Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 13	0.13 25	0.15 1	0.16 47	0.21 1	0.36 65	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 39	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 97	0.08 28	0.11 117

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 36	0.14 42	0.49 162	0.15 32	0.23 2	0.35 43	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 235	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 103	0.37 539	0.08 28	0.09 63

FoundationStereo	0.20 7	0.30 156	0.81 64	0.21 13	0.22 250	0.21 4	0.16 47	0.25 3	0.38 79	0.15 6	0.11 4	0.18 57	0.17 46	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 356	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 36	0.17 123	0.35 47	0.14 19	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 47	0.14 15	0.15 28	0.27 32	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 217

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 33	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 19	0.14 19	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 57	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 87	0.25 88	0.21 223	0.46 136	0.16 47	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 33	0.14 15	0.18 66	0.35 113	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.10 92

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 77	0.23 49	0.13 25	0.49 162	0.18 74	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 161	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.09 63

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 132	0.77 60	0.22 36	0.11 3	0.40 81	0.16 47	0.31 9	0.36 65	0.19 34	0.19 33	0.17 47	0.17 46	0.37 137	0.16 6	0.10 185	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 32	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 89	0.19 87	0.27 32	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 83	0.29 143	0.86 70	0.25 88	0.34 419	0.30 19	0.14 19	0.32 10	0.53 240	0.18 28	0.12 8	0.18 57	0.19 87	0.49 235	0.17 20	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.20 444	0.46 535	0.59 553

BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 56	0.17 1	0.12 9	0.32 30	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 87	0.23 7	0.18 22	0.10 185	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 185	0.61 25	0.23 49	0.21 223	0.45 118	0.13 9	0.33 12	0.46 167	0.13 2	0.09 1	0.18 57	0.12 8	0.32 83	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 132	1.48 173	0.25 88	0.38 459	0.46 136	0.18 74	0.33 12	0.34 36	0.15 6	0.29 117	0.15 32	0.17 46	0.36 126	0.23 116	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 315	1.03 591

UniTT-Stereo	0.30 93	0.36 218	1.68 208	0.27 140	0.24 283	0.29 16	0.18 74	0.33 12	0.34 36	0.26 128	0.37 181	0.18 57	0.18 66	0.31 74	0.27 178	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.25 377	0.08 40

LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 74	0.14 19	0.34 16	0.34 36	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 32	0.22 103	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 25	0.36 55	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 116	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 74	0.15 32	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 25	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 36	0.17 123	0.41 88	0.14 19	0.35 17	0.32 21	0.24 92	0.20 40	0.15 32	0.18 66	0.26 25	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

IGEV	0.22 39	0.28 132	0.88 72	0.21 13	0.24 283	0.42 101	0.17 58	0.35 17	0.37 74	0.20 42	0.22 59	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 218	0.68 49	0.21 13	0.17 123	0.45 118	0.12 4	0.35 17	0.42 126	0.15 6	0.11 4	0.22 80	0.10 2	0.28 44	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

LGtest1	0.21 18	0.37 221	0.70 51	0.22 36	0.12 9	0.31 24	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 178	0.10 185	0.09 208	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 92

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 76	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 85	0.23 89	0.17 46	0.24 9	0.28 188	0.15 412	0.12 332	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 83	0.26 99	1.03 87	0.25 88	0.14 42	0.46 136	0.22 153	0.36 22	0.38 79	0.23 83	0.23 68	0.21 77	0.18 66	0.45 197	0.60 408	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.20 356

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 168	0.69 50	0.21 13	0.13 25	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 51	0.19 33	0.15 32	0.12 8	0.47 217	0.29 203	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 157

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 209	0.65 40	0.21 13	0.14 42	0.36 55	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 51	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.10 92

mms	0.27 65	0.26 99	0.91 77	0.25 88	0.18 161	0.32 30	0.23 188	0.37 25	0.31 16	0.21 51	0.30 131	0.23 89	0.17 46	0.46 206	0.21 82	0.08 41	0.10 251	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.47 536

GLC_STEREO	0.28 72	0.27 107	1.36 144	0.28 168	0.12 9	0.41 88	0.20 103	0.37 25	0.38 79	0.26 128	0.30 131	0.25 116	0.19 87	0.33 95	0.24 141	0.09 86	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.09 63

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 176	0.52 5	0.28 168	0.17 123	0.37 59	0.20 103	0.38 29	0.24 2	0.24 92	0.20 40	0.21 77	0.17 46	0.26 25	0.25 156	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.16 382	0.17 235	0.12 157

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 168	0.85 68	0.22 36	0.14 42	0.31 24	0.22 153	0.38 29	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 83	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 168	0.85 68	0.22 36	0.14 42	0.28 12	0.21 126	0.38 29	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 137	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

999	0.29 83	0.25 82	1.05 90	0.26 120	0.18 161	0.49 162	0.23 188	0.38 29	0.37 74	0.20 42	0.32 150	0.23 89	0.18 66	0.73 329	0.36 282	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.24 363	0.10 92

ours_stereo	0.27 65	0.25 82	1.21 117	0.25 88	0.17 123	0.35 47	0.23 188	0.38 29	0.35 43	0.20 42	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.41 161	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.18 323

rvit_stereo_0083	0.25 58	0.19 8	0.58 21	0.28 168	0.18 161	0.28 12	0.22 153	0.38 29	0.54 253	0.23 83	0.30 131	0.27 144	0.26 180	0.37 137	0.24 141	0.14 392	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.12 100	0.10 92

MGS-Stereo	0.32 108	0.34 200	1.70 213	0.25 88	0.14 42	0.40 81	0.22 153	0.38 29	0.43 137	0.24 92	0.51 285	0.25 116	0.18 66	0.31 74	0.20 63	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.08 97	0.47 536	0.08 40

WQFJA1++	2.30 589	0.22 43	6.03 603	1.08 575	1.15 587	0.29 16	0.14 19	0.39 36	0.24 2	13.61 622	0.19 33	3.34 597	0.17 46	0.33 95	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.07 66	18.19 630	0.14 217

252Zero-FE	0.62 414	0.27 107	0.83 67	0.24 69	0.13 25	0.31 24	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 615	0.23 68	0.12 2	0.12 8	0.26 25	0.44 337	0.09 86	0.12 332	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 157

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 13	0.15 67	0.39 74	0.13 9	0.39 36	0.33 30	0.22 62	0.21 47	0.13 4	0.20 99	0.29 58	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 185	0.60 23	0.23 49	0.12 9	0.44 112	0.13 9	0.39 36	0.46 167	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 113	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

GEAStereo	0.35 136	0.32 176	1.17 107	0.53 508	0.60 542	0.55 235	0.21 126	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.22 59	0.16 38	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.33 455	0.71 563

gasm-f	0.36 146	0.34 200	1.13 99	0.53 508	0.44 493	0.54 220	0.27 292	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 159	0.16 38	0.22 119	0.36 126	0.25 156	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 563

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 248	0.94 82	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.13 9	0.40 40	0.36 65	0.22 62	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 156	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 255

4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.17 58	0.40 40	0.35 43	0.25 111	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.17 58	0.40 40	0.35 43	0.25 111	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

WCG-NET	0.30 93	0.42 262	1.26 125	0.24 69	0.12 9	0.43 105	0.24 224	0.40 40	0.56 271	0.35 175	0.37 181	0.26 131	0.24 148	0.29 58	0.19 39	0.08 41	0.12 332	0.08 42	0.07 66	0.22 332	0.10 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 565	1.24 122	0.23 49	0.12 9	0.33 34	0.20 103	0.40 40	0.33 30	0.25 111	0.21 47	0.16 38	0.14 16	0.27 32	0.63 415	0.55 563	0.06 23	0.11 230	0.13 309	0.25 377	0.49 540

WCG-NET（raft）	0.32 108	0.53 319	1.21 117	0.23 49	0.12 9	0.44 112	0.24 224	0.40 40	0.50 205	0.35 175	0.35 172	0.47 290	0.25 164	0.35 113	0.20 63	0.08 41	0.29 528	0.08 42	0.07 66	0.22 332	0.11 117

CREStereo++_RVC	0.33 117	0.29 143	1.74 227	0.24 69	0.16 94	0.54 220	0.15 32	0.40 40	0.55 260	0.37 184	0.51 285	0.24 103	0.19 87	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 117	0.49 304	1.75 233	0.23 49	0.12 9	0.54 220	0.16 47	0.40 40	0.45 156	0.45 236	0.51 285	0.26 131	0.22 119	0.29 58	0.20 63	0.10 185	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

MatchStereo	0.24 53	0.38 232	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 19	0.41 50	0.40 104	0.14 4	0.25 85	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

tt45	0.29 83	0.24 74	1.06 92	0.25 88	0.17 123	0.55 235	0.22 153	0.41 50	0.35 43	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.18 66	0.64 295	0.34 268	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.21 315	0.11 117

rvit_stereo_0081_aga	0.27 65	0.29 143	1.08 93	0.26 120	0.20 209	0.33 34	0.21 126	0.41 50	0.42 126	0.26 128	0.28 111	0.27 144	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.14 392	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.10 92

U	3.37 605	0.17 1	0.91 77	0.26 120	13.79 621	19.19 626	0.15 32	0.41 50	0.31 16	0.17 21	0.18 30	0.27 144	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 61	0.20 14	0.64 35	0.25 88	0.15 67	0.41 88	0.18 74	0.42 57	0.35 43	0.34 173	0.34 167	0.25 116	0.23 136	0.43 173	0.53 380	0.09 86	0.09 208	0.08 42	0.10 171	0.12 100	0.11 117

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 13	0.14 42	0.36 55	0.13 9	0.42 57	0.34 36	0.23 83	0.27 103	0.14 15	0.18 66	0.33 95	0.24 141	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

fffft	0.29 83	0.21 27	1.10 97	0.24 69	0.15 67	0.42 101	0.24 224	0.42 57	0.38 79	0.21 51	0.18 30	0.20 66	0.16 38	0.44 182	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.28 413	0.20 356
1: 1. 1
fffy	0.28 72	0.24 74	1.19 111	0.27 140	0.15 67	0.37 59	0.22 153	0.42 57	0.32 21	0.20 42	0.29 117	0.26 131	0.20 99	0.44 182	0.20 63	0.08 41	0.10 251	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.18 323

rvit_stereo_0081	0.25 58	0.21 27	0.61 25	0.28 168	0.17 123	0.31 24	0.22 153	0.42 57	0.53 240	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.21 110	0.34 107	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 58	0.21 27	0.61 25	0.28 168	0.17 123	0.31 24	0.22 153	0.42 57	0.53 240	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.21 110	0.34 107	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.09 63

RAStereo	0.28 72	0.48 301	1.52 182	0.26 120	0.18 161	0.25 8	0.19 83	0.42 57	0.35 43	0.20 42	0.25 85	0.20 66	0.16 38	0.24 9	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.12 100	0.08 40

LoS_RVC	0.29 83	0.33 185	1.19 111	0.25 88	0.34 419	0.43 105	0.22 153	0.42 57	0.32 21	0.22 62	0.33 159	0.23 89	0.24 148	0.31 74	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 475

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 72	0.24 69	0.14 42	0.37 59	0.17 58	0.43 65	0.32 21	0.26 128	0.35 172	0.26 131	0.24 148	0.22 4	0.25 156	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.08 97	0.10 66	0.10 92

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.14 19	0.43 65	0.35 43	0.23 83	0.21 47	0.16 38	0.18 66	0.27 32	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.14 19	0.43 65	0.35 43	0.23 83	0.21 47	0.16 38	0.18 66	0.27 32	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.14 19	0.43 65	0.33 30	0.21 51	0.24 78	0.14 15	0.18 66	0.34 107	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

StereoAnything_RVC	0.35 136	1.25 553	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 32	0.43 65	0.37 74	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 87	0.46 206	0.14 1	0.11 260	0.09 208	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 323

Occ-G	0.30 93	0.30 156	1.33 137	0.23 49	0.15 67	0.36 55	0.25 245	0.43 65	0.31 16	0.26 128	0.35 172	0.46 282	0.22 119	0.30 67	0.25 156	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.16 382	0.31 437	0.08 40

AEACV	0.33 117	0.24 74	1.44 162	0.28 168	0.35 432	0.47 143	0.21 126	0.43 65	0.28 12	0.26 128	0.25 85	0.22 80	0.38 300	0.30 67	0.18 22	0.09 86	0.35 542	0.09 103	0.36 536	0.23 346	0.25 428

XX-TBD	0.34 125	0.77 424	1.75 233	0.34 330	0.13 25	0.51 184	0.17 58	0.43 65	0.50 205	0.37 184	0.49 272	0.23 89	0.18 66	0.28 44	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

VIP-Stereo	0.28 72	0.56 336	1.05 90	0.23 49	0.19 194	0.52 203	0.17 58	0.44 73	0.39 91	0.18 28	0.25 85	0.24 103	0.15 28	0.33 95	0.19 39	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 156	0.32 481

Zero-FE251	0.56 375	0.29 143	1.27 127	0.26 120	0.16 94	0.44 112	0.16 47	0.44 73	0.35 43	5.31 612	0.19 33	0.22 80	0.19 87	0.24 9	1.08 493	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.13 194

FSD					0.29 354	0.35 47	0.33 387	0.44 73	0.46 167	0.32 167	0.32 150	0.37 203	0.32 259	0.35 113	0.32 248	0.28 534	0.27 524	0.31 535	0.30 504	0.31 437

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 51	0.21 13	0.16 94	0.43 105	0.16 47	0.44 73	0.35 43	0.22 62	0.20 40	0.14 15	0.20 99	0.25 14	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 13	0.20 209	0.44 112	0.16 47	0.44 73	0.30 15	0.22 62	0.20 40	0.13 4	0.18 66	0.29 58	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

LG-G_1	0.23 47	0.37 221	0.71 53	0.23 49	0.11 3	0.51 184	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 64	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 117

LG-G	0.23 47	0.37 221	0.71 53	0.23 49	0.11 3	0.51 184	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 64	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 117

CASnet	0.28 72	0.31 168	1.20 115	0.28 168	0.11 3	0.47 143	0.19 83	0.44 73	0.44 141	0.38 192	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.29 58	0.19 39	0.10 185	0.06 23	0.15 414	0.12 276	0.16 212	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 108	0.31 168	1.46 166	0.31 247	0.15 67	0.53 212	0.19 83	0.44 73	0.35 43	0.36 180	0.38 191	0.27 144	0.27 201	0.42 169	0.19 39	0.09 86	0.13 356	0.09 103	0.16 382	0.20 299	0.13 194

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 354	0.60 317	0.18 74	0.44 73	0.58 286	0.76 496	1.91 571	0.47 290	0.29 234	1.60 449	1.23 516	0.14 392	0.07 48	0.13 349	0.13 309	0.10 66	0.09 63

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 66	0.24 69	0.21 223	0.43 105	0.13 9	0.45 83	0.35 43	0.22 62	0.27 103	0.18 57	0.16 38	0.35 113	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 377	0.08 40

RSM++	0.27 65	0.26 99	0.87 71	0.28 168	0.13 25	0.39 74	0.20 103	0.45 83	0.45 156	0.20 42	0.24 78	0.24 103	0.17 46	0.36 126	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.26 397	0.18 323

MaDis-Stereo	0.29 83	0.54 325	1.44 162	0.24 69	0.29 354	0.29 16	0.16 47	0.45 83	0.37 74	0.19 34	0.21 47	0.28 153	0.22 119	0.30 67	0.29 203	0.10 185	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.11 89	0.11 117

BStereo	0.28 72	0.33 185	1.34 140	0.23 49	0.29 354	0.33 34	0.20 103	0.46 86	0.35 43	0.22 62	0.17 22	0.20 66	0.14 16	0.28 44	0.25 156	0.07 23	0.07 48	0.16 433	0.21 450	0.12 100	0.11 117

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 13	0.20 209	0.41 88	0.15 32	0.46 86	0.35 43	0.26 128	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.31 74	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 49	0.28 346	0.42 101	0.14 19	0.46 86	0.31 16	0.24 92	0.20 40	0.13 4	0.14 16	0.43 173	0.20 63	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

HUF	0.59 395	0.65 377	2.46 463	0.45 469	0.77 562	0.34 42	0.24 224	0.46 86	0.39 91	0.31 158	0.28 111	0.25 116	0.19 87	0.67 310	0.18 22	0.12 319	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 437	1.59 605

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

ff7	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

IGEVStereo-DCA	0.33 117	0.34 200	1.38 149	0.27 140	0.16 94	0.45 118	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.21 47	0.26 131	0.25 164	0.64 295	0.52 376	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.18 414	0.16 212	0.22 383

ffff	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

11t	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

CAS	0.35 136	0.25 82	1.30 132	0.79 556	0.34 419	0.51 184	0.23 188	0.46 86	0.39 91	0.22 62	0.31 144	0.20 66	0.17 46	0.28 44	0.23 116	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 50	0.37 510

CES	0.30 93	0.27 107	1.09 95	0.23 49	0.50 514	0.40 81	0.20 103	0.46 86	0.44 141	0.22 62	0.28 111	0.26 131	0.19 87	0.33 95	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 176	0.49 540

ccc-4	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

PMTNet	0.31 101	0.35 209	1.30 132	0.20 5	0.14 42	0.57 270	0.25 245	0.46 86	0.42 126	0.27 137	0.32 150	0.27 144	0.24 148	0.39 151	0.23 116	0.43 552	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 262	0.07 9

DDF-Stereo	0.37 154	0.27 107	0.79 62	0.39 415	0.29 354	0.38 70	0.21 126	0.47 101	0.51 213	0.32 167	0.17 22	0.79 465	0.23 136	0.64 295	1.04 489	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.12 276	0.35 477	0.15 255

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 36	0.15 67	0.39 74	0.19 83	0.47 101	0.36 65	0.21 51	0.22 59	0.13 4	0.17 46	0.33 95	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 42	0.40 81	0.18 74	0.47 101	0.36 65	0.24 92	0.20 40	0.13 4	0.19 87	0.31 74	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 132	2.46 463	0.43 448	0.15 67	0.50 174	0.25 245	0.47 101	0.38 79	0.33 171	0.26 96	0.23 89	0.22 119	0.34 107	0.29 203	0.08 41	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.36 484	0.22 383

AIO_test	0.39 179	0.37 221	1.19 111	0.73 549	0.67 551	0.35 47	0.25 245	0.47 101	0.34 36	0.34 173	0.22 59	0.33 187	0.17 46	1.31 402	0.19 39	0.11 260	0.15 403	0.08 42	0.21 450	0.15 176	0.23 407

test_4	0.40 186	0.37 221	2.01 368	0.29 200	0.21 223	0.50 174	0.28 311	0.47 101	0.39 91	0.42 214	0.76 477	0.38 211	0.22 119	0.52 250	0.33 261	0.08 41	0.07 48	0.11 230	0.15 362	0.28 413	0.07 9

