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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 32	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 21	0.11 1	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 34	0.14 23	0.09 6	0.10 17	0.09 21	0.12 107	0.13 5	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 11	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.14 11	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 23	0.15 32	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 17	0.19 84	0.10 15	0.10 17	0.11 58	0.10 52	0.15 25	0.13 101	0.06 31	0.06 167	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 47	0.11 4	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.07 79	0.06 167	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 2	0.09 51	0.14 6	0.19 105	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 5	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 110	0.13 140	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 92	0.19 84	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.18 59	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 4	0.12 10	0.10 15	0.13 53	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 92	0.19 84	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 32	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 34	0.12 10	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.23 172	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 88

S2M2_XL	0.10 2	0.09 51	0.21 81	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 25	0.09 21	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.06 88
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 23	0.13 17	0.12 48	0.11 25	0.09 21	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 93	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.13 17	0.12 48	0.12 40	0.08 3	0.11 81	0.16 43	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 16	0.19 61	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 17	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 16	0.19 61	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 16	0.16 32	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 11	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 11	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 16	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 16	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 16	0.15 14	0.18 59	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 16	0.17 43	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.06 88

MonSter	0.10 2	0.08 16	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 92	0.19 84	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 92	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 21	0.08 8	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 24	0.08 16	0.23 97	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 34	0.17 55	0.10 15	0.15 86	0.08 3	0.08 8	0.14 11	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 24	0.09 51	0.20 72	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.13 52	0.16 5	0.13 17	0.10 15	0.10 17	0.09 21	0.09 21	0.19 108	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 92	0.16 38	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 24	0.10 93	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 101	0.17 55	0.14 90	0.13 53	0.09 21	0.09 21	0.18 85	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.18 67	0.14 90	0.17 114	0.09 21	0.10 52	0.18 85	0.13 101	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 47	0.14 23	0.12 48	0.13 53	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 47	0.14 23	0.12 48	0.13 53	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 24	0.11 167	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 47	0.16 38	0.13 65	0.13 53	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 24	0.11 167	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 47	0.16 38	0.13 65	0.13 53	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 56	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 24	0.11 167	0.16 32	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 47	0.14 23	0.12 48	0.13 53	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 24	0.10 93	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.15 102	0.20 34	0.15 32	0.12 48	0.13 53	0.10 38	0.09 21	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 24	0.09 51	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 101	0.16 38	0.14 90	0.13 53	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.13 101	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 129	0.10 8	0.22 59	0.17 55	0.14 90	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 129	0.10 8	0.22 59	0.17 55	0.14 90	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 24	0.09 51	0.15 14	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.12 26	0.23 78	0.14 23	0.13 65	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 24	0.10 93	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 59	0.16 38	0.13 65	0.13 53	0.09 21	0.11 81	0.19 108	0.13 101	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 24	0.10 93	0.15 14	0.18 59	0.08 12	0.16 58	0.14 76	0.27 124	0.20 110	0.14 90	0.14 83	0.08 3	0.11 81	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 24	0.09 51	0.14 6	0.19 105	0.12 183	0.14 20	0.12 26	0.25 101	0.17 55	0.13 65	0.16 101	0.08 3	0.09 21	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 24	0.09 51	0.13 1	0.17 25	0.12 183	0.15 31	0.11 17	0.23 78	0.15 32	0.14 90	0.12 40	0.08 3	0.09 21	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 24	0.06 1	0.17 43	0.15 5	0.11 124	0.16 58	0.13 52	0.21 47	0.16 38	0.11 30	0.15 86	0.09 21	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 24	0.07 2	0.17 43	0.19 105	0.11 124	0.13 15	0.11 17	0.22 59	0.15 32	0.11 30	0.12 40	0.12 69	0.08 8	0.18 85	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.06 88

LG-G_1	0.11 24	0.08 16	0.18 53	0.18 59	0.07 1	0.21 192	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 108	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

LG-G	0.11 24	0.08 16	0.18 53	0.18 59	0.07 1	0.21 192	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 108	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

SGD-Stereo	0.11 24	0.08 16	0.17 43	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 17	0.16 38	0.11 30	0.13 53	0.11 58	0.12 107	0.18 85	0.11 15	0.08 219	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 24	0.08 16	0.17 43	0.17 25	0.09 34	0.22 220	0.14 76	0.14 3	0.16 38	0.11 30	0.10 17	0.09 21	0.08 8	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 24	0.08 16	0.15 14	0.19 105	0.11 124	0.14 20	0.10 8	0.22 59	0.18 67	0.10 15	0.13 53	0.10 38	0.11 81	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 50	0.12 209	0.21 81	0.18 59	0.11 124	0.24 264	0.12 26	0.19 23	0.18 67	0.10 15	0.13 53	0.11 58	0.09 21	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.18 59	0.12 183	0.19 129	0.16 135	0.20 34	0.14 23	0.12 48	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 248

GSStereo	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.17 25	0.12 183	0.19 129	0.16 135	0.26 110	0.18 67	0.13 65	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 248

gasm-f	0.12 50	0.09 51	0.19 61	0.18 59	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.20 34	0.14 23	0.12 48	0.19 138	0.10 38	0.11 81	0.16 43	0.11 15	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.09 268	0.08 248

Replicate-Monster	0.12 50	0.10 93	0.32 184	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 59	0.19 84	0.11 30	0.10 17	0.10 38	0.09 21	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 248

3w_stereo	0.12 50	0.11 167	0.18 53	0.18 59	0.08 12	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.19 84	0.12 48	0.12 40	0.07 1	0.12 107	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 50	0.08 16	0.14 6	0.18 59	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.25 101	0.21 127	0.13 65	0.16 101	0.08 3	0.12 107	0.16 43	0.13 101	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 50	0.09 51	0.25 119	0.16 10	0.11 124	0.14 20	0.16 135	0.17 11	0.17 55	0.10 15	0.15 86	0.09 21	0.09 21	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 293	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.10 366

AIO_rvc	0.12 50	0.11 167	0.22 91	0.19 105	0.10 78	0.15 31	0.17 177	0.20 34	0.16 38	0.11 30	0.13 53	0.13 83	0.08 8	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.07 177

AIO_test	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.19 105	0.11 124	0.15 31	0.17 177	0.19 23	0.16 38	0.11 30	0.13 53	0.14 110	0.09 21	0.20 125	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

GIP-stereo	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.19 105	0.11 124	0.16 58	0.14 76	0.29 157	0.18 67	0.11 30	0.16 101	0.13 83	0.09 21	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 50	0.08 16	0.17 43	0.18 59	0.13 261	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 32	0.10 15	0.08 10	0.10 38	0.10 52	0.21 146	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 474	0.24 552

RSM++	0.12 50	0.09 51	0.19 61	0.20 168	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.21 47	0.19 84	0.12 48	0.12 40	0.14 110	0.09 21	0.20 125	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.05 26

RSM	0.12 50	0.09 51	0.20 72	0.20 168	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.23 78	0.18 67	0.13 65	0.13 53	0.15 130	0.09 21	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 50	0.09 51	0.22 91	0.19 105	0.10 78	0.15 31	0.14 76	0.27 124	0.15 32	0.13 65	0.14 83	0.13 83	0.08 8	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.05 26

BStereo	0.13 65	0.10 93	0.42 326	0.18 59	0.11 124	0.13 15	0.14 76	0.24 92	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 69	0.09 21	0.16 43	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 88

NLSM3	0.13 65	0.10 93	0.17 43	0.21 213	0.13 261	0.18 101	0.16 135	0.30 176	0.24 176	0.11 30	0.15 86	0.12 69	0.13 140	0.17 62	0.15 164	0.05 9	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 65	0.08 16	0.19 61	0.19 105	0.16 387	0.12 9	0.15 102	0.18 17	0.18 67	0.11 30	0.10 17	0.13 83	0.12 107	0.23 172	0.19 277	0.08 219	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 524	0.06 88

GASTEREO	0.13 65	0.12 209	0.21 81	0.23 326	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.26 110	0.18 67	0.17 143	0.16 101	0.11 58	0.13 140	0.19 108	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 56	0.06 88

MSCF	0.13 65	0.12 209	0.21 81	0.22 275	0.10 78	0.16 58	0.15 102	0.26 110	0.18 67	0.17 143	0.16 101	0.11 58	0.13 140	0.18 85	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 56	0.06 88

water-stereo	0.13 65	0.08 16	0.20 72	0.19 105	0.10 78	0.17 80	0.14 76	0.25 101	0.19 84	0.17 143	0.23 183	0.15 130	0.15 182	0.12 2	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 65	0.09 51	0.24 106	0.20 168	0.10 78	0.15 31	0.14 76	0.22 59	0.16 38	0.12 48	0.19 138	0.15 130	0.11 81	0.13 5	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 125	0.06 88

LG-Stereo	0.13 65	0.10 93	0.24 106	0.20 168	0.09 34	0.16 58	0.18 221	0.21 47	0.18 67	0.11 30	0.17 114	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

S2M2_L	0.13 65	0.11 167	0.20 72	0.16 10	0.12 183	0.12 9	0.07 1	0.18 17	0.20 110	0.12 48	0.15 86	0.14 110	0.12 107	0.15 25	0.14 138	0.13 453	0.09 414	0.09 266	0.10 376	0.11 383	0.09 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 65	0.14 317	0.19 61	0.26 452	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 59	0.18 67	0.12 48	0.11 25	0.10 38	0.13 140	0.21 146	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 65	0.37 542	0.36 239	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 11	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 52	0.20 125	0.10 1	0.09 308	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.05 26

castereo++	0.13 65	0.10 93	0.18 53	0.18 59	0.10 78	0.27 316	0.13 52	0.23 78	0.23 161	0.11 30	0.13 53	0.16 149	0.10 52	0.18 85	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 65	0.09 51	0.24 106	0.19 105	0.10 78	0.17 80	0.19 267	0.22 59	0.16 38	0.14 90	0.11 25	0.13 83	0.10 52	0.24 186	0.18 244	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.06 88
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 65	0.10 93	0.22 91	0.19 105	0.10 78	0.19 129	0.17 177	0.19 23	0.19 84	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.11 81	0.24 186	0.16 190	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

mms	0.13 65	0.11 167	0.19 61	0.19 105	0.12 183	0.16 58	0.17 177	0.20 34	0.17 55	0.13 65	0.17 114	0.14 110	0.09 21	0.24 186	0.14 138	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.07 177

ours_stereo	0.13 65	0.11 167	0.23 97	0.20 168	0.11 124	0.17 80	0.18 221	0.20 34	0.19 84	0.13 65	0.18 129	0.14 110	0.10 52	0.23 172	0.14 138	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.06 56	0.05 26

RAStereo	0.13 65	0.12 209	0.27 136	0.22 275	0.11 124	0.15 31	0.18 221	0.23 78	0.23 161	0.13 65	0.17 114	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 101	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.05 26

Occ-G	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 267	0.22 59	0.19 84	0.13 65	0.19 138	0.21 204	0.11 81	0.17 62	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.06 88

Pointernet	0.13 65	0.07 2	0.27 136	0.19 105	0.11 124	0.20 164	0.12 26	0.31 188	0.24 176	0.15 104	0.15 86	0.13 83	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 65	0.10 93	0.22 91	0.20 168	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.16 38	0.13 65	0.15 86	0.13 83	0.08 8	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

trnet	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.15 5	0.07 1	0.21 192	0.12 26	0.24 92	0.24 176	0.16 128	0.21 167	0.15 130	0.13 140	0.18 85	0.13 101	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.05 26

MoCha-V2	0.13 65	0.08 16	0.26 127	0.23 326	0.09 34	0.16 58	0.15 102	0.26 110	0.16 38	0.15 104	0.15 86	0.13 83	0.14 163	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 293	0.06 32	0.06 104	0.06 56	0.05 26

IGEV++	0.13 65	0.10 93	0.23 97	0.21 213	0.10 78	0.15 31	0.15 102	0.29 157	0.16 38	0.12 48	0.15 86	0.12 69	0.12 107	0.17 62	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.07 177

AEACV	0.13 65	0.09 51	0.23 97	0.18 59	0.19 459	0.19 129	0.16 135	0.23 78	0.14 23	0.13 65	0.17 114	0.13 83	0.16 200	0.16 43	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.06 88

LoS_RVC	0.13 65	0.10 93	0.19 61	0.18 59	0.16 387	0.20 164	0.18 221	0.20 34	0.17 55	0.13 65	0.19 138	0.12 69	0.15 182	0.17 62	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 424

EGLCR-Stereo	0.13 65	0.08 16	0.20 72	0.18 59	0.09 34	0.21 192	0.13 52	0.27 124	0.21 127	0.13 65	0.10 17	0.15 130	0.09 21	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

CREStereo	0.13 65	0.08 16	0.21 81	0.14 2	0.08 12	0.22 220	0.15 102	0.25 101	0.24 176	0.16 128	0.21 167	0.14 110	0.13 140	0.18 85	0.13 101	0.09 308	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88
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
Wave_Phase_stereo	0.14 92	0.10 93	0.42 326	0.18 59	0.11 124	0.36 444	0.14 76	0.28 143	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 69	0.09 21	0.16 43	0.14 138	0.05 9	0.06 167	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 88

252Zero-FE	0.14 92	0.07 2	0.17 43	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 47	0.19 84	0.77 565	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88

Zero-FE251	0.14 92	0.09 51	0.24 106	0.17 25	0.09 34	0.20 164	0.13 52	0.20 34	0.14 23	0.61 545	0.13 53	0.13 83	0.11 81	0.14 11	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 92	0.10 93	0.18 53	0.21 213	0.10 78	0.29 357	0.16 135	0.28 143	0.20 110	0.14 90	0.17 114	0.16 149	0.14 163	0.17 62	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.07 177

GGEV	0.14 92	0.10 93	0.18 53	0.21 213	0.10 78	0.29 357	0.16 135	0.28 143	0.20 110	0.14 90	0.17 114	0.16 149	0.14 163	0.17 62	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.07 177

FlowAnything_test	0.14 92	0.11 167	0.21 81	0.21 213	0.12 183	0.17 80	0.16 135	0.25 101	0.16 38	0.15 104	0.13 53	0.15 130	0.14 163	0.18 85	0.16 190	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.09 310

depthmonostereo	0.14 92	0.09 51	0.19 61	0.19 105	0.08 12	0.20 164	0.15 102	0.27 124	0.23 161	0.16 128	0.18 129	0.14 110	0.17 230	0.19 108	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 92	0.08 16	0.18 53	0.18 59	0.09 34	0.21 192	0.14 76	0.24 92	0.21 127	0.21 183	0.21 167	0.15 130	0.14 163	0.23 172	0.15 164	0.07 79	0.06 167	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

SCV_C0	0.14 92	0.11 167	0.25 119	0.19 105	0.12 183	0.15 31	0.16 135	0.30 176	0.22 140	0.13 65	0.15 86	0.13 83	0.09 21	0.24 186	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 268	0.06 88

SCV	0.14 92	0.14 317	0.24 106	0.21 213	0.11 124	0.15 31	0.16 135	0.31 188	0.18 67	0.11 30	0.15 86	0.13 83	0.10 52	0.23 172	0.11 15	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.06 88

castereo	0.14 92	0.10 93	0.19 61	0.18 59	0.10 78	0.20 164	0.19 267	0.30 176	0.27 210	0.13 65	0.18 129	0.16 149	0.16 200	0.15 25	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 56	0.05 26

tt45	0.14 92	0.09 51	0.22 91	0.19 105	0.11 124	0.23 242	0.18 221	0.22 59	0.17 55	0.15 104	0.13 53	0.14 110	0.10 52	0.30 300	0.14 138	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.07 177

999	0.14 92	0.08 16	0.24 106	0.19 105	0.11 124	0.20 164	0.17 177	0.24 92	0.18 67	0.13 65	0.16 101	0.14 110	0.11 81	0.36 341	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.07 177

fffy	0.14 92	0.11 167	0.24 106	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.18 221	0.22 59	0.19 84	0.13 65	0.16 101	0.15 130	0.13 140	0.25 217	0.14 138	0.06 31	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.06 88

WCG-NET	0.14 92	0.09 51	0.23 97	0.18 59	0.08 12	0.18 101	0.17 177	0.21 47	0.28 225	0.18 161	0.21 167	0.15 130	0.12 107	0.18 85	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

WCG-NET（raft）	0.14 92	0.09 51	0.23 97	0.17 25	0.08 12	0.19 129	0.16 135	0.23 78	0.26 199	0.18 161	0.19 138	0.20 192	0.12 107	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 92	0.11 167	0.32 184	0.19 105	0.11 124	0.18 101	0.17 177	0.20 34	0.22 140	0.14 90	0.24 197	0.15 130	0.10 52	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.10 335	0.06 88

ff7	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

IGEVStereo-DCA	0.14 92	0.11 167	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.12 40	0.14 110	0.12 107	0.28 268	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

ffff	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

11t	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

MaDis-Stereo	0.14 92	0.13 273	0.26 127	0.19 105	0.14 305	0.16 58	0.13 52	0.25 101	0.21 127	0.13 65	0.14 83	0.14 110	0.11 81	0.17 62	0.17 221	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.06 88

UniTT-Stereo	0.14 92	0.10 93	0.30 164	0.21 213	0.13 261	0.17 80	0.13 52	0.19 23	0.18 67	0.15 104	0.20 155	0.10 38	0.11 81	0.18 85	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.06 88

CASnet	0.14 92	0.12 209	0.22 91	0.22 275	0.08 12	0.16 58	0.15 102	0.27 124	0.25 190	0.22 189	0.20 155	0.15 130	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.11 397	0.09 334	0.08 195	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 92	0.14 317	0.33 200	0.20 168	0.09 34	0.21 192	0.10 8	0.26 110	0.20 110	0.18 161	0.19 138	0.15 130	0.13 140	0.17 62	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.06 88

anonymousdsp	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.28 143	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177

LoS	0.14 92	0.08 16	0.27 136	0.16 10	0.09 34	0.22 220	0.14 76	0.26 110	0.26 199	0.15 104	0.18 129	0.18 169	0.13 140	0.22 163	0.14 138	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.06 88
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 92	0.08 16	0.19 61	0.17 25	0.22 501	0.18 101	0.16 135	0.23 78	0.19 84	0.14 90	0.17 114	0.14 110	0.10 52	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.18 508

ProNet	0.14 92	0.12 209	0.25 119	0.19 105	0.11 124	0.19 129	0.19 267	0.27 124	0.20 110	0.14 90	0.13 53	0.13 83	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.07 177

MC-Stereo	0.14 92	0.09 51	0.25 119	0.21 213	0.09 34	0.18 101	0.16 135	0.23 78	0.19 84	0.18 161	0.23 183	0.16 149	0.13 140	0.22 163	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

ccc-4	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.27 124	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

IGEV-Stereo	0.14 92	0.12 209	0.27 136	0.19 105	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.28 143	0.20 110	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.12 107	0.24 186	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 92	0.13 273	0.24 106	0.25 417	0.11 124	0.11 5	0.18 221	0.32 199	0.23 161	0.12 48	0.12 40	0.18 169	0.12 107	0.14 11	0.13 101	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.07 125	0.06 88
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
MM-Stereo_test2	0.15 125	0.10 93	0.44 348	0.23 326	0.11 124	0.21 192	0.21 349	0.27 124	0.22 140	0.15 104	0.16 101	0.13 83	0.11 81	0.20 125	0.13 101	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.05 26

HART	0.15 125	0.11 167	0.30 164	0.21 213	0.09 34	0.17 80	0.16 135	0.30 176	0.19 84	0.15 104	0.25 206	0.17 159	0.09 21	0.21 146	0.12 55	0.06 31	0.07 293	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.06 88

HUF	0.15 125	0.11 167	0.38 270	0.17 25	0.11 124	0.16 58	0.17 177	0.22 59	0.20 110	0.11 30	0.13 53	0.14 110	0.11 81	0.18 85	0.12 55	0.07 79	0.20 552	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.14 462

rvit_stereo_0080	0.15 125	0.13 273	0.25 119	0.19 105	0.13 261	0.15 31	0.20 318	0.28 143	0.24 176	0.15 104	0.17 114	0.19 183	0.13 140	0.19 108	0.15 164	0.11 396	0.08 379	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.07 177

