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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

3w_stereo	0.12 67	0.11 212	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 613	0.36 303	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 610	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 635	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MonStereo	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

asda	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 337	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 212	0.23 136	0.22 340	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 212	0.30 222	0.20 217	0.13 316	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 132	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

LG-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 431
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 654	0.70 556	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 644	0.04 2	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.23 618

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 132	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 212	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 270	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 132	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 494	0.70 556	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

LACA3	0.10 8	0.10 132	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 456	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 337	0.08 310

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 132	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

2.5w	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 384	0.19 83	0.26 523	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

U	1.00 653	0.09 77	0.21 108	0.21 271	3.68 685	6.12 688	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 695	2.90 693	0.07 176	0.06 137

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 316	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 546	0.24 623

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 132	0.30 222	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.06 137

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 212	0.32 245	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 270	0.27 181	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 132	0.21 108	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 67	0.13 337	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 270	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.23 396	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.22 340	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

RAStereo	0.13 113	0.12 270	0.27 181	0.22 340	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 630	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 637	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 531

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 212	0.35 283	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.20 217	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 521	0.47 439	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

BStereo	0.13 113	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.36 512	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

NLSM3	0.13 113	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.06 137

SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

IGEV++	0.13 113	0.10 132	0.23 136	0.21 271	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

MyStereo07	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

ff7	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

LoS_RVC	0.13 113	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 492

anonymousdsp	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

ccc-4	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

NLMM1	0.19 288	0.12 270	0.16 43	0.23 396	0.18 502	0.24 328	0.20 384	0.59 587	0.65 605	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLSM1	0.17 221	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.18 502	0.25 346	0.17 238	0.47 446	0.40 447	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 456	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 597	0.06 137

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 615	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 581	0.19 143	0.18 502	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 585	0.06 137

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 132	0.44 411	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.21 415	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.05 34

SCV_C0	0.14 152	0.11 212	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 384	0.24 146	0.21 271	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137

AIO_rvc	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CAS++	0.16 203	0.12 270	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 394	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.08 298	0.10 405	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 396	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 337	0.24 146	0.19 143	0.13 316	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 405	0.43 557	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

1test111	0.19 288	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

cc1	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

tt1	0.18 245	0.14 384	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 490	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

plain	0.17 221	0.13 337	0.43 401	0.21 271	0.13 316	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.07 232

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

ProNet	0.14 152	0.12 270	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 319	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 574	0.06 95	0.05 34
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
test_xeample3	0.16 203	0.11 212	0.56 499	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 316	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

WQFJX1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.23 396	0.17 480	0.24 328	0.19 331	0.58 581	0.52 564	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137

WQFJX	0.18 245	0.10 132	0.17 60	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.18 284	0.53 527	0.45 502	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 449	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

NLCSM	0.19 288	0.12 270	0.18 73	0.24 450	0.19 529	0.24 328	0.21 415	0.42 394	0.40 447	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 447	0.19 338	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	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
depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

S2M2_L	0.13 113	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 523	0.09 484	0.09 333	0.10 445	0.11 453	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 188	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 623	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 531

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

mms	0.13 113	0.11 212	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 212	0.23 136	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.05 34

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 217	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rrr	0.17 221	0.11 212	0.57 502	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.26 169	0.19 143	0.14 364	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 572	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.18 578

XX-TBD	0.15 188	0.18 478	0.28 198	0.22 340	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
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
WQFJA1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLMM	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 212	0.21 108	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.09 374

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 132	0.39 347	0.23 396	0.11 169	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.29 306	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.06 137

AIO-test2	0.20 305	0.20 507	0.36 303	0.26 523	0.15 424	0.22 285	0.16 192	0.42 394	0.42 467	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 601	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.07 176	0.07 232

fffy	0.14 152	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 287	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 638	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 212	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 405	0.06 137

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 132	0.34 273	0.21 271	0.15 424	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.08 310

CASnet	0.14 152	0.12 270	0.22 123	0.22 340	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 467	0.09 401	0.08 257	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 633	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 384	0.33 262	0.20 217	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 419	0.28 198	0.25 489	0.18 502	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

IPLG	0.21 326	0.15 419	0.53 486	0.21 271	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 394	0.30 319	0.33 431	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 459	0.21 386	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 692	12.13 701	19.94 704	106.10 716	23.12 711	0.14 33	0.13 63	3.28 687	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 688	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 716	0.06 137

DA	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GGEV	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

castereo++	0.13 113	0.10 132	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 152	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DLNR_Zeroshot_test	10.44 691	12.10 700	19.93 703	106.08 715	23.66 712	0.14 33	0.13 63	3.22 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 715	0.06 137

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 271	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 287	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

GMStereo	0.19 288	0.25 553	0.40 355	0.21 271	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 447	0.25 285	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 637	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 364	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 341	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 270	0.29 212	0.23 396	0.14 364	0.19 184	0.22 442	0.39 356	0.36 394	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.06 137

HART	0.15 188	0.11 212	0.30 222	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 361	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.06 137

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 381	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DCANet-4	0.19 288	0.10 132	0.52 482	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 429	0.29 346	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 132	0.24 146	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

sAnonymous2	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 384	0.49 455	0.27 551	0.18 502	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 426	0.11 538	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.33 262	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.46 628	0.46 437	0.20 155	0.25 285	0.50 533	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 427	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 445	0.06 95	0.07 232

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.10 431

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO-test1	0.19 288	0.14 384	0.41 378	0.27 551	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 394	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.06 95	0.09 374

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 337	0.49 455	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.31 512	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 478	0.33 262	0.25 489	0.18 502	0.23 307	0.29 549	0.40 368	0.36 394	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.12 523	0.09 337	0.09 374

AnonymousM	0.17 221	0.19 494	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 297	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 642	0.15 574	0.06 95	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.24 146	0.25 489	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

DCANet	0.18 245	0.13 337	0.40 355	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

csc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 270	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 384	0.29 221	0.31 332	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 365	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 465	0.10 514	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 384	0.28 198	0.21 271	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 306	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

whm_eth	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

MIPNet	0.21 326	0.15 419	0.52 482	0.21 271	0.12 236	0.27 379	0.20 384	0.45 426	0.37 405	0.30 378	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

raftrobust	0.16 203	0.13 337	0.29 212	0.22 340	0.15 424	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 297	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

FE-Mocha	0.16 203	0.10 132	0.33 262	0.19 143	0.13 316	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 384	0.30 222	0.25 489	0.14 364	0.17 122	0.21 415	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.07 232

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 445	0.50 466	0.21 271	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 287	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.06 137

HHNet	0.22 361	0.12 270	0.52 482	0.18 88	0.18 502	0.20 226	0.20 384	0.34 286	0.31 332	0.32 418	0.59 576	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 501	0.08 280	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.11 468

rafts_anoy	0.18 245	0.15 419	0.35 283	0.22 340	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.12 523	0.09 337	0.08 310

Anonymous3	0.23 378	0.18 478	0.63 529	0.27 551	0.18 502	0.41 545	0.23 468	0.43 408	0.35 381	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 504	0.11 538	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.12 492

raft+_RVC	0.18 245	0.14 384	0.32 245	0.21 271	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 365	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.08 310

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 384	0.32 245	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.25 285	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 212	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 412	0.22 406	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.07 232

DFGA-Net	0.23 378	0.24 548	0.49 455	0.22 340	0.15 424	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 513	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.23 396	0.23 585	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 365	0.25 285	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 426	0.07 361	0.15 568	0.08 298	0.16 546	0.13 509

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

AE-Stereo	0.17 221	0.11 212	0.31 237	0.24 450	0.14 364	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 306	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 270	0.30 222	0.24 450	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 332	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.06 137

IPLGR	0.21 326	0.13 337	0.61 518	0.21 271	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 380	0.37 405	0.28 317	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 412	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

TRStereo	0.19 288	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.52 515	0.28 287	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.06 95	0.06 137

DRaft	0.24 409	0.10 132	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 468	0.33 278	0.39 429	0.38 507	0.61 588	0.21 266	0.41 567	0.48 450	0.42 557	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.08 310

RAFT-345	0.21 326	0.10 132	0.46 431	0.22 340	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 305	0.66 599	0.21 266	0.16 262	0.55 485	0.21 386	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.33 262	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.12 29	0.42 394	0.25 247	0.27 305	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.08 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PSi22	0.14 152	0.13 337	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

model_zeroshot	0.17 221	0.11 212	0.39 347	0.20 217	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 378	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

StereoVision	0.22 361	0.18 478	0.37 312	0.27 551	0.17 480	0.23 307	0.22 442	0.38 344	0.31 332	0.20 237	0.51 539	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.13 551	0.10 405	0.07 232

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 132	0.28 198	0.20 217	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 380	0.31 332	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.07 232

TestStereo1	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

SA-5K	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

test_4	0.18 245	0.12 270	0.34 273	0.23 396	0.12 236	0.18 149	0.22 442	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.07 176	0.05 34

CIPLG	0.21 326	0.21 521	0.55 495	0.23 396	0.15 424	0.25 346	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 132	0.46 431	0.19 143	0.13 316	0.25 346	0.19 331	0.52 515	0.19 126	0.29 346	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 257	0.08 310

IPLGR_C	0.21 326	0.22 535	0.60 515	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 297	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 285	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

ACRE	0.21 326	0.20 507	0.62 526	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

NF-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

OCTAStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

RE-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

TVStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

test-1	0.17 221	0.11 212	0.40 355	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.08 310

TestStereo	0.21 326	0.19 494	0.40 355	0.25 489	0.10 116	0.22 285	0.21 415	0.31 251	0.31 332	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 532	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.11 453	0.06 137

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 419	0.33 262	0.21 271	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 514	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

DN-CSS_ROB	0.22 361	0.25 553	0.47 439	0.24 450	0.14 364	0.25 346	0.12 29	0.40 368	0.33 355	0.29 346	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.07 232

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 384	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 418	0.58 573	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.06 137

WQFJA1++	0.44 589	0.07 4	0.63 529	0.18 88	0.13 316	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 679	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 691	0.07 232

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 384	0.34 273	0.23 396	0.14 364	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.37 405	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 563	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

11t1	0.18 245	0.10 132	0.30 222	0.20 217	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 285	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 401	0.20 217	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

EKT-Stereo	0.38 561	0.12 270	0.38 331	0.42 631	3.88 687	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 287	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 270	0.38 331	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 305	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.06 137

DCRE	0.20 305	0.13 337	0.40 355	0.21 271	0.15 424	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 620	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 361	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

DisPM	0.19 288	0.10 132	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.29 306	0.33 431	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.11 468

SA	0.22 361	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.23 468	0.45 426	0.40 447	0.27 305	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

test_3	0.18 245	0.11 212	0.32 245	0.24 450	0.11 169	0.22 285	0.25 507	0.31 251	0.31 332	0.25 285	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 212	0.40 355	0.21 271	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 305	0.27 286	0.23 298	0.28 466	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.10 431

RAFT-RH_RVC	0.25 437	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 507	1.15 645	0.23 298	0.17 292	0.57 500	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.06 95	0.07 232

SFCPSM	0.22 361	0.10 132	0.51 476	0.21 271	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.55 546	0.39 429	0.29 346	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.08 310

Lsterematch	0.18 245	0.13 337	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

DStereoRT	0.35 539	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.42 552	0.19 331	0.48 459	0.39 429	0.30 378	0.39 432	0.24 312	0.39 558	0.64 540	0.30 493	0.08 280	0.07 361	1.54 684	0.41 651	0.08 257	0.11 468

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 303	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 478	0.39 347	0.22 340	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 505	0.09 401	0.08 257	0.07 232

UDGNet	0.23 378	0.31 595	0.38 331	0.24 450	0.14 364	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 475	0.29 346	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 563	0.07 361	0.21 607	0.11 484	0.14 524	0.10 431

PFNet+	0.20 305	0.10 132	0.37 312	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 365	0.33 431	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.12 492

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

KMStereo	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

CRE-IMP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 305	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.10 431

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.36 328	0.25 247	0.33 431	0.59 576	0.24 312	0.28 466	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.20 597

