Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 98	0.39 20	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 43	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 247	0.18 343	0.18 133	0.16 174	0.18 142	0.14 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 36	0.36 3	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 25	0.39 2	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 40	0.33 61	0.34 3	0.26 23	0.16 70	0.12 62	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 15	0.27 11	0.30 21	0.29 19	0.26 18	0.32 56	0.43 12	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 50	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 8	0.31 21	0.29 16	0.26 10	0.40 79	0.26 23	0.45 17	0.27 33	0.13 22	0.12 62	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 15	0.33 28	0.27 8	0.30 23	0.33 54	0.25 16	0.46 20	0.30 61	0.14 36	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 11	0.29 14	0.30 21	0.28 15	0.31 43	0.29 34	0.47 27	0.25 12	0.15 47	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 17	0.36 3	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 58	0.20 1	0.77 133	0.23 2	0.16 70	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 8	0.22 59	0.40 27	0.41 58	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 30	0.46 72	0.31 24	0.33 27	0.22 2	0.25 16	0.40 8	0.29 50	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 17	0.41 33	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 48	0.49 8	0.29 14	0.36 46	0.47 72	0.28 33	0.32 56	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 10	0.38 14	0.40 48	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 30	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 54	0.27 26	0.90 182	0.25 12	0.14 36	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 36	0.44 53	0.41 58	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 22	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 35	0.29 34	0.55 54	0.25 12	0.18 159	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.14 27	0.13 43

dual_stereo	0.27 8	0.19 10	0.35 1	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 25	0.48 6	0.31 21	0.32 30	0.26 10	0.37 68	0.24 13	0.83 156	0.29 50	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

MatchStereo	0.28 13	0.21 36	0.39 20	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 36	0.65 53	0.48 79	0.27 8	0.47 72	0.25 15	0.24 13	0.49 33	0.31 82	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 43

LCMNet	0.28 13	0.18 1	0.36 3	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 26	0.57 117	0.28 10	0.32 26	0.33 54	0.29 34	0.54 47	0.30 61	0.14 36	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MonStereo	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

IGEV	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.37 15	0.31 196	0.45 77	0.21 19	0.59 30	0.40 49	0.31 24	0.43 57	0.26 18	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 1	0.42 42	0.40 48	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 41	0.29 14	0.35 41	0.21 2	0.35 61	0.21 3	0.60 78	0.25 12	0.15 47	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MonSter	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

BridgeDepth	0.29 20	0.19 10	0.37 6	0.40 48	0.17 1	0.58 186	0.32 104	0.60 39	0.29 14	0.26 5	0.26 10	0.39 76	0.43 124	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 50	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 20	0.25 126	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 150	0.56 22	0.34 34	0.45 97	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 75	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 126	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 150	0.56 22	0.34 34	0.45 97	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 75	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 17	0.45 66	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 97	0.28 12	0.28 10	0.26 10	0.24 9	0.26 23	0.91 183	0.23 2	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 10	0.38 14	0.41 58	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 59	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 54	0.28 30	1.09 240	0.25 12	0.14 36	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 10	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 28	0.34 34	0.36 46	0.34 28	0.26 18	0.20 1	1.40 330	0.24 5	0.15 47	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 43

AdaDepth	0.30 25	0.22 59	0.49 89	0.44 100	0.27 102	0.44 73	0.24 43	0.52 10	0.30 18	0.31 24	0.37 36	0.26 18	0.32 56	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.15 114

asda	0.30 25	0.24 98	0.42 42	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 126	0.58 28	0.37 42	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.52 41	0.30 61	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 36	0.41 33	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 87	0.69 67	0.30 18	0.41 72	0.39 41	0.28 33	0.33 61	0.62 85	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.31 21	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.31 21	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.32 26	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 98	0.44 53	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 66	0.63 47	0.31 21	0.41 72	0.44 61	0.27 24	0.36 88	0.59 66	0.30 61	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 17	0.44 53	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 59	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 279	0.23 2	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 17	0.40 27	0.46 125	0.30 170	0.33 22	0.22 25	0.75 87	0.45 65	0.32 30	0.41 46	0.32 46	0.48 169	0.38 4	0.27 33	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

GEAStereo	0.31 35	0.21 36	0.43 48	0.43 75	0.31 196	0.46 83	0.36 150	0.74 84	0.33 28	0.34 38	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.21 281	0.12 62	0.17 95	0.12 51	0.17 107	0.14 76

2.5w	0.31 35	0.23 77	0.46 75	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 194	0.61 41	0.30 18	0.37 53	0.53 101	0.24 9	0.25 16	0.77 133	0.28 46	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 77	0.43 48	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 227	0.54 15	0.35 38	0.47 107	0.43 57	0.24 9	0.30 42	0.66 101	0.33 105	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 35	0.20 17	0.44 53	0.42 66	0.20 6	0.64 223	0.18 2	0.70 72	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 173	0.24 5	0.16 70	0.12 62	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LG-G	0.31 35	0.20 17	0.44 53	0.42 66	0.20 6	0.64 223	0.18 2	0.70 72	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 173	0.24 5	0.16 70	0.12 62	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

qwe	0.32 40	0.21 36	0.40 27	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 77	0.64 49	0.39 45	0.49 121	0.48 77	0.26 18	0.27 26	0.80 145	0.34 122	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 50	0.12 14

2.25w	0.32 40	0.24 98	0.48 82	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 48	0.62 44	0.40 49	0.45 97	0.58 120	0.27 24	0.32 56	0.74 129	0.35 132	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 76

3.25w_new	0.32 40	0.21 36	0.45 66	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 126	0.65 53	0.39 45	0.47 107	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 40	0.21 36	0.45 66	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 126	0.65 53	0.39 45	0.47 107	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 40	0.23 77	0.44 53	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 150	0.59 30	0.32 26	0.41 72	0.47 72	0.25 15	0.34 71	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 40	0.24 98	0.45 66	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 295	0.69 67	0.42 56	0.43 85	0.50 88	0.24 9	0.45 138	0.47 27	0.29 50	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

SGD-Stereo	0.32 40	0.20 17	0.40 27	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 25	0.64 49	0.33 28	0.42 79	0.34 28	0.27 24	0.35 79	1.15 255	0.30 61	0.20 247	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 107	0.13 43

GREAT-IGEV	0.32 40	0.20 17	0.42 42	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 72	0.56 22	0.58 119	0.28 10	0.50 88	0.29 35	0.29 34	0.84 161	0.27 33	0.14 36	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 107	0.14 76

GSStereo	0.33 48	0.21 36	0.43 48	0.45 114	0.31 196	0.46 83	0.36 150	0.92 152	0.47 76	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 206	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 107	0.15 114

3.5w_stereo	0.33 48	0.25 126	0.45 66	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 134	0.66 59	0.36 39	0.43 85	0.44 61	0.29 35	0.34 71	0.77 133	0.39 177	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 43

3w_stereo	0.33 48	0.25 126	0.52 114	0.40 48	0.21 12	0.53 153	0.54 350	0.65 53	0.46 72	0.44 89	0.48 77	0.23 4	0.45 138	0.46 20	0.29 50	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 114

DEFOM-Stereo	0.33 48	0.20 17	0.40 27	0.42 66	0.28 127	0.80 331	0.23 36	0.48 6	0.37 42	0.37 53	0.31 24	0.23 4	0.24 13	1.20 269	0.27 33	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 76

gasm-f	0.34 52	0.22 59	0.42 42	0.43 75	0.31 196	0.39 40	0.44 260	0.74 84	0.33 28	0.34 38	0.64 134	0.32 46	0.46 145	0.55 54	0.28 46	0.21 281	0.12 62	0.17 95	0.12 51	0.18 142	0.14 76

Zero-FE251	0.34 52	0.23 77	0.51 105	0.45 114	0.29 147	0.58 186	0.24 43	0.82 120	0.34 34	0.49 121	0.38 37	0.52 138	0.42 116	0.47 27	0.27 33	0.18 159	0.14 189	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.13 43

1w_stereo	0.34 52	0.20 17	0.42 42	0.43 75	0.26 77	0.47 90	0.54 350	0.59 30	0.50 87	0.41 72	0.66 139	0.25 15	0.44 134	0.62 85	0.33 105	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

monsterstereo	0.34 52	0.20 17	0.44 53	0.45 114	0.35 261	0.27 10	0.29 77	0.53 11	0.51 96	0.44 89	0.61 125	0.26 18	0.25 16	1.19 267	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.10 1

monsters	0.34 52	0.20 17	0.41 33	0.39 39	0.36 272	0.34 23	0.27 66	0.66 59	0.43 58	0.47 107	0.40 43	0.22 2	0.23 11	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

111111	0.34 52	0.20 17	0.41 33	0.45 114	0.42 339	0.37 33	0.22 25	0.95 173	0.38 44	0.31 24	0.31 24	0.40 79	0.27 26	0.96 199	0.26 23	0.17 116	0.12 62	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.13 43

LG-Stereo	0.34 52	0.25 126	0.78 310	0.47 139	0.26 77	0.37 33	0.30 87	0.71 76	0.52 103	0.36 46	0.57 117	0.29 35	0.21 3	0.50 36	0.36 143	0.13 22	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.18 142	0.12 14

S2M2_L	0.34 52	0.28 209	0.45 66	0.40 48	0.30 170	0.31 18	0.16 1	0.60 39	0.64 140	0.31 24	0.48 77	0.47 105	0.34 71	0.38 4	0.32 88	0.25 381	0.22 426	0.20 200	0.22 352	0.25 347	0.22 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 52	0.23 77	0.45 66	0.50 199	0.36 272	0.38 36	0.23 36	0.78 97	0.52 103	0.34 38	0.51 92	0.46 98	0.38 100	0.51 38	0.27 33	0.20 247	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.16 75	0.14 76

RAStereo	0.34 52	0.21 36	0.66 207	0.47 139	0.27 102	0.26 5	0.29 77	0.69 67	0.63 135	0.32 30	0.42 48	0.45 94	0.31 49	0.45 17	0.34 122	0.17 116	0.15 250	0.19 158	0.15 132	0.18 142	0.13 43

VIP-Stereo	0.35 62	0.22 59	0.49 89	0.40 48	0.43 350	0.82 342	0.22 25	0.59 30	0.45 65	0.31 24	0.53 101	0.37 68	0.31 49	0.83 156	0.27 33	0.17 116	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.12 14

AIO_test	0.35 62	0.22 59	0.44 53	0.43 75	0.27 102	0.57 183	0.44 260	0.79 102	0.41 53	0.32 30	0.47 72	0.46 98	0.30 42	0.69 106	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 50	0.12 14

NLSM3	0.36 64	0.21 36	0.43 48	0.45 114	0.36 272	0.43 66	0.32 104	0.69 67	0.58 119	0.41 72	0.68 146	0.39 76	0.43 124	0.60 78	0.35 132	0.14 36	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.16 75	0.13 43

zero-FE	0.36 64	0.22 59	0.47 78	0.45 114	0.43 350	0.30 15	0.24 43	0.61 41	0.33 28	0.33 35	0.41 46	0.37 68	0.50 185	0.64 89	0.32 88	0.22 310	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 554	0.16 149

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 64	0.23 77	0.54 129	0.50 199	0.28 127	0.36 31	0.22 25	1.02 199	0.39 45	0.42 79	0.64 134	0.36 63	0.51 191	0.39 6	0.29 50	0.18 159	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.18 207

AIO_rvc	0.36 64	0.23 77	0.49 89	0.43 75	0.27 102	0.59 193	0.38 179	0.94 168	0.45 65	0.33 35	0.46 70	0.49 120	0.22 9	0.84 161	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.13 43

HUF	0.36 64	0.23 77	0.52 114	0.40 48	0.22 24	0.54 161	0.47 295	0.82 120	0.43 58	0.36 46	0.43 57	0.50 126	0.42 116	0.64 89	0.29 50	0.17 116	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.14 76

MaDis-Stereo	0.36 64	0.25 126	0.58 162	0.44 100	0.34 257	0.30 15	0.30 87	0.72 77	0.50 87	0.37 53	0.36 33	0.58 171	0.49 179	0.52 41	0.36 143	0.19 206	0.16 290	0.19 158	0.15 132	0.18 142	0.14 76

UniTT-Stereo	0.36 64	0.23 77	0.59 169	0.48 167	0.36 272	0.40 43	0.32 104	0.53 11	0.49 82	0.54 145	0.55 111	0.36 63	0.31 49	0.58 65	0.51 279	0.20 247	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.19 186	0.15 114

DDF-Stereo	0.37 71	0.22 59	0.47 78	0.48 167	0.42 339	0.31 18	0.24 43	0.53 11	0.33 28	0.33 35	0.40 43	0.37 68	0.48 169	0.91 183	0.32 88	0.23 337	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 556	0.16 149

IGEV-RUCA	0.37 71	0.23 77	0.48 82	0.49 187	0.36 272	0.60 201	0.23 36	0.64 49	0.49 82	0.39 70	0.49 85	0.44 86	0.31 49	0.85 166	0.30 61	0.24 354	0.13 134	0.16 65	0.12 51	0.20 225	0.19 248

Pointernet	0.37 71	0.20 17	0.57 156	0.43 75	0.28 127	0.51 140	0.27 66	0.93 161	0.61 130	0.47 107	0.63 131	0.49 120	0.38 100	0.49 33	0.33 105	0.17 116	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 71	0.25 126	0.51 105	0.47 139	0.23 30	0.45 77	0.39 194	1.07 233	0.52 103	0.41 72	0.48 77	0.52 138	0.25 16	0.72 118	0.30 61	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.13 43

AEACV	0.37 71	0.24 98	0.52 114	0.47 139	0.51 409	0.37 33	0.38 179	0.65 53	0.53 109	0.42 79	0.56 114	0.46 98	0.60 243	0.53 44	0.30 61	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.14 76

EGLCR-Stereo	0.37 71	0.22 59	0.51 105	0.43 75	0.26 77	0.44 73	0.22 25	0.99 188	0.48 79	0.42 79	0.42 48	0.67 205	0.29 34	0.86 170	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.17 107	0.15 114

BStereo	0.38 77	0.25 126	1.42 489	0.42 66	0.28 127	0.55 170	0.39 194	0.55 18	0.52 103	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 166	0.13 22	0.14 189	0.15 32	0.19 244	0.15 50	0.16 149

MSCF	0.38 77	0.25 126	0.52 114	0.47 139	0.25 67	0.62 216	0.37 172	0.81 115	0.47 76	0.50 130	0.71 158	0.32 46	0.65 273	0.54 47	0.28 46	0.19 206	0.12 62	0.17 95	0.14 113	0.17 107	0.14 76

castereo++	0.38 77	0.23 77	0.41 33	0.43 75	0.31 196	0.97 396	0.22 25	0.86 132	0.58 119	0.32 30	0.44 61	0.51 130	0.39 102	0.93 192	0.24 5	0.17 116	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.14 76

fffft	0.38 77	0.23 77	0.51 105	0.44 100	0.32 218	0.43 66	0.48 307	0.76 90	0.36 39	0.44 89	0.34 28	0.38 75	0.31 49	1.31 294	0.32 88	0.14 36	0.11 31	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.16 149
1: 1. 1
RSM++	0.38 77	0.24 98	0.51 105	0.47 139	0.26 77	0.50 123	0.41 223	0.79 102	0.45 65	0.37 53	0.45 66	0.60 180	0.35 79	1.02 221	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.17 95	0.14 113	0.18 142	0.13 43

FlowAnything_test	0.39 82	0.26 152	0.61 177	0.59 360	0.33 239	0.62 216	0.36 150	0.62 44	0.40 49	0.45 97	0.36 33	0.45 94	0.37 93	0.53 44	0.48 260	0.24 354	0.18 343	0.28 417	0.33 498	0.21 269	0.19 248

water-stereo	0.39 82	0.20 17	0.48 82	0.44 100	0.27 102	0.50 123	0.26 59	0.92 152	0.51 96	0.53 141	0.78 177	0.55 154	0.49 179	0.42 11	0.42 207	0.16 70	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.15 114

SMoEStereo_RVC	0.39 82	0.25 126	0.50 98	0.45 114	0.30 170	0.61 207	0.36 150	0.72 77	0.45 65	0.46 102	0.43 57	0.42 81	0.35 79	1.39 324	0.29 50	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.15 132	0.16 75	0.15 114

ours_stereo	0.39 82	0.28 209	0.51 105	0.46 125	0.30 170	0.40 43	0.44 260	0.73 80	0.56 115	0.35 41	0.56 114	0.46 98	0.33 61	1.11 246	0.32 88	0.16 70	0.13 134	0.19 158	0.15 132	0.19 186	0.14 76

RSM	0.39 82	0.24 98	0.49 89	0.46 125	0.26 77	0.47 90	0.40 207	0.92 152	0.44 63	0.41 72	0.42 48	0.65 198	0.33 61	1.07 235	0.29 50	0.15 47	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.13 43

trnet	0.39 82	0.21 36	0.37 6	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 77	0.78 97	1.12 339	0.59 160	0.71 158	0.53 144	0.42 116	0.54 47	0.34 122	0.18 159	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 43

Selective-IGEV	0.39 82	0.24 98	0.50 98	0.44 100	0.25 67	0.46 83	0.33 114	1.25 298	0.40 49	0.35 41	0.45 66	0.52 138	0.30 42	1.07 235	0.30 61	0.14 36	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.13 43

GLC_STEREO	0.39 82	0.25 126	0.41 33	0.54 286	0.23 30	0.48 97	0.30 87	0.73 80	0.58 119	0.52 140	0.73 164	0.51 130	0.31 49	0.64 89	0.42 207	0.17 116	0.20 381	0.23 308	0.19 244	0.21 269	0.17 181

CREStereo	0.39 82	0.21 36	0.38 14	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 77	0.77 93	1.11 335	0.58 152	0.71 158	0.51 130	0.41 110	0.54 47	0.34 122	0.18 159	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 76
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
GASTEREO	0.40 91	0.25 126	0.51 105	0.48 167	0.25 67	0.65 239	0.36 150	0.81 115	0.49 82	0.51 137	0.82 190	0.30 40	0.66 276	0.62 85	0.28 46	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.14 113	0.16 75	0.14 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 91	0.67 516	0.42 42	0.64 415	0.29 147	0.48 97	0.25 48	0.85 130	0.44 63	0.38 61	0.36 33	0.30 40	0.70 286	1.15 255	0.29 50	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 142	0.12 14

mms	0.40 91	0.27 183	0.52 114	0.46 125	0.32 218	0.43 66	0.46 287	0.70 72	0.46 72	0.35 41	0.58 120	0.44 86	0.30 42	1.36 313	0.33 105	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.19 186	0.15 114

MoCha-V2	0.40 91	0.20 17	0.49 89	0.50 199	0.21 12	0.44 73	0.33 114	0.93 161	0.53 109	0.53 141	0.53 101	0.42 81	0.58 239	1.09 240	0.27 33	0.14 36	0.12 62	0.15 32	0.12 51	0.17 107	0.15 114

IGEV++	0.40 91	0.22 59	0.51 105	0.52 252	0.29 147	0.45 77	0.25 48	1.65 399	0.46 72	0.37 53	0.57 117	0.46 98	0.45 138	0.50 36	0.38 166	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.15 114

GCAP-Stereo	0.40 91	0.28 209	0.68 216	0.47 139	0.25 67	0.53 153	0.32 104	0.82 120	0.58 119	0.65 172	0.69 151	0.58 171	0.42 116	0.47 27	0.29 50	0.17 116	0.14 189	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.14 76

LoS	0.40 91	0.21 36	0.44 53	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 207	1.00 192	0.94 252	0.48 115	0.66 139	0.48 111	0.40 107	0.60 78	0.37 155	0.18 159	0.14 189	0.16 65	0.11 10	0.14 27	0.14 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 91	0.31 300	0.73 265	0.58 347	0.27 102	0.26 5	0.33 114	0.95 173	0.81 209	0.42 79	0.47 72	0.65 198	0.47 155	0.39 6	0.34 122	0.18 159	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.19 186	0.16 149
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
Replicate-Monster	0.41 99	0.26 152	2.03 538	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 36	0.67 65	0.48 79	0.42 79	0.27 14	0.31 43	0.30 42	0.98 208	0.24 5	0.14 36	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 411

depthmonostereo	0.41 99	0.23 77	0.53 121	0.47 139	0.23 30	0.61 207	0.35 134	1.00 192	0.76 193	0.48 115	0.65 138	0.47 105	0.49 179	0.67 104	0.37 155	0.16 70	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.16 75	0.15 114

castereo	0.41 99	0.22 59	0.46 75	0.44 100	0.30 170	0.61 207	0.56 376	0.97 182	0.80 206	0.38 61	0.69 151	0.45 94	0.69 281	0.51 38	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.12 14

CASnet	0.41 99	0.25 126	0.48 82	0.50 199	0.20 6	0.50 123	0.36 150	0.81 115	0.80 206	0.83 213	0.68 146	0.48 111	0.31 49	0.54 47	0.32 88	0.18 159	0.12 62	0.27 402	0.22 352	0.23 319	0.14 76
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 103	0.27 183	0.57 156	0.46 125	0.29 147	0.48 97	0.35 134	0.91 149	0.55 113	0.40 71	0.58 120	0.55 154	0.41 110	1.26 283	0.36 143	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.14 76

WCG-NET	0.42 103	0.21 36	0.54 129	0.40 48	0.25 67	0.47 90	0.32 104	0.73 80	1.15 366	0.76 190	0.73 164	0.58 171	0.45 138	0.60 78	0.34 122	0.15 47	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 50	0.13 43

Occ-G	0.42 103	0.21 36	0.48 82	0.41 58	0.26 77	0.42 57	0.62 410	0.77 93	0.49 82	0.43 85	0.66 139	1.02 340	0.46 145	0.78 138	0.41 196	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.13 83	0.16 75	0.16 149

