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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.06 4	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

BridgeDepth	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 52	0.10 195	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

LACA1	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.14 46	0.05 1	0.09 99	0.11 56	0.10 22	0.07 10	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.12 80	0.07 2	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

WQFJA1++	0.08 60	0.04 1	0.11 188	0.14 46	0.07 87	0.11 199	0.11 56	0.11 38	0.07 10	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.05 4	0.09 18	0.11 38	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.05 152

AdaDepth	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.09 13	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

S2M2_XL	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.12 5	0.08 154	0.09 99	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.06 244
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 28	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.13 128	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.13 77	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

MonSter++	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.08 18	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.08 173	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.16 175	0.07 87	0.08 60	0.08 7	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.08 7	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.12 60	0.08 18	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 60	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.17 362	0.11 38	0.08 18	0.05 2	0.07 52	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 511	0.17 423	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

AIO_rvc	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.09 13	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.04 1	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.05 4	0.13 128	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MoCha-V2	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.20 453	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

DispViT+	0.08 60	0.08 282	0.13 274	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.05 4	0.12 80	0.12 60	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.11 1	0.05 1	0.10 153	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

gasm-f	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

3.75w	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.07 34	0.09 18	0.16 164	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.05 4	0.10 31	0.11 38	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.12 80	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.04 1	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.13 14	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 43	0.12 5	0.05 1	0.09 99	0.13 128	0.06 1	0.09 31	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

AIO-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.07 85	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV++	0.08 60	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

AEACV	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.13 489	0.14 325	0.13 128	0.14 97	0.09 31	0.07 51	0.09 115	0.07 85	0.08 173	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

CAS	0.08 60	0.04 1	0.07 10	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.09 31	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

CES	0.08 60	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.11 222	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

AFF-stereo	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.09 31	0.10 165	0.12 206	0.09 162	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.15 259	0.16 164	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.04 50

LACA2	0.07 4	0.05 28	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.11 56	0.11 38	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.07 1	0.07 277	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.04 50

BTL-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.07 2	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DLNR-FE	10.43 633	1.83 625	19.53 645	120.75 649	13.06 637	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	52.01 651	0.04 50

Zero-FE251	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.10 49	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

asda	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.06 11	0.10 31	0.16 164	0.10 49	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.10 86	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.10 49	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.04 1	0.13 128	0.10 22	0.10 49	0.05 2	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

S2M2_L	0.09 111	0.08 282	0.11 188	0.13 14	0.10 384	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 49	0.10 165	0.09 115	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.13 526	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.10 461	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.12 241	0.11 56	0.15 133	0.10 49	0.12 237	0.09 115	0.10 195	0.08 173	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

HI	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CoSv	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.22 499	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.04 50

AIO_test	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 111	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.10 49	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 111	0.10 417	0.31 530	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.11 138	0.07 1	0.12 501	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RSM	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.10 49	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

trnet	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.12 5	0.05 1	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

DLNR_Zeroshot_test	10.40 632	1.82 624	19.49 644	120.77 650	13.11 638	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	51.54 650	0.04 50

HH	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HanStereo	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

LoS_RVC	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.06 25	0.09 204	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

MC-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.14 181	0.12 60	0.10 49	0.09 128	0.12 206	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

iRaft-Stereo_20w	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.18 234	0.10 49	0.11 197	0.08 93	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

RAFT-345	0.11 227	0.07 176	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.10 49	0.11 197	0.36 508	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.05 152

CRE-IMP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.10 153	0.12 80	0.18 234	0.10 49	0.14 289	0.13 221	0.13 266	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

XX-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.12 80	0.20 273	0.10 49	0.10 165	0.14 234	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

CREStereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.11 1	0.06 17	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.06 244
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
HiDET	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LCMNet	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.10 22	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.12 241	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

FlowAnything_test	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.14 181	0.20 273	0.11 77	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.06 233	0.09 435

GASTEREO	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.07 34	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

MSCF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

qwe	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.18 234	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.06 1	0.13 77	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.16 164	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50

GIP-stereo	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.14 97	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.04 1	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

fffft	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.07 52	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152
1: 1. 1
tt45	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.09 128	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

999	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.10 165	0.08 93	0.08 132	0.08 173	0.16 364	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152

mms	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.04 1	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

RSM++	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.11 38	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

IGEV_Zeroshot_test	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

UniTT-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.11 56	0.12 60	0.11 77	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.05 152

STrans-v2	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.11 77	0.11 197	0.15 252	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

SST-Stereo	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.11 77	0.15 316	0.17 286	0.13 266	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

RALCasStereoNet	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.17 202	0.11 77	0.12 237	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

PMTNet	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.12 5	0.06 17	0.12 241	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.09 128	0.13 221	0.10 195	0.07 132	0.13 278	0.10 149	0.15 544	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.07 305	0.06 244

R-Stereo Train	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RAFT-Stereo	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Test_v1	0.07 4	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.11 56	0.15 133	0.12 107	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

GSStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GS-Stereo							0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

DA	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

GGEV	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.18 234	0.12 107	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

xyz-stereo-finetune2	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.19 449	0.17 202	0.12 107	0.15 316	0.15 252	0.17 349	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.06 244

SGD-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.05 1	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.12 107	0.07 51	0.09 115	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.03 2

SCV_C0	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

SCV	0.08 60	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.10 22	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.04 50

IGEV-RUCA	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.10 153	0.12 80	0.10 22	0.12 107	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

ours_stereo	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.12 228	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.03 2

fffy	0.09 111	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.17 362	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

tg	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.20 273	0.12 107	0.08 90	0.11 189	0.11 222	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

WCG-NET（raft）	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.13 128	0.15 133	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

gcap-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.13 128	0.11 38	0.12 107	0.13 267	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MGS-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.12 60	0.12 107	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

MyStereo06	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.19 262	0.12 107	0.12 237	0.08 93	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

ff7	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

IGEVStereo-DCA	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ffff	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

11t	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

GCAP-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.07 3	0.13 77	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

anonymousdsp	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ProNet	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.15 133	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.06 244

CroCo-Stereo Lap2	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

ccc-4	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

IGEV-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.22 320	0.12 107	0.13 267	0.16 264	0.20 388	0.10 242	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.16 557

DeepStereo_RVC	0.11 227	0.08 282	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

RAFT-RH_RVC	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.41 545	0.11 222	0.10 242	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.05 135	0.04 23	0.06 244

CroCo-Stereo	0.09 111	0.08 282	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.15 133	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.08 19	0.07 1	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50
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
iRaftStereo_RVC	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.09 275	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.12 107	0.09 128	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

ARAFT	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.20 273	0.12 107	0.12 237	0.13 221	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.04 50

VMStereo-Base	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.10 153	0.10 31	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.15 252	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.13 77	0.13 141	0.05 2	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

water-stereo	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.08 132	0.09 204	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

3w_stereo	0.08 60	0.09 358	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

HUF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.13 77	0.13 141	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.07 2	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

SMoEStereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.13 141	0.09 128	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

WCG-NET	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.13 77	0.13 141	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

model_zeroshot	0.10 180	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.13 141	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

plain	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.13 141	0.13 267	0.15 252	0.09 162	0.12 303	0.13 278	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

MSKI-zero shot	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.13 141	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RAFT-Test	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.09 128	0.10 145	0.10 195	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

knoymous	0.11 227	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.07 87	0.15 351	0.14 181	0.19 262	0.13 141	0.11 197	0.17 286	0.13 266	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

Patchmatch Stereo++	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327
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	0.11 227	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.18 234	0.13 141	0.16 344	0.21 354	0.13 266	0.14 366	0.11 138	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

PSM-adaLoss	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

PSM-AAD	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.20 273	0.13 141	0.12 237	0.14 234	0.18 362	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.14 539

ROB_FTStereo_v2	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

HUI-Stereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iGMRVC	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iRAFT	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

RAFT-IKP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

Prome-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.22 320	0.13 141	0.12 237	0.17 286	0.13 266	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.09 435

XX-TBD	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.07 87	0.12 241	0.16 325	0.14 97	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

test_xeample3	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

Hybrid-DGEV-03	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.08 154	0.16 380	0.14 181	0.15 133	0.14 167	0.13 267	0.16 264	0.12 240	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.04 50

DDF-Stereo	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.06 11	0.13 128	0.09 13	0.14 167	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

252Zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.07 87	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.14 167	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.06 244

zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.05 4	0.14 181	0.09 13	0.14 167	0.07 51	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

depthmonostereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.11 272	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.14 97	0.14 167	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

MM-Stereo_test2	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.18 410	0.15 133	0.14 167	0.07 51	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

AIO-test1	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.23 523	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.21 296	0.14 167	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.03 1	0.06 244

CAS++	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.24 363	0.14 167	0.11 197	0.09 115	0.11 222	0.07 132	0.14 307	0.09 67	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.12 80	0.20 273	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.09 162	0.05 13	0.12 228	0.08 18	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

CASnet	0.09 111	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.10 454	0.08 384	0.05 125	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 180	0.10 417	0.15 359	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.09 18	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.16 364	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.06 233	0.05 152

riskmin	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.14 325	0.14 181	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.14 234	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.12 285	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.08 391

RCA-Stereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.18 234	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

ACRE	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

AnonymousM	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.14 167	0.13 267	0.11 189	0.09 162	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.05 135	0.05 125	0.05 152

rafts_anoy	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.04 24	0.09 407	0.11 502	0.07 305	0.06 244

CREStereo++_RVC	0.08 60	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.14 234	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.12 297	0.09 358	0.23 493	0.24 532	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.10 165	0.13 221	0.12 240	0.07 132	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.05 125	0.07 327

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.03 2

NLSM1	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.10 145	0.06 25	0.10 242	0.10 86	0.11 226	0.07 277	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

MonStereo	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 187	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

2w_stereo	0.08 60	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

castereo++	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.14 325	0.12 80	0.11 38	0.15 187	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PAM_32	0.09 111	0.05 28	0.17 423	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.09 162	0.07 132	0.14 307	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

UGAM-zero	0.09 111	0.05 28	0.15 359	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

Occ-G	0.08 60	0.05 28	0.06 4	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.13 77	0.15 187	0.07 51	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 227	0.05 28	0.14 310	0.15 92	0.20 567	0.09 99	0.17 362	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.14 234	0.10 195	0.07 132	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.09 435

test_sample1	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.13 14	0.08 154	0.19 444	0.16 325	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.22 365	0.18 362	0.16 410	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.07 327

MyStereo07	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

mmm	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.17 251	0.09 275	0.17 402	0.18 410	0.21 296	0.15 187	0.15 316	0.23 374	0.21 397	0.16 410	0.16 364	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

11t1	0.12 297	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.17 402	0.15 259	0.18 234	0.15 187	0.15 316	0.15 252	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

rrr	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.16 325	0.16 164	0.15 187	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

Any-RAFT	0.10 180	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.13 292	0.14 181	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.12 206	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

4D-IteraStereo	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.03 1	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.05 152

LoS	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.14 325	0.11 56	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.09 204	0.15 329	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.11 189	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

IPLG	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.20 273	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.07 85	0.07 132	0.14 307	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

IPLGR_C	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

test-3	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test_1	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

LCNet	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.16 329	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.15 546

TransformOpticalFlow	0.10 180	0.08 282	0.13 274	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.19 262	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.11 222	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

NRIStereo	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.16 164	0.15 187	0.12 237	0.14 234	0.13 266	0.12 303	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.07 327

cross-raft	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.11 199	0.25 540	0.13 77	0.15 187	0.08 90	0.11 189	0.12 240	0.10 242	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

s12784h	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.05 1	0.16 380	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.11 222	0.11 272	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RALAANet	0.11 227	0.08 282	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.13 221	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

gcap_with_dpt	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.16 164	0.16 217	0.08 90	0.14 234	0.10 195	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