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 419	0.34 273	0.24 450	0.13 316	0.28 399	0.14 97	0.48 459	0.44 490	0.27 305	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.07 232

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.14 364	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.39 429	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 579	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

H2IRNET	0.18 245	0.13 337	0.35 283	0.21 271	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 319	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.06 137

MyStereo8	0.22 361	0.15 419	0.63 529	0.21 271	0.17 480	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 341	0.28 317	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 473	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.12 492

MyStereo05	0.23 378	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.48 459	0.52 564	0.31 396	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 386	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

CASS	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 319	0.32 418	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.11 453	0.11 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 378	0.19 494	0.38 331	0.26 523	0.18 502	0.25 346	0.29 549	0.40 368	0.37 405	0.29 346	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.10 431

dd	0.22 361	0.26 564	0.40 355	0.22 340	0.12 236	0.25 346	0.21 415	0.32 263	0.44 490	0.29 346	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 448	0.12 504	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 245	0.11 212	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.24 328	0.20 384	0.29 221	0.26 259	0.26 297	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

DEmStereo	0.26 454	0.09 77	0.47 439	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 507	0.28 205	0.36 394	0.36 484	0.58 573	0.25 322	0.48 599	0.53 477	0.44 563	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.07 232

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 212	0.34 273	0.29 575	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.09 374

iGMRVC	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

iRAFT	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

RALAANet	0.19 288	0.18 478	0.37 312	0.23 396	0.14 364	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 306	0.28 317	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.06 137

GES	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.14 364	0.27 379	0.19 331	0.49 469	0.33 355	0.30 378	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 406	0.10 426	0.08 449	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.11 468

AFF-stereo	0.18 245	0.15 419	0.32 245	0.21 271	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 285	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 525	0.10 132	1.71 660	0.21 271	0.14 364	0.74 630	0.31 565	0.42 394	0.41 459	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 564	0.19 338	0.14 548	0.10 514	0.08 240	0.09 401	0.11 453	0.11 468

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.24 490	0.36 328	0.39 429	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 563	0.13 568	0.12 505	0.12 523	0.10 405	0.09 374

raft_robust	0.22 361	0.17 464	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.23 307	0.22 442	0.49 469	0.48 534	0.32 418	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 477	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.06 137

Sa-1000	0.22 361	0.15 419	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.47 446	0.39 429	0.30 378	0.50 533	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

GMOStereo	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

LCNet	0.21 326	0.11 212	0.29 212	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 317	0.35 385	0.26 344	0.30 495	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.13 506	0.22 611

test-2	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 132	0.40 355	0.20 217	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 319	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

IGEV-FE	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MyStereo04	0.23 378	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.49 469	0.52 564	0.28 317	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 406	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 394	0.30 319	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 132	0.38 331	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

gwcnet-sp	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

scenet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.09 337	0.09 374

ssnet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

AAGNet	0.33 525	0.11 212	0.37 312	0.25 489	0.16 456	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 468	0.35 385	0.27 354	0.30 495	0.44 437	2.66 681	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.08 257	0.06 137

ASMatch	0.23 378	0.11 212	0.51 476	0.24 450	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 287	0.28 317	0.68 603	0.27 354	0.26 430	0.50 459	0.22 406	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.11 468

PFNet	0.23 378	0.10 132	0.57 502	0.24 450	0.14 364	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 355	0.35 468	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 540	0.22 406	0.09 375	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.07 232

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.25 507	0.37 338	0.27 270	0.30 378	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.19 585

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 132	0.37 312	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 287	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

HITNet	0.20 305	0.17 464	0.43 401	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 394	0.30 319	0.29 346	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 448	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137
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
iResNet	0.24 409	0.18 478	0.61 518	0.25 489	0.11 169	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.43 475	0.33 431	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 462	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

FSD					0.24 593	0.27 379	0.27 526	0.31 251	0.29 306	0.26 297	0.27 286	0.28 370	0.27 449	0.28 331	0.26 462	0.23 615	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.25 612

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 529	0.28 399	0.24 490	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 600	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 449	0.18 593	0.13 551	0.17 563	0.17 565

rvit_0105_3	0.23 378	0.17 464	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.24 328	0.28 542	0.38 344	0.41 459	0.25 285	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 563	0.13 568	0.14 553	0.15 574	0.10 405	0.09 374

test_sample4	0.24 409	0.13 337	0.43 401	0.20 217	0.12 236	0.32 467	0.21 415	0.51 496	0.34 365	0.31 396	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 477	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

xx1	0.20 305	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

qqq	0.20 305	0.12 270	0.31 237	0.20 217	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

x	0.19 288	0.11 212	0.29 212	0.20 217	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 380	0.29 306	0.25 285	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

CrosDoStereo	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

PSM-AAD	0.25 437	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.26 369	0.38 605	0.34 286	0.28 287	0.35 468	0.39 432	0.28 370	0.79 641	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.08 257	0.21 606

DeepStereo_LL	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

ARAFT	0.24 409	0.21 521	0.78 568	0.22 340	0.12 236	0.29 421	0.24 490	0.43 408	0.32 341	0.33 431	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 455	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.09 337	0.06 137

rvit_stereo_0075_2	0.24 409	0.17 464	0.50 466	0.26 523	0.22 572	0.22 285	0.15 145	0.40 368	0.35 381	0.27 305	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 590	0.12 556	0.19 601	0.12 523	0.13 506	0.13 509

GCST	0.47 597	0.60 646	0.57 502	1.04 671	0.48 645	0.38 526	0.11 17	0.40 368	0.32 341	0.41 541	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 443	0.19 338	0.69 661	0.42 656	0.79 666	0.62 669	0.62 654	0.46 651

test_sample5	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.32 418	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

test_sample3	0.23 378	0.12 270	0.43 401	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 384	0.50 479	0.34 365	0.31 396	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 477	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

test_sample1	0.20 305	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 380	0.25 247	0.26 297	0.31 332	0.29 381	0.26 430	0.44 437	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

CoDeX	0.23 378	0.12 270	0.46 431	0.21 271	0.14 364	0.29 421	0.21 415	0.53 527	0.41 459	0.29 346	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 450	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

mmm	0.21 326	0.12 270	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.28 399	0.21 415	0.41 380	0.27 270	0.29 346	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.10 405	0.09 374

DualNet	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.33 431	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 445	0.41 378	0.25 489	0.15 424	0.22 285	0.24 490	0.32 263	0.28 287	0.33 431	0.51 539	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.06 137

SST-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 451	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 496	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

IRAFT_RVC	0.22 361	0.12 270	0.39 347	0.26 523	0.11 169	0.18 149	0.24 490	0.40 368	0.37 405	0.31 396	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 485	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

cross-raft	0.17 221	0.12 270	0.41 378	0.23 396	0.10 116	0.20 226	0.24 490	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

LMCR-Stereo	0.26 454	0.18 478	0.49 455	0.28 572	0.14 364	0.36 512	0.23 468	0.54 536	0.34 365	0.39 522	0.40 443	0.29 381	0.29 481	0.37 412	0.27 468	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.13 506	0.09 374

111	0.20 305	0.17 464	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 380	0.45 502	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

test_xeample	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 479	0.23 468	0.55 546	0.38 419	0.32 418	0.45 504	0.29 381	0.26 430	0.57 500	2.24 679	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

FENet	0.21 326	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 380	0.35 381	0.30 378	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

test_sample6	0.25 437	0.13 337	0.41 378	0.21 271	0.11 169	0.30 439	0.22 442	0.51 496	0.35 381	0.33 431	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 500	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.10 431

test_sample2	0.21 326	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 415	0.43 408	0.29 306	0.26 297	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 440	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

GwcNet-ADL	0.22 361	0.14 384	0.58 507	0.24 450	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.49 469	0.40 447	0.27 305	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

FTStereo	0.28 482	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.21 257	0.53 642	0.34 286	0.26 259	0.38 507	0.95 634	0.30 397	0.56 612	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.19 585

RAFT_R40	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 485	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

GrayStereo	0.25 437	0.09 77	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.23 307	0.47 632	0.34 286	0.30 319	0.39 522	0.47 521	0.30 397	0.79 641	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.13 509

222	0.41 575	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 512	0.20 384	0.57 572	0.39 429	0.35 468	0.44 492	0.30 397	0.27 449	0.55 485	3.56 684	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

RAFT + AFF	0.27 462	0.23 544	0.50 466	0.25 489	0.17 480	0.30 439	0.33 584	0.52 515	0.40 447	0.28 317	0.30 317	0.30 397	0.31 512	0.62 532	0.24 438	0.09 375	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.11 468

CCAANet	0.21 326	0.09 77	0.34 273	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.19 331	0.39 356	0.27 270	0.24 275	0.47 521	0.30 397	0.25 419	0.36 408	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.08 310

FADNet_RVC	0.30 500	0.28 574	0.83 588	0.23 396	0.15 424	0.30 439	0.17 238	0.49 469	0.37 405	0.30 378	0.38 419	0.30 397	0.27 449	0.52 470	0.31 501	0.14 548	0.14 578	0.14 553	0.16 586	0.21 597	0.23 618

IGEV_i1	0.21 326	0.11 212	0.43 401	0.22 340	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 408	0.30 319	0.29 346	0.30 317	0.31 407	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.08 310

rvit_105_1	0.27 462	0.19 494	0.46 431	0.27 551	0.19 529	0.30 439	0.35 590	0.44 416	0.51 555	0.31 396	0.31 332	0.31 407	0.26 430	0.35 403	0.25 448	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.11 453	0.10 431

SMFormer	0.25 437	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

tta	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.07 232

qqq1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

fff1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

MyStereo06	0.20 305	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.40 368	0.21 175	0.30 378	0.24 261	0.31 407	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

XX-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.83 588	0.26 523	0.17 480	0.23 307	0.13 63	0.40 368	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 407	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

BEATNet_4x	0.22 361	0.18 478	0.47 439	0.22 340	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 437	0.32 341	0.31 396	0.34 374	0.31 407	0.25 419	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.10 405	0.08 310

MLCV	0.22 361	0.16 445	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 405	0.38 507	0.44 492	0.31 407	0.21 350	0.41 428	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

BUS	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.43 561	0.17 238	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.32 417	0.20 342	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

IER	0.23 378	0.12 270	0.39 347	0.20 217	0.14 364	0.31 455	0.19 331	0.42 394	0.36 394	0.33 431	0.40 443	0.32 417	0.33 522	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.08 310

NINENet	0.25 437	0.15 419	0.37 312	0.23 396	0.16 456	0.43 561	0.17 238	0.60 596	0.46 520	0.32 418	0.37 404	0.32 417	0.20 342	0.42 431	0.21 386	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.08 298	0.11 453	0.10 431

AASNet	0.27 462	0.19 494	0.49 455	0.26 523	0.17 480	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.48 534	0.35 468	0.40 443	0.32 417	0.25 419	0.28 331	0.34 518	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.13 506	0.11 468

GANet-ADL	0.21 326	0.12 270	0.45 423	0.23 396	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.46 437	0.35 381	0.25 285	0.32 341	0.32 417	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

HCRNet	0.24 409	0.25 553	0.33 262	0.34 606	0.16 456	0.27 379	0.18 284	0.43 408	0.35 381	0.30 378	0.35 385	0.32 417	0.22 366	0.44 437	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.10 405	0.09 374

FINET	0.34 534	0.27 571	0.80 578	0.24 450	0.24 593	0.36 512	0.34 586	0.54 536	0.72 620	0.39 522	0.47 521	0.32 417	0.30 495	0.51 464	0.32 506	0.19 607	0.17 607	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

Selective-IGEV-i16pb	0.39 566	0.12 270	2.18 664	0.21 271	0.15 424	0.68 624	0.32 573	0.56 562	0.57 585	0.25 285	0.44 492	0.33 424	0.21 350	0.80 600	0.25 448	0.14 548	0.10 514	0.09 333	0.10 445	0.12 490	0.13 509

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 132	0.31 237	0.23 396	0.13 316	0.31 455	0.22 442	0.46 437	0.42 467	0.27 305	0.32 341	0.33 424	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.09 374