MGS-Stereo	0.42 103	0.26 152	0.58 162	0.44 100	0.28 127	0.50 123	0.34 126	0.57 26	0.83 215	0.46 102	1.31 378	0.52 138	0.33 61	0.65 99	0.36 143	0.19 206	0.16 290	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.16 149

LoS_RVC	0.42 103	0.26 152	0.40 27	0.44 100	0.82 530	0.51 140	0.44 260	0.64 49	0.41 53	0.44 89	0.78 177	0.44 86	0.47 155	0.56 57	0.36 143	0.13 22	0.12 62	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 563

test_xeample3	0.42 103	0.28 209	0.69 229	0.43 75	0.33 239	0.56 178	0.38 179	0.79 102	0.45 65	0.53 141	0.46 70	0.44 86	0.44 134	1.38 319	0.31 82	0.18 159	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.17 107	0.16 149

DA	0.43 109	0.23 77	0.49 89	0.50 199	0.25 67	1.08 419	0.44 260	1.18 269	0.58 119	0.46 102	0.64 134	0.54 149	0.47 155	0.46 20	0.32 88	0.19 206	0.13 134	0.19 158	0.13 83	0.18 142	0.14 76

GGEV	0.43 109	0.23 77	0.49 89	0.50 199	0.25 67	1.08 419	0.44 260	1.18 269	0.58 119	0.46 102	0.64 134	0.54 149	0.47 155	0.46 20	0.32 88	0.19 206	0.13 134	0.19 158	0.13 83	0.18 142	0.14 76

DilatedVolume-Stereo	0.43 109	0.21 36	0.55 140	0.43 75	0.32 218	0.72 281	0.29 77	0.80 110	0.51 96	0.77 195	0.73 164	0.48 111	0.40 107	1.13 252	0.39 177	0.15 47	0.14 189	0.15 32	0.14 113	0.16 75	0.14 76

MM-Stereo_test2	0.43 109	0.24 98	0.67 212	0.51 231	0.32 218	0.55 170	0.45 280	0.97 182	0.77 197	0.59 160	0.51 92	0.49 120	0.42 116	0.80 145	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.18 133	0.14 113	0.19 186	0.14 76

SCV_C0	0.43 109	0.26 152	0.65 200	0.43 75	0.29 147	0.47 90	0.31 94	1.34 313	0.73 181	0.38 61	0.49 85	0.54 149	0.29 34	1.24 279	0.30 61	0.17 116	0.13 134	0.16 65	0.13 83	0.20 225	0.15 114

ff7	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

ffff	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

11t	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

anonymousdsp	0.43 109	0.27 183	0.53 121	0.44 100	0.32 218	0.50 123	0.42 227	0.89 142	0.51 96	0.49 121	0.53 101	0.47 105	0.47 155	1.33 302	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

ProNet	0.43 109	0.28 209	0.58 162	0.43 75	0.30 170	0.56 178	0.52 336	1.00 192	0.58 119	0.44 89	0.49 85	0.43 84	0.43 124	1.28 288	0.36 143	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.16 149

MC-Stereo	0.43 109	0.23 77	0.48 82	0.51 231	0.28 127	0.39 40	0.32 104	0.88 141	0.68 164	0.60 163	0.84 193	0.56 163	0.61 252	1.03 222	0.31 82	0.17 116	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.13 43

ccc-4	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

IGEV-Stereo	0.43 109	0.27 183	0.54 129	0.45 114	0.32 218	0.50 123	0.42 227	0.90 148	0.51 96	0.49 121	0.53 101	0.47 105	0.47 155	1.32 298	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 122	0.22 59	0.45 66	0.43 75	0.23 30	0.38 36	0.25 48	0.76 90	1.08 318	0.90 228	0.78 177	0.90 289	0.47 155	0.70 110	0.36 143	0.15 47	0.12 62	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 114

rvit_stereo_0081_aga	0.44 122	0.34 363	0.73 265	0.51 231	0.41 334	0.50 123	0.40 207	0.81 115	0.57 117	0.58 152	0.56 114	0.53 144	0.43 124	0.66 101	0.40 185	0.26 404	0.21 405	0.22 270	0.20 278	0.26 359	0.18 207

rvit_stereo_0081	0.44 122	0.33 339	0.64 193	0.54 286	0.35 261	0.41 49	0.44 260	0.66 59	0.95 254	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 154	0.44 220	0.25 381	0.20 381	0.22 270	0.19 244	0.25 347	0.17 181

rvit_stereo_0082	0.44 122	0.33 339	0.64 193	0.54 286	0.35 261	0.41 49	0.44 260	0.66 59	0.95 254	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 154	0.44 220	0.25 381	0.20 381	0.22 270	0.19 244	0.25 347	0.17 181

rvit_stereo_0080	0.44 122	0.32 316	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.42 57	0.55 368	0.82 120	0.68 164	0.50 130	0.60 123	0.55 154	0.47 155	0.59 66	0.44 220	0.26 404	0.21 405	0.20 200	0.20 278	0.31 422	0.19 248

whm_eth	0.44 122	0.32 316	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.42 57	0.55 368	0.82 120	0.68 164	0.50 130	0.60 123	0.55 154	0.47 155	0.59 66	0.44 220	0.26 404	0.21 405	0.20 200	0.20 278	0.31 422	0.19 248

CroCo-Stereo Lap2	0.44 122	0.34 363	0.77 302	0.61 386	0.79 521	0.28 11	0.35 134	0.75 87	0.71 175	0.38 61	0.50 88	0.72 220	0.55 215	0.57 62	0.47 255	0.17 116	0.18 343	0.19 158	0.16 174	0.21 269	0.20 281

TANstereo	0.44 122	0.21 36	0.44 53	0.41 58	0.21 12	0.65 239	0.26 59	0.79 102	0.83 215	0.93 236	0.98 230	0.51 130	0.46 145	0.54 47	0.35 132	0.18 159	0.24 447	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.26 389

Wave_Phase_stereo	0.45 130	0.25 126	1.42 489	0.42 66	0.28 127	1.78 519	0.39 194	0.72 77	0.52 103	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 166	0.13 22	0.14 189	0.15 32	0.19 244	0.15 50	0.16 149

HART	0.45 130	0.22 59	0.54 129	0.50 199	0.26 77	0.41 49	0.29 77	1.03 204	0.50 87	0.58 152	1.45 429	0.61 184	0.35 79	1.08 239	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.14 113	0.19 186	0.14 76

StereoAnything_RVC	0.45 130	1.43 576	0.48 82	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 88	1.27 286	0.22 1	0.21 281	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 583	0.11 2

tt45	0.45 130	0.23 77	0.46 75	0.45 114	0.33 239	0.79 321	0.32 104	0.78 97	0.41 53	0.51 137	0.44 61	0.49 120	0.37 93	2.14 437	0.34 122	0.16 70	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.18 207

IGEV-Stereo+	0.45 130	0.21 36	0.43 48	0.41 58	0.39 315	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 39	0.26 5	0.25 7	0.31 43	0.41 110	1.43 333	0.30 61	0.17 116	0.12 62	0.15 32	0.11 10	1.16 569	1.70 586

WCG-NET（raft）	0.45 130	0.21 36	0.55 140	0.40 48	0.24 46	0.50 123	0.36 150	0.73 80	1.09 326	0.71 182	0.76 172	0.92 300	0.51 191	0.84 161	0.34 122	0.16 70	0.12 62	0.15 32	0.14 113	0.14 27	0.14 76

MIF-Stereo (partial)	0.45 130	0.25 126	0.70 235	0.50 199	0.52 421	0.35 26	0.26 59	0.91 149	0.59 128	0.45 97	0.71 158	0.51 130	0.51 191	1.11 246	0.45 234	0.20 247	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.24 334	0.18 207

testlalala	0.45 130	0.28 209	0.59 169	0.42 66	0.39 315	0.71 278	0.39 194	1.08 239	0.45 65	1.24 382	0.80 188	0.61 184	0.36 88	0.54 47	0.33 105	0.20 247	0.13 134	0.18 133	0.12 51	0.15 50	0.15 114

SCV	0.46 138	0.26 152	0.55 140	0.47 139	0.25 67	0.39 40	0.38 179	1.98 500	0.60 129	0.35 41	0.48 77	0.55 154	0.36 88	1.28 288	0.32 88	0.24 354	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.14 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 138	0.36 393	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.67 252	0.35 134	0.78 97	1.12 339	0.61 164	0.62 128	0.39 76	0.39 102	0.71 114	0.39 177	0.20 247	0.17 320	0.22 270	0.18 219	0.23 319	0.19 248

IGEVStereo-DCA	0.46 138	0.28 209	0.56 146	0.43 75	0.33 239	0.49 109	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.47 107	0.48 77	0.48 111	0.46 145	2.03 427	0.30 61	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.18 207

rrr	0.46 138	0.28 209	0.73 265	0.43 75	0.33 239	0.49 109	0.38 179	0.76 90	0.50 87	0.47 107	0.48 77	0.48 111	0.46 145	2.03 427	0.30 61	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.16 149

plain	0.46 138	0.27 183	1.01 403	0.50 199	0.40 326	0.35 26	0.37 172	0.87 133	0.56 115	0.43 85	0.76 172	0.42 81	0.40 107	1.13 252	0.45 234	0.21 281	0.15 250	0.24 328	0.19 244	0.24 334	0.16 149

XX-TBD	0.46 138	0.70 523	0.35 1	0.79 508	0.25 67	0.58 186	0.26 59	0.69 67	1.27 433	0.76 190	1.00 236	0.45 94	0.33 61	0.47 27	0.37 155	0.19 206	0.15 250	0.15 32	0.11 10	0.17 107	0.14 76

PMTNet	0.46 138	0.21 36	0.38 14	0.37 15	0.23 30	0.71 278	0.27 66	0.74 84	1.04 298	0.64 170	0.70 155	0.55 154	0.47 155	0.86 170	0.35 132	1.00 570	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.15 50	0.13 43

rvit_stereo_0083	0.47 145	0.33 339	0.81 319	0.56 324	0.36 272	0.50 123	0.44 260	0.68 66	0.95 254	0.49 121	0.57 117	0.55 154	0.49 179	0.88 175	0.46 248	0.25 381	0.25 456	0.24 328	0.20 278	0.24 334	0.17 181

rvit_stereo_ft	0.47 145	0.35 383	0.87 346	0.67 448	0.42 339	0.40 43	0.59 400	0.81 115	0.74 183	0.46 102	0.55 111	0.57 166	0.49 179	0.65 99	0.50 274	0.25 381	0.17 320	0.22 270	0.22 352	0.24 334	0.17 181

RAFT-Stereo-weight	0.47 145	0.24 98	0.53 121	0.48 167	0.27 102	0.60 201	0.35 134	1.02 199	1.07 312	0.99 255	0.78 177	0.76 230	0.28 30	0.76 130	0.36 143	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.15 114

CAS++	0.47 145	0.31 300	0.56 146	0.47 139	0.32 218	0.42 57	0.28 72	1.76 432	0.72 177	0.71 182	0.72 162	0.37 68	0.28 30	0.69 106	0.33 105	0.27 420	0.22 426	0.26 386	0.21 323	0.29 403	0.19 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 145	0.26 152	0.64 193	0.50 199	0.29 147	0.53 153	0.33 114	1.05 218	0.77 197	0.84 216	1.00 236	0.55 154	0.37 93	0.81 151	0.40 185	0.17 116	0.12 62	0.22 270	0.20 278	0.19 186	0.15 114

CREStereo++_RVC	0.47 145	0.21 36	0.38 14	0.45 114	0.38 305	0.45 77	0.25 48	0.75 87	1.29 442	0.80 203	1.21 340	0.47 105	0.37 93	0.53 44	0.44 220	0.16 70	0.11 31	0.15 32	0.80 573	0.18 142	0.11 2
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
WQFJA1	0.48 151	0.27 183	0.53 121	0.46 125	0.85 535	0.79 321	0.39 194	1.11 250	0.75 184	0.50 130	0.52 95	0.53 144	0.50 185	0.71 114	0.65 341	0.17 116	0.21 405	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.16 149

NLMM	0.48 151	0.27 183	0.53 121	0.46 125	0.85 535	0.79 321	0.39 194	1.12 253	0.75 184	0.50 130	0.52 95	0.53 144	0.50 185	0.72 118	0.65 341	0.17 116	0.21 405	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.16 149

xyz-stereo-finetune	0.48 151	0.25 126	0.54 129	0.42 66	0.23 30	0.80 331	0.42 227	0.80 110	0.80 206	0.61 164	0.62 128	0.54 149	0.43 124	1.70 387	0.58 314	0.15 47	0.15 250	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.15 114

999	0.48 151	0.22 59	0.49 89	0.48 167	0.34 257	0.75 295	0.31 94	0.85 130	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 126	0.36 88	2.45 464	0.39 177	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.16 75	0.19 248

model_zeroshot	0.48 151	0.29 245	0.86 335	0.51 231	0.36 272	0.69 266	0.37 172	1.12 253	0.62 132	0.85 221	0.84 193	0.66 202	0.37 93	0.73 123	0.34 122	0.20 247	0.16 290	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.16 149

MyStereo07	0.48 151	0.29 245	0.50 98	0.55 310	0.45 366	0.59 193	0.79 461	1.05 218	0.51 96	0.48 115	0.53 101	0.43 84	0.55 215	1.30 293	0.34 122	0.17 116	0.16 290	0.24 328	0.20 278	0.23 319	0.20 281

4D-IteraStereo	0.48 151	0.24 98	0.76 295	0.50 199	0.44 359	0.66 248	0.31 94	0.87 133	1.02 289	1.03 273	0.72 162	0.78 237	0.32 56	0.64 89	0.37 155	0.17 116	0.11 31	0.23 308	0.19 244	0.19 186	0.13 43

CES	0.48 151	0.20 17	0.37 6	0.39 39	1.39 577	0.55 170	0.35 134	0.98 186	0.66 158	0.44 89	0.66 139	0.35 61	0.27 26	0.56 57	0.33 105	0.15 47	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.19 186	1.46 581

NLSM1	0.49 159	0.25 126	0.55 140	0.48 167	1.08 557	0.83 348	0.31 94	0.83 125	0.66 158	0.51 137	0.76 172	0.47 105	0.48 169	0.98 208	0.55 303	0.18 159	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.15 114

FE-Mocha	0.49 159	0.30 265	0.87 346	0.48 167	0.36 272	0.45 77	0.22 25	1.58 381	0.49 82	1.00 260	1.09 281	0.74 223	0.41 110	0.55 54	0.30 61	0.18 159	0.12 62	0.21 237	0.20 278	0.17 107	0.15 114

MM-Stereo_test1	0.49 159	0.24 98	0.56 146	0.51 231	0.30 170	0.50 123	0.54 350	0.91 149	1.03 293	0.84 216	0.69 151	0.54 149	0.60 243	1.16 259	0.33 105	0.18 159	0.16 290	0.20 200	0.17 199	0.19 186	0.15 114

GCAP-BAT	0.49 159	0.31 300	0.64 193	0.41 58	0.46 378	0.70 273	0.35 134	0.77 93	0.64 140	0.86 223	1.00 236	0.77 233	0.37 93	1.18 265	0.36 143	0.18 159	0.14 189	0.18 133	0.13 83	0.17 107	0.15 114

AE-Stereo	0.49 159	0.27 183	0.67 212	0.60 372	0.39 315	0.67 252	0.46 287	1.18 269	1.09 326	0.47 107	0.75 170	0.69 212	0.47 155	0.59 66	0.40 185	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.20 278	0.19 186	0.15 114

sCroCo_RVC	0.49 159	0.40 419	1.02 410	0.65 429	0.60 460	0.52 144	0.40 207	0.83 125	0.61 130	0.44 89	0.74 168	0.49 120	0.50 185	0.63 88	0.48 260	0.26 404	0.27 470	0.23 308	0.22 352	0.29 403	0.25 365

MM-Stereo_test3	0.50 165	0.24 98	0.54 129	0.54 286	0.74 503	0.49 109	0.53 344	1.09 241	1.05 303	0.62 167	0.95 217	0.61 184	0.42 116	0.77 133	0.38 166	0.20 247	0.17 320	0.20 200	0.16 174	0.18 142	0.18 207

RCA-Stereo	0.50 165	0.23 77	0.58 162	0.48 167	0.33 239	0.55 170	0.45 280	0.97 182	1.38 484	0.68 177	1.05 265	0.63 192	0.80 328	0.59 66	0.32 88	0.17 116	0.12 62	0.17 95	0.14 113	0.16 75	0.14 76

WQFJX	0.51 167	0.27 183	0.52 114	0.46 125	0.87 541	0.75 295	0.39 194	1.29 305	0.77 197	0.53 141	0.52 95	0.55 154	0.55 215	0.95 198	0.60 325	0.17 116	0.19 361	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.18 207

knoymous	0.51 167	0.29 245	0.47 78	0.43 75	0.30 170	0.55 170	0.55 368	1.02 199	0.77 197	0.98 252	0.85 195	0.94 305	0.56 221	0.85 166	0.45 234	0.20 247	0.14 189	0.26 386	0.14 113	0.23 319	0.23 339

NLCSM	0.52 169	0.28 209	0.55 140	0.52 252	0.74 503	0.72 281	0.46 287	0.96 180	0.65 155	0.63 168	0.51 92	0.48 111	0.61 252	1.32 298	0.70 357	0.19 206	0.20 381	0.21 237	0.18 219	0.22 293	0.20 281

tg	0.52 169	0.24 98	0.61 177	0.49 187	0.30 170	0.90 367	0.29 77	1.07 233	0.83 215	0.83 213	1.02 250	0.62 189	0.43 124	1.35 308	0.41 196	0.17 116	0.12 62	0.22 270	0.20 278	0.17 107	0.15 114

11t1	0.52 169	0.28 209	0.68 216	0.51 231	0.28 127	0.83 348	0.39 194	1.22 290	0.63 135	0.84 216	0.74 168	0.68 207	0.68 278	0.91 183	0.57 310	0.21 281	0.18 343	0.19 158	0.16 174	0.20 225	0.21 301

LL-Strereo2	0.52 169	0.33 339	0.69 229	0.52 252	0.37 289	0.70 273	0.30 87	1.13 257	0.67 160	0.94 241	0.78 177	0.91 292	0.42 116	1.05 230	0.42 207	0.17 116	0.16 290	0.29 428	0.25 402	0.21 269	0.16 149

Selective-RAFT	0.52 169	0.28 209	0.79 313	0.55 310	0.27 102	0.91 371	0.33 114	0.80 110	0.88 229	0.58 152	0.63 131	0.81 247	0.77 311	1.29 292	0.48 260	0.19 206	0.14 189	0.17 95	0.15 132	0.19 186	0.17 181

HUI-Stereo	0.52 169	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.30 87	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	0.79 142	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

test-1	0.52 169	0.26 152	1.04 418	0.56 324	0.32 218	0.61 207	0.38 179	1.10 244	0.91 241	0.78 198	1.01 242	0.77 233	0.52 197	0.60 78	0.42 207	0.17 116	0.14 189	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.23 339

rafts_anoy	0.52 169	0.29 245	0.59 169	0.59 360	0.50 396	0.53 153	0.40 207	1.11 250	1.03 293	0.84 216	0.83 191	0.68 207	0.54 208	0.72 118	0.51 279	0.19 206	0.14 189	0.24 328	0.26 420	0.21 269	0.18 207

s12784h	0.52 169	0.20 17	0.38 14	0.41 58	0.19 3	0.96 392	0.34 126	1.17 264	1.25 422	0.81 207	0.90 206	0.63 192	0.50 185	1.45 337	0.42 207	0.14 36	0.12 62	0.17 95	0.11 10	0.18 142	0.11 2

raftrobust	0.52 169	0.25 126	0.56 146	0.65 429	0.52 421	0.49 109	0.34 126	0.98 186	0.91 241	1.30 411	0.87 200	0.63 192	0.81 332	0.78 138	0.41 196	0.19 206	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.15 50	0.16 149

Gwc-CoAtRS	0.52 169	0.24 98	0.68 216	0.48 167	0.29 147	0.64 223	0.25 48	1.16 262	1.08 318	1.01 265	1.00 236	1.12 372	0.56 221	0.69 106	0.37 155	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.15 132	0.15 50	0.15 114

IGEV-FE	0.53 180	0.30 265	0.99 393	0.56 324	0.35 261	0.41 49	0.32 104	1.37 319	0.63 135	1.00 260	1.09 281	0.94 305	0.41 110	0.83 156	0.39 177	0.18 159	0.12 62	0.19 158	0.18 219	0.19 186	0.17 181

rvit_0105_6	0.53 180	0.37 400	0.98 392	0.65 429	0.38 305	0.51 140	0.51 325	0.77 93	1.20 398	0.54 145	0.55 111	0.65 198	0.53 203	0.94 195	0.44 220	0.32 464	0.32 506	0.28 417	0.24 388	0.28 392	0.21 301

gcap-zeroshot	0.53 180	0.28 209	0.89 360	0.49 187	0.28 127	0.76 302	0.37 172	1.34 313	0.73 181	0.89 226	0.67 143	1.35 429	0.51 191	0.79 142	0.33 105	0.18 159	0.15 250	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.16 149

IGEV_Zeroshot_test	0.53 180	0.30 265	0.99 393	0.56 324	0.35 261	0.41 49	0.32 104	1.37 319	0.63 135	1.00 260	1.09 281	0.95 314	0.41 110	0.83 156	0.39 177	0.18 159	0.12 62	0.19 158	0.18 219	0.19 186	0.17 181

EKT-Stereo	0.53 180	0.30 265	0.73 265	0.58 347	0.60 460	0.51 140	0.48 307	0.94 168	0.90 236	0.71 182	0.88 202	0.77 233	0.43 124	1.07 235	0.40 185	0.22 310	0.16 290	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.22 319

