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

S2M2_L	0.27 8	0.32 47	1.41 71	0.24 42	0.17 67	0.24 6	0.09 1	0.36 13	0.50 116	0.17 5	0.25 73	0.22 77	0.17 41	0.27 5	0.29 114	0.16 414	0.12 186	0.11 227	0.12 222	0.15 144	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.22 1	0.36 85	1.33 56	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 2	0.20 29	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 18	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.10 61	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.26 5	0.43 148	0.82 2	0.23 30	0.21 149	0.31 17	0.11 2	0.36 13	0.43 68	0.24 46	0.18 16	0.16 33	0.14 14	0.30 12	0.28 103	0.10 121	0.16 254	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.42 246

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 202	0.97 9	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 9	0.60 206	0.16 2	0.15 8	0.16 33	0.20 95	0.33 32	0.27 88	0.11 221	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
252Zero-FE	1.02 509	0.31 33	1.72 107	0.26 74	0.27 244	0.31 17	0.12 4	0.42 38	0.57 180	7.97 613	0.25 73	0.13 1	0.12 5	0.75 255	0.51 285	0.09 52	5.04 617	0.07 1	0.83 584	0.09 41	0.66 378

Monster-pub-mixall	0.50 170	0.35 79	0.98 12	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 21	0.28 2	0.39 148	0.19 23	0.16 33	0.12 5	1.05 328	0.41 223	0.08 22	3.28 607	0.07 1	0.73 574	0.08 26	0.55 337

MLG-Stereo_test2	0.46 128	0.49 187	1.77 110	0.79 498	0.70 476	0.63 354	0.12 4	0.37 16	0.48 99	0.39 148	0.15 8	0.24 97	0.10 1	0.46 106	0.20 7	0.16 414	1.21 489	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.66 378

LG-G_1	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

LG-G	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

WQFJA1++	2.66 586	0.28 7	6.84 603	1.32 547	1.50 564	0.52 185	0.13 10	0.41 32	0.52 135	14.18 620	0.19 23	3.31 592	0.17 41	0.88 294	0.45 249	0.18 447	1.54 538	0.08 41	0.81 580	17.77 627	2.17 567

Replicate-Monster	0.58 237	0.53 211	1.55 87	0.22 16	0.34 322	0.37 47	0.13 10	0.43 43	0.39 46	0.35 133	0.16 11	0.16 33	0.15 23	1.46 406	0.21 11	0.11 221	2.71 599	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 550

2.25w	0.42 93	0.30 26	1.12 33	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 57	0.37 25	0.26 71	0.27 92	0.14 9	0.19 78	0.91 301	0.36 187	0.07 7	1.38 515	0.07 1	0.67 566	0.07 2	0.91 458

monsters	0.39 68	0.39 117	1.04 23	0.24 42	0.32 305	0.42 86	0.13 10	0.49 83	0.35 13	0.27 84	0.21 37	0.14 9	0.15 23	0.60 187	0.43 237	0.09 52	1.09 476	0.07 1	0.70 567	0.07 2	0.65 376

111111	0.39 68	0.28 7	0.93 7	0.33 214	0.42 394	0.43 91	0.13 10	0.48 79	0.39 46	0.24 46	0.31 127	0.18 53	0.17 41	0.43 95	0.23 35	0.09 52	1.32 509	0.08 41	0.06 9	0.25 347	1.00 481

MLG-Stereo_test3	0.31 15	0.44 161	1.03 21	0.48 396	0.40 375	0.36 42	0.13 10	0.39 23	0.46 87	0.28 92	0.19 23	0.17 43	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 52	0.53 392	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.45 277

MLG-Stereo_test1	0.36 46	0.45 169	1.50 83	0.24 42	0.35 333	0.45 107	0.13 10	0.36 13	0.51 123	0.20 15	0.10 1	0.18 53	0.12 5	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 512	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

MLG-Stereo	0.38 63	0.43 148	1.46 77	0.24 42	0.42 394	0.44 101	0.13 10	0.42 38	0.51 123	0.27 84	0.14 6	0.17 43	0.13 12	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 528	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

IGEV-Stereo++	0.58 237	0.29 12	1.66 101	0.37 294	0.53 427	0.47 128	0.13 10	0.54 127	0.37 25	1.02 518	0.25 73	0.17 43	0.22 114	1.04 325	0.27 88	0.08 22	1.98 567	0.08 41	0.06 9	0.17 189	1.92 552

IGEV-Stereo+	0.48 148	0.32 47	1.43 73	0.26 74	0.46 409	0.30 14	0.13 10	0.32 7	0.57 180	0.80 478	0.24 65	0.19 59	0.19 78	0.57 172	0.46 255	0.10 121	1.36 512	0.08 41	0.22 398	0.46 526	1.04 488

MatchStereo	0.27 8	0.41 131	1.77 110	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 43	0.43 68	0.15 1	0.26 82	0.15 17	0.15 23	0.27 5	0.20 7	0.09 52	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

MonSter++	0.34 26	0.27 3	1.00 14	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 4	0.32 8	0.17 5	0.14 6	0.18 53	0.15 23	0.61 192	0.40 214	0.11 221	0.82 446	0.07 1	0.56 550	0.07 2	0.84 442

HiDET	0.34 26	0.27 3	1.12 33	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 16	0.35 13	0.17 5	0.15 8	0.17 43	0.15 23	0.59 180	0.59 321	0.09 52	0.58 404	0.07 1	0.44 519	0.07 2	0.73 406

LCMNet	0.37 56	0.28 7	1.12 33	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 16	0.37 25	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.15 23	0.69 229	0.60 326	0.09 52	0.80 440	0.07 1	0.55 547	0.07 2	0.93 464

MonStereo	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.17 14	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.48 268	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.80 577	0.07 2	1.01 482

Wavelet-MonSter	0.42 93	0.34 69	1.38 61	0.23 30	0.17 67	0.43 91	0.14 20	0.28 3	0.35 13	0.23 36	0.21 37	0.15 17	0.16 35	0.92 306	0.66 355	0.06 1	1.21 489	0.07 1	0.45 521	0.06 1	0.95 471

Monster-pub-eth3d	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.87 287	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

asd	0.36 46	0.28 7	1.21 40	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.14 20	0.37 16	0.34 11	0.26 71	0.21 37	0.15 17	0.19 78	0.91 301	0.20 7	0.10 121	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 400

4w-stereo	0.50 170	0.26 1	1.86 135	0.22 16	0.30 283	0.38 57	0.14 20	0.41 32	0.35 13	0.25 53	0.21 37	0.14 9	0.20 95	1.18 360	0.33 163	0.09 52	1.56 539	0.07 1	0.72 572	0.07 2	1.23 511

3.25w_new	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.25w	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.5w_stereo	0.34 26	0.33 59	1.17 39	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 65	0.36 22	0.23 36	0.25 73	0.15 17	0.19 78	0.80 275	0.24 46	0.07 7	1.02 469	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 315

monsterstereo	0.40 80	0.43 148	1.07 27	0.26 74	0.27 244	0.39 62	0.14 20	0.55 137	0.37 25	0.28 92	0.27 92	0.14 9	0.13 12	0.67 220	0.44 243	0.07 7	1.12 480	0.07 1	0.81 580	0.08 26	0.53 321

MonSter	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.26 71	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

GCAP-Stereo	0.59 255	1.35 489	2.44 285	0.49 409	1.02 523	0.52 185	0.14 20	0.53 116	0.54 154	0.44 180	0.50 259	0.30 155	0.22 114	0.68 225	0.41 223	0.09 52	1.30 506	0.09 91	0.07 37	0.23 315	0.54 327

CSFM-Stereo	0.35 36	0.30 26	0.95 8	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 16	0.31 6	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.16 35	0.64 207	0.53 295	0.12 274	0.85 450	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.79 426

BridgeDepth	0.26 5	0.63 255	1.36 57	0.23 30	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 10	0.37 25	0.17 5	0.13 5	0.23 86	0.19 78	0.32 27	0.23 35	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 61	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.74 619	20.13 623	23.90 624	121.61 639	34.09 632	0.46 115	0.15 35	8.04 618	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.78 267	0.36 187	7.40 621	2.94 604	0.09 91	0.38 504	51.06 639	1.95 554

qwe	0.41 85	0.29 12	1.29 52	0.22 16	0.22 162	0.41 73	0.15 35	0.49 83	0.38 34	0.28 92	0.23 61	0.14 9	0.15 23	0.94 308	0.24 46	0.08 22	1.47 529	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 413

StereoAnything_RVC	1.22 534	1.71 551	3.17 503	2.52 599	2.63 598	0.26 8	0.15 35	0.47 74	0.54 154	0.49 218	0.71 448	0.52 299	0.19 78	1.60 438	0.57 311	0.11 221	4.13 613	0.08 41	0.05 1	0.76 561	3.79 606

dual_stereo	0.94 490	0.31 33	1.80 116	0.90 508	2.52 596	0.54 207	0.15 35	0.69 214	1.02 521	0.25 53	0.18 16	0.18 53	0.14 14	0.63 200	0.35 183	0.09 52	3.76 609	0.07 1	0.47 528	0.07 2	4.59 614

Pointernet	0.37 56	0.31 33	1.91 144	0.25 57	0.37 353	0.47 128	0.15 35	0.67 206	0.52 135	0.23 36	0.30 115	0.28 138	0.20 95	0.32 27	0.23 35	0.10 121	0.24 317	0.07 1	0.13 244	0.10 61	0.51 307

U	3.41 601	0.37 98	1.27 48	0.27 91	13.75 619	19.65 626	0.15 35	0.43 43	0.33 9	0.18 9	0.19 23	0.27 130	0.15 23	0.23 2	0.19 5	0.10 121	0.06 2	17.75 629	12.73 622	0.11 76	0.10 10

trnet	0.31 15	0.31 33	1.65 99	0.20 3	0.12 6	0.55 221	0.15 35	0.50 100	0.51 123	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.24 46	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.09 41	0.12 20

DLNR_Zeroshot_test	13.74 619	20.06 622	23.92 625	121.50 638	35.20 633	0.46 115	0.15 35	7.96 617	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.79 271	0.36 187	7.16 620	2.95 605	0.09 91	0.38 504	50.40 638	1.95 554

CREStereo++_RVC	0.38 63	0.37 98	2.47 316	0.25 57	0.16 45	0.54 207	0.15 35	0.42 38	0.57 180	0.37 137	0.52 272	0.24 97	0.19 78	0.31 17	0.27 88	0.09 52	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 41	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
Zero-FE251	0.76 410	0.35 79	2.10 191	0.30 152	0.25 214	0.44 101	0.16 46	0.45 57	0.36 22	5.93 611	0.20 29	0.22 77	0.19 78	0.52 149	1.06 452	0.10 121	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.09 41	1.56 536

AdaDepth	0.36 46	0.43 148	1.65 99	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.16 46	0.31 5	0.53 148	0.21 20	0.20 29	0.14 9	0.18 62	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 420	0.08 41	0.24 407	0.10 61	0.74 410

asda	0.41 85	0.31 33	1.23 44	0.22 16	0.17 67	0.43 91	0.16 46	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.20 29	0.15 17	0.20 95	0.99 317	0.23 35	0.10 121	1.49 530	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 454

3.75w	0.33 21	0.27 3	1.02 19	0.22 16	0.21 149	0.44 101	0.16 46	0.47 74	0.33 9	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.18 62	0.54 163	0.24 46	0.08 22	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 339

IGEV	0.36 46	0.34 69	1.03 21	0.21 6	0.24 204	0.42 86	0.16 46	0.38 21	0.41 55	0.37 137	0.22 48	0.14 9	0.12 5	0.63 200	0.40 214	0.08 22	0.73 434	0.08 41	0.53 544	0.09 41	0.52 315

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 33	0.87 4	0.23 30	0.11 3	0.40 67	0.16 46	0.33 8	0.40 53	0.20 15	0.19 23	0.18 53	0.17 41	0.38 64	0.17 1	0.11 221	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 61	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 19	0.40 125	1.21 40	0.35 262	0.16 45	0.29 12	0.16 46	0.59 163	0.56 173	0.20 15	0.20 29	0.17 43	0.26 173	0.40 75	0.38 206	0.09 52	0.08 49	0.08 41	0.25 416	0.12 89	0.43 256

FoundationStereo	0.61 273	0.37 98	0.91 6	1.96 587	2.40 594	0.20 3	0.16 46	0.26 1	0.86 468	0.16 2	0.12 2	0.19 59	0.17 41	0.58 179	0.32 150	0.10 121	2.98 606	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

TANstereo	0.39 68	0.70 287	2.48 322	0.23 30	0.12 6	0.54 207	0.16 46	0.41 32	0.47 94	0.45 184	0.51 263	0.26 117	0.22 114	0.34 39	0.21 11	0.10 121	0.10 134	0.08 41	0.07 37	0.09 41	0.18 76

XX-Stereo	0.98 502	0.57 229	4.45 584	1.64 569	5.33 609	0.55 221	0.16 46	0.96 415	0.43 68	0.45 184	0.65 400	0.85 475	0.19 78	0.79 271	0.26 78	0.11 221	0.80 440	0.10 153	0.32 465	0.17 189	0.78 423

VIP-Stereo	0.39 68	0.81 338	1.51 84	0.24 42	0.34 322	0.52 185	0.17 56	0.46 65	0.49 104	0.21 20	0.25 73	0.25 106	0.15 23	0.41 84	0.41 223	0.09 52	0.62 414	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.68 388

FE-Mocha	0.61 273	0.36 85	1.84 124	1.06 528	0.34 322	0.43 91	0.17 56	0.72 232	0.55 165	0.45 184	0.50 259	0.58 332	0.45 365	2.35 538	1.18 471	0.10 121	0.40 363	0.11 227	0.21 384	0.13 108	0.31 173

4.25_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.5w_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.5_new	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

4.5w-stereo	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

4.25w-stereo	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 199	0.39 117	1.30 53	0.45 384	0.21 149	0.74 438	0.17 56	0.71 230	0.44 78	1.17 536	0.38 176	0.89 490	0.23 132	0.86 286	0.94 425	0.11 221	0.49 382	0.09 91	0.40 509	0.13 108	0.50 300

GIP-stereo	0.61 273	0.68 275	1.05 24	0.95 517	1.46 561	0.42 86	0.17 56	0.69 214	0.49 104	0.19 12	0.24 65	0.23 86	0.18 62	0.95 314	0.59 321	0.10 121	1.33 510	0.08 41	0.06 9	0.18 214	2.21 572

MaDis-Stereo	0.35 36	0.89 368	2.15 203	0.25 57	0.29 267	0.29 12	0.17 56	0.47 74	0.41 55	0.21 20	0.22 48	0.28 138	0.21 106	0.32 27	0.31 140	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.11 76	0.12 20

MIF-Stereo (partial)	0.41 85	0.71 292	2.67 404	0.27 91	0.24 204	0.32 23	0.17 56	0.56 143	0.46 87	0.26 71	0.37 169	0.25 106	0.26 173	0.46 106	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.21 281	0.15 46

XX-TBD	0.40 80	1.04 409	2.49 328	0.35 262	0.13 15	0.51 165	0.17 56	0.44 51	0.52 135	0.38 143	0.51 263	0.23 86	0.19 78	0.31 17	0.25 63	0.10 121	0.07 12	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.18 76

CREStereo	0.31 15	0.35 79	1.66 101	0.19 2	0.13 15	0.55 221	0.17 56	0.50 100	0.50 116	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.23 35	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.10 61	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
DIP-Stereo	0.43 98	0.50 195	2.21 219	0.27 91	0.18 86	0.63 354	0.17 56	0.94 398	0.58 188	0.49 218	0.48 233	0.30 155	0.30 238	0.40 75	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.15 144	0.33 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
water-stereo	0.36 46	0.61 246	1.58 89	0.25 57	0.14 25	0.38 57	0.18 70	0.44 51	0.35 13	0.31 111	0.35 159	0.28 138	0.25 159	0.45 102	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.09 91	0.08 60	0.11 76	0.74 410

DilatedVolume-Stereo	0.35 36	0.38 108	1.21 40	0.26 74	0.20 135	0.41 73	0.18 70	0.43 43	0.38 34	0.37 137	0.35 159	0.29 147	0.24 139	0.64 207	0.55 304	0.09 52	0.19 281	0.08 41	0.11 184	0.12 89	0.50 300

2.75w_new	0.46 128	0.32 47	1.39 66	0.21 6	0.19 119	0.40 67	0.18 70	0.51 107	0.39 46	0.27 84	0.21 37	0.13 1	0.20 95	1.10 341	0.44 243	0.07 7	1.58 540	0.07 1	0.61 562	0.07 2	0.82 440

GREAT-IGEV	0.92 481	0.56 227	2.08 180	0.98 520	2.29 593	0.47 128	0.18 70	0.35 10	0.78 404	0.74 458	0.33 143	0.15 17	0.18 62	1.00 318	0.55 304	0.09 52	3.79 610	0.07 1	0.26 424	0.22 298	3.26 598

DEFOM-Stereo	0.26 5	0.61 246	1.22 43	0.24 42	0.14 25	0.49 143	0.18 70	0.31 5	0.31 6	0.20 15	0.18 16	0.15 17	0.14 14	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.16 59

tg	0.45 119	0.83 342	1.85 129	0.29 132	0.16 45	0.57 253	0.18 70	0.60 170	0.56 173	0.37 137	0.44 211	0.38 202	0.24 139	0.48 124	0.28 103	0.09 52	0.30 340	0.11 227	0.11 184	0.44 519	0.77 417

UniTT-Stereo	0.36 46	0.66 264	2.43 277	0.28 112	0.24 204	0.30 14	0.18 70	0.35 10	0.36 22	0.26 71	0.37 169	0.18 53	0.18 62	0.33 32	0.30 121	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.25 347	0.09 6

RAFT-RH_RVC	0.65 327	0.73 302	2.78 445	0.39 331	0.29 267	0.60 299	0.18 70	0.45 57	0.63 235	0.75 461	1.89 567	0.47 273	0.29 227	1.59 435	1.21 477	0.15 394	0.07 12	0.13 347	0.13 244	0.11 76	0.10 10

NLSM3	0.34 26	0.67 265	1.42 72	0.26 74	0.24 204	0.43 91	0.19 78	0.63 188	0.49 104	0.21 20	0.27 92	0.21 73	0.25 159	0.30 12	0.27 88	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 61	0.51 307

depthmonostereo	0.38 63	0.68 275	1.59 93	0.48 396	0.14 25	0.41 73	0.19 78	0.52 109	0.42 62	0.26 71	0.29 106	0.31 165	0.29 227	0.64 207	0.33 163	0.09 52	0.10 134	0.09 91	0.08 60	0.10 61	0.50 300

2.5w	0.40 80	0.31 33	1.07 27	0.23 30	0.16 45	0.39 62	0.19 78	0.50 100	0.39 46	0.23 36	0.23 61	0.13 1	0.17 41	0.73 249	0.24 46	0.07 7	1.53 536	0.07 1	0.46 526	0.07 2	0.92 462

HART	0.75 405	0.75 317	2.22 221	0.94 514	1.59 569	0.30 14	0.19 78	0.72 232	0.85 461	0.30 108	0.52 272	0.39 206	0.16 35	0.81 279	0.43 237	0.08 22	2.61 598	0.10 153	0.07 37	0.36 468	1.61 541

GCST	0.84 441	1.48 521	3.02 487	1.12 538	1.09 535	0.62 340	0.19 78	0.79 268	0.56 173	0.60 353	0.65 400	0.50 287	0.31 244	1.24 370	0.74 386	0.76 568	0.46 374	0.84 575	0.64 564	0.71 555	0.57 345

H2IRNET	0.48 148	1.04 409	2.57 360	0.31 171	0.19 119	0.54 207	0.19 78	0.55 137	0.53 148	0.28 92	0.56 324	0.47 273	0.35 269	0.47 111	0.40 214	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.14 267	0.37 476	0.26 136