RAFT-345	0.53 349	0.30 156	2.34 439	0.38 405	0.34 419	0.58 288	0.42 441	0.47 101	0.61 315	0.51 296	1.00 525	0.43 249	0.28 218	1.57 442	0.82 458	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.10 66	0.08 40

GMStereo	0.38 164	0.99 509	1.91 331	0.27 140	0.16 94	0.39 74	0.23 188	0.47 101	0.62 333	0.38 192	0.34 167	0.25 116	0.25 164	0.39 151	0.29 203	0.14 392	0.08 137	0.10 159	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
zero-FE	0.80 501	0.27 107	8.23 608	0.49 489	0.98 572	0.33 34	0.20 103	0.48 109	1.28 560	0.17 21	0.20 40	0.77 456	0.22 119	0.60 284	0.97 472	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.10 171	0.33 455	0.14 217

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 168	1.82 287	0.25 88	0.26 318	0.65 401	0.23 188	0.48 109	0.37 74	0.67 461	0.82 490	0.44 260	0.24 148	0.48 224	0.87 463	0.09 86	0.13 356	0.09 103	0.22 461	0.08 28	0.09 63

trnet	0.28 72	0.26 99	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 220	0.15 32	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.30 67	0.21 82	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 50	0.07 9

LoS	0.31 101	0.30 156	1.52 182	0.23 49	0.13 25	0.54 220	0.20 103	0.48 109	0.49 195	0.25 111	0.28 111	0.37 203	0.24 148	0.38 145	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.05 1	0.15 176	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 93	0.54 325	1.29 129	0.25 88	0.15 67	0.47 143	0.25 245	0.48 109	0.39 91	0.21 51	0.23 68	0.22 80	0.20 99	0.44 182	0.19 39	0.08 41	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.12 157

sCroCo_RVC	0.33 117	0.32 176	1.89 320	0.34 330	0.27 332	0.30 19	0.22 153	0.48 109	0.44 141	0.22 62	0.33 159	0.25 116	0.25 164	0.32 83	0.24 141	0.14 392	0.16 421	0.12 290	0.12 276	0.15 176	0.13 194

CREStereo	0.28 72	0.30 156	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 235	0.17 58	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.11 260	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.31 101	0.33 185	1.34 140	0.23 49	0.29 354	0.98 529	0.20 103	0.49 116	0.35 43	0.22 62	0.17 22	0.20 66	0.14 16	0.28 44	0.25 156	0.07 23	0.07 48	0.16 433	0.21 450	0.12 100	0.11 117

RSM	0.28 72	0.26 99	0.97 84	0.25 88	0.24 283	0.37 59	0.21 126	0.49 116	0.44 141	0.21 51	0.27 103	0.28 153	0.17 46	0.38 145	0.20 63	0.07 23	0.07 48	0.09 103	0.34 524	0.21 315	0.16 285

GCAP-Stereo	0.34 125	0.89 468	1.76 239	0.26 120	0.12 9	0.52 203	0.14 19	0.49 116	0.38 79	0.29 148	0.30 131	0.29 163	0.22 119	0.30 67	0.20 63	0.09 86	0.17 441	0.09 103	0.07 66	0.21 315	0.11 117

anonymousdsp	0.34 125	0.53 319	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.55 264	0.19 39	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457

IGEV-Stereo	0.34 125	0.54 325	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.54 260	0.19 39	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 232	1.02 519	1.74 227	0.35 346	0.19 194	0.58 288	0.23 188	0.49 116	0.66 381	0.41 209	0.38 191	0.34 193	0.29 234	0.53 256	0.30 223	0.24 516	0.10 251	0.37 549	0.19 434	0.27 407	0.15 255

dd	0.42 213	0.96 492	1.77 248	0.31 247	0.17 123	0.57 270	0.26 268	0.49 116	0.68 392	0.41 209	0.40 204	0.34 193	0.27 201	0.45 197	0.40 314	0.17 448	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.21 315	0.12 157

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 36	0.12 9	0.37 59	0.22 153	0.50 123	0.38 79	0.22 62	0.21 47	0.12 2	0.22 119	0.26 25	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 36	0.13 25	0.41 88	0.20 103	0.50 123	0.34 36	0.25 111	0.23 68	0.13 4	0.23 136	0.24 9	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

xyz-stereo-finetune2	0.35 136	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 288	0.23 188	0.50 123	0.45 156	0.31 158	0.46 237	0.30 170	0.41 333	0.81 348	0.51 373	0.08 41	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.09 63

LG-Stereo	0.27 65	0.25 82	0.95 83	0.25 88	0.15 67	0.43 105	0.21 126	0.50 123	0.40 104	0.18 28	0.29 117	0.25 116	0.16 38	0.28 44	0.35 278	0.07 23	0.07 48	0.11 230	0.10 171	0.24 363	0.10 92

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 69	0.34 419	0.51 184	0.42 441	0.50 123	0.54 253	0.37 184	0.46 237	0.54 323	0.60 455	0.43 173	1.10 496	0.08 41	0.09 208	0.08 42	0.22 461	0.12 100	0.22 383

AIO_rvc	0.41 193	0.64 370	1.29 129	0.58 528	0.39 465	0.37 59	0.24 224	0.50 123	0.43 137	0.28 142	0.23 68	0.25 116	0.16 38	0.99 366	0.19 39	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.25 377	0.85 575

AAGNet	0.88 519	0.33 185	1.79 274	0.54 513	0.98 572	0.62 357	0.46 469	0.50 123	0.60 298	0.58 386	0.53 310	0.50 306	0.73 498	1.23 396	7.48 614	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.14 156	0.09 63

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 132	1.92 334	0.49 489	0.17 123	0.60 317	0.59 513	0.50 123	0.52 221	0.49 276	0.45 229	0.39 217	0.86 522	0.45 197	0.33 261	0.11 260	0.08 137	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.19 340

depthmonostereo	0.26 61	0.23 61	0.65 40	0.41 433	0.13 25	0.41 88	0.19 83	0.51 131	0.40 104	0.25 111	0.29 117	0.26 131	0.28 218	0.44 182	0.23 116	0.09 86	0.10 251	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.08 40

monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 88	0.27 332	0.39 74	0.14 19	0.51 131	0.33 30	0.25 111	0.27 103	0.13 4	0.13 14	0.38 145	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

xyz-stereo	3.02 601	0.29 143	30.64 638	0.23 49	0.12 9	15.52 621	0.24 224	0.51 131	0.47 186	0.59 400	7.99 614	0.64 379	0.47 396	1.39 410	0.50 368	0.09 86	0.07 48	0.34 542	0.07 66	0.13 132	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 101	0.29 143	1.00 86	0.31 247	0.18 161	0.35 47	0.25 245	0.51 131	0.61 315	0.25 111	0.28 111	0.32 181	0.25 164	0.39 151	0.25 156	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.13 309	0.14 156	0.13 194

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157
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	0.46 261	0.25 82	1.77 248	0.47 479	0.16 94	0.95 525	0.74 545	0.51 131	0.56 271	0.48 264	0.39 199	0.59 354	0.29 234	0.77 341	0.32 248	0.11 260	0.13 356	0.11 230	0.09 133	0.21 315	0.24 419

PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.60 317	0.29 335	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.47 217	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.47 217	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.26 268	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.49 235	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 107	1.79 274	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.45 197	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

DEmStereo	0.68 450	0.31 168	2.25 424	0.42 444	0.17 123	0.66 408	0.89 559	0.51 131	0.59 293	0.60 409	1.01 526	0.45 269	1.26 556	1.54 436	2.26 568	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.10 171	0.10 66	0.11 117

iGMRVC	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.55 264	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

iRAFT	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 107	1.79 274	0.44 455	0.16 94	0.60 317	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.50 242	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

xyz-stereo-finetune	0.31 101	0.46 289	0.79 62	0.21 13	0.12 9	0.53 212	0.25 245	0.52 145	0.54 253	0.28 142	0.32 150	0.29 163	0.23 136	0.59 278	0.55 387	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.08 40

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 69	0.22 250	0.47 143	0.13 9	0.52 145	0.33 30	0.18 28	0.24 78	0.17 47	0.22 119	0.32 83	0.19 39	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 235	0.09 63

AIO-Stereo	0.30 93	0.27 107	1.25 123	0.27 140	0.24 283	0.37 59	0.20 103	0.52 145	0.36 65	0.21 51	0.30 131	0.23 89	0.14 16	0.31 74	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.38 540	0.19 283	0.31 475

H2IRNET	0.40 186	0.61 349	1.90 325	0.29 200	0.17 123	0.54 220	0.18 74	0.52 145	0.50 205	0.27 137	0.56 344	0.47 290	0.35 274	0.46 206	0.33 261	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.14 337	0.32 446	0.12 157

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 492	2.63 498	0.27 140	0.30 369	0.45 118	0.25 245	0.52 145	0.50 205	0.40 200	0.31 144	0.40 225	0.19 87	0.35 113	0.32 248	0.09 86	0.06 23	0.12 290	0.11 236	0.19 283	0.30 467

dad	0.51 330	1.01 515	1.74 227	0.29 200	0.19 194	0.60 317	0.26 268	0.52 145	0.75 462	0.63 438	0.63 401	0.63 370	0.33 264	0.85 353	0.47 352	0.27 530	0.15 403	0.40 552	0.18 414	0.22 332	0.14 217

PFNet+	0.45 250	0.37 221	1.86 306	0.46 474	0.18 161	0.58 288	0.77 549	0.52 145	0.64 353	0.56 356	0.48 255	0.39 217	0.26 180	0.93 359	0.32 248	0.13 349	0.09 208	0.14 384	0.13 309	0.12 100	0.15 255

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 565	0.36 441	0.56 252	0.25 245	0.52 145	0.61 315	0.47 246	1.21 544	0.47 290	0.66 481	1.34 405	0.94 468	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.10 66	0.16 285

CRE-IMP	0.41 193	0.22 43	1.76 239	0.48 487	0.17 123	0.79 486	0.69 537	0.52 145	0.52 221	0.47 246	0.42 212	0.45 269	0.26 180	0.41 161	0.31 235	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.09 133	0.17 235	0.23 407

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 221	1.21 117	0.26 120	0.18 161	0.73 454	0.18 74	0.53 154	0.41 115	0.35 175	0.30 131	0.58 351	0.22 119	0.33 95	0.95 470	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.13 132	0.15 255

MyStereo07	0.34 125	0.40 248	1.46 166	0.29 200	0.23 270	0.60 317	0.31 356	0.53 154	0.42 126	0.25 111	0.25 85	0.20 66	0.26 180	0.57 268	0.19 39	0.09 86	0.18 452	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.19 340

MIF-Stereo (partial)	0.34 125	0.41 255	1.93 337	0.26 120	0.24 283	0.32 30	0.17 58	0.53 154	0.42 126	0.25 111	0.37 181	0.25 116	0.26 180	0.44 182	0.31 235	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.19 283	0.14 217

DisPM	0.43 222	0.33 185	1.78 253	0.57 526	0.18 161	0.59 305	0.63 526	0.53 154	0.61 315	0.60 409	0.53 310	0.38 211	0.26 180	0.75 333	0.29 203	0.12 319	0.07 48	0.12 290	0.11 236	0.11 89	0.14 217

GMOStereo	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

DRaft	0.62 414	0.38 232	1.76 239	0.24 69	0.16 94	0.64 387	0.66 529	0.53 154	0.53 240	0.67 461	0.99 523	0.38 211	1.00 539	1.44 416	2.10 562	0.10 185	0.14 377	0.10 159	0.14 337	0.18 262	0.21 368

test-2	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

sAnonymous2	0.38 164	0.62 355	2.15 401	0.31 247	0.24 283	0.34 42	0.27 292	0.53 154	0.46 167	0.24 92	0.29 117	0.23 89	0.28 218	0.28 44	0.22 103	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.13 309	0.38 499	0.35 495

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 355	2.15 401	0.31 247	0.24 283	0.34 42	0.27 292	0.53 154	0.46 167	0.24 92	0.29 117	0.23 89	0.28 218	0.28 44	0.22 103	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.13 309	0.38 499	0.35 495

rvit_stereo_0080	0.27 65	0.38 232	0.76 58	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 292	0.54 165	0.44 141	0.24 92	0.26 96	0.27 144	0.22 119	0.29 58	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.10 159	0.10 171	0.15 176	0.11 117

whm_eth	0.27 65	0.38 232	0.76 58	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 292	0.54 165	0.44 141	0.24 92	0.26 96	0.27 144	0.22 119	0.29 58	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.10 159	0.10 171	0.15 176	0.11 117

iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 168	0.15 67	0.52 203	0.20 103	0.54 165	0.46 167	0.37 184	0.43 214	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 168	0.09 86	0.15 403	0.12 290	0.11 236	0.41 517	0.37 510

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 200	0.16 94	0.43 105	0.24 224	0.54 165	0.45 156	0.37 184	0.46 237	0.34 193	0.27 201	1.98 515	0.27 178	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.14 156	0.08 40

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 49	0.16 94	0.44 112	0.22 153	0.55 169	0.40 104	0.25 111	0.29 117	0.13 4	0.26 180	0.28 44	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

HI	0.41 193	0.63 366	1.72 220	0.27 140	0.21 223	0.45 118	0.19 83	0.55 169	0.41 115	0.57 367	0.59 361	0.65 384	0.45 373	0.45 197	0.39 306	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.11 236	0.20 299	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 366	1.72 220	0.27 140	0.21 223	0.45 118	0.19 83	0.55 169	0.41 115	0.57 367	0.59 361	0.65 384	0.45 373	0.45 197	0.39 306	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.11 236	0.20 299	0.10 92

castereo++	0.28 72	0.43 267	0.93 80	0.28 168	0.17 123	0.53 212	0.21 126	0.55 169	0.45 156	0.17 21	0.26 96	0.32 181	0.17 46	0.33 95	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.29 494	0.13 132	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.61 349	1.18 109	0.32 276	0.21 223	0.28 12	0.27 292	0.55 169	0.48 189	0.23 83	0.27 103	0.28 153	0.26 180	0.32 83	0.25 156	0.13 349	0.09 208	0.11 230	0.11 236	0.13 132	0.14 217

testlalala	0.36 146	0.30 156	1.77 248	0.28 168	0.33 409	0.60 317	0.22 153	0.55 169	0.51 213	0.55 346	0.35 172	0.31 173	0.20 99	0.26 25	0.22 103	0.10 185	0.13 356	0.09 103	0.24 467	0.08 28	0.07 9

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 539	0.53 522	0.62 357	0.66 529	0.55 169	0.61 315	0.58 386	0.53 310	0.52 315	0.60 455	1.59 448	0.29 203	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.10 92

GASTEREO	0.35 136	0.72 402	1.15 103	0.56 522	0.20 209	0.52 203	0.22 153	0.56 176	0.40 104	0.30 153	0.31 144	0.16 38	0.31 251	0.35 113	0.26 168	0.09 86	0.14 377	0.08 42	0.28 490	0.14 156	0.20 356

MSCF	0.35 136	0.72 402	1.15 103	0.58 528	0.21 223	0.50 174	0.22 153	0.56 176	0.38 79	0.29 148	0.29 117	0.17 47	0.30 242	0.35 113	0.26 168	0.09 86	0.12 332	0.08 42	0.29 494	0.15 176	0.21 368

Selective-IGEV	0.29 83	0.23 61	1.28 128	0.27 140	0.30 369	0.35 47	0.20 103	0.56 176	0.38 79	0.21 51	0.30 131	0.22 80	0.18 66	0.37 137	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 362	0.16 212	0.29 457

RAFT_R40	0.50 313	0.21 27	1.76 239	0.50 493	0.40 475	0.61 337	0.53 493	0.56 176	0.60 298	0.56 356	0.54 322	0.55 326	0.51 417	1.57 442	0.53 380	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.09 63

raftrobust	0.38 164	0.68 389	1.54 184	0.32 276	0.46 508	0.52 203	0.21 126	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 172	0.31 173	0.33 264	0.37 137	0.30 223	0.10 185	0.11 301	0.08 42	0.07 66	0.21 315	0.19 340

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 168	0.16 94	0.57 270	0.18 74	0.57 181	0.49 195	0.37 184	0.44 225	0.38 211	0.24 148	0.46 206	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.43 525	0.36 503

MoCha-V2	0.36 146	0.32 176	1.41 155	0.36 365	0.31 388	0.35 47	0.19 83	0.57 181	0.39 91	0.30 153	0.32 150	0.28 153	0.27 201	0.47 217	0.24 141	0.08 41	0.56 574	0.08 42	0.38 540	0.18 262	0.12 157

knoymous	0.34 125	0.25 82	1.75 233	0.24 69	0.18 161	0.45 118	0.24 224	0.57 181	0.38 79	0.41 209	0.39 199	0.55 326	0.25 164	0.38 145	0.23 116	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.07 66	0.13 132	0.12 157

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 548	0.21 223	0.73 454	1.79 598	0.57 181	0.53 240	1.07 545	1.63 565	1.29 560	2.13 588	0.75 333	0.29 203	0.19 475	0.08 137	0.12 290	0.11 236	0.11 89	0.40 523

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 107	1.78 253	1.79 597	0.19 194	0.62 357	0.45 466	0.57 181	0.60 298	0.61 418	0.48 255	0.41 231	0.24 148	0.46 206	1.00 480	0.12 319	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.12 100	0.13 194

aanetorigin	0.77 493	0.80 436	2.59 493	0.43 448	0.44 493	0.58 288	1.01 570	0.57 181	0.68 392	1.53 579	1.23 545	0.81 472	1.08 547	1.07 375	1.07 492	0.18 460	0.15 403	0.17 454	0.21 450	0.54 549	0.30 467

NLSM3	0.26 61	0.39 242	0.75 57	0.25 88	0.24 283	0.43 105	0.19 83	0.58 187	0.45 156	0.20 42	0.26 96	0.20 66	0.25 164	0.29 58	0.24 141	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.09 133	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 72	0.28 132	1.09 95	0.33 299	0.15 67	0.30 19	0.16 47	0.58 187	0.42 126	0.19 34	0.19 33	0.17 47	0.26 180	0.38 145	0.37 288	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.06 1

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 143	2.49 472	0.29 200	0.22 250	0.53 212	0.52 489	0.58 187	0.49 195	0.69 470	0.46 237	0.79 465	0.48 405	0.53 256	0.42 322	0.13 349	0.14 377	0.15 414	0.12 276	0.20 299	0.20 356

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 248	1.88 313	0.33 299	0.32 396	0.41 88	0.22 153	0.58 187	0.53 240	0.38 192	0.51 285	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 203	0.20 485	0.15 403	0.22 500	0.15 362	0.18 262	0.23 407