RAFT-Stereo-weight	0.15 125	0.09 51	0.26 127	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.17 177	0.36 265	0.29 244	0.24 209	0.20 155	0.19 183	0.10 52	0.18 85	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.05 26

whm_eth	0.15 125	0.13 273	0.25 119	0.19 105	0.13 261	0.15 31	0.20 318	0.28 143	0.24 176	0.15 104	0.17 114	0.19 183	0.13 140	0.19 108	0.15 164	0.11 396	0.08 379	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.07 177

testlalala	0.15 125	0.10 93	0.36 239	0.19 105	0.12 183	0.23 242	0.16 135	0.26 110	0.19 84	0.24 209	0.19 138	0.14 110	0.11 81	0.16 43	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

CAS	0.15 125	0.07 2	0.21 81	0.41 558	0.16 387	0.20 164	0.18 221	0.22 59	0.19 84	0.15 104	0.19 138	0.11 58	0.09 21	0.14 11	0.13 101	0.29 564	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 56	0.14 462

CroCo-Stereo Lap2	0.15 125	0.15 351	0.28 147	0.25 417	0.18 432	0.11 5	0.19 267	0.28 143	0.21 127	0.13 65	0.16 101	0.15 130	0.12 107	0.17 62	0.14 138	0.07 79	0.07 293	0.08 181	0.06 104	0.08 195	0.07 177

GLC_STEREO	0.15 125	0.10 93	0.24 106	0.21 213	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.23 78	0.27 210	0.17 143	0.20 155	0.17 159	0.11 81	0.23 172	0.16 190	0.07 79	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.06 88

CREStereo++_RVC	0.15 125	0.08 16	0.26 127	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.13 52	0.22 59	0.30 257	0.21 183	0.30 255	0.13 83	0.11 81	0.16 43	0.15 164	0.07 79	0.04 2	0.06 32	0.15 503	0.06 56	0.05 26
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
TANstereo	0.15 125	0.09 51	0.28 147	0.16 10	0.08 12	0.25 282	0.14 76	0.23 78	0.28 225	0.24 209	0.30 255	0.16 149	0.12 107	0.17 62	0.13 101	0.08 219	0.07 293	0.06 32	0.05 51	0.06 56	0.07 177

XX-TBD	0.15 125	0.18 409	0.28 147	0.22 275	0.10 78	0.22 220	0.15 102	0.22 59	0.27 210	0.22 189	0.26 216	0.14 110	0.12 107	0.16 43	0.13 101	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88

PMTNet	0.15 125	0.08 16	0.23 97	0.15 5	0.09 34	0.23 242	0.16 135	0.25 101	0.23 161	0.17 143	0.21 167	0.16 149	0.14 163	0.22 163	0.13 101	0.29 564	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 125	0.06 88

FE-Mocha	0.16 139	0.10 93	0.33 200	0.19 105	0.13 261	0.19 129	0.15 102	0.35 246	0.22 140	0.24 209	0.24 197	0.20 192	0.14 163	0.17 62	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

zero-FE	0.16 139	0.08 16	0.81 515	0.19 105	0.18 432	0.12 9	0.15 102	0.19 23	0.19 84	0.10 15	0.10 17	0.13 83	0.12 107	0.21 146	0.19 277	0.08 219	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 512	0.06 88

xyz-stereo-finetune	0.16 139	0.12 209	0.23 97	0.16 10	0.08 12	0.23 242	0.20 318	0.29 157	0.31 269	0.19 167	0.22 178	0.19 183	0.15 182	0.29 285	0.20 295	0.06 31	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.06 56	0.06 88

Reg-Stereo(zero)	0.16 139	0.07 2	0.36 239	0.19 105	0.10 78	0.19 129	0.14 76	0.28 143	0.24 176	0.22 189	0.20 155	0.24 249	0.18 255	0.21 146	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 56	0.06 88

tg	0.16 139	0.11 167	0.25 119	0.21 213	0.11 124	0.23 242	0.15 102	0.34 221	0.24 176	0.20 172	0.25 206	0.19 183	0.12 107	0.24 186	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.08 195	0.07 177

rvit_stereo_0083	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.21 213	0.13 261	0.17 80	0.17 177	0.22 59	0.34 300	0.16 128	0.21 167	0.19 183	0.16 200	0.21 146	0.16 190	0.11 396	0.10 445	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.07 177

rvit_stereo_0081_aga	0.16 139	0.14 317	0.28 147	0.21 213	0.13 261	0.19 129	0.17 177	0.23 78	0.24 176	0.17 143	0.21 167	0.19 183	0.13 140	0.19 108	0.14 138	0.11 396	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

rvit_stereo_0081	0.16 139	0.11 167	0.24 106	0.21 213	0.12 183	0.16 58	0.17 177	0.22 59	0.33 290	0.16 128	0.18 129	0.18 169	0.14 163	0.20 125	0.16 190	0.11 396	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

GCAP-BAT	0.16 139	0.11 167	0.36 239	0.18 59	0.13 261	0.21 192	0.16 135	0.23 78	0.18 67	0.26 230	0.28 229	0.20 192	0.11 81	0.24 186	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 88

rvit_stereo_0082	0.16 139	0.11 167	0.24 106	0.21 213	0.12 183	0.16 58	0.17 177	0.22 59	0.33 290	0.16 128	0.18 129	0.18 169	0.14 163	0.20 125	0.16 190	0.11 396	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

CAS++	0.16 139	0.12 209	0.27 136	0.18 59	0.12 183	0.17 80	0.15 102	0.42 330	0.24 176	0.19 167	0.18 129	0.13 83	0.10 52	0.21 146	0.12 55	0.12 434	0.10 445	0.11 397	0.08 241	0.10 335	0.09 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.29 157	0.21 127	0.15 104	0.13 53	0.12 69	0.13 140	0.25 217	0.13 101	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

MIF-Stereo (partial)	0.16 139	0.10 93	0.34 210	0.21 213	0.15 355	0.15 31	0.13 52	0.28 143	0.25 190	0.17 143	0.26 216	0.15 130	0.16 200	0.25 217	0.17 221	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.08 248

RCA-Stereo	0.16 139	0.09 51	0.25 119	0.20 168	0.10 78	0.19 129	0.17 177	0.36 265	0.35 316	0.20 172	0.25 206	0.17 159	0.17 230	0.18 85	0.14 138	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.05 26

test-3	0.16 139	0.09 51	0.31 178	0.21 213	0.11 124	0.18 101	0.16 135	0.30 176	0.27 210	0.26 230	0.16 101	0.22 216	0.12 107	0.26 234	0.18 244	0.06 31	0.04 2	0.08 181	0.08 241	0.06 56	0.06 88

test_1	0.16 139	0.09 51	0.31 178	0.21 213	0.11 124	0.18 101	0.16 135	0.30 176	0.27 210	0.25 218	0.16 101	0.22 216	0.12 107	0.26 234	0.18 244	0.06 31	0.04 2	0.08 181	0.08 241	0.06 56	0.06 88

iRaftStereo_RVC	0.16 139	0.12 209	0.26 127	0.21 213	0.11 124	0.20 164	0.17 177	0.32 199	0.23 161	0.20 172	0.25 206	0.18 169	0.12 107	0.20 125	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.08 195	0.07 177

raftrobust	0.16 139	0.13 273	0.29 157	0.22 275	0.15 355	0.19 129	0.13 52	0.32 199	0.26 199	0.26 230	0.20 155	0.19 183	0.17 230	0.21 146	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.07 177

test_xeample3	0.16 139	0.11 167	0.56 434	0.19 105	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.35 246	0.20 110	0.16 128	0.12 40	0.13 83	0.12 107	0.24 186	0.15 164	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.07 177

NLSM1	0.17 158	0.10 93	0.17 43	0.21 213	0.18 432	0.25 282	0.17 177	0.47 379	0.40 381	0.16 128	0.21 167	0.13 83	0.15 182	0.21 146	0.18 244	0.08 219	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.06 88

xyz-stereo-finetune2	0.17 158	0.11 167	0.26 127	0.16 10	0.09 34	0.27 316	0.19 267	0.27 124	0.20 110	0.22 189	0.28 229	0.21 204	0.22 299	0.37 344	0.22 340	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.06 56	0.07 177

MM-Stereo_test3	0.17 158	0.12 209	0.29 157	0.23 326	0.14 305	0.19 129	0.22 376	0.39 293	0.36 329	0.16 128	0.24 197	0.17 159	0.12 107	0.19 108	0.14 138	0.07 79	0.07 293	0.08 181	0.06 104	0.09 268	0.06 88

MM-Stereo_test1	0.17 158	0.10 93	0.39 285	0.23 326	0.11 124	0.20 164	0.22 376	0.33 213	0.29 244	0.22 189	0.21 167	0.15 130	0.14 163	0.23 172	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.06 88

model_zeroshot	0.17 158	0.11 167	0.39 285	0.20 168	0.12 183	0.24 264	0.15 102	0.34 221	0.22 140	0.30 310	0.20 155	0.22 216	0.12 107	0.24 186	0.14 138	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.07 177

rvit_stereo_ft	0.17 158	0.14 317	0.30 164	0.25 417	0.14 305	0.17 80	0.21 349	0.28 143	0.26 199	0.16 128	0.19 138	0.20 192	0.16 200	0.22 163	0.17 221	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.07 177

gcap-zeroshot	0.17 158	0.11 167	0.36 239	0.20 168	0.12 183	0.26 306	0.16 135	0.30 176	0.22 140	0.26 230	0.20 155	0.30 331	0.14 163	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 158	0.13 273	0.24 106	0.19 105	0.13 261	0.24 264	0.17 177	0.30 176	0.37 340	0.43 487	0.17 114	0.13 83	0.12 107	0.19 108	0.15 164	0.08 219	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.08 248

AE-Stereo	0.17 158	0.11 167	0.31 178	0.24 379	0.14 305	0.23 242	0.18 221	0.34 221	0.29 244	0.15 104	0.25 206	0.21 204	0.13 140	0.20 125	0.14 138	0.07 79	0.08 379	0.09 266	0.10 376	0.07 125	0.06 88

rrr	0.17 158	0.11 167	0.57 437	0.19 105	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.35 246	0.22 140	0.15 104	0.12 40	0.14 110	0.12 107	0.28 268	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.07 177

plain	0.17 158	0.13 273	0.43 339	0.21 213	0.13 261	0.16 58	0.17 177	0.27 124	0.22 140	0.16 128	0.26 216	0.13 83	0.16 200	0.27 254	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.07 161	0.10 335	0.07 177

MSKI-zero shot	0.17 158	0.09 51	0.43 339	0.20 168	0.11 124	0.21 192	0.15 102	0.32 199	0.21 127	0.23 195	0.24 197	0.23 236	0.10 52	0.31 307	0.13 101	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

Any-RAFT	0.17 158	0.08 16	0.31 178	0.19 105	0.10 78	0.29 357	0.16 135	0.42 330	0.30 257	0.24 209	0.27 223	0.27 288	0.16 200	0.21 146	0.12 55	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.06 88

RAFT-Test	0.17 158	0.10 93	0.38 270	0.19 105	0.12 183	0.25 282	0.17 177	0.33 213	0.23 161	0.23 195	0.29 242	0.27 288	0.14 163	0.20 125	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

4D-IteraStereo	0.17 158	0.16 376	0.50 400	0.21 213	0.14 305	0.19 129	0.17 177	0.28 143	0.28 225	0.23 195	0.20 155	0.20 192	0.11 81	0.19 108	0.14 138	0.06 31	0.04 2	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.06 88

anonymousdsp2	0.17 158	0.10 93	0.28 147	0.20 168	0.11 124	0.25 282	0.17 177	0.41 316	0.31 269	0.23 195	0.23 183	0.22 216	0.15 182	0.25 217	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.07 177

knoymous	0.17 158	0.09 51	0.32 184	0.17 25	0.11 124	0.21 192	0.17 177	0.32 199	0.23 161	0.23 195	0.28 229	0.27 288	0.16 200	0.23 172	0.16 190	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.06 104	0.09 268	0.09 310

Selective-RAFT	0.17 158	0.12 209	0.30 164	0.24 379	0.10 78	0.29 357	0.15 102	0.32 199	0.31 269	0.17 143	0.17 114	0.21 204	0.18 255	0.28 268	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.06 88

AnonymousM	0.17 158	0.19 425	0.24 106	0.18 59	0.10 78	0.18 101	0.17 177	0.30 176	0.23 161	0.26 230	0.20 155	0.18 169	0.14 163	0.19 108	0.14 138	0.09 308	0.06 167	0.38 570	0.15 503	0.06 56	0.05 26

cross-raft	0.17 158	0.12 209	0.41 316	0.23 326	0.10 78	0.20 164	0.24 423	0.33 213	0.23 161	0.23 195	0.28 229	0.29 315	0.15 182	0.17 62	0.15 164	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

test-1	0.17 158	0.11 167	0.40 293	0.23 326	0.13 261	0.22 220	0.23 401	0.34 221	0.26 199	0.20 172	0.24 197	0.22 216	0.14 163	0.16 43	0.20 295	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.08 248

s12784h	0.17 158	0.09 51	0.26 127	0.18 59	0.07 1	0.32 400	0.19 267	0.37 275	0.32 278	0.23 195	0.25 206	0.18 169	0.17 230	0.25 217	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 158	0.14 317	0.32 184	0.20 168	0.09 34	0.19 129	0.17 177	0.32 199	0.30 257	0.25 218	0.33 299	0.20 192	0.17 230	0.19 108	0.15 164	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 158	0.10 93	0.40 293	0.20 168	0.11 124	0.20 164	0.15 102	0.36 265	0.30 257	0.23 195	0.21 167	0.26 279	0.15 182	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 158	0.10 93	0.37 251	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.32 199	0.28 225	0.23 195	0.23 183	0.27 288	0.15 182	0.20 125	0.13 101	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

WQFJA1	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.22 275	0.18 432	0.25 282	0.19 267	0.51 428	0.51 486	0.15 104	0.17 114	0.15 130	0.16 200	0.20 125	0.20 295	0.07 79	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

WQFJX1	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.23 326	0.17 410	0.24 264	0.19 267	0.58 510	0.52 495	0.16 128	0.16 101	0.14 110	0.15 182	0.26 234	0.17 221	0.08 219	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.06 88

WQFJX	0.18 183	0.10 93	0.17 43	0.22 275	0.18 432	0.25 282	0.18 221	0.53 458	0.45 433	0.17 143	0.16 101	0.14 110	0.16 200	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.08 379	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

NLMM	0.18 183	0.10 93	0.16 32	0.22 275	0.18 432	0.25 282	0.19 267	0.51 428	0.51 486	0.15 104	0.17 114	0.15 130	0.16 200	0.20 125	0.20 295	0.07 79	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IGEV-FE	0.18 183	0.10 93	0.65 473	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.34 221	0.19 84	0.28 250	0.22 178	0.27 288	0.13 140	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

testlalala2	0.18 183	0.10 93	0.50 400	0.36 544	0.25 530	0.23 242	0.14 76	0.34 221	0.24 176	0.25 218	0.25 206	0.21 204	0.12 107	0.16 43	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.06 56	0.06 88

H2IRNET	0.18 183	0.13 273	0.35 219	0.21 213	0.12 183	0.20 164	0.15 102	0.27 124	0.30 257	0.17 143	0.31 269	0.25 258	0.20 279	0.24 186	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.10 376	0.09 268	0.06 88

ACVNet-DCA	0.18 183	0.14 317	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.41 316	0.27 210	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.18 255	0.28 268	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.09 268	0.09 310

cc1	0.18 183	0.14 317	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.35 246	0.47 456	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.18 255	0.28 268	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.08 195	0.08 248

11t1	0.18 183	0.10 93	0.30 164	0.20 168	0.11 124	0.27 316	0.17 177	0.35 246	0.23 161	0.25 218	0.23 183	0.23 236	0.23 313	0.25 217	0.18 244	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.09 310

tt1	0.18 183	0.14 317	0.35 219	0.23 326	0.11 124	0.30 375	0.19 267	0.35 246	0.44 422	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.16 200	0.27 254	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.08 195	0.08 248

IGEV_Zeroshot_test	0.18 183	0.10 93	0.65 473	0.20 168	0.12 183	0.19 129	0.15 102	0.34 221	0.19 84	0.28 250	0.22 178	0.27 288	0.13 140	0.23 172	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.06 88

MIM_Stereo	0.18 183	0.12 209	0.38 270	0.20 168	0.11 124	0.17 80	0.14 76	0.35 246	0.25 190	0.27 240	0.35 320	0.23 236	0.13 140	0.27 254	0.16 190	0.06 31	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.08 195	0.06 88

HH	0.18 183	0.12 209	0.55 430	0.22 275	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.34 221	0.19 84	0.20 172	0.24 197	0.34 364	0.18 255	0.29 285	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.06 88

HanStereo	0.18 183	0.12 209	0.55 430	0.22 275	0.12 183	0.18 101	0.18 221	0.34 221	0.19 84	0.20 172	0.24 197	0.34 364	0.18 255	0.29 285	0.12 55	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 125	0.06 88

LL-Strereo2	0.18 183	0.18 409	0.39 285	0.22 275	0.12 183	0.24 264	0.13 52	0.31 188	0.23 161	0.24 209	0.20 155	0.24 249	0.12 107	0.26 234	0.15 164	0.06 31	0.06 167	0.12 435	0.09 334	0.08 195	0.07 177

riskmin	0.18 183	0.09 51	0.34 210	0.18 59	0.12 183	0.24 264	0.16 135	0.34 221	0.28 225	0.21 183	0.23 183	0.33 357	0.24 331	0.23 172	0.17 221	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.06 104	0.10 335	0.10 366

test_4	0.18 183	0.12 209	0.34 210	0.23 326	0.12 183	0.18 101	0.22 376	0.26 110	0.24 176	0.24 209	0.47 453	0.22 216	0.13 140	0.24 186	0.16 190	0.06 31	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.07 125	0.05 26

GMOStereo	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

error version	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

test-v	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

test_3	0.18 183	0.11 167	0.32 184	0.24 379	0.11 124	0.22 220	0.25 440	0.31 188	0.31 269	0.25 218	0.18 129	0.23 236	0.13 140	0.25 217	0.19 277	0.06 31	0.05 32	0.09 266	0.10 376	0.07 125	0.06 88

Patchmatch Stereo++	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.26 234	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248
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
NRIStereo	0.18 183	0.11 167	0.35 219	0.23 326	0.11 124	0.24 264	0.20 318	0.29 157	0.26 199	0.26 230	0.25 206	0.25 258	0.18 255	0.34 327	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.08 248

PSM-adaLoss	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.16 135	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.18 255	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

ROB_FTStereo_v2	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.16 135	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

ROB_FTStereo	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.28 229	0.25 258	0.17 230	0.24 186	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

HUI-Stereo	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.28 229	0.25 258	0.17 230	0.22 163	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

DeepStereo_RVC	0.18 183	0.11 167	0.40 293	0.21 213	0.11 124	0.19 129	0.16 135	0.28 143	0.22 140	0.27 240	0.27 223	0.23 236	0.28 397	0.24 186	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.10 366

iGMRVC	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.27 254	0.17 221	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

iRAFT	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.14 76	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.17 230	0.26 234	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

CRE-IMP	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.11 124	0.24 264	0.17 177	0.29 157	0.21 127	0.27 240	0.26 216	0.24 249	0.17 230	0.23 172	0.18 244	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.07 161	0.10 335	0.10 366

test-2	0.18 183	0.14 317	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.20 164	0.27 458	0.26 110	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.26 279	0.17 230	0.15 25	0.12 55	0.07 79	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 183	0.12 209	0.37 251	0.22 275	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 157	0.22 140	0.28 250	0.29 242	0.25 258	0.18 255	0.25 217	0.16 190	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

rafts_anoy	0.18 183	0.15 351	0.35 219	0.22 275	0.14 305	0.19 129	0.17 177	0.32 199	0.30 257	0.23 195	0.25 206	0.20 192	0.16 200	0.22 163	0.19 277	0.08 219	0.07 293	0.10 341	0.12 453	0.09 268	0.08 248

raft+_RVC	0.18 183	0.14 317	0.32 184	0.21 213	0.15 355	0.21 192	0.16 135	0.38 281	0.34 300	0.21 183	0.28 229	0.20 192	0.15 182	0.24 186	0.19 277	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.08 248

RALCasStereoNet	0.18 183	0.15 351	0.33 200	0.21 213	0.14 305	0.21 192	0.18 221	0.31 188	0.25 190	0.21 183	0.29 242	0.22 216	0.15 182	0.27 254	0.17 221	0.08 219	0.10 445	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.09 310

sCroCo_RVC	0.18 183	0.14 317	0.49 389	0.27 480	0.18 432	0.22 220	0.17 177	0.27 124	0.23 161	0.14 90	0.22 178	0.17 159	0.14 163	0.21 146	0.15 164	0.10 357	0.11 468	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

