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

S2M2_L	0.24 50	0.29 134	0.90 65	0.23 45	0.17 119	0.24 5	0.09 1	0.36 19	0.45 150	0.17 17	0.25 79	0.23 82	0.17 41	0.24 7	0.28 180	0.15 396	0.12 317	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.20 6	0.32 167	1.10 87	0.19 1	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 28	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 78	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 16	0.37 210	0.70 43	0.22 33	0.12 8	0.31 21	0.11 2	0.36 19	0.39 86	0.17 17	0.13 11	0.16 35	0.14 14	0.25 12	0.27 170	0.10 177	0.09 200	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.10 88

Monster-pub-mixall	0.21 16	0.31 159	0.69 42	0.21 11	0.13 23	0.27 8	0.12 4	0.37 22	0.26 5	0.21 46	0.19 28	0.15 30	0.12 6	0.47 206	0.29 195	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.08 26	0.12 150

MLG-Stereo_test2	0.21 16	0.36 207	0.68 41	0.21 11	0.17 119	0.45 112	0.12 4	0.35 14	0.42 120	0.15 4	0.11 4	0.22 73	0.10 1	0.28 41	0.16 6	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

LG-G_1	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

LG-G	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 25	0.20 4	0.13 23	0.36 50	0.13 8	0.35 14	0.31 15	0.16 9	0.14 14	0.17 43	0.15 24	0.25 12	0.23 112	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

252Zero-FE	0.62 401	0.27 100	0.83 56	0.24 63	0.13 23	0.31 21	0.13 8	0.39 33	0.32 20	8.03 600	0.23 62	0.12 2	0.12 6	0.26 22	0.44 322	0.09 81	0.12 317	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.12 150

Replicate-Monster	0.23 44	0.40 234	0.94 72	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.13 8	0.40 36	0.36 61	0.22 57	0.15 15	0.15 30	0.15 24	0.40 147	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.15 242

2.25w	0.21 16	0.22 41	0.51 2	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.42 52	0.34 35	0.23 76	0.27 91	0.14 14	0.18 60	0.33 87	0.24 137	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4w-stereo	0.20 6	0.21 25	0.57 13	0.21 11	0.15 63	0.39 69	0.13 8	0.39 33	0.33 29	0.22 57	0.21 41	0.13 4	0.20 92	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

111111	0.24 50	0.21 25	0.82 55	0.24 63	0.21 219	0.43 100	0.13 8	0.45 78	0.35 42	0.22 57	0.27 91	0.18 53	0.16 33	0.35 104	0.18 22	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.25 364	0.08 37

MLG-Stereo_test3	0.21 16	0.35 198	0.65 33	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.37 22	0.40 99	0.21 46	0.12 8	0.17 43	0.12 6	0.25 12	0.16 6	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.10 88

MLG-Stereo_test1	0.21 16	0.33 176	0.61 19	0.23 45	0.21 219	0.45 112	0.13 8	0.33 10	0.46 160	0.13 1	0.09 1	0.18 53	0.12 6	0.32 77	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

MLG-Stereo	0.21 16	0.33 176	0.60 17	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.13 8	0.39 33	0.46 160	0.13 1	0.10 2	0.17 43	0.13 12	0.35 104	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

IGEV-Stereo++	0.23 44	0.23 59	0.64 28	0.24 63	0.22 246	0.47 137	0.13 8	0.52 138	0.33 29	0.18 24	0.24 72	0.17 43	0.22 112	0.32 77	0.19 36	0.08 37	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.09 60

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 33	0.20 4	0.12 8	0.30 16	0.14 18	0.29 4	0.28 11	0.16 9	0.13 11	0.18 53	0.15 24	0.25 12	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

LCMNet	0.20 6	0.21 25	0.61 19	0.20 4	0.13 23	0.39 69	0.14 18	0.34 13	0.34 35	0.16 9	0.16 19	0.16 35	0.15 24	0.27 29	0.22 99	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 37

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 33	0.17 119	0.35 42	0.14 18	0.27 2	0.25 3	0.19 30	0.21 41	0.14 14	0.15 24	0.27 29	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.14 207

asd	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.22 33	0.17 119	0.41 83	0.14 18	0.35 14	0.32 20	0.24 85	0.20 34	0.15 30	0.18 60	0.26 22	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.5w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.55 11	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.14 18	0.43 60	0.33 29	0.21 46	0.24 72	0.14 14	0.18 60	0.34 98	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

monsterstereo	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.25 82	0.27 328	0.39 69	0.14 18	0.51 124	0.33 29	0.25 104	0.27 91	0.13 4	0.13 12	0.38 136	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.06 1

monsters	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.23 45	0.28 342	0.42 96	0.14 18	0.46 81	0.31 15	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.14 14	0.43 162	0.20 59	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 94	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 77	0.29 134	0.86 59	0.25 82	0.34 412	0.30 16	0.14 18	0.32 8	0.53 232	0.18 24	0.12 8	0.18 53	0.19 81	0.49 223	0.17 20	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.20 433	0.46 523	0.59 542

GCAP-Stereo	0.34 118	0.89 454	1.76 226	0.26 113	0.12 8	0.52 189	0.14 18	0.49 110	0.38 74	0.29 135	0.30 117	0.29 151	0.22 112	0.30 61	0.20 59	0.09 81	0.17 427	0.09 99	0.07 64	0.21 306	0.11 113

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 17	0.20 4	0.11 2	0.39 69	0.15 29	0.35 14	0.27 7	0.18 24	0.15 15	0.17 43	0.16 33	0.26 22	0.21 78	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.09 60