BStereo	0.08 60	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.07 34	0.09 18	0.15 133	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

Wave_Phase_stereo	0.09 111	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.11 199	0.09 18	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

NLSM3	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.07 313	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 111	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DilatedVolume-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.14 97	0.16 217	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

PAM	0.10 180	0.05 28	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.16 325	0.15 133	0.16 217	0.12 237	0.09 115	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

rvit_stereo_0080	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_ft	0.12 297	0.07 176	0.13 274	0.19 393	0.10 384	0.12 241	0.17 362	0.16 164	0.16 217	0.12 237	0.13 221	0.15 315	0.10 242	0.14 307	0.13 326	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

RAFT-Stereo-weight	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.19 262	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

test_sample2	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.18 410	0.21 296	0.16 217	0.14 289	0.20 332	0.19 376	0.15 384	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

ACVNet-DCA	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

1test111	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.15 329	0.16 406	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

whm_eth	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

MaDis-Stereo	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.10 31	0.16 164	0.16 217	0.09 128	0.11 189	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

testlalala	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

EGLCR-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.12 80	0.11 38	0.16 217	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

TestStereo1	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 571	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

qqq	0.13 322	0.09 358	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.15 316	0.19 320	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.16 406	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

RAFT_CTSACE	0.12 297	0.09 358	0.10 143	0.22 499	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.18 234	0.16 217	0.20 428	0.27 440	0.13 266	0.07 132	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

SA-5K	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 571	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

RAFT_R40	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.16 217	0.14 289	0.18 311	0.15 315	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

GMM-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.11 197	0.15 252	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.09 435

raftrobust	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.10 31	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

DIP-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.09 18	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJA1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 453	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

WQFJX1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.10 242	0.11 138	0.09 67	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

WQFJX	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.21 484	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.12 237	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.07 421	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

NLMM	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 453	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

RAStereo	0.10 180	0.09 358	0.08 43	0.20 453	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.15 133	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

Pointernet	0.09 111	0.04 1	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.10 31	0.15 133	0.17 244	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 227	0.05 28	0.11 188	0.15 92	0.13 489	0.13 292	0.16 325	0.23 340	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.08 391

U	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.17 244	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.05 152

GCST	0.37 574	0.42 592	0.26 505	1.02 616	0.39 592	0.18 421	0.08 7	0.20 273	0.17 244	0.28 520	0.25 414	0.15 315	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.64 612	0.43 601	0.75 608	0.65 612	0.63 605	0.46 604

test_sample6	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.19 449	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.19 376	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample5	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample4	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.19 444	0.18 410	0.26 397	0.17 244	0.16 344	0.25 414	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

DualNet	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

DCRE	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.16 175	0.11 434	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.11 197	0.18 311	0.10 195	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.04 50

Anonymous_2	0.22 502	0.17 530	0.28 517	0.15 92	0.16 539	0.32 552	0.22 502	0.22 320	0.17 244	0.23 471	0.24 386	0.26 463	0.27 525	0.27 517	0.23 499	0.22 582	0.25 589	0.17 553	0.17 563	0.17 562	0.17 566

DisPM	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.17 244	0.14 289	0.20 332	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.11 488

test_4	0.10 180	0.10 417	0.08 43	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.22 502	0.15 133	0.17 244	0.12 237	0.18 311	0.12 240	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.03 2

GMOStereo	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

error version	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

test-v	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

HHNet	0.11 227	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.14 509	0.07 34	0.13 128	0.20 273	0.17 244	0.14 289	0.25 414	0.11 222	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.09 435

IIG-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.12 80	0.22 320	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.11 222	0.12 303	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

PSM-softLoss	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

KMStereo	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

ASMatch	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.10 384	0.07 34	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.12 237	0.16 264	0.16 329	0.10 242	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.08 391

GrayStereo	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.09 99	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.17 349	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.10 462

Pruner-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.17 244	0.13 267	0.19 320	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.08 391

test-2	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

CFNet-RSSM	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.16 164	0.17 244	0.08 90	0.12 206	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.08 90	0.10 145	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

NLCSM	0.11 227	0.09 358	0.09 95	0.23 523	0.11 434	0.12 241	0.19 449	0.18 234	0.18 274	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.05 152

Select-FE	0.11 227	0.06 83	0.20 469	0.15 92	0.11 434	0.11 199	0.13 128	0.21 296	0.18 274	0.09 128	0.11 189	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.06 233	0.08 391

G2L-ROB	0.13 322	0.06 83	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.18 274	0.19 405	0.18 311	0.20 388	0.14 366	0.17 396	0.16 406	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.09 435

castereo	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.18 274	0.08 90	0.10 145	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

test_sample3	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.14 46	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.26 397	0.18 274	0.16 344	0.22 365	0.19 376	0.15 384	0.17 396	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.08 391

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.15 351	0.16 325	0.18 234	0.18 274	0.10 165	0.09 115	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.06 244

xx1	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.16 329	0.16 410	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

cc1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

MIF-Stereo (partial)	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.11 56	0.17 202	0.18 274	0.14 289	0.16 264	0.09 162	0.11 272	0.12 228	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.07 327

Sa-1000	0.12 297	0.08 282	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.14 325	0.22 502	0.22 320	0.18 274	0.15 316	0.20 332	0.17 349	0.11 272	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.09 430	0.05 125	0.05 152

SA	0.12 297	0.09 358	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.23 340	0.18 274	0.17 359	0.27 440	0.14 286	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.05 125	0.04 50

TRStereo	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.15 92	0.12 466	0.10 153	0.13 128	0.18 234	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

FTStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.21 296	0.18 274	0.12 237	0.24 386	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.10 462

test-1	0.10 180	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.24 525	0.14 97	0.18 274	0.09 128	0.07 52	0.09 162	0.08 173	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

BEATNet_4x	0.12 297	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.07 87	0.15 351	0.07 3	0.22 320	0.18 274	0.16 344	0.19 320	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

HITNet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.06 17	0.11 199	0.10 31	0.18 234	0.18 274	0.13 267	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 233	0.05 152
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
DN-CSS_ROB	0.13 322	0.13 489	0.16 393	0.18 333	0.10 384	0.16 380	0.08 7	0.22 320	0.18 274	0.17 359	0.22 365	0.13 266	0.13 342	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

xyz-stereo-finetune	0.11 227	0.08 282	0.13 274	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.19 449	0.17 202	0.19 291	0.12 237	0.14 234	0.15 315	0.10 242	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

MM-Stereo_test3	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.19 449	0.24 363	0.19 291	0.06 16	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

DDVS	0.15 399	0.10 417	0.21 478	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.14 181	0.25 379	0.19 291	0.18 389	0.29 466	0.27 471	0.12 303	0.19 432	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.11 484	0.11 488

rvit_stereo_0081_aga	0.11 227	0.09 358	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.19 291	0.10 165	0.18 311	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.06 244

AE-Stereo	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.19 291	0.09 128	0.14 234	0.12 240	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

ffm	0.12 297	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

ff1	0.13 322	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

tt1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.15 133	0.19 291	0.09 128	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

CASS	0.13 322	0.12 461	0.11 188	0.23 523	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.17 359	0.18 311	0.15 315	0.15 384	0.14 307	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.09 430	0.07 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.13 267	0.16 264	0.09 162	0.14 366	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

ADStereo(finetuned)	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.12 303	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

BUS	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.22 499	0.10 384	0.19 444	0.14 181	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

BSDual-CNN	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.22 499	0.10 384	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

psmg	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.17 362	0.29 450	0.19 291	0.17 359	0.21 354	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

NF-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

OCTAStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

RE-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

TVStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

RAFT	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.24 525	0.20 273	0.19 291	0.21 442	0.21 354	0.17 349	0.12 303	0.16 364	0.09 67	0.06 127	0.07 421	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.05 152

LMCR-Stereo	0.15 399	0.08 282	0.13 274	0.21 484	0.09 275	0.17 402	0.20 472	0.27 418	0.19 291	0.24 480	0.24 386	0.23 433	0.17 433	0.20 457	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

TANstereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.15 133	0.19 291	0.11 197	0.15 252	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

DCANet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

xxxx	0.15 399	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.23 500	0.18 410	0.31 474	0.19 291	0.14 289	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.26 533	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

NLMM1	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.22 499	0.10 384	0.12 241	0.20 472	0.18 234	0.20 314	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.18 410	0.21 296	0.20 314	0.09 128	0.11 189	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

FACV-RUCA	0.13 322	0.11 443	0.12 227	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.15 259	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.16 410	0.14 307	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

StereoVision	0.13 322	0.12 461	0.09 95	0.24 532	0.10 384	0.15 351	0.21 492	0.21 296	0.20 314	0.12 237	0.24 386	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.10 149	0.09 407	0.11 514	0.12 504	0.12 522	0.06 233	0.05 152

fff	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

x	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.19 320	0.19 376	0.17 433	0.18 417	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

CRFU-Net	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.19 444	0.14 181	0.26 397	0.20 314	0.28 520	0.27 440	0.29 489	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.08 391

GANet-ADL	0.13 322	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.30 464	0.20 314	0.13 267	0.18 311	0.19 376	0.12 303	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.08 391

PFNet	0.12 297	0.06 83	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.26 397	0.20 314	0.16 344	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

raft+_RVC	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.11 56	0.24 363	0.20 314	0.12 237	0.15 252	0.12 240	0.08 173	0.12 228	0.13 326	0.07 277	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

csc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

cscssc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

222	0.16 422	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.24 505	0.18 410	0.30 464	0.20 314	0.17 359	0.28 454	0.17 349	0.16 410	0.15 329	0.40 586	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

test_xeample	0.15 399	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.21 476	0.20 472	0.28 437	0.20 314	0.16 344	0.29 466	0.19 376	0.16 410	0.15 329	0.26 533	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

RAFT + AFF	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.20 453	0.10 384	0.14 325	0.24 525	0.26 397	0.20 314	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.08 391

RASNet	0.14 356	0.07 176	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.29 450	0.20 314	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

ACV-stereo	0.15 399	0.10 417	0.28 517	0.18 333	0.12 466	0.14 325	0.12 80	0.23 340	0.21 330	0.19 405	0.23 374	0.22 415	0.15 384	0.23 498	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

test_sample8	0.19 469	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.31 474	0.21 330	0.27 505	0.22 365	0.36 538	0.25 511	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 593	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_for_model	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.17 202	0.21 330	0.08 90	0.12 206	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

H2IRNET	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.18 333	0.09 275	0.12 241	0.15 259	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.10 195	0.10 242	0.10 86	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.05 152

EKT-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.21 330	0.11 197	0.08 93	0.12 240	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iRaft-Stereo_5w	0.12 297	0.09 358	0.12 227	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.19 405	0.14 234	0.11 222	0.09 204	0.20 457	0.16 406	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.06 244

test_3	0.10 180	0.09 358	0.10 143	0.20 453	0.08 154	0.13 292	0.26 549	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

PFNet+	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.05 4	0.12 80	0.17 202	0.21 330	0.16 344	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.11 488

OMP-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.13 267	0.14 234	0.11 222	0.12 303	0.11 138	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

sAnonymous2	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 453	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

CroCo_RVC	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 453	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

ac_64	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.18 333	0.10 384	0.22 485	0.18 410	0.24 363	0.21 330	0.18 389	0.24 386	0.29 489	0.18 447	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

GANet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.17 362	0.22 320	0.21 330	0.17 359	0.24 386	0.23 433	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.10 448	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

DeepPruner_ROB	0.16 422	0.11 443	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.17 402	0.15 259	0.32 485	0.21 330	0.19 405	0.21 354	0.22 415	0.18 447	0.20 457	0.15 390	0.13 526	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.11 484	0.10 462

