Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 27	0.09 34	0.09 1	0.14 80	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 101	0.06 107	0.05 5	0.05 27

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 12	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 41	0.09 24	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27

Test_v1	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.15 5	0.09 34	0.13 16	0.13 53	0.22 61	0.16 40	0.09 7	0.10 19	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 27	0.10 81	0.17 86	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 17	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 167	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.08 247	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 61	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 24	0.12 113	0.13 6	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 50	0.06 59	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.16 12	0.09 34	0.15 34	0.12 27	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 62	0.10 56	0.14 12	0.12 59	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 22	0.12 27	0.19 25	0.15 34	0.10 17	0.09 11	0.11 62	0.09 24	0.15 27	0.13 108	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 34	0.12 27	0.18 19	0.19 86	0.10 17	0.10 19	0.11 62	0.10 56	0.15 27	0.13 108	0.06 32	0.06 175	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 12	0.08 12	0.16 61	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 33	0.11 29	0.10 41	0.10 56	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 175	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth	0.10 3	0.09 59	0.14 6	0.19 110	0.07 1	0.16 61	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 114	0.13 147	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 3	0.08 19	0.13 1	0.17 27	0.08 12	0.14 22	0.12 27	0.24 96	0.19 86	0.09 7	0.11 29	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 19	0.13 1	0.18 63	0.10 81	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 17	0.13 57	0.10 41	0.10 56	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 19	0.13 1	0.17 27	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 96	0.19 86	0.09 7	0.11 29	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.16 12	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 33	0.11 29	0.08 4	0.08 10	0.23 177	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 91

S2M2_XL	0.10 3	0.09 59	0.21 84	0.14 2	0.10 81	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 17	0.11 29	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 15	0.09 318	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.06 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 3	0.10 102	0.15 16	0.17 27	0.10 81	0.16 61	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 51	0.11 29	0.09 24	0.10 56	0.16 45	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 102	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.15 34	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 51	0.12 44	0.08 4	0.11 86	0.16 45	0.12 59	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 19	0.19 64	0.16 12	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 45	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 19	0.19 64	0.16 12	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 63	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 19	0.16 34	0.17 27	0.08 12	0.16 61	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.10 17	0.07 3	0.10 41	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.06 91

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 19	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.15 34	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 41	0.06 1	0.15 27	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 19	0.15 16	0.18 63	0.09 34	0.15 34	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 41	0.07 3	0.17 63	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 19	0.15 16	0.18 63	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 41	0.08 10	0.18 85	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LGtest1	0.10 3	0.08 19	0.17 46	0.17 27	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 27	0.11 15	0.08 227	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.06 91

MonSter	0.10 3	0.08 19	0.13 1	0.17 27	0.08 12	0.14 22	0.12 27	0.24 96	0.19 86	0.09 7	0.11 29	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 27	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 96	0.13 17	0.10 17	0.09 11	0.09 24	0.08 10	0.18 85	0.12 59	0.07 81	0.06 175	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MatchStereo	0.11 27	0.08 19	0.23 101	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 58	0.10 17	0.15 90	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 27	0.09 59	0.20 75	0.20 172	0.10 81	0.19 138	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 17	0.10 19	0.09 24	0.09 24	0.19 108	0.12 59	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 107	0.05 5	0.05 27

asda	0.11 27	0.11 174	0.16 34	0.17 27	0.09 34	0.14 22	0.12 27	0.24 96	0.16 40	0.11 33	0.11 29	0.08 4	0.10 56	0.15 27	0.12 59	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 27	0.10 102	0.14 6	0.17 27	0.10 81	0.15 34	0.12 27	0.25 106	0.17 58	0.14 94	0.13 57	0.09 24	0.09 24	0.18 85	0.12 59	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 27	0.09 59	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.15 34	0.10 8	0.19 25	0.18 69	0.14 94	0.17 117	0.09 24	0.10 56	0.18 85	0.13 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

4.25_new	0.11 27	0.11 174	0.16 34	0.17 27	0.10 81	0.17 86	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 51	0.13 57	0.09 24	0.10 56	0.15 27	0.12 59	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 27	0.11 174	0.16 34	0.17 27	0.10 81	0.17 86	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 51	0.13 57	0.09 24	0.10 56	0.15 27	0.12 59	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 27	0.11 174	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.14 22	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 68	0.13 57	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 59	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 27	0.11 174	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.14 22	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 68	0.13 57	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 59	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 27	0.11 174	0.16 34	0.17 27	0.10 81	0.17 86	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 51	0.13 57	0.09 24	0.10 56	0.15 27	0.12 59	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 27	0.10 102	0.15 16	0.18 63	0.09 34	0.15 34	0.15 107	0.20 36	0.15 34	0.12 51	0.13 57	0.10 41	0.09 24	0.17 63	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 27	0.09 59	0.14 6	0.16 12	0.09 34	0.15 34	0.12 27	0.25 106	0.16 40	0.14 94	0.13 57	0.08 4	0.10 56	0.16 45	0.13 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w_new	0.11 27	0.09 59	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.19 138	0.10 8	0.22 61	0.17 58	0.14 94	0.12 44	0.10 41	0.11 86	0.17 63	0.12 59	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 27	0.09 59	0.15 16	0.17 27	0.09 34	0.19 138	0.10 8	0.22 61	0.17 58	0.14 94	0.12 44	0.10 41	0.11 86	0.17 63	0.12 59	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.75w	0.11 27	0.09 59	0.15 16	0.17 27	0.11 128	0.18 109	0.12 27	0.23 81	0.14 24	0.13 68	0.11 29	0.08 4	0.10 56	0.16 45	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 27	0.10 102	0.14 6	0.17 27	0.09 34	0.17 86	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 68	0.13 57	0.09 24	0.11 86	0.19 108	0.13 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 27	0.10 102	0.15 16	0.18 63	0.08 12	0.16 61	0.14 80	0.27 128	0.20 112	0.14 94	0.14 87	0.08 4	0.11 86	0.13 6	0.12 59	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 27	0.09 59	0.14 6	0.19 110	0.12 187	0.14 22	0.12 27	0.25 106	0.17 58	0.13 68	0.16 104	0.08 4	0.09 24	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 27	0.09 59	0.13 1	0.17 27	0.12 187	0.15 34	0.11 17	0.23 81	0.15 34	0.14 94	0.12 44	0.08 4	0.09 24	0.21 150	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 27	0.06 1	0.17 46	0.15 5	0.11 128	0.16 61	0.13 53	0.21 49	0.16 40	0.11 33	0.15 90	0.09 24	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 27

111111	0.11 27	0.07 3	0.17 46	0.19 110	0.11 128	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 33	0.12 44	0.12 73	0.08 10	0.18 85	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 204	0.06 91

LG-G_1	0.11 27	0.08 19	0.18 56	0.18 63	0.07 1	0.21 200	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 17	0.09 11	0.11 62	0.10 56	0.19 108	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.06 91

LG-G	0.11 27	0.08 19	0.18 56	0.18 63	0.07 1	0.21 200	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 17	0.09 11	0.11 62	0.10 56	0.19 108	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.06 91

SGD-Stereo	0.11 27	0.08 19	0.17 46	0.17 27	0.07 1	0.17 86	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 33	0.13 57	0.11 62	0.12 113	0.18 85	0.11 15	0.08 227	0.04 2	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 27	0.08 19	0.17 46	0.17 27	0.09 34	0.22 229	0.14 80	0.14 5	0.16 40	0.11 33	0.10 19	0.09 24	0.08 10	0.21 150	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.11 27	0.08 19	0.15 16	0.19 110	0.11 128	0.14 22	0.10 8	0.22 61	0.18 69	0.10 17	0.13 57	0.10 41	0.11 86	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.05 27

DispViT+	0.12 53	0.12 216	0.23 101	0.18 63	0.12 187	0.14 22	0.11 17	0.23 81	0.19 86	0.13 68	0.10 19	0.10 41	0.10 56	0.16 45	0.16 197	0.08 227	0.07 302	0.06 32	0.05 50	0.07 132	0.06 91

VIP-Stereo	0.12 53	0.12 216	0.21 84	0.18 63	0.11 128	0.24 271	0.12 27	0.19 25	0.18 69	0.10 17	0.13 57	0.11 62	0.09 24	0.19 108	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GEAStereo	0.12 53	0.09 59	0.20 75	0.18 63	0.12 187	0.19 138	0.16 144	0.20 36	0.14 24	0.12 51	0.15 90	0.10 41	0.09 24	0.16 45	0.10 1	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.05 50	0.08 204	0.08 258

GSStereo	0.12 53	0.09 59	0.20 75	0.17 27	0.12 187	0.19 138	0.16 144	0.26 115	0.18 69	0.13 68	0.15 90	0.10 41	0.09 24	0.16 45	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 204	0.08 258

gasm-f	0.12 53	0.09 59	0.19 64	0.18 63	0.12 187	0.18 109	0.18 229	0.20 36	0.14 24	0.12 51	0.19 144	0.10 41	0.11 86	0.16 45	0.11 15	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.05 50	0.09 278	0.08 258

Replicate-Monster	0.12 53	0.10 102	0.32 190	0.16 12	0.08 12	0.17 86	0.10 8	0.22 61	0.19 86	0.11 33	0.10 19	0.10 41	0.09 24	0.19 108	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 258

3w_stereo	0.12 53	0.11 174	0.18 56	0.18 63	0.08 12	0.16 61	0.15 107	0.27 128	0.19 86	0.12 51	0.12 44	0.07 1	0.12 113	0.15 27	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

1w_stereo	0.12 53	0.08 19	0.14 6	0.18 63	0.09 34	0.16 61	0.15 107	0.25 106	0.21 129	0.13 68	0.16 104	0.08 4	0.12 113	0.16 45	0.13 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GREAT-IGEV	0.12 53	0.09 59	0.25 124	0.16 12	0.11 128	0.14 22	0.16 144	0.17 13	0.17 58	0.10 17	0.15 90	0.09 24	0.09 24	0.18 85	0.10 1	0.06 32	0.07 302	0.06 32	0.05 50	0.07 132	0.10 375
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 53	0.11 174	0.22 94	0.19 110	0.10 81	0.15 34	0.17 185	0.20 36	0.16 40	0.11 33	0.13 57	0.13 87	0.08 10	0.22 167	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.07 185

AIO_test	0.12 53	0.09 59	0.20 75	0.19 110	0.11 128	0.15 34	0.17 185	0.19 25	0.16 40	0.11 33	0.13 57	0.14 114	0.09 24	0.20 126	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.05 27

GIP-stereo	0.12 53	0.09 59	0.20 75	0.19 110	0.11 128	0.16 61	0.14 80	0.29 164	0.18 69	0.11 33	0.16 104	0.13 87	0.09 24	0.15 27	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.05 27

IGEV-Stereo+	0.12 53	0.08 19	0.17 46	0.18 63	0.13 266	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 17	0.08 10	0.10 41	0.10 56	0.21 150	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.16 484	0.24 560

RSM++	0.12 53	0.09 59	0.19 64	0.20 172	0.09 34	0.17 86	0.15 107	0.21 49	0.19 86	0.12 51	0.12 44	0.14 114	0.09 24	0.20 126	0.12 59	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.07 132	0.05 27

RSM	0.12 53	0.09 59	0.20 75	0.20 172	0.09 34	0.16 61	0.15 107	0.23 81	0.18 69	0.13 68	0.13 57	0.15 133	0.09 24	0.21 150	0.12 59	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.05 27

Selective-IGEV	0.12 53	0.09 59	0.22 94	0.19 110	0.10 81	0.15 34	0.14 80	0.27 128	0.15 34	0.13 68	0.14 87	0.13 87	0.08 10	0.21 150	0.12 59	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.05 27

VMStereo-Base	0.13 69	0.08 19	0.22 94	0.15 5	0.09 34	0.18 109	0.13 53	0.24 96	0.25 191	0.14 94	0.22 184	0.17 165	0.12 113	0.19 108	0.13 108	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.07 185

BStereo	0.13 69	0.10 102	0.42 330	0.18 63	0.11 128	0.13 16	0.14 80	0.24 96	0.22 142	0.12 51	0.11 29	0.12 73	0.09 24	0.16 45	0.14 144	0.05 9	0.06 175	0.06 32	0.08 247	0.05 5	0.06 91

NLSM3	0.13 69	0.10 102	0.17 46	0.21 218	0.13 266	0.18 109	0.16 144	0.30 183	0.24 177	0.11 33	0.15 90	0.12 73	0.13 147	0.17 63	0.15 171	0.05 9	0.05 33	0.08 187	0.08 247	0.05 5	0.05 27

DDF-Stereo	0.13 69	0.08 19	0.19 64	0.19 110	0.16 393	0.12 10	0.15 107	0.18 19	0.18 69	0.11 33	0.10 19	0.13 87	0.12 113	0.23 177	0.19 284	0.08 227	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.21 534	0.06 91

GASTEREO	0.13 69	0.12 216	0.21 84	0.23 332	0.10 81	0.18 109	0.15 107	0.26 115	0.18 69	0.17 152	0.16 104	0.11 62	0.13 147	0.19 108	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 167	0.06 59	0.06 91

MSCF	0.13 69	0.12 216	0.21 84	0.22 280	0.10 81	0.16 61	0.15 107	0.26 115	0.18 69	0.17 152	0.16 104	0.11 62	0.13 147	0.18 85	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 167	0.06 59	0.06 91

water-stereo	0.13 69	0.08 19	0.20 75	0.19 110	0.10 81	0.17 86	0.14 80	0.25 106	0.19 86	0.17 152	0.23 191	0.15 133	0.15 188	0.12 3	0.13 108	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.05 27

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 69	0.09 59	0.24 111	0.20 172	0.10 81	0.15 34	0.14 80	0.22 61	0.16 40	0.12 51	0.19 144	0.15 133	0.11 86	0.13 6	0.17 227	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 107	0.07 132	0.06 91

LG-Stereo	0.13 69	0.10 102	0.24 111	0.20 172	0.09 34	0.16 61	0.18 229	0.21 49	0.18 69	0.11 33	0.17 117	0.09 24	0.09 24	0.15 27	0.14 144	0.05 9	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.05 27

S2M2_L	0.13 69	0.11 174	0.20 75	0.16 12	0.12 187	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 112	0.12 51	0.15 90	0.14 114	0.12 113	0.15 27	0.14 144	0.13 463	0.09 424	0.09 272	0.10 384	0.11 393	0.09 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 69	0.14 324	0.19 64	0.26 458	0.09 34	0.15 34	0.13 53	0.22 61	0.18 69	0.12 51	0.11 29	0.10 41	0.13 147	0.21 150	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 132	0.05 27

StereoAnything_RVC	0.13 69	0.37 551	0.36 244	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 126	0.10 1	0.09 318	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 547	0.05 27

castereo++	0.13 69	0.10 102	0.18 56	0.18 63	0.10 81	0.27 323	0.13 53	0.23 81	0.23 163	0.11 33	0.13 57	0.16 155	0.10 56	0.18 85	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 69	0.09 59	0.24 111	0.19 110	0.10 81	0.17 86	0.19 275	0.22 61	0.16 40	0.14 94	0.11 29	0.13 87	0.10 56	0.24 192	0.18 251	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.07 132	0.06 91
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 69	0.10 102	0.22 94	0.19 110	0.10 81	0.19 138	0.17 185	0.19 25	0.19 86	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.11 86	0.24 192	0.16 197	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91

mms	0.13 69	0.11 174	0.19 64	0.19 110	0.12 187	0.16 61	0.17 185	0.20 36	0.17 58	0.13 68	0.17 117	0.14 114	0.09 24	0.24 192	0.14 144	0.06 32	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.07 132	0.07 185

ours_stereo	0.13 69	0.11 174	0.23 101	0.20 172	0.11 128	0.17 86	0.18 229	0.20 36	0.19 86	0.13 68	0.18 135	0.14 114	0.10 56	0.23 177	0.14 144	0.06 32	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.06 59	0.05 27

RAStereo	0.13 69	0.12 216	0.27 141	0.22 280	0.11 128	0.15 34	0.18 229	0.23 81	0.23 163	0.13 68	0.17 117	0.11 62	0.09 24	0.15 27	0.13 108	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.06 107	0.07 132	0.05 27

Occ-G	0.13 69	0.08 19	0.21 84	0.17 27	0.10 81	0.15 34	0.19 275	0.22 61	0.19 86	0.13 68	0.19 144	0.21 211	0.11 86	0.17 63	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.07 132	0.06 91

Pointernet	0.13 69	0.07 3	0.27 141	0.19 110	0.11 128	0.20 173	0.12 27	0.31 194	0.24 177	0.15 113	0.15 90	0.13 87	0.11 86	0.17 63	0.13 108	0.08 227	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.05 27

AIO-Stereo	0.13 69	0.10 102	0.22 94	0.20 172	0.09 34	0.16 61	0.15 107	0.27 128	0.16 40	0.13 68	0.15 90	0.13 87	0.08 10	0.18 85	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.06 91

trnet	0.13 69	0.08 19	0.21 84	0.15 5	0.07 1	0.21 200	0.12 27	0.24 96	0.24 177	0.16 137	0.21 172	0.15 133	0.13 147	0.18 85	0.13 108	0.08 227	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.05 27

MoCha-V2	0.13 69	0.08 19	0.26 132	0.23 332	0.09 34	0.16 61	0.15 107	0.26 115	0.16 40	0.15 113	0.15 90	0.13 87	0.14 170	0.20 126	0.11 15	0.06 32	0.07 302	0.06 32	0.06 107	0.06 59	0.05 27

IGEV++	0.13 69	0.10 102	0.23 101	0.21 218	0.10 81	0.15 34	0.15 107	0.29 164	0.16 40	0.12 51	0.15 90	0.12 73	0.12 113	0.17 63	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.05 50	0.07 132	0.07 185

AEACV	0.13 69	0.09 59	0.23 101	0.18 63	0.19 465	0.19 138	0.16 144	0.23 81	0.14 24	0.13 68	0.17 117	0.13 87	0.16 207	0.16 45	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.08 247	0.07 132	0.06 91

LoS_RVC	0.13 69	0.10 102	0.19 64	0.18 63	0.16 393	0.20 173	0.18 229	0.20 36	0.17 58	0.13 68	0.19 144	0.12 73	0.15 188	0.17 63	0.13 108	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 433

EGLCR-Stereo	0.13 69	0.08 19	0.20 75	0.18 63	0.09 34	0.21 200	0.13 53	0.27 128	0.21 129	0.13 68	0.10 19	0.15 133	0.09 24	0.20 126	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.06 91

CREStereo	0.13 69	0.08 19	0.21 84	0.14 2	0.08 12	0.22 229	0.15 107	0.25 106	0.24 177	0.16 137	0.21 172	0.14 114	0.13 147	0.18 85	0.13 108	0.09 318	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 132	0.06 91
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.14 97	0.10 102	0.42 330	0.18 63	0.11 128	0.36 452	0.14 80	0.28 150	0.22 142	0.12 51	0.11 29	0.12 73	0.09 24	0.16 45	0.14 144	0.05 9	0.06 175	0.06 32	0.08 247	0.05 5	0.06 91

252Zero-FE	0.14 97	0.07 3	0.17 46	0.17 27	0.09 34	0.15 34	0.11 17	0.21 49	0.19 86	0.77 573	0.11 29	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.06 91

Zero-FE251	0.14 97	0.09 59	0.24 111	0.17 27	0.09 34	0.20 173	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 553	0.13 57	0.13 87	0.11 86	0.14 12	0.16 197	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 27

DA	0.14 97	0.10 102	0.18 56	0.21 218	0.10 81	0.29 365	0.16 144	0.28 150	0.20 112	0.14 94	0.17 117	0.16 155	0.14 170	0.17 63	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.07 132	0.07 185

GGEV	0.14 97	0.10 102	0.18 56	0.21 218	0.10 81	0.29 365	0.16 144	0.28 150	0.20 112	0.14 94	0.17 117	0.16 155	0.14 170	0.17 63	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.07 132	0.07 185

FlowAnything_test	0.14 97	0.11 174	0.21 84	0.21 218	0.12 187	0.17 86	0.16 144	0.25 106	0.16 40	0.15 113	0.13 57	0.15 133	0.14 170	0.18 85	0.16 197	0.10 367	0.07 302	0.11 405	0.12 461	0.08 204	0.09 319

depthmonostereo	0.14 97	0.09 59	0.19 64	0.19 110	0.08 12	0.20 173	0.15 107	0.27 128	0.23 163	0.16 137	0.18 135	0.14 114	0.17 237	0.19 108	0.13 108	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.05 50	0.05 5	0.05 27

DilatedVolume-Stereo	0.14 97	0.08 19	0.18 56	0.18 63	0.09 34	0.21 200	0.14 80	0.24 96	0.21 129	0.21 192	0.21 172	0.15 133	0.14 170	0.23 177	0.15 171	0.07 81	0.06 175	0.06 32	0.06 107	0.05 5	0.05 27

SCV_C0	0.14 97	0.11 174	0.25 124	0.19 110	0.12 187	0.15 34	0.16 144	0.30 183	0.22 142	0.13 68	0.15 90	0.13 87	0.09 24	0.24 192	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 107	0.09 278	0.06 91

SCV	0.14 97	0.14 324	0.24 111	0.21 218	0.11 128	0.15 34	0.16 144	0.31 194	0.18 69	0.11 33	0.15 90	0.13 87	0.10 56	0.23 177	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.06 91

castereo	0.14 97	0.10 102	0.19 64	0.18 63	0.10 81	0.20 173	0.19 275	0.30 183	0.27 215	0.13 68	0.18 135	0.16 155	0.16 207	0.15 27	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 107	0.06 59	0.05 27

tt45	0.14 97	0.09 59	0.22 94	0.19 110	0.11 128	0.23 251	0.18 229	0.22 61	0.17 58	0.15 113	0.13 57	0.14 114	0.10 56	0.30 308	0.14 144	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.07 132	0.07 185

999	0.14 97	0.08 19	0.24 111	0.19 110	0.11 128	0.20 173	0.17 185	0.24 96	0.18 69	0.13 68	0.16 104	0.14 114	0.11 86	0.36 349	0.15 171	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.07 185

fffy	0.14 97	0.11 174	0.24 111	0.20 172	0.10 81	0.19 138	0.18 229	0.22 61	0.19 86	0.13 68	0.16 104	0.15 133	0.13 147	0.25 223	0.14 144	0.06 32	0.06 175	0.08 187	0.06 107	0.07 132	0.06 91

WCG-NET	0.14 97	0.09 59	0.23 101	0.18 63	0.08 12	0.18 109	0.17 185	0.21 49	0.28 231	0.18 171	0.21 172	0.15 133	0.12 113	0.18 85	0.12 59	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.05 27

WCG-NET（raft）	0.14 97	0.09 59	0.23 101	0.17 27	0.08 12	0.19 138	0.16 144	0.23 81	0.26 204	0.18 171	0.19 144	0.20 199	0.12 113	0.21 150	0.12 59	0.06 32	0.06 175	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.05 27

