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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.09 1	0.14 79	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 60	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 112	0.13 6	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 50	0.06 58	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 3	0.07 3	0.15 16	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.14 12	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.19 25	0.15 34	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.11 61	0.10 55	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 11	0.08 12	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 3	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 146	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	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 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	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 3	0.08 18	0.13 1	0.18 62	0.10 80	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	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 3	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

S2M2_XL	0.10 3	0.09 58	0.21 83	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 28	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.10 80	0.16 60	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 28	0.09 23	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.12 43	0.08 4	0.11 85	0.16 44	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 44	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 26	0.08 12	0.16 60	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.10 16	0.07 3	0.10 40	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.06 1	0.15 26	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.07 1	0.15 33	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	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 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 95	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 100	0.16 11	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 26	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 107	0.12 58	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.16 40	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.18 68	0.14 93	0.17 116	0.09 23	0.10 55	0.18 84	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.15 106	0.20 36	0.15 34	0.12 50	0.13 56	0.10 40	0.09 23	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.16 40	0.14 93	0.13 56	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.12 27	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.16 44	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 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.17 85	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.09 23	0.11 85	0.19 107	0.13 107	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.14 79	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.14 86	0.08 4	0.11 85	0.13 6	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.12 186	0.14 21	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 26	0.09 58	0.13 1	0.17 26	0.12 186	0.15 33	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 93	0.12 43	0.08 4	0.09 23	0.21 149	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 45	0.15 5	0.11 127	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.16 40	0.11 32	0.15 89	0.09 23	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 109	0.11 127	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 32	0.12 43	0.12 72	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.06 90

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-G	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.07 1	0.17 85	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 112	0.18 84	0.11 15	0.08 226	0.04 2	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 149	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 109	0.11 127	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.11 85	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

DispViT+	0.12 52	0.12 215	0.23 100	0.18 62	0.12 186	0.14 21	0.11 17	0.23 80	0.19 85	0.13 67	0.10 19	0.10 40	0.10 55	0.16 44	0.16 196	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 215	0.21 83	0.18 62	0.11 127	0.24 270	0.12 27	0.19 25	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.11 61	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.18 62	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

GSStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.17 26	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

gasm-f	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.18 62	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 143	0.10 40	0.11 85	0.16 44	0.11 15	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.09 277	0.08 257

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 101	0.32 189	0.16 11	0.08 12	0.17 85	0.10 8	0.22 61	0.19 85	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 257

3w_stereo	0.12 52	0.11 173	0.18 55	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.07 1	0.12 112	0.15 26	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 52	0.08 18	0.14 6	0.18 62	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.25 123	0.16 11	0.11 127	0.14 21	0.16 143	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.10 1	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.10 374
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 52	0.11 173	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.17 184	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.13 86	0.08 10	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

AIO_test	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.15 33	0.17 184	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.16 60	0.14 79	0.29 163	0.18 68	0.11 32	0.16 103	0.13 86	0.09 23	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 62	0.13 265	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 16	0.08 10	0.10 40	0.10 55	0.21 149	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.16 483	0.24 559

RSM++	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.20 171	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.21 49	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.23 80	0.18 68	0.13 67	0.13 56	0.15 132	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.27 127	0.15 34	0.13 67	0.14 86	0.13 86	0.08 10	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

VMBase	0.13 68	0.08 18	0.22 93	0.15 5	0.09 34	0.18 108	0.13 53	0.24 95	0.25 190	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

BStereo	0.13 68	0.10 101	0.42 329	0.18 62	0.11 127	0.13 16	0.14 79	0.24 95	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

NLSM3	0.13 68	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.13 265	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.24 176	0.11 32	0.15 89	0.12 72	0.13 146	0.17 62	0.15 170	0.05 9	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.19 63	0.19 109	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 68	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.23 176	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.21 533	0.06 90

GASTEREO	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.23 331	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.19 107	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

MSCF	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.22 279	0.10 80	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

water-stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.14 79	0.25 105	0.19 85	0.17 151	0.23 190	0.15 132	0.15 187	0.12 3	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 143	0.15 132	0.11 85	0.13 6	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.07 131	0.06 90

LG-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.24 110	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.18 228	0.21 49	0.18 68	0.11 32	0.17 116	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

S2M2_L	0.13 68	0.11 173	0.20 74	0.16 11	0.12 186	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 112	0.15 26	0.14 143	0.13 462	0.09 423	0.09 271	0.10 383	0.11 392	0.09 318
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 68	0.14 323	0.19 63	0.26 457	0.09 34	0.15 33	0.13 53	0.22 61	0.18 68	0.12 50	0.11 28	0.10 40	0.13 146	0.21 149	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 68	0.37 550	0.36 243	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 55	0.20 125	0.10 1	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 546	0.05 26

castereo++	0.13 68	0.10 101	0.18 55	0.18 62	0.10 80	0.27 322	0.13 53	0.23 80	0.23 162	0.11 32	0.13 56	0.16 154	0.10 55	0.18 84	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.19 274	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 55	0.24 191	0.18 250	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.19 25	0.19 85	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.11 85	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

mms	0.13 68	0.11 173	0.19 63	0.19 109	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 116	0.14 113	0.09 23	0.24 191	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

ours_stereo	0.13 68	0.11 173	0.23 100	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.18 228	0.20 36	0.19 85	0.13 67	0.18 134	0.14 113	0.10 55	0.23 176	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.05 26

RAStereo	0.13 68	0.12 215	0.27 140	0.22 279	0.11 127	0.15 33	0.18 228	0.23 80	0.23 162	0.13 67	0.17 116	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.05 26

Occ-G	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.19 274	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.19 143	0.21 210	0.11 85	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90

Pointernet	0.13 68	0.07 3	0.27 140	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.12 27	0.31 193	0.24 176	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.16 40	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

trnet	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 199	0.12 27	0.24 95	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.15 132	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MoCha-V2	0.13 68	0.08 18	0.26 131	0.23 331	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.16 40	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.14 169	0.20 125	0.11 15	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

IGEV++	0.13 68	0.10 101	0.23 100	0.21 217	0.10 80	0.15 33	0.15 106	0.29 163	0.16 40	0.12 50	0.15 89	0.12 72	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

AEACV	0.13 68	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 116	0.13 86	0.16 206	0.16 44	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

LoS_RVC	0.13 68	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 143	0.12 72	0.15 187	0.17 62	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 432

EGLCR-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.13 53	0.27 127	0.21 128	0.13 67	0.10 19	0.15 132	0.09 23	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

CREStereo	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 228	0.15 106	0.25 105	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.14 113	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90
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 96	0.10 101	0.42 329	0.18 62	0.11 127	0.36 451	0.14 79	0.28 149	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

252Zero-FE	0.14 96	0.07 3	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 85	0.77 572	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

Zero-FE251	0.14 96	0.09 58	0.24 110	0.17 26	0.09 34	0.20 172	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 552	0.13 56	0.13 86	0.11 85	0.14 12	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

GGEV	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

FlowAnything_test	0.14 96	0.11 173	0.21 83	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.16 143	0.25 105	0.16 40	0.15 112	0.13 56	0.15 132	0.14 169	0.18 84	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.09 318

depthmonostereo	0.14 96	0.09 58	0.19 63	0.19 109	0.08 12	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.23 162	0.16 136	0.18 134	0.14 113	0.17 236	0.19 107	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 96	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.14 79	0.24 95	0.21 128	0.21 191	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

SCV_C0	0.14 96	0.11 173	0.25 123	0.19 109	0.12 186	0.15 33	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 191	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.06 90

SCV	0.14 96	0.14 323	0.24 110	0.21 217	0.11 127	0.15 33	0.16 143	0.31 193	0.18 68	0.11 32	0.15 89	0.13 86	0.10 55	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90

castereo	0.14 96	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.10 80	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.13 67	0.18 134	0.16 154	0.16 206	0.15 26	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

tt45	0.14 96	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.11 127	0.23 250	0.18 228	0.22 61	0.17 57	0.15 112	0.13 56	0.14 113	0.10 55	0.30 307	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

999	0.14 96	0.08 18	0.24 110	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.24 95	0.18 68	0.13 67	0.16 103	0.14 113	0.11 85	0.36 348	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

fffy	0.14 96	0.11 173	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.13 146	0.25 222	0.14 143	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

WCG-NET	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.08 12	0.18 108	0.17 184	0.21 49	0.28 230	0.18 170	0.21 171	0.15 132	0.12 112	0.18 84	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

WCG-NET（raft）	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.17 26	0.08 12	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.26 203	0.18 170	0.19 143	0.20 198	0.12 112	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 96	0.11 173	0.32 189	0.19 109	0.11 127	0.18 108	0.17 184	0.20 36	0.22 141	0.14 93	0.24 204	0.15 132	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.10 344	0.06 90

ff7	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

IGEVStereo-DCA	0.14 96	0.11 173	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

ffff	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

11t	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

MaDis-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.26 131	0.19 109	0.14 310	0.16 60	0.13 53	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.14 86	0.14 113	0.11 85	0.17 62	0.17 226	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

UniTT-Stereo	0.14 96	0.10 101	0.30 168	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.13 53	0.19 25	0.18 68	0.15 112	0.20 159	0.10 40	0.11 85	0.18 84	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.06 90

CASnet	0.14 96	0.12 215	0.22 93	0.22 279	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.22 197	0.20 159	0.15 132	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.11 404	0.09 341	0.08 203	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 96	0.14 323	0.33 205	0.20 171	0.09 34	0.21 199	0.10 8	0.26 114	0.20 111	0.18 170	0.19 143	0.15 132	0.13 146	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.06 90

anonymousdsp	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

LoS	0.14 96	0.08 18	0.27 140	0.16 11	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.26 114	0.26 203	0.15 112	0.18 134	0.18 175	0.13 146	0.22 166	0.14 143	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 96	0.08 18	0.19 63	0.17 26	0.22 506	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.14 93	0.17 116	0.14 113	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.18 516

ProNet	0.14 96	0.12 215	0.25 123	0.19 109	0.11 127	0.19 137	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.13 56	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.07 184

MC-Stereo	0.14 96	0.09 58	0.25 123	0.21 217	0.09 34	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.18 170	0.23 190	0.16 154	0.13 146	0.22 166	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

ccc-4	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

IGEV-Stereo	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.24 110	0.25 423	0.11 127	0.11 6	0.18 228	0.32 205	0.23 162	0.12 50	0.12 43	0.18 175	0.12 112	0.14 12	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.06 90
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	0.15 129	0.10 101	0.44 351	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.21 356	0.27 127	0.22 141	0.15 112	0.16 103	0.13 86	0.11 85	0.20 125	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.05 26

HART	0.15 129	0.11 173	0.30 168	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.16 143	0.30 182	0.19 85	0.15 112	0.25 214	0.17 164	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.07 301	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.06 90

HUF	0.15 129	0.11 173	0.38 273	0.17 26	0.11 127	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.20 111	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.11 85	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.20 559	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.14 470

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 58	0.26 131	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.29 249	0.24 217	0.20 159	0.19 189	0.10 55	0.18 84	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

whm_eth	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

CAS	0.15 129	0.07 3	0.21 83	0.41 566	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.15 112	0.19 143	0.11 61	0.09 23	0.14 12	0.13 107	0.29 573	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 470

CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 358	0.28 151	0.25 423	0.18 437	0.11 6	0.19 274	0.28 149	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.07 184

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 101	0.24 110	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.23 80	0.27 214	0.17 151	0.20 159	0.17 164	0.11 85	0.23 176	0.16 196	0.07 81	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 18	0.26 131	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.13 53	0.22 61	0.30 263	0.21 191	0.30 261	0.13 86	0.11 85	0.16 44	0.15 170	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 510	0.06 58	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	0.15 129	0.09 58	0.28 151	0.16 11	0.08 12	0.25 288	0.14 79	0.23 80	0.28 230	0.24 217	0.30 261	0.16 154	0.12 112	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

XX-TBD	0.15 129	0.18 417	0.28 151	0.22 279	0.10 80	0.22 228	0.15 106	0.22 61	0.27 214	0.22 197	0.26 223	0.14 113	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

PMTNet	0.15 129	0.08 18	0.23 100	0.15 5	0.09 34	0.23 250	0.16 143	0.25 105	0.23 162	0.17 151	0.21 171	0.16 154	0.14 169	0.22 166	0.13 107	0.29 573	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

FE-Mocha	0.16 142	0.10 101	0.33 205	0.19 109	0.13 265	0.19 137	0.15 106	0.35 252	0.22 141	0.24 217	0.24 204	0.20 198	0.14 169	0.17 62	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

zero-FE	0.16 142	0.08 18	0.81 518	0.19 109	0.18 437	0.12 10	0.15 106	0.19 25	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.21 149	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.19 521	0.06 90

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 215	0.23 100	0.16 11	0.08 12	0.23 250	0.20 325	0.29 163	0.31 275	0.19 176	0.22 183	0.19 189	0.15 187	0.29 292	0.20 302	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.06 90

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 243	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.14 79	0.28 149	0.24 176	0.22 197	0.20 159	0.24 255	0.18 261	0.21 149	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.06 90

tg	0.16 142	0.11 173	0.25 123	0.21 217	0.11 127	0.23 250	0.15 106	0.34 229	0.24 176	0.20 180	0.25 214	0.19 189	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.17 184	0.22 61	0.34 306	0.16 136	0.21 171	0.19 189	0.16 206	0.21 149	0.16 196	0.11 405	0.10 453	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 323	0.28 151	0.21 217	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.23 80	0.24 176	0.17 151	0.21 171	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.14 143	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 173	0.36 243	0.18 62	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.23 80	0.18 68	0.26 236	0.28 235	0.20 198	0.11 85	0.24 191	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.06 90

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

CAS++	0.16 142	0.12 215	0.27 140	0.18 62	0.12 186	0.17 85	0.15 106	0.42 336	0.24 176	0.19 176	0.18 134	0.13 86	0.10 55	0.21 149	0.12 58	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.08 246	0.10 344	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.29 163	0.21 128	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.13 146	0.25 222	0.13 107	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 101	0.34 215	0.21 217	0.15 361	0.15 33	0.13 53	0.28 149	0.25 190	0.17 151	0.26 223	0.15 132	0.16 206	0.25 222	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.08 257

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 58	0.25 123	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.35 322	0.20 180	0.25 214	0.17 164	0.17 236	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

test-3	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.26 236	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.25 225	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.20 180	0.25 214	0.18 175	0.12 112	0.20 125	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

raftrobust	0.16 142	0.13 280	0.29 161	0.22 279	0.15 361	0.19 137	0.13 53	0.32 205	0.26 203	0.26 236	0.20 159	0.19 189	0.17 236	0.21 149	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

test_xeample3	0.16 142	0.11 173	0.56 436	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.20 111	0.16 136	0.12 43	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.07 184

NLSM1	0.17 161	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.18 437	0.25 288	0.17 184	0.47 385	0.40 387	0.16 136	0.21 171	0.13 86	0.15 187	0.21 149	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

xyz-stereo-finetune2	0.17 161	0.11 173	0.26 131	0.16 11	0.09 34	0.27 322	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.22 197	0.28 235	0.21 210	0.22 305	0.37 351	0.22 347	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.07 184

MM-Stereo_test3	0.17 161	0.12 215	0.29 161	0.23 331	0.14 310	0.19 137	0.22 383	0.39 299	0.36 335	0.16 136	0.24 204	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.06 90