MoCha-V2	0.74 394	0.78 328	2.18 209	1.01 526	1.55 565	0.36 42	0.19 78	0.61 176	0.49 104	0.33 121	0.34 152	0.30 155	0.27 189	1.56 422	0.47 260	0.09 52	1.94 564	0.08 41	0.37 500	0.18 214	1.62 542

GMStereo_Zeroshot	0.44 114	0.44 161	1.84 124	0.44 377	0.20 135	0.52 185	0.19 78	0.60 170	0.54 154	0.58 323	0.59 347	0.63 354	0.29 227	0.59 180	0.34 175	0.16 414	0.09 103	0.16 431	0.09 93	0.26 367	0.26 136

MIM_Stereo	0.55 214	0.92 383	2.65 392	0.32 192	1.09 535	0.51 165	0.19 78	0.67 206	0.52 135	0.48 202	0.54 299	0.43 228	0.27 189	0.57 172	0.30 121	0.08 22	0.17 267	0.11 227	0.10 134	0.28 394	0.80 430

CASnet	0.32 19	0.40 125	1.80 116	0.28 112	0.11 3	0.47 128	0.19 78	0.45 57	0.47 94	0.39 148	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.31 17	0.21 11	0.11 221	0.06 2	0.15 411	0.12 222	0.16 165	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.46 128	0.48 180	1.88 138	0.32 192	0.16 45	0.61 319	0.19 78	0.66 201	0.62 223	0.28 92	0.30 115	0.41 222	0.33 259	0.51 144	0.32 150	0.11 221	1.09 476	0.09 91	0.35 488	0.19 244	0.37 208

MC-Stereo	0.58 237	0.37 98	2.00 161	0.88 505	0.64 464	0.54 207	0.19 78	0.46 65	0.39 46	0.58 323	0.39 182	0.27 130	0.27 189	0.71 241	0.32 150	0.09 52	1.20 486	0.09 91	0.16 313	0.22 298	1.92 552

RALAANet	0.52 185	1.37 499	2.63 382	0.33 214	0.23 192	0.48 135	0.19 78	0.69 214	0.55 165	0.49 218	0.46 219	0.39 206	0.31 244	0.53 157	0.53 295	0.10 121	0.33 347	0.11 227	0.17 331	0.29 404	0.13 25

Gwc-CoAtRS	0.41 85	0.37 98	2.06 177	0.28 112	0.41 382	0.48 135	0.19 78	0.64 195	0.49 104	0.45 184	0.39 182	0.57 328	0.26 173	0.37 60	0.28 103	0.09 52	0.19 281	0.09 91	0.31 457	0.11 76	0.25 128

DN-CSS_ROB	0.56 222	1.64 545	2.75 438	0.42 359	0.22 162	0.57 253	0.19 78	0.79 268	0.66 260	0.46 196	0.62 371	0.41 222	0.32 253	0.73 249	0.49 278	0.12 274	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.17 67

DDF-Stereo	0.65 327	0.33 59	1.69 106	0.67 478	0.82 495	0.37 47	0.20 93	0.50 100	0.52 135	0.34 128	0.17 14	0.78 440	0.23 132	0.68 225	1.03 445	0.20 476	1.66 548	0.09 91	0.34 484	0.34 447	2.03 558

zero-FE	1.27 538	0.33 59	9.38 606	1.30 544	2.25 591	0.33 29	0.20 93	0.51 107	1.26 548	0.32 116	0.22 48	0.77 435	0.22 114	0.69 229	0.96 426	0.21 487	2.25 585	0.09 91	0.61 562	0.32 432	3.25 597

FlowAnything_test	0.25 4	0.41 131	0.71 1	0.28 112	0.17 67	0.37 47	0.20 93	0.39 23	0.28 2	0.25 53	0.20 29	0.21 73	0.17 41	0.28 7	0.26 78	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.17 189	0.16 59

2w_stereo	0.35 36	0.30 26	0.99 13	0.23 30	0.13 15	0.41 73	0.20 93	0.54 127	0.37 25	0.28 92	0.23 61	0.13 1	0.23 132	0.69 229	0.24 46	0.06 1	1.07 473	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 373

LG-Stereo	0.36 46	0.61 246	1.37 60	0.26 74	0.37 353	0.43 91	0.20 93	0.55 137	0.44 78	0.25 53	0.30 115	0.50 287	0.17 41	0.30 12	0.37 198	0.10 121	0.18 275	0.11 227	0.10 134	0.24 322	0.43 256

HI	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

CoSv	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

SCV_C0	0.73 390	0.68 275	2.05 175	1.50 563	0.92 507	0.45 107	0.20 93	0.96 415	0.71 337	0.65 414	0.33 143	0.31 165	0.20 95	1.25 374	0.52 288	0.09 52	1.68 550	0.08 41	0.30 449	0.27 381	1.52 535

castereo++	0.39 68	0.83 342	1.38 61	0.29 132	0.18 86	0.53 196	0.20 93	0.57 150	0.58 188	0.20 15	0.27 92	0.32 172	0.17 41	0.34 39	0.22 18	0.09 52	0.54 395	0.09 91	0.29 439	0.15 144	0.52 315

RAStereo	0.33 21	0.81 338	2.22 221	0.27 91	0.18 86	0.25 7	0.20 93	0.45 57	0.38 34	0.21 20	0.26 82	0.20 63	0.16 35	0.26 4	0.26 78	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 119	1.36 494	1.30 53	0.24 42	0.12 6	0.33 29	0.20 93	0.41 32	0.37 25	0.32 116	0.21 37	0.16 33	0.14 14	0.29 10	0.62 338	0.55 556	1.42 523	0.11 227	0.13 244	0.25 347	0.56 339

AIO-Stereo	0.64 318	0.60 240	1.63 97	1.31 545	1.45 558	0.38 57	0.20 93	0.55 137	0.83 446	0.31 111	0.31 127	0.23 86	0.15 23	0.39 68	0.63 345	0.10 121	1.25 494	0.09 91	0.41 514	0.21 281	1.73 547

RSM++	0.48 148	0.52 207	1.27 48	1.62 567	1.27 551	0.39 62	0.20 93	0.49 83	0.56 173	0.22 29	0.25 73	0.24 97	0.17 41	0.39 68	0.23 35	0.09 52	0.11 163	0.09 91	0.35 488	0.29 404	0.80 430

CAS++	0.34 26	0.39 117	1.90 141	0.25 57	0.18 86	0.32 23	0.20 93	0.78 259	0.44 78	0.31 111	0.31 127	0.21 73	0.16 35	0.34 39	0.20 7	0.15 394	0.13 204	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.52 185	0.86 357	2.38 253	0.32 192	0.60 448	0.70 416	0.20 93	0.78 259	0.58 188	0.44 180	0.36 163	0.81 456	0.24 139	0.53 157	0.30 121	0.10 121	0.35 349	0.09 91	0.31 457	0.09 41	0.40 232

testlalala2	0.48 148	0.34 69	2.53 339	0.65 470	0.56 433	0.57 253	0.20 93	0.84 312	0.63 235	0.42 163	0.54 299	0.45 255	0.21 106	0.30 12	0.26 78	0.10 121	0.13 204	0.09 91	0.29 439	0.12 89	0.31 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 185	0.51 202	1.12 33	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.20 93	1.10 515	1.33 555	3.13 604	0.33 143	0.22 77	0.20 95	0.34 39	0.26 78	0.11 221	0.09 103	0.11 227	0.09 93	0.17 189	0.21 98

MyStereo8	0.73 390	1.16 439	2.89 467	0.53 427	0.34 322	0.71 421	0.20 93	1.87 582	0.59 199	0.53 268	0.66 407	0.50 287	0.33 259	1.27 379	0.62 338	0.10 121	1.19 485	0.10 153	0.21 384	0.21 281	0.61 360

MSKI-zero shot	0.70 374	0.44 161	2.62 381	1.47 559	0.75 482	0.56 230	0.20 93	0.80 274	0.45 84	0.60 353	0.52 272	0.44 243	0.17 41	0.70 233	0.26 78	0.09 52	2.87 603	0.09 91	0.32 465	0.14 132	0.50 300

LoS	0.34 26	0.35 79	1.88 138	0.25 57	0.13 15	0.53 196	0.20 93	0.50 100	0.53 148	0.26 71	0.28 100	0.37 196	0.24 139	0.40 75	0.25 63	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 21	0.32 47	1.46 77	0.25 57	0.50 414	0.40 67	0.20 93	0.48 79	0.48 99	0.22 29	0.29 106	0.26 117	0.19 78	0.35 51	0.22 18	0.09 52	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.16 165	0.54 327

Selective-IGEV	0.57 229	0.42 136	1.87 137	1.67 571	1.33 552	0.36 42	0.20 93	0.61 176	0.71 337	0.22 29	0.31 127	0.22 77	0.19 78	0.52 149	0.36 187	0.09 52	0.97 458	0.09 91	0.15 291	0.20 267	0.85 447

GLC_STEREO	0.31 15	0.30 26	1.80 116	0.29 132	0.12 6	0.41 73	0.20 93	0.39 23	0.42 62	0.26 71	0.31 127	0.25 106	0.19 78	0.36 57	0.26 78	0.09 52	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.15 46

iRaftStereo_RVC	0.47 135	0.84 347	1.91 144	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.20 93	0.58 154	0.50 116	0.37 137	0.43 199	0.42 227	0.23 132	0.38 64	0.28 103	0.09 52	0.70 428	0.12 286	0.11 184	0.43 515	0.77 417

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 237	1.48 521	2.53 339	0.29 132	0.78 490	0.52 185	0.20 93	0.68 211	0.66 260	0.51 249	0.61 364	0.40 215	0.32 253	0.40 75	0.43 237	0.08 22	0.63 416	0.09 91	0.09 93	0.37 476	0.58 350

CFNet-RSSM	0.44 114	0.36 85	2.38 253	0.28 112	0.43 398	0.53 196	0.20 93	0.86 337	0.52 135	0.44 180	0.36 163	0.53 302	0.26 173	0.40 75	0.27 88	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.38 504	0.10 61	0.22 105

BStereo	0.34 26	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	0.50 156	0.21 119	0.49 83	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

Wave_Phase_stereo	0.37 56	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	1.09 534	0.21 119	0.52 109	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

NLSM1	0.45 119	0.54 214	1.05 24	0.27 91	0.40 375	0.49 143	0.21 119	1.54 565	1.71 574	0.26 71	0.33 143	0.26 117	0.26 173	0.41 84	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.22 298	0.23 114

GEAStereo	0.95 493	0.48 180	1.85 129	2.15 589	3.19 602	0.55 221	0.21 119	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.22 48	0.16 33	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.33 437	3.58 601

GSStereo	1.06 517	0.48 180	1.85 129	2.42 597	3.19 602	0.55 221	0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

GS-Stereo							0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

GASTEREO	0.89 469	0.83 342	1.67 103	2.15 589	1.89 579	0.52 185	0.21 119	0.62 180	0.62 223	0.33 121	0.31 127	0.16 33	0.31 244	1.11 346	0.68 362	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.29 439	0.19 244	3.79 606

MSCF	0.88 461	0.84 347	1.67 103	2.15 589	1.87 578	0.51 165	0.21 119	0.63 188	0.61 212	0.32 116	0.29 106	0.17 43	0.30 238	1.06 329	0.67 359	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.31 457	0.19 244	3.72 605

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.42 136	0.97 9	0.35 262	0.28 259	0.28 9	0.21 119	0.39 23	0.30 5	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 102	0.22 18	0.08 22	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 307

ISRNet	0.51 182	0.58 231	1.96 155	0.38 314	0.31 293	0.49 143	0.21 119	0.80 274	0.71 337	0.64 398	0.71 448	0.66 376	0.40 310	0.59 180	0.45 249	0.23 502	0.16 254	0.21 492	0.20 373	0.21 281	0.37 208

rvit_stereo_0081_aga	0.34 26	0.67 265	1.79 114	0.27 91	0.20 135	0.34 32	0.21 119	0.43 43	0.48 99	0.26 71	0.28 100	0.27 130	0.21 106	0.33 32	0.25 63	0.14 363	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.14 132	0.18 76

rvit_stereo_0075_2	0.45 119	0.45 169	2.60 371	0.34 239	0.32 305	0.41 73	0.21 119	0.60 170	0.54 154	0.39 148	0.51 263	0.40 215	0.29 227	0.46 106	0.31 140	0.21 487	0.15 239	0.22 497	0.15 291	0.18 214	0.33 184

RSM	0.47 135	0.51 202	1.36 57	1.37 552	1.04 526	0.37 47	0.21 119	0.52 109	0.55 165	0.23 36	0.28 100	0.28 138	0.17 41	0.40 75	0.22 18	0.09 52	0.24 317	0.09 91	0.35 488	0.24 322	0.80 430

IGEV++	0.74 394	0.70 287	2.05 175	1.11 535	1.09 535	0.32 23	0.21 119	0.75 242	0.43 68	0.30 108	0.30 115	0.22 77	0.27 189	0.98 316	0.31 140	0.10 121	2.50 595	0.08 41	0.15 291	0.27 381	2.70 585

11t1	0.60 265	0.49 187	2.19 212	0.35 262	0.58 442	0.48 135	0.21 119	0.72 232	0.73 351	0.49 218	0.47 225	0.35 189	0.34 267	0.61 192	0.71 373	0.12 274	1.26 498	0.10 153	0.29 439	0.16 165	1.22 507

plain	0.43 98	0.73 302	2.80 448	0.28 112	0.19 119	0.33 29	0.21 119	0.63 188	0.50 116	0.24 46	0.38 176	0.24 97	0.25 159	0.48 124	0.32 150	0.12 274	0.08 49	0.13 347	0.09 93	0.43 515	0.13 25

testlalala_base	0.61 273	0.35 79	2.44 285	0.35 262	0.33 312	0.55 221	0.21 119	0.88 354	0.41 55	0.41 155	0.39 182	0.31 165	0.24 139	0.33 32	0.36 187	0.98 579	1.61 542	0.09 91	0.22 398	1.11 575	0.68 388

AEACV	0.89 469	0.29 12	1.84 124	2.50 598	1.68 573	0.53 196	0.21 119	1.01 460	0.42 62	0.68 429	0.31 127	0.22 77	0.39 303	1.63 439	0.25 63	0.09 52	2.60 596	0.09 91	0.54 546	0.23 315	2.27 578

Any-RAFT	0.42 93	0.33 59	1.89 140	0.28 112	0.21 149	0.69 413	0.21 119	0.83 303	0.60 206	0.45 184	0.43 199	0.62 350	0.30 238	0.48 124	0.24 46	0.11 221	0.40 363	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.16 59

CroCo-Stereo Lap2	0.38 63	0.91 378	2.02 168	0.33 214	0.38 362	0.23 5	0.21 119	0.63 188	0.51 123	0.23 36	0.28 100	0.29 147	0.23 132	0.34 39	0.28 103	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.22 298	0.15 46

IIG-Stereo	0.65 327	0.87 359	2.32 243	0.55 436	0.23 192	0.62 340	0.21 119	0.78 259	0.71 337	0.64 398	0.69 420	0.69 404	0.38 288	2.07 515	1.37 495	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.27 143

CroCo-Stereo	0.35 36	0.71 292	1.67 103	0.32 192	0.17 67	0.19 2	0.21 119	0.79 268	0.54 154	0.22 29	0.25 73	0.55 318	0.22 114	0.28 7	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.07 37	0.12 89	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
raftrobust	0.52 185	1.14 430	2.15 203	0.33 214	0.99 516	0.53 196	0.21 119	0.59 163	0.50 116	0.53 268	0.36 163	0.31 165	0.33 259	0.47 111	0.42 230	0.10 121	0.55 398	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.46 283

AFF-stereo	0.57 229	1.51 525	2.59 364	0.33 214	0.23 192	0.51 165	0.21 119	0.69 214	0.68 300	0.49 218	0.63 379	0.49 283	0.34 267	0.50 143	0.37 198	0.08 22	0.54 395	0.10 153	0.10 134	0.40 500	0.60 359

DA	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

GGEV	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

3w_stereo	0.44 114	0.29 12	1.53 86	0.23 30	0.20 135	0.37 47	0.22 143	0.53 116	0.41 55	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.22 114	0.90 299	0.24 46	0.06 1	1.52 535	0.07 1	0.44 519	0.08 26	0.83 441

1w_stereo	0.35 36	0.28 7	0.86 3	0.24 42	0.17 67	0.44 101	0.22 143	0.60 170	0.43 68	0.27 84	0.30 115	0.14 9	0.26 173	0.61 192	0.25 63	0.07 7	0.79 437	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 426

LG-Stereo_L2	0.29 11	0.42 136	0.97 9	0.36 281	0.25 214	0.31 17	0.22 143	0.40 28	0.28 2	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 22	0.49 382	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 350

DFGA-Net	0.61 273	1.55 528	2.59 364	0.32 192	0.26 231	0.54 207	0.22 143	0.67 206	0.63 235	0.50 237	0.52 272	0.35 189	0.28 207	1.84 481	0.99 439	0.10 121	0.08 49	0.12 286	0.12 222	0.38 484	0.18 76

SMoEStereo_RVC	0.36 46	0.83 342	1.48 81	0.26 74	0.15 34	0.46 115	0.22 143	0.40 28	0.43 68	0.23 36	0.24 65	0.21 73	0.18 62	0.47 111	0.59 321	0.07 7	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.42 246

tt45	0.35 36	0.80 334	1.46 77	0.26 74	0.17 67	0.55 221	0.22 143	0.44 51	0.39 46	0.24 46	0.26 82	0.25 106	0.18 62	0.64 207	0.36 187	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.29 155

mms	0.39 68	0.63 255	1.31 55	0.34 239	0.65 467	0.32 23	0.22 143	0.39 23	0.39 46	0.27 84	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.57 172	0.22 18	0.08 22	0.21 305	0.10 153	0.08 60	0.24 322	1.16 497

ours_stereo	0.37 56	0.67 265	1.63 97	0.30 152	0.50 414	0.35 38	0.22 143	0.41 32	0.38 34	0.21 20	0.32 139	0.23 86	0.17 41	0.47 111	0.22 18	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.77 417

fffy	0.39 68	0.67 265	1.57 88	0.45 384	0.52 420	0.37 47	0.22 143	0.45 57	0.35 13	0.21 20	0.30 115	0.26 117	0.20 95	0.45 102	0.24 46	0.08 22	0.29 339	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.77 417

rvit_stereo_0083	0.28 10	0.37 98	0.88 5	0.28 112	0.18 86	0.28 9	0.22 143	0.40 28	0.58 188	0.25 53	0.30 115	0.27 130	0.27 189	0.38 64	0.25 63	0.14 363	0.12 186	0.13 347	0.10 134	0.13 108	0.14 37

rvit_stereo_0081	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

model_zeroshot	0.75 405	0.94 388	2.48 322	1.88 582	0.68 472	0.72 427	0.22 143	1.01 460	0.51 123	1.10 526	0.35 159	0.63 354	0.20 95	0.78 267	0.32 150	0.12 274	1.97 566	0.10 153	0.23 403	0.12 89	0.56 339

GCAP-BAT	0.78 420	0.38 108	2.37 250	0.98 520	0.60 448	0.77 456	0.22 143	1.13 526	0.51 123	0.80 478	0.90 504	0.81 456	0.25 159	0.77 260	0.88 417	0.10 121	1.94 564	0.09 91	0.50 536	0.17 189	1.35 522

rvit_stereo_0082	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

RAFT-Stereo-weight	0.46 128	0.37 98	1.60 94	0.29 132	0.51 417	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.67 273	0.48 202	0.38 176	0.36 191	0.17 41	0.39 68	0.27 88	0.09 52	1.28 501	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.41 241

test_for_model	0.82 433	1.62 541	2.47 316	1.36 551	1.04 526	0.53 196	0.22 143	0.82 292	0.63 235	0.60 353	0.29 106	0.25 106	0.21 106	0.28 7	0.25 63	0.80 570	1.87 557	0.08 41	0.08 60	1.81 597	1.18 498

