.23 36	0.09 53	0.11 164	0.09 91	0.35 488	0.29 405	0.80 431

Selective-IGEV	0.57 230	0.42 137	1.87 138	1.67 572	1.33 553	0.36 42	0.20 94	0.61 177	0.71 338	0.22 30	0.31 128	0.22 78	0.19 79	0.52 150	0.36 188	0.09 53	0.97 459	0.09 91	0.15 291	0.20 268	0.85 448

anonymousa	0.74 395	0.60 241	2.58 363	0.96 519	1.33 553	0.61 320	0.26 257	0.69 215	0.56 174	0.55 288	0.84 487	0.82 462	0.46 377	0.56 169	0.61 336	0.10 122	1.11 480	0.12 287	0.98 594	0.14 133	0.97 478

test-1	0.61 274	0.54 215	2.09 185	0.31 172	1.37 555	0.51 166	0.28 289	0.83 304	0.50 117	0.42 164	0.55 311	0.54 310	0.24 140	0.38 64	1.25 485	0.10 122	1.08 475	0.10 153	0.17 331	0.11 77	0.77 418

FINET	1.92 576	1.96 565	4.49 586	1.62 568	1.39 556	3.51 599	4.39 608	2.89 601	2.58 595	1.39 562	1.98 570	1.35 559	2.12 586	1.64 443	2.12 542	0.84 574	1.03 472	0.18 470	0.29 439	0.54 542	2.12 564

pmcnn	1.44 555	1.25 467	3.57 545	0.74 490	1.42 557	0.72 428	0.56 490	1.04 484	1.06 530	1.03 520	2.89 594	6.01 610	0.75 498	2.54 555	3.60 587	0.14 364	0.11 164	0.08 41	0.06 9	0.34 448	0.81 438

notaker	2.77 591	2.35 597	4.02 568	2.61 603	1.44 558	1.77 571	1.14 570	2.77 599	1.81 581	2.30 591	11.41 618	3.95 597	4.70 605	3.24 590	3.01 577	1.58 602	0.88 453	1.71 607	1.08 597	2.10 602	1.44 532

AIO-Stereo	0.64 319	0.60 241	1.63 98	1.31 546	1.45 559	0.38 57	0.20 94	0.55 138	0.83 447	0.31 112	0.31 128	0.23 87	0.15 24	0.39 68	0.63 346	0.10 122	1.25 495	0.09 91	0.41 515	0.21 282	1.73 548

UNDER WATER-64	2.59 586	2.28 593	5.63 596	1.85 582	1.45 559	3.28 596	1.60 592	2.62 596	5.57 608	2.09 582	2.12 573	4.10 598	4.21 603	2.74 574	3.64 588	1.49 600	0.86 452	1.58 604	1.09 598	1.91 600	1.62 543

UNDER WATER	2.84 592	2.25 589	5.25 593	1.84 581	1.45 559	2.36 590	1.44 591	3.23 605	6.51 611	2.61 596	2.73 591	5.69 608	5.64 609	3.14 589	4.18 598	1.48 599	0.81 445	1.60 605	1.07 596	1.91 600	1.67 546

GIP-stereo	0.61 274	0.68 276	1.05 25	0.95 518	1.46 562	0.42 86	0.17 57	0.69 215	0.49 105	0.19 13	0.24 66	0.23 87	0.18 63	0.95 315	0.59 322	0.10 122	1.33 511	0.08 41	0.06 9	0.18 215	2.21 573

KSHMR	4.19 605	2.37 598	6.24 600	1.73 576	1.48 563	1.97 580	1.29 582	3.18 604	17.06 626	2.15 585	15.74 621	9.09 616	1.75 573	8.33 614	2.37 556	1.55 601	1.29 504	1.70 606	1.23 601	1.75 597	1.60 541

ktn	4.44 606	2.47 602	3.70 553	1.82 580	1.49 564	2.11 586	1.40 588	2.30 594	12.56 617	11.36 618	16.25 622	11.30 620	3.77 601	4.41 605	3.47 585	1.86 605	0.99 463	1.74 608	1.21 600	3.28 609	1.39 527

