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

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 19	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 95	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 29	0.12 161	0.13 15	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGCAT	0.11 49	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 26	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.12 121	0.11 503	0.11 578	0.05 1	0.06 159	0.05 7	0.12 529

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 134	0.09 2	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 29	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 655	0.36 339	0.14 3	0.07 3	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 85	0.20 207	0.10 6	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149
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
ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 526	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.09 408

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 533	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.15 15	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.14 9	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 150	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 9	0.13 32	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 85	0.16 106	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 194	0.10 17	0.13 80	0.15 15	0.08 1	0.12 97	0.10 41	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.11 1	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

DispViT+	0.12 86	0.07 4	0.19 102	0.15 7	0.16 499	0.10 17	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.11 98	0.10 85	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV	0.11 49	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 194	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 79	0.11 64	0.15 149	0.09 29	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

PMTNet	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 180	0.29 680	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

LSFM	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.17 124	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

small-0shot	0.10 9	0.09 91	0.18 89	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.16 219	0.14 9	0.12 23	0.08 2	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 49	0.07 4	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.12 97	0.16 169	0.11 98	0.08 16	0.14 35	0.10 6	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 578	0.16 26	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 134	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch*	0.11 49	0.07 4	0.22 151	0.16 26	0.10 134	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

Foundation-i1c-attn	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 109	0.13 133	0.15 149	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.15 149	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 150	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MatchStereo	0.11 49	0.08 44	0.23 166	0.16 26	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.20 76	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 19	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 149

Replicate-Monster	0.12 86	0.10 150	0.32 279	0.16 26	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 335

2.75w_new	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.13 95	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 230	0.26 200	0.16 26	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.07 249

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 26	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.06 149

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 135	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.12 271	0.12 26	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 218	0.13 564	0.09 520	0.09 366	0.10 483	0.11 489	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.25 190	0.16 26	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 467
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 26	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 26	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 26	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 610	0.17 57	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 308	0.17 57	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 296	0.17 57	0.10 134	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 230	0.31 270	0.17 57	0.10 134	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.07 249

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.12 133	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 475	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 85	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.07 249

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 627

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 598	0.17 57	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.10 39	0.12 75	0.10 60	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.05 7	0.07 249

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 230	0.38 367	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 2	0.14 115	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.05 7	0.05 35

GSStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.17 57	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

252Zero-FE	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 677	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 15	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Zero-FE251	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 57	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 50	0.61 657	0.13 95	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.10 134	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.14 164	0.13 95	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 29	0.10 85	0.18 153	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.08 5	0.11 126	0.16 106	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.09 29	0.11 126	0.19 183	0.13 180	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 49	0.09 91	0.13 1	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 5	0.09 39	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 21	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

SGD-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

HUF	0.15 212	0.11 230	0.38 367	0.17 57	0.11 194	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 126	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 573

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 9	0.16 79	0.11 64	0.10 41	0.09 29	0.08 16	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 2	0.13 80	0.24 153	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 29	0.08 16	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 126	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 697	0.70 598	0.17 57	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 79	0.13 133	0.12 75	0.09 29	0.08 16	0.16 106	0.13 180	0.35 687	0.04 2	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.23 661

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 57	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 627

testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

CES	0.14 176	0.08 44	0.19 102	0.17 57	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.18 620

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 57	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.09 368	0.09 408

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 126	0.16 106	0.15 254	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 106	0.05 35
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
anonymous	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.10 134	0.08 1	0.14 115	0.16 21	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 110	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 110	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.16 21	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.10 134	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 126	0.20 207	0.14 218	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 49	0.10 150	0.26 200	0.18 110	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 32	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 86	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 121	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 49	0.09 91	0.17 73	0.18 110	0.10 134	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 39	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.08 335

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 86	0.09 91	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.04 1	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 86	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 632	0.07 4	0.63 570	0.18 110	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 722	0.12 75	0.23 339	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 734	0.07 249

BStereo	0.13 135	0.10 150	0.42 424	0.18 110	0.11 194	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

Anonymus123	0.14 176	0.10 150	0.42 424	0.18 110	0.11 194	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

VIP-Stereo	0.12 86	0.12 292	0.21 134	0.18 110	0.11 194	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.11 98	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

gasm-f	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.19 219	0.10 60	0.11 126	0.16 106	0.11 48	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 368	0.08 335

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 110	0.10 134	0.13 33	0.12 40	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

2.5w	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 97	0.13 95	0.10 60	0.09 39	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 86	0.11 230	0.18 89	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 5	0.11 126	0.13 15	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 86	0.08 44	0.14 8	0.18 110	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

xyz-stereo	1.40 707	0.10 150	17.09 744	0.18 110	0.07 3	4.78 726	0.18 323	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 724	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.06 159	0.06 106	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-G_1	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

LG-G	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

castereo++	0.13 135	0.10 150	0.18 89	0.18 110	0.10 134	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 85	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 176	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.10 134	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.08 29	0.18 173	0.17 272	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.18 110	0.13 354	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 60	0.10 85	0.21 233	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 666

DualNet (step1)	0.28 525	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

test_sample9	0.42 621	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

test_sample8	0.49 646	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 658	0.38 461	1.15 693	0.67 674	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 110	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 85	0.21 233	0.12 121	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.08 329	0.10 440	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

LoS_RVC	0.13 135	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 39	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 308	0.18 110	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.10 440	0.10 467

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

CrosDoStereo	0.31 550	0.10 150	0.49 491	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 519	0.18 110	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 619	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 302	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.11 505

DeepStereo_LL	0.31 550	0.10 150	0.49 491	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

DRaft	0.24 450	0.10 150	0.34 308	0.18 110	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 631	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 600	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.08 335

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 110	0.10 134	0.18 173	0.17 272	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.38 685	0.15 616	0.06 106	0.05 35

s12784h	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 110	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

111	0.20 344	0.17 504	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.24 363	0.17 272	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.07 249

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 308	0.18 110	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

over-6	0.12 86	0.13 362	0.19 102	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 79	0.10 39	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over v1	0.11 49	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-9	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Anonymus	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 85	0.21 233	0.13 180	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.10 467

aanet-new-70k	0.12 86	0.10 150	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 86	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 86	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 39	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 149

LiteMatch	0.12 86	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 296	0.19 169	0.10 134	0.23 340	0.17 272	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

Selective-IGEV-i32	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 21	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.16 228	0.10 150	0.33 296	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 102	0.19 169	0.16 499	0.12 26	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.21 639	0.06 149

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 624	0.19 169	0.18 545	0.12 26	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.19 627	0.06 149

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 102	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.05 35

monsterstereo	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 414	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

111111	0.11 49	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.06 149

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 367	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.08 335

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 339	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

SCV_C0	0.14 176	0.11 230	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.09 39	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.06 149

AIO_rvc	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 16	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

AIO_test	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.15 62	0.17 272	0.19 55	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 643	0.26 328	0.18 342	0.09 406	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

GIP-stereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 39	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 79	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 85	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 126	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.23 340	0.18 323	0.22 111	0.17 109	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 85	0.30 398	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 126	0.36 444	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

mms	0.13 135	0.11 230	0.19 102	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 39	0.24 279	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

UGAM-zero	0.23 419	0.10 150	0.54 526	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 606	0.33 564	0.65 590	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.06 106	0.07 249

IGEV-Stereo++	0.11 49	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 437	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

test_sample2	0.21 365	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.11 194	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

test_sample1	0.20 344	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

MGS-Stereo	0.14 176	0.11 230	0.32 279	0.19 169	0.11 194	0.18 173	0.17 272	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.10 440	0.06 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 272	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 254	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.07 249

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

rrr	0.17 249	0.11 230	0.57 543	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 126	0.17 124	0.17 313	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

RAFT-Test	0.17 249	0.10 150	0.38 367	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 272	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

Selective-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 194	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.07 249

DCANet-4	0.19 323	0.10 150	0.52 519	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 491	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 150	0.46 467	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.08 279	0.08 335

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 475	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 616	0.25 364	0.48 642	0.53 518	0.44 606	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.07 249

THIR-Stereo	0.29 536	0.12 292	0.41 414	0.19 169	0.11 194	0.28 438	0.72 699	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 640	0.34 476	0.50 645	0.57 542	0.45 609	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 391	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