OmniDepth	0.19 3	0.30 147	0.55 11	0.23 45	0.09 1	0.38 65	0.15 29	0.32 8	0.33 29	0.16 9	0.12 8	0.23 82	0.19 81	0.27 29	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.43 606	20.01 612	23.53 612	121.73 628	33.87 620	0.46 130	0.15 29	8.09 604	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.75 319	0.29 195	6.68 605	0.26 503	0.09 99	0.38 528	50.82 627	0.18 309

MonStereo	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

qwe	0.21 16	0.22 41	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.41 83	0.15 29	0.46 81	0.35 42	0.26 118	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.31 68	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

StereoAnything_RVC	0.35 129	1.25 539	1.82 274	0.20 4	0.12 8	0.26 7	0.15 29	0.43 60	0.37 69	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 81	0.46 195	0.14 1	0.11 246	0.09 200	0.08 40	0.05 1	0.76 554	0.18 309

MonSter	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

dual_stereo	0.23 44	0.25 77	0.66 40	0.21 11	0.15 63	0.27 8	0.15 29	0.62 206	0.40 99	0.15 4	0.13 11	0.18 53	0.14 14	0.37 128	0.19 36	0.09 81	0.31 520	0.07 1	0.10 161	0.07 4	0.07 8

Pointernet	0.29 77	0.25 77	1.49 163	0.24 63	0.20 205	0.47 137	0.15 29	0.62 206	0.47 178	0.22 57	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.28 41	0.20 59	0.10 177	0.07 44	0.07 1	0.12 264	0.10 62	0.07 8

U	3.37 590	0.17 1	0.91 66	0.26 113	13.79 606	19.19 610	0.15 29	0.41 46	0.31 15	0.17 17	0.18 25	0.27 135	0.15 24	0.21 2	0.16 6	0.09 81	0.06 23	17.88 615	12.81 609	0.10 62	0.08 37

trnet	0.28 67	0.26 92	1.32 125	0.19 1	0.12 8	0.54 206	0.15 29	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.30 61	0.21 78	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.09 46	0.07 8

DLNR_Zeroshot_test	13.43 606	19.94 611	23.55 613	121.61 627	35.03 621	0.46 130	0.15 29	8.02 603	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.76 323	0.29 195	6.42 604	0.26 503	0.09 99	0.38 528	50.13 626	0.18 309

CREStereo++_RVC	0.33 110	0.29 134	1.74 214	0.24 63	0.16 90	0.54 206	0.15 29	0.40 36	0.55 252	0.37 170	0.51 270	0.24 96	0.19 81	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.30 493	0.08 26	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
Select-FE	0.65 421	0.67 372	2.76 505	0.49 478	0.55 515	0.79 473	0.16 43	0.90 418	0.53 232	0.84 506	0.55 317	0.91 493	0.75 492	0.57 254	1.16 492	0.11 246	0.18 438	0.11 219	0.49 546	0.14 149	0.31 464

Zero-FE251	0.56 362	0.29 134	1.27 117	0.26 113	0.16 90	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.35 42	5.31 597	0.19 28	0.22 73	0.19 81	0.24 7	1.08 479	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.13 187

AdaDepth	0.24 50	0.18 5	1.03 77	0.25 82	0.21 219	0.46 130	0.16 43	0.30 5	0.27 7	0.17 17	0.19 28	0.14 14	0.18 60	0.35 104	0.17 20	0.07 23	0.07 44	0.08 40	0.25 463	0.10 62	0.10 88

asda	0.22 37	0.25 77	0.70 43	0.21 11	0.16 90	0.43 100	0.16 43	0.44 68	0.35 42	0.22 57	0.20 34	0.14 14	0.20 92	0.25 12	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

3.75w	0.21 16	0.21 25	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.30 14	0.22 57	0.20 34	0.13 4	0.18 60	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

SGD-Stereo	0.22 37	0.28 124	0.77 49	0.22 33	0.11 2	0.40 76	0.16 43	0.31 7	0.36 61	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.17 41	0.37 128	0.16 6	0.10 177	0.06 23	0.08 40	0.07 64	0.10 62	0.07 8

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 67	0.28 124	1.09 85	0.33 285	0.15 63	0.30 16	0.16 43	0.58 180	0.42 120	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.26 171	0.38 136	0.37 273	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.25 463	0.10 62	0.06 1

FoundationStereo	0.20 6	0.30 147	0.81 53	0.21 11	0.22 246	0.21 3	0.16 43	0.25 1	0.38 74	0.15 4	0.11 4	0.18 53	0.17 41	0.23 6	0.16 6	0.09 81	0.13 341	0.08 40	0.06 13	0.07 4	0.07 8

MaDis-Stereo	0.29 77	0.54 311	1.44 149	0.24 63	0.29 350	0.29 14	0.16 43	0.45 78	0.37 69	0.19 30	0.21 41	0.28 144	0.22 112	0.30 61	0.29 195	0.10 177	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.11 84	0.11 113

TANstereo	0.33 110	0.49 291	1.75 220	0.23 45	0.12 8	0.54 206	0.16 43	0.40 36	0.45 150	0.45 222	0.51 270	0.26 123	0.22 112	0.29 53	0.20 59	0.10 177	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.11 113

VIP-Stereo	0.28 67	0.56 323	1.05 80	0.23 45	0.19 190	0.52 189	0.17 53	0.44 68	0.39 86	0.18 24	0.25 79	0.24 96	0.15 24	0.33 87	0.19 36	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.14 149	0.32 470