MGS-Stereo	0.14 97	0.11 174	0.32 190	0.19 110	0.11 128	0.18 109	0.17 185	0.20 36	0.22 142	0.14 94	0.24 205	0.15 133	0.10 56	0.18 85	0.12 59	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.10 345	0.06 91

ff7	0.14 97	0.12 216	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.27 128	0.20 112	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.07 185

IGEVStereo-DCA	0.14 97	0.11 174	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.20 173	0.18 229	0.27 128	0.20 112	0.15 113	0.12 44	0.14 114	0.12 113	0.28 274	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.07 185

ffff	0.14 97	0.12 216	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.27 128	0.20 112	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.07 185

11t	0.14 97	0.12 216	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.27 128	0.20 112	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.07 185

MaDis-Stereo	0.14 97	0.13 281	0.26 132	0.19 110	0.14 311	0.16 61	0.13 53	0.25 106	0.21 129	0.13 68	0.14 87	0.14 114	0.11 86	0.17 63	0.17 227	0.08 227	0.07 302	0.08 187	0.06 107	0.07 132	0.06 91

UniTT-Stereo	0.14 97	0.10 102	0.30 169	0.21 218	0.13 266	0.17 86	0.13 53	0.19 25	0.18 69	0.15 113	0.20 160	0.10 41	0.11 86	0.18 85	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.08 204	0.06 91

CASnet	0.14 97	0.12 216	0.22 94	0.22 280	0.08 12	0.16 61	0.15 107	0.27 128	0.25 191	0.22 198	0.20 160	0.15 133	0.11 86	0.17 63	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.11 405	0.09 342	0.08 204	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 97	0.14 324	0.33 206	0.20 172	0.09 34	0.21 200	0.10 8	0.26 115	0.20 112	0.18 171	0.19 144	0.15 133	0.13 147	0.17 63	0.13 108	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.05 50	0.06 59	0.06 91

anonymousdsp	0.14 97	0.12 216	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.28 150	0.20 112	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.07 185

LoS	0.14 97	0.08 19	0.27 141	0.16 12	0.09 34	0.22 229	0.14 80	0.26 115	0.26 204	0.15 113	0.18 135	0.18 176	0.13 147	0.22 167	0.14 144	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.06 91
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 97	0.08 19	0.19 64	0.17 27	0.22 507	0.18 109	0.16 144	0.23 81	0.19 86	0.14 94	0.17 117	0.14 114	0.10 56	0.18 85	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 204	0.18 517

ProNet	0.14 97	0.12 216	0.25 124	0.19 110	0.11 128	0.19 138	0.19 275	0.27 128	0.20 112	0.14 94	0.13 57	0.13 87	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.07 132	0.07 185

MC-Stereo	0.14 97	0.09 59	0.25 124	0.21 218	0.09 34	0.18 109	0.16 144	0.23 81	0.19 86	0.18 171	0.23 191	0.16 155	0.13 147	0.22 167	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.05 27

ccc-4	0.14 97	0.12 216	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.27 128	0.20 112	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.07 185

IGEV-Stereo	0.14 97	0.12 216	0.27 141	0.19 110	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.28 150	0.20 112	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.12 113	0.24 192	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.07 185
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 97	0.13 281	0.24 111	0.25 424	0.11 128	0.11 6	0.18 229	0.32 206	0.23 163	0.12 51	0.12 44	0.18 176	0.12 113	0.14 12	0.13 108	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.05 50	0.07 132	0.06 91
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.15 130	0.10 102	0.44 352	0.23 332	0.11 128	0.21 200	0.21 357	0.27 128	0.22 142	0.15 113	0.16 104	0.13 87	0.11 86	0.20 126	0.13 108	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.05 27

HART	0.15 130	0.11 174	0.30 169	0.21 218	0.09 34	0.17 86	0.16 144	0.30 183	0.19 86	0.15 113	0.25 215	0.17 165	0.09 24	0.21 150	0.12 59	0.06 32	0.07 302	0.07 101	0.05 50	0.08 204	0.06 91

HUF	0.15 130	0.11 174	0.38 274	0.17 27	0.11 128	0.16 61	0.17 185	0.22 61	0.20 112	0.11 33	0.13 57	0.14 114	0.11 86	0.18 85	0.12 59	0.07 81	0.20 560	0.06 32	0.05 50	0.07 132	0.14 471

rvit_stereo_0080	0.15 130	0.13 281	0.25 124	0.19 110	0.13 266	0.15 34	0.20 326	0.28 150	0.24 177	0.15 113	0.17 117	0.19 190	0.13 147	0.19 108	0.15 171	0.11 406	0.08 389	0.08 187	0.08 247	0.10 345	0.07 185

RAFT-Stereo-weight	0.15 130	0.09 59	0.26 132	0.20 172	0.10 81	0.19 138	0.17 185	0.36 272	0.29 250	0.24 218	0.20 160	0.19 190	0.10 56	0.18 85	0.15 171	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.06 59	0.05 27

whm_eth	0.15 130	0.13 281	0.25 124	0.19 110	0.13 266	0.15 34	0.20 326	0.28 150	0.24 177	0.15 113	0.17 117	0.19 190	0.13 147	0.19 108	0.15 171	0.11 406	0.08 389	0.08 187	0.08 247	0.10 345	0.07 185

CAS	0.15 130	0.07 3	0.21 84	0.41 567	0.16 393	0.20 173	0.18 229	0.22 61	0.19 86	0.15 113	0.19 144	0.11 62	0.09 24	0.14 12	0.13 108	0.29 574	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 59	0.14 471

CroCo-Stereo Lap2	0.15 130	0.15 359	0.28 152	0.25 424	0.18 438	0.11 6	0.19 275	0.28 150	0.21 129	0.13 68	0.16 104	0.15 133	0.12 113	0.17 63	0.14 144	0.07 81	0.07 302	0.08 187	0.06 107	0.08 204	0.07 185

GLC_STEREO	0.15 130	0.10 102	0.24 111	0.21 218	0.09 34	0.17 86	0.15 107	0.23 81	0.27 215	0.17 152	0.20 160	0.17 165	0.11 86	0.23 177	0.16 197	0.07 81	0.09 424	0.09 272	0.08 247	0.07 132	0.06 91

CREStereo++_RVC	0.15 130	0.08 19	0.26 132	0.17 27	0.11 128	0.18 109	0.13 53	0.22 61	0.30 264	0.21 192	0.30 262	0.13 87	0.11 86	0.16 45	0.15 171	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 511	0.06 59	0.05 27
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 130	0.09 59	0.28 152	0.16 12	0.08 12	0.25 289	0.14 80	0.23 81	0.28 231	0.24 218	0.30 262	0.16 155	0.12 113	0.17 63	0.13 108	0.08 227	0.07 302	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.07 185

XX-TBD	0.15 130	0.18 418	0.28 152	0.22 280	0.10 81	0.22 229	0.15 107	0.22 61	0.27 215	0.22 198	0.26 224	0.14 114	0.12 113	0.16 45	0.13 108	0.08 227	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 132	0.06 91

PMTNet	0.15 130	0.08 19	0.23 101	0.15 5	0.09 34	0.23 251	0.16 144	0.25 106	0.23 163	0.17 152	0.21 172	0.16 155	0.14 170	0.22 167	0.13 108	0.29 574	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 132	0.06 91

FE-Mocha	0.16 143	0.10 102	0.33 206	0.19 110	0.13 266	0.19 138	0.15 107	0.35 253	0.22 142	0.24 218	0.24 205	0.20 199	0.14 170	0.17 63	0.17 227	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.06 91

zero-FE	0.16 143	0.08 19	0.81 519	0.19 110	0.18 438	0.12 10	0.15 107	0.19 25	0.19 86	0.10 17	0.10 19	0.13 87	0.12 113	0.21 150	0.19 284	0.08 227	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.19 522	0.06 91

xyz-stereo-finetune	0.16 143	0.12 216	0.23 101	0.16 12	0.08 12	0.23 251	0.20 326	0.29 164	0.31 276	0.19 177	0.22 184	0.19 190	0.15 188	0.29 293	0.20 303	0.06 32	0.06 175	0.08 187	0.06 107	0.06 59	0.06 91

Reg-Stereo(zero)	0.16 143	0.07 3	0.36 244	0.19 110	0.10 81	0.19 138	0.14 80	0.28 150	0.24 177	0.22 198	0.20 160	0.24 256	0.18 262	0.21 150	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 107	0.06 59	0.06 91

tg	0.16 143	0.11 174	0.25 124	0.21 218	0.11 128	0.23 251	0.15 107	0.34 230	0.24 177	0.20 181	0.25 215	0.19 190	0.12 113	0.24 192	0.15 171	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.09 342	0.08 204	0.07 185

rvit_stereo_0083	0.16 143	0.12 216	0.26 132	0.21 218	0.13 266	0.17 86	0.17 185	0.22 61	0.34 307	0.16 137	0.21 172	0.19 190	0.16 207	0.21 150	0.16 197	0.11 406	0.10 454	0.10 349	0.08 247	0.09 278	0.07 185

rvit_stereo_0081_aga	0.16 143	0.14 324	0.28 152	0.21 218	0.13 266	0.19 138	0.17 185	0.23 81	0.24 177	0.17 152	0.21 172	0.19 190	0.13 147	0.19 108	0.14 144	0.11 406	0.08 389	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.07 185

rvit_stereo_0081	0.16 143	0.11 174	0.24 111	0.21 218	0.12 187	0.16 61	0.17 185	0.22 61	0.33 297	0.16 137	0.18 135	0.18 176	0.14 170	0.20 126	0.16 197	0.11 406	0.08 389	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.07 185

GCAP-BAT	0.16 143	0.11 174	0.36 244	0.18 63	0.13 266	0.21 200	0.16 144	0.23 81	0.18 69	0.26 237	0.28 236	0.20 199	0.11 86	0.24 192	0.17 227	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.05 5	0.06 91

rvit_stereo_0082	0.16 143	0.11 174	0.24 111	0.21 218	0.12 187	0.16 61	0.17 185	0.22 61	0.33 297	0.16 137	0.18 135	0.18 176	0.14 170	0.20 126	0.16 197	0.11 406	0.08 389	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.07 185

CAS++	0.16 143	0.12 216	0.27 141	0.18 63	0.12 187	0.17 86	0.15 107	0.42 337	0.24 177	0.19 177	0.18 135	0.13 87	0.10 56	0.21 150	0.12 59	0.12 444	0.10 454	0.11 405	0.08 247	0.10 345	0.09 319
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 143	0.12 216	0.26 132	0.22 280	0.14 311	0.25 289	0.23 409	0.29 164	0.21 129	0.15 113	0.13 57	0.12 73	0.13 147	0.25 223	0.13 108	0.07 81	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.08 258

MIF-Stereo (partial)	0.16 143	0.10 102	0.34 216	0.21 218	0.15 362	0.15 34	0.13 53	0.28 150	0.25 191	0.17 152	0.26 224	0.15 133	0.16 207	0.25 223	0.17 227	0.09 318	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.09 278	0.08 258

RCA-Stereo	0.16 143	0.09 59	0.25 124	0.20 172	0.10 81	0.19 138	0.17 185	0.36 272	0.35 323	0.20 181	0.25 215	0.17 165	0.17 237	0.18 85	0.14 144	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.05 27

test-3	0.16 143	0.09 59	0.31 183	0.21 218	0.11 128	0.18 109	0.16 144	0.30 183	0.27 215	0.26 237	0.16 104	0.22 222	0.12 113	0.26 240	0.18 251	0.06 32	0.04 2	0.08 187	0.08 247	0.06 59	0.06 91

test_1	0.16 143	0.09 59	0.31 183	0.21 218	0.11 128	0.18 109	0.16 144	0.30 183	0.27 215	0.25 226	0.16 104	0.22 222	0.12 113	0.26 240	0.18 251	0.06 32	0.04 2	0.08 187	0.08 247	0.06 59	0.06 91

iRaftStereo_RVC	0.16 143	0.12 216	0.26 132	0.21 218	0.11 128	0.20 173	0.17 185	0.32 206	0.23 163	0.20 181	0.25 215	0.18 176	0.12 113	0.20 126	0.15 171	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.09 342	0.08 204	0.07 185

raftrobust	0.16 143	0.13 281	0.29 162	0.22 280	0.15 362	0.19 138	0.13 53	0.32 206	0.26 204	0.26 237	0.20 160	0.19 190	0.17 237	0.21 150	0.15 171	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.07 185

test_xeample3	0.16 143	0.11 174	0.56 437	0.19 110	0.12 187	0.20 173	0.18 229	0.35 253	0.20 112	0.16 137	0.12 44	0.13 87	0.12 113	0.24 192	0.15 171	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.08 247	0.07 132	0.07 185

NLSM1	0.17 162	0.10 102	0.17 46	0.21 218	0.18 438	0.25 289	0.17 185	0.47 386	0.40 388	0.16 137	0.21 172	0.13 87	0.15 188	0.21 150	0.18 251	0.08 227	0.09 424	0.09 272	0.08 247	0.07 132	0.06 91

xyz-stereo-finetune2	0.17 162	0.11 174	0.26 132	0.16 12	0.09 34	0.27 323	0.19 275	0.27 128	0.20 112	0.22 198	0.28 236	0.21 211	0.22 306	0.37 352	0.22 348	0.06 32	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.06 59	0.07 185

MM-Stereo_test3	0.17 162	0.12 216	0.29 162	0.23 332	0.14 311	0.19 138	0.22 384	0.39 300	0.36 336	0.16 137	0.24 205	0.17 165	0.12 113	0.19 108	0.14 144	0.07 81	0.07 302	0.08 187	0.06 107	0.09 278	0.06 91

MM-Stereo_test1	0.17 162	0.10 102	0.39 289	0.23 332	0.11 128	0.20 173	0.22 384	0.33 222	0.29 250	0.22 198	0.21 172	0.15 133	0.14 170	0.23 177	0.13 108	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.09 278	0.06 91

model_zeroshot	0.17 162	0.11 174	0.39 289	0.20 172	0.12 187	0.24 271	0.15 107	0.34 230	0.22 142	0.30 317	0.20 160	0.22 222	0.12 113	0.24 192	0.14 144	0.08 227	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.07 132	0.07 185

rvit_stereo_ft	0.17 162	0.14 324	0.30 169	0.25 424	0.14 311	0.17 86	0.21 357	0.28 150	0.26 204	0.16 137	0.19 144	0.20 199	0.16 207	0.22 167	0.17 227	0.11 406	0.07 302	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.07 185

gcap-zeroshot	0.17 162	0.11 174	0.36 244	0.20 172	0.12 187	0.26 312	0.16 144	0.30 183	0.22 142	0.26 237	0.20 160	0.30 339	0.14 170	0.20 126	0.13 108	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.06 91

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 162	0.13 281	0.24 111	0.19 110	0.13 266	0.24 271	0.17 185	0.30 183	0.37 347	0.43 495	0.17 117	0.13 87	0.12 113	0.19 108	0.15 171	0.08 227	0.07 302	0.09 272	0.07 167	0.09 278	0.08 258

AE-Stereo	0.17 162	0.11 174	0.31 183	0.24 385	0.14 311	0.23 251	0.18 229	0.34 230	0.29 250	0.15 113	0.25 215	0.21 211	0.13 147	0.20 126	0.14 144	0.07 81	0.08 389	0.09 272	0.10 384	0.07 132	0.06 91

rrr	0.17 162	0.11 174	0.57 440	0.19 110	0.12 187	0.20 173	0.18 229	0.35 253	0.22 142	0.15 113	0.12 44	0.14 114	0.12 113	0.28 274	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.07 185

plain	0.17 162	0.13 281	0.43 343	0.21 218	0.13 266	0.16 61	0.17 185	0.27 128	0.22 142	0.16 137	0.26 224	0.13 87	0.16 207	0.27 260	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.07 167	0.10 345	0.07 185

MSKI-zero shot	0.17 162	0.09 59	0.43 343	0.20 172	0.11 128	0.21 200	0.15 107	0.32 206	0.21 129	0.23 204	0.24 205	0.23 242	0.10 56	0.31 315	0.13 108	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91

Any-RAFT	0.17 162	0.08 19	0.31 183	0.19 110	0.10 81	0.29 365	0.16 144	0.42 337	0.30 264	0.24 218	0.27 230	0.27 296	0.16 207	0.21 150	0.12 59	0.08 227	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 132	0.06 91

RAFT-Test	0.17 162	0.10 102	0.38 274	0.19 110	0.12 187	0.25 289	0.17 185	0.33 222	0.23 163	0.23 204	0.29 249	0.27 296	0.14 170	0.20 126	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.06 91

4D-IteraStereo	0.17 162	0.16 385	0.50 404	0.21 218	0.14 311	0.19 138	0.17 185	0.28 150	0.28 231	0.23 204	0.20 160	0.20 199	0.11 86	0.19 108	0.14 144	0.06 32	0.04 2	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.06 91

anonymousdsp2	0.17 162	0.10 102	0.28 152	0.20 172	0.11 128	0.25 289	0.17 185	0.41 323	0.31 276	0.23 204	0.23 191	0.22 222	0.15 188	0.25 223	0.15 171	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.08 204	0.07 185

knoymous	0.17 162	0.09 59	0.32 190	0.17 27	0.11 128	0.21 200	0.17 185	0.32 206	0.23 163	0.23 204	0.28 236	0.27 296	0.16 207	0.23 177	0.16 197	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.06 107	0.09 278	0.09 319

Selective-RAFT	0.17 162	0.12 216	0.30 169	0.24 385	0.10 81	0.29 365	0.15 107	0.32 206	0.31 276	0.17 152	0.17 117	0.21 211	0.18 262	0.28 274	0.17 227	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.07 167	0.08 204	0.06 91

AnonymousM	0.17 162	0.19 434	0.24 111	0.18 63	0.10 81	0.18 109	0.17 185	0.30 183	0.23 163	0.26 237	0.20 160	0.18 176	0.14 170	0.19 108	0.14 144	0.09 318	0.06 175	0.38 578	0.15 511	0.06 59	0.05 27

cross-raft	0.17 162	0.12 216	0.41 320	0.23 332	0.10 81	0.20 173	0.24 431	0.33 222	0.23 163	0.23 204	0.28 236	0.29 323	0.15 188	0.17 63	0.15 171	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.05 27

test-1	0.17 162	0.11 174	0.40 297	0.23 332	0.13 266	0.22 229	0.23 409	0.34 230	0.26 204	0.20 181	0.24 205	0.22 222	0.14 170	0.16 45	0.20 303	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.06 59	0.08 258

s12784h	0.17 162	0.09 59	0.26 132	0.18 63	0.07 1	0.32 408	0.19 275	0.37 282	0.32 285	0.23 204	0.25 215	0.18 176	0.17 237	0.25 223	0.16 197	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.06 59	0.05 27

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 162	0.14 324	0.32 190	0.20 172	0.09 34	0.19 138	0.17 185	0.32 206	0.30 264	0.25 226	0.33 306	0.20 199	0.17 237	0.19 108	0.15 171	0.06 32	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.07 132	0.05 27

CFNet-RSSM	0.17 162	0.10 102	0.40 297	0.20 172	0.11 128	0.20 173	0.15 107	0.36 272	0.30 264	0.23 204	0.21 172	0.26 287	0.15 188	0.20 126	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.05 27

Gwc-CoAtRS	0.17 162	0.10 102	0.37 255	0.20 172	0.12 187	0.19 138	0.15 107	0.32 206	0.28 231	0.23 204	0.23 191	0.27 296	0.15 188	0.20 126	0.13 108	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.06 59	0.06 91

gcap_with_dpt	0.18 187	0.09 59	0.90 541	0.20 172	0.14 311	0.21 200	0.16 144	0.32 206	0.24 177	0.17 152	0.22 184	0.17 165	0.12 113	0.18 85	0.14 144	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 59	0.06 91

WQFJA1	0.18 187	0.10 102	0.16 34	0.22 280	0.18 438	0.25 289	0.19 275	0.51 436	0.51 494	0.15 113	0.17 117	0.15 133	0.16 207	0.20 126	0.20 303	0.07 81	0.09 424	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.06 91

WQFJX1	0.18 187	0.10 102	0.16 34	0.23 332	0.17 416	0.24 271	0.19 275	0.58 518	0.52 503	0.16 137	0.16 104	0.14 114	0.15 188	0.26 240	0.17 227	0.08 227	0.09 424	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.06 91

WQFJX	0.18 187	0.10 102	0.17 46	0.22 280	0.18 438	0.25 289	0.18 229	0.53 466	0.45 441	0.17 152	0.16 104	0.14 114	0.16 207	0.23 177	0.18 251	0.07 81	0.08 389	0.07 101	0.06 107	0.08 204	0.07 185

NLMM	0.18 187	0.10 102	0.16 34	0.22 280	0.18 438	0.25 289	0.19 275	0.51 436	0.51 494	0.15 113	0.17 117	0.15 133	0.16 207	0.20 126	0.20 303	0.07 81	0.09 424	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.06 91

IGEV-FE	0.18 187	0.10 102	0.65 476	0.20 172	0.12 187	0.19 138	0.15 107	0.34 230	0.19 86	0.28 258	0.22 184	0.27 296	0.13 147	0.23 177	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.06 91

test_for_model	0.18 187	0.08 19	0.69 488	0.32 534	0.26 540	0.17 86	0.15 107	0.32 206	0.29 250	0.14 94	0.21 172	0.13 87	0.09 24	0.28 274	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 27

H2IRNET	0.18 187	0.13 281	0.35 225	0.21 218	0.12 187	0.20 173	0.15 107	0.27 128	0.30 264	0.17 152	0.31 276	0.25 265	0.20 286	0.24 192	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.09 272	0.10 384	0.09 278	0.06 91

ACVNet-DCA	0.18 187	0.14 324	0.38 274	0.23 332	0.11 128	0.31 399	0.19 275	0.41 323	0.27 215	0.17 152	0.19 144	0.13 87	0.18 262	0.28 274	0.11 15	0.08 227	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.09 278	0.09 319

cc1	0.18 187	0.14 324	0.38 274	0.23 332	0.11 128	0.31 399	0.19 275	0.35 253	0.47 464	0.17 152	0.19 144	0.13 87	0.18 262	0.28 274	0.11 15	0.08 227	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.08 204	0.08 258

11t1	0.18 187	0.10 102	0.30 169	0.20 172	0.11 128	0.27 323	0.17 185	0.35 253	0.23 163	0.25 226	0.23 191	0.23 242	0.23 320	0.25 223	0.18 251	0.09 318	0.07 302	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.09 319

tt1	0.18 187	0.14 324	0.35 225	0.23 332	0.11 128	0.30 383	0.19 275	0.35 253	0.44 429	0.17 152	0.19 144	0.13 87	0.16 207	0.27 260	0.11 15	0.08 227	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.08 204	0.08 258