WQFJA1++	2.66 587	0.28 7	6.84 604	1.32 548	1.50 565	0.52 186	0.13 10	0.41 33	0.52 136	14.18 621	0.19 24	3.31 593	0.17 42	0.88 295	0.45 250	0.18 448	1.54 539	0.08 41	0.81 581	17.77 628	2.17 568

MoCha-V2	0.74 395	0.78 329	2.18 210	1.01 527	1.55 566	0.36 42	0.19 79	0.61 177	0.49 105	0.33 122	0.34 153	0.30 156	0.27 190	1.56 423	0.47 261	0.09 53	1.94 565	0.08 41	0.37 500	0.18 215	1.62 543

anonymousdsp2	0.88 462	0.31 34	1.96 156	1.06 529	1.56 567	0.57 254	0.22 144	0.84 313	0.98 516	1.20 544	0.37 170	0.65 368	0.26 174	1.19 364	0.46 256	0.10 122	2.40 595	0.10 153	0.13 244	0.19 245	2.96 590

Anonymous_2	1.36 550	0.49 188	2.03 170	1.71 574	1.58 568	2.49 592	0.58 495	1.59 570	2.31 591	0.77 468	0.88 500	1.03 523	0.58 442	1.20 365	0.66 356	0.32 536	1.38 516	1.42 600	3.87 617	0.78 566	1.56 537

tt	4.94 608	0.32 48	4.22 576	2.29 595	1.58 568	10.19 615	16.94 622	9.44 620	5.03 607	1.69 577	1.33 552	4.68 604	5.02 606	3.38 594	5.91 608	6.15 617	9.47 625	2.80 614	3.16 615	3.54 611	1.58 539

HART	0.75 406	0.75 318	2.22 222	0.94 515	1.59 570	0.30 14	0.19 79	0.72 233	0.85 462	0.30 109	0.52 273	0.39 207	0.16 36	0.81 280	0.43 238	0.08 22	2.61 599	0.10 153	0.07 37	0.36 469	1.61 542

riskmin	0.96 498	0.32 48	2.07 179	1.72 575	1.61 571	1.62 564	0.57 493	1.45 560	0.55 166	0.73 452	0.89 502	0.92 495	0.45 366	1.16 356	0.60 327	0.11 222	1.30 507	0.12 287	1.38 603	0.14 133	1.51 535

DA	0.89 470	0.42 137	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 144	0.63 189	0.92 492	0.41 156	0.70 434	0.29 148	0.27 190	1.52 417	0.40 215	0.10 122	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 77	3.60 604

GGEV	0.89 470	0.42 137	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 144	0.63 189	0.92 492	0.41 156	0.70 434	0.29 148	0.27 190	1.52 417	0.40 215	0.10 122	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 77	3.60 604

AEACV	0.89 470	0.29 12	1.84 125	2.50 599	1.68 574	0.53 197	0.21 120	1.01 461	0.42 63	0.68 430	0.31 128	0.22 78	0.39 304	1.63 440	0.25 64	0.09 53	2.60 597	0.09 91	0.54 547	0.23 316	2.27 579

SGM-ForestM	3.67 604	2.70 608	5.34 595	1.65 571	1.72 575	6.02 610	5.08 611	4.10 611	3.47 602	4.59 609	4.21 607	9.81 617	5.79 610	6.44 611	6.97 612	0.88 575	1.09 477	0.33 540	0.45 522	0.68 555	2.10 563

FACV-RUCA	0.61 274	0.44 162	2.11 195	0.43 373	1.73 576	0.49 143	0.28 289	0.74 239	0.68 301	0.41 156	0.53 280	0.34 186	0.64 464	0.41 84	0.33 164	0.13 323	0.11 164	0.62 568	0.12 222	0.72 557	1.02 487