ITSA-stereo	0.25 437	0.15 419	0.33 262	0.23 396	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 562	0.59 589	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.28 466	0.49 455	0.30 493	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.13 509

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 287	0.21 248	0.23 247	0.33 424	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.10 405	0.10 431

HBP-ISP	0.33 525	0.30 588	0.72 561	0.22 340	0.16 456	0.32 467	0.22 442	0.54 536	0.44 490	0.41 541	0.49 530	0.33 424	0.38 552	0.73 572	0.25 448	0.18 601	0.19 618	0.24 616	0.20 607	0.16 546	0.13 509

IIG-Stereo	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.29 575	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 332	0.34 451	0.37 404	0.33 424	0.21 350	0.70 561	0.26 462	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

DMCA	0.22 361	0.14 384	0.36 303	0.22 340	0.14 364	0.27 379	0.20 384	0.43 408	0.38 419	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.24 398	0.24 249	0.28 473	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.11 468

FADNet-RVC-Resample	0.29 493	0.25 553	0.93 608	0.26 523	0.16 456	0.32 467	0.21 415	0.47 446	0.39 429	0.35 468	0.38 419	0.33 424	0.27 449	0.53 477	0.24 438	0.10 426	0.10 514	0.14 553	0.13 551	0.13 506	0.16 552

SuperB	0.49 603	0.28 574	2.23 665	0.23 396	0.15 424	0.41 545	0.32 573	0.47 446	0.82 632	0.43 557	0.50 533	0.33 424	0.45 584	0.68 556	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.98 675	0.14 531

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 437	0.14 384	0.95 611	0.21 271	0.27 607	0.20 226	0.19 331	0.48 459	0.25 247	0.26 297	0.55 561	0.34 433	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.12 523	0.12 490	0.12 492

ffm	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

ff1	0.29 493	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

mmx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

xxx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

HH	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

iRaft-Stereo_5w	0.23 378	0.18 478	0.44 411	0.22 340	0.13 316	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.34 433	0.23 380	0.65 547	0.27 468	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

DAS	0.27 462	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.75 581	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

SepStereo	0.26 454	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.64 540	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

OMP-Stereo	0.23 378	0.14 384	0.35 283	0.29 575	0.13 316	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 355	0.34 451	0.30 317	0.34 433	0.19 333	0.70 561	0.24 438	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

KYRaft	0.22 361	0.10 132	0.30 222	0.23 396	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.35 309	0.24 233	0.35 468	0.54 557	0.34 433	0.26 430	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.08 257	0.31 636

THIR-Stereo	0.29 493	0.12 270	0.41 378	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 656	0.32 263	0.35 381	0.37 492	0.65 597	0.34 433	0.50 602	0.57 500	0.45 566	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.07 232

GEStereo_RVC	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.27 551	0.16 456	0.33 479	0.25 507	0.56 562	0.54 573	0.34 451	0.38 419	0.34 433	0.25 419	0.51 464	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.11 468

ICVP	0.23 378	0.13 337	0.44 411	0.26 523	0.14 364	0.29 421	0.25 507	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.43 481	0.35 447	0.25 419	0.26 297	0.23 427	0.12 504	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.10 431
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 516	0.15 419	1.26 642	0.23 396	0.18 502	0.32 467	0.18 284	0.59 587	0.60 593	0.36 484	0.45 504	0.35 447	0.29 481	0.36 408	0.25 448	0.14 548	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.15 543

ADCRef	0.38 561	0.24 548	0.88 600	0.26 523	0.21 556	0.49 588	0.27 526	0.52 515	0.48 534	0.50 586	0.58 573	0.35 447	0.47 593	0.48 450	1.29 659	0.09 375	0.08 449	0.12 505	0.12 523	0.11 453	0.11 468

AdaStereo	0.24 409	0.16 445	0.37 312	0.24 450	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 536	0.42 467	0.33 431	0.38 419	0.35 447	0.21 350	0.30 366	0.22 406	0.14 548	0.06 230	0.13 526	0.08 298	0.11 453	0.08 310
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.
PS-NSSS	0.32 516	0.30 588	0.46 431	0.23 396	0.17 480	0.33 479	0.24 490	0.57 572	0.41 459	0.37 492	0.52 547	0.35 447	0.30 495	0.80 600	0.30 493	0.17 590	0.14 578	0.21 607	0.15 574	0.15 538	0.13 509

HI	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

STrans-v2	0.24 409	0.13 337	0.54 489	0.21 271	0.12 236	0.23 307	0.21 415	0.47 446	0.28 287	0.31 396	0.42 468	0.36 452	0.35 535	0.62 532	0.23 427	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 409	0.13 337	0.56 499	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 368	0.32 341	0.30 378	0.43 481	0.36 452	0.31 512	0.61 524	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.07 232

MMNet	0.27 462	0.14 384	0.49 455	0.24 450	0.17 480	0.47 577	0.22 442	0.45 426	0.51 555	0.39 522	0.41 451	0.36 452	0.33 522	0.39 419	0.34 518	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

PWCDC_ROB	0.38 561	0.30 588	0.60 515	0.33 604	0.20 548	0.42 552	0.19 331	0.58 581	0.89 641	0.42 551	1.26 649	0.36 452	0.34 531	0.50 459	0.38 531	0.18 601	0.11 538	0.11 467	0.09 401	0.19 585	0.13 509

DualNet (step1)	0.28 482	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.23 615	0.09 484	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample9	0.42 578	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample7	0.25 437	0.15 419	0.35 283	0.20 217	0.14 364	0.28 399	0.21 415	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.14 548	0.09 484	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

PCWNet_CMD	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

delet	0.27 462	0.14 384	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.41 545	0.29 549	0.49 469	0.48 534	0.33 431	0.41 451	0.37 458	0.30 495	0.48 450	0.34 518	0.09 375	0.09 484	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.08 310

UPFNet	0.25 437	0.12 270	0.38 331	0.24 450	0.19 529	0.37 518	0.28 542	0.48 459	0.38 419	0.34 451	0.37 404	0.37 458	0.28 466	0.39 419	0.33 513	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.08 310

MSMDNet	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.09 374

iResNet_ROB	0.25 437	0.19 494	0.40 355	0.20 217	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 546	0.53 569	0.38 507	0.43 481	0.37 458	0.26 430	0.38 417	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 337	0.09 374

DispNO	0.27 462	0.18 478	0.62 526	0.23 396	0.17 480	0.25 346	0.22 442	0.45 426	0.41 459	0.32 418	0.39 432	0.38 466	0.27 449	0.77 592	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.08 257	0.08 310

SDNR	0.42 578	0.21 521	0.82 585	0.21 271	0.18 502	1.27 662	0.17 238	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.81 621	0.38 466	0.27 449	1.19 648	0.38 531	0.23 615	0.24 636	0.17 585	0.13 551	0.17 563	0.20 597

BSDual-CNN	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

psmg	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.21 271	0.14 364	0.35 507	0.23 468	0.51 496	0.34 365	0.35 468	0.38 419	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

RAFT	0.21 326	0.17 464	0.32 245	0.24 450	0.12 236	0.25 346	0.27 526	0.35 309	0.28 287	0.33 431	0.33 364	0.38 466	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.10 405	0.06 137

CFNet_pseudo	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.19 143	0.13 316	0.26 369	0.16 192	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

xxxx	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 518	0.20 384	0.58 581	0.38 419	0.29 346	0.42 468	0.38 466	0.24 398	0.46 443	2.20 677	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

ACVNet	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.27 379	0.23 468	0.39 356	0.44 490	0.28 317	0.41 451	0.38 466	0.26 430	0.27 317	0.32 506	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.07 232

acv_ft	0.25 437	0.13 337	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.21 415	0.45 426	0.44 490	0.38 507	0.41 451	0.38 466	0.27 449	0.27 317	0.35 522	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.07 232

PSMNet-RSSM	0.24 409	0.15 419	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.20 384	0.48 459	0.37 405	0.30 378	0.44 492	0.38 466	0.26 430	0.52 470	0.22 406	0.12 504	0.07 361	0.11 467	0.13 551	0.10 405	0.09 374

CFNet	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.22 340	0.14 364	0.33 479	0.14 97	0.51 496	0.45 502	0.30 378	0.40 443	0.38 466	0.27 449	0.76 586	0.25 448	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.08 310

ccs_rob	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.20 217	0.13 316	0.26 369	0.17 238	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

Select-FE	0.23 378	0.14 384	0.78 568	0.22 340	0.18 502	0.22 285	0.13 63	0.43 408	0.26 259	0.28 317	0.33 364	0.39 478	0.29 481	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.13 551	0.08 257	0.12 492

z-ln-s-r	0.32 516	0.21 521	0.82 585	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.26 520	0.43 408	0.50 551	0.32 418	0.60 581	0.39 478	0.29 481	0.73 572	0.66 611	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.08 310

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 378	0.13 337	0.83 588	0.20 217	0.21 556	0.23 307	0.17 238	0.48 459	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 478	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.11 484	0.11 453	0.10 431

1111x	0.32 516	0.11 212	0.40 355	0.22 340	0.11 169	0.32 467	0.26 520	0.59 587	0.43 475	0.31 396	0.41 451	0.39 478	0.28 466	0.76 586	1.37 660	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

CFNet_ucs	0.24 409	0.13 337	0.50 466	0.20 217	0.15 424	0.28 399	0.17 238	0.49 469	0.45 502	0.32 418	0.42 468	0.39 478	0.22 366	0.31 373	0.21 386	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.09 401	0.12 490	0.11 468

ToySt	0.24 409	0.16 445	0.48 449	0.21 271	0.13 316	0.29 421	0.29 549	0.39 356	0.39 429	0.27 305	0.35 385	0.39 478	0.31 512	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

anonymousa	0.23 378	0.11 212	0.50 466	0.21 271	0.16 456	0.31 455	0.20 384	0.36 328	0.35 381	0.32 418	0.50 533	0.39 478	0.26 430	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.07 176	0.08 310

GANet-RSSM	0.24 409	0.14 384	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.21 415	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.39 432	0.39 478	0.28 466	0.58 507	0.23 427	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.09 374

DSFCA	0.27 462	0.13 337	0.36 303	0.20 217	0.17 480	0.38 526	0.31 565	0.47 446	0.43 475	0.43 557	0.37 404	0.39 478	0.29 481	0.52 470	0.32 506	0.12 504	0.10 514	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

DMCA-RVC	0.27 462	0.21 521	0.61 518	0.28 572	0.17 480	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.35 381	0.40 532	0.37 404	0.39 478	0.36 539	0.43 433	0.30 493	0.13 523	0.10 514	0.15 568	0.11 484	0.13 506	0.10 431

DeepPrunerF	0.44 589	0.29 581	1.29 645	0.33 604	0.30 621	0.35 507	0.36 595	0.62 608	1.15 661	0.40 532	0.44 492	0.39 478	0.41 567	0.80 600	0.52 586	0.18 601	0.14 578	0.23 614	0.21 610	0.17 563	0.17 565

TDLM	0.30 500	0.21 521	0.38 331	0.28 572	0.15 424	0.33 479	0.32 573	0.52 515	0.47 525	0.38 507	0.43 481	0.39 478	0.29 481	0.91 622	0.28 473	0.14 548	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.12 490	0.10 431

UCFNet_RVC	0.24 409	0.16 445	0.34 273	0.18 88	0.15 424	0.33 479	0.16 192	0.46 437	0.35 381	0.29 346	0.35 385	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.22 406	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.14 565	0.13 506	0.12 492

DeepPruner_ROB	0.26 454	0.19 494	0.44 411	0.21 271	0.16 456	0.30 439	0.21 415	0.52 515	0.32 341	0.35 468	0.38 419	0.39 478	0.26 430	0.42 431	0.24 438	0.15 563	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.14 524	0.13 509

iResNetv2_ROB	0.27 462	0.26 564	0.72 561	0.23 396	0.13 316	0.29 421	0.18 284	0.52 515	0.49 543	0.37 492	0.45 504	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 490	0.09 374

xyz-stereo	1.40 664	0.10 132	17.09 701	0.18 88	0.07 2	4.78 683	0.18 284	0.29 221	0.34 365	0.36 484	2.81 681	0.40 493	0.29 481	0.56 496	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.06 143	0.06 95	0.05 34