MGS-Stereo	0.35 36	0.48 180	1.99 160	0.26 74	0.14 25	0.41 73	0.22 143	0.41 32	0.48 99	0.24 46	0.51 263	0.25 106	0.18 62	0.33 32	0.22 18	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.47 530	0.10 10

EKT-Stereo	1.56 565	0.55 223	2.60 371	2.54 600	19.66 621	0.55 221	0.22 143	0.76 245	0.51 123	0.40 153	0.36 163	0.43 228	0.27 189	0.74 253	0.42 230	0.13 322	0.17 267	0.11 227	0.16 313	0.20 267	0.50 300

PCWNet_CMD	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.43 256

testlalala	0.53 199	0.36 85	2.40 263	0.29 132	0.35 333	0.60 299	0.22 143	1.02 469	0.63 235	0.56 299	0.40 191	0.32 172	0.21 106	0.33 32	0.27 88	0.10 121	1.73 552	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 256

LoS_RVC	0.34 26	0.38 108	1.96 155	0.27 91	0.35 333	0.43 91	0.22 143	0.43 43	0.34 11	0.24 46	0.34 152	0.23 86	0.28 207	0.34 39	0.22 18	0.08 22	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.35 199

anonymousdsp2	0.88 461	0.31 33	1.96 155	1.06 528	1.56 566	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.98 515	1.20 543	0.37 169	0.65 367	0.26 173	1.19 363	0.46 255	0.10 121	2.40 594	0.10 153	0.13 244	0.19 244	2.96 589

DCANet-4	0.43 98	0.32 47	2.31 241	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.55 287	0.48 233	0.28 138	0.37 279	0.40 75	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

fff	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

ADStereo(finetuned)	0.50 170	0.91 378	2.43 277	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.75 497	0.40 75	0.40 214	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.13 108	0.45 277

AnonymousM	0.45 119	0.49 187	1.83 121	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.22 143	0.64 195	0.66 260	0.47 199	0.33 143	0.30 155	0.25 159	0.49 138	0.29 114	0.12 274	0.27 336	0.71 572	0.37 500	0.12 89	0.41 241

CFNet_pseudo	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.15 411	0.10 134	0.18 214	0.33 184

sCroCo_RVC	0.37 56	0.39 117	2.38 253	0.35 262	0.27 244	0.31 17	0.22 143	0.49 83	0.48 99	0.23 36	0.34 152	0.25 106	0.24 139	0.35 51	0.25 63	0.15 394	0.17 267	0.12 286	0.11 184	0.15 144	0.15 46

HCRNet	0.50 170	0.75 317	2.08 180	0.39 331	0.29 267	0.58 264	0.22 143	0.79 268	0.67 273	0.49 218	0.49 247	0.48 281	0.37 279	1.13 350	0.40 214	0.15 394	0.10 134	0.15 411	0.13 244	0.21 281	0.19 82

DCANet	0.49 163	0.91 378	2.63 382	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.41 322	0.39 68	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.14 132	0.45 277

csc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

cscssc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

GMStereo	0.44 114	1.32 477	2.65 392	0.28 112	0.16 45	0.42 86	0.22 143	0.48 79	0.63 235	0.41 155	0.36 163	0.26 117	0.25 159	0.41 84	0.30 121	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.12 222	0.17 189	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
FENet	0.48 148	0.58 231	2.46 311	0.33 214	0.18 86	0.58 264	0.22 143	0.83 303	0.64 245	0.49 218	0.42 196	0.55 318	0.38 288	0.52 149	0.51 285	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.11 184	0.17 189	0.31 173

MSMDNet	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.13 347	0.10 134	0.18 214	0.43 256

ccs_rob	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.16 431	0.10 134	0.18 214	0.33 184

iResNet_ROB	0.60 265	1.59 536	2.04 172	0.32 192	0.21 149	0.60 299	0.22 143	0.99 440	0.85 461	0.61 363	0.63 379	0.58 332	0.42 335	1.08 339	0.98 437	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.06 9	0.23 315	0.33 184

WQFJA1	0.49 163	0.48 180	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

WQFJX	0.49 163	0.47 175	1.02 19	0.27 91	0.39 368	0.47 128	0.23 182	1.85 580	1.92 582	0.28 92	0.27 92	0.28 138	0.28 207	0.43 95	0.36 187	0.10 121	0.12 186	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.54 327

NLMM	0.49 163	0.47 175	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

xyz-stereo-finetune2	0.40 80	0.89 368	1.40 67	0.22 16	0.12 6	0.58 264	0.23 182	0.55 137	0.50 116	0.33 121	0.47 225	0.30 155	0.41 322	0.81 279	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.12 20

AIO-test2	0.60 265	1.55 528	2.73 433	0.63 463	0.42 394	0.50 156	0.23 182	0.84 312	0.73 351	0.34 128	0.53 279	0.37 196	0.22 114	0.70 233	0.32 150	0.75 567	0.16 254	0.13 347	0.17 331	0.21 281	0.47 285

AIO-test1	0.58 237	1.37 499	2.77 443	0.66 475	1.08 533	0.50 156	0.23 182	0.86 337	0.69 312	0.31 111	0.42 196	0.29 147	0.22 114	0.77 260	0.34 175	0.13 322	0.15 239	0.12 286	0.16 313	0.31 422	0.30 164

999	0.35 36	0.74 312	1.38 61	0.27 91	0.18 86	0.50 156	0.23 182	0.40 28	0.41 55	0.21 20	0.33 143	0.23 86	0.18 62	0.74 253	0.37 198	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.26 367	0.26 136

AE-Stereo	0.71 378	0.32 47	2.44 285	0.44 377	0.50 414	0.58 264	0.23 182	1.08 510	0.67 273	0.67 423	0.51 263	0.47 273	0.24 139	0.63 200	0.32 150	0.09 52	2.15 581	0.11 227	0.45 521	0.22 298	2.01 556

ff7	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

IGEVStereo-DCA	0.74 394	0.74 312	2.09 184	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.23 182	0.49 83	0.62 223	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

ffff	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

11t	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

CFNet_ucs	0.50 170	0.55 223	2.28 233	0.27 91	0.22 162	0.58 264	0.23 182	0.90 372	0.69 312	0.54 274	0.64 392	0.68 393	0.44 357	0.55 165	0.34 175	0.14 363	0.12 186	0.16 431	0.11 184	0.19 244	0.38 217

HH	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

HanStereo	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

CAS	0.39 68	0.31 33	1.79 114	0.81 502	0.34 322	0.51 165	0.23 182	0.49 83	0.42 62	0.23 36	0.31 127	0.20 63	0.17 41	0.30 12	0.25 63	0.77 569	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.41 241

anonymousdsp	0.86 453	0.59 239	2.65 392	1.33 548	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.13 531	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.12 595

RCA-Stereo	0.45 119	0.38 108	1.80 116	0.27 91	0.25 214	0.58 264	0.23 182	0.84 312	0.66 260	0.42 163	0.44 211	0.28 138	0.35 269	0.31 17	0.21 11	0.09 52	1.01 464	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.53 321

ccc-4	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

BUS	0.45 119	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.65 367	0.32 253	0.48 124	0.34 175	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

NINENet	0.54 210	0.40 125	2.19 212	0.55 436	0.26 231	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.77 399	0.54 274	0.57 335	0.65 367	0.32 253	1.22 365	0.34 175	0.16 414	0.13 204	0.16 431	0.11 184	0.16 165	0.14 37

IGEV-Stereo	0.86 453	0.60 240	2.65 392	1.35 550	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.14 532	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.13 596
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.50 170	1.36 494	2.44 285	0.37 294	0.19 119	0.58 264	0.23 182	0.49 83	0.69 312	0.42 163	0.39 182	0.34 185	0.29 227	0.55 165	0.32 150	0.25 515	0.10 134	0.37 544	0.19 362	0.30 413	0.17 67

test-3	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.52 259	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.62 362

test_1	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.51 249	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.63 368

TRStereo	0.89 469	1.02 402	2.91 470	4.59 610	0.31 293	0.93 510	0.23 182	1.93 586	0.66 260	0.37 137	0.54 299	0.48 281	0.40 310	0.67 220	0.29 114	0.13 322	0.37 352	0.11 227	0.48 531	0.13 108	1.21 505

CFNet	0.65 327	1.45 516	2.27 231	0.34 239	0.25 214	0.64 367	0.23 182	0.93 392	0.79 417	0.48 202	0.59 347	0.58 332	0.40 310	2.28 533	0.63 345	0.13 322	0.09 103	0.15 411	0.14 267	0.34 447	0.26 136

HITNet	0.55 214	1.28 472	2.73 433	0.35 262	0.14 25	0.56 230	0.23 182	0.89 363	0.62 223	0.52 259	0.51 263	0.49 283	0.38 288	0.52 149	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.61 360
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.59 255	1.41 506	2.41 268	0.31 171	0.15 34	0.60 299	0.23 182	0.77 252	0.63 235	0.67 423	0.66 407	0.55 318	0.37 279	1.16 355	1.09 458	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.29 155

NLMM1	0.53 199	0.51 202	1.05 24	0.28 112	0.38 362	0.49 143	0.24 211	2.08 591	2.47 592	0.29 103	0.28 100	0.27 130	0.25 159	0.48 124	0.35 183	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.24 322	0.57 345

xyz-stereo	3.06 597	0.44 161	30.74 635	0.24 42	0.12 6	15.34 619	0.24 211	0.56 143	0.49 104	0.62 376	7.90 612	0.64 362	0.49 400	1.44 404	1.05 449	0.09 52	0.07 12	0.34 540	0.08 60	0.13 108	0.19 82

SCV	0.69 367	0.68 275	1.95 151	0.90 508	1.04 526	0.49 143	0.24 211	0.98 431	0.73 351	0.54 274	0.31 127	0.24 97	0.20 95	1.32 384	0.26 78	0.11 221	1.59 541	0.09 91	0.32 465	0.34 447	1.58 538

AIO_rvc	0.95 493	1.02 402	2.57 360	2.80 605	1.91 581	0.37 47	0.24 211	0.52 109	0.60 206	0.98 510	0.29 106	0.25 106	0.18 62	2.16 527	0.29 114	0.11 221	1.39 519	0.08 41	0.11 184	0.26 367	2.87 587

HUF	1.33 546	0.96 391	4.06 568	2.73 603	2.17 590	0.35 38	0.24 211	1.87 582	0.75 377	1.28 555	0.29 106	1.35 558	0.19 78	1.97 505	0.43 237	0.15 394	3.91 611	0.08 41	0.06 9	0.31 422	3.41 599

fffft	0.36 46	0.70 287	1.51 84	0.25 57	0.15 34	0.42 86	0.24 211	0.46 65	0.42 62	0.22 29	0.19 23	0.20 63	0.16 35	0.47 111	0.69 365	0.07 7	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.30 413	0.45 277
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 85	0.80 334	1.77 110	0.25 57	0.13 15	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.59 199	0.38 143	0.41 193	0.26 117	0.24 139	0.37 60	0.24 46	0.08 22	0.81 444	0.08 41	0.07 37	0.26 367	0.31 173

WCG-NET（raft）	0.44 114	0.97 393	1.78 113	0.24 42	0.17 67	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.52 135	0.38 143	0.35 159	0.46 264	0.25 159	0.41 84	0.26 78	0.08 22	1.08 474	0.08 41	0.08 60	0.27 381	0.40 232

test_sample1	0.61 273	0.45 169	1.84 124	0.33 214	0.29 267	0.49 143	0.24 211	0.83 303	0.73 351	0.51 249	0.53 279	0.52 299	0.45 365	1.40 393	0.72 377	0.11 221	0.96 457	0.10 153	0.24 407	0.15 144	1.25 512

SMFormer	0.64 318	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.17 189	0.84 442

tta	0.63 308	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.19 244	0.59 355

qqq1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

fff1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

ACVNet-DCA	0.67 353	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

xx1	0.71 378	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.46 264	0.37 279	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

1test111	0.72 387	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	1.03 323	0.75 387	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

cc1	0.74 394	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.20 571

tt1	0.74 394	0.73 302	2.34 246	0.67 478	0.63 460	0.75 441	0.24 211	0.85 326	0.96 508	0.81 482	0.38 176	0.26 117	0.35 269	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.19 568

SDNR	2.06 578	2.93 608	2.94 474	1.55 565	5.13 608	1.98 580	0.24 211	1.95 588	2.62 595	0.92 503	2.71 589	5.76 608	0.68 477	3.61 597	3.84 590	0.33 537	0.38 356	0.22 497	0.17 331	1.13 577	2.04 559

CASS	0.43 98	0.34 69	2.01 163	0.33 214	0.17 67	0.54 207	0.24 211	0.71 230	0.52 135	0.62 376	0.55 310	0.40 215	0.41 322	0.43 95	0.33 163	0.17 434	0.10 134	0.14 382	0.11 184	0.18 214	0.23 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 56	0.34 69	1.83 121	0.25 57	0.18 86	0.45 107	0.24 211	0.60 170	0.40 53	0.42 163	0.39 182	0.54 309	0.25 159	0.41 84	0.29 114	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.07 37	0.13 108	0.20 91

x	0.65 327	0.62 253	2.12 195	0.36 281	0.61 457	0.48 135	0.24 211	0.80 274	0.89 483	0.50 237	0.56 324	0.44 243	0.36 273	0.62 199	0.80 402	0.11 221	1.44 524	0.11 227	0.39 508	0.16 165	1.34 520

ASMatch	0.61 273	0.47 175	2.72 428	0.91 512	0.36 346	0.56 230	0.24 211	0.54 127	0.67 273	0.48 202	1.20 540	0.47 273	0.65 466	1.33 386	0.93 422	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.10 61	0.17 67

s12784h	0.41 85	0.34 69	2.17 206	0.24 42	0.11 3	0.64 367	0.24 211	0.85 326	0.70 323	0.45 184	0.54 299	0.28 138	0.27 189	0.51 144	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 165	0.14 37

222	1.02 509	0.60 240	1.95 151	0.29 132	0.51 417	0.62 340	0.24 211	1.09 512	0.86 468	0.64 398	0.67 412	0.47 273	0.42 335	1.86 487	6.73 610	0.13 322	1.21 489	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.44 531

xxxx	0.97 500	0.64 259	2.14 202	0.30 152	0.67 469	0.64 367	0.24 211	1.09 512	0.91 489	0.57 316	0.65 400	0.58 332	0.39 303	1.57 427	5.49 606	0.13 322	1.38 515	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.41 529

PMTNet	0.35 36	0.38 108	1.75 109	0.21 6	0.14 25	0.57 253	0.24 211	0.48 79	0.44 78	0.28 92	0.32 139	0.26 117	0.24 139	0.41 84	0.24 46	0.42 545	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.18 214	0.15 46

WQFJX1	0.51 182	0.58 231	1.00 14	0.27 91	0.35 333	0.48 135	0.25 238	2.07 590	2.18 588	0.27 84	0.26 82	0.30 155	0.28 207	0.51 144	0.33 163	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.45 277

MM-Stereo_test2	0.65 327	0.43 148	2.54 344	0.62 460	0.18 86	0.50 156	0.25 238	0.49 83	0.47 94	0.36 134	0.26 82	0.24 97	0.23 132	0.40 75	0.38 206	0.08 22	2.33 589	0.09 91	0.10 134	0.38 484	2.66 584

AIO_test	1.11 526	0.77 322	2.51 334	3.32 607	2.81 600	0.35 38	0.25 238	1.29 545	0.68 300	1.28 555	0.27 92	0.32 172	0.17 41	2.86 581	0.27 88	0.12 274	1.72 551	0.08 41	0.21 384	0.15 144	2.81 586

Occ-G	0.68 360	0.54 214	2.08 180	0.99 525	0.74 480	0.38 57	0.25 238	0.46 65	0.78 404	0.40 153	0.36 163	0.46 264	0.22 114	0.90 299	0.70 367	0.09 52	1.53 536	0.09 91	0.16 313	0.31 422	2.06 560

test_sample4	0.62 294	0.49 187	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.57 253	0.25 238	0.98 431	0.76 386	0.56 299	0.55 310	0.45 255	0.38 288	1.78 467	0.56 308	0.13 322	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.17 189	0.76 413

test_sample3	0.61 273	0.48 180	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.58 264	0.25 238	0.97 423	0.76 386	0.54 274	0.52 272	0.46 264	0.37 279	1.78 467	0.57 311	0.13 322	0.79 437	0.12 286	0.21 384	0.17 189	0.73 406

ProNet	0.46 128	0.60 240	1.85 129	0.35 262	0.67 469	0.49 143	0.25 238	0.53 116	0.57 180	0.21 20	0.24 65	0.22 77	0.20 95	0.52 149	0.22 18	0.09 52	0.47 378	0.10 153	0.09 93	0.23 315	1.33 518

raft_robust	0.68 360	1.24 463	2.42 272	0.30 152	0.57 438	0.53 196	0.25 238	0.95 412	0.79 417	0.49 218	0.46 219	1.12 541	0.74 493	1.50 413	0.61 335	0.09 52	0.62 414	0.10 153	0.30 449	0.26 367	0.30 164

AACVNet	0.61 273	1.13 429	2.47 316	0.37 294	0.21 149	0.57 253	0.25 238	0.75 242	0.55 165	0.56 299	0.60 356	0.66 376	0.44 357	2.11 522	0.49 278	0.14 363	0.11 163	0.14 382	0.11 184	0.35 461	0.23 114

GANet-ADL	0.48 148	0.56 227	2.51 334	0.34 239	0.20 135	0.58 264	0.25 238	0.80 274	0.57 180	0.43 171	0.61 364	0.56 324	0.31 244	0.44 100	0.44 243	0.14 363	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.38 217

rafts_anoy	0.60 265	1.33 482	2.59 364	0.53 427	1.09 535	0.49 143	0.25 238	0.67 206	0.53 148	0.41 155	0.38 176	0.33 180	0.30 238	0.68 225	0.41 223	0.10 121	1.13 481	0.13 347	0.15 291	0.20 267	0.29 155

TestStereo	0.49 163	0.88 363	2.38 253	0.30 152	0.16 45	0.43 91	0.25 238	0.55 137	0.46 87	0.38 143	0.46 219	0.34 185	0.28 207	1.96 504	0.28 103	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.15 144	0.13 25

raft+_RVC	0.62 294	1.18 445	2.43 277	0.36 281	2.08 587	0.52 185	0.25 238	0.66 201	0.54 154	0.36 134	0.46 219	0.32 172	0.28 207	0.49 138	0.43 237	0.10 121	0.91 454	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.70 398

pcwnet_v2	0.65 327	0.54 214	4.29 580	0.33 214	0.27 244	0.60 299	0.25 238	1.02 469	0.92 491	0.61 363	0.69 420	0.62 350	0.54 421	0.67 220	0.38 206	0.18 447	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.21 281	0.49 298

FADNet_RVC	0.87 460	1.51 525	2.90 469	0.31 171	0.24 204	0.71 421	0.25 238	1.00 450	0.65 252	0.45 184	0.57 335	0.61 345	0.44 357	1.53 418	0.75 387	0.94 575	0.97 458	0.28 521	1.00 594	0.89 568	1.36 525

BEATNet_4x	0.57 229	1.16 439	2.56 356	0.35 262	0.16 45	0.56 230	0.25 238	0.91 379	0.64 245	0.55 287	0.53 279	0.59 336	0.43 348	0.67 220	0.76 391	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.23 315	0.58 350

R-Stereo Train	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gasm-f	0.93 488	0.71 292	2.09 184	2.15 589	2.42 595	0.54 207	0.26 256	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.33 143	0.16 33	0.22 114	0.70 233	0.93 422	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.39 493	3.58 601

xyz-stereo-finetune	0.37 56	0.90 374	1.23 44	0.22 16	0.12 6	0.53 196	0.26 256	0.57 150	0.58 188	0.30 108	0.33 143	0.29 147	0.24 139	0.60 187	0.62 338	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.14 37

rvit_0105_6	0.36 46	0.55 223	1.48 81	0.31 171	0.18 86	0.35 38	0.26 256	0.56 143	0.66 260	0.26 71	0.29 106	0.33 180	0.26 173	0.41 84	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.13 244	0.15 144	0.25 128

test_sample5	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.55 287	0.63 379	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