FE-Mocha	0.41 186	0.31 159	1.44 149	0.28 155	0.33 403	0.41 83	0.17 53	0.69 241	0.45 150	0.44 211	0.50 265	0.41 217	0.45 359	0.36 117	1.17 494	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.21 440	0.13 125	0.13 187

water-stereo	0.24 50	0.17 1	0.88 61	0.24 63	0.14 39	0.37 54	0.17 53	0.43 60	0.32 20	0.26 118	0.35 157	0.26 123	0.24 141	0.22 3	0.25 150	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.08 94	0.10 62	0.10 88

4.25_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.5w_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.5_new	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

4.5w-stereo	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

4.25w-stereo	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

IGEV	0.22 37	0.28 124	0.88 61	0.21 11	0.24 279	0.42 96	0.17 53	0.35 14	0.37 69	0.20 38	0.22 53	0.14 14	0.12 6	0.24 7	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

GIP-stereo	0.26 57	0.22 41	0.78 50	0.29 187	0.20 205	0.42 96	0.17 53	0.64 217	0.39 86	0.18 24	0.24 72	0.23 82	0.18 60	0.25 12	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.08 37

MIF-Stereo (partial)	0.34 118	0.41 241	1.93 325	0.26 113	0.24 279	0.32 27	0.17 53	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.37 166	0.25 109	0.26 171	0.44 171	0.31 227	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.19 276	0.14 207

EGLCR-Stereo	0.29 77	0.27 100	0.97 74	0.30 206	0.19 190	0.56 238	0.17 53	0.68 238	0.36 61	0.30 139	0.18 25	0.27 135	0.17 41	0.38 136	0.19 36	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.35 484

XX-TBD	0.34 118	0.77 410	1.75 220	0.34 316	0.13 23	0.51 170	0.17 53	0.43 60	0.50 197	0.37 170	0.49 257	0.23 82	0.18 60	0.28 41	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

XX-Stereo	0.55 354	0.54 311	3.50 565	0.48 476	0.39 453	0.54 206	0.17 53	0.89 412	0.40 99	0.44 211	0.65 410	0.85 475	0.19 81	0.77 327	0.21 78	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.17 228	0.14 207

CREStereo	0.28 67	0.30 147	1.33 127	0.19 1	0.13 23	0.55 221	0.17 53	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.11 246	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.10 62	0.07 8
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
DIP-Stereo	0.37 148	0.34 189	1.50 166	0.27 130	0.18 157	0.63 361	0.17 53	0.92 439	0.53 232	0.49 262	0.48 240	0.30 156	0.30 228	0.39 142	0.30 215	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.12 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DilatedVolume-Stereo	0.26 57	0.20 14	0.64 28	0.25 82	0.15 63	0.41 83	0.18 69	0.42 52	0.35 42	0.34 159	0.34 152	0.25 109	0.23 129	0.43 162	0.53 365	0.09 81	0.09 200	0.08 40	0.10 161	0.12 95	0.11 113

2.75w_new	0.21 16	0.21 25	0.57 13	0.20 4	0.14 39	0.40 76	0.18 69	0.47 95	0.36 61	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.19 81	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.07 8

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 148	0.37 210	1.21 107	0.26 113	0.18 157	0.73 442	0.18 69	0.53 147	0.41 109	0.35 161	0.30 117	0.58 338	0.22 112	0.33 87	0.95 457	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.13 125	0.15 242

GREAT-IGEV	0.37 148	0.28 124	1.48 160	0.25 82	0.38 450	0.46 130	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.15 4	0.29 104	0.15 30	0.17 41	0.36 117	0.23 112	0.07 23	0.76 578	0.07 1	0.26 471	0.21 306	1.03 578

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.22 41	0.91 66	0.23 45	0.13 23	0.49 152	0.18 69	0.30 5	0.28 11	0.19 30	0.17 20	0.14 14	0.14 14	0.41 151	0.16 6	0.08 37	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.09 60

tg	0.37 148	0.55 320	1.35 131	0.28 155	0.16 90	0.57 256	0.18 69	0.57 174	0.49 187	0.37 170	0.44 210	0.38 197	0.24 141	0.46 195	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.43 513	0.36 492

H2IRNET	0.40 179	0.61 336	1.90 313	0.29 187	0.17 119	0.54 206	0.18 69	0.52 138	0.50 197	0.27 125	0.56 329	0.47 276	0.35 259	0.46 195	0.33 249	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.32 434	0.12 150

UniTT-Stereo	0.30 87	0.36 207	1.68 194	0.27 130	0.24 279	0.29 14	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.26 118	0.37 166	0.18 53	0.18 60	0.31 68	0.27 170	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.25 364	0.08 37

RAFT-RH_RVC	0.61 396	0.50 297	2.33 424	0.36 353	0.29 350	0.60 303	0.18 69	0.44 68	0.58 278	0.76 483	1.91 557	0.47 276	0.29 220	1.60 433	1.23 502	0.14 377	0.07 44	0.13 336	0.13 298	0.10 62	0.09 60

depthmonostereo	0.26 57	0.23 59	0.65 33	0.41 421	0.13 23	0.41 83	0.19 78	0.51 124	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.26 123	0.28 206	0.44 171	0.23 112	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.08 37

2.5w	0.21 16	0.23 59	0.50 1	0.22 33	0.15 63	0.39 69	0.19 78	0.47 95	0.36 61	0.21 46	0.22 53	0.13 4	0.17 41	0.33 87	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

HART	0.38 158	0.53 306	1.66 191	0.26 113	0.15 63	0.30 16	0.19 78	0.67 234	0.46 160	0.29 135	0.52 284	0.38 197	0.16 33	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.68 571	0.09 99	0.07 64	0.34 454	0.21 354