MM-Stereo_test1	0.17 161	0.10 101	0.39 288	0.23 331	0.11 127	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.29 249	0.22 197	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.06 90

model_zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.39 288	0.20 171	0.12 186	0.24 270	0.15 106	0.34 229	0.22 141	0.30 316	0.20 159	0.22 221	0.12 112	0.24 191	0.14 143	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.07 184

rvit_stereo_ft	0.17 161	0.14 323	0.30 168	0.25 423	0.14 310	0.17 85	0.21 356	0.28 149	0.26 203	0.16 136	0.19 143	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.17 226	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.07 184

gcap-zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.36 243	0.20 171	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.26 236	0.20 159	0.30 338	0.14 169	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 161	0.13 280	0.24 110	0.19 109	0.13 265	0.24 270	0.17 184	0.30 182	0.37 346	0.43 494	0.17 116	0.13 86	0.12 112	0.19 107	0.15 170	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

AE-Stereo	0.17 161	0.11 173	0.31 182	0.24 384	0.14 310	0.23 250	0.18 228	0.34 229	0.29 249	0.15 112	0.25 214	0.21 210	0.13 146	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

rrr	0.17 161	0.11 173	0.57 439	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.22 141	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

plain	0.17 161	0.13 280	0.43 342	0.21 217	0.13 265	0.16 60	0.17 184	0.27 127	0.22 141	0.16 136	0.26 223	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.07 184

MSKI-zero shot	0.17 161	0.09 58	0.43 342	0.20 171	0.11 127	0.21 199	0.15 106	0.32 205	0.21 128	0.23 203	0.24 204	0.23 241	0.10 55	0.31 314	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

Any-RAFT	0.17 161	0.08 18	0.31 182	0.19 109	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.42 336	0.30 263	0.24 217	0.27 229	0.27 295	0.16 206	0.21 149	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

RAFT-Test	0.17 161	0.10 101	0.38 273	0.19 109	0.12 186	0.25 288	0.17 184	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.29 248	0.27 295	0.14 169	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

4D-IteraStereo	0.17 161	0.16 384	0.50 403	0.21 217	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.28 149	0.28 230	0.23 203	0.20 159	0.20 198	0.11 85	0.19 107	0.14 143	0.06 32	0.04 2	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.06 90

anonymousdsp2	0.17 161	0.10 101	0.28 151	0.20 171	0.11 127	0.25 288	0.17 184	0.41 322	0.31 275	0.23 203	0.23 190	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.07 184

knoymous	0.17 161	0.09 58	0.32 189	0.17 26	0.11 127	0.21 199	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.27 295	0.16 206	0.23 176	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.09 277	0.09 318

Selective-RAFT	0.17 161	0.12 215	0.30 168	0.24 384	0.10 80	0.29 364	0.15 106	0.32 205	0.31 275	0.17 151	0.17 116	0.21 210	0.18 261	0.28 273	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.06 90

AnonymousM	0.17 161	0.19 433	0.24 110	0.18 62	0.10 80	0.18 108	0.17 184	0.30 182	0.23 162	0.26 236	0.20 159	0.18 175	0.14 169	0.19 107	0.14 143	0.09 317	0.06 174	0.38 577	0.15 510	0.06 58	0.05 26

cross-raft	0.17 161	0.12 215	0.41 319	0.23 331	0.10 80	0.20 172	0.24 430	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.29 322	0.15 187	0.17 62	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

test-1	0.17 161	0.11 173	0.40 296	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.34 229	0.26 203	0.20 180	0.24 204	0.22 221	0.14 169	0.16 44	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.08 257

s12784h	0.17 161	0.09 58	0.26 131	0.18 62	0.07 1	0.32 407	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.23 203	0.25 214	0.18 175	0.17 236	0.25 222	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 161	0.14 323	0.32 189	0.20 171	0.09 34	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.25 225	0.33 305	0.20 198	0.17 236	0.19 107	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 101	0.40 296	0.20 171	0.11 127	0.20 172	0.15 106	0.36 271	0.30 263	0.23 203	0.21 171	0.26 286	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 161	0.10 101	0.37 254	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.32 205	0.28 230	0.23 203	0.23 190	0.27 295	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

gcap_with_dpt	0.18 186	0.09 58	0.90 540	0.20 171	0.14 310	0.21 199	0.16 143	0.32 205	0.24 176	0.17 151	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

WQFJA1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

WQFJX1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.23 331	0.17 415	0.24 270	0.19 274	0.58 517	0.52 502	0.16 136	0.16 103	0.14 113	0.15 187	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90

WQFJX	0.18 186	0.10 101	0.17 45	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.18 228	0.53 465	0.45 440	0.17 151	0.16 103	0.14 113	0.16 206	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.08 388	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

NLMM	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IGEV-FE	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

test_for_model	0.18 186	0.08 18	0.69 487	0.32 533	0.26 539	0.17 85	0.15 106	0.32 205	0.29 249	0.14 93	0.21 171	0.13 86	0.09 23	0.28 273	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

H2IRNET	0.18 186	0.13 280	0.35 224	0.21 217	0.12 186	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.30 263	0.17 151	0.31 275	0.25 264	0.20 285	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.06 90

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

cc1	0.18 186	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

11t1	0.18 186	0.10 101	0.30 168	0.20 171	0.11 127	0.27 322	0.17 184	0.35 252	0.23 162	0.25 225	0.23 190	0.23 241	0.23 319	0.25 222	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

tt1	0.18 186	0.14 323	0.35 224	0.23 331	0.11 127	0.30 382	0.19 274	0.35 252	0.44 428	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 215	0.38 273	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.14 79	0.35 252	0.25 190	0.27 246	0.35 326	0.23 241	0.13 146	0.27 259	0.16 196	0.06 32	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.06 90

HH	0.18 186	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

HanStereo	0.18 186	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 417	0.39 288	0.22 279	0.12 186	0.24 270	0.13 53	0.31 193	0.23 162	0.24 217	0.20 159	0.24 255	0.12 112	0.26 239	0.15 170	0.06 32	0.06 174	0.12 442	0.09 341	0.08 203	0.07 184

riskmin	0.18 186	0.09 58	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.24 270	0.16 143	0.34 229	0.28 230	0.21 191	0.23 190	0.33 364	0.24 337	0.23 176	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.10 344	0.10 374

test_4	0.18 186	0.12 215	0.34 215	0.23 331	0.12 186	0.18 108	0.22 383	0.26 114	0.24 176	0.24 217	0.47 459	0.22 221	0.13 146	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.07 131	0.05 26

GMOStereo	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

test_3	0.18 186	0.11 173	0.32 189	0.24 384	0.11 127	0.22 228	0.25 447	0.31 193	0.31 275	0.25 225	0.18 134	0.23 241	0.13 146	0.25 222	0.19 283	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257
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	0.18 186	0.11 173	0.35 224	0.23 331	0.11 127	0.24 270	0.20 325	0.29 163	0.26 203	0.26 236	0.25 214	0.25 264	0.18 261	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.22 166	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 173	0.40 296	0.21 217	0.11 127	0.19 137	0.16 143	0.28 149	0.22 141	0.27 246	0.27 229	0.23 241	0.28 404	0.24 191	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.10 374

iGMRVC	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

iRAFT	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

CRE-IMP	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.11 127	0.24 270	0.17 184	0.29 163	0.21 128	0.27 246	0.26 223	0.24 255	0.17 236	0.23 176	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.10 374

test-2	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

rafts_anoy	0.18 186	0.15 358	0.35 224	0.22 279	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.23 203	0.25 214	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.12 460	0.09 277	0.08 257

raft+_RVC	0.18 186	0.14 323	0.32 189	0.21 217	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.38 287	0.34 306	0.21 191	0.28 235	0.20 198	0.15 187	0.24 191	0.19 283	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.08 257

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 358	0.33 205	0.21 217	0.14 310	0.21 199	0.18 228	0.31 193	0.25 190	0.21 191	0.29 248	0.22 221	0.15 187	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.10 453	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 323	0.49 392	0.27 485	0.18 437	0.22 228	0.17 184	0.27 127	0.23 162	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.14 169	0.21 149	0.15 170	0.10 366	0.11 475	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

DCANet	0.18 186	0.13 280	0.40 296	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.23 319	0.20 125	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

AFF-stereo	0.18 186	0.15 358	0.32 189	0.21 217	0.10 80	0.18 108	0.18 228	0.33 221	0.27 214	0.25 225	0.37 345	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.33 205	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.12 27	0.42 336	0.25 190	0.27 246	0.32 284	0.21 210	0.17 236	0.25 222	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.08 257
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	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 230	0.12 215	0.16 34	0.23 331	0.18 437	0.24 270	0.20 325	0.59 523	0.65 542	0.18 170	0.17 116	0.13 86	0.14 169	0.25 222	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NLCSM	0.19 230	0.12 215	0.18 55	0.24 384	0.19 464	0.24 270	0.21 356	0.42 336	0.40 387	0.19 176	0.18 134	0.14 113	0.16 206	0.47 386	0.19 283	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

AIO-test1	0.19 230	0.14 323	0.41 319	0.27 485	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.39 299	0.36 335	0.17 151	0.26 223	0.18 175	0.13 146	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.06 58	0.09 318

rvit_0105_6	0.19 230	0.14 323	0.34 215	0.23 331	0.14 310	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.37 346	0.18 170	0.22 183	0.23 241	0.17 236	0.26 239	0.17 226	0.15 500	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

1test111	0.19 230	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

DCANet-4	0.19 230	0.10 101	0.52 419	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.36 271	0.39 370	0.29 285	0.30 261	0.17 164	0.22 305	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

fff	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

ADStereo(finetuned)	0.19 230	0.13 280	0.49 392	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.31 449	0.21 149	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

x	0.19 230	0.11 173	0.29 161	0.20 171	0.11 127	0.26 311	0.18 228	0.41 322	0.29 249	0.25 225	0.29 248	0.28 311	0.24 337	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

DisPM	0.19 230	0.10 101	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.29 249	0.33 369	0.34 315	0.23 241	0.16 206	0.33 328	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.11 409

iRaft-Stereo_20w	0.19 230	0.10 101	0.46 370	0.19 109	0.13 265	0.25 288	0.19 274	0.52 454	0.19 85	0.29 285	0.21 171	0.22 221	0.20 285	0.28 273	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.08 203	0.08 257

TRStereo	0.19 230	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.52 454	0.28 230	0.20 180	0.19 143	0.21 210	0.13 146	0.24 191	0.13 107	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.06 58	0.06 90

Pruner-Stereo	0.19 230	0.11 173	0.34 215	0.29 509	0.12 186	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.32 284	0.25 264	0.15 187	0.24 191	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.09 318

RALAANet	0.19 230	0.18 417	0.37 254	0.23 331	0.14 310	0.23 250	0.13 53	0.37 281	0.29 249	0.28 257	0.26 223	0.25 264	0.15 187	0.26 239	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.06 90

csc	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

cscssc	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

GMStereo	0.19 230	0.25 490	0.40 296	0.21 217	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.29 163	0.40 387	0.25 225	0.23 190	0.16 154	0.15 187	0.25 222	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 247	0.14 323	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.31 193	0.27 214	0.32 356	0.58 510	0.23 241	0.15 187	0.23 176	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.06 90

HI	0.20 247	0.13 280	0.33 205	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

CoSv	0.20 247	0.13 280	0.33 205	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

AIO-test2	0.20 247	0.20 445	0.36 243	0.26 457	0.15 361	0.22 228	0.16 143	0.42 336	0.42 406	0.16 136	0.29 248	0.15 132	0.11 85	0.26 239	0.13 107	0.18 537	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.07 131	0.07 184

rvit_0105_4	0.20 247	0.15 358	0.38 273	0.23 331	0.14 310	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.39 370	0.19 176	0.24 204	0.25 264	0.19 276	0.27 259	0.17 226	0.16 515	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 247	0.72 589	0.70 494	0.17 26	0.08 12	0.15 33	0.15 106	0.18 19	0.16 40	0.13 67	0.12 43	0.09 23	0.08 10	0.16 44	0.13 107	0.35 580	0.04 2	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.23 554

test_sample1	0.20 247	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.12 186	0.28 342	0.19 274	0.41 322	0.25 190	0.26 236	0.31 275	0.29 322	0.26 368	0.44 376	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 247	0.08 18	1.14 571	0.29 509	0.42 572	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

MyStereo06	0.20 247	0.12 215	0.57 439	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.40 310	0.21 128	0.30 316	0.24 204	0.31 348	0.18 261	0.22 166	0.18 250	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

xx1	0.20 247	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.28 311	0.24 337	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

testlalala	0.20 247	0.08 18	1.19 575	0.29 509	0.43 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

GCAPDPT-zeroshot	0.20 247	0.08 18	1.14 571	0.29 509	0.43 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

DCRE	0.20 247	0.13 280	0.40 296	0.21 217	0.15 361	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.22 197	0.80 557	0.23 241	0.16 206	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.07 301	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

qqq	0.20 247	0.12 215	0.31 182	0.20 171	0.11 127	0.23 250	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.24 217	0.28 235	0.28 311	0.24 337	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

PFNet+	0.20 247	0.10 101	0.37 254	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.19 274	0.29 163	0.34 306	0.33 369	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.32 321	0.17 226	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.12 432

NF-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

OCTAStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

RE-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

TVStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

sAnonymous2	0.20 247	0.21 459	0.58 444	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

CroCo_RVC	0.20 247	0.21 459	0.58 444	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

111	0.20 247	0.17 403	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.24 270	0.17 184	0.41 322	0.45 440	0.23 203	0.29 248	0.29 322	0.21 292	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.08 257

HITNet	0.20 247	0.17 403	0.43 342	0.19 109	0.08 12	0.27 322	0.14 79	0.42 336	0.30 263	0.29 285	0.32 284	0.27 295	0.21 292	0.28 273	0.25 387	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90
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
Hybrid-DGEV-2	0.21 270	0.15 358	0.34 215	0.24 384	0.13 265	0.28 342	0.14 79	0.48 398	0.44 428	0.27 246	0.24 204	0.25 264	0.25 358	0.28 273	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.07 184

FACV-RUCA	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.23 331	0.23 519	0.26 311	0.19 274	0.39 299	0.34 306	0.25 225	0.32 284	0.21 210	0.24 337	0.24 191	0.19 283	0.10 366	0.07 301	0.15 504	0.08 246	0.16 483	0.13 449

IGEV-RUCA	0.21 270	0.08 18	0.23 100	0.19 109	0.19 464	0.28 342	0.24 430	0.23 80	0.21 128	0.20 180	0.23 190	0.28 311	0.49 537	0.26 239	0.18 250	0.09 317	0.08 388	0.18 529	0.13 487	0.17 500	0.17 503

rvit_0105_5	0.21 270	0.15 358	0.38 273	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.24 430	0.36 271	0.39 370	0.21 191	0.23 190	0.26 286	0.19 276	0.26 239	0.19 283	0.15 500	0.13 504	0.12 442	0.12 460	0.10 344	0.09 318

test_sample2	0.21 270	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.11 127	0.27 322	0.21 356	0.43 349	0.29 249	0.26 236	0.31 275	0.30 338	0.24 337	0.45 379	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

mmm	0.21 270	0.12 215	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.28 342	0.21 356	0.41 322	0.27 214	0.29 285	0.38 359	0.29 322	0.24 337	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.10 344	0.09 318

CASS	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.11 127	0.28 342	0.19 274	0.39 299	0.30 263	0.32 356	0.34 315	0.25 264	0.24 337	0.25 222	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.11 392	0.11 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

RAFT_CTSACE	0.21 270	0.16 384	0.41 319	0.25 423	0.15 361	0.22 228	0.24 430	0.32 205	0.28 230	0.33 369	0.51 476	0.29 322	0.17 236	0.32 321	0.13 107	0.06 32	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.06 90