G2L-Stereo_test	0.24 409	0.16 445	0.38 331	0.19 143	0.13 316	0.27 379	0.24 490	0.49 469	0.38 419	0.37 492	0.37 404	0.40 493	0.24 398	0.52 470	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.08 310

G2L-Stereo	0.25 437	0.16 445	0.47 439	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.18 284	0.46 437	0.35 381	0.33 431	0.37 404	0.40 493	0.22 366	0.60 517	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.09 374

TCMNet	0.33 525	0.23 544	0.72 561	0.29 575	0.30 621	0.40 541	0.28 542	0.50 479	0.47 525	0.37 492	0.45 504	0.40 493	0.29 481	0.60 517	0.39 539	0.14 548	0.13 568	0.15 568	0.14 565	0.17 563	0.15 543

GMStereo_Zeroshot	0.24 409	0.21 521	0.45 423	0.26 523	0.13 316	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 381	0.37 492	0.43 481	0.40 493	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 504	0.07 361	0.13 526	0.07 216	0.16 546	0.09 374

GwcNet-RSSM	0.26 454	0.17 464	0.46 431	0.21 271	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.44 416	0.42 467	0.31 396	0.45 504	0.40 493	0.26 430	0.55 485	0.28 473	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

NVstereo2D	0.31 507	0.16 445	0.54 489	0.24 450	0.22 572	0.42 552	0.28 542	0.58 581	0.56 582	0.28 317	0.38 419	0.40 493	0.30 495	0.71 564	0.28 473	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.10 445	0.19 585	0.16 552

G2L-ROB	0.23 378	0.15 419	0.41 378	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 415	0.47 446	0.33 355	0.34 451	0.31 332	0.41 500	0.22 366	0.49 455	0.26 462	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

UGAM	0.26 454	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.25 507	0.32 263	0.41 459	0.31 396	0.42 468	0.41 500	0.22 366	0.92 623	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.14 553	0.12 523	0.10 405	0.07 232

LL-Strereo	0.29 493	0.25 553	0.58 507	0.25 489	0.21 556	0.23 307	0.24 490	0.55 546	0.42 467	0.34 451	0.32 341	0.41 500	0.40 563	0.94 627	0.23 427	0.08 280	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.09 337	0.09 374

iinet-f	0.30 500	0.18 478	1.03 622	0.20 217	0.15 424	0.44 563	0.22 442	0.45 426	0.37 405	0.35 468	0.44 492	0.41 500	0.34 531	0.34 394	0.40 546	0.10 426	0.09 484	0.08 240	0.08 298	0.13 506	0.11 468

PSMNet-ADL	0.25 437	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.14 364	0.31 455	0.22 442	0.44 416	0.36 394	0.27 305	0.33 364	0.41 500	0.28 466	0.61 524	0.29 485	0.11 465	0.09 484	0.09 333	0.11 484	0.10 405	0.10 431

HGLStereo	0.27 462	0.14 384	0.46 431	0.24 450	0.21 556	0.33 479	0.23 468	0.50 479	0.42 467	0.35 468	0.48 528	0.41 500	0.33 522	0.45 440	0.33 513	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.12 492

FADNet-RVC	0.31 507	0.35 605	0.78 568	0.25 489	0.20 548	0.33 479	0.20 384	0.49 469	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.41 500	0.29 481	0.63 538	0.31 501	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.15 574	0.19 585	0.19 585

PA-Net	0.37 554	0.28 574	0.83 588	0.31 592	0.28 612	0.39 535	0.42 619	0.51 496	0.55 579	0.34 451	0.42 468	0.41 500	0.36 539	0.79 596	0.49 577	0.12 504	0.23 634	0.16 579	0.23 620	0.12 490	0.18 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 462	0.17 464	0.35 283	0.25 489	0.14 364	0.37 518	0.21 415	0.47 446	0.41 459	0.44 564	0.51 539	0.41 500	0.28 466	0.45 440	0.37 529	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.10 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 462	0.13 337	0.45 423	0.26 523	0.19 529	0.24 328	0.14 97	0.45 426	0.43 475	0.39 522	0.48 528	0.42 509	0.27 449	0.32 380	0.29 485	0.20 610	0.12 556	0.17 585	0.16 586	0.16 546	0.20 597

CSP-Net	0.27 462	0.15 419	0.30 222	0.21 271	0.14 364	0.44 563	0.24 490	0.50 479	0.40 447	0.41 541	0.43 481	0.42 509	0.26 430	0.66 551	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.09 374

cf-r	0.24 409	0.15 419	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.22 442	0.42 394	0.40 447	0.30 378	0.42 468	0.42 509	0.26 430	0.43 433	0.25 448	0.11 465	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.08 310

NOSS_ROB	0.31 507	0.20 507	0.35 283	0.24 450	0.16 456	0.32 467	0.19 331	0.52 515	0.48 534	0.33 431	0.36 395	0.42 509	0.28 466	0.93 625	0.24 438	0.19 607	0.20 623	0.24 616	0.22 618	0.17 563	0.17 565

PSMNet-RUCA	0.37 554	0.41 623	0.66 543	0.46 637	0.41 635	0.34 492	0.25 507	0.57 572	0.45 502	0.39 522	0.52 547	0.43 513	0.33 522	0.41 428	0.29 485	0.25 625	0.14 578	0.33 639	0.21 610	0.31 632	0.22 611

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 500	0.20 507	0.70 556	0.21 271	0.17 480	0.46 571	0.27 526	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.55 561	0.43 513	0.30 495	0.46 443	0.38 531	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 453	0.10 431

hknet	0.25 437	0.14 384	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.37 405	0.34 451	0.35 385	0.43 513	0.27 449	0.37 412	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

AACVNet	0.26 454	0.16 445	0.37 312	0.22 340	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.41 380	0.31 332	0.38 507	0.42 468	0.43 513	0.28 466	0.73 572	0.25 448	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.11 468

UNet	0.28 482	0.14 384	0.69 550	0.23 396	0.20 548	0.44 563	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.43 513	0.33 522	0.40 426	0.31 501	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

CFNet-ft	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

FADNet	0.32 516	0.36 608	0.74 566	0.23 396	0.22 572	0.37 518	0.19 331	0.53 527	0.48 534	0.32 418	0.36 395	0.43 513	0.32 519	0.64 540	0.25 448	0.16 579	0.16 600	0.14 553	0.16 586	0.24 610	0.19 585

CFNet_RVC	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

CVANet_RVC	0.30 500	0.19 494	0.41 378	0.26 523	0.16 456	0.33 479	0.26 520	0.52 515	0.47 525	0.40 532	0.46 514	0.43 513	0.31 512	0.89 618	0.26 462	0.14 548	0.09 484	0.14 553	0.13 551	0.14 524	0.10 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 462	0.21 521	0.59 513	0.25 489	0.18 502	0.29 421	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.38 507	0.41 451	0.43 513	0.27 449	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.11 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 507	0.22 535	0.50 466	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.24 490	0.47 446	0.54 573	0.38 507	0.60 581	0.43 513	0.29 481	0.87 613	0.40 546	0.11 465	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

RT-IGEV	0.25 437	0.10 132	0.48 449	0.22 340	0.14 364	0.31 455	0.28 542	0.53 527	0.39 429	0.36 484	0.41 451	0.44 524	0.30 495	0.28 331	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.10 431

Anonymous_2	0.37 554	0.21 521	0.47 439	0.20 217	0.21 556	0.42 552	0.26 520	0.38 344	0.29 306	0.33 431	0.30 317	0.44 524	0.38 552	0.36 408	0.29 485	0.26 626	0.29 644	0.44 647	1.41 685	0.34 636	0.21 606

ADLNet	0.28 482	0.15 419	0.42 388	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.23 468	0.53 527	0.43 475	0.42 551	0.41 451	0.44 524	0.27 449	0.55 485	0.35 522	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.12 492

STTStereo	0.28 482	0.20 507	0.61 518	0.25 489	0.17 480	0.29 421	0.24 490	0.47 446	0.39 429	0.39 522	0.41 451	0.44 524	0.28 466	0.40 426	0.28 473	0.13 523	0.12 556	0.13 526	0.16 586	0.12 490	0.11 468

DRN-Test	0.33 525	0.17 464	0.61 518	0.27 551	0.19 529	0.46 571	0.29 549	0.65 617	0.51 555	0.47 579	0.46 514	0.44 524	0.34 531	0.62 532	0.41 554	0.12 504	0.08 449	0.13 526	0.12 523	0.12 490	0.10 431

w-ln-seven-2	0.36 544	0.29 581	1.06 624	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.30 560	0.50 479	0.54 573	0.45 568	0.55 561	0.45 529	0.41 567	0.62 532	0.49 577	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.11 468

coex_refinement	0.26 454	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.15 424	0.31 455	0.20 384	0.49 469	0.42 467	0.35 468	0.42 468	0.45 529	0.27 449	0.55 485	0.33 513	0.10 426	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 405	0.10 431

GASNet	0.36 544	0.46 628	0.88 600	0.34 606	0.23 585	0.35 507	0.22 442	0.60 596	0.53 569	0.40 532	0.37 404	0.45 529	0.30 495	0.79 596	0.35 522	0.15 563	0.10 514	0.14 553	0.14 565	0.22 604	0.12 492

dad	0.28 482	0.31 595	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.30 439	0.20 384	0.33 278	0.49 543	0.44 564	0.44 492	0.45 529	0.21 350	0.41 428	0.26 462	0.20 610	0.11 538	0.20 605	0.11 484	0.14 524	0.10 431

ADLNet2	0.30 500	0.17 464	0.72 561	0.23 396	0.17 480	0.36 512	0.24 490	0.52 515	0.51 555	0.32 418	0.38 419	0.45 529	0.30 495	0.69 558	0.35 522	0.10 426	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.12 490	0.10 431

Syn2CoEx	0.36 544	0.31 595	0.78 568	0.34 606	0.21 556	0.41 545	0.28 542	0.61 600	0.49 543	0.42 551	0.56 568	0.45 529	0.44 581	0.69 558	0.38 531	0.17 590	0.14 578	0.15 568	0.12 523	0.13 506	0.12 492

psm_up	0.29 493	0.16 445	0.41 378	0.26 523	0.17 480	0.32 467	0.26 520	0.55 546	0.43 475	0.36 484	0.40 443	0.45 529	0.37 548	0.58 507	0.30 493	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.10 405	0.10 431

CBMV_ROB	0.33 525	0.18 478	0.53 486	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.20 384	0.51 496	0.45 502	0.51 591	0.55 561	0.45 529	0.42 576	0.71 564	0.32 506	0.18 601	0.19 618	0.23 614	0.21 610	0.14 524	0.15 543

SACVNet	0.30 500	0.20 507	0.41 378	0.25 489	0.18 502	0.34 492	0.25 507	0.52 515	0.40 447	0.41 541	0.44 492	0.46 537	0.32 519	0.71 564	0.25 448	0.13 523	0.10 514	0.12 505	0.12 523	0.16 546	0.17 565

ADCP+	0.45 592	0.24 548	1.15 634	0.25 489	0.22 572	0.56 604	0.39 610	0.54 536	0.51 555	0.44 564	0.51 539	0.46 537	0.52 607	0.56 496	1.89 673	0.10 426	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.14 524	0.13 509

DCVSM-stereo	0.24 409	0.13 337	0.52 482	0.20 217	0.14 364	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 365	0.41 541	0.33 364	0.47 539	0.29 481	0.30 366	0.22 406	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.12 490	0.15 543

SQANet	0.40 573	0.48 632	0.67 544	0.48 639	0.39 632	0.48 583	0.22 442	0.51 496	0.43 475	0.40 532	0.47 521	0.47 539	0.33 522	0.54 483	0.32 506	0.36 645	0.15 593	0.40 645	0.21 610	0.45 645	0.31 636

ssnet_v2	0.28 482	0.16 445	0.44 411	0.22 340	0.15 424	0.40 541	0.30 560	0.57 572	0.46 520	0.38 507	0.36 395	0.47 539	0.29 481	0.38 417	0.39 539	0.13 523	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.11 468

