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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.13 52	0.11 1	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.08 3	0.06 1	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 35	0.14 24	0.09 6	0.10 18	0.09 22	0.12 108	0.13 5	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 12	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.14 11	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 24	0.15 33	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 18	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.11 59	0.10 53	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.11 4	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 2	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 6	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 111	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.18 60	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 5	0.12 10	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 35	0.12 10	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

S2M2_XL	0.10 2	0.09 52	0.21 82	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 26	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.11 26	0.09 22	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.12 41	0.08 3	0.11 82	0.16 43	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 18	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 17	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 39	0.08 9	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 6	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.06 89

MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 93	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 22	0.08 9	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 25	0.08 17	0.23 98	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 35	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.08 3	0.08 9	0.14 11	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 25	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.13 52	0.16 6	0.13 17	0.10 15	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 108	0.12 56	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

asda	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.16 39	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.14 91	0.13 54	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.18 68	0.14 91	0.17 115	0.09 22	0.10 53	0.18 85	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.15 103	0.20 35	0.15 33	0.12 49	0.13 54	0.10 39	0.09 22	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.16 39	0.14 91	0.13 54	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.12 26	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 60	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.09 22	0.11 82	0.19 108	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.14 84	0.08 3	0.11 82	0.13 5	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 184	0.14 20	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 25	0.09 52	0.13 1	0.17 25	0.12 184	0.15 31	0.11 17	0.23 79	0.15 33	0.14 91	0.12 41	0.08 3	0.09 22	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 25	0.06 1	0.17 44	0.15 5	0.11 125	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.16 39	0.11 31	0.15 87	0.09 22	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 25	0.07 2	0.17 44	0.19 106	0.11 125	0.13 15	0.11 17	0.22 60	0.15 33	0.11 31	0.12 41	0.12 70	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.06 89

LG-G_1	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LG-G	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 18	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.11 59	0.12 108	0.18 85	0.11 15	0.08 220	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.14 4	0.16 39	0.11 31	0.10 18	0.09 22	0.08 9	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 25	0.08 17	0.15 15	0.19 106	0.11 125	0.14 20	0.10 8	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.11 82	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 51	0.12 210	0.21 82	0.18 60	0.11 125	0.24 265	0.12 26	0.19 24	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 59	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.18 60	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

GSStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.17 25	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

gasm-f	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.18 60	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.19 139	0.10 39	0.11 82	0.16 43	0.11 15	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.09 269	0.08 249

Replicate-Monster	0.12 51	0.10 94	0.32 185	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 60	0.19 85	0.11 31	0.10 18	0.10 39	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 249

3w_stereo	0.12 51	0.11 168	0.18 54	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.07 1	0.12 108	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 51	0.08 17	0.14 6	0.18 60	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.25 120	0.16 10	0.11 125	0.14 20	0.16 136	0.17 12	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.10 367

AIO_rvc	0.12 51	0.11 168	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.17 178	0.20 35	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.13 84	0.08 9	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

AIO_test	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.15 31	0.17 178	0.19 24	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

GIP-stereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.16 58	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 31	0.16 102	0.13 84	0.09 22	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 51	0.08 17	0.17 44	0.18 60	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 6	0.15 33	0.10 15	0.08 10	0.10 39	0.10 53	0.21 146	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 475	0.24 553

RSM++	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.20 169	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.21 48	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

RSM	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.23 79	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.15 131	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

Selective-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 66	0.14 84	0.13 84	0.08 9	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

BStereo	0.13 66	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.13 15	0.14 77	0.24 93	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

NLSM3	0.13 66	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.13 262	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.24 177	0.11 31	0.15 87	0.12 70	0.13 141	0.17 62	0.15 165	0.05 9	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.19 62	0.19 106	0.16 388	0.12 9	0.15 103	0.18 18	0.18 68	0.11 31	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.23 173	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 525	0.06 89

GASTEREO	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.23 327	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.19 108	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MSCF	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.22 276	0.10 78	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

water-stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 144	0.23 184	0.15 131	0.15 183	0.12 2	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 49	0.19 139	0.15 131	0.11 82	0.13 5	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 126	0.06 89

LG-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.24 107	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.18 222	0.21 48	0.18 68	0.11 31	0.17 115	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

S2M2_L	0.13 66	0.11 168	0.20 73	0.16 10	0.12 184	0.12 9	0.07 1	0.18 18	0.20 111	0.12 49	0.15 87	0.14 111	0.12 108	0.15 25	0.14 139	0.13 454	0.09 415	0.09 267	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.14 318	0.19 62	0.26 453	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 60	0.18 68	0.12 49	0.11 26	0.10 39	0.13 141	0.21 146	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 66	0.37 543	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 53	0.20 125	0.10 1	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.05 26

castereo++	0.13 66	0.10 94	0.18 54	0.18 60	0.10 78	0.27 317	0.13 52	0.23 79	0.23 162	0.11 31	0.13 54	0.16 150	0.10 53	0.18 85	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 60	0.16 39	0.14 91	0.11 26	0.13 84	0.10 53	0.24 187	0.18 245	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.19 24	0.19 85	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.11 82	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

mms	0.13 66	0.11 168	0.19 62	0.19 106	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.17 115	0.14 111	0.09 22	0.24 187	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

ours_stereo	0.13 66	0.11 168	0.23 98	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.18 222	0.20 35	0.19 85	0.13 66	0.18 130	0.14 111	0.10 53	0.23 173	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.05 26

RAStereo	0.13 66	0.12 210	0.27 137	0.22 276	0.11 125	0.15 31	0.18 222	0.23 79	0.23 162	0.13 66	0.17 115	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.05 26

Occ-G	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.19 139	0.21 205	0.11 82	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89

Pointernet	0.13 66	0.07 2	0.27 137	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.12 26	0.31 189	0.24 177	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.16 39	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

trnet	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.15 5	0.07 1	0.21 193	0.12 26	0.24 93	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.15 131	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MoCha-V2	0.13 66	0.08 17	0.26 128	0.23 327	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.16 39	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.14 164	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

IGEV++	0.13 66	0.10 94	0.23 98	0.21 214	0.10 78	0.15 31	0.15 103	0.29 158	0.16 39	0.12 49	0.15 87	0.12 70	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

AEACV	0.13 66	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.17 115	0.13 84	0.16 201	0.16 43	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

LoS_RVC	0.13 66	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.19 139	0.12 70	0.15 183	0.17 62	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

EGLCR-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.13 52	0.27 125	0.21 128	0.13 66	0.10 18	0.15 131	0.09 22	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CREStereo	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.14 2	0.08 12	0.22 221	0.15 103	0.25 102	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.14 111	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.36 445	0.14 77	0.28 144	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 48	0.19 85	0.77 566	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.13 5	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

Zero-FE251	0.14 93	0.09 52	0.24 107	0.17 25	0.09 34	0.20 165	0.13 52	0.20 35	0.14 24	0.61 546	0.13 54	0.13 84	0.11 82	0.14 11	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

GGEV	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 168	0.21 82	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.16 136	0.25 102	0.16 39	0.15 105	0.13 54	0.15 131	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.09 311

depthmonostereo	0.14 93	0.09 52	0.19 62	0.19 106	0.08 12	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.23 162	0.16 129	0.18 130	0.14 111	0.17 231	0.19 108	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

SCV_C0	0.14 93	0.11 168	0.25 120	0.19 106	0.12 184	0.15 31	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.09 22	0.24 187	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.06 89

SCV	0.14 93	0.14 318	0.24 107	0.21 214	0.11 125	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 68	0.11 31	0.15 87	0.13 84	0.10 53	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89

castereo	0.14 93	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.10 78	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.13 66	0.18 130	0.16 150	0.16 201	0.15 25	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

tt45	0.14 93	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.11 125	0.23 243	0.18 222	0.22 60	0.17 56	0.15 105	0.13 54	0.14 111	0.10 53	0.30 301	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

999	0.14 93	0.08 17	0.24 107	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.24 93	0.18 68	0.13 66	0.16 102	0.14 111	0.11 82	0.36 342	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

fffy	0.14 93	0.11 168	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.13 141	0.25 218	0.14 139	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

WCG-NET	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.08 12	0.18 102	0.17 178	0.21 48	0.28 226	0.18 162	0.21 168	0.15 131	0.12 108	0.18 85	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.26 200	0.18 162	0.19 139	0.20 193	0.12 108	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 168	0.32 185	0.19 106	0.11 125	0.18 102	0.17 178	0.20 35	0.22 141	0.14 91	0.24 198	0.15 131	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.10 336	0.06 89

ff7	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 168	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffff	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

11t	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.26 128	0.19 106	0.14 306	0.16 58	0.13 52	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.14 84	0.14 111	0.11 82	0.17 62	0.17 222	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 94	0.30 165	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.13 52	0.19 24	0.18 68	0.15 105	0.20 156	0.10 39	0.11 82	0.18 85	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.06 89

CASnet	0.14 93	0.12 210	0.22 92	0.22 276	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.25 191	0.22 190	0.20 156	0.15 131	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.11 398	0.09 335	0.08 196	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 318	0.33 201	0.20 169	0.09 34	0.21 193	0.10 8	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 139	0.15 131	0.13 141	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.06 89

anonymousdsp	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

LoS	0.14 93	0.08 17	0.27 137	0.16 10	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.26 111	0.26 200	0.15 105	0.18 130	0.18 170	0.13 141	0.22 163	0.14 139	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 93	0.08 17	0.19 62	0.17 25	0.22 502	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.14 91	0.17 115	0.14 111	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.18 509

ProNet	0.14 93	0.12 210	0.25 120	0.19 106	0.11 125	0.19 130	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.13 54	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.07 178

MC-Stereo	0.14 93	0.09 52	0.25 120	0.21 214	0.09 34	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 184	0.16 150	0.13 141	0.22 163	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

ccc-4	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.24 107	0.25 418	0.11 125	0.11 5	0.18 222	0.32 200	0.23 162	0.12 49	0.12 41	0.18 170	0.12 108	0.14 11	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.06 89
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 94	0.44 349	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.21 350	0.27 125	0.22 141	0.15 105	0.16 102	0.13 84	0.11 82	0.20 125	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.05 26

HART	0.15 126	0.11 168	0.30 165	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 177	0.19 85	0.15 105	0.25 207	0.17 160	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.07 294	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.06 89

HUF	0.15 126	0.11 168	0.38 271	0.17 25	0.11 125	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.20 111	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.11 82	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.20 553	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.14 463

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 52	0.26 128	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.29 245	0.24 210	0.20 156	0.19 184	0.10 53	0.18 85	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

whm_eth	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

testlalala	0.15 126	0.10 94	0.36 240	0.19 106	0.12 184	0.23 243	0.16 136	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 139	0.14 111	0.11 82	0.16 43	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 82	0.41 559	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.15 105	0.19 139	0.11 59	0.09 22	0.14 11	0.13 102	0.29 565	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.14 463

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 352	0.28 148	0.25 418	0.18 433	0.11 5	0.19 268	0.28 144	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.07 178

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 94	0.24 107	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.23 79	0.27 211	0.17 144	0.20 156	0.17 160	0.11 82	0.23 173	0.16 191	0.07 80	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 17	0.26 128	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.13 52	0.22 60	0.30 258	0.21 184	0.30 256	0.13 84	0.11 82	0.16 43	0.15 165	0.07 80	0.04 2	0.06 32	0.15 504	0.06 57	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 126	0.09 52	0.28 148	0.16 10	0.08 12	0.25 283	0.14 77	0.23 79	0.28 226	0.24 210	0.30 256	0.16 150	0.12 108	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

XX-TBD	0.15 126	0.18 410	0.28 148	0.22 276	0.10 78	0.22 221	0.15 103	0.22 60	0.27 211	0.22 190	0.26 217	0.14 111	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

PMTNet	0.15 126	0.08 17	0.23 98	0.15 5	0.09 34	0.23 243	0.16 136	0.25 102	0.23 162	0.17 144	0.21 168	0.16 150	0.14 164	0.22 163	0.13 102	0.29 565	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

FE-Mocha	0.16 140	0.10 94	0.33 201	0.19 106	0.13 262	0.19 130	0.15 103	0.35 247	0.22 141	0.24 210	0.24 198	0.20 193	0.14 164	0.17 62	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

zero-FE	0.16 140	0.08 17	0.81 516	0.19 106	0.18 433	0.12 9	0.15 103	0.19 24	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.21 146	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 513	0.06 89

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 210	0.23 98	0.16 10	0.08 12	0.23 243	0.20 319	0.29 158	0.31 270	0.19 168	0.22 179	0.19 184	0.15 183	0.29 286	0.20 296	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.06 89

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 240	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.14 77	0.28 144	0.24 177	0.22 190	0.20 156	0.24 250	0.18 256	0.21 146	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.06 89

tg	0.16 140	0.11 168	0.25 120	0.21 214	0.11 125	0.23 243	0.15 103	0.34 222	0.24 177	0.20 173	0.25 207	0.19 184	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.17 178	0.22 60	0.34 301	0.16 129	0.21 168	0.19 184	0.16 201	0.21 146	0.16 191	0.11 397	0.10 446	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 318	0.28 148	0.21 214	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.23 79	0.24 177	0.17 144	0.21 168	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.14 139	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 168	0.36 240	0.18 60	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 230	0.20 193	0.11 82	0.24 187	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 89

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

CAS++	0.16 140	0.12 210	0.27 137	0.18 60	0.12 184	0.17 80	0.15 103	0.42 331	0.24 177	0.19 168	0.18 130	0.13 84	0.10 53	0.21 146	0.12 56	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.29 158	0.21 128	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.13 141	0.25 218	0.13 102	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 94	0.34 211	0.21 214	0.15 356	0.15 31	0.13 52	0.28 144	0.25 191	0.17 144	0.26 217	0.15 131	0.16 201	0.25 218	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.08 249

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 52	0.25 120	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.35 317	0.20 173	0.25 207	0.17 160	0.17 231	0.18 85	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

test-3	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.26 231	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_1	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.25 219	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.20 173	0.25 207	0.18 170	0.12 108	0.20 125	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

raftrobust	0.16 140	0.13 274	0.29 158	0.22 276	0.15 356	0.19 130	0.13 52	0.32 200	0.26 200	0.26 231	0.20 156	0.19 184	0.17 231	0.21 146	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

test_xeample3	0.16 140	0.11 168	0.56 435	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.20 111	0.16 129	0.12 41	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.07 178