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 140	0.19 194	0.33 34	0.20 103	0.58 187	0.46 167	0.23 83	0.37 181	0.23 89	0.25 164	0.45 197	0.28 188	0.11 260	0.08 137	0.13 349	0.09 133	0.42 523	0.12 157

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 472	1.83 293	0.44 455	0.24 283	0.54 220	0.27 292	0.58 187	0.45 156	0.41 209	0.33 159	0.44 260	0.21 110	0.44 182	0.34 268	0.09 86	0.08 137	0.16 433	0.14 337	0.17 235	0.17 304

CroCo-Stereo Lap2	0.33 117	0.61 349	1.47 170	0.32 276	0.38 459	0.23 6	0.22 153	0.58 187	0.46 167	0.22 62	0.27 103	0.29 163	0.23 136	0.32 83	0.26 168	0.09 86	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.21 315	0.14 217

KYRaft	0.48 284	0.29 143	1.75 233	0.33 299	0.21 223	0.75 465	0.44 459	0.58 187	0.57 275	0.64 448	0.93 514	0.53 317	0.72 495	0.60 284	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.14 337	0.12 100	0.54 546

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 465	1.85 298	0.30 220	0.26 318	0.49 162	0.26 268	0.58 187	0.51 213	0.36 180	0.48 255	0.36 201	0.28 218	0.55 264	0.34 268	0.10 185	0.53 572	0.09 103	0.08 97	0.25 377	0.34 493

rvit_0105_4	0.35 136	0.35 209	1.45 165	0.31 247	0.18 161	0.37 59	0.28 311	0.59 196	0.62 333	0.27 137	0.31 144	0.35 197	0.27 201	0.43 173	0.25 156	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.12 157

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 220	0.19 194	0.53 212	0.34 392	0.59 196	0.63 345	0.44 225	0.73 468	0.78 460	0.37 293	2.58 569	0.39 306	0.10 185	0.08 137	0.17 454	0.14 337	0.42 523	0.17 304

ACV-stereo	0.66 439	0.76 415	2.86 530	0.32 276	0.25 301	1.01 534	0.60 515	0.59 196	0.52 221	0.41 209	0.45 229	1.55 572	0.94 534	1.40 413	0.69 431	0.14 392	0.13 356	0.12 290	0.11 236	0.20 299	0.19 340

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 218	1.54 184	0.41 433	0.19 194	0.52 203	0.19 83	0.59 196	0.52 221	0.57 367	0.59 361	0.63 370	0.29 234	0.58 272	0.33 261	0.15 412	0.09 208	0.16 433	0.09 133	0.24 363	0.12 157

DCRE	0.50 313	0.63 366	2.13 395	0.30 220	0.23 270	0.45 118	0.24 224	0.59 196	0.53 240	0.50 283	2.10 575	0.42 245	0.26 180	0.35 113	0.23 116	0.09 86	0.14 377	0.10 159	0.32 517	0.16 212	0.15 255

LCNet	0.54 355	0.37 221	1.78 253	0.92 566	0.22 250	0.96 526	0.30 343	0.59 196	0.58 286	0.51 296	0.55 332	0.41 231	0.76 506	0.84 351	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.12 290	0.18 414	0.98 578	0.39 519

PSM-AAD	0.63 421	0.22 43	1.77 248	0.37 389	0.23 270	0.86 508	1.17 580	0.59 196	0.60 298	0.64 448	0.71 461	0.68 407	2.93 596	0.65 306	0.31 235	0.09 86	0.07 48	0.17 454	0.15 362	0.13 132	0.33 489

THIR-Stereo	0.86 516	0.62 355	2.13 395	0.25 88	0.16 94	0.58 288	2.74 609	0.59 196	0.51 213	0.62 429	1.62 564	0.97 522	1.80 584	1.69 461	2.25 567	0.10 185	0.08 137	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.11 117

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 61	2.41 452	0.54 513	0.24 283	0.77 477	0.46 469	0.59 196	0.57 275	0.58 386	0.73 468	0.47 290	0.43 361	0.68 313	0.27 178	0.10 185	0.06 23	0.13 349	0.13 309	0.14 156	0.44 532

Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 185	1.92 334	0.27 140	0.41 483	0.48 152	0.19 83	0.59 196	0.46 167	0.43 219	0.39 199	0.57 344	0.26 180	0.32 83	0.26 168	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.31 511	0.11 89	0.09 63

DA	0.32 108	0.26 99	0.89 74	0.29 200	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.60 206	0.39 91	0.23 83	0.30 131	0.24 103	0.26 180	0.60 284	0.18 22	0.10 185	0.12 332	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.52 544

GGEV	0.32 108	0.26 99	0.89 74	0.29 200	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.60 206	0.39 91	0.23 83	0.30 131	0.24 103	0.26 180	0.60 284	0.18 22	0.10 185	0.12 332	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.52 544

Selective-RAFT	0.35 136	0.26 99	1.48 173	0.31 247	0.15 67	0.61 337	0.19 83	0.60 206	0.54 253	0.28 142	0.29 117	0.40 225	0.33 264	0.50 242	0.27 178	0.10 185	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.19 283	0.08 40

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 88	0.15 67	0.52 203	0.23 188	0.60 206	0.42 126	0.42 214	0.32 150	0.30 170	0.25 164	0.34 107	0.23 116	0.11 260	0.09 208	0.71 574	0.36 536	0.12 100	0.07 9

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 415	2.07 379	0.35 346	0.30 369	0.54 220	0.30 343	0.61 210	0.48 189	0.49 276	0.76 477	0.55 326	0.36 280	0.58 272	0.22 103	0.08 41	0.13 356	0.11 230	0.10 171	0.41 517	0.08 40

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 107	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 337	0.40 431	0.61 210	0.57 275	0.52 305	0.48 255	0.39 217	0.25 164	1.46 422	0.77 449	0.12 319	0.08 137	0.13 349	0.12 276	0.12 100	0.14 217

KMStereo	0.48 284	0.27 107	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 337	0.40 431	0.61 210	0.57 275	0.52 305	0.48 255	0.39 217	0.25 164	1.46 422	0.77 449	0.12 319	0.08 137	0.13 349	0.12 276	0.12 100	0.14 217

PFNet	0.60 401	0.33 185	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 357	0.27 292	0.61 210	0.63 345	0.61 418	0.56 344	0.45 269	0.32 259	1.88 505	1.14 502	0.28 534	0.09 208	0.12 290	0.16 382	0.26 397	0.20 356

GSStereo	0.36 146	0.32 176	1.17 107	0.34 330	0.60 542	0.55 235	0.21 126	0.62 214	0.41 115	0.22 62	0.22 59	0.17 47	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.33 455	0.84 573

GS-Stereo							0.21 126	0.62 214	0.41 115	0.22 62	0.22 59	0.17 47	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.33 455	0.84 573

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 13	0.15 67	0.27 10	0.15 32	0.62 214	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 57	0.14 16	0.37 137	0.19 39	0.09 86	0.31 534	0.07 1	0.10 171	0.07 4	0.07 9

Pointernet	0.29 83	0.25 82	1.49 176	0.24 69	0.20 209	0.47 143	0.15 32	0.62 214	0.47 186	0.22 62	0.29 117	0.26 131	0.20 99	0.28 44	0.20 63	0.10 185	0.07 48	0.07 1	0.12 276	0.10 66	0.07 9

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 564	0.23 270	0.62 357	1.42 595	0.62 214	0.60 298	0.72 484	0.78 481	0.56 338	3.07 599	0.60 284	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.21 450	0.11 89	0.18 323

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 156	1.76 239	0.60 537	0.23 270	0.63 374	0.42 441	0.62 214	0.60 298	0.59 400	1.03 530	0.43 249	0.72 495	0.60 284	0.33 261	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.09 133	0.11 89	0.43 530

rafts_anoy	0.43 222	0.89 468	1.96 359	0.32 276	0.30 369	0.48 152	0.24 224	0.62 214	0.49 195	0.37 184	0.38 191	0.33 187	0.30 242	0.51 246	0.34 268	0.10 185	0.39 557	0.13 349	0.15 362	0.17 235	0.15 255

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 458	1.78 253	0.28 168	0.17 123	0.52 203	0.20 103	0.62 214	0.61 315	0.50 283	0.61 383	0.39 217	0.32 259	0.35 113	0.30 223	0.07 23	0.10 251	0.09 103	0.09 133	0.35 477	0.10 92

DFGA-Net	0.51 330	1.06 524	1.75 233	0.30 220	0.24 283	0.54 220	0.22 153	0.63 222	0.60 298	0.48 264	0.51 285	0.35 197	0.27 201	1.82 488	0.53 380	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.12 276	0.37 492	0.15 255

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 242	2.29 431	0.38 405	0.26 318	0.44 112	0.28 311	0.63 222	0.51 213	0.40 200	0.32 150	0.26 131	0.26 180	0.46 206	0.22 103	0.09 86	0.21 485	0.10 159	0.09 133	0.39 509	0.15 255

model_zeroshot	0.44 232	0.68 389	1.97 364	0.28 168	0.18 161	0.69 432	0.21 126	0.63 222	0.40 104	1.00 539	0.34 167	0.42 245	0.20 99	0.69 319	0.24 141	0.10 185	0.22 491	0.10 159	0.22 461	0.12 100	0.10 92

GIP-stereo	0.26 61	0.22 43	0.78 61	0.29 200	0.20 209	0.42 101	0.17 58	0.64 225	0.39 91	0.18 28	0.24 78	0.23 89	0.18 66	0.25 14	0.47 352	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 235	0.08 40

rvit_0105_5	0.36 146	0.39 242	1.48 173	0.30 220	0.18 161	0.41 88	0.30 343	0.64 225	0.62 333	0.30 153	0.33 159	0.37 203	0.29 234	0.41 161	0.28 188	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.15 362	0.15 176	0.14 217

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 345	1.88 313	0.31 247	0.21 223	0.50 174	0.19 83	0.64 225	0.44 141	0.43 219	0.53 310	0.43 249	0.27 201	0.51 246	0.28 188	0.08 41	0.14 377	0.11 230	0.10 171	0.26 397	0.26 438

HHNet	0.60 401	0.65 377	2.60 496	0.36 365	0.25 301	0.64 387	0.61 519	0.64 225	0.62 333	0.55 346	1.13 541	0.32 181	0.60 455	0.42 169	1.79 548	0.15 412	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.18 262	0.15 255

raft+_RVC	0.44 232	0.67 386	1.85 298	0.34 330	0.71 556	0.51 184	0.25 245	0.64 225	0.51 213	0.35 175	0.45 229	0.32 181	0.28 218	0.43 173	0.32 248	0.09 86	0.19 465	0.10 159	0.09 133	0.20 299	0.40 523

AFF-stereo	0.44 232	0.96 492	1.78 253	0.31 247	0.15 67	0.50 174	0.21 126	0.64 225	0.63 345	0.47 246	0.64 417	0.49 303	0.34 272	0.46 206	0.31 235	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.10 171	0.37 492	0.10 92

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 474	0.21 223	0.58 288	0.43 448	0.65 231	0.66 381	0.54 328	0.50 280	0.49 303	0.51 417	1.58 446	1.01 484	0.11 260	0.25 515	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.13 194

RAFT	0.45 250	0.92 474	1.59 191	0.34 330	0.19 194	0.46 136	0.35 400	0.65 231	0.49 195	0.49 276	0.49 272	0.70 424	0.40 322	0.47 217	0.32 248	0.11 260	0.16 421	0.14 384	0.13 309	0.51 544	0.13 194

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 200	0.34 419	0.61 337	0.25 245	0.66 233	0.54 253	0.53 315	0.77 480	0.73 436	0.46 388	0.33 95	0.31 235	0.10 185	0.09 208	0.12 290	0.29 494	0.10 66	0.19 340

riskmin	0.37 154	0.22 43	1.74 227	0.32 276	0.20 209	0.48 152	0.20 103	0.66 233	0.46 167	0.36 180	0.34 167	0.69 414	0.45 373	0.39 151	0.27 178	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.08 97	0.13 132	0.16 285

NF-Stereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.44 459	0.66 233	0.61 315	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.45 421	0.79 455	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.16 285

OCTAStereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.61 315	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.80 456	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

RE-Stereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.60 298	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.78 451	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

TVStereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.60 298	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.78 451	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 168	0.21 223	0.59 305	0.36 407	0.66 233	0.68 392	0.45 236	0.59 361	0.69 414	0.40 322	0.44 182	0.55 387	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.34 466	0.10 92

CFNet-ft	0.51 330	0.76 415	1.79 274	0.28 168	0.30 369	0.63 374	0.28 311	0.66 233	0.55 260	0.45 236	0.57 352	0.74 442	0.41 333	1.46 422	0.42 322	0.14 392	0.10 251	0.28 526	0.13 309	0.18 262	0.14 217

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 415	1.79 274	0.28 168	0.30 369	0.63 374	0.28 311	0.66 233	0.55 260	0.45 236	0.57 352	0.74 442	0.41 333	1.46 422	0.42 322	0.14 392	0.10 251	0.28 526	0.13 309	0.18 262	0.14 217

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 120	0.15 67	0.30 19	0.19 83	0.67 242	0.46 167	0.29 148	0.52 299	0.38 211	0.16 38	0.41 161	0.20 63	0.08 41	0.68 585	0.09 103	0.07 66	0.34 466	0.21 368

11t1	0.33 117	0.19 8	1.41 155	0.33 299	0.16 94	0.48 152	0.21 126	0.67 242	0.48 189	0.40 200	0.34 167	0.32 181	0.33 264	0.42 169	0.27 178	0.11 260	0.12 332	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.14 217

ToySt	0.44 232	0.61 349	1.89 320	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.35 400	0.67 242	0.53 240	0.39 198	0.50 280	0.59 354	0.43 361	0.51 246	0.49 363	0.10 185	0.12 332	0.13 349	0.16 382	0.24 363	0.19 340

RALAANet	0.43 222	0.98 504	1.90 325	0.32 276	0.23 270	0.48 152	0.19 83	0.67 242	0.53 240	0.48 264	0.45 229	0.39 217	0.30 242	0.48 224	0.37 288	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.14 337	0.27 407	0.10 92

SCV_C0	0.33 117	0.43 267	1.42 159	0.25 88	0.16 94	0.35 47	0.20 103	0.68 246	0.44 141	0.24 92	0.27 103	0.29 163	0.20 99	0.58 272	0.18 22	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.30 504	0.26 397	0.17 304

StereoVision	0.45 250	0.72 402	1.94 347	0.33 299	0.32 396	0.47 143	0.26 268	0.68 246	0.57 275	0.32 167	0.89 507	0.45 269	0.27 201	0.49 235	0.36 282	0.13 349	0.15 403	0.16 433	0.15 362	0.19 283	0.13 194

EGLCR-Stereo	0.29 83	0.27 107	0.97 84	0.30 220	0.19 194	0.56 252	0.17 58	0.68 246	0.36 65	0.30 153	0.18 30	0.27 144	0.17 46	0.38 145	0.19 39	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.35 495

FE-Mocha	0.41 193	0.31 168	1.44 162	0.28 168	0.33 409	0.41 88	0.17 58	0.69 249	0.45 156	0.44 225	0.50 280	0.41 231	0.45 373	0.36 126	1.17 508	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.21 450	0.13 132	0.13 194

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 248	1.78 253	0.43 448	1.67 600	0.48 152	0.28 311	0.69 249	0.62 333	0.40 200	0.53 310	0.33 187	0.63 472	0.40 156	0.31 235	0.13 349	0.11 301	0.62 569	0.12 276	0.70 561	0.98 583

DDVS	0.62 414	0.40 248	1.40 154	2.21 604	0.35 432	0.87 512	1.00 568	0.69 249	0.50 205	0.53 315	0.56 344	0.90 504	0.37 293	1.22 394	0.47 352	0.15 412	0.14 377	0.14 384	0.12 276	0.19 283	0.22 383

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 299	0.19 194	0.45 118	0.35 400	0.69 249	0.65 366	0.37 184	0.37 181	0.40 225	0.31 251	0.44 182	0.30 223	0.18 460	0.17 441	0.17 454	0.18 414	0.15 176	0.15 255

EKT-Stereo	1.47 570	0.49 304	1.93 337	2.57 607	19.31 624	0.55 235	0.22 153	0.69 249	0.42 126	0.38 192	0.36 178	0.43 249	0.27 201	0.69 319	0.26 168	0.12 319	0.14 377	0.11 230	0.16 382	0.20 299	0.15 255

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 465	3.10 556	0.38 405	0.30 369	0.79 486	0.48 481	0.69 249	0.72 430	0.58 386	0.78 481	0.76 454	0.60 455	0.67 310	0.73 443	0.15 412	0.15 403	0.18 474	0.17 401	0.37 492	0.16 285

Anonymous_2	0.74 483	0.32 176	1.65 200	0.33 299	0.30 369	0.67 414	0.32 379	0.69 249	0.46 167	0.48 264	0.41 208	0.84 484	0.58 448	0.51 246	0.40 314	0.32 542	0.38 550	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 445

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 492	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 252	0.31 356	0.69 249	0.57 275	0.68 468	0.52 299	0.59 354	0.56 436	1.23 396	0.53 380	0.16 433	0.38 550	0.20 489	0.15 362	0.20 299	0.15 255

IGEV++	0.34 125	0.43 267	1.32 135	0.31 247	0.14 42	0.32 30	0.21 126	0.70 257	0.34 36	0.22 62	0.28 111	0.22 80	0.27 201	0.35 113	0.27 178	0.09 86	0.39 557	0.08 42	0.15 362	0.25 377	0.45 533

CASS	0.39 179	0.30 156	1.61 197	0.32 276	0.17 123	0.53 212	0.24 224	0.70 257	0.49 195	0.59 400	0.54 322	0.40 225	0.40 322	0.41 161	0.30 223	0.17 448	0.10 251	0.14 384	0.11 236	0.18 262	0.17 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 395	0.65 377	1.74 227	0.56 522	0.37 453	0.60 317	0.26 268	0.70 257	0.65 366	0.66 457	0.60 376	0.69 414	0.32 259	2.09 530	1.20 512	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.09 133	0.17 235	0.10 92

IER	0.43 222	0.38 232	1.69 209	0.26 120	0.25 301	0.66 408	0.26 268	0.71 260	0.55 260	0.54 328	0.59 361	0.60 361	0.53 424	0.52 250	0.39 306	0.11 260	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.14 156	0.11 117

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 330	0.32 396	0.45 118	0.23 188	0.71 260	0.46 167	0.51 296	0.29 117	0.45 269	0.21 110	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.35 527	0.29 418	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 330	0.32 396	0.45 118	0.23 188	0.71 260	0.46 167	0.50 283	0.29 117	0.45 269	0.21 110	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.35 527	0.29 418	0.29 457