HI	0.41 186	0.63 353	1.72 207	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

CoSv	0.41 186	0.63 353	1.72 207	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

ISRNet	0.47 265	0.44 265	1.55 173	0.37 376	0.31 382	0.49 152	0.19 78	0.75 284	0.66 374	0.63 426	0.71 446	0.67 386	0.39 300	0.58 258	0.44 322	0.23 494	0.16 406	0.21 484	0.20 433	0.21 306	0.25 414

UGAM-zero	0.63 408	0.39 229	2.49 458	0.30 206	0.49 500	0.67 401	0.19 78	0.91 430	0.45 150	0.77 487	0.45 214	1.16 541	0.82 502	2.05 507	0.29 195	0.09 81	0.15 388	0.09 99	0.44 541	0.11 84	0.22 369

RAStereo	0.28 67	0.48 288	1.52 169	0.26 113	0.18 157	0.25 6	0.19 78	0.42 52	0.35 42	0.20 38	0.25 79	0.20 62	0.16 33	0.24 7	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.12 95	0.08 37

GCST	0.72 460	1.10 515	2.15 389	1.11 566	0.59 525	0.62 344	0.19 78	0.75 284	0.53 232	0.56 344	0.63 385	0.47 276	0.31 237	1.11 366	0.33 249	0.75 562	0.45 547	0.84 562	0.64 568	0.69 548	0.54 535

MoCha-V2	0.36 139	0.32 167	1.41 142	0.36 353	0.31 382	0.35 42	0.19 78	0.57 174	0.39 86	0.30 139	0.32 136	0.28 144	0.27 191	0.47 206	0.24 137	0.08 37	0.56 559	0.08 40	0.38 528	0.18 255	0.12 150

GMStereo_Zeroshot	0.41 186	0.36 207	1.54 171	0.41 421	0.19 190	0.52 189	0.19 78	0.59 188	0.52 213	0.57 355	0.59 346	0.63 356	0.29 220	0.58 258	0.33 249	0.15 396	0.09 200	0.16 421	0.09 125	0.24 351	0.12 150

MIM_Stereo	0.41 186	0.60 332	1.88 301	0.31 233	0.21 219	0.50 160	0.19 78	0.64 217	0.44 135	0.43 205	0.53 295	0.43 235	0.27 191	0.51 232	0.28 180	0.08 37	0.14 362	0.11 219	0.10 161	0.26 384	0.26 424

CASnet	0.28 67	0.31 159	1.20 105	0.28 155	0.11 2	0.47 137	0.19 78	0.44 68	0.44 135	0.38 178	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.29 53	0.19 36	0.10 177	0.06 23	0.15 402	0.12 264	0.16 206	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 129	0.26 92	1.48 160	0.31 233	0.15 63	0.61 324	0.19 78	0.60 198	0.54 245	0.28 130	0.29 104	0.40 211	0.33 249	0.50 229	0.27 170	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.19 276	0.08 37

MC-Stereo	0.32 101	0.31 159	1.46 153	0.31 233	0.15 63	0.53 198	0.19 78	0.44 68	0.35 42	0.36 166	0.38 176	0.27 135	0.27 191	0.42 159	0.19 36	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.16 371	0.20 292	0.13 187

RALAANet	0.43 212	0.98 490	1.90 313	0.32 262	0.23 266	0.48 145	0.19 78	0.67 234	0.53 232	0.48 250	0.45 214	0.39 203	0.30 228	0.48 212	0.37 273	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.14 326	0.27 394	0.10 88

CFNet-RSSM	0.41 186	0.32 167	2.20 399	0.27 130	0.44 480	0.52 189	0.19 78	0.76 297	0.48 181	0.43 205	0.36 163	0.54 309	0.26 171	0.33 87	0.25 150	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.38 528	0.10 62	0.09 60

Gwc-CoAtRS	0.38 158	0.33 176	1.92 322	0.27 130	0.41 469	0.48 145	0.19 78	0.59 188	0.46 160	0.43 205	0.39 184	0.57 331	0.26 171	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.31 500	0.11 84	0.09 60

DN-CSS_ROB	0.48 271	1.23 536	1.99 353	0.39 403	0.22 246	0.56 238	0.19 78	0.75 284	0.61 307	0.45 222	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.70 310	0.32 238	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.36 472	0.12 150

zero-FE	0.80 490	0.27 100	8.23 593	0.49 478	0.98 560	0.33 30	0.20 97	0.48 103	1.28 553	0.17 17	0.20 34	0.77 442	0.22 112	0.60 270	0.97 459	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.10 161	0.33 443	0.14 207

FlowAnything_test	0.23 44	0.32 167	0.52 5	0.28 155	0.17 119	0.37 54	0.20 97	0.38 26	0.24 2	0.24 85	0.20 34	0.21 70	0.17 41	0.26 22	0.25 150	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.17 228	0.12 150

2w_stereo	0.21 16	0.19 8	0.51 2	0.22 33	0.13 23	0.41 83	0.20 97	0.50 116	0.34 35	0.25 104	0.23 62	0.13 4	0.23 129	0.24 7	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

SCV_C0	0.33 110	0.43 254	1.42 146	0.25 82	0.16 90	0.35 42	0.20 97	0.68 238	0.44 135	0.24 85	0.27 91	0.29 151	0.20 92	0.58 258	0.18 22	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.30 493	0.26 384	0.17 289

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 396	0.61 336	3.35 562	0.33 285	0.58 523	0.66 395	0.20 97	0.98 487	0.55 252	0.73 475	0.52 284	0.99 513	0.65 464	0.58 258	0.29 195	0.10 177	0.16 406	0.10 153	0.41 537	0.29 405	0.20 342