DualNet	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.56 299	0.66 407	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

StereoVision	0.52 185	1.12 426	2.70 425	0.34 239	0.32 305	0.47 128	0.26 256	0.73 236	0.61 212	0.33 121	0.89 501	0.45 255	0.26 173	0.52 149	0.39 211	0.14 363	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.22 298	0.14 37

4D-IteraStereo	0.62 294	1.29 474	3.04 491	0.27 91	0.30 283	0.46 115	0.26 256	0.54 127	0.51 123	0.41 155	0.31 127	0.39 206	0.19 78	0.53 157	0.65 352	0.09 52	0.47 378	0.12 286	0.11 184	0.21 281	2.14 564

DCRE	0.76 410	0.80 334	2.31 241	1.05 527	1.18 544	0.63 354	0.26 256	1.03 477	0.59 199	0.52 259	2.12 572	0.44 243	0.27 189	0.41 84	0.53 295	0.09 52	1.02 469	0.10 153	0.32 465	0.16 165	1.47 533

anonymousa	0.74 394	0.60 240	2.58 362	0.96 518	1.33 552	0.61 319	0.26 256	0.69 214	0.56 173	0.55 287	0.84 486	0.82 461	0.46 376	0.56 168	0.61 335	0.10 121	1.11 479	0.12 286	0.98 593	0.14 132	0.97 477

dd	0.48 148	1.32 477	2.41 268	0.31 171	0.17 67	0.58 264	0.26 256	0.50 100	0.71 337	0.42 163	0.41 193	0.34 185	0.28 207	0.47 111	0.41 223	0.18 447	0.10 134	0.13 347	0.12 222	0.22 298	0.16 59

dad	0.58 237	1.35 489	2.39 260	0.31 171	0.20 135	0.62 340	0.26 256	0.56 143	0.79 417	0.66 421	0.64 392	0.64 362	0.36 273	0.87 287	0.48 268	0.28 526	0.15 239	0.40 547	0.18 344	0.24 322	0.22 105

Patchmatch Stereo++	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	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
OMP-Stereo	0.64 318	0.87 359	2.38 253	0.56 445	0.37 353	0.60 299	0.26 256	0.75 242	0.71 337	0.65 414	0.60 356	0.68 393	0.32 253	2.07 515	1.18 471	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.28 149

ROB_FTStereo	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

iRAFT	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

RALCasStereoNet	0.65 327	1.34 485	2.56 356	0.43 372	0.96 512	0.50 156	0.26 256	0.62 180	0.56 173	0.43 171	0.49 247	0.36 191	0.28 207	0.72 248	0.53 295	0.10 121	1.18 484	0.09 91	0.08 60	0.27 381	1.27 513

111	0.57 229	1.41 506	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.59 284	0.26 256	0.90 372	0.83 446	0.50 237	0.54 299	0.57 328	0.38 288	0.54 163	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.24 322	0.81 437

DMCA	0.50 170	0.83 342	1.95 151	0.32 192	0.24 204	0.59 284	0.26 256	0.81 283	0.68 300	0.59 342	0.49 247	0.56 324	0.36 273	0.65 214	0.65 352	0.14 363	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.29 155

StereoDRNet-Refined	0.55 214	0.61 246	2.07 178	0.34 239	0.21 149	0.68 410	0.26 256	0.87 346	0.73 351	0.70 437	0.69 420	0.74 423	0.45 365	1.10 341	0.62 338	0.12 274	0.09 103	0.14 382	0.14 267	0.27 381	0.24 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo	0.34 26	0.48 180	1.00 14	0.25 57	0.29 267	0.41 73	0.27 275	0.76 245	0.49 104	0.23 36	0.30 115	0.24 97	0.31 244	0.29 10	0.29 114	0.09 52	0.20 296	0.09 91	0.31 457	0.12 89	0.44 272

rvit_stereo_0080	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

rvit_stereo_ft	0.38 63	1.01 400	1.86 135	0.33 214	0.21 149	0.28 9	0.27 275	0.59 163	0.55 165	0.24 46	0.28 100	0.28 138	0.27 189	0.35 51	0.28 103	0.14 363	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.14 132	0.31 173

test_sample6	0.64 318	0.51 202	2.17 206	0.35 262	0.18 86	0.56 230	0.27 275	1.00 450	0.80 425	0.56 299	0.66 407	0.47 273	0.39 303	1.95 502	0.60 326	0.14 363	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.18 214	0.78 423

mmm	0.66 347	0.53 211	1.83 121	0.38 314	0.86 499	0.49 143	0.27 275	0.82 292	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.47 273	0.38 288	0.81 279	0.73 381	0.12 274	1.37 514	0.14 382	0.45 521	0.18 214	1.35 522

whm_eth	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

qqq	0.65 327	0.63 255	2.10 191	0.30 152	0.64 464	0.46 115	0.27 275	0.81 283	0.83 446	0.48 202	0.56 324	0.46 264	0.37 279	1.03 323	0.75 387	0.11 221	1.41 520	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

IER	0.49 163	0.73 302	2.12 195	0.27 91	0.25 214	0.65 383	0.27 275	0.76 245	0.59 199	0.56 299	0.59 347	0.60 343	0.53 419	0.64 207	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.18 214	0.15 46

PSMNet-ADL	0.56 222	0.47 175	2.03 169	0.35 262	0.22 162	0.67 404	0.27 275	0.77 252	0.58 188	0.43 171	0.53 279	0.70 410	0.45 365	1.89 494	0.64 347	0.16 414	0.13 204	0.11 227	0.13 244	0.15 144	0.51 307

HUI-Stereo	0.43 98	0.36 85	2.45 303	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.47 111	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

PFNet	0.62 294	0.42 136	2.69 418	0.43 372	0.55 431	0.62 340	0.27 275	0.64 195	0.72 346	0.61 363	0.56 324	0.45 255	0.33 259	1.86 487	1.12 463	0.28 526	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.26 367	0.27 143

iGMRVC	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.57 172	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

UNet	0.56 222	0.58 231	2.81 452	0.32 192	0.33 312	0.74 438	0.27 275	0.86 337	0.67 273	0.55 287	0.55 310	0.72 415	0.55 426	0.79 271	0.58 317	0.12 274	0.09 103	0.13 347	0.11 184	0.20 267	0.19 82

NLCSM	0.53 199	0.70 287	1.11 32	0.30 152	0.36 346	0.49 143	0.28 288	1.39 554	1.68 571	0.31 111	0.30 115	0.30 155	0.31 244	1.43 399	0.39 211	0.11 221	0.12 186	0.11 227	0.10 134	0.35 461	0.53 321

G2L-ROB	0.59 255	1.32 477	2.59 364	0.30 152	0.22 162	0.59 284	0.28 288	0.80 274	0.61 212	0.56 299	0.45 214	0.70 410	0.35 269	1.38 390	0.72 377	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.31 173

MM-Stereo_test1	0.63 308	0.64 259	2.51 334	0.54 434	0.37 353	0.44 101	0.28 288	0.68 211	0.59 199	0.43 171	0.33 143	0.26 117	0.25 159	0.89 298	0.52 288	0.10 121	1.84 556	0.10 153	0.09 93	0.41 507	1.40 528

FACV-RUCA	0.61 273	0.44 161	2.11 194	0.43 372	1.73 575	0.49 143	0.28 288	0.74 238	0.68 300	0.41 155	0.53 279	0.34 185	0.64 463	0.41 84	0.33 163	0.13 322	0.11 163	0.62 567	0.12 222	0.72 556	1.02 486

test_sample2	0.59 255	0.42 136	1.84 124	0.33 214	0.18 86	0.52 185	0.28 288	0.86 337	0.70 323	0.47 199	0.53 279	0.46 264	0.41 322	1.51 414	0.66 355	0.12 274	0.93 456	0.11 227	0.24 407	0.16 165	1.01 482

rrr	0.84 441	0.74 312	3.40 529	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.28 288	1.23 541	0.84 458	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.29 439	0.24 322	1.75 548

ffm	0.78 420	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

ff1	1.07 520	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

mmx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

xxx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

LL-Strereo2	0.62 294	1.36 494	2.47 316	1.37 552	0.96 512	0.54 207	0.28 288	0.61 176	0.49 104	0.42 163	0.34 152	0.44 243	0.21 106	0.57 172	0.53 295	0.11 221	0.26 329	0.16 431	0.14 267	0.18 214	0.98 479

test_4	0.47 135	0.80 334	2.15 203	0.36 281	0.29 267	0.59 284	0.28 288	0.50 100	0.42 62	0.43 171	0.76 468	0.39 206	0.22 114	0.73 249	0.49 278	0.08 22	0.18 275	0.11 227	0.15 291	0.29 404	0.27 143

iRaft-Stereo_5w	0.65 327	1.35 489	2.21 219	0.30 152	0.63 460	0.49 143	0.28 288	0.78 259	0.64 245	0.41 155	0.61 364	0.62 350	0.46 376	1.79 471	0.48 268	0.10 121	0.25 326	0.11 227	0.12 222	0.40 500	0.94 468

TransformOpticalFlow	0.65 327	0.61 246	2.67 404	0.45 384	0.26 231	0.62 340	0.28 288	0.88 354	0.76 386	0.76 465	0.74 458	0.90 493	0.84 510	1.82 477	0.80 402	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.19 82

PSM-adaLoss	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.49 138	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.49 409	0.17 67	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.48 124	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

test-1	0.61 273	0.54 214	2.09 184	0.31 171	1.37 554	0.51 165	0.28 288	0.83 303	0.50 116	0.42 163	0.55 310	0.54 309	0.24 139	0.38 64	1.25 484	0.10 121	1.08 474	0.10 153	0.17 331	0.11 76	0.77 417

RAFT-IKP	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.16 45	0.60 299	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

sAnonymous2	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

CroCo_RVC	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

test_xeample	0.98 502	0.65 263	2.12 195	0.29 132	0.67 469	0.60 299	0.28 288	1.08 510	0.85 461	0.62 376	0.70 433	0.44 243	0.41 322	1.95 502	5.45 604	0.12 274	1.33 510	0.11 227	0.31 457	0.18 214	1.42 530

MMNet	0.55 214	0.92 383	2.03 169	0.34 239	0.27 244	0.79 466	0.28 288	0.86 337	0.79 417	0.62 376	0.58 342	0.59 336	0.56 428	0.80 275	0.61 335	0.11 221	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.21 281	0.22 105

cf-r	0.62 294	1.27 469	2.99 482	0.34 239	0.28 259	0.60 299	0.28 288	0.82 292	0.70 323	0.55 287	0.61 364	0.77 435	0.41 322	1.32 384	0.52 288	0.13 322	0.09 103	0.11 227	0.12 222	0.22 298	0.27 143

PSMNet-RSSM	0.61 273	1.19 448	2.43 277	0.33 214	0.25 214	0.59 284	0.28 288	0.88 354	0.65 252	0.54 274	0.62 371	0.69 404	0.46 376	1.67 446	0.50 282	0.15 394	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.20 267	0.28 149

CFNet-ft	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

CFNet_RVC	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 294	1.15 436	3.11 497	0.39 331	0.37 353	0.60 299	0.28 288	0.87 346	0.64 245	0.63 387	0.56 324	0.71 413	0.45 365	1.08 339	0.52 288	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.15 291	0.18 214	0.25 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.55 214	1.16 439	2.48 322	0.31 171	0.27 244	0.65 383	0.28 288	0.76 245	0.58 188	0.51 249	0.53 279	0.67 379	0.42 335	0.91 301	0.45 249	0.16 414	0.11 163	0.17 450	0.17 331	0.20 267	0.23 114

G2L-Stereo	0.62 294	1.27 469	2.67 404	0.31 171	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.60 206	0.56 299	0.53 279	0.71 413	0.37 279	1.74 456	0.57 311	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.11 184	0.29 404	0.34 192

rvit_0105_4	0.40 80	0.64 259	1.98 158	0.31 171	0.18 86	0.37 47	0.29 316	0.64 195	0.67 273	0.28 92	0.32 139	0.36 191	0.28 207	0.45 102	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.14 267	0.15 144	0.25 128

ITSA-stereo	0.52 185	0.42 136	1.46 77	0.34 239	0.18 86	0.60 299	0.29 316	0.99 440	0.82 439	0.51 249	0.48 233	0.53 302	0.59 444	1.25 374	0.73 381	0.15 394	0.12 186	0.17 450	0.16 313	0.19 244	0.32 180

DispNO	0.76 410	1.36 494	3.15 501	0.32 192	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.88 354	0.72 346	0.55 287	0.79 478	0.83 466	0.47 387	2.46 549	1.23 481	0.12 274	0.10 134	0.18 469	0.31 457	0.20 267	0.25 128

RAFT_CTSACE	0.58 237	1.16 439	2.76 441	0.36 281	0.29 267	0.54 207	0.29 316	0.69 214	0.51 123	0.51 249	0.75 465	0.67 379	0.37 279	0.63 200	0.47 260	0.08 22	0.49 382	0.11 227	0.10 134	0.41 507	0.32 180

GwcNet-ADL	0.54 210	0.78 328	2.85 461	0.31 171	0.20 135	0.58 264	0.29 316	0.93 392	0.67 273	0.48 202	0.47 225	0.56 324	0.33 259	0.48 124	0.80 402	0.13 322	0.12 186	0.09 91	0.09 93	0.14 132	0.40 232

LCNet	0.58 237	0.43 148	2.42 272	0.91 512	0.22 162	0.95 514	0.29 316	0.62 180	0.64 245	0.52 259	0.55 310	0.41 222	0.75 497	0.84 283	0.27 88	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.18 344	0.97 574	0.40 232

acv_ft	0.57 229	0.87 359	2.45 303	0.33 214	0.41 382	0.63 354	0.29 316	0.86 337	0.73 351	0.64 398	0.59 347	0.69 404	0.45 365	0.47 111	0.68 362	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.43 515	0.39 225

GANet-RSSM	0.63 308	1.14 430	2.67 404	0.38 314	0.26 231	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.56 173	0.50 237	0.57 335	0.67 379	0.50 405	1.91 500	0.50 282	0.14 363	0.10 134	0.24 511	0.12 222	0.36 468	0.28 149

FADNet-RVC	0.69 367	1.65 546	2.74 436	0.35 262	0.26 231	0.60 299	0.29 316	0.91 379	0.67 273	0.46 196	0.51 263	0.62 350	0.46 376	1.75 458	0.81 406	0.17 434	0.20 296	0.17 450	0.18 344	0.60 546	0.39 225

FADNet	0.71 378	1.60 540	2.53 339	0.33 214	0.30 283	0.67 404	0.29 316	0.92 386	0.75 377	0.45 184	0.49 247	0.66 376	0.57 433	1.85 485	0.85 413	0.46 552	0.20 296	0.17 450	0.20 373	0.60 546	0.37 208

AdaStereo	0.48 148	0.44 161	2.18 209	0.36 281	0.20 135	0.59 284	0.29 316	0.97 423	0.74 371	0.52 259	0.55 310	0.61 345	0.33 259	0.52 149	0.44 243	0.18 447	0.08 49	0.17 450	0.11 184	0.18 214	0.24 124
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.71 378	1.90 563	3.48 537	0.43 372	0.22 162	0.60 299	0.29 316	0.96 415	0.78 404	0.60 353	0.65 400	0.60 343	0.46 376	0.80 275	1.21 477	0.12 274	0.08 49	0.10 153	0.07 37	0.44 519	0.33 184

HSM	0.67 353	0.92 383	2.29 236	0.30 152	0.29 267	0.65 383	0.29 316	0.98 431	0.67 273	0.59 342	0.58 342	1.39 561	0.65 466	2.56 555	0.45 249	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.24 124

iResNet	0.59 255	1.09 417	2.54 344	0.44 377	0.18 86	0.65 383	0.29 316	0.89 363	0.75 377	0.59 342	0.64 392	0.43 228	0.39 303	0.73 249	1.24 483	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.21 281	0.40 232

PWCDC_ROB	0.83 439	1.57 532	2.63 382	0.48 396	0.37 353	0.78 462	0.29 316	1.04 483	1.36 558	0.63 387	2.05 571	0.64 362	0.70 484	1.10 341	1.20 475	0.33 537	0.14 221	0.15 411	0.12 222	0.63 550	0.46 283

MM-Stereo_test3	0.59 255	0.85 352	2.28 233	0.53 427	0.31 293	0.45 107	0.30 332	0.78 259	0.76 386	0.33 121	0.43 199	0.32 172	0.23 132	0.61 192	0.54 301	0.10 121	1.65 547	0.10 153	0.08 60	0.42 510	0.68 388

MyStereo06	0.70 374	0.72 298	3.51 539	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.90 372	0.67 273	1.48 570	0.53 279	0.84 469	0.57 433	0.60 187	1.11 461	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

MyStereo05	0.57 229	0.72 298	2.72 428	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.87 346	0.82 439	0.54 274	0.37 169	0.53 302	0.42 335	0.63 200	0.73 381	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

SA	0.61 273	1.14 430	2.79 447	0.32 192	0.63 460	0.57 253	0.30 332	0.97 423	0.78 404	0.43 171	0.63 379	0.39 206	0.46 376	0.70 233	0.31 140	0.10 121	0.44 372	0.13 347	0.32 465	0.31 422	0.51 307

AASNet	0.66 347	1.49 523	2.97 477	0.37 294	0.33 312	0.65 383	0.30 332	1.00 450	0.78 404	0.56 299	0.60 356	0.55 318	0.39 303	0.88 294	0.96 426	0.15 394	0.12 186	0.13 347	0.11 184	0.45 522	0.35 199

test_3	0.59 255	0.44 161	2.44 285	0.53 427	0.59 443	0.48 135	0.30 332	0.79 268	0.52 135	0.51 249	0.30 115	0.45 255	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.25 494	0.11 227	0.35 488	0.30 413	0.62 362

GES	0.49 163	0.54 214	2.37 250	0.31 171	0.19 119	0.61 319	0.30 332	0.93 392	0.52 135	0.49 218	0.53 279	0.40 215	0.43 348	0.59 180	0.67 359	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.20 267	0.30 164

ac_64	0.63 308	0.77 322	2.71 426	0.37 294	0.34 322	0.64 367	0.30 332	0.86 337	0.67 273	0.58 323	0.53 279	0.88 487	0.48 394	1.84 481	0.71 373	0.15 394	0.12 186	0.12 286	0.12 222	0.21 281	0.25 128

HGLStereo	0.61 273	1.20 450	2.59 364	0.36 281	0.40 375	0.65 383	0.30 332	0.87 346	0.67 273	0.60 353	0.70 433	0.69 404	0.56 428	1.07 338	0.59 321	0.14 363	0.13 204	0.13 347	0.12 222	0.23 315	0.23 114

HSM-Net_RVC	0.70 374	0.40 125	2.45 303	0.27 91	0.19 119	0.68 410	0.30 332	1.29 545	0.73 351	0.73 451	0.70 433	0.77 435	0.45 365	3.73 599	0.46 255	0.13 322	0.09 103	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.32 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.75 405	1.03 406	2.27 231	0.68 484	0.26 231	0.68 410	0.30 332	0.99 440	0.82 439	0.59 342	0.58 342	0.77 435	0.39 303	2.75 574	0.48 268	0.25 515	0.24 317	0.28 521	0.26 424	0.29 404	1.07 491

rvit_0105_5	0.43 98	0.73 302	2.10 191	0.31 171	0.18 86	0.41 73	0.31 343	0.69 214	0.67 273	0.32 116	0.34 152	0.38 202	0.30 238	0.42 93	0.30 121	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.15 144	0.30 164