RAFT+CT+SA	0.21 270	0.18 417	0.33 205	0.25 423	0.18 437	0.23 250	0.29 487	0.40 310	0.36 335	0.24 217	0.38 359	0.18 175	0.16 206	0.32 321	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.12 460	0.09 277	0.09 318

SA-5K	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

CIPLG	0.21 270	0.21 459	0.55 432	0.23 331	0.15 361	0.25 288	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.33 305	0.22 221	0.15 187	0.26 239	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

IPLG	0.21 270	0.15 358	0.53 423	0.21 217	0.12 186	0.28 342	0.17 184	0.42 336	0.30 263	0.33 369	0.32 284	0.15 132	0.17 236	0.50 398	0.21 327	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IPLGR_C	0.21 270	0.22 472	0.60 452	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

MIPNet	0.21 270	0.15 358	0.52 419	0.21 217	0.12 186	0.27 322	0.20 325	0.45 366	0.37 346	0.30 316	0.23 190	0.19 189	0.24 337	0.27 259	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IPLGR	0.21 270	0.13 280	0.61 455	0.21 217	0.11 127	0.25 288	0.18 228	0.41 322	0.37 346	0.28 257	0.27 229	0.21 210	0.19 276	0.37 351	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

ACRE	0.21 270	0.20 445	0.62 463	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

GANet-ADL	0.21 270	0.12 215	0.45 362	0.23 331	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.46 377	0.35 322	0.25 225	0.32 284	0.32 357	0.19 276	0.24 191	0.20 302	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

LCNet	0.21 270	0.11 173	0.29 161	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.19 274	0.34 229	0.26 203	0.28 257	0.35 326	0.26 286	0.30 433	0.35 343	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.13 443	0.22 547

PSM-softLoss	0.21 270	0.10 101	0.39 288	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

KMStereo	0.21 270	0.10 101	0.39 288	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

SST-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.37 254	0.24 384	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.24 176	0.34 389	0.33 305	0.29 322	0.25 358	0.56 435	0.17 226	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

RAFT_R40	0.21 270	0.10 101	0.37 254	0.24 384	0.13 265	0.18 108	0.18 228	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.33 305	0.30 338	0.24 337	0.55 424	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

RAFT-345	0.21 270	0.10 101	0.46 370	0.22 279	0.11 127	0.20 172	0.16 143	0.26 114	0.25 190	0.27 246	0.66 536	0.21 210	0.16 206	0.55 424	0.21 327	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

RAFT	0.21 270	0.17 403	0.32 189	0.24 384	0.12 186	0.25 288	0.27 465	0.35 252	0.28 230	0.33 369	0.33 305	0.38 404	0.22 305	0.29 292	0.17 226	0.08 226	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.10 344	0.06 90

GMM-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.43 342	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.25 447	0.37 281	0.27 214	0.30 316	0.45 442	0.27 295	0.21 292	0.31 314	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.19 523

Prome-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.36 271	0.25 190	0.33 369	0.59 513	0.24 255	0.28 404	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.20 533

TestStereo	0.21 270	0.19 433	0.40 296	0.25 423	0.10 80	0.22 228	0.21 356	0.31 193	0.31 275	0.23 203	0.34 315	0.22 221	0.18 261	0.62 470	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.11 392	0.06 90

XX-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.83 525	0.26 457	0.17 415	0.23 250	0.13 53	0.40 310	0.18 68	0.20 180	0.41 391	0.31 348	0.10 55	0.32 321	0.12 58	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

EAI-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.33 205	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.46 563	0.46 377	0.20 111	0.25 225	0.50 470	0.17 164	0.16 206	0.24 191	0.23 366	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.10 383	0.06 58	0.07 184

FENet	0.21 270	0.11 173	0.45 362	0.21 217	0.12 186	0.26 311	0.17 184	0.41 322	0.35 322	0.30 316	0.31 275	0.29 322	0.23 319	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

MyStereo8	0.22 301	0.15 358	0.63 466	0.21 217	0.17 415	0.31 398	0.16 143	0.36 271	0.32 284	0.28 257	0.36 336	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.28 410	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.12 432

ffm	0.22 301	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

StereoVision	0.22 301	0.18 417	0.37 254	0.27 485	0.17 415	0.23 250	0.22 383	0.38 287	0.31 275	0.20 180	0.51 476	0.22 221	0.16 206	0.28 273	0.18 250	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.13 487	0.10 344	0.07 184

raft_robust	0.22 301	0.17 403	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.23 250	0.22 383	0.49 408	0.48 472	0.32 356	0.32 284	0.26 286	0.23 319	0.53 416	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.06 90

Sa-1000	0.22 301	0.15 358	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.47 385	0.39 370	0.30 316	0.50 470	0.26 286	0.19 276	0.33 328	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

SA	0.22 301	0.16 384	0.36 243	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.23 408	0.45 366	0.40 387	0.27 246	0.44 431	0.23 241	0.23 319	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

dd	0.22 301	0.26 501	0.40 296	0.22 279	0.12 186	0.25 288	0.21 356	0.32 205	0.44 428	0.29 285	0.28 235	0.25 264	0.16 206	0.30 307	0.25 387	0.12 443	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

GwcNet-ADL	0.22 301	0.14 323	0.58 444	0.24 384	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.49 408	0.40 387	0.27 246	0.29 248	0.30 338	0.20 285	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

HHNet	0.22 301	0.12 215	0.52 419	0.18 62	0.18 437	0.20 172	0.20 325	0.34 229	0.31 275	0.32 356	0.59 513	0.20 198	0.21 292	0.24 191	0.31 438	0.08 226	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.11 409

KYRaft	0.22 301	0.10 101	0.30 168	0.23 331	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.35 252	0.24 176	0.35 406	0.54 494	0.34 371	0.26 368	0.29 292	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.08 203	0.31 572

IRAFT_RVC	0.22 301	0.12 215	0.39 288	0.26 457	0.11 127	0.18 108	0.24 430	0.40 310	0.37 346	0.31 334	0.30 261	0.29 322	0.24 337	0.55 424	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

GES	0.22 301	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.14 310	0.27 322	0.19 274	0.49 408	0.33 296	0.30 316	0.36 336	0.25 264	0.23 319	0.29 292	0.22 347	0.10 366	0.08 388	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.11 409

SFCPSM	0.22 301	0.10 101	0.51 413	0.21 217	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.55 483	0.39 370	0.29 285	0.32 284	0.23 241	0.21 292	0.27 259	0.19 283	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.08 257

DMCA	0.22 301	0.14 323	0.36 243	0.22 279	0.14 310	0.27 322	0.20 325	0.43 349	0.38 360	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.24 337	0.24 191	0.28 410	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.11 409

BEATNet_4x	0.22 301	0.18 417	0.47 378	0.22 279	0.10 80	0.28 342	0.14 79	0.46 377	0.32 284	0.31 334	0.34 315	0.31 348	0.25 358	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.10 344	0.08 257

MLCV	0.22 301	0.16 384	0.44 351	0.21 217	0.08 12	0.29 364	0.19 274	0.38 287	0.37 346	0.38 444	0.44 431	0.31 348	0.21 292	0.41 367	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

DN-CSS_ROB	0.22 301	0.25 490	0.47 378	0.24 384	0.14 310	0.25 288	0.12 27	0.40 310	0.33 296	0.29 285	0.42 407	0.22 221	0.20 285	0.33 328	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.07 184

Select-FE	0.23 318	0.14 323	0.78 505	0.22 279	0.18 437	0.22 228	0.13 53	0.43 349	0.26 203	0.28 257	0.33 305	0.39 416	0.29 419	0.27 259	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.13 487	0.08 203	0.12 432

G2L-ROB	0.23 318	0.15 358	0.41 319	0.19 109	0.12 186	0.27 322	0.21 356	0.47 385	0.33 296	0.34 389	0.31 275	0.41 438	0.22 305	0.49 394	0.26 400	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

DFGA-Net	0.23 318	0.24 485	0.49 392	0.22 279	0.15 361	0.25 288	0.17 184	0.39 299	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.21 210	0.17 236	0.59 452	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

PAM_32	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.19 274	0.36 271	0.23 162	0.29 285	0.28 235	0.56 521	0.28 404	0.27 259	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.09 318

PAM	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.22 279	0.15 361	0.34 431	0.21 356	0.37 281	0.22 141	0.31 334	0.27 229	0.55 517	0.26 368	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.09 318

rvit_0105_3	0.23 318	0.17 403	0.40 296	0.25 423	0.15 361	0.24 270	0.28 481	0.38 287	0.41 399	0.25 225	0.25 214	0.28 311	0.21 292	0.28 273	0.20 302	0.15 500	0.13 504	0.14 489	0.15 510	0.10 344	0.09 318

UGAM-zero	0.23 318	0.10 101	0.54 426	0.19 109	0.13 265	0.21 199	0.14 79	0.44 356	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.51 500	0.33 459	0.65 485	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.06 58	0.07 184

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 318	0.13 280	0.83 525	0.20 171	0.21 490	0.23 250	0.17 184	0.48 398	0.27 214	0.23 203	0.29 248	0.39 416	0.23 319	0.25 222	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.11 421	0.11 392	0.10 374

test_sample3	0.23 318	0.12 215	0.43 342	0.19 109	0.12 186	0.32 407	0.20 325	0.50 418	0.34 306	0.31 334	0.33 305	0.29 322	0.22 305	0.53 416	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

MyStereo05	0.23 318	0.12 215	0.57 439	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.48 398	0.52 502	0.31 334	0.23 190	0.25 264	0.22 305	0.30 307	0.21 327	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo04	0.23 318	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.49 408	0.52 502	0.28 257	0.23 190	0.27 295	0.23 319	0.30 307	0.22 347	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

CoDeX	0.23 318	0.12 215	0.46 370	0.21 217	0.14 310	0.29 364	0.21 356	0.53 465	0.41 399	0.29 285	0.35 326	0.29 322	0.22 305	0.48 389	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

PCWNet_CMD	0.23 318	0.13 280	0.48 387	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

anonymousa	0.23 318	0.11 173	0.50 403	0.21 217	0.16 392	0.31 398	0.20 325	0.36 271	0.35 322	0.32 356	0.50 470	0.39 416	0.26 368	0.22 166	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.07 131	0.08 257

BUS	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.43 499	0.17 184	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.32 357	0.20 285	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

IER	0.23 318	0.12 215	0.39 288	0.20 171	0.14 310	0.31 398	0.19 274	0.42 336	0.36 335	0.33 369	0.40 383	0.32 357	0.33 459	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.08 257

test_5	0.23 318	0.19 433	0.38 273	0.26 457	0.18 437	0.25 288	0.29 487	0.40 310	0.37 346	0.29 285	0.40 383	0.25 264	0.22 305	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.10 374

BSDual-CNN	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

iRaft-Stereo_5w	0.23 318	0.18 417	0.44 351	0.22 279	0.13 265	0.19 137	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.28 257	0.37 345	0.34 371	0.23 319	0.65 485	0.27 406	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

psmg	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.21 217	0.14 310	0.35 446	0.23 408	0.51 435	0.34 306	0.35 406	0.38 359	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

UDGNet	0.23 318	0.31 532	0.38 273	0.24 384	0.14 310	0.24 270	0.18 228	0.32 205	0.43 413	0.29 285	0.28 235	0.24 255	0.19 276	0.29 292	0.20 302	0.15 500	0.07 301	0.21 543	0.11 421	0.14 461	0.10 374

OMP-Stereo	0.23 318	0.14 323	0.35 224	0.29 509	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.37 281	0.33 296	0.34 389	0.30 261	0.34 371	0.19 276	0.70 499	0.24 377	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

IIG-Stereo	0.23 318	0.13 280	0.35 224	0.29 509	0.12 186	0.23 250	0.14 79	0.38 287	0.31 275	0.34 389	0.37 345	0.33 364	0.21 292	0.70 499	0.26 400	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

ASMatch	0.23 318	0.11 173	0.51 413	0.24 384	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.28 230	0.28 257	0.68 540	0.27 295	0.26 368	0.50 398	0.22 347	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.11 409

PFNet	0.23 318	0.10 101	0.57 439	0.24 384	0.14 310	0.22 228	0.19 274	0.39 299	0.33 296	0.35 406	0.32 284	0.27 295	0.19 276	0.64 478	0.22 347	0.09 317	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.07 184

ICVP	0.23 318	0.13 280	0.44 351	0.26 457	0.14 310	0.29 364	0.25 447	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.43 420	0.35 385	0.25 358	0.26 239	0.23 366	0.12 443	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.10 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 318	0.18 417	0.63 466	0.27 485	0.18 437	0.41 483	0.23 408	0.43 349	0.35 322	0.23 203	0.27 229	0.20 198	0.18 261	0.27 259	0.18 250	0.12 443	0.11 475	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.12 432

CFNet_pseudo	0.23 318	0.13 280	0.47 378	0.19 109	0.13 265	0.26 311	0.16 143	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

ACVNet	0.23 318	0.13 280	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.27 322	0.23 408	0.39 299	0.44 428	0.28 257	0.41 391	0.38 404	0.26 368	0.27 259	0.32 443	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.07 184

MSMDNet	0.23 318	0.13 280	0.48 387	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.09 318

ccs_rob	0.23 318	0.13 280	0.47 378	0.20 171	0.13 265	0.26 311	0.17 184	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

G2L-Stereo_test	0.24 349	0.16 384	0.38 273	0.19 109	0.13 265	0.27 322	0.24 430	0.49 408	0.38 360	0.37 429	0.37 345	0.40 431	0.24 337	0.52 409	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.08 257

DCVSM-stereo	0.24 349	0.13 280	0.52 419	0.20 171	0.14 310	0.26 311	0.13 53	0.34 229	0.34 306	0.41 478	0.33 305	0.47 476	0.29 419	0.30 307	0.22 347	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.12 428	0.15 482

rvit_stereo_0075_2	0.24 349	0.17 403	0.50 403	0.26 457	0.22 506	0.22 228	0.15 106	0.40 310	0.35 322	0.27 246	0.37 345	0.29 322	0.20 285	0.28 273	0.19 283	0.17 526	0.12 492	0.19 537	0.12 460	0.13 443	0.13 449

test_sample5	0.24 349	0.13 280	0.42 329	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.32 356	0.41 391	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

test_sample4	0.24 349	0.13 280	0.43 342	0.20 171	0.12 186	0.32 407	0.21 356	0.51 435	0.34 306	0.31 334	0.37 345	0.28 311	0.23 319	0.53 416	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

tta	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.07 184

qqq1	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

fff1	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

DualNet	0.24 349	0.13 280	0.42 329	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.33 369	0.43 420	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

GMStereo_Zeroshot	0.24 349	0.21 459	0.45 362	0.26 457	0.13 265	0.28 342	0.15 106	0.39 299	0.35 322	0.37 429	0.43 420	0.40 431	0.17 236	0.34 334	0.20 302	0.12 443	0.07 301	0.13 463	0.07 166	0.16 483	0.09 318

CFNet_ucs	0.24 349	0.13 280	0.50 403	0.20 171	0.15 361	0.28 342	0.17 184	0.49 408	0.45 440	0.32 356	0.42 407	0.39 416	0.22 305	0.31 314	0.21 327	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.09 341	0.12 428	0.11 409

gwcnet-sp	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

scenet	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

ToySt	0.24 349	0.16 384	0.48 387	0.21 217	0.13 265	0.29 364	0.29 487	0.39 299	0.39 370	0.27 246	0.35 326	0.39 416	0.31 449	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

ssnet	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

STrans-v2	0.24 349	0.13 280	0.54 426	0.21 217	0.12 186	0.23 250	0.21 356	0.47 385	0.28 230	0.31 334	0.42 407	0.36 390	0.35 472	0.62 470	0.23 366	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