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 148	1.34 551	1.24 112	0.23 45	0.12 8	0.33 30	0.20 97	0.40 36	0.33 29	0.25 104	0.21 41	0.16 35	0.14 14	0.27 29	0.63 400	0.55 550	0.06 23	0.11 219	0.13 298	0.25 364	0.49 529

AIO-Stereo	0.30 87	0.27 100	1.25 113	0.27 130	0.24 279	0.37 54	0.20 97	0.52 138	0.36 61	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.14 14	0.31 68	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.38 528	0.19 276	0.31 464

RSM++	0.27 60	0.26 92	0.87 60	0.28 155	0.13 23	0.39 69	0.20 97	0.45 78	0.45 150	0.20 38	0.24 72	0.24 96	0.17 41	0.36 117	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.26 384	0.18 309

CAS++	0.31 95	0.33 176	1.43 147	0.25 82	0.17 119	0.31 21	0.20 97	0.78 323	0.41 109	0.30 139	0.30 117	0.21 70	0.16 33	0.33 87	0.18 22	0.15 396	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 222	0.28 124	2.59 479	0.64 530	0.56 518	0.57 256	0.20 97	0.78 323	0.52 213	0.40 186	0.39 184	0.45 255	0.21 103	0.27 29	0.22 99	0.09 81	0.10 243	0.08 40	0.29 483	0.12 95	0.10 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 300	0.33 176	0.93 70	0.26 113	0.22 246	0.46 130	0.20 97	1.10 538	1.34 556	3.16 592	0.32 136	0.22 73	0.20 92	0.30 61	0.22 99	0.10 177	0.09 200	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

MyStereo8	0.54 342	0.80 422	2.76 505	0.32 262	0.33 403	0.71 429	0.20 97	0.87 397	0.57 267	0.51 282	0.59 346	0.50 292	0.33 249	0.68 299	0.55 372	0.10 177	0.29 514	0.10 153	0.13 298	0.21 306	0.34 482

plain	0.37 148	0.47 285	2.15 389	0.27 130	0.19 190	0.33 30	0.20 97	0.58 180	0.46 160	0.23 76	0.37 166	0.23 82	0.25 157	0.45 186	0.28 180	0.11 246	0.08 129	0.13 336	0.09 125	0.42 511	0.12 150

MSKI-zero shot	0.46 250	0.38 220	2.47 455	0.27 130	0.43 478	0.56 238	0.20 97	0.77 308	0.43 131	0.60 396	0.51 270	0.44 246	0.17 41	0.68 299	0.21 78	0.09 81	0.29 514	0.09 99	0.32 506	0.14 149	0.10 88

LoS	0.31 95	0.30 147	1.52 169	0.23 45	0.13 23	0.54 206	0.20 97	0.48 103	0.49 187	0.25 104	0.28 98	0.37 189	0.24 141	0.38 136	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 87	0.27 100	1.09 85	0.23 45	0.50 502	0.40 76	0.20 97	0.46 81	0.44 135	0.22 57	0.28 98	0.26 123	0.19 81	0.33 87	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.49 529

Selective-IGEV	0.29 77	0.23 59	1.28 118	0.27 130	0.30 363	0.35 42	0.20 97	0.56 169	0.38 74	0.21 46	0.30 117	0.22 73	0.18 60	0.37 128	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 40	0.15 351	0.16 206	0.29 445

riskmin	0.37 148	0.22 41	1.74 214	0.32 262	0.20 205	0.48 145	0.20 97	0.66 225	0.46 160	0.36 166	0.34 152	0.69 400	0.45 359	0.39 142	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.08 94	0.13 125	0.16 271

GLC_STEREO	0.28 67	0.27 100	1.36 132	0.28 155	0.12 8	0.41 83	0.20 97	0.37 22	0.38 74	0.26 118	0.30 117	0.25 109	0.19 81	0.33 87	0.24 137	0.09 81	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.09 60

iRaftStereo_RVC	0.37 148	0.53 306	1.41 142	0.28 155	0.15 63	0.52 189	0.20 97	0.54 158	0.46 160	0.37 170	0.43 199	0.41 217	0.23 129	0.36 117	0.26 160	0.09 81	0.15 388	0.12 277	0.11 224	0.41 505	0.37 499

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 206	0.86 444	1.78 240	0.28 155	0.17 119	0.52 189	0.20 97	0.62 206	0.61 307	0.50 269	0.61 368	0.39 203	0.32 244	0.35 104	0.30 215	0.07 23	0.10 243	0.09 99	0.09 125	0.35 465	0.10 88

GEAStereo	0.35 129	0.32 167	1.17 97	0.53 497	0.60 530	0.55 221	0.21 118	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.22 53	0.16 35	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.33 443	0.71 550

GSStereo	0.36 139	0.32 167	1.17 97	0.34 316	0.60 530	0.55 221	0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 560

GS-Stereo							0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 560

IGEV-FE	0.53 336	0.34 189	2.91 525	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 498	0.51 270	0.70 410	0.41 319	0.48 212	1.13 486	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 516	0.19 276	0.09 60

DDF-Stereo	0.37 148	0.27 100	0.79 51	0.39 403	0.29 350	0.38 65	0.21 118	0.47 95	0.51 205	0.32 153	0.17 20	0.79 451	0.23 129	0.64 281	1.04 476	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.12 264	0.35 465	0.15 242

LG-Stereo_L1	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.28 10	0.21 118	0.38 26	0.26 5	0.16 9	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 128	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