NLSM1	0.17 159	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.18 433	0.25 283	0.17 178	0.47 380	0.40 382	0.16 129	0.21 168	0.13 84	0.15 183	0.21 146	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

xyz-stereo-finetune2	0.17 159	0.11 168	0.26 128	0.16 10	0.09 34	0.27 317	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 230	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 341	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.07 178

MM-Stereo_test3	0.17 159	0.12 210	0.29 158	0.23 327	0.14 306	0.19 130	0.22 377	0.39 294	0.36 330	0.16 129	0.24 198	0.17 160	0.12 108	0.19 108	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.06 89

MM-Stereo_test1	0.17 159	0.10 94	0.39 286	0.23 327	0.11 125	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.29 245	0.22 190	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.06 89

model_zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.39 286	0.20 169	0.12 184	0.24 265	0.15 103	0.34 222	0.22 141	0.30 311	0.20 156	0.22 217	0.12 108	0.24 187	0.14 139	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rvit_stereo_ft	0.17 159	0.14 318	0.30 165	0.25 418	0.14 306	0.17 80	0.21 350	0.28 144	0.26 200	0.16 129	0.19 139	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.17 222	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.07 178

gcap-zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.36 240	0.20 169	0.12 184	0.26 307	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.26 231	0.20 156	0.30 332	0.14 164	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 159	0.13 274	0.24 107	0.19 106	0.13 262	0.24 265	0.17 178	0.30 177	0.37 341	0.43 488	0.17 115	0.13 84	0.12 108	0.19 108	0.15 165	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

AE-Stereo	0.17 159	0.11 168	0.31 179	0.24 380	0.14 306	0.23 243	0.18 222	0.34 222	0.29 245	0.15 105	0.25 207	0.21 205	0.13 141	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

rrr	0.17 159	0.11 168	0.57 438	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.22 141	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

plain	0.17 159	0.13 274	0.43 340	0.21 214	0.13 262	0.16 58	0.17 178	0.27 125	0.22 141	0.16 129	0.26 217	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.07 178

MSKI-zero shot	0.17 159	0.09 52	0.43 340	0.20 169	0.11 125	0.21 193	0.15 103	0.32 200	0.21 128	0.23 196	0.24 198	0.23 237	0.10 53	0.31 308	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

Any-RAFT	0.17 159	0.08 17	0.31 179	0.19 106	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.42 331	0.30 258	0.24 210	0.27 224	0.27 289	0.16 201	0.21 146	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

RAFT-Test	0.17 159	0.10 94	0.38 271	0.19 106	0.12 184	0.25 283	0.17 178	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.29 243	0.27 289	0.14 164	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

4D-IteraStereo	0.17 159	0.16 377	0.50 401	0.21 214	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.28 144	0.28 226	0.23 196	0.20 156	0.20 193	0.11 82	0.19 108	0.14 139	0.06 31	0.04 2	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.06 89

anonymousdsp2	0.17 159	0.10 94	0.28 148	0.20 169	0.11 125	0.25 283	0.17 178	0.41 317	0.31 270	0.23 196	0.23 184	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.07 178

knoymous	0.17 159	0.09 52	0.32 185	0.17 25	0.11 125	0.21 193	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.27 289	0.16 201	0.23 173	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.09 269	0.09 311

Selective-RAFT	0.17 159	0.12 210	0.30 165	0.24 380	0.10 78	0.29 358	0.15 103	0.32 200	0.31 270	0.17 144	0.17 115	0.21 205	0.18 256	0.28 269	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.06 89

AnonymousM	0.17 159	0.19 426	0.24 107	0.18 60	0.10 78	0.18 102	0.17 178	0.30 177	0.23 162	0.26 231	0.20 156	0.18 170	0.14 164	0.19 108	0.14 139	0.09 309	0.06 168	0.38 571	0.15 504	0.06 57	0.05 26

cross-raft	0.17 159	0.12 210	0.41 317	0.23 327	0.10 78	0.20 165	0.24 424	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.29 316	0.15 183	0.17 62	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

test-1	0.17 159	0.11 168	0.40 294	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.34 222	0.26 200	0.20 173	0.24 198	0.22 217	0.14 164	0.16 43	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.08 249

s12784h	0.17 159	0.09 52	0.26 128	0.18 60	0.07 1	0.32 401	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.23 196	0.25 207	0.18 170	0.17 231	0.25 218	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 159	0.14 318	0.32 185	0.20 169	0.09 34	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.25 219	0.33 300	0.20 193	0.17 231	0.19 108	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 159	0.10 94	0.40 294	0.20 169	0.11 125	0.20 165	0.15 103	0.36 266	0.30 258	0.23 196	0.21 168	0.26 280	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 159	0.10 94	0.37 252	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.32 200	0.28 226	0.23 196	0.23 184	0.27 289	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

WQFJA1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

WQFJX1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.23 327	0.17 411	0.24 265	0.19 268	0.58 511	0.52 496	0.16 129	0.16 102	0.14 111	0.15 183	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89

WQFJX	0.18 184	0.10 94	0.17 44	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.18 222	0.53 459	0.45 434	0.17 144	0.16 102	0.14 111	0.16 201	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.08 380	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NLMM	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

IGEV-FE	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

testlalala2	0.18 184	0.10 94	0.50 401	0.36 545	0.25 531	0.23 243	0.14 77	0.34 222	0.24 177	0.25 219	0.25 207	0.21 205	0.12 108	0.16 43	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

H2IRNET	0.18 184	0.13 274	0.35 220	0.21 214	0.12 184	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.30 258	0.17 144	0.31 270	0.25 259	0.20 280	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.06 89

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

cc1	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

11t1	0.18 184	0.10 94	0.30 165	0.20 169	0.11 125	0.27 317	0.17 178	0.35 247	0.23 162	0.25 219	0.23 184	0.23 237	0.23 314	0.25 218	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

tt1	0.18 184	0.14 318	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.30 376	0.19 268	0.35 247	0.44 423	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 210	0.38 271	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.14 77	0.35 247	0.25 191	0.27 241	0.35 321	0.23 237	0.13 141	0.27 255	0.16 191	0.06 31	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.06 89

HH	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

HanStereo	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 410	0.39 286	0.22 276	0.12 184	0.24 265	0.13 52	0.31 189	0.23 162	0.24 210	0.20 156	0.24 250	0.12 108	0.26 235	0.15 165	0.06 31	0.06 168	0.12 436	0.09 335	0.08 196	0.07 178

riskmin	0.18 184	0.09 52	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.24 265	0.16 136	0.34 222	0.28 226	0.21 184	0.23 184	0.33 358	0.24 332	0.23 173	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.10 336	0.10 367

test_4	0.18 184	0.12 210	0.34 211	0.23 327	0.12 184	0.18 102	0.22 377	0.26 111	0.24 177	0.24 210	0.47 454	0.22 217	0.13 141	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.07 126	0.05 26

GMOStereo	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

error version	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test-v	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test_3	0.18 184	0.11 168	0.32 185	0.24 380	0.11 125	0.22 221	0.25 441	0.31 189	0.31 270	0.25 219	0.18 130	0.23 237	0.13 141	0.25 218	0.19 278	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249
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	0.18 184	0.11 168	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.24 265	0.20 319	0.29 158	0.26 200	0.26 231	0.25 207	0.25 259	0.18 256	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

PSM-adaLoss	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.22 163	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 168	0.40 294	0.21 214	0.11 125	0.19 130	0.16 136	0.28 144	0.22 141	0.27 241	0.27 224	0.23 237	0.28 398	0.24 187	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.10 367

iGMRVC	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iRAFT	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

CRE-IMP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.11 125	0.24 265	0.17 178	0.29 158	0.21 128	0.27 241	0.26 217	0.24 250	0.17 231	0.23 173	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.10 367

test-2	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

rafts_anoy	0.18 184	0.15 352	0.35 220	0.22 276	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.23 196	0.25 207	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.12 454	0.09 269	0.08 249

raft+_RVC	0.18 184	0.14 318	0.32 185	0.21 214	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.38 282	0.34 301	0.21 184	0.28 230	0.20 193	0.15 183	0.24 187	0.19 278	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.08 249

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 352	0.33 201	0.21 214	0.14 306	0.21 193	0.18 222	0.31 189	0.25 191	0.21 184	0.29 243	0.22 217	0.15 183	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.10 446	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 318	0.49 390	0.27 481	0.18 433	0.22 221	0.17 178	0.27 125	0.23 162	0.14 91	0.22 179	0.17 160	0.14 164	0.21 146	0.15 165	0.10 358	0.11 469	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

DCANet	0.18 184	0.13 274	0.40 294	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.23 314	0.20 125	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

AFF-stereo	0.18 184	0.15 352	0.32 185	0.21 214	0.10 78	0.18 102	0.18 222	0.33 214	0.27 211	0.25 219	0.37 340	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.33 201	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.12 26	0.42 331	0.25 191	0.27 241	0.32 279	0.21 205	0.17 231	0.25 218	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.08 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 227	0.12 210	0.16 33	0.23 327	0.18 433	0.24 265	0.20 319	0.59 517	0.65 536	0.18 162	0.17 115	0.13 84	0.14 164	0.25 218	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLCSM	0.19 227	0.12 210	0.18 54	0.24 380	0.19 460	0.24 265	0.21 350	0.42 331	0.40 382	0.19 168	0.18 130	0.14 111	0.16 201	0.47 380	0.19 278	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

AIO-test1	0.19 227	0.14 318	0.41 317	0.27 481	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.39 294	0.36 330	0.17 144	0.26 217	0.18 170	0.13 141	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.06 57	0.09 311

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 318	0.34 211	0.23 327	0.14 306	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.37 341	0.18 162	0.22 179	0.23 237	0.17 231	0.26 235	0.17 222	0.15 492	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

1test111	0.19 227	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

DCANet-4	0.19 227	0.10 94	0.52 418	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.36 266	0.39 365	0.29 280	0.30 256	0.17 160	0.22 300	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

fff	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 274	0.49 390	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.31 443	0.21 146	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

x	0.19 227	0.11 168	0.29 158	0.20 169	0.11 125	0.26 307	0.18 222	0.41 317	0.29 245	0.25 219	0.29 243	0.28 305	0.24 332	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

DisPM	0.19 227	0.10 94	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.29 245	0.33 363	0.34 310	0.23 237	0.16 201	0.33 322	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.11 402

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 94	0.46 368	0.19 106	0.13 262	0.25 283	0.19 268	0.52 448	0.19 85	0.29 280	0.21 168	0.22 217	0.20 280	0.28 269	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.08 196	0.08 249

TRStereo	0.19 227	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.52 448	0.28 226	0.20 173	0.19 139	0.21 205	0.13 141	0.24 187	0.13 102	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.06 57	0.06 89

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 168	0.34 211	0.29 505	0.12 184	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.32 279	0.25 259	0.15 183	0.24 187	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.09 311

RALAANet	0.19 227	0.18 410	0.37 252	0.23 327	0.14 306	0.23 243	0.13 52	0.37 276	0.29 245	0.28 251	0.26 217	0.25 259	0.15 183	0.26 235	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.06 89

csc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 294	0.21 214	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.29 158	0.40 382	0.25 219	0.23 184	0.16 150	0.15 183	0.25 218	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

CoSv	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

AIO-test2	0.20 244	0.20 438	0.36 240	0.26 453	0.15 356	0.22 221	0.16 136	0.42 331	0.42 401	0.16 129	0.29 243	0.15 131	0.11 82	0.26 235	0.13 102	0.18 529	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.07 126	0.07 178

rvit_0105_4	0.20 244	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.14 306	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.39 365	0.19 168	0.24 198	0.25 259	0.19 271	0.27 255	0.17 222	0.16 507	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.72 582	0.70 492	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 103	0.18 18	0.16 39	0.13 66	0.12 41	0.09 22	0.08 9	0.16 43	0.13 102	0.35 573	0.04 2	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.23 548

test_sample1	0.20 244	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.12 184	0.28 337	0.19 268	0.41 317	0.25 191	0.26 231	0.31 270	0.29 316	0.26 362	0.44 370	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MyStereo06	0.20 244	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.40 305	0.21 128	0.30 311	0.24 198	0.31 342	0.18 256	0.22 163	0.18 245	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

xx1	0.20 244	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.28 305	0.24 332	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

testlalala_base	0.20 244	0.13 274	0.35 220	0.25 418	0.15 356	0.25 283	0.16 136	0.34 222	0.17 56	0.19 168	0.26 217	0.17 160	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.39 578	0.09 415	0.07 97	0.05 51	0.45 572	0.08 249

DCRE	0.20 244	0.13 274	0.40 294	0.21 214	0.15 356	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.22 190	0.80 551	0.23 237	0.16 201	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.07 294	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

qqq	0.20 244	0.12 210	0.31 179	0.20 169	0.11 125	0.23 243	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.24 210	0.28 230	0.28 305	0.24 332	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

PFNet+	0.20 244	0.10 94	0.37 252	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.19 268	0.29 158	0.34 301	0.33 363	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.32 315	0.17 222	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.12 425

NF-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

OCTAStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

RE-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

TVStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

sAnonymous2	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

111	0.20 244	0.17 396	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.24 265	0.17 178	0.41 317	0.45 434	0.23 196	0.29 243	0.29 316	0.21 287	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.08 249

HITNet	0.20 244	0.17 396	0.43 340	0.19 106	0.08 12	0.27 317	0.14 77	0.42 331	0.30 258	0.29 280	0.32 279	0.27 289	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89
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
FACV-RUCA	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.23 327	0.23 515	0.26 307	0.19 268	0.39 294	0.34 301	0.25 219	0.32 279	0.21 205	0.24 332	0.24 187	0.19 278	0.10 358	0.07 294	0.15 498	0.08 241	0.16 475	0.13 442

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 98	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 424	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 184	0.28 305	0.49 531	0.26 235	0.18 245	0.09 309	0.08 380	0.18 523	0.13 481	0.17 492	0.17 496

