Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 99	0.16 10	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 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	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	0.12 110	0.13 6	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	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
BridgeDepth	0.10 3	0.09 53	0.14 6	0.19 108	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 143	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo	1.40 598	0.10 95	17.09 630	0.18 61	0.07 1	4.78 616	0.18 226	0.29 160	0.34 304	0.36 420	2.81 615	0.40 429	0.29 417	0.56 433	0.24 375	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.06 105	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 61	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 87	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 54	0.19 110	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 61	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 54	0.19 110	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 25	0.07 1	0.17 82	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 110	0.18 87	0.11 15	0.08 223	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 68	0.37 547	0.36 244	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 54	0.20 127	0.10 1	0.09 313	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 542	0.05 26

trnet	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 195	0.12 27	0.24 95	0.24 179	0.16 131	0.21 170	0.15 133	0.13 143	0.18 87	0.13 103	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

s12784h	0.17 161	0.09 53	0.26 130	0.18 61	0.07 1	0.32 405	0.19 272	0.37 279	0.32 282	0.23 198	0.25 210	0.18 172	0.17 234	0.25 221	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 10	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 54	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MonStereo	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 86	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-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 95	0.19 86	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 10	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	0.23 175	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 95	0.32 188	0.16 10	0.08 12	0.17 82	0.10 8	0.22 61	0.19 86	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 110	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 253

depthmonostereo	0.14 95	0.09 53	0.19 63	0.19 108	0.08 12	0.20 167	0.15 106	0.27 127	0.23 164	0.16 131	0.18 132	0.14 113	0.17 234	0.19 110	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.05 26

3w_stereo	0.12 52	0.11 169	0.18 55	0.18 61	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.19 86	0.12 50	0.12 43	0.07 1	0.12 110	0.15 26	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2w_stereo	0.11 26	0.10 95	0.15 16	0.18 61	0.08 12	0.16 60	0.14 78	0.27 127	0.20 113	0.14 93	0.14 86	0.08 4	0.11 84	0.13 6	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 211	0.23 99	0.16 10	0.08 12	0.23 245	0.20 323	0.29 160	0.31 273	0.19 170	0.22 181	0.19 186	0.15 185	0.29 290	0.20 300	0.06 32	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.06 58	0.06 90

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 25	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

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 25	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	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.06 90

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 10	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

MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 86	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 25	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 87	0.12 57	0.07 81	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

WCG-NET	0.14 95	0.09 53	0.23 99	0.18 61	0.08 12	0.18 104	0.17 182	0.21 49	0.28 229	0.18 164	0.21 170	0.15 133	0.12 110	0.18 87	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 246	0.72 586	0.70 496	0.17 25	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	0.13 103	0.35 577	0.04 2	0.08 184	0.07 163	0.11 388	0.23 552

WCG-NET（raft）	0.14 95	0.09 53	0.23 99	0.17 25	0.08 12	0.19 132	0.16 139	0.23 80	0.26 202	0.18 164	0.19 141	0.20 195	0.12 110	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

CASnet	0.14 95	0.12 211	0.22 93	0.22 278	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 193	0.22 192	0.20 158	0.15 133	0.11 84	0.17 64	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.11 402	0.09 339	0.08 199	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 128	0.09 53	0.28 150	0.16 10	0.08 12	0.25 285	0.14 78	0.23 80	0.28 229	0.24 212	0.30 259	0.16 152	0.12 110	0.17 64	0.13 103	0.08 223	0.07 297	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 181

CREStereo	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 223	0.15 106	0.25 104	0.24 179	0.16 131	0.21 170	0.14 113	0.13 143	0.18 87	0.13 103	0.09 313	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	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
HITNet	0.20 246	0.17 400	0.43 344	0.19 108	0.08 12	0.27 320	0.14 78	0.42 334	0.30 261	0.29 283	0.32 282	0.27 293	0.21 290	0.28 272	0.25 385	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.09 273	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
MLCV	0.22 298	0.16 381	0.44 353	0.21 216	0.08 12	0.29 362	0.19 272	0.38 285	0.37 344	0.38 442	0.44 429	0.31 346	0.21 290	0.41 365	0.24 375	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.09 1	0.14 78	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 98	0.06 105	0.05 5	0.05 26

MonSter++	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.16 10	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 54	0.14 12	0.12 57	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	0.13 103	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 86	0.10 16	0.10 19	0.11 61	0.10 54	0.15 26	0.13 103	0.06 32	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 95	0.07 3	0.17 45	0.17 25	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 86	0.77 570	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

Zero-FE251	0.14 95	0.09 53	0.24 109	0.17 25	0.09 34	0.20 167	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 550	0.13 56	0.13 86	0.11 84	0.14 12	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	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 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 95	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.09 34	0.21 195	0.14 78	0.24 95	0.21 130	0.21 186	0.21 170	0.15 133	0.14 166	0.23 175	0.15 166	0.07 81	0.06 170	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.18 69	0.14 93	0.17 117	0.09 23	0.10 54	0.18 87	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.5_new	0.11 26	0.11 169	0.15 16	0.17 25	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 51	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 169	0.15 16	0.17 25	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 51	0.06 58	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 95	0.15 16	0.17 25	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 84	0.16 44	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 95	0.15 16	0.18 61	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 64	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 53	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.25 104	0.16 40	0.14 93	0.13 56	0.08 4	0.10 54	0.16 44	0.13 103	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 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.19 132	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 84	0.17 64	0.12 57	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 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.19 132	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 84	0.17 64	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 82	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.09 23	0.11 84	0.19 110	0.13 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 52	0.08 18	0.14 6	0.18 61	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.25 104	0.21 130	0.13 67	0.16 104	0.08 4	0.12 110	0.16 44	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 161	0.11 169	0.26 130	0.16 10	0.09 34	0.27 320	0.19 272	0.27 127	0.20 113	0.22 192	0.28 233	0.21 207	0.22 303	0.37 349	0.22 345	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.06 58	0.07 181

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 10	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 10	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 64	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 25	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 61	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 64	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo	0.13 68	0.10 95	0.24 109	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.18 226	0.21 49	0.18 69	0.11 32	0.17 117	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 140	0.05 9	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.05 26

HART	0.15 128	0.11 169	0.30 167	0.21 216	0.09 34	0.17 82	0.16 139	0.30 179	0.19 86	0.15 107	0.25 210	0.17 162	0.09 23	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.07 297	0.07 98	0.05 51	0.08 199	0.06 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 68	0.14 320	0.19 63	0.26 457	0.09 34	0.15 33	0.13 53	0.22 61	0.18 69	0.12 50	0.11 28	0.10 40	0.13 143	0.21 148	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.05 26

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.09 34	0.22 223	0.14 78	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 148	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 68	0.10 95	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 87	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

RSM++	0.12 52	0.09 53	0.19 63	0.20 171	0.09 34	0.17 82	0.15 106	0.21 49	0.19 86	0.12 50	0.12 43	0.14 113	0.09 23	0.20 127	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.23 80	0.18 69	0.13 67	0.13 56	0.15 133	0.09 23	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

MoCha-V2	0.13 68	0.08 18	0.26 130	0.23 330	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.26 113	0.16 40	0.15 107	0.15 89	0.13 86	0.14 166	0.20 127	0.11 15	0.06 32	0.07 297	0.06 32	0.06 105	0.06 58	0.05 26

GCAP-Stereo	0.14 95	0.14 320	0.33 204	0.20 171	0.09 34	0.21 195	0.10 8	0.26 113	0.20 113	0.18 164	0.19 141	0.15 133	0.13 143	0.17 64	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.06 90

LoS	0.14 95	0.08 18	0.27 139	0.16 10	0.09 34	0.22 223	0.14 78	0.26 113	0.26 202	0.15 107	0.18 132	0.18 172	0.13 143	0.22 165	0.14 140	0.08 223	0.06 170	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.
EGLCR-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.18 61	0.09 34	0.21 195	0.13 53	0.27 127	0.21 130	0.13 67	0.10 19	0.15 133	0.09 23	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

MC-Stereo	0.14 95	0.09 53	0.25 122	0.21 216	0.09 34	0.18 104	0.16 139	0.23 80	0.19 86	0.18 164	0.23 186	0.16 152	0.13 143	0.22 165	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

DCANet-4	0.19 229	0.10 95	0.52 422	0.19 108	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.36 269	0.39 368	0.29 283	0.30 259	0.17 162	0.22 303	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

fff	0.19 229	0.13 276	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.35 250	0.43 411	0.29 283	0.30 259	0.18 172	0.28 402	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

ADStereo(finetuned)	0.19 229	0.13 276	0.49 394	0.19 108	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.34 225	0.39 368	0.29 283	0.31 273	0.18 172	0.31 447	0.21 148	0.19 281	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.07 181

GLC_STEREO	0.15 128	0.10 95	0.24 109	0.21 216	0.09 34	0.17 82	0.15 106	0.23 80	0.27 213	0.17 146	0.20 158	0.17 162	0.11 84	0.23 175	0.16 192	0.07 81	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.06 90

DCANet	0.18 186	0.13 276	0.40 298	0.19 108	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.34 225	0.39 368	0.29 283	0.31 273	0.18 172	0.23 317	0.20 127	0.19 281	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.07 181

csc	0.19 229	0.13 276	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.35 250	0.43 411	0.29 283	0.30 259	0.18 172	0.28 402	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

cscssc	0.19 229	0.13 276	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.35 250	0.43 411	0.29 283	0.30 259	0.18 172	0.28 402	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

111	0.20 246	0.17 400	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.24 267	0.17 182	0.41 320	0.45 438	0.23 198	0.29 246	0.29 320	0.21 290	0.24 190	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.08 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 161	0.14 320	0.32 188	0.20 171	0.09 34	0.19 132	0.17 182	0.32 203	0.30 261	0.25 221	0.33 303	0.20 195	0.17 234	0.19 110	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.05 26

PMTNet	0.15 128	0.08 18	0.23 99	0.15 5	0.09 34	0.23 245	0.16 139	0.25 104	0.23 164	0.17 146	0.21 170	0.16 152	0.14 166	0.22 165	0.13 103	0.29 569	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 165	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.08 244	0.05 5	0.05 26

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.18 61	0.10 79	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.10 54	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 95	0.10 95	0.18 55	0.21 216	0.10 79	0.29 362	0.16 139	0.28 146	0.20 113	0.14 93	0.17 117	0.16 152	0.14 166	0.17 64	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.07 181

GGEV	0.14 95	0.10 95	0.18 55	0.21 216	0.10 79	0.29 362	0.16 139	0.28 146	0.20 113	0.14 93	0.17 117	0.16 152	0.14 166	0.17 64	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.07 181

AdaDepth	0.11 26	0.09 53	0.20 74	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 110	0.12 57	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 68	0.12 211	0.21 83	0.23 330	0.10 79	0.18 104	0.15 106	0.26 113	0.18 69	0.17 146	0.16 104	0.11 61	0.13 143	0.19 110	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 90

MSCF	0.13 68	0.12 211	0.21 83	0.22 278	0.10 79	0.16 60	0.15 106	0.26 113	0.18 69	0.17 146	0.16 104	0.11 61	0.13 143	0.18 87	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 90

S2M2_XL	0.10 3	0.09 53	0.21 83	0.14 2	0.10 79	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	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.19 108	0.10 79	0.17 82	0.14 78	0.25 104	0.19 86	0.17 146	0.23 186	0.15 133	0.15 185	0.12 3	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.05 26

asd	0.10 3	0.10 95	0.15 16	0.17 25	0.10 79	0.16 60	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 28	0.09 23	0.10 54	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.10 79	0.15 33	0.12 27	0.25 104	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 87	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 68	0.09 53	0.24 109	0.20 171	0.10 79	0.15 33	0.14 78	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 141	0.15 133	0.11 84	0.13 6	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.07 127	0.06 90

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 244	0.19 108	0.10 79	0.19 132	0.14 78	0.28 146	0.24 179	0.22 192	0.20 158	0.24 253	0.18 259	0.21 148	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.06 58	0.06 90

AIO_rvc	0.12 52	0.11 169	0.22 93	0.19 108	0.10 79	0.15 33	0.17 182	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.13 86	0.08 10	0.22 165	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 181

castereo++	0.13 68	0.10 95	0.18 55	0.18 61	0.10 79	0.27 320	0.13 53	0.23 80	0.23 164	0.11 32	0.13 56	0.16 152	0.10 54	0.18 87	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 95	0.10 95	0.19 63	0.18 61	0.10 79	0.20 167	0.19 272	0.30 179	0.27 213	0.13 67	0.18 132	0.16 152	0.16 204	0.15 26	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.06 58	0.05 26

fffft	0.13 68	0.09 53	0.24 109	0.19 108	0.10 79	0.17 82	0.19 272	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 54	0.24 190	0.18 248	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.06 90
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 68	0.10 95	0.22 93	0.19 108	0.10 79	0.19 132	0.17 182	0.19 25	0.19 86	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.11 84	0.24 190	0.16 192	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90

fffy	0.14 95	0.11 169	0.24 109	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.18 226	0.22 61	0.19 86	0.13 67	0.16 104	0.15 133	0.13 143	0.25 221	0.14 140	0.06 32	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.06 90

Occ-G	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.17 25	0.10 79	0.15 33	0.19 272	0.22 61	0.19 86	0.13 67	0.19 141	0.21 207	0.11 84	0.17 64	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.06 90

RAFT-Stereo-weight	0.15 128	0.09 53	0.26 130	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.17 182	0.36 269	0.29 248	0.24 212	0.20 158	0.19 186	0.10 54	0.18 87	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV++	0.13 68	0.10 95	0.23 99	0.21 216	0.10 79	0.15 33	0.15 106	0.29 160	0.16 40	0.12 50	0.15 89	0.12 72	0.12 110	0.17 64	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.07 181

SMFormer	0.25 374	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.28 408	0.10 362	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.09 273	0.09 315

tta	0.24 346	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.28 408	0.10 362	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.08 199	0.07 181

qqq1	0.24 346	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.16 192	0.10 362	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

fff1	0.24 346	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.16 192	0.10 362	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

Any-RAFT	0.17 161	0.08 18	0.31 181	0.19 108	0.10 79	0.29 362	0.16 139	0.42 334	0.30 261	0.24 212	0.27 227	0.27 293	0.16 204	0.21 148	0.12 57	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 53	0.22 93	0.19 108	0.10 79	0.15 33	0.14 78	0.27 127	0.15 34	0.13 67	0.14 86	0.13 86	0.08 10	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.05 26

Selective-RAFT	0.17 161	0.12 211	0.30 167	0.24 383	0.10 79	0.29 362	0.15 106	0.32 203	0.31 273	0.17 146	0.17 117	0.21 207	0.18 259	0.28 272	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.06 90

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 53	0.25 122	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.17 182	0.36 269	0.35 320	0.20 175	0.25 210	0.17 162	0.17 234	0.18 87	0.14 140	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.05 26

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.26 238	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253
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
PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.16 139	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.18 259	0.24 190	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.16 139	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.24 190	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.28 233	0.25 262	0.17 234	0.24 190	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.28 233	0.25 262	0.17 234	0.22 165	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

iGMRVC	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.15 106	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.27 258	0.17 224	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

iRAFT	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.26 238	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

AnonymousM	0.17 161	0.19 430	0.24 109	0.18 61	0.10 79	0.18 104	0.17 182	0.30 179	0.23 164	0.26 233	0.20 158	0.18 172	0.14 166	0.19 110	0.14 140	0.09 313	0.06 170	0.38 575	0.15 508	0.06 58	0.05 26

cross-raft	0.17 161	0.12 211	0.41 321	0.23 330	0.10 79	0.20 167	0.24 428	0.33 217	0.23 164	0.23 198	0.28 233	0.29 320	0.15 185	0.17 64	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.15 106	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.18 259	0.25 221	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

TestStereo	0.21 267	0.19 430	0.40 298	0.25 422	0.10 79	0.22 223	0.21 354	0.31 191	0.31 273	0.23 198	0.34 313	0.22 219	0.18 259	0.62 468	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.07 163	0.11 388	0.06 90

XX-TBD	0.15 128	0.18 414	0.28 150	0.22 278	0.10 79	0.22 223	0.15 106	0.22 61	0.27 213	0.22 192	0.26 220	0.14 113	0.12 110	0.16 44	0.13 103	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90

AFF-stereo	0.18 186	0.15 355	0.32 188	0.21 216	0.10 79	0.18 104	0.18 226	0.33 217	0.27 213	0.25 221	0.37 343	0.25 262	0.17 234	0.24 190	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.05 26

BEATNet_4x	0.22 298	0.18 414	0.47 380	0.22 278	0.10 79	0.28 340	0.14 78	0.46 375	0.32 282	0.31 332	0.34 313	0.31 346	0.25 356	0.31 312	0.29 420	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.10 340	0.08 253

BStereo	0.13 68	0.10 95	0.42 331	0.18 61	0.11 126	0.13 16	0.14 78	0.24 95	0.22 143	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 140	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 244	0.05 5	0.06 90

Wave_Phase_stereo	0.14 95	0.10 95	0.42 331	0.18 61	0.11 126	0.36 449	0.14 78	0.28 146	0.22 143	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 140	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 244	0.05 5	0.06 90

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 211	0.21 83	0.18 61	0.11 126	0.24 267	0.12 27	0.19 25	0.18 69	0.10 16	0.13 56	0.11 61	0.09 23	0.19 110	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.11 126	0.18 104	0.12 27	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 28	0.08 4	0.10 54	0.16 44	0.11 15	0.05 9	0.03 1	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	0.11 126	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 51	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 108	0.11 126	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 87	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 199	0.06 90

MM-Stereo_test2	0.15 128	0.10 95	0.44 353	0.23 330	0.11 126	0.21 195	0.21 354	0.27 127	0.22 143	0.15 107	0.16 104	0.13 86	0.11 84	0.20 127	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 161	0.10 95	0.39 290	0.23 330	0.11 126	0.20 167	0.22 381	0.33 217	0.29 248	0.22 192	0.21 170	0.15 133	0.14 166	0.23 175	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.06 90

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 53	0.25 122	0.16 10	0.11 126	0.14 21	0.16 139	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 87	0.10 1	0.06 32	0.07 297	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.10 371
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.14 95	0.14 320	0.24 109	0.21 216	0.11 126	0.15 33	0.16 139	0.31 191	0.18 69	0.11 32	0.15 89	0.13 86	0.10 54	0.23 175	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.06 90

HUF	0.15 128	0.11 169	0.38 275	0.17 25	0.11 126	0.16 60	0.17 182	0.22 61	0.20 113	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.11 84	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.20 557	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.14 467

AIO_test	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.19 108	0.11 126	0.15 33	0.17 182	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.09 23	0.20 127	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.19 108	0.11 126	0.16 60	0.14 78	0.29 160	0.18 69	0.11 32	0.16 104	0.13 86	0.09 23	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

tt45	0.14 95	0.09 53	0.22 93	0.19 108	0.11 126	0.23 245	0.18 226	0.22 61	0.17 57	0.15 107	0.13 56	0.14 113	0.10 54	0.30 305	0.14 140	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.07 181

999	0.14 95	0.08 18	0.24 109	0.19 108	0.11 126	0.20 167	0.17 182	0.24 95	0.18 69	0.13 67	0.16 104	0.14 113	0.11 84	0.36 346	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.07 181

ours_stereo	0.13 68	0.11 169	0.23 99	0.20 171	0.11 126	0.17 82	0.18 226	0.20 36	0.19 86	0.13 67	0.18 132	0.14 113	0.10 54	0.23 175	0.14 140	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.06 58	0.05 26

tg	0.16 142	0.11 169	0.25 122	0.21 216	0.11 126	0.23 245	0.15 106	0.34 225	0.24 179	0.20 175	0.25 210	0.19 186	0.12 110	0.24 190	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.08 199	0.07 181