IGEV_Zeroshot_test	0.18 187	0.10 102	0.65 476	0.20 172	0.12 187	0.19 138	0.15 107	0.34 230	0.19 86	0.28 258	0.22 184	0.27 296	0.13 147	0.23 177	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.06 91

MIM_Stereo	0.18 187	0.12 216	0.38 274	0.20 172	0.11 128	0.17 86	0.14 80	0.35 253	0.25 191	0.27 247	0.35 327	0.23 242	0.13 147	0.27 260	0.16 197	0.06 32	0.07 302	0.08 187	0.08 247	0.08 204	0.06 91

HH	0.18 187	0.12 216	0.55 433	0.22 280	0.12 187	0.18 109	0.18 229	0.34 230	0.19 86	0.20 181	0.24 205	0.34 372	0.18 262	0.29 293	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.07 132	0.06 91

HanStereo	0.18 187	0.12 216	0.55 433	0.22 280	0.12 187	0.18 109	0.18 229	0.34 230	0.19 86	0.20 181	0.24 205	0.34 372	0.18 262	0.29 293	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.07 167	0.07 132	0.06 91

LL-Strereo2	0.18 187	0.18 418	0.39 289	0.22 280	0.12 187	0.24 271	0.13 53	0.31 194	0.23 163	0.24 218	0.20 160	0.24 256	0.12 113	0.26 240	0.15 171	0.06 32	0.06 175	0.12 443	0.09 342	0.08 204	0.07 185

riskmin	0.18 187	0.09 59	0.34 216	0.18 63	0.12 187	0.24 271	0.16 144	0.34 230	0.28 231	0.21 192	0.23 191	0.33 365	0.24 338	0.23 177	0.17 227	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.06 107	0.10 345	0.10 375

test_4	0.18 187	0.12 216	0.34 216	0.23 332	0.12 187	0.18 109	0.22 384	0.26 115	0.24 177	0.24 218	0.47 460	0.22 222	0.13 147	0.24 192	0.16 197	0.06 32	0.05 33	0.09 272	0.09 342	0.07 132	0.05 27

GMOStereo	0.18 187	0.14 324	0.30 169	0.22 280	0.12 187	0.20 173	0.27 466	0.26 115	0.28 231	0.31 335	0.32 285	0.26 287	0.17 237	0.15 27	0.12 59	0.07 81	0.07 302	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.05 27

error version	0.18 187	0.14 324	0.30 169	0.22 280	0.12 187	0.20 173	0.27 466	0.26 115	0.28 231	0.31 335	0.32 285	0.26 287	0.17 237	0.15 27	0.12 59	0.07 81	0.07 302	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.05 27

test-v	0.18 187	0.14 324	0.30 169	0.22 280	0.12 187	0.20 173	0.27 466	0.26 115	0.28 231	0.31 335	0.32 285	0.26 287	0.17 237	0.15 27	0.12 59	0.07 81	0.07 302	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.05 27

test_3	0.18 187	0.11 174	0.32 190	0.24 385	0.11 128	0.22 229	0.25 448	0.31 194	0.31 276	0.25 226	0.18 135	0.23 242	0.13 147	0.25 223	0.19 284	0.06 32	0.05 33	0.09 272	0.10 384	0.07 132	0.06 91

Patchmatch Stereo++	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.14 80	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.29 249	0.25 265	0.17 237	0.26 240	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 187	0.11 174	0.35 225	0.23 332	0.11 128	0.24 271	0.20 326	0.29 164	0.26 204	0.26 237	0.25 215	0.25 265	0.18 262	0.34 335	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.09 272	0.07 167	0.09 278	0.08 258

PSM-adaLoss	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.16 144	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.29 249	0.25 265	0.18 262	0.24 192	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

ROB_FTStereo_v2	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.16 144	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.29 249	0.25 265	0.17 237	0.24 192	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

ROB_FTStereo	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.14 80	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.28 236	0.25 265	0.17 237	0.24 192	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

HUI-Stereo	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.14 80	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.28 236	0.25 265	0.17 237	0.22 167	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

DeepStereo_RVC	0.18 187	0.11 174	0.40 297	0.21 218	0.11 128	0.19 138	0.16 144	0.28 150	0.22 142	0.27 247	0.27 230	0.23 242	0.28 405	0.24 192	0.18 251	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.07 167	0.09 278	0.10 375

iGMRVC	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.15 107	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.29 249	0.25 265	0.17 237	0.27 260	0.17 227	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

iRAFT	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.14 80	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.29 249	0.25 265	0.17 237	0.26 240	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

CRE-IMP	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.11 128	0.24 271	0.17 185	0.29 164	0.21 129	0.27 247	0.26 224	0.24 256	0.17 237	0.23 177	0.18 251	0.08 227	0.05 33	0.10 349	0.07 167	0.10 345	0.10 375

test-2	0.18 187	0.14 324	0.30 169	0.22 280	0.12 187	0.20 173	0.27 466	0.26 115	0.28 231	0.31 335	0.32 285	0.26 287	0.17 237	0.15 27	0.12 59	0.07 81	0.07 302	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.05 27

RAFT-IKP	0.18 187	0.12 216	0.37 255	0.22 280	0.10 81	0.18 109	0.15 107	0.29 164	0.22 142	0.28 258	0.29 249	0.25 265	0.18 262	0.25 223	0.16 197	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

rafts_anoy	0.18 187	0.15 359	0.35 225	0.22 280	0.14 311	0.19 138	0.17 185	0.32 206	0.30 264	0.23 204	0.25 215	0.20 199	0.16 207	0.22 167	0.19 284	0.08 227	0.07 302	0.10 349	0.12 461	0.09 278	0.08 258

raft+_RVC	0.18 187	0.14 324	0.32 190	0.21 218	0.15 362	0.21 200	0.16 144	0.38 288	0.34 307	0.21 192	0.28 236	0.20 199	0.15 188	0.24 192	0.19 284	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.08 258

RALCasStereoNet	0.18 187	0.15 359	0.33 206	0.21 218	0.14 311	0.21 200	0.18 229	0.31 194	0.25 191	0.21 192	0.29 249	0.22 222	0.15 188	0.27 260	0.17 227	0.08 227	0.10 454	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.09 319

sCroCo_RVC	0.18 187	0.14 324	0.49 393	0.27 486	0.18 438	0.22 229	0.17 185	0.27 128	0.23 163	0.14 94	0.22 184	0.17 165	0.14 170	0.21 150	0.15 171	0.10 367	0.11 476	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.09 319

DCANet	0.18 187	0.13 281	0.40 297	0.19 110	0.09 34	0.19 138	0.18 229	0.34 230	0.39 371	0.29 286	0.31 276	0.18 176	0.23 320	0.20 126	0.19 284	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.06 59	0.07 185

AFF-stereo	0.18 187	0.15 359	0.32 190	0.21 218	0.10 81	0.18 109	0.18 229	0.33 222	0.27 215	0.25 226	0.37 346	0.25 265	0.17 237	0.24 192	0.15 171	0.06 32	0.05 33	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.05 27

DIP-Stereo	0.18 187	0.12 216	0.33 206	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.12 27	0.42 337	0.25 191	0.27 247	0.32 285	0.21 211	0.17 237	0.25 223	0.20 303	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.06 107	0.07 132	0.08 258
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 187	0.09 59	0.32 190	0.22 280	0.12 187	0.22 229	0.19 275	0.42 337	0.19 86	0.31 335	0.45 443	0.20 199	0.14 170	0.18 85	0.15 171	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91

RAFT-Stereo	0.18 187	0.09 59	0.32 190	0.22 280	0.12 187	0.22 229	0.19 275	0.42 337	0.19 86	0.31 335	0.45 443	0.20 199	0.14 170	0.18 85	0.15 171	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 231	0.12 216	0.16 34	0.23 332	0.18 438	0.24 271	0.20 326	0.59 524	0.65 543	0.18 171	0.17 117	0.13 87	0.14 170	0.25 223	0.18 251	0.08 227	0.09 424	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.06 91

NLCSM	0.19 231	0.12 216	0.18 56	0.24 385	0.19 465	0.24 271	0.21 357	0.42 337	0.40 388	0.19 177	0.18 135	0.14 114	0.16 207	0.47 387	0.19 284	0.08 227	0.09 424	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.07 185

AIO-test1	0.19 231	0.14 324	0.41 320	0.27 486	0.15 362	0.21 200	0.16 144	0.39 300	0.36 336	0.17 152	0.26 224	0.18 176	0.13 147	0.28 274	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.10 349	0.11 422	0.06 59	0.09 319

rvit_0105_6	0.19 231	0.14 324	0.34 216	0.23 332	0.14 311	0.18 109	0.20 326	0.29 164	0.37 347	0.18 171	0.22 184	0.23 242	0.17 237	0.26 240	0.17 227	0.15 501	0.13 505	0.13 464	0.11 422	0.11 393	0.08 258

1test111	0.19 231	0.14 324	0.38 274	0.23 332	0.11 128	0.31 399	0.19 275	0.41 323	0.27 215	0.17 152	0.19 144	0.13 87	0.18 262	0.34 335	0.22 348	0.08 227	0.05 33	0.08 187	0.06 107	0.09 278	0.09 319

DCANet-4	0.19 231	0.10 102	0.52 420	0.19 110	0.09 34	0.19 138	0.18 229	0.36 272	0.39 371	0.29 286	0.30 262	0.17 165	0.22 306	0.20 126	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.05 5	0.07 185

fff	0.19 231	0.13 281	0.40 297	0.18 63	0.09 34	0.19 138	0.18 229	0.35 253	0.43 414	0.29 286	0.30 262	0.18 176	0.28 405	0.20 126	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.05 5	0.07 185

ADStereo(finetuned)	0.19 231	0.13 281	0.49 393	0.19 110	0.09 34	0.19 138	0.18 229	0.34 230	0.39 371	0.29 286	0.31 276	0.18 176	0.31 450	0.21 150	0.19 284	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.06 59	0.07 185

x	0.19 231	0.11 174	0.29 162	0.20 172	0.11 128	0.26 312	0.18 229	0.41 323	0.29 250	0.25 226	0.29 249	0.28 312	0.24 338	0.26 240	0.23 367	0.09 318	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.09 278	0.08 258

DisPM	0.19 231	0.10 102	0.35 225	0.23 332	0.13 266	0.18 109	0.20 326	0.29 164	0.29 250	0.33 370	0.34 316	0.23 242	0.16 207	0.33 329	0.16 197	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.07 132	0.11 410

iRaft-Stereo_20w	0.19 231	0.10 102	0.46 371	0.19 110	0.13 266	0.25 289	0.19 275	0.52 455	0.19 86	0.29 286	0.21 172	0.22 222	0.20 286	0.28 274	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.08 247	0.08 204	0.08 258

TRStereo	0.19 231	0.17 404	0.47 379	0.23 332	0.19 465	0.19 138	0.16 144	0.52 455	0.28 231	0.20 181	0.19 144	0.21 211	0.13 147	0.24 192	0.13 108	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.11 422	0.06 59	0.06 91

Pruner-Stereo	0.19 231	0.11 174	0.34 216	0.29 510	0.12 187	0.19 138	0.17 185	0.31 194	0.29 250	0.33 370	0.32 285	0.25 265	0.15 188	0.24 192	0.21 328	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.09 319

RALAANet	0.19 231	0.18 418	0.37 255	0.23 332	0.14 311	0.23 251	0.13 53	0.37 282	0.29 250	0.28 258	0.26 224	0.25 265	0.15 188	0.26 240	0.18 251	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.06 91

csc	0.19 231	0.13 281	0.40 297	0.18 63	0.09 34	0.19 138	0.18 229	0.35 253	0.43 414	0.29 286	0.30 262	0.18 176	0.28 405	0.20 126	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.05 5	0.07 185

cscssc	0.19 231	0.13 281	0.40 297	0.18 63	0.09 34	0.19 138	0.18 229	0.35 253	0.43 414	0.29 286	0.30 262	0.18 176	0.28 405	0.20 126	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.05 50	0.05 5	0.07 185

GMStereo	0.19 231	0.25 491	0.40 297	0.21 218	0.12 187	0.22 229	0.19 275	0.29 164	0.40 388	0.25 226	0.23 191	0.16 155	0.15 188	0.25 223	0.19 284	0.09 318	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.10 345	0.08 258
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 248	0.14 324	0.31 183	0.22 280	0.12 187	0.26 312	0.16 144	0.31 194	0.27 215	0.32 357	0.58 511	0.23 242	0.15 188	0.23 177	0.17 227	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.07 167	0.08 204	0.06 91

HI	0.20 248	0.13 281	0.33 206	0.18 63	0.15 362	0.17 86	0.16 144	0.34 230	0.21 129	0.37 430	0.39 373	0.36 391	0.24 338	0.29 293	0.21 328	0.06 32	0.05 33	0.08 187	0.09 342	0.09 278	0.07 185

CoSv	0.20 248	0.13 281	0.33 206	0.18 63	0.15 362	0.17 86	0.16 144	0.34 230	0.21 129	0.37 430	0.39 373	0.36 391	0.24 338	0.29 293	0.21 328	0.06 32	0.05 33	0.08 187	0.09 342	0.09 278	0.07 185

AIO-test2	0.20 248	0.20 446	0.36 244	0.26 458	0.15 362	0.22 229	0.16 144	0.42 337	0.42 407	0.16 137	0.29 249	0.15 133	0.11 86	0.26 240	0.13 108	0.18 538	0.06 175	0.10 349	0.11 422	0.07 132	0.07 185

rvit_0105_4	0.20 248	0.15 359	0.38 274	0.23 332	0.14 311	0.20 173	0.22 384	0.33 222	0.39 371	0.19 177	0.24 205	0.25 265	0.19 277	0.27 260	0.17 227	0.16 516	0.13 505	0.13 464	0.11 422	0.11 393	0.08 258

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 248	0.72 590	0.70 495	0.17 27	0.08 12	0.15 34	0.15 107	0.18 19	0.16 40	0.13 68	0.12 44	0.09 24	0.08 10	0.16 45	0.13 108	0.35 581	0.04 2	0.08 187	0.07 167	0.11 393	0.23 555

test_sample1	0.20 248	0.10 102	0.28 152	0.19 110	0.12 187	0.28 343	0.19 275	0.41 323	0.25 191	0.26 237	0.31 276	0.29 323	0.26 369	0.44 377	0.21 328	0.09 318	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.09 278	0.09 319

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 248	0.08 19	1.14 572	0.29 510	0.42 573	0.16 61	0.15 107	0.27 128	0.25 191	0.14 94	0.17 117	0.15 133	0.11 86	0.20 126	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91

MyStereo06	0.20 248	0.12 216	0.57 440	0.21 218	0.14 311	0.25 289	0.23 409	0.40 311	0.21 129	0.30 317	0.24 205	0.31 349	0.18 262	0.22 167	0.18 251	0.07 81	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.08 258

xx1	0.20 248	0.14 324	0.38 274	0.23 332	0.11 128	0.31 399	0.19 275	0.35 253	0.47 464	0.17 152	0.19 144	0.28 312	0.24 338	0.28 274	0.11 15	0.08 227	0.05 33	0.10 349	0.09 342	0.09 278	0.09 319

testlalala	0.20 248	0.08 19	1.19 576	0.29 510	0.43 574	0.16 61	0.15 107	0.27 128	0.25 191	0.14 94	0.17 117	0.15 133	0.11 86	0.20 126	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91

GCAPDPT-zeroshot	0.20 248	0.08 19	1.14 572	0.29 510	0.43 574	0.16 61	0.15 107	0.27 128	0.25 191	0.14 94	0.17 117	0.15 133	0.11 86	0.20 126	0.12 59	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.06 59	0.06 91

DCRE	0.20 248	0.13 281	0.40 297	0.21 218	0.15 362	0.20 173	0.19 275	0.30 183	0.27 215	0.22 198	0.80 558	0.23 242	0.16 207	0.23 177	0.15 171	0.07 81	0.07 302	0.07 101	0.08 247	0.07 132	0.06 91

qqq	0.20 248	0.12 216	0.31 183	0.20 172	0.11 128	0.23 251	0.19 275	0.41 323	0.27 215	0.24 218	0.28 236	0.28 312	0.24 338	0.34 335	0.22 348	0.08 227	0.07 302	0.10 349	0.09 342	0.09 278	0.09 319

PFNet+	0.20 248	0.10 102	0.37 255	0.21 218	0.12 187	0.17 86	0.19 275	0.29 164	0.34 307	0.33 370	0.32 285	0.24 256	0.16 207	0.32 322	0.17 227	0.10 367	0.07 302	0.11 405	0.10 384	0.08 204	0.12 433

NF-Stereo	0.20 248	0.10 102	0.35 225	0.24 385	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.38 288	0.32 285	0.28 258	0.30 262	0.22 222	0.16 207	0.51 404	0.20 303	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.13 450

OCTAStereo	0.20 248	0.10 102	0.35 225	0.24 385	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.38 288	0.32 285	0.28 258	0.30 262	0.22 222	0.16 207	0.51 404	0.20 303	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.13 450

RE-Stereo	0.20 248	0.10 102	0.35 225	0.24 385	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.38 288	0.32 285	0.28 258	0.30 262	0.22 222	0.16 207	0.51 404	0.20 303	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.13 450

TVStereo	0.20 248	0.10 102	0.35 225	0.24 385	0.12 187	0.21 200	0.18 229	0.38 288	0.32 285	0.28 258	0.30 262	0.22 222	0.16 207	0.51 404	0.20 303	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.13 450

sAnonymous2	0.20 248	0.21 460	0.58 445	0.24 385	0.17 416	0.22 229	0.19 275	0.34 230	0.28 231	0.17 152	0.19 144	0.17 165	0.16 207	0.17 63	0.14 144	0.10 367	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.23 544	0.17 504

CroCo_RVC	0.20 248	0.21 460	0.58 445	0.24 385	0.17 416	0.22 229	0.19 275	0.34 230	0.28 231	0.17 152	0.19 144	0.17 165	0.16 207	0.17 63	0.14 144	0.10 367	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.23 544	0.17 504

111	0.20 248	0.17 404	0.40 297	0.18 63	0.09 34	0.24 271	0.17 185	0.41 323	0.45 441	0.23 204	0.29 249	0.29 323	0.21 293	0.24 192	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.07 132	0.08 258

HITNet	0.20 248	0.17 404	0.43 343	0.19 110	0.08 12	0.27 323	0.14 80	0.42 337	0.30 264	0.29 286	0.32 285	0.27 296	0.21 293	0.28 274	0.25 388	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.06 91
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.21 271	0.15 359	0.34 216	0.24 385	0.13 266	0.28 343	0.14 80	0.48 399	0.44 429	0.27 247	0.24 205	0.25 265	0.25 359	0.28 274	0.19 284	0.07 81	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.07 132	0.07 185

FACV-RUCA	0.21 271	0.15 359	0.32 190	0.23 332	0.23 520	0.26 312	0.19 275	0.39 300	0.34 307	0.25 226	0.32 285	0.21 211	0.24 338	0.24 192	0.19 284	0.10 367	0.07 302	0.15 505	0.08 247	0.16 484	0.13 450

IGEV-RUCA	0.21 271	0.08 19	0.23 101	0.19 110	0.19 465	0.28 343	0.24 431	0.23 81	0.21 129	0.20 181	0.23 191	0.28 312	0.49 538	0.26 240	0.18 251	0.09 318	0.08 389	0.18 530	0.13 488	0.17 501	0.17 504

rvit_0105_5	0.21 271	0.15 359	0.38 274	0.23 332	0.13 266	0.22 229	0.24 431	0.36 272	0.39 371	0.21 192	0.23 191	0.26 287	0.19 277	0.26 240	0.19 284	0.15 501	0.13 505	0.12 443	0.12 461	0.10 345	0.09 319

test_sample2	0.21 271	0.10 102	0.28 152	0.19 110	0.11 128	0.27 323	0.21 357	0.43 350	0.29 250	0.26 237	0.31 276	0.30 339	0.24 338	0.45 380	0.18 251	0.09 318	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.09 278	0.09 319

mmm	0.21 271	0.12 216	0.31 183	0.22 280	0.12 187	0.28 343	0.21 357	0.41 323	0.27 215	0.29 286	0.38 360	0.29 323	0.24 338	0.29 293	0.22 348	0.09 318	0.07 302	0.11 405	0.09 342	0.10 345	0.09 319

CASS	0.21 271	0.15 359	0.32 190	0.26 458	0.11 128	0.28 343	0.19 275	0.39 300	0.30 264	0.32 357	0.34 316	0.25 265	0.24 338	0.25 223	0.20 303	0.13 463	0.08 389	0.11 405	0.09 342	0.11 393	0.11 410
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 271	0.16 385	0.32 190	0.26 458	0.13 266	0.26 312	0.27 466	0.40 311	0.36 336	0.29 286	0.39 373	0.22 222	0.21 293	0.33 329	0.17 227	0.07 81	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.07 185

RAFT_CTSACE	0.21 271	0.16 385	0.41 320	0.25 424	0.15 362	0.22 229	0.24 431	0.32 206	0.28 231	0.33 370	0.51 477	0.29 323	0.17 237	0.32 322	0.13 108	0.06 32	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.06 91

RAFT+CT+SA	0.21 271	0.18 418	0.33 206	0.25 424	0.18 438	0.23 251	0.29 488	0.40 311	0.36 336	0.24 218	0.38 360	0.18 176	0.16 207	0.32 322	0.16 197	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.12 461	0.09 278	0.09 319

SA-5K	0.21 271	0.16 385	0.32 190	0.26 458	0.13 266	0.26 312	0.27 466	0.40 311	0.36 336	0.29 286	0.39 373	0.22 222	0.21 293	0.33 329	0.17 227	0.07 81	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.07 185

CIPLG	0.21 271	0.21 460	0.55 433	0.23 332	0.15 362	0.25 289	0.20 326	0.35 253	0.29 250	0.31 335	0.33 306	0.22 222	0.15 188	0.26 240	0.20 303	0.08 227	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.08 204	0.08 258

IPLG	0.21 271	0.15 359	0.53 424	0.21 218	0.12 187	0.28 343	0.17 185	0.42 337	0.30 264	0.33 370	0.32 285	0.15 133	0.17 237	0.50 399	0.21 328	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.06 91

IPLGR_C	0.21 271	0.22 473	0.60 453	0.23 332	0.15 362	0.24 271	0.20 326	0.35 253	0.29 250	0.31 335	0.32 285	0.22 222	0.15 188	0.25 223	0.20 303	0.08 227	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.08 204	0.08 258

MIPNet	0.21 271	0.15 359	0.52 420	0.21 218	0.12 187	0.27 323	0.20 326	0.45 367	0.37 347	0.30 317	0.23 191	0.19 190	0.24 338	0.27 260	0.19 284	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.06 91