MLCV	0.12 297	0.07 176	0.16 393	0.18 333	0.06 17	0.15 351	0.17 362	0.19 262	0.21 330	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.14 307	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

DStereoRT	0.16 422	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.28 437	0.22 345	0.12 237	0.20 332	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.96 618	0.09 430	0.05 125	0.04 50

G2L-Stereo	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.12 80	0.27 418	0.22 345	0.16 344	0.27 440	0.21 397	0.13 342	0.17 396	0.18 439	0.09 407	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

MyStereo8	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.18 421	0.14 181	0.19 262	0.22 345	0.12 237	0.18 311	0.11 222	0.10 242	0.16 364	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.09 435

anonymousdsp2	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.22 345	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.09 204	0.14 307	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

Selective-RAFT	0.11 227	0.10 417	0.11 188	0.21 484	0.08 154	0.16 380	0.13 128	0.20 273	0.22 345	0.10 165	0.10 145	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

RAFT+CT+SA	0.13 322	0.11 443	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.28 562	0.22 320	0.22 345	0.15 316	0.26 431	0.10 195	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CrosDoStereo	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DeepStereo_LL	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

HCRNet	0.16 422	0.24 565	0.12 227	0.35 581	0.11 434	0.15 351	0.17 362	0.26 397	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

FADNet_RVC	0.16 422	0.14 501	0.40 555	0.20 453	0.11 434	0.13 292	0.13 128	0.26 397	0.22 345	0.21 442	0.23 374	0.20 388	0.17 433	0.14 307	0.16 406	0.08 348	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.11 484	0.10 462

UCFNet_RVC	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.11 1	0.10 384	0.20 459	0.10 31	0.24 363	0.22 345	0.17 359	0.20 332	0.23 433	0.15 384	0.17 396	0.15 390	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.13 532	0.11 484	0.10 462

AIO-test2	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.23 523	0.08 154	0.11 199	0.10 31	0.23 340	0.23 356	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.09 430	0.05 125	0.05 152

UGAM	0.13 322	0.10 417	0.09 95	0.22 499	0.08 154	0.12 241	0.20 472	0.17 202	0.23 356	0.21 442	0.16 264	0.13 266	0.13 342	0.19 432	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.13 519	0.11 502	0.07 305	0.05 152

DCVSM-stereo	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.16 175	0.10 384	0.15 351	0.09 18	0.19 262	0.23 356	0.20 428	0.23 374	0.26 463	0.15 384	0.18 417	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.08 384	0.10 461	0.12 501

DualNet (step1)	0.16 422	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.15 544	0.06 349	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample9	0.18 457	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 593	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample7	0.15 399	0.10 417	0.16 393	0.14 46	0.11 434	0.16 380	0.16 325	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.12 501	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.10 462

CBFPSM	0.14 356	0.06 83	0.26 505	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.20 428	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.16 364	0.18 439	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.07 313	0.07 305	0.07 327

iinet-f	0.16 422	0.06 83	0.45 562	0.14 46	0.10 384	0.21 476	0.14 181	0.27 418	0.23 356	0.21 442	0.24 386	0.21 397	0.15 384	0.18 417	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.10 462

PSMNet-ADL	0.15 399	0.12 461	0.13 274	0.22 499	0.09 275	0.13 292	0.20 472	0.26 397	0.23 356	0.18 389	0.20 332	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.17 421	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.11 502	0.08 367	0.07 327

IRAFT_RVC	0.12 297	0.08 282	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.07 34	0.15 259	0.24 363	0.23 356	0.14 289	0.14 234	0.15 315	0.12 303	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

ICVP	0.15 399	0.09 358	0.12 227	0.22 499	0.09 275	0.17 402	0.21 492	0.25 379	0.23 356	0.18 389	0.30 473	0.26 463	0.18 447	0.17 396	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 322	0.14 501	0.11 188	0.23 523	0.08 154	0.15 351	0.21 492	0.20 273	0.23 356	0.14 289	0.24 386	0.16 329	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.05 152

111	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.23 356	0.11 197	0.12 206	0.14 286	0.11 272	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.05 152

FENet	0.13 322	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.17 359	0.23 374	0.16 329	0.12 303	0.14 307	0.15 390	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

STTStereo	0.18 457	0.12 461	0.27 512	0.20 453	0.11 434	0.16 380	0.21 492	0.29 450	0.23 356	0.21 442	0.30 473	0.29 489	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.12 501	0.11 514	0.11 485	0.14 536	0.09 430	0.08 391

StereoDRNet-Refined	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.20 453	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.26 397	0.23 356	0.26 499	0.40 534	0.22 415	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.07 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0082	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

1111x	0.15 399	0.08 282	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.18 421	0.25 540	0.31 474	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.26 463	0.15 384	0.13 278	0.23 499	0.07 277	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

LL-Strereo	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.20 453	0.10 384	0.11 199	0.18 410	0.32 485	0.24 372	0.15 316	0.15 252	0.14 286	0.13 342	0.19 432	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.04 23	0.05 152

gwcnet-sp	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

scenet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

ssnet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

test_5	0.14 356	0.12 461	0.08 43	0.20 453	0.10 384	0.14 325	0.29 571	0.21 296	0.24 372	0.18 389	0.28 454	0.11 222	0.15 384	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

GLC_STEREO	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.24 372	0.12 237	0.13 221	0.12 240	0.08 173	0.18 417	0.11 226	0.06 127	0.08 450	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

MIPNet	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.24 372	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

IPLGR	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.17 362	0.21 296	0.24 372	0.11 197	0.12 206	0.11 222	0.08 173	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

AACVNet	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.23 340	0.24 372	0.27 505	0.27 440	0.28 481	0.17 433	0.19 432	0.16 406	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.07 313	0.10 461	0.09 435

GwcNet-ADL	0.13 322	0.08 282	0.14 310	0.20 453	0.09 275	0.11 199	0.20 472	0.30 464	0.24 372	0.13 267	0.14 234	0.18 362	0.14 366	0.13 278	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.06 244

DEmStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.14 46	0.10 384	0.16 380	0.15 259	0.16 164	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.13 266	0.14 366	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

GMStereo	0.13 322	0.14 501	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.20 273	0.24 372	0.16 344	0.17 286	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.24 363	0.24 372	0.16 344	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.06 349	0.09 407	0.12 522	0.08 367	0.07 327

CFNet-ft	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

DMCA-RVC	0.17 443	0.10 417	0.15 359	0.24 532	0.11 434	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.24 372	0.21 442	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.18 417	0.20 458	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.10 470	0.10 461	0.08 391

FADNet-RVC-Resample	0.16 422	0.11 443	0.31 530	0.22 499	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.25 379	0.24 372	0.24 480	0.27 440	0.20 388	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.08 450	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.10 462

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 502	0.21 556	0.24 497	0.26 548	0.11 434	0.23 500	0.14 181	0.39 554	0.24 372	0.32 546	0.36 508	0.30 499	0.21 479	0.19 432	0.21 478	0.17 565	0.14 553	0.21 567	0.16 556	0.12 499	0.12 501

CFNet_RVC	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

DFGA-Net	0.13 322	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.13 128	0.22 320	0.25 393	0.16 344	0.16 264	0.13 266	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

mmx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

xxx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

GMStereo_Zeroshot	0.16 422	0.13 489	0.24 497	0.20 453	0.10 384	0.17 402	0.13 128	0.29 450	0.25 393	0.23 471	0.32 485	0.25 453	0.11 272	0.19 432	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.11 485	0.06 219	0.12 499	0.08 391

ssnet_v2	0.17 443	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.11 434	0.21 476	0.21 492	0.33 505	0.25 393	0.22 458	0.22 365	0.27 471	0.18 447	0.22 487	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

hknet	0.15 399	0.11 443	0.13 274	0.22 499	0.11 434	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.25 393	0.17 359	0.22 365	0.22 415	0.18 447	0.17 396	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

dd	0.15 399	0.16 519	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.18 410	0.21 296	0.25 393	0.23 471	0.20 332	0.21 397	0.09 204	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.06 244

THIR-Stereo	0.12 297	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.17 202	0.25 393	0.16 344	0.24 386	0.14 286	0.12 303	0.12 228	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

GES	0.14 356	0.08 282	0.16 393	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.13 128	0.28 437	0.25 393	0.16 344	0.23 374	0.18 362	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.09 435

cf-r	0.13 322	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.19 449	0.20 273	0.25 393	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.16 410	0.14 307	0.14 362	0.10 448	0.05 212	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

CFNet	0.15 399	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.18 421	0.09 18	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.24 386	0.24 439	0.17 433	0.17 396	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.06 244

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 443	0.10 417	0.22 484	0.20 453	0.10 384	0.15 351	0.18 410	0.31 474	0.25 393	0.21 442	0.30 473	0.25 453	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.08 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 481	0.21 556	0.23 493	0.20 453	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.36 536	0.25 393	0.27 505	0.33 497	0.27 471	0.24 502	0.20 457	0.20 458	0.15 544	0.12 530	0.17 553	0.14 536	0.10 461	0.08 391

HSM	0.15 399	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.16 380	0.14 181	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.23 374	0.37 543	0.16 410	0.20 457	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

FSD					0.22 573	0.25 516	0.25 540	0.27 418	0.26 407	0.25 493	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.27 517	0.24 512	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581

rvit_0105_6	0.14 356	0.09 358	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.10 153	0.16 325	0.19 262	0.26 407	0.12 237	0.18 311	0.17 349	0.12 303	0.18 417	0.12 285	0.15 544	0.11 514	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_stereo_0083	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.26 407	0.11 197	0.14 234	0.13 266	0.10 242	0.12 228	0.12 285	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.05 152

IER	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.26 407	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.20 475	0.16 364	0.14 362	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

UPFNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.20 453	0.12 466	0.20 459	0.23 513	0.28 437	0.26 407	0.17 359	0.24 386	0.22 415	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.08 367	0.06 244

hitnet-ft	0.18 457	0.09 358	0.17 423	0.14 46	0.09 275	0.26 526	0.20 472	0.25 379	0.26 407	0.24 480	0.32 485	0.31 512	0.22 488	0.24 507	0.21 478	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.08 384	0.12 499	0.11 488

FADNet-RVC	0.20 481	0.20 550	0.38 552	0.21 484	0.16 539	0.20 459	0.15 259	0.26 397	0.26 407	0.26 499	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.19 452	0.12 501	0.13 544	0.12 504	0.14 536	0.13 517	0.18 569

GANet	0.21 493	0.12 461	0.21 478	0.24 532	0.13 489	0.22 485	0.22 502	0.41 564	0.26 407	0.31 540	0.42 551	0.37 543	0.28 536	0.23 498	0.22 487	0.10 448	0.12 530	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.08 391

iResNet	0.13 322	0.10 417	0.18 445	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.20 273	0.26 407	0.15 316	0.23 374	0.15 315	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

pmcnn	0.15 399	0.07 176	0.19 457	0.15 92	0.07 87	0.20 459	0.15 259	0.24 363	0.26 407	0.21 442	0.34 501	0.28 481	0.18 447	0.18 417	0.17 421	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

rvit_0105_5	0.14 356	0.09 358	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.23 513	0.24 363	0.27 417	0.14 289	0.15 252	0.18 362	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.14 540	0.11 514	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

rvit_0105_4	0.14 356	0.09 358	0.17 423	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.19 449	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.20 332	0.17 349	0.13 342	0.17 396	0.13 326	0.15 544	0.11 514	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_stereo_0075_2	0.17 443	0.12 461	0.25 502	0.23 523	0.16 539	0.13 292	0.10 31	0.30 464	0.27 417	0.20 428	0.28 454	0.22 415	0.15 384	0.18 417	0.13 326	0.16 560	0.10 502	0.17 553	0.10 470	0.10 461	0.09 435