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.24 424	0.36 266	0.39 365	0.21 184	0.23 184	0.26 280	0.19 271	0.26 235	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 436	0.12 454	0.10 336	0.09 311

test_sample2	0.21 264	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.11 125	0.27 317	0.21 350	0.43 344	0.29 245	0.26 231	0.31 270	0.30 332	0.24 332	0.45 373	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

mmm	0.21 264	0.12 210	0.31 179	0.22 276	0.12 184	0.28 337	0.21 350	0.41 317	0.27 211	0.29 280	0.38 354	0.29 316	0.24 332	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.10 336	0.09 311

CASS	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.11 125	0.28 337	0.19 268	0.39 294	0.30 258	0.32 351	0.34 310	0.25 259	0.24 332	0.25 218	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 377	0.41 317	0.25 418	0.15 356	0.22 221	0.24 424	0.32 200	0.28 226	0.33 363	0.51 471	0.29 316	0.17 231	0.32 315	0.13 102	0.06 31	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.06 89

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 410	0.33 201	0.25 418	0.18 433	0.23 243	0.29 481	0.40 305	0.36 330	0.24 210	0.38 354	0.18 170	0.16 201	0.32 315	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.12 454	0.09 269	0.09 311

SA-5K	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 431	0.23 327	0.15 356	0.25 283	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.33 300	0.22 217	0.15 183	0.26 235	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

IPLG	0.21 264	0.15 352	0.53 422	0.21 214	0.12 184	0.28 337	0.17 178	0.42 331	0.30 258	0.33 363	0.32 279	0.15 131	0.17 231	0.50 392	0.21 321	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 451	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

MIPNet	0.21 264	0.15 352	0.52 418	0.21 214	0.12 184	0.27 317	0.20 319	0.45 361	0.37 341	0.30 311	0.23 184	0.19 184	0.24 332	0.27 255	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

IPLGR	0.21 264	0.13 274	0.61 454	0.21 214	0.11 125	0.25 283	0.18 222	0.41 317	0.37 341	0.28 251	0.27 224	0.21 205	0.19 271	0.37 345	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 462	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

GANet-ADL	0.21 264	0.12 210	0.45 360	0.23 327	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.46 372	0.35 317	0.25 219	0.32 279	0.32 351	0.19 271	0.24 187	0.20 296	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

LCNet	0.21 264	0.11 168	0.29 158	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.19 268	0.34 222	0.26 200	0.28 251	0.35 321	0.26 280	0.30 427	0.35 337	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.13 435	0.22 541

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

SST-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.24 177	0.34 383	0.33 300	0.29 316	0.25 353	0.56 429	0.17 222	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

RAFT_R40	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.18 102	0.18 222	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.33 300	0.30 332	0.24 332	0.55 418	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

RAFT-345	0.21 264	0.10 94	0.46 368	0.22 276	0.11 125	0.20 165	0.16 136	0.26 111	0.25 191	0.27 241	0.66 530	0.21 205	0.16 201	0.55 418	0.21 321	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

RAFT	0.21 264	0.17 396	0.32 185	0.24 380	0.12 184	0.25 283	0.27 459	0.35 247	0.28 226	0.33 363	0.33 300	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 222	0.08 220	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.10 336	0.06 89

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.25 441	0.37 276	0.27 211	0.30 311	0.45 437	0.27 289	0.21 287	0.31 308	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.19 517

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.36 266	0.25 191	0.33 363	0.59 507	0.24 250	0.28 398	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.20 527

TestStereo	0.21 264	0.19 426	0.40 294	0.25 418	0.10 78	0.22 221	0.21 350	0.31 189	0.31 270	0.23 196	0.34 310	0.22 217	0.18 256	0.62 464	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.11 384	0.06 89

XX-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.83 523	0.26 453	0.17 411	0.23 243	0.13 52	0.40 305	0.18 68	0.20 173	0.41 386	0.31 342	0.10 53	0.32 315	0.12 56	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

EAI-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.33 201	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.46 557	0.46 372	0.20 111	0.25 219	0.50 465	0.17 160	0.16 201	0.24 187	0.23 360	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.10 377	0.06 57	0.07 178

FENet	0.21 264	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.26 307	0.17 178	0.41 317	0.35 317	0.30 311	0.31 270	0.29 316	0.23 314	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

MyStereo8	0.22 294	0.15 352	0.63 465	0.21 214	0.17 411	0.31 392	0.16 136	0.36 266	0.32 279	0.28 251	0.36 331	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.28 404	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.12 425

ffm	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

StereoVision	0.22 294	0.18 410	0.37 252	0.27 481	0.17 411	0.23 243	0.22 377	0.38 282	0.31 270	0.20 173	0.51 471	0.22 217	0.16 201	0.28 269	0.18 245	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.13 481	0.10 336	0.07 178

raft_robust	0.22 294	0.17 396	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.23 243	0.22 377	0.49 402	0.48 466	0.32 351	0.32 279	0.26 280	0.23 314	0.53 410	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.06 89

Sa-1000	0.22 294	0.15 352	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.47 380	0.39 365	0.30 311	0.50 465	0.26 280	0.19 271	0.33 322	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

SA	0.22 294	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.23 402	0.45 361	0.40 382	0.27 241	0.44 426	0.23 237	0.23 314	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 294	0.22 276	0.12 184	0.25 283	0.21 350	0.32 200	0.44 423	0.29 280	0.28 230	0.25 259	0.16 201	0.30 301	0.25 381	0.12 435	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 318	0.58 443	0.24 380	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.49 402	0.40 382	0.27 241	0.29 243	0.30 332	0.20 280	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

HHNet	0.22 294	0.12 210	0.52 418	0.18 60	0.18 433	0.20 165	0.20 319	0.34 222	0.31 270	0.32 351	0.59 507	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 432	0.08 220	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.11 402

KYRaft	0.22 294	0.10 94	0.30 165	0.23 327	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.35 247	0.24 177	0.35 400	0.54 489	0.34 365	0.26 362	0.29 286	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.08 196	0.31 566

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 210	0.39 286	0.26 453	0.11 125	0.18 102	0.24 424	0.40 305	0.37 341	0.31 329	0.30 256	0.29 316	0.24 332	0.55 418	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

GES	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.14 306	0.27 317	0.19 268	0.49 402	0.33 291	0.30 311	0.36 331	0.25 259	0.23 314	0.29 286	0.22 341	0.10 358	0.08 380	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.11 402

SFCPSM	0.22 294	0.10 94	0.51 412	0.21 214	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.55 477	0.39 365	0.29 280	0.32 279	0.23 237	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.08 249

DMCA	0.22 294	0.14 318	0.36 240	0.22 276	0.14 306	0.27 317	0.20 319	0.43 344	0.38 355	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.24 332	0.24 187	0.28 404	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.11 402

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 410	0.47 376	0.22 276	0.10 78	0.28 337	0.14 77	0.46 372	0.32 279	0.31 329	0.34 310	0.31 342	0.25 353	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.10 336	0.08 249

MLCV	0.22 294	0.16 377	0.44 349	0.21 214	0.08 12	0.29 358	0.19 268	0.38 282	0.37 341	0.38 438	0.44 426	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 376	0.24 380	0.14 306	0.25 283	0.12 26	0.40 305	0.33 291	0.29 280	0.42 402	0.22 217	0.20 280	0.33 322	0.19 278	0.07 80	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.07 178

Select-FE	0.23 311	0.14 318	0.78 503	0.22 276	0.18 433	0.22 221	0.13 52	0.43 344	0.26 200	0.28 251	0.33 300	0.39 410	0.29 413	0.27 255	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.13 481	0.08 196	0.12 425

G2L-ROB	0.23 311	0.15 352	0.41 317	0.19 106	0.12 184	0.27 317	0.21 350	0.47 380	0.33 291	0.34 383	0.31 270	0.41 432	0.22 300	0.49 388	0.26 394	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 390	0.22 276	0.15 356	0.25 283	0.17 178	0.39 294	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.21 205	0.17 231	0.59 446	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

PAM_32	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.19 268	0.36 266	0.23 162	0.29 280	0.28 230	0.56 515	0.28 398	0.27 255	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.09 311

PAM	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.22 276	0.15 356	0.34 425	0.21 350	0.37 276	0.22 141	0.31 329	0.27 224	0.55 511	0.26 362	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.09 311

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 396	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.24 265	0.28 475	0.38 282	0.41 394	0.25 219	0.25 207	0.28 305	0.21 287	0.28 269	0.20 296	0.15 492	0.13 498	0.14 483	0.15 504	0.10 336	0.09 311

UGAM-zero	0.23 311	0.10 94	0.54 425	0.19 106	0.13 262	0.21 193	0.14 77	0.44 351	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.51 494	0.33 453	0.65 479	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.06 57	0.07 178

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 274	0.83 523	0.20 169	0.21 486	0.23 243	0.17 178	0.48 393	0.27 211	0.23 196	0.29 243	0.39 410	0.23 314	0.25 218	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.11 415	0.11 384	0.10 367

test_sample3	0.23 311	0.12 210	0.43 340	0.19 106	0.12 184	0.32 401	0.20 319	0.50 412	0.34 301	0.31 329	0.33 300	0.29 316	0.22 300	0.53 410	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

MyStereo05	0.23 311	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.48 393	0.52 496	0.31 329	0.23 184	0.25 259	0.22 300	0.30 301	0.21 321	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo04	0.23 311	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.49 402	0.52 496	0.28 251	0.23 184	0.27 289	0.23 314	0.30 301	0.22 341	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

CoDeX	0.23 311	0.12 210	0.46 368	0.21 214	0.14 306	0.29 358	0.21 350	0.53 459	0.41 394	0.29 280	0.35 321	0.29 316	0.22 300	0.48 383	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

anonymousa	0.23 311	0.11 168	0.50 401	0.21 214	0.16 388	0.31 392	0.20 319	0.36 266	0.35 317	0.32 351	0.50 465	0.39 410	0.26 362	0.22 163	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.07 126	0.08 249

BUS	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.43 493	0.17 178	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.32 351	0.20 280	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

IER	0.23 311	0.12 210	0.39 286	0.20 169	0.14 306	0.31 392	0.19 268	0.42 331	0.36 330	0.33 363	0.40 378	0.32 351	0.33 453	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.08 249

test_5	0.23 311	0.19 426	0.38 271	0.26 453	0.18 433	0.25 283	0.29 481	0.40 305	0.37 341	0.29 280	0.40 378	0.25 259	0.22 300	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.10 367

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 410	0.44 349	0.22 276	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.28 251	0.37 340	0.34 365	0.23 314	0.65 479	0.27 400	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

psmg	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.21 214	0.14 306	0.35 440	0.23 402	0.51 429	0.34 301	0.35 400	0.38 354	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

UDGNet	0.23 311	0.31 525	0.38 271	0.24 380	0.14 306	0.24 265	0.18 222	0.32 200	0.43 408	0.29 280	0.28 230	0.24 250	0.19 271	0.29 286	0.20 296	0.15 492	0.07 294	0.21 537	0.11 415	0.14 453	0.10 367

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 318	0.35 220	0.29 505	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.37 276	0.33 291	0.34 383	0.30 256	0.34 365	0.19 271	0.70 493	0.24 371	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.29 505	0.12 184	0.23 243	0.14 77	0.38 282	0.31 270	0.34 383	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 493	0.26 394	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

ASMatch	0.23 311	0.11 168	0.51 412	0.24 380	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.28 226	0.28 251	0.68 534	0.27 289	0.26 362	0.50 392	0.22 341	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.11 402

PFNet	0.23 311	0.10 94	0.57 438	0.24 380	0.14 306	0.22 221	0.19 268	0.39 294	0.33 291	0.35 400	0.32 279	0.27 289	0.19 271	0.64 472	0.22 341	0.09 309	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.07 178

ICVP	0.23 311	0.13 274	0.44 349	0.26 453	0.14 306	0.29 358	0.25 441	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.43 415	0.35 379	0.25 353	0.26 235	0.23 360	0.12 435	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 311	0.18 410	0.63 465	0.27 481	0.18 433	0.41 477	0.23 402	0.43 344	0.35 317	0.23 196	0.27 224	0.20 193	0.18 256	0.27 255	0.18 245	0.12 435	0.11 469	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.12 425

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.19 106	0.13 262	0.26 307	0.16 136	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ACVNet	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.27 317	0.23 402	0.39 294	0.44 423	0.28 251	0.41 386	0.38 398	0.26 362	0.27 255	0.32 437	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.07 178

MSMDNet	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ccs_rob	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.20 169	0.13 262	0.26 307	0.17 178	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 377	0.38 271	0.19 106	0.13 262	0.27 317	0.24 424	0.49 402	0.38 355	0.37 423	0.37 340	0.40 425	0.24 332	0.52 403	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.08 249

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 274	0.52 418	0.20 169	0.14 306	0.26 307	0.13 52	0.34 222	0.34 301	0.41 472	0.33 300	0.47 470	0.29 413	0.30 301	0.22 341	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.12 420	0.15 475

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 396	0.50 401	0.26 453	0.22 502	0.22 221	0.15 103	0.40 305	0.35 317	0.27 241	0.37 340	0.29 316	0.20 280	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 531	0.12 454	0.13 435	0.13 442

test_sample5	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.32 351	0.41 386	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

test_sample4	0.24 342	0.13 274	0.43 340	0.20 169	0.12 184	0.32 401	0.21 350	0.51 429	0.34 301	0.31 329	0.37 340	0.28 305	0.23 314	0.53 410	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

tta	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

DualNet	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.33 363	0.43 415	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 360	0.26 453	0.13 262	0.28 337	0.15 103	0.39 294	0.35 317	0.37 423	0.43 415	0.40 425	0.17 231	0.34 328	0.20 296	0.12 435	0.07 294	0.13 457	0.07 161	0.16 475	0.09 311

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 274	0.50 401	0.20 169	0.15 356	0.28 337	0.17 178	0.49 402	0.45 434	0.32 351	0.42 402	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 321	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.09 335	0.12 420	0.11 402