IPLGR	0.21 271	0.13 281	0.61 456	0.21 218	0.11 128	0.25 289	0.18 229	0.41 323	0.37 347	0.28 258	0.27 230	0.21 211	0.19 277	0.37 352	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.07 132	0.06 91

ACRE	0.21 271	0.20 446	0.62 464	0.23 332	0.15 362	0.24 271	0.20 326	0.35 253	0.28 231	0.31 335	0.32 285	0.22 222	0.15 188	0.25 223	0.20 303	0.08 227	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.08 204	0.08 258

GANet-ADL	0.21 271	0.12 216	0.45 363	0.23 332	0.14 311	0.29 365	0.19 275	0.46 378	0.35 323	0.25 226	0.32 285	0.32 358	0.19 277	0.24 192	0.20 303	0.10 367	0.07 302	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.10 375

LCNet	0.21 271	0.11 174	0.29 162	0.25 424	0.12 187	0.23 251	0.19 275	0.34 230	0.26 204	0.28 258	0.35 327	0.26 287	0.30 434	0.35 344	0.17 227	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.10 384	0.13 444	0.22 548

PSM-softLoss	0.21 271	0.10 102	0.39 289	0.24 385	0.12 187	0.20 173	0.18 229	0.38 288	0.26 204	0.29 286	0.32 285	0.24 256	0.16 207	0.52 410	0.20 303	0.09 318	0.06 175	0.10 349	0.09 342	0.08 204	0.12 433

KMStereo	0.21 271	0.10 102	0.39 289	0.24 385	0.12 187	0.20 173	0.18 229	0.38 288	0.26 204	0.29 286	0.32 285	0.24 256	0.16 207	0.52 410	0.20 303	0.09 318	0.06 175	0.10 349	0.09 342	0.08 204	0.12 433

SST-Stereo	0.21 271	0.10 102	0.37 255	0.24 385	0.13 266	0.19 138	0.17 185	0.31 194	0.24 177	0.34 390	0.33 306	0.29 323	0.25 359	0.56 436	0.17 227	0.08 227	0.05 33	0.10 349	0.08 247	0.09 278	0.07 185

RAFT_R40	0.21 271	0.10 102	0.37 255	0.24 385	0.13 266	0.18 109	0.18 229	0.31 194	0.29 250	0.33 370	0.33 306	0.30 339	0.24 338	0.55 425	0.18 251	0.08 227	0.05 33	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.07 185

RAFT-345	0.21 271	0.10 102	0.46 371	0.22 280	0.11 128	0.20 173	0.16 144	0.26 115	0.25 191	0.27 247	0.66 537	0.21 211	0.16 207	0.55 425	0.21 328	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.06 59	0.06 91

RAFT	0.21 271	0.17 404	0.32 190	0.24 385	0.12 187	0.25 289	0.27 466	0.35 253	0.28 231	0.33 370	0.33 306	0.38 405	0.22 306	0.29 293	0.17 227	0.08 227	0.08 389	0.11 405	0.10 384	0.10 345	0.06 91

GMM-Stereo	0.21 271	0.10 102	0.43 343	0.23 332	0.13 266	0.24 271	0.25 448	0.37 282	0.27 215	0.30 317	0.45 443	0.27 296	0.21 293	0.31 315	0.17 227	0.07 81	0.05 33	0.10 349	0.09 342	0.08 204	0.19 524

Prome-Stereo	0.21 271	0.10 102	0.30 169	0.24 385	0.12 187	0.23 251	0.23 409	0.36 272	0.25 191	0.33 370	0.59 514	0.24 256	0.28 405	0.29 293	0.16 197	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.20 534

TestStereo	0.21 271	0.19 434	0.40 297	0.25 424	0.10 81	0.22 229	0.21 357	0.31 194	0.31 276	0.23 204	0.34 316	0.22 222	0.18 262	0.62 471	0.18 251	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.07 167	0.11 393	0.06 91

XX-Stereo	0.21 271	0.10 102	0.83 526	0.26 458	0.17 416	0.23 251	0.13 53	0.40 311	0.18 69	0.20 181	0.41 392	0.31 349	0.10 56	0.32 322	0.12 59	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.05 27

EAI-Stereo	0.21 271	0.10 102	0.33 206	0.21 218	0.12 187	0.30 383	0.46 564	0.46 378	0.20 112	0.25 226	0.50 471	0.17 165	0.16 207	0.24 192	0.23 367	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.10 384	0.06 59	0.07 185

FENet	0.21 271	0.11 174	0.45 363	0.21 218	0.12 187	0.26 312	0.17 185	0.41 323	0.35 323	0.30 317	0.31 276	0.29 323	0.23 320	0.26 240	0.23 367	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.09 319

MyStereo8	0.22 302	0.15 359	0.63 467	0.21 218	0.17 416	0.31 399	0.16 144	0.36 272	0.32 285	0.28 258	0.36 337	0.25 265	0.18 262	0.25 223	0.28 411	0.08 227	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.10 345	0.12 433

ffm	0.22 302	0.12 216	0.42 330	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.20 326	0.35 253	0.44 429	0.30 317	0.42 408	0.34 372	0.23 320	0.27 260	0.11 15	0.08 227	0.05 33	0.11 405	0.10 384	0.08 204	0.08 258

StereoVision	0.22 302	0.18 418	0.37 255	0.27 486	0.17 416	0.23 251	0.22 384	0.38 288	0.31 276	0.20 181	0.51 477	0.22 222	0.16 207	0.28 274	0.18 251	0.11 406	0.12 493	0.13 464	0.13 488	0.10 345	0.07 185

raft_robust	0.22 302	0.17 404	0.30 169	0.22 280	0.12 187	0.23 251	0.22 384	0.49 409	0.48 473	0.32 357	0.32 285	0.26 287	0.23 320	0.53 417	0.15 171	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.10 384	0.08 204	0.06 91

Sa-1000	0.22 302	0.15 359	0.35 225	0.23 332	0.13 266	0.28 343	0.23 409	0.47 386	0.39 371	0.30 317	0.50 471	0.26 287	0.19 277	0.33 329	0.16 197	0.07 81	0.06 175	0.10 349	0.11 422	0.08 204	0.06 91

SA	0.22 302	0.16 385	0.36 244	0.23 332	0.13 266	0.24 271	0.23 409	0.45 367	0.40 388	0.27 247	0.44 432	0.23 242	0.23 320	0.33 329	0.17 227	0.07 81	0.06 175	0.10 349	0.11 422	0.08 204	0.06 91

dd	0.22 302	0.26 502	0.40 297	0.22 280	0.12 187	0.25 289	0.21 357	0.32 206	0.44 429	0.29 286	0.28 236	0.25 265	0.16 207	0.30 308	0.25 388	0.12 444	0.07 302	0.10 349	0.08 247	0.11 393	0.09 319

GwcNet-ADL	0.22 302	0.14 324	0.58 445	0.24 385	0.13 266	0.22 229	0.23 409	0.49 409	0.40 388	0.27 247	0.29 249	0.30 339	0.20 286	0.26 240	0.23 367	0.09 318	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.09 278	0.09 319

HHNet	0.22 302	0.12 216	0.52 420	0.18 63	0.18 438	0.20 173	0.20 326	0.34 230	0.31 276	0.32 357	0.59 514	0.20 199	0.21 293	0.24 192	0.31 439	0.08 227	0.05 33	0.09 272	0.07 167	0.08 204	0.11 410

KYRaft	0.22 302	0.10 102	0.30 169	0.23 332	0.12 187	0.23 251	0.23 409	0.35 253	0.24 177	0.35 407	0.54 495	0.34 372	0.26 369	0.29 293	0.15 171	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.10 384	0.08 204	0.31 573

IRAFT_RVC	0.22 302	0.12 216	0.39 289	0.26 458	0.11 128	0.18 109	0.24 431	0.40 311	0.37 347	0.31 335	0.30 262	0.29 323	0.24 338	0.55 425	0.22 348	0.08 227	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.08 204	0.07 185

GES	0.22 302	0.12 216	0.42 330	0.20 172	0.14 311	0.27 323	0.19 275	0.49 409	0.33 297	0.30 317	0.36 337	0.25 265	0.23 320	0.29 293	0.22 348	0.10 367	0.08 389	0.08 187	0.07 167	0.10 345	0.11 410

SFCPSM	0.22 302	0.10 102	0.51 414	0.21 218	0.14 311	0.34 432	0.22 384	0.55 484	0.39 371	0.29 286	0.32 285	0.23 242	0.21 293	0.27 260	0.19 284	0.09 318	0.07 302	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.08 258

DMCA	0.22 302	0.14 324	0.36 244	0.22 280	0.14 311	0.27 323	0.20 326	0.43 350	0.38 361	0.31 335	0.32 285	0.33 365	0.24 338	0.24 192	0.28 411	0.11 406	0.08 389	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.11 410

BEATNet_4x	0.22 302	0.18 418	0.47 379	0.22 280	0.10 81	0.28 343	0.14 80	0.46 378	0.32 285	0.31 335	0.34 316	0.31 349	0.25 359	0.31 315	0.29 423	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.06 107	0.10 345	0.08 258

MLCV	0.22 302	0.16 385	0.44 352	0.21 218	0.08 12	0.29 365	0.19 275	0.38 288	0.37 347	0.38 445	0.44 432	0.31 349	0.21 293	0.41 368	0.24 378	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 132	0.06 91

DN-CSS_ROB	0.22 302	0.25 491	0.47 379	0.24 385	0.14 311	0.25 289	0.12 27	0.40 311	0.33 297	0.29 286	0.42 408	0.22 222	0.20 286	0.33 329	0.19 284	0.07 81	0.06 175	0.11 405	0.11 422	0.11 393	0.07 185

Select-FE	0.23 319	0.14 324	0.78 506	0.22 280	0.18 438	0.22 229	0.13 53	0.43 350	0.26 204	0.28 258	0.33 306	0.39 417	0.29 420	0.27 260	0.19 284	0.08 227	0.07 302	0.08 187	0.13 488	0.08 204	0.12 433

G2L-ROB	0.23 319	0.15 359	0.41 320	0.19 110	0.12 187	0.27 323	0.21 357	0.47 386	0.33 297	0.34 390	0.31 276	0.41 439	0.22 306	0.49 395	0.26 401	0.09 318	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.09 278	0.10 375

DFGA-Net	0.23 319	0.24 486	0.49 393	0.22 280	0.15 362	0.25 289	0.17 185	0.39 300	0.39 371	0.29 286	0.31 276	0.21 211	0.17 237	0.59 453	0.28 411	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.09 342	0.10 345	0.08 258

PAM_32	0.23 319	0.10 102	0.63 467	0.21 218	0.14 311	0.33 419	0.19 275	0.36 272	0.23 163	0.29 286	0.28 236	0.56 522	0.28 405	0.27 260	0.18 251	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.09 342	0.07 132	0.09 319

PAM	0.23 319	0.10 102	0.63 467	0.22 280	0.15 362	0.34 432	0.21 357	0.37 282	0.22 142	0.31 335	0.27 230	0.55 518	0.26 369	0.26 240	0.17 227	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.09 342	0.07 132	0.09 319

rvit_0105_3	0.23 319	0.17 404	0.40 297	0.25 424	0.15 362	0.24 271	0.28 482	0.38 288	0.41 400	0.25 226	0.25 215	0.28 312	0.21 293	0.28 274	0.20 303	0.15 501	0.13 505	0.14 490	0.15 511	0.10 345	0.09 319

UGAM-zero	0.23 319	0.10 102	0.54 427	0.19 110	0.13 266	0.21 200	0.14 80	0.44 357	0.22 142	0.28 258	0.28 236	0.51 501	0.33 460	0.65 486	0.14 144	0.07 81	0.06 175	0.07 101	0.08 247	0.06 59	0.07 185

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 319	0.13 281	0.83 526	0.20 172	0.21 491	0.23 251	0.17 185	0.48 399	0.27 215	0.23 204	0.29 249	0.39 417	0.23 320	0.25 223	0.15 171	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.11 422	0.11 393	0.10 375

test_sample3	0.23 319	0.12 216	0.43 343	0.19 110	0.12 187	0.32 408	0.20 326	0.50 419	0.34 307	0.31 335	0.33 306	0.29 323	0.22 306	0.53 417	0.22 348	0.10 367	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.10 345	0.10 375

MyStereo05	0.23 319	0.12 216	0.57 440	0.21 218	0.14 311	0.25 289	0.23 409	0.48 399	0.52 503	0.31 335	0.23 191	0.25 265	0.22 306	0.30 308	0.21 328	0.07 81	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.08 258

MyStereo04	0.23 319	0.12 216	0.55 433	0.22 280	0.14 311	0.25 289	0.23 409	0.49 409	0.52 503	0.28 258	0.23 191	0.27 296	0.23 320	0.30 308	0.22 348	0.07 81	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.08 204	0.08 258

CoDeX	0.23 319	0.12 216	0.46 371	0.21 218	0.14 311	0.29 365	0.21 357	0.53 466	0.41 400	0.29 286	0.35 327	0.29 323	0.22 306	0.48 390	0.19 284	0.09 318	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.07 185

PCWNet_CMD	0.23 319	0.13 281	0.48 388	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.16 144	0.46 378	0.46 459	0.29 286	0.36 337	0.37 397	0.24 338	0.28 274	0.20 303	0.09 318	0.06 175	0.10 349	0.08 247	0.11 393	0.09 319

anonymousa	0.23 319	0.11 174	0.50 404	0.21 218	0.16 393	0.31 399	0.20 326	0.36 272	0.35 323	0.32 357	0.50 471	0.39 417	0.26 369	0.22 167	0.20 303	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.11 422	0.07 132	0.08 258

BUS	0.23 319	0.12 216	0.28 152	0.25 424	0.14 311	0.43 500	0.17 185	0.56 500	0.34 307	0.34 390	0.35 327	0.32 358	0.20 286	0.26 240	0.21 328	0.10 367	0.07 302	0.11 405	0.10 384	0.09 278	0.09 319

IER	0.23 319	0.12 216	0.39 289	0.20 172	0.14 311	0.31 399	0.19 275	0.42 337	0.36 336	0.33 370	0.40 384	0.32 358	0.33 460	0.29 293	0.22 348	0.09 318	0.07 302	0.08 187	0.08 247	0.09 278	0.08 258

test_5	0.23 319	0.19 434	0.38 274	0.26 458	0.18 438	0.25 289	0.29 488	0.40 311	0.37 347	0.29 286	0.40 384	0.25 265	0.22 306	0.34 335	0.18 251	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.09 342	0.10 345	0.10 375

BSDual-CNN	0.23 319	0.12 216	0.28 152	0.25 424	0.14 311	0.35 447	0.21 357	0.56 500	0.34 307	0.34 390	0.35 327	0.38 405	0.24 338	0.26 240	0.21 328	0.10 367	0.07 302	0.11 405	0.10 384	0.09 278	0.09 319

iRaft-Stereo_5w	0.23 319	0.18 418	0.44 352	0.22 280	0.13 266	0.19 138	0.19 275	0.37 282	0.32 285	0.28 258	0.37 346	0.34 372	0.23 320	0.65 486	0.27 407	0.06 32	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.09 278	0.08 258

psmg	0.23 319	0.12 216	0.28 152	0.21 218	0.14 311	0.35 447	0.23 409	0.51 436	0.34 307	0.35 407	0.38 360	0.38 405	0.24 338	0.26 240	0.21 328	0.10 367	0.08 389	0.10 349	0.10 384	0.09 278	0.08 258

UDGNet	0.23 319	0.31 533	0.38 274	0.24 385	0.14 311	0.24 271	0.18 229	0.32 206	0.43 414	0.29 286	0.28 236	0.24 256	0.19 277	0.29 293	0.20 303	0.15 501	0.07 302	0.21 544	0.11 422	0.14 462	0.10 375

OMP-Stereo	0.23 319	0.14 324	0.35 225	0.29 510	0.13 266	0.21 200	0.16 144	0.37 282	0.33 297	0.34 390	0.30 262	0.34 372	0.19 277	0.70 500	0.24 378	0.07 81	0.06 175	0.09 272	0.07 167	0.07 132	0.06 91

IIG-Stereo	0.23 319	0.13 281	0.35 225	0.29 510	0.12 187	0.23 251	0.14 80	0.38 288	0.31 276	0.34 390	0.37 346	0.33 365	0.21 293	0.70 500	0.26 401	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.07 167	0.07 132	0.06 91

ASMatch	0.23 319	0.11 174	0.51 414	0.24 385	0.14 311	0.19 138	0.17 185	0.31 194	0.28 231	0.28 258	0.68 541	0.27 296	0.26 369	0.50 399	0.22 348	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.06 59	0.11 410

PFNet	0.23 319	0.10 102	0.57 440	0.24 385	0.14 311	0.22 229	0.19 275	0.39 300	0.33 297	0.35 407	0.32 285	0.27 296	0.19 277	0.64 479	0.22 348	0.09 318	0.05 33	0.09 272	0.07 167	0.08 204	0.07 185

ICVP	0.23 319	0.13 281	0.44 352	0.26 458	0.14 311	0.29 365	0.25 448	0.45 367	0.33 297	0.29 286	0.43 421	0.35 386	0.25 359	0.26 240	0.23 367	0.12 444	0.09 424	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.10 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 319	0.18 418	0.63 467	0.27 486	0.18 438	0.41 484	0.23 409	0.43 350	0.35 323	0.23 204	0.27 230	0.20 199	0.18 262	0.27 260	0.18 251	0.12 444	0.11 476	0.10 349	0.10 384	0.11 393	0.12 433

CFNet_pseudo	0.23 319	0.13 281	0.47 379	0.19 110	0.13 266	0.26 312	0.16 144	0.44 357	0.44 429	0.29 286	0.37 346	0.38 405	0.23 320	0.29 293	0.21 328	0.09 318	0.06 175	0.11 405	0.08 247	0.11 393	0.09 319

ACVNet	0.23 319	0.13 281	0.35 225	0.18 63	0.15 362	0.27 323	0.23 409	0.39 300	0.44 429	0.28 258	0.41 392	0.38 405	0.26 369	0.27 260	0.32 444	0.08 227	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.10 345	0.07 185

MSMDNet	0.23 319	0.13 281	0.48 388	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.16 144	0.46 378	0.46 459	0.29 286	0.36 337	0.37 397	0.24 338	0.28 274	0.20 303	0.09 318	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.11 393	0.09 319

ccs_rob	0.23 319	0.13 281	0.47 379	0.20 172	0.13 266	0.26 312	0.17 185	0.44 357	0.44 429	0.29 286	0.37 346	0.38 405	0.23 320	0.29 293	0.21 328	0.09 318	0.06 175	0.11 405	0.08 247	0.11 393	0.09 319

G2L-Stereo_test	0.24 350	0.16 385	0.38 274	0.19 110	0.13 266	0.27 323	0.24 431	0.49 409	0.38 361	0.37 430	0.37 346	0.40 432	0.24 338	0.52 410	0.28 411	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.06 107	0.09 278	0.08 258

DCVSM-stereo	0.24 350	0.13 281	0.52 420	0.20 172	0.14 311	0.26 312	0.13 53	0.34 230	0.34 307	0.41 479	0.33 306	0.47 477	0.29 420	0.30 308	0.22 348	0.10 367	0.10 454	0.11 405	0.10 384	0.12 429	0.15 483

rvit_stereo_0075_2	0.24 350	0.17 404	0.50 404	0.26 458	0.22 507	0.22 229	0.15 107	0.40 311	0.35 323	0.27 247	0.37 346	0.29 323	0.20 286	0.28 274	0.19 284	0.17 527	0.12 493	0.19 538	0.12 461	0.13 444	0.13 450

test_sample5	0.24 350	0.13 281	0.42 330	0.21 218	0.12 187	0.30 383	0.21 357	0.50 419	0.34 307	0.32 357	0.41 392	0.29 323	0.23 320	0.55 425	0.21 328	0.10 367	0.07 302	0.10 349	0.09 342	0.11 393	0.10 375

test_sample4	0.24 350	0.13 281	0.43 343	0.20 172	0.12 187	0.32 408	0.21 357	0.51 436	0.34 307	0.31 335	0.37 346	0.28 312	0.23 320	0.53 417	0.21 328	0.10 367	0.07 302	0.10 349	0.09 342	0.11 393	0.10 375

tta	0.24 350	0.12 216	0.40 297	0.19 110	0.10 81	0.27 323	0.19 275	0.51 436	0.45 441	0.34 390	0.41 392	0.31 349	0.26 369	0.58 447	0.28 411	0.10 367	0.07 302	0.08 187	0.08 247	0.08 204	0.07 185

qqq1	0.24 350	0.12 216	0.40 297	0.19 110	0.10 81	0.27 323	0.19 275	0.51 436	0.45 441	0.34 390	0.41 392	0.31 349	0.26 369	0.58 447	0.16 197	0.10 367	0.07 302	0.07 101	0.06 107	0.08 204	0.07 185

fff1	0.24 350	0.12 216	0.40 297	0.19 110	0.10 81	0.27 323	0.19 275	0.51 436	0.45 441	0.34 390	0.41 392	0.31 349	0.26 369	0.58 447	0.16 197	0.10 367	0.07 302	0.07 101	0.06 107	0.08 204	0.07 185

DualNet	0.24 350	0.13 281	0.42 330	0.21 218	0.12 187	0.30 383	0.21 357	0.50 419	0.34 307	0.33 370	0.43 421	0.29 323	0.23 320	0.55 425	0.21 328	0.10 367	0.07 302	0.10 349	0.09 342	0.11 393	0.10 375

GMStereo_Zeroshot	0.24 350	0.21 460	0.45 363	0.26 458	0.13 266	0.28 343	0.15 107	0.39 300	0.35 323	0.37 430	0.43 421	0.40 432	0.17 237	0.34 335	0.20 303	0.12 444	0.07 302	0.13 464	0.07 167	0.16 484	0.09 319

CFNet_ucs	0.24 350	0.13 281	0.50 404	0.20 172	0.15 362	0.28 343	0.17 185	0.49 409	0.45 441	0.32 357	0.42 408	0.39 417	0.22 306	0.31 315	0.21 328	0.11 406	0.08 389	0.12 443	0.09 342	0.12 429	0.11 410

gwcnet-sp	0.24 350	0.13 281	0.63 467	0.22 280	0.14 311	0.34 432	0.22 384	0.44 357	0.39 371	0.35 407	0.34 316	0.27 296	0.27 388	0.35 344	0.25 388	0.09 318	0.08 389	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.09 319

scenet	0.24 350	0.13 281	0.63 467	0.22 280	0.14 311	0.34 432	0.22 384	0.44 357	0.39 371	0.35 407	0.34 316	0.27 296	0.27 388	0.35 344	0.25 388	0.09 318	0.08 389	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.09 319