ITSA-stereo	0.25 374	0.15 355	0.33 204	0.23 330	0.11 126	0.27 320	0.18 226	0.56 497	0.59 524	0.31 332	0.32 282	0.33 362	0.28 402	0.49 392	0.30 428	0.11 401	0.08 384	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.13 446

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 108	0.11 126	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 69	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.11 84	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

RAStereo	0.13 68	0.12 211	0.27 139	0.22 278	0.11 126	0.15 33	0.18 226	0.23 80	0.23 164	0.13 67	0.17 117	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 103	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.05 26

Pointernet	0.13 68	0.07 3	0.27 139	0.19 108	0.11 126	0.20 167	0.12 27	0.31 191	0.24 179	0.15 107	0.15 89	0.13 86	0.11 84	0.17 64	0.13 103	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

test_sample6	0.25 374	0.13 276	0.41 321	0.21 216	0.11 126	0.30 380	0.22 381	0.51 433	0.35 320	0.33 367	0.43 418	0.30 336	0.24 335	0.57 437	0.22 345	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.10 381	0.11 388	0.10 371

test_sample2	0.21 267	0.10 95	0.28 150	0.19 108	0.11 126	0.27 320	0.21 354	0.43 347	0.29 248	0.26 233	0.31 273	0.30 336	0.24 335	0.45 377	0.18 248	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.09 315

MGS-Stereo	0.14 95	0.11 169	0.32 188	0.19 108	0.11 126	0.18 104	0.17 182	0.20 36	0.22 143	0.14 93	0.24 200	0.15 133	0.10 54	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.10 340	0.06 90

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.41 320	0.27 213	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.18 259	0.28 272	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.09 273	0.09 315

xx1	0.20 246	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.35 250	0.47 461	0.17 146	0.19 141	0.28 309	0.24 335	0.28 272	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.09 339	0.09 273	0.09 315

1test111	0.19 229	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.41 320	0.27 213	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.18 259	0.34 332	0.22 345	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.09 273	0.09 315

cc1	0.18 186	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.35 250	0.47 461	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.18 259	0.28 272	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.08 199	0.08 253

11t1	0.18 186	0.10 95	0.30 167	0.20 171	0.11 126	0.27 320	0.17 182	0.35 250	0.23 164	0.25 221	0.23 186	0.23 239	0.23 317	0.25 221	0.18 248	0.09 313	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.09 315

tt1	0.18 186	0.14 320	0.35 224	0.23 330	0.11 126	0.30 380	0.19 272	0.35 250	0.44 426	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.16 204	0.27 258	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.08 199	0.08 253

1111x	0.32 453	0.11 169	0.40 298	0.22 278	0.11 126	0.32 405	0.26 457	0.59 521	0.43 411	0.31 332	0.41 389	0.39 414	0.28 402	0.76 521	1.37 593	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.10 381	0.09 273	0.08 253

MSKI-zero shot	0.17 161	0.09 53	0.43 344	0.20 171	0.11 126	0.21 195	0.15 106	0.32 203	0.21 130	0.23 198	0.24 200	0.23 239	0.10 54	0.31 312	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 211	0.38 275	0.20 171	0.11 126	0.17 82	0.14 78	0.35 250	0.25 193	0.27 243	0.35 324	0.23 239	0.13 143	0.27 258	0.16 192	0.06 32	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.08 199	0.06 90

anonymousdsp2	0.17 161	0.10 95	0.28 150	0.20 171	0.11 126	0.25 285	0.17 182	0.41 320	0.31 273	0.23 198	0.23 186	0.22 219	0.15 185	0.25 221	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.08 199	0.07 181

CASS	0.21 267	0.15 355	0.32 188	0.26 457	0.11 126	0.28 340	0.19 272	0.39 297	0.30 261	0.32 354	0.34 313	0.25 262	0.24 335	0.25 221	0.20 300	0.13 458	0.08 384	0.11 402	0.09 339	0.11 388	0.11 406
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 161	0.09 53	0.32 188	0.17 25	0.11 126	0.21 195	0.17 182	0.32 203	0.23 164	0.23 198	0.28 233	0.27 293	0.16 204	0.23 175	0.16 192	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.06 105	0.09 273	0.09 315

ProNet	0.14 95	0.12 211	0.25 122	0.19 108	0.11 126	0.19 132	0.19 272	0.27 127	0.20 113	0.14 93	0.13 56	0.13 86	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.07 181

qqq	0.20 246	0.12 211	0.31 181	0.20 171	0.11 126	0.23 245	0.19 272	0.41 320	0.27 213	0.24 212	0.28 233	0.28 309	0.24 335	0.34 332	0.22 345	0.08 223	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.09 273	0.09 315

x	0.19 229	0.11 169	0.29 160	0.20 171	0.11 126	0.26 309	0.18 226	0.41 320	0.29 248	0.25 221	0.29 246	0.28 309	0.24 335	0.26 238	0.23 364	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.08 253

IPLGR	0.21 267	0.13 276	0.61 458	0.21 216	0.11 126	0.25 285	0.18 226	0.41 320	0.37 344	0.28 254	0.27 227	0.21 207	0.19 274	0.37 349	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

test-3	0.16 142	0.09 53	0.31 181	0.21 216	0.11 126	0.18 104	0.16 139	0.30 179	0.27 213	0.26 233	0.16 104	0.22 219	0.12 110	0.26 238	0.18 248	0.06 32	0.04 2	0.08 184	0.08 244	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 142	0.09 53	0.31 181	0.21 216	0.11 126	0.18 104	0.16 139	0.30 179	0.27 213	0.25 221	0.16 104	0.22 219	0.12 110	0.26 238	0.18 248	0.06 32	0.04 2	0.08 184	0.08 244	0.06 58	0.06 90

test_3	0.18 186	0.11 169	0.32 188	0.24 383	0.11 126	0.22 223	0.25 445	0.31 191	0.31 273	0.25 221	0.18 132	0.23 239	0.13 143	0.25 221	0.19 281	0.06 32	0.05 33	0.09 269	0.10 381	0.07 127	0.06 90

TransformOpticalFlow	0.24 346	0.13 276	0.56 439	0.23 330	0.11 126	0.21 195	0.19 272	0.40 308	0.32 282	0.30 314	0.43 418	0.36 388	0.31 447	0.61 460	0.20 300	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.07 181

NRIStereo	0.18 186	0.11 169	0.35 224	0.23 330	0.11 126	0.24 267	0.20 323	0.29 160	0.26 202	0.26 233	0.25 210	0.25 262	0.18 259	0.34 332	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.08 253

THIR-Stereo	0.29 429	0.12 211	0.41 321	0.19 108	0.11 126	0.28 340	0.72 589	0.32 203	0.35 320	0.37 427	0.65 532	0.34 369	0.50 537	0.57 437	0.45 501	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.09 339	0.07 127	0.07 181

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 169	0.40 298	0.21 216	0.11 126	0.19 132	0.16 139	0.28 146	0.22 143	0.27 243	0.27 227	0.23 239	0.28 402	0.24 190	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.10 371

IRAFT_RVC	0.22 298	0.12 211	0.39 290	0.26 457	0.11 126	0.18 104	0.24 428	0.40 308	0.37 344	0.31 332	0.30 259	0.29 320	0.24 335	0.55 422	0.22 345	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.07 181

RAFT-345	0.21 267	0.10 95	0.46 372	0.22 278	0.11 126	0.20 167	0.16 139	0.26 113	0.25 193	0.27 243	0.66 534	0.21 207	0.16 204	0.55 422	0.21 325	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.06 90

CRE-IMP	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.11 126	0.24 267	0.17 182	0.29 160	0.21 130	0.27 243	0.26 220	0.24 253	0.17 234	0.23 175	0.18 248	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.07 163	0.10 340	0.10 371

CroCo-Stereo	0.14 95	0.13 276	0.24 109	0.25 422	0.11 126	0.11 6	0.18 226	0.32 203	0.23 164	0.12 50	0.12 43	0.18 172	0.12 110	0.14 12	0.13 103	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.07 127	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
iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 211	0.26 130	0.21 216	0.11 126	0.20 167	0.17 182	0.32 203	0.23 164	0.20 175	0.25 210	0.18 172	0.12 110	0.20 127	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.08 199	0.07 181

CREStereo++_RVC	0.15 128	0.08 18	0.26 130	0.17 25	0.11 126	0.18 104	0.13 53	0.22 61	0.30 261	0.21 186	0.30 259	0.13 86	0.11 84	0.16 44	0.15 166	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 508	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
222	0.41 510	0.10 95	0.29 160	0.19 108	0.11 126	0.36 449	0.20 323	0.57 506	0.39 368	0.35 404	0.44 429	0.30 336	0.27 385	0.55 422	3.56 617	0.11 401	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.09 273	0.09 315

xxxx	0.34 470	0.10 95	0.29 160	0.19 108	0.11 126	0.37 455	0.20 323	0.58 515	0.38 358	0.29 283	0.42 405	0.38 402	0.24 335	0.46 380	2.20 610	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.09 315

test_xeample	0.34 470	0.10 95	0.29 160	0.19 108	0.11 126	0.33 416	0.23 406	0.55 481	0.38 358	0.32 354	0.45 440	0.29 320	0.26 366	0.57 437	2.24 612	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.09 315

CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 95	0.40 298	0.20 171	0.11 126	0.20 167	0.15 106	0.36 269	0.30 261	0.23 198	0.21 170	0.26 284	0.15 185	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

HSM-Net_RVC	0.27 398	0.11 169	0.42 331	0.19 108	0.11 126	0.34 429	0.20 323	0.62 542	0.43 411	0.40 467	0.43 418	0.50 494	0.26 366	0.76 521	0.22 345	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 346	0.18 414	0.61 458	0.25 422	0.11 126	0.29 362	0.21 354	0.42 334	0.43 411	0.33 367	0.43 418	0.27 293	0.22 303	0.34 332	0.26 398	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

Hybrid-DGEV-03	0.20 246	0.14 320	0.31 181	0.22 278	0.12 185	0.26 309	0.16 139	0.31 191	0.27 213	0.32 354	0.58 508	0.23 239	0.15 185	0.23 175	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.07 163	0.08 199	0.06 90

DispViT+	0.12 52	0.12 211	0.23 99	0.18 61	0.12 185	0.14 21	0.11 17	0.23 80	0.19 86	0.13 67	0.10 19	0.10 40	0.10 54	0.16 44	0.16 192	0.08 223	0.07 297	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

GEAStereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.18 61	0.12 185	0.19 132	0.16 139	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.08 199	0.08 253

GSStereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.17 25	0.12 185	0.19 132	0.16 139	0.26 113	0.18 69	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 51	0.08 199	0.08 253

gasm-f	0.12 52	0.09 53	0.19 63	0.18 61	0.12 185	0.18 104	0.18 226	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 141	0.10 40	0.11 84	0.16 44	0.11 15	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.09 273	0.08 253

IGEV-FE	0.18 186	0.10 95	0.65 478	0.20 171	0.12 185	0.19 132	0.15 106	0.34 225	0.19 86	0.28 254	0.22 181	0.27 293	0.13 143	0.23 175	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.06 90

FlowAnything_test	0.14 95	0.11 169	0.21 83	0.21 216	0.12 185	0.17 82	0.16 139	0.25 104	0.16 40	0.15 107	0.13 56	0.15 133	0.14 166	0.18 87	0.16 192	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.12 458	0.08 199	0.09 315

monsterstereo	0.11 26	0.09 53	0.14 6	0.19 108	0.12 185	0.14 21	0.12 27	0.25 104	0.17 57	0.13 67	0.16 104	0.08 4	0.09 23	0.19 110	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 26	0.09 53	0.13 1	0.17 25	0.12 185	0.15 33	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 93	0.12 43	0.08 4	0.09 23	0.21 148	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

G2L-ROB	0.23 315	0.15 355	0.41 321	0.19 108	0.12 185	0.27 320	0.21 354	0.47 383	0.33 294	0.34 387	0.31 273	0.41 436	0.22 303	0.49 392	0.26 398	0.09 313	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.10 371

S2M2_L	0.13 68	0.11 169	0.20 74	0.16 10	0.12 185	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 113	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 110	0.15 26	0.14 140	0.13 458	0.09 419	0.09 269	0.10 381	0.11 388	0.09 315
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 95	0.11 169	0.25 122	0.19 108	0.12 185	0.15 33	0.16 139	0.30 179	0.22 143	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 190	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.09 273	0.06 90

mms	0.13 68	0.11 169	0.19 63	0.19 108	0.12 185	0.16 60	0.17 182	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 117	0.14 113	0.09 23	0.24 190	0.14 140	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.07 181

UGAM	0.26 390	0.14 320	0.45 364	0.25 422	0.12 185	0.23 245	0.25 445	0.32 203	0.41 397	0.31 332	0.42 405	0.41 436	0.22 303	0.92 557	0.22 345	0.08 223	0.06 170	0.14 487	0.12 458	0.10 340	0.07 181

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 169	0.24 109	0.21 216	0.12 185	0.16 60	0.17 182	0.22 61	0.33 294	0.16 131	0.18 132	0.18 172	0.14 166	0.20 127	0.16 192	0.11 401	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

model_zeroshot	0.17 161	0.11 169	0.39 290	0.20 171	0.12 185	0.24 267	0.15 106	0.34 225	0.22 143	0.30 314	0.20 158	0.22 219	0.12 110	0.24 190	0.14 140	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.07 181

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 169	0.24 109	0.21 216	0.12 185	0.16 60	0.17 182	0.22 61	0.33 294	0.16 131	0.18 132	0.18 172	0.14 166	0.20 127	0.16 192	0.11 401	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

test_sample5	0.24 346	0.13 276	0.42 331	0.21 216	0.12 185	0.30 380	0.21 354	0.50 416	0.34 304	0.32 354	0.41 389	0.29 320	0.23 317	0.55 422	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.11 388	0.10 371

test_sample4	0.24 346	0.13 276	0.43 344	0.20 171	0.12 185	0.32 405	0.21 354	0.51 433	0.34 304	0.31 332	0.37 343	0.28 309	0.23 317	0.53 414	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.11 388	0.10 371

test_sample3	0.23 315	0.12 211	0.43 344	0.19 108	0.12 185	0.32 405	0.20 323	0.50 416	0.34 304	0.31 332	0.33 303	0.29 320	0.22 303	0.53 414	0.22 345	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.10 340	0.10 371

test_sample1	0.20 246	0.10 95	0.28 150	0.19 108	0.12 185	0.28 340	0.19 272	0.41 320	0.25 193	0.26 233	0.31 273	0.29 320	0.26 366	0.44 374	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.09 315

CAS++	0.16 142	0.12 211	0.27 139	0.18 61	0.12 185	0.17 82	0.15 106	0.42 334	0.24 179	0.19 170	0.18 132	0.13 86	0.10 54	0.21 148	0.12 57	0.12 439	0.10 450	0.11 402	0.08 244	0.10 340	0.09 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.17 161	0.11 169	0.36 244	0.20 171	0.12 185	0.26 309	0.16 139	0.30 179	0.22 143	0.26 233	0.20 158	0.30 336	0.14 166	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

H2IRNET	0.18 186	0.13 276	0.35 224	0.21 216	0.12 185	0.20 167	0.15 106	0.27 127	0.30 261	0.17 146	0.31 273	0.25 262	0.20 283	0.24 190	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.10 381	0.09 273	0.06 90

mmm	0.21 267	0.12 211	0.31 181	0.22 278	0.12 185	0.28 340	0.21 354	0.41 320	0.27 213	0.29 283	0.38 357	0.29 320	0.24 335	0.29 290	0.22 345	0.09 313	0.07 297	0.11 402	0.09 339	0.10 340	0.09 315

ff7	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

IGEVStereo-DCA	0.14 95	0.11 169	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.12 43	0.14 113	0.12 110	0.28 272	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

ffff	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

rrr	0.17 161	0.11 169	0.57 442	0.19 108	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.35 250	0.22 143	0.15 107	0.12 43	0.14 113	0.12 110	0.28 272	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

DualNet	0.24 346	0.13 276	0.42 331	0.21 216	0.12 185	0.30 380	0.21 354	0.50 416	0.34 304	0.33 367	0.43 418	0.29 320	0.23 317	0.55 422	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.11 388	0.10 371

11t	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 95	0.65 478	0.20 171	0.12 185	0.19 132	0.15 106	0.34 225	0.19 86	0.28 254	0.22 181	0.27 293	0.13 143	0.23 175	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.06 90

testlalala	0.15 128	0.10 95	0.36 244	0.19 108	0.12 185	0.23 245	0.16 139	0.26 113	0.19 86	0.24 212	0.19 141	0.14 113	0.11 84	0.16 44	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.05 26

RAFT-Test	0.17 161	0.10 95	0.38 275	0.19 108	0.12 185	0.25 285	0.17 182	0.33 217	0.23 164	0.23 198	0.29 246	0.27 293	0.14 166	0.20 127	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

HH	0.18 186	0.12 211	0.55 435	0.22 278	0.12 185	0.18 104	0.18 226	0.34 225	0.19 86	0.20 175	0.24 200	0.34 369	0.18 259	0.29 290	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.06 90

HanStereo	0.18 186	0.12 211	0.55 435	0.22 278	0.12 185	0.18 104	0.18 226	0.34 225	0.19 86	0.20 175	0.24 200	0.34 369	0.18 259	0.29 290	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.06 90

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 414	0.39 290	0.22 278	0.12 185	0.24 267	0.13 53	0.31 191	0.23 164	0.24 212	0.20 158	0.24 253	0.12 110	0.26 238	0.15 166	0.06 32	0.06 170	0.12 440	0.09 339	0.08 199	0.07 181

anonymousdsp	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.28 146	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.07 181

riskmin	0.18 186	0.09 53	0.34 214	0.18 61	0.12 185	0.24 267	0.16 139	0.34 225	0.28 229	0.21 186	0.23 186	0.33 362	0.24 335	0.23 175	0.17 224	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.06 105	0.10 340	0.10 371

ccc-4	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

raft_robust	0.22 298	0.17 400	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.23 245	0.22 381	0.49 406	0.48 470	0.32 354	0.32 282	0.26 284	0.23 317	0.53 414	0.15 166	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.10 381	0.08 199	0.06 90

test_4	0.18 186	0.12 211	0.34 214	0.23 330	0.12 185	0.18 104	0.22 381	0.26 113	0.24 179	0.24 212	0.47 457	0.22 219	0.13 143	0.24 190	0.16 192	0.06 32	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.07 127	0.05 26

IGEV-Stereo	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.28 146	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.07 181
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 298	0.26 498	0.40 298	0.22 278	0.12 185	0.25 285	0.21 354	0.32 203	0.44 426	0.29 283	0.28 233	0.25 262	0.16 204	0.30 305	0.25 385	0.12 439	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.11 388	0.09 315

IPLG	0.21 267	0.15 355	0.53 426	0.21 216	0.12 185	0.28 340	0.17 182	0.42 334	0.30 261	0.33 367	0.32 282	0.15 133	0.17 234	0.50 396	0.21 325	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

MIPNet	0.21 267	0.15 355	0.52 422	0.21 216	0.12 185	0.27 320	0.20 323	0.45 364	0.37 344	0.30 314	0.23 186	0.19 186	0.24 335	0.27 258	0.19 281	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

GMOStereo	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

CrosDoStereo	0.31 444	0.10 95	0.49 394	0.18 61	0.12 185	0.22 223	1.11 611	0.34 225	0.37 344	0.38 442	0.61 523	0.28 309	0.46 525	0.61 460	0.57 525	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.07 181

PFNet+	0.20 246	0.10 95	0.37 256	0.21 216	0.12 185	0.17 82	0.19 272	0.29 160	0.34 304	0.33 367	0.32 282	0.24 253	0.16 204	0.32 319	0.17 224	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.08 199	0.12 429