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

ToySt	0.24 342	0.16 377	0.48 385	0.21 214	0.13 262	0.29 358	0.29 481	0.39 294	0.39 365	0.27 241	0.35 321	0.39 410	0.31 443	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

ssnet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

STrans-v2	0.24 342	0.13 274	0.54 425	0.21 214	0.12 184	0.23 243	0.21 350	0.47 380	0.28 226	0.31 329	0.42 402	0.36 384	0.35 466	0.62 464	0.23 360	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 274	0.56 435	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.19 268	0.40 305	0.32 279	0.30 311	0.43 415	0.36 384	0.31 443	0.61 456	0.20 296	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.07 178

DRaft	0.24 342	0.10 94	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.28 337	0.23 402	0.33 214	0.39 365	0.38 438	0.61 519	0.21 205	0.41 498	0.48 383	0.42 488	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.08 249

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 201	0.34 534	0.16 388	0.27 317	0.18 222	0.43 344	0.35 317	0.30 311	0.35 321	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.10 336	0.09 311

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 503	0.22 276	0.12 184	0.29 358	0.24 424	0.43 344	0.32 279	0.33 363	0.28 230	0.28 305	0.19 271	0.49 388	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.09 269	0.06 89

cf-r	0.24 342	0.15 352	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.22 377	0.42 331	0.40 382	0.30 311	0.42 402	0.42 441	0.26 362	0.43 366	0.25 381	0.11 397	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.08 249

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 318	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.21 350	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.39 367	0.39 410	0.28 398	0.58 440	0.23 360	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.09 311

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 352	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.20 319	0.48 393	0.37 341	0.30 311	0.44 426	0.38 398	0.26 362	0.52 403	0.22 341	0.12 435	0.07 294	0.11 398	0.13 481	0.10 336	0.09 311

CFNet-ft	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 377	0.34 211	0.18 60	0.15 356	0.33 412	0.16 136	0.46 372	0.35 317	0.29 280	0.35 321	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.22 341	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.14 495	0.13 435	0.12 425

AdaStereo	0.24 342	0.16 377	0.37 252	0.24 380	0.12 184	0.32 401	0.17 178	0.54 467	0.42 401	0.33 363	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 341	0.14 479	0.06 168	0.13 457	0.08 241	0.11 384	0.08 249
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 342	0.18 410	0.61 454	0.25 418	0.11 125	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.43 408	0.33 363	0.43 415	0.27 289	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 377	0.47 376	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.18 222	0.46 372	0.35 317	0.33 363	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 449	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.09 311

DDVS	0.25 370	0.15 352	0.39 286	0.24 380	0.17 411	0.34 425	0.21 350	0.41 317	0.30 258	0.33 363	0.41 386	0.48 476	0.21 287	0.52 403	0.27 400	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.14 463

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 352	0.33 201	0.23 327	0.11 125	0.27 317	0.18 222	0.56 493	0.59 520	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.28 398	0.49 388	0.30 424	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.13 442

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 318	0.95 546	0.21 214	0.27 538	0.20 165	0.19 268	0.48 393	0.25 191	0.26 231	0.55 493	0.34 365	0.18 256	0.25 218	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.12 454	0.12 420	0.12 425

test_sample7	0.25 370	0.15 352	0.35 220	0.20 169	0.14 306	0.28 337	0.21 350	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.14 479	0.09 415	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

test_sample6	0.25 370	0.13 274	0.41 317	0.21 214	0.11 125	0.30 376	0.22 377	0.51 429	0.35 317	0.33 363	0.43 415	0.30 332	0.24 332	0.57 433	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.10 367

SMFormer	0.25 370	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

NINENet	0.25 370	0.15 352	0.37 252	0.23 327	0.16 388	0.43 493	0.17 178	0.60 526	0.46 452	0.32 351	0.37 340	0.32 351	0.20 280	0.42 364	0.21 321	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.08 241	0.11 384	0.10 367

hknet	0.25 370	0.14 318	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.37 341	0.34 383	0.35 321	0.43 445	0.27 381	0.37 345	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.14 306	0.31 392	0.22 377	0.44 351	0.36 330	0.27 241	0.33 300	0.41 432	0.28 398	0.61 456	0.29 416	0.11 397	0.09 415	0.09 267	0.11 415	0.10 336	0.10 367

PSM-AAD	0.25 370	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.26 307	0.38 534	0.34 222	0.28 226	0.35 400	0.39 367	0.28 305	0.79 570	0.30 301	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.08 196	0.21 536

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.23 243	0.47 561	0.34 222	0.30 258	0.39 453	0.47 454	0.30 332	0.79 570	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.13 442

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.25 283	0.14 77	0.27 125	0.27 211	0.38 438	1.15 575	0.23 237	0.17 231	0.57 433	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.06 57	0.07 178

UPFNet	0.25 370	0.12 210	0.38 271	0.24 380	0.19 460	0.37 451	0.28 475	0.48 393	0.38 355	0.34 383	0.37 340	0.37 390	0.28 398	0.39 352	0.33 444	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.08 249

acv_ft	0.25 370	0.13 274	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.21 350	0.45 361	0.44 423	0.38 438	0.41 386	0.38 398	0.27 381	0.27 255	0.35 453	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.07 178

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 426	0.40 294	0.20 169	0.12 184	0.30 376	0.16 136	0.55 477	0.53 501	0.38 438	0.43 415	0.37 390	0.26 362	0.38 350	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.09 269	0.09 311

coex_refinement	0.26 386	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.15 356	0.31 392	0.20 319	0.49 402	0.42 401	0.35 400	0.42 402	0.45 460	0.27 381	0.55 418	0.33 444	0.10 358	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.10 336	0.10 367

UGAM	0.26 386	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.25 441	0.32 200	0.41 394	0.31 329	0.42 402	0.41 432	0.22 300	0.92 553	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.14 483	0.12 454	0.10 336	0.07 178

SepStereo	0.26 386	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.64 472	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

AACVNet	0.26 386	0.16 377	0.37 252	0.22 276	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.41 317	0.31 270	0.38 438	0.42 402	0.43 445	0.28 398	0.73 503	0.25 381	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.11 402

DEmStereo	0.26 386	0.09 52	0.47 376	0.19 106	0.12 184	0.30 376	0.25 441	0.28 144	0.36 330	0.36 416	0.58 505	0.25 259	0.48 530	0.53 410	0.44 494	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.07 178

LMCR-Stereo	0.26 386	0.18 410	0.49 390	0.28 502	0.14 306	0.36 445	0.23 402	0.54 467	0.34 301	0.39 453	0.40 378	0.29 316	0.29 413	0.37 345	0.27 400	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.13 435	0.09 311

GwcNet-RSSM	0.26 386	0.17 396	0.46 368	0.21 214	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.44 351	0.42 401	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 362	0.55 418	0.28 404	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

DeepPruner_ROB	0.26 386	0.19 426	0.44 349	0.21 214	0.16 388	0.30 376	0.21 350	0.52 448	0.32 279	0.35 400	0.38 354	0.39 410	0.26 362	0.42 364	0.24 371	0.15 492	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.14 453	0.13 442

ISRNet	0.27 394	0.13 274	0.45 360	0.26 453	0.19 460	0.24 265	0.14 77	0.45 361	0.43 408	0.39 453	0.48 460	0.42 441	0.27 381	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 515	0.16 516	0.16 475	0.20 527

rvit_105_1	0.27 394	0.19 426	0.46 368	0.27 481	0.19 460	0.30 376	0.35 519	0.44 351	0.51 487	0.31 329	0.31 270	0.31 342	0.26 362	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.11 384	0.10 367

DispNO	0.27 394	0.18 410	0.62 462	0.23 327	0.17 411	0.25 283	0.22 377	0.45 361	0.41 394	0.32 351	0.39 367	0.38 398	0.27 381	0.77 523	0.27 400	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.08 196	0.08 249

CBFPSM	0.27 394	0.16 377	0.67 480	0.20 169	0.14 306	0.38 459	0.25 441	0.40 305	0.36 330	0.33 363	0.36 331	0.56 515	0.38 483	0.32 315	0.38 462	0.08 220	0.08 380	0.07 97	0.08 241	0.09 269	0.11 402

CSP-Net	0.27 394	0.15 352	0.30 165	0.21 214	0.14 306	0.44 495	0.24 424	0.50 412	0.40 382	0.41 472	0.43 415	0.42 441	0.26 362	0.66 483	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.09 311

DAS	0.27 394	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.75 512	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

AASNet	0.27 394	0.19 426	0.49 390	0.26 453	0.17 411	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.48 466	0.35 400	0.40 378	0.32 351	0.25 353	0.28 269	0.34 449	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.13 435	0.11 402

GEStereo_RVC	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.27 481	0.16 388	0.33 412	0.25 441	0.56 493	0.54 505	0.34 383	0.38 354	0.34 365	0.25 353	0.51 397	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.11 402

RAFT + AFF	0.27 394	0.23 474	0.50 401	0.25 418	0.17 411	0.30 376	0.33 513	0.52 448	0.40 382	0.28 251	0.30 256	0.30 332	0.31 443	0.62 464	0.24 371	0.09 309	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.11 402

MMNet	0.27 394	0.14 318	0.49 390	0.24 380	0.17 411	0.47 509	0.22 377	0.45 361	0.51 487	0.39 453	0.41 386	0.36 384	0.33 453	0.39 352	0.34 449	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

delet	0.27 394	0.14 318	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 402	0.48 466	0.33 363	0.41 386	0.37 390	0.30 427	0.48 383	0.34 449	0.09 309	0.09 415	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.08 249

ac_64	0.27 394	0.13 274	0.41 317	0.24 380	0.17 411	0.36 445	0.22 377	0.46 372	0.33 291	0.35 400	0.36 331	0.52 500	0.30 427	0.62 464	0.32 437	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

HGLStereo	0.27 394	0.14 318	0.46 368	0.24 380	0.21 486	0.33 412	0.23 402	0.50 412	0.42 401	0.35 400	0.48 460	0.41 432	0.33 453	0.45 373	0.33 444	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.12 425

DSFCA	0.27 394	0.13 274	0.36 240	0.20 169	0.17 411	0.38 459	0.31 497	0.47 380	0.43 408	0.43 488	0.37 340	0.39 410	0.29 413	0.52 403	0.32 437	0.12 435	0.10 446	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

DMCA-RVC	0.27 394	0.21 452	0.61 454	0.28 502	0.17 411	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.35 317	0.40 463	0.37 340	0.39 410	0.36 470	0.43 366	0.30 424	0.13 454	0.10 446	0.15 498	0.11 415	0.13 435	0.10 367

HSM-Net_RVC	0.27 394	0.11 168	0.42 327	0.19 106	0.11 125	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.43 408	0.40 463	0.43 415	0.50 490	0.26 362	0.76 517	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.22 276	0.14 306	0.33 412	0.14 77	0.51 429	0.45 434	0.30 311	0.40 378	0.38 398	0.27 381	0.76 517	0.25 381	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.08 249

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 394	0.21 452	0.59 449	0.25 418	0.18 433	0.29 358	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.38 438	0.41 386	0.43 445	0.27 381	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.11 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 394	0.26 494	0.72 496	0.23 327	0.13 262	0.29 358	0.18 222	0.52 448	0.49 475	0.37 423	0.45 437	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.12 420	0.09 311

StereoDRNet-Refined	0.27 394	0.17 396	0.35 220	0.25 418	0.14 306	0.37 451	0.21 350	0.47 380	0.41 394	0.44 495	0.51 471	0.41 432	0.28 398	0.45 373	0.37 460	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 414	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.23 543	0.09 415	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

ssnet_v2	0.28 414	0.16 377	0.44 349	0.22 276	0.15 356	0.40 473	0.30 492	0.57 502	0.46 452	0.38 438	0.36 331	0.47 470	0.29 413	0.38 350	0.39 470	0.13 454	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.11 402

CRFU-Net	0.28 414	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.15 356	0.45 501	0.23 402	0.50 412	0.30 258	0.43 488	0.41 386	0.48 476	0.46 521	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

dad	0.28 414	0.31 525	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.30 376	0.20 319	0.33 214	0.49 475	0.44 495	0.44 426	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 535	0.11 415	0.14 453	0.10 367

FTStereo	0.28 414	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.21 193	0.53 571	0.34 222	0.26 200	0.38 438	0.95 564	0.30 332	0.56 543	0.32 315	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.19 517

ADLNet	0.28 414	0.15 352	0.42 327	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.23 402	0.53 459	0.43 408	0.42 482	0.41 386	0.44 456	0.27 381	0.55 418	0.35 453	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.12 425

UNet	0.28 414	0.14 318	0.69 486	0.23 327	0.20 478	0.44 495	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.43 445	0.33 453	0.40 359	0.31 432	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

STTStereo	0.28 414	0.20 438	0.61 454	0.25 418	0.17 411	0.29 358	0.24 424	0.47 380	0.39 365	0.39 453	0.41 386	0.44 456	0.28 398	0.40 359	0.28 404	0.13 454	0.12 486	0.13 457	0.16 516	0.12 420	0.11 402

RASNet	0.28 414	0.14 318	0.44 349	0.22 276	0.18 433	0.32 401	0.19 268	0.48 393	0.38 355	0.29 280	0.43 415	0.47 470	0.37 479	0.79 527	0.36 459	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.07 178

HSM	0.28 414	0.16 377	0.35 220	0.20 169	0.15 356	0.33 412	0.19 268	0.53 459	0.37 341	0.36 416	0.38 354	0.67 550	0.31 443	0.89 548	0.23 360	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.08 249

DLCB_ROB	0.28 414	0.16 377	0.34 211	0.27 481	0.16 388	0.38 459	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.46 503	0.46 447	0.51 494	0.33 453	0.53 410	0.33 444	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.09 311

ACV-stereo	0.29 425	0.18 410	0.79 510	0.23 327	0.16 388	0.47 509	0.19 268	0.36 266	0.34 301	0.29 280	0.33 300	0.67 550	0.42 507	0.54 416	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.11 402

test_for_model	0.29 425	0.89 591	0.34 211	0.69 583	0.49 573	0.20 165	0.16 136	0.30 177	0.23 162	0.28 251	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.29 565	0.10 446	0.06 32	0.04 1	0.86 596	0.18 509

ff1	0.29 425	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

LL-Strereo	0.29 425	0.25 483	0.58 443	0.25 418	0.21 486	0.23 243	0.24 424	0.55 477	0.42 401	0.34 383	0.32 279	0.41 432	0.40 494	0.94 557	0.23 360	0.08 220	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.09 269	0.09 311