LG-Stereo	0.27 60	0.25 77	0.95 73	0.25 82	0.15 63	0.43 100	0.21 118	0.50 116	0.40 99	0.18 24	0.29 104	0.25 109	0.16 33	0.28 41	0.35 264	0.07 23	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.24 351	0.10 88

castereo++	0.28 67	0.43 254	0.93 70	0.28 155	0.17 119	0.53 198	0.21 118	0.55 162	0.45 150	0.17 17	0.26 87	0.32 167	0.17 41	0.33 87	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.29 483	0.13 125	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 60	0.29 134	1.08 83	0.26 113	0.20 205	0.33 30	0.21 118	0.41 46	0.42 120	0.26 118	0.28 98	0.27 135	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.14 377	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.10 88

model_zeroshot	0.44 222	0.68 375	1.97 352	0.28 155	0.18 157	0.69 419	0.21 118	0.63 214	0.40 99	1.00 526	0.34 152	0.42 231	0.20 92	0.69 305	0.24 137	0.10 177	0.22 477	0.10 153	0.22 449	0.12 95	0.10 88

RSM	0.28 67	0.26 92	0.97 74	0.25 82	0.24 279	0.37 54	0.21 118	0.49 110	0.44 135	0.21 46	0.27 91	0.28 144	0.17 41	0.38 136	0.20 59	0.07 23	0.07 44	0.09 99	0.34 513	0.21 306	0.16 271

gcap-zeroshot	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.31 233	0.32 390	0.69 419	0.21 118	0.74 273	0.52 213	0.43 205	0.35 157	0.62 353	0.24 141	0.41 151	0.24 137	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.31 500	0.08 26	0.09 60

IGEV++	0.34 118	0.43 254	1.32 125	0.31 233	0.14 39	0.32 27	0.21 118	0.70 249	0.34 35	0.22 57	0.28 98	0.22 73	0.27 191	0.35 104	0.27 170	0.09 81	0.39 543	0.08 40	0.15 351	0.25 364	0.45 522

11t1	0.33 110	0.19 8	1.41 142	0.33 285	0.16 90	0.48 145	0.21 118	0.67 234	0.48 181	0.40 186	0.34 152	0.32 167	0.33 249	0.42 159	0.27 170	0.11 246	0.12 317	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.14 207

IGEV_Zeroshot_test	0.53 336	0.33 176	2.91 525	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 498	0.51 270	0.71 415	0.41 319	0.48 212	1.13 486	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 516	0.19 276	0.09 60

PCWNet_CMD	0.46 250	0.45 273	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.57 429	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.18 255	0.14 207

testlalala_base	0.46 250	0.30 147	1.82 274	0.34 316	0.27 328	0.55 221	0.21 118	0.85 378	0.32 20	0.32 153	0.39 184	0.31 159	0.23 129	0.30 61	0.28 180	0.95 569	0.30 518	0.09 99	0.21 440	1.03 564	0.18 309

AEACV	0.33 110	0.24 72	1.44 149	0.28 155	0.35 425	0.47 137	0.21 118	0.43 60	0.28 11	0.26 118	0.25 79	0.22 73	0.38 286	0.30 61	0.18 22	0.09 81	0.35 528	0.09 99	0.36 525	0.23 336	0.25 414

Any-RAFT	0.38 158	0.25 77	1.89 308	0.27 130	0.17 119	0.68 413	0.21 118	0.78 323	0.53 232	0.43 205	0.43 199	0.54 309	0.30 228	0.41 151	0.20 59	0.10 177	0.12 317	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.09 60

IIG-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.54 502	0.23 266	0.61 324	0.21 118	0.73 269	0.65 359	0.64 436	0.69 432	0.69 400	0.38 286	2.09 513	1.39 514	0.11 246	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.09 60

CroCo-Stereo	0.30 87	0.45 273	1.08 83	0.31 233	0.17 119	0.19 2	0.21 118	0.73 269	0.50 197	0.21 46	0.24 72	0.55 313	0.22 112	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.12 95	0.09 60
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
raftrobust	0.38 158	0.68 375	1.54 171	0.32 262	0.46 495	0.52 189	0.21 118	0.56 169	0.42 120	0.52 291	0.35 157	0.31 159	0.33 249	0.37 128	0.30 215	0.10 177	0.11 291	0.08 40	0.07 64	0.21 306	0.19 326

CFNet_pseudo	0.45 240	0.46 276	2.23 408	0.25 82	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.10 243	0.15 402	0.10 161	0.17 228	0.14 207

AFF-stereo	0.44 222	0.96 478	1.78 240	0.31 233	0.15 63	0.50 160	0.21 118	0.64 217	0.63 337	0.47 232	0.64 401	0.49 289	0.34 257	0.46 195	0.31 227	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.37 480	0.10 88

MSMDNet	0.46 250	0.44 265	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.56 423	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.13 336	0.10 161	0.18 255	0.15 242

ccs_rob	0.45 240	0.46 276	2.22 404	0.26 113	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.09 200	0.16 421	0.10 161	0.17 228	0.14 207

DA	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 533

GGEV	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 533

GASTEREO	0.35 129	0.72 388	1.15 93	0.56 511	0.20 205	0.52 189	0.22 144	0.56 169	0.40 99	0.30 139	0.31 130	0.16 35	0.31 237	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.14 362	0.08 40	0.28 479	0.14 149	0.20 342

MSCF	0.35 129	0.72 388	1.15 93	0.58 517	0.21 219	0.50 160	0.22 144	0.56 169	0.38 74	0.29 135	0.29 104	0.17 43	0.30 228	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.12 317	0.08 40	0.29 483	0.15 169	0.21 354