LCNet	0.21 267	0.11 169	0.29 160	0.25 422	0.12 185	0.23 245	0.19 272	0.34 225	0.26 202	0.28 254	0.35 324	0.26 284	0.30 431	0.35 341	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.10 381	0.13 439	0.22 545

STrans-v2	0.24 346	0.13 276	0.54 429	0.21 216	0.12 185	0.23 245	0.21 354	0.47 383	0.28 229	0.31 332	0.42 405	0.36 388	0.35 470	0.62 468	0.23 364	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.06 90

IIG-Stereo	0.23 315	0.13 276	0.35 224	0.29 509	0.12 185	0.23 245	0.14 78	0.38 285	0.31 273	0.34 387	0.37 343	0.33 362	0.21 290	0.70 497	0.26 398	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.07 127	0.06 90

NF-Stereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

OCTAStereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

PSM-softLoss	0.21 267	0.10 95	0.39 290	0.24 383	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.38 285	0.26 202	0.29 283	0.32 282	0.24 253	0.16 204	0.52 407	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.09 339	0.08 199	0.12 429

KMStereo	0.21 267	0.10 95	0.39 290	0.24 383	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.38 285	0.26 202	0.29 283	0.32 282	0.24 253	0.16 204	0.52 407	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.09 339	0.08 199	0.12 429

PSM-AAD	0.25 374	0.10 95	0.30 167	0.24 383	0.12 185	0.26 309	0.38 538	0.34 225	0.28 229	0.35 404	0.39 370	0.28 309	0.79 574	0.30 305	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.12 440	0.11 419	0.08 199	0.21 540

KYRaft	0.22 298	0.10 95	0.30 167	0.23 330	0.12 185	0.23 245	0.23 406	0.35 250	0.24 179	0.35 404	0.54 492	0.34 369	0.26 366	0.29 290	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.10 381	0.08 199	0.31 570

DeepStereo_LL	0.31 444	0.10 95	0.49 394	0.18 61	0.12 185	0.22 223	1.11 611	0.34 225	0.37 344	0.38 442	0.61 523	0.28 309	0.46 525	0.61 460	0.57 525	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.07 181

DEmStereo	0.26 390	0.09 53	0.47 380	0.19 108	0.12 185	0.30 380	0.25 445	0.28 146	0.36 333	0.36 420	0.58 508	0.25 262	0.48 534	0.53 414	0.44 498	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.06 58	0.07 181

DRaft	0.24 346	0.10 95	0.34 214	0.18 61	0.12 185	0.28 340	0.23 406	0.33 217	0.39 368	0.38 442	0.61 523	0.21 207	0.41 502	0.48 387	0.42 492	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.08 253

RE-Stereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

Pruner-Stereo	0.19 229	0.11 169	0.34 214	0.29 509	0.12 185	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.29 248	0.33 367	0.32 282	0.25 262	0.15 185	0.24 190	0.21 325	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.09 315

TVStereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

RAFT-RH_RVC	0.25 374	0.11 169	0.45 364	0.21 216	0.12 185	0.25 285	0.14 78	0.27 127	0.27 213	0.38 442	1.15 579	0.23 239	0.17 234	0.57 437	0.24 375	0.07 81	0.05 33	0.10 346	0.07 163	0.06 58	0.07 181

test-2	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

RAFT	0.21 267	0.17 400	0.32 188	0.24 383	0.12 185	0.25 285	0.27 463	0.35 250	0.28 229	0.33 367	0.33 303	0.38 402	0.22 303	0.29 290	0.17 224	0.08 223	0.08 384	0.11 402	0.10 381	0.10 340	0.06 90

Prome-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.30 167	0.24 383	0.12 185	0.23 245	0.23 406	0.36 269	0.25 193	0.33 367	0.59 511	0.24 253	0.28 402	0.29 290	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.20 531

test_xeample3	0.16 142	0.11 169	0.56 439	0.19 108	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.35 250	0.20 113	0.16 131	0.12 43	0.13 86	0.12 110	0.24 190	0.15 166	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.08 244	0.07 127	0.07 181

ARAFT	0.24 346	0.21 456	0.78 507	0.22 278	0.12 185	0.29 362	0.24 428	0.43 347	0.32 282	0.33 367	0.28 233	0.28 309	0.19 274	0.49 392	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.12 440	0.11 419	0.09 273	0.06 90

GMStereo	0.19 229	0.25 487	0.40 298	0.21 216	0.12 185	0.22 223	0.19 272	0.29 160	0.40 385	0.25 221	0.23 186	0.16 152	0.15 185	0.25 221	0.19 281	0.09 313	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.08 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.33 204	0.21 216	0.12 185	0.30 380	0.46 561	0.46 375	0.20 113	0.25 221	0.50 468	0.17 162	0.16 204	0.24 190	0.23 364	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.10 381	0.06 58	0.07 181

Gwc-CoAtRS	0.17 161	0.10 95	0.37 256	0.20 171	0.12 185	0.19 132	0.15 106	0.32 203	0.28 229	0.23 198	0.23 186	0.27 293	0.15 185	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

FENet	0.21 267	0.11 169	0.45 364	0.21 216	0.12 185	0.26 309	0.17 182	0.41 320	0.35 320	0.30 314	0.31 273	0.29 320	0.23 317	0.26 238	0.23 364	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

R-Stereo Train	0.18 186	0.09 53	0.32 188	0.22 278	0.12 185	0.22 223	0.19 272	0.42 334	0.19 86	0.31 332	0.45 440	0.20 195	0.14 166	0.18 87	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 53	0.32 188	0.22 278	0.12 185	0.22 223	0.19 272	0.42 334	0.19 86	0.31 332	0.45 440	0.20 195	0.14 166	0.18 87	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 346	0.16 381	0.37 256	0.24 383	0.12 185	0.32 405	0.17 182	0.54 471	0.42 404	0.33 367	0.38 357	0.35 383	0.21 290	0.30 305	0.22 345	0.14 483	0.06 170	0.13 461	0.08 244	0.11 388	0.08 253
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_ROB	0.25 374	0.19 430	0.40 298	0.20 171	0.12 185	0.30 380	0.16 139	0.55 481	0.53 505	0.38 442	0.43 418	0.37 394	0.26 366	0.38 354	0.22 345	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.09 273	0.09 315

Hybrid-DGEV-2	0.21 267	0.15 355	0.34 214	0.24 383	0.13 265	0.28 340	0.14 78	0.48 396	0.44 426	0.27 243	0.24 200	0.25 262	0.25 356	0.28 272	0.19 281	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.07 181

WQFJA1++	0.44 524	0.07 3	0.63 469	0.18 61	0.13 265	0.15 33	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 613	0.12 43	0.23 239	0.11 84	0.17 64	0.12 57	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	4.20 622	0.07 181

NLSM3	0.13 68	0.10 95	0.17 45	0.21 216	0.13 265	0.18 104	0.16 139	0.30 179	0.24 179	0.11 32	0.15 89	0.12 72	0.13 143	0.17 64	0.15 166	0.05 9	0.05 33	0.08 184	0.08 244	0.05 5	0.05 26

FE-Mocha	0.16 142	0.10 95	0.33 204	0.19 108	0.13 265	0.19 132	0.15 106	0.35 250	0.22 143	0.24 212	0.24 200	0.20 195	0.14 166	0.17 64	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.06 90

G2L-Stereo_test	0.24 346	0.16 381	0.38 275	0.19 108	0.13 265	0.27 320	0.24 428	0.49 406	0.38 358	0.37 427	0.37 343	0.40 429	0.24 335	0.52 407	0.28 408	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.06 105	0.09 273	0.08 253

rvit_0105_5	0.21 267	0.15 355	0.38 275	0.23 330	0.13 265	0.22 223	0.24 428	0.36 269	0.39 368	0.21 186	0.23 186	0.26 284	0.19 274	0.26 238	0.19 281	0.15 496	0.13 502	0.12 440	0.12 458	0.10 340	0.09 315

UGAM-zero	0.23 315	0.10 95	0.54 429	0.19 108	0.13 265	0.21 195	0.14 78	0.44 354	0.22 143	0.28 254	0.28 233	0.51 498	0.33 457	0.65 483	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.08 244	0.06 58	0.07 181

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 211	0.26 130	0.21 216	0.13 265	0.17 82	0.17 182	0.22 61	0.34 304	0.16 131	0.21 170	0.19 186	0.16 204	0.21 148	0.16 192	0.11 401	0.10 450	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.07 181

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 320	0.28 150	0.21 216	0.13 265	0.19 132	0.17 182	0.23 80	0.24 179	0.17 146	0.21 170	0.19 186	0.13 143	0.19 110	0.14 140	0.11 401	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 169	0.36 244	0.18 61	0.13 265	0.21 195	0.16 139	0.23 80	0.18 69	0.26 233	0.28 233	0.20 195	0.11 84	0.24 190	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.06 90

rvit_stereo_0080	0.15 128	0.13 276	0.25 122	0.19 108	0.13 265	0.15 33	0.20 323	0.28 146	0.24 179	0.15 107	0.17 117	0.19 186	0.13 143	0.19 110	0.15 166	0.11 401	0.08 384	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.07 181

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 61	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 54	0.21 148	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.16 479	0.24 557

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 161	0.13 276	0.24 109	0.19 108	0.13 265	0.24 267	0.17 182	0.30 179	0.37 344	0.43 492	0.17 117	0.13 86	0.12 110	0.19 110	0.15 166	0.08 223	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.08 253

ffm	0.22 298	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.35 250	0.44 426	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.27 258	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.11 402	0.10 381	0.08 199	0.08 253

ff1	0.29 429	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.35 250	0.44 426	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.81 538	1.08 576	0.08 223	0.05 33	0.11 402	0.10 381	0.08 199	0.08 253

mmx	0.31 444	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.55 481	0.45 438	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.81 538	1.08 576	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.10 371

whm_eth	0.15 128	0.13 276	0.25 122	0.19 108	0.13 265	0.15 33	0.20 323	0.28 146	0.24 179	0.15 107	0.17 117	0.19 186	0.13 143	0.19 110	0.15 166	0.11 401	0.08 384	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.07 181

xxx	0.31 444	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.55 481	0.45 438	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.81 538	1.08 576	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.10 371

GMStereo_Zeroshot	0.24 346	0.21 456	0.45 364	0.26 457	0.13 265	0.28 340	0.15 106	0.39 297	0.35 320	0.37 427	0.43 418	0.40 429	0.17 234	0.34 332	0.20 300	0.12 439	0.07 297	0.13 461	0.07 163	0.16 479	0.09 315

plain	0.17 161	0.13 276	0.43 344	0.21 216	0.13 265	0.16 60	0.17 182	0.27 127	0.22 143	0.16 131	0.26 220	0.13 86	0.16 204	0.27 258	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.07 163	0.10 340	0.07 181

UniTT-Stereo	0.14 95	0.10 95	0.30 167	0.21 216	0.13 265	0.17 82	0.13 53	0.19 25	0.18 69	0.15 107	0.20 158	0.10 40	0.11 84	0.18 87	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.06 90

PCWNet_CMD	0.23 315	0.13 276	0.48 389	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.16 139	0.46 375	0.46 456	0.29 283	0.36 334	0.37 394	0.24 335	0.28 272	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.11 388	0.09 315

ToySt	0.24 346	0.16 381	0.48 389	0.21 216	0.13 265	0.29 362	0.29 485	0.39 297	0.39 368	0.27 243	0.35 324	0.39 414	0.31 447	0.31 312	0.29 420	0.08 223	0.09 419	0.10 346	0.11 419	0.11 388	0.10 371

TestStereo1	0.21 267	0.16 381	0.32 188	0.26 457	0.13 265	0.26 309	0.27 463	0.40 308	0.36 333	0.29 283	0.39 370	0.22 219	0.21 290	0.33 326	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.07 181

DisPM	0.19 229	0.10 95	0.35 224	0.23 330	0.13 265	0.18 104	0.20 323	0.29 160	0.29 248	0.33 367	0.34 313	0.23 239	0.16 204	0.33 326	0.16 192	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.11 406

SA-5K	0.21 267	0.16 381	0.32 188	0.26 457	0.13 265	0.26 309	0.27 463	0.40 308	0.36 333	0.29 283	0.39 370	0.22 219	0.21 290	0.33 326	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.07 181

Sa-1000	0.22 298	0.15 355	0.35 224	0.23 330	0.13 265	0.28 340	0.23 406	0.47 383	0.39 368	0.30 314	0.50 468	0.26 284	0.19 274	0.33 326	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.08 199	0.06 90

SA	0.22 298	0.16 381	0.36 244	0.23 330	0.13 265	0.24 267	0.23 406	0.45 364	0.40 385	0.27 243	0.44 429	0.23 239	0.23 317	0.33 326	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.08 199	0.06 90

iRaft-Stereo_5w	0.23 315	0.18 414	0.44 353	0.22 278	0.13 265	0.19 132	0.19 272	0.37 279	0.32 282	0.28 254	0.37 343	0.34 369	0.23 317	0.65 483	0.27 404	0.06 32	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.08 253

iRaft-Stereo_20w	0.19 229	0.10 95	0.46 372	0.19 108	0.13 265	0.25 285	0.19 272	0.52 452	0.19 86	0.29 283	0.21 170	0.22 219	0.20 283	0.28 272	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.08 244	0.08 199	0.08 253

GwcNet-ADL	0.22 298	0.14 320	0.58 447	0.24 383	0.13 265	0.22 223	0.23 406	0.49 406	0.40 385	0.27 243	0.29 246	0.30 336	0.20 283	0.26 238	0.23 364	0.09 313	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.09 273	0.09 315

OMP-Stereo	0.23 315	0.14 320	0.35 224	0.29 509	0.13 265	0.21 195	0.16 139	0.37 279	0.33 294	0.34 387	0.30 259	0.34 369	0.19 274	0.70 497	0.24 375	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.07 127	0.06 90

FTStereo	0.28 418	0.10 95	0.43 344	0.23 330	0.13 265	0.21 195	0.53 575	0.34 225	0.26 202	0.38 442	0.95 568	0.30 336	0.56 547	0.32 319	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.19 521

SST-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.37 256	0.24 383	0.13 265	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.24 179	0.34 387	0.33 303	0.29 320	0.25 356	0.56 433	0.17 224	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.07 181

RAFT_R40	0.21 267	0.10 95	0.37 256	0.24 383	0.13 265	0.18 104	0.18 226	0.31 191	0.29 248	0.33 367	0.33 303	0.30 336	0.24 335	0.55 422	0.18 248	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.07 181

GrayStereo	0.25 374	0.09 53	0.32 188	0.26 457	0.13 265	0.23 245	0.47 565	0.34 225	0.30 261	0.39 457	0.47 457	0.30 336	0.79 574	0.29 290	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.09 339	0.07 127	0.13 446

test-1	0.17 161	0.11 169	0.40 298	0.23 330	0.13 265	0.22 223	0.23 406	0.34 225	0.26 202	0.20 175	0.24 200	0.22 219	0.14 166	0.16 44	0.20 300	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.08 253

GMM-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.43 344	0.23 330	0.13 265	0.24 267	0.25 445	0.37 279	0.27 213	0.30 314	0.45 440	0.27 293	0.21 290	0.31 312	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.10 346	0.09 339	0.08 199	0.19 521

CFNet_pseudo	0.23 315	0.13 276	0.47 380	0.19 108	0.13 265	0.26 309	0.16 139	0.44 354	0.44 426	0.29 283	0.37 343	0.38 402	0.23 317	0.29 290	0.21 325	0.09 313	0.06 170	0.11 402	0.08 244	0.11 388	0.09 315

GwcNet-RSSM	0.26 390	0.17 400	0.46 372	0.21 216	0.13 265	0.28 340	0.23 406	0.44 354	0.42 404	0.31 332	0.45 440	0.40 429	0.26 366	0.55 422	0.28 408	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.10 381	0.09 273	0.08 253

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 211	0.33 204	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.12 27	0.42 334	0.25 193	0.27 243	0.32 282	0.21 207	0.17 234	0.25 221	0.20 300	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.08 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 315	0.13 276	0.48 389	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.16 139	0.46 375	0.46 456	0.29 283	0.36 334	0.37 394	0.24 335	0.28 272	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.11 388	0.09 315

ccs_rob	0.23 315	0.13 276	0.47 380	0.20 171	0.13 265	0.26 309	0.17 182	0.44 354	0.44 426	0.29 283	0.37 343	0.38 402	0.23 317	0.29 290	0.21 325	0.09 313	0.06 170	0.11 402	0.08 244	0.11 388	0.09 315

iResNetv2_ROB	0.27 398	0.26 498	0.72 500	0.23 330	0.13 265	0.29 362	0.18 226	0.52 452	0.49 479	0.37 427	0.45 440	0.39 414	0.25 356	0.34 332	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.12 424	0.09 315

CBMV	0.33 462	0.21 456	0.54 429	0.23 330	0.13 265	0.42 488	0.33 517	0.53 463	0.48 470	0.52 532	0.49 465	0.50 494	0.41 502	0.56 433	0.31 436	0.15 496	0.16 534	0.18 527	0.16 520	0.13 439	0.13 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.32 453	0.21 456	0.82 524	0.23 330	0.14 310	0.30 380	0.26 457	0.43 347	0.50 487	0.32 354	0.60 516	0.39 414	0.29 417	0.73 507	0.66 545	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.08 253

G2L-Stereo	0.25 374	0.16 381	0.47 380	0.22 278	0.14 310	0.25 285	0.18 226	0.46 375	0.35 320	0.33 367	0.37 343	0.40 429	0.22 303	0.60 453	0.30 428	0.10 362	0.09 419	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.09 315

MM-Stereo_test3	0.17 161	0.12 211	0.29 160	0.23 330	0.14 310	0.19 132	0.22 381	0.39 297	0.36 333	0.16 131	0.24 200	0.17 162	0.12 110	0.19 110	0.14 140	0.07 81	0.07 297	0.08 184	0.06 105	0.09 273	0.06 90

PAM_32	0.23 315	0.10 95	0.63 469	0.21 216	0.14 310	0.33 416	0.19 272	0.36 269	0.23 164	0.29 283	0.28 233	0.56 519	0.28 402	0.27 258	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.09 339	0.07 127	0.09 315

rvit_0105_6	0.19 229	0.14 320	0.34 214	0.23 330	0.14 310	0.18 104	0.20 323	0.29 160	0.37 344	0.18 164	0.22 181	0.23 239	0.17 234	0.26 238	0.17 224	0.15 496	0.13 502	0.13 461	0.11 419	0.11 388	0.08 253

rvit_0105_4	0.20 246	0.15 355	0.38 275	0.23 330	0.14 310	0.20 167	0.22 381	0.33 217	0.39 368	0.19 170	0.24 200	0.25 262	0.19 274	0.27 258	0.17 224	0.16 511	0.13 502	0.13 461	0.11 419	0.11 388	0.08 253

DCVSM-stereo	0.24 346	0.13 276	0.52 422	0.20 171	0.14 310	0.26 309	0.13 53	0.34 225	0.34 304	0.41 476	0.33 303	0.47 474	0.29 417	0.30 305	0.22 345	0.10 362	0.10 450	0.11 402	0.10 381	0.12 424	0.15 479

rvit_stereo_ft	0.17 161	0.14 320	0.30 167	0.25 422	0.14 310	0.17 82	0.21 354	0.28 146	0.26 202	0.16 131	0.19 141	0.20 195	0.16 204	0.22 165	0.17 224	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.07 181

test_sample7	0.25 374	0.15 355	0.35 224	0.20 171	0.14 310	0.28 340	0.21 354	0.51 433	0.38 358	0.37 427	0.34 313	0.37 394	0.30 431	0.39 356	0.23 364	0.14 483	0.09 419	0.13 461	0.12 458	0.13 439	0.12 429