Any-RAFT	0.53 180	0.24 98	0.47 78	0.47 139	0.27 102	1.00 404	0.25 48	1.58 381	1.05 303	0.85 221	0.99 232	1.06 349	0.47 155	0.70 110	0.32 88	0.18 159	0.13 134	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.16 149

anonymousdsp2	0.53 180	0.27 183	0.74 281	0.48 167	0.29 147	0.76 302	0.47 295	1.61 390	0.82 214	0.77 195	0.77 175	0.75 226	0.47 155	1.03 222	0.40 185	0.18 159	0.13 134	0.18 133	0.13 83	0.19 186	0.18 207

fff	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

test_4	0.53 180	0.22 59	0.56 146	0.54 286	0.32 218	0.64 223	0.39 194	0.80 110	0.62 132	0.92 235	1.87 514	0.68 207	0.42 116	1.16 259	0.37 155	0.15 47	0.13 134	0.20 200	0.22 352	0.20 225	0.15 114

GMOStereo	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

error version	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

test-v	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

test-2	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

raft+_RVC	0.53 180	0.26 152	0.54 129	0.60 372	0.47 384	0.54 161	0.54 350	1.27 300	0.99 278	0.76 190	1.03 260	0.70 216	0.56 221	0.93 192	0.47 255	0.18 159	0.14 189	0.19 158	0.18 219	0.18 142	0.15 114

csc	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

cscssc	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

1test111	0.54 196	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	1.42 332	0.78 201	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	0.88 175	0.59 317	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.22 293	0.21 301

RAFT-Test	0.54 196	0.25 126	0.64 193	0.47 139	0.30 170	0.97 396	0.27 66	1.24 296	0.81 209	0.96 245	1.12 300	1.28 413	0.48 169	0.71 114	0.36 143	0.17 116	0.13 134	0.17 95	0.14 113	0.16 75	0.16 149

DCANet-4	0.54 196	0.26 152	1.07 428	0.42 66	0.24 46	0.48 97	0.36 150	0.99 188	1.30 448	1.10 296	1.02 250	0.56 163	0.75 300	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

x	0.54 196	0.31 300	0.61 177	0.47 139	0.30 170	0.67 252	0.47 295	1.53 369	0.79 205	0.81 207	0.83 191	0.78 237	0.70 286	0.70 110	0.62 332	0.21 281	0.19 361	0.22 270	0.19 244	0.21 269	0.20 281

test-3	0.54 196	0.22 59	0.68 216	0.47 139	0.27 102	0.58 186	0.35 134	0.92 152	1.00 283	1.32 425	0.69 151	0.87 276	0.45 138	1.68 385	0.37 155	0.16 70	0.11 31	0.20 200	0.16 174	0.17 107	0.13 43

test_1	0.54 196	0.22 59	0.68 216	0.47 139	0.27 102	0.58 186	0.35 134	0.92 152	1.00 283	1.28 397	0.68 146	0.87 276	0.45 138	1.67 380	0.37 155	0.16 70	0.11 31	0.20 200	0.16 174	0.17 107	0.13 43

PSM-adaLoss	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.41 223	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.82 252	0.61 252	1.06 231	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

ROB_FTStereo_v2	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.64 223	0.42 227	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.12 250	0.46 248	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

ROB_FTStereo	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.64 223	0.25 48	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.95 217	0.82 252	0.61 252	1.15 255	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

cross-raft	0.54 196	0.25 126	0.61 177	0.52 252	0.29 147	0.68 259	0.37 172	1.46 344	0.76 193	1.01 265	1.06 267	1.28 413	0.46 145	0.71 114	0.35 132	0.15 47	0.12 62	0.18 133	0.16 174	0.19 186	0.14 76

RAFT-IKP	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.59 193	0.36 150	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.61 252	1.22 272	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

RALCasStereoNet	0.54 196	0.30 265	0.66 207	0.59 360	0.51 409	0.61 207	0.52 336	0.94 168	0.93 249	0.70 180	1.01 242	0.78 237	0.44 134	1.33 302	0.47 255	0.20 247	0.16 290	0.18 133	0.16 174	0.20 225	0.19 248

DCANet	0.54 196	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.49 109	0.36 150	1.05 218	1.30 448	1.12 304	1.03 260	0.58 171	0.92 383	0.81 151	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.19 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 196	0.25 126	0.68 216	0.43 75	0.24 46	0.40 43	0.34 126	1.04 210	1.09 326	1.32 425	1.60 470	0.80 243	0.68 278	0.67 104	0.39 177	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 107	0.13 43

CFNet-RSSM	0.54 196	0.24 98	0.70 235	0.48 167	0.28 127	0.60 201	0.27 66	1.49 350	1.14 354	1.06 278	0.93 213	1.08 355	0.54 208	0.70 110	0.35 132	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.14 76

MSKI-zero shot	0.55 211	0.26 152	0.57 156	0.51 231	0.26 77	0.69 266	0.28 72	1.18 269	0.64 140	0.91 233	1.32 385	0.82 252	0.33 61	1.92 415	0.32 88	0.17 116	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.16 149

test_3	0.55 211	0.23 77	0.71 247	0.53 271	0.28 127	0.61 207	0.40 207	0.92 152	1.05 303	1.19 356	0.68 146	0.93 302	0.44 134	1.67 380	0.39 177	0.15 47	0.12 62	0.22 270	0.19 244	0.21 269	0.14 76

Patchmatch Stereo++	0.55 211	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.29 77	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207
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
DeepStereo_RVC	0.55 211	0.29 245	0.72 253	0.51 231	0.30 170	0.59 193	0.33 114	1.03 204	0.70 170	1.16 338	0.93 213	0.83 259	0.94 397	0.96 199	0.54 299	0.21 281	0.14 189	0.21 237	0.19 244	0.24 334	0.24 353

iRAFT	0.55 211	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.29 77	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

CRE-IMP	0.55 211	0.30 265	0.74 281	0.52 252	0.29 147	0.79 321	0.25 48	1.04 210	0.72 177	1.09 288	0.95 217	0.81 247	0.57 230	1.10 243	0.50 274	0.21 281	0.14 189	0.23 308	0.19 244	0.28 392	0.22 319

sAnonymous2	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 372	0.51 409	0.48 97	0.52 336	0.79 102	0.68 164	0.50 130	0.67 143	0.46 98	0.62 258	0.59 66	0.40 185	0.22 310	0.17 320	0.22 270	0.21 323	0.86 556	0.56 533

CroCo_RVC	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 372	0.51 409	0.48 97	0.52 336	0.79 102	0.68 164	0.50 130	0.67 143	0.46 98	0.62 258	0.59 66	0.40 185	0.22 310	0.17 320	0.22 270	0.21 323	0.86 556	0.56 533

GMStereo	0.55 211	0.45 444	0.94 377	0.50 199	0.32 218	0.64 223	0.43 246	1.00 192	1.40 494	0.82 211	0.73 164	0.51 130	0.45 138	0.85 166	0.55 303	0.24 354	0.15 250	0.20 200	0.21 323	0.31 422	0.24 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 220	0.27 183	0.60 173	0.47 139	0.74 503	0.68 259	0.43 246	1.83 458	1.04 298	0.59 160	0.62 128	0.51 130	0.47 155	1.33 302	0.57 310	0.18 159	0.21 405	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.15 114

AIO-test1	0.56 220	0.25 126	0.55 140	0.64 415	0.78 518	0.80 331	0.36 150	1.18 269	1.34 463	0.57 150	0.88 202	0.61 184	0.50 185	1.12 250	0.35 132	0.17 116	0.17 320	0.22 270	0.24 388	0.18 142	0.23 339

rvit_0105_4	0.56 220	0.38 407	1.06 423	0.66 436	0.38 305	0.53 153	0.53 344	0.84 129	1.17 378	0.56 149	0.61 125	0.72 220	0.59 240	0.98 208	0.45 234	0.32 464	0.33 511	0.29 428	0.25 402	0.29 403	0.23 339

H2IRNET	0.56 220	0.26 152	0.66 207	0.47 139	0.35 261	0.41 49	0.26 59	0.92 152	1.17 378	0.61 164	1.28 368	1.08 355	0.86 360	0.99 213	0.63 336	0.19 206	0.16 290	0.22 270	0.25 402	0.21 269	0.18 207

ACVNet-DCA	0.56 220	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	1.42 332	0.78 201	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.22 293	0.21 301

riskmin	0.56 220	0.27 183	0.60 173	0.43 75	0.31 196	0.83 348	0.42 227	1.14 258	1.04 298	0.73 188	0.75 170	1.11 371	1.01 431	0.81 151	0.51 279	0.20 247	0.14 189	0.24 328	0.15 132	0.24 334	0.25 365

MIPNet	0.56 220	0.28 209	0.94 377	0.49 187	0.33 239	0.66 248	0.38 179	1.35 316	1.08 318	1.06 278	0.92 210	0.60 180	0.79 322	0.73 123	0.52 286	0.17 116	0.14 189	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.17 181

iGMRVC	0.56 220	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.38 179	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.52 350	0.46 248	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

WQFJX1	0.57 228	0.26 152	0.54 129	0.48 167	0.72 495	0.68 259	0.47 295	2.46 569	0.71 175	0.54 145	0.50 88	0.53 144	0.51 191	1.36 313	0.60 325	0.18 159	0.20 381	0.20 200	0.16 174	0.20 225	0.20 281

AIO-test2	0.57 228	0.28 209	0.63 186	0.61 386	0.58 449	0.79 321	0.51 325	1.18 269	1.40 494	0.63 168	1.15 317	0.51 130	0.43 124	1.09 240	0.35 132	0.21 281	0.17 320	0.26 386	0.30 473	0.20 225	0.19 248

MIM_Stereo	0.57 228	0.24 98	0.92 371	0.46 125	0.30 170	0.54 161	0.28 72	1.27 300	0.75 184	1.00 260	1.16 322	0.93 302	0.53 203	1.45 337	0.61 329	0.16 70	0.16 290	0.20 200	0.19 244	0.17 107	0.14 76

qqq	0.57 228	0.34 363	0.71 247	0.47 139	0.27 102	0.64 223	0.62 410	1.42 332	0.78 201	0.80 203	0.92 210	0.95 314	0.77 311	0.88 175	0.59 317	0.21 281	0.20 381	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.21 301

ADStereo(finetuned)	0.57 228	0.24 98	1.06 423	0.43 75	0.24 46	0.49 109	0.35 134	1.05 218	1.30 448	1.12 304	1.03 260	0.58 171	1.20 478	0.84 161	0.51 279	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.19 248

R-Stereo Train	0.57 228	0.26 152	0.63 186	0.54 286	0.36 272	0.69 266	0.54 350	1.22 290	0.72 177	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 89	0.44 220	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.17 181

RAFT-Stereo	0.57 228	0.26 152	0.63 186	0.54 286	0.36 272	0.69 266	0.54 350	1.22 290	0.72 177	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 89	0.44 220	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.17 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 235	0.27 183	0.57 156	0.40 48	0.24 46	1.09 424	0.32 104	0.79 102	0.53 109	0.65 172	1.07 271	0.58 171	0.80 328	2.47 469	0.80 396	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.16 75	0.17 181

rvit_0105_5	0.58 235	0.39 412	1.05 419	0.66 436	0.37 289	0.58 186	0.56 376	0.94 168	1.18 385	0.64 170	0.68 146	0.75 226	0.63 263	0.88 175	0.50 274	0.32 464	0.32 506	0.30 441	0.27 431	0.28 392	0.25 365

testlalala2	0.58 235	0.27 183	0.68 216	1.72 579	1.27 574	0.68 259	0.42 227	0.93 161	0.70 170	0.90 228	0.93 213	0.76 230	0.34 71	0.52 41	0.40 185	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.17 181

RAFT+CT+SA	0.58 235	0.29 245	0.60 173	0.66 436	0.37 289	0.42 57	0.55 368	1.27 300	1.03 293	0.70 180	1.22 342	0.60 180	0.70 286	1.64 374	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.22 270	0.22 352	0.21 269	0.18 207

IPLGR	0.58 235	0.27 183	1.14 448	0.48 167	0.28 127	0.65 239	0.33 114	1.22 290	1.13 351	1.18 352	1.05 265	0.69 212	0.66 276	0.96 199	0.52 286	0.17 116	0.15 250	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.18 207

AFF-stereo	0.58 235	0.25 126	0.64 193	0.46 125	0.29 147	0.34 23	0.38 179	1.15 260	1.14 354	1.17 347	1.60 470	1.10 367	0.71 291	0.97 207	0.43 217	0.13 22	0.11 31	0.19 158	0.19 244	0.17 107	0.14 76

dd	0.59 241	0.48 455	0.97 389	0.55 310	0.32 218	0.64 223	0.47 295	1.02 199	1.34 463	0.78 198	0.86 196	0.58 171	0.54 208	1.01 218	0.86 413	0.28 434	0.18 343	0.26 386	0.19 244	0.32 431	0.24 353

PFNet+	0.59 241	0.28 209	0.77 302	0.53 271	0.30 170	0.59 193	0.31 94	0.92 152	1.14 354	1.33 433	1.10 287	0.79 241	0.57 230	1.31 294	0.49 268	0.25 381	0.17 320	0.28 417	0.26 420	0.21 269	0.25 365

AnonymousM	0.59 241	1.11 560	0.41 33	0.44 100	0.32 218	0.43 66	0.47 295	1.05 218	0.64 140	0.98 252	0.63 131	0.67 205	0.43 124	0.59 66	0.41 196	0.20 247	0.15 250	1.84 586	0.84 575	0.14 27	0.13 43

GANet-ADL	0.60 244	0.35 383	0.72 253	0.64 415	0.40 326	0.68 259	0.51 325	1.49 350	1.12 339	0.95 243	1.08 276	0.91 292	0.57 230	0.76 130	0.55 303	0.26 404	0.18 343	0.18 133	0.16 174	0.23 319	0.25 365

TRStereo	0.60 244	0.60 504	0.97 389	0.74 494	0.67 482	0.46 83	0.38 179	1.85 463	0.89 232	0.79 201	0.80 188	0.88 280	0.39 102	1.10 243	0.41 196	0.23 337	0.15 250	0.23 308	0.24 388	0.17 107	0.15 114

NRIStereo	0.60 244	0.29 245	0.69 229	0.53 271	0.28 127	0.63 220	0.33 114	1.08 239	0.87 225	1.14 322	0.87 200	0.91 292	0.59 240	2.24 448	0.49 268	0.20 247	0.14 189	0.21 237	0.19 244	0.21 269	0.17 181

RALAANet	0.60 244	0.33 339	0.87 346	0.62 397	0.50 396	0.69 266	0.31 94	1.21 282	1.06 307	1.09 288	1.16 322	0.88 280	0.46 145	1.22 272	0.42 207	0.19 206	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.27 373	0.17 181

111	0.60 244	0.23 77	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.72 281	0.42 227	1.18 269	1.41 499	0.80 203	1.38 408	1.10 367	0.79 322	0.96 199	0.58 314	0.18 159	0.13 134	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.19 248

FENet	0.60 244	0.28 209	0.63 186	0.54 286	0.33 239	0.83 348	0.38 179	1.27 300	1.07 312	1.00 260	0.86 196	0.99 330	0.85 352	0.96 199	0.68 353	0.22 310	0.15 250	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.23 339

test_sample1	0.61 250	0.29 245	0.75 285	0.50 199	0.31 196	0.76 302	0.48 307	1.59 383	0.84 219	0.90 228	0.94 216	0.88 280	0.95 402	1.16 259	0.67 349	0.22 310	0.18 343	0.20 200	0.19 244	0.21 269	0.21 301

MyStereo06	0.61 250	0.28 209	0.95 381	0.56 324	0.46 378	0.61 207	0.73 445	1.78 440	0.67 160	1.03 273	1.12 300	1.13 377	0.56 221	0.78 138	0.41 196	0.17 116	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.20 281

ACRE	0.61 250	0.33 339	1.01 403	0.58 347	0.49 389	0.75 295	0.47 295	1.06 231	0.95 254	1.37 445	1.55 457	0.62 189	0.46 145	0.83 156	0.70 357	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.21 301

Anonymous3	0.61 250	0.44 437	1.11 440	0.59 360	0.49 389	0.93 382	0.65 419	0.93 161	0.81 209	0.72 187	0.88 202	0.65 198	0.69 281	1.06 231	0.53 293	0.35 490	0.30 492	0.26 386	0.26 420	0.31 422	0.27 399

test_sample2	0.62 254	0.29 245	0.74 281	0.50 199	0.28 127	0.80 331	0.61 407	1.61 390	1.00 283	0.88 225	0.99 232	0.94 305	0.83 345	1.16 259	0.51 279	0.23 337	0.18 343	0.22 270	0.21 323	0.23 319	0.22 319

tt1	0.62 254	0.32 316	0.51 105	0.54 286	0.26 77	1.16 438	0.48 307	0.95 173	2.47 569	0.57 150	0.77 175	0.49 120	0.81 332	1.55 358	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.15 132	0.19 186	0.20 281

CIPLG	0.62 254	0.33 339	0.96 387	0.58 347	0.50 396	0.75 295	0.48 307	1.05 218	0.96 259	1.40 458	1.57 465	0.64 195	0.48 169	0.89 180	0.70 357	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.21 301

IPLGR_C	0.62 254	0.33 339	0.99 393	0.58 347	0.49 389	0.76 302	0.48 307	1.10 244	0.96 259	1.40 458	1.56 461	0.62 189	0.48 169	0.80 145	0.71 363	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.21 301

HHNet	0.62 254	0.26 152	0.63 186	0.43 75	0.45 366	0.50 123	0.58 391	1.07 233	1.01 286	1.25 388	2.23 538	0.70 216	0.61 252	1.07 235	0.47 255	0.20 247	0.13 134	0.23 308	0.19 244	0.19 186	0.30 430

Pruner-Stereo	0.62 254	0.29 245	0.70 235	0.61 386	0.31 196	0.63 220	0.43 246	1.17 264	0.99 278	1.53 487	1.08 276	0.95 314	0.55 215	1.35 308	0.51 279	0.23 337	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.21 269	0.23 339

DIP-Stereo	0.62 254	0.30 265	0.83 327	0.48 167	0.36 272	0.95 386	0.33 114	2.37 562	0.67 160	1.25 388	1.00 236	0.68 207	0.51 191	0.91 183	0.61 329	0.18 159	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.19 186	0.19 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 261	0.34 363	0.82 322	0.62 397	0.65 475	0.81 340	0.41 223	1.44 339	1.07 312	0.86 223	1.14 309	0.61 184	0.69 281	0.80 145	0.53 293	0.28 434	0.19 361	0.47 531	0.21 323	0.35 447	0.25 365

rvit_0105_3	0.63 261	0.44 437	1.08 432	0.72 482	0.40 326	0.64 223	0.71 441	1.03 204	1.17 378	0.82 211	0.70 155	0.80 243	0.70 286	0.91 183	0.56 307	0.35 490	0.34 512	0.34 481	0.32 488	0.27 373	0.28 411

mmm	0.63 261	0.35 383	0.72 253	0.51 231	0.30 170	0.86 361	0.54 350	1.59 383	0.86 221	1.07 281	1.38 408	0.79 241	0.75 300	0.91 183	0.58 314	0.22 310	0.18 343	0.29 428	0.25 402	0.25 347	0.23 339

HH	0.63 261	0.30 265	0.77 302	0.50 199	0.32 218	0.49 109	0.46 287	1.65 399	0.64 140	0.69 178	1.09 281	1.63 483	0.85 352	1.90 413	0.37 155	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.16 149

HanStereo	0.63 261	0.30 265	0.77 302	0.50 199	0.32 218	0.49 109	0.46 287	1.65 399	0.64 140	0.69 178	1.09 281	1.63 483	0.85 352	1.90 413	0.37 155	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.16 149

CAS	0.63 261	0.18 1	0.37 6	2.27 585	0.84 532	0.57 183	0.54 350	0.79 102	0.62 132	0.48 115	0.70 155	0.36 63	0.26 23	0.45 17	0.35 132	2.24 587	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 50	1.06 575

TestStereo1	0.63 261	0.28 209	0.75 285	0.76 501	0.31 196	0.48 97	0.43 246	1.30 306	1.21 404	0.97 248	1.31 378	0.64 195	0.77 311	1.75 395	0.42 207	0.20 247	0.15 250	0.22 270	0.18 219	0.21 269	0.17 181

RAFT_CTSACE	0.63 261	0.26 152	0.88 354	0.55 310	0.51 409	0.71 278	0.44 260	0.80 110	0.97 266	0.97 248	1.84 509	1.18 385	0.68 278	1.47 343	0.36 143	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.20 278	0.20 225	0.14 76

SA-5K	0.63 261	0.28 209	0.75 285	0.76 501	0.31 196	0.48 97	0.43 246	1.30 306	1.21 404	0.97 248	1.31 378	0.64 195	0.77 311	1.75 395	0.42 207	0.20 247	0.15 250	0.22 270	0.18 219	0.21 269	0.17 181

ICVP	0.63 261	0.33 339	0.57 156	0.61 386	0.40 326	0.80 331	0.58 391	1.61 390	0.89 232	0.90 228	1.24 348	0.88 280	0.73 296	0.72 118	0.88 415	0.29 445	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.24 334	0.27 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 261	0.26 152	1.90 534	0.81 514	0.67 482	0.43 66	0.23 36	1.03 204	0.58 119	0.65 172	1.56 461	1.41 438	0.39 102	1.28 288	0.35 132	0.20 247	0.14 189	0.20 200	0.19 244	0.18 142	0.14 76

ACVNet	0.63 261	0.31 300	0.54 129	0.54 286	0.36 272	0.80 331	0.46 287	1.37 319	1.07 312	0.93 236	1.30 372	1.08 355	0.85 352	0.80 145	0.94 426	0.21 281	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.22 293	0.18 207

HI	0.64 273	0.32 316	0.68 216	0.47 139	0.51 409	0.41 49	0.36 150	1.04 210	0.75 184	1.31 421	1.43 421	1.62 478	1.12 460	0.94 195	0.88 415	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.20 278	0.20 225	0.18 207