222	0.41 618	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 727	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

test_xeample3	0.16 228	0.11 230	0.56 540	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.07 249

xxxx	0.34 577	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 720	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

test_xeample	0.34 577	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 722	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

hitnet-ft	0.29 536	0.17 504	0.40 391	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 617	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 589	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 230	0.42 424	0.19 169	0.11 194	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 602	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 437	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149
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
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 230	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 109	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.08 335

over-8	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 102	0.20 246	0.10 134	0.24 363	0.17 272	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 406	0.10 553	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

SMOE	0.17 249	0.11 230	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.12 544	0.07 244	0.11 489	0.07 249

aanet-new-90k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.11 54	0.09 29	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 86	0.11 230	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 86	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.09 29	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

aanet-new-32k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 86	0.11 230	0.35 319	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.07 193	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.12 133	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 86	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 230	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149

IGEV-FE	0.18 274	0.10 150	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

AdaDepth	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.13 80	0.16 21	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 29	0.09 39	0.19 183	0.12 121	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.12 97	0.19 219	0.15 208	0.11 126	0.13 15	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.06 149

LG-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 323	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

ours_stereo	0.13 135	0.11 230	0.23 166	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.18 323	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 85	0.23 263	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.05 35

fffy	0.14 176	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

model_zeroshot	0.17 249	0.11 230	0.39 383	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 218	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 519	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 631	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 272	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.11 524	0.11 489	0.10 467

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 79	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

RSM++	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

RSM	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 85	0.18 153	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 319	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 589	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 437	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

11t1	0.18 274	0.10 150	0.30 255	0.20 246	0.11 194	0.27 418	0.17 272	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

ff1	0.29 536	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

mmx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 150	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 437	0.20 246	0.11 194	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 85	0.31 405	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 367	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.06 149

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 502	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 272	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.09 437	0.12 530	0.11 505

GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 296	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.06 149

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 150	0.28 230	0.20 246	0.11 194	0.25 383	0.17 272	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.07 249

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 586	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 627	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 302	0.08 483	0.07 166	0.08 329	0.09 368	0.11 505

iinet-f	0.30 543	0.18 519	1.03 665	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 589	0.10 460	0.09 520	0.08 268	0.08 329	0.13 548	0.11 505

Anonymous_2	0.37 597	0.21 563	0.47 475	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 687	0.44 690	1.41 728	0.34 679	0.21 648

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 194	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

x	0.19 323	0.11 230	0.29 244	0.20 246	0.11 194	0.26 407	0.18 323	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 383	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 460	0.08 483	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.11 505

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 150	0.40 391	0.20 246	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 150	0.37 348	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 339	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 543	0.10 553	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 296	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.08 335
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.09 408

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 272	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

HSM	0.28 525	0.16 484	0.35 319	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 662	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.08 335

iResNet_ROB	0.25 478	0.19 535	0.40 391	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 368	0.09 408

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 230	0.20 120	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 323	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 218	0.16 620	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.05 35

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 102	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.08 335

PStereo	0.26 496	0.37 655	0.34 308	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 648

TS12	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 230	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 79	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 86	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 86	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 97	0.15 149	0.09 29	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 86	0.10 150	0.21 134	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 109	0.12 97	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Selective-IGEV-i16pc	0.33 568	0.10 150	1.71 703	0.21 304	0.14 405	0.74 673	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 589	0.10 553	0.08 268	0.09 437	0.11 489	0.11 505

Selective-IGEV-i16pb	0.39 609	0.12 292	2.18 707	0.21 304	0.15 466	0.68 667	0.32 616	0.56 605	0.57 628	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 589	0.10 553	0.09 366	0.10 483	0.12 530	0.13 549

NLSM3	0.13 135	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 149	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.05 7	0.05 35

NLSM1	0.17 249	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 272	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

DA	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

GGEV	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 230	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.09 408

HART	0.15 212	0.11 230	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.07 393	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.06 149

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 194	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 149	0.13 154	0.10 85	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149

tg	0.16 228	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

PAM_32	0.23 419	0.10 150	0.63 570	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 627	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.09 408

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 272	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 503	0.10 553	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 218	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 654	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.12 563	0.12 530	0.12 529

U	1.00 696	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 728	6.12 731	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	5.42 738	2.90 736	0.07 193	0.06 149

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 414	0.21 304	0.11 194	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.10 467

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 319	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.06 149

IGEV++	0.13 135	0.10 150	0.23 166	0.21 304	0.10 134	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 79	0.12 97	0.15 149	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 570	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.12 529

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 467	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 437	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 272	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.07 249

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 150	0.34 308	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.08 335

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 150	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 126	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.06 149

SDNR	0.42 621	0.21 563	0.82 628	0.21 304	0.18 545	1.27 705	0.17 272	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 664	0.38 509	0.27 491	1.19 691	0.38 574	0.23 657	0.24 679	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 639

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 502	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 126	0.19 183	0.14 218	0.06 49	0.04 2	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.06 149

ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 485	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 391	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 663	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.07 393	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

anonymousa	0.23 419	0.11 230	0.50 502	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.07 193	0.08 335

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 543	0.20 548	0.70 598	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.11 489	0.10 467

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.09 408

dad	0.28 525	0.31 637	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 150	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 126	0.23 263	0.16 281	0.07 132	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 523	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 272	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 519	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 559	0.21 304	0.11 194	0.25 383	0.18 323	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

PFNet+	0.20 344	0.10 150	0.37 348	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.12 529

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 526	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 230	0.40 391	0.21 304	0.11 194	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.10 467

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 230	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 688	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.06 106	0.07 249

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

raft+_RVC	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 296	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.10 553	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 134	0.18 173	0.18 323	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 391	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.08 335
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.33 296	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 671	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.10 483	0.06 106	0.07 249

SFCPSM	0.22 402	0.10 150	0.51 512	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.08 335

FENet	0.21 365	0.11 230	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 272	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 503	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.08 335

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.09 408

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 543	0.07 393	0.11 505	0.13 591	0.10 440	0.09 408

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 467	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 447	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 604	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

CBMV_ROB	0.33 568	0.18 519	0.53 523	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 633	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 657	0.21 653	0.14 566	0.15 585

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 86	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 134	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.20 207	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 543	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 272	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 85	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 86	0.11 230	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

IGEV_i1	0.21 365	0.11 230	0.43 437	0.22 376	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.08 335

AANet	0.49 646	0.42 668	1.56 697	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 688	0.92 685	0.93 676	0.84 678	0.67 674	0.59 555	0.59 639	0.15 604	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

RT-IGEV	0.25 478	0.10 150	0.48 485	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.10 467

Hybrid-DGEV-03	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 616	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.06 149

WQFJA1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

WQFJX	0.18 274	0.10 150	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 323	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.08 483	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

NLMM	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 611	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.13 591	0.08 279	0.12 529

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 491	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 272	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 475	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 323	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.09 408

PAM	0.23 419	0.10 150	0.63 570	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 623	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.09 408

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 194	0.15 62	0.18 323	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.05 35

MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 180	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.10 440	0.09 408

1111x	0.32 559	0.11 230	0.40 391	0.22 376	0.11 194	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 703	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.11 505	0.09 437	0.08 279	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 383	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 254	0.06 49	0.06 252	0.12 544	0.09 437	0.08 279	0.07 249

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

ssnet_v2	0.28 525	0.16 484	0.44 447	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 564	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

HBP-ISP	0.33 568	0.30 630	0.72 603	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 659	0.20 650	0.16 588	0.13 549

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.06 149

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 447	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 391	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 543	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 348	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.11 505

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

RAFT-345	0.21 365	0.10 150	0.46 467	0.22 376	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 642	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.11 194	0.24 363	0.17 272	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.10 467

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 319	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.12 563	0.09 368	0.08 335

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 134	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 611	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.09 368	0.06 149

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 512	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.10 467

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 339	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.11 505

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 475	0.22 376	0.10 134	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.10 440	0.08 335

R-Stereo Train	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 525	0.14 416	0.44 447	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.07 249

CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 335

MeshStereo	0.58 665	0.27 613	0.67 586	0.22 376	0.17 523	0.66 664	0.37 642	0.78 686	0.61 640	1.47 718	1.30 693	1.65 705	0.79 684	1.12 688	0.59 639	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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
S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 194	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 543	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 440	0.07 249