DCANet	0.18 183	0.13 273	0.40 293	0.19 105	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.34 221	0.39 364	0.29 279	0.31 269	0.18 169	0.23 313	0.20 125	0.19 277	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.07 177

AFF-stereo	0.18 183	0.15 351	0.32 184	0.21 213	0.10 78	0.18 101	0.18 221	0.33 213	0.27 210	0.25 218	0.37 339	0.25 258	0.17 230	0.24 186	0.15 164	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 183	0.12 209	0.33 200	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.12 26	0.42 330	0.25 190	0.27 240	0.32 278	0.21 204	0.17 230	0.25 217	0.20 295	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.07 125	0.08 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 183	0.09 51	0.32 184	0.22 275	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.42 330	0.19 84	0.31 328	0.45 436	0.20 192	0.14 163	0.18 85	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88

RAFT-Stereo	0.18 183	0.09 51	0.32 184	0.22 275	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.42 330	0.19 84	0.31 328	0.45 436	0.20 192	0.14 163	0.18 85	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.06 56	0.06 88
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 226	0.12 209	0.16 32	0.23 326	0.18 432	0.24 264	0.20 318	0.59 516	0.65 535	0.18 161	0.17 114	0.13 83	0.14 163	0.25 217	0.18 244	0.08 219	0.09 414	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

NLCSM	0.19 226	0.12 209	0.18 53	0.24 379	0.19 459	0.24 264	0.21 349	0.42 330	0.40 381	0.19 167	0.18 129	0.14 110	0.16 200	0.47 379	0.19 277	0.08 219	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.07 177

AIO-test1	0.19 226	0.14 317	0.41 316	0.27 480	0.15 355	0.21 192	0.16 135	0.39 293	0.36 329	0.17 143	0.26 216	0.18 169	0.13 140	0.28 268	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.06 56	0.09 310

rvit_0105_6	0.19 226	0.14 317	0.34 210	0.23 326	0.14 305	0.18 101	0.20 318	0.29 157	0.37 340	0.18 161	0.22 178	0.23 236	0.17 230	0.26 234	0.17 221	0.15 491	0.13 497	0.13 456	0.11 414	0.11 383	0.08 248

1test111	0.19 226	0.14 317	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.41 316	0.27 210	0.17 143	0.19 138	0.13 83	0.18 255	0.34 327	0.22 340	0.08 219	0.05 32	0.08 181	0.06 104	0.09 268	0.09 310

DCANet-4	0.19 226	0.10 93	0.52 417	0.19 105	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.36 265	0.39 364	0.29 279	0.30 255	0.17 159	0.22 299	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

fff	0.19 226	0.13 273	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.35 246	0.43 407	0.29 279	0.30 255	0.18 169	0.28 397	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

ADStereo(finetuned)	0.19 226	0.13 273	0.49 389	0.19 105	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.34 221	0.39 364	0.29 279	0.31 269	0.18 169	0.31 442	0.21 146	0.19 277	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 56	0.07 177

x	0.19 226	0.11 167	0.29 157	0.20 168	0.11 124	0.26 306	0.18 221	0.41 316	0.29 244	0.25 218	0.29 242	0.28 304	0.24 331	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.08 248

DisPM	0.19 226	0.10 93	0.35 219	0.23 326	0.13 261	0.18 101	0.20 318	0.29 157	0.29 244	0.33 362	0.34 309	0.23 236	0.16 200	0.33 321	0.16 190	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.11 401

iRaft-Stereo_20w	0.19 226	0.10 93	0.46 367	0.19 105	0.13 261	0.25 282	0.19 267	0.52 447	0.19 84	0.29 279	0.21 167	0.22 216	0.20 279	0.28 268	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.08 195	0.08 248

TRStereo	0.19 226	0.17 395	0.47 375	0.23 326	0.19 459	0.19 129	0.16 135	0.52 447	0.28 225	0.20 172	0.19 138	0.21 204	0.13 140	0.24 186	0.13 101	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.11 414	0.06 56	0.06 88

Pruner-Stereo	0.19 226	0.11 167	0.34 210	0.29 504	0.12 183	0.19 129	0.17 177	0.31 188	0.29 244	0.33 362	0.32 278	0.25 258	0.15 182	0.24 186	0.21 320	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.09 310

RALAANet	0.19 226	0.18 409	0.37 251	0.23 326	0.14 305	0.23 242	0.13 52	0.37 275	0.29 244	0.28 250	0.26 216	0.25 258	0.15 182	0.26 234	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.06 88

csc	0.19 226	0.13 273	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.35 246	0.43 407	0.29 279	0.30 255	0.18 169	0.28 397	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

cscssc	0.19 226	0.13 273	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 129	0.18 221	0.35 246	0.43 407	0.29 279	0.30 255	0.18 169	0.28 397	0.20 125	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 177

GMStereo	0.19 226	0.25 482	0.40 293	0.21 213	0.12 183	0.22 220	0.19 267	0.29 157	0.40 381	0.25 218	0.23 183	0.16 149	0.15 182	0.25 217	0.19 277	0.09 308	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.08 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 243	0.13 273	0.33 200	0.18 59	0.15 355	0.17 80	0.16 135	0.34 221	0.21 127	0.37 422	0.39 366	0.36 383	0.24 331	0.29 285	0.21 320	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.09 334	0.09 268	0.07 177

CoSv	0.20 243	0.13 273	0.33 200	0.18 59	0.15 355	0.17 80	0.16 135	0.34 221	0.21 127	0.37 422	0.39 366	0.36 383	0.24 331	0.29 285	0.21 320	0.06 31	0.05 32	0.08 181	0.09 334	0.09 268	0.07 177

AIO-test2	0.20 243	0.20 437	0.36 239	0.26 452	0.15 355	0.22 220	0.16 135	0.42 330	0.42 400	0.16 128	0.29 242	0.15 130	0.11 81	0.26 234	0.13 101	0.18 528	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.07 125	0.07 177

rvit_0105_4	0.20 243	0.15 351	0.38 270	0.23 326	0.14 305	0.20 164	0.22 376	0.33 213	0.39 364	0.19 167	0.24 197	0.25 258	0.19 270	0.27 254	0.17 221	0.16 506	0.13 497	0.13 456	0.11 414	0.11 383	0.08 248

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 243	0.72 581	0.70 491	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 102	0.18 17	0.16 38	0.13 65	0.12 40	0.09 21	0.08 8	0.16 43	0.13 101	0.35 572	0.04 2	0.08 181	0.07 161	0.11 383	0.23 547

test_sample1	0.20 243	0.10 93	0.28 147	0.19 105	0.12 183	0.28 336	0.19 267	0.41 316	0.25 190	0.26 230	0.31 269	0.29 315	0.26 361	0.44 369	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.09 310

MyStereo06	0.20 243	0.12 209	0.57 437	0.21 213	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.40 304	0.21 127	0.30 310	0.24 197	0.31 341	0.18 255	0.22 163	0.18 244	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

xx1	0.20 243	0.14 317	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 267	0.35 246	0.47 456	0.17 143	0.19 138	0.28 304	0.24 331	0.28 268	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.09 334	0.09 268	0.09 310

testlalala_base	0.20 243	0.13 273	0.35 219	0.25 417	0.15 355	0.25 282	0.16 135	0.34 221	0.17 55	0.19 167	0.26 216	0.17 159	0.14 163	0.18 85	0.16 190	0.39 577	0.09 414	0.07 97	0.05 51	0.45 571	0.08 248

DCRE	0.20 243	0.13 273	0.40 293	0.21 213	0.15 355	0.20 164	0.19 267	0.30 176	0.27 210	0.22 189	0.80 550	0.23 236	0.16 200	0.23 172	0.15 164	0.07 79	0.07 293	0.07 97	0.08 241	0.07 125	0.06 88

qqq	0.20 243	0.12 209	0.31 178	0.20 168	0.11 124	0.23 242	0.19 267	0.41 316	0.27 210	0.24 209	0.28 229	0.28 304	0.24 331	0.34 327	0.22 340	0.08 219	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.09 268	0.09 310

PFNet+	0.20 243	0.10 93	0.37 251	0.21 213	0.12 183	0.17 80	0.19 267	0.29 157	0.34 300	0.33 362	0.32 278	0.24 249	0.16 200	0.32 314	0.17 221	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.08 195	0.12 424

NF-Stereo	0.20 243	0.10 93	0.35 219	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

OCTAStereo	0.20 243	0.10 93	0.35 219	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

RE-Stereo	0.20 243	0.10 93	0.35 219	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

TVStereo	0.20 243	0.10 93	0.35 219	0.24 379	0.12 183	0.21 192	0.18 221	0.38 281	0.32 278	0.28 250	0.30 255	0.22 216	0.16 200	0.51 396	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.13 441

sAnonymous2	0.20 243	0.21 451	0.58 442	0.24 379	0.17 410	0.22 220	0.19 267	0.34 221	0.28 225	0.17 143	0.19 138	0.17 159	0.16 200	0.17 62	0.14 138	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.23 534	0.17 495

CroCo_RVC	0.20 243	0.21 451	0.58 442	0.24 379	0.17 410	0.22 220	0.19 267	0.34 221	0.28 225	0.17 143	0.19 138	0.17 159	0.16 200	0.17 62	0.14 138	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.23 534	0.17 495

111	0.20 243	0.17 395	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.24 264	0.17 177	0.41 316	0.45 433	0.23 195	0.29 242	0.29 315	0.21 286	0.24 186	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 125	0.08 248

HITNet	0.20 243	0.17 395	0.43 339	0.19 105	0.08 12	0.27 316	0.14 76	0.42 330	0.30 257	0.29 279	0.32 278	0.27 288	0.21 286	0.28 268	0.25 380	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.06 88
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
FACV-RUCA	0.21 263	0.15 351	0.32 184	0.23 326	0.23 514	0.26 306	0.19 267	0.39 293	0.34 300	0.25 218	0.32 278	0.21 204	0.24 331	0.24 186	0.19 277	0.10 357	0.07 293	0.15 497	0.08 241	0.16 474	0.13 441

IGEV-RUCA	0.21 263	0.08 16	0.23 97	0.19 105	0.19 459	0.28 336	0.24 423	0.23 78	0.21 127	0.20 172	0.23 183	0.28 304	0.49 530	0.26 234	0.18 244	0.09 308	0.08 379	0.18 522	0.13 480	0.17 491	0.17 495

rvit_0105_5	0.21 263	0.15 351	0.38 270	0.23 326	0.13 261	0.22 220	0.24 423	0.36 265	0.39 364	0.21 183	0.23 183	0.26 279	0.19 270	0.26 234	0.19 277	0.15 491	0.13 497	0.12 435	0.12 453	0.10 335	0.09 310

test_sample2	0.21 263	0.10 93	0.28 147	0.19 105	0.11 124	0.27 316	0.21 349	0.43 343	0.29 244	0.26 230	0.31 269	0.30 331	0.24 331	0.45 372	0.18 244	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.09 310

mmm	0.21 263	0.12 209	0.31 178	0.22 275	0.12 183	0.28 336	0.21 349	0.41 316	0.27 210	0.29 279	0.38 353	0.29 315	0.24 331	0.29 285	0.22 340	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.09 334	0.10 335	0.09 310

CASS	0.21 263	0.15 351	0.32 184	0.26 452	0.11 124	0.28 336	0.19 267	0.39 293	0.30 257	0.32 350	0.34 309	0.25 258	0.24 331	0.25 217	0.20 295	0.13 453	0.08 379	0.11 397	0.09 334	0.11 383	0.11 401
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 263	0.16 376	0.32 184	0.26 452	0.13 261	0.26 306	0.27 458	0.40 304	0.36 329	0.29 279	0.39 366	0.22 216	0.21 286	0.33 321	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.07 177

RAFT_CTSACE	0.21 263	0.16 376	0.41 316	0.25 417	0.15 355	0.22 220	0.24 423	0.32 199	0.28 225	0.33 362	0.51 470	0.29 315	0.17 230	0.32 314	0.13 101	0.06 31	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.06 88

RAFT+CT+SA	0.21 263	0.18 409	0.33 200	0.25 417	0.18 432	0.23 242	0.29 480	0.40 304	0.36 329	0.24 209	0.38 353	0.18 169	0.16 200	0.32 314	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.12 453	0.09 268	0.09 310

SA-5K	0.21 263	0.16 376	0.32 184	0.26 452	0.13 261	0.26 306	0.27 458	0.40 304	0.36 329	0.29 279	0.39 366	0.22 216	0.21 286	0.33 321	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.07 177

CIPLG	0.21 263	0.21 451	0.55 430	0.23 326	0.15 355	0.25 282	0.20 318	0.35 246	0.29 244	0.31 328	0.33 299	0.22 216	0.15 182	0.26 234	0.20 295	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248

IPLG	0.21 263	0.15 351	0.53 421	0.21 213	0.12 183	0.28 336	0.17 177	0.42 330	0.30 257	0.33 362	0.32 278	0.15 130	0.17 230	0.50 391	0.21 320	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IPLGR_C	0.21 263	0.22 464	0.60 450	0.23 326	0.15 355	0.24 264	0.20 318	0.35 246	0.29 244	0.31 328	0.32 278	0.22 216	0.15 182	0.25 217	0.20 295	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248

MIPNet	0.21 263	0.15 351	0.52 417	0.21 213	0.12 183	0.27 316	0.20 318	0.45 360	0.37 340	0.30 310	0.23 183	0.19 183	0.24 331	0.27 254	0.19 277	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IPLGR	0.21 263	0.13 273	0.61 453	0.21 213	0.11 124	0.25 282	0.18 221	0.41 316	0.37 340	0.28 250	0.27 223	0.21 204	0.19 270	0.37 344	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.07 125	0.06 88

ACRE	0.21 263	0.20 437	0.62 461	0.23 326	0.15 355	0.24 264	0.20 318	0.35 246	0.28 225	0.31 328	0.32 278	0.22 216	0.15 182	0.25 217	0.20 295	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248

GANet-ADL	0.21 263	0.12 209	0.45 359	0.23 326	0.14 305	0.29 357	0.19 267	0.46 371	0.35 316	0.25 218	0.32 278	0.32 350	0.19 270	0.24 186	0.20 295	0.10 357	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.10 366

LCNet	0.21 263	0.11 167	0.29 157	0.25 417	0.12 183	0.23 242	0.19 267	0.34 221	0.26 199	0.28 250	0.35 320	0.26 279	0.30 426	0.35 336	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.10 376	0.13 434	0.22 540

PSM-softLoss	0.21 263	0.10 93	0.39 285	0.24 379	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.38 281	0.26 199	0.29 279	0.32 278	0.24 249	0.16 200	0.52 402	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.09 334	0.08 195	0.12 424

KMStereo	0.21 263	0.10 93	0.39 285	0.24 379	0.12 183	0.20 164	0.18 221	0.38 281	0.26 199	0.29 279	0.32 278	0.24 249	0.16 200	0.52 402	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.09 334	0.08 195	0.12 424

SST-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.37 251	0.24 379	0.13 261	0.19 129	0.17 177	0.31 188	0.24 176	0.34 382	0.33 299	0.29 315	0.25 352	0.56 428	0.17 221	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.07 177

RAFT_R40	0.21 263	0.10 93	0.37 251	0.24 379	0.13 261	0.18 101	0.18 221	0.31 188	0.29 244	0.33 362	0.33 299	0.30 331	0.24 331	0.55 417	0.18 244	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.07 177

RAFT-345	0.21 263	0.10 93	0.46 367	0.22 275	0.11 124	0.20 164	0.16 135	0.26 110	0.25 190	0.27 240	0.66 529	0.21 204	0.16 200	0.55 417	0.21 320	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.06 88

RAFT	0.21 263	0.17 395	0.32 184	0.24 379	0.12 183	0.25 282	0.27 458	0.35 246	0.28 225	0.33 362	0.33 299	0.38 397	0.22 299	0.29 285	0.17 221	0.08 219	0.08 379	0.11 397	0.10 376	0.10 335	0.06 88

GMM-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.43 339	0.23 326	0.13 261	0.24 264	0.25 440	0.37 275	0.27 210	0.30 310	0.45 436	0.27 288	0.21 286	0.31 307	0.17 221	0.07 79	0.05 32	0.10 341	0.09 334	0.08 195	0.19 516

Prome-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.30 164	0.24 379	0.12 183	0.23 242	0.23 401	0.36 265	0.25 190	0.33 362	0.59 506	0.24 249	0.28 397	0.29 285	0.16 190	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.20 526

TestStereo	0.21 263	0.19 425	0.40 293	0.25 417	0.10 78	0.22 220	0.21 349	0.31 188	0.31 269	0.23 195	0.34 309	0.22 216	0.18 255	0.62 463	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.07 161	0.11 383	0.06 88

XX-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.83 522	0.26 452	0.17 410	0.23 242	0.13 52	0.40 304	0.18 67	0.20 172	0.41 385	0.31 341	0.10 52	0.32 314	0.12 55	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.05 26

EAI-Stereo	0.21 263	0.10 93	0.33 200	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.46 556	0.46 371	0.20 110	0.25 218	0.50 464	0.17 159	0.16 200	0.24 186	0.23 359	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.10 376	0.06 56	0.07 177

FENet	0.21 263	0.11 167	0.45 359	0.21 213	0.12 183	0.26 306	0.17 177	0.41 316	0.35 316	0.30 310	0.31 269	0.29 315	0.23 313	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

MyStereo8	0.22 293	0.15 351	0.63 464	0.21 213	0.17 410	0.31 391	0.16 135	0.36 265	0.32 278	0.28 250	0.36 330	0.25 258	0.18 255	0.25 217	0.28 403	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.12 424

ffm	0.22 293	0.12 209	0.42 326	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.35 246	0.44 422	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.27 254	0.11 15	0.08 219	0.05 32	0.11 397	0.10 376	0.08 195	0.08 248

StereoVision	0.22 293	0.18 409	0.37 251	0.27 480	0.17 410	0.23 242	0.22 376	0.38 281	0.31 269	0.20 172	0.51 470	0.22 216	0.16 200	0.28 268	0.18 244	0.11 396	0.12 485	0.13 456	0.13 480	0.10 335	0.07 177

raft_robust	0.22 293	0.17 395	0.30 164	0.22 275	0.12 183	0.23 242	0.22 376	0.49 401	0.48 465	0.32 350	0.32 278	0.26 279	0.23 313	0.53 409	0.15 164	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.10 376	0.08 195	0.06 88

Sa-1000	0.22 293	0.15 351	0.35 219	0.23 326	0.13 261	0.28 336	0.23 401	0.47 379	0.39 364	0.30 310	0.50 464	0.26 279	0.19 270	0.33 321	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.08 195	0.06 88

SA	0.22 293	0.16 376	0.36 239	0.23 326	0.13 261	0.24 264	0.23 401	0.45 360	0.40 381	0.27 240	0.44 425	0.23 236	0.23 313	0.33 321	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.10 341	0.11 414	0.08 195	0.06 88

dd	0.22 293	0.26 493	0.40 293	0.22 275	0.12 183	0.25 282	0.21 349	0.32 199	0.44 422	0.29 279	0.28 229	0.25 258	0.16 200	0.30 300	0.25 380	0.12 434	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.11 383	0.09 310

GwcNet-ADL	0.22 293	0.14 317	0.58 442	0.24 379	0.13 261	0.22 220	0.23 401	0.49 401	0.40 381	0.27 240	0.29 242	0.30 331	0.20 279	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.09 268	0.09 310

HHNet	0.22 293	0.12 209	0.52 417	0.18 59	0.18 432	0.20 164	0.20 318	0.34 221	0.31 269	0.32 350	0.59 506	0.20 192	0.21 286	0.24 186	0.31 431	0.08 219	0.05 32	0.09 266	0.07 161	0.08 195	0.11 401

KYRaft	0.22 293	0.10 93	0.30 164	0.23 326	0.12 183	0.23 242	0.23 401	0.35 246	0.24 176	0.35 399	0.54 488	0.34 364	0.26 361	0.29 285	0.15 164	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.10 376	0.08 195	0.31 565

IRAFT_RVC	0.22 293	0.12 209	0.39 285	0.26 452	0.11 124	0.18 101	0.24 423	0.40 304	0.37 340	0.31 328	0.30 255	0.29 315	0.24 331	0.55 417	0.22 340	0.08 219	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.08 195	0.07 177