CoSv	0.64 273	0.32 316	0.68 216	0.47 139	0.51 409	0.41 49	0.36 150	1.04 210	0.75 184	1.31 421	1.43 421	1.62 478	1.12 460	0.94 195	0.88 415	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.20 278	0.20 225	0.18 207

rvit_stereo_0075_2	0.64 273	0.46 446	1.05 419	0.66 436	0.66 478	0.53 153	0.48 307	1.20 281	1.12 339	0.76 190	0.92 210	0.78 237	0.53 203	1.03 222	0.59 317	0.37 498	0.28 477	0.40 514	0.31 480	0.37 458	0.32 447

cc1	0.64 273	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	0.93 161	3.05 582	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.19 186	0.19 248

GwcNet-ADL	0.64 273	0.31 300	0.79 313	0.56 324	0.41 334	0.60 201	0.58 391	1.41 330	1.26 427	1.08 282	1.13 305	0.91 292	0.60 243	1.04 228	0.78 386	0.27 420	0.18 343	0.18 133	0.18 219	0.25 347	0.29 417

RAFT	0.64 273	0.30 265	0.73 265	0.59 360	0.33 239	0.68 259	0.58 391	1.04 210	0.76 193	1.08 282	1.19 334	1.65 489	0.93 392	1.06 231	0.56 307	0.21 281	0.18 343	0.27 402	0.24 388	0.22 293	0.17 181

TestStereo	0.64 273	0.39 412	0.71 247	0.51 231	0.27 102	0.56 178	0.42 227	1.03 204	0.91 241	0.80 203	1.00 236	0.68 207	0.52 197	3.25 498	0.45 234	0.22 310	0.15 250	0.24 328	0.18 219	0.27 373	0.16 149

DN-CSS_ROB	0.64 273	0.32 316	1.05 419	0.55 310	0.40 326	0.54 161	0.45 280	1.21 282	0.93 249	1.03 273	1.47 436	0.69 212	0.63 263	1.76 400	0.49 268	0.18 159	0.14 189	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.20 281

MyStereo8	0.65 281	0.29 245	1.00 399	0.58 347	0.49 389	0.91 371	0.35 134	1.18 269	1.31 452	1.16 338	1.27 362	0.90 289	0.64 267	0.72 118	0.95 430	0.18 159	0.14 189	0.20 200	0.18 219	0.22 293	0.26 389

StereoVision	0.65 281	0.34 363	0.86 335	0.59 360	0.40 326	0.50 123	0.41 223	1.09 241	0.93 249	0.71 182	2.50 552	0.82 252	0.57 230	1.03 222	0.49 268	0.25 381	0.28 477	0.29 428	0.28 452	0.36 454	0.20 281

CASS	0.65 281	0.34 363	0.72 253	0.56 324	0.27 102	0.78 315	0.42 227	1.59 383	0.86 221	1.30 411	1.25 352	0.87 276	0.84 349	0.84 161	0.54 299	0.35 490	0.19 361	0.26 386	0.21 323	0.28 392	0.42 493
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 281	0.30 265	0.75 285	0.67 448	0.50 396	0.92 378	0.52 336	1.39 326	1.12 339	0.76 190	1.11 293	1.00 331	0.90 377	1.53 354	0.45 234	0.18 159	0.13 134	0.23 308	0.22 352	0.21 269	0.19 248

iRaft-Stereo_20w	0.65 281	0.31 300	1.00 399	0.47 139	0.34 257	0.73 286	0.30 87	2.96 579	0.70 170	1.15 328	1.14 309	0.76 230	0.65 273	1.11 246	0.38 166	0.17 116	0.13 134	0.18 133	0.16 174	0.19 186	0.18 207

EAI-Stereo	0.65 281	0.28 209	0.69 229	0.53 271	0.27 102	0.60 201	0.40 207	2.28 553	0.64 140	0.71 182	3.18 565	0.57 166	0.43 124	1.06 231	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.17 95	0.17 199	0.17 107	0.17 181

HITNet	0.65 281	0.40 419	0.77 302	0.48 167	0.24 46	1.05 413	0.49 317	1.76 432	1.02 289	1.18 352	1.18 327	0.89 288	0.80 328	0.85 166	0.79 392	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.17 199	0.29 403	0.15 114
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
MyStereo05	0.66 288	0.28 209	1.07 428	0.56 324	0.46 378	0.61 207	0.73 445	1.34 313	1.41 499	1.15 328	0.91 208	0.77 233	0.80 328	1.41 332	0.63 336	0.17 116	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.20 281

PCWNet_CMD	0.66 288	0.32 316	0.88 354	0.49 187	0.37 289	0.78 315	0.40 207	1.42 332	1.31 452	1.16 338	1.31 378	1.25 402	0.62 258	0.89 180	0.57 310	0.20 247	0.16 290	0.27 402	0.19 244	0.40 475	0.25 365

ToySt	0.66 288	0.33 339	1.23 458	0.51 231	0.33 239	0.86 361	0.68 432	1.10 244	0.97 266	0.84 216	1.08 276	1.25 402	0.94 397	1.01 218	0.74 370	0.19 206	0.19 361	0.24 328	0.24 388	0.27 373	0.23 339

DisPM	0.66 288	0.28 209	0.72 253	0.61 386	0.35 261	0.62 216	0.45 280	1.02 199	0.99 278	1.56 497	1.10 287	0.80 243	0.59 240	2.37 459	0.41 196	0.23 337	0.14 189	0.23 308	0.21 323	0.20 225	0.25 365

SA	0.66 288	0.30 265	0.82 322	0.61 386	0.30 170	0.58 186	0.38 179	1.44 339	1.30 448	0.96 245	1.36 401	0.66 202	0.95 402	1.85 410	0.42 207	0.19 206	0.15 250	0.25 367	0.23 375	0.21 269	0.17 181

CFNet_pseudo	0.66 288	0.32 316	0.86 335	0.48 167	0.39 315	0.70 273	0.40 207	1.33 308	1.22 410	1.16 338	1.34 394	1.24 398	0.64 267	0.98 208	0.59 317	0.21 281	0.16 290	0.33 471	0.19 244	0.36 454	0.25 365

GES	0.66 288	0.34 363	0.90 364	0.59 360	0.38 305	0.94 383	0.57 387	2.11 524	0.86 221	1.02 269	1.11 293	0.66 202	0.79 322	0.99 213	0.61 329	0.27 420	0.19 361	0.20 200	0.20 278	0.21 269	0.30 430

MSMDNet	0.66 288	0.32 316	0.87 346	0.49 187	0.37 289	0.79 321	0.40 207	1.43 338	1.31 452	1.15 328	1.31 378	1.24 398	0.63 263	0.88 175	0.57 310	0.21 281	0.16 290	0.26 386	0.19 244	0.39 471	0.24 353

ccs_rob	0.66 288	0.33 339	0.86 335	0.48 167	0.39 315	0.70 273	0.40 207	1.33 308	1.22 410	1.16 338	1.34 394	1.23 396	0.64 267	0.98 208	0.59 317	0.21 281	0.16 290	0.35 489	0.20 278	0.37 458	0.25 365

MyStereo04	0.67 297	0.29 245	1.07 428	0.55 310	0.45 366	0.59 193	0.79 461	1.50 354	1.40 494	0.91 233	0.91 208	0.74 223	0.86 360	1.52 350	0.62 332	0.17 116	0.16 290	0.24 328	0.20 278	0.23 319	0.20 281

xx1	0.67 297	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	0.93 161	3.05 582	0.58 152	0.79 183	0.95 314	0.77 311	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.21 301

GMStereo_Zeroshot	0.67 297	0.61 506	1.01 403	0.64 415	0.37 289	0.84 357	0.35 134	1.05 218	1.12 339	1.12 304	1.06 267	1.27 410	0.54 208	1.19 267	0.59 317	0.32 464	0.17 320	0.31 447	0.18 219	0.52 522	0.22 319

DMCA	0.67 297	0.34 363	0.90 364	0.51 231	0.44 359	0.86 361	0.47 295	1.42 332	1.02 289	1.17 347	1.12 300	1.23 396	0.75 300	0.78 138	0.95 430	0.25 381	0.19 361	0.27 402	0.19 244	0.24 334	0.27 399

test_sample3	0.68 301	0.32 316	0.88 354	0.52 252	0.30 170	0.97 396	0.52 336	1.86 466	1.15 366	1.08 282	1.11 293	0.88 280	0.71 291	1.17 263	0.68 353	0.25 381	0.20 381	0.25 367	0.25 402	0.25 347	0.25 365

raft_robust	0.68 301	0.30 265	0.64 193	0.52 252	0.26 77	0.54 161	0.35 134	1.33 308	1.24 419	1.16 338	1.07 271	0.60 180	0.54 208	3.58 508	0.37 155	0.18 159	0.14 189	0.20 200	0.22 352	0.20 225	0.16 149

test_sample5	0.69 303	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.84 357	0.54 350	1.83 458	1.14 354	1.11 302	1.25 352	0.88 280	0.78 318	1.23 274	0.65 341	0.26 404	0.20 381	0.27 402	0.27 431	0.27 373	0.26 389

test_sample4	0.69 303	0.33 339	0.91 367	0.51 231	0.30 170	0.92 378	0.52 336	1.87 469	1.15 366	1.14 322	1.18 327	0.87 276	0.75 300	1.18 265	0.68 353	0.25 381	0.20 381	0.26 386	0.26 420	0.26 359	0.25 365

IPLG	0.69 303	0.27 183	0.97 389	0.51 231	0.43 350	0.79 321	0.33 114	1.21 282	1.06 307	1.30 411	1.10 287	0.52 138	0.55 215	3.16 496	0.63 336	0.16 70	0.14 189	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.17 181

UCFNet_RVC	0.69 303	0.35 383	0.49 89	0.64 415	0.39 315	0.85 360	0.58 391	1.75 426	1.14 354	0.97 248	1.19 334	1.17 382	0.93 392	0.99 213	0.62 332	0.28 434	0.20 381	0.34 481	0.31 480	0.32 431	0.27 399

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 307	3.18 607	2.55 559	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 36	0.63 47	0.42 56	0.44 89	0.44 61	0.34 58	0.28 30	0.56 57	0.29 50	1.35 581	0.10 9	0.22 270	0.19 244	0.46 505	1.31 579

DualNet	0.70 307	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.84 357	0.54 350	1.83 458	1.14 354	1.14 322	1.33 387	0.88 280	0.78 318	1.23 274	0.65 341	0.26 404	0.20 381	0.27 402	0.27 431	0.27 373	0.26 389

CFNet_ucs	0.70 307	0.33 339	0.88 354	0.50 199	0.43 350	0.74 290	0.44 260	1.60 387	1.29 442	1.22 369	1.54 455	1.09 365	0.63 263	0.99 213	0.59 317	0.25 381	0.20 381	0.37 500	0.21 323	0.40 475	0.28 411

IER	0.70 307	0.31 300	1.02 410	0.48 167	0.52 421	1.34 469	0.51 325	1.17 264	0.99 278	1.23 375	1.34 394	1.12 372	1.11 457	0.99 213	0.71 363	0.20 247	0.16 290	0.21 237	0.21 323	0.20 225	0.19 248

HCRNet	0.70 307	0.39 412	0.73 265	0.60 372	0.59 457	0.76 302	0.35 134	1.22 290	1.13 351	1.02 269	0.99 232	1.02 340	0.76 308	2.19 445	0.70 357	0.28 434	0.19 361	0.28 417	0.23 375	0.25 347	0.23 339

SFCPSM	0.70 307	0.28 209	1.02 410	0.51 231	0.38 305	1.37 472	0.66 424	2.00 503	1.03 293	1.17 347	1.21 340	0.82 252	0.78 318	1.03 222	0.53 293	0.21 281	0.17 320	0.22 270	0.24 388	0.21 269	0.19 248

AdaStereo	0.70 307	0.43 434	0.75 285	0.73 490	0.37 289	0.92 378	0.53 344	1.85 463	1.18 385	1.12 304	1.23 346	1.07 354	0.65 273	0.96 199	0.63 336	0.31 457	0.15 250	0.32 462	0.21 323	0.29 403	0.22 319
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.
test_sample6	0.71 314	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.82 342	0.58 391	1.79 446	1.15 366	1.14 322	1.33 387	0.91 292	0.79 322	1.31 294	0.74 370	0.27 420	0.21 405	0.27 402	0.29 464	0.28 392	0.27 399

BSDual-CNN	0.71 314	0.32 316	0.68 216	0.54 286	0.44 359	1.27 457	0.65 419	2.16 534	0.98 271	1.20 360	1.11 293	1.12 372	0.74 298	0.91 183	0.66 346	0.24 354	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

DFGA-Net	0.72 316	0.40 419	1.40 482	0.52 252	0.45 366	0.83 348	0.44 260	1.28 304	1.08 318	0.99 255	1.19 334	0.70 216	0.55 215	2.14 437	1.16 464	0.18 159	0.16 290	0.24 328	0.23 375	0.27 373	0.25 365

rvit_105_1	0.72 316	0.52 472	1.01 403	0.78 506	0.49 389	0.75 295	0.87 483	1.12 253	1.18 385	0.99 255	0.79 183	0.90 289	0.77 311	1.26 283	0.75 375	0.41 512	0.36 528	0.36 497	0.41 525	0.30 413	0.33 453

DCVSM-stereo	0.72 316	0.35 383	0.76 295	0.55 310	0.42 339	0.73 286	0.38 179	1.21 282	1.02 289	1.79 527	1.04 263	1.62 478	1.03 438	1.04 228	0.79 392	0.24 354	0.27 470	0.29 428	0.24 388	0.30 413	0.36 469

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 316	0.35 383	1.70 519	0.49 187	0.56 437	0.63 220	0.38 179	2.41 565	0.65 155	0.77 195	1.07 271	1.82 510	0.95 402	0.93 192	0.43 217	0.20 247	0.13 134	0.21 237	0.25 402	0.28 392	0.26 389

qqq1	0.72 316	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.44 220	0.24 354	0.20 381	0.18 133	0.15 132	0.18 142	0.18 207

fff1	0.72 316	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.44 220	0.24 354	0.20 381	0.18 133	0.15 132	0.18 142	0.18 207

ffm	0.72 316	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	0.95 173	2.47 569	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	1.55 358	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.31 447	0.27 431	0.19 186	0.20 281

anonymousa	0.72 316	0.27 183	0.75 285	0.47 139	0.63 470	1.43 485	0.45 280	1.24 296	0.89 232	1.28 397	1.75 499	1.62 478	1.13 464	0.69 106	0.59 317	0.19 206	0.16 290	0.23 308	0.25 402	0.20 225	0.18 207

Sa-1000	0.72 316	0.29 245	0.76 295	0.59 360	0.30 170	0.73 286	0.37 172	1.62 394	1.33 460	1.28 397	2.04 529	0.86 272	0.75 300	1.84 407	0.38 166	0.19 206	0.14 189	0.25 367	0.23 375	0.20 225	0.16 149

psmg	0.72 316	0.32 316	0.68 216	0.50 199	0.44 359	1.48 489	0.75 450	1.94 491	0.98 271	1.21 364	1.33 387	1.12 372	0.74 298	0.91 183	0.66 346	0.24 354	0.19 361	0.25 367	0.25 402	0.23 319	0.22 319

UDGNet	0.72 316	1.17 566	0.80 318	0.77 504	0.41 334	0.77 310	0.38 179	0.97 182	1.34 463	0.81 207	0.88 202	0.71 219	0.60 243	1.21 271	0.54 299	0.52 541	0.19 361	1.02 576	0.26 420	0.71 551	0.31 440

PSMNet-ADL	0.72 316	0.35 383	0.62 183	0.69 464	0.46 378	1.14 430	0.44 260	1.37 319	1.01 286	0.83 213	1.17 325	1.33 424	0.96 409	1.43 333	0.95 430	0.33 473	0.22 426	0.21 237	0.23 375	0.27 373	0.29 417

LCNet	0.72 316	0.28 209	0.52 114	0.55 310	0.31 196	0.69 266	0.54 350	1.00 192	0.88 229	1.19 356	1.34 394	0.97 322	1.34 501	2.56 472	0.45 234	0.18 159	0.13 134	0.21 237	0.25 402	0.27 373	0.73 558

GANet-RSSM	0.72 316	0.28 209	0.63 186	0.64 415	0.58 449	0.80 331	0.58 391	1.89 475	1.08 318	1.04 276	1.25 352	1.15 380	1.04 440	1.49 345	0.62 332	0.25 381	0.19 361	0.22 270	0.22 352	0.22 293	0.21 301

PSMNet-RSSM	0.72 316	0.30 265	0.61 177	0.63 406	0.42 339	0.73 286	0.56 376	1.92 485	1.10 333	1.09 288	1.37 403	1.22 391	0.98 419	1.28 288	0.72 366	0.27 420	0.19 361	0.27 402	0.29 464	0.24 334	0.24 353

CFNet-ft	0.72 316	0.32 316	0.54 129	0.66 436	0.54 428	0.83 348	0.55 368	1.37 319	1.15 366	0.93 236	1.28 368	1.57 470	0.97 412	1.35 308	0.81 398	0.26 404	0.20 381	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 339

CFNet_RVC	0.72 316	0.32 316	0.54 129	0.66 436	0.54 428	0.83 348	0.55 368	1.37 319	1.15 366	0.93 236	1.28 368	1.57 470	0.97 412	1.35 308	0.81 398	0.26 404	0.20 381	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 339

MLCV	0.72 316	0.34 363	1.10 438	0.51 231	0.23 30	0.91 371	0.39 194	1.33 308	1.23 413	1.46 472	1.55 457	1.01 338	0.64 267	1.95 420	0.80 396	0.18 159	0.12 62	0.18 133	0.14 113	0.19 186	0.17 181

G2L-ROB	0.73 334	0.25 126	0.76 295	0.54 286	0.39 315	0.95 386	0.66 424	1.66 404	1.09 326	1.24 382	1.02 250	1.64 486	0.71 291	1.63 372	1.02 442	0.20 247	0.14 189	0.17 95	0.15 132	0.20 225	0.22 319

G2L-Stereo_test	0.73 334	0.27 183	0.74 281	0.49 187	0.40 326	0.90 367	0.81 470	1.53 369	1.14 354	1.28 397	1.27 362	1.52 464	0.72 294	1.62 370	0.94 426	0.19 206	0.14 189	0.16 65	0.15 132	0.18 142	0.19 248

CoDeX	0.73 334	0.29 245	0.93 373	0.54 286	0.36 272	1.14 430	0.61 407	2.34 559	1.17 378	1.16 338	1.25 352	0.91 292	0.87 365	1.33 302	0.64 340	0.20 247	0.16 290	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.18 207

cf-r	0.73 334	0.30 265	0.77 302	0.55 310	0.63 470	0.78 315	0.48 307	1.79 446	1.15 366	1.13 319	1.26 359	1.43 440	0.87 365	1.40 330	0.85 411	0.25 381	0.18 343	0.22 270	0.23 375	0.19 186	0.19 248

BEATNet_4x	0.73 334	0.49 458	1.17 452	0.53 271	0.26 77	1.03 410	0.55 368	1.82 453	1.06 307	1.21 364	1.22 342	0.96 320	0.91 380	1.01 218	1.06 446	0.21 281	0.14 189	0.24 328	0.19 244	0.37 458	0.21 301

Select-FE	0.74 339	0.39 412	1.56 509	0.55 310	0.46 378	0.40 43	0.22 25	1.86 466	0.68 164	1.05 277	1.31 378	1.82 510	1.74 538	1.11 246	0.38 166	0.21 281	0.16 290	0.21 237	0.25 402	0.19 186	0.31 440

test_sample7	0.74 339	0.37 400	0.76 295	0.52 252	0.35 261	0.91 371	0.67 428	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	1.23 274	0.67 349	0.31 457	0.28 477	0.32 462	0.31 480	0.33 440	0.29 417

gwcnet-sp	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

scenet	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

ssnet	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

BUS	0.74 339	0.32 316	0.68 216	0.54 286	0.44 359	2.34 555	0.42 227	2.16 534	0.98 271	1.20 360	1.11 293	1.03 344	0.62 258	0.91 183	0.70 357	0.24 354	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

GMM-Stereo	0.74 339	0.25 126	0.59 169	0.54 286	0.34 257	0.72 281	0.99 512	1.01 198	0.87 225	1.36 442	1.78 502	1.12 372	0.81 332	2.09 433	0.46 248	0.18 159	0.12 62	0.25 367	0.25 402	0.20 225	0.85 564

DMCA-RVC	0.74 339	0.40 419	1.27 467	0.66 436	0.49 389	0.77 310	0.47 295	1.35 316	1.01 286	1.53 487	1.01 242	1.29 416	0.82 337	1.31 294	0.78 386	0.27 420	0.21 405	0.35 489	0.27 431	0.32 431	0.24 353

DeepPruner_ROB	0.74 339	0.48 455	0.87 346	0.57 341	0.44 359	0.79 321	0.54 350	1.73 418	0.96 259	1.38 451	1.27 362	1.24 398	0.73 296	1.43 333	0.73 369	0.34 483	0.28 477	0.27 402	0.26 420	0.31 422	0.31 440

SMFormer	0.75 348	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 381	0.22 270	0.21 323	0.23 319	0.24 353

tta	0.75 348	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 381	0.22 270	0.21 323	0.18 142	0.18 207

KYRaft	0.75 348	0.28 209	0.62 183	0.56 324	0.29 147	0.67 252	0.86 481	0.94 168	0.84 219	1.62 509	2.21 537	1.16 381	1.02 436	1.57 362	0.40 185	0.20 247	0.13 134	0.22 270	0.28 452	0.20 225	1.02 570

Prome-Stereo	0.75 348	0.27 183	0.53 121	0.55 310	0.32 218	0.59 193	0.97 507	0.89 142	0.88 229	1.45 470	2.46 550	0.91 292	1.41 506	1.58 364	0.44 220	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.20 225	0.92 566

acv_ft	0.75 348	0.31 300	0.95 381	0.70 470	0.86 539	1.24 453	0.53 344	1.44 339	1.07 312	1.24 382	1.30 372	1.08 355	0.92 383	0.80 145	1.34 486	0.21 281	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.21 269	0.18 207

iResNet	0.75 348	0.40 419	1.36 480	0.67 448	0.29 147	0.92 378	0.59 400	1.52 363	1.25 422	1.28 397	1.48 441	0.94 305	0.76 308	1.62 370	0.78 386	0.18 159	0.14 189	0.18 133	0.15 132	0.22 293	0.23 339