SME	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 194	0.36 554	0.17 272	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.08 335

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 150	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.09 408

WQFJX1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 648	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

z-ln-s-r	0.32 559	0.21 563	0.82 628	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 624	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 654	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.08 335

coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.10 440	0.10 467

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.06 149

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 150	0.44 447	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 126	0.20 207	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 150	0.39 383	0.23 436	0.11 194	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.06 149

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 460	0.07 393	0.15 609	0.08 329	0.16 588	0.13 549

rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 308	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 604	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 604	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 440	0.09 408

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 620	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

ACV-stereo	0.29 536	0.18 519	0.79 618	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 662	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.11 505

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 296	0.23 436	0.11 194	0.27 418	0.18 323	0.56 605	0.59 632	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 79	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 567	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.08 335

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 319	0.23 436	0.11 194	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

DisPM	0.19 323	0.10 150	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.11 505

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 348	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 272	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.08 329	0.11 489	0.10 467

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 308	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.07 193	0.05 35

CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 533	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 556	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 567	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 459	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

ADLNet2	0.30 543	0.17 504	0.72 603	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 460	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.12 530	0.10 467

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 180	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.06 106	0.06 149

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 540	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.07 249

NRIStereo	0.18 274	0.11 230	0.35 319	0.23 436	0.11 194	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

FTStereo	0.28 525	0.10 150	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 685	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 677	0.30 440	0.56 655	0.32 412	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.19 627

KYRaft	0.22 402	0.10 150	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.08 279	0.31 679

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 414	0.23 436	0.10 134	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

test-1	0.17 249	0.11 230	0.40 391	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.08 335

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.19 627

pcwnet_v2	0.32 559	0.15 455	1.26 685	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 323	0.59 630	0.60 636	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 589	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 348	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.06 149

ADLNet	0.28 525	0.15 455	0.42 424	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 406	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.08 335

UNet	0.28 525	0.14 416	0.69 592	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.07 249

FADNet_RVC	0.30 543	0.28 616	0.83 631	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 589	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 661

FADNet	0.32 559	0.36 650	0.74 608	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 620	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 627

SuperB	0.49 646	0.28 616	2.23 708	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 616	0.47 488	0.82 675	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 627	0.68 599	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.98 718	0.14 573

AANet_RVC	0.31 550	0.22 577	0.50 502	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 616	0.38 549	0.60 624	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 589	0.11 503	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

PS-NSSS	0.32 559	0.30 630	0.46 467	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 650	0.15 616	0.15 580	0.13 549

iResNetv2_ROB	0.27 505	0.26 606	0.72 603	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 323	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.12 530	0.09 408

SGM-Forest	0.36 587	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 659	0.55 589	0.48 577	0.52 639	0.60 624	0.52 612	0.41 610	0.85 653	0.50 626	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 568	0.21 563	0.54 526	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 627	0.53 570	0.48 577	0.52 639	0.49 572	0.50 602	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 604	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 194	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 79	1.35 705	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.12 529

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 308	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.07 249

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 89	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 383	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 588	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.14 573

AE-Stereo	0.17 249	0.11 230	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 323	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

coex-ft	3.44 724	0.73 698	48.55 758	0.24 492	0.19 572	0.50 634	0.43 664	0.47 488	2.40 720	7.03 735	1.20 689	0.97 686	2.23 722	0.73 615	1.92 717	0.12 543	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 690

fast-acv-ft	0.31 550	0.20 548	0.81 624	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 594	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 503	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 408

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 134	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.06 149

UDGNet	0.23 419	0.31 637	0.38 367	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 323	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 604	0.07 393	0.21 650	0.11 524	0.14 566	0.10 467

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

test_3	0.18 274	0.11 230	0.32 279	0.24 492	0.11 194	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 548	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

NF-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 150	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 150	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

PSM-AAD	0.25 478	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 648	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 684	0.30 398	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.08 279	0.21 648

ASMatch	0.23 419	0.11 230	0.51 512	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 646	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.11 505

SST-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

RAFT_R40	0.21 365	0.10 150	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 323	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

PFNet	0.23 419	0.10 150	0.57 543	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 406	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.07 249

RE-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

TVStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 302	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 440	0.06 149

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 619	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.20 639

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

FINET	0.34 577	0.27 613	0.80 621	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 629	0.54 579	0.72 663	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 491	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 367	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.08 335

psmorigin	0.50 650	0.25 595	3.03 717	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 662	0.68 646	0.71 671	0.51 648	0.85 653	0.45 609	0.14 589	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 648

aanetorigin	0.39 609	0.29 623	1.09 670	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 642	0.33 309	0.47 567	0.94 688	0.82 666	0.52 612	0.54 651	0.49 496	0.50 626	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.16 588	0.15 585

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 414	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 612	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 467	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.12 529

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 348	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 272	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 589	0.06 252	0.13 566	0.08 329	0.11 489	0.08 335
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.
NVstereo2D	0.31 550	0.16 484	0.54 526	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 625	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

NOSS_ROB	0.31 550	0.20 548	0.35 319	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 659	0.22 661	0.17 605	0.17 607

DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 475	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 249

pmcnn	0.50 650	0.20 548	0.78 611	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 647	1.23 691	2.52 719	0.37 591	0.77 635	0.95 678	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 440	0.08 335

DStereoRT	0.35 582	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 302	0.07 393	1.54 727	0.41 694	0.08 279	0.11 505

zh-mn7	0.46 637	0.45 670	1.48 694	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 675	0.65 664	0.96 678	0.49 594	0.38 595	0.88 659	0.63 649	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

z-mn7	0.44 632	0.40 662	1.09 670	0.25 532	0.18 545	0.61 658	0.34 629	0.56 605	0.93 691	0.43 599	0.96 678	0.53 617	0.39 601	0.94 670	0.59 639	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.14 566	0.13 549

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 604	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 440	0.09 408

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.14 593	0.12 563	0.10 440	0.07 249

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.07 249

LL-Strereo	0.29 536	0.25 595	0.58 548	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.09 408

Wz-Net-TNSev	0.51 654	0.58 687	1.61 701	0.25 532	0.21 599	0.65 662	0.45 668	0.63 658	0.69 658	0.51 633	0.54 600	0.71 671	0.60 662	1.00 679	0.77 663	0.15 604	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 639

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 19	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 272	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 414	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 180	0.06 49	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.06 149

CRFU-Net	0.28 525	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 588	0.46 633	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 296	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.12 563	0.09 368	0.09 408

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

SACVNet	0.30 543	0.20 548	0.41 414	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 564	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

LCNet	0.21 365	0.11 230	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.13 548	0.22 654

AAGNet	0.33 568	0.11 230	0.37 348	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 724	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.08 279	0.06 149

CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 194	0.11 19	0.18 323	0.32 294	0.23 248	0.12 97	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149
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
TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 391	0.25 532	0.10 134	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.11 489	0.06 149

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 502	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 627	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 406	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

EDNetEfficientorigin	7.51 731	0.52 684	140.47 760	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 695	1.28 703	1.02 682	0.83 677	0.84 690	0.75 624	0.99 680	0.10 460	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 654

GwcNet	0.35 582	0.23 586	0.88 643	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 628	0.38 549	0.52 590	0.51 606	0.32 561	0.60 559	0.41 597	0.13 564	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

FADNet-RVC	0.31 550	0.35 647	0.78 611	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 627

STTStereo	0.28 525	0.20 548	0.61 559	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 564	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

ADCP+	0.45 635	0.24 590	1.15 677	0.25 532	0.22 615	0.56 647	0.39 653	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 650	0.56 538	1.89 716	0.10 460	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

RYNet	0.37 597	0.18 519	0.59 554	0.25 532	0.28 655	0.61 658	0.32 616	0.59 630	0.59 632	0.41 583	0.38 461	0.57 632	0.39 601	0.87 656	0.53 631	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 620

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 554	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.11 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 505	0.17 504	0.35 319	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 450	0.18 519	0.61 559	0.25 532	0.11 194	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

DISCO	0.32 559	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 628	0.37 534	0.45 547	0.62 646	0.36 582	0.64 583	0.49 620	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.11 505