SMFormer	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

tta	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.06 244

qqq1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

fff1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

CoDeX	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.23 340	0.27 417	0.13 267	0.17 286	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

UDGNet	0.14 356	0.13 489	0.16 393	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.16 325	0.21 296	0.27 417	0.20 428	0.20 332	0.16 329	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.06 233	0.07 327

ADLNet	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.32 485	0.27 417	0.22 458	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.21 478	0.10 448	0.06 349	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

SFCPSM	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.28 437	0.27 417	0.14 289	0.17 286	0.12 240	0.13 342	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.06 244

GwcNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.20 472	0.21 296	0.27 417	0.18 389	0.27 440	0.22 415	0.16 410	0.14 307	0.15 390	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.07 305	0.07 327

DMCA	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.19 320	0.17 349	0.18 447	0.15 329	0.17 421	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.10 462

DANet	0.21 493	0.15 511	0.28 517	0.25 543	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.27 418	0.27 417	0.28 520	0.32 485	0.35 536	0.31 552	0.31 539	0.23 499	0.11 477	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.13 517	0.11 488
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 356	0.07 176	0.11 188	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.16 325	0.30 464	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.07 305	0.06 244

dad	0.17 443	0.20 550	0.20 469	0.16 175	0.11 434	0.20 459	0.18 410	0.21 296	0.28 431	0.30 534	0.24 386	0.29 489	0.13 342	0.19 432	0.16 406	0.18 566	0.09 482	0.11 485	0.09 430	0.11 484	0.07 327

Anonymous3	0.16 422	0.13 489	0.33 537	0.26 548	0.14 509	0.27 536	0.17 362	0.28 437	0.28 431	0.15 316	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.11 488

AdaStereo	0.15 399	0.11 443	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.20 459	0.11 56	0.32 485	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.13 342	0.19 432	0.14 362	0.12 501	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.09 430	0.07 327
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.
NCCL2	0.23 518	0.15 511	0.17 423	0.34 579	0.18 561	0.24 505	0.23 513	0.34 514	0.28 431	0.31 540	0.38 520	0.38 547	0.28 536	0.23 498	0.24 512	0.15 544	0.12 530	0.18 562	0.21 571	0.13 517	0.13 522

CBMV_ROB	0.19 469	0.13 489	0.17 423	0.16 175	0.11 434	0.15 351	0.13 128	0.26 397	0.28 431	0.27 505	0.30 473	0.27 471	0.24 502	0.23 498	0.16 406	0.15 544	0.17 567	0.22 571	0.20 569	0.10 461	0.11 488

DLCB_ROB	0.18 457	0.10 417	0.15 359	0.23 523	0.11 434	0.24 505	0.18 410	0.29 450	0.28 431	0.27 505	0.28 454	0.28 481	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.07 305	0.07 327

Hybrid-DGEV-2	0.11 227	0.06 83	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.09 99	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.12 303	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

coex_refinement	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.15 259	0.26 397	0.29 438	0.18 389	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.16 364	0.18 439	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.09 430	0.08 391

rvit_0105_3	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.25 540	0.25 379	0.29 438	0.15 316	0.17 286	0.20 388	0.13 342	0.17 396	0.14 362	0.13 526	0.11 514	0.12 504	0.14 536	0.07 305	0.06 244

DispNO	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.12 466	0.11 199	0.21 492	0.23 340	0.29 438	0.17 359	0.23 374	0.18 362	0.17 433	0.15 329	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

anonymousa	0.13 322	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.17 362	0.19 262	0.29 438	0.15 316	0.24 386	0.15 315	0.14 366	0.14 307	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.05 125	0.06 244

HBP-ISP	0.18 457	0.13 489	0.16 393	0.15 92	0.11 434	0.08 60	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.22 458	0.33 497	0.21 397	0.25 511	0.23 498	0.17 421	0.14 540	0.16 562	0.21 567	0.17 563	0.10 461	0.08 391

DAS	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.16 364	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

SepStereo	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.25 512	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

UNet	0.17 443	0.09 358	0.18 445	0.19 393	0.12 466	0.27 536	0.19 449	0.33 505	0.29 438	0.21 442	0.24 386	0.23 433	0.19 463	0.19 432	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.06 244

HSM-Net_RVC	0.14 356	0.08 282	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.15 259	0.27 418	0.29 438	0.19 405	0.21 354	0.29 489	0.14 366	0.17 396	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.27 548	0.33 584	0.41 558	0.36 583	0.32 591	0.18 421	0.19 449	0.42 569	0.30 448	0.33 550	0.41 545	0.39 555	0.25 511	0.31 539	0.20 458	0.18 566	0.10 502	0.25 574	0.15 552	0.21 570	0.16 557

DDUNet	0.22 502	0.17 530	0.21 478	0.22 499	0.15 528	0.25 516	0.24 525	0.29 450	0.30 448	0.31 540	0.36 508	0.33 525	0.25 511	0.24 507	0.20 458	0.18 566	0.13 544	0.17 553	0.11 502	0.16 554	0.16 557

SACVNet	0.18 457	0.12 461	0.14 310	0.17 251	0.13 489	0.22 485	0.18 410	0.31 474	0.30 448	0.23 471	0.31 481	0.30 499	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.11 477	0.08 450	0.10 454	0.10 470	0.12 499	0.14 539

DRaft	0.12 297	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.14 325	0.17 362	0.21 296	0.30 448	0.17 359	0.28 454	0.10 195	0.15 384	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

TDLM	0.17 443	0.12 461	0.13 274	0.24 532	0.10 384	0.18 421	0.18 410	0.36 536	0.30 448	0.21 442	0.28 454	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.18 439	0.11 477	0.07 421	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.08 391

SGM-Forest	0.20 481	0.14 501	0.18 445	0.19 393	0.13 489	0.20 459	0.22 502	0.33 505	0.30 448	0.24 480	0.29 466	0.28 481	0.19 463	0.23 498	0.17 421	0.15 544	0.16 562	0.15 543	0.14 536	0.12 499	0.12 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 469	0.14 501	0.17 423	0.18 333	0.10 384	0.20 459	0.11 56	0.29 450	0.30 448	0.29 529	0.30 473	0.30 499	0.23 496	0.27 517	0.19 452	0.13 526	0.15 559	0.17 553	0.16 556	0.10 461	0.10 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.15 92	0.05 1	0.20 459	0.15 259	0.17 202	0.31 455	0.15 316	0.29 466	0.26 463	0.16 410	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

Syn2CoEx	0.21 493	0.16 519	0.27 512	0.29 572	0.14 509	0.26 526	0.20 472	0.33 505	0.31 455	0.28 520	0.36 508	0.27 471	0.25 511	0.19 432	0.24 512	0.16 560	0.12 530	0.14 531	0.11 502	0.09 430	0.08 391

DSFCA	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.10 384	0.20 459	0.19 449	0.28 437	0.31 455	0.23 471	0.24 386	0.22 415	0.15 384	0.19 432	0.20 458	0.10 448	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

FADNet	0.21 493	0.22 560	0.36 546	0.18 333	0.17 554	0.24 505	0.13 128	0.31 474	0.31 455	0.23 471	0.25 414	0.27 471	0.21 479	0.19 432	0.15 390	0.13 526	0.15 559	0.12 504	0.15 552	0.16 554	0.18 569

AANet_RVC	0.16 422	0.10 417	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.18 421	0.19 449	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.35 505	0.21 397	0.21 479	0.22 487	0.16 406	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244

iResNet_ROB	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.14 46	0.07 87	0.18 421	0.14 181	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.25 414	0.23 433	0.15 384	0.15 329	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.08 367	0.08 391

SGM_RVC	0.23 518	0.12 461	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.33 558	0.18 410	0.34 514	0.31 455	0.44 577	0.37 514	0.53 584	0.35 565	0.35 558	0.24 512	0.13 526	0.13 544	0.13 519	0.13 532	0.10 461	0.11 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 457	0.08 282	0.19 457	0.19 393	0.13 489	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.21 442	0.25 414	0.27 471	0.17 433	0.17 396	0.20 458	0.20 573	0.08 450	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.17 566

SDNR	0.19 469	0.08 282	0.19 457	0.16 175	0.12 466	0.77 608	0.14 181	0.25 379	0.32 462	0.19 405	0.24 386	0.19 376	0.13 342	0.19 432	0.15 390	0.16 560	0.18 569	0.14 531	0.11 502	0.08 367	0.11 488

CSP-Net	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.25 379	0.32 462	0.25 493	0.30 473	0.24 439	0.15 384	0.21 474	0.18 439	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

APVNet	0.22 502	0.12 461	0.19 457	0.18 333	0.14 509	0.32 552	0.31 584	0.39 554	0.32 462	0.27 505	0.40 534	0.30 499	0.29 544	0.26 514	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.11 485	0.14 536	0.12 499	0.12 501

HGLStereo	0.17 443	0.08 282	0.19 457	0.17 251	0.12 466	0.18 421	0.18 410	0.31 474	0.32 462	0.21 442	0.32 485	0.25 453	0.18 447	0.19 432	0.20 458	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.10 462

NOSS_ROB	0.19 469	0.12 461	0.18 445	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.20 428	0.22 365	0.27 471	0.23 496	0.21 474	0.16 406	0.16 560	0.18 569	0.23 572	0.21 571	0.12 499	0.13 522

WCMA_ROB	0.24 525	0.11 443	0.22 484	0.17 251	0.14 509	0.32 552	0.15 259	0.32 485	0.32 462	0.38 561	0.53 569	0.40 559	0.34 562	0.34 552	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.12 504	0.10 470	0.14 530	0.14 539

z-ln-s-r	0.17 443	0.10 417	0.40 555	0.19 393	0.08 154	0.17 402	0.18 410	0.22 320	0.33 469	0.18 389	0.40 534	0.22 415	0.17 433	0.20 457	0.23 499	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.05 152

SQANet	0.23 518	0.23 562	0.30 528	0.30 574	0.19 564	0.27 536	0.13 128	0.29 450	0.33 469	0.24 480	0.37 514	0.31 512	0.22 488	0.27 517	0.23 499	0.15 544	0.10 502	0.21 567	0.16 556	0.21 570	0.15 546

ToySt	0.17 443	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.11 434	0.16 380	0.25 540	0.24 363	0.33 469	0.19 405	0.24 386	0.26 463	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.07 277	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.09 430	0.08 391

raft_robust	0.13 322	0.10 417	0.07 10	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.24 525	0.28 437	0.33 469	0.20 428	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.04 50

ccnet	0.29 557	0.28 577	0.23 493	0.20 453	0.28 585	0.41 578	0.21 492	0.45 578	0.33 469	0.36 556	0.46 559	0.36 538	0.30 548	0.39 575	0.42 590	0.23 586	0.14 553	0.21 567	0.17 563	0.23 574	0.18 569

psmorigin	0.25 537	0.15 511	0.34 545	0.17 251	0.13 489	0.23 500	0.14 181	0.34 514	0.33 469	0.41 570	0.55 573	0.41 561	0.37 569	0.34 552	0.27 541	0.11 477	0.15 559	0.11 485	0.11 502	0.12 499	0.16 557

aanetorigin	0.22 502	0.17 530	0.56 578	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.19 449	0.20 273	0.33 469	0.49 582	0.48 562	0.29 489	0.27 525	0.20 457	0.23 499	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.10 461	0.09 435

ACVNet	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.13 14	0.12 466	0.14 325	0.20 472	0.22 320	0.33 469	0.17 359	0.26 431	0.21 397	0.16 410	0.17 396	0.21 478	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

acv_ft	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.19 393	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.25 379	0.33 469	0.19 405	0.26 431	0.21 397	0.17 433	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