TransformOpticalFlow	0.24 349	0.13 280	0.56 436	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.19 274	0.40 310	0.32 284	0.30 316	0.43 420	0.36 390	0.31 449	0.61 462	0.20 302	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.07 184

DRaft	0.24 349	0.10 101	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.28 342	0.23 408	0.33 221	0.39 370	0.38 444	0.61 525	0.21 210	0.41 504	0.48 389	0.42 494	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.08 257

HCRNet	0.24 349	0.25 490	0.33 205	0.34 542	0.16 392	0.27 322	0.18 228	0.43 349	0.35 322	0.30 316	0.35 326	0.32 357	0.22 305	0.44 376	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.10 344	0.09 318

ARAFT	0.24 349	0.21 459	0.78 505	0.22 279	0.12 186	0.29 364	0.24 430	0.43 349	0.32 284	0.33 369	0.28 235	0.28 311	0.19 276	0.49 394	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.09 277	0.06 90

cf-r	0.24 349	0.15 358	0.44 351	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.22 383	0.42 336	0.40 387	0.30 316	0.42 407	0.42 447	0.26 368	0.43 372	0.25 387	0.11 405	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.08 257

GANet-RSSM	0.24 349	0.14 323	0.36 243	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.21 356	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.39 372	0.39 416	0.28 404	0.58 446	0.23 366	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.09 318

PSMNet-RSSM	0.24 349	0.15 358	0.36 243	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.20 325	0.48 398	0.37 346	0.30 316	0.44 431	0.38 404	0.26 368	0.52 409	0.22 347	0.12 443	0.07 301	0.11 404	0.13 487	0.10 344	0.09 318

CFNet-ft	0.24 349	0.15 358	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

CFNet_RVC	0.24 349	0.15 358	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

UCFNet_RVC	0.24 349	0.16 384	0.34 215	0.18 62	0.15 361	0.33 418	0.16 143	0.46 377	0.35 322	0.29 285	0.35 326	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.22 347	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.14 501	0.13 443	0.12 432

AdaStereo	0.24 349	0.16 384	0.37 254	0.24 384	0.12 186	0.32 407	0.17 184	0.54 473	0.42 406	0.33 369	0.38 359	0.35 385	0.21 292	0.30 307	0.22 347	0.14 487	0.06 174	0.13 463	0.08 246	0.11 392	0.08 257
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	0.24 349	0.18 417	0.61 455	0.25 423	0.11 127	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.43 413	0.33 369	0.43 420	0.27 295	0.22 305	0.34 334	0.26 400	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

G2L-Stereo	0.25 377	0.16 384	0.47 378	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.18 228	0.46 377	0.35 322	0.33 369	0.37 345	0.40 431	0.22 305	0.60 455	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.09 318

DDVS	0.25 377	0.15 358	0.39 288	0.24 384	0.17 415	0.34 431	0.21 356	0.41 322	0.30 263	0.33 369	0.41 391	0.48 482	0.21 292	0.52 409	0.27 406	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.14 470

ITSA-stereo	0.25 377	0.15 358	0.33 205	0.23 331	0.11 127	0.27 322	0.18 228	0.56 499	0.59 526	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.28 404	0.49 394	0.30 430	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.13 449

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 377	0.14 323	0.95 549	0.21 217	0.27 542	0.20 172	0.19 274	0.48 398	0.25 190	0.26 236	0.55 498	0.34 371	0.18 261	0.25 222	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.12 460	0.12 428	0.12 432

test_sample7	0.25 377	0.15 358	0.35 224	0.20 171	0.14 310	0.28 342	0.21 356	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.14 487	0.09 423	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

test_sample6	0.25 377	0.13 280	0.41 319	0.21 217	0.11 127	0.30 382	0.22 383	0.51 435	0.35 322	0.33 369	0.43 420	0.30 338	0.24 337	0.57 439	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.10 374

SMFormer	0.25 377	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

NINENet	0.25 377	0.15 358	0.37 254	0.23 331	0.16 392	0.43 499	0.17 184	0.60 532	0.46 458	0.32 356	0.37 345	0.32 357	0.20 285	0.42 370	0.21 327	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.08 246	0.11 392	0.10 374

hknet	0.25 377	0.14 323	0.40 296	0.25 423	0.15 361	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.37 346	0.34 389	0.35 326	0.43 451	0.27 387	0.37 351	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

PSMNet-ADL	0.25 377	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.14 310	0.31 398	0.22 383	0.44 356	0.36 335	0.27 246	0.33 305	0.41 438	0.28 404	0.61 462	0.29 422	0.11 405	0.09 423	0.09 271	0.11 421	0.10 344	0.10 374

PSM-AAD	0.25 377	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.26 311	0.38 540	0.34 229	0.28 230	0.35 406	0.39 372	0.28 311	0.79 576	0.30 307	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.08 203	0.21 542

GrayStereo	0.25 377	0.09 58	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.23 250	0.47 567	0.34 229	0.30 263	0.39 459	0.47 459	0.30 338	0.79 576	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.13 449

RAFT-RH_RVC	0.25 377	0.11 173	0.45 362	0.21 217	0.12 186	0.25 288	0.14 79	0.27 127	0.27 214	0.38 444	1.15 581	0.23 241	0.17 236	0.57 439	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.06 58	0.07 184

UPFNet	0.25 377	0.12 215	0.38 273	0.24 384	0.19 464	0.37 457	0.28 481	0.48 398	0.38 360	0.34 389	0.37 345	0.37 396	0.28 404	0.39 358	0.33 450	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.08 257

acv_ft	0.25 377	0.13 280	0.40 296	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.21 356	0.45 366	0.44 428	0.38 444	0.41 391	0.38 404	0.27 387	0.27 259	0.35 459	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.07 184

iResNet_ROB	0.25 377	0.19 433	0.40 296	0.20 171	0.12 186	0.30 382	0.16 143	0.55 483	0.53 507	0.38 444	0.43 420	0.37 396	0.26 368	0.38 356	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.09 277	0.09 318

coex_refinement	0.26 393	0.16 384	0.36 243	0.23 331	0.15 361	0.31 398	0.20 325	0.49 408	0.42 406	0.35 406	0.42 407	0.45 466	0.27 387	0.55 424	0.33 450	0.10 366	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.10 344	0.10 374

UGAM	0.26 393	0.14 323	0.45 362	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.25 447	0.32 205	0.41 399	0.31 334	0.42 407	0.41 438	0.22 305	0.92 559	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.14 489	0.12 460	0.10 344	0.07 184

SepStereo	0.26 393	0.12 215	0.42 329	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.64 478	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

AACVNet	0.26 393	0.16 384	0.37 254	0.22 279	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.41 322	0.31 275	0.38 444	0.42 407	0.43 451	0.28 404	0.73 509	0.25 387	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.11 409

DEmStereo	0.26 393	0.09 58	0.47 378	0.19 109	0.12 186	0.30 382	0.25 447	0.28 149	0.36 335	0.36 422	0.58 510	0.25 264	0.48 536	0.53 416	0.44 500	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.07 184

LMCR-Stereo	0.26 393	0.18 417	0.49 392	0.28 506	0.14 310	0.36 451	0.23 408	0.54 473	0.34 306	0.39 459	0.40 383	0.29 322	0.29 419	0.37 351	0.27 406	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.13 443	0.09 318

GwcNet-RSSM	0.26 393	0.17 403	0.46 370	0.21 217	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.44 356	0.42 406	0.31 334	0.45 442	0.40 431	0.26 368	0.55 424	0.28 410	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

DeepPruner_ROB	0.26 393	0.19 433	0.44 351	0.21 217	0.16 392	0.30 382	0.21 356	0.52 454	0.32 284	0.35 406	0.38 359	0.39 416	0.26 368	0.42 370	0.24 377	0.15 500	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.14 461	0.13 449

ISRNet	0.27 401	0.13 280	0.45 362	0.26 457	0.19 464	0.24 270	0.14 79	0.45 366	0.43 413	0.39 459	0.48 465	0.42 447	0.27 387	0.32 321	0.29 422	0.20 546	0.12 492	0.17 521	0.16 522	0.16 483	0.20 533

rvit_105_1	0.27 401	0.19 433	0.46 370	0.27 485	0.19 464	0.30 382	0.35 525	0.44 356	0.51 493	0.31 334	0.31 275	0.31 348	0.26 368	0.35 343	0.25 387	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.11 392	0.10 374

DispNO	0.27 401	0.18 417	0.62 463	0.23 331	0.17 415	0.25 288	0.22 383	0.45 366	0.41 399	0.32 356	0.39 372	0.38 404	0.27 387	0.77 529	0.27 406	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.08 203	0.08 257

CBFPSM	0.27 401	0.16 384	0.67 481	0.20 171	0.14 310	0.38 465	0.25 447	0.40 310	0.36 335	0.33 369	0.36 336	0.56 521	0.38 489	0.32 321	0.38 468	0.08 226	0.08 388	0.07 100	0.08 246	0.09 277	0.11 409

CSP-Net	0.27 401	0.15 358	0.30 168	0.21 217	0.14 310	0.44 501	0.24 430	0.50 418	0.40 387	0.41 478	0.43 420	0.42 447	0.26 368	0.66 489	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.09 318

DAS	0.27 401	0.12 215	0.42 329	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.75 518	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

AASNet	0.27 401	0.19 433	0.49 392	0.26 457	0.17 415	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.48 472	0.35 406	0.40 383	0.32 357	0.25 358	0.28 273	0.34 455	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.13 443	0.11 409

GEStereo_RVC	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.27 485	0.16 392	0.33 418	0.25 447	0.56 499	0.54 511	0.34 389	0.38 359	0.34 371	0.25 358	0.51 403	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.11 409

RAFT + AFF	0.27 401	0.23 481	0.50 403	0.25 423	0.17 415	0.30 382	0.33 519	0.52 454	0.40 387	0.28 257	0.30 261	0.30 338	0.31 449	0.62 470	0.24 377	0.09 317	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.11 409

MMNet	0.27 401	0.14 323	0.49 392	0.24 384	0.17 415	0.47 515	0.22 383	0.45 366	0.51 493	0.39 459	0.41 391	0.36 390	0.33 459	0.39 358	0.34 455	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

delet	0.27 401	0.14 323	0.40 296	0.23 331	0.19 464	0.41 483	0.29 487	0.49 408	0.48 472	0.33 369	0.41 391	0.37 396	0.30 433	0.48 389	0.34 455	0.09 317	0.09 423	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.08 257

ac_64	0.27 401	0.13 280	0.41 319	0.24 384	0.17 415	0.36 451	0.22 383	0.46 377	0.33 296	0.35 406	0.36 336	0.52 506	0.30 433	0.62 470	0.32 443	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

HGLStereo	0.27 401	0.14 323	0.46 370	0.24 384	0.21 490	0.33 418	0.23 408	0.50 418	0.42 406	0.35 406	0.48 465	0.41 438	0.33 459	0.45 379	0.33 450	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.12 432

DSFCA	0.27 401	0.13 280	0.36 243	0.20 171	0.17 415	0.38 465	0.31 503	0.47 385	0.43 413	0.43 494	0.37 345	0.39 416	0.29 419	0.52 409	0.32 443	0.12 443	0.10 453	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

DMCA-RVC	0.27 401	0.21 459	0.61 455	0.28 506	0.17 415	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.35 322	0.40 469	0.37 345	0.39 416	0.36 476	0.43 372	0.30 430	0.13 462	0.10 453	0.15 504	0.11 421	0.13 443	0.10 374

HSM-Net_RVC	0.27 401	0.11 173	0.42 329	0.19 109	0.11 127	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.43 413	0.40 469	0.43 420	0.50 496	0.26 368	0.76 523	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.22 279	0.14 310	0.33 418	0.14 79	0.51 435	0.45 440	0.30 316	0.40 383	0.38 404	0.27 387	0.76 523	0.25 387	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.08 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 401	0.21 459	0.59 450	0.25 423	0.18 437	0.29 364	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.38 444	0.41 391	0.43 451	0.27 387	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.11 409
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	0.27 401	0.26 501	0.72 498	0.23 331	0.13 265	0.29 364	0.18 228	0.52 454	0.49 481	0.37 429	0.45 442	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.12 428	0.09 318

StereoDRNet-Refined	0.27 401	0.17 403	0.35 224	0.25 423	0.14 310	0.37 457	0.21 356	0.47 385	0.41 399	0.44 501	0.51 476	0.41 438	0.28 404	0.45 379	0.37 466	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.10 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 421	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.23 551	0.09 423	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

ssnet_v2	0.28 421	0.16 384	0.44 351	0.22 279	0.15 361	0.40 479	0.30 498	0.57 508	0.46 458	0.38 444	0.36 336	0.47 476	0.29 419	0.38 356	0.39 476	0.13 462	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.11 409

CRFU-Net	0.28 421	0.14 323	0.45 362	0.25 423	0.15 361	0.45 507	0.23 408	0.50 418	0.30 263	0.43 494	0.41 391	0.48 482	0.46 527	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

dad	0.28 421	0.31 532	0.44 351	0.21 217	0.14 310	0.30 382	0.20 325	0.33 221	0.49 481	0.44 501	0.44 431	0.45 466	0.21 292	0.41 367	0.26 400	0.20 546	0.11 475	0.20 541	0.11 421	0.14 461	0.10 374

FTStereo	0.28 421	0.10 101	0.43 342	0.23 331	0.13 265	0.21 199	0.53 577	0.34 229	0.26 203	0.38 444	0.95 570	0.30 338	0.56 549	0.32 321	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.19 523

ADLNet	0.28 421	0.15 358	0.42 329	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.23 408	0.53 465	0.43 413	0.42 488	0.41 391	0.44 462	0.27 387	0.55 424	0.35 459	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.12 432

UNet	0.28 421	0.14 323	0.69 487	0.23 331	0.20 482	0.44 501	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.43 451	0.33 459	0.40 365	0.31 438	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

STTStereo	0.28 421	0.20 445	0.61 455	0.25 423	0.17 415	0.29 364	0.24 430	0.47 385	0.39 370	0.39 459	0.41 391	0.44 462	0.28 404	0.40 365	0.28 410	0.13 462	0.12 492	0.13 463	0.16 522	0.12 428	0.11 409

RASNet	0.28 421	0.14 323	0.44 351	0.22 279	0.18 437	0.32 407	0.19 274	0.48 398	0.38 360	0.29 285	0.43 420	0.47 476	0.37 485	0.79 533	0.36 465	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.07 184

HSM	0.28 421	0.16 384	0.35 224	0.20 171	0.15 361	0.33 418	0.19 274	0.53 465	0.37 346	0.36 422	0.38 359	0.67 556	0.31 449	0.89 554	0.23 366	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.08 257

DLCB_ROB	0.28 421	0.16 384	0.34 215	0.27 485	0.16 392	0.38 465	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.46 509	0.46 452	0.51 500	0.33 459	0.53 416	0.33 450	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.09 318

ACV-stereo	0.29 432	0.18 417	0.79 512	0.23 331	0.16 392	0.47 515	0.19 274	0.36 271	0.34 306	0.29 285	0.33 305	0.67 556	0.42 513	0.54 422	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.11 409

ff1	0.29 432	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

LL-Strereo	0.29 432	0.25 490	0.58 444	0.25 423	0.21 490	0.23 250	0.24 430	0.55 483	0.42 406	0.34 389	0.32 284	0.41 438	0.40 500	0.94 563	0.23 366	0.08 226	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.09 277	0.09 318