PWC_ROB	0.38 604	0.29 623	0.69 592	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 653	0.57 652	0.85 669	0.51 606	0.40 606	0.71 607	0.52 629	0.13 564	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

WCMA_ROB	0.51 654	0.21 563	0.65 580	0.25 532	0.21 599	0.58 651	0.32 616	0.54 579	0.55 622	0.95 690	1.40 697	1.28 697	0.81 687	0.73 615	0.62 646	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 627

SGM_RVC	0.50 650	0.19 535	0.50 502	0.25 532	0.15 466	0.69 668	0.39 653	0.68 674	0.82 675	0.95 690	0.84 668	1.13 690	0.76 682	1.16 690	0.60 643	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 621	0.30 630	1.18 678	0.26 566	0.22 615	0.58 651	0.31 608	0.62 651	0.81 674	0.58 653	0.61 631	0.53 617	0.36 582	0.57 542	0.65 653	0.11 503	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 459	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 639

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 135	0.14 416	0.19 102	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 97	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 339	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 126	0.26 328	0.13 180	0.18 643	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.07 193	0.07 249

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 502	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 459	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 543	0.07 393	0.13 566	0.07 244	0.16 588	0.09 408

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 194	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

Wz-Net-LNSev	0.34 577	0.29 623	0.91 647	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 616	0.44 606	0.52 590	0.50 602	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 503	0.11 578	0.10 447	0.09 437	0.14 566	0.13 549

Wz-Net-MNSev	0.36 587	0.26 606	0.79 618	0.26 566	0.21 599	0.59 654	0.38 648	0.55 589	0.56 625	0.48 625	0.54 600	0.53 617	0.36 582	0.60 559	0.44 606	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 367	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.10 467

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 491	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.13 548	0.11 505

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 503	0.09 520	0.09 366	0.11 524	0.10 440	0.10 467

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 675	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 684	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.13 549

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 383	0.26 566	0.11 194	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 447	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 543	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.83 631	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 85	0.32 412	0.12 121	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

APVNet	0.36 587	0.20 548	0.70 598	0.26 566	0.22 615	0.52 644	0.35 633	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 588	0.38 595	0.84 652	0.46 615	0.13 564	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

psm_up	0.29 536	0.16 484	0.41 414	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 440	0.10 467

EDNetEfficient	0.63 671	0.37 655	2.40 712	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 681	0.41 422	1.06 698	1.38 707	0.87 673	0.62 646	0.95 695	0.65 590	1.65 708	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.19 627	0.17 607

FAT-Stereo	0.36 587	0.18 519	0.73 607	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 632	0.46 614	0.60 624	0.60 640	0.50 645	0.61 566	0.34 560	0.13 564	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 620

FADNet-RVC-Resample	0.29 536	0.25 595	0.93 651	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 460	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

ADCMid	0.49 646	0.34 645	1.13 675	0.26 566	0.21 599	0.51 635	0.37 642	0.57 615	0.54 616	0.75 675	0.66 642	0.62 646	0.64 673	0.64 583	1.68 709	0.13 564	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

ADCRef	0.38 604	0.24 590	0.88 643	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 628	0.58 616	0.35 490	0.47 636	0.48 491	1.29 702	0.09 406	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

CVANet_RVC	0.30 543	0.19 535	0.41 414	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 589	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

SGM-ForestM	1.36 706	0.28 616	0.79 618	0.26 566	0.16 499	2.26 720	1.00 717	1.42 711	1.46 713	2.38 724	2.05 717	5.95 732	2.66 726	2.95 722	2.46 723	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 620

SANet	0.53 659	0.28 616	0.96 656	0.26 566	0.15 466	0.69 668	0.44 667	0.67 671	1.34 708	0.67 666	0.98 681	0.94 683	0.71 679	0.89 661	0.76 660	0.14 589	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

w-ln-seven-2	0.36 587	0.29 623	1.06 667	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 616	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 620	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

YMNet	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 414	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.06 106	0.09 408

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 467	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 633	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 348	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 440	0.07 249

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 616	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.11 505

Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 570	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 543	0.11 578	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.12 529

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 491	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 272	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 254	0.10 460	0.11 578	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

ccnet	0.42 621	0.31 637	0.48 485	0.27 594	0.32 668	0.60 657	0.32 616	0.65 660	0.46 562	0.53 645	0.66 642	0.56 627	0.45 627	0.72 613	0.61 644	0.26 669	0.19 661	0.24 659	0.21 653	0.26 662	0.22 654

S-Stereo	0.38 604	0.20 548	1.05 666	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 616	0.55 589	0.66 650	0.39 564	0.59 619	0.49 594	0.41 610	0.75 624	0.40 589	0.12 543	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 648

stereogan	0.37 597	0.17 504	0.65 580	0.27 594	0.22 615	0.62 660	0.26 562	0.59 630	0.63 646	0.43 599	0.60 624	0.67 662	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

edge stereo	0.39 609	0.22 577	0.81 624	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 616	0.53 645	0.60 624	0.71 671	0.50 645	0.78 637	0.40 589	0.16 620	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

RTSC	0.39 609	0.28 616	0.78 611	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 682	0.55 649	0.53 597	0.49 594	0.36 582	0.67 598	0.82 668	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

ADCL	0.47 640	0.22 577	1.00 660	0.27 594	0.19 572	0.74 673	0.64 694	0.54 579	0.69 658	0.56 650	0.71 651	0.55 623	0.60 662	0.60 559	1.43 704	0.11 503	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

ADCPNet	0.48 643	0.29 623	1.60 699	0.27 594	0.23 628	0.70 671	0.38 648	0.53 570	0.51 598	0.51 633	0.59 619	0.67 662	0.56 655	0.60 559	1.14 690	0.15 604	0.18 656	0.14 593	0.23 663	0.19 627	0.19 627

DPSNet	0.47 640	0.24 590	0.93 651	0.27 594	0.20 591	0.75 676	0.57 688	0.84 695	0.79 672	0.47 621	0.51 582	0.60 640	0.69 677	0.87 656	0.71 658	0.16 620	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 648

DRN-Test	0.33 568	0.17 504	0.61 559	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 660	0.51 598	0.47 621	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 597	0.12 543	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

StereoDRNet	0.32 559	0.22 577	0.61 559	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 588	0.30 537	0.57 542	0.40 589	0.11 503	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

DLCB_ROB	0.28 525	0.16 484	0.34 308	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 606	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.09 408

XPNet_ROB	0.33 568	0.20 548	0.43 437	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 633	0.53 597	0.58 635	0.37 591	0.63 581	0.45 609	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 491	0.28 615	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.13 548	0.09 408

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 559	0.28 615	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 564	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

TDLM	0.30 543	0.21 563	0.38 367	0.28 615	0.15 466	0.33 520	0.32 616	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 589	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

zh-sn7	0.48 643	0.51 682	1.43 693	0.29 618	0.20 591	0.47 620	0.39 653	0.57 615	0.62 642	0.52 639	0.81 664	0.52 612	0.56 655	1.05 683	0.87 672	0.12 543	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

TCMNet	0.33 568	0.23 586	0.72 603	0.29 618	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 589	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 681	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 676	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 319	0.29 618	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.29 618	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 230	0.34 308	0.29 618	0.12 271	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.09 408

ADCS	0.58 665	0.40 662	1.35 691	0.29 618	0.24 636	0.55 646	0.45 668	0.67 671	0.83 679	0.76 676	0.71 651	0.68 666	0.60 662	0.76 629	2.23 721	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 654

AnyNet_C32	0.51 654	0.40 662	1.10 674	0.29 618	0.28 655	0.59 654	0.58 689	0.54 579	0.60 636	0.62 658	0.66 642	0.54 621	0.54 651	0.78 637	1.74 713	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 639

GANet	0.36 587	0.22 577	0.49 491	0.29 618	0.17 523	0.41 588	0.38 648	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 657	0.55 623	0.40 606	0.94 670	0.41 597	0.13 564	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

ETE_ROB	0.34 577	0.26 606	0.45 459	0.29 618	0.18 545	0.40 584	0.37 642	0.57 615	0.47 567	0.50 628	0.50 576	0.62 646	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 564	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

