Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 16	0.35 80	1.66 102	0.19 2	0.13 15	0.55 222	0.17 57	0.50 101	0.50 117	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.23 36	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.10 62	0.12 20
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.35 37	0.38 109	1.75 110	0.21 6	0.14 25	0.57 254	0.24 212	0.48 80	0.44 79	0.28 93	0.32 140	0.26 118	0.24 140	0.41 84	0.24 47	0.42 546	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.18 215	0.15 46

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 203	0.97 10	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 10	0.60 207	0.16 2	0.15 9	0.16 34	0.20 96	0.33 32	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.39 69	0.81 339	1.51 85	0.24 43	0.34 323	0.52 186	0.17 57	0.46 66	0.49 105	0.21 21	0.25 74	0.25 107	0.15 24	0.41 84	0.41 224	0.09 53	0.62 415	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.68 389

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

BridgeDepth	0.26 6	0.63 256	1.36 58	0.23 31	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 11	0.37 25	0.17 6	0.13 5	0.23 87	0.19 79	0.32 27	0.23 36	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 62	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.93 489	0.71 293	2.09 185	2.15 590	2.42 596	0.54 208	0.26 257	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.33 144	0.16 34	0.22 115	0.70 234	0.93 423	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.39 494	3.58 602

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

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

111111	0.39 69	0.28 7	0.93 8	0.33 215	0.42 395	0.43 91	0.13 10	0.48 80	0.39 46	0.24 47	0.31 128	0.18 54	0.17 42	0.43 95	0.23 36	0.09 53	1.32 510	0.08 41	0.06 9	0.25 348	1.00 482

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.46 129	0.49 188	1.77 111	0.79 499	0.70 477	0.63 355	0.12 4	0.37 17	0.48 100	0.39 149	0.15 9	0.24 98	0.10 2	0.46 106	0.20 7	0.16 415	1.21 490	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.66 379

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.34 27	0.35 80	1.88 139	0.25 58	0.13 15	0.53 197	0.20 94	0.50 101	0.53 149	0.26 72	0.28 101	0.37 197	0.24 140	0.40 75	0.25 64	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.41 86	0.34 70	2.17 207	0.24 43	0.11 3	0.64 368	0.24 212	0.85 327	0.70 324	0.45 185	0.54 300	0.28 139	0.27 190	0.51 145	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 166	0.14 37

XX-TBD	0.40 81	1.04 410	2.49 329	0.35 263	0.13 15	0.51 166	0.17 57	0.44 52	0.52 136	0.38 144	0.51 264	0.23 87	0.19 79	0.31 17	0.25 64	0.10 122	0.07 13	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.18 76

iResNet_ROB	0.60 266	1.59 537	2.04 173	0.32 193	0.21 150	0.60 300	0.22 144	0.99 441	0.85 462	0.61 364	0.63 380	0.58 333	0.42 336	1.08 340	0.98 438	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.06 9	0.23 316	0.33 185

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 34	0.87 5	0.23 31	0.11 3	0.40 67	0.16 47	0.33 9	0.40 54	0.20 16	0.19 24	0.18 54	0.17 42	0.38 64	0.17 1	0.11 222	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 62	0.09 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 37	0.71 293	1.67 104	0.32 193	0.17 68	0.19 2	0.21 120	0.79 269	0.54 155	0.22 30	0.25 74	0.55 319	0.22 115	0.28 7	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.07 37	0.12 90	0.10 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.39 69	0.70 288	2.48 323	0.23 31	0.12 6	0.54 208	0.16 47	0.41 33	0.47 95	0.45 185	0.51 264	0.26 118	0.22 115	0.34 39	0.21 11	0.10 122	0.10 135	0.08 41	0.07 37	0.09 42	0.18 76

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.71 379	1.90 564	3.48 538	0.43 373	0.22 163	0.60 300	0.29 317	0.96 416	0.78 405	0.60 354	0.65 401	0.60 344	0.46 377	0.80 276	1.21 478	0.12 275	0.08 50	0.10 153	0.07 37	0.44 520	0.33 185