GES	0.22 293	0.12 209	0.42 326	0.20 168	0.14 305	0.27 316	0.19 267	0.49 401	0.33 290	0.30 310	0.36 330	0.25 258	0.23 313	0.29 285	0.22 340	0.10 357	0.08 379	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.11 401

SFCPSM	0.22 293	0.10 93	0.51 411	0.21 213	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.55 476	0.39 364	0.29 279	0.32 278	0.23 236	0.21 286	0.27 254	0.19 277	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.08 248

DMCA	0.22 293	0.14 317	0.36 239	0.22 275	0.14 305	0.27 316	0.20 318	0.43 343	0.38 354	0.31 328	0.32 278	0.33 357	0.24 331	0.24 186	0.28 403	0.11 396	0.08 379	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.11 401

BEATNet_4x	0.22 293	0.18 409	0.47 375	0.22 275	0.10 78	0.28 336	0.14 76	0.46 371	0.32 278	0.31 328	0.34 309	0.31 341	0.25 352	0.31 307	0.29 415	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.06 104	0.10 335	0.08 248

MLCV	0.22 293	0.16 376	0.44 348	0.21 213	0.08 12	0.29 357	0.19 267	0.38 281	0.37 340	0.38 437	0.44 425	0.31 341	0.21 286	0.41 360	0.24 370	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 125	0.06 88

DN-CSS_ROB	0.22 293	0.25 482	0.47 375	0.24 379	0.14 305	0.25 282	0.12 26	0.40 304	0.33 290	0.29 279	0.42 401	0.22 216	0.20 279	0.33 321	0.19 277	0.07 79	0.06 167	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.07 177

Select-FE	0.23 310	0.14 317	0.78 502	0.22 275	0.18 432	0.22 220	0.13 52	0.43 343	0.26 199	0.28 250	0.33 299	0.39 409	0.29 412	0.27 254	0.19 277	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.13 480	0.08 195	0.12 424

G2L-ROB	0.23 310	0.15 351	0.41 316	0.19 105	0.12 183	0.27 316	0.21 349	0.47 379	0.33 290	0.34 382	0.31 269	0.41 431	0.22 299	0.49 387	0.26 393	0.09 308	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.09 268	0.10 366

DFGA-Net	0.23 310	0.24 477	0.49 389	0.22 275	0.15 355	0.25 282	0.17 177	0.39 293	0.39 364	0.29 279	0.31 269	0.21 204	0.17 230	0.59 445	0.28 403	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.08 248

PAM_32	0.23 310	0.10 93	0.63 464	0.21 213	0.14 305	0.33 411	0.19 267	0.36 265	0.23 161	0.29 279	0.28 229	0.56 514	0.28 397	0.27 254	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.09 334	0.07 125	0.09 310

PAM	0.23 310	0.10 93	0.63 464	0.22 275	0.15 355	0.34 424	0.21 349	0.37 275	0.22 140	0.31 328	0.27 223	0.55 510	0.26 361	0.26 234	0.17 221	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.09 334	0.07 125	0.09 310

rvit_0105_3	0.23 310	0.17 395	0.40 293	0.25 417	0.15 355	0.24 264	0.28 474	0.38 281	0.41 393	0.25 218	0.25 206	0.28 304	0.21 286	0.28 268	0.20 295	0.15 491	0.13 497	0.14 482	0.15 503	0.10 335	0.09 310

UGAM-zero	0.23 310	0.10 93	0.54 424	0.19 105	0.13 261	0.21 192	0.14 76	0.44 350	0.22 140	0.28 250	0.28 229	0.51 493	0.33 452	0.65 478	0.14 138	0.07 79	0.06 167	0.07 97	0.08 241	0.06 56	0.07 177

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 310	0.13 273	0.83 522	0.20 168	0.21 485	0.23 242	0.17 177	0.48 392	0.27 210	0.23 195	0.29 242	0.39 409	0.23 313	0.25 217	0.15 164	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.11 414	0.11 383	0.10 366

test_sample3	0.23 310	0.12 209	0.43 339	0.19 105	0.12 183	0.32 400	0.20 318	0.50 411	0.34 300	0.31 328	0.33 299	0.29 315	0.22 299	0.53 409	0.22 340	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.10 335	0.10 366

MyStereo05	0.23 310	0.12 209	0.57 437	0.21 213	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.48 392	0.52 495	0.31 328	0.23 183	0.25 258	0.22 299	0.30 300	0.21 320	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

MyStereo04	0.23 310	0.12 209	0.55 430	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.23 401	0.49 401	0.52 495	0.28 250	0.23 183	0.27 288	0.23 313	0.30 300	0.22 340	0.07 79	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.08 195	0.08 248

CoDeX	0.23 310	0.12 209	0.46 367	0.21 213	0.14 305	0.29 357	0.21 349	0.53 458	0.41 393	0.29 279	0.35 320	0.29 315	0.22 299	0.48 382	0.19 277	0.09 308	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.07 177

PCWNet_CMD	0.23 310	0.13 273	0.48 384	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.16 135	0.46 371	0.46 451	0.29 279	0.36 330	0.37 389	0.24 331	0.28 268	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.10 341	0.08 241	0.11 383	0.09 310

anonymousa	0.23 310	0.11 167	0.50 400	0.21 213	0.16 387	0.31 391	0.20 318	0.36 265	0.35 316	0.32 350	0.50 464	0.39 409	0.26 361	0.22 163	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.11 414	0.07 125	0.08 248

BUS	0.23 310	0.12 209	0.28 147	0.25 417	0.14 305	0.43 492	0.17 177	0.56 492	0.34 300	0.34 382	0.35 320	0.32 350	0.20 279	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.09 268	0.09 310

IER	0.23 310	0.12 209	0.39 285	0.20 168	0.14 305	0.31 391	0.19 267	0.42 330	0.36 329	0.33 362	0.40 377	0.32 350	0.33 452	0.29 285	0.22 340	0.09 308	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.09 268	0.08 248

test_5	0.23 310	0.19 425	0.38 270	0.26 452	0.18 432	0.25 282	0.29 480	0.40 304	0.37 340	0.29 279	0.40 377	0.25 258	0.22 299	0.34 327	0.18 244	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.10 366

BSDual-CNN	0.23 310	0.12 209	0.28 147	0.25 417	0.14 305	0.35 439	0.21 349	0.56 492	0.34 300	0.34 382	0.35 320	0.38 397	0.24 331	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.09 268	0.09 310

iRaft-Stereo_5w	0.23 310	0.18 409	0.44 348	0.22 275	0.13 261	0.19 129	0.19 267	0.37 275	0.32 278	0.28 250	0.37 339	0.34 364	0.23 313	0.65 478	0.27 399	0.06 31	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.09 268	0.08 248

psmg	0.23 310	0.12 209	0.28 147	0.21 213	0.14 305	0.35 439	0.23 401	0.51 428	0.34 300	0.35 399	0.38 353	0.38 397	0.24 331	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.08 379	0.10 341	0.10 376	0.09 268	0.08 248

UDGNet	0.23 310	0.31 524	0.38 270	0.24 379	0.14 305	0.24 264	0.18 221	0.32 199	0.43 407	0.29 279	0.28 229	0.24 249	0.19 270	0.29 285	0.20 295	0.15 491	0.07 293	0.21 536	0.11 414	0.14 452	0.10 366

OMP-Stereo	0.23 310	0.14 317	0.35 219	0.29 504	0.13 261	0.21 192	0.16 135	0.37 275	0.33 290	0.34 382	0.30 255	0.34 364	0.19 270	0.70 492	0.24 370	0.07 79	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.07 125	0.06 88

IIG-Stereo	0.23 310	0.13 273	0.35 219	0.29 504	0.12 183	0.23 242	0.14 76	0.38 281	0.31 269	0.34 382	0.37 339	0.33 357	0.21 286	0.70 492	0.26 393	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.07 161	0.07 125	0.06 88

ASMatch	0.23 310	0.11 167	0.51 411	0.24 379	0.14 305	0.19 129	0.17 177	0.31 188	0.28 225	0.28 250	0.68 533	0.27 288	0.26 361	0.50 391	0.22 340	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.11 401

PFNet	0.23 310	0.10 93	0.57 437	0.24 379	0.14 305	0.22 220	0.19 267	0.39 293	0.33 290	0.35 399	0.32 278	0.27 288	0.19 270	0.64 471	0.22 340	0.09 308	0.05 32	0.09 266	0.07 161	0.08 195	0.07 177

ICVP	0.23 310	0.13 273	0.44 348	0.26 452	0.14 305	0.29 357	0.25 440	0.45 360	0.33 290	0.29 279	0.43 414	0.35 378	0.25 352	0.26 234	0.23 359	0.12 434	0.09 414	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.10 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 310	0.18 409	0.63 464	0.27 480	0.18 432	0.41 476	0.23 401	0.43 343	0.35 316	0.23 195	0.27 223	0.20 192	0.18 255	0.27 254	0.18 244	0.12 434	0.11 468	0.10 341	0.10 376	0.11 383	0.12 424

CFNet_pseudo	0.23 310	0.13 273	0.47 375	0.19 105	0.13 261	0.26 306	0.16 135	0.44 350	0.44 422	0.29 279	0.37 339	0.38 397	0.23 313	0.29 285	0.21 320	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.08 241	0.11 383	0.09 310

ACVNet	0.23 310	0.13 273	0.35 219	0.18 59	0.15 355	0.27 316	0.23 401	0.39 293	0.44 422	0.28 250	0.41 385	0.38 397	0.26 361	0.27 254	0.32 436	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.07 177

MSMDNet	0.23 310	0.13 273	0.48 384	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.16 135	0.46 371	0.46 451	0.29 279	0.36 330	0.37 389	0.24 331	0.28 268	0.20 295	0.09 308	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.11 383	0.09 310

ccs_rob	0.23 310	0.13 273	0.47 375	0.20 168	0.13 261	0.26 306	0.17 177	0.44 350	0.44 422	0.29 279	0.37 339	0.38 397	0.23 313	0.29 285	0.21 320	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.08 241	0.11 383	0.09 310

G2L-Stereo_test	0.24 341	0.16 376	0.38 270	0.19 105	0.13 261	0.27 316	0.24 423	0.49 401	0.38 354	0.37 422	0.37 339	0.40 424	0.24 331	0.52 402	0.28 403	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.06 104	0.09 268	0.08 248

DCVSM-stereo	0.24 341	0.13 273	0.52 417	0.20 168	0.14 305	0.26 306	0.13 52	0.34 221	0.34 300	0.41 471	0.33 299	0.47 469	0.29 412	0.30 300	0.22 340	0.10 357	0.10 445	0.11 397	0.10 376	0.12 419	0.15 474

rvit_stereo_0075_2	0.24 341	0.17 395	0.50 400	0.26 452	0.22 501	0.22 220	0.15 102	0.40 304	0.35 316	0.27 240	0.37 339	0.29 315	0.20 279	0.28 268	0.19 277	0.17 517	0.12 485	0.19 530	0.12 453	0.13 434	0.13 441

test_sample5	0.24 341	0.13 273	0.42 326	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.21 349	0.50 411	0.34 300	0.32 350	0.41 385	0.29 315	0.23 313	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.11 383	0.10 366

test_sample4	0.24 341	0.13 273	0.43 339	0.20 168	0.12 183	0.32 400	0.21 349	0.51 428	0.34 300	0.31 328	0.37 339	0.28 304	0.23 313	0.53 409	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.11 383	0.10 366

tta	0.24 341	0.12 209	0.40 293	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.28 403	0.10 357	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.08 195	0.07 177

qqq1	0.24 341	0.12 209	0.40 293	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.16 190	0.10 357	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

fff1	0.24 341	0.12 209	0.40 293	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.16 190	0.10 357	0.07 293	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

DualNet	0.24 341	0.13 273	0.42 326	0.21 213	0.12 183	0.30 375	0.21 349	0.50 411	0.34 300	0.33 362	0.43 414	0.29 315	0.23 313	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.09 334	0.11 383	0.10 366

GMStereo_Zeroshot	0.24 341	0.21 451	0.45 359	0.26 452	0.13 261	0.28 336	0.15 102	0.39 293	0.35 316	0.37 422	0.43 414	0.40 424	0.17 230	0.34 327	0.20 295	0.12 434	0.07 293	0.13 456	0.07 161	0.16 474	0.09 310

CFNet_ucs	0.24 341	0.13 273	0.50 400	0.20 168	0.15 355	0.28 336	0.17 177	0.49 401	0.45 433	0.32 350	0.42 401	0.39 409	0.22 299	0.31 307	0.21 320	0.11 396	0.08 379	0.12 435	0.09 334	0.12 419	0.11 401

gwcnet-sp	0.24 341	0.13 273	0.63 464	0.22 275	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.44 350	0.39 364	0.35 399	0.34 309	0.27 288	0.27 380	0.35 336	0.25 380	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

scenet	0.24 341	0.13 273	0.63 464	0.22 275	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.44 350	0.39 364	0.35 399	0.34 309	0.27 288	0.27 380	0.35 336	0.25 380	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

ToySt	0.24 341	0.16 376	0.48 384	0.21 213	0.13 261	0.29 357	0.29 480	0.39 293	0.39 364	0.27 240	0.35 320	0.39 409	0.31 442	0.31 307	0.29 415	0.08 219	0.09 414	0.10 341	0.11 414	0.11 383	0.10 366

ssnet	0.24 341	0.13 273	0.63 464	0.22 275	0.14 305	0.34 424	0.22 376	0.44 350	0.39 364	0.35 399	0.34 309	0.27 288	0.27 380	0.35 336	0.25 380	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.09 268	0.09 310

STrans-v2	0.24 341	0.13 273	0.54 424	0.21 213	0.12 183	0.23 242	0.21 349	0.47 379	0.28 225	0.31 328	0.42 401	0.36 383	0.35 465	0.62 463	0.23 359	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.06 88

TransformOpticalFlow	0.24 341	0.13 273	0.56 434	0.23 326	0.11 124	0.21 192	0.19 267	0.40 304	0.32 278	0.30 310	0.43 414	0.36 383	0.31 442	0.61 455	0.20 295	0.07 79	0.05 32	0.08 181	0.07 161	0.06 56	0.07 177

DRaft	0.24 341	0.10 93	0.34 210	0.18 59	0.12 183	0.28 336	0.23 401	0.33 213	0.39 364	0.38 437	0.61 518	0.21 204	0.41 497	0.48 382	0.42 487	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.08 248

HCRNet	0.24 341	0.25 482	0.33 200	0.34 533	0.16 387	0.27 316	0.18 221	0.43 343	0.35 316	0.30 310	0.35 320	0.32 350	0.22 299	0.44 369	0.20 295	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.11 414	0.10 335	0.09 310

ARAFT	0.24 341	0.21 451	0.78 502	0.22 275	0.12 183	0.29 357	0.24 423	0.43 343	0.32 278	0.33 362	0.28 229	0.28 304	0.19 270	0.49 387	0.18 244	0.07 79	0.06 167	0.12 435	0.11 414	0.09 268	0.06 88

cf-r	0.24 341	0.15 351	0.44 348	0.21 213	0.14 305	0.27 316	0.22 376	0.42 330	0.40 381	0.30 310	0.42 401	0.42 440	0.26 361	0.43 365	0.25 380	0.11 396	0.06 167	0.08 181	0.10 376	0.08 195	0.08 248

GANet-RSSM	0.24 341	0.14 317	0.36 239	0.21 213	0.14 305	0.27 316	0.21 349	0.45 360	0.33 290	0.29 279	0.39 366	0.39 409	0.28 397	0.58 439	0.23 359	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.09 310

PSMNet-RSSM	0.24 341	0.15 351	0.36 239	0.21 213	0.14 305	0.25 282	0.20 318	0.48 392	0.37 340	0.30 310	0.44 425	0.38 397	0.26 361	0.52 402	0.22 340	0.12 434	0.07 293	0.11 397	0.13 480	0.10 335	0.09 310

CFNet-ft	0.24 341	0.15 351	0.35 219	0.18 59	0.15 355	0.30 375	0.21 349	0.39 293	0.36 329	0.28 250	0.40 377	0.43 444	0.25 352	0.47 379	0.24 370	0.12 434	0.07 293	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 310

CFNet_RVC	0.24 341	0.15 351	0.35 219	0.18 59	0.15 355	0.30 375	0.21 349	0.39 293	0.36 329	0.28 250	0.40 377	0.43 444	0.25 352	0.47 379	0.24 370	0.12 434	0.07 293	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 310

UCFNet_RVC	0.24 341	0.16 376	0.34 210	0.18 59	0.15 355	0.33 411	0.16 135	0.46 371	0.35 316	0.29 279	0.35 320	0.39 409	0.25 352	0.34 327	0.22 340	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.14 494	0.13 434	0.12 424

AdaStereo	0.24 341	0.16 376	0.37 251	0.24 379	0.12 183	0.32 400	0.17 177	0.54 466	0.42 400	0.33 362	0.38 353	0.35 378	0.21 286	0.30 300	0.22 340	0.14 478	0.06 167	0.13 456	0.08 241	0.11 383	0.08 248
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.
iResNet	0.24 341	0.18 409	0.61 453	0.25 417	0.11 124	0.29 357	0.21 349	0.42 330	0.43 407	0.33 362	0.43 414	0.27 288	0.22 299	0.34 327	0.26 393	0.07 79	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 195	0.07 177

G2L-Stereo	0.25 369	0.16 376	0.47 375	0.22 275	0.14 305	0.25 282	0.18 221	0.46 371	0.35 316	0.33 362	0.37 339	0.40 424	0.22 299	0.60 448	0.30 423	0.10 357	0.09 414	0.10 341	0.08 241	0.09 268	0.09 310

DDVS	0.25 369	0.15 351	0.39 285	0.24 379	0.17 410	0.34 424	0.21 349	0.41 316	0.30 257	0.33 362	0.41 385	0.48 475	0.21 286	0.52 402	0.27 399	0.11 396	0.09 414	0.11 397	0.09 334	0.13 434	0.14 462

ITSA-stereo	0.25 369	0.15 351	0.33 200	0.23 326	0.11 124	0.27 316	0.18 221	0.56 492	0.59 519	0.31 328	0.32 278	0.33 357	0.28 397	0.49 387	0.30 423	0.11 396	0.08 379	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.13 441

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 369	0.14 317	0.95 545	0.21 213	0.27 537	0.20 164	0.19 267	0.48 392	0.25 190	0.26 230	0.55 492	0.34 364	0.18 255	0.25 217	0.17 221	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.12 453	0.12 419	0.12 424

test_sample7	0.25 369	0.15 351	0.35 219	0.20 168	0.14 305	0.28 336	0.21 349	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.39 351	0.23 359	0.14 478	0.09 414	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 424

test_sample6	0.25 369	0.13 273	0.41 316	0.21 213	0.11 124	0.30 375	0.22 376	0.51 428	0.35 316	0.33 362	0.43 414	0.30 331	0.24 331	0.57 432	0.22 340	0.10 357	0.07 293	0.10 341	0.10 376	0.11 383	0.10 366

SMFormer	0.25 369	0.12 209	0.40 293	0.19 105	0.10 78	0.27 316	0.19 267	0.51 428	0.45 433	0.34 382	0.41 385	0.31 341	0.26 361	0.58 439	0.28 403	0.10 357	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.09 268	0.09 310

NINENet	0.25 369	0.15 351	0.37 251	0.23 326	0.16 387	0.43 492	0.17 177	0.60 525	0.46 451	0.32 350	0.37 339	0.32 350	0.20 279	0.42 363	0.21 320	0.10 357	0.10 445	0.12 435	0.08 241	0.11 383	0.10 366

hknet	0.25 369	0.14 317	0.40 293	0.25 417	0.15 355	0.35 439	0.21 349	0.56 492	0.37 340	0.34 382	0.35 320	0.43 444	0.27 380	0.37 344	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.09 268	0.09 310

PSMNet-ADL	0.25 369	0.15 351	0.32 184	0.26 452	0.14 305	0.31 391	0.22 376	0.44 350	0.36 329	0.27 240	0.33 299	0.41 431	0.28 397	0.61 455	0.29 415	0.11 396	0.09 414	0.09 266	0.11 414	0.10 335	0.10 366

PSM-AAD	0.25 369	0.10 93	0.30 164	0.24 379	0.12 183	0.26 306	0.38 533	0.34 221	0.28 225	0.35 399	0.39 366	0.28 304	0.79 569	0.30 300	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.12 435	0.11 414	0.08 195	0.21 535