Consistency-Raft	0.55 617	0.48 632	1.02 620	0.45 635	0.49 646	0.49 588	0.47 632	0.72 637	0.72 620	0.45 568	0.82 623	0.47 539	0.60 619	0.50 459	0.63 606	0.39 649	0.39 654	0.44 647	0.51 659	0.52 648	0.37 642

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 544	0.36 608	0.53 486	0.34 606	0.19 529	0.51 592	0.24 490	0.55 546	0.38 419	0.41 541	0.47 521	0.47 539	0.27 449	0.73 572	0.30 493	0.36 645	0.19 618	0.27 619	0.17 595	0.26 619	0.23 618

RASNet	0.28 482	0.14 384	0.44 411	0.22 340	0.18 502	0.32 467	0.19 331	0.48 459	0.38 419	0.29 346	0.43 481	0.47 539	0.37 548	0.79 596	0.36 528	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.07 232

DStereoO	0.46 594	0.32 600	0.51 476	0.36 617	0.29 620	0.38 526	0.45 625	0.55 546	0.60 593	0.47 579	0.49 530	0.48 545	0.73 638	0.59 513	0.69 614	0.81 669	0.18 613	0.38 642	0.19 605	0.46 646	0.20 597

DDVS	0.25 437	0.15 419	0.39 347	0.24 450	0.17 480	0.34 492	0.21 415	0.41 380	0.30 319	0.33 431	0.41 451	0.48 545	0.21 350	0.52 470	0.27 468	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.14 531

CRFU-Net	0.28 482	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.15 424	0.45 569	0.23 468	0.50 479	0.30 319	0.43 557	0.41 451	0.48 545	0.46 590	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

APVNet	0.36 544	0.20 507	0.70 556	0.26 523	0.22 572	0.52 601	0.35 590	0.61 600	0.44 490	0.38 507	0.52 547	0.48 545	0.38 552	0.84 609	0.46 572	0.13 523	0.14 578	0.15 568	0.16 586	0.16 546	0.15 543

CC-Net-ROB	0.43 583	0.47 630	0.65 538	0.37 623	0.23 585	0.51 592	0.29 549	0.66 623	0.49 543	0.46 572	0.51 539	0.48 545	0.38 552	0.96 631	0.35 522	0.34 643	0.23 634	0.55 653	0.25 627	0.31 632	0.20 597

StereoDRNet	0.32 516	0.22 535	0.61 518	0.27 551	0.21 556	0.42 552	0.30 560	0.61 600	0.48 534	0.46 572	0.39 432	0.48 545	0.30 495	0.57 500	0.40 546	0.11 465	0.09 484	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.10 431

DStereoSA	0.81 646	0.37 613	1.08 626	0.51 644	0.65 659	0.67 622	1.44 684	0.74 639	1.06 655	0.54 605	1.67 666	0.49 551	1.78 674	0.96 631	1.69 668	0.28 634	0.43 657	0.27 619	0.51 659	0.40 642	0.58 659

zh-mn7	0.46 594	0.45 627	1.48 651	0.25 489	0.19 529	0.44 563	0.29 549	0.56 562	0.82 632	0.65 622	0.96 635	0.49 551	0.38 552	0.88 616	0.63 606	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.13 506	0.14 531

fast-acv-ft	0.31 507	0.20 507	0.81 581	0.24 450	0.18 502	0.46 571	0.27 526	0.41 380	0.49 543	0.39 522	0.55 561	0.49 551	0.35 535	0.37 412	0.38 531	0.11 465	0.11 538	0.11 467	0.12 523	0.12 490	0.09 374

S-Stereo	0.38 561	0.20 507	1.05 623	0.27 551	0.22 572	0.38 526	0.32 573	0.55 546	0.66 607	0.39 522	0.59 576	0.49 551	0.41 567	0.75 581	0.40 546	0.12 504	0.15 593	0.13 526	0.13 551	0.16 546	0.21 606

RTSC	0.39 566	0.28 574	0.78 568	0.27 551	0.18 502	0.49 588	0.22 442	0.59 587	0.84 639	0.55 607	0.53 554	0.49 551	0.36 539	0.67 555	0.82 625	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.17 563	0.17 565

NaN_ROB	0.41 575	0.28 574	0.62 526	0.30 586	0.19 529	0.51 592	0.47 632	0.58 581	0.59 589	0.56 608	0.47 521	0.49 551	0.41 567	1.21 651	0.64 608	0.12 504	0.18 613	0.12 505	0.13 551	0.11 453	0.14 531

MDST_ROB	0.48 600	0.14 384	0.95 611	0.30 586	0.21 556	1.33 665	0.32 573	0.77 642	0.56 582	1.06 654	0.71 608	0.49 551	0.35 535	1.26 654	0.38 531	0.13 523	0.11 538	0.16 579	0.13 551	0.12 490	0.12 492

PSMNet_ROB	0.33 525	0.24 548	0.54 489	0.31 592	0.21 556	0.42 552	0.43 621	0.59 587	0.47 525	0.37 492	0.44 492	0.49 551	0.31 512	0.64 540	0.43 558	0.14 548	0.10 514	0.15 568	0.14 565	0.13 506	0.11 468

Wz-Net-LNSev	0.34 534	0.29 581	0.91 604	0.26 523	0.21 556	0.47 577	0.31 565	0.54 536	0.54 573	0.44 564	0.52 547	0.50 559	0.35 535	0.39 419	0.39 539	0.11 465	0.11 538	0.10 411	0.09 401	0.14 524	0.13 509

HSM-Net_RVC	0.27 462	0.11 212	0.42 388	0.19 143	0.11 169	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.43 475	0.40 532	0.43 481	0.50 559	0.26 430	0.76 586	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 583	0.47 630	0.69 550	0.38 625	0.20 548	0.51 592	0.48 636	0.66 623	0.66 607	0.46 572	0.46 514	0.50 559	0.44 581	0.90 621	0.39 539	0.27 631	0.21 625	0.32 636	0.18 601	0.27 624	0.22 611
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
CBMV	0.33 525	0.21 521	0.54 489	0.23 396	0.13 316	0.42 552	0.33 584	0.53 527	0.48 534	0.52 597	0.49 530	0.50 559	0.41 567	0.56 496	0.31 501	0.15 563	0.16 600	0.18 593	0.16 586	0.13 506	0.13 509
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

YMNet_1	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

UGAM-zero	0.23 378	0.10 132	0.54 489	0.19 143	0.13 316	0.21 257	0.14 97	0.44 416	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.51 563	0.33 522	0.65 547	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

GwcNet	0.35 539	0.23 544	0.88 600	0.25 489	0.24 593	0.48 583	0.27 526	0.55 546	0.57 585	0.38 507	0.52 547	0.51 563	0.32 519	0.60 517	0.41 554	0.13 523	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.13 506	0.14 531

DLCB_ROB	0.28 482	0.16 445	0.34 273	0.27 551	0.16 456	0.38 526	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.46 572	0.46 514	0.51 563	0.33 522	0.53 477	0.33 513	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.09 374

PWC_ROB	0.38 561	0.29 581	0.69 550	0.25 489	0.20 548	0.38 526	0.19 331	0.58 581	0.67 610	0.57 610	0.85 626	0.51 563	0.40 563	0.71 564	0.52 586	0.13 523	0.09 484	0.14 553	0.10 445	0.17 563	0.14 531

zh-sn7	0.48 600	0.51 639	1.43 650	0.29 575	0.20 548	0.47 577	0.39 610	0.57 572	0.62 599	0.52 597	0.81 621	0.52 569	0.56 612	1.05 640	0.87 629	0.12 504	0.13 568	0.13 526	0.13 551	0.17 563	0.16 552

DGSMNet	0.61 627	0.29 581	0.91 604	0.51 644	0.70 661	0.62 617	1.38 683	0.59 587	0.55 579	0.37 492	0.61 588	0.52 569	0.33 522	0.65 547	0.43 558	0.53 651	0.60 672	0.67 658	0.61 668	0.63 655	0.61 666

aanetorigin	0.39 566	0.29 581	1.09 627	0.24 450	0.19 529	0.28 399	0.37 599	0.33 278	0.47 525	0.94 646	0.82 623	0.52 569	0.54 608	0.49 455	0.50 583	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.16 546	0.15 543

ac_64	0.27 462	0.13 337	0.41 378	0.24 450	0.17 480	0.36 512	0.22 442	0.46 437	0.33 355	0.35 468	0.36 395	0.52 569	0.30 495	0.62 532	0.32 506	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

SGM-Forest	0.36 544	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.16 456	0.45 569	0.41 616	0.55 546	0.48 534	0.52 597	0.60 581	0.52 569	0.41 567	0.85 610	0.50 583	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.15 574	0.15 538	0.15 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 589	0.40 619	1.09 627	0.25 489	0.18 502	0.61 615	0.34 586	0.56 562	0.93 648	0.43 557	0.96 635	0.53 574	0.39 558	0.94 627	0.59 596	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.14 524	0.13 509

w-ln-seven	0.42 578	0.30 588	1.18 635	0.26 523	0.22 572	0.58 608	0.31 565	0.62 608	0.81 631	0.58 611	0.61 588	0.53 574	0.36 539	0.57 500	0.65 610	0.11 465	0.10 514	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.13 509

Wz-Net-MNSev	0.36 544	0.26 564	0.79 575	0.26 523	0.21 556	0.59 611	0.38 605	0.55 546	0.56 582	0.48 583	0.54 557	0.53 574	0.36 539	0.60 517	0.44 563	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.11 484	0.15 538	0.13 509

hitnet-ft	0.29 493	0.17 464	0.40 355	0.19 143	0.14 364	0.39 535	0.23 468	0.44 416	0.41 459	0.36 484	0.46 514	0.53 574	0.34 531	0.76 586	0.32 506	0.14 548	0.10 514	0.13 526	0.10 445	0.15 538	0.13 509

anonymity	0.56 618	0.54 642	0.70 556	0.47 638	0.61 656	0.56 604	0.43 621	0.69 632	0.49 543	0.63 618	0.55 561	0.54 578	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.55 654	0.53 665	0.50 650	0.54 663	0.51 647	0.56 656

AnyNet_C32	0.51 611	0.40 619	1.10 631	0.29 575	0.28 612	0.59 611	0.58 646	0.54 536	0.60 593	0.62 616	0.66 599	0.54 578	0.54 608	0.78 594	1.74 670	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.20 594	0.20 597

MultiAttention	1.02 657	0.13 337	0.43 401	0.35 615	0.43 638	5.36 684	1.71 685	0.69 632	0.53 569	0.36 484	0.63 594	0.55 580	0.22 366	7.60 692	0.43 558	0.09 375	0.06 230	0.14 553	0.24 622	0.26 619	0.30 633

PAM	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.22 340	0.15 424	0.34 492	0.21 415	0.37 338	0.22 191	0.31 396	0.27 286	0.55 580	0.26 430	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.09 374

ADCL	0.47 597	0.22 535	1.00 617	0.27 551	0.19 529	0.74 630	0.64 651	0.54 536	0.69 615	0.56 608	0.71 608	0.55 580	0.60 619	0.60 517	1.43 661	0.11 465	0.09 484	0.13 526	0.13 551	0.14 524	0.14 531

GANet	0.36 544	0.22 535	0.49 455	0.29 575	0.17 480	0.41 545	0.38 605	0.57 572	0.45 502	0.46 572	0.75 614	0.55 580	0.40 563	0.94 627	0.41 554	0.13 523	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.14 524	0.11 468

PAM_32	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 346	0.28 292	0.56 584	0.28 466	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.09 374