THIR-Stereo	0.29 425	0.12 210	0.41 317	0.19 106	0.11 125	0.28 337	0.72 585	0.32 200	0.35 317	0.37 423	0.65 528	0.34 365	0.50 533	0.57 433	0.45 497	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.07 178

psm_up	0.29 425	0.16 377	0.41 317	0.26 453	0.17 411	0.32 401	0.26 453	0.55 477	0.43 408	0.36 416	0.40 378	0.45 460	0.37 479	0.58 440	0.30 424	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.10 336	0.10 367

hitnet-ft	0.29 425	0.17 396	0.40 294	0.19 106	0.14 306	0.39 468	0.23 402	0.44 351	0.41 394	0.36 416	0.46 447	0.53 505	0.34 462	0.76 517	0.32 437	0.14 479	0.10 446	0.13 457	0.10 377	0.15 467	0.13 442

FADNet-RVC-Resample	0.29 425	0.25 483	0.93 543	0.26 453	0.16 388	0.32 401	0.21 350	0.47 380	0.39 365	0.35 400	0.38 354	0.33 358	0.27 381	0.53 410	0.24 371	0.10 358	0.10 446	0.14 483	0.13 481	0.13 435	0.16 484

iinet-f	0.30 433	0.18 410	1.03 557	0.20 169	0.15 356	0.44 495	0.22 377	0.45 361	0.37 341	0.35 400	0.44 426	0.41 432	0.34 462	0.34 328	0.40 477	0.10 358	0.09 415	0.08 182	0.08 241	0.13 435	0.11 402

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 438	0.70 492	0.21 214	0.17 411	0.46 503	0.27 459	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.55 493	0.43 445	0.30 427	0.46 376	0.38 462	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.11 384	0.10 367

SACVNet	0.30 433	0.20 438	0.41 317	0.25 418	0.18 433	0.34 425	0.25 441	0.52 448	0.40 382	0.41 472	0.44 426	0.46 468	0.32 450	0.71 496	0.25 381	0.13 454	0.10 446	0.12 436	0.12 454	0.16 475	0.17 496

ADLNet2	0.30 433	0.17 396	0.72 496	0.23 327	0.17 411	0.36 445	0.24 424	0.52 448	0.51 487	0.32 351	0.38 354	0.45 460	0.30 427	0.69 490	0.35 453	0.10 358	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.12 420	0.10 367

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 504	0.83 523	0.23 327	0.15 356	0.30 376	0.17 178	0.49 402	0.37 341	0.30 311	0.38 354	0.30 332	0.27 381	0.52 403	0.31 432	0.14 479	0.14 508	0.14 483	0.16 516	0.21 525	0.23 548

TDLM	0.30 433	0.21 452	0.38 271	0.28 502	0.15 356	0.33 412	0.32 503	0.52 448	0.47 457	0.38 438	0.43 415	0.39 410	0.29 413	0.91 552	0.28 404	0.14 479	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.12 420	0.10 367

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 426	0.41 317	0.26 453	0.16 388	0.33 412	0.26 453	0.52 448	0.47 457	0.40 463	0.46 447	0.43 445	0.31 443	0.89 548	0.26 394	0.14 479	0.09 415	0.14 483	0.13 481	0.14 453	0.10 367

mmx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

xxx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 438	0.81 516	0.24 380	0.18 433	0.46 503	0.27 459	0.41 317	0.49 475	0.39 453	0.55 493	0.49 482	0.35 466	0.37 345	0.38 462	0.11 397	0.11 469	0.11 398	0.12 454	0.12 420	0.09 311

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 535	0.78 503	0.25 418	0.20 478	0.33 412	0.20 319	0.49 402	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.41 432	0.29 413	0.63 470	0.31 432	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.15 504	0.19 513	0.19 517

AANet_RVC	0.31 440	0.22 465	0.50 401	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.24 424	0.47 380	0.54 505	0.38 438	0.60 512	0.43 445	0.29 413	0.87 543	0.40 477	0.11 397	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

NVstereo2D	0.31 440	0.16 377	0.54 425	0.24 380	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 511	0.56 514	0.28 251	0.38 354	0.40 425	0.30 427	0.71 496	0.28 404	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.10 377	0.19 513	0.16 484

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 438	0.35 220	0.24 380	0.16 388	0.32 401	0.19 268	0.52 448	0.48 466	0.33 363	0.36 331	0.42 441	0.28 398	0.93 555	0.24 371	0.19 535	0.20 553	0.24 546	0.22 548	0.17 492	0.17 496

z-ln-s-r	0.32 449	0.21 452	0.82 520	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.26 453	0.43 344	0.50 483	0.32 351	0.60 512	0.39 410	0.29 413	0.73 503	0.66 541	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.08 249

YMNet	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

YMNet_1	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

1111x	0.32 449	0.11 168	0.40 294	0.22 276	0.11 125	0.32 401	0.26 453	0.59 517	0.43 408	0.31 329	0.41 386	0.39 410	0.28 398	0.76 517	1.37 589	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

pcwnet_v2	0.32 449	0.15 352	1.26 575	0.23 327	0.18 433	0.32 401	0.18 222	0.59 517	0.60 524	0.36 416	0.45 437	0.35 379	0.29 413	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.15 475

FADNet	0.32 449	0.36 538	0.74 501	0.23 327	0.22 502	0.37 451	0.19 268	0.53 459	0.48 466	0.32 351	0.36 331	0.43 445	0.32 450	0.64 472	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 483	0.16 516	0.24 538	0.19 517

PS-NSSS	0.32 449	0.30 518	0.46 368	0.23 327	0.17 411	0.33 412	0.24 424	0.57 502	0.41 394	0.37 423	0.52 479	0.35 379	0.30 427	0.80 531	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 537	0.15 504	0.15 467	0.13 442

StereoDRNet	0.32 449	0.22 465	0.61 454	0.27 481	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 530	0.48 466	0.46 503	0.39 367	0.48 476	0.30 427	0.57 433	0.40 477	0.11 397	0.09 415	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.10 367

DISCO	0.32 449	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.48 515	0.25 441	0.50 412	0.57 517	0.37 423	0.45 437	0.62 534	0.36 470	0.64 472	0.49 508	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.12 420	0.11 402

TCMNet	0.33 458	0.23 474	0.72 496	0.29 505	0.30 552	0.40 473	0.28 475	0.50 412	0.47 457	0.37 423	0.45 437	0.40 425	0.29 413	0.60 449	0.39 470	0.14 479	0.13 498	0.15 498	0.14 495	0.17 492	0.15 475

HBP-ISP	0.33 458	0.30 518	0.72 496	0.22 276	0.16 388	0.32 401	0.22 377	0.54 467	0.44 423	0.41 472	0.49 462	0.33 358	0.38 483	0.73 503	0.25 381	0.18 529	0.19 548	0.24 546	0.20 537	0.16 475	0.13 442

AAGNet	0.33 458	0.11 168	0.37 252	0.25 418	0.16 388	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.35 400	0.35 321	0.27 289	0.30 427	0.44 370	2.66 610	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.08 196	0.06 89

DRN-Test	0.33 458	0.17 396	0.61 454	0.27 481	0.19 460	0.46 503	0.29 481	0.65 547	0.51 487	0.47 510	0.46 447	0.44 456	0.34 462	0.62 464	0.41 485	0.12 435	0.08 380	0.13 457	0.12 454	0.12 420	0.10 367

CBMV_ROB	0.33 458	0.18 410	0.53 422	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.20 319	0.51 429	0.45 434	0.51 522	0.55 493	0.45 460	0.42 507	0.71 496	0.32 437	0.18 529	0.19 548	0.23 544	0.21 540	0.14 453	0.15 475

XPNet_ROB	0.33 458	0.20 438	0.43 340	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.31 497	0.55 477	0.50 483	0.51 522	0.53 486	0.58 523	0.37 479	0.63 470	0.45 497	0.17 518	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.14 463

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 478	0.54 425	0.31 520	0.21 486	0.42 484	0.43 550	0.59 517	0.47 457	0.37 423	0.44 426	0.49 482	0.31 443	0.64 472	0.43 489	0.14 479	0.10 446	0.15 498	0.14 495	0.13 435	0.11 402

CBMV	0.33 458	0.21 452	0.54 425	0.23 327	0.13 262	0.42 484	0.33 513	0.53 459	0.48 466	0.52 528	0.49 462	0.50 490	0.41 498	0.56 429	0.31 432	0.15 492	0.16 530	0.18 523	0.16 516	0.13 435	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 511	0.91 539	0.26 453	0.21 486	0.47 509	0.31 497	0.54 467	0.54 505	0.44 495	0.52 479	0.50 490	0.35 466	0.39 352	0.39 470	0.11 397	0.11 469	0.10 342	0.09 335	0.14 453	0.13 442

xxxx	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.37 451	0.20 319	0.58 511	0.38 355	0.29 280	0.42 402	0.38 398	0.24 332	0.46 376	2.20 606	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

test_xeample	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.33 412	0.23 402	0.55 477	0.38 355	0.32 351	0.45 437	0.29 316	0.26 362	0.57 433	2.24 608	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

FINET	0.34 466	0.27 501	0.80 513	0.24 380	0.24 523	0.36 445	0.34 515	0.54 467	0.72 551	0.39 453	0.47 454	0.32 351	0.30 427	0.51 397	0.32 437	0.19 535	0.17 537	0.13 457	0.12 454	0.18 506	0.16 484

ETE_ROB	0.34 466	0.26 494	0.45 360	0.29 505	0.18 433	0.40 473	0.37 528	0.57 502	0.47 457	0.50 517	0.50 465	0.62 534	0.36 470	0.55 418	0.38 462	0.13 454	0.10 446	0.14 483	0.12 454	0.16 475	0.16 484

DStereoRT	0.35 471	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.42 484	0.19 268	0.48 393	0.39 365	0.30 311	0.39 367	0.24 250	0.39 489	0.64 472	0.30 424	0.08 220	0.07 294	1.54 613	0.41 580	0.08 196	0.11 402

GwcNet	0.35 471	0.23 474	0.88 535	0.25 418	0.24 523	0.48 515	0.27 459	0.55 477	0.57 517	0.38 438	0.52 479	0.51 494	0.32 450	0.60 449	0.41 485	0.13 454	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.13 435	0.14 463

RP	0.35 471	0.22 465	0.51 412	0.31 520	0.24 523	0.37 451	0.28 475	0.50 412	0.58 519	0.40 463	0.63 525	0.61 532	0.47 524	0.61 456	0.39 470	0.16 507	0.15 523	0.17 515	0.15 504	0.17 492	0.17 496

DANet	0.35 471	0.23 474	0.60 451	0.36 545	0.22 502	0.39 468	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.52 528	0.50 465	0.59 525	0.41 498	0.76 517	0.49 508	0.13 454	0.11 469	0.14 483	0.12 454	0.17 492	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 471	0.26 494	0.49 390	0.36 545	0.22 502	0.41 477	0.41 545	0.53 459	0.42 401	0.47 510	0.46 447	0.61 532	0.39 489	0.55 418	0.37 460	0.16 507	0.13 498	0.21 537	0.21 540	0.16 475	0.16 484

w-ln-seven-2	0.36 476	0.29 511	1.06 559	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.30 492	0.50 412	0.54 505	0.45 499	0.55 493	0.45 460	0.41 498	0.62 464	0.49 508	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.11 402

GASNet	0.36 476	0.46 557	0.88 535	0.34 534	0.23 515	0.35 440	0.22 377	0.60 526	0.53 501	0.40 463	0.37 340	0.45 460	0.30 427	0.79 527	0.35 453	0.15 492	0.10 446	0.14 483	0.14 495	0.22 532	0.12 425

Wz-Net-MNSev	0.36 476	0.26 494	0.79 510	0.26 453	0.21 486	0.59 543	0.38 534	0.55 477	0.56 514	0.48 514	0.54 489	0.53 505	0.36 470	0.60 449	0.44 494	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.11 415	0.15 467	0.13 442

APVNet	0.36 476	0.20 438	0.70 492	0.26 453	0.22 502	0.52 533	0.35 519	0.61 530	0.44 423	0.38 438	0.52 479	0.48 476	0.38 483	0.84 539	0.46 503	0.13 454	0.14 508	0.15 498	0.16 516	0.16 475	0.15 475

Syn2CoEx	0.36 476	0.31 525	0.78 503	0.34 534	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 530	0.49 475	0.42 482	0.56 500	0.45 460	0.44 512	0.69 490	0.38 462	0.17 518	0.14 508	0.15 498	0.12 454	0.13 435	0.12 425

FAT-Stereo	0.36 476	0.18 410	0.73 500	0.26 453	0.18 433	0.33 412	0.29 481	0.60 526	0.59 520	0.46 503	0.60 512	0.60 528	0.50 533	0.61 456	0.34 449	0.13 454	0.14 508	0.13 457	0.12 454	0.14 453	0.18 509

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 476	0.36 538	0.53 422	0.34 534	0.19 460	0.51 524	0.24 424	0.55 477	0.38 355	0.41 472	0.47 454	0.47 470	0.27 381	0.73 503	0.30 424	0.36 574	0.19 548	0.27 549	0.17 525	0.26 547	0.23 548

GANet	0.36 476	0.22 465	0.49 390	0.29 505	0.17 411	0.41 477	0.38 534	0.57 502	0.45 434	0.46 503	0.75 545	0.55 511	0.40 494	0.94 557	0.41 485	0.13 454	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.14 453	0.11 402

LALA_ROB	0.36 476	0.25 483	0.46 368	0.30 514	0.21 486	0.47 509	0.39 539	0.61 530	0.51 487	0.52 528	0.51 471	0.69 556	0.36 470	0.50 392	0.43 489	0.17 518	0.11 469	0.16 509	0.14 495	0.17 492	0.15 475