ToySt	0.24 350	0.16 385	0.48 388	0.21 218	0.13 266	0.29 365	0.29 488	0.39 300	0.39 371	0.27 247	0.35 327	0.39 417	0.31 450	0.31 315	0.29 423	0.08 227	0.09 424	0.10 349	0.11 422	0.11 393	0.10 375

ssnet	0.24 350	0.13 281	0.63 467	0.22 280	0.14 311	0.34 432	0.22 384	0.44 357	0.39 371	0.35 407	0.34 316	0.27 296	0.27 388	0.35 344	0.25 388	0.09 318	0.08 389	0.09 272	0.09 342	0.09 278	0.09 319

STrans-v2	0.24 350	0.13 281	0.54 427	0.21 218	0.12 187	0.23 251	0.21 357	0.47 386	0.28 231	0.31 335	0.42 408	0.36 391	0.35 473	0.62 471	0.23 367	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.06 59	0.06 91

TransformOpticalFlow	0.24 350	0.13 281	0.56 437	0.23 332	0.11 128	0.21 200	0.19 275	0.40 311	0.32 285	0.30 317	0.43 421	0.36 391	0.31 450	0.61 463	0.20 303	0.07 81	0.05 33	0.08 187	0.07 167	0.06 59	0.07 185

DRaft	0.24 350	0.10 102	0.34 216	0.18 63	0.12 187	0.28 343	0.23 409	0.33 222	0.39 371	0.38 445	0.61 526	0.21 211	0.41 505	0.48 390	0.42 495	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.08 258

HCRNet	0.24 350	0.25 491	0.33 206	0.34 543	0.16 393	0.27 323	0.18 229	0.43 350	0.35 323	0.30 317	0.35 327	0.32 358	0.22 306	0.44 377	0.20 303	0.13 463	0.08 389	0.13 464	0.11 422	0.10 345	0.09 319

ARAFT	0.24 350	0.21 460	0.78 506	0.22 280	0.12 187	0.29 365	0.24 431	0.43 350	0.32 285	0.33 370	0.28 236	0.28 312	0.19 277	0.49 395	0.18 251	0.07 81	0.06 175	0.12 443	0.11 422	0.09 278	0.06 91

cf-r	0.24 350	0.15 359	0.44 352	0.21 218	0.14 311	0.27 323	0.22 384	0.42 337	0.40 388	0.30 317	0.42 408	0.42 448	0.26 369	0.43 373	0.25 388	0.11 406	0.06 175	0.08 187	0.10 384	0.08 204	0.08 258

GANet-RSSM	0.24 350	0.14 324	0.36 244	0.21 218	0.14 311	0.27 323	0.21 357	0.45 367	0.33 297	0.29 286	0.39 373	0.39 417	0.28 405	0.58 447	0.23 367	0.11 406	0.07 302	0.09 272	0.09 342	0.10 345	0.09 319

PSMNet-RSSM	0.24 350	0.15 359	0.36 244	0.21 218	0.14 311	0.25 289	0.20 326	0.48 399	0.37 347	0.30 317	0.44 432	0.38 405	0.26 369	0.52 410	0.22 348	0.12 444	0.07 302	0.11 405	0.13 488	0.10 345	0.09 319

CFNet-ft	0.24 350	0.15 359	0.35 225	0.18 63	0.15 362	0.30 383	0.21 357	0.39 300	0.36 336	0.28 258	0.40 384	0.43 452	0.25 359	0.47 387	0.24 378	0.12 444	0.07 302	0.12 443	0.11 422	0.12 429	0.09 319

CFNet_RVC	0.24 350	0.15 359	0.35 225	0.18 63	0.15 362	0.30 383	0.21 357	0.39 300	0.36 336	0.28 258	0.40 384	0.43 452	0.25 359	0.47 387	0.24 378	0.12 444	0.07 302	0.12 443	0.11 422	0.12 429	0.09 319

UCFNet_RVC	0.24 350	0.16 385	0.34 216	0.18 63	0.15 362	0.33 419	0.16 144	0.46 378	0.35 323	0.29 286	0.35 327	0.39 417	0.25 359	0.34 335	0.22 348	0.13 463	0.08 389	0.13 464	0.14 502	0.13 444	0.12 433

AdaStereo	0.24 350	0.16 385	0.37 255	0.24 385	0.12 187	0.32 408	0.17 185	0.54 474	0.42 407	0.33 370	0.38 360	0.35 386	0.21 293	0.30 308	0.22 348	0.14 488	0.06 175	0.13 464	0.08 247	0.11 393	0.08 258
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 350	0.18 418	0.61 456	0.25 424	0.11 128	0.29 365	0.21 357	0.42 337	0.43 414	0.33 370	0.43 421	0.27 296	0.22 306	0.34 335	0.26 401	0.07 81	0.05 33	0.07 101	0.06 107	0.08 204	0.07 185

G2L-Stereo	0.25 378	0.16 385	0.47 379	0.22 280	0.14 311	0.25 289	0.18 229	0.46 378	0.35 323	0.33 370	0.37 346	0.40 432	0.22 306	0.60 456	0.30 431	0.10 367	0.09 424	0.10 349	0.08 247	0.09 278	0.09 319

DDVS	0.25 378	0.15 359	0.39 289	0.24 385	0.17 416	0.34 432	0.21 357	0.41 323	0.30 264	0.33 370	0.41 392	0.48 483	0.21 293	0.52 410	0.27 407	0.11 406	0.09 424	0.11 405	0.09 342	0.13 444	0.14 471

ITSA-stereo	0.25 378	0.15 359	0.33 206	0.23 332	0.11 128	0.27 323	0.18 229	0.56 500	0.59 527	0.31 335	0.32 285	0.33 365	0.28 405	0.49 395	0.30 431	0.11 406	0.08 389	0.11 405	0.10 384	0.11 393	0.13 450

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 378	0.14 324	0.95 550	0.21 218	0.27 543	0.20 173	0.19 275	0.48 399	0.25 191	0.26 237	0.55 499	0.34 372	0.18 262	0.25 223	0.17 227	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.12 461	0.12 429	0.12 433

test_sample7	0.25 378	0.15 359	0.35 225	0.20 172	0.14 311	0.28 343	0.21 357	0.51 436	0.38 361	0.37 430	0.34 316	0.37 397	0.30 434	0.39 359	0.23 367	0.14 488	0.09 424	0.13 464	0.12 461	0.13 444	0.12 433

test_sample6	0.25 378	0.13 281	0.41 320	0.21 218	0.11 128	0.30 383	0.22 384	0.51 436	0.35 323	0.33 370	0.43 421	0.30 339	0.24 338	0.57 440	0.22 348	0.10 367	0.07 302	0.10 349	0.10 384	0.11 393	0.10 375

SMFormer	0.25 378	0.12 216	0.40 297	0.19 110	0.10 81	0.27 323	0.19 275	0.51 436	0.45 441	0.34 390	0.41 392	0.31 349	0.26 369	0.58 447	0.28 411	0.10 367	0.07 302	0.08 187	0.08 247	0.09 278	0.09 319

NINENet	0.25 378	0.15 359	0.37 255	0.23 332	0.16 393	0.43 500	0.17 185	0.60 533	0.46 459	0.32 357	0.37 346	0.32 358	0.20 286	0.42 371	0.21 328	0.10 367	0.10 454	0.12 443	0.08 247	0.11 393	0.10 375

hknet	0.25 378	0.14 324	0.40 297	0.25 424	0.15 362	0.35 447	0.21 357	0.56 500	0.37 347	0.34 390	0.35 327	0.43 452	0.27 388	0.37 352	0.21 328	0.09 318	0.07 302	0.11 405	0.10 384	0.09 278	0.09 319

PSMNet-ADL	0.25 378	0.15 359	0.32 190	0.26 458	0.14 311	0.31 399	0.22 384	0.44 357	0.36 336	0.27 247	0.33 306	0.41 439	0.28 405	0.61 463	0.29 423	0.11 406	0.09 424	0.09 272	0.11 422	0.10 345	0.10 375

PSM-AAD	0.25 378	0.10 102	0.30 169	0.24 385	0.12 187	0.26 312	0.38 541	0.34 230	0.28 231	0.35 407	0.39 373	0.28 312	0.79 577	0.30 308	0.16 197	0.07 81	0.06 175	0.12 443	0.11 422	0.08 204	0.21 543

GrayStereo	0.25 378	0.09 59	0.32 190	0.26 458	0.13 266	0.23 251	0.47 568	0.34 230	0.30 264	0.39 460	0.47 460	0.30 339	0.79 577	0.29 293	0.16 197	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.09 342	0.07 132	0.13 450

RAFT-RH_RVC	0.25 378	0.11 174	0.45 363	0.21 218	0.12 187	0.25 289	0.14 80	0.27 128	0.27 215	0.38 445	1.15 582	0.23 242	0.17 237	0.57 440	0.24 378	0.07 81	0.05 33	0.10 349	0.07 167	0.06 59	0.07 185

UPFNet	0.25 378	0.12 216	0.38 274	0.24 385	0.19 465	0.37 458	0.28 482	0.48 399	0.38 361	0.34 390	0.37 346	0.37 397	0.28 405	0.39 359	0.33 451	0.10 367	0.09 424	0.10 349	0.10 384	0.10 345	0.08 258

acv_ft	0.25 378	0.13 281	0.40 297	0.23 332	0.19 465	0.34 432	0.21 357	0.45 367	0.44 429	0.38 445	0.41 392	0.38 405	0.27 388	0.27 260	0.35 460	0.08 227	0.07 302	0.08 187	0.07 167	0.11 393	0.07 185

iResNet_ROB	0.25 378	0.19 434	0.40 297	0.20 172	0.12 187	0.30 383	0.16 144	0.55 484	0.53 508	0.38 445	0.43 421	0.37 397	0.26 369	0.38 357	0.22 348	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.04 1	0.09 278	0.09 319

coex_refinement	0.26 394	0.16 385	0.36 244	0.23 332	0.15 362	0.31 399	0.20 326	0.49 409	0.42 407	0.35 407	0.42 408	0.45 467	0.27 388	0.55 425	0.33 451	0.10 367	0.06 175	0.07 101	0.07 167	0.10 345	0.10 375

UGAM	0.26 394	0.14 324	0.45 363	0.25 424	0.12 187	0.23 251	0.25 448	0.32 206	0.41 400	0.31 335	0.42 408	0.41 439	0.22 306	0.92 560	0.22 348	0.08 227	0.06 175	0.14 490	0.12 461	0.10 345	0.07 185

SepStereo	0.26 394	0.12 216	0.42 330	0.24 385	0.18 438	0.29 365	0.24 431	0.45 367	0.45 441	0.41 479	0.44 432	0.34 372	0.29 420	0.64 479	0.21 328	0.09 318	0.07 302	0.09 272	0.07 167	0.09 278	0.09 319

AACVNet	0.26 394	0.16 385	0.37 255	0.22 280	0.14 311	0.29 365	0.19 275	0.41 323	0.31 276	0.38 445	0.42 408	0.43 452	0.28 405	0.73 510	0.25 388	0.11 406	0.08 389	0.11 405	0.09 342	0.13 444	0.11 410

DEmStereo	0.26 394	0.09 59	0.47 379	0.19 110	0.12 187	0.30 383	0.25 448	0.28 150	0.36 336	0.36 423	0.58 511	0.25 265	0.48 537	0.53 417	0.44 501	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.06 59	0.07 185

LMCR-Stereo	0.26 394	0.18 418	0.49 393	0.28 507	0.14 311	0.36 452	0.23 409	0.54 474	0.34 307	0.39 460	0.40 384	0.29 323	0.29 420	0.37 352	0.27 407	0.11 406	0.07 302	0.09 272	0.07 167	0.13 444	0.09 319

GwcNet-RSSM	0.26 394	0.17 404	0.46 371	0.21 218	0.13 266	0.28 343	0.23 409	0.44 357	0.42 407	0.31 335	0.45 443	0.40 432	0.26 369	0.55 425	0.28 411	0.11 406	0.07 302	0.09 272	0.10 384	0.09 278	0.08 258

DeepPruner_ROB	0.26 394	0.19 434	0.44 352	0.21 218	0.16 393	0.30 383	0.21 357	0.52 455	0.32 285	0.35 407	0.38 360	0.39 417	0.26 369	0.42 371	0.24 378	0.15 501	0.11 476	0.11 405	0.11 422	0.14 462	0.13 450

ISRNet	0.27 402	0.13 281	0.45 363	0.26 458	0.19 465	0.24 271	0.14 80	0.45 367	0.43 414	0.39 460	0.48 466	0.42 448	0.27 388	0.32 322	0.29 423	0.20 547	0.12 493	0.17 522	0.16 523	0.16 484	0.20 534

rvit_105_1	0.27 402	0.19 434	0.46 371	0.27 486	0.19 465	0.30 383	0.35 526	0.44 357	0.51 494	0.31 335	0.31 276	0.31 349	0.26 369	0.35 344	0.25 388	0.15 501	0.14 515	0.15 505	0.17 532	0.11 393	0.10 375

DispNO	0.27 402	0.18 418	0.62 464	0.23 332	0.17 416	0.25 289	0.22 384	0.45 367	0.41 400	0.32 357	0.39 373	0.38 405	0.27 388	0.77 530	0.27 407	0.09 318	0.07 302	0.10 349	0.10 384	0.08 204	0.08 258

CBFPSM	0.27 402	0.16 385	0.67 482	0.20 172	0.14 311	0.38 466	0.25 448	0.40 311	0.36 336	0.33 370	0.36 337	0.56 522	0.38 490	0.32 322	0.38 469	0.08 227	0.08 389	0.07 101	0.08 247	0.09 278	0.11 410

CSP-Net	0.27 402	0.15 359	0.30 169	0.21 218	0.14 311	0.44 502	0.24 431	0.50 419	0.40 388	0.41 479	0.43 421	0.42 448	0.26 369	0.66 490	0.28 411	0.12 444	0.08 389	0.08 187	0.08 247	0.10 345	0.09 319

DAS	0.27 402	0.12 216	0.42 330	0.24 385	0.18 438	0.29 365	0.24 431	0.45 367	0.45 441	0.41 479	0.44 432	0.34 372	0.29 420	0.75 519	0.21 328	0.09 318	0.07 302	0.09 272	0.07 167	0.09 278	0.09 319

AASNet	0.27 402	0.19 434	0.49 393	0.26 458	0.17 416	0.34 432	0.20 326	0.62 545	0.48 473	0.35 407	0.40 384	0.32 358	0.25 359	0.28 274	0.34 456	0.11 406	0.09 424	0.10 349	0.08 247	0.13 444	0.11 410

GEStereo_RVC	0.27 402	0.20 446	0.44 352	0.27 486	0.16 393	0.33 419	0.25 448	0.56 500	0.54 512	0.34 390	0.38 360	0.34 372	0.25 359	0.51 404	0.28 411	0.12 444	0.08 389	0.09 272	0.08 247	0.11 393	0.11 410

RAFT + AFF	0.27 402	0.23 482	0.50 404	0.25 424	0.17 416	0.30 383	0.33 520	0.52 455	0.40 388	0.28 258	0.30 262	0.30 339	0.31 450	0.62 471	0.24 378	0.09 318	0.10 454	0.11 405	0.10 384	0.11 393	0.11 410

MMNet	0.27 402	0.14 324	0.49 393	0.24 385	0.17 416	0.47 516	0.22 384	0.45 367	0.51 494	0.39 460	0.41 392	0.36 391	0.33 460	0.39 359	0.34 456	0.08 227	0.07 302	0.09 272	0.09 342	0.10 345	0.08 258

delet	0.27 402	0.14 324	0.40 297	0.23 332	0.19 465	0.41 484	0.29 488	0.49 409	0.48 473	0.33 370	0.41 392	0.37 397	0.30 434	0.48 390	0.34 456	0.09 318	0.09 424	0.11 405	0.12 461	0.08 204	0.08 258

ac_64	0.27 402	0.13 281	0.41 320	0.24 385	0.17 416	0.36 452	0.22 384	0.46 378	0.33 297	0.35 407	0.36 337	0.52 507	0.30 434	0.62 471	0.32 444	0.11 406	0.09 424	0.10 349	0.10 384	0.09 278	0.08 258

HGLStereo	0.27 402	0.14 324	0.46 371	0.24 385	0.21 491	0.33 419	0.23 409	0.50 419	0.42 407	0.35 407	0.48 466	0.41 439	0.33 460	0.45 380	0.33 451	0.11 406	0.10 454	0.09 272	0.09 342	0.10 345	0.12 433

DSFCA	0.27 402	0.13 281	0.36 244	0.20 172	0.17 416	0.38 466	0.31 504	0.47 386	0.43 414	0.43 495	0.37 346	0.39 417	0.29 420	0.52 410	0.32 444	0.12 444	0.10 454	0.10 349	0.11 422	0.11 393	0.10 375

DMCA-RVC	0.27 402	0.21 460	0.61 456	0.28 507	0.17 416	0.29 365	0.21 357	0.42 337	0.35 323	0.40 470	0.37 346	0.39 417	0.36 477	0.43 373	0.30 431	0.13 463	0.10 454	0.15 505	0.11 422	0.13 444	0.10 375

HSM-Net_RVC	0.27 402	0.11 174	0.42 330	0.19 110	0.11 128	0.34 432	0.20 326	0.62 545	0.43 414	0.40 470	0.43 421	0.50 497	0.26 369	0.76 524	0.22 348	0.08 227	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.08 204	0.08 258
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 402	0.20 446	0.44 352	0.22 280	0.14 311	0.33 419	0.14 80	0.51 436	0.45 441	0.30 317	0.40 384	0.38 405	0.27 388	0.76 524	0.25 388	0.09 318	0.07 302	0.11 405	0.11 422	0.11 393	0.08 258

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 402	0.21 460	0.59 451	0.25 424	0.18 438	0.29 365	0.22 384	0.50 419	0.40 388	0.38 445	0.41 392	0.43 452	0.27 388	0.43 373	0.29 423	0.11 406	0.08 389	0.10 349	0.10 384	0.10 345	0.11 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 402	0.26 502	0.72 499	0.23 332	0.13 266	0.29 365	0.18 229	0.52 455	0.49 482	0.37 430	0.45 443	0.39 417	0.25 359	0.34 335	0.20 303	0.08 227	0.06 175	0.07 101	0.05 50	0.12 429	0.09 319

StereoDRNet-Refined	0.27 402	0.17 404	0.35 225	0.25 424	0.14 311	0.37 458	0.21 357	0.47 386	0.41 400	0.44 502	0.51 477	0.41 439	0.28 405	0.45 380	0.37 467	0.09 318	0.06 175	0.11 405	0.11 422	0.10 345	0.10 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 422	0.19 434	0.50 404	0.18 63	0.16 393	0.34 432	0.20 326	0.51 436	0.38 361	0.37 430	0.34 316	0.37 397	0.30 434	0.39 359	0.23 367	0.23 552	0.09 424	0.28 564	0.24 559	0.18 515	0.16 492

ssnet_v2	0.28 422	0.16 385	0.44 352	0.22 280	0.15 362	0.40 480	0.30 499	0.57 509	0.46 459	0.38 445	0.36 337	0.47 477	0.29 420	0.38 357	0.39 477	0.13 463	0.11 476	0.11 405	0.11 422	0.11 393	0.11 410

CRFU-Net	0.28 422	0.14 324	0.45 363	0.25 424	0.15 362	0.45 508	0.23 409	0.50 419	0.30 264	0.43 495	0.41 392	0.48 483	0.46 528	0.43 373	0.29 423	0.11 406	0.10 454	0.09 272	0.08 247	0.10 345	0.10 375

dad	0.28 422	0.31 533	0.44 352	0.21 218	0.14 311	0.30 383	0.20 326	0.33 222	0.49 482	0.44 502	0.44 432	0.45 467	0.21 293	0.41 368	0.26 401	0.20 547	0.11 476	0.20 542	0.11 422	0.14 462	0.10 375

FTStereo	0.28 422	0.10 102	0.43 343	0.23 332	0.13 266	0.21 200	0.53 578	0.34 230	0.26 204	0.38 445	0.95 571	0.30 339	0.56 550	0.32 322	0.18 251	0.08 227	0.06 175	0.09 272	0.08 247	0.07 132	0.19 524

ADLNet	0.28 422	0.15 359	0.42 330	0.23 332	0.19 465	0.34 432	0.23 409	0.53 466	0.43 414	0.42 489	0.41 392	0.44 463	0.27 388	0.55 425	0.35 460	0.11 406	0.08 389	0.11 405	0.11 422	0.11 393	0.12 433

UNet	0.28 422	0.14 324	0.69 488	0.23 332	0.20 483	0.44 502	0.22 384	0.50 419	0.40 388	0.34 390	0.39 373	0.43 452	0.33 460	0.40 366	0.31 439	0.09 318	0.07 302	0.10 349	0.08 247	0.10 345	0.08 258

STTStereo	0.28 422	0.20 446	0.61 456	0.25 424	0.17 416	0.29 365	0.24 431	0.47 386	0.39 371	0.39 460	0.41 392	0.44 463	0.28 405	0.40 366	0.28 411	0.13 463	0.12 493	0.13 464	0.16 523	0.12 429	0.11 410

RASNet	0.28 422	0.14 324	0.44 352	0.22 280	0.18 438	0.32 408	0.19 275	0.48 399	0.38 361	0.29 286	0.43 421	0.47 477	0.37 486	0.79 534	0.36 466	0.09 318	0.07 302	0.07 101	0.09 342	0.07 132	0.07 185

HSM	0.28 422	0.16 385	0.35 225	0.20 172	0.15 362	0.33 419	0.19 275	0.53 466	0.37 347	0.36 423	0.38 360	0.67 557	0.31 450	0.89 555	0.23 367	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.08 204	0.08 258

DLCB_ROB	0.28 422	0.16 385	0.34 216	0.27 486	0.16 393	0.38 466	0.25 448	0.48 399	0.43 414	0.46 510	0.46 453	0.51 501	0.33 460	0.53 417	0.33 451	0.10 367	0.10 454	0.11 405	0.11 422	0.10 345	0.09 319

ACV-stereo	0.29 433	0.18 418	0.79 513	0.23 332	0.16 393	0.47 516	0.19 275	0.36 272	0.34 307	0.29 286	0.33 306	0.67 557	0.42 514	0.54 423	0.30 431	0.10 367	0.09 424	0.09 272	0.09 342	0.10 345	0.11 410

ff1	0.29 433	0.12 216	0.42 330	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.20 326	0.35 253	0.44 429	0.30 317	0.42 408	0.34 372	0.23 320	0.81 541	1.08 579	0.08 227	0.05 33	0.11 405	0.10 384	0.08 204	0.08 258

LL-Strereo	0.29 433	0.25 491	0.58 445	0.25 424	0.21 491	0.23 251	0.24 431	0.55 484	0.42 407	0.34 390	0.32 285	0.41 439	0.40 501	0.94 564	0.23 367	0.08 227	0.07 302	0.11 405	0.09 342	0.09 278	0.09 319