CBFPSM	0.27 462	0.16 445	0.67 544	0.20 217	0.14 364	0.38 526	0.25 507	0.40 368	0.36 394	0.33 431	0.36 395	0.56 584	0.38 552	0.32 380	0.38 531	0.08 280	0.08 449	0.07 146	0.08 298	0.09 337	0.11 468

ccnet	0.42 578	0.31 595	0.48 449	0.27 551	0.32 625	0.60 614	0.32 573	0.65 617	0.46 520	0.53 603	0.66 599	0.56 584	0.45 584	0.72 570	0.61 601	0.26 626	0.19 618	0.24 616	0.21 610	0.26 619	0.22 611

NCC-stereo	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552

Abc-Net	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 575	0.50 637	0.48 449	0.44 634	0.39 632	0.46 571	0.32 573	0.50 479	0.43 475	0.45 568	0.52 547	0.57 589	0.36 539	0.48 450	0.33 513	0.33 642	0.21 625	0.55 653	0.25 627	0.37 640	0.32 639

XQC	0.43 583	0.37 613	0.96 613	0.34 606	0.25 601	0.53 602	0.34 586	0.60 596	0.73 623	0.51 591	0.46 514	0.57 589	0.47 593	0.70 561	0.72 616	0.17 590	0.12 556	0.18 593	0.15 574	0.25 612	0.23 618

RYNet	0.37 554	0.18 478	0.59 513	0.25 489	0.28 612	0.61 615	0.32 573	0.59 587	0.59 589	0.41 541	0.38 419	0.57 589	0.39 558	0.87 613	0.53 588	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.18 577	0.18 578

Nwc_Net	0.37 554	0.25 553	0.68 549	0.31 592	0.24 593	0.44 563	0.30 560	0.65 617	0.50 551	0.37 492	0.69 607	0.58 592	0.45 584	0.60 517	0.40 546	0.15 563	0.12 556	0.19 601	0.21 610	0.14 524	0.13 509

XPNet_ROB	0.33 525	0.20 507	0.43 401	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.31 565	0.55 546	0.50 551	0.51 591	0.53 554	0.58 592	0.37 548	0.63 538	0.45 566	0.17 590	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.14 531

UDG	0.40 573	0.46 628	0.49 455	0.40 629	0.35 629	0.47 577	0.27 526	0.54 536	0.47 525	0.39 522	0.45 504	0.59 594	0.44 581	0.46 443	0.39 539	0.26 626	0.19 618	0.48 649	0.22 618	0.34 636	0.26 627

SHD	0.42 578	0.27 571	0.81 581	0.31 592	0.25 601	0.42 552	0.22 442	0.66 623	0.94 650	0.63 618	0.60 581	0.59 594	0.47 593	0.59 513	0.58 595	0.15 563	0.13 568	0.16 579	0.16 586	0.20 594	0.22 611

DANet	0.35 539	0.23 544	0.60 515	0.36 617	0.22 572	0.39 535	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.52 597	0.50 533	0.59 594	0.41 567	0.76 586	0.49 577	0.13 523	0.11 538	0.14 553	0.12 523	0.17 563	0.15 543
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 544	0.18 478	0.73 565	0.26 523	0.18 502	0.33 479	0.29 549	0.60 596	0.59 589	0.46 572	0.60 581	0.60 597	0.50 602	0.61 524	0.34 518	0.13 523	0.14 578	0.13 526	0.12 523	0.14 524	0.18 578

RTS	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

RTSA	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

DPSNet	0.47 597	0.24 548	0.93 608	0.27 551	0.20 548	0.75 633	0.57 645	0.84 652	0.79 629	0.47 579	0.51 539	0.60 597	0.69 634	0.87 613	0.71 615	0.16 579	0.13 568	0.12 505	0.10 445	0.25 612	0.21 606

RP	0.35 539	0.22 535	0.51 476	0.31 592	0.24 593	0.37 518	0.28 542	0.50 479	0.58 588	0.40 532	0.63 594	0.61 601	0.47 593	0.61 524	0.39 539	0.16 579	0.15 593	0.17 585	0.15 574	0.17 563	0.17 565

NCCL2	0.35 539	0.26 564	0.49 455	0.36 617	0.22 572	0.41 545	0.41 616	0.53 527	0.42 467	0.47 579	0.46 514	0.61 601	0.39 558	0.55 485	0.37 529	0.16 579	0.13 568	0.21 607	0.21 610	0.16 546	0.16 552

Wz-Net-SNSev	0.43 583	0.41 623	1.27 643	0.30 586	0.21 556	0.44 563	0.41 616	0.61 600	0.65 605	0.46 572	0.65 597	0.62 603	0.39 558	0.74 580	0.59 596	0.12 504	0.11 538	0.12 505	0.13 551	0.16 546	0.14 531

EDNetEfficient	0.63 628	0.37 613	2.40 669	0.26 523	0.25 601	0.38 526	0.49 638	0.41 380	1.06 655	1.38 664	0.87 630	0.62 603	0.95 652	0.65 547	1.65 665	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.19 585	0.17 565

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 611	0.50 637	0.86 597	0.39 627	0.24 593	0.84 641	0.55 643	0.56 562	0.62 599	0.60 613	0.68 603	0.62 603	0.42 576	1.13 646	0.43 558	0.23 615	0.27 640	0.27 619	0.35 642	0.25 612	0.29 632

RGC	0.39 566	0.32 600	0.64 537	0.34 606	0.27 607	0.40 541	0.29 549	0.57 572	0.53 569	0.45 568	0.64 596	0.62 603	0.45 584	0.72 570	0.39 539	0.15 563	0.15 593	0.21 607	0.20 607	0.18 577	0.19 585

ADCMid	0.49 603	0.34 603	1.13 632	0.26 523	0.21 556	0.51 592	0.37 599	0.57 572	0.54 573	0.75 633	0.66 599	0.62 603	0.64 630	0.64 540	1.68 666	0.13 523	0.12 556	0.17 585	0.17 595	0.20 594	0.17 565

PASM	0.45 592	0.35 605	0.90 603	0.35 615	0.33 626	0.39 535	0.38 605	0.50 479	0.61 597	0.52 597	0.51 539	0.62 603	0.45 584	0.93 625	0.48 575	0.26 626	0.29 644	0.29 631	0.33 640	0.29 630	0.26 627

DISCO	0.32 516	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.48 583	0.25 507	0.50 479	0.57 585	0.37 492	0.45 504	0.62 603	0.36 539	0.64 540	0.49 577	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.12 490	0.11 468

ETE_ROB	0.34 534	0.26 564	0.45 423	0.29 575	0.18 502	0.40 541	0.37 599	0.57 572	0.47 525	0.50 586	0.50 533	0.62 603	0.36 539	0.55 485	0.38 531	0.13 523	0.10 514	0.14 553	0.12 523	0.16 546	0.16 552

LSM	1.64 672	0.40 619	2.56 671	2.02 683	17.61 700	0.51 592	0.52 640	0.61 600	0.76 625	0.82 637	1.11 643	0.63 611	0.54 608	0.75 581	0.49 577	0.16 579	0.24 636	0.18 593	0.21 610	0.25 612	2.42 687

PDISCO_ROB	0.43 583	0.30 588	0.67 544	0.43 632	0.36 630	0.67 622	0.32 573	0.72 637	0.76 625	0.43 557	0.53 554	0.63 611	0.40 563	0.66 551	0.47 574	0.21 612	0.12 556	0.21 607	0.19 605	0.25 612	0.20 597

G-Net	0.46 594	0.25 553	0.86 597	0.34 606	0.28 612	0.90 646	0.35 590	0.47 446	0.45 502	0.68 625	1.22 647	0.64 613	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.16 579	0.14 578	0.17 585	0.13 551	0.22 604	0.19 585

Ntro	0.58 622	0.64 649	0.92 606	0.66 654	0.50 647	0.77 634	0.36 595	0.66 623	0.70 617	0.50 586	0.59 576	0.65 614	0.51 605	0.75 581	0.45 566	0.56 655	0.32 648	0.56 656	0.34 641	0.63 655	0.46 651

AF-Net	0.37 554	0.26 564	0.56 499	0.32 598	0.23 585	0.41 545	0.29 549	0.61 600	0.64 604	0.42 551	0.68 603	0.65 614	0.49 600	0.57 500	0.44 563	0.15 563	0.11 538	0.19 601	0.14 565	0.15 538	0.13 509

FBW_ROB	0.43 583	0.26 564	0.54 489	0.31 592	0.20 548	0.51 592	0.32 573	0.70 634	0.60 593	0.59 612	0.55 561	0.65 614	0.41 567	1.40 661	0.51 585	0.13 523	0.17 607	0.21 607	0.16 586	0.17 563	0.18 578

CSAN	0.50 607	0.35 605	0.78 568	0.36 617	0.23 585	0.56 604	0.59 648	0.61 600	0.70 617	0.64 620	0.78 618	0.65 614	0.60 619	1.38 660	0.62 603	0.21 612	0.17 607	0.20 605	0.20 607	0.18 577	0.18 578

otaku	0.57 621	0.62 648	0.87 599	0.63 653	0.44 641	0.73 629	0.37 599	0.65 617	0.66 607	0.51 591	0.75 614	0.66 618	0.45 584	0.69 558	0.46 572	0.53 651	0.34 650	0.55 653	0.35 642	0.60 653	0.45 648

ACV-stereo	0.29 493	0.18 478	0.79 575	0.23 396	0.16 456	0.47 577	0.19 331	0.36 328	0.34 365	0.29 346	0.33 364	0.67 619	0.42 576	0.54 483	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.11 468

stereogan	0.37 554	0.17 464	0.65 538	0.27 551	0.22 572	0.62 617	0.26 520	0.59 587	0.63 603	0.43 557	0.60 581	0.67 619	0.42 576	0.68 556	0.35 522	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.12 523	0.19 585	0.17 565

ADCPNet	0.48 600	0.29 581	1.60 656	0.27 551	0.23 585	0.70 628	0.38 605	0.53 527	0.51 555	0.51 591	0.59 576	0.67 619	0.56 612	0.60 517	1.14 647	0.15 563	0.18 613	0.14 553	0.23 620	0.19 585	0.19 585

HSM	0.28 482	0.16 445	0.35 283	0.20 217	0.15 424	0.33 479	0.19 331	0.53 527	0.37 405	0.36 484	0.38 419	0.67 619	0.31 512	0.89 618	0.23 427	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.08 310

WZ-Net	0.52 615	0.38 617	1.90 661	0.30 586	0.24 593	0.57 607	0.48 636	0.62 608	0.78 628	0.50 586	0.71 608	0.68 623	0.54 608	0.98 635	0.84 626	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.19 585	0.20 597

ADCS	0.58 622	0.40 619	1.35 648	0.29 575	0.24 593	0.55 603	0.45 625	0.67 628	0.83 636	0.76 634	0.71 608	0.68 623	0.60 619	0.76 586	2.23 678	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.17 595	0.22 604	0.22 611

MFMNet_re	0.72 637	0.76 656	0.99 616	0.62 652	0.70 661	0.77 634	0.67 652	0.75 640	0.83 636	0.78 636	0.86 627	0.69 625	0.78 640	0.71 564	0.61 601	0.66 660	0.59 671	0.61 657	0.58 667	0.68 661	0.71 670

DispFullNet	0.66 631	0.89 663	1.59 655	0.77 659	1.21 678	0.51 592	0.23 468	0.59 587	0.72 620	0.69 627	0.61 588	0.69 625	0.91 651	0.79 596	0.48 575	0.27 631	0.12 556	0.73 661	0.30 639	0.65 658	0.40 645

LALA_ROB	0.36 544	0.25 553	0.46 431	0.30 586	0.21 556	0.47 577	0.39 610	0.61 600	0.51 555	0.52 597	0.51 539	0.69 625	0.36 539	0.50 459	0.43 558	0.17 590	0.11 538	0.16 579	0.14 565	0.17 563	0.15 543