AACVNet	0.54 355	0.78 432	1.73 223	0.36 365	0.21 223	0.57 270	0.25 245	0.71 260	0.51 213	0.55 346	0.59 361	0.64 379	0.41 333	2.13 533	0.41 320	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.11 236	0.33 455	0.15 255

cross-raft	0.40 186	0.27 107	2.22 416	0.30 220	0.17 123	0.49 162	0.35 400	0.71 260	0.39 91	0.43 219	0.45 229	0.64 379	0.25 164	0.32 83	0.25 156	0.08 41	0.08 137	0.09 103	0.23 465	0.11 89	0.14 217

IGEV-FE	0.53 349	0.34 200	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.70 424	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 341	1.75 233	0.36 365	0.30 369	0.45 118	0.30 343	0.72 265	0.59 293	0.31 158	0.43 214	0.32 181	0.23 136	0.35 113	0.29 203	0.10 185	0.20 476	0.10 159	0.08 97	0.40 514	0.11 117

SCV	0.35 136	0.59 343	1.37 147	0.34 330	0.22 250	0.28 12	0.23 188	0.72 265	0.35 43	0.19 34	0.30 131	0.24 103	0.20 99	0.64 295	0.19 39	0.11 260	0.08 137	0.09 103	0.29 494	0.34 466	0.29 457

castereo	0.30 93	0.44 278	0.81 64	0.24 69	0.29 354	0.41 88	0.27 292	0.72 265	0.45 156	0.22 62	0.30 131	0.24 103	0.31 251	0.25 14	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 511	0.12 100	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 185	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.71 429	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

RAFT-Test	0.44 232	0.38 232	2.01 368	0.27 140	0.44 493	0.64 387	0.37 416	0.72 265	0.57 275	0.45 236	0.48 255	0.65 384	0.24 148	0.35 113	0.29 203	0.09 86	0.11 301	0.09 103	0.38 540	0.10 66	0.11 117

HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 188	0.72 265	0.38 79	0.63 438	0.48 255	0.87 496	0.41 333	0.64 295	0.21 82	0.09 86	0.17 441	0.10 159	0.09 133	0.16 212	0.12 157

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 188	0.72 265	0.38 79	0.63 438	0.48 255	0.87 496	0.41 333	0.64 295	0.21 82	0.09 86	0.17 441	0.10 159	0.09 133	0.16 212	0.12 157

CBFPSM	0.56 375	0.91 473	1.82 287	0.28 168	0.23 270	0.71 441	0.37 416	0.72 265	0.64 353	0.50 283	0.49 272	1.03 534	0.83 515	0.62 290	1.35 525	0.10 185	0.12 332	0.10 159	0.10 171	0.18 262	0.19 340

CrosDoStereo	0.94 527	0.37 221	2.53 479	0.25 88	0.32 396	0.54 220	3.76 613	0.72 265	0.60 298	0.70 476	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 476	3.09 582	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.21 315	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 527	0.37 221	2.53 479	0.25 88	0.32 396	0.54 220	3.76 613	0.72 265	0.60 298	0.70 476	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 476	3.09 582	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.21 315	0.11 117

MLCV	0.48 284	0.89 468	1.85 298	0.29 200	0.14 42	0.59 305	0.23 188	0.72 265	0.59 293	0.66 457	0.66 428	0.55 326	0.36 280	1.03 372	0.49 363	0.09 86	0.06 23	0.09 103	0.07 66	0.19 283	0.11 117

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 515	2.08 384	0.27 140	0.21 223	0.49 162	0.28 311	0.73 277	0.58 286	0.40 200	0.61 383	0.62 367	0.46 388	1.78 476	0.47 352	0.09 86	0.07 48	0.11 230	0.10 171	0.39 509	0.12 157

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 396	0.47 143	0.30 343	0.73 277	0.49 195	0.50 283	0.30 131	0.45 269	0.22 119	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.10 251	0.11 230	0.35 527	0.29 418	0.28 451

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 377	1.74 227	0.54 513	0.23 270	0.61 337	0.21 126	0.73 277	0.65 366	0.64 448	0.69 447	0.69 414	0.38 300	2.09 530	1.39 528	0.11 260	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.09 63

CroCo-Stereo	0.30 93	0.45 286	1.08 93	0.31 247	0.17 123	0.19 3	0.21 126	0.73 277	0.50 205	0.21 51	0.24 78	0.55 326	0.22 119	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 250	0.87 461	2.27 427	0.33 299	0.33 409	0.50 174	0.22 153	0.74 281	0.66 381	0.29 148	0.41 208	0.29 163	0.22 119	0.73 329	0.29 203	0.09 86	0.08 137	0.12 290	0.14 337	0.30 429	0.22 383

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.31 247	0.32 396	0.69 432	0.21 126	0.74 281	0.52 221	0.43 219	0.35 172	0.62 367	0.24 148	0.41 161	0.24 141	0.09 86	0.16 421	0.09 103	0.31 511	0.08 28	0.09 63

xx1	0.46 261	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	1.01 534	0.31 158	0.38 191	0.46 282	0.36 280	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.12 290	0.12 276	0.12 100	0.14 217

cc1	0.47 278	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	1.01 534	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.25 377	0.40 523

ffm	0.47 278	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.74 281	0.88 512	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	0.63 293	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.15 414	0.13 309	0.25 377	0.36 503

ff1	0.73 480	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.74 281	0.88 512	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.10 185	0.24 502	0.15 414	0.13 309	0.25 377	0.36 503

tt1	0.44 232	0.64 370	1.83 293	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	0.88 512	0.31 158	0.37 181	0.25 116	0.35 274	0.63 293	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.25 377	0.36 503

coex-ft	5.95 612	1.67 581	60.57 639	0.34 330	0.30 369	0.77 477	0.69 537	0.74 281	4.41 607	19.22 628	2.15 577	1.62 574	7.97 615	1.81 487	8.96 616	0.44 553	2.08 613	0.18 474	0.19 434	0.38 499	4.62 617

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 232	1.65 200	0.35 346	0.21 223	0.67 414	0.26 268	0.74 281	0.55 260	0.42 214	0.52 299	0.70 424	0.45 373	1.91 508	0.57 399	0.15 412	0.13 356	0.11 230	0.13 309	0.15 176	0.20 356

Anonymous3	0.42 213	0.35 209	2.09 385	0.33 299	0.24 283	0.72 447	0.31 356	0.74 281	0.55 260	0.35 175	0.40 204	0.33 187	0.29 234	0.44 182	0.28 188	0.18 460	0.18 452	0.13 349	0.13 309	0.17 235	0.17 304

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 445	1.85 298	0.30 220	0.27 332	0.64 387	0.26 268	0.74 281	0.55 260	0.48 264	0.53 310	0.63 370	0.41 333	0.88 358	0.38 295	0.15 412	0.10 251	0.17 454	0.17 401	0.18 262	0.15 255

ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 388	0.49 162	0.19 83	0.75 292	0.66 381	0.63 438	0.71 461	0.67 400	0.39 314	0.58 272	0.44 337	0.23 508	0.16 421	0.21 497	0.20 444	0.21 315	0.25 428

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 283	0.51 184	0.45 466	0.75 292	0.74 449	0.45 236	0.44 225	0.44 260	0.36 280	0.62 290	0.38 295	0.20 485	0.18 452	0.18 474	0.22 461	0.18 262	0.18 323

GCST	0.72 471	1.10 529	2.15 401	1.11 579	0.59 537	0.62 357	0.19 83	0.75 292	0.53 240	0.56 356	0.63 401	0.47 290	0.31 251	1.11 381	0.33 261	0.75 575	0.45 562	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 546

test_for_model	0.64 425	1.60 576	1.82 287	1.23 584	1.02 579	0.53 212	0.23 188	0.75 292	0.50 205	0.57 367	0.29 117	0.25 116	0.20 99	0.26 25	0.22 103	0.76 576	0.31 534	0.08 42	0.07 66	1.68 599	0.50 543

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 120	0.20 209	0.55 235	0.21 126	0.75 292	0.64 353	0.48 264	0.55 332	0.68 407	0.57 442	0.46 206	0.30 223	0.11 260	0.10 251	0.14 384	0.10 171	0.18 262	0.14 217

TestStereo1	0.49 302	0.81 441	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 252	0.34 392	0.75 292	0.69 401	0.44 225	0.63 401	0.35 197	0.42 351	0.64 295	0.29 203	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.33 455	0.26 438

x	0.35 136	0.20 14	1.36 144	0.33 299	0.17 123	0.47 143	0.24 224	0.75 292	0.54 253	0.40 200	0.40 204	0.42 245	0.34 272	0.45 197	0.32 248	0.11 260	0.14 377	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

SA-5K	0.49 302	0.81 441	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 252	0.34 392	0.75 292	0.69 401	0.44 225	0.63 401	0.35 197	0.42 351	0.64 295	0.29 203	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.33 455	0.26 438

GANet-ADL	0.44 232	0.41 255	2.31 433	0.33 299	0.20 209	0.57 270	0.25 245	0.75 292	0.54 253	0.42 214	0.59 361	0.56 338	0.30 242	0.40 156	0.38 295	0.14 392	0.11 301	0.09 103	0.08 97	0.22 332	0.17 304

ICVP	0.46 261	0.29 143	2.41 452	0.33 299	0.22 250	0.59 305	0.55 500	0.75 292	0.50 205	0.44 225	0.60 376	0.49 303	0.35 274	0.53 256	0.37 288	0.16 433	0.16 421	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.15 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 354	0.58 288	0.22 153	0.75 292	0.62 333	0.47 246	0.49 272	0.48 301	0.36 280	1.12 384	0.37 288	0.15 412	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.17 235	0.17 304

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 120	0.20 209	0.55 235	0.21 126	0.75 292	0.64 353	0.48 264	0.55 332	0.68 407	0.56 436	0.46 206	0.30 223	0.11 260	0.10 251	0.13 349	0.10 171	0.18 262	0.15 255

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 550	1.99 365	0.39 415	0.22 250	0.56 252	0.19 83	0.75 292	0.61 315	0.45 236	0.62 388	0.41 231	0.31 251	0.70 324	0.32 248	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.13 309	0.36 484	0.12 157

G2L-ROB	0.51 330	0.95 489	1.96 359	0.29 200	0.22 250	0.59 305	0.28 311	0.76 305	0.57 275	0.55 346	0.45 229	0.70 424	0.32 259	1.38 409	0.47 352	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.20 299	0.13 194

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.76 305	0.52 221	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

1test111	0.44 232	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.76 305	0.52 221	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.96 363	0.30 223	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

qqq	0.38 164	0.21 27	1.34 140	0.28 168	0.15 67	0.45 118	0.26 268	0.76 305	0.52 221	0.39 198	0.41 208	0.46 282	0.36 280	0.96 363	0.30 223	0.11 260	0.14 377	0.12 290	0.12 276	0.12 100	0.14 217

CIPLG	0.56 375	1.19 546	2.46 463	0.80 557	0.31 388	0.61 337	0.57 509	0.76 305	0.57 275	0.56 356	0.63 401	0.41 231	0.30 242	0.45 197	0.40 314	0.11 260	0.20 476	0.13 349	0.13 309	0.35 477	0.19 340

IPLGR_C	0.58 387	1.25 553	2.72 511	0.80 557	0.31 388	0.60 317	0.61 519	0.76 305	0.58 286	0.56 356	0.62 388	0.41 231	0.31 251	0.43 173	0.40 314	0.11 260	0.22 491	0.13 349	0.15 362	0.35 477	0.19 340

ACRE	0.56 375	1.14 536	2.77 522	0.76 553	0.28 346	0.60 317	0.56 505	0.76 305	0.58 286	0.55 346	0.62 388	0.41 231	0.29 234	0.44 182	0.39 306	0.11 260	0.19 465	0.13 349	0.14 337	0.36 484	0.18 323

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 176	2.20 411	0.27 140	0.44 493	0.52 203	0.19 83	0.76 305	0.48 189	0.43 219	0.36 178	0.54 323	0.26 180	0.33 95	0.25 156	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.38 540	0.10 66	0.09 63

DSFCA	0.54 355	0.35 209	1.41 155	0.28 168	0.28 346	0.79 486	0.88 558	0.76 305	0.70 410	0.72 484	0.66 428	0.67 400	0.57 442	1.17 390	0.63 415	0.16 433	0.14 377	0.13 349	0.14 337	0.16 212	0.13 194

G-Net	0.99 532	0.64 370	2.76 519	0.57 526	0.67 551	2.03 588	0.72 544	0.76 305	0.67 390	1.14 551	2.56 587	1.30 563	1.02 541	1.48 430	1.74 546	0.25 521	0.24 502	0.24 514	0.26 482	0.37 492	0.31 475

PASM	0.72 471	0.68 389	1.91 331	0.47 479	0.44 493	0.60 317	0.51 486	0.76 305	0.80 488	0.77 500	0.67 431	0.87 496	0.61 464	2.40 552	0.67 426	0.32 542	0.35 542	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 519

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 455	2.18 408	0.31 247	0.27 332	0.59 305	0.27 292	0.77 316	0.55 260	0.54 328	0.52 299	0.71 429	0.36 280	1.75 471	0.50 368	0.13 349	0.11 301	0.13 349	0.11 236	0.29 418	0.15 255

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 232	2.47 468	0.27 140	0.43 492	0.56 252	0.20 103	0.77 316	0.43 137	0.60 409	0.51 285	0.44 260	0.17 46	0.68 313	0.21 82	0.09 86	0.29 528	0.09 103	0.32 517	0.14 156	0.10 92

DCANet-4	0.40 186	0.27 107	2.21 412	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.47 243	0.28 153	0.37 293	0.37 137	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

fff	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 424	2.12 393	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.48 255	0.31 173	0.76 506	0.37 137	0.38 295	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.13 132	0.23 407

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 458	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 220	0.34 392	0.77 316	0.63 345	0.38 192	0.55 332	0.34 193	0.29 234	0.68 313	0.27 178	0.09 86	0.07 48	0.11 230	0.51 562	0.29 418	0.41 528

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 88	0.19 194	0.56 252	0.21 126	0.77 316	0.60 298	0.49 276	0.56 344	0.69 414	0.47 396	0.52 250	0.31 235	0.11 260	0.10 251	0.15 414	0.10 171	0.17 235	0.14 217

DCANet	0.42 213	0.77 424	1.95 350	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.48 255	0.31 173	0.41 333	0.36 126	0.39 306	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.13 132	0.23 407

csc	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

cscssc	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

psmorigin	1.36 563	0.60 345	13.80 619	0.37 389	0.29 354	0.62 357	0.33 387	0.77 316	0.61 315	0.96 537	0.88 505	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 475	0.22 491	0.17 454	0.18 414	0.24 363	0.29 457

FENet	0.44 232	0.30 156	2.42 454	0.32 276	0.17 123	0.58 288	0.22 153	0.77 316	0.59 293	0.47 246	0.42 212	0.55 326	0.38 300	0.49 235	0.47 352	0.12 319	0.09 208	0.12 290	0.11 236	0.13 132	0.16 285

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 247	0.24 283	0.59 305	0.26 268	0.77 316	0.63 345	0.58 386	0.48 255	0.57 344	0.35 274	0.40 156	0.50 368	0.14 392	0.10 251	0.14 384	0.10 171	0.15 176	0.15 255

STTStereo	0.51 330	0.69 393	2.14 400	0.36 365	0.30 369	0.61 337	0.32 379	0.77 316	0.60 298	0.60 409	0.54 322	0.67 400	0.43 361	0.86 354	0.42 322	0.16 433	0.15 403	0.17 454	0.20 444	0.16 212	0.15 255

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 120	0.19 194	0.56 252	0.21 126	0.77 316	0.60 298	0.49 276	0.56 344	0.69 414	0.47 396	0.52 250	0.31 235	0.11 260	0.09 208	0.16 433	0.10 171	0.17 235	0.14 217

RAFT-Stereo-weight	0.34 125	0.29 143	1.43 160	0.28 168	0.28 346	0.55 235	0.22 153	0.78 331	0.48 189	0.46 244	0.38 191	0.36 201	0.17 46	0.33 95	0.23 116	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.09 63

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 247	0.18 161	0.48 152	0.23 188	0.78 331	0.49 195	0.44 225	0.44 225	0.45 269	0.41 333	1.39 410	0.33 261	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.13 194

CAS++	0.31 101	0.33 185	1.43 160	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 103	0.78 331	0.41 115	0.30 153	0.30 131	0.21 77	0.16 38	0.33 95	0.18 22	0.15 412	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 232	0.28 132	2.59 493	0.64 541	0.56 530	0.57 270	0.20 103	0.78 331	0.52 221	0.40 200	0.39 199	0.45 269	0.21 110	0.27 32	0.22 103	0.09 86	0.10 251	0.08 42	0.29 494	0.12 100	0.10 92

mmm	0.38 164	0.21 27	1.18 109	0.35 346	0.17 123	0.49 162	0.26 268	0.78 331	0.52 221	0.50 283	0.57 352	0.41 231	0.37 293	0.71 326	0.31 235	0.11 260	0.13 356	0.14 384	0.13 309	0.15 176	0.14 217

Any-RAFT	0.38 164	0.25 82	1.89 320	0.27 140	0.17 123	0.68 426	0.21 126	0.78 331	0.53 240	0.43 219	0.43 214	0.54 323	0.30 242	0.41 161	0.20 63	0.10 185	0.12 332	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 63

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

RCA-Stereo	0.34 125	0.32 176	1.30 132	0.26 120	0.14 42	0.58 288	0.23 188	0.78 331	0.62 333	0.40 200	0.44 225	0.28 153	0.35 274	0.29 58	0.20 63	0.09 86	0.10 251	0.09 103	0.07 66	0.19 283	0.08 40

ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

test_5	0.51 330	0.87 461	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 288	0.35 400	0.78 331	0.62 333	0.48 264	0.55 332	0.45 269	0.40 322	0.72 328	0.30 223	0.09 86	0.07 48	0.12 290	0.12 276	0.33 455	0.38 513

cf-r	0.53 349	0.81 441	2.15 401	0.33 299	0.28 346	0.60 317	0.28 311	0.78 331	0.64 353	0.51 296	0.60 376	0.75 448	0.40 322	1.32 403	0.43 331	0.13 349	0.09 208	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.14 217

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 409	1.90 325	0.36 365	0.26 318	0.59 305	0.27 292	0.78 331	0.52 221	0.47 246	0.57 352	0.63 370	0.45 373	1.92 512	0.43 331	0.14 392	0.10 251	0.25 519	0.11 236	0.34 466	0.14 217

R-Stereo Train	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157

RAFT-Stereo	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 409	0.68 389	2.03 375	0.35 346	0.46 508	0.65 401	0.28 311	0.78 331	0.70 410	0.48 264	0.64 417	0.93 512	0.61 464	2.21 537	0.73 443	0.12 319	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.14 156	0.11 117