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 86	1.33 57	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.18 1	0.16 2	0.20 30	0.15 17	0.14 15	0.21 1	0.22 19	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.10 62	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.36 47	0.61 247	1.58 90	0.25 58	0.14 25	0.38 57	0.18 71	0.44 52	0.35 13	0.31 112	0.35 160	0.28 139	0.25 160	0.45 102	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.09 91	0.08 60	0.11 77	0.74 411

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

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

3.75w	0.33 22	0.27 3	1.02 20	0.22 16	0.21 150	0.44 101	0.16 47	0.47 75	0.33 9	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.18 63	0.54 164	0.24 47	0.08 22	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 340

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

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

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

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

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

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

tt45	0.35 37	0.80 335	1.46 78	0.26 75	0.17 68	0.55 222	0.22 144	0.44 52	0.39 46	0.24 47	0.26 83	0.25 107	0.18 63	0.64 208	0.36 188	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.29 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 99	0.50 196	2.21 220	0.27 92	0.18 87	0.63 355	0.17 57	0.94 399	0.58 189	0.49 219	0.48 234	0.30 156	0.30 239	0.40 75	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.15 145	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.55 215	1.28 473	2.73 434	0.35 263	0.14 25	0.56 231	0.23 183	0.89 364	0.62 224	0.52 260	0.51 264	0.49 284	0.38 289	0.52 150	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.61 361
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HSM	0.67 354	0.92 384	2.29 237	0.30 153	0.29 268	0.65 384	0.29 317	0.98 432	0.67 274	0.59 343	0.58 343	1.39 562	0.65 467	2.56 556	0.45 250	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.24 125

iResNet	0.59 256	1.09 418	2.54 345	0.44 378	0.18 87	0.65 384	0.29 317	0.89 364	0.75 378	0.59 343	0.64 393	0.43 229	0.39 304	0.73 250	1.24 484	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.21 282	0.40 233

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo	0.49 164	0.88 364	2.38 254	0.30 153	0.16 46	0.43 91	0.25 239	0.55 138	0.46 88	0.38 144	0.46 220	0.34 186	0.28 208	1.96 505	0.28 104	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.15 145	0.13 25

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

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

ACVNet	0.54 211	0.87 360	2.45 304	0.28 113	0.22 163	0.59 285	0.36 397	0.69 215	0.73 352	0.49 219	0.59 348	0.69 405	0.42 336	0.47 111	0.70 368	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.36 469	0.39 226

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

BEATNet_4x	0.57 230	1.16 440	2.56 357	0.35 263	0.16 46	0.56 231	0.25 239	0.91 380	0.64 246	0.55 288	0.53 280	0.59 337	0.43 349	0.67 221	0.76 392	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.23 316	0.58 351

HSM-Net_RVC	0.70 375	0.40 126	2.45 304	0.27 92	0.19 120	0.68 411	0.30 333	1.29 546	0.73 352	0.73 452	0.70 434	0.77 436	0.45 366	3.73 600	0.46 256	0.13 323	0.09 104	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.79 425	1.46 519	2.72 429	0.34 240	0.25 215	0.59 285	0.32 355	0.88 355	0.83 447	0.62 377	0.95 513	0.80 452	0.43 349	2.46 550	1.72 516	0.38 543	0.26 330	0.10 153	0.09 93	0.25 348	0.43 257

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 27	0.39 118	1.90 142	0.25 58	0.18 87	0.32 23	0.20 94	0.78 260	0.44 79	0.31 112	0.31 128	0.21 74	0.16 36	0.34 39	0.20 7	0.15 395	0.13 205	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 211	0.52 208	2.25 230	0.30 153	0.26 232	0.61 320	0.32 355	1.03 478	0.73 352	0.49 219	0.56 325	0.52 300	0.40 311	1.59 436	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.10 134	0.15 145	0.22 105

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 482	0.40 126	2.53 340	0.60 453	1.01 522	0.62 341	0.45 450	0.52 110	0.68 301	0.58 324	0.53 280	0.50 288	0.72 487	1.22 366	7.32 613	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DilatedVolume-Stereo	0.35 37	0.38 109	1.21 41	0.26 75	0.20 136	0.41 73	0.18 71	0.43 44	0.38 34	0.37 138	0.35 160	0.29 148	0.24 140	0.64 208	0.55 305	0.09 53	0.19 282	0.08 41	0.11 184	0.12 90	0.50 301