GrayStereo	0.25 369	0.09 51	0.32 184	0.26 452	0.13 261	0.23 242	0.47 560	0.34 221	0.30 257	0.39 452	0.47 453	0.30 331	0.79 569	0.29 285	0.16 190	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.09 334	0.07 125	0.13 441

RAFT-RH_RVC	0.25 369	0.11 167	0.45 359	0.21 213	0.12 183	0.25 282	0.14 76	0.27 124	0.27 210	0.38 437	1.15 574	0.23 236	0.17 230	0.57 432	0.24 370	0.07 79	0.05 32	0.10 341	0.07 161	0.06 56	0.07 177

UPFNet	0.25 369	0.12 209	0.38 270	0.24 379	0.19 459	0.37 450	0.28 474	0.48 392	0.38 354	0.34 382	0.37 339	0.37 389	0.28 397	0.39 351	0.33 443	0.10 357	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.10 335	0.08 248

acv_ft	0.25 369	0.13 273	0.40 293	0.23 326	0.19 459	0.34 424	0.21 349	0.45 360	0.44 422	0.38 437	0.41 385	0.38 397	0.27 380	0.27 254	0.35 452	0.08 219	0.07 293	0.08 181	0.07 161	0.11 383	0.07 177

iResNet_ROB	0.25 369	0.19 425	0.40 293	0.20 168	0.12 183	0.30 375	0.16 135	0.55 476	0.53 500	0.38 437	0.43 414	0.37 389	0.26 361	0.38 349	0.22 340	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.04 1	0.09 268	0.09 310

coex_refinement	0.26 385	0.16 376	0.36 239	0.23 326	0.15 355	0.31 391	0.20 318	0.49 401	0.42 400	0.35 399	0.42 401	0.45 459	0.27 380	0.55 417	0.33 443	0.10 357	0.06 167	0.07 97	0.07 161	0.10 335	0.10 366

UGAM	0.26 385	0.14 317	0.45 359	0.25 417	0.12 183	0.23 242	0.25 440	0.32 199	0.41 393	0.31 328	0.42 401	0.41 431	0.22 299	0.92 552	0.22 340	0.08 219	0.06 167	0.14 482	0.12 453	0.10 335	0.07 177

SepStereo	0.26 385	0.12 209	0.42 326	0.24 379	0.18 432	0.29 357	0.24 423	0.45 360	0.45 433	0.41 471	0.44 425	0.34 364	0.29 412	0.64 471	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

AACVNet	0.26 385	0.16 376	0.37 251	0.22 275	0.14 305	0.29 357	0.19 267	0.41 316	0.31 269	0.38 437	0.42 401	0.43 444	0.28 397	0.73 502	0.25 380	0.11 396	0.08 379	0.11 397	0.09 334	0.13 434	0.11 401

DEmStereo	0.26 385	0.09 51	0.47 375	0.19 105	0.12 183	0.30 375	0.25 440	0.28 143	0.36 329	0.36 415	0.58 504	0.25 258	0.48 529	0.53 409	0.44 493	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.06 56	0.07 177

LMCR-Stereo	0.26 385	0.18 409	0.49 389	0.28 501	0.14 305	0.36 444	0.23 401	0.54 466	0.34 300	0.39 452	0.40 377	0.29 315	0.29 412	0.37 344	0.27 399	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.13 434	0.09 310

GwcNet-RSSM	0.26 385	0.17 395	0.46 367	0.21 213	0.13 261	0.28 336	0.23 401	0.44 350	0.42 400	0.31 328	0.45 436	0.40 424	0.26 361	0.55 417	0.28 403	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.10 376	0.09 268	0.08 248

DeepPruner_ROB	0.26 385	0.19 425	0.44 348	0.21 213	0.16 387	0.30 375	0.21 349	0.52 447	0.32 278	0.35 399	0.38 353	0.39 409	0.26 361	0.42 363	0.24 370	0.15 491	0.11 468	0.11 397	0.11 414	0.14 452	0.13 441

ISRNet	0.27 393	0.13 273	0.45 359	0.26 452	0.19 459	0.24 264	0.14 76	0.45 360	0.43 407	0.39 452	0.48 459	0.42 440	0.27 380	0.32 314	0.29 415	0.20 537	0.12 485	0.17 514	0.16 515	0.16 474	0.20 526

rvit_105_1	0.27 393	0.19 425	0.46 367	0.27 480	0.19 459	0.30 375	0.35 518	0.44 350	0.51 486	0.31 328	0.31 269	0.31 341	0.26 361	0.35 336	0.25 380	0.15 491	0.14 507	0.15 497	0.17 524	0.11 383	0.10 366

DispNO	0.27 393	0.18 409	0.62 461	0.23 326	0.17 410	0.25 282	0.22 376	0.45 360	0.41 393	0.32 350	0.39 366	0.38 397	0.27 380	0.77 522	0.27 399	0.09 308	0.07 293	0.10 341	0.10 376	0.08 195	0.08 248

CBFPSM	0.27 393	0.16 376	0.67 479	0.20 168	0.14 305	0.38 458	0.25 440	0.40 304	0.36 329	0.33 362	0.36 330	0.56 514	0.38 482	0.32 314	0.38 461	0.08 219	0.08 379	0.07 97	0.08 241	0.09 268	0.11 401

CSP-Net	0.27 393	0.15 351	0.30 164	0.21 213	0.14 305	0.44 494	0.24 423	0.50 411	0.40 381	0.41 471	0.43 414	0.42 440	0.26 361	0.66 482	0.28 403	0.12 434	0.08 379	0.08 181	0.08 241	0.10 335	0.09 310

DAS	0.27 393	0.12 209	0.42 326	0.24 379	0.18 432	0.29 357	0.24 423	0.45 360	0.45 433	0.41 471	0.44 425	0.34 364	0.29 412	0.75 511	0.21 320	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

AASNet	0.27 393	0.19 425	0.49 389	0.26 452	0.17 410	0.34 424	0.20 318	0.62 537	0.48 465	0.35 399	0.40 377	0.32 350	0.25 352	0.28 268	0.34 448	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.08 241	0.13 434	0.11 401

GEStereo_RVC	0.27 393	0.20 437	0.44 348	0.27 480	0.16 387	0.33 411	0.25 440	0.56 492	0.54 504	0.34 382	0.38 353	0.34 364	0.25 352	0.51 396	0.28 403	0.12 434	0.08 379	0.09 266	0.08 241	0.11 383	0.11 401

RAFT + AFF	0.27 393	0.23 473	0.50 400	0.25 417	0.17 410	0.30 375	0.33 512	0.52 447	0.40 381	0.28 250	0.30 255	0.30 331	0.31 442	0.62 463	0.24 370	0.09 308	0.10 445	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.11 401

MMNet	0.27 393	0.14 317	0.49 389	0.24 379	0.17 410	0.47 508	0.22 376	0.45 360	0.51 486	0.39 452	0.41 385	0.36 383	0.33 452	0.39 351	0.34 448	0.08 219	0.07 293	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.08 248

delet	0.27 393	0.14 317	0.40 293	0.23 326	0.19 459	0.41 476	0.29 480	0.49 401	0.48 465	0.33 362	0.41 385	0.37 389	0.30 426	0.48 382	0.34 448	0.09 308	0.09 414	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.08 248

ac_64	0.27 393	0.13 273	0.41 316	0.24 379	0.17 410	0.36 444	0.22 376	0.46 371	0.33 290	0.35 399	0.36 330	0.52 499	0.30 426	0.62 463	0.32 436	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.09 268	0.08 248

HGLStereo	0.27 393	0.14 317	0.46 367	0.24 379	0.21 485	0.33 411	0.23 401	0.50 411	0.42 400	0.35 399	0.48 459	0.41 431	0.33 452	0.45 372	0.33 443	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.12 424

DSFCA	0.27 393	0.13 273	0.36 239	0.20 168	0.17 410	0.38 458	0.31 496	0.47 379	0.43 407	0.43 487	0.37 339	0.39 409	0.29 412	0.52 402	0.32 436	0.12 434	0.10 445	0.10 341	0.11 414	0.11 383	0.10 366

DMCA-RVC	0.27 393	0.21 451	0.61 453	0.28 501	0.17 410	0.29 357	0.21 349	0.42 330	0.35 316	0.40 462	0.37 339	0.39 409	0.36 469	0.43 365	0.30 423	0.13 453	0.10 445	0.15 497	0.11 414	0.13 434	0.10 366

HSM-Net_RVC	0.27 393	0.11 167	0.42 326	0.19 105	0.11 124	0.34 424	0.20 318	0.62 537	0.43 407	0.40 462	0.43 414	0.50 489	0.26 361	0.76 516	0.22 340	0.08 219	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.08 195	0.08 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 393	0.20 437	0.44 348	0.22 275	0.14 305	0.33 411	0.14 76	0.51 428	0.45 433	0.30 310	0.40 377	0.38 397	0.27 380	0.76 516	0.25 380	0.09 308	0.07 293	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.08 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 393	0.21 451	0.59 448	0.25 417	0.18 432	0.29 357	0.22 376	0.50 411	0.40 381	0.38 437	0.41 385	0.43 444	0.27 380	0.43 365	0.29 415	0.11 396	0.08 379	0.10 341	0.10 376	0.10 335	0.11 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 393	0.26 493	0.72 495	0.23 326	0.13 261	0.29 357	0.18 221	0.52 447	0.49 474	0.37 422	0.45 436	0.39 409	0.25 352	0.34 327	0.20 295	0.08 219	0.06 167	0.07 97	0.05 51	0.12 419	0.09 310

StereoDRNet-Refined	0.27 393	0.17 395	0.35 219	0.25 417	0.14 305	0.37 450	0.21 349	0.47 379	0.41 393	0.44 494	0.51 470	0.41 431	0.28 397	0.45 372	0.37 459	0.09 308	0.06 167	0.11 397	0.11 414	0.10 335	0.10 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 413	0.19 425	0.50 400	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.39 351	0.23 359	0.23 542	0.09 414	0.28 556	0.24 551	0.18 505	0.16 483

ssnet_v2	0.28 413	0.16 376	0.44 348	0.22 275	0.15 355	0.40 472	0.30 491	0.57 501	0.46 451	0.38 437	0.36 330	0.47 469	0.29 412	0.38 349	0.39 469	0.13 453	0.11 468	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.11 401

CRFU-Net	0.28 413	0.14 317	0.45 359	0.25 417	0.15 355	0.45 500	0.23 401	0.50 411	0.30 257	0.43 487	0.41 385	0.48 475	0.46 520	0.43 365	0.29 415	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.08 241	0.10 335	0.10 366

dad	0.28 413	0.31 524	0.44 348	0.21 213	0.14 305	0.30 375	0.20 318	0.33 213	0.49 474	0.44 494	0.44 425	0.45 459	0.21 286	0.41 360	0.26 393	0.20 537	0.11 468	0.20 534	0.11 414	0.14 452	0.10 366

FTStereo	0.28 413	0.10 93	0.43 339	0.23 326	0.13 261	0.21 192	0.53 570	0.34 221	0.26 199	0.38 437	0.95 563	0.30 331	0.56 542	0.32 314	0.18 244	0.08 219	0.06 167	0.09 266	0.08 241	0.07 125	0.19 516

ADLNet	0.28 413	0.15 351	0.42 326	0.23 326	0.19 459	0.34 424	0.23 401	0.53 458	0.43 407	0.42 481	0.41 385	0.44 455	0.27 380	0.55 417	0.35 452	0.11 396	0.08 379	0.11 397	0.11 414	0.11 383	0.12 424

UNet	0.28 413	0.14 317	0.69 485	0.23 326	0.20 477	0.44 494	0.22 376	0.50 411	0.40 381	0.34 382	0.39 366	0.43 444	0.33 452	0.40 358	0.31 431	0.09 308	0.07 293	0.10 341	0.08 241	0.10 335	0.08 248

STTStereo	0.28 413	0.20 437	0.61 453	0.25 417	0.17 410	0.29 357	0.24 423	0.47 379	0.39 364	0.39 452	0.41 385	0.44 455	0.28 397	0.40 358	0.28 403	0.13 453	0.12 485	0.13 456	0.16 515	0.12 419	0.11 401

RASNet	0.28 413	0.14 317	0.44 348	0.22 275	0.18 432	0.32 400	0.19 267	0.48 392	0.38 354	0.29 279	0.43 414	0.47 469	0.37 478	0.79 526	0.36 458	0.09 308	0.07 293	0.07 97	0.09 334	0.07 125	0.07 177

HSM	0.28 413	0.16 376	0.35 219	0.20 168	0.15 355	0.33 411	0.19 267	0.53 458	0.37 340	0.36 415	0.38 353	0.67 549	0.31 442	0.89 547	0.23 359	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.08 195	0.08 248

DLCB_ROB	0.28 413	0.16 376	0.34 210	0.27 480	0.16 387	0.38 458	0.25 440	0.48 392	0.43 407	0.46 502	0.46 446	0.51 493	0.33 452	0.53 409	0.33 443	0.10 357	0.10 445	0.11 397	0.11 414	0.10 335	0.09 310

ACV-stereo	0.29 424	0.18 409	0.79 509	0.23 326	0.16 387	0.47 508	0.19 267	0.36 265	0.34 300	0.29 279	0.33 299	0.67 549	0.42 506	0.54 415	0.30 423	0.10 357	0.09 414	0.09 266	0.09 334	0.10 335	0.11 401

test_for_model	0.29 424	0.89 590	0.34 210	0.69 582	0.49 572	0.20 164	0.16 135	0.30 176	0.23 161	0.28 250	0.15 86	0.13 83	0.11 81	0.17 62	0.13 101	0.29 564	0.10 445	0.06 32	0.04 1	0.86 595	0.18 508

ff1	0.29 424	0.12 209	0.42 326	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.35 246	0.44 422	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.81 533	1.08 571	0.08 219	0.05 32	0.11 397	0.10 376	0.08 195	0.08 248

LL-Strereo	0.29 424	0.25 482	0.58 442	0.25 417	0.21 485	0.23 242	0.24 423	0.55 476	0.42 400	0.34 382	0.32 278	0.41 431	0.40 493	0.94 556	0.23 359	0.08 219	0.07 293	0.11 397	0.09 334	0.09 268	0.09 310

THIR-Stereo	0.29 424	0.12 209	0.41 316	0.19 105	0.11 124	0.28 336	0.72 584	0.32 199	0.35 316	0.37 422	0.65 527	0.34 364	0.50 532	0.57 432	0.45 496	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.09 334	0.07 125	0.07 177

psm_up	0.29 424	0.16 376	0.41 316	0.26 452	0.17 410	0.32 400	0.26 452	0.55 476	0.43 407	0.36 415	0.40 377	0.45 459	0.37 478	0.58 439	0.30 423	0.11 396	0.12 485	0.13 456	0.12 453	0.10 335	0.10 366

hitnet-ft	0.29 424	0.17 395	0.40 293	0.19 105	0.14 305	0.39 467	0.23 401	0.44 350	0.41 393	0.36 415	0.46 446	0.53 504	0.34 461	0.76 516	0.32 436	0.14 478	0.10 445	0.13 456	0.10 376	0.15 466	0.13 441

FADNet-RVC-Resample	0.29 424	0.25 482	0.93 542	0.26 452	0.16 387	0.32 400	0.21 349	0.47 379	0.39 364	0.35 399	0.38 353	0.33 357	0.27 380	0.53 409	0.24 370	0.10 357	0.10 445	0.14 482	0.13 480	0.13 434	0.16 483

iinet-f	0.30 432	0.18 409	1.03 556	0.20 168	0.15 355	0.44 494	0.22 376	0.45 360	0.37 340	0.35 399	0.44 425	0.41 431	0.34 461	0.34 327	0.40 476	0.10 357	0.09 414	0.08 181	0.08 241	0.13 434	0.11 401

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 432	0.20 437	0.70 491	0.21 213	0.17 410	0.46 502	0.27 458	0.50 411	0.49 474	0.42 481	0.55 492	0.43 444	0.30 426	0.46 375	0.38 461	0.09 308	0.06 167	0.07 97	0.06 104	0.11 383	0.10 366

SACVNet	0.30 432	0.20 437	0.41 316	0.25 417	0.18 432	0.34 424	0.25 440	0.52 447	0.40 381	0.41 471	0.44 425	0.46 467	0.32 449	0.71 495	0.25 380	0.13 453	0.10 445	0.12 435	0.12 453	0.16 474	0.17 495

ADLNet2	0.30 432	0.17 395	0.72 495	0.23 326	0.17 410	0.36 444	0.24 423	0.52 447	0.51 486	0.32 350	0.38 353	0.45 459	0.30 426	0.69 489	0.35 452	0.10 357	0.08 379	0.09 266	0.09 334	0.12 419	0.10 366

FADNet_RVC	0.30 432	0.28 503	0.83 522	0.23 326	0.15 355	0.30 375	0.17 177	0.49 401	0.37 340	0.30 310	0.38 353	0.30 331	0.27 380	0.52 402	0.31 431	0.14 478	0.14 507	0.14 482	0.16 515	0.21 524	0.23 547

TDLM	0.30 432	0.21 451	0.38 270	0.28 501	0.15 355	0.33 411	0.32 502	0.52 447	0.47 456	0.38 437	0.43 414	0.39 409	0.29 412	0.91 551	0.28 403	0.14 478	0.08 379	0.13 456	0.11 414	0.12 419	0.10 366

CVANet_RVC	0.30 432	0.19 425	0.41 316	0.26 452	0.16 387	0.33 411	0.26 452	0.52 447	0.47 456	0.40 462	0.46 446	0.43 444	0.31 442	0.89 547	0.26 393	0.14 478	0.09 414	0.14 482	0.13 480	0.14 452	0.10 366

mmx	0.31 439	0.12 209	0.42 326	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.55 476	0.45 433	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.81 533	1.08 571	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.10 366

xxx	0.31 439	0.12 209	0.42 326	0.20 168	0.13 261	0.28 336	0.20 318	0.55 476	0.45 433	0.30 310	0.42 401	0.34 364	0.23 313	0.81 533	1.08 571	0.10 357	0.07 293	0.11 397	0.10 376	0.11 383	0.10 366

fast-acv-ft	0.31 439	0.20 437	0.81 515	0.24 379	0.18 432	0.46 502	0.27 458	0.41 316	0.49 474	0.39 452	0.55 492	0.49 481	0.35 465	0.37 344	0.38 461	0.11 396	0.11 468	0.11 397	0.12 453	0.12 419	0.09 310

CrosDoStereo	0.31 439	0.10 93	0.49 389	0.18 59	0.12 183	0.22 220	1.11 606	0.34 221	0.37 340	0.38 437	0.61 518	0.28 304	0.46 520	0.61 455	0.57 520	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.07 177

DeepStereo_LL	0.31 439	0.10 93	0.49 389	0.18 59	0.12 183	0.22 220	1.11 606	0.34 221	0.37 340	0.38 437	0.61 518	0.28 304	0.46 520	0.61 455	0.57 520	0.07 79	0.06 167	0.08 181	0.08 241	0.07 125	0.07 177

FADNet-RVC	0.31 439	0.35 534	0.78 502	0.25 417	0.20 477	0.33 411	0.20 318	0.49 401	0.40 381	0.34 382	0.39 366	0.41 431	0.29 412	0.63 469	0.31 431	0.13 453	0.14 507	0.14 482	0.15 503	0.19 512	0.19 516

AANet_RVC	0.31 439	0.22 464	0.50 400	0.23 326	0.14 305	0.30 375	0.24 423	0.47 379	0.54 504	0.38 437	0.60 511	0.43 444	0.29 412	0.87 542	0.40 476	0.11 396	0.07 293	0.07 97	0.07 161	0.09 268	0.09 310

NVstereo2D	0.31 439	0.16 376	0.54 424	0.24 379	0.22 501	0.42 483	0.28 474	0.58 510	0.56 513	0.28 250	0.38 353	0.40 424	0.30 426	0.71 495	0.28 403	0.13 453	0.08 379	0.13 456	0.10 376	0.19 512	0.16 483

NOSS_ROB	0.31 439	0.20 437	0.35 219	0.24 379	0.16 387	0.32 400	0.19 267	0.52 447	0.48 465	0.33 362	0.36 330	0.42 440	0.28 397	0.93 554	0.24 370	0.19 534	0.20 552	0.24 545	0.22 547	0.17 491	0.17 495

z-ln-s-r	0.32 448	0.21 451	0.82 519	0.23 326	0.14 305	0.30 375	0.26 452	0.43 343	0.50 482	0.32 350	0.60 511	0.39 409	0.29 412	0.73 502	0.66 540	0.08 219	0.06 167	0.08 181	0.07 161	0.10 335	0.08 248