3w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.59 16	0.22 33	0.12 8	0.37 54	0.22 144	0.50 116	0.38 74	0.22 57	0.21 41	0.12 2	0.22 112	0.26 22	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

1w_stereo	0.22 37	0.17 1	0.52 5	0.23 45	0.16 90	0.44 106	0.22 144	0.55 162	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.13 4	0.26 171	0.28 41	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

LG-Stereo_L2	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.31 21	0.22 144	0.38 26	0.25 3	0.17 17	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 77	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

DFGA-Net	0.51 317	1.06 510	1.75 220	0.30 206	0.24 279	0.54 206	0.22 144	0.63 214	0.60 290	0.48 250	0.51 270	0.35 183	0.27 191	1.82 471	0.53 365	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.12 264	0.37 480	0.15 242

AIO-test1	0.45 240	0.87 447	2.27 414	0.33 285	0.33 403	0.50 160	0.22 144	0.74 273	0.66 374	0.29 135	0.41 193	0.29 151	0.22 112	0.73 315	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.12 277	0.14 326	0.30 416	0.22 369

SMoEStereo_RVC	0.29 77	0.26 92	1.03 77	0.25 82	0.14 39	0.46 130	0.22 144	0.36 19	0.38 74	0.23 76	0.23 62	0.21 70	0.18 60	0.45 186	0.60 393	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.20 292	0.20 342

tt45	0.29 77	0.24 72	1.06 82	0.25 82	0.17 119	0.55 221	0.22 144	0.41 46	0.35 42	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.18 60	0.64 281	0.34 256	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.11 113

fffy	0.28 67	0.24 72	1.19 101	0.27 130	0.15 63	0.37 54	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.20 38	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.44 171	0.20 59	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

rvit_stereo_0083	0.25 54	0.19 8	0.58 15	0.28 155	0.18 157	0.28 10	0.22 144	0.38 26	0.54 245	0.23 76	0.30 117	0.27 135	0.26 171	0.37 128	0.24 137	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.12 95	0.10 88

rvit_stereo_0081	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

rvit_stereo_0082	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

rvit_stereo_0075_2	0.40 179	0.40 234	1.88 301	0.33 285	0.32 390	0.41 83	0.22 144	0.58 180	0.53 232	0.38 178	0.51 270	0.40 211	0.27 191	0.44 171	0.29 195	0.20 471	0.15 388	0.22 487	0.15 351	0.18 255	0.23 393

RAFT-Stereo-weight	0.34 118	0.29 134	1.43 147	0.28 155	0.28 342	0.55 221	0.22 144	0.78 323	0.48 181	0.46 230	0.38 176	0.36 187	0.17 41	0.33 87	0.23 112	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.09 60

MGS-Stereo	0.32 101	0.34 189	1.70 200	0.25 82	0.14 39	0.40 76	0.22 144	0.38 26	0.43 131	0.24 85	0.51 270	0.25 109	0.18 60	0.31 68	0.20 59	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.08 94	0.47 524	0.08 37

EKT-Stereo	1.47 558	0.49 291	1.93 325	2.57 593	19.31 610	0.55 221	0.22 144	0.69 241	0.42 120	0.38 178	0.36 163	0.43 235	0.27 191	0.69 305	0.26 160	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.16 371	0.20 292	0.15 242

CFNet_ucs	0.48 271	0.50 297	2.32 421	0.26 113	0.22 246	0.57 256	0.22 144	0.85 378	0.65 359	0.53 301	0.64 401	0.68 393	0.44 355	0.54 246	0.31 227	0.13 334	0.12 317	0.16 421	0.11 224	0.19 276	0.17 289

testlalala	0.36 139	0.30 147	1.77 235	0.28 155	0.33 403	0.60 303	0.22 144	0.55 162	0.51 205	0.55 332	0.35 157	0.31 159	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.10 177	0.13 341	0.09 99	0.24 455	0.08 26	0.07 8

LoS_RVC	0.29 77	0.33 176	1.19 101	0.25 82	0.34 412	0.43 100	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.22 57	0.33 145	0.23 82	0.24 141	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.31 464

CroCo-Stereo Lap2	0.33 110	0.61 336	1.47 157	0.32 262	0.38 450	0.23 4	0.22 144	0.58 180	0.46 160	0.22 57	0.27 91	0.29 151	0.23 129	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.14 207

DCANet-4	0.40 179	0.27 100	2.21 400	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.47 228	0.28 144	0.37 279	0.37 128	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

fff	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

ADStereo(finetuned)	0.45 240	0.77 410	2.12 381	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.76 494	0.37 128	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

sCroCo_RVC	0.33 110	0.32 167	1.89 308	0.34 316	0.27 328	0.30 16	0.22 144	0.48 103	0.44 135	0.22 57	0.33 145	0.25 109	0.25 157	0.32 77	0.24 137	0.14 377	0.16 406	0.12 277	0.12 264	0.15 169	0.13 187

HCRNet	0.46 250	0.49 291	1.65 187	0.38 392	0.29 350	0.58 274	0.22 144	0.75 284	0.62 325	0.47 232	0.49 257	0.48 287	0.36 265	1.12 369	0.37 273	0.15 396	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.17 228	0.17 289

DCANet	0.42 206	0.77 410	1.95 338	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.41 319	0.36 117	0.39 291	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

csc	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

cscssc	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

FENet	0.44 222	0.30 147	2.42 441	0.32 262	0.17 119	0.58 274	0.22 144	0.77 308	0.59 285	0.47 232	0.42 197	0.55 313	0.38 286	0.49 223	0.47 337	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.16 271