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 500	1.89 320	0.33 299	0.24 283	0.75 465	0.38 423	0.79 347	0.60 298	0.60 409	0.54 322	0.74 442	0.39 314	1.56 438	0.43 331	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.08 97	0.28 413	0.13 194

AIO-test2	0.49 302	1.15 540	1.96 359	0.42 444	0.37 453	0.50 174	0.23 188	0.79 347	0.70 410	0.33 171	0.53 310	0.27 144	0.22 119	0.67 310	0.29 203	0.73 573	0.08 137	0.13 349	0.17 401	0.17 235	0.18 323

anonymousdsp2	0.34 125	0.24 74	1.16 106	0.28 168	0.15 67	0.57 270	0.23 188	0.79 347	0.47 186	0.38 192	0.37 181	0.40 225	0.25 164	0.47 217	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.13 309	0.19 283	0.27 445

s12784h	0.36 146	0.28 132	1.58 190	0.23 49	0.11 3	0.62 357	0.24 224	0.79 347	0.64 353	0.44 225	0.52 299	0.28 153	0.26 180	0.50 242	0.24 141	0.11 260	0.06 23	0.09 103	0.06 14	0.16 212	0.06 1

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 220	0.27 332	0.50 174	0.28 311	0.80 351	0.43 137	0.40 200	0.54 322	0.41 231	0.24 148	0.31 74	1.16 506	0.09 86	0.20 476	0.10 159	0.17 401	0.11 89	0.26 438

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 482	2.13 395	0.32 276	0.25 301	0.60 317	0.30 343	0.80 351	0.66 381	0.52 305	0.64 417	0.71 429	0.40 322	1.79 480	0.50 368	0.13 349	0.09 208	0.12 290	0.12 276	0.21 315	0.15 255

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 396	1.94 347	0.29 200	0.26 318	0.63 374	0.31 356	0.80 351	0.48 189	0.61 418	0.55 332	0.66 391	0.38 300	0.98 365	0.40 314	0.19 475	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.23 346	0.17 304

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 301	0.65 401	0.36 407	0.80 351	0.70 410	0.72 484	0.69 447	0.83 479	0.46 388	1.53 435	0.60 408	0.13 349	0.12 332	0.14 384	0.14 337	0.14 156	0.13 194

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 247	0.17 123	0.51 184	0.27 292	0.81 355	0.55 260	0.44 225	0.45 229	0.46 282	0.38 300	1.51 432	0.30 223	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.14 217

MyStereo06	0.54 355	0.41 255	2.68 505	0.30 220	0.23 270	0.60 317	0.30 343	0.81 355	0.44 141	0.84 519	0.52 299	0.78 460	0.58 448	0.48 224	1.10 496	0.09 86	0.17 441	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.20 356

iinet-f	0.57 382	0.93 480	2.27 427	0.31 247	0.25 301	0.83 500	0.33 387	0.81 355	0.65 366	0.54 328	0.63 401	0.73 436	0.67 483	0.73 329	0.67 426	0.13 349	0.13 356	0.11 230	0.10 171	0.43 525	0.16 285

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 299	0.27 332	0.79 486	0.28 311	0.81 355	0.74 449	0.60 409	0.56 344	0.59 354	0.55 432	0.79 346	0.59 406	0.10 185	0.09 208	0.12 290	0.11 236	0.13 132	0.14 217

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 276	0.41 483	0.63 374	0.28 311	0.81 355	0.68 392	0.61 418	0.59 361	0.69 414	0.45 373	0.44 182	0.63 415	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.41 517	0.10 92

AANet_RVC	0.68 450	1.00 511	2.09 385	0.33 299	0.25 301	0.58 288	0.32 379	0.81 355	0.80 488	0.61 418	0.94 515	0.80 469	0.41 333	2.46 560	1.02 486	0.36 549	0.14 377	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.22 383

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 255	1.50 179	0.33 299	0.21 223	0.68 426	0.26 268	0.81 355	0.68 392	0.67 461	0.68 438	0.73 436	0.42 351	1.10 378	0.59 406	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.14 337	0.25 377	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 302	0.41 255	2.72 511	0.30 220	0.23 270	0.60 317	0.30 343	0.82 362	0.77 476	0.52 305	0.37 181	0.51 309	0.42 351	0.52 250	0.38 295	0.09 86	0.17 441	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.20 356

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 247	0.33 409	0.74 459	0.27 292	0.82 362	0.61 315	0.53 315	0.54 322	0.72 432	0.54 427	0.78 345	0.56 395	0.11 260	0.09 208	0.13 349	0.11 236	0.14 156	0.12 157

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 419	0.63 374	0.31 356	0.82 362	0.61 315	0.55 346	0.51 285	0.89 502	0.48 405	1.83 489	0.55 387	0.14 392	0.11 301	0.12 290	0.12 276	0.18 262	0.12 157

TDLM	0.67 443	0.92 474	1.76 239	0.37 389	0.24 283	0.66 408	0.56 505	0.82 362	0.74 449	1.16 552	0.62 388	0.61 363	0.48 405	2.70 577	0.50 368	0.20 485	0.11 301	0.35 543	0.14 337	0.32 446	0.16 285

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 474	2.36 445	0.38 405	0.37 453	0.60 317	0.28 311	0.82 362	0.62 333	0.62 429	0.55 332	0.72 432	0.45 373	1.00 368	0.43 331	0.15 412	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.15 176	0.16 285
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 330	0.76 415	2.59 493	0.41 433	0.17 123	0.64 387	0.27 292	0.82 362	0.70 410	0.57 367	0.64 417	0.43 249	0.36 280	0.70 324	0.52 376	0.10 185	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.21 315	0.13 194

coex_refinement	0.58 387	0.94 482	1.87 311	0.38 405	0.25 301	0.64 387	0.34 392	0.83 368	0.65 366	0.60 409	0.63 401	0.81 472	0.48 405	1.85 496	0.56 395	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.10 171	0.16 212	0.16 285

DispNO	0.67 443	0.98 504	2.58 491	0.31 247	0.27 332	0.59 305	0.29 335	0.83 368	0.68 392	0.53 315	0.79 484	0.83 479	0.47 396	2.46 560	0.68 429	0.12 319	0.10 251	0.19 480	0.31 511	0.16 212	0.17 304

MyStereo04	0.48 284	0.40 248	2.65 502	0.29 200	0.23 270	0.60 317	0.31 356	0.83 368	0.75 462	0.47 246	0.36 178	0.53 317	0.42 351	0.53 256	0.39 306	0.09 86	0.18 452	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.19 340

SQANet	0.80 501	1.58 575	2.53 479	0.76 553	0.83 563	0.76 469	0.36 407	0.83 368	0.64 353	0.63 438	0.69 447	0.73 436	0.51 417	1.21 392	0.53 380	0.77 577	0.29 528	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 555

DAS	0.56 375	0.35 209	1.55 186	0.33 299	0.34 419	0.50 174	0.42 441	0.83 368	0.74 449	0.83 517	0.68 438	0.56 338	0.48 405	2.40 552	0.46 343	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.18 262	0.15 255

SepStereo	0.52 343	0.35 209	1.55 186	0.33 299	0.34 419	0.50 174	0.42 441	0.83 368	0.74 449	0.83 517	0.68 438	0.56 338	0.48 405	1.56 438	0.46 343	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.18 262	0.15 255

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 336	2.66 503	0.44 455	0.26 318	0.62 357	0.28 311	0.83 368	0.71 420	0.76 496	0.74 471	0.91 506	0.85 519	1.83 489	0.81 457	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.11 89	0.12 157

111	0.48 284	1.09 528	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.59 305	0.26 268	0.83 368	0.78 480	0.48 264	0.52 299	0.56 338	0.38 300	0.49 235	0.38 295	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.23 346	0.35 495

UPFNet	0.46 261	0.28 132	1.73 223	0.33 299	0.32 396	0.65 401	0.38 423	0.83 368	0.59 293	0.57 367	0.52 299	0.61 363	0.40 322	0.75 333	0.52 376	0.13 349	0.12 332	0.13 349	0.12 276	0.15 176	0.11 117

HGLStereo	0.54 355	0.69 393	2.00 367	0.35 346	0.40 475	0.66 408	0.30 343	0.83 368	0.62 333	0.57 367	0.69 447	0.69 414	0.54 427	1.07 375	0.55 387	0.13 349	0.13 356	0.13 349	0.11 236	0.19 283	0.17 304

HITNet	0.46 261	0.92 474	2.09 385	0.33 299	0.14 42	0.55 235	0.22 153	0.83 368	0.56 271	0.51 296	0.49 272	0.48 301	0.37 293	0.48 224	0.54 386	0.09 86	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.09 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
z-ln-s-r	0.64 425	0.89 468	2.23 420	0.32 276	0.26 318	0.57 270	0.37 416	0.84 379	0.76 471	0.51 296	0.81 485	0.64 379	0.45 373	2.06 524	1.27 520	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.24 363	0.13 194

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 445	1.89 320	0.59 533	0.56 530	0.64 387	0.36 407	0.84 379	0.69 401	0.51 296	0.68 438	0.53 317	0.43 361	0.56 267	0.43 331	0.34 546	0.18 452	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 467

PAM_32	0.70 459	0.35 209	2.73 516	0.54 513	0.61 546	1.07 545	0.43 448	0.84 379	0.49 195	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 306	1.10 496	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.49 558	0.15 176	0.38 513

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 445	1.78 253	0.31 247	0.25 301	0.58 288	0.28 311	0.84 379	0.60 298	0.50 283	0.61 383	0.67 400	0.43 361	1.68 459	0.42 322	0.15 412	0.10 251	0.14 384	0.16 382	0.15 176	0.13 194

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 436	2.13 395	0.36 365	0.26 318	0.62 357	0.42 441	0.84 379	0.72 430	0.69 470	0.68 438	0.68 407	0.52 422	2.64 572	0.42 322	0.19 475	0.12 332	0.22 500	0.17 401	0.37 492	0.15 255

DISCO	0.57 382	0.34 200	1.87 311	0.45 469	0.34 419	0.84 502	0.35 400	0.84 379	0.78 480	0.59 400	0.63 401	1.06 541	0.53 424	1.10 378	0.82 458	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.22 332	0.18 323

NCCL2	0.65 434	0.94 482	1.96 359	0.43 448	0.30 369	0.71 441	0.68 535	0.84 379	0.65 366	0.70 476	0.60 376	0.86 494	0.54 427	1.56 438	0.57 399	0.20 485	0.16 421	0.67 572	0.25 474	0.22 332	0.24 419

PAM	0.70 459	0.35 209	2.72 511	0.56 522	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 386	0.44 141	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 295	1.01 484	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.48 556	0.14 156	0.38 513

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 120	0.22 250	0.57 270	0.22 153	0.85 386	0.65 366	0.53 315	0.64 417	0.68 407	0.44 369	0.54 260	0.31 235	0.13 349	0.12 332	0.16 433	0.11 236	0.19 283	0.17 304

testlalala_base	0.46 261	0.30 156	1.82 287	0.34 330	0.27 332	0.55 235	0.21 126	0.85 386	0.32 21	0.32 167	0.39 199	0.31 173	0.23 136	0.30 67	0.28 188	0.95 583	0.30 532	0.09 103	0.21 450	1.03 579	0.18 323

DDUNet	0.77 493	1.12 531	1.88 313	0.76 553	0.69 554	0.84 502	0.43 448	0.85 386	0.65 366	0.67 461	0.75 474	0.91 506	0.52 422	1.03 372	0.57 399	0.54 561	0.37 546	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 550

delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 247	0.35 432	0.74 459	0.46 469	0.85 386	0.74 449	0.55 346	0.60 376	0.67 400	0.50 415	1.12 384	0.57 399	0.11 260	0.11 301	0.13 349	0.14 337	0.16 212	0.12 157

EDNetEfficientorigin	8.18 615	0.98 504	145.96 641	0.51 498	0.89 567	0.72 447	0.48 481	0.85 386	1.56 574	2.12 586	1.49 560	1.29 560	1.31 560	1.83 489	2.13 563	0.13 349	0.12 332	0.17 454	0.18 414	0.39 509	0.45 533

EDNetEfficient	1.27 557	0.70 396	4.05 590	0.64 541	0.98 572	0.94 524	1.40 592	0.85 386	1.75 581	2.34 595	1.33 554	1.05 539	2.21 590	1.58 446	4.15 599	0.15 412	0.19 465	0.14 384	0.27 487	0.38 499	0.32 481

hitnet-ft	0.67 443	0.80 436	1.90 325	0.28 168	0.22 250	0.69 432	0.36 407	0.85 386	0.65 366	0.56 356	0.84 494	1.03 534	0.95 537	2.32 543	0.55 387	0.23 508	0.14 377	0.41 553	0.13 309	0.24 363	0.17 304

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 521	2.06 377	0.94 568	0.35 432	0.89 517	0.40 431	0.85 386	0.63 345	0.55 346	0.63 401	0.75 448	0.38 300	2.38 548	0.48 358	1.10 591	0.31 534	0.36 545	0.21 450	0.53 548	0.55 549

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 409	1.91 331	0.33 299	0.15 67	0.56 252	0.25 245	0.85 386	0.58 286	0.54 328	0.51 285	0.57 344	0.42 351	0.57 268	0.61 411	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.20 299	0.16 285

DStereoRT	0.81 509	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 409	0.92 522	0.36 407	0.86 396	0.80 488	0.57 367	0.62 388	0.59 354	1.15 553	1.76 472	1.04 489	0.14 392	0.13 356	2.17 612	0.78 587	0.16 212	0.66 561

AE-Stereo	0.42 213	0.29 143	1.65 200	0.43 448	0.47 510	0.56 252	0.23 188	0.86 396	0.46 167	0.31 158	0.41 208	0.43 249	0.24 148	0.34 107	0.24 141	0.09 86	0.48 570	0.11 230	0.45 554	0.22 332	0.19 340

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 492	2.47 468	0.34 330	0.37 453	0.79 486	0.44 459	0.86 396	0.77 476	0.61 418	0.67 431	0.79 465	0.56 436	0.64 295	0.62 413	0.15 412	0.14 377	0.12 290	0.12 276	0.18 262	0.19 340

CSP-Net	0.50 313	0.39 242	1.25 123	0.29 200	0.23 270	0.77 477	0.35 400	0.86 396	0.57 275	0.59 400	0.59 361	0.65 384	0.40 322	1.77 475	0.44 337	0.16 433	0.11 301	0.10 159	0.10 171	0.20 299	0.14 217

SACVNet	0.60 401	0.74 412	1.90 325	0.37 389	0.28 346	0.64 387	0.37 416	0.86 396	0.61 315	0.65 455	0.62 388	0.69 414	0.44 369	2.08 528	0.42 322	0.18 460	0.14 377	0.16 433	0.15 362	0.38 499	0.24 419

GwcNet	0.69 455	0.71 398	3.12 559	0.36 365	0.45 502	0.81 494	0.44 459	0.86 396	0.84 502	0.60 409	0.74 471	0.82 477	0.49 412	1.65 455	0.66 423	0.16 433	0.15 403	0.15 414	0.15 362	0.31 437	0.24 419

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 545	3.16 562	0.37 389	0.29 354	0.62 357	0.38 423	0.86 396	0.63 345	0.51 296	0.50 280	0.57 344	0.45 373	1.57 442	0.49 363	0.24 516	0.32 540	0.23 507	0.19 434	0.27 407	0.62 556

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 555	2.12 393	0.33 299	0.26 318	0.59 305	0.29 335	0.86 396	0.62 333	0.45 236	0.50 280	0.62 367	0.46 388	1.73 467	0.55 387	0.17 448	0.20 476	0.17 454	0.18 414	0.59 552	0.28 451

PA-Net	0.84 514	1.00 511	3.49 578	0.63 540	0.40 475	0.70 439	0.52 489	0.86 396	0.84 502	0.52 305	0.59 361	0.70 424	0.54 427	2.35 544	2.23 566	0.17 448	0.27 524	0.19 480	0.28 490	0.22 332	0.36 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 515	2.33 437	0.38 405	0.31 388	0.72 447	0.55 500	0.86 396	0.69 401	0.54 328	0.60 376	0.75 448	0.47 396	2.00 519	0.82 458	0.17 448	0.13 356	0.19 480	0.19 434	0.24 363	0.27 445

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 534	2.46 463	0.36 365	0.27 332	0.65 401	0.44 459	0.87 406	0.83 499	0.69 470	0.75 474	0.72 432	0.63 472	1.56 438	1.15 504	0.13 349	0.13 356	0.15 414	0.14 337	0.35 477	0.19 340

TCMNet	0.66 439	0.85 455	2.55 490	0.50 493	0.52 521	0.72 447	0.39 428	0.87 406	0.72 430	0.58 386	0.68 438	0.63 370	0.46 388	1.70 462	0.63 415	0.18 460	0.18 452	0.23 507	0.18 414	0.38 499	0.27 445

YMNet	0.62 414	0.72 402	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 512	0.43 448	0.87 406	0.71 420	0.74 491	0.81 485	0.83 479	0.46 388	0.86 354	0.93 466	0.19 475	0.22 491	0.20 489	0.17 401	0.41 517	0.21 368

YMNet_1	0.62 414	0.72 402	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 512	0.43 448	0.87 406	0.71 420	0.74 491	0.81 485	0.83 479	0.46 388	0.86 354	0.93 466	0.19 475	0.22 491	0.20 489	0.17 401	0.41 517	0.21 368

MyStereo8	0.54 355	0.80 436	2.76 519	0.32 276	0.33 409	0.71 441	0.20 103	0.87 406	0.57 275	0.51 296	0.59 361	0.50 306	0.33 264	0.68 313	0.55 387	0.10 185	0.29 528	0.10 159	0.13 309	0.21 315	0.34 493

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 412	2.90 538	0.31 247	0.20 209	0.58 288	0.29 335	0.87 406	0.64 353	0.47 246	0.47 243	0.56 338	0.33 264	0.46 206	0.46 343	0.13 349	0.12 332	0.09 103	0.09 133	0.14 156	0.21 368

ADCRef	0.80 501	0.96 492	2.29 431	0.37 389	0.35 432	0.96 526	0.51 486	0.87 406	0.75 462	0.88 524	0.83 491	0.61 363	1.36 565	1.02 370	3.27 587	0.13 349	0.11 301	0.17 454	0.19 434	0.25 377	0.21 368

ADCPNet	0.99 532	0.99 509	3.93 588	0.37 389	0.68 553	1.36 559	0.62 524	0.87 406	0.76 471	0.78 502	0.81 485	1.08 543	1.18 554	1.14 387	2.49 574	0.21 492	0.69 587	0.21 497	0.95 595	0.29 418	0.37 510