PAM	0.76 354	0.29 245	1.08 432	0.52 252	0.33 239	1.38 475	0.39 194	2.01 507	0.67 160	1.06 278	0.96 220	2.89 567	1.43 508	0.86 170	0.35 132	0.19 206	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.20 281

AASNet	0.76 354	0.35 383	0.91 367	0.79 508	0.81 528	1.14 430	0.56 376	2.02 511	1.08 318	1.22 369	1.24 348	0.93 302	0.76 308	0.77 133	1.16 464	0.27 420	0.23 438	0.24 328	0.20 278	0.28 392	0.24 353

PAM_32	0.77 356	0.28 209	1.03 414	0.52 252	0.30 170	1.32 465	0.35 134	1.97 498	0.65 155	1.02 269	1.06 267	3.05 568	1.49 518	0.96 199	0.36 143	0.19 206	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.19 186	0.19 248

testlalala_base	0.77 356	0.40 419	0.70 235	0.65 429	0.50 396	0.79 321	0.28 72	1.50 354	0.51 96	0.73 188	0.90 206	0.69 212	0.54 208	0.66 101	0.40 185	2.82 594	0.14 189	0.17 95	0.12 51	2.68 588	0.19 248

NINENet	0.77 356	0.37 400	0.78 310	0.62 397	0.51 409	2.34 555	0.42 227	1.83 458	1.04 298	1.14 322	1.23 346	1.03 344	0.62 258	1.24 279	0.70 357	0.28 434	0.23 438	0.31 447	0.21 323	0.26 359	0.25 365

hknet	0.77 356	0.32 316	0.95 381	0.54 286	0.38 305	1.27 457	0.65 419	2.16 534	1.07 312	1.20 360	1.11 293	1.59 474	0.81 332	1.37 315	0.66 346	0.22 310	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

ARAFT	0.77 356	0.36 393	1.49 506	0.51 231	0.31 196	0.90 367	0.82 472	1.90 478	1.06 307	1.62 509	1.24 348	1.02 340	0.64 267	1.84 407	0.50 274	0.18 159	0.14 189	0.28 417	0.27 431	0.17 107	0.16 149

psm_up	0.77 356	0.34 363	0.70 235	0.66 436	0.58 449	1.05 413	0.92 495	1.52 363	1.12 339	1.26 392	1.16 322	1.31 421	1.23 483	1.20 269	0.81 398	0.25 381	0.29 488	0.31 447	0.27 431	0.27 373	0.25 365

GwcNet-RSSM	0.77 356	0.32 316	1.01 403	0.62 397	0.54 428	0.78 315	0.51 325	1.73 418	1.20 398	1.09 288	1.37 403	1.46 450	0.85 352	1.53 354	1.09 452	0.25 381	0.18 343	0.23 308	0.24 388	0.20 225	0.19 248

iResNet_ROB	0.77 356	0.30 265	0.99 393	0.57 341	0.36 272	0.83 348	0.36 150	2.33 556	1.58 522	1.27 395	1.30 372	1.25 402	0.84 349	1.65 375	0.79 392	0.20 247	0.14 189	0.17 95	0.12 51	0.18 142	0.27 399

DDVS	0.78 364	0.41 427	0.94 377	0.60 372	0.43 350	1.30 462	0.43 246	1.40 328	0.91 241	1.20 360	1.15 317	1.43 440	0.64 267	2.18 443	0.89 418	0.28 434	0.22 426	0.26 386	0.23 375	0.31 422	0.33 453

PSM-softLoss	0.78 364	0.31 300	0.77 302	0.58 347	0.32 218	0.56 178	0.40 207	1.18 269	0.70 170	1.24 382	1.07 271	0.83 259	0.52 197	5.36 540	0.53 293	0.24 354	0.15 250	0.25 367	0.22 352	0.20 225	0.25 365

KMStereo	0.78 364	0.31 300	0.77 302	0.58 347	0.32 218	0.56 178	0.40 207	1.18 269	0.70 170	1.24 382	1.07 271	0.83 259	0.52 197	5.36 540	0.53 293	0.24 354	0.15 250	0.25 367	0.22 352	0.20 225	0.25 365

STTStereo	0.78 364	0.50 465	1.22 457	0.64 415	0.54 428	0.89 364	0.54 350	1.44 339	1.11 335	1.38 451	1.09 281	1.27 410	0.85 352	1.43 333	0.83 405	0.29 445	0.27 470	0.33 471	0.39 520	0.32 431	0.30 430

PSM-AAD	0.79 368	0.27 183	0.53 121	0.55 310	0.28 127	0.77 310	1.24 540	0.99 188	0.91 241	1.66 514	1.57 465	0.81 247	2.19 566	1.65 375	0.44 220	0.19 206	0.14 189	0.38 503	0.32 488	0.21 269	0.70 555

hitnet-ft	0.79 368	0.35 383	0.57 156	0.58 347	0.42 339	0.96 392	0.46 287	1.47 346	1.33 460	1.19 356	1.22 342	1.81 507	0.98 419	1.66 379	0.94 426	0.33 473	0.28 477	0.34 481	0.27 431	0.35 447	0.31 440

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 368	0.43 434	1.05 419	0.64 415	0.58 449	0.95 386	0.53 344	1.53 369	1.18 385	1.37 445	1.15 317	1.43 440	0.88 370	1.61 369	0.84 408	0.25 381	0.22 426	0.27 402	0.27 431	0.29 403	0.29 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 371	0.28 209	0.73 265	0.70 470	0.51 409	0.95 386	0.60 404	1.78 440	1.23 413	1.36 442	1.37 403	1.82 510	0.81 332	1.32 298	1.13 461	0.26 404	0.17 320	0.19 158	0.20 278	0.24 334	0.25 365

G2L-Stereo	0.80 371	0.32 316	0.95 381	0.60 372	0.42 339	0.78 315	0.69 436	1.50 354	1.09 326	1.33 433	1.14 309	1.45 447	0.72 294	2.45 464	1.10 455	0.25 381	0.20 381	0.26 386	0.21 323	0.20 225	0.26 389

ISRNet	0.80 371	0.33 339	1.07 428	0.81 514	0.66 478	0.60 201	0.34 126	1.19 279	1.13 351	1.59 504	1.53 450	1.35 429	0.77 311	1.27 286	0.94 426	0.39 505	0.34 512	0.43 521	0.38 518	0.34 444	0.49 519

NF-Stereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.02 250	0.82 252	0.57 230	5.40 545	0.48 260	0.23 337	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

OCTAStereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.82 252	0.57 230	5.35 539	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

DRaft	0.80 371	0.24 98	0.70 235	0.45 114	0.30 170	0.97 396	0.53 344	1.05 218	0.97 266	1.78 524	2.02 528	0.80 243	1.74 538	2.73 480	0.72 366	0.17 116	0.14 189	0.20 200	0.20 278	0.18 142	0.21 301

RE-Stereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.81 247	0.57 230	5.37 542	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

TVStereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.81 247	0.57 230	5.37 542	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

UPFNet	0.80 371	0.32 316	0.90 364	0.59 360	0.74 503	1.26 456	0.80 467	1.52 363	1.10 333	1.30 411	1.12 300	1.30 417	0.84 349	1.67 380	1.09 452	0.24 354	0.24 447	0.24 328	0.23 375	0.25 347	0.18 207

iResNetv2_ROB	0.80 371	0.37 400	1.71 521	0.56 324	0.37 289	0.94 383	0.64 417	1.73 418	1.34 463	1.23 375	1.42 417	1.26 406	0.92 383	1.85 410	0.56 307	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.14 113	0.24 334	0.19 248

StereoDRNet-Refined	0.80 371	0.41 427	0.88 354	0.62 397	0.42 339	1.33 467	0.48 307	1.52 363	1.17 378	1.45 470	1.44 426	1.44 445	0.90 377	1.26 283	1.24 473	0.20 247	0.16 290	0.27 402	0.24 388	0.25 347	0.28 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 382	0.36 393	0.82 322	0.54 286	0.31 196	0.80 331	0.47 295	2.17 540	1.67 529	1.13 319	1.13 305	0.94 305	0.86 360	2.46 467	1.00 440	0.26 404	0.23 438	0.28 417	0.27 431	0.28 392	0.36 469

DCRE	0.82 382	0.26 152	0.70 235	0.58 347	0.44 359	0.54 161	0.48 307	0.95 173	0.78 201	0.78 198	7.33 598	0.86 272	0.52 197	0.76 130	0.41 196	0.16 70	0.16 290	0.19 158	0.17 199	0.18 142	0.17 181

SepStereo	0.82 382	0.34 363	1.03 414	0.64 415	0.69 490	0.77 310	0.63 415	1.54 372	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 314	1.04 440	2.30 454	0.60 325	0.21 281	0.16 290	0.25 367	0.18 219	0.27 373	0.22 319

GrayStereo	0.82 382	0.26 152	0.58 162	0.63 406	0.37 289	0.76 302	1.86 576	1.11 250	0.87 225	1.99 544	1.89 516	1.08 355	1.82 547	1.39 324	0.48 260	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.21 323	0.18 142	0.39 483

LMCR-Stereo	0.82 382	0.46 446	0.88 354	0.75 498	0.43 350	1.33 467	0.56 376	2.43 567	0.98 271	1.53 487	1.49 443	0.74 223	1.00 429	1.63 372	0.89 418	0.28 434	0.17 320	0.22 270	0.17 199	0.29 403	0.20 281

ac_64	0.82 382	0.29 245	0.81 319	0.71 478	0.60 460	1.05 413	0.54 350	1.99 502	0.92 247	1.18 352	1.06 267	1.99 530	1.08 452	1.94 419	0.97 435	0.27 420	0.22 426	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.19 248

DualNet (step1)	0.83 388	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	1.23 274	0.67 349	0.57 550	0.28 477	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

SST-Stereo	0.83 388	0.28 209	0.72 253	0.59 360	0.31 196	0.72 281	0.26 59	1.09 241	0.86 221	1.47 473	1.10 287	1.00 331	0.87 365	5.73 553	0.45 234	0.22 310	0.13 134	0.23 308	0.19 244	0.23 319	0.18 207

RAFT_R40	0.83 388	0.28 209	0.73 265	0.59 360	0.31 196	0.69 266	0.44 260	1.10 244	0.95 254	1.47 473	1.10 287	1.00 331	0.85 352	5.53 547	0.46 248	0.22 310	0.13 134	0.23 308	0.20 278	0.23 319	0.18 207

UNet	0.83 388	0.34 363	1.31 471	0.58 347	0.74 503	1.58 498	0.49 317	1.41 330	1.04 298	1.21 364	1.08 276	1.54 466	1.12 460	1.65 375	1.09 452	0.23 337	0.17 320	0.25 367	0.20 278	0.25 347	0.22 319

FADNet_RVC	0.83 388	0.51 468	1.83 532	0.54 286	0.42 339	1.19 445	0.46 287	1.51 361	1.09 326	0.89 226	1.24 348	0.91 292	0.87 365	2.11 435	1.11 458	0.27 420	0.22 426	0.31 447	0.28 452	0.43 489	0.38 480

DAS	0.84 393	0.34 363	1.03 414	0.64 415	0.69 490	0.77 310	0.63 415	1.54 372	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 314	1.04 440	2.83 482	0.60 325	0.21 281	0.16 290	0.25 367	0.18 219	0.27 373	0.22 319

RAFT-345	0.84 393	0.25 126	0.66 207	0.50 199	0.27 102	0.54 161	0.42 227	0.83 125	1.11 335	1.32 425	2.34 543	0.86 272	0.54 208	5.72 552	0.47 255	0.18 159	0.13 134	0.22 270	0.17 199	0.17 107	0.16 149

MMNet	0.84 393	0.32 316	1.09 435	0.60 372	0.59 457	1.85 527	0.49 317	1.51 361	1.27 433	1.37 445	1.15 317	1.26 406	1.18 472	1.67 380	1.22 471	0.19 206	0.18 343	0.23 308	0.22 352	0.25 347	0.21 301

FADNet-RVC-Resample	0.84 393	0.47 451	2.10 542	0.61 386	0.45 366	1.07 418	0.61 407	1.59 383	1.20 398	1.08 282	0.98 230	1.03 344	0.98 419	2.17 440	0.72 366	0.23 337	0.22 426	0.30 441	0.32 488	0.35 447	0.34 458

iRaft-Stereo_5w	0.85 397	0.29 245	0.91 367	0.53 271	0.43 350	0.49 109	0.68 432	0.99 188	0.87 225	0.79 201	1.34 394	1.46 450	0.91 380	5.11 534	1.11 458	0.17 116	0.14 189	0.22 270	0.18 219	0.20 225	0.20 281

SACVNet	0.85 397	0.46 446	0.85 329	0.81 514	0.56 437	0.80 331	0.79 461	1.68 407	1.12 339	1.34 437	1.33 387	1.25 402	0.94 397	2.39 461	0.76 378	0.34 483	0.26 462	0.31 447	0.29 464	0.35 447	0.44 503

ADLNet	0.85 397	0.36 393	0.89 360	0.85 531	0.72 495	1.24 453	0.76 453	1.82 453	1.36 476	1.52 485	1.35 400	1.27 410	0.99 427	1.23 274	1.15 463	0.27 420	0.20 381	0.26 386	0.25 402	0.28 392	0.30 430

delet	0.85 397	0.32 316	0.95 381	0.65 429	0.66 478	1.64 504	0.84 474	1.75 426	1.35 472	1.32 425	1.30 372	1.30 417	0.88 370	1.68 385	1.10 455	0.21 281	0.21 405	0.24 328	0.24 388	0.21 269	0.21 301

HGLStereo	0.85 397	0.38 407	0.94 377	0.80 511	1.03 553	1.17 440	0.58 391	1.52 363	1.20 398	1.19 356	1.62 476	1.13 377	1.20 478	1.80 404	1.06 446	0.24 354	0.24 447	0.24 328	0.21 323	0.23 319	0.27 399

CRFU-Net	0.86 402	0.39 412	1.00 399	0.65 429	0.57 440	1.78 519	0.86 481	2.15 531	0.81 209	1.38 451	1.18 327	1.64 486	1.19 475	1.35 308	0.90 421	0.26 404	0.22 426	0.21 237	0.19 244	0.23 319	0.24 353

dad	0.86 402	0.66 515	1.06 423	0.56 324	0.37 289	0.76 302	0.44 260	1.17 264	1.50 512	1.44 468	1.27 362	1.34 428	0.75 300	2.52 471	0.84 408	0.42 516	0.27 470	0.83 566	0.26 420	0.41 478	0.29 417

AACVNet	0.86 402	0.35 383	0.79 313	0.82 522	0.39 315	0.76 302	0.49 317	1.61 390	0.81 209	1.08 282	1.33 387	1.30 417	0.93 392	4.34 519	0.74 370	0.25 381	0.21 405	0.28 417	0.22 352	0.29 403	0.25 365

DLCB_ROB	0.86 402	0.40 419	0.78 310	0.68 460	0.54 428	1.11 425	0.84 474	1.49 350	1.23 413	1.64 513	1.65 483	1.70 495	0.91 380	1.70 387	1.05 444	0.25 381	0.24 447	0.26 386	0.27 431	0.27 373	0.24 353

HSM-Net_RVC	0.87 406	0.29 245	0.53 121	0.53 271	0.30 170	1.15 436	0.55 368	3.57 588	1.28 438	1.53 487	1.74 496	1.68 492	0.93 392	1.49 345	0.77 384	0.22 310	0.17 320	0.19 158	0.18 219	0.20 225	0.19 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 407	0.36 393	1.02 410	0.62 397	0.38 305	1.32 465	0.97 507	2.07 520	1.34 463	1.37 445	1.18 327	1.54 466	0.92 383	1.10 243	1.65 521	0.30 450	0.27 470	0.30 441	0.28 452	0.27 373	0.26 389

ADLNet2	0.88 407	0.34 363	1.17 452	0.77 504	0.64 473	1.12 428	0.76 453	1.74 423	1.24 419	1.21 364	1.65 483	1.71 496	1.05 444	1.67 380	1.17 467	0.24 354	0.21 405	0.21 237	0.22 352	0.26 359	0.29 417

ASMatch	0.88 407	0.26 152	0.69 229	0.51 231	0.35 261	0.48 97	0.37 172	1.12 253	0.92 247	1.10 296	3.28 566	0.96 320	0.98 419	4.90 531	0.49 268	0.19 206	0.16 290	0.22 270	0.19 244	0.19 186	0.27 399

IRAFT_RVC	0.88 407	0.28 209	0.76 295	0.63 406	0.31 196	0.65 239	1.02 517	1.22 290	0.94 252	1.22 369	1.04 263	1.01 338	0.98 419	5.82 555	0.53 293	0.22 310	0.12 62	0.25 367	0.20 278	0.20 225	0.19 248

FADNet-RVC	0.88 407	0.67 516	1.93 536	0.60 372	0.48 385	0.91 371	0.60 404	1.71 416	1.18 385	0.90 228	0.96 220	1.36 431	0.92 383	2.25 450	1.17 467	0.30 450	0.29 488	0.32 462	0.32 488	0.41 478	0.35 463

GEStereo_RVC	0.90 412	0.37 400	0.99 393	0.64 415	0.50 396	0.95 386	0.79 461	2.42 566	1.17 378	1.16 338	1.11 293	1.26 406	0.92 383	3.24 497	0.90 421	0.29 445	0.19 361	0.23 308	0.20 278	0.27 373	0.29 417

CBMV_ROB	0.90 412	0.44 437	0.63 186	0.51 231	0.37 289	1.25 455	0.49 317	1.77 436	1.27 433	1.41 460	2.00 525	1.33 424	1.08 452	2.17 440	0.76 378	0.43 521	0.42 545	0.47 531	0.44 533	0.41 478	0.36 469

PSMNet_ROB	0.90 412	0.52 472	1.17 452	0.72 482	0.61 463	1.27 457	1.12 529	1.76 432	1.12 339	1.09 288	1.28 368	1.45 447	0.89 376	1.65 375	1.42 504	0.33 473	0.25 456	0.37 500	0.39 520	0.35 447	0.29 417

FTStereo	0.91 415	0.26 152	0.56 146	0.54 286	0.33 239	0.66 248	1.87 577	1.00 192	0.75 184	1.75 521	4.15 576	1.04 347	1.65 531	1.57 362	0.46 248	0.19 206	0.16 290	0.23 308	0.21 323	0.18 142	0.63 546

PFNet	0.91 415	0.26 152	1.10 438	0.63 406	0.32 218	0.64 223	0.56 376	1.17 264	0.99 278	1.47 473	1.08 276	0.98 324	0.69 281	6.62 569	0.54 299	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.19 244	0.20 225	0.17 181

CBFPSM	0.92 417	0.33 339	1.86 533	0.49 187	0.38 305	1.75 512	0.84 474	1.39 326	1.12 339	1.09 288	0.99 232	2.37 549	1.66 535	1.32 298	1.42 504	0.19 206	0.18 343	0.20 200	0.20 278	0.21 269	0.33 453

FADNet	0.92 417	0.61 506	1.81 528	0.62 397	0.55 434	0.96 392	0.57 387	1.78 440	1.33 460	0.93 236	1.01 242	1.36 431	1.01 431	2.71 479	0.75 375	0.33 473	0.34 512	0.31 447	0.34 504	0.59 535	0.40 484

NVstereo2D	0.92 417	0.41 427	1.48 504	0.72 482	0.72 495	1.20 447	0.87 483	1.75 426	1.38 484	0.99 255	1.13 305	1.26 406	0.98 419	2.21 447	0.89 418	0.43 521	0.20 381	0.38 503	0.24 388	0.57 531	0.63 546

DispNO	0.93 420	0.30 265	1.34 479	0.55 310	0.55 434	0.89 364	0.49 317	1.48 348	1.21 404	1.17 347	1.27 362	1.19 386	0.90 377	5.23 537	0.74 370	0.22 310	0.17 320	0.24 328	0.21 323	0.19 186	0.20 281

DSFCA	0.93 420	0.34 363	1.06 423	0.52 252	0.65 475	1.55 496	0.93 499	1.49 350	1.19 393	1.56 497	1.15 317	1.50 459	0.96 409	3.07 491	1.02 442	0.30 450	0.26 462	0.25 367	0.25 402	0.28 392	0.24 353

fast-acv-ft	0.94 422	0.44 437	1.40 482	0.58 347	0.51 409	1.77 517	0.69 436	1.36 318	1.42 502	1.29 403	1.86 512	1.74 500	1.25 487	1.52 350	1.38 492	0.26 404	0.28 477	0.28 417	0.28 452	0.27 373	0.26 389

OMP-Stereo	0.94 422	0.33 339	0.72 253	0.90 545	0.31 196	0.49 109	0.36 150	1.16 262	1.06 307	1.58 503	1.12 300	1.46 450	0.69 281	6.94 577	0.49 268	0.19 206	0.14 189	0.24 328	0.18 219	0.20 225	0.14 76

CBMV	0.95 424	0.44 437	0.66 207	0.53 271	0.35 261	1.53 494	1.63 567	1.69 409	1.42 502	2.00 547	1.60 470	1.43 440	1.17 468	1.59 366	0.99 439	0.34 483	0.34 512	0.39 509	0.33 498	0.33 440	0.32 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 425	0.58 493	0.72 253	0.61 386	0.46 378	1.64 504	0.76 453	1.86 466	1.28 438	1.30 411	1.53 450	0.86 272	0.94 397	3.27 499	0.69 356	0.45 527	0.44 549	0.54 546	0.48 542	0.47 506	0.40 484