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 99	0.34 70	2.01 164	0.33 215	0.17 68	0.54 208	0.24 212	0.71 231	0.52 136	0.62 377	0.55 311	0.40 216	0.41 323	0.43 95	0.33 164	0.17 435	0.10 135	0.14 383	0.11 184	0.18 215	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 149	0.33 60	2.37 251	0.34 240	0.22 163	0.60 300	0.55 486	0.79 269	0.53 149	0.45 185	0.60 357	0.49 284	0.36 274	0.55 166	0.46 256	0.16 415	0.16 255	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 136	0.84 348	1.91 145	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.20 94	0.58 155	0.50 117	0.37 138	0.43 200	0.42 228	0.23 133	0.38 64	0.28 104	0.09 53	0.70 429	0.12 287	0.11 184	0.43 516	0.77 418

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.48 149	0.44 162	2.18 210	0.36 282	0.20 136	0.59 285	0.29 317	0.97 424	0.74 372	0.52 260	0.55 311	0.61 346	0.33 260	0.52 150	0.44 244	0.18 448	0.08 50	0.17 451	0.11 184	0.18 215	0.24 125
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DFGA-Net	0.61 274	1.55 529	2.59 365	0.32 193	0.26 232	0.54 208	0.22 144	0.67 207	0.63 236	0.50 238	0.52 273	0.35 190	0.28 208	1.84 482	0.99 440	0.10 122	0.08 50	0.12 287	0.12 222	0.38 485	0.18 76

S2M2_L	0.27 9	0.32 48	1.41 72	0.24 43	0.17 68	0.24 6	0.09 1	0.36 14	0.50 117	0.17 6	0.25 74	0.22 78	0.17 42	0.27 5	0.29 115	0.16 415	0.12 187	0.11 228	0.12 222	0.15 145	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.61 274	0.44 162	2.11 195	0.43 373	1.73 576	0.49 143	0.28 289	0.74 239	0.68 301	0.41 156	0.53 280	0.34 186	0.64 464	0.41 84	0.33 164	0.13 323	0.11 164	0.62 568	0.12 222	0.72 557	1.02 487

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

CASnet	0.32 20	0.40 126	1.80 117	0.28 113	0.11 3	0.47 128	0.19 79	0.45 58	0.47 95	0.39 149	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.31 17	0.21 11	0.11 222	0.06 2	0.15 412	0.12 222	0.16 166	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.85 451	1.73 553	3.06 496	0.37 295	0.61 458	0.54 208	0.33 369	1.01 461	0.76 387	0.69 434	0.58 343	0.85 476	0.78 503	2.65 565	0.54 302	0.14 364	0.58 405	0.14 383	0.12 222	0.42 511	1.05 490

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

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

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

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

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

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

dd	0.48 149	1.32 478	2.41 269	0.31 172	0.17 68	0.58 265	0.26 257	0.50 101	0.71 338	0.42 164	0.41 194	0.34 186	0.28 208	0.47 111	0.41 224	0.18 448	0.10 135	0.13 348	0.12 222	0.22 299	0.16 59

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

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

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

GMStereo	0.44 115	1.32 478	2.65 393	0.28 113	0.16 46	0.42 86	0.22 144	0.48 80	0.63 236	0.41 156	0.36 164	0.26 118	0.25 160	0.41 84	0.30 122	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.12 222	0.17 190	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.63 309	0.77 323	2.71 427	0.37 295	0.34 323	0.64 368	0.30 333	0.86 338	0.67 274	0.58 324	0.53 280	0.88 488	0.48 395	1.84 482	0.71 374	0.15 395	0.12 187	0.12 287	0.12 222	0.21 282	0.25 129

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

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

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

PWCDC_ROB	0.83 440	1.57 533	2.63 383	0.48 397	0.37 354	0.78 463	0.29 317	1.04 484	1.36 559	0.63 388	2.05 572	0.64 363	0.70 485	1.10 342	1.20 476	0.33 538	0.14 222	0.15 412	0.12 222	0.63 551	0.46 284