CC-Net-ROB	0.28 553	0.31 582	0.36 546	0.29 572	0.15 528	0.25 516	0.19 449	0.45 578	0.33 469	0.39 563	0.37 514	0.39 555	0.31 552	0.27 517	0.26 533	0.24 588	0.19 572	0.30 588	0.23 578	0.18 565	0.15 546

CVANet_RVC	0.18 457	0.10 417	0.14 310	0.21 484	0.10 384	0.18 421	0.17 362	0.34 514	0.33 469	0.22 458	0.31 481	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.17 421	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.09 430	0.07 327

StereoDRNet	0.18 457	0.11 443	0.17 423	0.22 499	0.11 434	0.21 476	0.22 502	0.37 542	0.33 469	0.24 480	0.28 454	0.30 499	0.19 463	0.20 457	0.20 458	0.09 407	0.08 450	0.11 485	0.09 430	0.09 430	0.07 327

YMNet	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 544	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

YMNet_1	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 544	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

CFNet_ucs	0.15 399	0.08 282	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.14 325	0.14 181	0.30 464	0.34 481	0.16 344	0.24 386	0.23 433	0.14 366	0.18 417	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

fast-acv-ft	0.18 457	0.11 443	0.19 457	0.19 393	0.12 466	0.24 505	0.21 492	0.25 379	0.34 481	0.22 458	0.34 501	0.27 471	0.20 475	0.21 474	0.23 499	0.09 407	0.09 482	0.08 324	0.10 470	0.08 367	0.07 327

CFNet_pseudo	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.07 327

psm_up	0.18 457	0.10 417	0.18 445	0.20 453	0.11 434	0.17 402	0.19 449	0.37 542	0.34 481	0.21 442	0.28 454	0.29 489	0.24 502	0.20 457	0.22 487	0.09 407	0.10 502	0.11 485	0.11 502	0.08 367	0.08 391

G-Net	0.24 525	0.16 519	0.36 546	0.22 499	0.16 539	0.51 585	0.23 513	0.29 450	0.34 481	0.36 556	0.38 520	0.31 512	0.29 544	0.27 517	0.26 533	0.11 477	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.16 554	0.13 522

ADCP+	0.20 481	0.10 417	0.33 537	0.20 453	0.12 466	0.22 485	0.26 549	0.31 474	0.34 481	0.26 499	0.37 514	0.22 415	0.22 488	0.27 517	0.27 541	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.09 430	0.10 462

ccs_rob	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

MyStereo05	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.27 418	0.35 490	0.17 359	0.14 234	0.15 315	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

UDG	0.21 493	0.17 530	0.19 457	0.23 523	0.15 528	0.30 550	0.20 472	0.33 505	0.35 490	0.23 471	0.28 454	0.31 512	0.27 525	0.20 457	0.22 487	0.15 544	0.12 530	0.13 519	0.09 430	0.14 530	0.14 539

ADCPNet	0.25 537	0.16 519	0.61 584	0.21 484	0.15 528	0.35 569	0.25 540	0.32 485	0.35 490	0.30 534	0.40 534	0.36 538	0.28 536	0.28 529	0.32 567	0.12 501	0.10 502	0.11 485	0.12 522	0.14 530	0.13 522

iResNetv2_ROB	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.16 380	0.12 80	0.25 379	0.35 490	0.21 442	0.29 466	0.24 439	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.09 430	0.08 391

TCMNet	0.19 469	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.18 561	0.20 459	0.24 525	0.27 418	0.36 494	0.23 471	0.26 431	0.25 453	0.19 463	0.19 432	0.23 499	0.13 526	0.11 514	0.11 485	0.12 522	0.13 517	0.12 501

PCWNet_CMD	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 494	0.14 289	0.20 332	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

NINENet	0.16 422	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.40 558	0.36 494	0.18 389	0.21 354	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.08 450	0.10 454	0.07 313	0.10 461	0.09 435

ADCRef	0.19 469	0.12 461	0.41 558	0.20 453	0.12 466	0.22 485	0.18 410	0.32 485	0.36 494	0.26 499	0.32 485	0.17 349	0.23 496	0.24 507	0.24 512	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

MSMDNet	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 494	0.14 289	0.21 354	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

ETE_ROB	0.23 518	0.17 530	0.22 484	0.25 543	0.13 489	0.26 526	0.29 571	0.31 474	0.36 494	0.28 520	0.36 508	0.45 569	0.26 517	0.27 517	0.26 533	0.11 477	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 522

MeshStereo	0.27 548	0.13 489	0.18 445	0.15 92	0.11 434	0.32 552	0.24 525	0.40 558	0.36 494	0.52 584	0.57 581	0.67 595	0.40 575	0.35 558	0.26 533	0.14 540	0.13 544	0.13 519	0.11 502	0.11 484	0.10 462
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
MultiAttention	0.29 557	0.08 282	0.14 310	0.19 393	0.12 466	1.45 623	1.33 625	0.36 536	0.37 501	0.19 405	0.21 354	0.24 439	0.11 272	0.38 571	0.18 439	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.09 435

w-ln-seven-2	0.20 481	0.14 501	0.37 550	0.22 499	0.12 466	0.20 459	0.21 492	0.28 437	0.37 501	0.25 493	0.37 514	0.27 471	0.22 488	0.21 474	0.23 499	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.09 435

AASNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.19 393	0.09 275	0.18 421	0.15 259	0.37 542	0.37 501	0.19 405	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.20 458	0.10 448	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

delet	0.17 443	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.11 434	0.20 459	0.21 492	0.30 464	0.37 501	0.17 359	0.26 431	0.19 376	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.11 502	0.06 233	0.06 244

DRN-Test	0.19 469	0.11 443	0.20 469	0.22 499	0.10 384	0.22 485	0.22 502	0.39 554	0.37 501	0.24 480	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

LALA_ROB	0.25 537	0.16 519	0.22 484	0.26 548	0.17 554	0.27 536	0.27 556	0.42 569	0.37 501	0.33 550	0.38 520	0.51 580	0.26 517	0.28 529	0.27 541	0.16 560	0.09 482	0.12 504	0.11 502	0.13 517	0.12 501

PSMNet_ROB	0.21 493	0.11 443	0.15 359	0.27 561	0.15 528	0.24 505	0.35 588	0.43 573	0.37 501	0.27 505	0.32 485	0.32 521	0.22 488	0.21 474	0.26 533	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.11 502	0.09 430	0.09 435

MyStereo04	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.29 450	0.38 508	0.17 359	0.14 234	0.16 329	0.10 242	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

Nwc_Net	0.23 518	0.16 519	0.21 478	0.25 543	0.14 509	0.24 505	0.26 549	0.37 542	0.38 508	0.22 458	0.41 545	0.30 499	0.28 536	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.17 553	0.20 569	0.10 461	0.10 462

ADCMid	0.25 537	0.15 511	0.40 555	0.20 453	0.14 509	0.25 516	0.26 549	0.34 514	0.38 508	0.36 556	0.44 556	0.34 532	0.40 575	0.35 558	0.33 571	0.10 448	0.09 482	0.11 485	0.11 502	0.13 517	0.12 501

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 457	0.09 358	0.29 525	0.15 92	0.10 384	0.22 485	0.20 472	0.26 397	0.39 511	0.25 493	0.42 551	0.24 439	0.15 384	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.10 461	0.09 435

ADLNet2	0.16 422	0.09 358	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.20 459	0.16 325	0.31 474	0.39 511	0.16 344	0.20 332	0.20 388	0.18 447	0.21 474	0.22 487	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.07 327

FAT-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.22 484	0.21 484	0.12 466	0.17 402	0.18 410	0.34 514	0.39 511	0.27 505	0.37 514	0.34 532	0.32 556	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.11 514	0.10 454	0.09 430	0.11 484	0.14 539

AnyNet_C01	0.36 573	0.25 570	1.37 615	0.22 499	0.17 554	0.48 583	0.27 556	0.35 529	0.39 511	0.39 563	0.74 596	0.46 573	0.38 570	0.45 585	0.47 595	0.13 526	0.13 544	0.13 519	0.14 536	0.14 530	0.15 546

PA-Net	0.23 518	0.18 541	0.33 537	0.28 564	0.22 573	0.21 476	0.38 593	0.29 450	0.39 511	0.22 458	0.32 485	0.25 453	0.26 517	0.20 457	0.25 522	0.09 407	0.23 587	0.15 543	0.22 574	0.09 430	0.13 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 564	0.26 571	0.26 505	0.24 532	0.21 571	0.34 561	0.25 540	0.34 514	0.39 511	0.40 566	0.69 590	0.45 569	0.40 575	0.34 552	0.27 541	0.20 573	0.19 572	0.26 575	0.25 580	0.23 574	0.22 579

NCC-stereo	0.24 525	0.15 511	0.31 530	0.26 548	0.16 539	0.20 459	0.30 578	0.40 558	0.40 517	0.24 480	0.38 520	0.33 525	0.28 536	0.36 564	0.27 541	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.22 574	0.13 517	0.13 522

Abc-Net	0.24 525	0.15 511	0.31 530	0.26 548	0.16 539	0.20 459	0.30 578	0.40 558	0.40 517	0.24 480	0.38 520	0.33 525	0.28 536	0.36 564	0.27 541	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.22 574	0.13 517	0.13 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 502	0.11 443	0.19 457	0.22 499	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.34 514	0.40 517	0.30 534	0.39 528	0.39 555	0.26 517	0.26 514	0.28 549	0.15 544	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.12 501

DStereoO	0.24 525	0.18 541	0.18 445	0.20 453	0.14 509	0.21 476	0.19 449	0.32 485	0.41 520	0.29 529	0.21 354	0.32 521	0.27 525	0.41 583	0.27 541	0.46 601	0.12 530	0.31 589	0.11 502	0.15 546	0.12 501

rvit_105_1	0.19 469	0.11 443	0.25 502	0.21 484	0.16 539	0.21 476	0.27 556	0.31 474	0.41 520	0.19 405	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.12 501	0.12 530	0.13 519	0.15 552	0.08 367	0.07 327

anonymity	0.53 592	0.58 597	0.65 587	0.41 588	0.61 609	0.53 586	0.41 594	0.56 596	0.41 520	0.55 588	0.50 567	0.49 579	0.55 595	0.58 600	0.50 600	0.58 608	0.50 611	0.51 598	0.51 605	0.51 598	0.57 606

DGSMNet	0.24 525	0.19 545	0.33 537	0.21 484	0.24 578	0.24 505	0.20 472	0.35 529	0.41 520	0.24 480	0.32 485	0.38 547	0.21 479	0.29 535	0.23 499	0.12 501	0.11 514	0.14 531	0.16 556	0.23 574	0.23 580

MMNet	0.17 443	0.09 358	0.16 393	0.20 453	0.11 434	0.27 536	0.20 472	0.25 379	0.41 520	0.22 458	0.30 473	0.21 397	0.20 475	0.17 396	0.20 458	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

NaN_ROB	0.22 502	0.19 545	0.24 497	0.25 543	0.13 489	0.29 547	0.26 549	0.33 505	0.41 520	0.31 540	0.31 481	0.32 521	0.23 496	0.30 538	0.21 478	0.11 477	0.17 567	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

MDST_ROB	0.22 502	0.10 417	0.17 423	0.18 333	0.11 434	0.37 571	0.19 449	0.43 573	0.41 520	0.39 563	0.39 528	0.29 489	0.21 479	0.26 514	0.18 439	0.11 477	0.10 502	0.14 531	0.11 502	0.10 461	0.08 391

FBW_ROB	0.24 525	0.17 530	0.22 484	0.26 548	0.14 509	0.25 516	0.22 502	0.41 564	0.41 520	0.41 570	0.41 545	0.42 562	0.27 525	0.31 539	0.23 499	0.09 407	0.14 553	0.14 531	0.12 522	0.11 484	0.09 435