MyStereo07	0.16 142	0.12 211	0.26 130	0.22 278	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.29 160	0.21 130	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.13 143	0.25 221	0.13 103	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

MyStereo06	0.20 246	0.12 211	0.57 442	0.21 216	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.40 308	0.21 130	0.30 314	0.24 200	0.31 346	0.18 259	0.22 165	0.18 248	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

MyStereo05	0.23 315	0.12 211	0.57 442	0.21 216	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.48 396	0.52 500	0.31 332	0.23 186	0.25 262	0.22 303	0.30 305	0.21 325	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

MyStereo04	0.23 315	0.12 211	0.55 435	0.22 278	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.49 406	0.52 500	0.28 254	0.23 186	0.27 293	0.23 317	0.30 305	0.22 345	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

AE-Stereo	0.17 161	0.11 169	0.31 181	0.24 383	0.14 310	0.23 245	0.18 226	0.34 225	0.29 248	0.15 107	0.25 210	0.21 207	0.13 143	0.20 127	0.14 140	0.07 81	0.08 384	0.09 269	0.10 381	0.07 127	0.06 90

CoDeX	0.23 315	0.12 211	0.46 372	0.21 216	0.14 310	0.29 362	0.21 354	0.53 463	0.41 397	0.29 283	0.35 324	0.29 320	0.22 303	0.48 387	0.19 281	0.09 313	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.07 181

MaDis-Stereo	0.14 95	0.13 276	0.26 130	0.19 108	0.14 310	0.16 60	0.13 53	0.25 104	0.21 130	0.13 67	0.14 86	0.14 113	0.11 84	0.17 64	0.17 224	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.06 90

4D-IteraStereo	0.17 161	0.16 381	0.50 405	0.21 216	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.28 146	0.28 229	0.23 198	0.20 158	0.20 195	0.11 84	0.19 110	0.14 140	0.06 32	0.04 2	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.06 90

CBFPSM	0.27 398	0.16 381	0.67 484	0.20 171	0.14 310	0.38 463	0.25 445	0.40 308	0.36 333	0.33 367	0.36 334	0.56 519	0.38 487	0.32 319	0.38 466	0.08 223	0.08 384	0.07 98	0.08 244	0.09 273	0.11 406

gwcnet-sp	0.24 346	0.13 276	0.63 469	0.22 278	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.44 354	0.39 368	0.35 404	0.34 313	0.27 293	0.27 385	0.35 341	0.25 385	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

scenet	0.24 346	0.13 276	0.63 469	0.22 278	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.44 354	0.39 368	0.35 404	0.34 313	0.27 293	0.27 385	0.35 341	0.25 385	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

ssnet	0.24 346	0.13 276	0.63 469	0.22 278	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.44 354	0.39 368	0.35 404	0.34 313	0.27 293	0.27 385	0.35 341	0.25 385	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

BUS	0.23 315	0.12 211	0.28 150	0.25 422	0.14 310	0.43 497	0.17 182	0.56 497	0.34 304	0.34 387	0.35 324	0.32 355	0.20 283	0.26 238	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.09 273	0.09 315

IER	0.23 315	0.12 211	0.39 290	0.20 171	0.14 310	0.31 396	0.19 272	0.42 334	0.36 333	0.33 367	0.40 381	0.32 355	0.33 457	0.29 290	0.22 345	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.09 273	0.08 253

BSDual-CNN	0.23 315	0.12 211	0.28 150	0.25 422	0.14 310	0.35 444	0.21 354	0.56 497	0.34 304	0.34 387	0.35 324	0.38 402	0.24 335	0.26 238	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.09 273	0.09 315

psmg	0.23 315	0.12 211	0.28 150	0.21 216	0.14 310	0.35 444	0.23 406	0.51 433	0.34 304	0.35 404	0.38 357	0.38 402	0.24 335	0.26 238	0.21 325	0.10 362	0.08 384	0.10 346	0.10 381	0.09 273	0.08 253

CSP-Net	0.27 398	0.15 355	0.30 167	0.21 216	0.14 310	0.44 499	0.24 428	0.50 416	0.40 385	0.41 476	0.43 418	0.42 445	0.26 366	0.66 487	0.28 408	0.12 439	0.08 384	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.09 315

UDGNet	0.23 315	0.31 529	0.38 275	0.24 383	0.14 310	0.24 267	0.18 226	0.32 203	0.43 411	0.29 283	0.28 233	0.24 253	0.19 274	0.29 290	0.20 300	0.15 496	0.07 297	0.21 541	0.11 419	0.14 457	0.10 371

dad	0.28 418	0.31 529	0.44 353	0.21 216	0.14 310	0.30 380	0.20 323	0.33 217	0.49 479	0.44 499	0.44 429	0.45 464	0.21 290	0.41 365	0.26 398	0.20 542	0.11 473	0.20 539	0.11 419	0.14 457	0.10 371

AACVNet	0.26 390	0.16 381	0.37 256	0.22 278	0.14 310	0.29 362	0.19 272	0.41 320	0.31 273	0.38 442	0.42 405	0.43 449	0.28 402	0.73 507	0.25 385	0.11 401	0.08 384	0.11 402	0.09 339	0.13 439	0.11 406

PSMNet-ADL	0.25 374	0.15 355	0.32 188	0.26 457	0.14 310	0.31 396	0.22 381	0.44 354	0.36 333	0.27 243	0.33 303	0.41 436	0.28 402	0.61 460	0.29 420	0.11 401	0.09 419	0.09 269	0.11 419	0.10 340	0.10 371

GANet-ADL	0.21 267	0.12 211	0.45 364	0.23 330	0.14 310	0.29 362	0.19 272	0.46 375	0.35 320	0.25 221	0.32 282	0.32 355	0.19 274	0.24 190	0.20 300	0.10 362	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.10 371

ASMatch	0.23 315	0.11 169	0.51 416	0.24 383	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.28 229	0.28 254	0.68 538	0.27 293	0.26 366	0.50 396	0.22 345	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.11 406

PFNet	0.23 315	0.10 95	0.57 442	0.24 383	0.14 310	0.22 223	0.19 272	0.39 297	0.33 294	0.35 404	0.32 282	0.27 293	0.19 274	0.64 476	0.22 345	0.09 313	0.05 33	0.09 269	0.07 163	0.08 199	0.07 181

LMCR-Stereo	0.26 390	0.18 414	0.49 394	0.28 506	0.14 310	0.36 449	0.23 406	0.54 471	0.34 304	0.39 457	0.40 381	0.29 320	0.29 417	0.37 349	0.27 404	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.13 439	0.09 315

ICVP	0.23 315	0.13 276	0.44 353	0.26 457	0.14 310	0.29 362	0.25 445	0.45 364	0.33 294	0.29 283	0.43 418	0.35 383	0.25 356	0.26 238	0.23 364	0.12 439	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.10 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 186	0.15 355	0.35 224	0.22 278	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.32 203	0.30 261	0.23 198	0.25 210	0.20 195	0.16 204	0.22 165	0.19 281	0.08 223	0.07 297	0.10 346	0.12 458	0.09 273	0.08 253

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 355	0.33 204	0.21 216	0.14 310	0.21 195	0.18 226	0.31 191	0.25 193	0.21 186	0.29 246	0.22 219	0.15 185	0.27 258	0.17 224	0.08 223	0.10 450	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.09 315

RALAANet	0.19 229	0.18 414	0.37 256	0.23 330	0.14 310	0.23 245	0.13 53	0.37 279	0.29 248	0.28 254	0.26 220	0.25 262	0.15 185	0.26 238	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.06 90

GES	0.22 298	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.14 310	0.27 320	0.19 272	0.49 406	0.33 294	0.30 314	0.36 334	0.25 262	0.23 317	0.29 290	0.22 345	0.10 362	0.08 384	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.11 406

SFCPSM	0.22 298	0.10 95	0.51 416	0.21 216	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.55 481	0.39 368	0.29 283	0.32 282	0.23 239	0.21 290	0.27 258	0.19 281	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.08 253

cf-r	0.24 346	0.15 355	0.44 353	0.21 216	0.14 310	0.27 320	0.22 381	0.42 334	0.40 385	0.30 314	0.42 405	0.42 445	0.26 366	0.43 370	0.25 385	0.11 401	0.06 170	0.08 184	0.10 381	0.08 199	0.08 253

hitnet-ft	0.29 429	0.17 400	0.40 298	0.19 108	0.14 310	0.39 472	0.23 406	0.44 354	0.41 397	0.36 420	0.46 450	0.53 509	0.34 466	0.76 521	0.32 441	0.14 483	0.10 450	0.13 461	0.10 381	0.15 471	0.13 446

GANet-RSSM	0.24 346	0.14 320	0.36 244	0.21 216	0.14 310	0.27 320	0.21 354	0.45 364	0.33 294	0.29 283	0.39 370	0.39 414	0.28 402	0.58 444	0.23 364	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.09 315

PSMNet-RSSM	0.24 346	0.15 355	0.36 244	0.21 216	0.14 310	0.25 285	0.20 323	0.48 396	0.37 344	0.30 314	0.44 429	0.38 402	0.26 366	0.52 407	0.22 345	0.12 439	0.07 297	0.11 402	0.13 485	0.10 340	0.09 315

DMCA	0.22 298	0.14 320	0.36 244	0.22 278	0.14 310	0.27 320	0.20 323	0.43 347	0.38 358	0.31 332	0.32 282	0.33 362	0.24 335	0.24 190	0.28 408	0.11 401	0.08 384	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.11 406

CFNet	0.27 398	0.20 442	0.44 353	0.22 278	0.14 310	0.33 416	0.14 78	0.51 433	0.45 438	0.30 314	0.40 381	0.38 402	0.27 385	0.76 521	0.25 385	0.09 313	0.07 297	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.08 253

AANet_RVC	0.31 444	0.22 469	0.50 405	0.23 330	0.14 310	0.30 380	0.24 428	0.47 383	0.54 509	0.38 442	0.60 516	0.43 449	0.29 417	0.87 547	0.40 481	0.11 401	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.09 273	0.09 315

StereoDRNet-Refined	0.27 398	0.17 400	0.35 224	0.25 422	0.14 310	0.37 455	0.21 354	0.47 383	0.41 397	0.44 499	0.51 474	0.41 436	0.28 402	0.45 377	0.37 464	0.09 313	0.06 170	0.11 402	0.11 419	0.10 340	0.10 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 462	0.18 414	0.53 426	0.21 216	0.14 310	0.33 416	0.20 323	0.51 433	0.45 438	0.51 526	0.55 496	0.45 464	0.42 511	0.71 500	0.32 441	0.18 533	0.19 552	0.23 548	0.21 544	0.14 457	0.15 479

DN-CSS_ROB	0.22 298	0.25 487	0.47 380	0.24 383	0.14 310	0.25 285	0.12 27	0.40 308	0.33 294	0.29 283	0.42 405	0.22 219	0.20 283	0.33 326	0.19 281	0.07 81	0.06 170	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.07 181

DFGA-Net	0.23 315	0.24 482	0.49 394	0.22 278	0.15 360	0.25 285	0.17 182	0.39 297	0.39 368	0.29 283	0.31 273	0.21 207	0.17 234	0.59 450	0.28 408	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.08 253

coex_refinement	0.26 390	0.16 381	0.36 244	0.23 330	0.15 360	0.31 396	0.20 323	0.49 406	0.42 404	0.35 404	0.42 405	0.45 464	0.27 385	0.55 422	0.33 448	0.10 362	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.10 340	0.10 371

HI	0.20 246	0.13 276	0.33 204	0.18 61	0.15 360	0.17 82	0.16 139	0.34 225	0.21 130	0.37 427	0.39 370	0.36 388	0.24 335	0.29 290	0.21 325	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.09 339	0.09 273	0.07 181

CoSv	0.20 246	0.13 276	0.33 204	0.18 61	0.15 360	0.17 82	0.16 139	0.34 225	0.21 130	0.37 427	0.39 370	0.36 388	0.24 335	0.29 290	0.21 325	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.09 339	0.09 273	0.07 181

AIO-test2	0.20 246	0.20 442	0.36 244	0.26 457	0.15 360	0.22 223	0.16 139	0.42 334	0.42 404	0.16 131	0.29 246	0.15 133	0.11 84	0.26 238	0.13 103	0.18 533	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.07 127	0.07 181

AIO-test1	0.19 229	0.14 320	0.41 321	0.27 485	0.15 360	0.21 195	0.16 139	0.39 297	0.36 333	0.17 146	0.26 220	0.18 172	0.13 143	0.28 272	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.06 58	0.09 315

PAM	0.23 315	0.10 95	0.63 469	0.22 278	0.15 360	0.34 429	0.21 354	0.37 279	0.22 143	0.31 332	0.27 227	0.55 515	0.26 366	0.26 238	0.17 224	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.09 339	0.07 127	0.09 315

rvit_0105_3	0.23 315	0.17 400	0.40 298	0.25 422	0.15 360	0.24 267	0.28 479	0.38 285	0.41 397	0.25 221	0.25 210	0.28 309	0.21 290	0.28 272	0.20 300	0.15 496	0.13 502	0.14 487	0.15 508	0.10 340	0.09 315

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 95	0.34 214	0.21 216	0.15 360	0.15 33	0.13 53	0.28 146	0.25 193	0.17 146	0.26 220	0.15 133	0.16 204	0.25 221	0.17 224	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.08 253

CFNet_ucs	0.24 346	0.13 276	0.50 405	0.20 171	0.15 360	0.28 340	0.17 182	0.49 406	0.45 438	0.32 354	0.42 405	0.39 414	0.22 303	0.31 312	0.21 325	0.11 401	0.08 384	0.12 440	0.09 339	0.12 424	0.11 406

testlalala_base	0.20 246	0.13 276	0.35 224	0.25 422	0.15 360	0.25 285	0.16 139	0.34 225	0.17 57	0.19 170	0.26 220	0.17 162	0.14 166	0.18 87	0.16 192	0.39 582	0.09 419	0.07 98	0.05 51	0.45 576	0.08 253

iinet-f	0.30 437	0.18 414	1.03 561	0.20 171	0.15 360	0.44 499	0.22 381	0.45 364	0.37 344	0.35 404	0.44 429	0.41 436	0.34 466	0.34 332	0.40 481	0.10 362	0.09 419	0.08 184	0.08 244	0.13 439	0.11 406

DCRE	0.20 246	0.13 276	0.40 298	0.21 216	0.15 360	0.20 167	0.19 272	0.30 179	0.27 213	0.22 192	0.80 555	0.23 239	0.16 204	0.23 175	0.15 166	0.07 81	0.07 297	0.07 98	0.08 244	0.07 127	0.06 90

ssnet_v2	0.28 418	0.16 381	0.44 353	0.22 278	0.15 360	0.40 477	0.30 496	0.57 506	0.46 456	0.38 442	0.36 334	0.47 474	0.29 417	0.38 354	0.39 474	0.13 458	0.11 473	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.11 406

RAFT_CTSACE	0.21 267	0.16 381	0.41 321	0.25 422	0.15 360	0.22 223	0.24 428	0.32 203	0.28 229	0.33 367	0.51 474	0.29 320	0.17 234	0.32 319	0.13 103	0.06 32	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.06 90

CRFU-Net	0.28 418	0.14 320	0.45 364	0.25 422	0.15 360	0.45 505	0.23 406	0.50 416	0.30 261	0.43 492	0.41 389	0.48 480	0.46 525	0.43 370	0.29 420	0.11 401	0.10 450	0.09 269	0.08 244	0.10 340	0.10 371

hknet	0.25 374	0.14 320	0.40 298	0.25 422	0.15 360	0.35 444	0.21 354	0.56 497	0.37 344	0.34 387	0.35 324	0.43 449	0.27 385	0.37 349	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.09 273	0.09 315

CIPLG	0.21 267	0.21 456	0.55 435	0.23 330	0.15 360	0.25 285	0.20 323	0.35 250	0.29 248	0.31 332	0.33 303	0.22 219	0.15 185	0.26 238	0.20 300	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253

IPLGR_C	0.21 267	0.22 469	0.60 455	0.23 330	0.15 360	0.24 267	0.20 323	0.35 250	0.29 248	0.31 332	0.32 282	0.22 219	0.15 185	0.25 221	0.20 300	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253

ACRE	0.21 267	0.20 442	0.62 466	0.23 330	0.15 360	0.24 267	0.20 323	0.35 250	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.22 219	0.15 185	0.25 221	0.20 300	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253

raft+_RVC	0.18 186	0.14 320	0.32 188	0.21 216	0.15 360	0.21 195	0.16 139	0.38 285	0.34 304	0.21 186	0.28 233	0.20 195	0.15 185	0.24 190	0.19 281	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.08 253

raftrobust	0.16 142	0.13 276	0.29 160	0.22 278	0.15 360	0.19 132	0.13 53	0.32 203	0.26 202	0.26 233	0.20 158	0.19 186	0.17 234	0.21 148	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.07 181

ACVNet	0.23 315	0.13 276	0.35 224	0.18 61	0.15 360	0.27 320	0.23 406	0.39 297	0.44 426	0.28 254	0.41 389	0.38 402	0.26 366	0.27 258	0.32 441	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.07 181

CFNet-ft	0.24 346	0.15 355	0.35 224	0.18 61	0.15 360	0.30 380	0.21 354	0.39 297	0.36 333	0.28 254	0.40 381	0.43 449	0.25 356	0.47 384	0.24 375	0.12 439	0.07 297	0.12 440	0.11 419	0.12 424	0.09 315

FADNet_RVC	0.30 437	0.28 508	0.83 527	0.23 330	0.15 360	0.30 380	0.17 182	0.49 406	0.37 344	0.30 314	0.38 357	0.30 336	0.27 385	0.52 407	0.31 436	0.14 483	0.14 512	0.14 487	0.16 520	0.21 529	0.23 552

SuperB	0.49 538	0.28 508	2.23 599	0.23 330	0.15 360	0.41 481	0.32 507	0.47 383	0.82 567	0.43 492	0.50 468	0.33 362	0.45 519	0.68 492	1.08 576	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.98 607	0.14 467

TDLM	0.30 437	0.21 456	0.38 275	0.28 506	0.15 360	0.33 416	0.32 507	0.52 452	0.47 461	0.38 442	0.43 418	0.39 414	0.29 417	0.91 556	0.28 408	0.14 483	0.08 384	0.13 461	0.11 419	0.12 424	0.10 371

CFNet_RVC	0.24 346	0.15 355	0.35 224	0.18 61	0.15 360	0.30 380	0.21 354	0.39 297	0.36 333	0.28 254	0.40 381	0.43 449	0.25 356	0.47 384	0.24 375	0.12 439	0.07 297	0.12 440	0.11 419	0.12 424	0.09 315

UCFNet_RVC	0.24 346	0.16 381	0.34 214	0.18 61	0.15 360	0.33 416	0.16 139	0.46 375	0.35 320	0.29 283	0.35 324	0.39 414	0.25 356	0.34 332	0.22 345	0.13 458	0.08 384	0.13 461	0.14 499	0.13 439	0.12 429

HSM	0.28 418	0.16 381	0.35 224	0.20 171	0.15 360	0.33 416	0.19 272	0.53 463	0.37 344	0.36 420	0.38 357	0.67 554	0.31 447	0.89 552	0.23 364	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.08 253

SANet	0.53 550	0.28 508	0.96 552	0.26 457	0.15 360	0.69 560	0.44 557	0.67 562	1.34 599	0.67 559	0.98 572	0.94 574	0.71 569	0.89 552	0.76 551	0.14 483	0.12 490	0.12 440	0.11 419	0.17 496	0.16 488