TransformOpticalFlow	0.96 425	0.28 209	0.89 360	0.52 252	0.31 196	0.66 248	0.54 350	1.75 426	1.12 339	1.09 288	1.44 426	1.37 434	1.01 431	6.70 574	0.42 207	0.19 206	0.12 62	0.20 200	0.19 244	0.18 142	0.19 248

IIG-Stereo	0.96 425	0.31 300	0.72 253	0.88 541	0.33 239	0.61 207	0.26 59	1.19 279	1.03 293	1.69 517	1.37 403	1.46 450	0.75 300	6.96 579	0.51 279	0.19 206	0.14 189	0.23 308	0.18 219	0.20 225	0.14 76

CFNet	0.96 425	0.36 393	1.01 403	0.62 397	0.42 339	0.99 402	0.47 295	1.90 478	1.32 456	0.99 255	1.39 412	1.10 367	0.86 360	5.58 550	0.79 392	0.23 337	0.17 320	0.28 417	0.27 431	0.26 359	0.21 301

XPNet_ROB	0.96 425	0.49 458	1.09 435	0.72 482	0.57 440	1.11 425	1.14 531	1.66 404	1.23 413	1.85 534	1.39 412	1.64 486	1.11 457	1.80 404	1.42 504	0.38 502	0.30 492	0.33 471	0.29 464	0.37 458	0.34 458

ETE_ROB	0.96 425	0.64 513	1.16 450	0.69 464	0.48 385	1.14 430	1.13 530	1.77 436	1.19 393	1.91 541	1.45 429	1.73 498	1.05 444	1.60 367	1.14 462	0.32 464	0.26 462	0.38 503	0.34 504	0.39 471	0.41 489

CSP-Net	0.97 431	0.38 407	0.83 327	0.53 271	0.41 334	1.63 502	0.77 456	2.00 503	1.05 303	1.25 388	1.20 338	1.33 424	0.83 345	4.93 533	0.85 411	0.32 464	0.22 426	0.20 200	0.20 278	0.23 319	0.25 365

DEmStereo	0.97 431	0.23 77	0.79 313	0.47 139	0.32 218	1.04 412	0.56 376	0.93 161	0.89 232	1.39 457	2.14 535	1.02 340	2.07 561	5.64 551	0.77 384	0.17 116	0.15 250	0.20 200	0.20 278	0.18 142	0.20 281

pcwnet_v2	0.97 431	0.37 400	4.33 576	0.62 397	0.54 428	0.79 321	0.45 280	2.02 511	1.58 522	1.42 466	1.64 481	1.09 365	0.79 322	1.24 279	0.67 349	0.32 464	0.25 456	0.29 428	0.27 431	0.37 458	0.35 463

FINET	0.97 431	0.54 477	1.60 513	0.63 406	0.79 521	1.08 419	1.07 524	1.56 379	2.20 562	1.15 328	1.49 443	0.94 305	0.88 370	2.32 455	1.05 444	0.42 516	0.35 523	0.32 462	0.28 452	0.43 489	0.38 480

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 435	0.39 412	3.21 568	0.50 199	0.63 470	0.64 223	0.39 194	2.36 560	0.75 184	0.95 243	4.63 581	1.81 507	0.56 221	0.96 199	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.21 237	0.26 420	0.32 431	0.35 463

StereoDRNet	0.98 435	0.47 451	1.70 519	0.76 501	0.94 548	1.51 492	0.91 493	1.92 485	1.32 456	1.61 505	1.13 305	1.47 455	0.97 412	1.75 395	1.46 511	0.28 434	0.23 438	0.29 428	0.27 431	0.35 447	0.27 399

ACV-stereo	0.99 437	0.51 468	1.41 487	0.56 324	0.41 334	2.43 559	0.57 387	1.15 260	1.18 385	0.81 207	1.01 242	3.39 574	2.14 564	1.60 367	1.07 449	0.27 420	0.22 426	0.22 270	0.22 352	0.28 392	0.32 447

iinet-f	0.99 437	0.45 444	3.71 573	0.55 310	0.43 350	1.81 522	0.68 432	1.14 258	1.14 354	1.18 352	1.42 417	1.58 473	1.44 510	1.34 307	1.59 520	0.24 354	0.23 438	0.20 200	0.19 244	0.26 359	0.25 365

GASNet	0.99 437	0.97 548	1.72 522	0.98 554	0.68 488	0.83 348	0.67 428	1.60 387	1.28 438	1.31 421	1.22 342	1.22 391	1.21 481	2.41 462	1.41 500	0.43 521	0.26 462	0.36 497	0.34 504	0.55 528	0.31 440

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 437	0.40 419	1.82 530	0.66 436	0.62 469	2.05 541	0.78 458	1.91 482	1.29 442	1.54 493	1.42 417	1.51 461	1.23 483	1.99 423	1.33 484	0.23 337	0.14 189	0.20 200	0.15 132	0.27 373	0.26 389

PS-NSSS	0.99 437	0.58 493	0.93 373	0.58 347	0.57 440	0.91 371	0.80 467	1.81 452	1.14 354	1.14 322	1.67 488	1.00 331	0.83 345	4.62 524	0.78 386	0.37 498	0.31 498	0.52 540	0.32 488	0.45 499	0.38 480

YMNet	1.00 442	0.54 477	1.40 482	0.81 514	0.85 535	1.87 529	0.62 410	1.55 376	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 504	0.97 412	1.50 347	1.45 508	0.33 473	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 417

YMNet_1	1.00 442	0.54 477	1.40 482	0.81 514	0.85 535	1.87 529	0.62 410	1.55 376	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 504	0.97 412	1.50 347	1.45 508	0.33 473	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 417

UGAM-zero	1.00 442	0.30 265	0.93 373	0.47 139	0.30 170	0.57 183	0.25 48	2.25 550	0.63 135	1.01 265	1.10 287	2.73 563	1.85 548	6.26 561	0.40 185	0.17 116	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.17 181

RAFT + AFF	1.00 442	0.42 431	1.09 435	0.67 448	0.50 396	1.22 451	1.24 540	2.24 549	1.19 393	1.30 411	1.56 461	1.17 382	1.49 518	3.44 505	0.83 405	0.21 281	0.25 456	0.30 441	0.26 420	0.27 373	0.27 399

DRN-Test	1.00 442	0.44 437	1.13 444	0.70 470	0.81 528	1.62 501	0.79 461	2.14 529	1.44 505	1.78 524	1.33 387	1.43 440	1.05 444	2.18 443	1.53 517	0.27 420	0.21 405	0.31 447	0.30 473	0.32 431	0.28 411

NCCL2	1.00 442	0.56 486	1.06 423	0.75 498	0.57 440	1.31 464	1.72 568	1.77 436	1.36 476	1.50 482	1.17 325	1.91 519	1.17 468	1.54 356	1.29 481	0.35 490	0.31 498	0.45 526	0.44 533	0.40 475	0.40 484

TCMNet	1.01 448	0.60 504	2.10 542	0.86 533	1.33 576	1.14 430	0.67 428	1.69 409	1.23 413	1.11 302	1.57 465	1.30 417	0.97 412	2.01 425	1.50 515	0.31 457	0.31 498	0.38 503	0.34 504	0.42 483	0.36 469

PA-Net	1.01 448	0.57 490	1.29 469	0.64 415	0.74 503	1.19 445	0.84 474	1.69 409	1.43 504	1.16 338	1.19 334	1.32 422	1.19 475	3.42 503	1.25 474	0.29 445	0.45 553	0.33 471	0.49 545	0.32 431	0.47 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 448	0.59 496	1.16 450	0.67 448	0.51 409	1.63 502	1.26 544	1.69 409	1.38 484	1.81 531	1.37 403	1.94 524	1.02 436	1.58 364	1.38 492	0.37 498	0.27 470	0.43 521	0.37 516	0.43 489	0.37 474

z-ln-s-r	1.02 451	0.55 482	2.09 541	0.52 252	0.55 434	0.78 315	0.87 483	1.47 346	1.34 463	1.12 304	1.62 476	1.37 434	1.06 447	2.62 476	3.32 566	0.19 206	0.14 189	0.21 237	0.17 199	0.27 373	0.21 301

PSMNet-RUCA	1.02 451	0.97 548	1.44 492	1.23 569	1.10 558	1.40 479	0.62 410	1.69 409	1.38 484	0.94 241	1.53 450	0.97 322	0.83 345	1.17 263	0.93 424	0.69 563	0.34 512	0.99 574	0.60 562	0.97 561	0.64 550

THIR-Stereo	1.02 451	0.27 183	0.69 229	0.49 187	0.28 127	0.95 386	1.34 549	1.03 204	0.97 266	1.34 437	1.90 517	1.17 382	1.58 524	6.44 566	0.78 386	0.19 206	0.14 189	0.21 237	0.22 352	0.19 186	0.20 281

Wz-Net-LNSev	1.03 454	0.67 516	2.71 564	0.64 415	0.84 532	1.75 512	1.00 514	1.80 449	1.32 456	1.28 397	1.25 352	1.65 489	1.22 482	1.39 324	1.40 496	0.28 434	0.26 462	0.24 328	0.23 375	0.33 440	0.32 447

RAFT-RH_RVC	1.03 454	0.24 98	0.67 212	0.49 187	0.28 127	0.81 340	0.33 114	0.83 125	1.08 318	2.05 548	4.65 583	1.04 347	0.57 230	5.98 560	0.50 274	0.18 159	0.13 134	0.26 386	0.20 278	0.16 75	0.17 181

DISCO	1.03 454	0.34 363	1.11 440	0.69 464	0.45 366	2.07 542	0.84 474	2.13 525	1.50 512	1.15 328	1.33 387	2.40 551	1.07 451	2.60 474	1.51 516	0.23 337	0.18 343	0.22 270	0.20 278	0.31 422	0.27 399

STrans-v2	1.04 457	0.28 209	0.96 387	0.49 187	0.32 218	0.68 259	0.79 461	2.47 570	1.12 339	1.12 304	1.46 435	1.40 436	1.46 513	6.70 574	0.43 217	0.18 159	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.18 142	0.18 207

APVNet	1.06 458	0.53 476	1.42 489	0.84 526	0.79 521	1.92 532	0.82 472	1.90 478	1.08 318	1.08 282	1.43 421	1.56 469	1.13 464	3.07 491	1.58 518	0.31 457	0.34 512	0.42 519	0.36 513	0.36 454	0.37 474

TDLM	1.06 458	0.44 437	0.79 313	0.63 406	0.50 396	0.89 364	1.44 554	1.48 348	1.26 427	1.12 304	1.40 414	1.08 355	0.98 419	6.65 570	0.78 386	0.33 473	0.21 405	0.33 471	0.26 420	0.37 458	0.24 353

FAT-Stereo	1.07 460	0.41 427	1.32 474	0.72 482	0.58 449	1.08 419	0.89 488	1.96 494	1.65 527	1.75 521	1.98 522	2.03 535	1.48 516	2.02 426	1.18 470	0.42 516	0.35 523	0.34 481	0.29 464	0.35 447	0.53 527

GANetREF_RVC	1.07 460	0.86 541	1.31 471	0.82 522	0.53 424	1.41 484	1.31 547	1.76 432	1.52 515	1.27 395	1.31 378	1.46 450	1.24 486	2.03 427	0.96 434	0.56 549	0.45 553	0.67 561	0.50 548	0.88 559	0.59 540
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
CVANet_RVC	1.07 460	0.43 434	0.76 295	0.60 372	0.50 396	0.90 367	0.97 507	1.52 363	1.26 427	1.33 433	1.38 408	1.24 398	1.18 472	6.75 576	0.75 375	0.34 483	0.23 438	0.34 481	0.29 464	0.42 483	0.27 399

GCST	1.08 463	1.47 578	0.93 373	1.73 580	1.14 565	1.30 462	0.31 94	1.33 308	1.16 375	1.29 403	0.97 229	0.98 324	0.49 179	2.08 432	0.46 248	1.19 580	0.70 582	1.30 581	0.85 577	1.02 565	0.89 565

GwcNet	1.08 463	0.51 468	2.33 553	0.79 508	1.18 568	1.76 514	0.70 439	1.68 407	1.47 508	1.41 460	1.64 481	1.74 500	1.04 440	2.20 446	1.41 500	0.30 450	0.29 488	0.29 428	0.27 431	0.30 413	0.35 463

DANet	1.08 463	0.61 506	1.32 474	0.85 531	0.72 495	1.37 472	0.51 325	1.54 372	1.15 366	1.78 524	1.54 455	2.01 532	1.11 457	2.90 485	2.00 538	0.33 473	0.30 492	0.40 514	0.30 473	0.44 495	0.45 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 466	0.50 465	1.12 442	0.90 545	1.04 554	1.11 425	0.84 474	1.80 449	1.62 524	1.55 496	2.00 525	1.90 518	1.78 542	1.84 407	1.25 474	0.52 541	0.36 528	0.48 533	0.36 513	0.45 499	0.43 500

Nwc_Net	1.09 466	0.49 458	1.33 476	0.89 544	0.80 526	1.49 491	0.66 424	2.19 543	1.27 433	1.32 425	2.26 539	1.96 527	1.54 521	1.92 415	1.34 486	0.40 508	0.30 492	0.43 521	0.45 535	0.38 467	0.37 474

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 468	1.02 553	1.00 399	0.82 522	0.67 482	1.93 533	0.93 499	1.62 394	1.11 335	1.15 328	1.25 352	1.50 459	0.79 322	1.96 421	0.76 378	1.89 583	0.34 512	0.79 565	0.36 513	1.25 573	0.83 562

NCC-stereo	1.10 468	0.54 477	1.24 461	0.84 526	0.94 548	1.29 460	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 425	1.74 496	1.88 514	1.74 538	2.35 457	1.25 474	0.45 527	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 493

Abc-Net	1.10 468	0.54 477	1.24 461	0.84 526	0.94 548	1.29 460	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 425	1.74 496	1.88 514	1.74 538	2.35 457	1.25 474	0.45 527	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 493
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 471	0.58 493	2.23 551	0.66 436	0.71 493	1.95 535	1.46 555	1.98 500	1.45 506	1.79 527	1.43 421	1.49 458	1.33 500	1.97 422	1.42 504	0.27 420	0.23 438	0.28 417	0.28 452	0.34 444	0.31 440

edge stereo	1.11 471	0.50 465	1.30 470	0.71 478	0.65 475	1.14 430	0.75 450	1.93 489	1.37 480	1.71 518	1.83 507	2.54 556	1.44 510	2.43 463	1.23 472	0.42 516	0.41 543	0.54 546	0.35 509	0.42 483	0.46 508

anonymity	1.12 473	0.97 548	1.21 455	1.07 562	1.12 562	1.08 419	0.89 488	1.95 493	1.16 375	1.29 403	1.26 359	1.22 391	1.09 455	1.15 255	1.01 441	1.02 573	1.00 598	0.97 571	0.97 583	0.98 562	0.99 569

ccnet	1.12 473	0.67 516	1.01 403	0.78 506	0.73 502	1.72 510	0.99 512	1.84 462	1.26 427	1.47 473	1.85 511	1.75 503	1.29 492	1.75 395	1.88 532	0.57 550	0.53 568	0.57 555	0.55 555	0.59 535	0.54 529

RASNet	1.12 473	0.30 265	0.91 367	0.66 436	0.77 516	0.97 396	0.57 387	1.37 319	1.35 472	1.02 269	1.34 394	2.11 539	1.43 508	7.09 581	1.39 495	0.19 206	0.17 320	0.17 95	0.19 244	0.18 142	0.16 149

AF-Net	1.13 476	0.52 472	1.33 476	0.86 533	0.91 544	1.38 475	0.71 441	2.16 534	1.62 524	1.56 497	2.40 546	1.99 530	1.65 531	1.81 406	1.48 513	0.48 535	0.28 477	0.49 535	0.33 498	0.39 471	0.32 447

NaN_ROB	1.13 476	0.55 482	1.15 449	0.64 415	0.48 385	1.61 500	2.03 585	1.72 417	1.48 509	2.09 550	1.27 362	1.40 436	1.08 452	3.94 511	1.30 482	0.28 434	0.34 512	0.28 417	0.28 452	0.30 413	0.33 453

UGAM	1.14 478	0.27 183	0.95 381	0.53 271	0.42 339	0.70 273	0.72 444	0.95 173	1.32 456	0.98 252	1.48 441	1.78 506	0.87 365	9.65 608	0.87 414	0.21 281	0.18 343	0.30 441	0.24 388	0.19 186	0.16 149

DGSMNet	1.14 478	0.76 532	2.49 558	0.81 514	0.86 539	1.39 477	1.39 551	2.13 525	1.35 472	1.26 392	1.63 480	1.48 457	0.98 419	1.75 395	1.10 455	0.45 527	0.43 546	0.55 550	0.49 545	0.75 553	0.70 555

Syn2CoEx	1.14 478	0.69 520	1.66 516	0.80 511	0.67 482	1.40 479	0.88 486	2.06 519	1.54 518	1.25 388	1.58 468	1.42 439	1.50 520	4.09 513	1.40 496	0.36 494	0.32 506	0.34 481	0.29 464	0.29 403	0.34 458

RGC	1.14 478	0.79 534	1.26 464	0.91 548	0.96 551	1.52 493	0.77 456	1.92 485	1.26 427	1.54 493	1.93 519	2.02 534	1.54 521	2.25 450	1.31 483	0.44 526	0.35 523	0.58 556	0.48 542	0.47 506	0.46 508

S-Stereo	1.15 482	0.46 446	2.17 547	0.81 514	0.80 526	1.21 449	1.19 537	1.93 489	2.02 555	1.47 473	2.11 532	1.57 470	1.17 468	2.05 430	1.41 500	0.40 508	0.40 541	0.35 489	0.31 480	0.44 495	0.70 555

stereogan	1.15 482	0.42 431	1.40 482	0.86 533	0.84 532	2.38 557	0.71 441	1.88 472	1.73 536	1.72 519	1.94 521	2.31 546	1.29 492	2.07 431	1.08 450	0.36 494	0.35 523	0.39 509	0.31 480	0.51 520	0.46 508

AANet_RVC	1.16 484	0.52 472	1.49 506	0.65 429	0.45 366	0.75 295	0.69 436	1.42 332	1.55 520	1.34 437	1.87 514	1.53 465	0.78 318	7.43 587	1.38 492	0.25 381	0.17 320	0.19 158	0.16 174	0.22 293	0.26 389

RYNet	1.17 485	0.49 458	1.24 461	0.70 470	0.97 552	1.71 508	0.92 495	1.91 482	1.46 507	1.38 451	1.14 309	1.88 514	1.30 496	4.24 515	1.87 530	0.26 404	0.21 405	0.35 489	0.27 431	0.55 528	0.54 529

w-ln-seven-2	1.18 486	0.61 506	4.25 575	0.68 460	0.61 463	1.20 447	0.93 499	1.63 396	1.35 472	1.66 514	1.53 450	1.47 455	1.37 504	3.00 490	1.74 525	0.25 381	0.24 447	0.29 428	0.26 420	0.33 440	0.28 411

HSM	1.19 487	0.32 316	0.65 200	0.57 341	0.38 305	1.23 452	0.59 400	2.25 550	1.19 393	1.30 411	1.25 352	1.94 524	1.03 438	9.32 603	0.71 363	0.22 310	0.16 290	0.20 200	0.16 174	0.21 269	0.21 301

aanetorigin	1.23 488	0.79 534	2.78 566	0.70 470	0.79 521	0.99 402	1.06 523	1.06 231	1.37 480	3.52 587	2.61 554	1.72 497	1.63 529	1.99 423	1.78 527	0.25 381	0.24 447	0.26 386	0.25 402	0.38 467	0.45 505

PWC_ROB	1.24 489	0.76 532	2.46 557	0.72 482	0.78 518	1.15 436	0.49 317	1.75 426	1.92 549	2.31 556	3.07 563	1.59 474	1.40 505	2.46 467	2.10 542	0.33 473	0.22 426	0.35 489	0.24 388	0.38 467	0.41 489

SGM-Forest	1.24 489	0.38 407	0.60 173	0.52 252	0.37 289	1.56 497	1.30 546	1.65 399	1.36 476	2.11 551	1.79 503	1.63 483	0.93 392	7.48 589	0.95 430	0.36 494	0.37 530	0.39 509	0.34 504	0.37 458	0.32 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 491	0.99 551	1.93 536	1.02 558	1.21 570	0.96 392	1.01 516	1.75 426	1.92 549	1.36 442	2.12 533	1.44 445	1.01 431	1.14 254	1.40 496	0.72 564	0.82 585	0.89 569	0.98 585	1.31 575	0.95 567

NOSS_ROB	1.26 492	0.46 446	0.62 183	0.56 324	0.38 305	1.06 416	0.78 458	1.73 418	1.40 494	1.01 265	1.43 421	1.10 367	0.75 300	10.62 612	0.65 341	0.45 527	0.43 546	0.48 533	0.45 535	0.44 495	0.41 489

RTSC	1.29 493	0.73 526	2.44 556	0.83 525	0.57 440	1.85 527	0.65 419	1.88 472	2.00 554	2.20 553	1.66 486	1.60 476	1.26 489	2.33 456	3.92 572	0.32 464	0.23 438	0.27 402	0.29 464	0.37 458	0.37 474

PWCDC_ROB	1.29 493	0.75 531	1.33 476	1.05 559	0.88 543	1.73 511	0.52 336	1.89 475	3.28 584	1.29 403	4.88 586	1.22 391	1.46 513	1.77 402	1.45 508	0.60 555	0.26 462	0.29 428	0.25 402	0.52 522	0.37 474

test_for_model	1.30 495	3.71 610	0.58 162	3.22 600	2.84 601	0.59 193	0.33 114	1.40 328	0.83 215	1.42 466	0.61 125	0.52 138	0.37 93	0.51 38	0.33 105	2.46 590	0.15 250	0.16 65	0.11 10	4.39 611	1.50 582