JetRed	3.37 600	4.96 611	10.08 609	1.48 561	1.73 576	7.63 612	5.47 613	3.47 608	2.20 590	2.42 593	2.40 581	2.98 589	2.35 589	3.52 597	6.60 610	1.33 594	1.90 559	1.38 598	1.23 601	2.30 604	2.02 558

LVE	2.10 581	2.61 607	4.30 582	1.79 578	1.81 578	1.68 568	1.04 565	2.35 595	2.78 599	1.27 555	2.87 593	4.21 601	1.46 561	2.83 580	2.02 534	2.87 611	0.92 456	1.19 591	1.47 605	1.29 586	1.18 499

MSCF	0.88 462	0.84 348	1.67 104	2.15 590	1.87 579	0.51 166	0.21 120	0.63 189	0.61 213	0.32 117	0.29 107	0.17 44	0.30 239	1.06 330	0.67 360	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.31 457	0.19 245	3.72 606

GASTEREO	0.89 470	0.83 343	1.67 104	2.15 590	1.89 580	0.52 186	0.21 120	0.62 181	0.62 224	0.33 122	0.31 128	0.16 34	0.31 245	1.11 347	0.68 363	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.29 439	0.19 245	3.79 607

IGEV-RUCA	2.30 584	0.38 109	1.36 58	0.41 356	1.90 581	2.03 585	1.86 595	1.37 553	1.78 579	3.73 607	3.72 602	5.06 606	8.09 614	2.15 526	1.63 512	0.26 520	0.77 437	2.71 613	1.91 609	2.43 606	2.42 582

AIO_rvc	0.95 494	1.02 403	2.57 361	2.80 606	1.91 582	0.37 47	0.24 212	0.52 110	0.60 207	0.98 511	0.29 107	0.25 107	0.18 63	2.16 528	0.29 115	0.11 222	1.39 520	0.08 41	0.11 184	0.26 368	2.87 588

FSD					1.93 583	0.63 355	0.33 369	0.46 66	0.53 149	0.32 117	0.32 140	0.40 216	0.32 254	1.14 353	0.60 327	0.28 527	2.77 601	0.31 532	0.30 449	0.31 423

IGEV-FE	0.91 479	0.39 118	3.80 557	0.42 360	1.95 584	0.56 231	0.64 513	0.84 313	0.55 166	1.45 567	0.53 280	0.79 444	0.42 336	0.57 173	1.13 465	0.10 122	0.49 383	0.10 153	0.34 484	0.19 245	2.97 592

IGEV_Zeroshot_test	0.91 479	0.39 118	3.80 557	0.42 360	1.95 584	0.56 231	0.64 513	0.84 313	0.55 166	1.45 567	0.53 280	0.79 444	0.42 336	0.57 173	1.13 465	0.10 122	0.49 383	0.10 153	0.34 484	0.19 245	2.97 592

MANE	3.51 603	2.03 575	3.88 565	1.89 584	2.01 586	5.98 609	4.72 609	5.87 614	7.13 613	3.80 608	5.10 611	6.11 611	5.34 608	4.39 604	5.05 604	1.07 583	1.28 502	0.50 561	0.85 587	0.76 562	2.36 581

DStereoO	1.34 548	0.76 322	2.18 210	1.19 543	2.07 587	0.79 467	3.84 606	1.01 461	1.42 560	0.72 450	1.11 535	0.80 452	1.97 581	0.96 316	2.44 557	1.25 593	0.99 463	0.48 558	0.60 561	0.96 574	1.34 521

raft+_RVC	0.62 295	1.18 446	2.43 278	0.36 282	2.08 588	0.52 186	0.25 239	0.66 202	0.54 155	0.36 135	0.46 220	0.32 173	0.28 208	0.49 138	0.43 238	0.10 122	0.91 455	0.10 153	0.09 93	0.22 299	0.70 399

iRaft-Stereo_20w	1.50 560	0.42 137	4.81 588	2.24 594	2.09 589	1.36 549	1.27 581	1.38 554	0.94 501	2.07 581	0.42 197	0.85 476	0.69 483	0.87 288	1.37 496	0.10 122	4.04 613	0.09 91	0.40 510	0.17 190	4.53 614