Wz-Net-SNSev	0.43 626	0.41 666	1.27 686	0.30 629	0.21 599	0.44 606	0.41 659	0.61 643	0.65 648	0.46 614	0.65 640	0.62 646	0.39 601	0.74 623	0.59 639	0.12 543	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

WZ-Net	0.52 658	0.38 660	1.90 704	0.30 629	0.24 636	0.57 650	0.48 679	0.62 651	0.78 671	0.50 628	0.71 651	0.68 666	0.54 651	0.98 678	0.84 669	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 639

NaN_ROB	0.41 618	0.28 616	0.62 567	0.30 629	0.19 572	0.51 635	0.47 675	0.58 624	0.59 632	0.56 650	0.47 564	0.49 594	0.41 610	1.21 694	0.64 651	0.12 543	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

MDST_ROB	0.48 643	0.14 416	0.95 654	0.30 629	0.21 599	1.33 708	0.32 616	0.77 685	0.56 625	1.06 696	0.71 651	0.49 594	0.35 578	1.26 697	0.38 574	0.13 564	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

LALA_ROB	0.36 587	0.25 595	0.46 467	0.30 629	0.21 599	0.47 620	0.39 653	0.61 643	0.51 598	0.52 639	0.51 582	0.69 668	0.36 582	0.50 500	0.43 601	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

MSMD_ROB	0.60 669	0.33 644	0.61 559	0.30 629	0.25 644	0.86 686	0.35 633	0.55 589	0.67 653	1.10 698	1.49 702	1.76 708	0.97 698	0.88 659	0.49 620	0.23 657	0.21 668	0.27 662	0.27 678	0.25 655	0.24 666

RP	0.35 582	0.22 577	0.51 512	0.31 635	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 631	0.40 574	0.63 637	0.61 644	0.47 636	0.61 566	0.39 582	0.16 620	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

Nwc_Net	0.37 597	0.25 595	0.68 591	0.31 635	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 660	0.50 594	0.37 534	0.69 650	0.58 635	0.45 627	0.60 559	0.40 589	0.15 604	0.12 598	0.19 644	0.21 653	0.14 566	0.13 549

SHD	0.42 621	0.27 613	0.81 624	0.31 635	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 666	0.94 693	0.63 660	0.60 624	0.59 637	0.47 636	0.59 555	0.58 638	0.15 604	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 654

PA-Net	0.37 597	0.28 616	0.83 631	0.31 635	0.28 655	0.39 578	0.42 662	0.51 539	0.55 622	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 620	0.12 543	0.23 677	0.16 621	0.23 663	0.12 530	0.18 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 626	0.26 606	0.54 526	0.31 635	0.20 591	0.51 635	0.32 616	0.70 677	0.60 636	0.59 654	0.55 604	0.65 657	0.41 610	1.40 704	0.51 628	0.13 564	0.17 650	0.21 650	0.16 628	0.17 605	0.18 620

PSMNet_ROB	0.33 568	0.24 590	0.54 526	0.31 635	0.21 599	0.42 595	0.43 664	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 594	0.31 554	0.64 583	0.43 601	0.14 589	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

FC-DCNN v2	0.71 679	0.30 630	0.67 586	0.32 641	0.27 650	0.84 684	0.39 653	0.84 695	0.85 683	1.44 714	1.64 708	2.09 712	1.28 709	1.06 684	0.80 667	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.25 668

AF-Net	0.37 597	0.26 606	0.56 540	0.32 641	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 647	0.42 593	0.68 646	0.65 657	0.49 643	0.57 542	0.44 606	0.15 604	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

NCC-stereo	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594

Abc-Net	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 673	0.58 687	2.60 715	0.32 641	0.26 648	0.88 687	0.61 692	0.63 658	0.62 642	0.68 667	0.96 678	0.76 674	0.60 662	0.96 674	1.43 704	0.16 620	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 661

FC-DCNN	0.70 678	0.30 630	0.69 592	0.32 641	0.27 650	0.81 683	0.39 653	0.79 689	0.82 675	1.41 710	1.58 707	1.98 710	1.26 707	1.02 681	0.77 663	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.26 670

DeepPrunerF	0.44 632	0.29 623	1.29 688	0.33 647	0.30 664	0.35 549	0.36 638	0.62 651	1.15 704	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 629	0.18 643	0.14 620	0.23 657	0.21 653	0.17 605	0.17 607

PWCDC_ROB	0.38 604	0.30 630	0.60 556	0.33 647	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 684	0.42 593	1.26 692	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 437	0.19 627	0.13 549

GASNet	0.36 587	0.46 671	0.88 643	0.34 649	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 604	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 296	0.34 649	0.16 499	0.27 418	0.18 323	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 440	0.09 408

Syn2CoEx	0.36 587	0.31 637	0.78 611	0.34 649	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 624	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 587	0.36 650	0.53 523	0.34 649	0.19 572	0.51 635	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 688	0.19 661	0.27 662	0.17 638	0.26 662	0.23 661

RGC	0.39 609	0.32 642	0.64 578	0.34 649	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 639	0.62 646	0.45 627	0.72 613	0.39 582	0.15 604	0.15 635	0.21 650	0.20 650	0.18 619	0.19 627

G-Net	0.46 637	0.25 595	0.86 640	0.34 649	0.28 655	0.90 689	0.35 633	0.47 488	0.45 544	0.68 667	1.22 690	0.64 656	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.16 620	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 627

XQC	0.43 626	0.37 655	0.96 656	0.34 649	0.25 644	0.53 645	0.34 629	0.60 639	0.73 666	0.51 633	0.46 557	0.57 632	0.47 636	0.70 604	0.72 659	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 661

RTS	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

RTSA	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

MultiAttention	1.02 700	0.13 362	0.43 437	0.35 658	0.43 681	5.36 727	1.71 728	0.69 675	0.53 612	0.36 526	0.63 637	0.55 623	0.22 408	7.60 735	0.43 601	0.09 406	0.06 252	0.14 593	0.24 665	0.26 662	0.30 676

PASM	0.45 635	0.35 647	0.90 646	0.35 658	0.33 669	0.39 578	0.38 648	0.50 522	0.61 640	0.52 639	0.51 582	0.62 646	0.45 627	0.93 668	0.48 618	0.26 669	0.29 687	0.29 674	0.33 683	0.29 673	0.26 670

DStereoO	0.46 637	0.32 642	0.51 512	0.36 660	0.29 663	0.38 569	0.45 668	0.55 589	0.60 636	0.47 621	0.49 572	0.48 588	0.73 681	0.59 555	0.69 657	0.81 712	0.18 656	0.38 685	0.19 648	0.46 689	0.20 639

FCDSN-DC	0.63 671	0.31 637	0.61 559	0.36 660	0.30 664	0.65 662	0.37 642	0.66 666	0.68 656	1.14 700	1.54 705	1.71 707	1.26 707	0.92 666	0.64 651	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.27 667	0.27 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 582	0.23 586	0.60 556	0.36 660	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 639	0.50 576	0.59 637	0.41 610	0.76 629	0.49 620	0.13 564	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 582	0.26 606	0.49 491	0.36 660	0.22 615	0.41 588	0.41 659	0.53 570	0.42 509	0.47 621	0.46 557	0.61 644	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 620	0.13 610	0.21 650	0.21 653	0.16 588	0.16 594

CSAN	0.50 650	0.35 647	0.78 611	0.36 660	0.23 628	0.56 647	0.59 691	0.61 643	0.70 660	0.64 662	0.78 661	0.65 657	0.60 662	1.38 703	0.62 646	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 650	0.18 619	0.18 620

ELAS	0.74 684	0.36 650	0.85 639	0.36 660	0.33 669	1.36 709	0.77 705	0.93 699	0.92 688	1.41 710	1.53 704	1.16 694	1.17 703	0.95 673	1.03 682	0.26 669	0.25 681	0.28 670	0.28 681	0.31 675	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 626	0.47 673	0.65 580	0.37 666	0.23 628	0.51 635	0.29 592	0.66 666	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 588	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 686	0.23 677	0.55 696	0.25 670	0.31 675	0.20 639