MyStereo07	0.56 222	0.68 275	2.42 272	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.58 154	0.72 346	1.17 536	0.26 82	0.20 63	0.27 189	1.28 380	0.28 103	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

MyStereo04	0.57 229	0.68 275	2.66 396	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.88 354	0.80 425	0.48 202	0.37 169	0.54 309	0.42 335	0.61 192	0.71 373	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

gwcnet-sp	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

scenet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

ssnet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

Sa-1000	0.61 273	1.07 413	2.71 426	0.32 192	0.61 457	0.61 319	0.31 343	1.00 450	0.76 386	0.53 268	0.83 484	0.43 228	0.33 259	0.69 229	0.30 121	0.10 121	0.52 390	0.13 347	0.28 435	0.29 404	0.29 155

LMCR-Stereo	0.61 273	1.00 397	2.60 371	0.42 359	0.22 162	0.74 438	0.31 343	1.06 504	0.70 323	0.62 376	0.64 392	0.40 215	0.52 416	0.84 283	1.27 486	0.20 476	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.26 367	0.16 59

DMCA-RVC	0.70 374	1.30 475	3.59 546	0.37 294	0.89 503	0.57 253	0.31 343	0.73 236	0.59 199	0.69 433	0.54 299	0.59 336	0.57 433	1.25 374	0.66 355	0.16 414	0.38 356	0.20 486	0.15 291	0.22 298	0.23 114

DeepPruner_ROB	0.58 237	1.06 412	2.68 411	0.30 152	0.26 231	0.63 354	0.31 343	0.83 303	0.51 123	0.62 376	0.56 324	0.65 367	0.39 303	1.06 329	0.56 308	0.19 465	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.24 322	0.33 184

PWC_ROB	0.81 429	1.41 506	2.60 371	0.41 355	0.40 375	0.63 354	0.31 343	1.04 483	0.99 518	0.92 503	1.29 545	0.78 440	0.68 477	1.65 445	1.50 502	0.19 465	0.12 186	0.18 469	0.13 244	0.51 536	0.54 327

test_sample7	0.65 327	0.41 131	2.08 180	0.36 281	0.20 135	0.52 185	0.32 354	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.18 447	1.21 489	0.16 431	0.15 291	0.19 244	1.22 507

CoDeX	0.54 210	0.52 207	2.25 229	0.30 152	0.26 231	0.61 319	0.32 354	1.03 477	0.73 351	0.49 218	0.56 324	0.52 299	0.40 310	1.59 435	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.10 134	0.15 144	0.22 105

BSDual-CNN	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

hknet	0.53 199	0.39 117	2.04 172	0.31 171	0.24 204	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.71 337	0.64 398	0.53 279	0.79 443	0.40 310	0.84 283	0.78 397	0.12 274	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

GMOStereo	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

error version	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

test-v	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

STrans-v2	0.69 367	0.62 253	2.66 396	0.28 112	0.23 192	0.57 253	0.32 354	1.01 460	0.77 399	0.92 503	0.84 486	0.88 487	0.92 525	1.81 474	1.19 474	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.12 89	0.30 164

test-2	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

Anonymous3	0.47 135	0.49 187	2.61 376	0.33 214	0.25 214	0.72 427	0.32 354	0.80 274	0.60 206	0.36 134	0.41 193	0.33 180	0.29 227	0.46 106	0.30 121	0.19 465	0.18 275	0.13 347	0.13 244	0.18 214	0.22 105

SFCPSM	0.48 148	0.39 117	2.30 238	0.28 112	0.27 244	0.70 416	0.32 354	1.00 450	0.69 312	0.50 237	0.52 272	0.43 228	0.36 273	0.53 157	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.18 214	0.23 114

GwcNet-RSSM	0.64 318	1.38 503	2.69 418	0.33 214	0.26 231	0.60 299	0.32 354	0.84 312	0.73 351	0.56 299	0.65 400	0.72 415	0.42 335	1.78 467	0.60 326	0.14 363	0.10 134	0.12 286	0.13 244	0.26 367	0.26 136

STTStereo	0.58 237	0.95 390	2.95 475	0.37 294	0.31 293	0.62 340	0.32 354	0.81 283	0.63 235	0.61 363	0.55 310	0.67 379	0.43 348	0.87 287	0.48 268	0.16 414	0.16 254	0.17 450	0.20 373	0.17 189	0.25 128

AANet_RVC	0.79 424	1.46 518	2.72 428	0.34 239	0.25 214	0.59 284	0.32 354	0.88 354	0.83 446	0.62 376	0.95 512	0.80 451	0.43 348	2.46 549	1.72 515	0.38 542	0.26 329	0.10 153	0.09 93	0.25 347	0.43 256

FSD					1.93 582	0.63 354	0.33 368	0.46 65	0.53 148	0.32 116	0.32 139	0.40 215	0.32 253	1.14 352	0.60 326	0.28 526	2.77 600	0.31 531	0.30 449	0.31 422

DualNet (step1)	0.76 410	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.65 560	1.21 489	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample9	1.07 520	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample8	1.23 536	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	1.01 460	0.75 377	1.23 549	0.63 379	2.53 584	1.31 549	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

1111x	1.06 517	0.79 332	3.29 513	0.33 214	0.60 448	0.64 367	0.33 368	1.10 515	0.92 491	0.59 342	0.69 420	0.59 336	0.47 387	2.64 563	4.61 600	0.12 274	1.38 515	0.11 227	0.49 533	0.18 214	1.30 517

LL-Strereo	0.85 450	1.73 552	3.06 495	0.37 294	0.61 457	0.54 207	0.33 368	1.01 460	0.76 386	0.69 433	0.58 342	0.85 475	0.78 502	2.65 564	0.54 301	0.14 363	0.58 404	0.14 382	0.12 222	0.42 510	1.05 489

test_xeample3	0.86 453	0.75 317	3.36 518	0.65 470	0.76 485	0.49 143	0.33 368	1.21 540	0.80 425	0.61 363	0.23 61	0.30 155	0.29 227	1.17 358	1.57 510	0.10 121	1.79 553	0.10 153	0.40 509	0.25 347	2.09 561

RTSC	0.84 441	1.40 505	2.67 404	0.50 415	0.40 375	0.83 481	0.33 368	1.11 519	1.14 539	0.93 507	0.82 482	0.84 469	0.58 441	1.34 387	1.82 526	0.18 447	0.49 382	0.14 382	0.30 449	0.46 526	0.42 246

RASNet	0.69 367	1.05 411	2.59 364	0.37 294	0.47 411	0.66 396	0.33 368	0.82 292	0.76 386	0.51 249	0.65 400	0.93 499	0.62 457	2.20 530	0.80 402	0.14 363	0.09 103	0.09 91	0.11 184	0.18 214	0.37 208

coex_refinement	0.67 353	1.33 482	2.48 322	0.38 314	0.26 231	0.64 367	0.34 377	0.88 354	0.68 300	0.61 363	0.63 379	0.80 451	0.48 394	1.84 481	1.09 458	0.13 322	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.18 214	0.38 217

UGAM	0.69 367	0.84 347	2.66 396	0.40 344	0.20 135	0.53 196	0.34 377	0.63 188	0.74 371	0.45 184	0.74 458	0.95 507	0.36 273	2.57 556	0.42 230	0.11 221	0.45 373	0.17 450	0.19 362	0.43 515	0.57 345

iinet-f	0.62 294	1.18 445	2.55 352	0.33 214	0.25 214	0.82 479	0.34 377	0.87 346	0.69 312	0.56 299	0.64 392	0.73 421	0.67 475	0.80 275	0.81 406	0.14 363	0.13 204	0.11 227	0.10 134	0.44 519	0.26 136

GASNet	0.84 441	1.98 566	4.07 569	0.48 396	0.33 312	0.58 264	0.34 377	0.97 423	0.81 433	0.60 353	0.59 347	0.74 423	0.55 426	2.08 518	1.18 471	0.22 494	0.15 239	0.19 476	0.17 331	0.55 542	0.29 155

TestStereo1	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

RAFT+CT+SA	0.60 265	1.25 466	2.49 328	0.38 314	0.75 482	0.55 221	0.34 377	0.83 303	0.68 300	0.39 148	0.55 310	0.44 243	0.29 227	0.75 255	0.28 103	0.09 52	0.24 317	0.11 227	0.51 541	0.30 413	0.74 410

SA-5K	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

ADLNet	0.68 360	1.02 402	2.68 411	0.35 262	0.34 322	0.67 404	0.34 377	0.95 412	0.79 417	0.70 437	0.62 371	0.80 451	0.46 376	1.77 464	0.69 365	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.54 327

SHD	0.84 441	1.14 430	2.54 344	0.80 500	0.52 420	0.76 446	0.34 377	1.16 532	1.29 552	1.11 528	0.85 489	0.98 511	0.74 493	1.25 374	1.48 501	0.22 494	0.37 352	0.20 486	0.27 433	0.36 468	0.41 241

PS-NSSS	0.69 367	1.37 499	2.44 285	0.31 171	0.32 305	0.64 367	0.34 377	1.04 483	0.74 371	0.56 299	0.75 465	0.51 292	0.42 335	2.41 547	0.54 301	0.24 509	0.17 267	0.27 519	0.18 344	0.30 413	0.23 114

DStereoRT	1.00 507	0.72 298	2.87 464	0.36 281	0.38 362	0.92 509	0.35 387	0.92 386	1.17 544	0.57 316	0.64 392	1.04 526	1.13 543	1.75 458	1.04 448	0.15 394	0.59 406	2.18 610	0.80 577	0.16 165	2.28 579

rvit_0105_3	0.46 128	0.86 357	2.24 225	0.33 214	0.19 119	0.44 101	0.35 387	0.74 238	0.70 323	0.38 143	0.38 176	0.41 222	0.33 259	0.46 106	0.32 150	0.19 465	0.17 267	0.17 450	0.18 344	0.15 144	0.22 105

CRFU-Net	0.58 237	0.42 136	1.90 141	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.35 387	0.94 398	0.54 154	0.65 414	0.60 356	0.78 440	1.34 550	1.00 318	0.51 285	0.17 434	0.14 221	0.17 450	0.10 134	0.19 244	0.20 91

test_5	0.61 273	1.25 466	2.76 441	0.39 331	0.64 464	0.58 264	0.35 387	0.85 326	0.66 260	0.49 218	0.56 324	0.55 318	0.40 310	0.79 271	0.32 150	0.10 121	0.19 281	0.12 286	0.12 222	0.33 437	0.85 447

psmg	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.28 112	0.22 162	0.75 441	0.35 387	0.94 398	0.67 273	0.61 363	0.59 347	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.15 46

CSP-Net	0.55 214	0.61 246	1.81 120	0.30 152	0.23 192	0.77 456	0.35 387	0.90 372	0.62 223	0.62 376	0.60 356	0.65 367	0.42 335	1.76 461	0.47 260	0.17 434	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.21 281	0.16 59

cross-raft	0.47 135	0.34 69	2.17 206	0.70 486	0.84 498	0.50 156	0.35 387	0.74 238	0.43 68	0.44 180	0.45 214	0.63 354	0.25 159	0.37 60	0.27 88	0.08 22	0.14 221	0.10 153	0.23 403	0.11 76	0.27 143

RAFT	0.62 294	1.35 489	2.26 230	0.62 460	0.53 427	0.47 128	0.35 387	0.70 224	0.58 188	0.50 237	0.50 259	0.79 443	0.40 310	0.49 138	0.36 187	0.11 221	0.79 437	0.14 382	0.13 244	0.52 539	0.72 402

DISCO	0.61 273	0.63 255	1.98 158	0.46 389	0.34 322	0.84 486	0.35 387	0.88 354	0.81 433	0.61 363	0.64 392	1.06 531	0.53 419	1.11 346	0.83 411	0.13 322	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.26 367	0.37 208

ARAFT	0.65 327	1.69 550	3.34 517	0.29 132	0.16 45	0.65 383	0.36 396	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.49 247	0.56 324	0.31 244	1.23 368	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.50 300

ACVNet	0.54 210	0.87 359	2.45 303	0.28 112	0.22 162	0.59 284	0.36 396	0.69 214	0.73 351	0.49 218	0.59 347	0.69 404	0.42 335	0.47 111	0.70 367	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.36 468	0.39 225

hitnet-ft	0.73 390	1.09 417	2.59 364	0.28 112	0.22 162	0.71 421	0.36 396	0.89 363	0.67 273	0.58 323	0.83 484	1.03 522	0.94 529	2.31 535	0.70 367	0.23 502	0.14 221	0.41 549	0.13 244	0.24 322	0.28 149

z-ln-s-r	0.76 410	1.41 506	2.84 458	0.33 214	0.27 244	0.58 264	0.37 399	0.92 386	0.89 483	0.54 274	0.81 479	0.64 362	0.48 394	2.23 531	1.74 517	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.28 394	0.40 232

PSMNet-RUCA	0.64 318	1.12 426	2.61 376	0.59 451	0.56 433	0.64 367	0.37 399	0.89 363	0.72 346	0.53 268	0.68 415	0.53 302	0.43 348	0.61 192	0.46 255	0.35 540	0.19 281	0.44 555	0.29 439	0.49 533	0.35 199

RAFT-Test	0.56 222	0.41 131	2.01 163	0.90 508	1.07 532	0.65 383	0.37 399	0.83 303	0.65 252	0.49 218	0.49 247	0.93 499	0.24 139	0.52 149	0.30 121	0.10 121	0.38 356	0.09 91	0.38 504	0.11 76	0.19 82

SACVNet	0.68 360	1.08 416	2.58 362	0.38 314	0.28 259	0.65 383	0.37 399	0.91 379	0.65 252	0.67 423	0.62 371	0.69 404	0.47 387	2.07 515	0.65 352	0.18 447	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.39 493	0.41 241

ADLNet2	0.73 390	1.22 457	3.28 511	0.34 239	0.36 346	0.65 383	0.37 399	0.94 398	0.87 474	0.57 316	0.65 400	0.92 494	0.48 394	2.05 512	0.60 326	0.13 322	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.37 476	0.38 217

GEStereo_RVC	0.61 273	1.19 448	2.61 376	0.48 396	0.25 214	0.63 354	0.37 399	1.05 491	0.79 417	0.55 287	0.55 310	0.59 336	0.44 357	1.10 341	0.48 268	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.27 381	0.43 256

UPFNet	0.51 182	0.67 265	2.04 172	0.34 239	0.33 312	0.65 383	0.37 399	0.88 354	0.65 252	0.60 353	0.53 279	0.61 345	0.41 322	0.77 260	0.55 304	0.13 322	0.13 204	0.13 347	0.13 244	0.20 267	0.16 59

psmorigin	1.41 552	0.91 378	13.83 616	0.37 294	0.30 283	0.63 354	0.37 399	0.80 274	0.64 245	0.98 510	0.87 496	1.16 548	0.78 502	3.95 600	1.09 458	0.19 465	0.22 308	0.17 450	0.19 362	0.25 347	0.47 285

DLCB_ROB	0.61 273	0.96 391	2.00 161	0.37 294	0.25 214	0.65 383	0.37 399	0.86 337	0.76 386	0.73 451	0.70 433	0.84 469	0.47 387	1.57 427	0.72 377	0.13 322	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.18 214	0.33 184

DispFullNet	1.69 571	2.25 588	5.23 591	1.53 564	8.78 610	0.89 501	0.37 399	1.03 477	0.98 515	1.37 559	1.00 521	1.13 542	1.97 580	1.51 414	0.98 437	0.55 556	0.32 343	1.19 590	0.64 564	1.16 579	0.88 454

SQANet	0.92 481	1.96 564	3.23 505	0.77 494	0.83 496	0.76 446	0.38 409	0.87 346	0.68 300	0.64 398	0.69 420	0.73 421	0.52 416	1.35 388	1.36 493	0.80 570	0.30 340	0.60 566	0.29 439	0.93 569	0.70 398

CBFPSM	0.62 294	1.34 485	2.12 195	0.30 152	0.23 192	0.71 421	0.38 409	0.77 252	0.68 300	0.51 249	0.49 247	1.03 522	0.82 507	0.63 200	1.35 491	0.11 221	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.19 244	0.37 208

ToySt	0.67 353	0.88 363	2.61 376	0.39 331	0.73 479	0.61 319	0.38 409	0.78 259	0.73 351	0.43 171	0.70 433	0.72 415	0.45 365	0.66 217	0.62 338	0.14 363	0.63 416	0.13 347	0.33 479	0.24 322	1.18 498

UDG	0.86 453	1.57 532	2.80 448	0.68 484	0.59 443	0.78 462	0.38 409	0.97 423	0.74 371	0.63 387	0.70 433	1.01 518	0.68 477	1.02 321	1.22 480	0.45 550	0.34 348	0.89 580	0.51 541	0.73 557	0.58 350

psm_up	0.65 327	1.02 402	2.53 339	0.36 281	0.31 293	0.64 367	0.38 409	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.57 335	0.68 393	0.57 433	1.90 499	0.52 288	0.17 434	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.27 381	0.22 105

FADNet-RVC-Resample	0.74 394	1.54 527	3.81 559	0.38 314	0.29 267	0.62 340	0.38 409	0.91 379	0.67 273	0.52 259	0.51 263	0.63 354	0.44 357	1.56 422	0.59 321	0.24 509	0.32 343	0.22 497	0.19 362	0.30 413	0.71 400

G2L-Stereo_test	0.64 318	1.34 485	2.55 352	0.34 239	0.24 204	0.75 441	0.39 415	0.83 303	0.65 252	0.62 376	0.54 299	0.74 423	0.40 310	1.57 427	0.75 387	0.11 221	0.08 49	0.08 41	0.08 60	0.28 394	0.43 256

TCMNet	0.72 387	1.15 436	2.78 445	0.51 421	0.52 420	0.73 431	0.39 415	0.94 398	0.78 404	0.60 353	0.68 415	0.63 354	0.46 376	1.71 452	0.72 377	0.18 447	0.19 281	0.23 505	0.18 344	0.40 500	0.56 339

PSM-softLoss	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

KMStereo	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

Nwc_Net	0.75 405	1.10 422	2.96 476	0.42 359	0.39 368	0.77 456	0.39 415	1.06 504	0.73 351	0.65 414	1.00 521	0.99 514	0.74 493	1.43 399	0.99 439	0.24 509	0.15 239	0.23 505	0.26 424	0.27 381	0.30 164

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 327	1.15 436	2.40 263	0.33 214	0.30 283	0.83 481	0.40 420	0.94 398	0.82 439	0.67 423	0.76 468	0.68 393	0.58 441	1.13 350	1.25 484	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.28 149

RGC	0.78 420	1.10 422	2.55 352	0.45 384	0.45 402	0.73 431	0.40 420	1.00 450	0.75 377	0.75 461	1.04 528	1.02 521	0.73 489	1.74 456	1.15 468	0.24 509	0.19 281	0.28 521	0.26 424	0.31 422	0.38 217

zh-mn7	0.92 481	2.02 572	3.80 556	0.35 262	0.28 259	0.73 431	0.41 422	1.00 450	1.15 541	1.03 519	1.30 547	0.75 428	0.62 457	1.98 506	1.55 509	0.17 434	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.57 345

RAFT-345	0.56 222	0.37 98	2.68 411	0.40 344	0.34 322	0.58 264	0.41 422	0.49 83	0.70 323	0.51 249	0.99 520	0.43 228	0.28 207	1.56 422	0.81 406	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.11 76	0.09 6

Prome-Stereo	0.53 199	0.36 85	2.39 260	0.60 452	0.23 192	0.63 354	0.41 422	0.66 201	0.67 273	0.59 342	1.02 524	0.43 228	0.71 485	0.61 192	0.34 175	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.44 272

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 441	1.41 506	2.80 448	0.94 514	0.35 333	0.89 501	0.41 422	0.89 363	0.66 260	0.57 316	0.63 379	0.75 428	0.38 288	2.37 540	0.55 304	1.16 587	0.31 342	0.36 542	0.21 384	0.59 545	0.63 368