SGM+DAISY	2.67 589	2.14 581	4.28 580	1.92 585	2.11 590	4.36 606	5.22 612	3.17 603	3.00 601	3.24 606	3.81 603	3.03 590	3.61 600	2.53 554	3.79 590	1.15 587	1.29 504	0.66 570	0.71 572	0.95 572	2.44 583

HUF	1.33 547	0.96 392	4.06 569	2.73 604	2.17 591	0.35 38	0.24 212	1.87 583	0.75 378	1.28 556	0.29 107	1.35 559	0.19 79	1.97 506	0.43 238	0.15 395	3.91 612	0.08 41	0.06 9	0.31 423	3.41 600

zero-FE	1.27 539	0.33 60	9.38 607	1.30 545	2.25 592	0.33 29	0.20 94	0.51 108	1.26 549	0.32 117	0.22 49	0.77 436	0.22 115	0.69 230	0.96 427	0.21 488	2.25 586	0.09 91	0.61 563	0.32 433	3.25 598

MADNet++	2.94 597	2.17 582	3.27 511	2.55 602	2.28 593	3.29 598	3.37 602	2.76 598	2.67 598	3.10 604	3.20 598	2.78 587	3.25 597	4.11 602	4.68 602	2.72 610	2.27 587	3.03 616	2.43 613	2.34 605	2.59 584

GREAT-IGEV	0.92 482	0.56 228	2.08 181	0.98 521	2.29 594	0.47 128	0.18 71	0.35 11	0.78 405	0.74 459	0.33 144	0.15 17	0.18 63	1.00 319	0.55 305	0.09 53	3.79 611	0.07 1	0.26 424	0.22 299	3.26 599

FoundationStereo	0.61 274	0.37 99	0.91 7	1.96 588	2.40 595	0.20 3	0.16 47	0.26 2	0.86 469	0.16 2	0.12 2	0.19 60	0.17 42	0.58 180	0.32 151	0.10 122	2.98 607	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

gasm-f	0.93 489	0.71 293	2.09 185	2.15 590	2.42 596	0.54 208	0.26 257	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.33 144	0.16 34	0.22 115	0.70 234	0.93 423	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.39 494	3.58 602

dual_stereo	0.94 491	0.31 34	1.80 117	0.90 509	2.52 597	0.54 208	0.15 35	0.69 215	1.02 522	0.25 54	0.18 17	0.18 54	0.14 15	0.63 201	0.35 184	0.09 53	3.76 610	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 615

MultiAttention	2.45 585	0.55 224	2.24 226	1.79 578	2.54 598	11.19 616	2.28 599	1.28 544	0.84 459	0.63 388	1.17 538	1.13 543	0.57 434	15.98 625	1.78 524	0.20 477	0.09 104	0.43 555	1.60 607	0.95 572	1.69 547

DStereoFS	2.88 593	2.40 599	3.33 517	2.36 596	2.63 599	5.25 608	4.98 610	3.05 602	4.10 605	2.71 599	3.88 604	2.77 586	5.31 607	2.69 569	3.64 588	1.35 597	1.67 550	0.58 564	1.10 599	0.88 568	3.02 594

StereoAnything_RVC	1.22 535	1.71 552	3.17 504	2.52 600	2.63 599	0.26 8	0.15 35	0.47 75	0.54 155	0.49 219	0.71 449	0.52 300	0.19 79	1.60 439	0.57 312	0.11 222	4.13 614	0.08 41	0.05 1	0.76 562	3.79 607

AIO_test	1.11 527	0.77 323	2.51 335	3.32 608	2.81 601	0.35 38	0.25 239	1.29 546	0.68 301	1.28 556	0.27 93	0.32 173	0.17 42	2.86 582	0.27 89	0.12 275	1.72 552	0.08 41	0.21 384	0.15 145	2.81 587