THIR-Stereo	0.29 432	0.12 215	0.41 319	0.19 109	0.11 127	0.28 342	0.72 591	0.32 205	0.35 322	0.37 429	0.65 534	0.34 371	0.50 539	0.57 439	0.45 503	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.07 184

psm_up	0.29 432	0.16 384	0.41 319	0.26 457	0.17 415	0.32 407	0.26 459	0.55 483	0.43 413	0.36 422	0.40 383	0.45 466	0.37 485	0.58 446	0.30 430	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.10 344	0.10 374

hitnet-ft	0.29 432	0.17 403	0.40 296	0.19 109	0.14 310	0.39 474	0.23 408	0.44 356	0.41 399	0.36 422	0.46 452	0.53 511	0.34 468	0.76 523	0.32 443	0.14 487	0.10 453	0.13 463	0.10 383	0.15 475	0.13 449

FADNet-RVC-Resample	0.29 432	0.25 490	0.93 546	0.26 457	0.16 392	0.32 407	0.21 356	0.47 385	0.39 370	0.35 406	0.38 359	0.33 364	0.27 387	0.53 416	0.24 377	0.10 366	0.10 453	0.14 489	0.13 487	0.13 443	0.16 491

iinet-f	0.30 439	0.18 417	1.03 560	0.20 171	0.15 361	0.44 501	0.22 383	0.45 366	0.37 346	0.35 406	0.44 431	0.41 438	0.34 468	0.34 334	0.40 483	0.10 366	0.09 423	0.08 186	0.08 246	0.13 443	0.11 409

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 439	0.20 445	0.70 494	0.21 217	0.17 415	0.46 509	0.27 465	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.55 498	0.43 451	0.30 433	0.46 382	0.38 468	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.11 392	0.10 374

SACVNet	0.30 439	0.20 445	0.41 319	0.25 423	0.18 437	0.34 431	0.25 447	0.52 454	0.40 387	0.41 478	0.44 431	0.46 474	0.32 456	0.71 502	0.25 387	0.13 462	0.10 453	0.12 442	0.12 460	0.16 483	0.17 503

ADLNet2	0.30 439	0.17 403	0.72 498	0.23 331	0.17 415	0.36 451	0.24 430	0.52 454	0.51 493	0.32 356	0.38 359	0.45 466	0.30 433	0.69 496	0.35 459	0.10 366	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.12 428	0.10 374

FADNet_RVC	0.30 439	0.28 511	0.83 525	0.23 331	0.15 361	0.30 382	0.17 184	0.49 408	0.37 346	0.30 316	0.38 359	0.30 338	0.27 387	0.52 409	0.31 438	0.14 487	0.14 514	0.14 489	0.16 522	0.21 533	0.23 554

TDLM	0.30 439	0.21 459	0.38 273	0.28 506	0.15 361	0.33 418	0.32 509	0.52 454	0.47 463	0.38 444	0.43 420	0.39 416	0.29 419	0.91 558	0.28 410	0.14 487	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.12 428	0.10 374

CVANet_RVC	0.30 439	0.19 433	0.41 319	0.26 457	0.16 392	0.33 418	0.26 459	0.52 454	0.47 463	0.40 469	0.46 452	0.43 451	0.31 449	0.89 554	0.26 400	0.14 487	0.09 423	0.14 489	0.13 487	0.14 461	0.10 374

mmx	0.31 446	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

xxx	0.31 446	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

fast-acv-ft	0.31 446	0.20 445	0.81 518	0.24 384	0.18 437	0.46 509	0.27 465	0.41 322	0.49 481	0.39 459	0.55 498	0.49 488	0.35 472	0.37 351	0.38 468	0.11 405	0.11 475	0.11 404	0.12 460	0.12 428	0.09 318

CrosDoStereo	0.31 446	0.10 101	0.49 392	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 613	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 525	0.28 311	0.46 527	0.61 462	0.57 527	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

DeepStereo_LL	0.31 446	0.10 101	0.49 392	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 613	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 525	0.28 311	0.46 527	0.61 462	0.57 527	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

FADNet-RVC	0.31 446	0.35 542	0.78 505	0.25 423	0.20 482	0.33 418	0.20 325	0.49 408	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.41 438	0.29 419	0.63 476	0.31 438	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.15 510	0.19 521	0.19 523

AANet_RVC	0.31 446	0.22 472	0.50 403	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.24 430	0.47 385	0.54 511	0.38 444	0.60 518	0.43 451	0.29 419	0.87 549	0.40 483	0.11 405	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

NVstereo2D	0.31 446	0.16 384	0.54 426	0.24 384	0.22 506	0.42 490	0.28 481	0.58 517	0.56 520	0.28 257	0.38 359	0.40 431	0.30 433	0.71 502	0.28 410	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.10 383	0.19 521	0.16 491

NOSS_ROB	0.31 446	0.20 445	0.35 224	0.24 384	0.16 392	0.32 407	0.19 274	0.52 454	0.48 472	0.33 369	0.36 336	0.42 447	0.28 404	0.93 561	0.24 377	0.19 543	0.20 559	0.24 552	0.22 554	0.17 500	0.17 503

z-ln-s-r	0.32 455	0.21 459	0.82 522	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.26 459	0.43 349	0.50 489	0.32 356	0.60 518	0.39 416	0.29 419	0.73 509	0.66 547	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.08 257

YMNet	0.32 455	0.22 472	0.58 444	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 520	0.56 505	0.51 500	0.30 433	0.39 358	0.40 483	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

YMNet_1	0.32 455	0.22 472	0.58 444	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 520	0.56 505	0.51 500	0.30 433	0.39 358	0.40 483	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

1111x	0.32 455	0.11 173	0.40 296	0.22 279	0.11 127	0.32 407	0.26 459	0.59 523	0.43 413	0.31 334	0.41 391	0.39 416	0.28 404	0.76 523	1.37 595	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

pcwnet_v2	0.32 455	0.15 358	1.26 581	0.23 331	0.18 437	0.32 407	0.18 228	0.59 523	0.60 530	0.36 422	0.45 442	0.35 385	0.29 419	0.36 348	0.25 387	0.14 487	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.15 482

FADNet	0.32 455	0.36 545	0.74 503	0.23 331	0.22 506	0.37 457	0.19 274	0.53 465	0.48 472	0.32 356	0.36 336	0.43 451	0.32 456	0.64 478	0.25 387	0.16 515	0.16 536	0.14 489	0.16 522	0.24 546	0.19 523

PS-NSSS	0.32 455	0.30 525	0.46 370	0.23 331	0.17 415	0.33 418	0.24 430	0.57 508	0.41 399	0.37 429	0.52 484	0.35 385	0.30 433	0.80 537	0.30 430	0.17 526	0.14 514	0.21 543	0.15 510	0.15 475	0.13 449

StereoDRNet	0.32 455	0.22 472	0.61 455	0.27 485	0.21 490	0.42 490	0.30 498	0.61 536	0.48 472	0.46 509	0.39 372	0.48 482	0.30 433	0.57 439	0.40 483	0.11 405	0.09 423	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.10 374

DISCO	0.32 455	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.48 521	0.25 447	0.50 418	0.57 523	0.37 429	0.45 442	0.62 540	0.36 476	0.64 478	0.49 514	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.12 428	0.11 409

TCMNet	0.33 464	0.23 481	0.72 498	0.29 509	0.30 556	0.40 479	0.28 481	0.50 418	0.47 463	0.37 429	0.45 442	0.40 431	0.29 419	0.60 455	0.39 476	0.14 487	0.13 504	0.15 504	0.14 501	0.17 500	0.15 482

HBP-ISP	0.33 464	0.30 525	0.72 498	0.22 279	0.16 392	0.32 407	0.22 383	0.54 473	0.44 428	0.41 478	0.49 467	0.33 364	0.38 489	0.73 509	0.25 387	0.18 537	0.19 554	0.24 552	0.20 543	0.16 483	0.13 449

AAGNet	0.33 464	0.11 173	0.37 254	0.25 423	0.16 392	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.35 406	0.35 326	0.27 295	0.30 433	0.44 376	2.66 616	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.08 203	0.06 90

DRN-Test	0.33 464	0.17 403	0.61 455	0.27 485	0.19 464	0.46 509	0.29 487	0.65 553	0.51 493	0.47 516	0.46 452	0.44 462	0.34 468	0.62 470	0.41 491	0.12 443	0.08 388	0.13 463	0.12 460	0.12 428	0.10 374

CBMV_ROB	0.33 464	0.18 417	0.53 423	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.20 325	0.51 435	0.45 440	0.51 528	0.55 498	0.45 466	0.42 513	0.71 502	0.32 443	0.18 537	0.19 554	0.23 550	0.21 546	0.14 461	0.15 482

XPNet_ROB	0.33 464	0.20 445	0.43 342	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.31 503	0.55 483	0.50 489	0.51 528	0.53 491	0.58 529	0.37 485	0.63 476	0.45 503	0.17 526	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.14 470

PSMNet_ROB	0.33 464	0.24 485	0.54 426	0.31 527	0.21 490	0.42 490	0.43 556	0.59 523	0.47 463	0.37 429	0.44 431	0.49 488	0.31 449	0.64 478	0.43 495	0.14 487	0.10 453	0.15 504	0.14 501	0.13 443	0.11 409

CBMV	0.33 464	0.21 459	0.54 426	0.23 331	0.13 265	0.42 490	0.33 519	0.53 465	0.48 472	0.52 534	0.49 467	0.50 496	0.41 504	0.56 435	0.31 438	0.15 500	0.16 536	0.18 529	0.16 522	0.13 443	0.13 449
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	0.34 472	0.29 518	0.91 542	0.26 457	0.21 490	0.47 515	0.31 503	0.54 473	0.54 511	0.44 501	0.52 484	0.50 496	0.35 472	0.39 358	0.39 476	0.11 405	0.11 475	0.10 348	0.09 341	0.14 461	0.13 449

xxxx	0.34 472	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.37 457	0.20 325	0.58 517	0.38 360	0.29 285	0.42 407	0.38 404	0.24 337	0.46 382	2.20 612	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

test_xeample	0.34 472	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.33 418	0.23 408	0.55 483	0.38 360	0.32 356	0.45 442	0.29 322	0.26 368	0.57 439	2.24 614	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

FINET	0.34 472	0.27 508	0.80 515	0.24 384	0.24 527	0.36 451	0.34 521	0.54 473	0.72 557	0.39 459	0.47 459	0.32 357	0.30 433	0.51 403	0.32 443	0.19 543	0.17 543	0.13 463	0.12 460	0.18 514	0.16 491

ETE_ROB	0.34 472	0.26 501	0.45 362	0.29 509	0.18 437	0.40 479	0.37 534	0.57 508	0.47 463	0.50 523	0.50 470	0.62 540	0.36 476	0.55 424	0.38 468	0.13 462	0.10 453	0.14 489	0.12 460	0.16 483	0.16 491

DStereoRT	0.35 477	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.42 490	0.19 274	0.48 398	0.39 370	0.30 316	0.39 372	0.24 255	0.39 495	0.64 478	0.30 430	0.08 226	0.07 301	1.54 619	0.41 586	0.08 203	0.11 409

GwcNet	0.35 477	0.23 481	0.88 537	0.25 423	0.24 527	0.48 521	0.27 465	0.55 483	0.57 523	0.38 444	0.52 484	0.51 500	0.32 456	0.60 455	0.41 491	0.13 462	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.13 443	0.14 470

RP	0.35 477	0.22 472	0.51 413	0.31 527	0.24 527	0.37 457	0.28 481	0.50 418	0.58 525	0.40 469	0.63 531	0.61 538	0.47 530	0.61 462	0.39 476	0.16 515	0.15 529	0.17 521	0.15 510	0.17 500	0.17 503

DANet	0.35 477	0.23 481	0.60 452	0.36 553	0.22 506	0.39 474	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.52 534	0.50 470	0.59 531	0.41 504	0.76 523	0.49 514	0.13 462	0.11 475	0.14 489	0.12 460	0.17 500	0.15 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 477	0.26 501	0.49 392	0.36 553	0.22 506	0.41 483	0.41 551	0.53 465	0.42 406	0.47 516	0.46 452	0.61 538	0.39 495	0.55 424	0.37 466	0.16 515	0.13 504	0.21 543	0.21 546	0.16 483	0.16 491

w-ln-seven-2	0.36 482	0.29 518	1.06 562	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.30 498	0.50 418	0.54 511	0.45 505	0.55 498	0.45 466	0.41 504	0.62 470	0.49 514	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.11 409

GASNet	0.36 482	0.46 564	0.88 537	0.34 542	0.23 519	0.35 446	0.22 383	0.60 532	0.53 507	0.40 469	0.37 345	0.45 466	0.30 433	0.79 533	0.35 459	0.15 500	0.10 453	0.14 489	0.14 501	0.22 540	0.12 432

Wz-Net-MNSev	0.36 482	0.26 501	0.79 512	0.26 457	0.21 490	0.59 549	0.38 540	0.55 483	0.56 520	0.48 520	0.54 494	0.53 511	0.36 476	0.60 455	0.44 500	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.11 421	0.15 475	0.13 449

APVNet	0.36 482	0.20 445	0.70 494	0.26 457	0.22 506	0.52 539	0.35 525	0.61 536	0.44 428	0.38 444	0.52 484	0.48 482	0.38 489	0.84 545	0.46 509	0.13 462	0.14 514	0.15 504	0.16 522	0.16 483	0.15 482

Syn2CoEx	0.36 482	0.31 532	0.78 505	0.34 542	0.21 490	0.41 483	0.28 481	0.61 536	0.49 481	0.42 488	0.56 505	0.45 466	0.44 518	0.69 496	0.38 468	0.17 526	0.14 514	0.15 504	0.12 460	0.13 443	0.12 432

FAT-Stereo	0.36 482	0.18 417	0.73 502	0.26 457	0.18 437	0.33 418	0.29 487	0.60 532	0.59 526	0.46 509	0.60 518	0.60 534	0.50 539	0.61 462	0.34 455	0.13 462	0.14 514	0.13 463	0.12 460	0.14 461	0.18 516

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 482	0.36 545	0.53 423	0.34 542	0.19 464	0.51 530	0.24 430	0.55 483	0.38 360	0.41 478	0.47 459	0.47 476	0.27 387	0.73 509	0.30 430	0.36 581	0.19 554	0.27 555	0.17 531	0.26 555	0.23 554

GANet	0.36 482	0.22 472	0.49 392	0.29 509	0.17 415	0.41 483	0.38 540	0.57 508	0.45 440	0.46 509	0.75 551	0.55 517	0.40 500	0.94 563	0.41 491	0.13 462	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.14 461	0.11 409

LALA_ROB	0.36 482	0.25 490	0.46 370	0.30 521	0.21 490	0.47 515	0.39 545	0.61 536	0.51 493	0.52 534	0.51 476	0.69 562	0.36 476	0.50 398	0.43 495	0.17 526	0.11 475	0.16 515	0.14 501	0.17 500	0.15 482

SGM-Forest	0.36 482	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.16 392	0.45 507	0.41 551	0.55 483	0.48 472	0.52 534	0.60 518	0.52 506	0.41 504	0.85 546	0.50 520	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.15 510	0.15 475	0.15 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 492	0.41 560	0.66 480	0.46 573	0.41 569	0.34 431	0.25 447	0.57 508	0.45 440	0.39 459	0.52 484	0.43 451	0.33 459	0.41 367	0.29 422	0.25 561	0.14 514	0.33 574	0.21 546	0.31 568	0.22 547

Anonymous_2	0.37 492	0.21 459	0.47 378	0.20 171	0.21 490	0.42 490	0.26 459	0.38 287	0.29 249	0.33 369	0.30 261	0.44 462	0.38 489	0.36 348	0.29 422	0.26 562	0.29 580	0.44 582	1.41 619	0.34 572	0.21 542

AF-Net	0.37 492	0.26 501	0.56 436	0.32 533	0.23 519	0.41 483	0.29 487	0.61 536	0.64 541	0.42 488	0.68 540	0.65 551	0.49 537	0.57 439	0.44 500	0.15 500	0.11 475	0.19 537	0.14 501	0.15 475	0.13 449

stereogan	0.37 492	0.17 403	0.65 475	0.27 485	0.22 506	0.62 555	0.26 459	0.59 523	0.63 540	0.43 494	0.60 518	0.67 556	0.42 513	0.68 494	0.35 459	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.12 460	0.19 521	0.17 503

Nwc_Net	0.37 492	0.25 490	0.68 486	0.31 527	0.24 527	0.44 501	0.30 498	0.65 553	0.50 489	0.37 429	0.69 544	0.58 529	0.45 521	0.60 455	0.40 483	0.15 500	0.12 492	0.19 537	0.21 546	0.14 461	0.13 449

RYNet	0.37 492	0.18 417	0.59 450	0.25 423	0.28 547	0.61 553	0.32 509	0.59 523	0.59 526	0.41 478	0.38 359	0.57 526	0.39 495	0.87 549	0.53 525	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.18 514	0.18 516

PA-Net	0.37 492	0.28 511	0.83 525	0.31 527	0.28 547	0.39 474	0.42 554	0.51 435	0.55 517	0.34 389	0.42 407	0.41 438	0.36 476	0.79 533	0.49 514	0.12 443	0.23 570	0.16 515	0.23 556	0.12 428	0.18 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 499	0.12 215	0.38 273	0.42 567	3.88 620	0.21 199	0.17 184	0.35 252	0.28 230	0.20 180	0.20 159	0.23 241	0.15 187	0.28 273	0.16 196	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

S-Stereo	0.38 499	0.20 445	1.05 561	0.27 485	0.22 506	0.38 465	0.32 509	0.55 483	0.66 544	0.39 459	0.59 513	0.49 488	0.41 504	0.75 518	0.40 483	0.12 443	0.15 529	0.13 463	0.13 487	0.16 483	0.21 542

ADCRef	0.38 499	0.24 485	0.88 537	0.26 457	0.21 490	0.49 526	0.27 465	0.52 454	0.48 472	0.50 523	0.58 510	0.35 385	0.47 530	0.48 389	1.29 594	0.09 317	0.08 388	0.12 442	0.12 460	0.11 392	0.11 409

PWC_ROB	0.38 499	0.29 518	0.69 487	0.25 423	0.20 482	0.38 465	0.19 274	0.58 517	0.67 547	0.57 547	0.85 563	0.51 500	0.40 500	0.71 502	0.52 523	0.13 462	0.09 423	0.14 489	0.10 383	0.17 500	0.14 470

PWCDC_ROB	0.38 499	0.30 525	0.60 452	0.33 540	0.20 482	0.42 490	0.19 274	0.58 517	0.89 578	0.42 488	1.26 585	0.36 390	0.34 468	0.50 398	0.38 468	0.18 537	0.11 475	0.11 404	0.09 341	0.19 521	0.13 449

aanetorigin	0.39 504	0.29 518	1.09 565	0.24 384	0.19 464	0.28 342	0.37 534	0.33 221	0.47 463	0.94 582	0.82 560	0.52 506	0.54 545	0.49 394	0.50 520	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.16 483	0.15 482

RGC	0.39 504	0.32 537	0.64 474	0.34 542	0.27 542	0.40 479	0.29 487	0.57 508	0.53 507	0.45 505	0.64 533	0.62 540	0.45 521	0.72 507	0.39 476	0.15 500	0.15 529	0.21 543	0.20 543	0.18 514	0.19 523

NCC-stereo	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491

edge stereo	0.39 504	0.22 472	0.81 518	0.27 485	0.22 506	0.37 457	0.24 430	0.56 499	0.54 511	0.53 540	0.60 518	0.71 565	0.50 539	0.78 531	0.40 483	0.16 515	0.14 514	0.19 537	0.14 501	0.16 483	0.17 503

Abc-Net	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 504	0.28 511	0.78 505	0.27 485	0.18 437	0.49 526	0.22 383	0.59 523	0.84 576	0.55 544	0.53 491	0.49 488	0.36 476	0.67 493	0.82 561	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.17 500	0.17 503

SQANet	0.40 510	0.48 568	0.67 481	0.48 575	0.39 566	0.48 521	0.22 383	0.51 435	0.43 413	0.40 469	0.47 459	0.47 476	0.33 459	0.54 422	0.32 443	0.36 581	0.15 529	0.40 580	0.21 546	0.45 580	0.31 572

UDG	0.40 510	0.46 564	0.49 392	0.40 565	0.35 564	0.47 515	0.27 465	0.54 473	0.47 463	0.39 459	0.45 442	0.59 531	0.44 518	0.46 382	0.39 476	0.26 562	0.19 554	0.48 584	0.22 554	0.34 572	0.26 563

DDUNet	0.41 512	0.50 573	0.48 387	0.44 570	0.39 566	0.46 509	0.32 509	0.50 418	0.43 413	0.45 505	0.52 484	0.57 526	0.36 476	0.48 389	0.33 450	0.33 578	0.21 561	0.55 588	0.25 563	0.37 576	0.32 575

222	0.41 512	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.36 451	0.20 325	0.57 508	0.39 370	0.35 406	0.44 431	0.30 338	0.27 387	0.55 424	3.56 619	0.11 405	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

NaN_ROB	0.41 512	0.28 511	0.62 463	0.30 521	0.19 464	0.51 530	0.47 567	0.58 517	0.59 526	0.56 545	0.47 459	0.49 488	0.41 504	1.21 587	0.64 544	0.12 443	0.18 549	0.12 442	0.13 487	0.11 392	0.14 470

w-ln-seven	0.42 515	0.30 525	1.18 574	0.26 457	0.22 506	0.58 546	0.31 503	0.62 544	0.81 568	0.58 548	0.61 525	0.53 511	0.36 476	0.57 439	0.65 546	0.11 405	0.10 453	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.13 449

test_sample9	0.42 515	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.66 489	0.91 568	0.23 551	1.82 620	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

SDNR	0.42 515	0.21 459	0.82 522	0.21 217	0.18 437	1.27 598	0.17 184	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.81 558	0.38 404	0.27 387	1.19 584	0.38 468	0.23 551	0.24 572	0.17 521	0.13 487	0.17 500	0.20 533

ccnet	0.42 515	0.31 532	0.48 387	0.27 485	0.32 560	0.60 552	0.32 509	0.65 553	0.46 458	0.53 540	0.66 536	0.56 521	0.45 521	0.72 507	0.61 537	0.26 562	0.19 554	0.24 552	0.21 546	0.26 555	0.22 547

SHD	0.42 515	0.27 508	0.81 518	0.31 527	0.25 535	0.42 490	0.22 383	0.66 559	0.94 586	0.63 555	0.60 518	0.59 531	0.47 530	0.59 452	0.58 532	0.15 500	0.13 504	0.16 515	0.16 522	0.20 530	0.22 547

Wz-Net-SNSev	0.43 520	0.41 560	1.27 582	0.30 521	0.21 490	0.44 501	0.41 551	0.61 536	0.65 542	0.46 509	0.65 534	0.62 540	0.39 495	0.74 517	0.59 533	0.12 443	0.11 475	0.12 442	0.13 487	0.16 483	0.14 470

XQC	0.43 520	0.37 550	0.96 551	0.34 542	0.25 535	0.53 540	0.34 521	0.60 532	0.73 560	0.51 528	0.46 452	0.57 526	0.47 530	0.70 499	0.72 552	0.17 526	0.12 492	0.18 529	0.15 510	0.25 548	0.23 554

CC-Net-ROB	0.43 520	0.47 566	0.65 475	0.37 559	0.23 519	0.51 530	0.29 487	0.66 559	0.49 481	0.46 509	0.51 476	0.48 482	0.38 489	0.96 567	0.35 459	0.34 579	0.23 570	0.55 588	0.25 563	0.31 568	0.20 533

GANetREF_RVC	0.43 520	0.47 566	0.69 487	0.38 561	0.20 482	0.51 530	0.48 571	0.66 559	0.66 544	0.46 509	0.46 452	0.50 496	0.44 518	0.90 557	0.39 476	0.27 567	0.21 561	0.32 572	0.18 537	0.27 560	0.22 547
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	0.43 520	0.26 501	0.54 426	0.31 527	0.20 482	0.51 530	0.32 509	0.70 570	0.60 530	0.59 549	0.55 498	0.65 551	0.41 504	1.40 597	0.51 522	0.13 462	0.17 543	0.21 543	0.16 522	0.17 500	0.18 516

PDISCO_ROB	0.43 520	0.30 525	0.67 481	0.43 568	0.36 565	0.67 560	0.32 509	0.72 573	0.76 562	0.43 494	0.53 491	0.63 548	0.40 500	0.66 489	0.47 511	0.21 548	0.12 492	0.21 543	0.19 541	0.25 548	0.20 533

WQFJA1++	0.44 526	0.07 3	0.63 466	0.18 62	0.13 265	0.15 33	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 615	0.12 43	0.23 241	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	4.20 624	0.07 184

z-mn7	0.44 526	0.40 556	1.09 565	0.25 423	0.18 437	0.61 553	0.34 521	0.56 499	0.93 584	0.43 494	0.96 571	0.53 511	0.39 495	0.94 563	0.59 533	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.14 461	0.13 449

DeepPrunerF	0.44 526	0.29 518	1.29 584	0.33 540	0.30 556	0.35 446	0.36 530	0.62 544	1.15 597	0.40 469	0.44 431	0.39 416	0.41 504	0.80 537	0.52 523	0.18 537	0.14 514	0.23 550	0.21 546	0.17 500	0.17 503

ADCP+	0.45 529	0.24 485	1.15 573	0.25 423	0.22 506	0.56 542	0.39 545	0.54 473	0.51 493	0.44 501	0.51 476	0.46 474	0.52 544	0.56 435	1.89 608	0.10 366	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.14 461	0.13 449

PASM	0.45 529	0.35 542	0.90 540	0.35 551	0.33 561	0.39 474	0.38 540	0.50 418	0.61 534	0.52 534	0.51 476	0.62 540	0.45 521	0.93 561	0.48 512	0.26 562	0.29 580	0.29 567	0.33 576	0.29 566	0.26 563

DStereoO	0.46 531	0.32 537	0.51 413	0.36 553	0.29 555	0.38 465	0.45 560	0.55 483	0.60 530	0.47 516	0.49 467	0.48 482	0.73 573	0.59 452	0.69 550	0.81 604	0.18 549	0.38 577	0.19 541	0.46 581	0.20 533

zh-mn7	0.46 531	0.45 563	1.48 590	0.25 423	0.19 464	0.44 501	0.29 487	0.56 499	0.82 569	0.65 559	0.96 571	0.49 488	0.38 489	0.88 552	0.63 542	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.13 443	0.14 470

G-Net	0.46 531	0.25 490	0.86 534	0.34 542	0.28 547	0.90 582	0.35 525	0.47 385	0.45 440	0.68 562	1.22 583	0.64 550	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.16 515	0.14 514	0.17 521	0.13 487	0.22 540	0.19 523

GCST	0.47 534	0.60 582	0.57 439	1.04 605	0.48 579	0.38 465	0.11 17	0.40 310	0.32 284	0.41 478	0.34 315	0.29 322	0.17 236	0.46 382	0.19 283	0.69 597	0.42 592	0.79 601	0.62 604	0.62 589	0.46 587

ADCL	0.47 534	0.22 472	1.00 555	0.27 485	0.19 464	0.74 567	0.64 586	0.54 473	0.69 552	0.56 545	0.71 545	0.55 517	0.60 556	0.60 455	1.43 596	0.11 405	0.09 423	0.13 463	0.13 487	0.14 461	0.14 470

DPSNet	0.47 534	0.24 485	0.93 546	0.27 485	0.20 482	0.75 569	0.57 580	0.84 588	0.79 566	0.47 516	0.51 476	0.60 534	0.69 569	0.87 549	0.71 551	0.16 515	0.13 504	0.12 442	0.10 383	0.25 548	0.21 542

zh-sn7	0.48 537	0.51 575	1.43 589	0.29 509	0.20 482	0.47 515	0.39 545	0.57 508	0.62 536	0.52 534	0.81 558	0.52 506	0.56 549	1.05 576	0.87 565	0.12 443	0.13 504	0.13 463	0.13 487	0.17 500	0.16 491

ADCPNet	0.48 537	0.29 518	1.60 594	0.27 485	0.23 519	0.70 565	0.38 540	0.53 465	0.51 493	0.51 528	0.59 513	0.67 556	0.56 549	0.60 455	1.14 583	0.15 500	0.18 549	0.14 489	0.23 556	0.19 521	0.19 523

MDST_ROB	0.48 537	0.14 323	0.95 549	0.30 521	0.21 490	1.33 601	0.32 509	0.77 578	0.56 520	1.06 590	0.71 545	0.49 488	0.35 472	1.26 590	0.38 468	0.13 462	0.11 475	0.16 515	0.13 487	0.12 428	0.12 432

test_sample8	0.49 540	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.55 483	0.34 306	0.62 553	0.38 359	1.15 586	0.67 567	0.66 489	0.91 568	0.23 551	1.82 620	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

SuperB	0.49 540	0.28 511	2.23 601	0.23 331	0.15 361	0.41 483	0.32 509	0.47 385	0.82 569	0.43 494	0.50 470	0.33 364	0.45 521	0.68 494	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.98 609	0.14 470

ADCMid	0.49 540	0.34 540	1.13 570	0.26 457	0.21 490	0.51 530	0.37 534	0.57 508	0.54 511	0.75 570	0.66 536	0.62 540	0.64 566	0.64 478	1.68 601	0.13 462	0.12 492	0.17 521	0.17 531	0.20 530	0.17 503

psmorigin	0.50 543	0.25 490	3.03 610	0.24 384	0.19 464	0.38 465	0.22 383	0.50 418	0.44 428	0.64 557	0.68 540	0.71 565	0.51 542	0.85 546	0.45 503	0.14 487	0.17 543	0.13 463	0.14 501	0.16 483	0.21 542

CSAN	0.50 543	0.35 542	0.78 505	0.36 553	0.23 519	0.56 542	0.59 583	0.61 536	0.70 554	0.64 557	0.78 555	0.65 551	0.60 556	1.38 596	0.62 539	0.21 548	0.17 543	0.20 541	0.20 543	0.18 514	0.18 516

SGM_RVC	0.50 543	0.19 433	0.50 403	0.25 423	0.15 361	0.69 562	0.39 545	0.68 567	0.82 569	0.95 584	0.84 562	1.13 583	0.76 574	1.16 583	0.60 536	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.16 522	0.16 483	0.17 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 543	0.20 445	0.78 505	0.24 384	0.26 539	0.39 474	0.30 498	0.51 435	0.50 489	0.54 542	1.23 584	2.52 612	0.37 485	0.77 529	0.95 571	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.10 344	0.08 257

Wz-Net-TNSev	0.51 547	0.58 580	1.61 596	0.25 423	0.21 490	0.65 557	0.45 560	0.63 551	0.69 552	0.51 528	0.54 494	0.71 565	0.60 556	1.00 572	0.77 556	0.15 500	0.15 529	0.13 463	0.15 510	0.21 533	0.20 533

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 547	0.50 573	0.86 534	0.39 563	0.24 527	0.84 577	0.55 578	0.56 499	0.62 536	0.60 550	0.68 540	0.62 540	0.42 513	1.13 582	0.43 495	0.23 551	0.27 576	0.27 555	0.35 578	0.25 548	0.29 568

AnyNet_C32	0.51 547	0.40 556	1.10 569	0.29 509	0.28 547	0.59 549	0.58 581	0.54 473	0.60 530	0.62 553	0.66 536	0.54 515	0.54 545	0.78 531	1.74 605	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.20 530	0.20 533

WCMA_ROB	0.51 547	0.21 459	0.65 475	0.25 423	0.21 490	0.58 546	0.32 509	0.54 473	0.55 517	0.95 584	1.40 590	1.28 590	0.81 579	0.73 509	0.62 539	0.18 537	0.15 529	0.15 504	0.15 510	0.19 521	0.19 523

WZ-Net	0.52 551	0.38 554	1.90 598	0.30 521	0.24 527	0.57 545	0.48 571	0.62 544	0.78 565	0.50 523	0.71 545	0.68 560	0.54 545	0.98 571	0.84 562	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.19 521	0.20 533

SANet	0.53 552	0.28 511	0.96 551	0.26 457	0.15 361	0.69 562	0.44 559	0.67 564	1.34 601	0.67 561	0.98 574	0.94 576	0.71 571	0.89 554	0.76 553	0.14 487	0.12 492	0.12 442	0.11 421	0.17 500	0.16 491

Consistency-Raft	0.55 553	0.48 568	1.02 558	0.45 571	0.49 580	0.49 526	0.47 567	0.72 573	0.72 557	0.45 505	0.82 560	0.47 476	0.60 556	0.50 398	0.63 542	0.39 585	0.39 590	0.44 582	0.51 594	0.52 583	0.37 578

anonymity	0.56 554	0.54 578	0.70 494	0.47 574	0.61 590	0.56 542	0.43 556	0.69 568	0.49 481	0.63 555	0.55 498	0.54 515	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.55 590	0.53 601	0.50 585	0.54 598	0.51 582	0.56 592

MFN_U_SF_RVC	0.56 554	0.51 575	1.19 575	0.38 561	0.22 506	0.69 562	0.27 465	0.80 583	0.67 547	0.73 566	0.74 550	0.87 572	0.61 565	0.81 540	0.76 553	0.29 573	0.27 576	0.32 572	0.37 582	0.32 571	0.31 572

SAMSARA	0.56 554	0.39 555	0.80 515	0.60 586	0.46 577	1.00 586	1.23 616	0.67 564	0.68 550	0.71 565	0.54 494	0.89 575	0.57 552	0.81 540	0.62 539	0.19 543	0.22 565	0.18 529	0.18 537	0.27 560	0.25 561

otaku	0.57 557	0.62 584	0.87 536	0.63 588	0.44 576	0.73 566	0.37 534	0.65 553	0.66 544	0.51 528	0.75 551	0.66 555	0.45 521	0.69 496	0.46 509	0.53 587	0.34 586	0.55 588	0.35 578	0.60 588	0.45 584

Ntro	0.58 558	0.64 585	0.92 544	0.66 589	0.50 581	0.77 570	0.36 530	0.66 559	0.70 554	0.50 523	0.59 513	0.65 551	0.51 542	0.75 518	0.45 503	0.56 591	0.32 584	0.56 591	0.34 577	0.63 590	0.46 587

PVD	0.58 558	0.34 540	0.84 530	0.39 563	0.31 559	0.59 549	0.47 567	0.80 583	1.25 598	0.92 580	1.09 577	0.79 569	0.82 580	0.85 546	0.76 553	0.21 548	0.18 549	0.22 549	0.18 537	0.27 560	0.35 577

ADCS	0.58 558	0.40 556	1.35 587	0.29 509	0.24 527	0.55 541	0.45 560	0.67 564	0.83 573	0.76 571	0.71 545	0.68 560	0.60 556	0.76 523	2.23 613	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.17 531	0.22 540	0.22 547

MeshStereo	0.58 558	0.27 508	0.67 481	0.22 279	0.17 415	0.66 559	0.37 534	0.78 579	0.61 534	1.47 611	1.30 586	1.65 598	0.79 576	1.12 581	0.59 533	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.14 501	0.17 500	0.14 470
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	0.60 562	0.33 539	0.61 455	0.30 521	0.25 535	0.86 579	0.35 525	0.55 483	0.67 547	1.10 592	1.49 595	1.76 601	0.97 590	0.88 552	0.49 514	0.23 551	0.21 561	0.27 555	0.27 571	0.25 548	0.24 559

DGSMNet	0.61 563	0.29 518	0.91 542	0.51 579	0.70 595	0.62 555	1.38 617	0.59 523	0.55 517	0.37 429	0.61 525	0.52 506	0.33 459	0.65 485	0.43 495	0.53 587	0.60 608	0.67 593	0.61 603	0.63 590	0.61 602

FCDSN-DC	0.63 564	0.31 532	0.61 455	0.36 553	0.30 556	0.65 557	0.37 534	0.66 559	0.68 550	1.14 594	1.54 598	1.71 600	1.26 599	0.92 559	0.64 544	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.27 560	0.27 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 564	0.37 550	2.40 605	0.26 457	0.25 535	0.38 465	0.49 573	0.41 322	1.06 591	1.38 600	0.87 567	0.62 540	0.95 587	0.65 485	1.65 600	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.19 521	0.17 503

AnyNet_C01	0.65 566	0.58 580	2.60 608	0.32 533	0.26 539	0.88 580	0.61 584	0.63 551	0.62 536	0.68 562	0.96 571	0.76 568	0.60 556	0.96 567	1.43 596	0.16 515	0.16 536	0.17 521	0.17 531	0.23 543	0.23 554

DispFullNet	0.66 567	0.89 598	1.59 593	0.77 594	1.21 612	0.51 530	0.23 408	0.59 523	0.72 557	0.69 564	0.61 525	0.69 562	0.91 586	0.79 533	0.48 512	0.27 567	0.12 492	0.73 596	0.30 575	0.65 593	0.40 581

NVStereoNet_ROB	0.67 568	0.49 572	0.83 525	0.48 575	0.40 568	0.51 530	0.46 563	0.70 570	0.77 564	0.84 575	1.72 603	1.02 581	0.83 581	1.23 588	0.79 559	0.32 577	0.38 589	0.40 580	0.46 588	0.36 575	0.41 582
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	0.68 569	0.64 585	1.06 562	0.45 571	0.27 542	1.40 605	0.58 581	0.78 579	0.92 582	0.84 575	0.86 564	0.88 574	0.68 568	1.33 595	0.68 549	0.37 583	0.29 580	0.34 575	0.36 581	0.43 578	0.37 578

SPS-STEREO	0.69 570	0.61 583	0.98 553	0.52 582	0.57 587	0.74 567	0.50 574	0.78 579	0.62 536	0.95 584	0.86 564	0.94 576	0.70 570	1.01 573	0.87 565	0.58 593	0.51 598	0.50 585	0.50 593	0.55 585	0.58 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 571	0.30 525	0.69 487	0.32 533	0.27 542	0.81 576	0.39 545	0.79 582	0.82 569	1.41 603	1.58 600	1.98 603	1.26 599	1.02 574	0.77 556	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.26 563

FC-DCNN v2	0.71 572	0.30 525	0.67 481	0.32 533	0.27 542	0.84 577	0.39 545	0.84 588	0.85 577	1.44 607	1.64 601	2.09 605	1.28 601	1.06 577	0.80 560	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.25 561

RainbowNet	0.72 573	0.89 598	1.02 558	0.82 595	0.63 592	0.78 573	0.52 575	0.81 585	0.93 584	0.60 550	0.79 556	0.80 570	0.60 556	0.80 537	0.57 527	0.78 602	0.55 604	0.78 599	0.49 591	0.76 599	0.58 595

ACVNet_1	0.72 573	0.81 593	1.37 588	0.72 592	0.53 585	0.77 570	0.42 554	0.85 591	0.90 580	0.74 569	0.75 551	1.32 592	0.72 572	1.02 574	0.55 526	0.54 589	0.31 583	0.71 595	0.35 578	0.64 592	0.45 584

ACVNet-4b	0.72 573	0.81 593	1.33 586	0.72 592	0.50 581	0.80 575	0.31 503	0.71 572	0.80 567	0.50 523	0.72 549	0.95 578	0.43 517	0.96 567	1.20 591	1.13 616	0.21 561	0.76 598	0.45 587	0.65 593	0.46 587

MFMNet_re	0.72 573	0.76 591	0.99 554	0.62 587	0.70 595	0.77 570	0.67 587	0.75 576	0.83 573	0.78 573	0.86 564	0.69 562	0.78 575	0.71 502	0.61 537	0.66 596	0.59 607	0.61 592	0.58 602	0.68 596	0.71 606

ELAS_RVC	0.74 577	0.36 545	1.00 555	0.37 559	0.33 561	0.88 580	0.93 605	0.83 587	1.08 593	1.35 599	1.33 589	1.24 588	1.33 603	1.06 577	0.95 571	0.27 567	0.25 574	0.29 567	0.27 571	0.30 567	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 577	0.36 545	0.85 533	0.36 553	0.33 561	1.36 602	0.77 596	0.93 592	0.92 582	1.41 603	1.53 597	1.16 587	1.17 595	0.95 566	1.03 575	0.26 562	0.25 574	0.28 563	0.28 574	0.31 568	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 579	0.44 562	1.98 599	0.49 578	0.16 392	0.58 546	0.31 503	0.81 585	0.83 573	0.41 478	0.52 484	0.98 580	0.58 553	4.97 623	1.03 575	0.11 405	0.07 301	0.10 348	0.24 558	0.27 560	0.26 563

RTS	0.78 580	0.48 568	4.68 613	0.34 542	0.28 547	1.12 590	0.46 563	0.62 544	1.03 588	0.73 566	0.89 568	0.60 534	0.59 554	1.61 600	1.16 587	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 523

RTSA	0.78 580	0.48 568	4.68 613	0.34 542	0.28 547	1.12 590	0.46 563	0.62 544	1.03 588	0.73 566	0.89 568	0.60 534	0.59 554	1.61 600	1.16 587	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 523

DStereoSA	0.81 582	0.37 550	1.08 564	0.51 579	0.65 593	0.67 560	1.44 618	0.74 575	1.06 591	0.54 542	1.67 602	0.49 488	1.78 609	0.96 567	1.69 603	0.28 570	0.43 593	0.27 555	0.51 594	0.40 577	0.58 595

DStereoFS	0.84 583	0.66 587	0.80 515	0.53 583	0.50 581	1.23 596	0.55 578	0.94 593	1.32 600	0.89 577	1.32 587	1.04 582	2.32 616	1.29 593	1.14 583	0.31 576	0.35 587	0.30 569	0.39 585	0.34 572	0.60 598

SGM+DAISY	0.87 584	0.66 587	1.30 585	0.51 579	0.60 589	1.03 587	0.84 602	0.76 577	0.73 560	1.39 601	1.51 596	1.31 591	1.22 597	1.11 579	1.08 578	0.57 592	0.53 601	0.51 587	0.51 594	0.54 584	0.61 602

ACVNet_2	0.89 585	0.87 597	1.25 580	0.82 595	0.62 591	0.97 585	0.62 585	1.14 598	1.42 603	1.00 587	1.40 590	1.47 595	0.84 582	1.11 579	0.66 547	0.61 594	0.43 593	0.78 599	0.49 591	0.75 598	0.52 590

IMH-64-1	0.91 586	0.86 595	0.84 530	0.97 600	0.75 597	0.92 583	0.71 589	1.27 599	1.10 594	0.89 577	1.45 592	1.14 584	0.96 588	1.19 584	0.84 562	0.74 599	0.51 598	0.97 604	0.55 599	0.84 601	0.60 598

IMH-64	0.91 586	0.86 595	0.84 530	0.97 600	0.75 597	0.92 583	0.71 589	1.27 599	1.10 594	0.89 577	1.45 592	1.14 584	0.96 588	1.19 584	0.84 562	0.74 599	0.51 598	0.97 604	0.55 599	0.84 601	0.60 598

MonStereo1	0.93 588	0.56 579	0.82 522	0.69 590	0.58 588	1.37 603	0.35 525	0.94 593	1.25 598	0.93 581	1.90 606	1.52 596	2.10 613	1.27 591	0.77 556	0.69 597	0.33 585	0.75 597	0.47 590	0.70 597	0.57 594

U	1.00 589	0.09 58	0.21 83	0.21 217	3.68 618	6.12 623	0.14 79	0.21 49	0.21 128	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 628	2.90 626	0.07 131	0.06 90

PWCK	1.00 589	1.17 610	1.70 597	0.91 598	0.41 569	1.19 594	0.92 604	1.10 596	1.14 596	1.16 595	1.14 580	1.25 589	0.88 585	1.75 606	1.04 577	0.87 607	0.50 596	0.87 602	0.53 597	0.96 608	0.52 590

WAO-7	1.01 591	0.89 598	0.93 546	0.83 597	0.66 594	1.18 592	0.81 600	1.40 603	1.57 606	1.11 593	1.76 605	1.45 594	1.19 596	1.50 599	1.14 583	0.61 594	0.62 611	0.70 594	0.68 606	0.66 595	0.60 598

MADNet+	1.01 591	1.16 609	4.72 615	0.70 591	0.47 578	1.24 597	0.96 606	0.97 595	0.89 578	0.65 559	0.77 554	0.87 572	0.85 584	2.09 610	1.68 601	0.38 584	0.39 590	0.31 571	0.27 571	0.43 578	0.39 580

MultiAttention	1.02 593	0.13 280	0.43 342	0.35 551	0.43 573	5.36 619	1.71 619	0.69 568	0.53 507	0.36 422	0.63 531	0.55 517	0.22 305	7.60 627	0.43 495	0.09 317	0.06 174	0.14 489	0.24 558	0.26 555	0.30 569

IMH	1.05 594	0.95 602	1.00 555	1.01 602	0.78 600	1.11 589	0.68 588	1.38 602	1.43 604	1.00 587	1.72 603	1.43 593	1.14 592	1.73 605	0.89 567	1.09 613	0.55 604	0.99 606	0.57 601	0.87 603	0.62 604

WAO-6	1.07 595	0.93 601	0.92 544	0.96 599	0.78 600	1.28 599	0.75 593	1.34 601	2.00 610	1.02 589	1.54 598	1.59 597	1.22 597	1.31 594	1.14 583	0.78 602	0.55 604	1.02 608	0.75 610	0.83 600	0.69 605

LVE	1.13 596	1.02 603	1.28 583	1.01 602	0.80 603	1.29 600	0.81 600	1.47 606	1.96 608	1.07 591	1.90 606	1.90 602	1.01 591	1.48 598	0.91 568	0.93 610	0.61 610	0.94 603	0.69 607	0.87 603	0.75 610

JetBlue	1.14 597	0.76 591	2.36 603	0.59 585	0.75 597	3.04 616	1.78 620	1.11 597	0.90 580	0.94 582	1.10 578	1.66 599	1.28 601	2.09 610	1.72 604	0.43 586	0.36 588	0.38 577	0.38 584	0.58 587	0.56 592

Dean	1.17 598	1.04 605	1.49 592	1.03 604	0.78 600	1.20 595	0.77 596	1.48 607	1.96 608	1.28 597	1.99 609	2.15 606	1.14 592	1.25 589	1.00 574	0.81 604	0.60 608	1.01 607	0.69 607	0.92 607	0.74 609

SGM-ForestM	1.36 599	0.28 511	0.79 512	0.26 457	0.16 392	2.26 613	1.00 608	1.42 604	1.46 605	2.38 617	2.05 610	5.95 625	2.66 618	2.95 615	2.46 615	0.17 526	0.18 549	0.18 529	0.18 537	0.15 475	0.18 516

xyz-stereo	1.40 600	0.10 101	17.09 632	0.18 62	0.07 1	4.78 618	0.18 228	0.29 163	0.34 306	0.36 422	2.81 617	0.40 431	0.29 419	0.56 435	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.06 106	0.06 58	0.05 26

MANE	1.41 601	0.36 545	0.74 503	0.43 568	0.41 569	2.16 612	0.80 598	2.39 619	3.38 615	2.22 616	3.06 618	3.54 618	2.73 619	2.15 612	1.94 610	0.28 570	0.27 576	0.30 569	0.46 588	0.28 565	0.34 576

TorneroNet-64	1.43 602	1.03 604	1.20 577	1.10 606	0.86 606	2.26 613	0.73 592	1.84 612	3.84 620	1.25 596	2.25 614	2.69 614	1.42 604	1.76 607	1.43 596	0.76 601	0.50 596	1.09 609	0.66 605	1.23 612	0.76 611

notaker	1.45 603	1.34 613	1.48 590	1.40 613	1.07 610	1.18 592	0.85 603	1.48 607	1.40 602	1.51 612	3.46 619	2.40 611	1.81 610	1.76 607	1.45 599	1.11 614	0.69 616	1.38 616	0.87 613	1.31 614	0.97 614

WAO-8	1.46 604	1.10 607	1.09 565	1.10 606	0.84 604	2.06 609	0.75 593	1.84 612	3.83 618	1.44 607	2.21 612	2.15 606	1.43 605	3.17 616	1.19 589	0.91 608	0.65 613	1.09 609	0.79 611	0.90 605	0.71 606

Venus	1.46 604	1.10 607	1.09 565	1.10 606	0.84 604	2.06 609	0.75 593	1.84 612	3.83 618	1.44 607	2.21 612	2.15 606	1.43 605	3.17 616	1.19 589	0.91 608	0.65 613	1.09 609	0.79 611	0.90 605	0.71 606

UNDER WATER-64	1.55 606	1.19 611	2.52 606	1.31 611	0.95 608	2.12 611	1.21 615	1.45 605	3.19 614	1.43 606	1.32 587	2.64 613	2.04 612	1.63 602	1.83 606	1.11 614	0.67 615	1.28 614	0.92 614	1.19 610	1.02 615

UNDER WATER	1.59 607	1.22 612	2.36 603	1.38 612	1.03 609	1.67 608	1.10 612	1.54 610	3.63 616	1.44 607	1.47 594	2.85 615	2.25 615	1.67 603	1.94 610	1.06 612	0.62 611	1.31 615	0.93 615	1.21 611	1.02 615

LSM	1.64 608	0.40 556	2.56 607	2.02 617	17.61 631	0.51 530	0.52 575	0.61 536	0.76 562	0.82 574	1.11 579	0.63 548	0.54 545	0.75 518	0.49 514	0.16 515	0.24 572	0.18 529	0.21 546	0.25 548	2.42 622

LE_ROB	1.76 609	0.20 445	2.68 609	0.48 575	0.52 584	0.78 573	0.96 606	0.84 588	6.61 625	7.40 627	2.08 611	2.08 604	4.83 621	1.27 591	3.79 620	0.10 366	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.11 392	0.10 374

ktn	1.77 610	1.36 614	1.22 578	1.43 614	1.14 611	1.52 606	1.08 611	1.51 609	3.96 621	2.77 620	4.69 621	3.35 617	1.46 607	1.69 604	1.25 593	1.43 618	0.77 617	1.45 617	0.99 616	1.32 615	0.96 613

KSHMR	1.89 611	1.36 614	1.60 594	1.47 615	1.22 613	1.38 604	1.06 610	1.79 611	5.97 624	1.42 605	5.65 624	2.98 616	1.14 592	2.23 613	1.20 591	1.27 617	1.12 618	1.46 618	1.10 618	1.32 615	1.15 617

TorneroNet	2.22 612	1.08 606	1.24 579	1.14 610	0.90 607	5.58 620	0.80 598	2.12 617	8.69 626	2.58 618	5.42 623	3.88 619	1.97 611	1.78 609	1.87 607	0.86 606	0.54 603	1.15 613	0.74 609	1.23 612	0.85 612

MADNet++	2.26 613	1.80 617	2.06 600	2.13 619	1.97 617	2.61 615	1.79 621	2.38 618	2.16 611	2.75 619	2.65 616	2.38 610	2.43 617	3.17 616	3.21 617	2.17 621	1.95 622	1.94 621	1.63 620	2.06 618	2.01 621

JetRed	2.30 614	2.64 619	6.12 617	1.12 609	1.38 615	5.85 622	3.29 622	1.99 615	1.67 607	1.98 614	1.95 608	2.16 609	1.60 608	2.48 614	4.10 621	1.05 611	1.60 619	1.09 609	1.01 617	1.67 617	1.28 618

HanzoNet	2.97 615	1.69 616	2.29 602	1.74 616	1.33 614	1.53 607	1.03 609	1.99 615	2.64 613	5.51 624	5.16 622	5.90 624	6.82 626	4.32 622	3.29 618	3.16 624	2.02 624	1.92 620	2.87 625	2.24 619	1.89 620

coex-ft	3.44 616	0.73 590	48.55 645	0.24 384	0.19 464	0.50 529	0.43 556	0.47 385	2.40 612	7.03 626	1.20 582	0.97 579	2.23 614	0.73 509	1.92 609	0.12 443	0.15 529	0.14 489	0.12 460	0.21 533	0.43 583

TCMNet-wrong-test	4.29 617	5.57 624	4.65 612	11.33 628	10.39 626	5.73 621	4.48 624	4.13 623	1.02 587	1.91 613	2.39 615	6.16 626	3.62 620	3.84 621	4.50 623	1.99 620	0.47 595	1.97 622	1.69 621	5.69 626	4.31 626

DPSimNet_ROB	4.34 618	4.23 620	6.89 619	3.67 620	3.68 618	4.75 617	5.21 625	2.67 620	3.68 617	5.82 625	3.95 620	5.57 621	6.72 625	3.46 620	4.48 622	4.05 627	2.88 625	4.68 627	3.12 627	3.69 621	3.62 625

tt	4.71 619	0.10 101	3.94 611	2.06 618	1.53 616	10.14 628	16.88 629	9.27 630	4.98 622	1.39 601	1.02 575	4.68 620	4.90 622	3.35 619	5.86 625	5.76 628	9.15 633	2.24 624	2.53 623	3.10 620	1.32 619

BEATNet-Init1	4.73 620	2.61 618	13.29 631	0.58 584	0.53 585	10.12 627	3.33 623	4.83 624	5.01 623	8.75 628	8.51 626	14.08 635	7.60 627	7.70 628	5.34 624	0.28 570	0.28 579	0.34 575	0.37 582	0.57 586	0.45 584

USTest	6.88 621	5.23 623	5.63 616	7.22 624	7.29 621	14.34 630	22.76 630	8.48 628	9.32 627	5.42 623	6.39 625	6.29 627	6.64 624	6.92 626	8.62 628	1.94 619	3.29 626	2.16 623	2.55 624	3.85 622	3.29 624

EDNetEfficientorigin	7.51 622	0.52 577	140.47 647	0.25 423	0.17 415	0.42 490	0.29 487	0.47 385	1.03 588	1.28 597	1.02 575	0.83 571	0.84 582	0.75 518	0.99 573	0.10 366	0.09 423	0.12 442	0.10 383	0.21 533	0.22 547

DGTPSM_ROB	8.34 623	5.10 621	10.37 629	5.31 622	10.18 624	8.33 624	23.60 634	6.06 626	13.41 633	4.90 621	10.87 631	5.65 622	10.44 628	6.17 624	12.59 629	3.74 625	7.55 628	3.69 625	7.26 630	4.14 623	7.46 627

DPSMNet_ROB	8.40 624	5.11 622	10.49 630	5.58 623	10.25 625	8.34 625	23.62 635	6.07 627	13.45 634	4.93 622	10.88 632	5.66 623	10.44 628	6.24 625	12.64 630	3.98 626	7.61 629	3.76 626	7.30 631	4.20 624	7.51 628

DLNR_Zeroshot_test	10.44 625	12.10 632	19.93 634	106.08 646	23.66 643	0.14 21	0.13 53	3.22 621	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.36 622	0.06 174	0.07 100	0.07 166	39.70 646	0.06 90

DLNR-FE	10.45 626	12.13 633	19.94 635	106.10 647	23.12 642	0.14 21	0.13 53	3.28 622	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.41 623	0.06 174	0.07 100	0.07 166	40.22 647	0.06 90

LRCNet_RVC	10.90 627	14.34 635	9.35 620	15.35 629	8.04 623	1.08 588	0.34 521	8.78 629	0.70 554	12.63 635	16.05 635	9.85 628	6.54 623	8.57 629	6.34 626	20.27 643	5.40 627	23.70 641	21.88 642	14.87 633	13.83 635

DPSM_ROB	11.49 628	9.87 630	10.35 627	11.13 626	11.31 627	19.11 636	27.51 637	13.37 635	14.21 636	10.31 632	11.06 633	10.96 633	11.27 634	11.96 635	13.59 632	6.78 630	8.19 631	6.03 629	7.09 628	7.93 627	7.73 630

DPSM	11.49 628	9.87 630	10.35 627	11.13 626	11.31 627	19.11 636	27.51 637	13.37 635	14.21 636	10.31 632	11.06 633	10.96 633	11.27 634	11.96 635	13.59 632	6.78 630	8.19 631	6.03 629	7.09 628	7.93 627	7.73 630

xxxxx1	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

tt_ll	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

ff	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

PML	16.10 633	12.82 634	6.78 618	5.23 621	7.76 622	33.92 640	66.56 648	5.30 625	10.28 628	26.12 647	68.59 648	20.51 637	13.49 636	10.06 630	6.78 627	5.96 629	2.00 623	6.04 631	2.18 622	8.96 629	2.60 623

Anonymous_1	16.62 634	9.35 626	9.84 621	10.66 625	14.64 629	18.66 635	27.12 636	12.64 634	13.51 635	10.76 634	10.30 630	10.13 629	10.60 630	11.06 634	12.74 631	15.87 642	7.74 630	16.92 639	43.48 645	58.66 648	7.68 629

HaxPig	17.72 635	20.22 645	19.73 633	16.53 630	16.51 630	9.27 626	9.33 626	14.34 637	13.27 632	18.65 636	18.70 636	17.35 636	16.77 637	17.04 637	16.45 637	22.05 644	20.89 644	22.27 640	21.53 641	21.29 641	22.13 645

MEDIAN_ROB	21.21 636	24.62 646	23.47 643	19.58 631	19.65 635	13.22 629	10.96 627	17.88 638	17.00 638	22.14 646	22.02 638	20.86 638	20.36 638	21.06 638	19.71 638	25.63 645	24.13 645	26.21 642	25.20 643	25.17 642	25.38 646

RAFT-FEzeroshot	23.10 637	19.88 640	20.56 636	22.49 636	22.75 638	38.38 641	55.50 644	26.84 642	28.66 643	20.60 641	22.10 639	22.05 640	22.74 640	24.00 641	27.37 644	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.28 634	15.96 636	15.54 638

RAFT-FE	23.10 637	19.88 640	20.56 636	22.49 636	22.75 638	38.38 641	55.50 644	26.84 642	28.66 643	20.60 641	22.10 639	22.05 640	22.74 640	24.00 641	27.37 644	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.28 634	15.96 636	15.54 638

CasAABBNet	23.10 637	19.86 638	20.64 638	22.47 635	22.73 636	38.41 644	55.50 644	26.89 644	28.70 645	20.61 643	22.15 641	22.08 643	22.75 642	23.99 639	27.36 642	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.27 633	15.95 634	15.53 637

FlowAnything	23.14 640	19.87 639	20.79 639	22.50 639	22.74 637	38.39 643	55.46 642	26.89 644	28.72 646	20.77 645	22.29 644	22.07 642	22.72 639	23.99 639	27.41 646	13.60 638	16.55 643	12.15 636	14.36 638	15.97 638	15.52 636

Hybrid-DGEV	23.16 641	19.94 643	20.96 641	22.49 636	22.75 638	38.51 646	55.52 647	27.09 648	28.90 648	20.58 640	22.25 642	22.00 639	22.80 644	24.11 644	27.33 641	13.60 638	16.47 638	12.14 632	14.30 637	15.95 634	15.54 638

Selective-RAFT-Error	23.16 641	19.93 642	20.87 640	22.54 640	22.81 641	38.52 647	55.47 643	27.01 647	28.83 647	20.66 644	22.25 642	22.09 644	22.80 644	24.09 643	27.36 642	13.61 640	16.48 639	12.15 636	14.28 634	15.99 639	15.57 641

LSM0	24.24 643	19.98 644	22.32 642	24.22 641	40.14 647	38.48 645	55.20 641	26.95 646	28.57 642	20.49 639	21.83 637	22.26 645	22.75 642	24.22 645	27.30 640	13.66 641	16.32 637	12.19 638	14.15 632	16.10 640	17.66 642

AVERAGE_ROB	25.43 644	29.06 647	27.24 644	24.63 642	24.20 644	17.73 634	12.61 628	22.29 641	21.39 641	26.79 648	26.16 647	25.20 646	24.64 648	25.07 646	23.53 639	29.96 646	28.40 646	30.60 643	29.58 644	29.72 643	29.84 647

RSGM-EC	29.65 645	17.75 636	10.04 622	35.31 643	33.15 645	26.42 638	46.65 639	19.89 639	17.74 639	18.92 637	23.36 645	30.14 647	23.59 646	41.87 647	45.99 647	59.56 647	34.38 647	33.25 647	20.37 639	34.97 644	19.60 643

acva	29.65 645	17.75 636	10.04 622	35.31 643	33.15 645	26.42 638	46.65 639	19.89 639	17.74 639	18.92 637	23.36 645	30.14 647	23.59 646	41.87 647	45.99 647	59.56 647	34.38 647	33.25 647	20.37 639	34.97 644	19.60 643

test_example2	101.33 647	108.28 648	68.15 646	98.43 645	106.93 648	89.75 648	102.43 649	36.80 649	97.65 649	129.04 649	130.15 649	65.26 649	66.62 649	92.11 649	80.24 649	144.10 649	199.48 649	81.81 649	103.01 649	125.01 649	101.27 648

GS-Stereo							0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

FSD					0.24 527	0.27 322	0.27 465	0.31 193	0.29 249	0.26 236	0.27 229	0.28 311	0.27 387	0.28 273	0.26 400	0.23 551	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.25 548

ccccc		256.29 649		354.40 648	364.36 649	149.10 649		152.89 650		153.93 650		164.00 650		268.02 650		390.55 650	349.22 650	244.59 650	219.82 650	412.30 650

ASD4		6.65 625

Low-res two-view benchmark