Wz-Net-TNSev	0.51 611	0.58 644	1.61 658	0.25 489	0.21 556	0.65 619	0.45 625	0.63 615	0.69 615	0.51 591	0.54 557	0.71 628	0.60 619	1.00 636	0.77 620	0.15 563	0.15 593	0.13 526	0.15 574	0.21 597	0.20 597

psmorigin	0.50 607	0.25 553	3.03 674	0.24 450	0.19 529	0.38 526	0.22 442	0.50 479	0.44 490	0.64 620	0.68 603	0.71 628	0.51 605	0.85 610	0.45 566	0.14 548	0.17 607	0.13 526	0.14 565	0.16 546	0.21 606

edge stereo	0.39 566	0.22 535	0.81 581	0.27 551	0.22 572	0.37 518	0.24 490	0.56 562	0.54 573	0.53 603	0.60 581	0.71 628	0.50 602	0.78 594	0.40 546	0.16 579	0.14 578	0.19 601	0.14 565	0.16 546	0.17 565

AnyNet_C01	0.65 630	0.58 644	2.60 672	0.32 598	0.26 605	0.88 644	0.61 649	0.63 615	0.62 599	0.68 625	0.96 635	0.76 631	0.60 619	0.96 631	1.43 661	0.16 579	0.16 600	0.17 585	0.17 595	0.23 607	0.23 618

PVD	0.58 622	0.34 603	0.84 593	0.39 627	0.31 624	0.59 611	0.47 632	0.80 647	1.25 662	0.92 643	1.09 641	0.79 632	0.82 645	0.85 610	0.76 617	0.21 612	0.18 613	0.22 613	0.18 601	0.27 624	0.35 641

RainbowNet	0.72 637	0.89 663	1.02 620	0.82 661	0.63 658	0.78 637	0.52 640	0.81 649	0.93 648	0.60 613	0.79 619	0.80 633	0.60 619	0.80 600	0.57 590	0.78 667	0.55 668	0.78 664	0.49 656	0.76 665	0.58 659

EDNetEfficientorigin	7.51 688	0.52 641	140.47 716	0.25 489	0.17 480	0.42 552	0.29 549	0.47 446	1.03 652	1.28 661	1.02 639	0.83 634	0.84 647	0.75 581	0.99 637	0.10 426	0.09 484	0.12 505	0.10 445	0.21 597	0.22 611

AANet	0.49 603	0.42 625	1.56 654	0.22 340	0.19 529	0.39 535	0.25 507	0.52 515	0.92 645	0.92 643	0.93 633	0.84 635	0.67 631	0.59 513	0.59 596	0.15 563	0.11 538	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

MFN_U_SF_RVC	0.56 618	0.51 639	1.19 636	0.38 625	0.22 572	0.69 625	0.27 526	0.80 647	0.67 610	0.73 629	0.74 613	0.87 636	0.61 628	0.81 604	0.76 617	0.29 637	0.27 640	0.32 636	0.37 646	0.32 635	0.31 636

MADNet+	1.01 655	1.16 674	4.72 681	0.70 656	0.47 644	1.24 661	0.96 672	0.97 659	0.89 641	0.65 622	0.77 617	0.87 636	0.85 649	2.09 674	1.68 666	0.38 648	0.39 654	0.31 635	0.27 635	0.43 643	0.39 644

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 633	0.64 649	1.06 624	0.45 635	0.27 607	1.40 669	0.58 646	0.78 643	0.92 645	0.84 638	0.86 627	0.88 638	0.68 633	1.33 659	0.68 613	0.37 647	0.29 644	0.34 640	0.36 645	0.43 643	0.37 642

SAMSARA	0.56 618	0.39 618	0.80 578	0.60 651	0.46 643	1.00 650	1.23 682	0.67 628	0.68 613	0.71 628	0.54 557	0.89 639	0.57 615	0.81 604	0.62 603	0.19 607	0.22 629	0.18 593	0.18 601	0.27 624	0.25 625

SANet	0.53 616	0.28 574	0.96 613	0.26 523	0.15 424	0.69 625	0.44 624	0.67 628	1.34 665	0.67 624	0.98 638	0.94 640	0.71 636	0.89 618	0.76 617	0.14 548	0.12 556	0.12 505	0.11 484	0.17 563	0.16 552

SPS-STEREO	0.69 634	0.61 647	0.98 615	0.52 647	0.57 653	0.74 630	0.50 639	0.78 643	0.62 599	0.95 648	0.86 627	0.94 640	0.70 635	1.01 637	0.87 629	0.58 657	0.51 662	0.50 650	0.50 658	0.55 650	0.58 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 637	0.81 658	1.33 647	0.72 657	0.50 647	0.80 639	0.31 565	0.71 636	0.80 630	0.50 586	0.72 612	0.95 642	0.43 580	0.96 631	1.20 655	1.13 681	0.21 625	0.76 663	0.45 652	0.65 658	0.46 651

coex-ft	3.44 681	0.73 655	48.55 714	0.24 450	0.19 529	0.50 591	0.43 621	0.47 446	2.40 677	7.03 692	1.20 646	0.97 643	2.23 679	0.73 572	1.92 674	0.12 504	0.15 593	0.14 553	0.12 523	0.21 597	0.43 647

MSAF-DinoV2	0.76 643	0.44 626	1.98 662	0.49 642	0.16 456	0.58 608	0.31 565	0.81 649	0.83 636	0.41 541	0.52 547	0.98 644	0.58 616	4.97 688	1.03 639	0.11 465	0.07 361	0.10 411	0.24 622	0.27 624	0.26 627

NVStereoNet_ROB	0.67 632	0.49 636	0.83 588	0.48 639	0.40 634	0.51 592	0.46 628	0.70 634	0.77 627	0.84 638	1.72 667	1.02 645	0.83 646	1.23 652	0.79 623	0.32 641	0.38 653	0.40 645	0.46 653	0.36 639	0.41 646
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 647	0.66 651	0.80 578	0.53 648	0.50 647	1.23 660	0.55 643	0.94 657	1.32 664	0.89 640	1.32 651	1.04 646	2.32 681	1.29 657	1.14 647	0.31 640	0.35 651	0.30 633	0.39 649	0.34 636	0.60 662

SGM_RVC	0.50 607	0.19 494	0.50 466	0.25 489	0.15 424	0.69 625	0.39 610	0.68 631	0.82 632	0.95 648	0.84 625	1.13 647	0.76 639	1.16 647	0.60 600	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.16 586	0.16 546	0.17 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

IMH-64	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

test_sample8	0.49 603	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.55 546	0.34 365	0.62 616	0.38 419	1.15 650	0.67 631	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

ELAS	0.74 641	0.36 608	0.85 596	0.36 617	0.33 626	1.36 666	0.77 662	0.93 656	0.92 645	1.41 667	1.53 661	1.16 651	1.17 660	0.95 630	1.03 639	0.26 626	0.25 638	0.28 627	0.28 638	0.31 632	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 641	0.36 608	1.00 617	0.37 623	0.33 626	0.88 644	0.93 671	0.83 651	1.08 657	1.35 663	1.33 653	1.24 652	1.33 668	1.06 641	0.95 635	0.27 631	0.25 638	0.29 631	0.27 635	0.30 631	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 653	1.17 675	1.70 659	0.91 664	0.41 635	1.19 658	0.92 670	1.10 660	1.14 660	1.16 659	1.14 644	1.25 653	0.88 650	1.75 670	1.04 641	0.87 672	0.50 660	0.87 667	0.53 662	0.96 674	0.52 654

WCMA_ROB	0.51 611	0.21 521	0.65 538	0.25 489	0.21 556	0.58 608	0.32 573	0.54 536	0.55 579	0.95 648	1.40 654	1.28 654	0.81 644	0.73 572	0.62 603	0.18 601	0.15 593	0.15 568	0.15 574	0.19 585	0.19 585

SGM+DAISY	0.87 648	0.66 651	1.30 646	0.51 644	0.60 655	1.03 651	0.84 668	0.76 641	0.73 623	1.39 665	1.51 660	1.31 655	1.22 662	1.11 643	1.08 642	0.57 656	0.53 665	0.51 652	0.51 659	0.54 649	0.61 666

ACVNet_1	0.72 637	0.81 658	1.37 649	0.72 657	0.53 651	0.77 634	0.42 619	0.85 655	0.90 643	0.74 632	0.75 614	1.32 656	0.72 637	1.02 638	0.55 589	0.54 653	0.31 647	0.71 660	0.35 642	0.64 657	0.45 648

IMH	1.05 658	0.95 667	1.00 617	1.01 668	0.78 666	1.11 653	0.68 653	1.38 666	1.43 668	1.00 651	1.72 667	1.43 657	1.14 657	1.73 669	0.89 631	1.09 678	0.55 668	0.99 671	0.57 666	0.87 669	0.62 668

WAO-7	1.01 655	0.89 663	0.93 608	0.83 663	0.66 660	1.18 656	0.81 666	1.40 667	1.57 671	1.11 657	1.76 669	1.45 658	1.19 661	1.50 663	1.14 647	0.61 658	0.62 675	0.70 659	0.68 671	0.66 660	0.60 662

ACVNet_2	0.89 649	0.87 662	1.25 641	0.82 661	0.62 657	0.97 649	0.62 650	1.14 662	1.42 667	1.00 651	1.40 654	1.47 659	0.84 647	1.11 643	0.66 611	0.61 658	0.43 657	0.78 664	0.49 656	0.75 664	0.52 654

MonStereo1	0.93 652	0.56 643	0.82 585	0.69 655	0.58 654	1.37 667	0.35 590	0.94 657	1.25 662	0.93 645	1.90 670	1.52 660	2.10 678	1.27 655	0.77 620	0.69 661	0.33 649	0.75 662	0.47 655	0.70 662	0.57 658

WAO-6	1.07 659	0.93 666	0.92 606	0.96 665	0.78 666	1.28 663	0.75 659	1.34 665	2.00 675	1.02 653	1.54 662	1.59 661	1.22 662	1.31 658	1.14 647	0.78 667	0.55 668	1.02 673	0.75 676	0.83 666	0.69 669

MeshStereo	0.58 622	0.27 571	0.67 544	0.22 340	0.17 480	0.66 621	0.37 599	0.78 643	0.61 597	1.47 675	1.30 650	1.65 662	0.79 641	1.12 645	0.59 596	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.14 565	0.17 563	0.14 531
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
JetBlue	1.14 661	0.76 656	2.36 667	0.59 650	0.75 663	3.04 680	1.78 686	1.11 661	0.90 643	0.94 646	1.10 642	1.66 663	1.28 666	2.09 674	1.72 669	0.43 650	0.36 652	0.38 642	0.38 648	0.58 652	0.56 656

FCDSN-DC	0.63 628	0.31 595	0.61 518	0.36 617	0.30 621	0.65 619	0.37 599	0.66 623	0.68 613	1.14 658	1.54 662	1.71 664	1.26 664	0.92 623	0.64 608	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.27 624	0.27 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 626	0.33 602	0.61 518	0.30 586	0.25 601	0.86 643	0.35 590	0.55 546	0.67 610	1.10 656	1.49 659	1.76 665	0.97 655	0.88 616	0.49 577	0.23 615	0.21 625	0.27 619	0.27 635	0.25 612	0.24 623

LVE	1.13 660	1.02 668	1.28 644	1.01 668	0.80 669	1.29 664	0.81 666	1.47 670	1.96 673	1.07 655	1.90 670	1.90 666	1.01 656	1.48 662	0.91 632	0.93 675	0.61 674	0.94 668	0.69 672	0.87 669	0.75 674

FC-DCNN	0.70 635	0.30 588	0.69 550	0.32 598	0.27 607	0.81 640	0.39 610	0.79 646	0.82 632	1.41 667	1.58 664	1.98 667	1.26 664	1.02 638	0.77 620	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.26 627

LE_ROB	1.76 673	0.20 507	2.68 673	0.48 639	0.52 650	0.78 637	0.96 672	0.84 652	6.61 690	7.40 693	2.08 675	2.08 668	4.83 686	1.27 655	3.79 685	0.10 426	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.11 453	0.10 431

FC-DCNN v2	0.71 636	0.30 588	0.67 544	0.32 598	0.27 607	0.84 641	0.39 610	0.84 652	0.85 640	1.44 671	1.64 665	2.09 669	1.28 666	1.06 641	0.80 624	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.25 625