DStereoSA	2.66 587	1.38 504	3.38 524	2.11 589	2.88 602	3.99 602	6.44 615	1.48 562	3.47 602	1.23 550	4.33 608	1.33 558	4.54 604	2.05 513	5.45 605	1.23 591	1.83 556	0.49 560	1.54 606	1.11 576	2.96 590

GEAStereo	0.95 494	0.48 181	1.85 130	2.15 590	3.19 603	0.55 222	0.21 120	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.22 49	0.16 34	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.33 438	3.58 602

GSStereo	1.06 518	0.48 181	1.85 130	2.42 598	3.19 603	0.55 222	0.21 120	1.59 570	0.54 155	0.29 104	0.22 49	0.17 44	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 438	3.99 609

BEATNet-Init1	12.32 617	12.82 620	28.66 634	3.22 607	3.71 605	21.59 630	11.42 618	14.54 626	13.73 622	20.24 628	20.16 628	26.14 636	19.85 626	19.08 629	15.33 626	1.81 604	1.93 564	2.05 610	2.48 614	4.25 612	3.41 600

HanzoNet	7.85 612	3.30 610	5.75 597	7.47 614	3.97 606	2.34 589	1.37 584	3.47 608	4.02 604	13.30 620	10.49 614	10.86 618	16.67 624	8.50 615	10.51 619	10.80 624	9.84 626	5.83 620	13.69 624	7.24 618	7.51 619

LE_ROB	4.55 607	2.43 600	9.94 608	2.79 605	4.03 607	2.40 591	3.54 603	2.72 597	11.04 615	11.64 619	4.69 610	5.25 607	10.74 618	4.52 606	9.73 616	0.82 573	0.70 429	1.34 597	0.97 593	0.74 559	0.94 469

DGSMNet	2.93 596	0.77 323	3.44 536	3.58 610	4.25 608	2.53 593	6.86 616	1.03 478	0.88 479	0.58 324	1.85 567	0.79 444	0.62 458	1.63 440	1.46 501	4.62 614	4.98 617	5.15 619	4.71 618	4.52 614	4.37 612

SDNR	2.06 579	2.93 609	2.94 475	1.55 566	5.13 609	1.98 581	0.24 212	1.95 589	2.62 596	0.92 504	2.71 590	5.76 609	0.68 478	3.61 598	3.84 591	0.33 538	0.38 357	0.22 498	0.17 331	1.13 578	2.04 560

XX-Stereo	0.98 503	0.57 230	4.45 585	1.64 570	5.33 610	0.55 222	0.16 47	0.96 416	0.43 69	0.45 185	0.65 401	0.85 476	0.19 79	0.79 272	0.26 79	0.11 222	0.80 441	0.10 153	0.32 465	0.17 190	0.78 424

DispFullNet	1.69 572	2.25 589	5.23 592	1.53 565	8.78 611	0.89 502	0.37 400	1.03 478	0.98 516	1.37 560	1.00 522	1.13 543	1.97 581	1.51 415	0.98 438	0.55 557	0.32 344	1.19 591	0.64 565	1.16 580	0.88 455

USTest	8.06 613	7.11 615	8.76 606	9.20 616	9.03 612	15.20 619	23.57 623	10.01 621	9.45 614	5.97 613	6.79 612	7.77 614	7.51 613	8.75 616	11.06 620	2.24 609	3.58 609	2.87 615	3.21 616	4.93 615	4.21 611

PML	22.99 625	17.34 621	8.24 605	5.48 612	9.84 613	50.35 640	102.65 641	5.84 613	13.52 618	37.08 641	104.84 641	30.61 639	23.20 631	12.09 619	7.96 614	6.27 618	2.12 577	6.31 621	2.42 612	10.67 621	2.95 589

DGTPSM_ROB	8.97 615	5.94 612	13.01 615	5.95 613	11.34 614	8.54 613	24.06 624	6.47 615	13.52 618	5.19 610	11.52 619	6.18 612	11.04 619	7.02 612	13.92 621	4.47 613	7.66 619	3.90 617	7.43 621	4.34 613	7.98 620