YMNet	0.32 448	0.22 464	0.58 442	0.27 480	0.23 514	0.48 514	0.27 458	0.51 428	0.45 433	0.48 513	0.56 499	0.51 493	0.30 426	0.39 351	0.40 476	0.13 453	0.16 529	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 424

YMNet_1	0.32 448	0.22 464	0.58 442	0.27 480	0.23 514	0.48 514	0.27 458	0.51 428	0.45 433	0.48 513	0.56 499	0.51 493	0.30 426	0.39 351	0.40 476	0.13 453	0.16 529	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 424

1111x	0.32 448	0.11 167	0.40 293	0.22 275	0.11 124	0.32 400	0.26 452	0.59 516	0.43 407	0.31 328	0.41 385	0.39 409	0.28 397	0.76 516	1.37 588	0.09 308	0.08 379	0.09 266	0.10 376	0.09 268	0.08 248

pcwnet_v2	0.32 448	0.15 351	1.26 574	0.23 326	0.18 432	0.32 400	0.18 221	0.59 516	0.60 523	0.36 415	0.45 436	0.35 378	0.29 412	0.36 341	0.25 380	0.14 478	0.11 468	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.15 474

FADNet	0.32 448	0.36 537	0.74 500	0.23 326	0.22 501	0.37 450	0.19 267	0.53 458	0.48 465	0.32 350	0.36 330	0.43 444	0.32 449	0.64 471	0.25 380	0.16 506	0.16 529	0.14 482	0.16 515	0.24 537	0.19 516

PS-NSSS	0.32 448	0.30 517	0.46 367	0.23 326	0.17 410	0.33 411	0.24 423	0.57 501	0.41 393	0.37 422	0.52 478	0.35 378	0.30 426	0.80 530	0.30 423	0.17 517	0.14 507	0.21 536	0.15 503	0.15 466	0.13 441

StereoDRNet	0.32 448	0.22 464	0.61 453	0.27 480	0.21 485	0.42 483	0.30 491	0.61 529	0.48 465	0.46 502	0.39 366	0.48 475	0.30 426	0.57 432	0.40 476	0.11 396	0.09 414	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.10 366

DISCO	0.32 448	0.13 273	0.51 411	0.25 417	0.16 387	0.48 514	0.25 440	0.50 411	0.57 516	0.37 422	0.45 436	0.62 533	0.36 469	0.64 471	0.49 507	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.12 419	0.11 401

TCMNet	0.33 457	0.23 473	0.72 495	0.29 504	0.30 551	0.40 472	0.28 474	0.50 411	0.47 456	0.37 422	0.45 436	0.40 424	0.29 412	0.60 448	0.39 469	0.14 478	0.13 497	0.15 497	0.14 494	0.17 491	0.15 474

HBP-ISP	0.33 457	0.30 517	0.72 495	0.22 275	0.16 387	0.32 400	0.22 376	0.54 466	0.44 422	0.41 471	0.49 461	0.33 357	0.38 482	0.73 502	0.25 380	0.18 528	0.19 547	0.24 545	0.20 536	0.16 474	0.13 441

AAGNet	0.33 457	0.11 167	0.37 251	0.25 417	0.16 387	0.20 164	0.19 267	0.30 176	0.27 210	0.35 399	0.35 320	0.27 288	0.30 426	0.44 369	2.66 609	0.08 219	0.05 32	0.10 341	0.07 161	0.08 195	0.06 88

DRN-Test	0.33 457	0.17 395	0.61 453	0.27 480	0.19 459	0.46 502	0.29 480	0.65 546	0.51 486	0.47 509	0.46 446	0.44 455	0.34 461	0.62 463	0.41 484	0.12 434	0.08 379	0.13 456	0.12 453	0.12 419	0.10 366

CBMV_ROB	0.33 457	0.18 409	0.53 421	0.21 213	0.14 305	0.33 411	0.20 318	0.51 428	0.45 433	0.51 521	0.55 492	0.45 459	0.42 506	0.71 495	0.32 436	0.18 528	0.19 547	0.23 543	0.21 539	0.14 452	0.15 474

XPNet_ROB	0.33 457	0.20 437	0.43 339	0.27 480	0.18 432	0.37 450	0.31 496	0.55 476	0.50 482	0.51 521	0.53 485	0.58 522	0.37 478	0.63 469	0.45 496	0.17 517	0.12 485	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.14 462

PSMNet_ROB	0.33 457	0.24 477	0.54 424	0.31 519	0.21 485	0.42 483	0.43 549	0.59 516	0.47 456	0.37 422	0.44 425	0.49 481	0.31 442	0.64 471	0.43 488	0.14 478	0.10 445	0.15 497	0.14 494	0.13 434	0.11 401

CBMV	0.33 457	0.21 451	0.54 424	0.23 326	0.13 261	0.42 483	0.33 512	0.53 458	0.48 465	0.52 527	0.49 461	0.50 489	0.41 497	0.56 428	0.31 431	0.15 491	0.16 529	0.18 522	0.16 515	0.13 434	0.13 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 465	0.29 510	0.91 538	0.26 452	0.21 485	0.47 508	0.31 496	0.54 466	0.54 504	0.44 494	0.52 478	0.50 489	0.35 465	0.39 351	0.39 469	0.11 396	0.11 468	0.10 341	0.09 334	0.14 452	0.13 441

xxxx	0.34 465	0.10 93	0.29 157	0.19 105	0.11 124	0.37 450	0.20 318	0.58 510	0.38 354	0.29 279	0.42 401	0.38 397	0.24 331	0.46 375	2.20 605	0.11 396	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.09 310

test_xeample	0.34 465	0.10 93	0.29 157	0.19 105	0.11 124	0.33 411	0.23 401	0.55 476	0.38 354	0.32 350	0.45 436	0.29 315	0.26 361	0.57 432	2.24 607	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.09 268	0.09 310

FINET	0.34 465	0.27 500	0.80 512	0.24 379	0.24 522	0.36 444	0.34 514	0.54 466	0.72 550	0.39 452	0.47 453	0.32 350	0.30 426	0.51 396	0.32 436	0.19 534	0.17 536	0.13 456	0.12 453	0.18 505	0.16 483

ETE_ROB	0.34 465	0.26 493	0.45 359	0.29 504	0.18 432	0.40 472	0.37 527	0.57 501	0.47 456	0.50 516	0.50 464	0.62 533	0.36 469	0.55 417	0.38 461	0.13 453	0.10 445	0.14 482	0.12 453	0.16 474	0.16 483

DStereoRT	0.35 470	0.13 273	0.51 411	0.25 417	0.16 387	0.42 483	0.19 267	0.48 392	0.39 364	0.30 310	0.39 366	0.24 249	0.39 488	0.64 471	0.30 423	0.08 219	0.07 293	1.54 612	0.41 579	0.08 195	0.11 401

GwcNet	0.35 470	0.23 473	0.88 534	0.25 417	0.24 522	0.48 514	0.27 458	0.55 476	0.57 516	0.38 437	0.52 478	0.51 493	0.32 449	0.60 448	0.41 484	0.13 453	0.11 468	0.12 435	0.11 414	0.13 434	0.14 462

RP	0.35 470	0.22 464	0.51 411	0.31 519	0.24 522	0.37 450	0.28 474	0.50 411	0.58 518	0.40 462	0.63 524	0.61 531	0.47 523	0.61 455	0.39 469	0.16 506	0.15 522	0.17 514	0.15 503	0.17 491	0.17 495

DANet	0.35 470	0.23 473	0.60 450	0.36 544	0.22 501	0.39 467	0.25 440	0.48 392	0.43 407	0.52 527	0.50 464	0.59 524	0.41 497	0.76 516	0.49 507	0.13 453	0.11 468	0.14 482	0.12 453	0.17 491	0.15 474
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 470	0.26 493	0.49 389	0.36 544	0.22 501	0.41 476	0.41 544	0.53 458	0.42 400	0.47 509	0.46 446	0.61 531	0.39 488	0.55 417	0.37 459	0.16 506	0.13 497	0.21 536	0.21 539	0.16 474	0.16 483

w-ln-seven-2	0.36 475	0.29 510	1.06 558	0.27 480	0.18 432	0.37 450	0.30 491	0.50 411	0.54 504	0.45 498	0.55 492	0.45 459	0.41 497	0.62 463	0.49 507	0.10 357	0.10 445	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.11 401

GASNet	0.36 475	0.46 556	0.88 534	0.34 533	0.23 514	0.35 439	0.22 376	0.60 525	0.53 500	0.40 462	0.37 339	0.45 459	0.30 426	0.79 526	0.35 452	0.15 491	0.10 445	0.14 482	0.14 494	0.22 531	0.12 424

Wz-Net-MNSev	0.36 475	0.26 493	0.79 509	0.26 452	0.21 485	0.59 542	0.38 533	0.55 476	0.56 513	0.48 513	0.54 488	0.53 504	0.36 469	0.60 448	0.44 493	0.11 396	0.09 414	0.11 397	0.11 414	0.15 466	0.13 441

APVNet	0.36 475	0.20 437	0.70 491	0.26 452	0.22 501	0.52 532	0.35 518	0.61 529	0.44 422	0.38 437	0.52 478	0.48 475	0.38 482	0.84 538	0.46 502	0.13 453	0.14 507	0.15 497	0.16 515	0.16 474	0.15 474

Syn2CoEx	0.36 475	0.31 524	0.78 502	0.34 533	0.21 485	0.41 476	0.28 474	0.61 529	0.49 474	0.42 481	0.56 499	0.45 459	0.44 511	0.69 489	0.38 461	0.17 517	0.14 507	0.15 497	0.12 453	0.13 434	0.12 424

FAT-Stereo	0.36 475	0.18 409	0.73 499	0.26 452	0.18 432	0.33 411	0.29 480	0.60 525	0.59 519	0.46 502	0.60 511	0.60 527	0.50 532	0.61 455	0.34 448	0.13 453	0.14 507	0.13 456	0.12 453	0.14 452	0.18 508

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 475	0.36 537	0.53 421	0.34 533	0.19 459	0.51 523	0.24 423	0.55 476	0.38 354	0.41 471	0.47 453	0.47 469	0.27 380	0.73 502	0.30 423	0.36 573	0.19 547	0.27 548	0.17 524	0.26 546	0.23 547

GANet	0.36 475	0.22 464	0.49 389	0.29 504	0.17 410	0.41 476	0.38 533	0.57 501	0.45 433	0.46 502	0.75 544	0.55 510	0.40 493	0.94 556	0.41 484	0.13 453	0.13 497	0.13 456	0.11 414	0.14 452	0.11 401

LALA_ROB	0.36 475	0.25 482	0.46 367	0.30 513	0.21 485	0.47 508	0.39 538	0.61 529	0.51 486	0.52 527	0.51 470	0.69 555	0.36 469	0.50 391	0.43 488	0.17 517	0.11 468	0.16 508	0.14 494	0.17 491	0.15 474

SGM-Forest	0.36 475	0.17 395	0.47 375	0.23 326	0.16 387	0.45 500	0.41 544	0.55 476	0.48 465	0.52 527	0.60 511	0.52 499	0.41 497	0.85 539	0.50 513	0.17 517	0.17 536	0.17 514	0.15 503	0.15 466	0.15 474
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 485	0.41 552	0.66 478	0.46 565	0.41 564	0.34 424	0.25 440	0.57 501	0.45 433	0.39 452	0.52 478	0.43 444	0.33 452	0.41 360	0.29 415	0.25 552	0.14 507	0.33 567	0.21 539	0.31 559	0.22 540

Anonymous_2	0.37 485	0.21 451	0.47 375	0.20 168	0.21 485	0.42 483	0.26 452	0.38 281	0.29 244	0.33 362	0.30 255	0.44 455	0.38 482	0.36 341	0.29 415	0.26 553	0.29 573	0.44 575	1.41 612	0.34 563	0.21 535

AF-Net	0.37 485	0.26 493	0.56 434	0.32 525	0.23 514	0.41 476	0.29 480	0.61 529	0.64 534	0.42 481	0.68 533	0.65 544	0.49 530	0.57 432	0.44 493	0.15 491	0.11 468	0.19 530	0.14 494	0.15 466	0.13 441

stereogan	0.37 485	0.17 395	0.65 473	0.27 480	0.22 501	0.62 548	0.26 452	0.59 516	0.63 533	0.43 487	0.60 511	0.67 549	0.42 506	0.68 487	0.35 452	0.13 453	0.14 507	0.14 482	0.12 453	0.19 512	0.17 495

Nwc_Net	0.37 485	0.25 482	0.68 484	0.31 519	0.24 522	0.44 494	0.30 491	0.65 546	0.50 482	0.37 422	0.69 537	0.58 522	0.45 514	0.60 448	0.40 476	0.15 491	0.12 485	0.19 530	0.21 539	0.14 452	0.13 441

RYNet	0.37 485	0.18 409	0.59 448	0.25 417	0.28 542	0.61 546	0.32 502	0.59 516	0.59 519	0.41 471	0.38 353	0.57 519	0.39 488	0.87 542	0.53 518	0.11 396	0.08 379	0.12 435	0.11 414	0.18 505	0.18 508

PA-Net	0.37 485	0.28 503	0.83 522	0.31 519	0.28 542	0.39 467	0.42 547	0.51 428	0.55 510	0.34 382	0.42 401	0.41 431	0.36 469	0.79 526	0.49 507	0.12 434	0.23 563	0.16 508	0.23 549	0.12 419	0.18 508
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 492	0.12 209	0.38 270	0.42 559	3.88 613	0.21 192	0.17 177	0.35 246	0.28 225	0.20 172	0.20 155	0.23 236	0.15 182	0.28 268	0.16 190	0.09 308	0.07 293	0.09 266	0.07 161	0.09 268	0.09 310

S-Stereo	0.38 492	0.20 437	1.05 557	0.27 480	0.22 501	0.38 458	0.32 502	0.55 476	0.66 537	0.39 452	0.59 506	0.49 481	0.41 497	0.75 511	0.40 476	0.12 434	0.15 522	0.13 456	0.13 480	0.16 474	0.21 535

ADCRef	0.38 492	0.24 477	0.88 534	0.26 452	0.21 485	0.49 519	0.27 458	0.52 447	0.48 465	0.50 516	0.58 504	0.35 378	0.47 523	0.48 382	1.29 587	0.09 308	0.08 379	0.12 435	0.12 453	0.11 383	0.11 401

PWC_ROB	0.38 492	0.29 510	0.69 485	0.25 417	0.20 477	0.38 458	0.19 267	0.58 510	0.67 540	0.57 540	0.85 556	0.51 493	0.40 493	0.71 495	0.52 516	0.13 453	0.09 414	0.14 482	0.10 376	0.17 491	0.14 462

PWCDC_ROB	0.38 492	0.30 517	0.60 450	0.33 531	0.20 477	0.42 483	0.19 267	0.58 510	0.89 571	0.42 481	1.26 578	0.36 383	0.34 461	0.50 391	0.38 461	0.18 528	0.11 468	0.11 397	0.09 334	0.19 512	0.13 441

aanetorigin	0.39 497	0.29 510	1.09 561	0.24 379	0.19 459	0.28 336	0.37 527	0.33 213	0.47 456	0.94 575	0.82 553	0.52 499	0.54 538	0.49 387	0.50 513	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.16 474	0.15 474

RGC	0.39 497	0.32 529	0.64 472	0.34 533	0.27 537	0.40 472	0.29 480	0.57 501	0.53 500	0.45 498	0.64 526	0.62 533	0.45 514	0.72 500	0.39 469	0.15 491	0.15 522	0.21 536	0.20 536	0.18 505	0.19 516

NCC-stereo	0.39 497	0.25 482	0.69 485	0.32 525	0.28 542	0.46 502	0.36 523	0.65 546	0.52 495	0.40 462	0.57 502	0.56 514	0.47 523	0.73 502	0.45 496	0.17 517	0.14 507	0.18 522	0.25 556	0.16 474	0.16 483

edge stereo	0.39 497	0.22 464	0.81 515	0.27 480	0.22 501	0.37 450	0.24 423	0.56 492	0.54 504	0.53 533	0.60 511	0.71 558	0.50 532	0.78 524	0.40 476	0.16 506	0.14 507	0.19 530	0.14 494	0.16 474	0.17 495

Abc-Net	0.39 497	0.25 482	0.69 485	0.32 525	0.28 542	0.46 502	0.36 523	0.65 546	0.52 495	0.40 462	0.57 502	0.56 514	0.47 523	0.73 502	0.45 496	0.17 517	0.14 507	0.18 522	0.25 556	0.16 474	0.16 483
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 497	0.28 503	0.78 502	0.27 480	0.18 432	0.49 519	0.22 376	0.59 516	0.84 569	0.55 537	0.53 485	0.49 481	0.36 469	0.67 486	0.82 554	0.13 453	0.10 445	0.11 397	0.12 453	0.17 491	0.17 495

SQANet	0.40 503	0.48 560	0.67 479	0.48 567	0.39 561	0.48 514	0.22 376	0.51 428	0.43 407	0.40 462	0.47 453	0.47 469	0.33 452	0.54 415	0.32 436	0.36 573	0.15 522	0.40 573	0.21 539	0.45 571	0.31 565

UDG	0.40 503	0.46 556	0.49 389	0.40 557	0.35 559	0.47 508	0.27 458	0.54 466	0.47 456	0.39 452	0.45 436	0.59 524	0.44 511	0.46 375	0.39 469	0.26 553	0.19 547	0.48 577	0.22 547	0.34 563	0.26 556

DDUNet	0.41 505	0.50 565	0.48 384	0.44 562	0.39 561	0.46 502	0.32 502	0.50 411	0.43 407	0.45 498	0.52 478	0.57 519	0.36 469	0.48 382	0.33 443	0.33 570	0.21 554	0.55 581	0.25 556	0.37 567	0.32 568

222	0.41 505	0.10 93	0.29 157	0.19 105	0.11 124	0.36 444	0.20 318	0.57 501	0.39 364	0.35 399	0.44 425	0.30 331	0.27 380	0.55 417	3.56 612	0.11 396	0.07 293	0.08 181	0.08 241	0.09 268	0.09 310

NaN_ROB	0.41 505	0.28 503	0.62 461	0.30 513	0.19 459	0.51 523	0.47 560	0.58 510	0.59 519	0.56 538	0.47 453	0.49 481	0.41 497	1.21 580	0.64 537	0.12 434	0.18 542	0.12 435	0.13 480	0.11 383	0.14 462

w-ln-seven	0.42 508	0.30 517	1.18 568	0.26 452	0.22 501	0.58 539	0.31 496	0.62 537	0.81 561	0.58 541	0.61 518	0.53 504	0.36 469	0.57 432	0.65 539	0.11 396	0.10 445	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.13 441

test_sample9	0.42 508	0.19 425	0.50 400	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.51 428	0.38 354	0.37 422	0.34 309	0.37 389	0.30 426	0.66 482	0.91 561	0.23 542	1.82 613	0.28 556	0.24 551	0.18 505	0.16 483

SDNR	0.42 508	0.21 451	0.82 519	0.21 213	0.18 432	1.27 591	0.17 177	0.50 411	0.49 474	0.42 481	0.81 551	0.38 397	0.27 380	1.19 577	0.38 461	0.23 542	0.24 565	0.17 514	0.13 480	0.17 491	0.20 526

ccnet	0.42 508	0.31 524	0.48 384	0.27 480	0.32 555	0.60 545	0.32 502	0.65 546	0.46 451	0.53 533	0.66 529	0.56 514	0.45 514	0.72 500	0.61 530	0.26 553	0.19 547	0.24 545	0.21 539	0.26 546	0.22 540

SHD	0.42 508	0.27 500	0.81 515	0.31 519	0.25 530	0.42 483	0.22 376	0.66 552	0.94 579	0.63 548	0.60 511	0.59 524	0.47 523	0.59 445	0.58 525	0.15 491	0.13 497	0.16 508	0.16 515	0.20 521	0.22 540

Wz-Net-SNSev	0.43 513	0.41 552	1.27 575	0.30 513	0.21 485	0.44 494	0.41 544	0.61 529	0.65 535	0.46 502	0.65 527	0.62 533	0.39 488	0.74 510	0.59 526	0.12 434	0.11 468	0.12 435	0.13 480	0.16 474	0.14 462