ELAS_RVC	0.74 684	0.36 650	1.00 660	0.37 666	0.33 669	0.88 687	0.93 714	0.83 694	1.08 700	1.35 705	1.33 696	1.24 695	1.33 711	1.06 684	0.95 678	0.27 674	0.25 681	0.29 674	0.27 678	0.30 674	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 661	0.51 682	1.19 679	0.38 668	0.22 615	0.69 668	0.27 569	0.80 690	0.67 653	0.73 671	0.74 656	0.87 679	0.61 671	0.81 647	0.76 660	0.29 680	0.27 683	0.32 679	0.37 689	0.32 678	0.31 679

GANetREF_RVC	0.43 626	0.47 673	0.69 592	0.38 668	0.20 591	0.51 635	0.48 679	0.66 666	0.66 650	0.46 614	0.46 557	0.50 602	0.44 624	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 679	0.18 644	0.27 667	0.22 654
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 654	0.50 680	0.86 640	0.39 670	0.24 636	0.84 684	0.55 686	0.56 605	0.62 642	0.60 655	0.68 646	0.62 646	0.42 619	1.13 689	0.43 601	0.23 657	0.27 683	0.27 662	0.35 685	0.25 655	0.29 675

PVD	0.58 665	0.34 645	0.84 636	0.39 670	0.31 667	0.59 654	0.47 675	0.80 690	1.25 705	0.92 685	1.09 684	0.79 675	0.82 688	0.85 653	0.76 660	0.21 654	0.18 656	0.22 656	0.18 644	0.27 667	0.35 684

UDG	0.40 616	0.46 671	0.49 491	0.40 672	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 637	0.44 624	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 692	0.22 661	0.34 679	0.26 670

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 673	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.13 180	0.29 680	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 573

EKT-Stereo	0.38 604	0.12 292	0.38 367	0.42 674	3.88 730	0.21 285	0.17 272	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

MANE	1.41 708	0.36 650	0.74 608	0.43 675	0.41 678	2.16 719	0.80 707	2.39 727	3.38 723	2.22 723	3.06 725	3.54 725	2.73 727	2.15 719	1.94 718	0.28 677	0.27 683	0.30 676	0.46 696	0.28 672	0.34 683

PDISCO_ROB	0.43 626	0.30 630	0.67 586	0.43 675	0.36 673	0.67 665	0.32 616	0.72 680	0.76 668	0.43 599	0.53 597	0.63 654	0.40 606	0.66 594	0.47 617	0.21 654	0.12 598	0.21 650	0.19 648	0.25 655	0.20 639

DDUNet	0.41 618	0.50 680	0.48 485	0.44 677	0.39 675	0.46 614	0.32 616	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 632	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 685	0.21 668	0.55 696	0.25 670	0.37 683	0.32 682

Consistency-Raft	0.55 660	0.48 675	1.02 663	0.45 678	0.49 689	0.49 631	0.47 675	0.72 680	0.72 663	0.45 610	0.82 666	0.47 582	0.60 662	0.50 500	0.63 649	0.39 692	0.39 697	0.44 690	0.51 702	0.52 691	0.37 685

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 676	0.64 692	1.06 667	0.45 678	0.27 650	1.40 712	0.58 689	0.78 686	0.92 688	0.84 680	0.86 670	0.88 681	0.68 676	1.33 702	0.68 656	0.37 690	0.29 687	0.34 683	0.36 688	0.43 686	0.37 685

PSMNet-RUCA	0.37 597	0.41 666	0.66 585	0.46 680	0.41 678	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 682	0.21 653	0.31 675	0.22 654

anonymity	0.56 661	0.54 685	0.70 598	0.47 681	0.61 699	0.56 647	0.43 664	0.69 675	0.49 586	0.63 660	0.55 604	0.54 621	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.55 697	0.53 708	0.50 693	0.54 706	0.51 690	0.56 699

SQANet	0.40 616	0.48 675	0.67 586	0.48 682	0.39 675	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 688	0.15 635	0.40 688	0.21 653	0.45 688	0.31 679

NVStereoNet_ROB	0.67 675	0.49 679	0.83 631	0.48 682	0.40 677	0.51 635	0.46 671	0.70 677	0.77 670	0.84 680	1.72 710	1.02 688	0.83 689	1.23 695	0.79 666	0.32 684	0.38 696	0.40 688	0.46 696	0.36 682	0.41 689
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 716	0.20 548	2.68 716	0.48 682	0.52 693	0.78 680	0.96 715	0.84 695	6.61 733	7.40 736	2.08 718	2.08 711	4.83 729	1.27 698	3.79 728	0.10 460	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

Selective-IGEV-i16pa	30.47 759	41.93 760	4.02 720	0.49 685	0.37 674	96.94 761	0.74 701	60.26 762	58.76 761	17.24 747	64.39 760	38.26 761	49.53 761	106.11 762	26.15 751	19.96 755	3.42 736	4.39 736	1.81 731	0.39 684	14.22 747

MSAF-DinoV2	0.76 686	0.44 669	1.98 705	0.49 685	0.16 499	0.58 651	0.31 608	0.81 692	0.83 679	0.41 583	0.52 590	0.98 687	0.58 659	4.97 731	1.03 682	0.11 503	0.07 393	0.10 447	0.24 665	0.27 667	0.26 670

DStereoSA	0.81 689	0.37 655	1.08 669	0.51 687	0.65 702	0.67 665	1.44 727	0.74 682	1.06 698	0.54 647	1.67 709	0.49 594	1.78 717	0.96 674	1.69 711	0.28 677	0.43 700	0.27 662	0.51 702	0.40 685	0.58 702

DGSMNet	0.61 670	0.29 623	0.91 647	0.51 687	0.70 704	0.62 660	1.38 726	0.59 630	0.55 622	0.37 534	0.61 631	0.52 612	0.33 564	0.65 590	0.43 601	0.53 694	0.60 715	0.67 701	0.61 711	0.63 698	0.61 709

SGM+DAISY	0.87 691	0.66 694	1.30 689	0.51 687	0.60 698	1.03 694	0.84 711	0.76 684	0.73 666	1.39 708	1.51 703	1.31 698	1.22 705	1.11 686	1.08 685	0.57 699	0.53 708	0.51 695	0.51 702	0.54 692	0.61 709

SPS-STEREO	0.69 677	0.61 690	0.98 658	0.52 690	0.57 696	0.74 673	0.50 682	0.78 686	0.62 642	0.95 690	0.86 670	0.94 683	0.70 678	1.01 680	0.87 672	0.58 700	0.51 705	0.50 693	0.50 701	0.55 693	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 690	0.66 694	0.80 621	0.53 691	0.50 690	1.23 703	0.55 686	0.94 700	1.32 707	0.89 682	1.32 694	1.04 689	2.32 724	1.29 700	1.14 690	0.31 683	0.35 694	0.30 676	0.39 692	0.34 679	0.60 705

BEATNet-Init1	4.73 728	2.61 726	13.29 743	0.58 692	0.53 694	10.12 735	3.33 732	4.83 732	5.01 731	8.75 737	8.51 734	14.08 746	7.60 736	7.70 736	5.34 732	0.28 677	0.28 686	0.34 683	0.37 689	0.57 694	0.45 691

JetBlue	1.14 704	0.76 699	2.36 710	0.59 693	0.75 706	3.04 723	1.78 729	1.11 704	0.90 686	0.94 688	1.10 685	1.66 706	1.28 709	2.09 717	1.72 712	0.43 693	0.36 695	0.38 685	0.38 691	0.58 695	0.56 699

SAMSARA	0.56 661	0.39 661	0.80 621	0.60 694	0.46 686	1.00 693	1.23 725	0.67 671	0.68 656	0.71 670	0.54 600	0.89 682	0.57 658	0.81 647	0.62 646	0.19 649	0.22 672	0.18 636	0.18 644	0.27 667	0.25 668

MFMNet_re	0.72 680	0.76 699	0.99 659	0.62 695	0.70 704	0.77 677	0.67 695	0.75 683	0.83 679	0.78 678	0.86 670	0.69 668	0.78 683	0.71 607	0.61 644	0.66 703	0.59 714	0.61 700	0.58 710	0.68 704	0.71 713

otaku	0.57 664	0.62 691	0.87 642	0.63 696	0.44 684	0.73 672	0.37 642	0.65 660	0.66 650	0.51 633	0.75 657	0.66 661	0.45 627	0.69 601	0.46 615	0.53 694	0.34 693	0.55 696	0.35 685	0.60 696	0.45 691