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 215	0.61 247	2.07 179	0.34 240	0.21 150	0.68 411	0.26 257	0.87 347	0.73 352	0.70 438	0.69 421	0.74 424	0.45 366	1.10 342	0.62 339	0.12 275	0.09 104	0.14 383	0.14 267	0.27 382	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.61 274	0.96 392	2.00 162	0.37 295	0.25 215	0.65 384	0.37 400	0.86 338	0.76 387	0.73 452	0.70 434	0.84 470	0.47 388	1.57 428	0.72 378	0.13 323	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.18 215	0.33 185

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 295	1.15 437	3.11 498	0.39 332	0.37 354	0.60 300	0.28 289	0.87 347	0.64 246	0.63 388	0.56 325	0.71 414	0.45 366	1.08 340	0.52 289	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.15 291	0.18 215	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 379	1.24 464	2.56 357	0.42 360	0.45 403	0.73 432	0.46 456	0.98 432	0.81 434	0.77 468	0.56 325	0.74 424	0.48 395	1.69 452	0.91 422	0.15 395	0.14 222	0.15 412	0.15 291	0.26 368	0.51 308

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 451	0.68 276	2.41 269	1.18 542	0.48 413	0.77 457	1.23 580	0.93 393	1.53 567	0.90 501	0.72 454	0.97 511	0.57 434	1.86 488	1.05 450	0.18 448	0.16 255	0.19 477	0.16 313	0.26 368	0.67 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.63 309	0.57 230	2.29 237	0.37 295	0.35 334	0.69 414	0.49 469	0.96 416	0.88 479	0.49 219	0.54 300	0.72 416	0.46 377	1.98 507	0.50 283	0.19 466	0.20 297	0.18 470	0.16 313	0.28 395	0.34 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 454	0.60 241	2.65 393	1.35 551	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.14 533	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.13 597
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.58 238	1.35 490	2.39 261	0.31 172	0.20 136	0.62 341	0.26 257	0.56 144	0.79 418	0.66 422	0.64 393	0.64 363	0.36 274	0.87 288	0.48 269	0.28 527	0.15 240	0.40 548	0.18 344	0.24 323	0.22 105

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

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

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

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

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

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

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

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

2w_stereo	0.35 37	0.30 26	0.99 14	0.23 31	0.13 15	0.41 73	0.20 94	0.54 128	0.37 25	0.28 93	0.23 62	0.13 1	0.23 133	0.69 230	0.24 47	0.06 1	1.07 474	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 374

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 574	7.91 616	10.36 610	0.42 360	0.33 313	1.04 526	1.29 582	1.01 461	0.88 479	1.19 539	2.30 580	1.03 523	1.79 576	2.60 561	2.81 573	0.22 495	0.21 306	0.21 493	0.19 362	0.25 348	0.79 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.86 454	1.00 398	2.82 455	0.35 263	0.21 150	0.78 463	0.78 539	1.05 492	0.87 475	0.90 501	0.74 459	0.87 484	1.89 579	1.67 447	1.38 498	0.19 466	0.20 297	0.21 493	0.19 362	0.28 395	0.84 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.29 542	1.34 486	3.04 492	0.35 263	0.28 260	1.10 536	0.69 528	1.42 559	1.07 531	2.71 599	2.43 582	2.95 588	1.50 565	2.92 584	2.03 535	0.23 503	0.22 309	0.22 498	0.19 362	0.50 535	0.69 396
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.51 183	0.58 232	1.96 156	0.38 315	0.31 294	0.49 143	0.21 120	0.80 275	0.71 338	0.64 399	0.71 449	0.66 377	0.40 311	0.59 181	0.45 250	0.23 503	0.16 255	0.21 493	0.20 373	0.21 282	0.37 209

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.92 482	1.20 451	2.68 412	0.45 385	0.27 245	0.76 447	0.66 519	0.94 399	0.77 400	0.79 477	1.17 538	0.84 470	0.91 523	2.72 571	1.76 522	0.18 448	0.42 367	0.44 556	0.20 373	0.33 438	0.94 469

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

BStereo	0.34 27	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	0.50 157	0.21 120	0.49 84	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaDepth	0.36 47	0.43 149	1.65 100	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.16 47	0.31 6	0.53 149	0.21 21	0.20 30	0.14 9	0.18 63	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 421	0.08 41	0.24 407	0.10 62	0.74 411