GANet	0.75 486	0.84 451	2.01 368	0.40 426	0.25 301	0.74 459	0.66 529	0.87 406	0.73 445	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 451	2.71 579	1.15 504	0.17 448	0.16 421	0.44 557	0.16 382	0.31 437	0.20 356

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 461	2.11 390	0.32 276	0.30 369	0.84 502	0.40 431	0.88 415	0.72 430	0.65 455	0.73 468	0.66 391	0.57 442	0.93 359	0.71 436	0.13 349	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.14 217

raft_robust	0.55 367	0.84 451	1.73 223	0.28 168	0.54 524	0.53 212	0.25 245	0.88 415	0.75 462	0.48 264	0.46 237	0.76 454	0.75 504	1.46 422	0.27 178	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.30 504	0.26 397	0.16 285

GES	0.44 232	0.28 132	1.88 313	0.30 220	0.18 161	0.61 337	0.30 343	0.88 415	0.46 167	0.47 246	0.52 299	0.39 217	0.42 351	0.58 272	0.67 426	0.15 412	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.15 176	0.17 304

FADNet	0.64 425	1.22 549	2.06 377	0.32 276	0.30 369	0.66 408	0.29 335	0.88 415	0.72 430	0.44 225	0.48 255	0.66 391	0.57 442	1.84 494	0.45 342	0.46 557	0.20 476	0.17 454	0.19 434	0.59 552	0.24 419

SuperB	1.15 547	1.14 536	5.43 601	0.36 365	0.26 318	0.81 494	0.89 559	0.88 415	1.17 552	0.67 461	0.68 438	0.63 370	1.39 568	1.74 469	3.37 591	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	2.80 609	0.25 428

CFNet	0.58 387	0.96 492	1.78 253	0.33 299	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.88 415	0.75 462	0.46 244	0.59 361	0.58 351	0.40 322	2.29 541	0.48 358	0.12 319	0.09 208	0.15 414	0.14 337	0.30 429	0.15 255

ADLNet2	0.68 450	0.84 451	3.19 566	0.33 299	0.36 441	0.64 387	0.37 416	0.89 421	0.79 485	0.54 328	0.65 426	0.93 512	0.48 405	2.07 526	0.56 395	0.13 349	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.33 455	0.18 323

XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 579	0.48 487	0.39 465	0.54 220	0.17 58	0.89 421	0.40 104	0.44 225	0.65 426	0.85 488	0.19 87	0.77 341	0.21 82	0.10 185	0.14 377	0.10 159	0.32 517	0.17 235	0.14 217

RP	0.67 443	0.82 445	1.94 347	0.43 448	0.44 493	0.65 401	0.45 466	0.89 421	0.82 496	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 437	0.66 423	0.25 521	0.18 452	0.23 507	0.20 444	0.31 437	0.22 383

ADCP+	0.94 527	1.12 531	3.14 560	0.34 330	0.39 465	1.06 540	0.79 550	0.89 421	0.80 488	0.66 457	0.67 431	0.85 488	1.55 575	0.93 359	4.55 603	0.13 349	0.11 301	0.16 433	0.15 362	0.26 397	0.25 428

DANet	0.80 501	0.65 377	2.21 412	1.19 582	0.48 512	0.74 459	1.25 583	0.89 421	1.53 572	0.89 526	0.71 461	0.96 519	0.56 436	1.83 489	0.96 471	0.18 460	0.16 421	0.19 480	0.16 382	0.26 397	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 409	0.72 402	1.66 204	0.37 389	0.27 332	0.67 414	0.47 477	0.89 421	0.71 420	0.78 502	0.70 457	0.81 472	0.53 424	1.70 462	0.76 447	0.21 492	0.16 421	0.16 433	0.15 362	0.20 299	0.21 368

Select-FE	0.65 434	0.67 386	2.76 519	0.49 489	0.55 527	0.79 486	0.16 47	0.90 427	0.53 240	0.84 519	0.55 332	0.91 506	0.75 504	0.57 268	1.16 506	0.11 260	0.18 452	0.11 230	0.49 558	0.14 156	0.31 475

z-mn7	0.80 501	1.52 572	2.62 497	0.36 365	0.28 346	1.01 534	0.48 481	0.90 427	1.29 561	0.69 470	1.35 556	0.85 488	0.59 451	2.03 520	1.09 495	0.14 392	0.12 332	0.14 384	0.12 276	0.32 446	0.20 356

SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.15 176	0.16 285

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.11 117

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.14 156	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.14 156	0.11 117

CRFU-Net	0.56 375	0.38 232	1.86 306	0.46 474	0.26 318	0.82 497	0.36 407	0.90 427	0.49 195	0.62 429	0.59 361	0.78 460	1.35 564	1.00 368	0.48 358	0.15 412	0.14 377	0.17 454	0.10 171	0.19 283	0.14 217

psmg	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.27 140	0.21 223	0.75 465	0.36 407	0.90 427	0.61 315	0.59 400	0.59 361	0.63 370	0.37 293	0.43 173	0.38 295	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.13 132	0.11 117

UDG	0.77 493	1.23 550	2.15 401	0.67 546	0.59 537	0.78 482	0.38 423	0.90 427	0.70 410	0.61 418	0.69 447	1.01 530	0.67 483	1.02 370	0.73 443	0.45 555	0.34 541	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 535

ADLNet	0.60 401	0.71 398	1.95 350	0.35 346	0.34 419	0.67 414	0.34 392	0.90 427	0.74 449	0.68 468	0.62 388	0.80 469	0.45 373	1.78 476	0.64 420	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.29 418	0.21 368

ARAFT	0.60 401	1.23 550	3.10 556	0.28 168	0.16 94	0.64 387	0.36 407	0.90 427	0.67 390	0.61 418	0.49 272	0.55 326	0.31 251	1.24 399	0.32 248	0.10 185	0.08 137	0.14 384	0.13 309	0.37 492	0.21 368

psm_up	0.57 382	0.61 349	1.83 293	0.35 346	0.30 369	0.64 387	0.37 416	0.90 427	0.68 392	0.59 400	0.55 332	0.68 407	0.54 427	1.91 508	0.46 343	0.16 433	0.15 403	0.16 433	0.15 362	0.23 346	0.13 194

UGAM-zero	0.63 421	0.39 242	2.49 472	0.30 220	0.49 513	0.67 414	0.19 83	0.91 439	0.45 156	0.77 500	0.45 229	1.16 555	0.82 514	2.05 523	0.29 203	0.09 86	0.15 403	0.09 103	0.44 553	0.11 89	0.22 383

GASNet	0.73 480	1.47 570	3.04 550	0.47 479	0.33 409	0.57 270	0.34 392	0.91 439	0.75 462	0.58 386	0.58 358	0.74 442	0.55 432	2.03 520	0.65 422	0.21 492	0.15 403	0.19 480	0.17 401	0.51 544	0.28 451

SA	0.50 313	0.75 414	1.95 350	0.31 247	0.61 546	0.57 270	0.31 356	0.91 439	0.73 445	0.42 214	0.62 388	0.38 211	0.47 396	0.68 313	0.29 203	0.09 86	0.09 208	0.13 349	0.32 517	0.30 429	0.10 92

APVNet	0.70 459	0.67 386	2.71 509	0.38 405	0.36 441	0.85 506	0.43 448	0.91 439	0.68 392	0.55 346	0.69 447	0.75 448	0.55 432	2.31 542	0.78 451	0.17 448	0.17 441	0.24 514	0.19 434	0.33 455	0.23 407

AnyNet_C32	1.00 536	1.33 564	2.53 479	0.49 489	0.54 524	1.15 553	1.14 578	0.91 439	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 431	4.07 598	0.21 492	0.20 476	0.25 519	0.24 467	0.38 499	0.33 489

NVstereo2D	0.58 387	0.40 248	2.03 375	0.35 346	0.35 432	0.69 432	0.39 428	0.91 439	0.80 488	0.47 246	0.53 310	0.67 400	0.46 388	1.99 518	0.48 358	0.19 475	0.11 301	0.17 454	0.13 309	0.25 377	0.25 428

LSM	3.31 604	1.11 530	5.29 600	9.40 618	30.65 633	0.84 502	1.12 577	0.91 439	1.22 555	1.36 569	2.19 578	0.93 512	0.83 515	1.66 456	0.90 464	0.21 492	0.31 534	0.24 514	0.28 490	0.39 509	6.33 619

iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 568	2.96 542	0.40 426	0.22 250	0.58 288	0.28 311	0.91 439	0.73 445	0.57 367	0.63 401	0.60 361	0.41 333	0.74 332	0.35 278	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.07 66	0.43 525	0.17 304

MSMD_ROB	1.34 561	0.96 492	2.38 447	0.39 415	0.32 396	1.96 583	0.62 524	0.91 439	1.43 567	2.94 605	2.60 588	4.77 607	1.95 586	2.43 557	1.33 524	0.29 536	0.26 517	0.32 539	0.32 517	0.30 429	0.30 467

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.53 315	0.59 361	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

test_sample3	0.50 313	0.41 255	1.88 313	0.32 276	0.19 194	0.57 270	0.25 245	0.92 448	0.64 353	0.52 305	0.49 272	0.47 290	0.35 274	1.79 480	0.37 288	0.13 349	0.10 251	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.16 285

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.54 328	0.62 388	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 500	2.19 410	0.36 365	0.33 409	0.90 518	0.60 515	0.92 448	0.81 495	0.75 493	0.72 466	0.73 436	0.65 476	1.39 410	0.71 436	0.16 433	0.13 356	0.14 384	0.14 337	0.24 363	0.18 323

FINET	0.65 434	0.95 489	3.06 552	0.35 346	0.40 475	0.58 288	0.48 481	0.92 448	1.10 546	0.57 367	0.68 438	0.47 290	0.44 369	1.15 389	0.60 408	0.23 508	0.21 485	0.17 454	0.15 362	0.26 397	0.25 428

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 200	1.50 179	0.27 140	0.18 161	0.63 374	0.17 58	0.92 448	0.53 240	0.49 276	0.48 255	0.30 170	0.30 242	0.39 151	0.30 223	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.12 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 532	0.79 434	2.43 458	0.39 415	0.32 396	1.50 565	1.90 599	0.92 448	0.97 528	1.26 566	1.27 547	1.00 528	1.42 570	1.14 387	3.31 589	0.17 448	0.14 377	0.22 500	0.21 450	0.30 429	0.22 383

AdaStereo	0.44 232	0.38 232	1.79 274	0.34 330	0.20 209	0.57 270	0.28 311	0.92 448	0.69 401	0.52 305	0.55 332	0.61 363	0.33 264	0.48 224	0.39 306	0.17 448	0.08 137	0.17 454	0.11 236	0.18 262	0.12 157
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.
zh-mn7	0.80 501	1.54 573	3.00 548	0.35 346	0.27 332	0.72 447	0.41 437	0.93 456	1.11 548	1.00 539	1.28 548	0.75 448	0.57 442	1.87 497	1.18 509	0.16 433	0.13 356	0.14 384	0.14 337	0.26 397	0.21 368

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.11 381	0.38 295	0.61 565	0.14 377	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

test_sample9	0.94 527	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.91 508	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

test_sample7	0.47 278	0.33 185	1.49 176	0.34 330	0.20 209	0.51 184	0.30 343	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.11 381	0.38 295	0.17 448	0.14 377	0.16 433	0.15 362	0.19 283	0.18 323

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 276	0.19 194	0.56 252	0.26 268	0.93 456	0.65 366	0.54 328	0.54 322	0.45 269	0.36 280	1.79 480	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

LL-Strereo	0.72 471	1.29 557	2.49 472	0.36 365	0.45 502	0.55 235	0.32 379	0.93 456	0.71 420	0.67 461	0.58 358	0.85 488	0.79 510	2.67 576	0.46 343	0.10 185	0.18 452	0.14 384	0.12 276	0.40 514	0.42 529

edge stereo	0.81 509	0.73 409	3.30 572	0.37 389	1.21 589	0.62 357	0.39 428	0.93 456	0.79 485	0.80 505	0.88 505	1.14 552	0.71 492	2.18 535	0.71 436	0.21 492	0.20 476	0.26 522	0.18 414	0.38 499	0.26 438

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 377	1.62 198	0.46 474	0.25 301	0.67 414	0.30 343	0.93 456	0.77 476	0.59 400	0.57 352	0.77 456	0.38 300	2.78 581	0.44 337	0.23 508	0.24 502	0.28 526	0.26 482	0.27 407	0.39 519

WCMA_ROB	1.12 543	0.83 449	2.66 503	0.58 528	0.34 419	1.17 555	0.71 541	0.93 456	0.94 524	1.74 582	2.63 590	3.09 593	1.71 581	1.70 462	1.84 550	0.26 525	0.21 485	0.20 489	0.21 450	0.28 413	0.43 530

DStereoO	0.99 532	0.66 384	1.67 206	0.75 552	0.99 575	0.73 454	1.33 587	0.94 465	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 362	2.39 572	1.20 595	0.41 560	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 554

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 185	1.20 115	0.33 299	0.18 161	0.60 317	0.29 335	0.94 465	0.80 488	0.50 283	0.49 272	0.53 317	0.59 451	1.25 400	0.64 420	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	0.18 262	0.23 407

test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 299	0.18 161	0.55 235	0.27 292	0.94 465	0.66 381	0.54 328	0.62 388	0.47 290	0.36 280	1.97 514	0.38 295	0.14 392	0.10 251	0.13 349	0.13 309	0.17 235	0.16 285

ssnet_v2	0.55 367	0.60 345	1.86 306	0.32 276	0.22 250	0.72 447	0.44 459	0.94 465	0.74 449	0.63 438	0.54 322	0.81 472	0.47 396	0.77 341	0.70 433	0.16 433	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.30 429	0.30 467

Sa-1000	0.51 330	0.72 402	1.90 325	0.31 247	0.60 542	0.60 317	0.31 356	0.94 465	0.71 420	0.52 305	0.83 491	0.42 245	0.33 264	0.68 313	0.28 188	0.10 185	0.09 208	0.13 349	0.29 494	0.29 418	0.10 92

S-Stereo	0.80 501	0.69 393	3.89 585	0.39 415	0.37 453	0.69 432	0.70 540	0.94 465	0.98 531	0.62 429	0.91 508	0.83 479	0.60 455	2.37 545	0.66 423	0.18 460	0.21 485	0.17 454	0.18 414	0.30 429	0.35 495

RGC	0.71 468	0.97 500	2.18 408	0.44 455	0.44 493	0.73 454	0.40 431	0.94 465	0.71 420	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 469	0.70 433	0.23 508	0.18 452	0.28 526	0.26 482	0.29 418	0.27 445

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 465	1.01 534	0.41 437	0.94 465	0.92 523	0.73 488	0.85 498	1.15 553	0.69 488	1.57 442	0.53 380	0.19 475	0.18 452	0.20 489	0.16 382	0.36 484	0.24 419

ADCMid	0.96 531	1.32 562	2.74 517	0.38 405	0.35 432	0.99 530	0.58 511	0.94 465	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 374	3.97 596	0.21 492	0.19 465	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

RYNet	0.70 459	0.56 336	2.25 424	0.35 346	0.41 483	0.86 508	0.43 448	0.94 465	0.82 496	0.62 429	0.53 310	0.91 506	0.60 455	2.70 577	1.00 480	0.14 392	0.11 301	0.16 433	0.14 337	0.25 377	0.27 445

HSM	0.62 414	0.76 415	1.72 220	0.30 220	0.29 354	0.64 387	0.28 311	0.94 465	0.62 333	0.58 386	0.57 352	1.40 566	0.64 474	2.59 570	0.42 322	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.14 156	0.11 117

StereoDRNet	0.64 425	0.88 465	2.35 442	0.41 433	0.45 502	0.73 454	0.47 477	0.94 465	0.74 449	0.75 493	0.54 322	0.74 442	0.47 396	1.70 462	0.72 440	0.15 412	0.14 377	0.15 414	0.14 337	0.20 299	0.19 340

LALA_ROB	0.60 401	0.76 415	1.69 209	0.36 365	0.29 354	0.79 486	0.55 500	0.94 465	0.77 476	0.81 511	0.67 431	0.94 516	0.49 412	0.99 366	0.73 443	0.21 492	0.15 403	0.20 489	0.18 414	0.23 346	0.21 368

SGM-Forest	1.04 540	0.42 262	3.59 581	0.41 433	0.32 396	1.05 539	1.32 586	0.94 465	0.83 499	1.16 552	2.23 581	1.03 534	1.39 568	2.49 563	2.35 570	0.21 492	0.21 485	0.20 489	0.19 434	0.23 346	0.32 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 543	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.95 479	0.61 315	1.18 560	0.56 344	2.53 588	1.31 560	1.91 508	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

anonymity	0.80 501	0.66 384	1.29 129	0.59 533	0.75 558	0.67 414	0.52 489	0.95 479	0.71 420	0.94 534	0.70 457	0.67 400	0.87 523	0.71 326	1.35 525	0.64 568	0.62 578	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 559

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 538	1.67 581	2.32 434	0.47 479	0.39 465	1.47 562	0.95 562	0.95 479	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 455	2.95 587	0.72 440	0.41 551	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 596

FADNet_RVC	0.81 509	1.14 536	2.42 454	0.30 220	0.24 283	0.71 441	0.24 224	0.95 479	0.61 315	0.44 225	0.56 344	0.59 354	0.42 351	1.52 434	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 599

iResNet_ROB	0.50 313	1.15 540	1.73 223	0.31 247	0.21 223	0.58 288	0.22 153	0.95 479	0.82 496	0.58 386	0.62 388	0.57 344	0.39 314	0.84 351	0.40 314	0.11 260	0.08 137	0.09 103	0.06 14	0.21 315	0.13 194

zh-sn7	0.89 521	1.73 587	3.09 555	0.39 415	0.30 369	0.82 497	0.63 526	0.96 484	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 554	1.63 540	0.16 433	0.17 441	0.16 433	0.16 382	0.34 466	0.29 457

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 377	3.45 577	0.50 493	0.60 542	0.75 465	0.23 188	0.96 484	0.60 298	0.76 496	1.30 551	0.81 472	0.60 455	0.57 268	0.82 458	0.10 185	0.16 421	0.11 230	0.43 552	0.31 437	0.22 383

AASNet	0.56 375	1.03 520	2.34 439	0.37 389	0.33 409	0.65 401	0.29 335	0.96 484	0.73 445	0.54 328	0.60 376	0.55 326	0.38 300	0.59 278	0.58 404	0.14 392	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.43 525	0.24 419

STrans-v2	0.67 443	0.56 336	2.64 500	0.27 140	0.23 270	0.57 270	0.33 387	0.96 484	0.69 401	0.92 531	0.85 498	0.89 502	0.93 531	1.83 489	1.21 514	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.09 133	0.11 89	0.12 157