DPSMNet_ROB	9.58 616	5.96 613	13.98 618	8.88 615	11.87 615	8.54 613	24.08 625	6.48 616	13.67 621	5.35 611	11.53 620	6.31 613	11.04 619	7.69 613	14.09 622	7.61 623	8.23 621	5.03 618	7.75 622	5.24 616	8.36 621

TCMNet-wrong-test	5.56 609	6.73 614	6.40 601	13.05 621	11.91 616	7.29 611	5.47 613	7.17 617	1.58 570	2.68 598	3.15 597	8.30 615	5.87 611	4.80 607	6.10 609	3.08 612	0.98 461	2.37 612	1.99 610	6.69 617	5.63 617

LRCNet_RVC	13.78 622	19.34 622	13.01 615	19.47 623	12.67 617	1.85 575	0.42 430	12.28 622	1.10 534	15.76 623	18.69 627	12.52 624	8.65 615	12.22 620	9.64 615	22.29 631	8.38 624	25.92 633	24.06 633	19.72 630	17.59 630

DPSM_ROB	12.32 617	11.13 618	12.31 613	12.90 619	12.80 618	19.81 628	28.13 630	14.50 624	14.31 623	10.62 616	11.34 616	12.03 622	11.89 622	13.08 622	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 619	8.43 622

DPSM	12.32 617	11.13 618	12.31 613	12.90 619	12.80 618	19.81 628	28.13 630	14.50 624	14.31 623	10.62 616	11.34 616	12.03 622	11.89 622	13.08 622	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 619	8.43 622

U	3.41 602	0.37 99	1.27 49	0.27 92	13.75 620	19.65 627	0.15 35	0.43 44	0.33 9	0.18 10	0.19 24	0.27 131	0.15 24	0.23 2	0.19 5	0.10 122	0.06 2	17.75 630	12.73 623	0.11 77	0.10 10

HaxPig	19.88 623	22.39 629	22.30 624	17.98 622	17.98 621	12.06 617	12.06 619	16.25 627	15.97 625	21.05 629	21.41 629	18.85 628	18.35 625	20.07 630	19.64 628	23.57 635	23.19 634	24.07 632	23.71 632	22.95 631	23.72 633

EKT-Stereo	1.56 566	0.55 224	2.60 372	2.54 601	19.66 622	0.55 222	0.22 144	0.76 246	0.51 124	0.40 154	0.36 164	0.43 229	0.27 190	0.74 254	0.42 231	0.13 323	0.17 268	0.11 228	0.16 313	0.20 268	0.50 301

MEDIAN_ROB	23.95 626	26.96 636	26.29 633	22.14 624	22.09 623	16.18 621	14.23 620	20.47 628	20.09 627	25.43 638	25.22 637	22.96 629	22.54 630	24.33 631	23.18 632	28.15 637	27.16 638	28.60 634	27.73 636	27.59 632	27.58 634

DPSimNet_ROB	24.35 627	23.81 635	31.38 637	25.93 626	22.83 624	31.30 631	34.38 632	20.78 629	28.92 639	27.39 639	22.99 636	28.29 638	35.76 641	15.47 624	17.82 627	24.28 636	17.90 633	22.23 631	14.12 625	19.38 629	22.12 632

AVERAGE_ROB	26.91 634	30.28 637	29.18 635	25.78 625	25.30 625	19.49 626	15.38 621	23.70 633	23.02 634	28.38 640	27.78 638	26.23 637	25.76 638	26.95 639	25.55 633	31.27 638	30.02 639	31.76 635	30.80 637	30.88 636	30.77 637

FlowAnything	24.80 631	22.39 629	24.71 630	26.07 628	25.75 626	39.80 637	56.70 634	29.12 637	28.95 640	21.38 635	22.83 635	24.22 633	23.96 632	26.24 636	30.65 638	14.23 628	16.78 631	13.04 627	14.84 631	17.49 622	16.93 625

CasAABBNet	24.76 628	22.38 628	24.44 629	26.05 627	25.75 626	39.79 636	56.76 636	29.10 636	28.88 638	21.22 632	22.69 633	24.21 632	23.99 636	26.23 633	30.62 635	14.22 625	16.71 630	13.03 624	14.75 627	17.49 622	16.97 628