GASNet	0.22 502	0.23 562	0.33 537	0.26 548	0.17 554	0.26 526	0.16 325	0.44 575	0.42 528	0.27 505	0.24 386	0.30 499	0.15 384	0.27 517	0.18 439	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.16 554	0.07 327

FCDSN-DC	0.33 569	0.28 577	0.28 517	0.30 574	0.24 578	0.39 575	0.28 562	0.42 569	0.42 528	0.43 576	0.53 569	0.51 580	0.41 580	0.36 564	0.30 559	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 563	0.24 565	0.29 525	0.36 583	0.16 539	0.34 561	0.30 578	0.32 485	0.42 528	0.40 566	0.46 559	0.38 547	0.31 552	0.34 552	0.28 549	0.19 571	0.20 575	0.26 575	0.29 588	0.18 565	0.19 574

edge stereo	0.22 502	0.13 489	0.20 469	0.21 484	0.13 489	0.23 500	0.16 325	0.32 485	0.42 528	0.32 546	0.40 534	0.38 547	0.35 565	0.25 512	0.24 512	0.13 526	0.11 514	0.14 531	0.11 502	0.12 499	0.13 522

NVstereo2D	0.19 469	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.15 528	0.28 543	0.23 513	0.44 575	0.42 528	0.15 316	0.27 440	0.25 453	0.19 463	0.22 487	0.17 421	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.15 546	0.09 435

FC-DCNN v2	0.33 569	0.27 573	0.28 517	0.26 548	0.23 576	0.37 571	0.28 562	0.40 558	0.43 533	0.45 578	0.56 578	0.51 580	0.40 575	0.37 569	0.29 553	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581

Wz-Net-LNSev	0.22 502	0.16 519	0.38 552	0.21 484	0.13 489	0.25 516	0.23 513	0.32 485	0.43 533	0.30 534	0.41 545	0.31 512	0.18 447	0.22 487	0.25 522	0.10 448	0.09 482	0.08 324	0.08 384	0.12 499	0.11 488

GwcNet	0.20 481	0.13 489	0.19 457	0.18 333	0.12 466	0.24 505	0.19 449	0.35 529	0.43 533	0.20 428	0.32 485	0.33 525	0.20 475	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.10 462

S-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.25 502	0.21 484	0.13 489	0.20 459	0.18 410	0.32 485	0.43 533	0.23 471	0.36 508	0.28 481	0.30 548	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.12 530	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.13 522

FC-DCNN	0.33 569	0.27 573	0.28 517	0.26 548	0.23 576	0.37 571	0.28 562	0.40 558	0.43 533	0.45 578	0.55 573	0.51 580	0.40 575	0.37 569	0.30 559	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581

Wz-Net-MNSev	0.22 502	0.13 489	0.31 530	0.20 453	0.14 509	0.36 570	0.24 525	0.33 505	0.44 538	0.28 520	0.40 534	0.38 547	0.19 463	0.24 507	0.25 522	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.12 499	0.10 462

RP	0.21 493	0.13 489	0.21 478	0.23 523	0.11 434	0.21 476	0.20 472	0.25 379	0.44 538	0.21 442	0.38 520	0.36 538	0.24 502	0.27 517	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.13 519	0.12 522	0.12 499	0.14 539

RGC	0.25 537	0.20 550	0.29 525	0.28 564	0.16 539	0.22 485	0.23 513	0.32 485	0.44 538	0.27 505	0.40 534	0.38 547	0.27 525	0.36 564	0.22 487	0.11 477	0.13 544	0.17 553	0.17 563	0.14 530	0.16 557

stereogan	0.22 502	0.11 443	0.21 478	0.20 453	0.12 466	0.31 551	0.19 449	0.35 529	0.44 538	0.22 458	0.39 528	0.35 536	0.27 525	0.33 549	0.22 487	0.10 448	0.12 530	0.10 454	0.10 470	0.14 530	0.13 522

AnyNet_C32	0.26 546	0.16 519	0.36 546	0.20 453	0.16 539	0.25 516	0.30 578	0.32 485	0.44 538	0.31 540	0.49 563	0.30 499	0.33 557	0.40 580	0.33 571	0.12 501	0.12 530	0.12 504	0.14 536	0.14 530	0.15 546

DISCO	0.19 469	0.09 358	0.22 484	0.17 251	0.10 384	0.25 516	0.18 410	0.27 418	0.44 538	0.22 458	0.31 481	0.33 525	0.26 517	0.28 529	0.28 549	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.09 435

SGM+DAISY	0.56 594	0.57 596	0.65 587	0.40 586	0.54 601	0.66 597	0.49 601	0.56 596	0.45 544	0.66 592	0.69 590	0.67 595	0.56 596	0.63 602	0.56 602	0.59 609	0.48 607	0.50 597	0.50 604	0.52 599	0.58 607

pcwnet_v2	0.19 469	0.10 417	0.26 505	0.17 251	0.14 509	0.18 421	0.15 259	0.37 542	0.46 545	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.19 463	0.20 457	0.19 452	0.13 526	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.11 484	0.13 522

MFN_U_SF_RVC	0.32 566	0.21 556	0.55 575	0.30 574	0.15 528	0.34 561	0.17 362	0.52 591	0.46 545	0.46 581	0.55 573	0.59 587	0.39 572	0.35 558	0.37 579	0.15 544	0.14 553	0.18 562	0.21 571	0.16 554	0.15 546

DStereoFS	0.27 548	0.22 560	0.31 530	0.22 499	0.15 528	0.22 485	0.20 472	0.50 588	0.48 547	0.28 520	0.44 556	0.33 525	0.34 562	0.52 592	0.29 553	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.13 532	0.16 554	0.16 557

zh-sn7	0.25 537	0.17 530	0.50 569	0.24 532	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.34 514	0.48 547	0.28 520	0.54 571	0.28 481	0.31 552	0.36 564	0.32 567	0.10 448	0.10 502	0.11 485	0.10 470	0.12 499	0.12 501

LRCNet_RVC	10.62 634	13.42 640	7.30 627	18.92 638	2.07 625	0.33 558	0.30 578	5.59 631	0.48 547	13.03 638	17.94 639	8.87 633	5.65 629	4.79 629	1.89 625	23.51 647	2.73 632	27.55 650	25.71 650	16.07 644	16.33 645

GEStereo_RVC	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.22 499	0.11 434	0.19 444	0.17 362	0.32 485	0.48 547	0.20 428	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.08 391

FINET	0.21 493	0.18 541	0.26 505	0.18 333	0.16 539	0.23 500	0.23 513	0.32 485	0.48 547	0.25 493	0.32 485	0.22 415	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.18 566	0.16 562	0.11 485	0.10 470	0.15 546	0.13 522

RYNet	0.22 502	0.12 461	0.22 484	0.19 393	0.17 554	0.46 579	0.26 549	0.38 550	0.48 547	0.24 480	0.28 454	0.34 532	0.23 496	0.20 457	0.30 559	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.13 517	0.15 546

LSM	0.33 569	0.20 550	0.58 581	0.26 548	0.60 608	0.34 561	0.25 540	0.42 569	0.48 547	0.45 578	0.58 583	0.42 562	0.36 567	0.35 558	0.25 522	0.12 501	0.20 575	0.14 531	0.16 556	0.19 568	0.33 595

ITSA-stereo	0.15 399	0.10 417	0.14 310	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.30 464	0.49 554	0.17 359	0.19 320	0.22 415	0.15 384	0.17 396	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.08 391

PASM	0.32 566	0.24 565	0.48 568	0.28 564	0.27 584	0.29 547	0.30 578	0.34 514	0.49 554	0.35 553	0.39 528	0.46 573	0.34 562	0.34 552	0.35 574	0.23 586	0.25 589	0.26 575	0.28 587	0.23 574	0.21 577

PWC_ROB	0.21 493	0.16 519	0.26 505	0.18 333	0.11 434	0.22 485	0.13 128	0.32 485	0.49 554	0.30 534	0.40 534	0.32 521	0.24 502	0.31 539	0.22 487	0.10 448	0.07 421	0.11 485	0.08 384	0.11 484	0.10 462

SuperB	0.20 481	0.10 417	0.56 578	0.16 175	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.24 363	0.50 557	0.26 499	0.39 528	0.17 349	0.21 479	0.22 487	0.21 478	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.12 499	0.10 462

AF-Net	0.22 502	0.17 530	0.17 423	0.26 548	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.32 485	0.50 557	0.25 493	0.33 497	0.38 547	0.26 517	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.16 550	0.11 502	0.11 484	0.10 462

DeepPrunerF	0.24 525	0.17 530	0.42 560	0.26 548	0.16 539	0.22 485	0.28 562	0.37 542	0.50 557	0.26 499	0.29 466	0.24 439	0.28 536	0.21 474	0.22 487	0.15 544	0.11 514	0.20 566	0.18 567	0.12 499	0.13 522

SGM-ForestM	0.32 566	0.12 461	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.39 575	0.19 449	0.41 564	0.50 557	0.52 584	0.54 571	1.32 615	0.42 583	0.40 580	0.27 541	0.14 540	0.16 562	0.16 550	0.16 556	0.12 499	0.12 501

CSAN	0.29 557	0.24 565	0.27 512	0.34 579	0.19 564	0.33 558	0.42 597	0.37 542	0.50 557	0.38 561	0.40 534	0.44 567	0.33 557	0.28 529	0.30 559	0.20 573	0.16 562	0.19 564	0.19 568	0.14 530	0.15 546

SPS-STEREO	0.57 595	0.58 597	0.65 587	0.45 591	0.55 603	0.62 593	0.44 600	0.62 601	0.50 557	0.68 594	0.64 585	0.66 594	0.57 597	0.61 601	0.60 605	0.62 611	0.47 606	0.51 598	0.49 602	0.55 603	0.58 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 580	0.29 580	0.33 537	0.27 561	0.24 578	0.60 592	0.36 589	0.50 588	0.50 557	0.71 596	0.79 600	0.67 595	0.54 592	0.51 590	0.42 590	0.22 582	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.26 586	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 578	0.28 577	0.33 537	0.55 597	0.39 592	0.82 609	1.23 624	0.47 581	0.51 564	0.36 556	0.35 505	0.55 586	0.39 572	0.38 571	0.39 583	0.15 544	0.20 575	0.15 543	0.14 536	0.23 574	0.20 575

GANetREF_RVC	0.31 564	0.34 585	0.27 512	0.35 581	0.16 539	0.32 552	0.41 594	0.48 582	0.51 564	0.35 553	0.35 505	0.34 532	0.33 557	0.39 575	0.32 567	0.27 590	0.20 575	0.29 586	0.15 552	0.18 565	0.17 566
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
PWCDC_ROB	0.20 481	0.13 489	0.22 484	0.24 532	0.11 434	0.19 444	0.15 259	0.33 505	0.54 566	0.29 529	0.50 567	0.21 397	0.15 384	0.27 517	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.10 454	0.08 384	0.11 484	0.09 435

MSAF-DinoV2	0.22 502	0.11 443	0.23 493	0.17 251	0.10 384	0.27 536	0.16 325	0.37 542	0.55 567	0.21 442	0.27 440	0.47 576	0.27 525	0.35 558	0.39 583	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.09 430	0.12 499	0.10 462

Wz-Net-TNSev	0.29 557	0.20 550	0.65 587	0.19 393	0.15 528	0.38 574	0.27 556	0.35 529	0.55 567	0.34 552	0.42 551	0.45 569	0.38 570	0.32 546	0.30 559	0.12 501	0.13 544	0.10 454	0.12 522	0.15 546	0.14 539

Consistency-Raft	0.44 583	0.40 590	0.45 562	0.37 585	0.43 596	0.46 579	0.41 594	0.57 598	0.55 567	0.32 546	0.73 594	0.33 525	0.48 588	0.42 584	0.49 597	0.39 595	0.35 598	0.45 595	0.51 605	0.42 596	0.29 590