SGM-Forest	0.36 476	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.16 388	0.45 501	0.41 545	0.55 477	0.48 466	0.52 528	0.60 512	0.52 500	0.41 498	0.85 540	0.50 514	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.15 504	0.15 467	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 553	0.66 479	0.46 566	0.41 565	0.34 425	0.25 441	0.57 502	0.45 434	0.39 453	0.52 479	0.43 445	0.33 453	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 568	0.21 540	0.31 560	0.22 541

Anonymous_2	0.37 486	0.21 452	0.47 376	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 453	0.38 282	0.29 245	0.33 363	0.30 256	0.44 456	0.38 483	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 574	0.44 576	1.41 613	0.34 564	0.21 536

AF-Net	0.37 486	0.26 494	0.56 435	0.32 526	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 530	0.64 535	0.42 482	0.68 534	0.65 545	0.49 531	0.57 433	0.44 494	0.15 492	0.11 469	0.19 531	0.14 495	0.15 467	0.13 442

stereogan	0.37 486	0.17 396	0.65 474	0.27 481	0.22 502	0.62 549	0.26 453	0.59 517	0.63 534	0.43 488	0.60 512	0.67 550	0.42 507	0.68 488	0.35 453	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.12 454	0.19 513	0.17 496

Nwc_Net	0.37 486	0.25 483	0.68 485	0.31 520	0.24 523	0.44 495	0.30 492	0.65 547	0.50 483	0.37 423	0.69 538	0.58 523	0.45 515	0.60 449	0.40 477	0.15 492	0.12 486	0.19 531	0.21 540	0.14 453	0.13 442

RYNet	0.37 486	0.18 410	0.59 449	0.25 418	0.28 543	0.61 547	0.32 503	0.59 517	0.59 520	0.41 472	0.38 354	0.57 520	0.39 489	0.87 543	0.53 519	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.18 506	0.18 509

PA-Net	0.37 486	0.28 504	0.83 523	0.31 520	0.28 543	0.39 468	0.42 548	0.51 429	0.55 511	0.34 383	0.42 402	0.41 432	0.36 470	0.79 527	0.49 508	0.12 435	0.23 564	0.16 509	0.23 550	0.12 420	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 493	0.12 210	0.38 271	0.42 560	3.88 614	0.21 193	0.17 178	0.35 247	0.28 226	0.20 173	0.20 156	0.23 237	0.15 183	0.28 269	0.16 191	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

S-Stereo	0.38 493	0.20 438	1.05 558	0.27 481	0.22 502	0.38 459	0.32 503	0.55 477	0.66 538	0.39 453	0.59 507	0.49 482	0.41 498	0.75 512	0.40 477	0.12 435	0.15 523	0.13 457	0.13 481	0.16 475	0.21 536

ADCRef	0.38 493	0.24 478	0.88 535	0.26 453	0.21 486	0.49 520	0.27 459	0.52 448	0.48 466	0.50 517	0.58 505	0.35 379	0.47 524	0.48 383	1.29 588	0.09 309	0.08 380	0.12 436	0.12 454	0.11 384	0.11 402

PWC_ROB	0.38 493	0.29 511	0.69 486	0.25 418	0.20 478	0.38 459	0.19 268	0.58 511	0.67 541	0.57 541	0.85 557	0.51 494	0.40 494	0.71 496	0.52 517	0.13 454	0.09 415	0.14 483	0.10 377	0.17 492	0.14 463

PWCDC_ROB	0.38 493	0.30 518	0.60 451	0.33 532	0.20 478	0.42 484	0.19 268	0.58 511	0.89 572	0.42 482	1.26 579	0.36 384	0.34 462	0.50 392	0.38 462	0.18 529	0.11 469	0.11 398	0.09 335	0.19 513	0.13 442

aanetorigin	0.39 498	0.29 511	1.09 562	0.24 380	0.19 460	0.28 337	0.37 528	0.33 214	0.47 457	0.94 576	0.82 554	0.52 500	0.54 539	0.49 388	0.50 514	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.16 475	0.15 475

RGC	0.39 498	0.32 530	0.64 473	0.34 534	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 502	0.53 501	0.45 499	0.64 527	0.62 534	0.45 515	0.72 501	0.39 470	0.15 492	0.15 523	0.21 537	0.20 537	0.18 506	0.19 517

NCC-stereo	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484

edge stereo	0.39 498	0.22 465	0.81 516	0.27 481	0.22 502	0.37 451	0.24 424	0.56 493	0.54 505	0.53 534	0.60 512	0.71 559	0.50 533	0.78 525	0.40 477	0.16 507	0.14 508	0.19 531	0.14 495	0.16 475	0.17 496

Abc-Net	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 498	0.28 504	0.78 503	0.27 481	0.18 433	0.49 520	0.22 377	0.59 517	0.84 570	0.55 538	0.53 486	0.49 482	0.36 470	0.67 487	0.82 555	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.17 492	0.17 496

SQANet	0.40 504	0.48 561	0.67 480	0.48 568	0.39 562	0.48 515	0.22 377	0.51 429	0.43 408	0.40 463	0.47 454	0.47 470	0.33 453	0.54 416	0.32 437	0.36 574	0.15 523	0.40 574	0.21 540	0.45 572	0.31 566

UDG	0.40 504	0.46 557	0.49 390	0.40 558	0.35 560	0.47 509	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 453	0.45 437	0.59 525	0.44 512	0.46 376	0.39 470	0.26 554	0.19 548	0.48 578	0.22 548	0.34 564	0.26 557

DDUNet	0.41 506	0.50 566	0.48 385	0.44 563	0.39 562	0.46 503	0.32 503	0.50 412	0.43 408	0.45 499	0.52 479	0.57 520	0.36 470	0.48 383	0.33 444	0.33 571	0.21 555	0.55 582	0.25 557	0.37 568	0.32 569

222	0.41 506	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.36 445	0.20 319	0.57 502	0.39 365	0.35 400	0.44 426	0.30 332	0.27 381	0.55 418	3.56 613	0.11 397	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

NaN_ROB	0.41 506	0.28 504	0.62 462	0.30 514	0.19 460	0.51 524	0.47 561	0.58 511	0.59 520	0.56 539	0.47 454	0.49 482	0.41 498	1.21 581	0.64 538	0.12 435	0.18 543	0.12 436	0.13 481	0.11 384	0.14 463

w-ln-seven	0.42 509	0.30 518	1.18 569	0.26 453	0.22 502	0.58 540	0.31 497	0.62 538	0.81 562	0.58 542	0.61 519	0.53 505	0.36 470	0.57 433	0.65 540	0.11 397	0.10 446	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.13 442

test_sample9	0.42 509	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

SDNR	0.42 509	0.21 452	0.82 520	0.21 214	0.18 433	1.27 592	0.17 178	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.81 552	0.38 398	0.27 381	1.19 578	0.38 462	0.23 543	0.24 566	0.17 515	0.13 481	0.17 492	0.20 527

ccnet	0.42 509	0.31 525	0.48 385	0.27 481	0.32 556	0.60 546	0.32 503	0.65 547	0.46 452	0.53 534	0.66 530	0.56 515	0.45 515	0.72 501	0.61 531	0.26 554	0.19 548	0.24 546	0.21 540	0.26 547	0.22 541

SHD	0.42 509	0.27 501	0.81 516	0.31 520	0.25 531	0.42 484	0.22 377	0.66 553	0.94 580	0.63 549	0.60 512	0.59 525	0.47 524	0.59 446	0.58 526	0.15 492	0.13 498	0.16 509	0.16 516	0.20 522	0.22 541

Wz-Net-SNSev	0.43 514	0.41 553	1.27 576	0.30 514	0.21 486	0.44 495	0.41 545	0.61 530	0.65 536	0.46 503	0.65 528	0.62 534	0.39 489	0.74 511	0.59 527	0.12 435	0.11 469	0.12 436	0.13 481	0.16 475	0.14 463

XQC	0.43 514	0.37 543	0.96 548	0.34 534	0.25 531	0.53 534	0.34 515	0.60 526	0.73 554	0.51 522	0.46 447	0.57 520	0.47 524	0.70 493	0.72 546	0.17 518	0.12 486	0.18 523	0.15 504	0.25 540	0.23 548

CC-Net-ROB	0.43 514	0.47 559	0.65 474	0.37 552	0.23 515	0.51 524	0.29 481	0.66 553	0.49 475	0.46 503	0.51 471	0.48 476	0.38 483	0.96 561	0.35 453	0.34 572	0.23 564	0.55 582	0.25 557	0.31 560	0.20 527

GANetREF_RVC	0.43 514	0.47 559	0.69 486	0.38 554	0.20 478	0.51 524	0.48 565	0.66 553	0.66 538	0.46 503	0.46 447	0.50 490	0.44 512	0.90 551	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.32 566	0.18 531	0.27 552	0.22 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 514	0.26 494	0.54 425	0.31 520	0.20 478	0.51 524	0.32 503	0.70 564	0.60 524	0.59 543	0.55 493	0.65 545	0.41 498	1.40 591	0.51 516	0.13 454	0.17 537	0.21 537	0.16 516	0.17 492	0.18 509

PDISCO_ROB	0.43 514	0.30 518	0.67 480	0.43 561	0.36 561	0.67 554	0.32 503	0.72 567	0.76 556	0.43 488	0.53 486	0.63 542	0.40 494	0.66 483	0.47 505	0.21 540	0.12 486	0.21 537	0.19 535	0.25 540	0.20 527

WQFJA1++	0.44 520	0.07 2	0.63 465	0.18 60	0.13 262	0.15 31	0.11 17	0.20 35	0.11 4	2.05 609	0.12 41	0.23 237	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 618	0.07 178

z-mn7	0.44 520	0.40 549	1.09 562	0.25 418	0.18 433	0.61 547	0.34 515	0.56 493	0.93 578	0.43 488	0.96 565	0.53 505	0.39 489	0.94 557	0.59 527	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.14 453	0.13 442

DeepPrunerF	0.44 520	0.29 511	1.29 578	0.33 532	0.30 552	0.35 440	0.36 524	0.62 538	1.15 591	0.40 463	0.44 426	0.39 410	0.41 498	0.80 531	0.52 517	0.18 529	0.14 508	0.23 544	0.21 540	0.17 492	0.17 496

ADCP+	0.45 523	0.24 478	1.15 568	0.25 418	0.22 502	0.56 536	0.39 539	0.54 467	0.51 487	0.44 495	0.51 471	0.46 468	0.52 538	0.56 429	1.89 602	0.10 358	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.14 453	0.13 442

PASM	0.45 523	0.35 535	0.90 538	0.35 543	0.33 557	0.39 468	0.38 534	0.50 412	0.61 528	0.52 528	0.51 471	0.62 534	0.45 515	0.93 555	0.48 506	0.26 554	0.29 574	0.29 561	0.33 570	0.29 558	0.26 557

DStereoO	0.46 525	0.32 530	0.51 412	0.36 545	0.29 551	0.38 459	0.45 554	0.55 477	0.60 524	0.47 510	0.49 462	0.48 476	0.73 567	0.59 446	0.69 544	0.81 598	0.18 543	0.38 571	0.19 535	0.46 574	0.20 527

zh-mn7	0.46 525	0.45 556	1.48 584	0.25 418	0.19 460	0.44 495	0.29 481	0.56 493	0.82 563	0.65 553	0.96 565	0.49 482	0.38 483	0.88 546	0.63 536	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.13 435	0.14 463

G-Net	0.46 525	0.25 483	0.86 532	0.34 534	0.28 543	0.90 576	0.35 519	0.47 380	0.45 434	0.68 556	1.22 577	0.64 544	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.16 507	0.14 508	0.17 515	0.13 481	0.22 532	0.19 517

GCST	0.47 528	0.60 575	0.57 438	1.04 599	0.48 572	0.38 459	0.11 17	0.40 305	0.32 279	0.41 472	0.34 310	0.29 316	0.17 231	0.46 376	0.19 278	0.69 591	0.42 586	0.79 595	0.62 598	0.62 582	0.46 581

ADCL	0.47 528	0.22 465	1.00 552	0.27 481	0.19 460	0.74 561	0.64 580	0.54 467	0.69 546	0.56 539	0.71 539	0.55 511	0.60 550	0.60 449	1.43 590	0.11 397	0.09 415	0.13 457	0.13 481	0.14 453	0.14 463

DPSNet	0.47 528	0.24 478	0.93 543	0.27 481	0.20 478	0.75 563	0.57 574	0.84 582	0.79 560	0.47 510	0.51 471	0.60 528	0.69 563	0.87 543	0.71 545	0.16 507	0.13 498	0.12 436	0.10 377	0.25 540	0.21 536

zh-sn7	0.48 531	0.51 568	1.43 583	0.29 505	0.20 478	0.47 509	0.39 539	0.57 502	0.62 530	0.52 528	0.81 552	0.52 500	0.56 543	1.05 570	0.87 559	0.12 435	0.13 498	0.13 457	0.13 481	0.17 492	0.16 484

ADCPNet	0.48 531	0.29 511	1.60 588	0.27 481	0.23 515	0.70 559	0.38 534	0.53 459	0.51 487	0.51 522	0.59 507	0.67 550	0.56 543	0.60 449	1.14 577	0.15 492	0.18 543	0.14 483	0.23 550	0.19 513	0.19 517

MDST_ROB	0.48 531	0.14 318	0.95 546	0.30 514	0.21 486	1.33 595	0.32 503	0.77 572	0.56 514	1.06 584	0.71 539	0.49 482	0.35 466	1.26 584	0.38 462	0.13 454	0.11 469	0.16 509	0.13 481	0.12 420	0.12 425

test_sample8	0.49 534	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.55 477	0.34 301	0.62 547	0.38 354	1.15 580	0.67 561	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

SuperB	0.49 534	0.28 504	2.23 595	0.23 327	0.15 356	0.41 477	0.32 503	0.47 380	0.82 563	0.43 488	0.50 465	0.33 358	0.45 515	0.68 488	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.98 603	0.14 463

ADCMid	0.49 534	0.34 533	1.13 567	0.26 453	0.21 486	0.51 524	0.37 528	0.57 502	0.54 505	0.75 564	0.66 530	0.62 534	0.64 560	0.64 472	1.68 595	0.13 454	0.12 486	0.17 515	0.17 525	0.20 522	0.17 496

psmorigin	0.50 537	0.25 483	3.03 604	0.24 380	0.19 460	0.38 459	0.22 377	0.50 412	0.44 423	0.64 551	0.68 534	0.71 559	0.51 536	0.85 540	0.45 497	0.14 479	0.17 537	0.13 457	0.14 495	0.16 475	0.21 536