Selective-RAFT-Error	24.83 632	22.44 633	24.80 631	26.10 629	25.82 628	39.85 638	56.72 635	29.21 639	29.03 641	21.29 634	22.80 634	24.25 634	24.07 637	26.28 637	30.60 634	14.24 629	16.85 632	13.04 627	14.75 627	17.53 626	17.02 629

RAFT-FEzeroshot	24.76 628	22.39 629	24.34 627	26.12 630	25.84 629	39.77 634	56.77 637	29.07 634	28.85 636	21.21 630	22.64 631	24.17 630	23.98 634	26.23 633	30.63 636	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 622	16.95 626

RAFT-FE	24.76 628	22.39 629	24.34 627	26.12 630	25.84 629	39.77 634	56.77 637	29.07 634	28.85 636	21.21 630	22.64 631	24.17 630	23.98 634	26.23 633	30.63 636	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 622	16.95 626

Anonymous_1	22.76 624	11.11 617	11.93 612	12.73 618	26.05 631	19.39 625	27.77 629	14.18 623	13.64 620	14.92 622	10.66 615	11.26 619	11.24 621	12.48 621	14.45 623	37.82 639	7.87 620	34.92 636	63.61 638	87.51 641	11.75 624

LSM	3.40 601	1.42 512	5.81 598	9.98 617	30.74 632	0.86 489	1.14 570	0.99 441	1.26 549	1.40 564	2.18 576	0.93 500	0.85 514	1.76 462	1.03 446	0.22 495	0.35 350	0.24 512	0.29 439	0.40 501	6.21 618

DLNR-FE	13.74 620	20.13 624	23.90 625	121.61 640	34.09 633	0.46 115	0.15 35	8.04 619	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.78 268	0.36 188	7.40 622	2.94 605	0.09 91	0.38 505	51.06 640	1.95 555

DLNR_Zeroshot_test	13.74 620	20.06 623	23.92 626	121.50 639	35.20 634	0.46 115	0.15 35	7.96 618	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.79 272	0.36 188	7.16 621	2.95 606	0.09 91	0.38 505	50.40 639	1.95 555

xxxxx1	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

tt_ll	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

ff	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

RSGM-EC	41.37 638	31.41 638	19.61 622	51.58 636	47.86 638	38.12 632	60.59 639	34.20 640	22.62 632	23.48 636	29.36 639	43.51 640	35.09 639	65.96 640	68.73 640	65.97 640	37.56 640	48.34 637	25.52 634	47.85 637	30.14 635

acva	41.37 638	31.41 638	19.61 622	51.58 636	47.86 638	38.12 632	60.59 639	34.20 640	22.62 632	23.48 636	29.36 639	43.51 640	35.09 639	65.96 640	68.73 640	65.97 640	37.56 640	48.34 637	25.52 634	47.85 637	30.14 635

LSM0	26.57 633	22.53 634	25.76 632	30.62 632	52.30 640	39.86 639	56.49 633	29.18 638	28.76 635	21.26 633	22.46 630	24.42 635	23.97 633	26.42 638	30.66 639	14.29 630	16.56 627	13.06 629	14.65 626	17.62 627	20.52 631

test_example2	115.17 640	122.38 640	93.45 639	115.38 638	123.53 641	101.24 641	113.11 642	54.67 642	99.94 642	135.50 642	136.43 642	85.67 642	85.40 642	110.44 642	104.91 642	152.17 642	205.21 642	99.17 642	114.27 642	138.55 642	112.04 641

ccccc		297.53 641		372.50 641	377.87 642	200.30 642		217.33 643		202.36 643		213.34 643		312.79 643		409.97 643	354.33 643	255.69 643	227.31 643	431.13 643

GS-Stereo							0.21 120	1.59 570	0.54 155	0.29 104	0.22 49	0.17 44	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 438	3.99 609

Low-res two-view benchmark