XQC	0.43 513	0.37 542	0.96 547	0.34 533	0.25 530	0.53 533	0.34 514	0.60 525	0.73 553	0.51 521	0.46 446	0.57 519	0.47 523	0.70 492	0.72 545	0.17 517	0.12 485	0.18 522	0.15 503	0.25 539	0.23 547

CC-Net-ROB	0.43 513	0.47 558	0.65 473	0.37 551	0.23 514	0.51 523	0.29 480	0.66 552	0.49 474	0.46 502	0.51 470	0.48 475	0.38 482	0.96 560	0.35 452	0.34 571	0.23 563	0.55 581	0.25 556	0.31 559	0.20 526

GANetREF_RVC	0.43 513	0.47 558	0.69 485	0.38 553	0.20 477	0.51 523	0.48 564	0.66 552	0.66 537	0.46 502	0.46 446	0.50 489	0.44 511	0.90 550	0.39 469	0.27 558	0.21 554	0.32 565	0.18 530	0.27 551	0.22 540
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
FBW_ROB	0.43 513	0.26 493	0.54 424	0.31 519	0.20 477	0.51 523	0.32 502	0.70 563	0.60 523	0.59 542	0.55 492	0.65 544	0.41 497	1.40 590	0.51 515	0.13 453	0.17 536	0.21 536	0.16 515	0.17 491	0.18 508

PDISCO_ROB	0.43 513	0.30 517	0.67 479	0.43 560	0.36 560	0.67 553	0.32 502	0.72 566	0.76 555	0.43 487	0.53 485	0.63 541	0.40 493	0.66 482	0.47 504	0.21 539	0.12 485	0.21 536	0.19 534	0.25 539	0.20 526

WQFJA1++	0.44 519	0.07 2	0.63 464	0.18 59	0.13 261	0.15 31	0.11 17	0.20 34	0.11 4	2.05 608	0.12 40	0.23 236	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.08 219	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 617	0.07 177

z-mn7	0.44 519	0.40 548	1.09 561	0.25 417	0.18 432	0.61 546	0.34 514	0.56 492	0.93 577	0.43 487	0.96 564	0.53 504	0.39 488	0.94 556	0.59 526	0.10 357	0.09 414	0.10 341	0.10 376	0.14 452	0.13 441

DeepPrunerF	0.44 519	0.29 510	1.29 577	0.33 531	0.30 551	0.35 439	0.36 523	0.62 537	1.15 590	0.40 462	0.44 425	0.39 409	0.41 497	0.80 530	0.52 516	0.18 528	0.14 507	0.23 543	0.21 539	0.17 491	0.17 495

ADCP+	0.45 522	0.24 477	1.15 567	0.25 417	0.22 501	0.56 535	0.39 538	0.54 466	0.51 486	0.44 494	0.51 470	0.46 467	0.52 537	0.56 428	1.89 601	0.10 357	0.08 379	0.11 397	0.10 376	0.14 452	0.13 441

PASM	0.45 522	0.35 534	0.90 537	0.35 542	0.33 556	0.39 467	0.38 533	0.50 411	0.61 527	0.52 527	0.51 470	0.62 533	0.45 514	0.93 554	0.48 505	0.26 553	0.29 573	0.29 560	0.33 569	0.29 557	0.26 556

DStereoO	0.46 524	0.32 529	0.51 411	0.36 544	0.29 550	0.38 458	0.45 553	0.55 476	0.60 523	0.47 509	0.49 461	0.48 475	0.73 566	0.59 445	0.69 543	0.81 597	0.18 542	0.38 570	0.19 534	0.46 573	0.20 526

zh-mn7	0.46 524	0.45 555	1.48 583	0.25 417	0.19 459	0.44 494	0.29 480	0.56 492	0.82 562	0.65 552	0.96 564	0.49 481	0.38 482	0.88 545	0.63 535	0.12 434	0.10 445	0.11 397	0.11 414	0.13 434	0.14 462

G-Net	0.46 524	0.25 482	0.86 531	0.34 533	0.28 542	0.90 575	0.35 518	0.47 379	0.45 433	0.68 555	1.22 576	0.64 543	0.60 549	0.61 455	0.57 520	0.16 506	0.14 507	0.17 514	0.13 480	0.22 531	0.19 516

GCST	0.47 527	0.60 574	0.57 437	1.04 598	0.48 571	0.38 458	0.11 17	0.40 304	0.32 278	0.41 471	0.34 309	0.29 315	0.17 230	0.46 375	0.19 277	0.69 590	0.42 585	0.79 594	0.62 597	0.62 581	0.46 580

ADCL	0.47 527	0.22 464	1.00 551	0.27 480	0.19 459	0.74 560	0.64 579	0.54 466	0.69 545	0.56 538	0.71 538	0.55 510	0.60 549	0.60 448	1.43 589	0.11 396	0.09 414	0.13 456	0.13 480	0.14 452	0.14 462

DPSNet	0.47 527	0.24 477	0.93 542	0.27 480	0.20 477	0.75 562	0.57 573	0.84 581	0.79 559	0.47 509	0.51 470	0.60 527	0.69 562	0.87 542	0.71 544	0.16 506	0.13 497	0.12 435	0.10 376	0.25 539	0.21 535

zh-sn7	0.48 530	0.51 567	1.43 582	0.29 504	0.20 477	0.47 508	0.39 538	0.57 501	0.62 529	0.52 527	0.81 551	0.52 499	0.56 542	1.05 569	0.87 558	0.12 434	0.13 497	0.13 456	0.13 480	0.17 491	0.16 483

ADCPNet	0.48 530	0.29 510	1.60 587	0.27 480	0.23 514	0.70 558	0.38 533	0.53 458	0.51 486	0.51 521	0.59 506	0.67 549	0.56 542	0.60 448	1.14 576	0.15 491	0.18 542	0.14 482	0.23 549	0.19 512	0.19 516

MDST_ROB	0.48 530	0.14 317	0.95 545	0.30 513	0.21 485	1.33 594	0.32 502	0.77 571	0.56 513	1.06 583	0.71 538	0.49 481	0.35 465	1.26 583	0.38 461	0.13 453	0.11 468	0.16 508	0.13 480	0.12 419	0.12 424

test_sample8	0.49 533	0.19 425	0.50 400	0.18 59	0.16 387	0.34 424	0.20 318	0.55 476	0.34 300	0.62 546	0.38 353	1.15 579	0.67 560	0.66 482	0.91 561	0.23 542	1.82 613	0.28 556	0.24 551	0.18 505	0.16 483

SuperB	0.49 533	0.28 503	2.23 594	0.23 326	0.15 355	0.41 476	0.32 502	0.47 379	0.82 562	0.43 487	0.50 464	0.33 357	0.45 514	0.68 487	1.08 571	0.10 357	0.07 293	0.09 266	0.08 241	0.98 602	0.14 462

ADCMid	0.49 533	0.34 532	1.13 566	0.26 452	0.21 485	0.51 523	0.37 527	0.57 501	0.54 504	0.75 563	0.66 529	0.62 533	0.64 559	0.64 471	1.68 594	0.13 453	0.12 485	0.17 514	0.17 524	0.20 521	0.17 495

psmorigin	0.50 536	0.25 482	3.03 603	0.24 379	0.19 459	0.38 458	0.22 376	0.50 411	0.44 422	0.64 550	0.68 533	0.71 558	0.51 535	0.85 539	0.45 496	0.14 478	0.17 536	0.13 456	0.14 494	0.16 474	0.21 535

CSAN	0.50 536	0.35 534	0.78 502	0.36 544	0.23 514	0.56 535	0.59 576	0.61 529	0.70 547	0.64 550	0.78 548	0.65 544	0.60 549	1.38 589	0.62 532	0.21 539	0.17 536	0.20 534	0.20 536	0.18 505	0.18 508

SGM_RVC	0.50 536	0.19 425	0.50 400	0.25 417	0.15 355	0.69 555	0.39 538	0.68 560	0.82 562	0.95 577	0.84 555	1.13 576	0.76 567	1.16 576	0.60 529	0.16 506	0.16 529	0.16 508	0.16 515	0.16 474	0.17 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 536	0.20 437	0.78 502	0.24 379	0.26 535	0.39 467	0.30 491	0.51 428	0.50 482	0.54 535	1.23 577	2.52 605	0.37 478	0.77 522	0.95 564	0.08 219	0.06 167	0.06 32	0.05 51	0.10 335	0.08 248

Wz-Net-TNSev	0.51 540	0.58 572	1.61 589	0.25 417	0.21 485	0.65 550	0.45 553	0.63 544	0.69 545	0.51 521	0.54 488	0.71 558	0.60 549	1.00 565	0.77 549	0.15 491	0.15 522	0.13 456	0.15 503	0.21 524	0.20 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 540	0.50 565	0.86 531	0.39 555	0.24 522	0.84 570	0.55 571	0.56 492	0.62 529	0.60 543	0.68 533	0.62 533	0.42 506	1.13 575	0.43 488	0.23 542	0.27 569	0.27 548	0.35 571	0.25 539	0.29 561

AnyNet_C32	0.51 540	0.40 548	1.10 565	0.29 504	0.28 542	0.59 542	0.58 574	0.54 466	0.60 523	0.62 546	0.66 529	0.54 508	0.54 538	0.78 524	1.74 598	0.15 491	0.14 507	0.15 497	0.17 524	0.20 521	0.20 526

WCMA_ROB	0.51 540	0.21 451	0.65 473	0.25 417	0.21 485	0.58 539	0.32 502	0.54 466	0.55 510	0.95 577	1.40 583	1.28 583	0.81 572	0.73 502	0.62 532	0.18 528	0.15 522	0.15 497	0.15 503	0.19 512	0.19 516

WZ-Net	0.52 544	0.38 546	1.90 591	0.30 513	0.24 522	0.57 538	0.48 564	0.62 537	0.78 558	0.50 516	0.71 538	0.68 553	0.54 538	0.98 564	0.84 555	0.13 453	0.10 445	0.11 397	0.12 453	0.19 512	0.20 526

SANet	0.53 545	0.28 503	0.96 547	0.26 452	0.15 355	0.69 555	0.44 552	0.67 557	1.34 594	0.67 554	0.98 567	0.94 569	0.71 564	0.89 547	0.76 546	0.14 478	0.12 485	0.12 435	0.11 414	0.17 491	0.16 483

Consistency-Raft	0.55 546	0.48 560	1.02 554	0.45 563	0.49 572	0.49 519	0.47 560	0.72 566	0.72 550	0.45 498	0.82 553	0.47 469	0.60 549	0.50 391	0.63 535	0.39 577	0.39 583	0.44 575	0.51 587	0.52 575	0.37 571

anonymity	0.56 547	0.54 570	0.70 491	0.47 566	0.61 583	0.56 535	0.43 549	0.69 561	0.49 474	0.63 548	0.55 492	0.54 508	0.60 549	0.61 455	0.57 520	0.55 583	0.53 594	0.50 578	0.54 591	0.51 574	0.56 585

MFN_U_SF_RVC	0.56 547	0.51 567	1.19 569	0.38 553	0.22 501	0.69 555	0.27 458	0.80 576	0.67 540	0.73 559	0.74 543	0.87 565	0.61 558	0.81 533	0.76 546	0.29 564	0.27 569	0.32 565	0.37 575	0.32 562	0.31 565

SAMSARA	0.56 547	0.39 547	0.80 512	0.60 578	0.46 569	1.00 579	1.23 609	0.67 557	0.68 543	0.71 558	0.54 488	0.89 568	0.57 545	0.81 533	0.62 532	0.19 534	0.22 558	0.18 522	0.18 530	0.27 551	0.25 554

otaku	0.57 550	0.62 576	0.87 533	0.63 580	0.44 568	0.73 559	0.37 527	0.65 546	0.66 537	0.51 521	0.75 544	0.66 548	0.45 514	0.69 489	0.46 502	0.53 580	0.34 579	0.55 581	0.35 571	0.60 580	0.45 577

Ntro	0.58 551	0.64 577	0.92 540	0.66 581	0.50 574	0.77 563	0.36 523	0.66 552	0.70 547	0.50 516	0.59 506	0.65 544	0.51 535	0.75 511	0.45 496	0.56 584	0.32 577	0.56 584	0.34 570	0.63 582	0.46 580

PVD	0.58 551	0.34 532	0.84 527	0.39 555	0.31 554	0.59 542	0.47 560	0.80 576	1.25 591	0.92 573	1.09 570	0.79 562	0.82 573	0.85 539	0.76 546	0.21 539	0.18 542	0.22 542	0.18 530	0.27 551	0.35 570

ADCS	0.58 551	0.40 548	1.35 580	0.29 504	0.24 522	0.55 534	0.45 553	0.67 557	0.83 566	0.76 564	0.71 538	0.68 553	0.60 549	0.76 516	2.23 606	0.16 506	0.16 529	0.16 508	0.17 524	0.22 531	0.22 540

MeshStereo	0.58 551	0.27 500	0.67 479	0.22 275	0.17 410	0.66 552	0.37 527	0.78 572	0.61 527	1.47 604	1.30 579	1.65 591	0.79 569	1.12 574	0.59 526	0.17 517	0.17 536	0.17 514	0.14 494	0.17 491	0.14 462
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 555	0.33 531	0.61 453	0.30 513	0.25 530	0.86 572	0.35 518	0.55 476	0.67 540	1.10 585	1.49 588	1.76 594	0.97 583	0.88 545	0.49 507	0.23 542	0.21 554	0.27 548	0.27 564	0.25 539	0.24 552

DGSMNet	0.61 556	0.29 510	0.91 538	0.51 571	0.70 588	0.62 548	1.38 610	0.59 516	0.55 510	0.37 422	0.61 518	0.52 499	0.33 452	0.65 478	0.43 488	0.53 580	0.60 601	0.67 586	0.61 596	0.63 582	0.61 595

FCDSN-DC	0.63 557	0.31 524	0.61 453	0.36 544	0.30 551	0.65 550	0.37 527	0.66 552	0.68 543	1.14 587	1.54 591	1.71 593	1.26 592	0.92 552	0.64 537	0.24 549	0.22 558	0.27 548	0.26 560	0.27 551	0.27 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 557	0.37 542	2.40 598	0.26 452	0.25 530	0.38 458	0.49 566	0.41 316	1.06 584	1.38 593	0.87 560	0.62 533	0.95 580	0.65 478	1.65 593	0.11 396	0.09 414	0.10 341	0.11 414	0.19 512	0.17 495

AnyNet_C01	0.65 559	0.58 572	2.60 601	0.32 525	0.26 535	0.88 573	0.61 577	0.63 544	0.62 529	0.68 555	0.96 564	0.76 561	0.60 549	0.96 560	1.43 589	0.16 506	0.16 529	0.17 514	0.17 524	0.23 534	0.23 547

DispFullNet	0.66 560	0.89 590	1.59 586	0.77 587	1.21 605	0.51 523	0.23 401	0.59 516	0.72 550	0.69 557	0.61 518	0.69 555	0.91 579	0.79 526	0.48 505	0.27 558	0.12 485	0.73 589	0.30 568	0.65 585	0.40 574

NVStereoNet_ROB	0.67 561	0.49 564	0.83 522	0.48 567	0.40 563	0.51 523	0.46 556	0.70 563	0.77 557	0.84 568	1.72 596	1.02 574	0.83 574	1.23 581	0.79 552	0.32 569	0.38 582	0.40 573	0.46 581	0.36 566	0.41 575
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 562	0.64 577	1.06 558	0.45 563	0.27 537	1.40 598	0.58 574	0.78 572	0.92 575	0.84 568	0.86 557	0.88 567	0.68 561	1.33 588	0.68 542	0.37 575	0.29 573	0.34 568	0.36 574	0.43 569	0.37 571

SPS-STEREO	0.69 563	0.61 575	0.98 549	0.52 574	0.57 580	0.74 560	0.50 567	0.78 572	0.62 529	0.95 577	0.86 557	0.94 569	0.70 563	1.01 566	0.87 558	0.58 586	0.51 591	0.50 578	0.50 586	0.55 577	0.58 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 564	0.30 517	0.69 485	0.32 525	0.27 537	0.81 569	0.39 538	0.79 575	0.82 562	1.41 596	1.58 593	1.98 596	1.26 592	1.02 567	0.77 549	0.24 549	0.22 558	0.27 548	0.26 560	0.26 546	0.26 556

FC-DCNN v2	0.71 565	0.30 517	0.67 479	0.32 525	0.27 537	0.84 570	0.39 538	0.84 581	0.85 570	1.44 600	1.64 594	2.09 598	1.28 594	1.06 570	0.80 553	0.24 549	0.22 558	0.27 548	0.26 560	0.26 546	0.25 554

RainbowNet	0.72 566	0.89 590	1.02 554	0.82 588	0.63 585	0.78 566	0.52 568	0.81 578	0.93 577	0.60 543	0.79 549	0.80 563	0.60 549	0.80 530	0.57 520	0.78 595	0.55 597	0.78 592	0.49 584	0.76 591	0.58 588

ACVNet_1	0.72 566	0.81 585	1.37 581	0.72 585	0.53 578	0.77 563	0.42 547	0.85 584	0.90 573	0.74 562	0.75 544	1.32 585	0.72 565	1.02 567	0.55 519	0.54 582	0.31 576	0.71 588	0.35 571	0.64 584	0.45 577

ACVNet-4b	0.72 566	0.81 585	1.33 579	0.72 585	0.50 574	0.80 568	0.31 496	0.71 565	0.80 560	0.50 516	0.72 542	0.95 571	0.43 510	0.96 560	1.20 584	1.13 609	0.21 554	0.76 591	0.45 580	0.65 585	0.46 580

MFMNet_re	0.72 566	0.76 583	0.99 550	0.62 579	0.70 588	0.77 563	0.67 580	0.75 569	0.83 566	0.78 566	0.86 557	0.69 555	0.78 568	0.71 495	0.61 530	0.66 589	0.59 600	0.61 585	0.58 595	0.68 588	0.71 599

ELAS_RVC	0.74 570	0.36 537	1.00 551	0.37 551	0.33 556	0.88 573	0.93 598	0.83 580	1.08 586	1.35 592	1.33 582	1.24 581	1.33 596	1.06 570	0.95 564	0.27 558	0.25 567	0.29 560	0.27 564	0.30 558	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 570	0.36 537	0.85 530	0.36 544	0.33 556	1.36 595	0.77 589	0.93 585	0.92 575	1.41 596	1.53 590	1.16 580	1.17 588	0.95 559	1.03 568	0.26 553	0.25 567	0.28 556	0.28 567	0.31 559	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 572	0.44 554	1.98 592	0.49 570	0.16 387	0.58 539	0.31 496	0.81 578	0.83 566	0.41 471	0.52 478	0.98 573	0.58 546	4.97 616	1.03 568	0.11 396	0.07 293	0.10 341	0.24 551	0.27 551	0.26 556

RTS	0.78 573	0.48 560	4.68 606	0.34 533	0.28 542	1.12 583	0.46 556	0.62 537	1.03 581	0.73 559	0.89 561	0.60 527	0.59 547	1.61 593	1.16 580	0.14 478	0.11 468	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 516

RTSA	0.78 573	0.48 560	4.68 606	0.34 533	0.28 542	1.12 583	0.46 556	0.62 537	1.03 581	0.73 559	0.89 561	0.60 527	0.59 547	1.61 593	1.16 580	0.14 478	0.11 468	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 516

DStereoSA	0.81 575	0.37 542	1.08 560	0.51 571	0.65 586	0.67 553	1.44 611	0.74 568	1.06 584	0.54 535	1.67 595	0.49 481	1.78 602	0.96 560	1.69 596	0.28 561	0.43 586	0.27 548	0.51 587	0.40 568	0.58 588

DStereoFS	0.84 576	0.66 579	0.80 512	0.53 575	0.50 574	1.23 589	0.55 571	0.94 586	1.32 593	0.89 570	1.32 580	1.04 575	2.32 609	1.29 586	1.14 576	0.31 568	0.35 580	0.30 562	0.39 578	0.34 563	0.60 591

SGM+DAISY	0.87 577	0.66 579	1.30 578	0.51 571	0.60 582	1.03 580	0.84 595	0.76 570	0.73 553	1.39 594	1.51 589	1.31 584	1.22 590	1.11 572	1.08 571	0.57 585	0.53 594	0.51 580	0.51 587	0.54 576	0.61 595