AF-Net	0.76 410	1.14 430	2.74 436	0.42 359	0.41 382	0.70 416	0.41 422	1.07 508	0.94 500	0.73 451	1.05 530	1.04 526	0.86 515	1.23 368	1.00 442	0.23 502	0.15 239	0.25 516	0.18 344	0.32 432	0.35 199

edge stereo	0.84 441	0.74 312	3.42 534	0.38 314	1.21 546	0.63 354	0.41 422	0.98 431	0.83 446	0.81 482	0.88 499	1.14 544	0.73 489	2.16 527	0.89 418	0.22 494	0.20 296	0.26 518	0.18 344	0.38 484	0.43 256

DRN-Test	0.71 378	0.79 332	2.83 456	0.40 344	0.44 399	0.80 470	0.41 422	1.07 508	0.83 446	0.82 488	0.64 392	0.68 393	0.57 433	1.78 467	0.79 400	0.16 414	0.13 204	0.17 450	0.16 313	0.24 322	0.51 307

EGLCR-Stereo	0.90 475	0.31 33	1.90 141	1.60 566	0.95 511	1.14 538	0.42 429	0.85 326	0.43 68	1.74 577	0.21 37	0.27 130	0.17 41	1.56 422	0.30 121	0.10 121	2.60 596	0.10 153	0.09 93	0.10 61	3.10 594

DAS	0.61 273	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	2.38 543	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

SepStereo	0.57 229	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	1.55 420	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

OCTAStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.42 429	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.79 400	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

IRAFT_RVC	0.59 255	0.74 312	2.42 272	0.47 395	0.21 149	0.59 284	0.42 429	0.68 211	0.73 351	0.54 274	0.50 259	0.49 283	0.51 409	1.57 427	1.00 442	0.11 221	0.25 326	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37

LRCNet_RVC	13.78 621	19.34 621	13.01 614	19.47 622	12.67 616	1.85 574	0.42 429	12.28 621	1.10 533	15.76 622	18.69 626	12.52 623	8.65 614	12.22 619	9.64 614	22.29 630	8.38 623	25.92 632	24.06 632	19.72 629	17.59 629

stereogan	0.74 394	0.68 275	2.82 454	0.40 344	0.40 375	1.05 527	0.42 429	0.99 440	0.96 508	0.78 475	0.86 494	1.15 546	0.73 489	1.57 427	0.56 308	0.20 476	0.19 281	0.20 486	0.16 313	0.37 476	0.34 192

w-ln-seven-2	0.81 429	1.56 531	3.14 500	0.38 314	0.28 259	0.66 396	0.43 436	0.93 392	0.93 498	0.73 451	0.77 472	0.72 415	0.65 466	1.82 477	1.75 519	0.14 363	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.36 468	0.58 350

YMNet	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

YMNet_1	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

NF-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.55 352	0.55 436	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.44 404	0.78 397	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

KYRaft	0.52 185	0.35 79	2.40 263	0.34 239	0.21 149	0.75 441	0.43 436	0.62 180	0.63 235	0.64 398	0.92 507	0.53 302	0.72 486	0.60 187	0.26 78	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.14 267	0.13 108	0.54 327

RE-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

TVStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

Syn2CoEx	0.78 420	1.43 514	3.54 543	0.44 377	0.31 293	0.64 367	0.43 436	1.04 483	0.83 446	0.64 398	0.77 472	0.74 423	0.74 493	1.91 500	0.64 347	0.20 476	0.17 267	0.19 476	0.15 291	0.30 413	0.59 355

CVANet_RVC	0.82 433	1.18 445	3.98 565	0.40 344	0.28 259	0.63 354	0.43 436	0.90 372	0.78 404	1.14 532	0.69 420	0.68 393	0.52 416	2.62 561	0.48 268	0.20 476	0.13 204	0.22 497	0.37 500	0.37 476	0.48 292

DDUNet	0.90 475	1.63 544	2.77 443	0.77 494	0.69 474	0.83 481	0.44 445	0.90 372	0.70 323	0.68 429	0.76 468	0.92 494	0.54 421	1.14 352	1.35 491	0.61 558	0.37 352	0.96 582	0.52 543	0.77 563	0.67 383

APVNet	0.76 410	1.11 424	3.23 505	0.39 331	0.36 346	0.85 487	0.44 445	0.96 415	0.73 351	0.58 323	0.69 420	0.76 433	0.56 428	2.29 534	0.82 409	0.17 434	0.18 275	0.24 511	0.19 362	0.35 461	0.27 143

RYNet	0.77 418	0.91 378	2.36 248	0.37 294	0.41 382	0.88 497	0.44 445	0.99 440	0.88 478	0.65 414	0.54 299	0.92 494	0.61 455	2.70 569	1.23 481	0.15 394	0.14 221	0.17 450	0.14 267	0.27 381	0.55 337

CC-Net-ROB	0.95 493	1.57 532	2.93 472	0.90 508	0.39 368	0.87 495	0.44 445	1.12 522	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.64 362	0.50 405	2.73 572	0.93 422	0.97 578	0.40 363	0.87 579	0.29 439	0.61 549	0.66 378

rvit_105_1	0.52 185	0.93 387	2.30 238	0.36 281	0.24 204	0.51 165	0.45 449	0.81 283	0.79 417	0.46 196	0.44 211	0.45 255	0.38 288	0.63 200	0.39 211	0.20 476	0.18 275	0.18 469	0.22 398	0.18 214	0.21 98

ssnet_v2	0.64 318	0.99 396	2.67 404	0.33 214	0.22 162	0.72 427	0.45 449	1.00 450	0.80 425	0.66 421	0.54 299	0.81 456	0.48 394	0.91 301	1.08 457	0.16 414	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.33 437	0.31 173

AAGNet	0.92 481	0.40 125	2.53 339	0.60 452	1.01 521	0.62 340	0.45 449	0.52 109	0.68 300	0.58 323	0.53 279	0.50 287	0.72 486	1.22 365	7.32 612	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

Pruner-Stereo	0.55 214	0.38 108	2.49 328	1.78 576	0.19 119	0.63 354	0.45 449	0.59 163	0.67 273	0.61 363	0.48 233	0.41 222	0.25 159	0.49 138	0.99 439	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.14 37

GwcNet	0.76 410	1.09 417	3.68 550	0.38 314	0.45 402	0.81 474	0.45 449	0.91 379	0.89 483	0.63 387	0.77 472	0.82 461	0.51 409	1.64 442	0.85 413	0.17 434	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.33 437	0.34 192

RP	0.74 394	1.01 400	2.48 322	0.44 377	0.45 402	0.66 396	0.45 449	0.95 412	0.87 474	0.70 437	0.95 512	0.99 514	0.82 507	1.55 420	0.82 409	0.26 519	0.19 281	0.23 505	0.20 373	0.34 447	0.38 217

GMM-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.89 467	0.53 427	0.24 204	0.77 456	0.46 455	0.62 180	0.65 252	0.58 323	0.73 455	0.47 273	0.43 348	0.68 225	0.29 114	0.10 121	0.06 2	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.44 272

delet	0.60 265	0.84 347	2.45 303	0.33 214	0.35 333	0.73 431	0.46 455	0.89 363	0.80 425	0.58 323	0.62 371	0.67 379	0.51 409	1.14 352	0.64 347	0.12 274	0.12 186	0.13 347	0.14 267	0.22 298	0.29 155

StereoDRNet	0.71 378	1.24 463	2.56 356	0.42 359	0.45 402	0.73 431	0.46 455	0.98 431	0.81 433	0.77 467	0.56 324	0.74 423	0.48 394	1.69 451	0.91 421	0.15 394	0.14 221	0.15 411	0.15 291	0.26 367	0.51 307

FBW_ROB	0.94 490	1.23 462	2.35 247	0.46 389	0.32 305	0.87 495	0.46 455	1.15 529	0.97 514	0.83 491	0.78 476	1.01 518	0.64 463	3.65 598	1.65 512	0.27 523	0.24 317	0.40 547	0.26 424	0.32 432	0.88 454

CBMV_ROB	0.88 461	0.75 317	2.73 433	0.36 281	0.22 162	0.76 446	0.47 459	1.05 491	0.81 433	1.06 523	1.04 528	0.88 487	1.36 553	2.17 529	2.03 534	0.23 502	0.24 317	0.27 519	0.25 416	0.27 381	0.73 406

XPNet_ROB	0.68 360	1.11 424	2.28 233	0.38 314	0.27 244	0.67 404	0.47 459	0.94 398	0.75 377	0.80 478	0.71 448	0.81 456	0.54 421	1.72 453	0.84 412	0.22 494	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.25 347	0.45 277

z-mn7	0.90 475	2.01 570	3.02 487	0.37 294	0.29 267	1.02 522	0.48 461	0.97 423	1.33 555	0.71 446	1.36 553	0.85 475	0.62 457	2.15 525	1.50 502	0.15 394	0.13 204	0.14 382	0.13 244	0.34 447	0.53 321

w-ln-seven	0.86 453	1.50 524	3.03 490	0.38 314	0.35 333	1.02 522	0.48 461	1.06 504	1.13 537	0.92 503	0.86 494	0.86 482	0.60 452	1.67 446	1.89 529	0.15 394	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.35 461	0.57 345

fast-acv-ft	0.67 353	1.24 463	3.26 509	0.39 331	0.30 283	0.80 470	0.48 461	0.74 238	0.76 386	0.60 353	0.78 476	0.76 433	0.60 452	0.70 233	0.78 397	0.16 414	0.15 239	0.18 469	0.17 331	0.38 484	0.24 124

Wz-Net-LNSev	0.66 347	1.30 475	2.81 452	0.35 262	0.37 353	0.80 470	0.48 461	0.91 379	0.87 474	0.63 387	0.70 433	0.80 451	0.59 444	0.67 220	0.68 362	0.15 394	0.14 221	0.12 286	0.12 222	0.24 322	0.38 217

NCC-stereo	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199

Abc-Net	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.84 441	1.46 518	2.84 458	0.65 470	0.59 443	1.17 541	0.48 461	1.19 537	1.08 532	0.67 423	0.72 453	1.00 517	0.61 455	1.24 370	1.05 449	0.38 542	0.18 275	0.28 521	0.24 407	0.58 544	0.44 272

EDNetEfficientorigin	8.19 613	1.27 469	145.54 639	0.51 421	0.96 512	0.75 441	0.49 468	0.86 337	1.57 568	2.12 583	1.49 558	1.28 552	1.35 551	1.84 481	2.15 544	0.14 363	0.13 204	0.17 450	0.18 344	0.39 493	0.64 373

DeepPrunerF	0.92 481	1.33 482	3.41 531	0.46 389	0.51 417	0.64 367	0.49 468	1.16 532	2.62 595	0.65 414	0.61 364	0.65 367	0.62 457	2.23 531	1.31 487	0.23 502	0.19 281	0.30 530	0.28 435	0.39 493	0.34 192

NVstereo2D	0.63 308	0.57 229	2.29 236	0.37 294	0.35 333	0.69 413	0.49 468	0.96 415	0.88 478	0.49 218	0.54 299	0.72 415	0.46 376	1.98 506	0.50 282	0.19 465	0.20 296	0.18 469	0.16 313	0.28 394	0.34 192

RAFT + AFF	0.79 424	1.73 552	2.99 482	0.34 239	0.35 333	0.67 404	0.51 471	1.05 491	0.79 417	0.54 274	0.58 342	0.59 336	0.81 505	1.80 472	1.21 477	0.13 322	0.27 336	0.15 411	0.14 267	0.45 522	0.69 395

MFN_U_SF_RVC	1.57 566	2.56 605	3.30 514	0.66 475	0.41 382	1.15 539	0.51 471	1.27 542	1.35 557	1.61 575	1.20 540	1.43 563	0.97 531	1.80 472	2.10 539	1.88 605	1.79 553	1.97 608	2.14 610	1.61 595	1.76 549

ADCRef	0.88 461	1.45 516	2.68 411	0.38 314	0.35 333	0.95 514	0.51 471	0.92 386	0.81 433	0.89 498	0.84 486	0.61 345	1.35 551	1.26 378	3.38 582	0.14 363	0.12 186	0.17 450	0.19 362	0.28 394	0.34 192

ETE_ROB	0.68 360	1.09 417	2.32 243	0.38 314	0.26 231	0.69 413	0.51 471	1.49 562	0.75 377	0.81 482	0.71 448	0.85 475	0.51 409	1.39 391	0.70 367	0.17 434	0.14 221	0.19 476	0.16 313	0.24 322	0.35 199

DCVSM-stereo	0.52 185	0.37 98	2.45 303	0.30 152	0.22 162	0.54 207	0.52 475	0.60 170	0.52 135	0.69 433	0.47 225	0.79 443	0.49 400	0.56 168	0.90 420	0.13 322	0.14 221	0.15 411	0.13 244	0.20 267	0.21 98

anonymity	0.86 453	0.68 275	1.44 76	0.64 467	0.83 496	0.67 404	0.52 475	0.98 431	0.73 351	0.96 509	0.70 433	0.81 456	0.86 515	1.10 341	1.34 489	0.64 559	0.72 433	0.58 563	1.44 603	0.60 546	0.91 458

RAFT_R40	0.55 214	0.31 33	2.44 285	0.57 449	0.42 394	0.62 340	0.52 475	0.58 154	0.66 260	0.56 299	0.54 299	0.54 309	0.50 405	1.56 422	0.53 295	0.11 221	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

ACVNet-4b	2.00 577	2.19 582	4.85 588	1.09 530	0.86 499	1.15 539	0.53 478	1.11 519	1.15 541	0.65 414	1.09 532	1.97 575	0.69 482	2.31 535	9.78 616	5.73 615	0.42 366	1.03 587	0.55 547	1.89 598	0.92 462

XQC	0.84 441	1.32 477	2.61 376	0.78 497	0.44 399	0.89 501	0.53 478	1.16 532	1.07 530	0.85 494	0.69 420	0.92 494	0.73 489	1.40 393	1.44 499	0.24 509	0.35 349	0.23 505	0.26 424	0.45 522	0.39 225

PA-Net	0.93 488	1.36 494	4.14 571	0.64 467	0.41 382	0.70 416	0.53 478	0.91 379	0.88 478	0.53 268	0.60 356	0.70 410	0.54 421	2.40 545	2.57 563	0.17 434	0.28 338	0.19 476	0.28 435	0.25 347	0.48 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Ntro	1.11 526	2.10 578	3.52 541	0.97 519	0.87 502	1.06 530	0.54 481	1.02 469	0.93 498	0.63 387	0.76 468	0.93 499	0.67 475	1.76 461	1.71 513	1.03 581	0.46 374	0.76 574	0.41 514	1.29 585	0.86 450

HBP-ISP	0.82 433	1.57 532	3.28 511	0.50 415	0.27 244	0.86 488	0.54 481	1.09 512	0.78 404	0.81 482	0.70 433	0.68 393	1.00 533	2.02 509	0.47 260	0.24 509	0.24 317	0.29 529	0.25 416	0.28 394	0.52 315

IPLGR	0.58 237	0.64 259	3.12 498	0.37 294	0.18 86	0.62 340	0.54 481	1.06 504	0.69 312	0.73 451	0.46 219	0.50 287	0.44 357	1.12 349	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.21 281	0.20 91

Consistency-Raft	0.92 481	1.21 452	3.50 538	0.98 520	0.63 460	0.77 456	0.54 481	1.02 469	1.01 520	0.62 376	1.03 526	0.65 367	1.04 536	0.81 279	1.36 493	0.45 550	0.47 378	0.51 561	0.59 558	0.65 552	0.47 285

ICVP	0.48 148	0.33 59	2.37 250	0.34 239	0.22 162	0.60 299	0.55 485	0.79 268	0.53 148	0.45 184	0.60 356	0.49 283	0.36 273	0.55 165	0.46 255	0.16 414	0.16 254	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.32 180
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FAT-Stereo	0.72 387	0.60 240	2.86 463	0.37 294	0.29 267	0.64 367	0.55 485	1.01 460	0.91 489	0.76 465	0.94 509	0.93 499	0.79 504	1.82 477	0.60 326	0.19 465	0.19 281	0.17 450	0.16 313	0.23 315	0.47 285

TDLM	0.83 439	1.28 472	2.38 253	0.46 389	0.26 231	0.66 396	0.55 485	0.87 346	0.80 425	2.54 594	0.62 371	0.61 345	0.51 409	2.68 567	0.67 359	0.20 476	0.11 163	0.35 541	0.15 291	0.33 437	0.48 292

LALA_ROB	0.68 360	1.14 430	2.50 333	0.37 294	0.29 267	0.78 462	0.55 485	0.99 440	0.84 458	0.82 488	0.68 415	0.93 499	0.50 405	1.01 320	0.89 418	0.21 487	0.15 239	0.21 492	0.18 344	0.26 367	0.30 164

ACRE	0.63 308	1.55 528	3.41 531	0.76 491	0.28 259	0.60 299	0.56 489	0.82 292	0.68 300	0.57 316	0.62 371	0.43 228	0.30 238	0.47 111	0.42 230	0.12 274	0.19 281	0.13 347	0.14 267	0.36 468	0.20 91

PSMNet_ROB	0.75 405	1.42 511	2.93 472	0.39 331	0.32 305	0.73 431	0.56 489	0.90 372	0.74 371	0.56 299	0.60 356	0.75 428	0.47 387	2.00 508	1.31 487	0.18 447	0.13 204	0.19 476	0.20 373	0.26 367	0.40 232

pmcnn	1.44 554	1.25 466	3.57 544	0.74 489	1.42 556	0.72 427	0.56 489	1.04 483	1.06 529	1.03 519	2.89 593	6.01 609	0.75 497	2.54 554	3.60 586	0.14 363	0.11 163	0.08 41	0.06 9	0.34 447	0.81 437

riskmin	0.96 497	0.32 47	2.07 178	1.72 574	1.61 570	1.62 563	0.57 492	1.45 559	0.55 165	0.73 451	0.89 501	0.92 494	0.45 365	1.16 355	0.60 326	0.11 221	1.30 506	0.12 286	1.38 602	0.14 132	1.51 534

CIPLG	0.63 308	1.59 536	3.16 502	0.79 498	0.31 293	0.62 340	0.57 492	0.82 292	0.68 300	0.58 323	0.63 379	0.43 228	0.31 244	0.48 124	0.42 230	0.12 274	0.20 296	0.13 347	0.13 244	0.36 468	0.21 98

Anonymous_2	1.36 549	0.49 187	2.03 169	1.71 573	1.58 567	2.49 591	0.58 494	1.59 569	2.31 590	0.77 467	0.88 499	1.03 522	0.58 441	1.20 364	0.66 355	0.32 535	1.38 515	1.42 599	3.87 616	0.78 565	1.56 536

DeepStereo_RVC	0.47 135	0.37 98	2.19 212	0.55 436	0.18 86	0.60 299	0.58 494	0.52 109	0.62 223	0.49 218	0.45 214	0.39 206	0.85 513	0.47 111	0.34 175	0.12 274	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.19 82

ADCMid	1.06 517	1.82 558	3.53 542	0.39 331	0.36 346	0.99 517	0.58 494	1.01 460	0.94 500	1.23 549	1.02 524	1.01 518	1.01 534	1.11 346	4.04 594	0.22 494	0.19 281	0.42 551	0.32 465	0.42 510	0.53 321

ACV-stereo	0.71 378	0.85 352	3.01 485	0.33 214	0.25 214	1.01 520	0.59 497	0.62 180	0.54 154	0.42 163	0.45 214	1.54 568	1.44 558	1.40 393	0.73 381	0.14 363	0.13 204	0.12 286	0.11 184	0.20 267	0.35 199

otaku	1.15 530	2.10 578	3.51 539	0.98 520	0.74 480	1.02 522	0.59 497	1.03 477	0.89 483	0.70 437	1.60 560	0.98 511	0.65 466	1.63 439	1.80 525	0.99 580	0.46 374	0.73 573	0.40 509	1.30 587	0.88 454

ccnet	0.77 418	0.61 246	2.01 163	0.40 344	0.46 409	1.05 527	0.59 497	1.02 469	0.74 371	0.90 500	0.97 514	0.82 461	0.89 520	1.68 450	1.16 470	0.32 535	0.26 329	0.32 535	0.28 435	0.35 461	0.47 285