Ntro	0.58 665	0.64 692	0.92 649	0.66 697	0.50 690	0.77 677	0.36 638	0.66 666	0.70 660	0.50 628	0.59 619	0.65 657	0.51 648	0.75 624	0.45 609	0.56 698	0.32 691	0.56 699	0.34 684	0.63 698	0.46 694

MonStereo1	0.93 695	0.56 686	0.82 628	0.69 698	0.58 697	1.37 710	0.35 633	0.94 700	1.25 705	0.93 687	1.90 713	1.52 703	2.10 721	1.27 698	0.77 663	0.69 704	0.33 692	0.75 705	0.47 698	0.70 705	0.57 701

MADNet+	1.01 698	1.16 717	4.72 724	0.70 699	0.47 687	1.24 704	0.96 715	0.97 702	0.89 684	0.65 664	0.77 660	0.87 679	0.85 692	2.09 717	1.68 709	0.38 691	0.39 697	0.31 678	0.27 678	0.43 686	0.39 687

ACVNet_1	0.72 680	0.81 701	1.37 692	0.72 700	0.53 694	0.77 677	0.42 662	0.85 698	0.90 686	0.74 674	0.75 657	1.32 699	0.72 680	1.02 681	0.55 632	0.54 696	0.31 690	0.71 703	0.35 685	0.64 700	0.45 691

ACVNet-4b	0.72 680	0.81 701	1.33 690	0.72 700	0.50 690	0.80 682	0.31 608	0.71 679	0.80 673	0.50 628	0.72 655	0.95 685	0.43 623	0.96 674	1.20 698	1.13 724	0.21 668	0.76 706	0.45 695	0.65 701	0.46 694

DispFullNet	0.66 674	0.89 706	1.59 698	0.77 702	1.21 721	0.51 635	0.23 509	0.59 630	0.72 663	0.69 669	0.61 631	0.69 668	0.91 694	0.79 639	0.48 618	0.27 674	0.12 598	0.73 704	0.30 682	0.65 701	0.40 688

Selective-IGEV-i1pa	5.57 729	7.99 734	4.76 725	0.80 703	0.45 685	12.99 737	3.60 733	9.25 738	7.43 734	6.97 734	9.87 738	8.94 736	7.26 735	14.66 747	5.65 733	3.55 733	1.08 726	1.93 729	0.72 717	0.73 706	2.79 732

RainbowNet	0.72 680	0.89 706	1.02 663	0.82 704	0.63 701	0.78 680	0.52 683	0.81 692	0.93 691	0.60 655	0.79 662	0.80 676	0.60 662	0.80 643	0.57 633	0.78 710	0.55 711	0.78 707	0.49 699	0.76 708	0.58 702

ACVNet_2	0.89 692	0.87 705	1.25 684	0.82 704	0.62 700	0.97 692	0.62 693	1.14 705	1.42 710	1.00 693	1.40 697	1.47 702	0.84 690	1.11 686	0.66 654	0.61 701	0.43 700	0.78 707	0.49 699	0.75 707	0.52 697

WAO-7	1.01 698	0.89 706	0.93 651	0.83 706	0.66 703	1.18 699	0.81 709	1.40 710	1.57 714	1.11 699	1.76 712	1.45 701	1.19 704	1.50 706	1.14 690	0.61 701	0.62 718	0.70 702	0.68 714	0.66 703	0.60 705

PWCK	1.00 696	1.17 718	1.70 702	0.91 707	0.41 678	1.19 701	0.92 713	1.10 703	1.14 703	1.16 701	1.14 687	1.25 696	0.88 693	1.75 713	1.04 684	0.87 715	0.50 703	0.87 710	0.53 705	0.96 717	0.52 697

WAO-6	1.07 702	0.93 709	0.92 649	0.96 708	0.78 709	1.28 706	0.75 702	1.34 708	2.00 718	1.02 695	1.54 705	1.59 704	1.22 705	1.31 701	1.14 690	0.78 710	0.55 711	1.02 716	0.75 719	0.83 709	0.69 712

IMH-64-1	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

IMH-64	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

IMH	1.05 701	0.95 710	1.00 660	1.01 711	0.78 709	1.11 696	0.68 696	1.38 709	1.43 711	1.00 693	1.72 710	1.43 700	1.14 700	1.73 712	0.89 674	1.09 721	0.55 711	0.99 714	0.57 709	0.87 712	0.62 711

LVE	1.13 703	1.02 711	1.28 687	1.01 711	0.80 712	1.29 707	0.81 709	1.47 713	1.96 716	1.07 697	1.90 713	1.90 709	1.01 699	1.48 705	0.91 675	0.93 718	0.61 717	0.94 711	0.69 715	0.87 712	0.75 717

Dean	1.17 705	1.04 713	1.49 696	1.03 713	0.78 709	1.20 702	0.77 705	1.48 714	1.96 716	1.28 703	1.99 716	2.15 713	1.14 700	1.25 696	1.00 681	0.81 712	0.60 715	1.01 715	0.69 715	0.92 716	0.74 716

GCST	0.47 640	0.60 689	0.57 543	1.04 714	0.48 688	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 704	0.42 699	0.79 709	0.62 712	0.62 697	0.46 694

WAO-8	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

TorneroNet-64	1.43 709	1.03 712	1.20 680	1.10 715	0.86 715	2.26 720	0.73 700	1.84 719	3.84 728	1.25 702	2.25 721	2.69 721	1.42 712	1.76 714	1.43 704	0.76 709	0.50 703	1.09 717	0.66 713	1.23 722	0.76 718

Venus	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

JetRed	2.30 721	2.64 727	6.12 727	1.12 718	1.38 724	5.85 730	3.29 731	1.99 722	1.67 715	1.98 721	1.95 715	2.16 716	1.60 716	2.48 721	4.10 729	1.05 719	1.60 728	1.09 717	1.01 726	1.67 727	1.28 726

TorneroNet	2.22 719	1.08 714	1.24 683	1.14 719	0.90 716	5.58 728	0.80 707	2.12 724	8.69 735	2.58 725	5.42 730	3.88 726	1.97 719	1.78 716	1.87 715	0.86 714	0.54 710	1.15 721	0.74 718	1.23 722	0.85 719

UNDER WATER-64	1.55 713	1.19 719	2.52 713	1.31 720	0.95 717	2.12 718	1.21 724	1.45 712	3.19 722	1.43 713	1.32 694	2.64 720	2.04 720	1.63 709	1.83 714	1.11 722	0.67 722	1.28 722	0.92 723	1.19 719	1.02 723

UNDER WATER	1.59 714	1.22 720	2.36 710	1.38 721	1.03 718	1.67 715	1.10 721	1.54 717	3.63 724	1.44 714	1.47 701	2.85 722	2.25 723	1.67 710	1.94 718	1.06 720	0.62 718	1.31 723	0.93 724	1.21 721	1.02 723

notaker	1.45 710	1.34 721	1.48 694	1.40 722	1.07 719	1.18 699	0.85 712	1.48 714	1.40 709	1.51 719	3.46 726	2.40 718	1.81 718	1.76 714	1.45 707	1.11 722	0.69 723	1.38 724	0.87 722	1.31 724	0.97 722

ktn	1.77 717	1.36 722	1.22 681	1.43 723	1.14 720	1.52 713	1.08 720	1.51 716	3.96 729	2.77 727	4.69 728	3.35 724	1.46 715	1.69 711	1.25 700	1.43 726	0.77 725	1.45 725	0.99 725	1.32 725	0.96 720

KSHMR	1.89 718	1.36 722	1.60 699	1.47 724	1.22 722	1.38 711	1.06 719	1.79 718	5.97 732	1.42 712	5.65 731	2.98 723	1.14 700	2.23 720	1.20 698	1.27 725	1.12 727	1.46 726	1.10 727	1.32 725	1.15 725

HanzoNet	2.97 723	1.69 724	2.29 709	1.74 725	1.33 723	1.53 714	1.03 718	1.99 722	2.64 721	5.51 732	5.16 729	5.90 731	6.82 734	4.32 729	3.29 726	3.16 732	2.02 733	1.92 728	2.87 735	2.24 729	1.89 728