WAO-8	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

Venus	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

Dean	1.17 662	1.04 670	1.49 653	1.03 670	0.78 666	1.20 659	0.77 662	1.48 671	1.96 673	1.28 661	1.99 673	2.15 670	1.14 657	1.25 653	1.00 638	0.81 669	0.60 672	1.01 672	0.69 672	0.92 673	0.74 673

JetRed	2.30 678	2.64 684	6.12 684	1.12 675	1.38 681	5.85 687	3.29 688	1.99 679	1.67 672	1.98 678	1.95 672	2.16 673	1.60 673	2.48 678	4.10 686	1.05 676	1.60 685	1.09 674	1.01 683	1.67 684	1.28 683

MADNet++	2.26 677	1.80 682	2.06 663	2.13 685	1.97 683	2.61 679	1.79 687	2.38 683	2.16 676	2.75 683	2.65 680	2.38 674	2.43 682	3.17 680	3.21 682	2.17 686	1.95 688	1.94 687	1.63 686	2.06 685	2.01 686

notaker	1.45 667	1.34 678	1.48 651	1.40 679	1.07 676	1.18 656	0.85 669	1.48 671	1.40 666	1.51 676	3.46 683	2.40 675	1.81 675	1.76 671	1.45 664	1.11 679	0.69 680	1.38 681	0.87 679	1.31 681	0.97 679

pmcnn	0.50 607	0.20 507	0.78 568	0.24 450	0.26 605	0.39 535	0.30 560	0.51 496	0.50 551	0.54 605	1.23 648	2.52 676	0.37 548	0.77 592	0.95 635	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 405	0.08 310

UNDER WATER-64	1.55 670	1.19 676	2.52 670	1.31 677	0.95 674	2.12 675	1.21 681	1.45 669	3.19 679	1.43 670	1.32 651	2.64 677	2.04 677	1.63 666	1.83 671	1.11 679	0.67 679	1.28 679	0.92 680	1.19 676	1.02 680

TorneroNet-64	1.43 666	1.03 669	1.20 637	1.10 672	0.86 672	2.26 677	0.73 657	1.84 676	3.84 685	1.25 660	2.25 678	2.69 678	1.42 669	1.76 671	1.43 661	0.76 666	0.50 660	1.09 674	0.66 670	1.23 679	0.76 675

UNDER WATER	1.59 671	1.22 677	2.36 667	1.38 678	1.03 675	1.67 672	1.10 678	1.54 674	3.63 681	1.44 671	1.47 658	2.85 679	2.25 680	1.67 667	1.94 675	1.06 677	0.62 675	1.31 680	0.93 681	1.21 678	1.02 680

KSHMR	1.89 675	1.36 679	1.60 656	1.47 681	1.22 679	1.38 668	1.06 676	1.79 675	5.97 689	1.42 669	5.65 688	2.98 680	1.14 657	2.23 677	1.20 655	1.27 682	1.12 684	1.46 683	1.10 684	1.32 682	1.15 682

ktn	1.77 674	1.36 679	1.22 638	1.43 680	1.14 677	1.52 670	1.08 677	1.51 673	3.96 686	2.77 684	4.69 685	3.35 681	1.46 672	1.69 668	1.25 657	1.43 683	0.77 682	1.45 682	0.99 682	1.32 682	0.96 677

MANE	1.41 665	0.36 608	0.74 566	0.43 632	0.41 635	2.16 676	0.80 664	2.39 684	3.38 680	2.22 680	3.06 682	3.54 682	2.73 684	2.15 676	1.94 675	0.28 634	0.27 640	0.30 633	0.46 653	0.28 629	0.34 640

TorneroNet	2.22 676	1.08 671	1.24 640	1.14 676	0.90 673	5.58 685	0.80 664	2.12 681	8.69 692	2.58 682	5.42 687	3.88 683	1.97 676	1.78 673	1.87 672	0.86 671	0.54 667	1.15 678	0.74 675	1.23 679	0.85 676

tt	4.71 684	0.10 132	3.94 676	2.06 684	1.53 682	10.14 693	16.88 696	9.27 696	4.98 687	1.39 665	1.02 639	4.68 684	4.90 687	3.35 683	5.86 691	5.76 694	9.15 702	2.24 690	2.53 690	3.10 687	1.32 684

DPSimNet_ROB	4.34 683	4.23 685	6.89 686	3.67 686	3.68 685	4.75 682	5.21 692	2.67 685	3.68 682	5.82 690	3.95 684	5.57 685	6.72 690	3.46 684	4.48 687	4.05 693	2.88 691	4.68 694	3.12 694	3.69 688	3.62 691

DGTPSM_ROB	8.34 689	5.10 686	10.37 698	5.31 689	10.18 691	8.33 689	23.60 701	6.06 691	13.41 701	4.90 686	10.87 699	5.65 686	10.44 694	6.17 689	12.59 695	3.74 691	7.55 695	3.69 691	7.26 699	4.14 690	7.46 695

DPSMNet_ROB	8.40 690	5.11 687	10.49 699	5.58 690	10.25 692	8.34 690	23.62 702	6.07 692	13.45 702	4.93 687	10.88 700	5.66 687	10.44 694	6.24 690	12.64 696	3.98 692	7.61 696	3.76 692	7.30 700	4.20 691	7.51 696

HanzoNet	2.97 680	1.69 681	2.29 666	1.74 682	1.33 680	1.53 671	1.03 675	1.99 679	2.64 678	5.51 689	5.16 686	5.90 688	6.82 691	4.32 686	3.29 683	3.16 689	2.02 690	1.92 685	2.87 692	2.24 686	1.89 685

SGM-ForestM	1.36 663	0.28 574	0.79 575	0.26 523	0.16 456	2.26 677	1.00 674	1.42 668	1.46 670	2.38 681	2.05 674	5.95 689	2.66 683	2.95 679	2.46 680	0.17 590	0.18 613	0.18 593	0.18 601	0.15 538	0.18 578

TCMNet-wrong-test	4.29 682	5.57 689	4.65 678	11.33 697	10.39 693	5.73 686	4.48 691	4.13 688	1.02 651	1.91 677	2.39 679	6.16 690	3.62 685	3.84 685	4.50 688	1.99 685	0.47 659	1.97 688	1.69 687	5.69 693	4.31 692

USTest	6.88 687	5.23 688	5.63 683	7.22 691	7.29 688	14.34 696	22.76 697	8.48 693	9.32 693	5.42 688	6.39 690	6.29 691	6.64 689	6.92 691	8.62 694	1.94 684	3.29 692	2.16 689	2.55 691	3.85 689	3.29 690

light-stereo	2.37 679	0.69 653	3.61 675	3.84 687	3.41 684	4.04 681	0.31 565	2.13 682	1.45 669	3.61 685	6.33 689	6.90 692	0.63 629	4.83 687	1.28 658	0.71 663	0.74 681	0.32 636	0.39 649	1.20 677	0.96 677

Selective-IGEV-i1pa	5.57 686	7.99 691	4.76 682	0.80 660	0.45 642	12.99 694	3.60 690	9.25 695	7.43 691	6.97 691	9.87 695	8.94 693	7.26 692	14.66 704	5.65 690	3.55 690	1.08 683	1.93 686	0.72 674	0.73 663	2.79 689

LRCNet_RVC	10.90 695	14.34 703	9.35 687	15.35 698	8.04 690	1.08 652	0.34 586	8.78 694	0.70 617	12.63 703	16.05 703	9.85 694	6.54 688	8.57 694	6.34 692	20.27 712	5.40 694	23.70 710	21.88 711	14.87 702	13.83 703

iinet-test	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

IINet	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

Anonymous_1	16.62 702	9.35 694	9.84 690	10.66 694	14.64 698	18.66 703	27.12 705	12.64 702	13.51 703	10.76 702	10.30 698	10.13 697	10.60 696	11.06 699	12.74 699	15.87 710	7.74 697	16.92 708	43.48 714	58.66 717	7.68 697

xxxxx1	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

tt_ll	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

ff	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

DPSM_ROB	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

DPSM	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

BEATNet-Init1	4.73 685	2.61 683	13.29 700	0.58 649	0.53 651	10.12 692	3.33 689	4.83 689	5.01 688	8.75 694	8.51 691	14.08 703	7.60 693	7.70 693	5.34 689	0.28 634	0.28 643	0.34 640	0.37 646	0.57 651	0.45 648

HaxPig	17.72 703	20.22 713	19.73 702	16.53 699	16.51 699	9.27 691	9.33 693	14.34 705	13.27 698	18.65 705	18.70 704	17.35 704	16.77 705	17.04 705	16.45 705	22.05 713	20.89 713	22.27 709	21.53 710	21.29 710	22.13 714

PML	16.10 701	12.82 702	6.78 685	5.23 688	7.76 689	33.92 708	66.56 717	5.30 690	10.28 694	26.12 716	68.59 717	20.51 705	13.49 704	10.06 695	6.78 693	5.96 695	2.00 689	6.04 700	2.18 689	8.96 698	2.60 688

MEDIAN_ROB	21.21 704	24.62 714	23.47 712	19.58 700	19.65 704	13.22 695	10.96 694	17.88 706	17.00 706	22.14 715	22.02 706	20.86 706	20.36 706	21.06 706	19.71 706	25.63 714	24.13 714	26.21 711	25.20 712	25.17 711	25.38 715

Hybrid-DGEV	23.16 709	19.94 711	20.96 710	22.49 705	22.75 707	38.51 714	55.52 716	27.09 716	28.90 716	20.58 709	22.25 710	22.00 707	22.80 712	24.11 712	27.33 710	13.60 706	16.47 707	12.14 701	14.30 706	15.95 703	15.54 707

RAFT-FEzeroshot	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

RAFT-FE	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

FlowAnything	23.14 708	19.87 707	20.79 708	22.50 708	22.74 706	38.39 711	55.46 711	26.89 712	28.72 714	20.77 714	22.29 712	22.07 710	22.72 707	23.99 707	27.41 715	13.60 706	16.55 712	12.15 705	14.36 707	15.97 707	15.52 705

CasAABBNet	23.10 705	19.86 706	20.64 707	22.47 704	22.73 705	38.41 712	55.50 713	26.89 712	28.70 713	20.61 712	22.15 709	22.08 711	22.75 710	23.99 707	27.36 711	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.27 702	15.95 703	15.53 706

Selective-RAFT-Error	23.16 709	19.93 710	20.87 709	22.54 709	22.81 710	38.52 715	55.47 712	27.01 715	28.83 715	20.66 713	22.25 710	22.09 712	22.80 712	24.09 711	27.36 711	13.61 708	16.48 708	12.15 705	14.28 703	15.99 708	15.57 710

LSM0	24.24 711	19.98 712	22.32 711	24.22 710	40.14 716	38.48 713	55.20 710	26.95 714	28.57 710	20.49 708	21.83 705	22.26 713	22.75 710	24.22 713	27.30 709	13.66 709	16.32 706	12.19 707	14.15 701	16.10 709	17.66 711

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.06 715	27.24 713	24.63 711	24.20 713	17.73 700	12.61 695	22.29 709	21.39 709	26.79 717	26.16 715	25.20 714	24.64 716	25.07 714	23.53 707	29.96 715	28.40 715	30.60 712	29.58 713	29.72 712	29.84 716

RSGM-EC	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

acva	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

Selective-IGEV-i16pa	30.47 715	41.93 716	4.02 677	0.49 642	0.37 631	96.94 717	0.74 658	60.26 718	58.76 717	17.24 704	64.39 716	38.26 717	49.53 717	106.11 718	26.15 708	19.96 711	3.42 693	4.39 693	1.81 688	0.39 641	14.22 704

test_example2	101.33 716	108.28 717	68.15 715	98.43 714	106.93 717	89.75 716	102.43 718	36.80 717	97.65 718	129.04 718	130.15 718	65.26 718	66.62 718	92.11 717	80.24 718	144.10 718	199.48 718	81.81 718	103.01 718	125.01 718	101.27 717

ccccc		256.29 718		354.40 717	364.36 718	149.10 718		152.89 719		153.93 719		164.00 719		268.02 719		390.55 719	349.22 719	244.59 719	219.82 719	412.30 719

ASD4		6.65 690

Low-res two-view benchmark