PASM	0.82 433	1.00 397	2.68 411	0.52 423	0.48 412	0.65 383	0.59 497	0.83 303	0.89 483	0.82 488	0.73 455	0.89 490	0.68 477	2.39 544	0.73 381	0.35 540	0.37 352	0.36 542	0.41 514	0.45 522	0.51 307

IPLG	0.74 394	1.09 417	2.87 464	0.36 281	0.21 149	1.63 564	0.60 501	1.39 554	0.63 235	1.39 561	0.51 263	0.40 215	0.86 515	1.40 393	0.37 198	0.09 52	0.07 12	0.14 382	0.12 222	0.34 447	0.23 114

IPLGR_C	0.64 318	1.66 548	3.36 518	0.80 500	0.31 293	0.60 299	0.60 501	0.82 292	0.69 312	0.58 323	0.62 371	0.44 243	0.31 244	0.47 111	0.43 237	0.12 274	0.22 308	0.13 347	0.15 291	0.35 461	0.21 98

HHNet	0.63 308	0.67 265	3.10 496	0.37 294	0.25 214	0.64 367	0.60 501	0.70 224	0.67 273	0.55 287	1.12 535	0.32 172	0.60 452	0.43 95	1.75 519	0.16 414	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.18 214	0.22 105

FCDSN-DC	1.45 556	1.12 426	3.30 514	0.48 396	0.41 382	1.13 537	0.60 501	1.17 535	1.28 551	2.25 588	2.85 591	3.65 595	3.34 598	2.58 558	2.44 556	0.31 534	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.37 476	0.78 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	1.28 540	0.53 211	3.84 562	0.55 436	0.45 402	4.06 602	0.60 501	1.36 551	0.89 483	2.18 585	1.17 537	0.98 511	0.72 486	4.28 602	2.12 541	0.20 476	0.16 254	0.19 476	0.17 331	0.20 267	0.84 442

Wz-Net-MNSev	0.74 394	1.42 511	2.75 438	0.38 314	0.33 312	0.90 504	0.61 506	0.98 431	0.94 500	0.77 467	0.75 465	0.75 428	0.66 473	1.39 391	0.76 391	0.17 434	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.28 394	0.48 292

MSMD_ROB	1.41 552	1.03 406	2.75 438	0.41 355	0.32 305	2.00 581	0.61 506	0.96 415	1.43 560	2.97 602	2.63 587	4.76 604	2.04 583	2.44 548	1.78 523	0.30 532	0.26 329	0.32 535	0.32 465	0.32 432	0.63 368

MonStereo1	2.06 578	1.22 457	2.39 260	1.22 543	1.04 526	3.53 599	0.62 508	1.55 566	1.93 583	1.50 571	3.36 600	2.24 581	10.67 616	2.85 580	1.50 502	1.08 583	0.39 362	0.96 582	0.58 556	1.16 579	1.39 526

DisPM	0.48 148	0.41 131	2.54 344	0.61 458	0.18 86	0.59 284	0.62 508	0.54 127	0.67 273	0.61 363	0.53 279	0.38 202	0.26 173	0.76 258	0.31 140	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.15 46

zh-sn7	0.99 504	2.20 584	3.83 560	0.40 344	0.31 293	0.82 479	0.63 510	1.02 469	0.94 500	0.81 482	1.13 536	0.84 469	0.93 527	2.49 552	1.87 528	0.17 434	0.17 267	0.16 431	0.16 313	0.37 476	0.64 373

GANetREF_RVC	0.81 429	1.44 515	3.04 491	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.63 510	1.03 477	0.92 491	0.63 387	0.61 364	0.72 415	0.59 444	2.40 545	0.58 317	0.33 537	0.25 326	0.37 544	0.25 416	0.41 507	0.36 207
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
IGEV-FE	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

IGEV_Zeroshot_test	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

PVD	1.05 516	1.21 452	2.36 248	0.84 503	0.91 506	1.04 525	0.64 512	1.32 549	1.68 571	1.43 565	1.41 556	1.14 544	1.15 544	1.49 412	1.77 522	0.27 523	0.65 418	0.28 521	0.35 488	0.40 500	0.73 406

ADCPNet	1.07 520	1.37 499	4.54 586	0.38 314	0.68 472	1.36 548	0.64 512	0.93 392	0.83 446	0.79 476	0.82 482	1.08 534	1.18 547	1.30 383	2.68 566	0.21 487	0.69 425	0.21 492	0.95 591	0.30 413	0.54 327

SST-Stereo	0.56 222	0.30 26	2.44 285	0.71 488	0.55 431	0.62 340	0.65 516	0.57 150	0.67 273	0.59 342	0.53 279	0.51 292	0.59 444	1.57 427	0.31 140	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.11 17

DRaft	0.65 327	0.47 175	2.38 253	0.25 57	0.17 67	0.64 367	0.65 516	0.56 143	0.57 180	0.67 423	0.98 517	0.38 202	0.99 532	1.42 398	2.06 537	0.11 221	0.14 221	0.10 153	0.14 267	0.18 214	0.21 98

FC-DCNN v2	1.65 570	0.85 352	3.39 524	0.46 389	0.39 368	2.02 583	0.66 518	1.94 587	1.84 581	2.81 601	2.99 595	4.39 602	3.25 596	2.81 578	2.75 570	0.29 531	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

ACVNet_1	1.47 558	2.27 591	4.92 589	1.11 535	0.89 503	1.19 543	0.66 518	1.28 543	1.19 546	0.98 510	0.97 514	3.06 590	1.48 563	2.37 540	1.82 526	1.08 583	0.49 382	1.03 587	0.48 531	1.20 581	0.95 471

Wz-Net-SNSev	0.85 450	1.83 559	3.36 518	0.42 359	0.31 293	0.71 421	0.66 518	1.04 483	0.94 500	0.68 429	0.85 489	0.96 508	0.62 457	1.75 458	1.14 466	0.16 414	0.15 239	0.16 431	0.17 331	0.39 493	0.63 368

GANet	0.92 481	1.20 450	2.68 411	0.45 384	0.27 244	0.76 446	0.66 518	0.94 398	0.77 399	0.79 476	1.17 537	0.84 469	0.91 522	2.72 570	1.76 521	0.18 447	0.42 366	0.44 555	0.20 373	0.33 437	0.94 468

FC-DCNN	1.60 568	0.85 352	3.44 535	0.46 389	0.39 368	1.96 577	0.66 518	1.72 575	1.70 573	2.75 600	2.91 594	4.20 598	3.15 595	2.72 570	2.66 565	0.30 532	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

NCCL2	0.71 378	1.32 477	2.30 238	0.44 377	0.31 293	0.71 421	0.67 523	0.89 363	0.69 312	0.70 437	0.61 364	0.85 475	0.54 421	1.58 434	0.70 367	0.20 476	0.17 267	0.66 569	0.25 416	0.26 367	0.38 217

NVStereoNet_ROB	1.45 556	1.62 541	3.59 546	1.09 530	0.70 476	0.86 488	0.67 523	1.19 537	1.51 565	1.20 543	4.05 604	1.61 570	1.94 579	2.97 585	2.07 538	0.67 564	0.69 425	0.55 562	0.70 567	0.57 543	0.67 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CRE-IMP	0.46 128	0.31 33	2.40 263	0.53 427	0.17 67	0.79 466	0.68 525	0.54 127	0.66 260	0.47 199	0.43 199	0.44 243	0.26 173	0.43 95	0.33 163	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.23 114

SPS-STEREO	1.22 534	1.65 546	3.41 531	0.66 475	0.69 474	1.01 520	0.68 525	1.10 515	0.96 508	1.40 563	1.25 543	1.46 565	1.08 539	2.05 512	2.24 550	0.66 563	0.61 409	0.58 563	0.57 555	0.66 553	1.65 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	0.82 433	0.73 302	3.79 555	0.40 344	0.37 353	0.70 416	0.69 527	1.00 450	1.03 523	0.63 387	0.92 507	0.82 461	0.59 444	2.35 538	0.71 373	0.18 447	0.22 308	0.17 450	0.18 344	0.30 413	0.67 383

MeshStereo	1.29 541	1.34 485	3.04 491	0.35 262	0.28 259	1.10 535	0.69 527	1.42 558	1.07 530	2.71 598	2.43 581	2.95 587	1.50 564	2.92 583	2.03 534	0.23 502	0.22 308	0.22 497	0.19 362	0.50 534	0.69 395
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
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 490	0.84 347	3.40 529	1.46 558	0.78 490	1.37 550	0.70 529	1.11 519	0.68 300	0.80 478	1.29 545	1.09 537	0.59 444	1.16 355	1.01 444	0.14 363	0.53 392	0.11 227	0.46 526	0.31 422	0.86 450

Wz-Net-TNSev	1.02 509	2.26 590	3.69 551	0.38 314	0.31 293	1.00 519	0.71 530	1.12 522	1.02 521	0.74 458	0.73 455	1.09 537	0.91 522	2.46 549	2.15 544	0.21 487	0.20 296	0.16 431	0.20 373	0.48 531	0.62 362

WZ-Net	1.04 515	1.83 559	4.20 574	0.42 359	0.36 346	0.88 497	0.71 530	1.05 491	1.11 535	0.84 492	0.94 509	1.06 531	1.17 546	2.37 540	2.24 550	0.20 476	0.14 221	0.15 411	0.16 313	0.36 468	0.53 321

G-Net	1.02 509	0.70 287	3.23 505	0.60 452	0.66 468	2.00 581	0.71 530	0.78 259	0.70 323	1.14 532	2.53 583	1.29 554	1.01 534	1.47 409	1.74 517	0.25 515	0.24 317	0.24 511	0.26 424	0.37 476	0.40 232

NRIStereo	0.50 170	0.34 69	2.44 285	0.52 423	0.16 45	0.94 512	0.73 533	0.52 109	0.65 252	0.48 202	0.40 191	0.59 336	0.29 227	0.78 267	0.33 163	0.11 221	0.13 204	0.11 227	0.09 93	0.22 298	0.25 128

DPSNet	1.02 509	0.72 298	2.84 458	0.60 452	0.39 368	1.08 532	0.75 534	1.41 557	1.14 539	0.74 458	0.69 420	1.05 530	1.67 569	2.09 521	2.22 549	0.27 523	0.61 409	0.20 486	0.50 536	0.48 531	1.03 487

UGAM-zero	0.97 500	0.44 161	2.48 322	0.33 214	0.86 499	1.26 546	0.76 535	1.05 491	0.52 135	0.93 507	0.45 214	1.32 556	0.81 505	2.08 518	0.49 278	0.10 121	0.52 390	0.09 91	0.47 528	0.11 76	4.43 612

RainbowNet	1.27 538	2.22 586	3.58 545	1.14 539	0.92 507	1.08 532	0.76 535	1.19 537	1.15 541	0.77 467	0.97 514	1.08 534	0.83 509	1.64 442	1.72 515	1.20 589	1.30 506	1.01 586	0.58 556	1.23 582	0.97 477

PFNet+	0.50 170	0.43 148	2.54 344	0.49 409	0.18 86	0.58 264	0.76 535	0.54 127	0.72 346	0.56 299	0.48 233	0.39 206	0.26 173	0.94 308	0.33 163	0.14 363	0.09 103	0.14 382	0.13 244	0.12 89	0.16 59

WCMA_ROB	1.29 541	1.21 452	3.13 499	0.65 470	0.36 346	1.20 544	0.78 538	1.00 450	0.98 515	1.78 578	2.62 586	3.08 591	2.01 582	1.86 487	2.35 554	0.38 542	0.38 356	0.32 535	0.32 465	0.31 422	1.06 490

CBMV	0.86 453	1.00 397	2.82 454	0.35 262	0.21 149	0.78 462	0.78 538	1.05 491	0.87 474	0.90 500	0.74 458	0.87 483	1.89 578	1.67 446	1.38 497	0.19 465	0.20 296	0.21 492	0.19 362	0.28 394	0.84 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.03 514	1.68 549	3.83 560	0.35 262	0.39 368	1.05 527	0.79 540	0.94 398	0.86 468	0.69 433	0.68 415	0.85 475	1.53 567	1.02 321	4.56 599	0.13 322	0.12 186	0.16 431	0.15 291	0.28 394	0.44 272

MSAF-DinoV2	3.17 598	2.52 602	10.79 610	3.57 608	0.30 283	3.28 595	0.81 541	2.81 599	1.80 579	0.81 482	0.87 496	1.59 569	1.15 544	26.18 631	2.61 564	0.18 447	0.13 204	0.19 476	1.61 607	0.94 570	1.22 507

ADCS	1.14 529	2.02 572	3.36 518	0.43 372	0.37 353	0.96 516	0.81 541	1.12 522	1.17 544	1.25 552	0.98 517	1.08 534	0.92 525	1.41 397	4.97 602	0.23 502	0.21 305	0.22 497	0.23 403	0.40 500	0.67 383

MFMNet_re	1.01 508	1.73 552	3.04 491	0.85 504	0.76 485	0.93 510	0.81 541	1.02 469	1.10 533	1.05 521	1.06 531	0.84 469	0.96 530	0.93 307	0.97 428	0.68 565	0.61 409	0.63 568	0.60 560	0.77 563	0.80 430

DSFCA	0.62 294	0.77 322	1.95 151	0.29 132	0.29 267	0.79 466	0.86 544	0.81 283	0.73 351	0.73 451	0.66 407	0.67 379	0.57 433	1.17 358	1.03 445	0.16 414	0.15 239	0.13 347	0.14 267	0.19 244	0.28 149

ACVNet_2	1.54 564	2.20 584	4.42 583	1.10 532	0.93 510	1.37 550	0.87 545	1.53 563	1.71 574	1.22 547	1.72 563	2.12 578	1.06 537	2.58 558	1.93 530	0.94 575	0.54 395	1.00 585	0.56 550	2.11 602	0.96 474

SuperB	1.19 532	1.62 541	5.29 593	0.37 294	0.26 231	0.81 474	0.87 545	0.94 398	1.19 546	0.68 429	0.68 415	0.63 354	1.37 554	1.73 454	3.30 579	0.16 414	0.12 186	0.17 450	0.16 313	2.74 607	0.63 368

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 433	0.78 328	3.67 549	0.35 262	0.81 494	1.25 545	0.88 547	1.13 526	0.58 188	0.84 492	0.52 272	1.24 550	0.64 463	0.77 260	0.70 367	0.10 121	0.53 392	0.11 227	0.45 521	0.29 404	0.81 437

DEmStereo	0.69 367	0.40 125	2.42 272	0.42 359	0.18 86	0.66 396	0.88 547	0.54 127	0.64 245	0.60 353	1.00 521	0.45 255	1.24 548	1.53 418	2.21 548	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.10 134	0.11 76	0.14 37

SANet	1.35 548	1.80 557	4.39 582	0.41 355	0.29 267	1.72 568	0.89 549	1.17 535	2.47 592	1.22 547	1.82 565	1.72 572	1.70 571	2.57 556	3.30 579	0.18 447	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.34 447	0.62 362

RTS	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

RTSA	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

Select-FE	0.89 469	0.94 388	2.99 482	0.50 415	1.03 524	1.31 547	0.92 552	1.40 556	0.59 199	1.11 528	0.55 310	1.16 548	0.75 497	0.91 301	1.20 475	0.11 221	0.46 374	0.11 227	0.49 533	0.14 132	1.09 493

IMH	2.14 582	2.46 600	3.60 548	1.70 572	1.13 542	1.65 565	0.93 553	2.13 592	1.93 583	1.37 559	2.64 588	2.19 579	1.82 576	5.77 607	2.18 546	5.70 614	1.05 472	1.31 595	0.72 572	1.39 591	1.13 496

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 524	2.01 570	2.56 356	0.49 409	0.40 375	1.49 555	0.96 554	1.02 469	0.95 506	0.85 494	0.94 509	1.06 531	0.59 444	2.92 583	1.15 468	0.43 548	0.74 435	0.32 535	0.55 547	0.74 558	1.35 522

Reg-Stereo(zero)	0.66 347	0.26 1	2.13 201	0.25 57	1.15 543	0.99 517	0.97 555	0.57 150	0.81 433	0.52 259	0.46 219	0.54 309	0.59 444	0.47 111	1.14 466	0.08 22	0.88 452	0.08 41	0.36 498	0.12 89	0.80 430

DDVS	0.67 353	0.46 172	1.74 108	2.40 596	0.35 333	0.86 488	0.98 556	0.72 232	0.52 135	0.53 268	0.57 335	0.89 490	0.37 279	1.22 365	0.57 311	0.15 394	0.14 221	0.14 382	0.12 222	0.19 244	0.42 246

WAO-8	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

Venus	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

Dean	1.92 575	2.31 594	5.03 590	1.31 545	1.08 533	1.55 558	0.99 557	1.98 589	2.33 591	1.51 572	4.15 605	4.23 601	1.39 556	2.31 535	2.10 539	1.18 588	0.69 425	1.18 589	0.75 576	1.30 587	1.07 491

NaN_ROB	1.25 537	1.46 518	3.84 562	0.54 434	0.56 433	1.12 536	0.99 557	1.05 491	1.03 523	1.10 526	0.87 496	0.77 435	1.07 538	5.85 608	2.98 575	0.16 414	0.23 315	0.16 431	0.24 407	0.28 394	0.66 378

aanetorigin	0.81 429	1.03 406	2.64 391	0.44 377	0.44 399	0.59 284	1.00 561	0.59 163	0.70 323	1.54 573	1.22 542	0.82 461	1.08 539	1.06 329	1.07 454	0.18 447	0.15 239	0.17 450	0.21 384	0.53 540	0.65 376

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 551	2.04 575	3.02 487	0.58 450	0.41 382	2.15 586	1.00 561	1.31 548	1.29 552	1.05 521	1.10 533	1.29 554	0.91 522	3.07 586	1.34 489	1.65 602	0.84 449	0.68 571	0.88 588	1.55 594	1.91 551

TorneroNet-64	2.74 589	2.23 587	4.18 573	1.48 560	1.20 545	3.88 600	1.01 563	3.48 609	6.61 611	2.62 596	4.55 608	4.20 598	3.84 601	3.39 594	3.40 583	1.23 590	0.66 419	1.39 598	0.80 577	3.42 609	1.27 513

LVE	2.10 580	2.61 606	4.30 581	1.79 577	1.81 577	1.68 567	1.04 564	2.35 594	2.78 598	1.27 554	2.87 592	4.21 600	1.46 560	2.83 579	2.02 533	2.87 610	0.92 455	1.19 590	1.47 604	1.29 585	1.18 498

WAO-6	1.69 571	1.87 561	3.21 504	1.15 540	1.01 521	2.29 587	1.06 565	1.85 580	2.84 599	1.30 558	2.59 585	2.19 579	1.67 569	2.62 561	2.52 559	0.96 577	0.68 422	1.19 590	0.84 585	1.13 577	0.95 471

TorneroNet	5.60 609	2.30 593	3.98 565	1.49 562	1.26 550	14.47 617	1.11 566	4.85 611	20.66 630	10.12 614	16.30 622	11.78 620	7.35 611	3.41 595	4.38 598	1.36 597	0.70 428	1.46 600	0.87 587	2.73 606	1.33 518

MADNet+	1.44 554	2.19 582	6.00 598	0.89 506	0.70 476	1.58 560	1.11 566	1.56 568	1.30 554	0.89 498	1.03 526	1.25 551	1.12 542	3.29 590	2.80 571	0.48 553	0.57 402	0.39 546	0.36 498	0.63 550	0.69 395