THIR-Stereo	0.29 433	0.12 216	0.41 320	0.19 110	0.11 128	0.28 343	0.72 592	0.32 206	0.35 323	0.37 430	0.65 535	0.34 372	0.50 540	0.57 440	0.45 504	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.09 342	0.07 132	0.07 185

psm_up	0.29 433	0.16 385	0.41 320	0.26 458	0.17 416	0.32 408	0.26 460	0.55 484	0.43 414	0.36 423	0.40 384	0.45 467	0.37 486	0.58 447	0.30 431	0.11 406	0.12 493	0.13 464	0.12 461	0.10 345	0.10 375

hitnet-ft	0.29 433	0.17 404	0.40 297	0.19 110	0.14 311	0.39 475	0.23 409	0.44 357	0.41 400	0.36 423	0.46 453	0.53 512	0.34 469	0.76 524	0.32 444	0.14 488	0.10 454	0.13 464	0.10 384	0.15 476	0.13 450

FADNet-RVC-Resample	0.29 433	0.25 491	0.93 547	0.26 458	0.16 393	0.32 408	0.21 357	0.47 386	0.39 371	0.35 407	0.38 360	0.33 365	0.27 388	0.53 417	0.24 378	0.10 367	0.10 454	0.14 490	0.13 488	0.13 444	0.16 492

iinet-f	0.30 440	0.18 418	1.03 561	0.20 172	0.15 362	0.44 502	0.22 384	0.45 367	0.37 347	0.35 407	0.44 432	0.41 439	0.34 469	0.34 335	0.40 484	0.10 367	0.09 424	0.08 187	0.08 247	0.13 444	0.11 410

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 440	0.20 446	0.70 495	0.21 218	0.17 416	0.46 510	0.27 466	0.50 419	0.49 482	0.42 489	0.55 499	0.43 452	0.30 434	0.46 383	0.38 469	0.09 318	0.06 175	0.07 101	0.06 107	0.11 393	0.10 375

SACVNet	0.30 440	0.20 446	0.41 320	0.25 424	0.18 438	0.34 432	0.25 448	0.52 455	0.40 388	0.41 479	0.44 432	0.46 475	0.32 457	0.71 503	0.25 388	0.13 463	0.10 454	0.12 443	0.12 461	0.16 484	0.17 504

ADLNet2	0.30 440	0.17 404	0.72 499	0.23 332	0.17 416	0.36 452	0.24 431	0.52 455	0.51 494	0.32 357	0.38 360	0.45 467	0.30 434	0.69 497	0.35 460	0.10 367	0.08 389	0.09 272	0.09 342	0.12 429	0.10 375

FADNet_RVC	0.30 440	0.28 512	0.83 526	0.23 332	0.15 362	0.30 383	0.17 185	0.49 409	0.37 347	0.30 317	0.38 360	0.30 339	0.27 388	0.52 410	0.31 439	0.14 488	0.14 515	0.14 490	0.16 523	0.21 534	0.23 555

TDLM	0.30 440	0.21 460	0.38 274	0.28 507	0.15 362	0.33 419	0.32 510	0.52 455	0.47 464	0.38 445	0.43 421	0.39 417	0.29 420	0.91 559	0.28 411	0.14 488	0.08 389	0.13 464	0.11 422	0.12 429	0.10 375

CVANet_RVC	0.30 440	0.19 434	0.41 320	0.26 458	0.16 393	0.33 419	0.26 460	0.52 455	0.47 464	0.40 470	0.46 453	0.43 452	0.31 450	0.89 555	0.26 401	0.14 488	0.09 424	0.14 490	0.13 488	0.14 462	0.10 375

mmx	0.31 447	0.12 216	0.42 330	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.20 326	0.55 484	0.45 441	0.30 317	0.42 408	0.34 372	0.23 320	0.81 541	1.08 579	0.10 367	0.07 302	0.11 405	0.10 384	0.11 393	0.10 375

xxx	0.31 447	0.12 216	0.42 330	0.20 172	0.13 266	0.28 343	0.20 326	0.55 484	0.45 441	0.30 317	0.42 408	0.34 372	0.23 320	0.81 541	1.08 579	0.10 367	0.07 302	0.11 405	0.10 384	0.11 393	0.10 375

fast-acv-ft	0.31 447	0.20 446	0.81 519	0.24 385	0.18 438	0.46 510	0.27 466	0.41 323	0.49 482	0.39 460	0.55 499	0.49 489	0.35 473	0.37 352	0.38 469	0.11 406	0.11 476	0.11 405	0.12 461	0.12 429	0.09 319

CrosDoStereo	0.31 447	0.10 102	0.49 393	0.18 63	0.12 187	0.22 229	1.11 614	0.34 230	0.37 347	0.38 445	0.61 526	0.28 312	0.46 528	0.61 463	0.57 528	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.07 185

DeepStereo_LL	0.31 447	0.10 102	0.49 393	0.18 63	0.12 187	0.22 229	1.11 614	0.34 230	0.37 347	0.38 445	0.61 526	0.28 312	0.46 528	0.61 463	0.57 528	0.07 81	0.06 175	0.08 187	0.08 247	0.07 132	0.07 185

FADNet-RVC	0.31 447	0.35 543	0.78 506	0.25 424	0.20 483	0.33 419	0.20 326	0.49 409	0.40 388	0.34 390	0.39 373	0.41 439	0.29 420	0.63 477	0.31 439	0.13 463	0.14 515	0.14 490	0.15 511	0.19 522	0.19 524

AANet_RVC	0.31 447	0.22 473	0.50 404	0.23 332	0.14 311	0.30 383	0.24 431	0.47 386	0.54 512	0.38 445	0.60 519	0.43 452	0.29 420	0.87 550	0.40 484	0.11 406	0.07 302	0.07 101	0.07 167	0.09 278	0.09 319

NVstereo2D	0.31 447	0.16 385	0.54 427	0.24 385	0.22 507	0.42 491	0.28 482	0.58 518	0.56 521	0.28 258	0.38 360	0.40 432	0.30 434	0.71 503	0.28 411	0.13 463	0.08 389	0.13 464	0.10 384	0.19 522	0.16 492

NOSS_ROB	0.31 447	0.20 446	0.35 225	0.24 385	0.16 393	0.32 408	0.19 275	0.52 455	0.48 473	0.33 370	0.36 337	0.42 448	0.28 405	0.93 562	0.24 378	0.19 544	0.20 560	0.24 553	0.22 555	0.17 501	0.17 504

z-ln-s-r	0.32 456	0.21 460	0.82 523	0.23 332	0.14 311	0.30 383	0.26 460	0.43 350	0.50 490	0.32 357	0.60 519	0.39 417	0.29 420	0.73 510	0.66 548	0.08 227	0.06 175	0.08 187	0.07 167	0.10 345	0.08 258

YMNet	0.32 456	0.22 473	0.58 445	0.27 486	0.23 520	0.48 522	0.27 466	0.51 436	0.45 441	0.48 521	0.56 506	0.51 501	0.30 434	0.39 359	0.40 484	0.13 463	0.16 537	0.13 464	0.12 461	0.13 444	0.12 433

YMNet_1	0.32 456	0.22 473	0.58 445	0.27 486	0.23 520	0.48 522	0.27 466	0.51 436	0.45 441	0.48 521	0.56 506	0.51 501	0.30 434	0.39 359	0.40 484	0.13 463	0.16 537	0.13 464	0.12 461	0.13 444	0.12 433

1111x	0.32 456	0.11 174	0.40 297	0.22 280	0.11 128	0.32 408	0.26 460	0.59 524	0.43 414	0.31 335	0.41 392	0.39 417	0.28 405	0.76 524	1.37 596	0.09 318	0.08 389	0.09 272	0.10 384	0.09 278	0.08 258

pcwnet_v2	0.32 456	0.15 359	1.26 582	0.23 332	0.18 438	0.32 408	0.18 229	0.59 524	0.60 531	0.36 423	0.45 443	0.35 386	0.29 420	0.36 349	0.25 388	0.14 488	0.11 476	0.12 443	0.11 422	0.14 462	0.15 483

FADNet	0.32 456	0.36 546	0.74 504	0.23 332	0.22 507	0.37 458	0.19 275	0.53 466	0.48 473	0.32 357	0.36 337	0.43 452	0.32 457	0.64 479	0.25 388	0.16 516	0.16 537	0.14 490	0.16 523	0.24 547	0.19 524

PS-NSSS	0.32 456	0.30 526	0.46 371	0.23 332	0.17 416	0.33 419	0.24 431	0.57 509	0.41 400	0.37 430	0.52 485	0.35 386	0.30 434	0.80 538	0.30 431	0.17 527	0.14 515	0.21 544	0.15 511	0.15 476	0.13 450

StereoDRNet	0.32 456	0.22 473	0.61 456	0.27 486	0.21 491	0.42 491	0.30 499	0.61 537	0.48 473	0.46 510	0.39 373	0.48 483	0.30 434	0.57 440	0.40 484	0.11 406	0.09 424	0.12 443	0.11 422	0.12 429	0.10 375

DISCO	0.32 456	0.13 281	0.51 414	0.25 424	0.16 393	0.48 522	0.25 448	0.50 419	0.57 524	0.37 430	0.45 443	0.62 541	0.36 477	0.64 479	0.49 515	0.09 318	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.12 429	0.11 410

TCMNet	0.33 465	0.23 482	0.72 499	0.29 510	0.30 557	0.40 480	0.28 482	0.50 419	0.47 464	0.37 430	0.45 443	0.40 432	0.29 420	0.60 456	0.39 477	0.14 488	0.13 505	0.15 505	0.14 502	0.17 501	0.15 483

HBP-ISP	0.33 465	0.30 526	0.72 499	0.22 280	0.16 393	0.32 408	0.22 384	0.54 474	0.44 429	0.41 479	0.49 468	0.33 365	0.38 490	0.73 510	0.25 388	0.18 538	0.19 555	0.24 553	0.20 544	0.16 484	0.13 450

AAGNet	0.33 465	0.11 174	0.37 255	0.25 424	0.16 393	0.20 173	0.19 275	0.30 183	0.27 215	0.35 407	0.35 327	0.27 296	0.30 434	0.44 377	2.66 617	0.08 227	0.05 33	0.10 349	0.07 167	0.08 204	0.06 91

DRN-Test	0.33 465	0.17 404	0.61 456	0.27 486	0.19 465	0.46 510	0.29 488	0.65 554	0.51 494	0.47 517	0.46 453	0.44 463	0.34 469	0.62 471	0.41 492	0.12 444	0.08 389	0.13 464	0.12 461	0.12 429	0.10 375

CBMV_ROB	0.33 465	0.18 418	0.53 424	0.21 218	0.14 311	0.33 419	0.20 326	0.51 436	0.45 441	0.51 529	0.55 499	0.45 467	0.42 514	0.71 503	0.32 444	0.18 538	0.19 555	0.23 551	0.21 547	0.14 462	0.15 483

XPNet_ROB	0.33 465	0.20 446	0.43 343	0.27 486	0.18 438	0.37 458	0.31 504	0.55 484	0.50 490	0.51 529	0.53 492	0.58 530	0.37 486	0.63 477	0.45 504	0.17 527	0.12 493	0.13 464	0.12 461	0.15 476	0.14 471

PSMNet_ROB	0.33 465	0.24 486	0.54 427	0.31 528	0.21 491	0.42 491	0.43 557	0.59 524	0.47 464	0.37 430	0.44 432	0.49 489	0.31 450	0.64 479	0.43 496	0.14 488	0.10 454	0.15 505	0.14 502	0.13 444	0.11 410

CBMV	0.33 465	0.21 460	0.54 427	0.23 332	0.13 266	0.42 491	0.33 520	0.53 466	0.48 473	0.52 535	0.49 468	0.50 497	0.41 505	0.56 436	0.31 439	0.15 501	0.16 537	0.18 530	0.16 523	0.13 444	0.13 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 473	0.29 519	0.91 543	0.26 458	0.21 491	0.47 516	0.31 504	0.54 474	0.54 512	0.44 502	0.52 485	0.50 497	0.35 473	0.39 359	0.39 477	0.11 406	0.11 476	0.10 349	0.09 342	0.14 462	0.13 450

xxxx	0.34 473	0.10 102	0.29 162	0.19 110	0.11 128	0.37 458	0.20 326	0.58 518	0.38 361	0.29 286	0.42 408	0.38 405	0.24 338	0.46 383	2.20 613	0.11 406	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.09 319

test_xeample	0.34 473	0.10 102	0.29 162	0.19 110	0.11 128	0.33 419	0.23 409	0.55 484	0.38 361	0.32 357	0.45 443	0.29 323	0.26 369	0.57 440	2.24 615	0.10 367	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.09 278	0.09 319

FINET	0.34 473	0.27 509	0.80 516	0.24 385	0.24 528	0.36 452	0.34 522	0.54 474	0.72 558	0.39 460	0.47 460	0.32 358	0.30 434	0.51 404	0.32 444	0.19 544	0.17 544	0.13 464	0.12 461	0.18 515	0.16 492

ETE_ROB	0.34 473	0.26 502	0.45 363	0.29 510	0.18 438	0.40 480	0.37 535	0.57 509	0.47 464	0.50 524	0.50 471	0.62 541	0.36 477	0.55 425	0.38 469	0.13 463	0.10 454	0.14 490	0.12 461	0.16 484	0.16 492

DStereoRT	0.35 478	0.13 281	0.51 414	0.25 424	0.16 393	0.42 491	0.19 275	0.48 399	0.39 371	0.30 317	0.39 373	0.24 256	0.39 496	0.64 479	0.30 431	0.08 227	0.07 302	1.54 620	0.41 587	0.08 204	0.11 410

GwcNet	0.35 478	0.23 482	0.88 538	0.25 424	0.24 528	0.48 522	0.27 466	0.55 484	0.57 524	0.38 445	0.52 485	0.51 501	0.32 457	0.60 456	0.41 492	0.13 463	0.11 476	0.12 443	0.11 422	0.13 444	0.14 471

RP	0.35 478	0.22 473	0.51 414	0.31 528	0.24 528	0.37 458	0.28 482	0.50 419	0.58 526	0.40 470	0.63 532	0.61 539	0.47 531	0.61 463	0.39 477	0.16 516	0.15 530	0.17 522	0.15 511	0.17 501	0.17 504

DANet	0.35 478	0.23 482	0.60 453	0.36 554	0.22 507	0.39 475	0.25 448	0.48 399	0.43 414	0.52 535	0.50 471	0.59 532	0.41 505	0.76 524	0.49 515	0.13 463	0.11 476	0.14 490	0.12 461	0.17 501	0.15 483
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 478	0.26 502	0.49 393	0.36 554	0.22 507	0.41 484	0.41 552	0.53 466	0.42 407	0.47 517	0.46 453	0.61 539	0.39 496	0.55 425	0.37 467	0.16 516	0.13 505	0.21 544	0.21 547	0.16 484	0.16 492

w-ln-seven-2	0.36 483	0.29 519	1.06 563	0.27 486	0.18 438	0.37 458	0.30 499	0.50 419	0.54 512	0.45 506	0.55 499	0.45 467	0.41 505	0.62 471	0.49 515	0.10 367	0.10 454	0.12 443	0.11 422	0.14 462	0.11 410

GASNet	0.36 483	0.46 565	0.88 538	0.34 543	0.23 520	0.35 447	0.22 384	0.60 533	0.53 508	0.40 470	0.37 346	0.45 467	0.30 434	0.79 534	0.35 460	0.15 501	0.10 454	0.14 490	0.14 502	0.22 541	0.12 433

Wz-Net-MNSev	0.36 483	0.26 502	0.79 513	0.26 458	0.21 491	0.59 550	0.38 541	0.55 484	0.56 521	0.48 521	0.54 495	0.53 512	0.36 477	0.60 456	0.44 501	0.11 406	0.09 424	0.11 405	0.11 422	0.15 476	0.13 450

APVNet	0.36 483	0.20 446	0.70 495	0.26 458	0.22 507	0.52 540	0.35 526	0.61 537	0.44 429	0.38 445	0.52 485	0.48 483	0.38 490	0.84 546	0.46 510	0.13 463	0.14 515	0.15 505	0.16 523	0.16 484	0.15 483

Syn2CoEx	0.36 483	0.31 533	0.78 506	0.34 543	0.21 491	0.41 484	0.28 482	0.61 537	0.49 482	0.42 489	0.56 506	0.45 467	0.44 519	0.69 497	0.38 469	0.17 527	0.14 515	0.15 505	0.12 461	0.13 444	0.12 433

FAT-Stereo	0.36 483	0.18 418	0.73 503	0.26 458	0.18 438	0.33 419	0.29 488	0.60 533	0.59 527	0.46 510	0.60 519	0.60 535	0.50 540	0.61 463	0.34 456	0.13 463	0.14 515	0.13 464	0.12 461	0.14 462	0.18 517

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 483	0.36 546	0.53 424	0.34 543	0.19 465	0.51 531	0.24 431	0.55 484	0.38 361	0.41 479	0.47 460	0.47 477	0.27 388	0.73 510	0.30 431	0.36 582	0.19 555	0.27 556	0.17 532	0.26 556	0.23 555

GANet	0.36 483	0.22 473	0.49 393	0.29 510	0.17 416	0.41 484	0.38 541	0.57 509	0.45 441	0.46 510	0.75 552	0.55 518	0.40 501	0.94 564	0.41 492	0.13 463	0.13 505	0.13 464	0.11 422	0.14 462	0.11 410

LALA_ROB	0.36 483	0.25 491	0.46 371	0.30 522	0.21 491	0.47 516	0.39 546	0.61 537	0.51 494	0.52 535	0.51 477	0.69 563	0.36 477	0.50 399	0.43 496	0.17 527	0.11 476	0.16 516	0.14 502	0.17 501	0.15 483

SGM-Forest	0.36 483	0.17 404	0.47 379	0.23 332	0.16 393	0.45 508	0.41 552	0.55 484	0.48 473	0.52 535	0.60 519	0.52 507	0.41 505	0.85 547	0.50 521	0.17 527	0.17 544	0.17 522	0.15 511	0.15 476	0.15 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 493	0.41 561	0.66 481	0.46 574	0.41 570	0.34 432	0.25 448	0.57 509	0.45 441	0.39 460	0.52 485	0.43 452	0.33 460	0.41 368	0.29 423	0.25 562	0.14 515	0.33 575	0.21 547	0.31 569	0.22 548

Anonymous_2	0.37 493	0.21 460	0.47 379	0.20 172	0.21 491	0.42 491	0.26 460	0.38 288	0.29 250	0.33 370	0.30 262	0.44 463	0.38 490	0.36 349	0.29 423	0.26 563	0.29 581	0.44 583	1.41 620	0.34 573	0.21 543

AF-Net	0.37 493	0.26 502	0.56 437	0.32 534	0.23 520	0.41 484	0.29 488	0.61 537	0.64 542	0.42 489	0.68 541	0.65 552	0.49 538	0.57 440	0.44 501	0.15 501	0.11 476	0.19 538	0.14 502	0.15 476	0.13 450

stereogan	0.37 493	0.17 404	0.65 476	0.27 486	0.22 507	0.62 556	0.26 460	0.59 524	0.63 541	0.43 495	0.60 519	0.67 557	0.42 514	0.68 495	0.35 460	0.13 463	0.14 515	0.14 490	0.12 461	0.19 522	0.17 504

Nwc_Net	0.37 493	0.25 491	0.68 487	0.31 528	0.24 528	0.44 502	0.30 499	0.65 554	0.50 490	0.37 430	0.69 545	0.58 530	0.45 522	0.60 456	0.40 484	0.15 501	0.12 493	0.19 538	0.21 547	0.14 462	0.13 450

RYNet	0.37 493	0.18 418	0.59 451	0.25 424	0.28 548	0.61 554	0.32 510	0.59 524	0.59 527	0.41 479	0.38 360	0.57 527	0.39 496	0.87 550	0.53 526	0.11 406	0.08 389	0.12 443	0.11 422	0.18 515	0.18 517

PA-Net	0.37 493	0.28 512	0.83 526	0.31 528	0.28 548	0.39 475	0.42 555	0.51 436	0.55 518	0.34 390	0.42 408	0.41 439	0.36 477	0.79 534	0.49 515	0.12 444	0.23 571	0.16 516	0.23 557	0.12 429	0.18 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 500	0.12 216	0.38 274	0.42 568	3.88 621	0.21 200	0.17 185	0.35 253	0.28 231	0.20 181	0.20 160	0.23 242	0.15 188	0.28 274	0.16 197	0.09 318	0.07 302	0.09 272	0.07 167	0.09 278	0.09 319

S-Stereo	0.38 500	0.20 446	1.05 562	0.27 486	0.22 507	0.38 466	0.32 510	0.55 484	0.66 545	0.39 460	0.59 514	0.49 489	0.41 505	0.75 519	0.40 484	0.12 444	0.15 530	0.13 464	0.13 488	0.16 484	0.21 543

ADCRef	0.38 500	0.24 486	0.88 538	0.26 458	0.21 491	0.49 527	0.27 466	0.52 455	0.48 473	0.50 524	0.58 511	0.35 386	0.47 531	0.48 390	1.29 595	0.09 318	0.08 389	0.12 443	0.12 461	0.11 393	0.11 410

PWC_ROB	0.38 500	0.29 519	0.69 488	0.25 424	0.20 483	0.38 466	0.19 275	0.58 518	0.67 548	0.57 548	0.85 564	0.51 501	0.40 501	0.71 503	0.52 524	0.13 463	0.09 424	0.14 490	0.10 384	0.17 501	0.14 471

PWCDC_ROB	0.38 500	0.30 526	0.60 453	0.33 541	0.20 483	0.42 491	0.19 275	0.58 518	0.89 579	0.42 489	1.26 586	0.36 391	0.34 469	0.50 399	0.38 469	0.18 538	0.11 476	0.11 405	0.09 342	0.19 522	0.13 450

aanetorigin	0.39 505	0.29 519	1.09 566	0.24 385	0.19 465	0.28 343	0.37 535	0.33 222	0.47 464	0.94 583	0.82 561	0.52 507	0.54 546	0.49 395	0.50 521	0.11 406	0.09 424	0.10 349	0.10 384	0.16 484	0.15 483

RGC	0.39 505	0.32 538	0.64 475	0.34 543	0.27 543	0.40 480	0.29 488	0.57 509	0.53 508	0.45 506	0.64 534	0.62 541	0.45 522	0.72 508	0.39 477	0.15 501	0.15 530	0.21 544	0.20 544	0.18 515	0.19 524

NCC-stereo	0.39 505	0.25 491	0.69 488	0.32 534	0.28 548	0.46 510	0.36 531	0.65 554	0.52 503	0.40 470	0.57 509	0.56 522	0.47 531	0.73 510	0.45 504	0.17 527	0.14 515	0.18 530	0.25 564	0.16 484	0.16 492

edge stereo	0.39 505	0.22 473	0.81 519	0.27 486	0.22 507	0.37 458	0.24 431	0.56 500	0.54 512	0.53 541	0.60 519	0.71 566	0.50 540	0.78 532	0.40 484	0.16 516	0.14 515	0.19 538	0.14 502	0.16 484	0.17 504