CSAN	0.50 537	0.35 535	0.78 503	0.36 545	0.23 515	0.56 536	0.59 577	0.61 530	0.70 548	0.64 551	0.78 549	0.65 545	0.60 550	1.38 590	0.62 533	0.21 540	0.17 537	0.20 535	0.20 537	0.18 506	0.18 509

SGM_RVC	0.50 537	0.19 426	0.50 401	0.25 418	0.15 356	0.69 556	0.39 539	0.68 561	0.82 563	0.95 578	0.84 556	1.13 577	0.76 568	1.16 577	0.60 530	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.16 516	0.16 475	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 537	0.20 438	0.78 503	0.24 380	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 429	0.50 483	0.54 536	1.23 578	2.52 606	0.37 479	0.77 523	0.95 565	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.10 336	0.08 249

Wz-Net-TNSev	0.51 541	0.58 573	1.61 590	0.25 418	0.21 486	0.65 551	0.45 554	0.63 545	0.69 546	0.51 522	0.54 489	0.71 559	0.60 550	1.00 566	0.77 550	0.15 492	0.15 523	0.13 457	0.15 504	0.21 525	0.20 527

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 541	0.50 566	0.86 532	0.39 556	0.24 523	0.84 571	0.55 572	0.56 493	0.62 530	0.60 544	0.68 534	0.62 534	0.42 507	1.13 576	0.43 489	0.23 543	0.27 570	0.27 549	0.35 572	0.25 540	0.29 562

AnyNet_C32	0.51 541	0.40 549	1.10 566	0.29 505	0.28 543	0.59 543	0.58 575	0.54 467	0.60 524	0.62 547	0.66 530	0.54 509	0.54 539	0.78 525	1.74 599	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.20 522	0.20 527

WCMA_ROB	0.51 541	0.21 452	0.65 474	0.25 418	0.21 486	0.58 540	0.32 503	0.54 467	0.55 511	0.95 578	1.40 584	1.28 584	0.81 573	0.73 503	0.62 533	0.18 529	0.15 523	0.15 498	0.15 504	0.19 513	0.19 517

WZ-Net	0.52 545	0.38 547	1.90 592	0.30 514	0.24 523	0.57 539	0.48 565	0.62 538	0.78 559	0.50 517	0.71 539	0.68 554	0.54 539	0.98 565	0.84 556	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.19 513	0.20 527

SANet	0.53 546	0.28 504	0.96 548	0.26 453	0.15 356	0.69 556	0.44 553	0.67 558	1.34 595	0.67 555	0.98 568	0.94 570	0.71 565	0.89 548	0.76 547	0.14 479	0.12 486	0.12 436	0.11 415	0.17 492	0.16 484

Consistency-Raft	0.55 547	0.48 561	1.02 555	0.45 564	0.49 573	0.49 520	0.47 561	0.72 567	0.72 551	0.45 499	0.82 554	0.47 470	0.60 550	0.50 392	0.63 536	0.39 578	0.39 584	0.44 576	0.51 588	0.52 576	0.37 572

anonymity	0.56 548	0.54 571	0.70 492	0.47 567	0.61 584	0.56 536	0.43 550	0.69 562	0.49 475	0.63 549	0.55 493	0.54 509	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.55 584	0.53 595	0.50 579	0.54 592	0.51 575	0.56 586

MFN_U_SF_RVC	0.56 548	0.51 568	1.19 570	0.38 554	0.22 502	0.69 556	0.27 459	0.80 577	0.67 541	0.73 560	0.74 544	0.87 566	0.61 559	0.81 534	0.76 547	0.29 565	0.27 570	0.32 566	0.37 576	0.32 563	0.31 566

SAMSARA	0.56 548	0.39 548	0.80 513	0.60 579	0.46 570	1.00 580	1.23 610	0.67 558	0.68 544	0.71 559	0.54 489	0.89 569	0.57 546	0.81 534	0.62 533	0.19 535	0.22 559	0.18 523	0.18 531	0.27 552	0.25 555

otaku	0.57 551	0.62 577	0.87 534	0.63 581	0.44 569	0.73 560	0.37 528	0.65 547	0.66 538	0.51 522	0.75 545	0.66 549	0.45 515	0.69 490	0.46 503	0.53 581	0.34 580	0.55 582	0.35 572	0.60 581	0.45 578

Ntro	0.58 552	0.64 578	0.92 541	0.66 582	0.50 575	0.77 564	0.36 524	0.66 553	0.70 548	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.51 536	0.75 512	0.45 497	0.56 585	0.32 578	0.56 585	0.34 571	0.63 583	0.46 581

PVD	0.58 552	0.34 533	0.84 528	0.39 556	0.31 555	0.59 543	0.47 561	0.80 577	1.25 592	0.92 574	1.09 571	0.79 563	0.82 574	0.85 540	0.76 547	0.21 540	0.18 543	0.22 543	0.18 531	0.27 552	0.35 571

ADCS	0.58 552	0.40 549	1.35 581	0.29 505	0.24 523	0.55 535	0.45 554	0.67 558	0.83 567	0.76 565	0.71 539	0.68 554	0.60 550	0.76 517	2.23 607	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.17 525	0.22 532	0.22 541

MeshStereo	0.58 552	0.27 501	0.67 480	0.22 276	0.17 411	0.66 553	0.37 528	0.78 573	0.61 528	1.47 605	1.30 580	1.65 592	0.79 570	1.12 575	0.59 527	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.14 495	0.17 492	0.14 463
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 556	0.33 532	0.61 454	0.30 514	0.25 531	0.86 573	0.35 519	0.55 477	0.67 541	1.10 586	1.49 589	1.76 595	0.97 584	0.88 546	0.49 508	0.23 543	0.21 555	0.27 549	0.27 565	0.25 540	0.24 553

DGSMNet	0.61 557	0.29 511	0.91 539	0.51 572	0.70 589	0.62 549	1.38 611	0.59 517	0.55 511	0.37 423	0.61 519	0.52 500	0.33 453	0.65 479	0.43 489	0.53 581	0.60 602	0.67 587	0.61 597	0.63 583	0.61 596

FCDSN-DC	0.63 558	0.31 525	0.61 454	0.36 545	0.30 552	0.65 551	0.37 528	0.66 553	0.68 544	1.14 588	1.54 592	1.71 594	1.26 593	0.92 553	0.64 538	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.27 552	0.27 561
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 558	0.37 543	2.40 599	0.26 453	0.25 531	0.38 459	0.49 567	0.41 317	1.06 585	1.38 594	0.87 561	0.62 534	0.95 581	0.65 479	1.65 594	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.19 513	0.17 496

AnyNet_C01	0.65 560	0.58 573	2.60 602	0.32 526	0.26 536	0.88 574	0.61 578	0.63 545	0.62 530	0.68 556	0.96 565	0.76 562	0.60 550	0.96 561	1.43 590	0.16 507	0.16 530	0.17 515	0.17 525	0.23 535	0.23 548

DispFullNet	0.66 561	0.89 591	1.59 587	0.77 588	1.21 606	0.51 524	0.23 402	0.59 517	0.72 551	0.69 558	0.61 519	0.69 556	0.91 580	0.79 527	0.48 506	0.27 559	0.12 486	0.73 590	0.30 569	0.65 586	0.40 575

NVStereoNet_ROB	0.67 562	0.49 565	0.83 523	0.48 568	0.40 564	0.51 524	0.46 557	0.70 564	0.77 558	0.84 569	1.72 597	1.02 575	0.83 575	1.23 582	0.79 553	0.32 570	0.38 583	0.40 574	0.46 582	0.36 567	0.41 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 563	0.64 578	1.06 559	0.45 564	0.27 538	1.40 599	0.58 575	0.78 573	0.92 576	0.84 569	0.86 558	0.88 568	0.68 562	1.33 589	0.68 543	0.37 576	0.29 574	0.34 569	0.36 575	0.43 570	0.37 572

SPS-STEREO	0.69 564	0.61 576	0.98 550	0.52 575	0.57 581	0.74 561	0.50 568	0.78 573	0.62 530	0.95 578	0.86 558	0.94 570	0.70 564	1.01 567	0.87 559	0.58 587	0.51 592	0.50 579	0.50 587	0.55 578	0.58 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 565	0.30 518	0.69 486	0.32 526	0.27 538	0.81 570	0.39 539	0.79 576	0.82 563	1.41 597	1.58 594	1.98 597	1.26 593	1.02 568	0.77 550	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.26 557

FC-DCNN v2	0.71 566	0.30 518	0.67 480	0.32 526	0.27 538	0.84 571	0.39 539	0.84 582	0.85 571	1.44 601	1.64 595	2.09 599	1.28 595	1.06 571	0.80 554	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.25 555

RainbowNet	0.72 567	0.89 591	1.02 555	0.82 589	0.63 586	0.78 567	0.52 569	0.81 579	0.93 578	0.60 544	0.79 550	0.80 564	0.60 550	0.80 531	0.57 521	0.78 596	0.55 598	0.78 593	0.49 585	0.76 592	0.58 589

ACVNet_1	0.72 567	0.81 586	1.37 582	0.72 586	0.53 579	0.77 564	0.42 548	0.85 585	0.90 574	0.74 563	0.75 545	1.32 586	0.72 566	1.02 568	0.55 520	0.54 583	0.31 577	0.71 589	0.35 572	0.64 585	0.45 578

ACVNet-4b	0.72 567	0.81 586	1.33 580	0.72 586	0.50 575	0.80 569	0.31 497	0.71 566	0.80 561	0.50 517	0.72 543	0.95 572	0.43 511	0.96 561	1.20 585	1.13 610	0.21 555	0.76 592	0.45 581	0.65 586	0.46 581

MFMNet_re	0.72 567	0.76 584	0.99 551	0.62 580	0.70 589	0.77 564	0.67 581	0.75 570	0.83 567	0.78 567	0.86 558	0.69 556	0.78 569	0.71 496	0.61 531	0.66 590	0.59 601	0.61 586	0.58 596	0.68 589	0.71 600

ELAS_RVC	0.74 571	0.36 538	1.00 552	0.37 552	0.33 557	0.88 574	0.93 599	0.83 581	1.08 587	1.35 593	1.33 583	1.24 582	1.33 597	1.06 571	0.95 565	0.27 559	0.25 568	0.29 561	0.27 565	0.30 559	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 571	0.36 538	0.85 531	0.36 545	0.33 557	1.36 596	0.77 590	0.93 586	0.92 576	1.41 597	1.53 591	1.16 581	1.17 589	0.95 560	1.03 569	0.26 554	0.25 568	0.28 557	0.28 568	0.31 560	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 573	0.44 555	1.98 593	0.49 571	0.16 388	0.58 540	0.31 497	0.81 579	0.83 567	0.41 472	0.52 479	0.98 574	0.58 547	4.97 617	1.03 569	0.11 397	0.07 294	0.10 342	0.24 552	0.27 552	0.26 557

RTS	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

RTSA	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

DStereoSA	0.81 576	0.37 543	1.08 561	0.51 572	0.65 587	0.67 554	1.44 612	0.74 569	1.06 585	0.54 536	1.67 596	0.49 482	1.78 603	0.96 561	1.69 597	0.28 562	0.43 587	0.27 549	0.51 588	0.40 569	0.58 589

DStereoFS	0.84 577	0.66 580	0.80 513	0.53 576	0.50 575	1.23 590	0.55 572	0.94 587	1.32 594	0.89 571	1.32 581	1.04 576	2.32 610	1.29 587	1.14 577	0.31 569	0.35 581	0.30 563	0.39 579	0.34 564	0.60 592

SGM+DAISY	0.87 578	0.66 580	1.30 579	0.51 572	0.60 583	1.03 581	0.84 596	0.76 571	0.73 554	1.39 595	1.51 590	1.31 585	1.22 591	1.11 573	1.08 572	0.57 586	0.53 595	0.51 581	0.51 588	0.54 577	0.61 596

ACVNet_2	0.89 579	0.87 590	1.25 574	0.82 589	0.62 585	0.97 579	0.62 579	1.14 592	1.42 597	1.00 581	1.40 584	1.47 589	0.84 576	1.11 573	0.66 541	0.61 588	0.43 587	0.78 593	0.49 585	0.75 591	0.52 584

IMH-64-1	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

IMH-64	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

MonStereo1	0.93 582	0.56 572	0.82 520	0.69 583	0.58 582	1.37 597	0.35 519	0.94 587	1.25 592	0.93 575	1.90 600	1.52 590	2.10 607	1.27 585	0.77 550	0.69 591	0.33 579	0.75 591	0.47 584	0.70 590	0.57 588

U	1.00 583	0.09 52	0.21 82	0.21 214	3.68 612	6.12 617	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.07 80	0.05 32	5.42 622	2.90 620	0.07 126	0.06 89

PWCK	1.00 583	1.17 604	1.70 591	0.91 592	0.41 565	1.19 588	0.92 598	1.10 590	1.14 590	1.16 589	1.14 574	1.25 583	0.88 579	1.75 600	1.04 571	0.87 601	0.50 590	0.87 596	0.53 591	0.96 602	0.52 584

WAO-7	1.01 585	0.89 591	0.93 543	0.83 591	0.66 588	1.18 586	0.81 594	1.40 597	1.57 600	1.11 587	1.76 599	1.45 588	1.19 590	1.50 593	1.14 577	0.61 588	0.62 605	0.70 588	0.68 600	0.66 588	0.60 592

MADNet+	1.01 585	1.16 603	4.72 609	0.70 585	0.47 571	1.24 591	0.96 600	0.97 589	0.89 572	0.65 553	0.77 548	0.87 566	0.85 578	2.09 604	1.68 595	0.38 577	0.39 584	0.31 565	0.27 565	0.43 570	0.39 574

MultiAttention	1.02 587	0.13 274	0.43 340	0.35 543	0.43 568	5.36 613	1.71 613	0.69 562	0.53 501	0.36 416	0.63 525	0.55 511	0.22 300	7.60 621	0.43 489	0.09 309	0.06 168	0.14 483	0.24 552	0.26 547	0.30 563