SFCPSM	0.46 261	0.24 74	2.35 442	0.27 140	0.27 332	0.70 439	0.32 379	0.96 484	0.63 345	0.49 276	0.52 299	0.43 249	0.36 280	0.52 250	0.43 331	0.12 319	0.09 208	0.12 290	0.16 382	0.16 212	0.12 157

RTSC	0.72 471	1.00 511	2.22 416	0.40 426	0.29 354	0.82 497	0.31 356	0.96 484	1.10 546	0.92 531	0.81 485	0.78 460	0.58 448	1.23 396	1.55 537	0.18 460	0.17 441	0.14 384	0.17 401	0.43 525	0.30 467

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 299	0.22 250	0.74 459	0.47 477	0.96 484	0.76 471	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 524	1.19 511	0.22 505	0.24 502	0.27 523	0.25 474	0.25 377	0.28 451

DispFullNet	1.67 577	2.10 603	5.22 598	1.53 592	8.90 612	0.86 508	0.31 356	0.96 484	0.96 527	1.37 572	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 432	0.91 465	0.54 561	0.31 534	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 571

pmcnn	1.32 559	1.05 522	2.77 522	0.74 551	1.43 592	0.72 447	0.56 505	0.96 484	0.91 519	0.99 538	2.92 596	6.01 612	0.70 490	2.38 548	3.32 590	0.13 349	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.34 466	0.22 383

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 594	0.32 276	0.27 332	0.60 317	0.25 245	0.97 493	0.88 512	0.59 400	0.70 457	0.63 370	0.55 432	0.66 309	0.37 288	0.17 448	0.15 403	0.15 414	0.14 337	0.21 315	0.23 407

DGSMNet	2.89 598	0.63 366	3.18 565	3.43 611	4.17 611	2.57 598	6.98 618	0.97 493	0.83 499	0.56 356	1.86 570	0.79 465	0.62 469	1.64 454	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 615	4.19 616

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 354	0.62 357	0.54 497	0.97 493	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 494	0.57 399	0.18 460	0.19 465	0.17 454	0.16 382	0.22 332	0.25 428

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 540	2.46 463	0.47 479	0.26 318	0.83 500	0.61 519	0.97 493	0.89 516	0.62 429	0.61 383	0.72 432	0.59 451	2.42 554	0.55 387	0.32 542	0.25 515	0.36 545	0.24 467	0.39 509	0.31 475
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 349	3.35 576	0.33 299	0.58 535	0.66 408	0.20 103	0.98 497	0.55 260	0.73 488	0.52 299	0.99 526	0.65 476	0.58 272	0.29 203	0.10 185	0.16 421	0.10 159	0.41 549	0.29 418	0.20 356

Ntro	1.00 536	1.68 583	2.80 526	0.95 569	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 497	0.90 518	0.62 429	0.76 477	0.93 512	0.66 481	1.66 456	0.98 474	0.99 586	0.45 562	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 567

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 562	3.11 558	0.40 426	0.31 388	0.71 441	0.60 515	0.98 497	0.87 508	0.67 461	0.83 491	0.96 519	0.60 455	1.67 458	0.97 472	0.16 433	0.15 403	0.16 433	0.17 401	0.36 484	0.24 419

NINENet	0.50 313	0.33 185	1.69 209	0.55 520	0.25 301	0.91 520	0.23 188	0.98 497	0.71 420	0.53 315	0.55 332	0.66 391	0.30 242	1.22 394	0.32 248	0.15 412	0.13 356	0.16 433	0.11 236	0.16 212	0.13 194

Consistency-Raft	0.88 519	0.93 480	3.23 570	0.99 572	0.64 549	0.77 477	0.55 500	0.98 497	0.97 528	0.61 418	1.03 530	0.65 384	1.05 544	0.79 346	1.38 527	0.44 553	0.46 564	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 536

ccnet	0.71 468	0.41 255	1.59 191	0.40 426	0.45 502	1.06 540	0.55 500	0.98 497	0.71 420	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 459	0.94 468	0.32 542	0.26 517	0.32 539	0.27 487	0.34 466	0.30 467

PS-NSSS	0.63 421	1.00 511	1.81 281	0.30 220	0.31 388	0.63 374	0.34 392	0.98 497	0.69 401	0.54 328	0.74 471	0.51 309	0.41 333	2.43 557	0.48 358	0.24 516	0.17 441	0.27 523	0.18 414	0.27 407	0.21 368

MFMNet_re	0.92 525	1.28 556	2.53 479	0.82 561	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 497	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 349	0.72 440	0.68 570	0.60 576	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 565

NaN_ROB	1.14 545	0.94 482	2.96 542	0.53 508	0.56 530	1.13 551	0.99 565	0.98 497	1.00 532	1.09 547	0.87 502	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 433	0.23 499	0.16 433	0.24 467	0.22 332	0.36 503

PWC_ROB	0.70 459	0.94 482	1.88 313	0.39 415	0.39 465	0.62 357	0.30 343	0.98 497	0.94 524	0.91 530	1.29 550	0.77 456	0.62 469	1.62 453	1.03 488	0.18 460	0.11 301	0.18 474	0.13 309	0.51 544	0.22 383

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 524	2.09 385	0.47 479	0.36 441	0.78 482	0.26 268	0.98 497	1.34 563	0.61 418	2.07 573	0.64 379	0.61 464	0.83 349	0.71 436	0.31 541	0.14 377	0.15 414	0.12 276	0.60 555	0.21 368

CBMV	0.71 468	0.76 415	2.64 500	0.33 299	0.20 209	0.78 482	0.79 550	0.98 497	0.78 480	0.85 523	0.71 461	0.86 494	1.10 549	1.46 422	0.62 413	0.18 460	0.20 476	0.21 497	0.19 434	0.25 377	0.33 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 200	0.26 318	0.61 337	0.32 379	0.99 509	0.68 392	0.48 264	0.55 332	0.52 315	0.40 322	1.60 449	0.35 278	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.13 132	0.12 157

mmx	0.72 471	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.99 509	0.76 471	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.13 349	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.15 255

xxx	0.72 471	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.99 509	0.76 471	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.13 349	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.15 255

otaku	1.03 539	1.68 583	2.72 511	0.95 569	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 509	0.86 505	0.69 470	1.61 563	0.98 523	0.64 474	1.46 422	1.14 502	0.95 583	0.46 564	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 570

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 547	1.95 350	0.34 330	0.33 409	0.67 414	0.52 489	0.99 509	0.74 449	0.53 315	0.58 358	0.57 344	0.80 511	1.76 472	0.51 373	0.12 319	0.27 524	0.15 414	0.14 337	0.43 525	0.29 457

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 527	2.74 517	0.43 448	0.30 369	0.64 387	0.42 441	0.99 509	0.78 480	0.62 429	0.78 481	0.74 442	0.72 495	1.92 512	0.61 411	0.20 485	0.17 441	0.19 480	0.15 362	0.29 418	0.22 383

NCC-stereo	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383

Abc-Net	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 483	1.05 522	2.54 485	0.37 389	0.34 419	1.03 537	0.47 477	1.00 517	1.08 543	0.90 528	0.85 498	0.85 488	0.57 442	1.37 408	1.26 519	0.14 392	0.13 356	0.16 433	0.15 362	0.31 437	0.20 356

BUS	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.30 220	0.21 223	0.91 520	0.23 188	1.00 517	0.61 315	0.63 438	0.53 310	0.66 391	0.30 242	0.43 173	0.32 248	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.30 220	0.21 223	0.76 469	0.31 356	1.00 517	0.61 315	0.63 438	0.53 310	0.63 370	0.37 293	0.43 173	0.38 295	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

hknet	0.47 278	0.29 143	1.70 213	0.30 220	0.24 283	0.76 469	0.31 356	1.00 517	0.64 353	0.63 438	0.53 310	0.80 469	0.38 300	0.77 341	0.37 288	0.11 260	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

WZ-Net	0.92 525	1.31 559	3.76 582	0.41 433	0.36 441	0.86 508	0.71 541	1.00 517	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 534	1.61 539	0.19 475	0.13 356	0.15 414	0.16 382	0.32 446	0.28 451

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 461	1.95 350	0.47 479	0.25 301	0.62 357	0.37 416	1.00 517	0.74 449	0.53 315	0.54 322	0.59 354	0.44 369	1.10 378	0.46 343	0.15 412	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.26 397	0.19 340

XQC	0.73 480	0.98 504	2.39 449	0.46 474	0.35 432	0.81 494	0.46 469	1.00 517	1.00 532	0.80 505	0.69 447	0.88 500	0.74 503	1.32 403	1.20 512	0.24 516	0.16 421	0.23 507	0.20 444	0.41 517	0.33 489

NVStereoNet_ROB	1.16 549	0.95 489	2.54 485	0.58 528	0.55 527	0.78 482	0.63 526	1.00 517	1.08 543	1.03 542	4.07 608	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 564	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 558
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 471	0.21 27	1.36 144	0.27 140	0.17 123	0.59 305	0.28 311	1.01 525	0.70 410	0.55 346	0.67 431	0.44 260	0.39 314	1.88 505	5.17 606	0.12 319	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.13 132	0.15 255

Nwc_Net	0.68 450	0.83 449	2.53 479	0.41 433	0.39 465	0.77 477	0.38 423	1.01 525	0.70 410	0.60 409	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 414	0.63 415	0.23 508	0.15 403	0.23 507	0.25 474	0.23 346	0.18 323

SAMSARA	0.91 523	0.97 500	2.22 416	0.80 557	0.58 535	1.32 557	1.31 585	1.01 525	0.94 524	1.36 569	0.87 502	1.38 565	0.90 529	1.72 466	1.02 486	0.24 516	0.30 532	0.22 500	0.25 474	0.36 484	0.35 495

IPLGR	0.54 355	0.56 336	2.68 505	0.36 365	0.18 161	0.62 357	0.54 497	1.02 528	0.64 353	0.73 488	0.46 237	0.47 290	0.45 373	1.12 384	0.29 203	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.09 133	0.19 283	0.12 157

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 398	2.39 449	0.40 426	0.21 223	0.74 459	0.31 356	1.02 528	0.64 353	0.61 418	0.63 401	0.39 217	0.51 417	0.62 290	0.42 322	0.19 475	0.09 208	0.12 290	0.09 133	0.23 346	0.12 157

222	0.78 497	0.23 61	1.23 120	0.28 168	0.18 161	0.62 357	0.24 224	1.02 528	0.70 410	0.58 386	0.66 428	0.46 282	0.42 351	1.80 484	6.53 613	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.17 304

xxxx	0.70 459	0.21 27	1.33 137	0.28 168	0.18 161	0.63 374	0.24 224	1.02 528	0.69 401	0.50 283	0.62 388	0.58 351	0.38 300	1.47 429	5.21 607	0.13 349	0.12 332	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.15 255

AF-Net	0.69 455	0.92 474	2.21 412	0.41 433	0.40 475	0.68 426	0.40 431	1.02 528	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 391	0.78 451	0.22 505	0.14 377	0.25 519	0.17 401	0.30 429	0.18 323

SHD	0.72 471	0.77 424	2.36 445	0.45 469	0.40 475	0.71 441	0.32 379	1.02 528	1.25 557	1.07 545	0.84 494	0.90 504	0.73 498	1.09 377	0.98 474	0.21 492	0.18 452	0.20 489	0.21 450	0.32 446	0.31 475

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 493	0.80 493	0.41 437	1.02 528	0.78 480	0.80 505	0.63 401	0.69 414	0.56 436	1.79 480	0.69 431	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	0.18 262	0.17 304

1111x	0.74 483	0.21 27	1.93 337	0.31 247	0.17 123	0.63 374	0.32 379	1.03 535	0.74 449	0.52 305	0.62 388	0.57 344	0.47 396	2.38 548	4.25 601	0.12 319	0.14 377	0.11 230	0.12 276	0.12 100	0.14 217

HBP-ISP	0.76 489	1.30 558	3.19 566	0.35 346	0.26 318	0.85 506	0.54 497	1.03 535	0.72 430	0.80 505	0.69 447	0.68 407	0.83 515	2.04 522	0.44 337	0.23 508	0.24 502	0.29 533	0.25 474	0.28 413	0.24 419

RTS	1.21 552	1.31 559	6.39 605	0.52 502	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 535	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 573	2.08 559	0.21 492	0.24 502	0.18 474	0.18 414	0.43 525	0.32 481

RTSA	1.21 552	1.31 559	6.39 605	0.52 502	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 535	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 573	2.08 559	0.21 492	0.24 502	0.18 474	0.18 414	0.43 525	0.32 481

AnyNet_C01	1.14 545	1.49 571	4.23 593	0.54 513	0.53 522	1.51 566	1.37 589	1.04 539	1.07 542	1.17 558	1.33 554	1.15 553	1.08 547	1.61 452	2.74 578	0.25 521	0.22 491	0.28 526	0.24 467	0.48 537	0.40 523

SPS-STEREO	1.07 542	1.13 534	2.88 532	0.65 544	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 540	0.87 508	1.36 569	1.23 545	1.46 568	0.94 534	1.87 497	1.72 545	0.66 569	0.61 577	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.93 582	1.85 593	4.10 591	1.07 574	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 541	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 536	9.86 619	5.62 617	0.41 560	1.03 589	0.55 565	1.86 602	0.85 575

Wz-Net-TNSev	0.91 523	1.73 587	3.08 553	0.36 365	0.31 388	1.00 533	0.71 541	1.06 541	0.97 528	0.71 481	0.72 466	1.09 545	0.87 523	2.42 554	1.59 538	0.20 485	0.20 476	0.16 433	0.20 444	0.44 533	0.35 495

test_xeample3	0.46 261	0.34 200	2.99 547	0.37 389	0.16 94	0.49 162	0.33 387	1.06 541	0.44 141	0.25 111	0.23 68	0.24 103	0.25 164	0.49 235	0.56 395	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.40 546	0.17 235	0.26 438

ADCS	1.05 541	1.36 567	2.98 546	0.42 444	0.36 441	0.96 526	0.81 554	1.06 541	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 400	4.86 605	0.21 492	0.21 485	0.22 500	0.23 465	0.36 484	0.38 513

CC-Net-ROB	0.85 515	1.15 540	2.13 395	0.88 563	0.38 459	0.88 516	0.44 459	1.06 541	0.79 485	0.58 386	0.69 447	0.65 384	0.50 415	2.74 580	0.51 373	0.93 580	0.39 557	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 546

rrr	0.46 261	0.34 200	3.08 553	0.27 140	0.16 94	0.45 118	0.28 311	1.09 546	0.51 213	0.24 92	0.21 47	0.26 131	0.25 164	0.64 295	0.52 376	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.29 494	0.16 212	0.25 428

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 185	0.93 80	0.26 120	0.22 250	0.46 136	0.20 103	1.10 547	1.34 563	3.16 607	0.32 150	0.22 80	0.20 99	0.30 67	0.22 103	0.10 185	0.09 208	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.19 340

FCDSN-DC	1.29 558	0.54 325	2.50 476	0.47 479	0.41 483	1.12 549	0.60 515	1.10 547	1.27 559	2.23 592	2.87 593	3.67 598	3.12 601	2.39 551	1.69 543	0.30 539	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.35 477	0.38 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 512	0.77 424	1.77 248	0.44 455	0.30 369	0.87 512	0.46 469	1.10 547	0.91 519	0.81 511	0.75 474	1.01 530	0.61 464	3.66 600	1.23 516	0.26 525	0.23 499	0.36 545	0.25 474	0.27 407	0.62 556

SANet	1.20 551	1.21 548	3.33 575	0.38 405	0.27 332	1.73 577	0.85 556	1.10 547	2.49 599	1.16 552	1.83 569	1.72 575	1.50 574	2.37 545	2.84 580	0.18 460	0.16 421	0.16 433	0.15 362	0.32 446	0.32 481

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 82	1.67 206	0.54 513	0.59 537	1.95 582	2.05 601	1.11 551	0.64 353	0.95 536	1.49 560	0.50 306	0.67 483	0.59 278	1.44 532	0.09 86	0.19 465	0.09 103	0.49 558	0.13 132	0.22 383

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 242	1.96 359	0.45 469	0.32 396	0.92 522	0.57 509	1.14 552	0.56 271	0.81 511	0.40 204	0.55 326	0.69 488	0.65 306	1.04 489	0.09 86	0.16 421	0.09 103	0.36 536	0.17 235	0.25 428

DeepPrunerF	0.86 516	0.86 458	2.91 539	0.45 469	0.50 514	0.64 387	0.48 481	1.14 552	2.64 601	0.63 438	0.61 383	0.65 384	0.62 469	2.21 537	1.31 522	0.23 508	0.19 465	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 428

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 524	2.11 390	0.64 541	0.59 537	1.13 551	0.43 448	1.14 552	1.05 538	0.64 448	0.71 461	0.96 519	0.61 464	1.21 392	0.76 447	0.37 550	0.18 452	0.27 523	0.24 467	0.56 551	0.32 481

PVD	0.90 522	0.85 455	2.15 401	0.53 508	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 555	1.64 576	1.41 575	1.41 559	1.11 549	1.13 552	1.35 406	1.31 522	0.26 525	0.28 527	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 540

RainbowNet	1.15 547	1.78 589	2.72 511	1.12 580	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 449	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 580

DStereoSA	2.12 586	0.98 504	2.80 526	1.25 585	2.23 605	1.97 585	4.62 615	1.22 557	2.54 600	1.16 552	3.84 607	1.00 528	4.05 605	2.07 526	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 609

MultiAttention	2.38 590	0.50 310	1.93 337	1.80 598	2.56 607	10.86 617	2.30 604	1.22 557	0.80 488	0.62 429	1.16 542	1.13 550	0.56 436	16.09 626	1.18 509	0.20 485	0.09 208	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 604

CSAN	1.25 556	1.12 531	3.04 550	0.51 498	0.37 453	1.06 540	1.15 579	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 571	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 525	0.22 491	0.24 514	0.24 467	0.31 437	0.30 467

MFN_U_SF_RVC	1.55 575	2.39 611	3.16 562	0.65 544	0.41 483	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 580	1.20 543	1.43 567	0.98 538	1.76 472	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 607

ACVNet_1	1.33 560	1.91 598	4.03 589	1.09 577	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 593	1.04 543	2.37 545	1.11 499	1.04 588	0.48 570	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 572

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 561	1.70 585	2.50 476	0.56 522	0.40 475	2.15 592	0.99 565	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 608

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 200	2.23 420	0.26 120	0.19 194	0.67 414	0.29 335	1.26 563	0.69 401	0.72 484	0.70 457	0.78 460	0.42 351	3.77 601	0.41 320	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 516	0.60 345	2.34 439	0.58 528	0.36 441	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 438	0.94 516	1.29 557	2.08 528	1.82 549	0.26 525	0.23 499	0.16 433	0.17 401	0.48 537	0.40 523

MDST_ROB	1.17 550	0.42 262	3.87 584	0.54 513	0.44 493	4.11 608	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 586	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 433	0.14 377	0.19 480	0.17 401	0.18 262	0.35 495

NLCSM	0.46 261	0.37 221	0.72 55	0.29 200	0.36 441	0.49 162	0.27 292	1.33 566	1.59 575	0.29 148	0.29 117	0.29 163	0.31 251	1.44 416	0.35 278	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.10 171	0.35 477	0.14 217

MeshStereo	1.21 552	1.15 540	3.01 549	0.34 330	0.28 346	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 601	2.41 584	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 505	0.22 491	0.22 500	0.19 434	0.50 542	0.26 438
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
IGEV-RUCA	2.28 588	0.30 156	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 590	1.90 599	1.36 568	1.80 585	3.70 609	3.76 605	5.02 608	8.19 616	2.12 532	1.63 540	0.25 521	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 607	2.36 612

IPLG	0.69 455	0.84 451	2.43 458	0.35 346	0.21 223	1.65 573	0.61 519	1.36 568	0.58 286	1.39 573	0.51 285	0.37 203	0.87 523	1.41 414	0.36 282	0.09 86	0.07 48	0.14 384	0.12 276	0.32 446	0.11 117

SGM+DAISY	1.83 580	1.43 568	3.81 583	0.87 562	1.01 577	2.38 596	2.53 608	1.36 568	1.75 581	2.92 604	3.22 600	2.65 589	2.93 596	2.22 540	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 583

MADNet+	1.36 563	1.93 600	5.95 602	0.81 560	0.59 537	1.57 568	1.09 574	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 555	0.47 567	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 550

NLSM1	0.39 179	0.24 74	0.56 17	0.27 140	0.40 475	0.49 162	0.21 126	1.44 572	1.64 576	0.25 111	0.33 159	0.25 116	0.26 180	0.40 156	0.32 248	0.10 185	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.22 332	0.13 194

ETE_ROB	0.60 401	0.71 398	1.55 186	0.37 389	0.25 301	0.69 432	0.51 486	1.47 573	0.70 410	0.80 505	0.69 447	0.85 488	0.49 412	1.36 407	0.58 404	0.16 433	0.13 356	0.19 480	0.16 382	0.21 315	0.23 407

ELAS_RVC	1.37 565	0.78 432	3.21 568	0.55 520	0.50 514	1.49 564	2.48 607	1.48 574	1.71 580	2.13 589	2.09 574	2.07 580	2.56 594	1.90 507	2.02 556	0.35 547	0.36 544	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 569	1.81 590	3.23 570	1.08 575	0.92 570	1.32 557	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 567	2.13 581	1.03 542	2.50 564	1.40 530	0.91 579	0.53 572	1.00 587	0.55 565	2.11 604	0.85 575

PWCK	1.49 572	1.90 597	3.22 569	1.09 577	0.54 524	1.71 575	1.73 597	1.49 575	1.53 572	1.44 577	1.80 568	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 574	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 559

SGM_RVC	1.89 581	0.92 474	2.50 476	0.96 571	0.93 571	1.63 571	1.37 589	1.52 577	12.43 617	1.85 583	1.69 566	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 567	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 584	1.01 515	1.78 253	1.19 582	1.04 580	3.58 603	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 573	3.37 602	2.23 584	10.80 619	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 550	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 590

JetBlue	1.78 578	1.63 577	3.92 586	0.73 549	1.21 589	4.38 609	3.35 610	1.59 579	1.20 554	1.26 566	1.52 562	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 567	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 582

MIPNet	0.83 512	0.81 441	2.40 451	0.61 538	0.18 161	1.48 563	1.39 591	1.60 580	0.74 449	1.94 584	0.85 498	0.73 436	1.68 579	0.87 357	0.31 235	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.32 517	0.25 377	0.12 157

ELAS	1.39 566	0.79 434	2.86 530	0.53 508	0.50 514	2.81 599	2.20 603	1.61 581	1.50 571	2.28 594	2.35 582	1.82 576	2.13 588	1.73 467	2.22 565	0.35 547	0.37 546	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 572	0.59 343	2.88 532	0.44 455	0.39 465	1.97 585	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 602	2.89 594	4.22 601	2.97 598	2.55 568	2.19 564	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.39 519

WQFJA1	0.42 213	0.24 74	0.53 11	0.26 120	0.38 459	0.48 152	0.23 188	1.72 583	2.07 592	0.25 111	0.25 85	0.28 153	0.27 201	0.32 83	0.34 268	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.13 194

NLMM	0.42 213	0.24 74	0.53 11	0.26 120	0.38 459	0.48 152	0.23 188	1.72 583	2.06 591	0.25 111	0.25 85	0.28 153	0.27 201	0.32 83	0.34 268	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.13 194

WQFJX	0.42 213	0.25 82	0.55 14	0.26 120	0.39 465	0.47 143	0.23 188	1.76 585	1.82 586	0.26 128	0.26 96	0.28 153	0.28 218	0.42 169	0.32 248	0.10 185	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.24 363	0.16 285

IMH-64-1	1.39 566	1.64 579	1.86 306	1.36 587	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 515	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 583

IMH-64	1.39 566	1.64 579	1.86 306	1.36 587	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 515	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 583

TRStereo	0.53 349	0.76 415	2.38 447	0.42 444	0.29 354	0.69 432	0.23 188	1.81 588	0.55 260	0.36 180	0.32 150	0.47 290	0.40 322	0.46 206	0.25 156	0.12 319	0.11 301	0.11 230	0.41 549	0.13 132	0.32 481

WAO-6	1.58 576	1.54 573	2.32 434	1.14 581	1.00 576	2.30 594	1.03 571	1.82 589	2.85 603	1.25 563	2.61 589	2.20 582	1.56 576	2.47 562	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 580

WAO-7	1.48 571	1.63 577	2.49 472	0.93 567	0.75 558	1.72 576	1.10 575	1.84 590	1.96 590	1.43 576	2.54 586	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 562

FC-DCNN v2	1.54 574	0.58 341	2.80 526	0.44 455	0.39 465	2.05 589	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 603	2.97 597	4.41 605	3.07 599	2.65 573	2.30 569	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.38 513

SDNR	1.22 555	0.80 436	2.71 509	0.33 299	1.48 597	1.98 587	0.23 188	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 585	1.36 564	0.51 417	3.65 599	1.93 551	0.30 539	0.31 534	0.22 500	0.16 382	0.33 455	0.36 503

DStereoFS	2.23 587	2.10 603	2.47 468	1.61 593	1.88 604	3.81 604	2.06 602	1.95 593	3.33 605	2.38 596	3.31 601	2.37 585	4.92 607	2.45 559	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 610

Dean	1.79 579	1.83 591	3.92 586	1.29 586	1.07 583	1.55 567	1.00 568	1.95 593	2.33 595	1.47 578	4.19 609	4.26 604	1.33 563	2.21 537	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 583

NLMM1	0.46 261	0.27 107	0.53 11	0.27 140	0.38 459	0.49 162	0.24 224	1.97 595	2.38 596	0.28 142	0.27 103	0.26 131	0.25 164	0.47 217	0.31 235	0.10 185	0.11 301	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.15 255

WQFJX1	0.45 250	0.28 132	0.56 17	0.27 140	0.35 432	0.48 152	0.25 245	1.98 596	2.08 593	0.26 128	0.26 96	0.29 163	0.28 218	0.50 242	0.31 235	0.10 185	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.14 217

IMH	2.02 585	2.15 609	2.69 508	1.68 594	1.12 586	1.66 574	0.92 561	2.10 597	1.92 588	1.32 568	2.66 591	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 588

ktn	4.35 607	2.10 603	2.89 535	1.80 598	1.49 598	2.13 591	1.41 594	2.26 598	12.72 618	11.41 619	16.43 624	11.15 620	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 610	1.27 597

LVE	1.96 583	2.17 610	3.14 560	1.68 594	1.80 602	1.63 571	1.03 571	2.34 599	2.81 602	1.25 563	2.89 594	4.24 603	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 593

UNDER WATER-64	2.47 591	1.89 596	4.86 596	1.82 601	1.44 594	3.18 601	1.57 596	2.62 600	5.64 609	2.05 585	2.13 576	4.13 600	3.76 603	2.62 571	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 601	1.49 601

MADNet++	2.79 595	2.11 606	2.97 545	2.49 606	2.28 606	2.95 600	2.31 605	2.67 601	2.47 598	3.03 606	3.13 599	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 606	2.34 611

LE_ROB	4.43 608	1.35 566	9.38 610	2.79 609	3.93 609	2.43 597	3.46 612	2.68 602	11.19 616	11.66 620	4.73 611	5.26 609	10.46 618	4.50 607	9.49 617	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 568

notaker	2.66 593	2.07 602	3.31 574	2.61 608	1.43 592	1.76 578	1.11 576	2.76 603	1.79 583	2.26 593	11.53 621	3.96 599	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 603	1.35 598

MSAF-DinoV2	3.10 602	1.86 595	10.68 612	3.61 612	0.30 369	3.34 602	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 502	1.56 573	1.10 549	26.49 638	1.96 552	0.17 448	0.13 356	0.19 480	1.63 609	0.92 575	0.99 588

JetRed	3.29 603	4.93 613	10.17 611	1.45 589	1.72 601	7.44 613	5.05 616	3.06 605	2.12 594	2.41 597	2.39 583	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 611	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 605	1.76 606

KSHMR	4.10 606	1.97 601	5.27 599	1.71 596	1.47 596	1.96 583	1.28 584	3.19 606	17.33 628	2.12 586	15.91 623	9.18 617	1.57 577	8.42 615	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 598	1.40 600

UNDER WATER	2.74 594	1.85 593	4.54 595	1.81 600	1.44 594	2.34 595	1.40 592	3.24 607	6.60 612	2.60 599	2.76 592	5.75 610	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 600	1.51 602

WAO-8	2.80 596	2.14 607	2.89 535	1.91 602	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 595	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 578

Venus	2.80 596	2.14 607	2.89 535	1.91 602	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 595	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 578

SGM-ForestM	2.98 600	1.70 585	3.52 580	0.67 546	0.47 510	5.18 611	3.36 611	3.30 610	2.86 604	4.44 610	3.79 606	9.80 618	5.50 611	6.29 612	6.52 612	0.27 530	0.36 544	0.24 514	0.27 487	0.38 499	0.58 552

HanzoNet	7.64 613	2.86 612	5.05 597	7.01 615	3.97 610	2.18 593	1.34 588	3.37 611	4.05 606	13.17 621	10.58 615	10.73 619	16.52 625	8.45 616	10.51 620	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 619	6.83 620

TorneroNet-64	2.65 592	1.83 591	3.30 572	1.46 590	1.20 588	3.89 605	0.99 565	3.51 612	6.71 613	2.56 598	4.60 610	4.22 601	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 611	1.15 594

TorneroNet	5.50 610	1.92 599	3.16 562	1.47 591	1.25 591	14.07 619	1.06 573	4.90 613	20.99 633	10.17 616	16.48 625	11.88 622	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 608	1.20 595

MANE	2.90 599	1.14 536	2.96 542	1.03 573	1.01 577	5.01 610	2.45 606	5.36 614	6.88 614	3.58 608	4.76 612	5.99 611	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 591

PML	23.15 627	16.83 622	7.78 607	5.49 613	9.93 614	51.13 641	104.50 642	5.76 615	13.62 621	37.30 642	105.93 642	30.86 640	23.50 632	12.07 620	7.87 615	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 622	2.90 613

DGTPSM_ROB	8.89 616	5.62 614	12.25 614	5.92 614	11.32 615	8.54 614	24.18 626	6.40 616	13.49 619	5.15 611	11.46 619	6.19 613	10.92 620	7.00 613	13.72 622	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 614	7.87 621

DPSMNet_ROB	9.48 617	5.64 615	13.01 618	8.82 616	11.82 616	8.54 614	24.20 627	6.41 617	13.65 622	5.32 613	11.47 620	6.33 614	10.92 620	7.69 614	13.89 623	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 617	8.26 622

TCMNet-wrong-test	5.51 611	6.62 616	6.20 604	13.02 622	11.90 617	7.14 612	5.53 617	6.99 618	1.44 568	2.65 600	3.10 598	8.37 616	5.95 612	4.75 608	6.05 610	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 618	5.43 618

DLNR_Zeroshot_test	13.43 621	19.94 625	23.55 627	121.61 640	35.03 635	0.46 136	0.15 32	8.02 619	0.35 43	0.28 142	0.37 181	0.26 131	0.17 46	0.76 337	0.29 203	6.42 620	0.26 517	0.09 103	0.38 540	50.13 640	0.18 323

DLNR-FE	13.43 621	20.01 626	23.53 626	121.73 641	33.87 634	0.46 136	0.15 32	8.09 620	0.35 43	0.28 142	0.37 181	0.26 131	0.17 46	0.75 333	0.29 203	6.68 621	0.26 517	0.09 103	0.38 540	50.82 641	0.18 323

tt	4.93 609	0.27 107	4.20 592	2.29 605	1.58 599	10.20 616	16.97 623	9.42 621	5.02 608	1.67 581	1.28 548	4.68 606	5.03 609	3.37 597	5.92 609	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 612	1.53 603

USTest	8.10 614	7.17 617	8.96 609	9.25 617	9.05 613	15.27 620	23.78 625	9.96 622	9.47 615	5.94 614	6.75 613	7.80 615	7.48 614	8.83 617	11.21 621	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 616	4.16 615

LRCNet_RVC	13.74 623	19.30 623	12.75 617	19.46 625	12.69 618	1.86 579	0.41 437	12.33 623	1.05 538	15.77 624	18.83 629	12.62 625	8.70 617	12.21 621	9.62 618	22.22 633	8.37 625	25.85 634	24.01 634	19.32 631	17.44 632

DPSimNet_ROB	17.97 624	20.20 630	24.98 631	17.62 623	15.92 622	21.53 631	21.00 624	13.70 624	15.61 626	23.89 639	14.69 622	22.87 630	24.58 639	12.70 623	14.56 624	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 623	14.17 626

Anonymous_1	22.91 626	11.20 619	12.13 613	12.75 619	26.28 632	19.43 627	27.92 631	14.08 625	13.61 620	14.96 623	10.58 615	11.26 621	11.19 622	12.55 622	14.57 625	38.28 640	7.88 621	34.96 637	63.99 639	89.57 642	10.94 625

BEATNet-Init1	12.10 618	11.19 618	27.29 636	2.99 610	3.51 608	21.84 632	11.10 619	14.34 626	13.83 623	20.34 629	20.33 630	26.35 639	20.03 627	19.06 630	14.80 626	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 613	3.12 614

DPSM_ROB	12.34 619	11.21 620	12.51 615	12.91 620	12.80 619	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 623	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 620	8.31 623

DPSM	12.34 619	11.21 620	12.51 615	12.91 620	12.80 619	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 623	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 620	8.31 623

HaxPig	19.86 625	22.40 631	22.34 625	17.95 624	17.95 623	11.77 618	11.89 620	16.02 629	15.89 627	21.10 630	21.41 631	18.74 629	18.39 626	20.08 631	19.69 629	23.63 637	23.22 635	24.06 633	23.69 633	23.00 632	23.95 634

MEDIAN_ROB	23.96 628	27.05 638	26.39 635	22.16 626	22.13 625	16.12 622	13.97 621	20.24 630	20.05 629	25.50 640	25.31 638	22.96 631	22.63 631	24.39 632	23.24 633	28.20 638	27.23 639	28.62 635	27.75 637	27.50 633	27.76 637

xxxxx1	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

tt_ll	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

ff	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

AVERAGE_ROB	26.93 635	30.34 639	29.27 637	25.82 627	25.34 626	19.48 628	15.17 622	23.55 634	23.00 636	28.45 641	27.87 639	26.25 638	25.86 640	26.96 640	25.55 634	31.30 639	30.07 640	31.76 636	30.81 638	30.79 637	30.93 638

RAFT-FEzeroshot	24.80 629	22.55 634	24.73 628	26.10 629	25.76 628	39.84 635	57.07 638	28.84 635	28.79 638	21.14 631	22.48 633	24.18 632	23.88 634	26.38 633	30.87 636	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 626	16.72 629

RAFT-FE	24.80 629	22.55 634	24.73 628	26.10 629	25.76 628	39.84 635	57.07 638	28.84 635	28.79 638	21.14 631	22.48 633	24.18 632	23.88 634	26.38 633	30.87 636	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 626	16.72 629

CasAABBNet	24.81 631	22.53 632	24.83 630	26.08 628	25.74 627	39.86 637	57.06 637	28.87 637	28.83 640	21.16 634	22.54 635	24.22 634	23.89 637	26.38 633	30.87 636	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 624	16.71 628

FlowAnything	24.85 632	22.54 633	25.10 632	26.11 631	25.76 628	39.86 637	57.00 635	28.89 638	28.87 641	21.31 636	22.68 637	24.22 634	23.87 633	26.39 636	30.89 640	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 624	16.69 627

Selective-RAFT-Error	24.87 633	22.59 636	25.14 633	26.13 632	25.82 631	39.93 639	57.03 636	28.97 639	28.95 642	21.21 635	22.65 636	24.25 636	23.98 638	26.43 637	30.83 635	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 628	16.76 631

LSM0	26.58 634	22.63 637	25.88 634	30.13 633	52.21 641	39.94 640	56.74 634	28.97 639	28.72 637	21.14 631	22.26 632	24.43 637	23.88 634	26.54 639	30.87 636	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 629	20.60 633

RSGM-EC	41.56 639	31.72 640	19.92 623	51.66 637	47.86 639	38.70 633	61.61 640	33.83 641	22.80 634	23.45 637	29.29 640	43.76 641	35.31 641	66.76 641	70.17 641	66.40 641	37.60 641	48.67 638	25.68 635	48.86 638	27.21 635

acva	41.56 639	31.72 640	19.92 623	51.66 637	47.86 639	38.70 633	61.61 640	33.83 641	22.80 634	23.45 637	29.29 640	43.76 641	35.31 641	66.76 641	70.17 641	66.40 641	37.60 641	48.67 638	25.68 635	48.86 638	27.21 635

test_example2	115.39 641	123.23 642	94.57 640	115.52 639	123.55 642	101.63 642	114.33 643	53.41 643	99.48 643	134.90 643	135.05 643	85.83 643	85.11 643	111.32 643	106.15 643	152.55 643	205.26 643	99.78 643	114.96 643	140.96 643	110.20 642

ccccc		297.21 643		374.70 642	380.44 643	203.92 643		216.32 644		203.37 644		215.01 644		312.78 644		412.57 644	356.13 644	256.09 644	227.69 644	428.88 644

ASD4		19.65 624

Low-res two-view benchmark