Abc-Net	0.39 505	0.25 491	0.69 488	0.32 534	0.28 548	0.46 510	0.36 531	0.65 554	0.52 503	0.40 470	0.57 509	0.56 522	0.47 531	0.73 510	0.45 504	0.17 527	0.14 515	0.18 530	0.25 564	0.16 484	0.16 492
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 505	0.28 512	0.78 506	0.27 486	0.18 438	0.49 527	0.22 384	0.59 524	0.84 577	0.55 545	0.53 492	0.49 489	0.36 477	0.67 494	0.82 562	0.13 463	0.10 454	0.11 405	0.12 461	0.17 501	0.17 504

SQANet	0.40 511	0.48 569	0.67 482	0.48 576	0.39 567	0.48 522	0.22 384	0.51 436	0.43 414	0.40 470	0.47 460	0.47 477	0.33 460	0.54 423	0.32 444	0.36 582	0.15 530	0.40 581	0.21 547	0.45 581	0.31 573

UDG	0.40 511	0.46 565	0.49 393	0.40 566	0.35 565	0.47 516	0.27 466	0.54 474	0.47 464	0.39 460	0.45 443	0.59 532	0.44 519	0.46 383	0.39 477	0.26 563	0.19 555	0.48 585	0.22 555	0.34 573	0.26 564

DDUNet	0.41 513	0.50 574	0.48 388	0.44 571	0.39 567	0.46 510	0.32 510	0.50 419	0.43 414	0.45 506	0.52 485	0.57 527	0.36 477	0.48 390	0.33 451	0.33 579	0.21 562	0.55 589	0.25 564	0.37 577	0.32 576

222	0.41 513	0.10 102	0.29 162	0.19 110	0.11 128	0.36 452	0.20 326	0.57 509	0.39 371	0.35 407	0.44 432	0.30 339	0.27 388	0.55 425	3.56 620	0.11 406	0.07 302	0.08 187	0.08 247	0.09 278	0.09 319

NaN_ROB	0.41 513	0.28 512	0.62 464	0.30 522	0.19 465	0.51 531	0.47 568	0.58 518	0.59 527	0.56 546	0.47 460	0.49 489	0.41 505	1.21 588	0.64 545	0.12 444	0.18 550	0.12 443	0.13 488	0.11 393	0.14 471

w-ln-seven	0.42 516	0.30 526	1.18 575	0.26 458	0.22 507	0.58 547	0.31 504	0.62 545	0.81 569	0.58 549	0.61 526	0.53 512	0.36 477	0.57 440	0.65 547	0.11 406	0.10 454	0.13 464	0.12 461	0.15 476	0.13 450

test_sample9	0.42 516	0.19 434	0.50 404	0.18 63	0.16 393	0.34 432	0.20 326	0.51 436	0.38 361	0.37 430	0.34 316	0.37 397	0.30 434	0.66 490	0.91 569	0.23 552	1.82 621	0.28 564	0.24 559	0.18 515	0.16 492

SDNR	0.42 516	0.21 460	0.82 523	0.21 218	0.18 438	1.27 599	0.17 185	0.50 419	0.49 482	0.42 489	0.81 559	0.38 405	0.27 388	1.19 585	0.38 469	0.23 552	0.24 573	0.17 522	0.13 488	0.17 501	0.20 534

ccnet	0.42 516	0.31 533	0.48 388	0.27 486	0.32 561	0.60 553	0.32 510	0.65 554	0.46 459	0.53 541	0.66 537	0.56 522	0.45 522	0.72 508	0.61 538	0.26 563	0.19 555	0.24 553	0.21 547	0.26 556	0.22 548

SHD	0.42 516	0.27 509	0.81 519	0.31 528	0.25 536	0.42 491	0.22 384	0.66 560	0.94 587	0.63 556	0.60 519	0.59 532	0.47 531	0.59 453	0.58 533	0.15 501	0.13 505	0.16 516	0.16 523	0.20 531	0.22 548

Wz-Net-SNSev	0.43 521	0.41 561	1.27 583	0.30 522	0.21 491	0.44 502	0.41 552	0.61 537	0.65 543	0.46 510	0.65 535	0.62 541	0.39 496	0.74 518	0.59 534	0.12 444	0.11 476	0.12 443	0.13 488	0.16 484	0.14 471

XQC	0.43 521	0.37 551	0.96 552	0.34 543	0.25 536	0.53 541	0.34 522	0.60 533	0.73 561	0.51 529	0.46 453	0.57 527	0.47 531	0.70 500	0.72 553	0.17 527	0.12 493	0.18 530	0.15 511	0.25 549	0.23 555

CC-Net-ROB	0.43 521	0.47 567	0.65 476	0.37 560	0.23 520	0.51 531	0.29 488	0.66 560	0.49 482	0.46 510	0.51 477	0.48 483	0.38 490	0.96 568	0.35 460	0.34 580	0.23 571	0.55 589	0.25 564	0.31 569	0.20 534

GANetREF_RVC	0.43 521	0.47 567	0.69 488	0.38 562	0.20 483	0.51 531	0.48 572	0.66 560	0.66 545	0.46 510	0.46 453	0.50 497	0.44 519	0.90 558	0.39 477	0.27 568	0.21 562	0.32 573	0.18 538	0.27 561	0.22 548
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 521	0.26 502	0.54 427	0.31 528	0.20 483	0.51 531	0.32 510	0.70 571	0.60 531	0.59 550	0.55 499	0.65 552	0.41 505	1.40 598	0.51 523	0.13 463	0.17 544	0.21 544	0.16 523	0.17 501	0.18 517

PDISCO_ROB	0.43 521	0.30 526	0.67 482	0.43 569	0.36 566	0.67 561	0.32 510	0.72 574	0.76 563	0.43 495	0.53 492	0.63 549	0.40 501	0.66 490	0.47 512	0.21 549	0.12 493	0.21 544	0.19 542	0.25 549	0.20 534

WQFJA1++	0.44 527	0.07 3	0.63 467	0.18 63	0.13 266	0.15 34	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 616	0.12 44	0.23 242	0.11 86	0.17 63	0.12 59	0.08 227	0.05 33	0.06 32	0.05 50	4.20 625	0.07 185

z-mn7	0.44 527	0.40 557	1.09 566	0.25 424	0.18 438	0.61 554	0.34 522	0.56 500	0.93 585	0.43 495	0.96 572	0.53 512	0.39 496	0.94 564	0.59 534	0.10 367	0.09 424	0.10 349	0.10 384	0.14 462	0.13 450

DeepPrunerF	0.44 527	0.29 519	1.29 585	0.33 541	0.30 557	0.35 447	0.36 531	0.62 545	1.15 598	0.40 470	0.44 432	0.39 417	0.41 505	0.80 538	0.52 524	0.18 538	0.14 515	0.23 551	0.21 547	0.17 501	0.17 504

ADCP+	0.45 530	0.24 486	1.15 574	0.25 424	0.22 507	0.56 543	0.39 546	0.54 474	0.51 494	0.44 502	0.51 477	0.46 475	0.52 545	0.56 436	1.89 609	0.10 367	0.08 389	0.11 405	0.10 384	0.14 462	0.13 450

PASM	0.45 530	0.35 543	0.90 541	0.35 552	0.33 562	0.39 475	0.38 541	0.50 419	0.61 535	0.52 535	0.51 477	0.62 541	0.45 522	0.93 562	0.48 513	0.26 563	0.29 581	0.29 568	0.33 577	0.29 567	0.26 564

DStereoO	0.46 532	0.32 538	0.51 414	0.36 554	0.29 556	0.38 466	0.45 561	0.55 484	0.60 531	0.47 517	0.49 468	0.48 483	0.73 574	0.59 453	0.69 551	0.81 605	0.18 550	0.38 578	0.19 542	0.46 582	0.20 534

zh-mn7	0.46 532	0.45 564	1.48 591	0.25 424	0.19 465	0.44 502	0.29 488	0.56 500	0.82 570	0.65 560	0.96 572	0.49 489	0.38 490	0.88 553	0.63 543	0.12 444	0.10 454	0.11 405	0.11 422	0.13 444	0.14 471

G-Net	0.46 532	0.25 491	0.86 535	0.34 543	0.28 548	0.90 583	0.35 526	0.47 386	0.45 441	0.68 563	1.22 584	0.64 551	0.60 557	0.61 463	0.57 528	0.16 516	0.14 515	0.17 522	0.13 488	0.22 541	0.19 524

GCST	0.47 535	0.60 583	0.57 440	1.04 606	0.48 580	0.38 466	0.11 17	0.40 311	0.32 285	0.41 479	0.34 316	0.29 323	0.17 237	0.46 383	0.19 284	0.69 598	0.42 593	0.79 602	0.62 605	0.62 590	0.46 588

ADCL	0.47 535	0.22 473	1.00 556	0.27 486	0.19 465	0.74 568	0.64 587	0.54 474	0.69 553	0.56 546	0.71 546	0.55 518	0.60 557	0.60 456	1.43 597	0.11 406	0.09 424	0.13 464	0.13 488	0.14 462	0.14 471

DPSNet	0.47 535	0.24 486	0.93 547	0.27 486	0.20 483	0.75 570	0.57 581	0.84 589	0.79 567	0.47 517	0.51 477	0.60 535	0.69 570	0.87 550	0.71 552	0.16 516	0.13 505	0.12 443	0.10 384	0.25 549	0.21 543

zh-sn7	0.48 538	0.51 576	1.43 590	0.29 510	0.20 483	0.47 516	0.39 546	0.57 509	0.62 537	0.52 535	0.81 559	0.52 507	0.56 550	1.05 577	0.87 566	0.12 444	0.13 505	0.13 464	0.13 488	0.17 501	0.16 492

ADCPNet	0.48 538	0.29 519	1.60 595	0.27 486	0.23 520	0.70 566	0.38 541	0.53 466	0.51 494	0.51 529	0.59 514	0.67 557	0.56 550	0.60 456	1.14 584	0.15 501	0.18 550	0.14 490	0.23 557	0.19 522	0.19 524

MDST_ROB	0.48 538	0.14 324	0.95 550	0.30 522	0.21 491	1.33 602	0.32 510	0.77 579	0.56 521	1.06 591	0.71 546	0.49 489	0.35 473	1.26 591	0.38 469	0.13 463	0.11 476	0.16 516	0.13 488	0.12 429	0.12 433

test_sample8	0.49 541	0.19 434	0.50 404	0.18 63	0.16 393	0.34 432	0.20 326	0.55 484	0.34 307	0.62 554	0.38 360	1.15 587	0.67 568	0.66 490	0.91 569	0.23 552	1.82 621	0.28 564	0.24 559	0.18 515	0.16 492

SuperB	0.49 541	0.28 512	2.23 602	0.23 332	0.15 362	0.41 484	0.32 510	0.47 386	0.82 570	0.43 495	0.50 471	0.33 365	0.45 522	0.68 495	1.08 579	0.10 367	0.07 302	0.09 272	0.08 247	0.98 610	0.14 471

ADCMid	0.49 541	0.34 541	1.13 571	0.26 458	0.21 491	0.51 531	0.37 535	0.57 509	0.54 512	0.75 571	0.66 537	0.62 541	0.64 567	0.64 479	1.68 602	0.13 463	0.12 493	0.17 522	0.17 532	0.20 531	0.17 504

psmorigin	0.50 544	0.25 491	3.03 611	0.24 385	0.19 465	0.38 466	0.22 384	0.50 419	0.44 429	0.64 558	0.68 541	0.71 566	0.51 543	0.85 547	0.45 504	0.14 488	0.17 544	0.13 464	0.14 502	0.16 484	0.21 543

CSAN	0.50 544	0.35 543	0.78 506	0.36 554	0.23 520	0.56 543	0.59 584	0.61 537	0.70 555	0.64 558	0.78 556	0.65 552	0.60 557	1.38 597	0.62 540	0.21 549	0.17 544	0.20 542	0.20 544	0.18 515	0.18 517

SGM_RVC	0.50 544	0.19 434	0.50 404	0.25 424	0.15 362	0.69 563	0.39 546	0.68 568	0.82 570	0.95 585	0.84 563	1.13 584	0.76 575	1.16 584	0.60 537	0.16 516	0.16 537	0.16 516	0.16 523	0.16 484	0.17 504
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 544	0.20 446	0.78 506	0.24 385	0.26 540	0.39 475	0.30 499	0.51 436	0.50 490	0.54 543	1.23 585	2.52 613	0.37 486	0.77 530	0.95 572	0.08 227	0.06 175	0.06 32	0.05 50	0.10 345	0.08 258

Wz-Net-TNSev	0.51 548	0.58 581	1.61 597	0.25 424	0.21 491	0.65 558	0.45 561	0.63 552	0.69 553	0.51 529	0.54 495	0.71 566	0.60 557	1.00 573	0.77 557	0.15 501	0.15 530	0.13 464	0.15 511	0.21 534	0.20 534

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 548	0.50 574	0.86 535	0.39 564	0.24 528	0.84 578	0.55 579	0.56 500	0.62 537	0.60 551	0.68 541	0.62 541	0.42 514	1.13 583	0.43 496	0.23 552	0.27 577	0.27 556	0.35 579	0.25 549	0.29 569

AnyNet_C32	0.51 548	0.40 557	1.10 570	0.29 510	0.28 548	0.59 550	0.58 582	0.54 474	0.60 531	0.62 554	0.66 537	0.54 516	0.54 546	0.78 532	1.74 606	0.15 501	0.14 515	0.15 505	0.17 532	0.20 531	0.20 534

WCMA_ROB	0.51 548	0.21 460	0.65 476	0.25 424	0.21 491	0.58 547	0.32 510	0.54 474	0.55 518	0.95 585	1.40 591	1.28 591	0.81 580	0.73 510	0.62 540	0.18 538	0.15 530	0.15 505	0.15 511	0.19 522	0.19 524

WZ-Net	0.52 552	0.38 555	1.90 599	0.30 522	0.24 528	0.57 546	0.48 572	0.62 545	0.78 566	0.50 524	0.71 546	0.68 561	0.54 546	0.98 572	0.84 563	0.13 463	0.10 454	0.11 405	0.12 461	0.19 522	0.20 534

SANet	0.53 553	0.28 512	0.96 552	0.26 458	0.15 362	0.69 563	0.44 560	0.67 565	1.34 602	0.67 562	0.98 575	0.94 577	0.71 572	0.89 555	0.76 554	0.14 488	0.12 493	0.12 443	0.11 422	0.17 501	0.16 492

Consistency-Raft	0.55 554	0.48 569	1.02 559	0.45 572	0.49 581	0.49 527	0.47 568	0.72 574	0.72 558	0.45 506	0.82 561	0.47 477	0.60 557	0.50 399	0.63 543	0.39 586	0.39 591	0.44 583	0.51 595	0.52 584	0.37 579

anonymity	0.56 555	0.54 579	0.70 495	0.47 575	0.61 591	0.56 543	0.43 557	0.69 569	0.49 482	0.63 556	0.55 499	0.54 516	0.60 557	0.61 463	0.57 528	0.55 591	0.53 602	0.50 586	0.54 599	0.51 583	0.56 593

MFN_U_SF_RVC	0.56 555	0.51 576	1.19 576	0.38 562	0.22 507	0.69 563	0.27 466	0.80 584	0.67 548	0.73 567	0.74 551	0.87 573	0.61 566	0.81 541	0.76 554	0.29 574	0.27 577	0.32 573	0.37 583	0.32 572	0.31 573

SAMSARA	0.56 555	0.39 556	0.80 516	0.60 587	0.46 578	1.00 587	1.23 617	0.67 565	0.68 551	0.71 566	0.54 495	0.89 576	0.57 553	0.81 541	0.62 540	0.19 544	0.22 566	0.18 530	0.18 538	0.27 561	0.25 562

otaku	0.57 558	0.62 585	0.87 537	0.63 589	0.44 577	0.73 567	0.37 535	0.65 554	0.66 545	0.51 529	0.75 552	0.66 556	0.45 522	0.69 497	0.46 510	0.53 588	0.34 587	0.55 589	0.35 579	0.60 589	0.45 585

Ntro	0.58 559	0.64 586	0.92 545	0.66 590	0.50 582	0.77 571	0.36 531	0.66 560	0.70 555	0.50 524	0.59 514	0.65 552	0.51 543	0.75 519	0.45 504	0.56 592	0.32 585	0.56 592	0.34 578	0.63 591	0.46 588

PVD	0.58 559	0.34 541	0.84 531	0.39 564	0.31 560	0.59 550	0.47 568	0.80 584	1.25 599	0.92 581	1.09 578	0.79 570	0.82 581	0.85 547	0.76 554	0.21 549	0.18 550	0.22 550	0.18 538	0.27 561	0.35 578

ADCS	0.58 559	0.40 557	1.35 588	0.29 510	0.24 528	0.55 542	0.45 561	0.67 565	0.83 574	0.76 572	0.71 546	0.68 561	0.60 557	0.76 524	2.23 614	0.16 516	0.16 537	0.16 516	0.17 532	0.22 541	0.22 548

MeshStereo	0.58 559	0.27 509	0.67 482	0.22 280	0.17 416	0.66 560	0.37 535	0.78 580	0.61 535	1.47 612	1.30 587	1.65 599	0.79 577	1.12 582	0.59 534	0.17 527	0.17 544	0.17 522	0.14 502	0.17 501	0.14 471
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 563	0.33 540	0.61 456	0.30 522	0.25 536	0.86 580	0.35 526	0.55 484	0.67 548	1.10 593	1.49 596	1.76 602	0.97 591	0.88 553	0.49 515	0.23 552	0.21 562	0.27 556	0.27 572	0.25 549	0.24 560

DGSMNet	0.61 564	0.29 519	0.91 543	0.51 580	0.70 596	0.62 556	1.38 618	0.59 524	0.55 518	0.37 430	0.61 526	0.52 507	0.33 460	0.65 486	0.43 496	0.53 588	0.60 609	0.67 594	0.61 604	0.63 591	0.61 603

FCDSN-DC	0.63 565	0.31 533	0.61 456	0.36 554	0.30 557	0.65 558	0.37 535	0.66 560	0.68 551	1.14 595	1.54 599	1.71 601	1.26 600	0.92 560	0.64 545	0.24 559	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.27 561	0.27 568
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 565	0.37 551	2.40 606	0.26 458	0.25 536	0.38 466	0.49 574	0.41 323	1.06 592	1.38 601	0.87 568	0.62 541	0.95 588	0.65 486	1.65 601	0.11 406	0.09 424	0.10 349	0.11 422	0.19 522	0.17 504

AnyNet_C01	0.65 567	0.58 581	2.60 609	0.32 534	0.26 540	0.88 581	0.61 585	0.63 552	0.62 537	0.68 563	0.96 572	0.76 569	0.60 557	0.96 568	1.43 597	0.16 516	0.16 537	0.17 522	0.17 532	0.23 544	0.23 555

DispFullNet	0.66 568	0.89 599	1.59 594	0.77 595	1.21 613	0.51 531	0.23 409	0.59 524	0.72 558	0.69 565	0.61 526	0.69 563	0.91 587	0.79 534	0.48 513	0.27 568	0.12 493	0.73 597	0.30 576	0.65 594	0.40 582

NVStereoNet_ROB	0.67 569	0.49 573	0.83 526	0.48 576	0.40 569	0.51 531	0.46 564	0.70 571	0.77 565	0.84 576	1.72 604	1.02 582	0.83 582	1.23 589	0.79 560	0.32 578	0.38 590	0.40 581	0.46 589	0.36 576	0.41 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 570	0.64 586	1.06 563	0.45 572	0.27 543	1.40 606	0.58 582	0.78 580	0.92 583	0.84 576	0.86 565	0.88 575	0.68 569	1.33 596	0.68 550	0.37 584	0.29 581	0.34 576	0.36 582	0.43 579	0.37 579

SPS-STEREO	0.69 571	0.61 584	0.98 554	0.52 583	0.57 588	0.74 568	0.50 575	0.78 580	0.62 537	0.95 585	0.86 565	0.94 577	0.70 571	1.01 574	0.87 566	0.58 594	0.51 599	0.50 586	0.50 594	0.55 586	0.58 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 572	0.30 526	0.69 488	0.32 534	0.27 543	0.81 577	0.39 546	0.79 583	0.82 570	1.41 604	1.58 601	1.98 604	1.26 600	1.02 575	0.77 557	0.24 559	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.26 556	0.26 564

FC-DCNN v2	0.71 573	0.30 526	0.67 482	0.32 534	0.27 543	0.84 578	0.39 546	0.84 589	0.85 578	1.44 608	1.64 602	2.09 606	1.28 602	1.06 578	0.80 561	0.24 559	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.26 556	0.25 562

RainbowNet	0.72 574	0.89 599	1.02 559	0.82 596	0.63 593	0.78 574	0.52 576	0.81 586	0.93 585	0.60 551	0.79 557	0.80 571	0.60 557	0.80 538	0.57 528	0.78 603	0.55 605	0.78 600	0.49 592	0.76 600	0.58 596

ACVNet_1	0.72 574	0.81 594	1.37 589	0.72 593	0.53 586	0.77 571	0.42 555	0.85 592	0.90 581	0.74 570	0.75 552	1.32 593	0.72 573	1.02 575	0.55 527	0.54 590	0.31 584	0.71 596	0.35 579	0.64 593	0.45 585

ACVNet-4b	0.72 574	0.81 594	1.33 587	0.72 593	0.50 582	0.80 576	0.31 504	0.71 573	0.80 568	0.50 524	0.72 550	0.95 579	0.43 518	0.96 568	1.20 592	1.13 617	0.21 562	0.76 599	0.45 588	0.65 594	0.46 588

MFMNet_re	0.72 574	0.76 592	0.99 555	0.62 588	0.70 596	0.77 571	0.67 588	0.75 577	0.83 574	0.78 574	0.86 565	0.69 563	0.78 576	0.71 503	0.61 538	0.66 597	0.59 608	0.61 593	0.58 603	0.68 597	0.71 607

ELAS_RVC	0.74 578	0.36 546	1.00 556	0.37 560	0.33 562	0.88 581	0.93 606	0.83 588	1.08 594	1.35 600	1.33 590	1.24 589	1.33 604	1.06 578	0.95 572	0.27 568	0.25 575	0.29 568	0.27 572	0.30 568	0.30 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 578	0.36 546	0.85 534	0.36 554	0.33 562	1.36 603	0.77 597	0.93 593	0.92 583	1.41 604	1.53 598	1.16 588	1.17 596	0.95 567	1.03 576	0.26 563	0.25 575	0.28 564	0.28 575	0.31 569	0.30 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 580	0.44 563	1.98 600	0.49 579	0.16 393	0.58 547	0.31 504	0.81 586	0.83 574	0.41 479	0.52 485	0.98 581	0.58 554	4.97 624	1.03 576	0.11 406	0.07 302	0.10 349	0.24 559	0.27 561	0.26 564