IMH	1.05 588	0.95 596	1.00 552	1.01 596	0.78 594	1.11 583	0.68 582	1.38 596	1.43 598	1.00 581	1.72 597	1.43 587	1.14 586	1.73 599	0.89 561	1.09 607	0.55 598	0.99 600	0.57 595	0.87 597	0.62 598

WAO-6	1.07 589	0.93 595	0.92 541	0.96 593	0.78 594	1.28 593	0.75 587	1.34 595	2.00 604	1.02 583	1.54 592	1.59 591	1.22 591	1.31 588	1.14 577	0.78 596	0.55 598	1.02 602	0.75 604	0.83 593	0.69 599

LVE	1.13 590	1.02 597	1.28 577	1.01 596	0.80 597	1.29 594	0.81 594	1.47 600	1.96 602	1.07 585	1.90 600	1.90 596	1.01 585	1.48 592	0.91 562	0.93 604	0.61 604	0.94 597	0.69 601	0.87 597	0.75 604

JetBlue	1.14 591	0.76 584	2.36 597	0.59 578	0.75 591	3.04 610	1.78 614	1.11 591	0.90 574	0.94 576	1.10 572	1.66 593	1.28 595	2.09 604	1.72 598	0.43 580	0.36 582	0.38 571	0.38 578	0.58 580	0.56 586

Dean	1.17 592	1.04 599	1.49 586	1.03 598	0.78 594	1.20 589	0.77 590	1.48 601	1.96 602	1.28 591	1.99 603	2.15 600	1.14 586	1.25 583	1.00 568	0.81 598	0.60 602	1.01 601	0.69 601	0.92 601	0.74 603

SGM-ForestM	1.36 593	0.28 504	0.79 510	0.26 453	0.16 388	2.26 607	1.00 602	1.42 598	1.46 599	2.38 611	2.05 604	5.95 619	2.66 612	2.95 609	2.46 609	0.17 518	0.18 543	0.18 523	0.18 531	0.15 467	0.18 509

xyz-stereo	1.40 594	0.10 94	17.09 626	0.18 60	0.07 1	4.78 612	0.18 222	0.29 158	0.34 301	0.36 416	2.81 611	0.40 425	0.29 413	0.56 429	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.06 104	0.06 57	0.05 26

MANE	1.41 595	0.36 538	0.74 501	0.43 561	0.41 565	2.16 606	0.80 592	2.39 613	3.38 609	2.22 610	3.06 612	3.54 612	2.73 613	2.15 606	1.94 604	0.28 562	0.27 570	0.30 563	0.46 582	0.28 557	0.34 570

TorneroNet-64	1.43 596	1.03 598	1.20 571	1.10 600	0.86 600	2.26 607	0.73 586	1.84 606	3.84 614	1.25 590	2.25 608	2.69 608	1.42 598	1.76 601	1.43 590	0.76 595	0.50 590	1.09 603	0.66 599	1.23 606	0.76 605

notaker	1.45 597	1.34 607	1.48 584	1.40 607	1.07 604	1.18 586	0.85 597	1.48 601	1.40 596	1.51 606	3.46 613	2.40 605	1.81 604	1.76 601	1.45 593	1.11 608	0.69 610	1.38 610	0.87 607	1.31 608	0.97 608

WAO-8	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

Venus	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

UNDER WATER-64	1.55 600	1.19 605	2.52 600	1.31 605	0.95 602	2.12 605	1.21 609	1.45 599	3.19 608	1.43 600	1.32 581	2.64 607	2.04 606	1.63 596	1.83 600	1.11 608	0.67 609	1.28 608	0.92 608	1.19 604	1.02 609

UNDER WATER	1.59 601	1.22 606	2.36 597	1.38 606	1.03 603	1.67 602	1.10 606	1.54 604	3.63 610	1.44 601	1.47 588	2.85 609	2.25 609	1.67 597	1.94 604	1.06 606	0.62 605	1.31 609	0.93 609	1.21 605	1.02 609

LSM	1.64 602	0.40 549	2.56 601	2.02 611	17.61 625	0.51 524	0.52 569	0.61 530	0.76 556	0.82 568	1.11 573	0.63 542	0.54 539	0.75 512	0.49 508	0.16 507	0.24 566	0.18 523	0.21 540	0.25 540	2.42 616

LE_ROB	1.76 603	0.20 438	2.68 603	0.48 568	0.52 578	0.78 567	0.96 600	0.84 582	6.61 619	7.40 621	2.08 605	2.08 598	4.83 615	1.27 585	3.79 614	0.10 358	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.11 384	0.10 367

ktn	1.77 604	1.36 608	1.22 572	1.43 608	1.14 605	1.52 600	1.08 605	1.51 603	3.96 615	2.77 614	4.69 615	3.35 611	1.46 601	1.69 598	1.25 587	1.43 612	0.77 611	1.45 611	0.99 610	1.32 609	0.96 607

KSHMR	1.89 605	1.36 608	1.60 588	1.47 609	1.22 607	1.38 598	1.06 604	1.79 605	5.97 618	1.42 599	5.65 618	2.98 610	1.14 586	2.23 607	1.20 585	1.27 611	1.12 612	1.46 612	1.10 612	1.32 609	1.15 611

TorneroNet	2.22 606	1.08 600	1.24 573	1.14 604	0.90 601	5.58 614	0.80 592	2.12 611	8.69 620	2.58 612	5.42 617	3.88 613	1.97 605	1.78 603	1.87 601	0.86 600	0.54 597	1.15 607	0.74 603	1.23 606	0.85 606

MADNet++	2.26 607	1.80 611	2.06 594	2.13 613	1.97 611	2.61 609	1.79 615	2.38 612	2.16 605	2.75 613	2.65 610	2.38 604	2.43 611	3.17 610	3.21 611	2.17 615	1.95 616	1.94 615	1.63 614	2.06 612	2.01 615

JetRed	2.30 608	2.64 613	6.12 611	1.12 603	1.38 609	5.85 616	3.29 616	1.99 609	1.67 601	1.98 608	1.95 602	2.16 603	1.60 602	2.48 608	4.10 615	1.05 605	1.60 613	1.09 603	1.01 611	1.67 611	1.28 612

HanzoNet	2.97 609	1.69 610	2.29 596	1.74 610	1.33 608	1.53 601	1.03 603	1.99 609	2.64 607	5.51 618	5.16 616	5.90 618	6.82 620	4.32 616	3.29 612	3.16 618	2.02 618	1.92 614	2.87 619	2.24 613	1.89 614

coex-ft	3.44 610	0.73 583	48.55 638	0.24 380	0.19 460	0.50 523	0.43 550	0.47 380	2.40 606	7.03 620	1.20 576	0.97 573	2.23 608	0.73 503	1.92 603	0.12 435	0.15 523	0.14 483	0.12 454	0.21 525	0.43 577

TCMNet-wrong-test	4.29 611	5.57 618	4.65 606	11.33 622	10.39 620	5.73 615	4.48 618	4.13 617	1.02 581	1.91 607	2.39 609	6.16 620	3.62 614	3.84 615	4.50 617	1.99 614	0.47 589	1.97 616	1.69 615	5.69 620	4.31 620

DPSimNet_ROB	4.34 612	4.23 614	6.89 613	3.67 614	3.68 612	4.75 611	5.21 619	2.67 614	3.68 611	5.82 619	3.95 614	5.57 615	6.72 619	3.46 614	4.48 616	4.05 621	2.88 619	4.68 621	3.12 621	3.69 615	3.62 619

tt	4.71 613	0.10 94	3.94 605	2.06 612	1.53 610	10.14 622	16.88 623	9.27 624	4.98 616	1.39 595	1.02 569	4.68 614	4.90 616	3.35 613	5.86 619	5.76 622	9.15 627	2.24 618	2.53 617	3.10 614	1.32 613

BEATNet-Init1	4.73 614	2.61 612	13.29 625	0.58 577	0.53 579	10.12 621	3.33 617	4.83 618	5.01 617	8.75 622	8.51 620	14.08 629	7.60 621	7.70 622	5.34 618	0.28 562	0.28 573	0.34 569	0.37 576	0.57 579	0.45 578

USTest	6.88 615	5.23 617	5.63 610	7.22 618	7.29 615	14.34 624	22.76 624	8.48 622	9.32 621	5.42 617	6.39 619	6.29 621	6.64 618	6.92 620	8.62 622	1.94 613	3.29 620	2.16 617	2.55 618	3.85 616	3.29 618

EDNetEfficientorigin	7.51 616	0.52 570	140.47 640	0.25 418	0.17 411	0.42 484	0.29 481	0.47 380	1.03 582	1.28 591	1.02 569	0.83 565	0.84 576	0.75 512	0.99 567	0.10 358	0.09 415	0.12 436	0.10 377	0.21 525	0.22 541

DGTPSM_ROB	8.34 617	5.10 615	10.37 623	5.31 616	10.18 618	8.33 618	23.60 628	6.06 620	13.41 627	4.90 615	10.87 625	5.65 616	10.44 622	6.17 618	12.59 623	3.74 619	7.55 622	3.69 619	7.26 624	4.14 617	7.46 621

DPSMNet_ROB	8.40 618	5.11 616	10.49 624	5.58 617	10.25 619	8.34 619	23.62 629	6.07 621	13.45 628	4.93 616	10.88 626	5.66 617	10.44 622	6.24 619	12.64 624	3.98 620	7.61 623	3.76 620	7.30 625	4.20 618	7.51 622

DLNR_Zeroshot_test	10.44 619	12.10 626	19.93 628	106.08 639	23.66 636	0.14 20	0.13 52	3.22 615	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.36 616	0.06 168	0.07 97	0.07 161	39.70 639	0.06 89

DLNR-FE	10.45 620	12.13 627	19.94 629	106.10 640	23.12 635	0.14 20	0.13 52	3.28 616	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.41 617	0.06 168	0.07 97	0.07 161	40.22 640	0.06 89

LRCNet_RVC	10.90 621	14.34 629	9.35 614	15.35 623	8.04 617	1.08 582	0.34 515	8.78 623	0.70 548	12.63 629	16.05 629	9.85 622	6.54 617	8.57 623	6.34 620	20.27 636	5.40 621	23.70 634	21.88 635	14.87 627	13.83 629

DPSM_ROB	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

DPSM	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

xxxxx1	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

tt_ll	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

ff	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

PML	16.10 627	12.82 628	6.78 612	5.23 615	7.76 616	33.92 634	66.56 641	5.30 619	10.28 622	26.12 640	68.59 641	20.51 631	13.49 630	10.06 624	6.78 621	5.96 623	2.00 617	6.04 625	2.18 616	8.96 623	2.60 617

Anonymous_1	16.62 628	9.35 620	9.84 615	10.66 619	14.64 623	18.66 629	27.12 630	12.64 628	13.51 629	10.76 628	10.30 624	10.13 623	10.60 624	11.06 628	12.74 625	15.87 635	7.74 624	16.92 632	43.48 638	58.66 641	7.68 623

HaxPig	17.72 629	20.22 638	19.73 627	16.53 624	16.51 624	9.27 620	9.33 620	14.34 631	13.27 626	18.65 630	18.70 630	17.35 630	16.77 631	17.04 631	16.45 631	22.05 637	20.89 637	22.27 633	21.53 634	21.29 634	22.13 638

MEDIAN_ROB	21.21 630	24.62 639	23.47 636	19.58 625	19.65 629	13.22 623	10.96 621	17.88 632	17.00 632	22.14 639	22.02 632	20.86 632	20.36 632	21.06 632	19.71 632	25.63 638	24.13 638	26.21 635	25.20 636	25.17 635	25.38 639

RAFT-FEzeroshot	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

RAFT-FE	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

CasAABBNet	23.10 631	19.86 632	20.64 632	22.47 629	22.73 630	38.41 638	55.50 638	26.89 638	28.70 639	20.61 636	22.15 635	22.08 636	22.75 636	23.99 633	27.36 635	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.27 627	15.95 628	15.53 631

FlowAnything	23.14 634	19.87 633	20.79 633	22.50 632	22.74 631	38.39 637	55.46 636	26.89 638	28.72 640	20.77 638	22.29 637	22.07 635	22.72 633	23.99 633	27.41 639	13.60 632	16.55 636	12.15 629	14.36 631	15.97 631	15.52 630

Selective-RAFT-Error	23.16 635	19.93 636	20.87 634	22.54 633	22.81 634	38.52 640	55.47 637	27.01 641	28.83 641	20.66 637	22.25 636	22.09 637	22.80 638	24.09 637	27.36 635	13.61 633	16.48 632	12.15 629	14.28 628	15.99 632	15.57 634

LSM0	24.24 636	19.98 637	22.32 635	24.22 634	40.14 640	38.48 639	55.20 635	26.95 640	28.57 636	20.49 633	21.83 631	22.26 638	22.75 636	24.22 638	27.30 634	13.66 634	16.32 631	12.19 631	14.15 626	16.10 633	17.66 635

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.06 640	27.24 637	24.63 635	24.20 637	17.73 628	12.61 622	22.29 635	21.39 635	26.79 641	26.16 640	25.20 639	24.64 641	25.07 639	23.53 633	29.96 639	28.40 639	30.60 636	29.58 637	29.72 636	29.84 640

RSGM-EC	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

acva	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

test_example2	101.33 640	108.28 641	68.15 639	98.43 638	106.93 641	89.75 641	102.43 642	36.80 642	97.65 642	129.04 642	130.15 642	65.26 642	66.62 642	92.11 642	80.24 642	144.10 642	199.48 642	81.81 642	103.01 642	125.01 642	101.27 641

GS-Stereo							0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

FSD					0.24 523	0.27 317	0.27 459	0.31 189	0.29 245	0.26 231	0.27 224	0.28 305	0.27 381	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.25 540

ccccc		256.29 642		354.40 641	364.36 642	149.10 642		152.89 643		153.93 643		164.00 643		268.02 643		390.55 643	349.22 643	244.59 643	219.82 643	412.30 643

ASD4		6.65 619

Low-res two-view benchmark