LSM	1.64 715	0.40 662	2.56 714	2.02 726	17.61 743	0.51 635	0.52 683	0.61 643	0.76 668	0.82 679	1.11 686	0.63 654	0.54 651	0.75 624	0.49 620	0.16 620	0.24 679	0.18 636	0.21 653	0.25 655	2.42 730

tt	4.71 727	0.10 150	3.94 719	2.06 727	1.53 725	10.14 736	16.88 739	9.27 739	4.98 730	1.39 708	1.02 682	4.68 727	4.90 730	3.35 726	5.86 734	5.76 737	9.15 745	2.24 733	2.53 733	3.10 730	1.32 727

MADNet++	2.26 720	1.80 725	2.06 706	2.13 728	1.97 726	2.61 722	1.79 730	2.38 726	2.16 719	2.75 726	2.65 723	2.38 717	2.43 725	3.17 723	3.21 725	2.17 729	1.95 731	1.94 730	1.63 729	2.06 728	2.01 729

DPSimNet_ROB	4.34 726	4.23 728	6.89 729	3.67 729	3.68 728	4.75 725	5.21 735	2.67 728	3.68 725	5.82 733	3.95 727	5.57 728	6.72 733	3.46 727	4.48 730	4.05 736	2.88 734	4.68 737	3.12 737	3.69 731	3.62 734

light-stereo	2.37 722	0.69 696	3.61 718	3.84 730	3.41 727	4.04 724	0.31 608	2.13 725	1.45 712	3.61 728	6.33 732	6.90 735	0.63 672	4.83 730	1.28 701	0.71 706	0.74 724	0.32 679	0.39 692	1.20 720	0.96 720

PML	16.10 744	12.82 745	6.78 728	5.23 731	7.76 732	33.92 751	66.56 761	5.30 733	10.28 737	26.12 760	68.59 761	20.51 748	13.49 747	10.06 738	6.78 736	5.96 738	2.00 732	6.04 743	2.18 732	8.96 741	2.60 731

DGTPSM_ROB	8.34 732	5.10 729	10.37 741	5.31 732	10.18 734	8.33 732	23.60 744	6.06 734	13.41 744	4.90 729	10.87 742	5.65 729	10.44 737	6.17 732	12.59 738	3.74 734	7.55 738	3.69 734	7.26 742	4.14 733	7.46 738

DPSMNet_ROB	8.40 733	5.11 730	10.49 742	5.58 733	10.25 735	8.34 733	23.62 745	6.07 735	13.45 745	4.93 730	10.88 743	5.66 730	10.44 737	6.24 733	12.64 739	3.98 735	7.61 739	3.76 735	7.30 743	4.20 734	7.51 739

USTest	6.88 730	5.23 731	5.63 726	7.22 734	7.29 731	14.34 739	22.76 740	8.48 736	9.32 736	5.42 731	6.39 733	6.29 734	6.64 732	6.92 734	8.62 737	1.94 727	3.29 735	2.16 732	2.55 734	3.85 732	3.29 733

iinet-test	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

IINet	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

Anonymous_1	16.62 745	9.35 737	9.84 733	10.66 737	14.64 741	18.66 746	27.12 748	12.64 745	13.51 746	10.76 745	10.30 741	10.13 740	10.60 739	11.06 742	12.74 742	15.87 754	7.74 740	16.92 752	43.48 758	58.66 761	7.68 740

DPSM_ROB	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

DPSM	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

TCMNet-wrong-test	4.29 725	5.57 732	4.65 721	11.33 740	10.39 736	5.73 729	4.48 734	4.13 731	1.02 694	1.91 720	2.39 722	6.16 733	3.62 728	3.84 728	4.50 731	1.99 728	0.47 702	1.97 731	1.69 730	5.69 736	4.31 735

LRCNet_RVC	10.90 738	14.34 746	9.35 730	15.35 741	8.04 733	1.08 695	0.34 629	8.78 737	0.70 660	12.63 746	16.05 746	9.85 737	6.54 731	8.57 737	6.34 735	20.27 756	5.40 737	23.70 754	21.88 755	14.87 745	13.83 746

HaxPig	17.72 746	20.22 756	19.73 745	16.53 742	16.51 742	9.27 734	9.33 736	14.34 748	13.27 741	18.65 748	18.70 747	17.35 747	16.77 748	17.04 748	16.45 748	22.05 757	20.89 757	22.27 753	21.53 754	21.29 754	22.13 758

MEDIAN_ROB	21.21 747	24.62 758	23.47 756	19.58 743	19.65 747	13.22 738	10.96 737	17.88 749	17.00 749	22.14 759	22.02 750	20.86 749	20.36 749	21.06 749	19.71 749	25.63 758	24.13 758	26.21 755	25.20 756	25.17 755	25.38 759

xxxxx1	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

tt_ll	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

ff	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

CasAABBNet	23.10 748	19.86 749	20.64 750	22.47 747	22.73 748	38.41 755	55.50 757	26.89 756	28.70 756	20.61 756	22.15 753	22.08 755	22.75 754	23.99 750	27.36 754	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.27 745	15.95 746	15.53 749

Hybrid-DGEV	23.16 752	19.94 754	20.96 753	22.49 748	22.75 750	38.51 757	55.52 760	27.09 760	28.90 760	20.58 753	22.25 754	22.00 751	22.80 756	24.11 755	27.33 753	13.60 749	16.47 750	12.14 744	14.30 749	15.95 746	15.54 750

RAFT-FEzeroshot	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

RAFT-FE	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

FlowAnything	23.14 751	19.87 750	20.79 751	22.50 751	22.74 749	38.39 754	55.46 754	26.89 756	28.72 757	20.77 758	22.29 756	22.07 754	22.72 751	23.99 750	27.41 758	13.60 749	16.55 756	12.15 748	14.36 750	15.97 750	15.52 748

Selective-RAFT-Error	23.16 752	19.93 753	20.87 752	22.54 752	22.81 753	38.52 758	55.47 755	27.01 759	28.83 758	20.66 757	22.25 754	22.09 756	22.80 756	24.09 754	27.36 754	13.61 751	16.48 751	12.15 748	14.28 746	15.99 751	15.57 753

fast-reg	23.64 754	20.51 757	23.42 755	23.22 753	24.75 757	38.73 759	55.47 755	26.85 755	28.86 759	20.12 751	21.73 748	21.64 750	22.22 750	24.30 757	27.54 759	13.91 753	16.52 755	14.85 751	15.62 751	16.91 753	15.71 754

LSM0	24.24 755	19.98 755	22.32 754	24.22 754	40.14 760	38.48 756	55.20 753	26.95 758	28.57 753	20.49 752	21.83 749	22.26 757	22.75 754	24.22 756	27.30 752	13.66 752	16.32 749	12.19 750	14.15 744	16.10 752	17.66 755

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.06 759	27.24 757	24.63 755	24.20 756	17.73 743	12.61 738	22.29 752	21.39 752	26.79 761	26.16 759	25.20 758	24.64 760	25.07 758	23.53 750	29.96 759	28.40 759	30.60 756	29.58 757	29.72 756	29.84 760

RSGM-EC	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

acva	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

test_example2	101.33 760	108.28 761	68.15 759	98.43 758	106.93 761	89.75 760	102.43 762	36.80 761	97.65 762	129.04 762	130.15 762	65.26 762	66.62 762	92.11 761	80.24 762	144.10 762	199.48 762	81.81 762	103.01 762	125.01 762	101.27 761

DLNR_Zeroshot_test	10.44 734	12.10 743	19.93 746	106.08 759	23.66 755	0.14 44	0.13 80	3.22 729	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.36 730	0.06 252	0.07 166	0.07 244	39.70 759	0.06 149

DLNR-FE	10.45 735	12.13 744	19.94 747	106.10 760	23.12 754	0.14 44	0.13 80	3.28 730	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.41 731	0.06 252	0.07 166	0.07 244	40.22 760	0.06 149

ccccc		256.29 762		354.40 761	364.36 762	149.10 762		152.89 763		153.93 763		164.00 763		268.02 763		390.55 763	349.22 763	244.59 763	219.82 763	412.30 763

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

FSD					0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.25 655

ASD4		6.65 733

Low-res two-view benchmark