RTS	0.78 581	0.48 569	4.68 614	0.34 543	0.28 548	1.12 591	0.46 564	0.62 545	1.03 589	0.73 567	0.89 569	0.60 535	0.59 555	1.61 601	1.16 588	0.14 488	0.11 476	0.15 505	0.15 511	0.21 534	0.19 524

RTSA	0.78 581	0.48 569	4.68 614	0.34 543	0.28 548	1.12 591	0.46 564	0.62 545	1.03 589	0.73 567	0.89 569	0.60 535	0.59 555	1.61 601	1.16 588	0.14 488	0.11 476	0.15 505	0.15 511	0.21 534	0.19 524

DStereoSA	0.81 583	0.37 551	1.08 565	0.51 580	0.65 594	0.67 561	1.44 619	0.74 576	1.06 592	0.54 543	1.67 603	0.49 489	1.78 610	0.96 568	1.69 604	0.28 571	0.43 594	0.27 556	0.51 595	0.40 578	0.58 596

DStereoFS	0.84 584	0.66 588	0.80 516	0.53 584	0.50 582	1.23 597	0.55 579	0.94 594	1.32 601	0.89 578	1.32 588	1.04 583	2.32 617	1.29 594	1.14 584	0.31 577	0.35 588	0.30 570	0.39 586	0.34 573	0.60 599

SGM+DAISY	0.87 585	0.66 588	1.30 586	0.51 580	0.60 590	1.03 588	0.84 603	0.76 578	0.73 561	1.39 602	1.51 597	1.31 592	1.22 598	1.11 580	1.08 579	0.57 593	0.53 602	0.51 588	0.51 595	0.54 585	0.61 603

ACVNet_2	0.89 586	0.87 598	1.25 581	0.82 596	0.62 592	0.97 586	0.62 586	1.14 599	1.42 604	1.00 588	1.40 591	1.47 596	0.84 583	1.11 580	0.66 548	0.61 595	0.43 594	0.78 600	0.49 592	0.75 599	0.52 591

IMH-64-1	0.91 587	0.86 596	0.84 531	0.97 601	0.75 598	0.92 584	0.71 590	1.27 600	1.10 595	0.89 578	1.45 593	1.14 585	0.96 589	1.19 585	0.84 563	0.74 600	0.51 599	0.97 605	0.55 600	0.84 602	0.60 599

IMH-64	0.91 587	0.86 596	0.84 531	0.97 601	0.75 598	0.92 584	0.71 590	1.27 600	1.10 595	0.89 578	1.45 593	1.14 585	0.96 589	1.19 585	0.84 563	0.74 600	0.51 599	0.97 605	0.55 600	0.84 602	0.60 599

MonStereo1	0.93 589	0.56 580	0.82 523	0.69 591	0.58 589	1.37 604	0.35 526	0.94 594	1.25 599	0.93 582	1.90 607	1.52 597	2.10 614	1.27 592	0.77 557	0.69 598	0.33 586	0.75 598	0.47 591	0.70 598	0.57 595

U	1.00 590	0.09 59	0.21 84	0.21 218	3.68 619	6.12 624	0.14 80	0.21 49	0.21 129	0.11 33	0.11 29	0.10 41	0.09 24	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 629	2.90 627	0.07 132	0.06 91

PWCK	1.00 590	1.17 611	1.70 598	0.91 599	0.41 570	1.19 595	0.92 605	1.10 597	1.14 597	1.16 596	1.14 581	1.25 590	0.88 586	1.75 607	1.04 578	0.87 608	0.50 597	0.87 603	0.53 598	0.96 609	0.52 591

WAO-7	1.01 592	0.89 599	0.93 547	0.83 598	0.66 595	1.18 593	0.81 601	1.40 604	1.57 607	1.11 594	1.76 606	1.45 595	1.19 597	1.50 600	1.14 584	0.61 595	0.62 612	0.70 595	0.68 607	0.66 596	0.60 599

MADNet+	1.01 592	1.16 610	4.72 616	0.70 592	0.47 579	1.24 598	0.96 607	0.97 596	0.89 579	0.65 560	0.77 555	0.87 573	0.85 585	2.09 611	1.68 602	0.38 585	0.39 591	0.31 572	0.27 572	0.43 579	0.39 581

MultiAttention	1.02 594	0.13 281	0.43 343	0.35 552	0.43 574	5.36 620	1.71 620	0.69 569	0.53 508	0.36 423	0.63 532	0.55 518	0.22 306	7.60 628	0.43 496	0.09 318	0.06 175	0.14 490	0.24 559	0.26 556	0.30 570

IMH	1.05 595	0.95 603	1.00 556	1.01 603	0.78 601	1.11 590	0.68 589	1.38 603	1.43 605	1.00 588	1.72 604	1.43 594	1.14 593	1.73 606	0.89 568	1.09 614	0.55 605	0.99 607	0.57 602	0.87 604	0.62 605

WAO-6	1.07 596	0.93 602	0.92 545	0.96 600	0.78 601	1.28 600	0.75 594	1.34 602	2.00 611	1.02 590	1.54 599	1.59 598	1.22 598	1.31 595	1.14 584	0.78 603	0.55 605	1.02 609	0.75 611	0.83 601	0.69 606

LVE	1.13 597	1.02 604	1.28 584	1.01 603	0.80 604	1.29 601	0.81 601	1.47 607	1.96 609	1.07 592	1.90 607	1.90 603	1.01 592	1.48 599	0.91 569	0.93 611	0.61 611	0.94 604	0.69 608	0.87 604	0.75 611

JetBlue	1.14 598	0.76 592	2.36 604	0.59 586	0.75 598	3.04 617	1.78 621	1.11 598	0.90 581	0.94 583	1.10 579	1.66 600	1.28 602	2.09 611	1.72 605	0.43 587	0.36 589	0.38 578	0.38 585	0.58 588	0.56 593

Dean	1.17 599	1.04 606	1.49 593	1.03 605	0.78 601	1.20 596	0.77 597	1.48 608	1.96 609	1.28 598	1.99 610	2.15 607	1.14 593	1.25 590	1.00 575	0.81 605	0.60 609	1.01 608	0.69 608	0.92 608	0.74 610

SGM-ForestM	1.36 600	0.28 512	0.79 513	0.26 458	0.16 393	2.26 614	1.00 609	1.42 605	1.46 606	2.38 618	2.05 611	5.95 626	2.66 619	2.95 616	2.46 616	0.17 527	0.18 550	0.18 530	0.18 538	0.15 476	0.18 517

xyz-stereo	1.40 601	0.10 102	17.09 633	0.18 63	0.07 1	4.78 619	0.18 229	0.29 164	0.34 307	0.36 423	2.81 618	0.40 432	0.29 420	0.56 436	0.24 378	0.07 81	0.05 33	0.09 272	0.06 107	0.06 59	0.05 27

MANE	1.41 602	0.36 546	0.74 504	0.43 569	0.41 570	2.16 613	0.80 599	2.39 620	3.38 616	2.22 617	3.06 619	3.54 619	2.73 620	2.15 613	1.94 611	0.28 571	0.27 577	0.30 570	0.46 589	0.28 566	0.34 577

TorneroNet-64	1.43 603	1.03 605	1.20 578	1.10 607	0.86 607	2.26 614	0.73 593	1.84 613	3.84 621	1.25 597	2.25 615	2.69 615	1.42 605	1.76 608	1.43 597	0.76 602	0.50 597	1.09 610	0.66 606	1.23 613	0.76 612

notaker	1.45 604	1.34 614	1.48 591	1.40 614	1.07 611	1.18 593	0.85 604	1.48 608	1.40 603	1.51 613	3.46 620	2.40 612	1.81 611	1.76 608	1.45 600	1.11 615	0.69 617	1.38 617	0.87 614	1.31 615	0.97 615

WAO-8	1.46 605	1.10 608	1.09 566	1.10 607	0.84 605	2.06 610	0.75 594	1.84 613	3.83 619	1.44 608	2.21 613	2.15 607	1.43 606	3.17 617	1.19 590	0.91 609	0.65 614	1.09 610	0.79 612	0.90 606	0.71 607

Venus	1.46 605	1.10 608	1.09 566	1.10 607	0.84 605	2.06 610	0.75 594	1.84 613	3.83 619	1.44 608	2.21 613	2.15 607	1.43 606	3.17 617	1.19 590	0.91 609	0.65 614	1.09 610	0.79 612	0.90 606	0.71 607

UNDER WATER-64	1.55 607	1.19 612	2.52 607	1.31 612	0.95 609	2.12 612	1.21 616	1.45 606	3.19 615	1.43 607	1.32 588	2.64 614	2.04 613	1.63 603	1.83 607	1.11 615	0.67 616	1.28 615	0.92 615	1.19 611	1.02 616

UNDER WATER	1.59 608	1.22 613	2.36 604	1.38 613	1.03 610	1.67 609	1.10 613	1.54 611	3.63 617	1.44 608	1.47 595	2.85 616	2.25 616	1.67 604	1.94 611	1.06 613	0.62 612	1.31 616	0.93 616	1.21 612	1.02 616

LSM	1.64 609	0.40 557	2.56 608	2.02 618	17.61 632	0.51 531	0.52 576	0.61 537	0.76 563	0.82 575	1.11 580	0.63 549	0.54 546	0.75 519	0.49 515	0.16 516	0.24 573	0.18 530	0.21 547	0.25 549	2.42 623

LE_ROB	1.76 610	0.20 446	2.68 610	0.48 576	0.52 585	0.78 574	0.96 607	0.84 589	6.61 626	7.40 628	2.08 612	2.08 605	4.83 622	1.27 592	3.79 621	0.10 367	0.08 389	0.12 443	0.11 422	0.11 393	0.10 375

ktn	1.77 611	1.36 615	1.22 579	1.43 615	1.14 612	1.52 607	1.08 612	1.51 610	3.96 622	2.77 621	4.69 622	3.35 618	1.46 608	1.69 605	1.25 594	1.43 619	0.77 618	1.45 618	0.99 617	1.32 616	0.96 614

KSHMR	1.89 612	1.36 615	1.60 595	1.47 616	1.22 614	1.38 605	1.06 611	1.79 612	5.97 625	1.42 606	5.65 625	2.98 617	1.14 593	2.23 614	1.20 592	1.27 618	1.12 619	1.46 619	1.10 619	1.32 616	1.15 618

TorneroNet	2.22 613	1.08 607	1.24 580	1.14 611	0.90 608	5.58 621	0.80 599	2.12 618	8.69 627	2.58 619	5.42 624	3.88 620	1.97 612	1.78 610	1.87 608	0.86 607	0.54 604	1.15 614	0.74 610	1.23 613	0.85 613

MADNet++	2.26 614	1.80 618	2.06 601	2.13 620	1.97 618	2.61 616	1.79 622	2.38 619	2.16 612	2.75 620	2.65 617	2.38 611	2.43 618	3.17 617	3.21 618	2.17 622	1.95 623	1.94 622	1.63 621	2.06 619	2.01 622

JetRed	2.30 615	2.64 620	6.12 618	1.12 610	1.38 616	5.85 623	3.29 623	1.99 616	1.67 608	1.98 615	1.95 609	2.16 610	1.60 609	2.48 615	4.10 622	1.05 612	1.60 620	1.09 610	1.01 618	1.67 618	1.28 619

HanzoNet	2.97 616	1.69 617	2.29 603	1.74 617	1.33 615	1.53 608	1.03 610	1.99 616	2.64 614	5.51 625	5.16 623	5.90 625	6.82 627	4.32 623	3.29 619	3.16 625	2.02 625	1.92 621	2.87 626	2.24 620	1.89 621

coex-ft	3.44 617	0.73 591	48.55 646	0.24 385	0.19 465	0.50 530	0.43 557	0.47 386	2.40 613	7.03 627	1.20 583	0.97 580	2.23 615	0.73 510	1.92 610	0.12 444	0.15 530	0.14 490	0.12 461	0.21 534	0.43 584

TCMNet-wrong-test	4.29 618	5.57 625	4.65 613	11.33 629	10.39 627	5.73 622	4.48 625	4.13 624	1.02 588	1.91 614	2.39 616	6.16 627	3.62 621	3.84 622	4.50 624	1.99 621	0.47 596	1.97 623	1.69 622	5.69 627	4.31 627

DPSimNet_ROB	4.34 619	4.23 621	6.89 620	3.67 621	3.68 619	4.75 618	5.21 626	2.67 621	3.68 618	5.82 626	3.95 621	5.57 622	6.72 626	3.46 621	4.48 623	4.05 628	2.88 626	4.68 628	3.12 628	3.69 622	3.62 626

tt	4.71 620	0.10 102	3.94 612	2.06 619	1.53 617	10.14 629	16.88 630	9.27 631	4.98 623	1.39 602	1.02 576	4.68 621	4.90 623	3.35 620	5.86 626	5.76 629	9.15 634	2.24 625	2.53 624	3.10 621	1.32 620

BEATNet-Init1	4.73 621	2.61 619	13.29 632	0.58 585	0.53 586	10.12 628	3.33 624	4.83 625	5.01 624	8.75 629	8.51 627	14.08 636	7.60 628	7.70 629	5.34 625	0.28 571	0.28 580	0.34 576	0.37 583	0.57 587	0.45 585

USTest	6.88 622	5.23 624	5.63 617	7.22 625	7.29 622	14.34 631	22.76 631	8.48 629	9.32 628	5.42 624	6.39 626	6.29 628	6.64 625	6.92 627	8.62 629	1.94 620	3.29 627	2.16 624	2.55 625	3.85 623	3.29 625

EDNetEfficientorigin	7.51 623	0.52 578	140.47 648	0.25 424	0.17 416	0.42 491	0.29 488	0.47 386	1.03 589	1.28 598	1.02 576	0.83 572	0.84 583	0.75 519	0.99 574	0.10 367	0.09 424	0.12 443	0.10 384	0.21 534	0.22 548

DGTPSM_ROB	8.34 624	5.10 622	10.37 630	5.31 623	10.18 625	8.33 625	23.60 635	6.06 627	13.41 634	4.90 622	10.87 632	5.65 623	10.44 629	6.17 625	12.59 630	3.74 626	7.55 629	3.69 626	7.26 631	4.14 624	7.46 628

DPSMNet_ROB	8.40 625	5.11 623	10.49 631	5.58 624	10.25 626	8.34 626	23.62 636	6.07 628	13.45 635	4.93 623	10.88 633	5.66 624	10.44 629	6.24 626	12.64 631	3.98 627	7.61 630	3.76 627	7.30 632	4.20 625	7.51 629

DLNR_Zeroshot_test	10.44 626	12.10 633	19.93 635	106.08 647	23.66 644	0.14 22	0.13 53	3.22 622	0.17 58	0.16 137	0.23 191	0.16 155	0.10 56	0.31 315	0.15 171	2.36 623	0.06 175	0.07 101	0.07 167	39.70 647	0.06 91

DLNR-FE	10.45 627	12.13 634	19.94 636	106.10 648	23.12 643	0.14 22	0.13 53	3.28 623	0.17 58	0.16 137	0.23 191	0.16 155	0.10 56	0.31 315	0.15 171	2.41 624	0.06 175	0.07 101	0.07 167	40.22 648	0.06 91

LRCNet_RVC	10.90 628	14.34 636	9.35 621	15.35 630	8.04 624	1.08 589	0.34 522	8.78 630	0.70 555	12.63 636	16.05 636	9.85 629	6.54 624	8.57 630	6.34 627	20.27 644	5.40 628	23.70 642	21.88 643	14.87 634	13.83 636

DPSM_ROB	11.49 629	9.87 631	10.35 628	11.13 627	11.31 628	19.11 637	27.51 638	13.37 636	14.21 637	10.31 633	11.06 634	10.96 634	11.27 635	11.96 636	13.59 633	6.78 631	8.19 632	6.03 630	7.09 629	7.93 628	7.73 631

DPSM	11.49 629	9.87 631	10.35 628	11.13 627	11.31 628	19.11 637	27.51 638	13.37 636	14.21 637	10.31 633	11.06 634	10.96 634	11.27 635	11.96 636	13.59 633	6.78 631	8.19 632	6.03 630	7.09 629	7.93 628	7.73 631

xxxxx1	15.27 631	9.54 628	10.31 625	20.13 633	18.88 633	17.08 632	23.03 632	10.36 632	10.99 630	9.21 630	9.62 628	10.74 631	10.61 632	10.72 632	13.89 635	7.97 633	9.20 635	31.85 645	44.72 647	12.84 631	13.69 633

tt_ll	15.27 631	9.54 628	10.31 625	20.13 633	18.88 633	17.08 632	23.03 632	10.36 632	10.99 630	9.21 630	9.62 628	10.74 631	10.61 632	10.72 632	13.89 635	7.97 633	9.20 635	31.85 645	44.72 647	12.84 631	13.69 633

ff	15.27 631	9.54 628	10.31 625	20.13 633	18.88 633	17.08 632	23.03 632	10.36 632	10.99 630	9.21 630	9.62 628	10.74 631	10.61 632	10.72 632	13.89 635	7.97 633	9.20 635	31.85 645	44.72 647	12.84 631	13.69 633

PML	16.10 634	12.82 635	6.78 619	5.23 622	7.76 623	33.92 641	66.56 649	5.30 626	10.28 629	26.12 648	68.59 649	20.51 638	13.49 637	10.06 631	6.78 628	5.96 630	2.00 624	6.04 632	2.18 623	8.96 630	2.60 624

Anonymous_1	16.62 635	9.35 627	9.84 622	10.66 626	14.64 630	18.66 636	27.12 637	12.64 635	13.51 636	10.76 635	10.30 631	10.13 630	10.60 631	11.06 635	12.74 632	15.87 643	7.74 631	16.92 640	43.48 646	58.66 649	7.68 630

HaxPig	17.72 636	20.22 646	19.73 634	16.53 631	16.51 631	9.27 627	9.33 627	14.34 638	13.27 633	18.65 637	18.70 637	17.35 637	16.77 638	17.04 638	16.45 638	22.05 645	20.89 645	22.27 641	21.53 642	21.29 642	22.13 646

MEDIAN_ROB	21.21 637	24.62 647	23.47 644	19.58 632	19.65 636	13.22 630	10.96 628	17.88 639	17.00 639	22.14 647	22.02 639	20.86 639	20.36 639	21.06 639	19.71 639	25.63 646	24.13 646	26.21 643	25.20 644	25.17 643	25.38 647

RAFT-FEzeroshot	23.10 638	19.88 641	20.56 637	22.49 637	22.75 639	38.38 642	55.50 645	26.84 643	28.66 644	20.60 642	22.10 640	22.05 641	22.74 641	24.00 642	27.37 645	13.59 636	16.48 640	12.14 633	14.28 635	15.96 637	15.54 639

RAFT-FE	23.10 638	19.88 641	20.56 637	22.49 637	22.75 639	38.38 642	55.50 645	26.84 643	28.66 644	20.60 642	22.10 640	22.05 641	22.74 641	24.00 642	27.37 645	13.59 636	16.48 640	12.14 633	14.28 635	15.96 637	15.54 639

CasAABBNet	23.10 638	19.86 639	20.64 639	22.47 636	22.73 637	38.41 645	55.50 645	26.89 645	28.70 646	20.61 644	22.15 642	22.08 644	22.75 643	23.99 640	27.36 643	13.59 636	16.48 640	12.14 633	14.27 634	15.95 635	15.53 638

FlowAnything	23.14 641	19.87 640	20.79 640	22.50 640	22.74 638	38.39 644	55.46 643	26.89 645	28.72 647	20.77 646	22.29 645	22.07 643	22.72 640	23.99 640	27.41 647	13.60 639	16.55 644	12.15 637	14.36 639	15.97 639	15.52 637

Hybrid-DGEV	23.16 642	19.94 644	20.96 642	22.49 637	22.75 639	38.51 647	55.52 648	27.09 649	28.90 649	20.58 641	22.25 643	22.00 640	22.80 645	24.11 645	27.33 642	13.60 639	16.47 639	12.14 633	14.30 638	15.95 635	15.54 639

Selective-RAFT-Error	23.16 642	19.93 643	20.87 641	22.54 641	22.81 642	38.52 648	55.47 644	27.01 648	28.83 648	20.66 645	22.25 643	22.09 645	22.80 645	24.09 644	27.36 643	13.61 641	16.48 640	12.15 637	14.28 635	15.99 640	15.57 642

LSM0	24.24 644	19.98 645	22.32 643	24.22 642	40.14 648	38.48 646	55.20 642	26.95 647	28.57 643	20.49 640	21.83 638	22.26 646	22.75 643	24.22 646	27.30 641	13.66 642	16.32 638	12.19 639	14.15 633	16.10 641	17.66 643

AVERAGE_ROB	25.43 645	29.06 648	27.24 645	24.63 643	24.20 645	17.73 635	12.61 629	22.29 642	21.39 642	26.79 649	26.16 648	25.20 647	24.64 649	25.07 647	23.53 640	29.96 647	28.40 647	30.60 644	29.58 645	29.72 644	29.84 648

RSGM-EC	29.65 646	17.75 637	10.04 623	35.31 644	33.15 646	26.42 639	46.65 640	19.89 640	17.74 640	18.92 638	23.36 646	30.14 648	23.59 647	41.87 648	45.99 648	59.56 648	34.38 648	33.25 648	20.37 640	34.97 645	19.60 644

acva	29.65 646	17.75 637	10.04 623	35.31 644	33.15 646	26.42 639	46.65 640	19.89 640	17.74 640	18.92 638	23.36 646	30.14 648	23.59 647	41.87 648	45.99 648	59.56 648	34.38 648	33.25 648	20.37 640	34.97 645	19.60 644

test_example2	101.33 648	108.28 649	68.15 647	98.43 646	106.93 649	89.75 649	102.43 650	36.80 650	97.65 650	129.04 650	130.15 650	65.26 650	66.62 650	92.11 650	80.24 650	144.10 650	199.48 650	81.81 650	103.01 650	125.01 650	101.27 649

GS-Stereo							0.16 144	0.26 115	0.18 69	0.13 68	0.15 90	0.10 41	0.09 24	0.16 45	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 204	0.08 258

FSD					0.24 528	0.27 323	0.27 466	0.31 194	0.29 250	0.26 237	0.27 230	0.28 312	0.27 388	0.28 274	0.26 401	0.23 552	0.22 566	0.27 556	0.26 568	0.25 549

ccccc		256.29 650		354.40 649	364.36 650	149.10 650		152.89 651		153.93 651		164.00 651		268.02 651		390.55 651	349.22 651	244.59 651	219.82 651	412.30 651

ASD4		6.65 626

Low-res two-view benchmark