WAO-7	1.58 567	2.04 575	3.25 508	0.94 514	0.75 482	1.75 569	1.13 568	1.87 582	1.97 585	1.46 569	2.53 583	1.98 576	1.75 572	3.13 587	2.48 558	0.69 566	0.67 420	0.94 581	0.74 575	0.80 566	0.77 417

notaker	2.77 590	2.35 596	4.02 567	2.61 602	1.44 557	1.77 570	1.14 569	2.77 598	1.81 580	2.30 590	11.41 617	3.95 596	4.70 604	3.24 589	3.01 576	1.58 601	0.88 452	1.71 606	1.08 596	2.10 601	1.44 531

LSM	3.40 600	1.42 511	5.81 597	9.98 616	30.74 631	0.86 488	1.14 569	0.99 440	1.26 548	1.40 563	2.18 575	0.93 499	0.85 513	1.76 461	1.03 445	0.22 494	0.35 349	0.24 511	0.29 439	0.40 500	6.21 617

PSM-AAD	0.67 353	0.29 12	2.41 268	0.37 294	0.23 192	0.86 488	1.15 571	0.62 180	0.66 260	0.64 398	0.71 448	0.67 379	2.90 592	0.65 214	0.32 150	0.10 121	0.08 49	0.17 450	0.15 291	0.14 132	0.34 192

CSAN	1.38 550	1.74 555	4.12 570	0.53 427	0.38 362	1.06 530	1.15 571	1.29 545	1.12 536	1.19 538	1.90 568	1.04 526	1.44 558	5.92 609	2.82 573	0.26 519	0.22 308	0.24 511	0.25 416	0.35 461	0.54 327

PAM_32	0.95 493	0.43 148	2.68 411	0.64 467	1.10 539	1.78 571	1.16 573	1.12 522	0.96 508	1.07 524	0.90 504	1.38 560	0.76 501	0.78 267	1.11 461	0.10 121	1.29 503	0.10 153	0.50 536	0.16 165	0.98 479

AnyNet_C32	1.08 524	1.76 556	3.01 485	0.50 415	0.54 429	1.17 541	1.16 573	0.97 423	0.95 506	1.11 528	0.98 517	0.87 483	0.93 527	1.57 427	4.11 596	0.22 494	0.20 296	0.25 516	0.25 416	0.40 500	0.68 388

coex-ft	6.14 610	1.98 566	60.80 637	0.34 239	0.30 283	0.80 470	1.17 575	0.76 245	4.34 605	19.82 626	2.15 574	1.61 570	8.77 615	1.82 477	10.36 617	0.44 549	2.05 568	0.18 469	0.19 362	0.39 493	4.61 615

IMH-64-1	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

IMH-64	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

PAM	0.91 478	0.43 148	2.67 404	0.77 494	0.89 503	1.81 572	1.22 578	1.13 526	0.78 404	1.16 535	0.91 506	1.39 561	0.68 477	0.76 258	1.06 452	0.10 121	0.98 460	0.10 153	0.50 536	0.14 132	0.66 378

DANet	0.85 450	0.68 275	2.41 268	1.18 541	0.48 412	0.77 456	1.23 579	0.93 392	1.53 566	0.90 500	0.72 453	0.97 510	0.57 433	1.86 487	1.05 449	0.18 447	0.16 254	0.19 476	0.16 313	0.26 367	0.67 383
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iRaft-Stereo_20w	1.50 559	0.42 136	4.81 587	2.24 593	2.09 588	1.36 548	1.27 580	1.38 553	0.94 500	2.07 580	0.42 196	0.85 475	0.69 482	0.87 287	1.37 495	0.10 121	4.04 612	0.09 91	0.40 509	0.17 189	4.53 613

KSHMR	4.19 604	2.37 597	6.24 599	1.73 575	1.48 562	1.97 579	1.29 581	3.18 603	17.06 625	2.15 584	15.74 620	9.09 615	1.75 572	8.33 613	2.37 555	1.55 600	1.29 503	1.70 605	1.23 600	1.75 596	1.60 540

SGM-Forest	1.84 573	7.91 615	10.36 609	0.42 359	0.33 312	1.04 525	1.29 581	1.01 460	0.88 478	1.19 538	2.30 579	1.03 522	1.79 575	2.60 560	2.81 572	0.22 494	0.21 305	0.21 492	0.19 362	0.25 347	0.79 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.85 611	3.30 609	5.75 596	7.47 613	3.97 605	2.34 588	1.37 583	3.47 607	4.02 603	13.30 619	10.49 613	10.86 617	16.67 623	8.50 614	10.51 618	10.80 623	9.84 625	5.83 619	13.69 623	7.24 617	7.51 618

MIPNet	0.88 461	1.07 413	2.85 461	0.61 458	0.18 86	1.46 554	1.37 583	1.65 572	0.78 404	1.93 579	0.85 489	0.75 428	1.66 568	0.87 287	0.34 175	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.32 465	0.27 381	0.26 136

EDNetEfficient	1.29 541	0.78 328	4.27 577	0.65 470	1.03 524	0.94 512	1.38 585	0.87 346	1.75 576	2.33 591	1.32 550	1.04 526	2.21 586	1.59 435	4.07 595	0.16 414	0.19 281	0.15 411	0.27 433	0.38 484	0.40 232

AnyNet_C01	1.20 533	1.89 562	4.25 576	0.55 436	0.54 429	1.57 559	1.39 586	1.10 515	1.13 537	1.19 538	1.34 552	1.15 546	1.11 541	1.73 454	2.89 574	0.26 519	0.24 317	0.28 521	0.24 407	0.50 534	0.68 388

ktn	4.44 605	2.47 601	3.70 552	1.82 579	1.49 563	2.11 585	1.40 587	2.30 593	12.56 616	11.36 617	16.25 621	11.30 619	3.77 600	4.41 604	3.47 584	1.86 604	0.99 462	1.74 607	1.21 599	3.28 608	1.39 526

GrayStereo	0.71 378	0.27 3	2.40 263	0.89 506	0.23 192	0.62 340	1.40 587	0.67 206	0.70 323	0.72 449	0.77 472	0.55 318	3.03 593	0.60 187	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.21 384	0.12 89	0.37 208

SAMSARA	1.11 526	1.35 489	2.60 371	1.34 549	0.77 487	1.67 566	1.41 589	1.47 560	0.99 518	1.54 573	0.89 501	1.44 564	0.90 521	1.88 493	1.71 513	0.25 515	0.55 398	0.22 497	0.34 484	0.39 493	0.50 300

UNDER WATER	2.84 591	2.25 588	5.25 592	1.84 580	1.45 558	2.36 589	1.44 590	3.23 604	6.51 610	2.61 595	2.73 590	5.69 607	5.64 608	3.14 588	4.18 597	1.48 598	0.81 444	1.60 604	1.07 595	1.91 599	1.67 545

UNDER WATER-64	2.59 585	2.28 592	5.63 595	1.85 581	1.45 558	3.28 595	1.60 591	2.62 595	5.57 607	2.09 581	2.12 572	4.10 597	4.21 602	2.74 573	3.64 587	1.49 599	0.86 451	1.58 603	1.09 597	1.91 599	1.62 542

FTStereo	0.79 424	0.32 47	2.83 456	0.70 486	0.21 149	0.73 431	1.75 592	0.61 176	0.60 206	1.07 524	1.62 562	1.28 552	2.11 584	0.75 255	0.30 121	0.19 465	0.08 49	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.39 225

PWCK	1.62 569	2.32 595	4.27 577	1.11 535	0.56 433	1.81 572	1.84 593	1.55 566	1.54 567	1.45 566	1.81 564	1.82 573	1.38 555	3.34 591	2.14 543	1.09 585	0.57 402	0.98 584	0.59 558	1.50 593	0.79 426

IGEV-RUCA	2.30 583	0.38 108	1.36 57	0.41 355	1.90 580	2.03 584	1.86 594	1.37 552	1.78 578	3.73 606	3.72 601	5.06 605	8.09 613	2.15 525	1.63 511	0.26 519	0.77 436	2.71 612	1.91 608	2.43 605	2.42 581

ADCL	1.07 520	1.22 457	2.80 448	0.40 344	0.33 312	1.50 556	1.87 595	0.97 423	1.04 526	1.26 553	1.28 544	0.99 514	1.41 557	1.36 389	3.51 585	0.17 434	0.14 221	0.22 497	0.21 384	0.32 432	0.43 256

SGM_RVC	2.11 581	1.07 413	2.87 464	0.98 520	0.92 507	2.72 593	1.88 596	1.91 585	12.27 615	2.09 581	1.99 570	2.47 583	2.24 587	2.87 582	2.03 534	0.54 554	0.47 378	0.42 551	0.47 528	0.74 558	1.22 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 563	0.92 383	2.91 470	0.62 460	0.57 438	3.13 594	2.21 597	1.67 573	1.58 569	2.42 592	2.43 581	1.87 574	2.49 589	1.85 485	2.70 567	0.42 545	0.43 371	0.41 549	0.40 509	0.51 536	0.85 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.45 584	0.55 223	2.24 225	1.79 577	2.54 597	11.19 615	2.28 598	1.28 543	0.84 458	0.63 387	1.17 537	1.13 542	0.57 433	15.98 624	1.78 523	0.20 476	0.09 103	0.43 554	1.60 606	0.95 571	1.69 546

THIR-Stereo	0.88 461	0.85 352	2.33 245	0.26 74	0.16 45	0.59 284	2.69 599	0.62 180	0.54 154	0.62 376	1.61 561	0.96 508	1.77 574	1.67 446	2.20 547	0.10 121	0.08 49	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.21 98

ELAS_RVC	1.51 562	0.88 363	3.36 518	0.63 463	0.56 433	1.53 557	2.73 600	1.53 563	1.76 577	2.26 589	2.21 578	2.10 577	3.07 594	2.08 518	2.52 559	0.42 545	0.42 366	0.42 551	0.37 500	0.51 536	0.84 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.94 596	2.17 581	3.27 510	2.55 601	2.28 592	3.29 597	3.37 601	2.76 597	2.67 597	3.10 603	3.20 597	2.78 586	3.25 596	4.11 601	4.68 601	2.72 609	2.27 586	3.03 615	2.43 612	2.34 604	2.59 583

LE_ROB	4.55 606	2.43 599	9.94 607	2.79 604	4.03 606	2.40 590	3.54 602	2.72 596	11.04 614	11.64 618	4.69 609	5.25 606	10.74 617	4.52 605	9.73 615	0.82 572	0.70 428	1.34 596	0.97 592	0.74 558	0.94 468

CrosDoStereo	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

DeepStereo_LL	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

DStereoO	1.34 547	0.76 321	2.18 209	1.19 542	2.07 586	0.79 466	3.84 605	1.01 460	1.42 559	0.72 449	1.11 534	0.80 451	1.97 580	0.96 315	2.44 556	1.25 592	0.99 462	0.48 557	0.60 560	0.96 573	1.34 520

JetBlue	1.89 574	2.09 577	4.16 572	0.74 489	1.23 547	4.52 606	3.86 606	1.68 574	1.26 548	1.28 555	1.54 559	2.36 582	1.86 577	3.35 592	3.37 581	0.54 554	0.49 382	0.48 557	0.49 533	1.39 591	1.21 505

FINET	1.92 575	1.96 564	4.49 585	1.62 567	1.39 555	3.51 598	4.39 607	2.89 600	2.58 594	1.39 561	1.98 569	1.35 558	2.12 585	1.64 442	2.12 541	0.84 573	1.03 471	0.18 469	0.29 439	0.54 541	2.12 563

MANE	3.51 602	2.03 574	3.88 564	1.89 583	2.01 585	5.98 608	4.72 608	5.87 613	7.13 612	3.80 607	5.10 610	6.11 610	5.34 607	4.39 603	5.05 603	1.07 582	1.28 501	0.50 560	0.85 586	0.76 561	2.36 580

DStereoFS	2.88 592	2.40 598	3.33 516	2.36 595	2.63 598	5.25 607	4.98 609	3.05 601	4.10 604	2.71 598	3.88 603	2.77 585	5.31 606	2.69 568	3.64 587	1.35 596	1.67 549	0.58 563	1.10 598	0.88 567	3.02 593

SGM-ForestM	3.67 603	2.70 607	5.34 594	1.65 570	1.72 574	6.02 609	5.08 610	4.10 610	3.47 601	4.59 608	4.21 606	9.81 616	5.79 609	6.44 610	6.97 611	0.88 574	1.09 476	0.33 539	0.45 521	0.68 554	2.10 562

SGM+DAISY	2.67 588	2.14 580	4.28 579	1.92 584	2.11 589	4.36 605	5.22 611	3.17 602	3.00 600	3.24 605	3.81 602	3.03 589	3.61 599	2.53 553	3.79 589	1.15 586	1.29 503	0.66 569	0.71 571	0.95 571	2.44 582

TCMNet-wrong-test	5.56 608	6.73 613	6.40 600	13.05 620	11.91 615	7.29 610	5.47 612	7.17 616	1.58 569	2.68 597	3.15 596	8.30 614	5.87 610	4.80 606	6.10 608	3.08 611	0.98 460	2.37 611	1.99 609	6.69 616	5.63 616

JetRed	3.37 599	4.96 610	10.08 608	1.48 560	1.73 575	7.63 611	5.47 612	3.47 607	2.20 589	2.42 592	2.40 580	2.98 588	2.35 588	3.52 596	6.60 609	1.33 593	1.90 558	1.38 597	1.23 600	2.30 603	2.02 557

DStereoSA	2.66 586	1.38 503	3.38 523	2.11 588	2.88 601	3.99 601	6.44 614	1.48 561	3.47 601	1.23 549	4.33 607	1.33 557	4.54 603	2.05 512	5.45 604	1.23 590	1.83 555	0.49 559	1.54 605	1.11 575	2.96 589

DGSMNet	2.93 595	0.77 322	3.44 535	3.58 609	4.25 607	2.53 592	6.86 615	1.03 477	0.88 478	0.58 323	1.85 566	0.79 443	0.62 457	1.63 439	1.46 500	4.62 613	4.98 616	5.15 618	4.71 617	4.52 613	4.37 611

EAI-Stereo	1.16 531	0.29 12	1.94 150	0.55 436	0.97 515	1.96 577	7.94 616	1.34 550	1.03 523	1.01 517	1.48 557	0.51 292	0.66 473	0.65 214	1.42 498	0.09 52	0.23 315	0.09 91	0.53 544	0.13 108	0.49 298

BEATNet-Init1	12.32 616	12.82 619	28.66 633	3.22 606	3.71 604	21.59 629	11.42 617	14.54 625	13.73 621	20.24 627	20.16 627	26.14 635	19.85 625	19.08 628	15.33 625	1.81 603	1.93 563	2.05 609	2.48 613	4.25 611	3.41 599

HaxPig	19.88 622	22.39 628	22.30 623	17.98 621	17.98 620	12.06 616	12.06 618	16.25 626	15.97 624	21.05 628	21.41 628	18.85 627	18.35 624	20.07 629	19.64 627	23.57 634	23.19 633	24.07 631	23.71 631	22.95 630	23.72 632

MEDIAN_ROB	23.95 625	26.96 635	26.29 632	22.14 623	22.09 622	16.18 620	14.23 619	20.47 627	20.09 626	25.43 637	25.22 636	22.96 628	22.54 629	24.33 630	23.18 631	28.15 636	27.16 637	28.60 633	27.73 635	27.59 631	27.58 633

AVERAGE_ROB	26.91 633	30.28 636	29.18 634	25.78 624	25.30 624	19.49 625	15.38 620	23.70 632	23.02 633	28.38 639	27.78 637	26.23 636	25.76 637	26.95 638	25.55 632	31.27 637	30.02 638	31.76 634	30.80 636	30.88 635	30.77 636

tt	4.94 607	0.32 47	4.22 575	2.29 594	1.58 567	10.19 614	16.94 621	9.44 619	5.03 606	1.69 576	1.33 551	4.68 603	5.02 605	3.38 593	5.91 607	6.15 616	9.47 624	2.80 613	3.16 614	3.54 610	1.58 538

USTest	8.06 612	7.11 614	8.76 605	9.20 615	9.03 611	15.20 618	23.57 622	10.01 620	9.45 613	5.97 612	6.79 611	7.77 613	7.51 612	8.75 615	11.06 619	2.24 608	3.58 608	2.87 614	3.21 615	4.93 614	4.21 610

DGTPSM_ROB	8.97 614	5.94 611	13.01 614	5.95 612	11.34 613	8.54 612	24.06 623	6.47 614	13.52 617	5.19 609	11.52 618	6.18 611	11.04 618	7.02 611	13.92 620	4.47 612	7.66 618	3.90 616	7.43 620	4.34 612	7.98 619

DPSMNet_ROB	9.58 615	5.96 612	13.98 617	8.88 614	11.87 614	8.54 612	24.08 624	6.48 615	13.67 620	5.35 610	11.53 619	6.31 612	11.04 618	7.69 612	14.09 621	7.61 622	8.23 620	5.03 617	7.75 621	5.24 615	8.36 620

xxxxx1	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

tt_ll	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

ff	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

Anonymous_1	22.76 623	11.11 616	11.93 611	12.73 617	26.05 630	19.39 624	27.77 628	14.18 622	13.64 619	14.92 621	10.66 614	11.26 618	11.24 620	12.48 620	14.45 622	37.82 638	7.87 619	34.92 635	63.61 637	87.51 640	11.75 623

DPSM_ROB	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

DPSM	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

DPSimNet_ROB	24.35 626	23.81 634	31.38 636	25.93 625	22.83 623	31.30 630	34.38 631	20.78 628	28.92 638	27.39 638	22.99 635	28.29 637	35.76 640	15.47 623	17.82 626	24.28 635	17.90 632	22.23 630	14.12 624	19.38 628	22.12 631

LSM0	26.57 632	22.53 633	25.76 631	30.62 631	52.30 639	39.86 638	56.49 632	29.18 637	28.76 634	21.26 632	22.46 629	24.42 634	23.97 632	26.42 637	30.66 638	14.29 629	16.56 626	13.06 628	14.65 625	17.62 626	20.52 630

FlowAnything	24.80 630	22.39 628	24.71 629	26.07 627	25.75 625	39.80 636	56.70 633	29.12 636	28.95 639	21.38 634	22.83 634	24.22 632	23.96 631	26.24 635	30.65 637	14.23 627	16.78 630	13.04 626	14.84 630	17.49 621	16.93 624

Selective-RAFT-Error	24.83 631	22.44 632	24.80 630	26.10 628	25.82 627	39.85 637	56.72 634	29.21 638	29.03 640	21.29 633	22.80 633	24.25 633	24.07 636	26.28 636	30.60 633	14.24 628	16.85 631	13.04 626	14.75 626	17.53 625	17.02 628

CasAABBNet	24.76 627	22.38 627	24.44 628	26.05 626	25.75 625	39.79 635	56.76 635	29.10 635	28.88 637	21.22 631	22.69 632	24.21 631	23.99 635	26.23 632	30.62 634	14.22 624	16.71 629	13.03 623	14.75 626	17.49 621	16.97 627

RAFT-FEzeroshot	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

RAFT-FE	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

RSGM-EC	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

acva	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

PML	22.99 624	17.34 620	8.24 604	5.48 611	9.84 612	50.35 639	102.65 640	5.84 612	13.52 617	37.08 640	104.84 640	30.61 638	23.20 630	12.09 618	7.96 613	6.27 617	2.12 576	6.31 620	2.42 611	10.67 620	2.95 588

test_example2	115.17 639	122.38 639	93.45 638	115.38 637	123.53 640	101.24 640	113.11 641	54.67 641	99.94 641	135.50 641	136.43 641	85.67 641	85.40 641	110.44 641	104.91 641	152.17 641	205.21 641	99.17 641	114.27 641	138.55 641	112.04 640

ccccc		297.53 640		372.50 640	377.87 641	200.30 641		217.33 642		202.36 642		213.34 642		312.79 642		409.97 642	354.33 642	255.69 642	227.31 642	431.13 642

Low-res two-view benchmark