ACVNet_2	0.89 578	0.87 589	1.25 573	0.82 588	0.62 584	0.97 578	0.62 578	1.14 591	1.42 596	1.00 580	1.40 583	1.47 588	0.84 575	1.11 572	0.66 540	0.61 587	0.43 586	0.78 592	0.49 584	0.75 590	0.52 583

IMH-64-1	0.91 579	0.86 587	0.84 527	0.97 593	0.75 590	0.92 576	0.71 582	1.27 592	1.10 587	0.89 570	1.45 585	1.14 577	0.96 581	1.19 577	0.84 555	0.74 592	0.51 591	0.97 597	0.55 592	0.84 593	0.60 591

IMH-64	0.91 579	0.86 587	0.84 527	0.97 593	0.75 590	0.92 576	0.71 582	1.27 592	1.10 587	0.89 570	1.45 585	1.14 577	0.96 581	1.19 577	0.84 555	0.74 592	0.51 591	0.97 597	0.55 592	0.84 593	0.60 591

MonStereo1	0.93 581	0.56 571	0.82 519	0.69 582	0.58 581	1.37 596	0.35 518	0.94 586	1.25 591	0.93 574	1.90 599	1.52 589	2.10 606	1.27 584	0.77 549	0.69 590	0.33 578	0.75 590	0.47 583	0.70 589	0.57 587

U	1.00 582	0.09 51	0.21 81	0.21 213	3.68 611	6.12 616	0.14 76	0.21 47	0.21 127	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.07 79	0.05 32	5.42 621	2.90 619	0.07 125	0.06 88

PWCK	1.00 582	1.17 603	1.70 590	0.91 591	0.41 564	1.19 587	0.92 597	1.10 589	1.14 589	1.16 588	1.14 573	1.25 582	0.88 578	1.75 599	1.04 570	0.87 600	0.50 589	0.87 595	0.53 590	0.96 601	0.52 583

WAO-7	1.01 584	0.89 590	0.93 542	0.83 590	0.66 587	1.18 585	0.81 593	1.40 596	1.57 599	1.11 586	1.76 598	1.45 587	1.19 589	1.50 592	1.14 576	0.61 587	0.62 604	0.70 587	0.68 599	0.66 587	0.60 591

MADNet+	1.01 584	1.16 602	4.72 608	0.70 584	0.47 570	1.24 590	0.96 599	0.97 588	0.89 571	0.65 552	0.77 547	0.87 565	0.85 577	2.09 603	1.68 594	0.38 576	0.39 583	0.31 564	0.27 564	0.43 569	0.39 573

MultiAttention	1.02 586	0.13 273	0.43 339	0.35 542	0.43 567	5.36 612	1.71 612	0.69 561	0.53 500	0.36 415	0.63 524	0.55 510	0.22 299	7.60 620	0.43 488	0.09 308	0.06 167	0.14 482	0.24 551	0.26 546	0.30 562

IMH	1.05 587	0.95 595	1.00 551	1.01 595	0.78 593	1.11 582	0.68 581	1.38 595	1.43 597	1.00 580	1.72 596	1.43 586	1.14 585	1.73 598	0.89 560	1.09 606	0.55 597	0.99 599	0.57 594	0.87 596	0.62 597

WAO-6	1.07 588	0.93 594	0.92 540	0.96 592	0.78 593	1.28 592	0.75 586	1.34 594	2.00 603	1.02 582	1.54 591	1.59 590	1.22 590	1.31 587	1.14 576	0.78 595	0.55 597	1.02 601	0.75 603	0.83 592	0.69 598

LVE	1.13 589	1.02 596	1.28 576	1.01 595	0.80 596	1.29 593	0.81 593	1.47 599	1.96 601	1.07 584	1.90 599	1.90 595	1.01 584	1.48 591	0.91 561	0.93 603	0.61 603	0.94 596	0.69 600	0.87 596	0.75 603

JetBlue	1.14 590	0.76 583	2.36 596	0.59 577	0.75 590	3.04 609	1.78 613	1.11 590	0.90 573	0.94 575	1.10 571	1.66 592	1.28 594	2.09 603	1.72 597	0.43 579	0.36 581	0.38 570	0.38 577	0.58 579	0.56 585

Dean	1.17 591	1.04 598	1.49 585	1.03 597	0.78 593	1.20 588	0.77 589	1.48 600	1.96 601	1.28 590	1.99 602	2.15 599	1.14 585	1.25 582	1.00 567	0.81 597	0.60 601	1.01 600	0.69 600	0.92 600	0.74 602

SGM-ForestM	1.36 592	0.28 503	0.79 509	0.26 452	0.16 387	2.26 606	1.00 601	1.42 597	1.46 598	2.38 610	2.05 603	5.95 618	2.66 611	2.95 608	2.46 608	0.17 517	0.18 542	0.18 522	0.18 530	0.15 466	0.18 508

xyz-stereo	1.40 593	0.10 93	17.09 625	0.18 59	0.07 1	4.78 611	0.18 221	0.29 157	0.34 300	0.36 415	2.81 610	0.40 424	0.29 412	0.56 428	0.24 370	0.07 79	0.05 32	0.09 266	0.06 104	0.06 56	0.05 26

MANE	1.41 594	0.36 537	0.74 500	0.43 560	0.41 564	2.16 605	0.80 591	2.39 612	3.38 608	2.22 609	3.06 611	3.54 611	2.73 612	2.15 605	1.94 603	0.28 561	0.27 569	0.30 562	0.46 581	0.28 556	0.34 569

TorneroNet-64	1.43 595	1.03 597	1.20 570	1.10 599	0.86 599	2.26 606	0.73 585	1.84 605	3.84 613	1.25 589	2.25 607	2.69 607	1.42 597	1.76 600	1.43 589	0.76 594	0.50 589	1.09 602	0.66 598	1.23 605	0.76 604

notaker	1.45 596	1.34 606	1.48 583	1.40 606	1.07 603	1.18 585	0.85 596	1.48 600	1.40 595	1.51 605	3.46 612	2.40 604	1.81 603	1.76 600	1.45 592	1.11 607	0.69 609	1.38 609	0.87 606	1.31 607	0.97 607

WAO-8	1.46 597	1.10 600	1.09 561	1.10 599	0.84 597	2.06 602	0.75 586	1.84 605	3.83 611	1.44 600	2.21 605	2.15 599	1.43 598	3.17 609	1.19 582	0.91 601	0.65 606	1.09 602	0.79 604	0.90 598	0.71 599

Venus	1.46 597	1.10 600	1.09 561	1.10 599	0.84 597	2.06 602	0.75 586	1.84 605	3.83 611	1.44 600	2.21 605	2.15 599	1.43 598	3.17 609	1.19 582	0.91 601	0.65 606	1.09 602	0.79 604	0.90 598	0.71 599

UNDER WATER-64	1.55 599	1.19 604	2.52 599	1.31 604	0.95 601	2.12 604	1.21 608	1.45 598	3.19 607	1.43 599	1.32 580	2.64 606	2.04 605	1.63 595	1.83 599	1.11 607	0.67 608	1.28 607	0.92 607	1.19 603	1.02 608

UNDER WATER	1.59 600	1.22 605	2.36 596	1.38 605	1.03 602	1.67 601	1.10 605	1.54 603	3.63 609	1.44 600	1.47 587	2.85 608	2.25 608	1.67 596	1.94 603	1.06 605	0.62 604	1.31 608	0.93 608	1.21 604	1.02 608

LSM	1.64 601	0.40 548	2.56 600	2.02 610	17.61 624	0.51 523	0.52 568	0.61 529	0.76 555	0.82 567	1.11 572	0.63 541	0.54 538	0.75 511	0.49 507	0.16 506	0.24 565	0.18 522	0.21 539	0.25 539	2.42 615

LE_ROB	1.76 602	0.20 437	2.68 602	0.48 567	0.52 577	0.78 566	0.96 599	0.84 581	6.61 618	7.40 620	2.08 604	2.08 597	4.83 614	1.27 584	3.79 613	0.10 357	0.08 379	0.12 435	0.11 414	0.11 383	0.10 366

ktn	1.77 603	1.36 607	1.22 571	1.43 607	1.14 604	1.52 599	1.08 604	1.51 602	3.96 614	2.77 613	4.69 614	3.35 610	1.46 600	1.69 597	1.25 586	1.43 611	0.77 610	1.45 610	0.99 609	1.32 608	0.96 606

KSHMR	1.89 604	1.36 607	1.60 587	1.47 608	1.22 606	1.38 597	1.06 603	1.79 604	5.97 617	1.42 598	5.65 617	2.98 609	1.14 585	2.23 606	1.20 584	1.27 610	1.12 611	1.46 611	1.10 611	1.32 608	1.15 610

TorneroNet	2.22 605	1.08 599	1.24 572	1.14 603	0.90 600	5.58 613	0.80 591	2.12 610	8.69 619	2.58 611	5.42 616	3.88 612	1.97 604	1.78 602	1.87 600	0.86 599	0.54 596	1.15 606	0.74 602	1.23 605	0.85 605

MADNet++	2.26 606	1.80 610	2.06 593	2.13 612	1.97 610	2.61 608	1.79 614	2.38 611	2.16 604	2.75 612	2.65 609	2.38 603	2.43 610	3.17 609	3.21 610	2.17 614	1.95 615	1.94 614	1.63 613	2.06 611	2.01 614

JetRed	2.30 607	2.64 612	6.12 610	1.12 602	1.38 608	5.85 615	3.29 615	1.99 608	1.67 600	1.98 607	1.95 601	2.16 602	1.60 601	2.48 607	4.10 614	1.05 604	1.60 612	1.09 602	1.01 610	1.67 610	1.28 611

HanzoNet	2.97 608	1.69 609	2.29 595	1.74 609	1.33 607	1.53 600	1.03 602	1.99 608	2.64 606	5.51 617	5.16 615	5.90 617	6.82 619	4.32 615	3.29 611	3.16 617	2.02 617	1.92 613	2.87 618	2.24 612	1.89 613

coex-ft	3.44 609	0.73 582	48.55 637	0.24 379	0.19 459	0.50 522	0.43 549	0.47 379	2.40 605	7.03 619	1.20 575	0.97 572	2.23 607	0.73 502	1.92 602	0.12 434	0.15 522	0.14 482	0.12 453	0.21 524	0.43 576

TCMNet-wrong-test	4.29 610	5.57 617	4.65 605	11.33 621	10.39 619	5.73 614	4.48 617	4.13 616	1.02 580	1.91 606	2.39 608	6.16 619	3.62 613	3.84 614	4.50 616	1.99 613	0.47 588	1.97 615	1.69 614	5.69 619	4.31 619

DPSimNet_ROB	4.34 611	4.23 613	6.89 612	3.67 613	3.68 611	4.75 610	5.21 618	2.67 613	3.68 610	5.82 618	3.95 613	5.57 614	6.72 618	3.46 613	4.48 615	4.05 620	2.88 618	4.68 620	3.12 620	3.69 614	3.62 618

tt	4.71 612	0.10 93	3.94 604	2.06 611	1.53 609	10.14 621	16.88 622	9.27 623	4.98 615	1.39 594	1.02 568	4.68 613	4.90 615	3.35 612	5.86 618	5.76 621	9.15 626	2.24 617	2.53 616	3.10 613	1.32 612

BEATNet-Init1	4.73 613	2.61 611	13.29 624	0.58 576	0.53 578	10.12 620	3.33 616	4.83 617	5.01 616	8.75 621	8.51 619	14.08 628	7.60 620	7.70 621	5.34 617	0.28 561	0.28 572	0.34 568	0.37 575	0.57 578	0.45 577

USTest	6.88 614	5.23 616	5.63 609	7.22 617	7.29 614	14.34 623	22.76 623	8.48 621	9.32 620	5.42 616	6.39 618	6.29 620	6.64 617	6.92 619	8.62 621	1.94 612	3.29 619	2.16 616	2.55 617	3.85 615	3.29 617

EDNetEfficientorigin	7.51 615	0.52 569	140.47 639	0.25 417	0.17 410	0.42 483	0.29 480	0.47 379	1.03 581	1.28 590	1.02 568	0.83 564	0.84 575	0.75 511	0.99 566	0.10 357	0.09 414	0.12 435	0.10 376	0.21 524	0.22 540

DGTPSM_ROB	8.34 616	5.10 614	10.37 622	5.31 615	10.18 617	8.33 617	23.60 627	6.06 619	13.41 626	4.90 614	10.87 624	5.65 615	10.44 621	6.17 617	12.59 622	3.74 618	7.55 621	3.69 618	7.26 623	4.14 616	7.46 620

DPSMNet_ROB	8.40 617	5.11 615	10.49 623	5.58 616	10.25 618	8.34 618	23.62 628	6.07 620	13.45 627	4.93 615	10.88 625	5.66 616	10.44 621	6.24 618	12.64 623	3.98 619	7.61 622	3.76 619	7.30 624	4.20 617	7.51 621

DLNR_Zeroshot_test	10.44 618	12.10 625	19.93 627	106.08 638	23.66 635	0.14 20	0.13 52	3.22 614	0.17 55	0.16 128	0.23 183	0.16 149	0.10 52	0.31 307	0.15 164	2.36 615	0.06 167	0.07 97	0.07 161	39.70 638	0.06 88

DLNR-FE	10.45 619	12.13 626	19.94 628	106.10 639	23.12 634	0.14 20	0.13 52	3.28 615	0.17 55	0.16 128	0.23 183	0.16 149	0.10 52	0.31 307	0.15 164	2.41 616	0.06 167	0.07 97	0.07 161	40.22 639	0.06 88

LRCNet_RVC	10.90 620	14.34 628	9.35 613	15.35 622	8.04 616	1.08 581	0.34 514	8.78 622	0.70 547	12.63 628	16.05 628	9.85 621	6.54 616	8.57 622	6.34 619	20.27 635	5.40 620	23.70 633	21.88 634	14.87 626	13.83 628

DPSM_ROB	11.49 621	9.87 623	10.35 620	11.13 619	11.31 620	19.11 629	27.51 630	13.37 628	14.21 629	10.31 625	11.06 626	10.96 626	11.27 627	11.96 628	13.59 625	6.78 623	8.19 624	6.03 622	7.09 621	7.93 620	7.73 623

DPSM	11.49 621	9.87 623	10.35 620	11.13 619	11.31 620	19.11 629	27.51 630	13.37 628	14.21 629	10.31 625	11.06 626	10.96 626	11.27 627	11.96 628	13.59 625	6.78 623	8.19 624	6.03 622	7.09 621	7.93 620	7.73 623

xxxxx1	15.27 623	9.54 620	10.31 617	20.13 625	18.88 625	17.08 624	23.03 624	10.36 624	10.99 622	9.21 622	9.62 620	10.74 623	10.61 624	10.72 624	13.89 627	7.97 625	9.20 627	31.85 636	44.72 638	12.84 623	13.69 625

tt_ll	15.27 623	9.54 620	10.31 617	20.13 625	18.88 625	17.08 624	23.03 624	10.36 624	10.99 622	9.21 622	9.62 620	10.74 623	10.61 624	10.72 624	13.89 627	7.97 625	9.20 627	31.85 636	44.72 638	12.84 623	13.69 625

ff	15.27 623	9.54 620	10.31 617	20.13 625	18.88 625	17.08 624	23.03 624	10.36 624	10.99 622	9.21 622	9.62 620	10.74 623	10.61 624	10.72 624	13.89 627	7.97 625	9.20 627	31.85 636	44.72 638	12.84 623	13.69 625

PML	16.10 626	12.82 627	6.78 611	5.23 614	7.76 615	33.92 633	66.56 640	5.30 618	10.28 621	26.12 639	68.59 640	20.51 630	13.49 629	10.06 623	6.78 620	5.96 622	2.00 616	6.04 624	2.18 615	8.96 622	2.60 616

Anonymous_1	16.62 627	9.35 619	9.84 614	10.66 618	14.64 622	18.66 628	27.12 629	12.64 627	13.51 628	10.76 627	10.30 623	10.13 622	10.60 623	11.06 627	12.74 624	15.87 634	7.74 623	16.92 631	43.48 637	58.66 640	7.68 622

HaxPig	17.72 628	20.22 637	19.73 626	16.53 623	16.51 623	9.27 619	9.33 619	14.34 630	13.27 625	18.65 629	18.70 629	17.35 629	16.77 630	17.04 630	16.45 630	22.05 636	20.89 636	22.27 632	21.53 633	21.29 633	22.13 637

MEDIAN_ROB	21.21 629	24.62 638	23.47 635	19.58 624	19.65 628	13.22 622	10.96 620	17.88 631	17.00 631	22.14 638	22.02 631	20.86 631	20.36 631	21.06 631	19.71 631	25.63 637	24.13 637	26.21 634	25.20 635	25.17 634	25.38 638

RAFT-FEzeroshot	23.10 630	19.88 633	20.56 629	22.49 629	22.75 631	38.38 634	55.50 637	26.84 635	28.66 636	20.60 633	22.10 632	22.05 632	22.74 633	24.00 634	27.37 636	13.59 628	16.48 631	12.14 625	14.28 627	15.96 628	15.54 631

RAFT-FE	23.10 630	19.88 633	20.56 629	22.49 629	22.75 631	38.38 634	55.50 637	26.84 635	28.66 636	20.60 633	22.10 632	22.05 632	22.74 633	24.00 634	27.37 636	13.59 628	16.48 631	12.14 625	14.28 627	15.96 628	15.54 631

CasAABBNet	23.10 630	19.86 631	20.64 631	22.47 628	22.73 629	38.41 637	55.50 637	26.89 637	28.70 638	20.61 635	22.15 634	22.08 635	22.75 635	23.99 632	27.36 634	13.59 628	16.48 631	12.14 625	14.27 626	15.95 627	15.53 630

FlowAnything	23.14 633	19.87 632	20.79 632	22.50 631	22.74 630	38.39 636	55.46 635	26.89 637	28.72 639	20.77 637	22.29 636	22.07 634	22.72 632	23.99 632	27.41 638	13.60 631	16.55 635	12.15 628	14.36 630	15.97 630	15.52 629

Selective-RAFT-Error	23.16 634	19.93 635	20.87 633	22.54 632	22.81 633	38.52 639	55.47 636	27.01 640	28.83 640	20.66 636	22.25 635	22.09 636	22.80 637	24.09 636	27.36 634	13.61 632	16.48 631	12.15 628	14.28 627	15.99 631	15.57 633

LSM0	24.24 635	19.98 636	22.32 634	24.22 633	40.14 639	38.48 638	55.20 634	26.95 639	28.57 635	20.49 632	21.83 630	22.26 637	22.75 635	24.22 637	27.30 633	13.66 633	16.32 630	12.19 630	14.15 625	16.10 632	17.66 634

AVERAGE_ROB	25.43 636	29.06 639	27.24 636	24.63 634	24.20 636	17.73 627	12.61 621	22.29 634	21.39 634	26.79 640	26.16 639	25.20 638	24.64 640	25.07 638	23.53 632	29.96 638	28.40 638	30.60 635	29.58 636	29.72 635	29.84 639

RSGM-EC	29.65 637	17.75 629	10.04 615	35.31 635	33.15 637	26.42 631	46.65 632	19.89 632	17.74 632	18.92 630	23.36 637	30.14 639	23.59 638	41.87 639	45.99 639	59.56 639	34.38 639	33.25 639	20.37 631	34.97 636	19.60 635

acva	29.65 637	17.75 629	10.04 615	35.31 635	33.15 637	26.42 631	46.65 632	19.89 632	17.74 632	18.92 630	23.36 637	30.14 639	23.59 638	41.87 639	45.99 639	59.56 639	34.38 639	33.25 639	20.37 631	34.97 636	19.60 635

test_example2	101.33 639	108.28 640	68.15 638	98.43 637	106.93 640	89.75 640	102.43 641	36.80 641	97.65 641	129.04 641	130.15 641	65.26 641	66.62 641	92.11 641	80.24 641	144.10 641	199.48 641	81.81 641	103.01 641	125.01 641	101.27 640

GS-Stereo							0.16 135	0.26 110	0.18 67	0.13 65	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 79	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 248

FSD					0.24 522	0.27 316	0.27 458	0.31 188	0.29 244	0.26 230	0.27 223	0.28 304	0.27 380	0.28 268	0.26 393	0.23 542	0.22 558	0.27 548	0.26 560	0.25 539

ccccc		256.29 641		354.40 640	364.36 641	149.10 641		152.89 642		153.93 642		164.00 642		268.02 642		390.55 642	349.22 642	244.59 642	219.82 642	412.30 642

ASD4		6.65 618

Low-res two-view benchmark