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 430	1.44 516	3.04 492	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.63 511	1.03 478	0.92 492	0.63 388	0.61 365	0.72 416	0.59 445	2.40 546	0.58 318	0.33 538	0.25 327	0.37 545	0.25 416	0.41 508	0.36 208
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NCCL2	0.71 379	1.32 478	2.30 239	0.44 378	0.31 294	0.71 422	0.67 524	0.89 364	0.69 313	0.70 438	0.61 365	0.85 476	0.54 422	1.58 435	0.70 368	0.20 477	0.17 268	0.66 570	0.25 416	0.26 368	0.38 218

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 489	1.36 495	4.14 572	0.64 468	0.41 383	0.70 417	0.53 479	0.91 380	0.88 479	0.53 269	0.60 357	0.70 411	0.54 422	2.40 546	2.57 564	0.17 435	0.28 339	0.19 477	0.28 435	0.25 348	0.48 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GASTEREO	0.89 470	0.83 343	1.67 104	2.15 590	1.89 580	0.52 186	0.21 120	0.62 181	0.62 224	0.33 122	0.31 128	0.16 34	0.31 245	1.11 347	0.68 363	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.29 439	0.19 245	3.79 607

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

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

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

11t1	0.60 266	0.49 188	2.19 213	0.35 263	0.58 443	0.48 135	0.21 120	0.72 233	0.73 352	0.49 219	0.47 226	0.35 190	0.34 268	0.61 193	0.71 374	0.12 275	1.26 499	0.10 153	0.29 439	0.16 166	1.22 508

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

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

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

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

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

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

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

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

raft_robust	0.68 361	1.24 464	2.42 273	0.30 153	0.57 439	0.53 197	0.25 239	0.95 413	0.79 418	0.49 219	0.46 220	1.12 542	0.74 494	1.50 414	0.61 336	0.09 53	0.62 415	0.10 153	0.30 449	0.26 368	0.30 165

CREStereo++_RVC	0.38 64	0.37 99	2.47 317	0.25 58	0.16 46	0.54 208	0.15 35	0.42 39	0.57 181	0.37 138	0.52 273	0.24 98	0.19 79	0.31 17	0.27 89	0.09 53	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 42	0.22 105
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.45 557	1.12 427	3.30 515	0.48 397	0.41 383	1.13 538	0.60 502	1.17 536	1.28 552	2.25 589	2.85 592	3.65 596	3.34 599	2.58 559	2.44 557	0.31 535	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.37 477	0.78 424
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.84 442	1.40 506	2.67 405	0.50 416	0.40 376	0.83 482	0.33 369	1.11 520	1.14 540	0.93 508	0.82 483	0.84 470	0.58 442	1.34 388	1.82 527	0.18 448	0.49 383	0.14 383	0.30 449	0.46 527	0.42 247

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.41 86	0.37 99	2.06 178	0.28 113	0.41 383	0.48 135	0.19 79	0.64 196	0.49 105	0.45 185	0.39 183	0.57 329	0.26 174	0.37 60	0.28 104	0.09 53	0.19 282	0.09 91	0.31 457	0.11 77	0.25 129

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

Abc-Net	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
4.25_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ToySt	0.67 354	0.88 364	2.61 377	0.39 332	0.73 480	0.61 320	0.38 410	0.78 260	0.73 352	0.43 172	0.70 434	0.72 416	0.45 366	0.66 218	0.62 339	0.14 364	0.63 417	0.13 348	0.33 479	0.24 323	1.18 499

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	0.24 3	0.30 26	0.81 2	0.22 16	0.15 34	0.49 143	0.15 35	0.23 1	0.39 46	0.16 2	0.14 6	0.15 17	0.09 1	0.49 138	0.21 11	0.08 22	0.06 2	0.10 153	0.37 500	0.08 26	0.22 105