Wz-Net-SNSev	0.25 537	0.17 530	0.44 561	0.25 543	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.38 550	0.56 570	0.30 534	0.55 573	0.39 555	0.26 517	0.23 498	0.30 559	0.10 448	0.09 482	0.09 407	0.10 470	0.11 484	0.11 488

ADCL	0.24 525	0.11 443	0.47 567	0.22 499	0.12 466	0.34 561	0.29 571	0.29 450	0.56 570	0.24 480	0.46 559	0.30 499	0.30 548	0.29 535	0.29 553	0.08 348	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.10 462

WZ-Net	0.28 553	0.17 530	0.78 603	0.22 499	0.16 539	0.34 561	0.29 571	0.39 554	0.57 572	0.24 480	0.55 573	0.37 543	0.24 502	0.33 549	0.35 574	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.14 530	0.16 557

XQC	0.28 553	0.23 562	0.51 570	0.28 564	0.19 564	0.34 561	0.27 556	0.36 536	0.57 572	0.31 540	0.30 473	0.37 543	0.30 548	0.38 571	0.38 581	0.13 526	0.09 482	0.15 543	0.12 522	0.17 562	0.18 569

PDISCO_ROB	0.27 548	0.16 519	0.26 505	0.28 564	0.20 567	0.32 552	0.26 549	0.44 575	0.57 572	0.28 520	0.40 534	0.45 569	0.29 544	0.33 549	0.34 573	0.12 501	0.09 482	0.17 553	0.16 556	0.17 562	0.13 522

DispFullNet	0.27 548	0.21 556	0.65 587	0.28 564	0.16 539	0.26 526	0.17 362	0.33 505	0.58 575	0.27 505	0.38 520	0.43 565	0.23 496	0.38 571	0.23 499	0.12 501	0.06 349	0.19 564	0.11 502	0.21 570	0.15 546

DStereoSA	0.25 537	0.19 545	0.37 550	0.26 548	0.17 554	0.22 485	0.20 472	0.49 584	0.59 576	0.22 458	0.29 466	0.29 489	0.33 557	0.39 575	0.28 549	0.12 501	0.11 514	0.16 550	0.14 536	0.14 530	0.12 501

EDNetEfficientorigin	7.91 628	0.31 582	153.02 650	0.19 393	0.09 275	0.21 476	0.16 325	0.22 320	0.59 576	0.72 598	0.67 588	0.42 562	0.50 590	0.24 507	0.39 583	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.12 499	0.10 462

MANE	0.45 585	0.27 573	0.27 512	0.27 561	0.24 578	0.47 581	0.31 584	0.55 595	0.59 576	0.72 598	1.13 617	1.15 609	0.61 600	0.52 592	0.37 579	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.31 592	0.25 581	0.24 581

ELAS_RVC	0.41 580	0.29 580	0.33 537	0.28 564	0.24 578	0.54 587	0.36 589	0.49 584	0.59 576	0.72 598	0.74 596	0.65 593	0.54 592	0.54 597	0.40 586	0.22 582	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.26 586	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 525	0.14 501	0.55 575	0.19 393	0.14 509	0.26 526	0.22 502	0.35 529	0.60 580	0.29 529	0.39 528	0.30 499	0.22 488	0.21 474	0.26 533	0.09 407	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.11 484	0.10 462

EDNetEfficient	0.29 557	0.24 565	1.13 612	0.18 333	0.10 384	0.19 444	0.20 472	0.20 273	0.60 580	0.74 602	0.56 578	0.31 512	0.39 572	0.22 487	0.30 559	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.11 484	0.09 435

NVStereoNet_ROB	0.46 588	0.36 587	0.46 566	0.41 588	0.28 585	0.34 561	0.34 587	0.48 582	0.60 580	0.72 598	0.93 606	0.70 598	0.66 603	0.47 586	0.60 605	0.22 582	0.33 597	0.34 591	0.34 595	0.30 589	0.30 592
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	0.25 537	0.14 501	0.56 578	0.19 393	0.14 509	0.24 505	0.22 502	0.34 514	0.62 583	0.35 553	0.65 586	0.31 512	0.25 511	0.31 539	0.25 522	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.11 488

z-mn7	0.24 525	0.14 501	0.45 562	0.19 393	0.13 489	0.28 543	0.25 540	0.34 514	0.62 583	0.27 505	0.56 578	0.29 489	0.24 502	0.32 546	0.25 522	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.10 462

otaku	0.39 575	0.37 588	0.52 571	0.44 590	0.28 585	0.58 589	0.24 525	0.41 564	0.62 583	0.40 566	0.49 563	0.46 573	0.33 557	0.40 580	0.32 567	0.30 591	0.30 593	0.39 593	0.33 593	0.29 588	0.28 589

ADCS	0.29 557	0.18 541	0.45 562	0.21 484	0.17 554	0.28 543	0.23 513	0.41 564	0.63 586	0.40 566	0.49 563	0.40 559	0.36 567	0.39 575	0.40 586	0.13 526	0.12 530	0.13 519	0.14 536	0.16 554	0.16 557

MonStereo1	0.47 589	0.26 571	0.58 581	0.28 564	0.20 567	0.39 575	0.18 410	0.49 584	0.64 587	0.52 584	0.87 603	1.01 604	0.57 597	0.50 588	0.56 602	0.53 605	0.31 596	0.54 602	0.40 596	0.33 594	0.34 596

ACVNet-4b	0.39 575	0.53 595	0.55 575	0.45 591	0.24 578	0.47 581	0.18 410	0.49 584	0.64 587	0.42 573	0.45 558	0.60 588	0.27 525	0.34 552	0.24 512	0.33 593	0.14 553	0.48 596	0.42 598	0.30 589	0.26 588

SANet	0.24 525	0.14 501	0.28 517	0.21 484	0.11 434	0.27 536	0.24 525	0.38 550	0.64 587	0.36 556	0.40 534	0.43 565	0.26 517	0.27 517	0.24 512	0.12 501	0.09 482	0.10 454	0.09 430	0.13 517	0.11 488

BEATNet-Init1	0.52 591	0.27 573	0.62 585	0.30 574	0.21 571	0.76 606	0.29 571	0.54 594	0.65 590	0.86 607	0.95 608	2.07 624	0.62 602	0.56 599	0.42 590	0.18 566	0.18 569	0.23 572	0.22 574	0.22 573	0.21 577

RTSC	0.23 518	0.12 461	0.28 517	0.21 484	0.13 489	0.28 543	0.16 325	0.35 529	0.66 591	0.27 505	0.33 497	0.30 499	0.21 479	0.31 539	0.29 553	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.13 517	0.13 522

DPSNet	0.28 553	0.16 519	0.31 530	0.18 333	0.13 489	0.54 587	0.42 597	0.51 590	0.67 592	0.29 529	0.38 520	0.38 547	0.29 544	0.31 539	0.23 499	0.11 477	0.10 502	0.11 485	0.08 384	0.20 569	0.16 557

Ntro	0.40 578	0.40 590	0.53 572	0.46 594	0.30 589	0.65 595	0.24 525	0.46 580	0.68 593	0.41 570	0.49 563	0.48 578	0.42 583	0.39 575	0.31 566	0.32 592	0.28 591	0.37 592	0.30 590	0.32 593	0.29 590

JetBlue	0.71 600	0.45 593	1.14 613	0.51 595	0.47 598	2.02 624	0.64 611	0.75 604	0.70 594	0.69 595	0.77 599	1.22 611	0.83 610	1.03 621	1.01 621	0.40 596	0.28 591	0.33 590	0.33 593	0.30 589	0.34 596

SHD	0.26 546	0.15 511	0.30 528	0.24 532	0.18 561	0.22 485	0.15 259	0.38 550	0.71 595	0.32 546	0.41 545	0.36 538	0.28 536	0.32 546	0.29 553	0.12 501	0.11 514	0.14 531	0.13 532	0.16 554	0.20 575

TCMNet-wrong-test	3.67 622	5.48 635	3.89 625	12.18 634	11.75 636	4.65 626	3.88 628	1.06 620	0.72 596	1.09 618	2.15 627	6.30 631	0.53 591	3.43 628	2.36 627	0.89 621	0.20 575	1.87 628	1.69 627	5.57 632	3.62 632

ACVNet_1	0.44 583	0.49 594	0.60 583	0.45 591	0.28 585	0.49 584	0.27 556	0.57 598	0.72 596	0.62 591	0.58 583	0.74 599	0.49 589	0.50 588	0.35 574	0.26 589	0.24 588	0.39 593	0.29 588	0.31 592	0.24 581

coex-ft	3.30 621	0.34 585	59.09 649	0.18 333	0.13 489	0.26 526	0.22 502	0.27 418	0.72 596	1.90 626	0.70 592	0.44 567	0.45 586	0.29 535	0.41 589	0.09 407	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 522

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 582	0.39 589	0.54 573	0.40 586	0.20 567	0.64 594	0.32 586	0.53 593	0.72 596	0.71 596	0.72 593	0.61 589	0.54 592	0.51 590	0.46 594	0.20 573	0.19 572	0.29 586	0.30 590	0.23 574	0.18 569

MADNet+	0.75 603	0.71 605	3.70 624	0.66 600	0.41 594	0.98 614	0.97 622	0.69 603	0.73 600	0.52 584	0.57 581	0.64 591	0.68 605	0.86 613	1.01 621	0.34 594	0.36 599	0.28 585	0.23 578	0.36 595	0.31 593

MFMNet_re	0.64 596	0.66 603	0.65 587	0.51 595	0.69 613	0.69 598	0.57 607	0.64 602	0.73 600	0.60 590	0.73 594	0.62 590	0.67 604	0.65 603	0.60 605	0.66 613	0.58 620	0.63 603	0.59 608	0.68 610	0.69 616

RTS	0.45 585	0.19 545	3.26 621	0.24 532	0.15 528	0.74 602	0.20 472	0.36 536	0.76 602	0.42 573	0.43 554	0.31 512	0.41 580	0.53 595	0.35 574	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 546

RTSA	0.45 585	0.19 545	3.26 621	0.24 532	0.15 528	0.74 602	0.20 472	0.36 536	0.76 602	0.42 573	0.43 554	0.31 512	0.41 580	0.53 595	0.35 574	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 546

IMH-64-1	0.65 597	0.61 599	0.68 595	0.71 601	0.51 599	0.59 590	0.49 601	0.91 609	0.85 604	0.74 602	1.02 610	0.81 600	0.78 608	0.79 606	0.49 597	0.42 597	0.46 602	0.71 605	0.47 600	0.52 599	0.39 599

IMH-64	0.65 597	0.61 599	0.68 595	0.71 601	0.51 599	0.59 590	0.49 601	0.91 609	0.85 604	0.74 602	1.02 610	0.81 600	0.78 608	0.79 606	0.49 597	0.42 597	0.46 602	0.71 605	0.47 600	0.52 599	0.39 599

RainbowNet	0.54 593	0.61 599	0.70 601	0.57 598	0.43 596	0.65 595	0.37 592	0.60 600	0.87 606	0.50 583	0.66 587	0.64 591	0.47 587	0.49 587	0.43 593	0.47 602	0.48 607	0.52 600	0.41 597	0.52 599	0.40 601

PWCK	0.71 600	0.94 614	0.95 610	0.76 603	0.31 590	0.74 602	0.36 589	0.90 608	0.90 607	0.96 611	0.75 598	0.95 603	0.61 600	0.87 614	0.66 608	0.72 614	0.46 602	0.75 608	0.49 602	0.69 612	0.44 603