SGM_RVC	0.50 541	0.19 430	0.50 405	0.25 422	0.15 360	0.69 560	0.39 543	0.68 565	0.82 567	0.95 582	0.84 560	1.13 581	0.76 572	1.16 581	0.60 534	0.16 511	0.16 534	0.16 513	0.16 520	0.16 479	0.17 500
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoRT	0.35 475	0.13 276	0.51 416	0.25 422	0.16 392	0.42 488	0.19 272	0.48 396	0.39 368	0.30 314	0.39 370	0.24 253	0.39 493	0.64 476	0.30 428	0.08 223	0.07 297	1.54 617	0.41 584	0.08 199	0.11 406

DDF-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.19 63	0.19 108	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 69	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 110	0.23 175	0.19 281	0.08 223	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.21 529	0.06 90

MSAF-DinoV2	0.76 577	0.44 559	1.98 597	0.49 575	0.16 392	0.58 544	0.31 501	0.81 583	0.83 571	0.41 476	0.52 482	0.98 578	0.58 551	4.97 621	1.03 573	0.11 401	0.07 297	0.10 346	0.24 556	0.27 556	0.26 561

ACV-stereo	0.29 429	0.18 414	0.79 514	0.23 330	0.16 392	0.47 513	0.19 272	0.36 269	0.34 304	0.29 283	0.33 303	0.67 554	0.42 511	0.54 420	0.30 428	0.10 362	0.09 419	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.11 406

DualNet (step1)	0.28 418	0.19 430	0.50 405	0.18 61	0.16 392	0.34 429	0.20 323	0.51 433	0.38 358	0.37 427	0.34 313	0.37 394	0.30 431	0.39 356	0.23 364	0.23 547	0.09 419	0.28 561	0.24 556	0.18 510	0.16 488

test_sample9	0.42 513	0.19 430	0.50 405	0.18 61	0.16 392	0.34 429	0.20 323	0.51 433	0.38 358	0.37 427	0.34 313	0.37 394	0.30 431	0.66 487	0.91 566	0.23 547	1.82 618	0.28 561	0.24 556	0.18 510	0.16 488

test_sample8	0.49 538	0.19 430	0.50 405	0.18 61	0.16 392	0.34 429	0.20 323	0.55 481	0.34 304	0.62 551	0.38 357	1.15 584	0.67 565	0.66 487	0.91 566	0.23 547	1.82 618	0.28 561	0.24 556	0.18 510	0.16 488

LoS_RVC	0.13 68	0.10 95	0.19 63	0.18 61	0.16 392	0.20 167	0.18 226	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 141	0.12 72	0.15 185	0.17 64	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 429

CAS	0.15 128	0.07 3	0.21 83	0.41 563	0.16 392	0.20 167	0.18 226	0.22 61	0.19 86	0.15 107	0.19 141	0.11 61	0.09 23	0.14 12	0.13 103	0.29 569	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 467

anonymousa	0.23 315	0.11 169	0.50 405	0.21 216	0.16 392	0.31 396	0.20 323	0.36 269	0.35 320	0.32 354	0.50 468	0.39 414	0.26 366	0.22 165	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.11 419	0.07 127	0.08 253

HBP-ISP	0.33 462	0.30 522	0.72 500	0.22 278	0.16 392	0.32 405	0.22 381	0.54 471	0.44 426	0.41 476	0.49 465	0.33 362	0.38 487	0.73 507	0.25 385	0.18 533	0.19 552	0.24 550	0.20 541	0.16 479	0.13 446

NINENet	0.25 374	0.15 355	0.37 256	0.23 330	0.16 392	0.43 497	0.17 182	0.60 530	0.46 456	0.32 354	0.37 343	0.32 355	0.20 283	0.42 368	0.21 325	0.10 362	0.10 450	0.12 440	0.08 244	0.11 388	0.10 371

AAGNet	0.33 462	0.11 169	0.37 256	0.25 422	0.16 392	0.20 167	0.19 272	0.30 179	0.27 213	0.35 404	0.35 324	0.27 293	0.30 431	0.44 374	2.66 614	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.07 163	0.08 199	0.06 90

GEStereo_RVC	0.27 398	0.20 442	0.44 353	0.27 485	0.16 392	0.33 416	0.25 445	0.56 497	0.54 509	0.34 387	0.38 357	0.34 369	0.25 356	0.51 401	0.28 408	0.12 439	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.11 388	0.11 406

HCRNet	0.24 346	0.25 487	0.33 204	0.34 538	0.16 392	0.27 320	0.18 226	0.43 347	0.35 320	0.30 314	0.35 324	0.32 355	0.22 303	0.44 374	0.20 300	0.13 458	0.08 384	0.13 461	0.11 419	0.10 340	0.09 315

FADNet-RVC-Resample	0.29 429	0.25 487	0.93 547	0.26 457	0.16 392	0.32 405	0.21 354	0.47 383	0.39 368	0.35 404	0.38 357	0.33 362	0.27 385	0.53 414	0.24 375	0.10 362	0.10 450	0.14 487	0.13 485	0.13 439	0.16 488

CVANet_RVC	0.30 437	0.19 430	0.41 321	0.26 457	0.16 392	0.33 416	0.26 457	0.52 452	0.47 461	0.40 467	0.46 450	0.43 449	0.31 447	0.89 552	0.26 398	0.14 483	0.09 419	0.14 487	0.13 485	0.14 457	0.10 371

SGM-ForestM	1.36 597	0.28 508	0.79 514	0.26 457	0.16 392	2.26 611	1.00 606	1.42 602	1.46 603	2.38 615	2.05 608	5.95 623	2.66 616	2.95 613	2.46 613	0.17 522	0.18 547	0.18 527	0.18 535	0.15 471	0.18 513

DeepPruner_ROB	0.26 390	0.19 430	0.44 353	0.21 216	0.16 392	0.30 380	0.21 354	0.52 452	0.32 282	0.35 404	0.38 357	0.39 414	0.26 366	0.42 368	0.24 375	0.15 496	0.11 473	0.11 402	0.11 419	0.14 457	0.13 446

DISCO	0.32 453	0.13 276	0.51 416	0.25 422	0.16 392	0.48 519	0.25 445	0.50 416	0.57 521	0.37 427	0.45 440	0.62 538	0.36 474	0.64 476	0.49 512	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.12 424	0.11 406

DLCB_ROB	0.28 418	0.16 381	0.34 214	0.27 485	0.16 392	0.38 463	0.25 445	0.48 396	0.43 411	0.46 507	0.46 450	0.51 498	0.33 457	0.53 414	0.33 448	0.10 362	0.10 450	0.11 402	0.11 419	0.10 340	0.09 315

NOSS_ROB	0.31 444	0.20 442	0.35 224	0.24 383	0.16 392	0.32 405	0.19 272	0.52 452	0.48 470	0.33 367	0.36 334	0.42 445	0.28 402	0.93 559	0.24 375	0.19 539	0.20 557	0.24 550	0.22 552	0.17 496	0.17 500

SGM-Forest	0.36 480	0.17 400	0.47 380	0.23 330	0.16 392	0.45 505	0.41 549	0.55 481	0.48 470	0.52 532	0.60 516	0.52 504	0.41 502	0.85 544	0.50 518	0.17 522	0.17 541	0.17 519	0.15 508	0.15 471	0.15 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 186	0.10 95	0.16 34	0.23 330	0.17 415	0.24 267	0.19 272	0.58 515	0.52 500	0.16 131	0.16 104	0.14 113	0.15 185	0.26 238	0.17 224	0.08 223	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.06 90

DDVS	0.25 374	0.15 355	0.39 290	0.24 383	0.17 415	0.34 429	0.21 354	0.41 320	0.30 261	0.33 367	0.41 389	0.48 480	0.21 290	0.52 407	0.27 404	0.11 401	0.09 419	0.11 402	0.09 339	0.13 439	0.14 467

DispNO	0.27 398	0.18 414	0.62 466	0.23 330	0.17 415	0.25 285	0.22 381	0.45 364	0.41 397	0.32 354	0.39 370	0.38 402	0.27 385	0.77 527	0.27 404	0.09 313	0.07 297	0.10 346	0.10 381	0.08 199	0.08 253

MyStereo8	0.22 298	0.15 355	0.63 469	0.21 216	0.17 415	0.31 396	0.16 139	0.36 269	0.32 282	0.28 254	0.36 334	0.25 262	0.18 259	0.25 221	0.28 408	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.12 429

StereoVision	0.22 298	0.18 414	0.37 256	0.27 485	0.17 415	0.23 245	0.22 381	0.38 285	0.31 273	0.20 175	0.51 474	0.22 219	0.16 204	0.28 272	0.18 248	0.11 401	0.12 490	0.13 461	0.13 485	0.10 340	0.07 181

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 437	0.20 442	0.70 496	0.21 216	0.17 415	0.46 507	0.27 463	0.50 416	0.49 479	0.42 486	0.55 496	0.43 449	0.30 431	0.46 380	0.38 466	0.09 313	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.11 388	0.10 371

AASNet	0.27 398	0.19 430	0.49 394	0.26 457	0.17 415	0.34 429	0.20 323	0.62 542	0.48 470	0.35 404	0.40 381	0.32 355	0.25 356	0.28 272	0.34 453	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.08 244	0.13 439	0.11 406

ADLNet2	0.30 437	0.17 400	0.72 500	0.23 330	0.17 415	0.36 449	0.24 428	0.52 452	0.51 491	0.32 354	0.38 357	0.45 464	0.30 431	0.69 494	0.35 457	0.10 362	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.12 424	0.10 371

sAnonymous2	0.20 246	0.21 456	0.58 447	0.24 383	0.17 415	0.22 223	0.19 272	0.34 225	0.28 229	0.17 146	0.19 141	0.17 162	0.16 204	0.17 64	0.14 140	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.23 539	0.17 500

CroCo_RVC	0.20 246	0.21 456	0.58 447	0.24 383	0.17 415	0.22 223	0.19 272	0.34 225	0.28 229	0.17 146	0.19 141	0.17 162	0.16 204	0.17 64	0.14 140	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.23 539	0.17 500

XX-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.83 527	0.26 457	0.17 415	0.23 245	0.13 53	0.40 308	0.18 69	0.20 175	0.41 389	0.31 346	0.10 54	0.32 319	0.12 57	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.05 26

RAFT + AFF	0.27 398	0.23 478	0.50 405	0.25 422	0.17 415	0.30 380	0.33 517	0.52 452	0.40 385	0.28 254	0.30 259	0.30 336	0.31 447	0.62 468	0.24 375	0.09 313	0.10 450	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.11 406

MMNet	0.27 398	0.14 320	0.49 394	0.24 383	0.17 415	0.47 513	0.22 381	0.45 364	0.51 491	0.39 457	0.41 389	0.36 388	0.33 457	0.39 356	0.34 453	0.08 223	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.08 253

psm_up	0.29 429	0.16 381	0.41 321	0.26 457	0.17 415	0.32 405	0.26 457	0.55 481	0.43 411	0.36 420	0.40 381	0.45 464	0.37 483	0.58 444	0.30 428	0.11 401	0.12 490	0.13 461	0.12 458	0.10 340	0.10 371

EDNetEfficientorigin	7.51 620	0.52 574	140.47 645	0.25 422	0.17 415	0.42 488	0.29 485	0.47 383	1.03 586	1.28 595	1.02 573	0.83 569	0.84 580	0.75 516	0.99 571	0.10 362	0.09 419	0.12 440	0.10 381	0.21 529	0.22 545

ac_64	0.27 398	0.13 276	0.41 321	0.24 383	0.17 415	0.36 449	0.22 381	0.46 375	0.33 294	0.35 404	0.36 334	0.52 504	0.30 431	0.62 468	0.32 441	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.09 273	0.08 253

DSFCA	0.27 398	0.13 276	0.36 244	0.20 171	0.17 415	0.38 463	0.31 501	0.47 383	0.43 411	0.43 492	0.37 343	0.39 414	0.29 417	0.52 407	0.32 441	0.12 439	0.10 450	0.10 346	0.11 419	0.11 388	0.10 371

DMCA-RVC	0.27 398	0.21 456	0.61 458	0.28 506	0.17 415	0.29 362	0.21 354	0.42 334	0.35 320	0.40 467	0.37 343	0.39 414	0.36 474	0.43 370	0.30 428	0.13 458	0.10 450	0.15 502	0.11 419	0.13 439	0.10 371

STTStereo	0.28 418	0.20 442	0.61 458	0.25 422	0.17 415	0.29 362	0.24 428	0.47 383	0.39 368	0.39 457	0.41 389	0.44 460	0.28 402	0.40 363	0.28 408	0.13 458	0.12 490	0.13 461	0.16 520	0.12 424	0.11 406

GANet	0.36 480	0.22 469	0.49 394	0.29 509	0.17 415	0.41 481	0.38 538	0.57 506	0.45 438	0.46 507	0.75 549	0.55 515	0.40 498	0.94 561	0.41 489	0.13 458	0.13 502	0.13 461	0.11 419	0.14 457	0.11 406

PS-NSSS	0.32 453	0.30 522	0.46 372	0.23 330	0.17 415	0.33 416	0.24 428	0.57 506	0.41 397	0.37 427	0.52 482	0.35 383	0.30 431	0.80 535	0.30 428	0.17 522	0.14 512	0.21 541	0.15 508	0.15 471	0.13 446

MeshStereo	0.58 556	0.27 505	0.67 484	0.22 278	0.17 415	0.66 557	0.37 532	0.78 577	0.61 532	1.47 609	1.30 584	1.65 596	0.79 574	1.12 579	0.59 531	0.17 522	0.17 541	0.17 519	0.14 499	0.17 496	0.14 467
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
WQFJA1	0.18 186	0.10 95	0.16 34	0.22 278	0.18 437	0.25 285	0.19 272	0.51 433	0.51 491	0.15 107	0.17 117	0.15 133	0.16 204	0.20 127	0.20 300	0.07 81	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

WQFJX	0.18 186	0.10 95	0.17 45	0.22 278	0.18 437	0.25 285	0.18 226	0.53 463	0.45 438	0.17 146	0.16 104	0.14 113	0.16 204	0.23 175	0.18 248	0.07 81	0.08 384	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

NLMM1	0.19 229	0.12 211	0.16 34	0.23 330	0.18 437	0.24 267	0.20 323	0.59 521	0.65 540	0.18 164	0.17 117	0.13 86	0.14 166	0.25 221	0.18 248	0.08 223	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

NLMM	0.18 186	0.10 95	0.16 34	0.22 278	0.18 437	0.25 285	0.19 272	0.51 433	0.51 491	0.15 107	0.17 117	0.15 133	0.16 204	0.20 127	0.20 300	0.07 81	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

NLSM1	0.17 161	0.10 95	0.17 45	0.21 216	0.18 437	0.25 285	0.17 182	0.47 383	0.40 385	0.16 131	0.21 170	0.13 86	0.15 185	0.21 148	0.18 248	0.08 223	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.06 90

Select-FE	0.23 315	0.14 320	0.78 507	0.22 278	0.18 437	0.22 223	0.13 53	0.43 347	0.26 202	0.28 254	0.33 303	0.39 414	0.29 417	0.27 258	0.19 281	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.13 485	0.08 199	0.12 429

zero-FE	0.16 142	0.08 18	0.81 520	0.19 108	0.18 437	0.12 10	0.15 106	0.19 25	0.19 86	0.10 16	0.10 19	0.13 86	0.12 110	0.21 148	0.19 281	0.08 223	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.19 517	0.06 90

z-mn7	0.44 524	0.40 553	1.09 566	0.25 422	0.18 437	0.61 551	0.34 519	0.56 497	0.93 582	0.43 492	0.96 569	0.53 509	0.39 493	0.94 561	0.59 531	0.10 362	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.14 457	0.13 446

w-ln-seven-2	0.36 480	0.29 515	1.06 563	0.27 485	0.18 437	0.37 455	0.30 496	0.50 416	0.54 509	0.45 503	0.55 496	0.45 464	0.41 502	0.62 468	0.49 512	0.10 362	0.10 450	0.12 440	0.11 419	0.14 457	0.11 406

SDNR	0.42 513	0.21 456	0.82 524	0.21 216	0.18 437	1.27 596	0.17 182	0.50 416	0.49 479	0.42 486	0.81 556	0.38 402	0.27 385	1.19 582	0.38 466	0.23 547	0.24 570	0.17 519	0.13 485	0.17 496	0.20 531

fast-acv-ft	0.31 444	0.20 442	0.81 520	0.24 383	0.18 437	0.46 507	0.27 463	0.41 320	0.49 479	0.39 457	0.55 496	0.49 486	0.35 470	0.37 349	0.38 466	0.11 401	0.11 473	0.11 402	0.12 458	0.12 424	0.09 315

CroCo-Stereo Lap2	0.15 128	0.15 355	0.28 150	0.25 422	0.18 437	0.11 6	0.19 272	0.28 146	0.21 130	0.13 67	0.16 104	0.15 133	0.12 110	0.17 64	0.14 140	0.07 81	0.07 297	0.08 184	0.06 105	0.08 199	0.07 181

RAFT+CT+SA	0.21 267	0.18 414	0.33 204	0.25 422	0.18 437	0.23 245	0.29 485	0.40 308	0.36 333	0.24 212	0.38 357	0.18 172	0.16 204	0.32 319	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.12 458	0.09 273	0.09 315

test_5	0.23 315	0.19 430	0.38 275	0.26 457	0.18 437	0.25 285	0.29 485	0.40 308	0.37 344	0.29 283	0.40 381	0.25 262	0.22 303	0.34 332	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.10 371

DAS	0.27 398	0.12 211	0.42 331	0.24 383	0.18 437	0.29 362	0.24 428	0.45 364	0.45 438	0.41 476	0.44 429	0.34 369	0.29 417	0.75 516	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.09 315

SepStereo	0.26 390	0.12 211	0.42 331	0.24 383	0.18 437	0.29 362	0.24 428	0.45 364	0.45 438	0.41 476	0.44 429	0.34 369	0.29 417	0.64 476	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.09 315

SACVNet	0.30 437	0.20 442	0.41 321	0.25 422	0.18 437	0.34 429	0.25 445	0.52 452	0.40 385	0.41 476	0.44 429	0.46 472	0.32 454	0.71 500	0.25 385	0.13 458	0.10 450	0.12 440	0.12 458	0.16 479	0.17 500

HHNet	0.22 298	0.12 211	0.52 422	0.18 61	0.18 437	0.20 167	0.20 323	0.34 225	0.31 273	0.32 354	0.59 511	0.20 195	0.21 290	0.24 190	0.31 436	0.08 223	0.05 33	0.09 269	0.07 163	0.08 199	0.11 406

Anonymous3	0.23 315	0.18 414	0.63 469	0.27 485	0.18 437	0.41 481	0.23 406	0.43 347	0.35 320	0.23 198	0.27 227	0.20 195	0.18 259	0.27 258	0.18 248	0.12 439	0.11 473	0.10 346	0.10 381	0.11 388	0.12 429

pcwnet_v2	0.32 453	0.15 355	1.26 579	0.23 330	0.18 437	0.32 405	0.18 226	0.59 521	0.60 528	0.36 420	0.45 440	0.35 383	0.29 417	0.36 346	0.25 385	0.14 483	0.11 473	0.12 440	0.11 419	0.14 457	0.15 479

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 320	0.49 394	0.27 485	0.18 437	0.22 223	0.17 182	0.27 127	0.23 164	0.14 93	0.22 181	0.17 162	0.14 166	0.21 148	0.15 166	0.10 362	0.11 473	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

FAT-Stereo	0.36 480	0.18 414	0.73 504	0.26 457	0.18 437	0.33 416	0.29 485	0.60 530	0.59 524	0.46 507	0.60 516	0.60 532	0.50 537	0.61 460	0.34 453	0.13 458	0.14 512	0.13 461	0.12 458	0.14 457	0.18 513

RTSC	0.39 502	0.28 508	0.78 507	0.27 485	0.18 437	0.49 524	0.22 381	0.59 521	0.84 574	0.55 542	0.53 489	0.49 486	0.36 474	0.67 491	0.82 559	0.13 458	0.10 450	0.11 402	0.12 458	0.17 496	0.17 500

RASNet	0.28 418	0.14 320	0.44 353	0.22 278	0.18 437	0.32 405	0.19 272	0.48 396	0.38 358	0.29 283	0.43 418	0.47 474	0.37 483	0.79 531	0.36 463	0.09 313	0.07 297	0.07 98	0.09 339	0.07 127	0.07 181

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 398	0.21 456	0.59 453	0.25 422	0.18 437	0.29 362	0.22 381	0.50 416	0.40 385	0.38 442	0.41 389	0.43 449	0.27 385	0.43 370	0.29 420	0.11 401	0.08 384	0.10 346	0.10 381	0.10 340	0.11 406
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 462	0.20 442	0.43 344	0.27 485	0.18 437	0.37 455	0.31 501	0.55 481	0.50 487	0.51 526	0.53 489	0.58 527	0.37 483	0.63 474	0.45 501	0.17 522	0.12 490	0.13 461	0.12 458	0.15 471	0.14 467

ETE_ROB	0.34 470	0.26 498	0.45 364	0.29 509	0.18 437	0.40 477	0.37 532	0.57 506	0.47 461	0.50 521	0.50 468	0.62 538	0.36 474	0.55 422	0.38 466	0.13 458	0.10 450	0.14 487	0.12 458	0.16 479	0.16 488

NLCSM	0.19 229	0.12 211	0.18 55	0.24 383	0.19 464	0.24 267	0.21 354	0.42 334	0.40 385	0.19 170	0.18 132	0.14 113	0.16 204	0.47 384	0.19 281	0.08 223	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

zh-mn7	0.46 529	0.45 560	1.48 588	0.25 422	0.19 464	0.44 499	0.29 485	0.56 497	0.82 567	0.65 557	0.96 569	0.49 486	0.38 487	0.88 550	0.63 540	0.12 439	0.10 450	0.11 402	0.11 419	0.13 439	0.14 467

ISRNet	0.27 398	0.13 276	0.45 364	0.26 457	0.19 464	0.24 267	0.14 78	0.45 364	0.43 411	0.39 457	0.48 463	0.42 445	0.27 385	0.32 319	0.29 420	0.20 542	0.12 490	0.17 519	0.16 520	0.16 479	0.20 531

IGEV-RUCA	0.21 267	0.08 18	0.23 99	0.19 108	0.19 464	0.28 340	0.24 428	0.23 80	0.21 130	0.20 175	0.23 186	0.28 309	0.49 535	0.26 238	0.18 248	0.09 313	0.08 384	0.18 527	0.13 485	0.17 496	0.17 500

rvit_105_1	0.27 398	0.19 430	0.46 372	0.27 485	0.19 464	0.30 380	0.35 523	0.44 354	0.51 491	0.31 332	0.31 273	0.31 346	0.26 366	0.35 341	0.25 385	0.15 496	0.14 512	0.15 502	0.17 529	0.11 388	0.10 371

AEACV	0.13 68	0.09 53	0.23 99	0.18 61	0.19 464	0.19 132	0.16 139	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 117	0.13 86	0.16 204	0.16 44	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.08 244	0.07 127	0.06 90

coex-ft	3.44 614	0.73 587	48.55 643	0.24 383	0.19 464	0.50 527	0.43 554	0.47 383	2.40 610	7.03 624	1.20 580	0.97 577	2.23 612	0.73 507	1.92 607	0.12 439	0.15 527	0.14 487	0.12 458	0.21 529	0.43 581

TRStereo	0.19 229	0.17 400	0.47 380	0.23 330	0.19 464	0.19 132	0.16 139	0.52 452	0.28 229	0.20 175	0.19 141	0.21 207	0.13 143	0.24 190	0.13 103	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.11 419	0.06 58	0.06 90

ADLNet	0.28 418	0.15 355	0.42 331	0.23 330	0.19 464	0.34 429	0.23 406	0.53 463	0.43 411	0.42 486	0.41 389	0.44 460	0.27 385	0.55 422	0.35 457	0.11 401	0.08 384	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.12 429

delet	0.27 398	0.14 320	0.40 298	0.23 330	0.19 464	0.41 481	0.29 485	0.49 406	0.48 470	0.33 367	0.41 389	0.37 394	0.30 431	0.48 387	0.34 453	0.09 313	0.09 419	0.11 402	0.12 458	0.08 199	0.08 253

UPFNet	0.25 374	0.12 211	0.38 275	0.24 383	0.19 464	0.37 455	0.28 479	0.48 396	0.38 358	0.34 387	0.37 343	0.37 394	0.28 402	0.39 356	0.33 448	0.10 362	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.10 340	0.08 253

psmorigin	0.50 541	0.25 487	3.03 608	0.24 383	0.19 464	0.38 463	0.22 381	0.50 416	0.44 426	0.64 555	0.68 538	0.71 563	0.51 540	0.85 544	0.45 501	0.14 483	0.17 541	0.13 461	0.14 499	0.16 479	0.21 540

aanetorigin	0.39 502	0.29 515	1.09 566	0.24 383	0.19 464	0.28 340	0.37 532	0.33 217	0.47 461	0.94 580	0.82 558	0.52 504	0.54 543	0.49 392	0.50 518	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.16 479	0.15 479

acv_ft	0.25 374	0.13 276	0.40 298	0.23 330	0.19 464	0.34 429	0.21 354	0.45 364	0.44 426	0.38 442	0.41 389	0.38 402	0.27 385	0.27 258	0.35 457	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.11 388	0.07 181

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 480	0.36 542	0.53 426	0.34 538	0.19 464	0.51 528	0.24 428	0.55 481	0.38 358	0.41 476	0.47 457	0.47 474	0.27 385	0.73 507	0.30 428	0.36 578	0.19 552	0.27 553	0.17 529	0.26 551	0.23 552

ADCL	0.47 532	0.22 469	1.00 556	0.27 485	0.19 464	0.74 565	0.64 584	0.54 471	0.69 550	0.56 543	0.71 543	0.55 515	0.60 554	0.60 453	1.43 594	0.11 401	0.09 419	0.13 461	0.13 485	0.14 457	0.14 467

DRN-Test	0.33 462	0.17 400	0.61 458	0.27 485	0.19 464	0.46 507	0.29 485	0.65 551	0.51 491	0.47 514	0.46 450	0.44 460	0.34 466	0.62 468	0.41 489	0.12 439	0.08 384	0.13 461	0.12 458	0.12 424	0.10 371

NaN_ROB	0.41 510	0.28 508	0.62 466	0.30 518	0.19 464	0.51 528	0.47 565	0.58 515	0.59 524	0.56 543	0.47 457	0.49 486	0.41 502	1.21 585	0.64 542	0.12 439	0.18 547	0.12 440	0.13 485	0.11 388	0.14 467

zh-sn7	0.48 535	0.51 572	1.43 587	0.29 509	0.20 482	0.47 513	0.39 543	0.57 506	0.62 534	0.52 532	0.81 556	0.52 504	0.56 547	1.05 574	0.87 563	0.12 439	0.13 502	0.13 461	0.13 485	0.17 496	0.16 488

UNet	0.28 418	0.14 320	0.69 490	0.23 330	0.20 482	0.44 499	0.22 381	0.50 416	0.40 385	0.34 387	0.39 370	0.43 449	0.33 457	0.40 363	0.31 436	0.09 313	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

FADNet-RVC	0.31 444	0.35 539	0.78 507	0.25 422	0.20 482	0.33 416	0.20 323	0.49 406	0.40 385	0.34 387	0.39 370	0.41 436	0.29 417	0.63 474	0.31 436	0.13 458	0.14 512	0.14 487	0.15 508	0.19 517	0.19 521

GANetREF_RVC	0.43 518	0.47 563	0.69 490	0.38 558	0.20 482	0.51 528	0.48 569	0.66 557	0.66 542	0.46 507	0.46 450	0.50 494	0.44 516	0.90 555	0.39 474	0.27 563	0.21 559	0.32 570	0.18 535	0.27 556	0.22 545
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
DPSNet	0.47 532	0.24 482	0.93 547	0.27 485	0.20 482	0.75 567	0.57 578	0.84 586	0.79 564	0.47 514	0.51 474	0.60 532	0.69 567	0.87 547	0.71 549	0.16 511	0.13 502	0.12 440	0.10 381	0.25 544	0.21 540

FBW_ROB	0.43 518	0.26 498	0.54 429	0.31 524	0.20 482	0.51 528	0.32 507	0.70 568	0.60 528	0.59 547	0.55 496	0.65 549	0.41 502	1.40 595	0.51 520	0.13 458	0.17 541	0.21 541	0.16 520	0.17 496	0.18 513

PWC_ROB	0.38 497	0.29 515	0.69 490	0.25 422	0.20 482	0.38 463	0.19 272	0.58 515	0.67 545	0.57 545	0.85 561	0.51 498	0.40 498	0.71 500	0.52 521	0.13 458	0.09 419	0.14 487	0.10 381	0.17 496	0.14 467

PWCDC_ROB	0.38 497	0.30 522	0.60 455	0.33 536	0.20 482	0.42 488	0.19 272	0.58 515	0.89 576	0.42 486	1.26 583	0.36 388	0.34 466	0.50 396	0.38 466	0.18 533	0.11 473	0.11 402	0.09 339	0.19 517	0.13 446

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 315	0.13 276	0.83 527	0.20 171	0.21 490	0.23 245	0.17 182	0.48 396	0.27 213	0.23 198	0.29 246	0.39 414	0.23 317	0.25 221	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.11 419	0.11 388	0.10 371

LL-Strereo	0.29 429	0.25 487	0.58 447	0.25 422	0.21 490	0.23 245	0.24 428	0.55 481	0.42 404	0.34 387	0.32 282	0.41 436	0.40 498	0.94 561	0.23 364	0.08 223	0.07 297	0.11 402	0.09 339	0.09 273	0.09 315

Anonymous_2	0.37 490	0.21 456	0.47 380	0.20 171	0.21 490	0.42 488	0.26 457	0.38 285	0.29 248	0.33 367	0.30 259	0.44 460	0.38 487	0.36 346	0.29 420	0.26 558	0.29 578	0.44 580	1.41 617	0.34 568	0.21 540

Wz-Net-TNSev	0.51 545	0.58 577	1.61 594	0.25 422	0.21 490	0.65 555	0.45 558	0.63 549	0.69 550	0.51 526	0.54 492	0.71 563	0.60 554	1.00 570	0.77 554	0.15 496	0.15 527	0.13 461	0.15 508	0.21 529	0.20 531

Wz-Net-SNSev	0.43 518	0.41 557	1.27 580	0.30 518	0.21 490	0.44 499	0.41 549	0.61 534	0.65 540	0.46 507	0.65 532	0.62 538	0.39 493	0.74 515	0.59 531	0.12 439	0.11 473	0.12 440	0.13 485	0.16 479	0.14 467

Wz-Net-LNSev	0.34 470	0.29 515	0.91 543	0.26 457	0.21 490	0.47 513	0.31 501	0.54 471	0.54 509	0.44 499	0.52 482	0.50 494	0.35 470	0.39 356	0.39 474	0.11 401	0.11 473	0.10 346	0.09 339	0.14 457	0.13 446

Wz-Net-MNSev	0.36 480	0.26 498	0.79 514	0.26 457	0.21 490	0.59 547	0.38 538	0.55 481	0.56 518	0.48 518	0.54 492	0.53 509	0.36 474	0.60 453	0.44 498	0.11 401	0.09 419	0.11 402	0.11 419	0.15 471	0.13 446

Syn2CoEx	0.36 480	0.31 529	0.78 507	0.34 538	0.21 490	0.41 481	0.28 479	0.61 534	0.49 479	0.42 486	0.56 503	0.45 464	0.44 516	0.69 494	0.38 466	0.17 522	0.14 512	0.15 502	0.12 458	0.13 439	0.12 429

HGLStereo	0.27 398	0.14 320	0.46 372	0.24 383	0.21 490	0.33 416	0.23 406	0.50 416	0.42 404	0.35 404	0.48 463	0.41 436	0.33 457	0.45 377	0.33 448	0.11 401	0.10 450	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.12 429

ADCMid	0.49 538	0.34 537	1.13 571	0.26 457	0.21 490	0.51 528	0.37 532	0.57 506	0.54 509	0.75 568	0.66 534	0.62 538	0.64 564	0.64 476	1.68 599	0.13 458	0.12 490	0.17 519	0.17 529	0.20 526	0.17 500

ADCRef	0.38 497	0.24 482	0.88 539	0.26 457	0.21 490	0.49 524	0.27 463	0.52 452	0.48 470	0.50 521	0.58 508	0.35 383	0.47 528	0.48 387	1.29 592	0.09 313	0.08 384	0.12 440	0.12 458	0.11 388	0.11 406

StereoDRNet	0.32 453	0.22 469	0.61 458	0.27 485	0.21 490	0.42 488	0.30 496	0.61 534	0.48 470	0.46 507	0.39 370	0.48 480	0.30 431	0.57 437	0.40 481	0.11 401	0.09 419	0.12 440	0.11 419	0.12 424	0.10 371

MDST_ROB	0.48 535	0.14 320	0.95 550	0.30 518	0.21 490	1.33 599	0.32 507	0.77 576	0.56 518	1.06 588	0.71 543	0.49 486	0.35 470	1.26 588	0.38 466	0.13 458	0.11 473	0.16 513	0.13 485	0.12 424	0.12 429

LALA_ROB	0.36 480	0.25 487	0.46 372	0.30 518	0.21 490	0.47 513	0.39 543	0.61 534	0.51 491	0.52 532	0.51 474	0.69 560	0.36 474	0.50 396	0.43 493	0.17 522	0.11 473	0.16 513	0.14 499	0.17 496	0.15 479

WCMA_ROB	0.51 545	0.21 456	0.65 478	0.25 422	0.21 490	0.58 544	0.32 507	0.54 471	0.55 515	0.95 582	1.40 588	1.28 588	0.81 577	0.73 507	0.62 537	0.18 533	0.15 527	0.15 502	0.15 508	0.19 517	0.19 521

PSMNet_ROB	0.33 462	0.24 482	0.54 429	0.31 524	0.21 490	0.42 488	0.43 554	0.59 521	0.47 461	0.37 427	0.44 429	0.49 486	0.31 447	0.64 476	0.43 493	0.14 483	0.10 450	0.15 502	0.14 499	0.13 439	0.11 406

w-ln-seven	0.42 513	0.30 522	1.18 573	0.26 457	0.22 506	0.58 544	0.31 501	0.62 542	0.81 566	0.58 546	0.61 523	0.53 509	0.36 474	0.57 437	0.65 544	0.11 401	0.10 450	0.13 461	0.12 458	0.15 471	0.13 446

rvit_stereo_0075_2	0.24 346	0.17 400	0.50 405	0.26 457	0.22 506	0.22 223	0.15 106	0.40 308	0.35 320	0.27 243	0.37 343	0.29 320	0.20 283	0.28 272	0.19 281	0.17 522	0.12 490	0.19 535	0.12 458	0.13 439	0.13 446

CES	0.14 95	0.08 18	0.19 63	0.17 25	0.22 506	0.18 104	0.16 139	0.23 80	0.19 86	0.14 93	0.17 117	0.14 113	0.10 54	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 199	0.18 513

APVNet	0.36 480	0.20 442	0.70 496	0.26 457	0.22 506	0.52 537	0.35 523	0.61 534	0.44 426	0.38 442	0.52 482	0.48 480	0.38 487	0.84 543	0.46 507	0.13 458	0.14 512	0.15 502	0.16 520	0.16 479	0.15 479

MFN_U_SF_RVC	0.56 552	0.51 572	1.19 574	0.38 558	0.22 506	0.69 560	0.27 463	0.80 581	0.67 545	0.73 564	0.74 548	0.87 570	0.61 563	0.81 538	0.76 551	0.29 569	0.27 574	0.32 570	0.37 580	0.32 567	0.31 570

FADNet	0.32 453	0.36 542	0.74 505	0.23 330	0.22 506	0.37 455	0.19 272	0.53 463	0.48 470	0.32 354	0.36 334	0.43 449	0.32 454	0.64 476	0.25 385	0.16 511	0.16 534	0.14 487	0.16 520	0.24 542	0.19 521

S-Stereo	0.38 497	0.20 442	1.05 562	0.27 485	0.22 506	0.38 463	0.32 507	0.55 481	0.66 542	0.39 457	0.59 511	0.49 486	0.41 502	0.75 516	0.40 481	0.12 439	0.15 527	0.13 461	0.13 485	0.16 479	0.21 540

stereogan	0.37 490	0.17 400	0.65 478	0.27 485	0.22 506	0.62 553	0.26 457	0.59 521	0.63 538	0.43 492	0.60 516	0.67 554	0.42 511	0.68 492	0.35 457	0.13 458	0.14 512	0.14 487	0.12 458	0.19 517	0.17 500

edge stereo	0.39 502	0.22 469	0.81 520	0.27 485	0.22 506	0.37 455	0.24 428	0.56 497	0.54 509	0.53 538	0.60 516	0.71 563	0.50 537	0.78 529	0.40 481	0.16 511	0.14 512	0.19 535	0.14 499	0.16 479	0.17 500

ADCP+	0.45 527	0.24 482	1.15 572	0.25 422	0.22 506	0.56 540	0.39 543	0.54 471	0.51 491	0.44 499	0.51 474	0.46 472	0.52 542	0.56 433	1.89 606	0.10 362	0.08 384	0.11 402	0.10 381	0.14 457	0.13 446

DANet	0.35 475	0.23 478	0.60 455	0.36 549	0.22 506	0.39 472	0.25 445	0.48 396	0.43 411	0.52 532	0.50 468	0.59 529	0.41 502	0.76 521	0.49 512	0.13 458	0.11 473	0.14 487	0.12 458	0.17 496	0.15 479
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 444	0.16 381	0.54 429	0.24 383	0.22 506	0.42 488	0.28 479	0.58 515	0.56 518	0.28 254	0.38 357	0.40 429	0.30 431	0.71 500	0.28 408	0.13 458	0.08 384	0.13 461	0.10 381	0.19 517	0.16 488

NCCL2	0.35 475	0.26 498	0.49 394	0.36 549	0.22 506	0.41 481	0.41 549	0.53 463	0.42 404	0.47 514	0.46 450	0.61 536	0.39 493	0.55 422	0.37 464	0.16 511	0.13 502	0.21 541	0.21 544	0.16 479	0.16 488

YMNet	0.32 453	0.22 469	0.58 447	0.27 485	0.23 519	0.48 519	0.27 463	0.51 433	0.45 438	0.48 518	0.56 503	0.51 498	0.30 431	0.39 356	0.40 481	0.13 458	0.16 534	0.13 461	0.12 458	0.13 439	0.12 429

YMNet_1	0.32 453	0.22 469	0.58 447	0.27 485	0.23 519	0.48 519	0.27 463	0.51 433	0.45 438	0.48 518	0.56 503	0.51 498	0.30 431	0.39 356	0.40 481	0.13 458	0.16 534	0.13 461	0.12 458	0.13 439	0.12 429

FACV-RUCA	0.21 267	0.15 355	0.32 188	0.23 330	0.23 519	0.26 309	0.19 272	0.39 297	0.34 304	0.25 221	0.32 282	0.21 207	0.24 335	0.24 190	0.19 281	0.10 362	0.07 297	0.15 502	0.08 244	0.16 479	0.13 446

GASNet	0.36 480	0.46 561	0.88 539	0.34 538	0.23 519	0.35 444	0.22 381	0.60 530	0.53 505	0.40 467	0.37 343	0.45 464	0.30 431	0.79 531	0.35 457	0.15 496	0.10 450	0.14 487	0.14 499	0.22 536	0.12 429

AF-Net	0.37 490	0.26 498	0.56 439	0.32 530	0.23 519	0.41 481	0.29 485	0.61 534	0.64 539	0.42 486	0.68 538	0.65 549	0.49 535	0.57 437	0.44 498	0.15 496	0.11 473	0.19 535	0.14 499	0.15 471	0.13 446

ADCPNet	0.48 535	0.29 515	1.60 592	0.27 485	0.23 519	0.70 563	0.38 538	0.53 463	0.51 491	0.51 526	0.59 511	0.67 554	0.56 547	0.60 453	1.14 581	0.15 496	0.18 547	0.14 487	0.23 554	0.19 517	0.19 521

CC-Net-ROB	0.43 518	0.47 563	0.65 478	0.37 556	0.23 519	0.51 528	0.29 485	0.66 557	0.49 479	0.46 507	0.51 474	0.48 480	0.38 487	0.96 565	0.35 457	0.34 576	0.23 568	0.55 586	0.25 561	0.31 564	0.20 531

CSAN	0.50 541	0.35 539	0.78 507	0.36 549	0.23 519	0.56 540	0.59 581	0.61 534	0.70 552	0.64 555	0.78 553	0.65 549	0.60 554	1.38 594	0.62 537	0.21 544	0.17 541	0.20 539	0.20 541	0.18 510	0.18 513

FSD					0.24 527	0.27 320	0.27 463	0.31 191	0.29 248	0.26 233	0.27 227	0.28 309	0.27 385	0.28 272	0.26 398	0.23 547	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.25 544

WZ-Net	0.52 549	0.38 551	1.90 596	0.30 518	0.24 527	0.57 543	0.48 569	0.62 542	0.78 563	0.50 521	0.71 543	0.68 558	0.54 543	0.98 569	0.84 560	0.13 458	0.10 450	0.11 402	0.12 458	0.19 517	0.20 531

FINET	0.34 470	0.27 505	0.80 517	0.24 383	0.24 527	0.36 449	0.34 519	0.54 471	0.72 555	0.39 457	0.47 457	0.32 355	0.30 431	0.51 401	0.32 441	0.19 539	0.17 541	0.13 461	0.12 458	0.18 510	0.16 488

GwcNet	0.35 475	0.23 478	0.88 539	0.25 422	0.24 527	0.48 519	0.27 463	0.55 481	0.57 521	0.38 442	0.52 482	0.51 498	0.32 454	0.60 453	0.41 489	0.13 458	0.11 473	0.12 440	0.11 419	0.13 439	0.14 467

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 545	0.50 570	0.86 536	0.39 560	0.24 527	0.84 575	0.55 576	0.56 497	0.62 534	0.60 548	0.68 538	0.62 538	0.42 511	1.13 580	0.43 493	0.23 547	0.27 574	0.27 553	0.35 576	0.25 544	0.29 566

RP	0.35 475	0.22 469	0.51 416	0.31 524	0.24 527	0.37 455	0.28 479	0.50 416	0.58 523	0.40 467	0.63 529	0.61 536	0.47 528	0.61 460	0.39 474	0.16 511	0.15 527	0.17 519	0.15 508	0.17 496	0.17 500

Nwc_Net	0.37 490	0.25 487	0.68 489	0.31 524	0.24 527	0.44 499	0.30 496	0.65 551	0.50 487	0.37 427	0.69 542	0.58 527	0.45 519	0.60 453	0.40 481	0.15 496	0.12 490	0.19 535	0.21 544	0.14 457	0.13 446

ADCS	0.58 556	0.40 553	1.35 585	0.29 509	0.24 527	0.55 539	0.45 558	0.67 562	0.83 571	0.76 569	0.71 543	0.68 558	0.60 554	0.76 521	2.23 611	0.16 511	0.16 534	0.16 513	0.17 529	0.22 536	0.22 545

testlalala2	0.18 186	0.10 95	0.50 405	0.36 549	0.25 535	0.23 245	0.14 78	0.34 225	0.24 179	0.25 221	0.25 210	0.21 207	0.12 110	0.16 44	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

EDNetEfficient	0.63 562	0.37 547	2.40 603	0.26 457	0.25 535	0.38 463	0.49 571	0.41 320	1.06 589	1.38 598	0.87 565	0.62 538	0.95 585	0.65 483	1.65 598	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.11 419	0.19 517	0.17 500

SHD	0.42 513	0.27 505	0.81 520	0.31 524	0.25 535	0.42 488	0.22 381	0.66 557	0.94 584	0.63 553	0.60 516	0.59 529	0.47 528	0.59 450	0.58 530	0.15 496	0.13 502	0.16 513	0.16 520	0.20 526	0.22 545

XQC	0.43 518	0.37 547	0.96 552	0.34 538	0.25 535	0.53 538	0.34 519	0.60 530	0.73 558	0.51 526	0.46 450	0.57 524	0.47 528	0.70 497	0.72 550	0.17 522	0.12 490	0.18 527	0.15 508	0.25 544	0.23 552

MSMD_ROB	0.60 560	0.33 536	0.61 458	0.30 518	0.25 535	0.86 577	0.35 523	0.55 481	0.67 545	1.10 590	1.49 593	1.76 599	0.97 588	0.88 550	0.49 512	0.23 547	0.21 559	0.27 553	0.27 569	0.25 544	0.24 557

AnyNet_C01	0.65 564	0.58 577	2.60 606	0.32 530	0.26 540	0.88 578	0.61 582	0.63 549	0.62 534	0.68 560	0.96 569	0.76 566	0.60 554	0.96 565	1.43 594	0.16 511	0.16 534	0.17 519	0.17 529	0.23 539	0.23 552

pmcnn	0.50 541	0.20 442	0.78 507	0.24 383	0.26 540	0.39 472	0.30 496	0.51 433	0.50 487	0.54 540	1.23 582	2.52 610	0.37 483	0.77 527	0.95 569	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.10 340	0.08 253

FC-DCNN v2	0.71 570	0.30 522	0.67 484	0.32 530	0.27 542	0.84 575	0.39 543	0.84 586	0.85 575	1.44 605	1.64 599	2.09 603	1.28 599	1.06 575	0.80 558	0.24 554	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.26 551	0.25 559

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 374	0.14 320	0.95 550	0.21 216	0.27 542	0.20 167	0.19 272	0.48 396	0.25 193	0.26 233	0.55 496	0.34 369	0.18 259	0.25 221	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.12 458	0.12 424	0.12 429

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 567	0.64 582	1.06 563	0.45 568	0.27 542	1.40 603	0.58 579	0.78 577	0.92 580	0.84 573	0.86 562	0.88 572	0.68 566	1.33 593	0.68 547	0.37 580	0.29 578	0.34 573	0.36 579	0.43 574	0.37 576

RGC	0.39 502	0.32 534	0.64 477	0.34 538	0.27 542	0.40 477	0.29 485	0.57 506	0.53 505	0.45 503	0.64 531	0.62 538	0.45 519	0.72 505	0.39 474	0.15 496	0.15 527	0.21 541	0.20 541	0.18 510	0.19 521

FC-DCNN	0.70 569	0.30 522	0.69 490	0.32 530	0.27 542	0.81 574	0.39 543	0.79 580	0.82 567	1.41 601	1.58 598	1.98 601	1.26 597	1.02 572	0.77 554	0.24 554	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.26 551	0.26 561

G-Net	0.46 529	0.25 487	0.86 536	0.34 538	0.28 547	0.90 580	0.35 523	0.47 383	0.45 438	0.68 560	1.22 581	0.64 548	0.60 554	0.61 460	0.57 525	0.16 511	0.14 512	0.17 519	0.13 485	0.22 536	0.19 521

NCC-stereo	0.39 502	0.25 487	0.69 490	0.32 530	0.28 547	0.46 507	0.36 528	0.65 551	0.52 500	0.40 467	0.57 506	0.56 519	0.47 528	0.73 507	0.45 501	0.17 522	0.14 512	0.18 527	0.25 561	0.16 479	0.16 488

Abc-Net	0.39 502	0.25 487	0.69 490	0.32 530	0.28 547	0.46 507	0.36 528	0.65 551	0.52 500	0.40 467	0.57 506	0.56 519	0.47 528	0.73 507	0.45 501	0.17 522	0.14 512	0.18 527	0.25 561	0.16 479	0.16 488
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 578	0.48 565	4.68 611	0.34 538	0.28 547	1.12 588	0.46 561	0.62 542	1.03 586	0.73 564	0.89 566	0.60 532	0.59 552	1.61 598	1.16 585	0.14 483	0.11 473	0.15 502	0.15 508	0.21 529	0.19 521

RTSA	0.78 578	0.48 565	4.68 611	0.34 538	0.28 547	1.12 588	0.46 561	0.62 542	1.03 586	0.73 564	0.89 566	0.60 532	0.59 552	1.61 598	1.16 585	0.14 483	0.11 473	0.15 502	0.15 508	0.21 529	0.19 521

AnyNet_C32	0.51 545	0.40 553	1.10 570	0.29 509	0.28 547	0.59 547	0.58 579	0.54 471	0.60 528	0.62 551	0.66 534	0.54 513	0.54 543	0.78 529	1.74 603	0.15 496	0.14 512	0.15 502	0.17 529	0.20 526	0.20 531

RYNet	0.37 490	0.18 414	0.59 453	0.25 422	0.28 547	0.61 551	0.32 507	0.59 521	0.59 524	0.41 476	0.38 357	0.57 524	0.39 493	0.87 547	0.53 523	0.11 401	0.08 384	0.12 440	0.11 419	0.18 510	0.18 513

PA-Net	0.37 490	0.28 508	0.83 527	0.31 524	0.28 547	0.39 472	0.42 552	0.51 433	0.55 515	0.34 387	0.42 405	0.41 436	0.36 474	0.79 531	0.49 512	0.12 439	0.23 568	0.16 513	0.23 554	0.12 424	0.18 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 529	0.32 534	0.51 416	0.36 549	0.29 555	0.38 463	0.45 558	0.55 481	0.60 528	0.47 514	0.49 465	0.48 480	0.73 571	0.59 450	0.69 548	0.81 602	0.18 547	0.38 575	0.19 539	0.46 578	0.20 531

TCMNet	0.33 462	0.23 478	0.72 500	0.29 509	0.30 556	0.40 477	0.28 479	0.50 416	0.47 461	0.37 427	0.45 440	0.40 429	0.29 417	0.60 453	0.39 474	0.14 483	0.13 502	0.15 502	0.14 499	0.17 496	0.15 479

FCDSN-DC	0.63 562	0.31 529	0.61 458	0.36 549	0.30 556	0.65 555	0.37 532	0.66 557	0.68 548	1.14 592	1.54 596	1.71 598	1.26 597	0.92 557	0.64 542	0.24 554	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.27 556	0.27 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 524	0.29 515	1.29 582	0.33 536	0.30 556	0.35 444	0.36 528	0.62 542	1.15 595	0.40 467	0.44 429	0.39 414	0.41 502	0.80 535	0.52 521	0.18 533	0.14 512	0.23 548	0.21 544	0.17 496	0.17 500

PVD	0.58 556	0.34 537	0.84 532	0.39 560	0.31 559	0.59 547	0.47 565	0.80 581	1.25 596	0.92 578	1.09 575	0.79 567	0.82 578	0.85 544	0.76 551	0.21 544	0.18 547	0.22 547	0.18 535	0.27 556	0.35 575

ccnet	0.42 513	0.31 529	0.48 389	0.27 485	0.32 560	0.60 550	0.32 507	0.65 551	0.46 456	0.53 538	0.66 534	0.56 519	0.45 519	0.72 505	0.61 535	0.26 558	0.19 552	0.24 550	0.21 544	0.26 551	0.22 545

PASM	0.45 527	0.35 539	0.90 542	0.35 547	0.33 561	0.39 472	0.38 538	0.50 416	0.61 532	0.52 532	0.51 474	0.62 538	0.45 519	0.93 559	0.48 510	0.26 558	0.29 578	0.29 565	0.33 574	0.29 562	0.26 561

ELAS_RVC	0.74 575	0.36 542	1.00 556	0.37 556	0.33 561	0.88 578	0.93 603	0.83 585	1.08 591	1.35 597	1.33 587	1.24 586	1.33 601	1.06 575	0.95 569	0.27 563	0.25 572	0.29 565	0.27 569	0.30 563	0.30 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 575	0.36 542	0.85 535	0.36 549	0.33 561	1.36 600	0.77 594	0.93 590	0.92 580	1.41 601	1.53 595	1.16 585	1.17 593	0.95 564	1.03 573	0.26 558	0.25 572	0.28 561	0.28 572	0.31 564	0.30 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 508	0.46 561	0.49 394	0.40 562	0.35 564	0.47 513	0.27 463	0.54 471	0.47 461	0.39 457	0.45 440	0.59 529	0.44 516	0.46 380	0.39 474	0.26 558	0.19 552	0.48 582	0.22 552	0.34 568	0.26 561

PDISCO_ROB	0.43 518	0.30 522	0.67 484	0.43 565	0.36 565	0.67 558	0.32 507	0.72 571	0.76 560	0.43 492	0.53 489	0.63 546	0.40 498	0.66 487	0.47 509	0.21 544	0.12 490	0.21 541	0.19 539	0.25 544	0.20 531

SQANet	0.40 508	0.48 565	0.67 484	0.48 572	0.39 566	0.48 519	0.22 381	0.51 433	0.43 411	0.40 467	0.47 457	0.47 474	0.33 457	0.54 420	0.32 441	0.36 578	0.15 527	0.40 578	0.21 544	0.45 576	0.31 570

DDUNet	0.41 510	0.50 570	0.48 389	0.44 567	0.39 566	0.46 507	0.32 507	0.50 416	0.43 411	0.45 503	0.52 482	0.57 524	0.36 474	0.48 387	0.33 448	0.33 575	0.21 559	0.55 586	0.25 561	0.37 572	0.32 573

NVStereoNet_ROB	0.67 566	0.49 569	0.83 527	0.48 572	0.40 568	0.51 528	0.46 561	0.70 568	0.77 562	0.84 573	1.72 601	1.02 579	0.83 579	1.23 586	0.79 557	0.32 574	0.38 587	0.40 578	0.46 586	0.36 571	0.41 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 490	0.41 557	0.66 483	0.46 570	0.41 569	0.34 429	0.25 445	0.57 506	0.45 438	0.39 457	0.52 482	0.43 449	0.33 457	0.41 365	0.29 420	0.25 557	0.14 512	0.33 572	0.21 544	0.31 564	0.22 545

MANE	1.41 599	0.36 542	0.74 505	0.43 565	0.41 569	2.16 610	0.80 596	2.39 617	3.38 613	2.22 614	3.06 616	3.54 616	2.73 617	2.15 610	1.94 608	0.28 566	0.27 574	0.30 567	0.46 586	0.28 561	0.34 574

PWCK	1.00 587	1.17 608	1.70 595	0.91 596	0.41 569	1.19 592	0.92 602	1.10 594	1.14 594	1.16 593	1.14 578	1.25 587	0.88 583	1.75 604	1.04 575	0.87 605	0.50 594	0.87 600	0.53 595	0.96 606	0.52 588

MultiAttention	1.02 591	0.13 276	0.43 344	0.35 547	0.43 572	5.36 617	1.71 617	0.69 566	0.53 505	0.36 420	0.63 529	0.55 515	0.22 303	7.60 625	0.43 493	0.09 313	0.06 170	0.14 487	0.24 556	0.26 551	0.30 567

otaku	0.57 555	0.62 581	0.87 538	0.63 585	0.44 573	0.73 564	0.37 532	0.65 551	0.66 542	0.51 526	0.75 549	0.66 553	0.45 519	0.69 494	0.46 507	0.53 585	0.34 584	0.55 586	0.35 576	0.60 585	0.45 582

SAMSARA	0.56 552	0.39 552	0.80 517	0.60 583	0.46 574	1.00 584	1.23 614	0.67 562	0.68 548	0.71 563	0.54 492	0.89 573	0.57 550	0.81 538	0.62 537	0.19 539	0.22 563	0.18 527	0.18 535	0.27 556	0.25 559

MADNet+	1.01 589	1.16 607	4.72 613	0.70 589	0.47 575	1.24 595	0.96 604	0.97 593	0.89 576	0.65 557	0.77 552	0.87 570	0.85 582	2.09 608	1.68 599	0.38 581	0.39 588	0.31 569	0.27 569	0.43 574	0.39 578

GCST	0.47 532	0.60 579	0.57 442	1.04 603	0.48 576	0.38 463	0.11 17	0.40 308	0.32 282	0.41 476	0.34 313	0.29 320	0.17 234	0.46 380	0.19 281	0.69 595	0.42 590	0.79 599	0.62 602	0.62 586	0.46 585

test_for_model	0.29 429	0.89 595	0.34 214	0.69 587	0.49 577	0.20 167	0.16 139	0.30 179	0.23 164	0.28 254	0.15 89	0.13 86	0.11 84	0.17 64	0.13 103	0.29 569	0.10 450	0.06 32	0.04 1	0.86 600	0.18 513

Consistency-Raft	0.55 551	0.48 565	1.02 559	0.45 568	0.49 577	0.49 524	0.47 565	0.72 571	0.72 555	0.45 503	0.82 558	0.47 474	0.60 554	0.50 396	0.63 540	0.39 582	0.39 588	0.44 580	0.51 592	0.52 580	0.37 576

DStereoFS	0.84 581	0.66 584	0.80 517	0.53 580	0.50 579	1.23 594	0.55 576	0.94 591	1.32 598	0.89 575	1.32 585	1.04 580	2.32 614	1.29 591	1.14 581	0.31 573	0.35 585	0.30 567	0.39 583	0.34 568	0.60 596

Ntro	0.58 556	0.64 582	0.92 545	0.66 586	0.50 579	0.77 568	0.36 528	0.66 557	0.70 552	0.50 521	0.59 511	0.65 549	0.51 540	0.75 516	0.45 501	0.56 589	0.32 582	0.56 589	0.34 575	0.63 587	0.46 585

ACVNet-4b	0.72 571	0.81 590	1.33 584	0.72 590	0.50 579	0.80 573	0.31 501	0.71 570	0.80 565	0.50 521	0.72 547	0.95 576	0.43 515	0.96 565	1.20 589	1.13 614	0.21 559	0.76 596	0.45 585	0.65 590	0.46 585

LE_ROB	1.76 607	0.20 442	2.68 607	0.48 572	0.52 582	0.78 571	0.96 604	0.84 586	6.61 623	7.40 625	2.08 609	2.08 602	4.83 619	1.27 589	3.79 618	0.10 362	0.08 384	0.12 440	0.11 419	0.11 388	0.10 371

ACVNet_1	0.72 571	0.81 590	1.37 586	0.72 590	0.53 583	0.77 568	0.42 552	0.85 589	0.90 578	0.74 567	0.75 549	1.32 590	0.72 570	1.02 572	0.55 524	0.54 587	0.31 581	0.71 593	0.35 576	0.64 589	0.45 582

BEATNet-Init1	4.73 618	2.61 616	13.29 629	0.58 581	0.53 583	10.12 625	3.33 621	4.83 622	5.01 621	8.75 626	8.51 624	14.08 633	7.60 625	7.70 626	5.34 622	0.28 566	0.28 577	0.34 573	0.37 580	0.57 583	0.45 582

SPS-STEREO	0.69 568	0.61 580	0.98 554	0.52 579	0.57 585	0.74 565	0.50 572	0.78 577	0.62 534	0.95 582	0.86 562	0.94 574	0.70 568	1.01 571	0.87 563	0.58 591	0.51 596	0.50 583	0.50 591	0.55 582	0.58 593
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 586	0.56 576	0.82 524	0.69 587	0.58 586	1.37 601	0.35 523	0.94 591	1.25 596	0.93 579	1.90 604	1.52 594	2.10 611	1.27 589	0.77 554	0.69 595	0.33 583	0.75 595	0.47 588	0.70 594	0.57 592