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 563	0.88 364	3.36 519	0.63 464	0.56 434	1.53 558	2.73 601	1.53 564	1.76 578	2.26 590	2.21 579	2.10 578	3.07 595	2.08 519	2.52 560	0.42 546	0.42 367	0.42 552	0.37 500	0.51 537	0.84 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DLNR-FE	13.74 620	20.13 624	23.90 625	121.61 640	34.09 633	0.46 115	0.15 35	8.04 619	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.78 268	0.36 188	7.40 622	2.94 605	0.09 91	0.38 505	51.06 640	1.95 555

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.52 564	0.92 384	2.91 471	0.62 461	0.57 439	3.13 595	2.21 598	1.67 574	1.58 570	2.42 593	2.43 582	1.87 575	2.49 590	1.85 486	2.70 568	0.42 546	0.43 372	0.41 550	0.40 510	0.51 537	0.85 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-Stereo	0.64 319	0.60 241	1.63 98	1.31 546	1.45 559	0.38 57	0.20 94	0.55 138	0.83 447	0.31 112	0.31 128	0.23 87	0.15 24	0.39 68	0.63 346	0.10 122	1.25 495	0.09 91	0.41 515	0.21 282	1.73 548

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

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

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

PASM	0.82 434	1.00 398	2.68 412	0.52 424	0.48 413	0.65 384	0.59 498	0.83 304	0.89 484	0.82 489	0.73 456	0.89 491	0.68 478	2.39 545	0.73 382	0.35 541	0.37 353	0.36 543	0.41 515	0.45 523	0.51 308

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 582	1.07 414	2.87 465	0.98 521	0.92 508	2.72 594	1.88 597	1.91 586	12.27 616	2.09 582	1.99 571	2.47 584	2.24 588	2.87 583	2.03 535	0.54 555	0.47 379	0.42 552	0.47 529	0.74 559	1.22 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.47 559	2.27 592	4.92 590	1.11 536	0.89 504	1.19 544	0.66 519	1.28 544	1.19 547	0.98 511	0.97 515	3.06 591	1.48 564	2.37 541	1.82 527	1.08 584	0.49 383	1.03 588	0.48 532	1.20 582	0.95 472

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

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

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

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

CSFM-Stereo	0.35 37	0.30 26	0.95 9	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 17	0.31 6	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.16 36	0.64 208	0.53 296	0.12 275	0.85 451	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.79 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_2	1.54 565	2.20 585	4.42 584	1.10 533	0.93 511	1.37 551	0.87 546	1.53 564	1.71 575	1.22 548	1.72 564	2.12 579	1.06 538	2.58 559	1.93 531	0.94 576	0.54 396	1.00 586	0.56 551	2.11 603	0.96 475

SPS-STEREO	1.22 535	1.65 547	3.41 532	0.66 476	0.69 475	1.01 521	0.68 526	1.10 516	0.96 509	1.40 564	1.25 544	1.46 566	1.08 540	2.05 513	2.24 551	0.66 564	0.61 410	0.58 564	0.57 556	0.66 554	1.65 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	2.06 579	1.22 458	2.39 261	1.22 544	1.04 527	3.53 600	0.62 509	1.55 567	1.93 584	1.50 572	3.36 601	2.24 582	10.67 617	2.85 581	1.50 503	1.08 584	0.39 363	0.96 583	0.58 557	1.16 580	1.39 527

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 557	1.62 542	3.59 547	1.09 531	0.70 477	0.86 489	0.67 524	1.19 538	1.51 566	1.20 544	4.05 605	1.61 571	1.94 580	2.97 586	2.07 539	0.67 565	0.69 426	0.55 563	0.70 568	0.57 544	0.67 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.67 589	2.14 581	4.28 580	1.92 585	2.11 590	4.36 606	5.22 612	3.17 603	3.00 601	3.24 606	3.81 603	3.03 590	3.61 600	2.53 554	3.79 590	1.15 587	1.29 504	0.66 570	0.71 572	0.95 572	2.44 583

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

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

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

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

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

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

MonStereo	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.17 15	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.48 269	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.80 578	0.07 2	1.01 483

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	5.60 610	2.30 594	3.98 566	1.49 563	1.26 551	14.47 618	1.11 567	4.85 612	20.66 631	10.12 615	16.30 623	11.78 621	7.35 612	3.41 596	4.38 599	1.36 598	0.70 429	1.46 601	0.87 588	2.73 607	1.33 519

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark