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

BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 146	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 114	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 189	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 285	1.04 88	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 288	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

xyz-stereo	3.02 600	0.29 142	30.64 637	0.23 48	0.12 9	15.52 620	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 613	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 541	0.07 66	0.13 131	0.08 40

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 552	1.82 286	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 566	0.18 322

WCG-NET	0.30 92	0.42 261	1.26 124	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 153	1.34 564	1.24 121	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 562	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 539

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 318	1.21 116	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 134	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 467	1.76 238	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 143	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

TANstereo	0.33 116	0.49 303	1.75 232	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

252Zero-FE	0.62 413	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 614	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 96	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 432	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.26 396	0.18 322

LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 181	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

XX-TBD	0.34 124	0.77 423	1.75 232	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

csc	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

111	0.48 283	1.09 527	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 494

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 136	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	0.07 9
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
Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 538	0.08 28	0.09 63

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 81	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 86	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 212	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 535	0.08 40

IGEV++	0.34 124	0.43 266	1.32 134	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 532

ACVNet-DCA	0.42 212	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

xx1	0.46 260	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 533	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

1test111	0.44 231	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

cc1	0.47 277	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 533	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 522

tt1	0.44 231	0.64 369	1.83 292	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 511	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 502

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 131	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

DCANet-4	0.40 185	0.27 106	2.21 411	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

ADStereo(finetuned)	0.45 249	0.77 423	2.12 392	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 505	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

DCANet	0.42 212	0.77 423	1.95 349	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 131	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

HITNet	0.46 260	0.92 473	2.09 384	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.09 63
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	0.48 283	0.89 467	1.85 297	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 456	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 82	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

MM-Stereo_test2	0.38 163	0.28 131	2.46 462	0.43 447	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 483	0.22 382

HART	0.38 163	0.53 318	1.66 203	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 584	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 94	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 473	0.10 65	0.06 1

fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 96	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 432	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 110	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 136	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

SMFormer	0.50 312	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 312	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

qqq1	0.48 283	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 283	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 105	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 172	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.19 282	0.08 40

ProNet	0.30 92	0.54 324	1.29 128	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 165	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

qqq	0.38 163	0.21 26	1.34 139	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

AnonymousM	0.37 153	0.44 277	1.50 178	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 573	0.36 535	0.12 99	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 153	0.53 318	1.41 154	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 516	0.37 509

AFF-stereo	0.44 231	0.96 491	1.78 252	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 491	0.10 92

BEATNet_4x	0.47 277	0.73 408	1.91 330	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

Zero-FE251	0.56 374	0.29 142	1.27 126	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 611	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 492	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

SCV_C0	0.33 116	0.43 266	1.42 158	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 503	0.26 396	0.17 303

tg	0.37 153	0.55 333	1.35 142	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 524	0.36 502

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 154	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

ff7	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 148	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

rrr	0.46 260	0.34 199	3.08 552	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 493	0.16 211	0.25 427

11t	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

anonymousdsp	0.34 124	0.53 318	1.47 169	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 456

ccc-4	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 324	1.47 169	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 456
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
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
NF-Stereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 454	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

NRIStereo	0.46 260	0.25 81	1.77 247	0.47 478	0.16 93	0.95 524	0.74 544	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

THIR-Stereo	0.86 515	0.62 354	2.13 394	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 608	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 563	0.97 521	1.80 583	1.69 460	2.25 566	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

DRaft	0.62 413	0.38 231	1.76 238	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 528	0.53 153	0.53 239	0.67 460	0.99 522	0.38 210	1.00 538	1.44 415	2.10 561	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

RE-Stereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 450	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

TVStereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 450	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

iRAFT	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

RAFT-IKP	0.38 163	0.27 106	1.79 273	0.44 454	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 226	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.30 503	0.08 28	0.06 1
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
TestStereo	0.45 249	0.54 324	2.11 389	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

test_xeample3	0.46 260	0.34 199	2.99 546	0.37 388	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 545	0.17 234	0.26 437

ARAFT	0.60 400	1.23 549	3.10 555	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 491	0.21 367

GMStereo	0.38 163	0.99 508	1.91 330	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 71	0.43 266	0.93 79	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 493	0.13 131	0.06 1

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 91	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 116	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

test_sample2	0.41 192	0.19 8	1.23 119	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 159	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.40 185	0.61 348	1.90 324	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

mmm	0.38 163	0.21 26	1.18 108	0.35 345	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

1111x	0.74 482	0.21 26	1.93 336	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 600	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

Any-RAFT	0.38 163	0.25 81	1.89 319	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

CASS	0.39 178	0.30 155	1.61 196	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 135	0.20 14	1.36 143	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

dd	0.42 212	0.96 491	1.77 247	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

PSM-softLoss	0.48 283	0.27 106	1.85 297	0.51 497	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 448	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 283	0.27 106	1.85 297	0.51 497	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 448	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

PSM-adaLoss	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

HUI-Stereo	0.38 163	0.27 106	1.79 273	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

DEmStereo	0.68 449	0.31 167	2.25 423	0.42 443	0.17 122	0.66 407	0.89 558	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 525	0.45 268	1.26 555	1.54 435	2.26 567	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

DeepStereo_RVC	0.44 231	0.28 131	1.92 333	0.49 488	0.17 122	0.60 316	0.59 512	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 521	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

iGMRVC	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

CRE-IMP	0.41 192	0.22 42	1.76 238	0.48 486	0.17 122	0.79 485	0.69 536	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 285	1.08 92	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	0.09 63
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
cross-raft	0.40 185	0.27 106	2.22 415	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

test_xeample	0.72 470	0.21 26	1.36 143	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 605	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 212	0.86 457	1.78 252	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

FENet	0.44 231	0.30 155	2.42 453	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

iResNet	0.51 329	0.76 414	2.59 492	0.41 432	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

IGEV-FE	0.53 348	0.34 199	2.91 538	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 510	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 499	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 526	0.19 282	0.09 63

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 153	0.37 220	1.21 116	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 469	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.13 131	0.15 254

999	0.29 82	0.25 81	1.05 89	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 535

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 85	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 172	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 164	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

model_zeroshot	0.44 231	0.68 388	1.97 363	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 538	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

ITSA-stereo	0.48 283	0.33 184	1.20 114	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

RAStereo	0.28 71	0.48 300	1.52 181	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

test_sample6	0.52 342	0.44 277	1.81 280	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

test_sample5	0.51 329	0.43 266	1.83 292	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample1	0.40 185	0.18 5	1.19 110	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

DualNet	0.51 329	0.43 266	1.83 292	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

IGEV_Zeroshot_test	0.53 348	0.33 184	2.91 538	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 510	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 499	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 526	0.19 282	0.09 63

ToySt	0.44 231	0.61 348	1.89 319	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 232	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

DisPM	0.43 221	0.33 184	1.78 252	0.57 525	0.18 160	0.59 304	0.63 525	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

MIPNet	0.83 511	0.81 440	2.40 450	0.61 537	0.18 160	1.48 562	1.39 590	1.60 579	0.74 448	1.94 583	0.85 497	0.73 435	1.68 578	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 516	0.25 376	0.12 156

IPLGR	0.54 354	0.56 335	2.68 504	0.36 364	0.18 160	0.62 356	0.54 496	1.02 527	0.64 352	0.73 487	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

PFNet+	0.45 249	0.37 220	1.86 305	0.46 473	0.18 160	0.58 287	0.77 548	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

GES	0.44 231	0.28 131	1.88 312	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 425	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

222	0.78 496	0.23 60	1.23 119	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 612	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

xxxx	0.70 458	0.21 26	1.33 136	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 606	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

DIP-Stereo	0.37 153	0.34 199	1.50 178	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 212	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 212	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VIP-Stereo	0.28 71	0.56 335	1.05 89	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 480

rvit_0105_3	0.39 178	0.47 297	1.46 165	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

UGAM	0.58 386	0.47 297	2.21 411	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 459	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 522	0.17 303

test_sample4	0.50 312	0.42 261	1.88 312	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample3	0.50 312	0.41 254	1.88 312	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

GMStereo_Zeroshot	0.41 192	0.36 217	1.54 183	0.41 432	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

plain	0.37 153	0.47 297	2.15 400	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 522	0.12 156

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 83	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 494

UDGNet	0.44 231	1.02 518	1.74 226	0.35 345	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 548	0.19 433	0.27 406	0.15 254

dad	0.51 329	1.01 514	1.74 226	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 437	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 551	0.18 413	0.22 331	0.14 216

Pruner-Stereo	0.51 329	0.27 106	1.78 252	1.79 596	0.19 193	0.62 356	0.45 465	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 479	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

RAFT	0.45 249	0.92 473	1.59 190	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 543	0.13 193

CFNet_pseudo	0.45 249	0.46 288	2.23 419	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

HSM-Net_RVC	0.67 442	0.34 199	2.23 419	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 562	0.69 400	0.72 483	0.70 456	0.78 459	0.42 350	3.77 600	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 249	0.46 288	2.22 415	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

GASTEREO	0.35 135	0.72 401	1.15 102	0.56 521	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 489	0.14 155	0.20 355

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 92	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 175	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

test_sample7	0.47 277	0.33 184	1.49 175	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

PCWNet_CMD	0.46 260	0.45 285	2.28 428	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

riskmin	0.37 153	0.22 42	1.74 226	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

GwcNet-ADL	0.50 312	0.74 411	2.90 537	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

GANet-ADL	0.44 231	0.41 254	2.31 432	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

MSMDNet	0.46 260	0.44 277	2.28 428	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

AdaStereo	0.44 231	0.38 231	1.79 273	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
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.
CBMV	0.71 467	0.76 414	2.64 499	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 549	0.98 496	0.78 479	0.85 522	0.71 460	0.86 493	1.10 548	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 86	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 473	0.10 65	0.10 92

MSCF	0.35 135	0.72 401	1.15 102	0.58 527	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 493	0.15 175	0.21 367

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

HI	0.41 192	0.63 365	1.72 219	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 192	0.63 365	1.72 219	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 348	1.18 108	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

ffm	0.47 277	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 511	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 502

ff1	0.73 479	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 511	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 502

mmx	0.72 470	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 470	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

MIM_Stereo	0.41 192	0.60 344	1.88 312	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

BUS	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.30 219	0.21 222	0.91 519	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 437	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 437	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

test_4	0.40 185	0.37 220	2.01 367	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

iRaft-Stereo_5w	0.54 354	1.01 514	2.08 383	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 508	0.12 156

psmg	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

IPLG	0.69 454	0.84 450	2.43 457	0.35 345	0.21 222	1.65 572	0.61 518	1.36 567	0.58 285	1.39 572	0.51 284	0.37 202	0.87 522	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

AACVNet	0.54 354	0.78 431	1.73 222	0.36 364	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

PSMNet-ADL	0.51 329	0.38 231	1.65 199	0.35 345	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

FTStereo	0.76 488	0.18 5	2.35 441	0.71 547	0.21 222	0.73 453	1.79 597	0.57 180	0.53 239	1.07 544	1.63 564	1.29 559	2.13 587	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 522

KYRaft	0.48 283	0.29 142	1.75 232	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 447	0.93 513	0.53 316	0.72 494	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 545

IRAFT_RVC	0.54 354	0.53 318	1.78 252	0.46 473	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 483	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

LMCR-Stereo	0.52 342	0.71 397	2.39 448	0.40 425	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

ACVNet	0.45 249	0.44 277	1.79 273	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

StereoDRNet-Refined	0.50 312	0.41 254	1.50 178	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 460	0.68 437	0.73 435	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 312	1.15 539	1.73 222	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

G2L-ROB	0.51 329	0.95 488	1.96 358	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

SCV	0.35 135	0.59 342	1.37 146	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 493	0.34 465	0.29 456

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

DCVSM-stereo	0.49 301	0.29 142	2.49 471	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 488	0.58 186	0.49 194	0.69 469	0.46 236	0.79 464	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

DualNet (step1)	0.59 394	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 564	0.14 376	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

test_sample9	0.94 526	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 574	0.61 564	4.16 616	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

test_sample8	1.12 542	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 559	0.56 343	2.53 587	1.31 559	1.91 507	2.55 574	0.61 564	4.16 616	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 312	0.33 184	0.93 79	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 562	3.16 606	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

CFNet_ucs	0.48 283	0.50 309	2.32 433	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

gwcnet-sp	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

ssnet_v2	0.55 366	0.60 344	1.86 305	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 437	0.54 321	0.81 471	0.47 395	0.77 340	0.70 432	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 466

ssnet	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

LCNet	0.54 354	0.37 220	1.78 252	0.92 565	0.22 249	0.96 525	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 505	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 577	0.39 518

ICVP	0.46 260	0.29 142	2.41 451	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 499	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 442	0.80 435	1.90 324	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 533	0.95 536	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 552	0.13 308	0.24 362	0.17 303

iResNetv2_ROB	0.59 394	1.43 567	2.96 541	0.40 425	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 524	0.17 303

CBMV_ROB	0.76 488	0.42 261	2.68 504	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 476	0.96 483	0.76 470	1.04 543	0.96 517	0.88 499	0.93 530	2.06 523	1.19 510	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 473	0.25 376	0.28 450

DN-CSS_ROB	0.48 283	1.23 549	1.99 364	0.39 414	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 483	0.12 156

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 165	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

MyStereo06	0.54 354	0.41 254	2.68 504	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 518	0.52 298	0.78 459	0.58 447	0.48 223	1.10 495	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

MyStereo05	0.49 301	0.41 254	2.72 510	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

MyStereo04	0.48 283	0.40 247	2.65 501	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

CBFPSM	0.56 374	0.91 472	1.82 286	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 533	0.83 514	0.62 289	1.35 524	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

DCRE	0.50 312	0.63 365	2.13 394	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 574	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 516	0.16 211	0.15 254

CSP-Net	0.50 312	0.39 241	1.25 122	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

STrans-v2	0.67 442	0.56 335	2.64 499	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 530	0.85 497	0.89 501	0.93 530	1.83 488	1.21 513	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

IIG-Stereo	0.59 394	0.65 376	1.74 226	0.54 512	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 447	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 527	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

PSM-AAD	0.63 420	0.22 42	1.77 247	0.37 388	0.23 269	0.86 507	1.17 579	0.59 195	0.60 297	0.64 447	0.71 460	0.68 406	2.93 595	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 488

GrayStereo	0.66 438	0.19 8	1.76 238	0.90 563	0.23 269	0.62 356	1.42 594	0.62 213	0.60 297	0.72 483	0.78 480	0.56 337	3.07 598	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

Prome-Stereo	0.49 301	0.30 155	1.76 238	0.60 536	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 529	0.43 248	0.72 494	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 529

RALAANet	0.43 221	0.98 503	1.90 324	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

DFGA-Net	0.51 329	1.06 523	1.75 232	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 491	0.15 254

G2L-Stereo_test	0.55 366	0.97 499	1.89 319	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 441	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

rvit_105_1	0.44 231	0.54 324	1.46 165	0.36 364	0.24 282	0.51 183	0.45 465	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 122	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 539	0.19 282	0.31 474

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 83	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 523	0.21 314	0.16 284

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 336	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 207	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

LL-Strereo2	0.41 192	0.90 471	1.83 292	0.44 454	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

hknet	0.47 277	0.29 142	1.70 212	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 437	0.53 309	0.80 468	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

GMM-Stereo	0.50 312	0.23 60	2.41 451	0.54 512	0.24 282	0.77 476	0.46 468	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 531

Anonymous3	0.42 212	0.35 208	2.09 384	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

sAnonymous2	0.38 163	0.62 354	2.15 400	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 498	0.35 494

CroCo_RVC	0.38 163	0.62 354	2.15 400	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 498	0.35 494

DMCA	0.41 192	0.52 313	1.26 124	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

FADNet_RVC	0.81 508	1.14 535	2.42 453	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 428	0.94 581	0.96 598	0.28 525	1.00 596	0.90 573	1.36 598

TDLM	0.67 442	0.92 473	1.76 238	0.37 388	0.24 282	0.66 407	0.56 504	0.82 361	0.74 448	1.16 551	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 576	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 542	0.14 336	0.32 445	0.16 284

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 543

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 543

coex_refinement	0.58 386	0.94 481	1.87 310	0.38 404	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 471	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

ACV-stereo	0.66 438	0.76 414	2.86 529	0.32 275	0.25 300	1.01 533	0.60 514	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 571	0.94 533	1.40 412	0.69 430	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

iinet-f	0.57 381	0.93 479	2.27 426	0.31 246	0.25 300	0.83 499	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 435	0.67 482	0.73 328	0.67 425	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 524	0.16 284

IER	0.43 221	0.38 231	1.69 208	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

NINENet	0.50 312	0.33 184	1.69 208	0.55 519	0.25 300	0.91 519	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

HHNet	0.60 400	0.65 376	2.60 495	0.36 364	0.25 300	0.64 386	0.61 518	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 540	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 547	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

GEStereo_RVC	0.54 354	0.87 460	1.95 349	0.47 478	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

PSMNet-RSSM	0.53 348	0.82 444	1.78 252	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

GwcNet-RSSM	0.57 381	0.94 481	2.13 394	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

GANet	0.75 485	0.84 450	2.01 367	0.40 425	0.25 300	0.74 458	0.66 528	0.87 405	0.73 444	0.71 480	1.07 535	0.84 483	0.59 450	2.71 578	1.15 503	0.17 447	0.16 420	0.44 556	0.16 381	0.31 436	0.20 355

CFNet	0.58 386	0.96 491	1.78 252	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

AANet_RVC	0.68 449	1.00 510	2.09 384	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 514	0.80 468	0.41 332	2.46 559	1.02 485	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

DLCB_ROB	0.54 354	0.55 333	1.49 175	0.36 364	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 483	0.69 446	0.83 478	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

NOSS_ROB	0.64 424	0.65 376	1.62 197	0.46 473	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 455	0.38 299	2.78 580	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 525	0.26 481	0.27 406	0.39 518

ETE_ROB	0.60 400	0.71 397	1.55 185	0.37 388	0.25 300	0.69 431	0.51 485	1.47 572	0.70 409	0.80 504	0.69 446	0.85 487	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

z-ln-s-r	0.64 424	0.89 467	2.23 419	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 519	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

MM-Stereo_test1	0.41 192	0.39 241	2.29 430	0.38 404	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 508	0.15 254

GCAP-BAT	0.43 221	0.31 167	1.82 286	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 460	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 462	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

CoDeX	0.52 342	0.43 266	2.25 423	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

HBP-ISP	0.76 488	1.30 557	3.19 565	0.35 345	0.26 317	0.85 505	0.54 496	1.03 534	0.72 429	0.80 504	0.69 446	0.68 406	0.83 514	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 532	0.25 473	0.28 412	0.24 418

CRFU-Net	0.56 374	0.38 231	1.86 305	0.46 473	0.26 317	0.82 496	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 459	1.35 563	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

TransformOpticalFlow	0.64 424	0.56 335	2.66 502	0.44 454	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 495	0.74 470	0.91 505	0.85 518	1.83 488	0.81 456	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

RALCasStereoNet	0.45 249	0.88 464	1.85 297	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 492

GANet-RSSM	0.55 366	0.73 408	1.90 324	0.36 364	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

FADNet-RVC	0.61 408	1.26 554	2.12 392	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 551	0.28 450

SuperB	1.15 546	1.14 535	5.43 600	0.36 364	0.26 317	0.81 493	0.89 558	0.88 414	1.17 551	0.67 460	0.68 437	0.63 369	1.39 567	1.74 468	3.37 590	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 608	0.25 427

GANetREF_RVC	0.75 485	1.15 539	2.46 462	0.47 478	0.26 317	0.83 499	0.61 518	0.97 492	0.89 515	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 544	0.24 466	0.39 508	0.31 474
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.65 433	0.80 435	2.13 394	0.36 364	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 469	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 491	0.15 254

DeepPruner_ROB	0.50 312	0.70 395	1.94 346	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

zh-mn7	0.80 500	1.54 572	3.00 547	0.35 345	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 547	1.00 538	1.28 547	0.75 447	0.57 441	1.87 496	1.18 508	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

w-ln-seven-2	0.68 449	1.13 533	2.46 462	0.36 364	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 498	0.69 469	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 503	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 366	0.85 454	2.18 407	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

DispNO	0.67 442	0.98 503	2.58 490	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 478	0.47 395	2.46 559	0.68 428	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 510	0.16 211	0.17 303

testlalala_base	0.46 260	0.30 155	1.82 286	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 582	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 578	0.18 322

test-1	0.44 231	0.48 300	1.69 208	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 505	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

pcwnet_v2	0.64 424	0.49 303	4.41 593	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 511	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 319	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

SFCPSM	0.46 260	0.24 73	2.35 441	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

MMNet	0.50 312	0.48 300	1.93 336	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

UCFNet_RVC	0.48 283	0.82 444	1.85 297	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

SANet	1.20 550	1.21 547	3.33 574	0.38 404	0.27 331	1.73 576	0.85 555	1.10 546	2.49 598	1.16 551	1.83 568	1.72 574	1.50 573	2.37 544	2.84 579	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 480

XPNet_ROB	0.61 408	0.72 401	1.66 203	0.37 388	0.27 331	0.67 413	0.47 476	0.89 420	0.71 419	0.78 501	0.70 456	0.81 471	0.53 423	1.70 461	0.76 446	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

z-mn7	0.80 500	1.52 571	2.62 496	0.36 364	0.28 345	1.01 533	0.48 480	0.90 426	1.29 560	0.69 469	1.35 555	0.85 487	0.59 450	2.03 519	1.09 494	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 159	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

ACRE	0.56 374	1.14 535	2.77 521	0.76 552	0.28 345	0.60 316	0.56 504	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 483	0.18 322

SACVNet	0.60 400	0.74 411	1.90 324	0.37 388	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 454	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 498	0.24 418

cf-r	0.53 348	0.81 440	2.15 400	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 447	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

DSFCA	0.54 354	0.35 208	1.41 154	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 557	0.76 304	0.70 409	0.72 483	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

MeshStereo	1.21 551	1.15 539	3.01 548	0.34 329	0.28 345	1.10 547	0.69 536	1.35 566	1.01 533	2.71 600	2.41 583	2.96 590	1.45 570	2.80 582	1.40 529	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 541	0.26 437
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
BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 139	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 139	0.23 48	0.29 353	0.98 528	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

DDF-Stereo	0.37 153	0.27 106	0.79 61	0.39 414	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 464	0.23 135	0.64 294	1.04 488	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

FSD					0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 534	0.30 503	0.31 436

castereo	0.30 92	0.44 277	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 510	0.12 99	0.09 63

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 324	1.44 161	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

TRStereo	0.53 348	0.76 414	2.38 446	0.42 443	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 587	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 548	0.13 131	0.32 480

RAFT-RH_RVC	0.61 408	0.50 309	2.33 436	0.36 364	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 495	1.91 570	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 515	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

HCRNet	0.46 260	0.49 303	1.65 199	0.38 404	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

psmorigin	1.36 562	0.60 344	13.80 618	0.37 388	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 536	0.88 504	1.17 555	0.73 497	4.00 601	0.86 461	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 456

FAT-Stereo	0.70 458	0.54 324	2.88 531	0.36 364	0.29 353	0.62 356	0.54 496	0.97 492	0.87 507	0.76 495	0.92 509	0.94 515	0.80 510	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

FADNet-RVC-Resample	0.67 442	1.16 544	3.16 561	0.37 388	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 555

RTSC	0.72 470	1.00 510	2.22 415	0.40 425	0.29 353	0.82 496	0.31 355	0.96 483	1.10 545	0.92 530	0.81 484	0.78 459	0.58 447	1.23 395	1.55 536	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 524	0.30 466

HSM	0.62 413	0.76 414	1.72 219	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 565	0.64 473	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

LALA_ROB	0.60 400	0.76 414	1.69 208	0.36 364	0.29 353	0.79 485	0.55 499	0.94 464	0.77 475	0.81 510	0.67 430	0.94 515	0.49 411	0.99 365	0.73 442	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

MSAF-DinoV2	3.10 601	1.86 594	10.68 611	3.61 611	0.30 368	3.34 601	0.82 554	2.81 603	1.79 582	0.80 504	0.87 501	1.56 572	1.10 548	26.49 637	1.96 551	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 608	0.92 574	0.99 587

zh-sn7	0.89 520	1.73 586	3.09 554	0.39 414	0.30 368	0.82 496	0.63 525	0.96 483	0.87 507	0.79 503	1.12 538	0.84 483	0.87 522	2.42 553	1.63 539	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 456

MM-Stereo_test3	0.40 185	0.58 340	1.75 232	0.36 364	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 513	0.11 117

4D-IteraStereo	0.44 231	0.96 491	2.63 497	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 466

coex-ft	5.95 611	1.67 580	60.57 638	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 536	0.74 280	4.41 606	19.22 627	2.15 576	1.62 573	7.97 614	1.81 486	8.96 615	0.44 552	2.08 612	0.18 473	0.19 433	0.38 498	4.62 616

fast-acv-ft	0.63 420	0.88 464	3.10 555	0.38 404	0.30 368	0.79 485	0.48 480	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 453	0.60 454	0.67 309	0.73 442	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 491	0.16 284

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 127	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 456

Anonymous_2	0.74 482	0.32 175	1.65 199	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 483	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 600	3.69 617	0.80 569	0.27 444

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 381	0.87 460	2.11 389	0.32 275	0.30 368	0.84 501	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 454	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 435	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

RAFT_CTSACE	0.46 260	0.76 414	2.07 378	0.35 345	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 516	0.08 40

rafts_anoy	0.43 221	0.89 467	1.96 358	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

Syn2CoEx	0.70 458	1.07 526	2.74 516	0.43 447	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 441	0.72 494	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

psm_up	0.57 381	0.61 348	1.83 292	0.35 345	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

CFNet-ft	0.51 329	0.76 414	1.79 273	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 441	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 525	0.13 308	0.18 261	0.14 216

FADNet	0.64 424	1.22 548	2.06 376	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 551	0.24 418

STTStereo	0.51 329	0.69 392	2.14 399	0.36 364	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

CFNet_RVC	0.51 329	0.76 414	1.79 273	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 441	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 525	0.13 308	0.18 261	0.14 216

NCCL2	0.65 433	0.94 481	1.96 358	0.43 447	0.30 368	0.71 440	0.68 534	0.84 378	0.65 365	0.70 475	0.60 375	0.86 493	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 571	0.25 473	0.22 331	0.24 418

FBW_ROB	0.83 511	0.77 423	1.77 247	0.44 454	0.30 368	0.87 511	0.46 468	1.10 546	0.91 518	0.81 510	0.75 473	1.01 529	0.61 463	3.66 599	1.23 515	0.26 524	0.23 498	0.36 544	0.25 473	0.27 406	0.62 555

ISRNet	0.47 277	0.44 277	1.55 185	0.37 388	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 437	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 154	0.36 364	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 539	0.18 261	0.12 156

Wz-Net-TNSev	0.91 522	1.73 586	3.08 552	0.36 364	0.31 387	1.00 532	0.71 540	1.06 540	0.97 527	0.71 480	0.72 465	1.09 544	0.87 522	2.42 553	1.59 537	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 532	0.35 494

Wz-Net-SNSev	0.76 488	1.32 561	3.11 557	0.40 425	0.31 387	0.71 440	0.60 514	0.98 496	0.87 507	0.67 460	0.83 490	0.96 518	0.60 454	1.67 457	0.97 471	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 483	0.24 418

CIPLG	0.56 374	1.19 545	2.46 462	0.80 556	0.31 387	0.61 336	0.57 508	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

IPLGR_C	0.58 386	1.25 552	2.72 510	0.80 556	0.31 387	0.60 316	0.61 518	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

PS-NSSS	0.63 420	1.00 510	1.81 280	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

PSMNet_ROB	0.66 438	1.01 514	2.33 436	0.38 404	0.31 387	0.72 446	0.55 499	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 447	0.47 395	2.00 518	0.82 457	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

rvit_stereo_0075_2	0.40 185	0.40 247	1.88 312	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

gcap-zeroshot	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

StereoVision	0.45 249	0.72 401	1.94 346	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

iRaft-Stereo_20w	0.58 386	0.39 241	1.96 358	0.45 468	0.32 395	0.92 521	0.57 508	1.14 551	0.56 270	0.81 510	0.40 203	0.55 325	0.69 487	0.65 305	1.04 488	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 535	0.17 234	0.25 427

test-3	0.43 221	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 526	0.29 417	0.28 450

test_1	0.43 221	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 526	0.29 417	0.29 456

test_3	0.44 231	0.20 14	1.70 212	0.36 364	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 526	0.29 417	0.28 450

CrosDoStereo	0.94 526	0.37 220	2.53 478	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 612	0.72 264	0.60 297	0.70 475	1.40 556	0.53 316	1.49 571	1.78 475	3.09 581	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 526	0.37 220	2.53 478	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 612	0.72 264	0.60 297	0.70 475	1.40 556	0.53 316	1.49 571	1.78 475	3.09 581	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

UPFNet	0.46 260	0.28 131	1.73 222	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

ADCL	0.99 531	0.79 433	2.43 457	0.39 414	0.32 395	1.50 564	1.90 598	0.92 447	0.97 527	1.26 565	1.27 546	1.00 527	1.42 569	1.14 386	3.31 588	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

MSMD_ROB	1.34 560	0.96 491	2.38 446	0.39 414	0.32 395	1.96 582	0.62 523	0.91 438	1.43 566	2.94 604	2.60 587	4.77 606	1.95 585	2.43 556	1.33 523	0.29 535	0.26 516	0.32 538	0.32 516	0.30 428	0.30 466

SGM-Forest	1.04 539	0.42 261	3.59 580	0.41 432	0.32 395	1.05 538	1.32 585	0.94 464	0.83 498	1.16 551	2.23 580	1.03 533	1.39 567	2.49 562	2.35 569	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoRT	0.81 508	0.53 318	2.23 419	0.36 364	0.33 408	0.92 521	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 552	1.76 471	1.04 488	0.14 391	0.13 355	2.17 611	0.78 586	0.16 211	0.66 560

FE-Mocha	0.41 192	0.31 167	1.44 161	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 507	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

AIO-test1	0.45 249	0.87 460	2.27 426	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

MyStereo8	0.54 354	0.80 435	2.76 518	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 492

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 247	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

GASNet	0.73 479	1.47 569	3.04 549	0.47 478	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 441	0.55 431	2.03 519	0.65 421	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 543	0.28 450

Wz-Net-MNSev	0.65 433	0.97 499	2.19 409	0.36 364	0.33 408	0.90 517	0.60 514	0.92 447	0.81 494	0.75 492	0.72 465	0.73 435	0.65 475	1.39 409	0.71 435	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

AASNet	0.56 374	1.03 519	2.34 438	0.37 388	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 524	0.24 418

RAFT + AFF	0.64 424	1.20 546	1.95 349	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 488	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 510	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 524	0.29 456

UNet	0.54 354	0.44 277	2.83 528	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

w-ln-seven	0.74 482	1.05 521	2.54 484	0.37 388	0.34 418	1.03 536	0.47 476	1.00 516	1.08 542	0.90 527	0.85 497	0.85 487	0.57 441	1.37 407	1.26 518	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

Reg-Stereo(zero)	0.46 260	0.17 1	2.10 388	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 495	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 534	0.59 552

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 110	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 474

CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 131	0.79 555	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 572	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 509

anonymousa	0.48 283	0.46 288	2.44 459	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 435	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 493	0.10 65	0.19 339

DAS	0.56 374	0.35 208	1.55 185	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 516	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SepStereo	0.52 342	0.35 208	1.55 185	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 516	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

RAFT-345	0.53 348	0.30 155	2.34 438	0.38 404	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 524	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

ADLNet	0.60 400	0.71 397	1.95 349	0.35 345	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 467	0.62 387	0.80 468	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

ac_64	0.55 366	0.46 288	1.92 333	0.36 364	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 501	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

DISCO	0.57 381	0.34 199	1.87 310	0.45 468	0.34 418	0.84 501	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 540	0.53 423	1.10 377	0.82 457	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

WCMA_ROB	1.12 542	0.83 448	2.66 502	0.58 527	0.34 418	1.17 554	0.71 540	0.93 455	0.94 523	1.74 581	2.63 589	3.09 592	1.71 580	1.70 461	1.84 549	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 529

WQFJX1	0.45 249	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 595	2.08 592	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

DDVS	0.62 413	0.40 247	1.40 153	2.21 603	0.35 431	0.87 511	1.00 567	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 503	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 161	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 535	0.23 345	0.25 427

delet	0.52 342	0.54 324	1.62 197	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 468	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 492	1.04 520	2.06 376	0.94 567	0.35 431	0.89 516	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 447	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 590	0.31 533	0.36 544	0.21 449	0.53 547	0.55 548

XQC	0.73 479	0.98 503	2.39 448	0.46 473	0.35 431	0.81 493	0.46 468	1.00 516	1.00 531	0.80 504	0.69 446	0.88 499	0.74 502	1.32 402	1.20 511	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 516	0.33 488

ADCMid	0.96 530	1.32 561	2.74 516	0.38 404	0.35 431	0.99 529	0.58 510	0.94 464	0.86 504	1.23 561	1.01 525	1.01 529	1.00 538	1.05 373	3.97 595	0.21 491	0.19 464	0.42 553	0.32 516	0.40 513	0.29 456

ADCRef	0.80 500	0.96 491	2.29 430	0.37 388	0.35 431	0.96 525	0.51 485	0.87 405	0.75 461	0.88 523	0.83 490	0.61 362	1.36 564	1.02 369	3.27 586	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

NVstereo2D	0.58 386	0.40 247	2.03 374	0.35 345	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

NLCSM	0.46 260	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 565	1.59 574	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

WZ-Net	0.92 524	1.31 558	3.76 581	0.41 432	0.36 440	0.86 507	0.71 540	1.00 516	1.06 540	0.82 515	0.92 509	1.06 540	1.05 543	2.16 533	1.61 538	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 450

GMOStereo	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

ADLNet2	0.68 449	0.84 450	3.19 565	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 511	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

ASMatch	0.60 400	0.43 266	2.58 490	0.91 564	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 543	0.47 289	0.66 480	1.34 404	0.94 467	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

test-2	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

APVNet	0.70 458	0.67 385	2.71 508	0.38 404	0.36 440	0.85 505	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 447	0.55 431	2.31 541	0.78 450	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

ADCS	1.05 540	1.36 566	2.98 545	0.42 443	0.36 440	0.96 525	0.81 553	1.06 540	1.12 548	1.25 562	0.97 519	1.08 542	0.90 528	1.25 399	4.86 604	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 483	0.38 512

DPSNet	0.86 515	0.60 344	2.34 438	0.58 527	0.36 440	1.07 544	0.75 545	1.30 563	1.05 537	0.70 475	0.68 437	0.94 515	1.29 556	2.08 527	1.82 548	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 536	0.40 522

PWCDC_ROB	0.72 470	1.06 523	2.09 384	0.47 478	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 562	0.61 417	2.07 572	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 435	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 554	0.21 367

AIO-test2	0.49 301	1.15 539	1.96 358	0.42 443	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 572	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

Wz-Net-LNSev	0.59 394	0.96 491	2.47 467	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 464	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

OMP-Stereo	0.59 394	0.65 376	1.74 226	0.56 521	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 456	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 511	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

S-Stereo	0.80 500	0.69 392	3.89 584	0.39 414	0.37 452	0.69 431	0.70 539	0.94 464	0.98 530	0.62 428	0.91 507	0.83 478	0.60 454	2.37 544	0.66 422	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 494

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 366	0.92 473	2.36 444	0.38 404	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 555	1.12 530	3.04 549	0.51 497	0.37 452	1.06 539	1.15 578	1.22 556	1.08 542	1.17 557	1.91 570	1.04 536	1.31 559	5.96 610	2.43 572	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 466

WQFJA1	0.42 212	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 582	2.07 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

NLMM1	0.46 260	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 594	2.38 595	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

NLMM	0.42 212	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 582	2.06 590	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

GREAT-IGEV	0.37 153	0.28 131	1.48 172	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 591	0.07 1	0.26 481	0.21 314	1.03 590

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 348	1.47 169	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

CC-Net-ROB	0.85 514	1.15 539	2.13 394	0.88 562	0.38 458	0.88 515	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 579	0.51 372	0.93 579	0.39 556	0.87 577	0.29 493	0.54 548	0.54 545

WQFJX	0.42 212	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 584	1.82 585	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

AIO_rvc	0.41 192	0.64 369	1.29 128	0.58 527	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 574

FC-DCNN v2	1.54 573	0.58 340	2.80 525	0.44 454	0.39 464	2.05 588	0.66 528	1.90 590	1.84 586	2.79 602	2.97 596	4.41 604	3.07 598	2.65 572	2.30 568	0.29 535	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.32 445	0.38 512

XX-Stereo	0.55 366	0.54 324	3.50 578	0.48 486	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 487	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 516	0.17 234	0.14 216

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 537	1.67 580	2.32 433	0.47 478	0.39 464	1.47 561	0.95 561	0.95 478	0.91 518	0.84 518	0.94 514	1.05 538	0.60 454	2.95 586	0.72 439	0.41 550	0.72 590	0.32 538	0.55 564	0.74 563	1.22 595

stereogan	0.69 454	0.51 312	2.44 459	0.39 414	0.39 464	1.01 533	0.41 436	0.94 464	0.92 522	0.73 487	0.85 497	1.15 552	0.69 487	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 483	0.24 418

Nwc_Net	0.68 449	0.83 448	2.53 478	0.41 432	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 522	0.98 522	0.68 485	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 473	0.23 345	0.18 322

ADCP+	0.94 526	1.12 530	3.14 559	0.34 329	0.39 464	1.06 539	0.79 549	0.89 420	0.80 487	0.66 456	0.67 430	0.85 487	1.55 574	0.93 358	4.55 602	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

FC-DCNN	1.49 571	0.59 342	2.88 531	0.44 454	0.39 464	1.97 584	0.66 528	1.67 581	1.70 578	2.72 601	2.89 593	4.22 600	2.97 597	2.55 567	2.19 563	0.29 535	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.32 445	0.39 518

PWC_ROB	0.70 458	0.94 481	1.88 312	0.39 414	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 523	0.91 529	1.29 549	0.77 455	0.62 468	1.62 452	1.03 487	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 543	0.22 382

NLSM1	0.39 178	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 571	1.64 575	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

RAFT_R40	0.50 312	0.21 26	1.76 238	0.50 492	0.40 474	0.61 336	0.53 492	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

FINET	0.65 433	0.95 488	3.06 551	0.35 345	0.40 474	0.58 287	0.48 480	0.92 447	1.10 545	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

HGLStereo	0.54 354	0.69 392	2.00 366	0.35 345	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	1.70 584	2.50 475	0.56 521	0.40 474	2.15 591	0.99 564	1.24 560	1.26 557	1.02 540	1.10 537	1.29 559	0.88 526	3.10 590	1.08 492	1.66 603	0.83 594	0.68 572	0.88 591	1.57 595	1.80 607

AF-Net	0.69 454	0.92 473	2.21 411	0.41 432	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 504	0.69 469	1.03 529	1.04 536	0.84 517	1.19 390	0.78 450	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

SHD	0.72 470	0.77 423	2.36 444	0.45 468	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 556	1.07 544	0.84 493	0.90 503	0.73 497	1.09 376	0.98 473	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 474

PA-Net	0.84 513	1.00 510	3.49 577	0.63 539	0.40 474	0.70 438	0.52 488	0.86 395	0.84 501	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 565	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 489	0.22 331	0.36 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 413	0.72 401	1.93 336	0.41 432	0.41 482	0.87 511	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 516	0.21 367

YMNet_1	0.62 413	0.72 401	1.93 336	0.41 432	0.41 482	0.87 511	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 516	0.21 367

HH	0.49 301	0.49 303	2.78 523	0.50 492	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 437	0.48 254	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 301	0.49 303	2.78 523	0.50 492	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 437	0.48 254	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

FCDSN-DC	1.29 557	0.54 324	2.50 475	0.47 478	0.41 482	1.12 548	0.60 514	1.10 546	1.27 558	2.23 591	2.87 592	3.67 597	3.12 600	2.39 550	1.69 542	0.30 538	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.35 476	0.38 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 163	0.33 184	1.92 333	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 510	0.11 88	0.09 63

acv_ft	0.48 283	0.44 277	1.76 238	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 516	0.10 92

MFN_U_SF_RVC	1.55 574	2.39 610	3.16 561	0.65 543	0.41 482	1.12 548	0.46 468	1.23 559	1.33 561	1.61 579	1.20 542	1.43 566	0.98 537	1.76 471	1.97 552	1.90 606	1.80 606	1.98 609	2.15 611	1.63 596	1.77 606

RYNet	0.70 458	0.56 335	2.25 423	0.35 345	0.41 482	0.86 507	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 505	0.60 454	2.70 576	1.00 479	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

MSKI-zero shot	0.46 260	0.38 231	2.47 467	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 516	0.14 155	0.10 92

gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 98	0.53 507	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 498	0.71 562

RAFT-Test	0.44 231	0.38 231	2.01 367	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 539	0.10 65	0.11 117

CFNet-RSSM	0.41 192	0.32 175	2.20 410	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 539	0.10 65	0.09 63

aanetorigin	0.77 492	0.80 435	2.59 492	0.43 447	0.44 492	0.58 287	1.01 569	0.57 180	0.68 391	1.53 578	1.23 544	0.81 471	1.08 546	1.07 374	1.07 491	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 548	0.30 466

RP	0.67 442	0.82 444	1.94 346	0.43 447	0.44 492	0.65 400	0.45 465	0.89 420	0.82 495	0.66 456	0.92 509	0.99 525	0.76 505	1.55 436	0.66 422	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

RGC	0.71 467	0.97 499	2.18 407	0.44 454	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 480	1.04 532	1.01 529	0.71 491	1.74 468	0.70 432	0.23 507	0.18 451	0.28 525	0.26 481	0.29 417	0.27 444

PASM	0.72 470	0.68 388	1.91 330	0.47 478	0.44 492	0.60 316	0.51 485	0.76 304	0.80 487	0.77 499	0.67 430	0.87 495	0.61 463	2.40 551	0.67 425	0.32 541	0.35 541	0.36 544	0.41 548	0.45 533	0.39 518

DRN-Test	0.64 424	0.43 266	2.44 459	0.39 414	0.44 492	0.80 492	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 504	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 430	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

MDST_ROB	1.17 549	0.42 261	3.87 583	0.54 512	0.44 492	4.11 607	0.58 510	1.31 564	0.84 501	2.12 585	1.12 538	0.98 522	0.71 491	4.24 604	0.99 478	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 494

LL-Strereo	0.72 470	1.29 556	2.49 471	0.36 364	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 460	0.58 357	0.85 487	0.79 509	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 513	0.42 528

ccnet	0.71 467	0.41 254	1.59 190	0.40 425	0.45 501	1.06 539	0.55 499	0.98 496	0.71 419	0.88 523	0.97 519	0.82 476	0.88 526	1.68 458	0.94 467	0.32 541	0.26 516	0.32 538	0.27 486	0.34 465	0.30 466

GwcNet	0.69 454	0.71 397	3.12 558	0.36 364	0.45 501	0.81 493	0.44 458	0.86 395	0.84 501	0.60 408	0.74 470	0.82 476	0.49 411	1.65 454	0.66 422	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

NCC-stereo	0.79 498	0.94 481	2.42 453	0.59 532	0.45 501	1.90 579	0.46 468	0.99 508	0.72 429	0.64 447	0.84 493	0.91 505	0.73 497	1.80 483	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 510	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 498	0.94 481	2.42 453	0.59 532	0.45 501	1.90 579	0.46 468	0.99 508	0.72 429	0.64 447	0.84 493	0.91 505	0.73 497	1.80 483	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 510	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 424	0.88 464	2.35 441	0.41 432	0.45 501	0.73 453	0.47 476	0.94 464	0.74 448	0.75 492	0.54 321	0.74 441	0.47 395	1.70 461	0.72 439	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

raftrobust	0.38 163	0.68 388	1.54 183	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

RASNet	0.61 408	0.68 388	2.03 374	0.35 345	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 511	0.61 463	2.21 536	0.73 442	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

AE-Stereo	0.42 212	0.29 142	1.65 199	0.43 447	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 553	0.22 331	0.19 339

SGM-ForestM	2.98 599	1.70 584	3.52 579	0.67 545	0.47 509	5.18 610	3.36 610	3.30 609	2.86 603	4.44 609	3.79 605	9.80 617	5.50 610	6.29 611	6.52 611	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 486	0.38 498	0.58 551

DANet	0.80 500	0.65 376	2.21 411	1.19 581	0.48 511	0.74 458	1.25 582	0.89 420	1.53 571	0.89 525	0.71 460	0.96 518	0.56 435	1.83 488	0.96 470	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 420	0.39 241	2.49 471	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 499	0.45 228	1.16 554	0.82 513	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 552	0.11 88	0.22 382

CES	0.30 92	0.27 106	1.09 94	0.23 48	0.50 513	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 539

PVD	0.90 521	0.85 454	2.15 400	0.53 507	0.50 513	0.99 529	0.56 504	1.15 554	1.64 575	1.41 574	1.41 558	1.11 548	1.13 551	1.35 405	1.31 521	0.26 524	0.28 526	0.28 525	0.26 481	0.37 491	0.49 539

DeepPrunerF	0.86 515	0.86 457	2.91 538	0.45 468	0.50 513	0.64 386	0.48 480	1.14 551	2.64 600	0.63 437	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 521	0.23 507	0.19 464	0.30 533	0.28 489	0.36 483	0.25 427

ELAS_RVC	1.37 564	0.78 431	3.21 567	0.55 519	0.50 513	1.49 563	2.48 606	1.48 573	1.71 579	2.13 588	2.09 573	2.07 579	2.56 593	1.90 506	2.02 555	0.35 546	0.36 543	0.37 548	0.34 523	0.49 539	0.47 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 565	0.79 433	2.86 529	0.53 507	0.50 513	2.81 598	2.20 602	1.61 580	1.50 570	2.28 593	2.35 581	1.82 575	2.13 587	1.73 466	2.22 564	0.35 546	0.37 545	0.35 542	0.35 526	0.49 539	0.47 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 551	1.31 558	6.39 604	0.52 501	0.51 518	1.61 568	0.79 549	1.03 534	1.37 564	1.13 548	1.30 550	1.10 546	0.85 518	2.65 572	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 524	0.32 480

RTSA	1.21 551	1.31 558	6.39 604	0.52 501	0.51 518	1.61 568	0.79 549	1.03 534	1.37 564	1.13 548	1.30 550	1.10 546	0.85 518	2.65 572	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 524	0.32 480

TCMNet	0.66 438	0.85 454	2.55 489	0.50 492	0.52 520	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 498	0.27 444

SST-Stereo	0.52 342	0.20 14	1.76 238	0.62 538	0.53 521	0.62 356	0.66 528	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

AnyNet_C01	1.14 544	1.49 570	4.23 592	0.54 512	0.53 521	1.51 565	1.37 588	1.04 538	1.07 541	1.17 557	1.33 553	1.15 552	1.08 546	1.61 451	2.74 577	0.25 520	0.22 490	0.28 525	0.24 466	0.48 536	0.40 522

raft_robust	0.55 366	0.84 450	1.73 222	0.28 167	0.54 523	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 453	0.75 503	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 503	0.26 396	0.16 284

AnyNet_C32	1.00 535	1.33 563	2.53 478	0.49 488	0.54 523	1.15 552	1.14 577	0.91 438	0.89 515	1.11 547	0.95 516	0.87 495	0.93 530	1.50 430	4.07 597	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 498	0.33 488

PWCK	1.49 571	1.90 596	3.22 568	1.09 576	0.54 523	1.71 574	1.73 596	1.49 574	1.53 571	1.44 576	1.80 567	1.82 575	1.30 558	3.34 594	1.76 546	1.07 589	0.56 573	0.97 585	0.58 573	1.38 594	0.65 558

Select-FE	0.65 433	0.67 385	2.76 518	0.49 488	0.55 526	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 518	0.55 331	0.91 505	0.75 503	0.57 267	1.16 505	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 557	0.14 155	0.31 474

PFNet	0.60 400	0.33 184	2.47 467	0.41 432	0.55 526	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 501	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

NVStereoNet_ROB	1.16 548	0.95 488	2.54 484	0.58 527	0.55 526	0.78 481	0.63 525	1.00 516	1.08 542	1.03 541	4.07 607	1.48 568	1.22 554	2.88 585	1.27 519	0.50 557	0.46 563	0.54 563	0.62 577	0.50 541	0.63 557
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	0.58 386	0.82 444	1.89 319	0.59 532	0.56 529	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 556	0.29 493	0.48 536	0.30 466

testlalala2	0.44 231	0.28 131	2.59 492	0.64 540	0.56 529	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 493	0.12 99	0.10 92

NaN_ROB	1.14 544	0.94 481	2.96 541	0.53 507	0.56 529	1.13 550	0.99 564	0.98 496	1.00 531	1.09 546	0.87 501	0.77 455	1.06 545	5.90 609	2.72 576	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 502

TestStereo1	0.49 301	0.81 440	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

SA-5K	0.49 301	0.81 440	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 408	0.61 348	3.35 575	0.33 298	0.58 534	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 487	0.52 298	0.99 525	0.65 475	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 548	0.29 417	0.20 355

SAMSARA	0.91 522	0.97 499	2.22 415	0.80 556	0.58 534	1.32 556	1.31 584	1.01 524	0.94 523	1.36 568	0.87 501	1.38 564	0.90 528	1.72 465	1.02 485	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 473	0.36 483	0.35 494

GCST	0.72 470	1.10 528	2.15 400	1.11 578	0.59 536	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 574	0.45 561	0.84 576	0.64 580	0.69 559	0.54 545

UDG	0.77 492	1.23 549	2.15 400	0.67 545	0.59 536	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 529	0.67 482	1.02 369	0.73 442	0.45 554	0.34 540	0.87 577	0.51 561	0.67 558	0.46 534

EAI-Stereo	0.78 496	0.25 81	1.67 205	0.54 512	0.59 536	1.95 581	2.05 600	1.11 550	0.64 352	0.95 535	1.49 559	0.50 305	0.67 482	0.59 277	1.44 531	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 557	0.13 131	0.22 382

MADNet+	1.36 562	1.93 599	5.95 601	0.81 559	0.59 536	1.57 567	1.09 573	1.39 570	1.22 554	0.84 518	1.01 525	1.25 558	1.12 550	3.19 591	2.36 570	0.45 554	0.47 566	0.38 550	0.34 523	0.59 551	0.57 549

PDISCO_ROB	0.75 485	1.06 523	2.11 389	0.64 540	0.59 536	1.13 550	0.43 447	1.14 551	1.05 537	0.64 447	0.71 460	0.96 518	0.61 463	1.21 391	0.76 446	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 550	0.32 480

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 106	0.53 507	0.60 541	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 562

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 106	0.34 329	0.60 541	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 572

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 458	0.65 376	3.45 576	0.50 492	0.60 541	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 495	1.30 550	0.81 471	0.60 454	0.57 267	0.82 457	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 551	0.31 436	0.22 382

Sa-1000	0.51 329	0.72 401	1.90 324	0.31 246	0.60 541	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 493	0.29 417	0.10 92

PAM_32	0.70 458	0.35 208	2.73 515	0.54 512	0.61 545	1.07 544	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 527	0.91 507	1.23 556	0.77 508	0.65 305	1.10 495	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 557	0.15 175	0.38 512

SA	0.50 312	0.75 413	1.95 349	0.31 246	0.61 545	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 516	0.30 428	0.10 92

PAM	0.70 458	0.35 208	2.72 510	0.56 521	0.62 547	1.08 546	0.53 492	0.85 385	0.44 140	0.93 532	0.92 509	1.24 557	0.68 485	0.64 294	1.01 483	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 555	0.14 155	0.38 512

Consistency-Raft	0.88 518	0.93 479	3.23 569	0.99 571	0.64 548	0.77 476	0.55 499	0.98 496	0.97 527	0.61 417	1.03 529	0.65 383	1.05 543	0.79 345	1.38 526	0.44 552	0.46 563	0.51 562	0.58 573	0.65 556	0.47 535

test_5	0.51 329	0.87 460	1.99 364	0.37 388	0.65 549	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 512

AIO_test	0.39 178	0.37 220	1.19 110	0.73 548	0.67 550	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

G-Net	0.99 531	0.64 369	2.76 518	0.57 525	0.67 550	2.03 587	0.72 543	0.76 304	0.67 389	1.14 550	2.56 586	1.30 562	1.02 540	1.48 429	1.74 545	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 481	0.37 491	0.31 474

ADCPNet	0.99 531	0.99 508	3.93 587	0.37 388	0.68 552	1.36 558	0.62 523	0.87 405	0.76 470	0.78 501	0.81 484	1.08 542	1.18 553	1.14 386	2.49 573	0.21 491	0.69 586	0.21 496	0.95 594	0.29 417	0.37 509

DDUNet	0.77 492	1.12 530	1.88 312	0.76 552	0.69 553	0.84 501	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 460	0.75 473	0.91 505	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 560	0.37 545	0.95 583	0.52 563	0.71 562	0.57 549

SPS-STEREO	1.07 541	1.13 533	2.88 531	0.65 543	0.69 553	0.99 529	0.68 534	1.05 539	0.87 507	1.36 568	1.23 544	1.46 567	0.94 533	1.87 496	1.72 544	0.66 568	0.61 576	0.58 565	0.57 570	0.65 556	0.77 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 231	0.67 385	1.85 297	0.34 329	0.71 555	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 522

otaku	1.03 538	1.68 582	2.72 510	0.95 568	0.73 556	1.03 536	0.59 512	0.99 508	0.86 504	0.69 469	1.61 562	0.98 522	0.64 473	1.46 421	1.14 501	0.95 582	0.46 563	0.72 574	0.40 545	1.24 588	0.78 569

WAO-7	1.48 570	1.63 576	2.49 471	0.93 566	0.75 557	1.72 575	1.10 574	1.84 589	1.96 589	1.43 575	2.54 585	1.97 577	1.61 577	3.06 588	2.08 558	0.69 570	0.66 579	0.94 582	0.74 584	0.80 569	0.69 561

anonymity	0.80 500	0.66 383	1.29 128	0.59 532	0.75 557	0.67 413	0.52 488	0.95 478	0.71 419	0.94 533	0.70 456	0.67 399	0.87 522	0.71 325	1.35 524	0.64 567	0.62 577	0.58 565	1.44 604	0.60 554	0.65 558

RAFT+CT+SA	0.50 312	0.86 457	1.82 286	0.37 388	0.75 557	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 561	0.29 417	0.41 527

MFMNet_re	0.92 524	1.28 555	2.53 478	0.82 560	0.76 560	0.90 517	0.75 545	0.98 496	1.04 536	1.03 541	1.05 533	0.84 483	0.94 533	0.83 348	0.72 439	0.68 569	0.60 575	0.63 569	0.60 576	0.77 567	0.74 564

HUF	0.59 394	0.65 376	2.46 462	0.45 468	0.77 561	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 611	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 604

SQANet	0.80 500	1.58 574	2.53 478	0.76 552	0.83 562	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 437	0.69 446	0.73 435	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 576	0.29 527	0.59 567	0.29 493	0.86 572	0.61 554

Ntro	1.00 535	1.68 582	2.80 525	0.95 568	0.85 563	1.06 539	0.53 492	0.98 496	0.90 517	0.62 428	0.76 476	0.93 511	0.66 480	1.66 455	0.98 473	0.99 585	0.45 561	0.75 575	0.40 545	1.19 584	0.75 566

ACVNet-4b	1.93 581	1.85 592	4.10 590	1.07 573	0.86 564	1.15 552	0.53 492	1.06 540	1.12 548	0.64 447	1.09 536	1.99 578	0.70 489	2.20 535	9.86 618	5.62 616	0.41 559	1.03 588	0.55 564	1.86 601	0.85 574

ACVNet_1	1.33 559	1.91 597	4.03 588	1.09 576	0.88 565	1.19 555	0.66 528	1.24 560	1.17 551	0.94 533	0.96 517	3.09 592	1.04 542	2.37 544	1.11 498	1.04 587	0.48 569	1.03 588	0.48 555	1.12 581	0.83 571

EDNetEfficientorigin	8.18 614	0.98 503	145.96 640	0.51 497	0.89 566	0.72 446	0.48 480	0.85 385	1.56 573	2.12 585	1.49 559	1.29 559	1.31 559	1.83 488	2.13 562	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 508	0.45 532

DMCA-RVC	0.62 413	0.96 491	2.63 497	0.36 364	0.90 567	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 467	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

RainbowNet	1.15 546	1.78 588	2.72 510	1.12 579	0.91 568	1.06 539	0.76 547	1.16 555	1.13 550	0.75 492	0.97 519	1.09 544	0.80 510	1.60 448	1.21 513	1.17 592	1.26 602	1.01 587	0.57 570	1.13 582	0.88 579

ACVNet_2	1.42 568	1.81 589	3.23 569	1.08 574	0.92 569	1.32 556	0.85 555	1.49 574	1.69 577	1.19 560	1.73 566	2.13 580	1.03 541	2.50 563	1.40 529	0.91 578	0.53 571	1.00 586	0.55 564	2.11 603	0.85 574

SGM_RVC	1.89 580	0.92 473	2.50 475	0.96 570	0.93 570	1.63 570	1.37 588	1.52 576	12.43 616	1.85 582	1.69 565	2.40 586	1.74 581	2.81 583	1.71 543	0.53 558	0.47 566	0.42 553	0.47 554	0.74 563	0.74 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zero-FE	0.80 500	0.27 106	8.23 607	0.49 488	0.98 571	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 559	0.17 20	0.20 39	0.77 455	0.22 118	0.60 283	0.97 471	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

AAGNet	0.88 518	0.33 184	1.79 273	0.54 512	0.98 571	0.62 356	0.46 468	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 497	1.23 395	7.48 613	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

EDNetEfficient	1.27 556	0.70 395	4.05 589	0.64 540	0.98 571	0.94 523	1.40 591	0.85 385	1.75 580	2.34 594	1.33 553	1.05 538	2.21 589	1.58 445	4.15 598	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 486	0.38 498	0.32 480

DStereoO	0.99 531	0.66 383	1.67 205	0.75 551	0.99 574	0.73 453	1.33 586	0.94 464	0.91 518	0.70 475	1.06 534	0.75 447	1.75 582	0.95 361	2.39 571	1.20 594	0.41 559	0.48 559	0.59 575	0.85 571	0.60 553

WAO-6	1.58 575	1.54 572	2.32 433	1.14 580	1.00 575	2.30 593	1.03 570	1.82 588	2.85 602	1.25 562	2.61 588	2.20 581	1.56 575	2.47 561	1.99 554	0.95 582	0.67 580	1.19 593	0.83 589	1.08 579	0.88 579

MANE	2.90 598	1.14 535	2.96 541	1.03 572	1.01 576	5.01 609	2.45 605	5.36 613	6.88 613	3.58 607	4.76 611	5.99 610	4.99 607	4.23 603	4.61 603	0.56 563	0.67 580	0.44 556	0.78 586	0.51 543	1.03 590

SGM+DAISY	1.83 579	1.43 567	3.81 582	0.87 561	1.01 576	2.38 595	2.53 607	1.36 567	1.75 580	2.92 603	3.22 599	2.65 588	2.93 595	2.22 539	3.10 583	0.72 571	0.69 586	0.63 569	0.62 577	0.77 567	0.98 582

test_for_model	0.64 424	1.60 575	1.82 286	1.23 583	1.02 578	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 575	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 598	0.50 542

MonStereo1	1.98 583	1.01 514	1.78 252	1.19 581	1.04 579	3.58 602	0.61 518	1.53 577	1.93 588	1.39 572	3.37 601	2.23 583	10.80 618	2.84 584	1.25 517	1.04 587	0.38 549	0.96 584	0.57 570	1.10 580	1.00 589

WAO-8	2.80 595	2.14 606	2.89 534	1.91 601	1.04 579	3.98 605	0.96 562	3.26 607	6.17 609	2.15 589	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 617	2.03 556	2.05 607	1.86 608	1.54 602	0.92 592	1.22 585	0.87 577

Venus	2.80 595	2.14 606	2.89 534	1.91 601	1.04 579	3.98 605	0.96 562	3.26 607	6.17 609	2.15 589	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 617	2.03 556	2.05 607	1.86 608	1.54 602	0.92 592	1.22 585	0.87 577

Dean	1.79 578	1.83 590	3.92 585	1.29 585	1.07 582	1.55 566	1.00 567	1.95 592	2.33 594	1.47 577	4.19 608	4.26 603	1.33 562	2.21 536	1.48 533	1.14 591	0.68 584	1.18 590	0.74 584	1.24 588	0.98 582

IMH-64-1	1.39 565	1.64 578	1.86 305	1.36 586	1.11 583	1.39 559	1.19 580	1.76 584	1.45 568	1.16 551	2.21 578	1.53 569	1.38 565	1.98 514	1.52 534	1.29 595	0.67 580	1.27 594	0.69 581	1.29 590	0.98 582

IMH-64	1.39 565	1.64 578	1.86 305	1.36 586	1.11 583	1.39 559	1.19 580	1.76 584	1.45 568	1.16 551	2.21 578	1.53 569	1.38 565	1.98 514	1.52 534	1.29 595	0.67 580	1.27 594	0.69 581	1.29 590	0.98 582

IMH	2.02 584	2.15 608	2.69 507	1.68 593	1.12 585	1.66 573	0.92 560	2.10 596	1.92 587	1.32 567	2.66 590	2.21 582	1.69 579	5.78 608	1.68 541	5.54 615	0.96 598	1.31 596	0.71 583	1.32 593	0.99 587

WQFJA1++	2.30 588	0.22 42	6.03 602	1.08 574	1.15 586	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 621	0.19 32	3.34 596	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 629	0.14 216

TorneroNet-64	2.65 591	1.83 590	3.30 571	1.46 589	1.20 587	3.89 604	0.99 564	3.51 611	6.71 612	2.56 597	4.60 609	4.22 600	3.85 603	3.33 593	3.14 584	1.19 593	0.65 578	1.39 599	0.79 588	3.31 610	1.15 593

JetBlue	1.78 577	1.63 576	3.92 585	0.73 548	1.21 588	4.38 608	3.35 609	1.59 578	1.20 553	1.26 565	1.52 561	2.37 584	1.88 584	3.23 592	3.00 580	0.53 558	0.47 566	0.48 559	0.49 557	1.29 590	0.97 581

edge stereo	0.81 508	0.73 408	3.30 571	0.37 388	1.21 588	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 504	0.88 504	1.14 551	0.71 491	2.18 534	0.71 435	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 498	0.26 437

TorneroNet	5.50 609	1.92 598	3.16 561	1.47 590	1.25 590	14.07 618	1.06 572	4.90 612	20.99 632	10.17 615	16.48 624	11.88 621	6.93 612	3.34 594	4.20 599	1.30 597	0.69 586	1.45 601	0.86 590	2.61 607	1.20 594

notaker	2.66 592	2.07 601	3.31 573	2.61 607	1.43 591	1.76 577	1.11 575	2.76 602	1.79 582	2.26 592	11.53 620	3.96 598	4.29 605	3.09 589	2.76 578	1.55 602	0.88 596	1.70 607	1.07 599	2.00 602	1.35 597

pmcnn	1.32 558	1.05 521	2.77 521	0.74 550	1.43 591	0.72 446	0.56 504	0.96 483	0.91 518	0.99 537	2.92 595	6.01 611	0.70 489	2.38 547	3.32 589	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

UNDER WATER-64	2.47 590	1.89 595	4.86 595	1.82 600	1.44 593	3.18 600	1.57 595	2.62 599	5.64 608	2.05 584	2.13 575	4.13 599	3.76 602	2.62 570	3.42 591	1.47 600	0.85 595	1.57 604	1.07 599	1.82 600	1.49 600

UNDER WATER	2.74 593	1.85 592	4.54 594	1.81 599	1.44 593	2.34 594	1.40 591	3.24 606	6.60 611	2.60 598	2.76 591	5.75 609	5.24 609	3.02 587	4.01 596	1.45 599	0.81 593	1.59 605	1.06 598	1.80 599	1.51 601

KSHMR	4.10 605	1.97 600	5.27 598	1.71 595	1.47 595	1.96 582	1.28 583	3.19 605	17.33 627	2.12 585	15.91 622	9.18 616	1.57 576	8.42 614	1.98 553	1.52 601	1.26 602	1.67 606	1.19 601	1.67 597	1.40 599

SDNR	1.22 554	0.80 435	2.71 508	0.33 298	1.48 596	1.98 586	0.23 187	1.93 591	2.44 596	0.89 525	2.52 584	1.36 563	0.51 416	3.65 598	1.93 550	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 502

ktn	4.35 606	2.10 602	2.89 534	1.80 597	1.49 597	2.13 590	1.41 593	2.26 597	12.72 617	11.41 618	16.43 623	11.15 619	3.75 601	4.36 605	3.18 585	1.82 605	0.98 600	1.73 608	1.21 602	2.97 609	1.27 596

tt	4.93 608	0.27 106	4.20 591	2.29 604	1.58 598	10.20 615	16.97 622	9.42 620	5.02 607	1.67 580	1.28 547	4.68 605	5.03 608	3.37 596	5.92 608	6.16 617	9.47 625	2.82 614	3.18 615	3.60 611	1.53 602

FACV-RUCA	0.58 386	0.40 247	1.78 252	0.43 447	1.67 599	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 568	0.12 275	0.70 560	0.98 582

JetRed	3.29 602	4.93 612	10.17 610	1.45 588	1.72 600	7.44 612	5.05 615	3.06 604	2.12 593	2.41 596	2.39 582	2.99 591	2.37 590	3.51 597	6.44 610	1.32 598	1.90 610	1.37 598	1.23 603	2.21 604	1.76 605

LVE	1.96 582	2.17 609	3.14 559	1.68 593	1.80 601	1.63 570	1.03 570	2.34 598	2.81 601	1.25 562	2.89 593	4.24 602	1.29 556	2.79 581	1.44 531	2.85 611	0.91 597	1.18 590	1.46 605	1.23 587	1.10 592

IGEV-RUCA	2.28 587	0.30 155	1.15 102	0.40 425	1.86 602	2.06 589	1.90 598	1.36 567	1.80 584	3.70 608	3.76 604	5.02 607	8.19 615	2.12 531	1.63 539	0.25 520	0.76 591	2.72 613	1.91 609	2.39 606	2.36 611

DStereoFS	2.23 586	2.10 602	2.47 467	1.61 592	1.88 603	3.81 603	2.06 601	1.95 592	3.33 604	2.38 595	3.31 600	2.37 584	4.92 606	2.45 558	3.27 586	1.03 586	1.27 604	0.55 564	1.04 597	0.70 560	2.05 609

DStereoSA	2.12 585	0.98 503	2.80 525	1.25 584	2.23 604	1.97 584	4.62 614	1.22 556	2.54 599	1.16 551	3.84 606	1.00 527	4.05 604	2.07 525	5.29 607	0.93 579	1.48 605	0.48 559	1.51 606	0.95 576	1.95 608

MADNet++	2.79 594	2.11 605	2.97 544	2.49 605	2.28 605	2.95 599	2.31 604	2.67 600	2.47 597	3.03 605	3.13 598	2.70 589	2.92 594	4.10 602	4.48 601	2.68 610	2.24 614	3.04 616	2.44 613	2.37 605	2.34 610

MultiAttention	2.38 589	0.50 309	1.93 336	1.80 597	2.56 606	10.86 616	2.30 603	1.22 556	0.80 487	0.62 428	1.16 541	1.13 549	0.56 435	16.09 625	1.18 508	0.20 484	0.09 207	0.43 555	1.62 607	0.94 575	1.58 603

BEATNet-Init1	12.10 617	11.19 617	27.29 635	2.99 609	3.51 607	21.84 631	11.10 618	14.34 625	13.83 622	20.34 628	20.33 629	26.35 638	20.03 626	19.06 629	14.80 625	1.74 604	1.81 607	2.05 610	2.49 614	3.69 612	3.12 613

LE_ROB	4.43 607	1.35 565	9.38 609	2.79 608	3.93 608	2.43 596	3.46 611	2.68 601	11.19 615	11.66 619	4.73 610	5.26 608	10.46 617	4.50 606	9.49 616	0.82 577	0.69 586	1.34 597	0.98 595	0.75 565	0.76 567

HanzoNet	7.64 612	2.86 611	5.05 596	7.01 614	3.97 609	2.18 592	1.34 587	3.37 610	4.05 605	13.17 620	10.58 614	10.73 618	16.52 624	8.45 615	10.51 619	10.48 624	9.72 626	5.59 620	13.46 625	6.84 618	6.83 619

DGSMNet	2.89 597	0.63 365	3.18 564	3.43 610	4.17 610	2.57 597	6.98 617	0.97 492	0.83 498	0.56 355	1.86 569	0.79 464	0.62 468	1.64 453	1.39 527	4.61 614	5.01 618	5.17 619	4.71 618	4.44 614	4.19 615

DispFullNet	1.67 576	2.10 602	5.22 597	1.53 591	8.90 611	0.86 507	0.31 355	0.96 483	0.96 526	1.37 571	1.01 525	1.13 549	1.98 586	1.51 431	0.91 464	0.54 560	0.31 533	1.18 590	0.63 579	1.13 582	0.80 570

USTest	8.10 613	7.17 616	8.96 608	9.25 616	9.05 612	15.27 619	23.78 624	9.96 621	9.47 614	5.94 613	6.75 612	7.80 614	7.48 613	8.83 616	11.21 620	2.21 609	3.56 615	2.86 615	3.20 616	5.02 615	4.16 614

PML	23.15 626	16.83 621	7.78 606	5.49 612	9.93 613	51.13 640	104.50 641	5.76 614	13.62 620	37.30 641	105.93 641	30.86 639	23.50 631	12.07 619	7.87 614	6.30 618	2.12 613	6.32 621	2.43 612	10.44 621	2.90 612

DGTPSM_ROB	8.89 615	5.62 613	12.25 613	5.92 613	11.32 614	8.54 613	24.18 625	6.40 615	13.49 618	5.15 610	11.46 618	6.19 612	10.92 619	7.00 612	13.72 621	4.47 613	7.65 619	3.92 617	7.45 621	4.38 613	7.87 620

DPSMNet_ROB	9.48 616	5.64 614	13.01 617	8.82 615	11.82 615	8.54 613	24.20 626	6.41 616	13.65 621	5.32 612	11.47 619	6.33 613	10.92 619	7.69 613	13.89 622	7.25 623	8.19 621	5.06 618	7.78 622	5.31 616	8.26 621

TCMNet-wrong-test	5.51 610	6.62 615	6.20 603	13.02 621	11.90 616	7.14 611	5.53 616	6.99 617	1.44 567	2.65 599	3.10 597	8.37 615	5.95 611	4.75 607	6.05 609	3.07 612	0.98 600	2.38 612	1.99 610	6.62 617	5.43 617

LRCNet_RVC	13.74 622	19.30 622	12.75 616	19.46 624	12.69 617	1.86 578	0.41 436	12.33 622	1.05 537	15.77 623	18.83 628	12.62 624	8.70 616	12.21 620	9.62 617	22.22 632	8.37 624	25.85 633	24.01 633	19.32 630	17.44 631

DPSM_ROB	12.34 618	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 618	19.84 628	28.28 631	14.38 626	14.28 623	10.58 616	11.26 616	12.03 622	11.85 622	13.15 623	15.34 626	7.11 621	8.31 622	6.50 622	7.35 619	8.84 619	8.31 622

DPSM	12.34 618	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 618	19.84 628	28.28 631	14.38 626	14.28 623	10.58 616	11.26 616	12.03 622	11.85 622	13.15 623	15.34 626	7.11 621	8.31 622	6.50 622	7.35 619	8.84 619	8.31 622

U	3.37 604	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 620	19.19 625	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 630	12.81 624	0.10 65	0.08 40

DPSimNet_ROB	17.97 623	20.20 629	24.98 630	17.62 622	15.92 621	21.53 630	21.00 623	13.70 623	15.61 625	23.89 638	14.69 621	22.87 629	24.58 638	12.70 622	14.56 623	18.48 631	12.91 627	20.21 631	12.05 623	17.76 622	14.17 625

HaxPig	19.86 624	22.40 630	22.34 624	17.95 623	17.95 622	11.77 617	11.89 619	16.02 628	15.89 626	21.10 629	21.41 630	18.74 628	18.39 625	20.08 630	19.69 628	23.63 636	23.22 634	24.06 632	23.69 632	23.00 631	23.95 633

EKT-Stereo	1.47 569	0.49 303	1.93 336	2.57 606	19.31 623	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

MEDIAN_ROB	23.96 627	27.05 637	26.39 634	22.16 625	22.13 624	16.12 621	13.97 620	20.24 629	20.05 628	25.50 639	25.31 637	22.96 630	22.63 630	24.39 631	23.24 632	28.20 637	27.23 638	28.62 634	27.75 636	27.50 632	27.76 636

AVERAGE_ROB	26.93 634	30.34 638	29.27 636	25.82 626	25.34 625	19.48 627	15.17 621	23.55 633	23.00 635	28.45 640	27.87 638	26.25 637	25.86 639	26.96 639	25.55 633	31.30 638	30.07 639	31.76 635	30.81 637	30.79 636	30.93 637

CasAABBNet	24.81 630	22.53 631	24.83 629	26.08 627	25.74 626	39.86 636	57.06 636	28.87 636	28.83 639	21.16 633	22.54 634	24.22 633	23.89 636	26.38 632	30.87 635	14.25 625	16.71 629	13.09 624	14.81 627	17.78 623	16.71 627

RAFT-FEzeroshot	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 628	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 634	28.79 637	21.14 630	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 626	16.71 629	13.09 624	14.82 628	17.79 625	16.72 628

RAFT-FE	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 628	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 634	28.79 637	21.14 630	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 626	16.71 629	13.09 624	14.82 628	17.79 625	16.72 628

FlowAnything	24.85 631	22.54 632	25.10 631	26.11 630	25.76 627	39.86 636	57.00 634	28.89 637	28.87 640	21.31 635	22.68 636	24.22 633	23.87 632	26.39 635	30.89 639	14.26 626	16.78 633	13.10 627	14.90 631	17.78 623	16.69 626

Selective-RAFT-Error	24.87 632	22.59 635	25.14 632	26.13 631	25.82 630	39.93 638	57.03 635	28.97 638	28.95 641	21.21 634	22.65 635	24.25 635	23.98 637	26.43 636	30.83 634	14.27 629	16.71 629	13.10 627	14.82 628	17.82 627	16.76 630

Anonymous_1	22.91 625	11.20 618	12.13 612	12.75 618	26.28 631	19.43 626	27.92 630	14.08 624	13.61 619	14.96 622	10.58 614	11.26 620	11.19 621	12.55 621	14.57 624	38.28 639	7.88 620	34.96 636	63.99 638	89.57 641	10.94 624

LSM	3.31 603	1.11 529	5.29 599	9.40 617	30.65 632	0.84 501	1.12 576	0.91 438	1.22 554	1.36 568	2.19 577	0.93 511	0.83 514	1.66 455	0.90 463	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 489	0.39 508	6.33 618

DLNR-FE	13.43 620	20.01 625	23.53 625	121.73 640	33.87 633	0.46 135	0.15 32	8.09 619	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 620	0.26 516	0.09 102	0.38 539	50.82 640	0.18 322

DLNR_Zeroshot_test	13.43 620	19.94 624	23.55 626	121.61 639	35.03 634	0.46 135	0.15 32	8.02 618	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 619	0.26 516	0.09 102	0.38 539	50.13 639	0.18 322

xxxxx1	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

tt_ll	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

ff	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

RSGM-EC	41.56 638	31.72 639	19.92 622	51.66 636	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 636	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 640	37.60 640	48.67 637	25.68 634	48.86 637	27.21 634

acva	41.56 638	31.72 639	19.92 622	51.66 636	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 636	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 640	37.60 640	48.67 637	25.68 634	48.86 637	27.21 634

LSM0	26.58 633	22.63 636	25.88 633	30.13 632	52.21 640	39.94 639	56.74 633	28.97 638	28.72 636	21.14 630	22.26 631	24.43 636	23.88 633	26.54 638	30.87 635	14.32 630	16.55 628	13.12 629	14.71 626	17.92 628	20.60 632

test_example2	115.39 640	123.23 641	94.57 639	115.52 638	123.55 641	101.63 641	114.33 642	53.41 642	99.48 642	134.90 642	135.05 642	85.83 642	85.11 642	111.32 642	106.15 642	152.55 642	205.26 642	99.78 642	114.96 642	140.96 642	110.20 641

ccccc		297.21 642		374.70 641	380.44 642	203.92 642		216.32 643		203.37 643		215.01 643		312.78 643		412.57 643	356.13 643	256.09 643	227.69 643	428.88 643

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 572

ASD4		19.65 623

Low-res two-view benchmark