SGM+DAISY	0.87 582	0.66 584	1.30 583	0.51 576	0.60 587	1.03 585	0.84 600	0.76 575	0.73 558	1.39 599	1.51 594	1.31 589	1.22 595	1.11 577	1.08 576	0.57 590	0.53 599	0.51 585	0.51 592	0.54 581	0.61 600

anonymity	0.56 552	0.54 575	0.70 496	0.47 571	0.61 588	0.56 540	0.43 554	0.69 566	0.49 479	0.63 553	0.55 496	0.54 513	0.60 554	0.61 460	0.57 525	0.55 588	0.53 599	0.50 583	0.54 596	0.51 579	0.56 590

ACVNet_2	0.89 583	0.87 594	1.25 578	0.82 593	0.62 589	0.97 583	0.62 583	1.14 596	1.42 601	1.00 585	1.40 588	1.47 593	0.84 580	1.11 577	0.66 545	0.61 592	0.43 591	0.78 597	0.49 589	0.75 595	0.52 588

RainbowNet	0.72 571	0.89 595	1.02 559	0.82 593	0.63 590	0.78 571	0.52 573	0.81 583	0.93 582	0.60 548	0.79 554	0.80 568	0.60 554	0.80 535	0.57 525	0.78 600	0.55 602	0.78 597	0.49 589	0.76 596	0.58 593

DStereoSA	0.81 580	0.37 547	1.08 565	0.51 576	0.65 591	0.67 558	1.44 616	0.74 573	1.06 589	0.54 540	1.67 600	0.49 486	1.78 607	0.96 565	1.69 601	0.28 566	0.43 591	0.27 553	0.51 592	0.40 573	0.58 593

WAO-7	1.01 589	0.89 595	0.93 547	0.83 595	0.66 592	1.18 590	0.81 598	1.40 601	1.57 604	1.11 591	1.76 603	1.45 592	1.19 594	1.50 597	1.14 581	0.61 592	0.62 609	0.70 592	0.68 604	0.66 592	0.60 596

DGSMNet	0.61 561	0.29 515	0.91 543	0.51 576	0.70 593	0.62 553	1.38 615	0.59 521	0.55 515	0.37 427	0.61 523	0.52 504	0.33 457	0.65 483	0.43 493	0.53 585	0.60 606	0.67 591	0.61 601	0.63 587	0.61 600

MFMNet_re	0.72 571	0.76 588	0.99 555	0.62 584	0.70 593	0.77 568	0.67 585	0.75 574	0.83 571	0.78 571	0.86 562	0.69 560	0.78 573	0.71 500	0.61 535	0.66 594	0.59 605	0.61 590	0.58 600	0.68 593	0.71 604

JetBlue	1.14 595	0.76 588	2.36 601	0.59 582	0.75 595	3.04 614	1.78 618	1.11 595	0.90 578	0.94 580	1.10 576	1.66 597	1.28 599	2.09 608	1.72 602	0.43 584	0.36 586	0.38 575	0.38 582	0.58 584	0.56 590

IMH-64-1	0.91 584	0.86 592	0.84 532	0.97 598	0.75 595	0.92 581	0.71 587	1.27 597	1.10 592	0.89 575	1.45 590	1.14 582	0.96 586	1.19 582	0.84 560	0.74 597	0.51 596	0.97 602	0.55 597	0.84 598	0.60 596

IMH-64	0.91 584	0.86 592	0.84 532	0.97 598	0.75 595	0.92 581	0.71 587	1.27 597	1.10 592	0.89 575	1.45 590	1.14 582	0.96 586	1.19 582	0.84 560	0.74 597	0.51 596	0.97 602	0.55 597	0.84 598	0.60 596

WAO-6	1.07 593	0.93 599	0.92 545	0.96 597	0.78 598	1.28 597	0.75 591	1.34 599	2.00 608	1.02 587	1.54 596	1.59 595	1.22 595	1.31 592	1.14 581	0.78 600	0.55 602	1.02 606	0.75 608	0.83 597	0.69 603

IMH	1.05 592	0.95 600	1.00 556	1.01 600	0.78 598	1.11 587	0.68 586	1.38 600	1.43 602	1.00 585	1.72 601	1.43 591	1.14 590	1.73 603	0.89 565	1.09 611	0.55 602	0.99 604	0.57 599	0.87 601	0.62 602

Dean	1.17 596	1.04 603	1.49 590	1.03 602	0.78 598	1.20 593	0.77 594	1.48 605	1.96 606	1.28 595	1.99 607	2.15 604	1.14 590	1.25 587	1.00 572	0.81 602	0.60 606	1.01 605	0.69 605	0.92 605	0.74 607

LVE	1.13 594	1.02 601	1.28 581	1.01 600	0.80 601	1.29 598	0.81 598	1.47 604	1.96 606	1.07 589	1.90 604	1.90 600	1.01 589	1.48 596	0.91 566	0.93 608	0.61 608	0.94 601	0.69 605	0.87 601	0.75 608

WAO-8	1.46 602	1.10 605	1.09 566	1.10 604	0.84 602	2.06 607	0.75 591	1.84 610	3.83 616	1.44 605	2.21 610	2.15 604	1.43 603	3.17 614	1.19 587	0.91 606	0.65 611	1.09 607	0.79 609	0.90 603	0.71 604

Venus	1.46 602	1.10 605	1.09 566	1.10 604	0.84 602	2.06 607	0.75 591	1.84 610	3.83 616	1.44 605	2.21 610	2.15 604	1.43 603	3.17 614	1.19 587	0.91 606	0.65 611	1.09 607	0.79 609	0.90 603	0.71 604

TorneroNet-64	1.43 600	1.03 602	1.20 575	1.10 604	0.86 604	2.26 611	0.73 590	1.84 610	3.84 618	1.25 594	2.25 612	2.69 612	1.42 602	1.76 605	1.43 594	0.76 599	0.50 594	1.09 607	0.66 603	1.23 610	0.76 609

TorneroNet	2.22 610	1.08 604	1.24 577	1.14 608	0.90 605	5.58 618	0.80 596	2.12 615	8.69 624	2.58 616	5.42 621	3.88 617	1.97 609	1.78 607	1.87 605	0.86 604	0.54 601	1.15 611	0.74 607	1.23 610	0.85 610

UNDER WATER-64	1.55 604	1.19 609	2.52 604	1.31 609	0.95 606	2.12 609	1.21 613	1.45 603	3.19 612	1.43 604	1.32 585	2.64 611	2.04 610	1.63 600	1.83 604	1.11 612	0.67 613	1.28 612	0.92 612	1.19 608	1.02 613

UNDER WATER	1.59 605	1.22 610	2.36 601	1.38 610	1.03 607	1.67 606	1.10 610	1.54 608	3.63 614	1.44 605	1.47 592	2.85 613	2.25 613	1.67 601	1.94 608	1.06 610	0.62 609	1.31 613	0.93 613	1.21 609	1.02 613

notaker	1.45 601	1.34 611	1.48 588	1.40 611	1.07 608	1.18 590	0.85 601	1.48 605	1.40 600	1.51 610	3.46 617	2.40 609	1.81 608	1.76 605	1.45 597	1.11 612	0.69 614	1.38 614	0.87 611	1.31 612	0.97 612

ktn	1.77 608	1.36 612	1.22 576	1.43 612	1.14 609	1.52 604	1.08 609	1.51 607	3.96 619	2.77 618	4.69 619	3.35 615	1.46 605	1.69 602	1.25 591	1.43 616	0.77 615	1.45 615	0.99 614	1.32 613	0.96 611

DispFullNet	0.66 565	0.89 595	1.59 591	0.77 592	1.21 610	0.51 528	0.23 406	0.59 521	0.72 555	0.69 562	0.61 523	0.69 560	0.91 584	0.79 531	0.48 510	0.27 563	0.12 490	0.73 594	0.30 573	0.65 590	0.40 579

KSHMR	1.89 609	1.36 612	1.60 592	1.47 613	1.22 611	1.38 602	1.06 608	1.79 609	5.97 622	1.42 603	5.65 622	2.98 614	1.14 590	2.23 611	1.20 589	1.27 615	1.12 616	1.46 616	1.10 616	1.32 613	1.15 615

HanzoNet	2.97 613	1.69 614	2.29 600	1.74 614	1.33 612	1.53 605	1.03 607	1.99 613	2.64 611	5.51 622	5.16 620	5.90 622	6.82 624	4.32 620	3.29 616	3.16 622	2.02 622	1.92 618	2.87 623	2.24 617	1.89 618

JetRed	2.30 612	2.64 617	6.12 615	1.12 607	1.38 613	5.85 620	3.29 620	1.99 613	1.67 605	1.98 612	1.95 606	2.16 607	1.60 606	2.48 612	4.10 619	1.05 609	1.60 617	1.09 607	1.01 615	1.67 615	1.28 616

tt	4.71 617	0.10 95	3.94 609	2.06 616	1.53 614	10.14 626	16.88 627	9.27 628	4.98 620	1.39 599	1.02 573	4.68 618	4.90 620	3.35 617	5.86 623	5.76 626	9.15 631	2.24 622	2.53 621	3.10 618	1.32 617

MADNet++	2.26 611	1.80 615	2.06 598	2.13 617	1.97 615	2.61 613	1.79 619	2.38 616	2.16 609	2.75 617	2.65 614	2.38 608	2.43 615	3.17 614	3.21 615	2.17 619	1.95 620	1.94 619	1.63 618	2.06 616	2.01 619

U	1.00 587	0.09 53	0.21 83	0.21 216	3.68 616	6.12 621	0.14 78	0.21 49	0.21 130	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 626	2.90 624	0.07 127	0.06 90

DPSimNet_ROB	4.34 616	4.23 618	6.89 617	3.67 618	3.68 616	4.75 615	5.21 623	2.67 618	3.68 615	5.82 623	3.95 618	5.57 619	6.72 623	3.46 618	4.48 620	4.05 625	2.88 623	4.68 625	3.12 625	3.69 619	3.62 623

EKT-Stereo	0.38 497	0.12 211	0.38 275	0.42 564	3.88 618	0.21 195	0.17 182	0.35 250	0.28 229	0.20 175	0.20 158	0.23 239	0.15 185	0.28 272	0.16 192	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.09 315

USTest	6.88 619	5.23 621	5.63 614	7.22 622	7.29 619	14.34 628	22.76 628	8.48 626	9.32 625	5.42 621	6.39 623	6.29 625	6.64 622	6.92 624	8.62 626	1.94 617	3.29 624	2.16 621	2.55 622	3.85 620	3.29 622

PML	16.10 631	12.82 632	6.78 616	5.23 619	7.76 620	33.92 638	66.56 646	5.30 623	10.28 626	26.12 645	68.59 646	20.51 635	13.49 634	10.06 628	6.78 625	5.96 627	2.00 621	6.04 629	2.18 620	8.96 627	2.60 621

LRCNet_RVC	10.90 625	14.34 633	9.35 618	15.35 627	8.04 621	1.08 586	0.34 519	8.78 627	0.70 552	12.63 633	16.05 633	9.85 626	6.54 621	8.57 627	6.34 624	20.27 641	5.40 625	23.70 639	21.88 640	14.87 631	13.83 633

DGTPSM_ROB	8.34 621	5.10 619	10.37 627	5.31 620	10.18 622	8.33 622	23.60 632	6.06 624	13.41 631	4.90 619	10.87 629	5.65 620	10.44 626	6.17 622	12.59 627	3.74 623	7.55 626	3.69 623	7.26 628	4.14 621	7.46 625

DPSMNet_ROB	8.40 622	5.11 620	10.49 628	5.58 621	10.25 623	8.34 623	23.62 633	6.07 625	13.45 632	4.93 620	10.88 630	5.66 621	10.44 626	6.24 623	12.64 628	3.98 624	7.61 627	3.76 624	7.30 629	4.20 622	7.51 626

TCMNet-wrong-test	4.29 615	5.57 622	4.65 610	11.33 626	10.39 624	5.73 619	4.48 622	4.13 621	1.02 585	1.91 611	2.39 613	6.16 624	3.62 618	3.84 619	4.50 621	1.99 618	0.47 593	1.97 620	1.69 619	5.69 624	4.31 624

DPSM_ROB	11.49 626	9.87 628	10.35 625	11.13 624	11.31 625	19.11 634	27.51 635	13.37 633	14.21 634	10.31 630	11.06 631	10.96 631	11.27 632	11.96 633	13.59 630	6.78 628	8.19 629	6.03 627	7.09 626	7.93 625	7.73 628

DPSM	11.49 626	9.87 628	10.35 625	11.13 624	11.31 625	19.11 634	27.51 635	13.37 633	14.21 634	10.31 630	11.06 631	10.96 631	11.27 632	11.96 633	13.59 630	6.78 628	8.19 629	6.03 627	7.09 626	7.93 625	7.73 628

Anonymous_1	16.62 632	9.35 624	9.84 619	10.66 623	14.64 627	18.66 633	27.12 634	12.64 632	13.51 633	10.76 632	10.30 628	10.13 627	10.60 628	11.06 632	12.74 629	15.87 640	7.74 628	16.92 637	43.48 643	58.66 646	7.68 627

HaxPig	17.72 633	20.22 643	19.73 631	16.53 628	16.51 628	9.27 624	9.33 624	14.34 635	13.27 630	18.65 634	18.70 634	17.35 634	16.77 635	17.04 635	16.45 635	22.05 642	20.89 642	22.27 638	21.53 639	21.29 639	22.13 643

LSM	1.64 606	0.40 553	2.56 605	2.02 615	17.61 629	0.51 528	0.52 573	0.61 534	0.76 560	0.82 572	1.11 577	0.63 546	0.54 543	0.75 516	0.49 512	0.16 511	0.24 570	0.18 527	0.21 544	0.25 544	2.42 620

xxxxx1	15.27 628	9.54 625	10.31 622	20.13 630	18.88 630	17.08 629	23.03 629	10.36 629	10.99 627	9.21 627	9.62 625	10.74 628	10.61 629	10.72 629	13.89 632	7.97 630	9.20 632	31.85 642	44.72 644	12.84 628	13.69 630

tt_ll	15.27 628	9.54 625	10.31 622	20.13 630	18.88 630	17.08 629	23.03 629	10.36 629	10.99 627	9.21 627	9.62 625	10.74 628	10.61 629	10.72 629	13.89 632	7.97 630	9.20 632	31.85 642	44.72 644	12.84 628	13.69 630

ff	15.27 628	9.54 625	10.31 622	20.13 630	18.88 630	17.08 629	23.03 629	10.36 629	10.99 627	9.21 627	9.62 625	10.74 628	10.61 629	10.72 629	13.89 632	7.97 630	9.20 632	31.85 642	44.72 644	12.84 628	13.69 630

MEDIAN_ROB	21.21 634	24.62 644	23.47 641	19.58 629	19.65 633	13.22 627	10.96 625	17.88 636	17.00 636	22.14 644	22.02 636	20.86 636	20.36 636	21.06 636	19.71 636	25.63 643	24.13 643	26.21 640	25.20 641	25.17 640	25.38 644

CasAABBNet	23.10 635	19.86 636	20.64 636	22.47 633	22.73 634	38.41 642	55.50 642	26.89 642	28.70 643	20.61 641	22.15 639	22.08 641	22.75 640	23.99 637	27.36 640	13.59 633	16.48 637	12.14 630	14.27 631	15.95 632	15.53 635

FlowAnything	23.14 638	19.87 637	20.79 637	22.50 637	22.74 635	38.39 641	55.46 640	26.89 642	28.72 644	20.77 643	22.29 642	22.07 640	22.72 637	23.99 637	27.41 644	13.60 636	16.55 641	12.15 634	14.36 636	15.97 636	15.52 634

Hybrid-DGEV	23.16 639	19.94 641	20.96 639	22.49 634	22.75 636	38.51 644	55.52 645	27.09 646	28.90 646	20.58 638	22.25 640	22.00 637	22.80 642	24.11 642	27.33 639	13.60 636	16.47 636	12.14 630	14.30 635	15.95 632	15.54 636

RAFT-FEzeroshot	23.10 635	19.88 638	20.56 634	22.49 634	22.75 636	38.38 639	55.50 642	26.84 640	28.66 641	20.60 639	22.10 637	22.05 638	22.74 638	24.00 639	27.37 642	13.59 633	16.48 637	12.14 630	14.28 632	15.96 634	15.54 636

RAFT-FE	23.10 635	19.88 638	20.56 634	22.49 634	22.75 636	38.38 639	55.50 642	26.84 640	28.66 641	20.60 639	22.10 637	22.05 638	22.74 638	24.00 639	27.37 642	13.59 633	16.48 637	12.14 630	14.28 632	15.96 634	15.54 636

Selective-RAFT-Error	23.16 639	19.93 640	20.87 638	22.54 638	22.81 639	38.52 645	55.47 641	27.01 645	28.83 645	20.66 642	22.25 640	22.09 642	22.80 642	24.09 641	27.36 640	13.61 638	16.48 637	12.15 634	14.28 632	15.99 637	15.57 639

DLNR-FE	10.45 624	12.13 631	19.94 633	106.10 645	23.12 640	0.14 21	0.13 53	3.28 620	0.17 57	0.16 131	0.23 186	0.16 152	0.10 54	0.31 312	0.15 166	2.41 621	0.06 170	0.07 98	0.07 163	40.22 645	0.06 90

DLNR_Zeroshot_test	10.44 623	12.10 630	19.93 632	106.08 644	23.66 641	0.14 21	0.13 53	3.22 619	0.17 57	0.16 131	0.23 186	0.16 152	0.10 54	0.31 312	0.15 166	2.36 620	0.06 170	0.07 98	0.07 163	39.70 644	0.06 90

AVERAGE_ROB	25.43 642	29.06 645	27.24 642	24.63 640	24.20 642	17.73 632	12.61 626	22.29 639	21.39 639	26.79 646	26.16 645	25.20 644	24.64 646	25.07 644	23.53 637	29.96 644	28.40 644	30.60 641	29.58 642	29.72 641	29.84 645

RSGM-EC	29.65 643	17.75 634	10.04 620	35.31 641	33.15 643	26.42 636	46.65 637	19.89 637	17.74 637	18.92 635	23.36 643	30.14 645	23.59 644	41.87 645	45.99 645	59.56 645	34.38 645	33.25 645	20.37 637	34.97 642	19.60 641

acva	29.65 643	17.75 634	10.04 620	35.31 641	33.15 643	26.42 636	46.65 637	19.89 637	17.74 637	18.92 635	23.36 643	30.14 645	23.59 644	41.87 645	45.99 645	59.56 645	34.38 645	33.25 645	20.37 637	34.97 642	19.60 641

LSM0	24.24 641	19.98 642	22.32 640	24.22 639	40.14 645	38.48 643	55.20 639	26.95 644	28.57 640	20.49 637	21.83 635	22.26 643	22.75 640	24.22 643	27.30 638	13.66 639	16.32 635	12.19 636	14.15 630	16.10 638	17.66 640

test_example2	101.33 645	108.28 646	68.15 644	98.43 643	106.93 646	89.75 646	102.43 647	36.80 647	97.65 647	129.04 647	130.15 647	65.26 647	66.62 647	92.11 647	80.24 647	144.10 647	199.48 647	81.81 647	103.01 647	125.01 647	101.27 646

ccccc		256.29 647		354.40 646	364.36 647	149.10 647		152.89 648		153.93 648		164.00 648		268.02 648		390.55 648	349.22 648	244.59 648	219.82 648	412.30 648

GS-Stereo							0.16 139	0.26 113	0.18 69	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 51	0.08 199	0.08 253

ASD4		6.65 623

Low-res two-view benchmark