Anonymous_2	1.30 495	0.55 482	0.82 322	0.52 252	0.58 449	1.01 405	0.64 417	1.25 298	0.97 266	0.96 245	0.78 177	1.33 424	1.29 492	1.03 222	0.74 370	0.62 557	0.64 578	1.06 577	9.63 620	1.16 569	0.49 519

SQANet	1.31 497	0.88 544	1.08 432	1.83 582	1.44 578	1.44 486	0.75 450	1.74 423	1.09 326	1.32 425	1.26 359	1.28 413	1.01 431	1.50 347	0.83 405	2.50 591	0.34 512	1.47 582	0.55 555	2.32 582	1.57 583

SHD	1.31 497	0.71 525	2.34 554	0.86 533	0.75 512	1.77 517	0.65 419	2.22 547	2.50 572	2.40 563	1.71 492	1.91 519	1.60 527	1.93 418	2.37 547	0.38 502	0.31 498	0.38 503	0.40 524	0.48 511	0.50 521

PDISCO_ROB	1.32 499	0.65 514	1.44 492	1.36 571	1.46 579	2.55 562	0.92 495	2.45 568	2.07 558	1.37 445	1.49 443	1.65 489	1.00 429	2.82 481	1.35 489	1.01 571	0.27 470	0.54 546	0.47 540	0.71 551	0.73 558

LL-Strereo	1.33 500	0.39 412	1.38 481	0.61 386	0.61 463	0.75 295	0.66 424	1.63 396	1.17 378	1.56 497	1.60 470	2.03 535	2.12 563	9.72 609	0.97 435	0.21 281	0.18 343	0.27 402	0.23 375	0.22 293	0.25 365

PASM	1.34 501	0.92 545	2.62 562	0.86 533	0.87 541	1.03 410	1.08 525	1.50 354	1.51 514	1.82 532	1.41 416	1.68 492	1.26 489	4.87 530	1.34 486	0.61 556	0.65 580	0.68 562	0.78 572	0.69 549	0.68 554

ADCRef	1.35 502	0.55 482	2.37 555	0.72 482	0.77 516	1.94 534	0.78 458	1.91 482	1.27 433	1.57 501	1.59 469	1.36 431	1.41 506	1.54 356	7.53 589	0.23 337	0.20 381	0.32 462	0.30 473	0.29 403	0.29 417

DStereoRT	1.36 503	0.32 316	1.41 487	0.67 448	0.50 396	2.07 542	0.60 404	1.44 339	0.91 241	1.37 445	1.44 426	0.73 222	1.30 496	6.39 565	0.90 421	0.23 337	0.17 320	4.29 614	1.94 604	0.24 334	0.20 281

GANet	1.36 503	0.47 451	0.86 335	0.67 448	0.45 366	1.34 469	1.73 569	1.64 398	1.24 419	1.49 481	2.38 544	1.55 468	1.20 478	9.30 602	0.93 424	0.30 450	0.31 498	0.33 471	0.28 452	0.39 471	0.30 430

ff1	1.37 505	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	0.95 173	2.47 569	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.20 247	0.12 62	0.31 447	0.27 431	0.19 186	0.20 281

XQC	1.37 505	0.87 542	2.56 560	0.84 526	0.69 490	1.83 525	0.89 488	2.07 520	1.88 545	1.88 537	1.53 450	1.91 519	1.55 523	2.85 484	3.05 558	0.48 535	0.29 488	0.44 525	0.39 520	0.69 549	0.60 543

w-ln-seven	1.38 507	0.70 523	3.91 574	0.75 498	0.72 495	2.69 568	0.95 504	2.02 511	1.99 553	1.99 544	1.73 494	1.82 510	1.17 468	2.45 464	2.84 555	0.28 434	0.25 456	0.31 447	0.30 473	0.41 478	0.33 453

mmx	1.39 508	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	2.13 525	1.37 480	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.24 354	0.19 361	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 365

xxx	1.39 508	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	2.13 525	1.37 480	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.24 354	0.19 361	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 365

MFMNet_re	1.40 510	1.14 563	1.68 517	1.39 573	1.07 555	1.48 489	1.43 553	1.87 469	1.82 543	2.26 554	2.19 536	1.51 461	1.86 549	1.52 350	1.25 474	0.93 569	0.83 586	0.84 567	0.80 573	0.99 564	1.05 574

UDG	1.41 511	2.65 603	0.99 393	1.44 576	1.64 581	1.34 469	0.80 467	1.60 387	1.23 413	1.23 375	1.71 492	2.01 532	1.34 501	1.47 343	1.41 500	0.90 568	0.54 571	2.29 590	0.75 570	1.84 578	1.04 572

CSAN	1.41 511	0.59 496	1.26 464	0.70 470	0.50 396	1.76 514	1.78 570	1.77 436	1.90 548	2.35 559	2.32 541	1.92 522	1.94 554	5.56 549	1.49 514	0.43 521	0.35 523	0.40 514	0.41 525	0.43 489	0.41 489

DStereoO	1.44 513	1.11 560	1.69 518	1.16 565	0.72 495	1.21 449	1.56 560	1.74 423	1.63 526	1.52 485	1.67 488	1.51 461	3.16 585	1.73 393	1.72 524	2.35 589	0.45 553	0.97 571	0.42 528	2.01 580	0.53 527

test_xeample	1.45 514	0.28 209	0.65 200	0.51 231	0.28 127	0.94 383	0.59 400	2.14 529	1.29 442	1.24 382	1.51 448	0.88 280	0.86 360	1.46 339	15.10 611	0.22 310	0.20 381	0.22 270	0.20 278	0.22 293	0.22 319

Wz-Net-SNSev	1.49 515	1.23 568	6.27 587	0.68 460	0.67 482	1.37 472	1.41 552	2.00 503	1.39 489	1.48 479	1.61 474	2.29 544	1.32 499	3.93 510	2.14 543	0.31 457	0.28 477	0.31 447	0.33 498	0.42 483	0.36 469

CC-Net-ROB	1.49 515	1.26 569	1.27 467	0.88 541	0.79 521	1.76 514	1.00 514	1.79 446	1.26 427	1.10 296	1.61 474	1.21 389	0.99 427	8.13 596	0.84 408	1.09 577	0.41 543	2.20 588	0.46 538	1.20 572	0.48 515

DDUNet	1.50 517	2.69 604	1.12 442	1.77 581	1.88 583	1.84 526	0.92 495	1.70 414	1.16 375	1.38 451	1.79 503	1.60 476	1.12 460	1.37 315	1.08 450	1.10 578	0.76 583	2.37 592	0.94 581	2.00 579	1.37 580

xxxx	1.51 518	0.28 209	0.68 216	0.54 286	0.28 127	1.16 438	0.44 260	2.19 543	1.29 442	1.09 288	1.36 401	1.22 391	0.85 352	1.79 403	15.70 614	0.24 354	0.21 405	0.21 237	0.20 278	0.22 293	0.23 339

psmorigin	1.52 519	0.69 520	10.52 601	0.68 460	0.59 457	1.13 429	0.70 439	1.57 380	1.19 393	1.99 544	1.79 503	2.26 543	1.47 515	2.09 433	1.36 490	0.39 505	0.40 541	0.34 481	0.33 498	0.43 489	0.56 533

MFN_U_SF_RVC	1.52 519	0.84 537	3.42 569	0.87 540	0.66 478	2.56 563	0.95 504	2.36 560	1.70 532	1.98 543	1.86 512	2.45 554	1.79 543	2.95 486	2.58 550	0.52 541	0.48 560	0.55 550	0.59 561	0.59 535	0.61 544

WQFJA1++	1.55 521	0.22 59	0.45 66	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 44	0.28 12	0.38 61	0.39 41	0.34 58	0.39 102	0.64 89	0.27 33	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.12 51	25.04 622	0.14 76

SAMSARA	1.55 521	0.84 537	2.61 561	1.22 568	1.07 555	2.50 561	1.93 580	2.05 514	1.89 546	2.75 573	1.66 486	2.81 564	1.69 536	3.08 493	1.97 537	0.46 533	0.51 566	0.42 519	0.46 538	0.58 533	0.59 540

z-mn7	1.56 523	0.84 537	4.36 578	0.71 478	0.51 409	2.60 564	1.04 519	1.73 418	2.70 578	1.53 487	2.99 562	1.94 524	1.34 501	4.78 528	2.41 548	0.29 445	0.24 447	0.27 402	0.24 388	0.34 444	0.31 440

CrosDoStereo	1.58 524	0.24 98	0.72 253	0.48 167	0.29 147	0.67 252	12.49 614	1.10 244	0.98 271	1.34 437	1.75 499	1.00 331	1.89 550	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 250	0.20 200	0.22 352	0.18 142	0.19 248

DeepStereo_LL	1.58 524	0.24 98	0.72 253	0.48 167	0.29 147	0.67 252	12.49 614	1.10 244	0.98 271	1.34 437	1.75 499	1.00 331	1.89 550	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 250	0.20 200	0.22 352	0.18 142	0.19 248

otaku	1.60 526	1.11 560	1.21 455	2.20 584	1.56 580	1.97 536	1.24 540	2.07 520	1.36 476	1.44 468	1.62 476	1.73 498	1.19 475	1.73 393	0.98 438	2.89 596	0.57 573	1.74 583	0.60 562	2.78 590	1.94 589

DeepPrunerF	1.60 526	0.73 526	5.81 585	0.88 541	1.19 569	0.91 371	0.95 504	2.19 543	5.24 601	1.17 347	1.30 372	1.19 386	1.30 496	4.90 531	1.66 523	0.42 516	0.34 512	0.52 540	0.47 540	0.41 478	0.40 484

222	1.61 528	0.29 245	0.67 212	0.56 324	0.29 147	1.06 416	0.42 227	2.17 540	1.31 452	1.31 421	1.52 449	0.92 300	0.94 397	1.76 400	17.65 615	0.24 354	0.20 381	0.21 237	0.19 244	0.22 293	0.23 339

SDNR	1.62 529	0.51 468	2.17 547	0.53 271	0.56 437	3.80 587	0.45 280	1.54 372	1.29 442	1.33 433	2.41 547	1.08 355	0.96 409	11.18 613	1.16 464	0.66 561	0.63 577	0.43 521	0.32 488	0.64 542	0.67 552

Ntro	1.64 530	1.15 564	1.23 458	2.48 590	1.83 582	2.09 544	1.16 534	1.96 494	1.38 484	1.21 364	1.62 476	1.62 478	1.29 492	1.87 412	1.11 458	3.04 597	0.56 572	1.82 585	0.64 564	2.80 591	2.05 591

G-Net	1.66 531	0.63 511	1.56 509	1.11 564	0.74 503	2.98 576	0.91 493	1.55 376	1.22 410	2.76 574	8.18 605	2.32 547	2.53 577	1.92 415	1.87 530	0.48 535	0.44 549	0.45 526	0.31 480	0.60 539	0.57 537

MDST_ROB	1.67 532	0.34 363	1.58 512	0.92 550	0.58 449	4.26 593	1.11 527	2.83 576	1.41 499	4.49 598	2.55 553	1.45 447	0.97 412	7.79 593	1.17 467	0.31 457	0.25 456	0.37 500	0.33 498	0.31 422	0.30 430

SPS-STEREO	1.67 532	1.04 554	1.23 458	1.21 567	1.13 564	1.82 524	1.11 527	2.16 534	1.52 515	3.07 584	2.32 541	2.82 565	1.80 544	4.11 514	2.04 539	1.03 574	0.99 597	0.97 571	0.94 581	1.03 567	1.02 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 534	0.36 393	0.61 177	0.59 360	0.29 147	2.25 550	1.18 536	2.38 563	1.68 531	3.60 588	2.67 556	3.69 578	2.42 573	8.13 596	1.90 533	0.31 457	0.31 498	0.30 441	0.28 452	0.30 413	0.29 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 535	0.59 496	4.33 576	0.70 470	0.57 440	2.02 540	1.62 566	3.35 585	1.78 539	1.48 479	1.38 408	2.17 540	2.84 580	4.77 527	3.66 569	0.48 535	0.31 498	0.29 428	0.25 402	0.64 542	0.48 515

zh-mn7	1.70 536	1.21 567	8.30 595	0.69 464	0.53 424	1.45 487	0.84 474	1.70 414	2.09 559	2.41 564	2.67 556	1.68 492	1.23 483	4.49 520	2.87 556	0.30 450	0.26 462	0.27 402	0.27 431	0.31 422	0.35 463

1111x	1.70 536	0.29 245	0.86 335	0.51 231	0.27 102	1.01 405	0.68 432	2.22 547	1.28 438	1.13 319	1.40 414	1.21 389	1.10 456	5.53 547	15.20 612	0.22 310	0.21 405	0.22 270	0.22 352	0.24 334	0.22 319

PVD	1.70 536	0.84 537	2.26 552	0.94 553	0.83 531	2.48 560	0.97 507	2.59 574	3.35 585	3.01 582	2.77 558	2.34 548	2.47 575	2.67 478	3.14 561	0.47 534	0.45 553	0.59 557	0.48 542	0.59 535	0.75 560

FBW_ROB	1.71 539	0.62 510	1.45 497	0.67 448	0.61 463	1.81 522	1.08 525	2.52 571	1.70 532	1.77 523	1.73 494	1.98 529	1.25 487	12.57 615	1.84 529	0.34 483	0.37 530	0.56 553	0.38 518	0.45 499	0.43 500

ADCL	1.72 540	0.57 490	3.66 571	0.67 448	0.61 463	2.61 566	1.85 575	1.96 494	1.67 529	1.90 540	1.83 507	2.06 538	1.90 552	2.13 436	9.15 598	0.26 404	0.24 447	0.34 481	0.32 488	0.38 467	0.35 463

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 541	0.87 542	3.56 570	0.80 511	0.75 512	3.72 584	2.44 598	1.82 453	1.82 543	1.74 520	1.91 518	1.92 522	1.26 489	7.69 592	1.28 480	0.45 527	0.47 558	0.52 540	0.77 571	0.50 515	0.50 521

zh-sn7	1.76 542	1.38 570	6.58 588	0.74 494	0.72 495	1.78 519	1.31 547	1.88 472	1.56 521	1.86 536	2.47 551	1.81 507	2.08 562	5.12 535	3.80 571	0.32 464	0.32 506	0.32 462	0.32 488	0.44 495	0.40 484

AAGNet	1.83 543	0.28 209	0.72 253	0.61 386	0.32 218	0.67 252	0.51 325	0.96 180	0.98 271	1.47 473	1.20 338	1.00 331	1.18 472	2.83 482	22.77 622	0.22 310	0.13 134	0.22 270	0.19 244	0.23 319	0.15 114

WCMA_ROB	1.84 544	0.47 451	1.31 471	0.69 464	0.57 440	2.11 545	1.14 531	1.87 469	1.73 536	4.04 592	6.43 592	5.62 595	3.61 590	2.59 473	1.94 535	0.52 541	0.44 549	0.39 509	0.42 528	0.48 511	0.47 512

ADCPNet	1.85 545	0.69 520	8.07 592	0.71 478	0.58 449	2.79 571	1.22 539	1.94 491	1.54 518	1.88 537	1.69 490	2.46 555	2.04 558	2.37 459	6.48 584	0.38 502	0.37 530	0.38 503	0.43 531	0.47 506	0.45 505

test_sample9	1.86 546	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	2.27 452	7.92 594	0.57 550	12.61 624	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

Wz-Net-TNSev	1.88 547	2.08 597	7.66 590	0.67 448	0.64 473	2.42 558	1.83 574	2.33 556	1.74 538	1.57 501	1.56 461	2.58 557	1.90 552	4.86 529	3.12 560	0.39 505	0.37 530	0.33 471	0.37 516	0.53 524	0.58 538

NVStereoNet_ROB	1.88 547	1.07 555	1.45 497	1.07 562	1.17 566	1.47 488	1.48 557	1.89 475	1.93 551	1.94 542	4.67 584	3.08 571	1.80 544	6.51 567	1.65 521	1.06 576	0.86 592	1.08 578	1.32 591	0.93 560	1.26 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 547	0.57 490	2.18 549	0.63 406	0.40 326	2.80 572	1.57 563	2.39 564	5.88 603	2.36 561	3.57 570	3.72 579	2.97 582	4.74 526	1.76 526	0.34 483	0.30 492	0.32 462	0.29 464	0.48 511	0.37 474

ADCMid	1.89 550	0.73 526	5.06 580	0.72 482	0.67 482	2.00 539	1.14 531	1.97 498	1.48 509	2.86 577	1.81 506	2.37 549	2.05 560	2.24 448	10.39 603	0.33 473	0.31 498	0.39 509	0.43 531	0.50 515	0.44 503

WZ-Net	1.95 551	0.95 547	10.10 597	0.86 533	0.78 518	1.69 507	1.60 565	2.20 546	1.98 552	2.08 549	1.93 519	2.30 545	1.97 555	5.30 538	3.17 563	0.34 483	0.26 462	0.29 428	0.31 480	0.51 520	0.47 512

AnyNet_C32	1.96 552	1.10 557	5.17 581	0.90 545	1.11 560	2.12 546	2.37 596	1.85 463	1.48 509	2.45 565	1.70 491	2.05 537	1.64 530	2.50 470	10.28 602	0.37 498	0.34 512	0.35 489	0.41 525	0.49 514	0.54 529

MSAF-DinoV2	1.97 553	0.80 536	10.38 600	0.86 533	0.48 385	1.39 477	0.97 507	2.55 573	1.72 535	1.53 487	1.65 483	3.59 576	2.20 567	5.39 544	3.94 573	0.27 420	0.17 320	0.26 386	0.28 452	0.47 506	0.46 508

RainbowNet	1.97 553	1.76 585	1.57 511	2.81 593	2.21 587	1.98 538	1.81 572	2.54 572	1.89 546	1.50 482	1.84 509	1.96 527	1.65 531	2.14 437	1.25 474	3.33 603	0.85 590	2.39 595	0.98 585	2.82 593	2.22 592

ADCP+	1.99 555	0.48 455	7.73 591	0.66 436	0.91 544	2.30 553	1.05 521	1.82 453	1.34 463	1.54 493	1.32 385	1.74 500	1.61 528	2.17 440	13.37 607	0.24 354	0.21 405	0.32 462	0.28 452	0.37 458	0.29 417

MSMD_ROB	1.99 555	0.59 496	0.89 360	0.70 470	0.61 463	3.95 589	0.94 502	1.80 449	1.79 540	4.41 596	4.43 577	8.17 604	3.66 591	3.40 501	1.33 484	0.52 541	0.48 560	0.54 546	0.58 558	0.53 524	0.50 521

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 557	1.15 564	3.10 567	1.05 559	0.76 515	5.03 599	2.40 597	2.16 534	2.62 575	1.89 539	2.28 540	2.69 561	1.65 531	9.35 604	2.04 539	0.64 560	0.51 566	0.68 562	0.71 569	1.09 568	0.67 552

ACVNet-4b	2.15 558	1.41 574	1.64 514	2.80 592	2.31 591	2.31 554	1.24 540	2.32 555	2.14 560	1.26 392	2.39 545	2.66 560	1.48 516	5.95 559	1.06 446	3.20 601	0.45 553	2.37 592	0.89 578	2.83 594	2.37 596

ACVNet_1	2.18 559	1.45 577	1.72 522	2.85 594	2.33 593	2.28 551	1.46 555	3.08 581	2.22 563	1.82 532	2.05 530	3.56 575	1.98 556	3.09 494	1.40 496	3.17 598	0.60 575	2.40 596	0.92 580	2.91 597	2.37 596

test_sample8	2.19 560	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.82 453	1.15 366	2.26 554	1.30 372	4.94 590	2.52 576	2.27 452	7.92 594	0.57 550	12.61 624	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

ADCS	2.25 561	0.99 551	5.55 582	0.81 514	0.74 503	2.19 548	1.80 571	2.27 552	2.14 560	2.80 576	2.13 534	2.40 551	2.03 557	2.64 477	13.69 608	0.41 512	0.39 539	0.40 514	0.45 535	0.58 533	0.56 533

AnyNet_C01	2.26 562	1.78 586	10.22 599	0.93 551	0.74 503	2.92 574	2.20 591	2.29 554	1.80 541	2.53 567	2.41 547	2.71 562	1.73 537	3.41 502	6.72 586	0.41 512	0.39 539	0.40 514	0.42 528	0.67 547	0.63 546

MeshStereo	2.26 562	0.56 486	0.92 371	0.61 386	0.49 389	2.60 564	1.02 517	3.18 582	2.05 557	7.40 613	4.98 587	7.58 601	2.98 583	6.37 564	1.96 536	0.43 521	0.43 546	0.45 526	0.39 520	0.43 489	0.42 493
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
FCDSN-DC	2.32 564	0.63 511	0.81 319	0.84 526	0.75 512	2.23 549	0.94 502	2.09 523	1.80 541	5.45 606	7.72 602	7.77 603	6.93 608	3.39 500	1.80 528	0.52 541	0.48 560	0.52 540	0.51 551	0.57 531	0.58 538
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 565	2.85 605	3.66 571	3.08 599	2.27 589	1.97 536	0.67 428	2.00 503	1.70 532	2.52 566	2.00 525	2.23 541	5.86 601	3.44 505	1.58 518	1.01 571	0.32 506	2.64 601	1.94 604	2.85 595	2.24 593

EDNetEfficient	2.37 566	1.10 557	8.08 593	0.74 494	0.71 493	0.98 401	1.56 560	1.46 344	4.06 593	4.90 601	2.82 559	2.25 542	3.48 589	2.95 486	9.97 599	0.26 404	0.24 447	0.26 386	0.30 473	0.68 548	0.61 544

pmcnn	2.37 566	0.42 431	2.71 564	0.63 406	0.43 350	1.54 495	1.19 537	2.01 507	1.53 517	2.64 570	7.60 599	18.07 618	1.45 512	3.44 505	2.78 554	0.18 159	0.15 250	0.15 32	0.12 51	0.20 225	0.18 207

ELAS	2.37 566	0.74 529	1.54 508	0.99 555	0.92 546	4.78 596	2.33 595	3.33 584	3.37 586	5.05 604	4.77 585	3.67 577	4.53 598	3.42 503	4.50 576	0.62 557	0.53 568	0.55 550	0.53 553	0.63 540	0.64 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 569	1.07 555	2.14 546	1.18 566	1.10 558	2.14 547	1.36 550	1.96 494	1.66 528	5.46 607	7.07 596	4.95 591	4.32 597	5.50 546	2.26 545	1.04 575	1.02 600	0.99 574	0.97 583	1.02 565	1.04 572

ACVNet_2	2.43 570	1.41 574	2.04 539	2.62 591	2.24 588	2.63 567	1.88 578	3.31 583	3.01 581	2.19 552	3.45 569	4.62 583	2.04 558	4.50 522	1.47 512	2.55 592	0.64 578	2.22 589	0.84 575	2.69 589	2.29 594

ELAS_RVC	2.48 571	0.74 529	1.90 534	1.05 559	0.92 546	2.76 569	4.01 607	2.76 575	4.11 594	4.69 599	4.63 581	4.62 583	5.96 603	3.97 512	3.96 574	0.63 559	0.53 568	0.56 553	0.52 552	0.64 542	0.63 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 572	0.59 496	18.45 608	0.69 464	0.50 396	1.87 529	0.88 486	1.67 406	2.39 566	1.50 482	1.42 417	1.14 379	1.15 466	4.28 518	5.07 579	0.24 354	0.19 361	0.22 270	0.19 244	7.86 616	0.34 458

WAO-7	2.66 573	1.40 573	1.73 524	1.39 573	1.17 566	3.93 588	1.94 581	4.11 594	3.88 592	2.92 578	5.50 588	4.18 581	3.00 584	7.63 591	3.71 570	1.13 579	1.00 598	1.17 579	1.13 590	1.18 571	1.09 576

RTS	2.67 574	1.38 570	15.28 606	0.99 555	1.26 572	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 560	2.60 558	1.59 525	6.27 562	5.71 582	0.40 508	0.28 477	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 515

RTSA	2.67 574	1.38 570	15.28 606	0.99 555	1.26 572	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 560	2.60 558	1.59 525	6.27 562	5.71 582	0.40 508	0.28 477	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 515

MADNet+	2.69 576	3.22 608	11.53 602	1.44 576	1.12 562	3.19 578	1.81 572	2.85 577	2.37 565	1.68 516	2.07 531	2.85 566	2.18 565	7.41 586	5.23 580	0.79 566	0.76 583	0.69 564	0.65 565	0.98 562	0.95 567

IMH-64-1	2.70 577	1.79 587	1.46 499	3.26 602	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 592	2.75 579	2.34 557	3.81 573	3.06 569	2.22 568	4.25 516	2.59 551	3.75 607	0.84 587	2.75 602	1.35 592	3.15 599	2.60 603

IMH-64	2.70 577	1.79 587	1.46 499	3.26 602	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 592	2.75 579	2.34 557	3.81 573	3.06 569	2.22 568	4.25 516	2.59 551	3.75 607	0.84 587	2.75 602	1.35 592	3.15 599	2.60 603

FC-DCNN	2.72 579	0.59 496	0.86 335	0.73 490	0.57 440	2.91 573	1.04 519	3.01 580	2.60 573	6.83 608	7.64 600	9.92 608	6.33 606	5.21 536	3.14 561	0.53 547	0.48 560	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

FC-DCNN v2	2.81 580	0.59 496	0.85 329	0.73 490	0.57 440	2.97 575	1.05 521	3.39 586	2.61 574	6.98 609	7.67 601	10.38 611	6.31 605	5.75 554	3.37 567	0.53 547	0.48 560	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

WAO-6	2.81 580	1.60 582	1.46 499	2.36 588	2.28 590	3.55 582	2.29 594	4.21 595	4.56 598	2.36 561	4.51 578	4.88 589	2.66 578	4.60 523	4.07 575	1.72 582	1.15 604	2.31 591	1.46 597	2.31 581	1.85 587

PWCK	2.88 582	2.05 595	5.72 584	2.08 583	1.11 560	3.55 582	3.90 606	2.86 578	3.54 590	3.03 583	3.63 571	3.10 572	2.31 570	8.15 598	3.09 559	2.12 586	0.91 595	1.75 584	0.98 585	2.57 587	1.18 577

Dean	2.91 583	1.53 581	2.07 540	2.96 598	2.51 595	3.15 577	2.14 589	4.75 599	4.41 597	2.76 574	6.10 591	5.53 594	2.37 571	2.97 488	1.92 534	3.18 599	0.85 590	2.51 599	1.04 588	2.88 596	2.47 600

MonStereo1	3.14 584	1.66 583	1.81 528	2.43 589	2.32 592	5.80 602	1.58 564	3.52 587	4.70 599	3.09 585	8.22 606	4.76 587	3.36 587	6.52 568	2.29 546	2.33 588	0.61 576	1.91 587	1.05 589	2.44 584	2.34 595

IMH	3.21 585	1.85 591	1.48 504	3.25 601	2.69 599	4.07 591	2.02 584	4.41 597	3.80 591	2.72 571	7.11 597	4.75 586	2.92 581	5.92 557	2.55 549	3.85 611	0.88 593	2.78 604	1.36 594	3.19 601	2.59 602

LVE	3.31 586	1.67 584	1.64 514	2.85 594	2.42 594	3.20 579	2.26 593	4.78 600	5.05 600	2.35 559	6.91 594	6.02 596	2.37 571	9.15 600	2.17 544	3.19 600	1.08 603	2.38 594	1.47 598	2.81 592	2.40 598

DStereoFS	3.67 587	1.49 580	2.18 549	1.32 570	1.32 575	4.41 594	1.26 544	3.75 591	9.27 607	3.36 586	6.80 593	4.81 588	13.54 614	6.95 578	4.76 578	0.73 565	0.69 581	1.17 579	2.40 610	1.27 574	1.95 590

JetBlue	3.97 588	2.01 592	10.19 598	1.38 572	2.84 601	10.53 608	9.54 611	3.60 589	2.41 567	2.73 572	3.39 568	4.54 582	4.31 596	7.85 595	6.84 587	0.88 567	0.93 596	0.89 569	0.91 579	1.74 577	1.91 588

notaker	3.98 589	2.40 602	2.68 563	3.82 609	3.27 607	3.97 590	2.14 589	4.78 600	3.45 588	4.12 595	6.94 595	7.65 602	3.26 586	7.82 594	5.30 581	4.04 612	1.41 606	3.36 611	2.10 607	3.88 605	3.31 609

WAO-8	4.40 590	1.82 589	1.79 526	2.34 586	2.20 585	9.19 605	1.53 558	6.09 606	16.46 615	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 593	9.41 606	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 595	2.50 585	1.68 584

Venus	4.40 590	1.82 589	1.79 526	2.34 586	2.20 585	9.19 605	1.53 558	6.09 606	16.46 615	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 593	9.41 606	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 595	2.50 585	1.68 584

DStereoSA	4.44 592	0.92 545	6.79 589	1.58 578	2.54 596	2.29 552	14.04 616	2.33 556	2.31 564	1.85 534	10.58 611	1.32 422	13.05 612	7.07 580	11.18 605	0.67 562	1.97 610	0.88 568	3.29 611	1.69 576	2.44 599

MultiAttention	4.51 593	0.33 339	0.82 322	0.73 490	0.45 366	30.98 625	4.50 609	2.18 542	1.40 494	1.61 505	2.41 547	2.43 553	0.70 286	38.42 628	1.36 490	0.22 310	0.15 250	0.29 428	0.30 473	0.47 506	0.43 500

ktn	4.70 594	2.38 601	2.12 545	3.76 607	3.24 605	4.85 597	2.95 604	5.52 602	7.37 606	4.07 594	19.32 620	7.46 600	3.47 588	7.39 585	2.95 557	4.04 612	1.85 609	3.26 610	2.22 608	3.08 598	2.65 605

MADNet++	5.01 595	3.14 606	4.91 579	4.55 613	3.94 611	5.20 600	4.41 608	4.40 596	4.13 595	4.95 602	6.08 590	4.74 585	5.37 599	9.40 605	10.67 604	4.65 614	4.15 615	3.97 613	3.34 613	4.09 607	4.08 614

UNDER WATER	5.08 596	2.33 600	5.55 582	3.94 611	3.51 608	5.20 600	2.72 601	5.61 604	16.52 617	3.84 589	4.60 580	9.21 606	5.89 602	5.90 556	8.66 597	3.75 607	1.34 605	3.18 609	1.88 602	4.33 610	3.61 611

UNDER WATER-64	5.27 597	2.32 599	8.78 596	3.93 610	3.54 609	7.61 603	3.03 605	5.84 605	14.19 611	4.04 592	4.04 575	9.39 607	6.26 604	5.93 558	8.48 596	3.60 606	1.51 607	3.13 607	1.88 602	4.29 609	3.61 611

TorneroNet-64	5.30 598	2.03 593	1.74 525	3.43 604	2.81 600	10.09 607	2.12 588	9.10 613	17.12 620	4.96 603	9.27 609	10.72 613	3.70 592	9.20 601	4.55 577	3.31 602	0.84 587	2.88 605	1.55 599	3.49 602	3.04 606

MANE	6.19 599	0.59 496	1.03 414	0.93 551	1.22 571	13.38 612	2.69 599	12.81 616	17.94 621	8.21 614	10.82 612	14.72 614	11.68 610	11.39 614	11.90 606	0.59 554	0.50 565	0.52 540	1.76 601	0.55 528	0.54 529

LSM	6.33 600	1.10 557	13.19 603	1.41 575	68.17 631	1.64 504	1.90 579	1.92 485	2.46 568	2.99 580	3.11 564	1.88 514	1.80 544	2.61 475	2.06 541	0.41 512	0.58 574	0.50 536	0.57 557	0.64 542	17.66 624

SGM-ForestM	6.52 601	0.38 407	1.26 464	0.63 406	0.35 261	13.59 613	5.32 610	6.32 609	6.70 605	11.14 616	9.18 608	22.51 626	13.93 615	16.89 617	20.07 617	0.36 494	0.37 530	0.36 497	0.35 509	0.36 454	0.34 458

tt	6.58 602	0.26 152	6.10 586	3.77 608	2.16 584	11.55 609	19.63 618	13.33 617	5.74 602	2.96 579	2.65 555	4.97 592	6.33 606	3.81 509	7.24 588	9.15 619	11.32 623	5.89 619	6.24 618	6.03 612	2.55 601

JetRed	6.91 603	8.80 614	25.96 617	2.85 594	3.25 606	13.98 615	11.87 613	6.25 608	4.28 596	4.45 597	4.56 579	6.69 597	5.46 600	7.46 588	14.05 609	2.59 593	3.31 612	2.59 600	2.29 609	4.20 608	3.36 610

xyz-stereo	7.16 604	0.22 59	69.90 635	0.42 66	0.21 12	32.92 627	0.49 317	0.87 133	0.76 193	1.38 451	27.04 623	1.19 386	1.16 467	4.69 525	0.97 435	0.16 70	0.12 62	0.20 200	0.14 113	0.16 75	0.12 14

LE_ROB	8.05 605	0.37 400	23.53 613	0.74 494	0.33 239	2.77 570	2.87 603	3.71 590	27.24 625	25.39 625	8.87 607	8.46 605	26.71 625	6.65 570	21.99 618	0.21 281	0.19 361	0.20 200	0.21 323	0.25 347	0.22 319

coex-ft	8.13 606	2.13 598	98.04 637	0.67 448	0.53 424	1.71 508	1.56 560	1.65 399	11.11 609	18.17 624	3.75 572	3.88 580	7.61 609	2.98 489	6.49 585	0.30 450	0.30 492	0.32 462	0.31 480	0.66 546	0.50 521

KSHMR	8.75 607	2.06 596	2.11 544	3.53 606	3.11 604	4.13 592	2.69 599	5.60 603	61.37 639	3.00 581	55.83 637	4.98 593	2.45 574	4.49 520	2.61 553	3.46 604	1.55 608	3.14 608	1.94 604	3.72 604	3.18 608

U	9.45 608	0.21 36	0.58 162	0.47 139	53.11 630	61.27 636	0.24 43	0.70 72	0.52 103	0.36 46	0.28 15	0.29 35	0.35 79	0.33 2	0.26 23	0.19 206	0.11 31	60.50 634	8.88 619	0.17 107	0.13 43

TCMNet-wrong-test	10.31 609	11.40 616	14.84 605	20.96 618	18.45 616	13.80 614	10.76 612	15.78 618	3.53 589	5.20 605	5.52 589	16.26 616	12.61 611	7.51 590	10.15 600	7.43 617	2.37 611	4.31 615	3.43 614	11.36 618	10.61 618

EDNetEfficientorigin	10.57 610	1.47 578	177.42 638	0.67 448	0.53 424	1.58 498	1.16 534	1.90 478	3.37 586	4.71 600	3.38 567	3.10 572	2.69 579	3.13 495	3.58 568	0.25 381	0.23 438	0.33 471	0.27 431	0.83 554	0.81 561

TorneroNet	10.70 611	2.03 593	1.82 530	3.43 604	3.01 603	43.83 628	2.22 592	8.87 612	67.47 640	7.17 612	27.36 624	10.68 612	3.85 595	8.67 599	7.65 593	3.59 605	0.88 593	3.04 606	1.57 600	3.71 603	3.17 607

HanzoNet	11.04 612	3.62 609	8.10 594	4.08 612	3.55 610	4.90 598	2.73 602	7.19 610	10.10 608	31.86 633	28.92 625	21.96 625	36.36 627	18.08 619	10.17 601	7.94 618	3.32 613	3.47 612	3.31 612	7.06 615	4.04 613

DPSimNet_ROB	11.20 613	4.98 611	35.43 621	2.90 597	4.52 612	7.89 604	17.09 617	4.66 598	6.06 604	14.89 620	10.93 613	17.29 617	36.81 629	13.18 616	15.68 613	2.86 595	6.29 617	5.75 618	5.09 616	3.91 606	7.70 616

DGTPSM_ROB	13.01 614	8.23 612	21.87 610	9.51 615	18.10 614	11.56 610	32.01 623	10.63 614	16.20 613	7.03 610	19.48 621	10.15 609	16.66 617	9.83 610	22.42 619	4.75 615	8.68 618	5.37 616	10.25 621	6.16 613	11.36 619

DPSMNet_ROB	13.02 615	8.23 612	21.91 611	9.53 616	18.11 615	11.56 610	32.02 624	10.64 615	16.23 614	7.05 611	19.49 622	10.16 610	16.66 617	9.85 611	22.43 620	4.77 616	8.68 618	5.38 617	10.26 622	6.17 614	11.36 619

USTest	14.33 616	14.94 618	21.04 609	17.44 617	16.05 613	23.26 616	33.84 625	21.73 619	11.80 610	9.36 615	10.14 610	15.97 615	13.20 613	17.28 618	22.43 620	3.78 610	5.01 616	6.17 620	6.16 617	9.25 617	7.72 617

DPSM_ROB	19.08 617	19.14 620	25.17 615	22.15 620	20.85 618	28.17 618	37.82 627	26.56 623	16.85 618	14.14 617	14.84 615	21.70 620	18.75 620	21.87 621	26.55 624	10.16 623	9.30 621	10.47 622	10.42 623	14.03 619	12.61 622

DPSM	19.08 617	19.14 620	25.17 615	22.15 620	20.85 618	28.17 618	37.82 627	26.56 623	16.85 618	14.14 617	14.84 615	21.70 620	18.75 620	21.87 621	26.55 624	10.16 623	9.30 621	10.47 622	10.42 623	14.03 619	12.61 622

LRCNet_RVC	22.74 619	32.10 625	21.97 612	29.84 622	26.23 620	4.42 595	0.81 470	22.66 620	2.02 555	26.93 626	29.26 626	23.06 627	15.59 616	23.84 623	18.88 616	31.75 631	19.90 632	34.65 630	32.13 631	30.54 629	28.32 630

DLNR-FE	23.17 620	48.55 637	42.94 624	176.85 638	78.48 632	0.35 26	0.21 19	23.51 622	0.75 184	0.66 175	0.86 196	0.59 178	0.30 42	1.55 358	0.44 220	9.85 622	0.12 62	0.18 133	0.14 113	76.92 636	0.16 149

DLNR_Zeroshot_test	23.17 620	48.52 636	43.29 625	176.68 637	78.69 633	0.35 26	0.21 19	23.41 621	0.75 184	0.66 175	0.86 196	0.59 178	0.30 42	1.56 361	0.44 220	9.57 620	0.12 62	0.18 133	0.14 113	76.92 636	0.16 149

BEATNet-Init1	26.87 622	13.43 617	70.68 636	0.91 548	0.68 488	57.02 635	21.06 619	32.82 630	32.67 627	52.12 639	53.61 636	66.05 637	49.56 637	48.79 638	34.71 629	0.49 539	0.44 549	0.53 545	0.53 553	0.63 540	0.59 540

RAFT-FEzeroshot	38.32 623	38.45 628	50.28 627	44.74 627	41.87 625	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.76 629	28.29 628	29.37 627	43.69 634	37.66 631	43.83 632	53.41 635	20.32 626	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.25 625	25.35 627

RAFT-FE	38.32 623	38.45 628	50.28 627	44.74 627	41.87 625	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.76 629	28.29 628	29.37 627	43.69 634	37.66 631	43.83 632	53.41 635	20.32 626	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.25 625	25.35 627

CasAABBNet	38.33 625	38.46 630	50.35 629	44.75 629	41.84 624	56.68 630	76.37 634	53.22 633	33.83 631	28.31 630	29.54 629	43.62 633	37.71 633	43.84 635	53.41 635	20.30 625	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.24 624	25.34 626

FlowAnything	38.37 626	38.41 627	50.38 630	44.76 630	41.94 627	56.64 629	76.34 633	53.28 637	34.23 633	28.25 627	29.72 630	43.60 631	37.79 634	43.83 632	53.38 634	20.39 629	18.71 631	21.07 624	21.14 630	28.23 623	25.29 625

Selective-RAFT-Error	38.39 627	38.47 631	50.44 631	44.73 626	41.97 628	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.92 632	28.34 631	29.85 631	43.60 631	38.20 635	43.75 631	53.34 633	20.38 628	18.70 627	21.09 628	21.05 625	28.30 627	25.43 629

HaxPig	38.92 628	41.40 633	41.64 622	29.95 623	32.27 621	28.90 620	27.60 620	29.73 626	37.71 634	43.82 634	43.87 633	33.17 628	35.56 626	41.53 629	40.37 631	43.94 635	47.51 637	45.82 631	47.08 633	42.38 630	44.15 633

AVERAGE_ROB	40.43 629	42.37 634	42.73 623	36.96 625	35.58 623	30.50 621	27.61 621	36.71 632	38.39 635	44.91 635	44.36 634	37.45 630	36.70 628	41.88 630	40.35 630	45.43 636	46.81 636	47.11 632	46.35 632	42.51 631	43.87 632

MEDIAN_ROB	42.00 630	44.40 635	44.29 626	35.15 624	34.95 622	31.28 626	29.60 622	35.88 631	40.02 636	47.20 638	46.64 635	37.37 629	38.48 636	44.35 637	42.45 632	48.03 637	49.39 638	49.71 633	49.03 634	45.14 632	46.65 634

LSM0	42.82 631	38.75 632	50.81 632	47.07 631	109.38 639	57.00 634	76.02 632	53.74 638	33.71 628	29.02 632	30.41 632	43.87 636	37.22 630	43.91 636	53.54 638	20.52 630	18.62 626	21.10 629	21.11 629	28.41 628	42.22 631

Anonymous_1	43.04 632	18.73 619	24.79 614	21.81 619	46.26 629	27.80 617	37.60 626	28.08 625	16.14 612	14.66 619	14.30 614	20.65 619	17.88 619	21.56 620	25.94 623	117.93 640	8.92 620	100.65 635	126.50 637	158.64 640	12.08 621

PML	51.67 633	36.25 626	13.28 604	7.46 614	20.81 617	108.69 639	232.22 641	8.72 611	27.82 626	87.01 640	269.67 641	69.67 638	61.95 638	24.76 627	14.20 610	9.74 621	3.40 614	9.62 621	4.70 615	18.74 621	4.72 615

xxxxx1	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

tt_ll	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

ff	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

RSGM-EC	88.84 637	82.86 638	51.22 633	105.38 632	99.51 637	94.51 637	125.67 638	90.02 639	46.43 637	45.14 636	57.50 638	101.22 639	88.55 639	154.40 639	153.26 639	105.54 638	59.55 639	113.88 636	53.02 635	92.89 638	56.17 635

acva	88.84 637	82.86 638	51.22 633	105.38 632	99.51 637	94.51 637	125.67 638	90.02 639	46.43 637	45.14 636	57.50 638	101.22 639	88.55 639	154.40 639	153.26 639	105.54 638	59.55 639	113.88 636	53.02 635	92.89 638	56.17 635

test_example2	192.40 639	210.76 640	206.48 639	199.83 639	204.73 640	172.94 640	183.52 640	133.93 641	133.41 641	191.38 641	196.19 640	187.13 641	178.77 641	205.33 641	208.00 641	222.09 641	238.72 641	186.54 641	190.54 641	227.34 641	170.31 640

GS-Stereo							0.36 150	0.92 152	0.47 76	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 206	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 107	0.15 114

FSD					0.50 396	0.54 161	0.58 391	0.65 53	0.53 109	0.54 145	0.52 95	0.56 163	0.52 197	0.57 62	0.55 303	0.51 540	0.47 558	0.50 536	0.49 545	0.50 515

ccccc		492.34 641		530.87 640	530.37 641	478.08 641		491.76 642		448.18 642		476.12 642		541.64 642		663.49 642	459.54 642	353.94 642	309.79 642	586.66 642

ASD4		10.99 615

Low-res two-view benchmark