UNDER WATER-64	0.95 612	0.94 614	1.43 617	0.87 611	0.56 604	1.18 622	0.87 619	0.77 605	0.94 608	1.04 614	0.85 602	1.58 622	1.21 624	0.94 618	0.96 619	0.87 620	0.57 619	1.03 620	0.88 621	0.78 616	0.73 617

PVD	0.39 575	0.20 550	0.39 554	0.31 578	0.22 573	0.29 547	0.43 599	0.52 591	0.96 609	0.55 588	0.79 600	0.53 584	0.59 599	0.52 592	0.38 581	0.19 571	0.14 553	0.17 553	0.14 536	0.24 580	0.31 593

UNDER WATER	0.97 613	0.97 616	1.42 616	0.99 615	0.70 616	1.12 621	0.84 618	0.80 606	1.08 610	1.01 613	0.90 604	1.55 621	1.22 625	1.03 621	1.00 620	0.78 618	0.53 614	1.02 619	0.87 620	0.80 617	0.74 618

IMH	0.71 600	0.64 602	0.68 595	0.76 603	0.54 601	0.69 598	0.54 605	0.98 615	1.10 611	0.82 606	1.09 613	0.89 602	0.88 613	0.87 614	0.52 601	0.44 600	0.50 611	0.75 608	0.51 605	0.56 604	0.41 602

TorneroNet	0.82 607	0.74 607	0.81 607	0.84 608	0.63 610	0.99 615	0.63 609	0.96 613	1.16 612	0.80 605	1.11 615	1.36 616	0.86 612	0.93 617	0.80 616	0.56 606	0.49 609	0.78 613	0.66 613	0.73 615	0.63 615

notaker	0.97 613	1.11 617	0.98 611	1.13 618	0.81 617	0.73 601	0.68 615	0.93 611	1.16 612	1.18 621	1.18 619	1.41 618	1.16 623	1.08 623	0.69 612	0.81 619	0.64 622	1.17 621	0.79 618	0.98 619	0.80 620

DPSimNet_ROB	1.11 617	1.23 620	0.78 603	1.13 618	0.88 620	1.10 620	1.13 623	1.16 625	1.23 614	1.43 623	1.02 610	1.41 618	1.10 622	0.90 616	1.60 623	1.46 626	0.51 613	1.21 623	1.03 624	0.90 618	1.01 624

TorneroNet-64	0.76 604	0.72 606	0.74 602	0.78 605	0.58 607	0.91 613	0.56 606	0.84 607	1.29 615	0.66 592	0.90 604	1.40 617	0.75 607	0.85 612	0.67 611	0.49 603	0.46 602	0.72 607	0.59 608	0.67 609	0.53 605

WAO-7	0.79 605	0.78 608	0.54 573	0.85 609	0.67 612	0.74 602	0.68 615	1.05 618	1.32 616	0.90 609	1.20 620	1.04 605	0.92 614	0.69 604	0.66 608	0.60 610	0.62 621	0.67 604	0.68 614	0.64 606	0.58 607

KSHMR	1.09 616	1.17 618	0.88 609	1.25 621	1.00 621	0.99 615	0.96 621	1.13 623	1.37 617	1.16 620	1.29 622	1.41 618	0.96 616	1.01 620	0.92 618	1.03 623	1.08 625	1.20 622	1.03 624	1.01 620	0.97 622

JetRed	1.62 619	1.46 622	2.98 619	0.92 612	1.21 622	4.99 627	1.53 627	1.27 626	1.39 618	1.83 625	1.74 626	1.60 623	0.95 615	1.41 624	2.45 628	0.90 622	1.60 626	0.93 617	0.90 622	1.35 623	0.99 623

ktn	1.01 615	1.21 619	0.80 606	1.23 620	0.86 619	1.01 617	0.87 619	0.94 612	1.39 618	1.04 614	1.12 616	1.15 609	1.07 619	0.94 618	0.59 604	1.28 625	0.71 623	1.38 625	0.83 619	1.02 621	0.75 619

ACVNet_2	0.66 599	0.66 603	0.68 595	0.63 599	0.41 594	0.71 600	0.49 601	0.96 613	1.39 618	0.89 608	1.09 613	1.04 605	0.73 606	0.54 597	0.47 595	0.43 599	0.40 600	0.53 601	0.44 599	0.47 597	0.35 598

LVE	0.83 608	0.85 612	0.85 608	0.80 606	0.56 604	1.04 619	0.65 612	1.05 618	1.47 621	0.96 611	1.22 621	1.10 608	0.85 611	0.83 609	0.71 613	0.49 603	0.55 617	0.76 611	0.60 610	0.65 607	0.59 612

HanzoNet	1.29 618	1.26 621	1.19 614	1.12 617	0.85 618	1.02 618	0.83 617	1.03 617	1.48 622	1.64 624	1.61 625	2.50 626	1.72 626	1.61 625	1.61 624	1.26 624	0.80 624	1.31 624	1.01 623	1.02 621	0.86 621

WAO-6	0.81 606	0.80 609	0.62 585	0.86 610	0.63 610	0.76 606	0.58 608	0.98 615	1.54 623	0.90 609	0.96 609	1.07 607	1.03 618	0.70 605	0.66 608	0.72 614	0.49 609	0.90 616	0.71 615	0.68 610	0.58 607

Dean	0.87 609	0.86 613	0.79 605	0.81 607	0.56 604	0.90 610	0.63 609	1.15 624	1.73 624	1.15 619	1.15 618	1.31 614	0.99 617	0.81 608	0.81 617	0.57 607	0.56 618	0.77 612	0.64 611	0.66 608	0.58 607

LE_ROB	0.50 590	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.24 505	0.16 325	0.22 320	1.81 625	4.63 628	0.67 588	0.47 576	0.44 585	0.20 457	0.29 553	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

WAO-8	0.91 610	0.81 610	0.65 587	0.94 613	0.69 613	0.90 610	0.67 613	1.07 621	1.83 626	1.06 616	1.45 623	1.30 612	1.07 619	0.84 610	0.78 614	0.74 616	0.53 614	0.86 614	0.75 616	0.69 612	0.62 613

Venus	0.91 610	0.81 610	0.65 587	0.94 613	0.69 613	0.90 610	0.67 613	1.07 621	1.83 626	1.06 616	1.45 623	1.30 612	1.07 619	0.84 610	0.78 614	0.74 616	0.53 614	0.86 614	0.75 616	0.69 612	0.62 613

MADNet++	1.95 620	1.75 623	1.59 618	1.82 622	1.69 624	2.33 625	1.40 626	2.35 627	2.09 628	2.57 627	2.36 628	2.24 625	2.17 627	2.28 626	2.34 626	1.87 627	1.66 627	1.54 626	1.34 626	1.92 624	1.77 626

tt	4.67 623	0.06 83	3.55 623	2.02 623	1.55 623	10.25 631	16.71 632	8.91 636	5.03 629	1.31 622	0.94 607	4.71 627	4.76 628	3.33 627	5.87 630	6.06 635	10.30 639	1.88 629	2.11 629	2.75 626	1.21 625

PML	8.91 631	9.34 639	6.13 626	5.35 627	6.41 629	14.99 634	23.38 639	5.27 628	6.83 630	18.04 642	28.19 651	7.67 632	6.83 630	7.85 633	5.75 629	5.35 634	1.83 628	5.95 638	1.93 628	8.64 635	2.52 628

xxxxx1	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

tt_ll	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

ff	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

USTest	6.22 624	2.73 626	3.00 620	6.57 630	7.29 630	14.37 633	21.57 633	7.00 635	9.56 634	5.34 631	6.10 629	5.72 630	7.64 631	6.41 632	6.96 631	1.97 628	3.42 633	1.64 627	2.15 630	2.66 625	2.36 627

HaxPig	15.71 638	18.52 648	19.18 643	16.89 637	15.89 639	7.73 628	7.60 629	13.31 642	10.82 635	15.42 639	14.91 638	15.98 640	14.92 640	15.58 640	15.98 640	18.95 646	16.73 640	19.46 646	18.08 646	19.26 645	19.05 648

DGTPSM_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.35 627	10.72 632	8.32 629	22.97 637	5.46 629	13.35 636	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.52 630	12.58 635	3.79 632	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

DPSMNet_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.37 629	10.74 633	8.32 629	22.98 638	5.46 629	13.36 637	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.53 631	12.58 635	3.80 633	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

Anonymous_1	10.96 635	7.92 636	7.46 631	10.33 631	10.06 631	18.65 639	26.34 640	11.06 639	13.44 638	9.40 635	10.05 635	9.67 637	11.23 637	10.73 637	12.72 637	6.42 636	8.38 636	5.77 635	10.61 635	12.12 636	6.77 633

RSGM-EC	20.36 639	4.73 630	0.68 595	16.76 635	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

acva	20.36 639	4.73 630	0.68 595	16.76 635	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

DPSM_ROB	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 632	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

DPSM	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 632	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

MEDIAN_ROB	20.38 641	24.04 649	23.31 646	21.23 639	21.71 642	10.40 632	7.92 630	17.64 643	15.50 643	20.12 643	19.70 640	20.34 641	20.32 641	21.19 641	21.13 643	23.81 648	21.81 648	24.98 649	23.76 649	24.71 648	23.93 649

AVERAGE_ROB	24.90 649	29.20 650	28.14 647	24.89 647	24.64 649	17.75 638	11.12 631	21.45 644	19.93 644	25.12 651	24.46 650	25.12 651	25.46 651	24.69 651	22.83 644	29.76 649	27.13 649	28.97 651	27.95 651	29.91 649	29.47 650

LSM0	22.87 648	17.28 641	18.96 642	22.19 646	29.04 650	38.42 650	53.71 645	24.28 649	28.31 645	20.78 649	21.00 641	21.43 648	24.16 650	23.50 649	27.39 647	14.09 645	17.38 641	11.84 645	14.04 643	14.73 643	14.89 638

RAFT-FEzeroshot	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 642	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

RAFT-FE	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 642	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

CasAABBNet	22.42 642	17.33 642	16.01 638	22.01 641	23.28 644	38.32 644	53.80 647	24.14 647	28.41 648	20.60 645	21.77 646	20.89 647	23.91 646	23.43 646	27.36 646	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.01 640	14.67 639	14.95 641

FlowAnything	22.44 645	17.35 645	16.14 640	22.07 645	23.23 643	38.39 648	53.77 646	24.25 648	28.44 649	20.96 650	21.82 648	20.70 642	23.84 644	23.49 648	27.14 645	14.04 639	17.79 647	11.75 639	14.15 645	14.65 637	14.89 638

Selective-RAFT-Error	22.47 646	17.37 646	16.09 639	22.06 644	23.34 648	38.39 648	53.83 651	24.29 650	28.47 650	20.74 648	21.83 649	20.81 643	23.90 645	23.54 650	27.53 651	14.08 643	17.69 642	11.82 640	14.00 639	14.69 640	15.00 644

Hybrid-DGEV	22.47 646	17.40 647	16.14 640	22.00 640	23.29 645	38.36 647	53.80 647	24.43 651	28.63 651	20.59 644	21.81 647	20.88 644	23.91 646	23.45 647	27.42 648	14.08 643	17.69 642	11.83 641	14.06 644	14.65 637	14.93 640

test_example2	98.32 650	94.13 651	45.89 648	96.35 648	109.85 651	88.61 651	95.45 652	25.75 652	94.37 652	130.00 653	126.06 652	58.17 652	74.63 652	88.51 652	79.96 652	150.23 652	221.02 652	77.62 652	99.10 652	113.75 652	96.94 651

ccccc		285.66 652		368.85 651	370.60 652	123.16 652		115.05 653		126.68 652		122.83 653		252.94 653		384.56 653	353.86 653	254.69 653	223.00 653	425.87 653

ASD4		3.38 627

Low-res two-view benchmark