CFNet	0.58 374	0.96 478	1.78 240	0.33 285	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.88 406	0.75 455	0.46 230	0.59 346	0.58 338	0.40 308	2.29 525	0.48 343	0.12 304	0.09 200	0.15 402	0.14 326	0.30 416	0.15 242

HITNet	0.46 250	0.92 460	2.09 373	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.50 300	1.15 526	1.73 210	0.31 233	0.21 219	0.58 274	0.22 144	0.95 469	0.82 489	0.58 373	0.62 373	0.57 331	0.39 300	0.84 337	0.40 299	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.06 13	0.21 306	0.13 187

xyz-stereo-finetune2	0.35 129	0.45 273	1.04 79	0.21 11	0.12 8	0.58 274	0.23 179	0.50 116	0.45 150	0.31 144	0.46 222	0.30 156	0.41 319	0.81 334	0.51 358	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.09 60

SCV	0.35 129	0.59 330	1.37 135	0.34 316	0.22 246	0.28 10	0.23 179	0.72 257	0.35 42	0.19 30	0.30 117	0.24 96	0.20 92	0.64 281	0.19 36	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.29 483	0.34 454	0.29 445

AIO-test2	0.49 289	1.15 526	1.96 347	0.42 432	0.37 444	0.50 160	0.23 179	0.79 339	0.70 403	0.33 157	0.53 295	0.27 135	0.22 112	0.67 296	0.29 195	0.73 560	0.08 129	0.13 336	0.17 390	0.17 228	0.18 309

999	0.29 77	0.25 77	1.05 80	0.26 113	0.18 157	0.49 152	0.23 179	0.38 26	0.37 69	0.20 38	0.32 136	0.23 82	0.18 60	0.73 315	0.36 267	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.24 351	0.10 88

mms	0.27 60	0.26 92	0.91 66	0.25 82	0.18 157	0.32 27	0.23 179	0.37 22	0.31 15	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.17 41	0.46 195	0.21 78	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.47 525

ours_stereo	0.27 60	0.25 77	1.21 107	0.25 82	0.17 119	0.35 42	0.23 179	0.38 26	0.35 42	0.20 38	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

GCAP-BAT	0.43 212	0.31 159	1.82 274	0.25 82	0.26 314	0.65 388	0.23 179	0.48 103	0.37 69	0.67 449	0.82 476	0.44 246	0.24 141	0.48 212	0.87 450	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.22 449	0.08 26	0.09 60

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 448	0.65 364	3.45 563	0.50 482	0.60 530	0.75 452	0.23 179	0.96 474	0.60 290	0.76 483	1.30 537	0.81 458	0.60 442	0.57 254	0.82 445	0.10 177	0.16 406	0.11 219	0.43 540	0.31 425	0.22 369

test_sample1	0.40 179	0.18 5	1.19 101	0.31 233	0.18 157	0.48 145	0.23 179	0.78 323	0.49 187	0.44 211	0.44 210	0.45 255	0.41 319	1.39 395	0.33 249	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.13 187

test_for_model	0.64 412	1.60 562	1.82 274	1.23 571	1.02 566	0.53 198	0.23 179	0.75 284	0.50 197	0.57 355	0.29 104	0.25 109	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.76 563	0.31 520	0.08 40	0.07 64	1.68 585	0.50 532

AE-Stereo	0.42 206	0.29 134	1.65 187	0.43 437	0.47 497	0.56 238	0.23 179	0.86 388	0.46 160	0.31 144	0.41 193	0.43 235	0.24 141	0.34 98	0.24 137	0.09 81	0.48 555	0.11 219	0.45 542	0.22 323	0.19 326

ff7	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

IGEVStereo-DCA	0.33 110	0.34 189	1.38 136	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.18 403	0.16 206	0.22 369

ffff	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

11t	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

HH	0.49 289	0.49 291	2.78 510	0.50 482	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 426	0.48 240	0.87 483	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

HanStereo	0.49 289	0.49 291	2.78 510	0.50 482	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 426	0.48 240	0.87 483	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

SDNR	1.22 543	0.80 422	2.71 495	0.33 285	1.48 583	1.98 572	0.23 179	1.93 579	2.44 583	0.89 513	2.52 571	1.36 550	0.51 403	3.65 583	1.93 537	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 371	0.33 443	0.36 492

CAS	0.35 129	0.25 77	1.30 122	0.79 544	0.34 412	0.51 170	0.23 179	0.46 81	0.39 86	0.22 57	0.31 130	0.20 62	0.17 41	0.28 41	0.23 112	0.73 560	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 46	0.37 499

anonymousdsp2	0.34 118	0.24 72	1.16 96	0.28 155	0.15 63	0.57 256	0.23 179	0.79 339	0.47 178	0.38 178	0.37 166	0.40 211	0.25 157	0.47 206	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.13 298	0.19 276	0.27 432

anonymousdsp	0.34 118	0.53 306	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.55 250	0.19 36	0.09 81	0.11 291	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445

RCA-Stereo	0.34 118	0.32 167	1.30 122	0.26 113	0.14 39	0.58 274	0.23 179	0.78 323	0.62 325	0.40 186	0.44 210	0.28 144	0.35 259	0.29 53	0.20 59	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.08 37

ccc-4	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

BUS	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.30 206	0.21 219	0.91 508	0.23 179	1.00 507	0.61 307	0.63 426	0.53 295	0.66 377	0.30 228	0.43 162	0.32 238	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

NINENet	0.50 300	0.33 176	1.69 196	0.55 509	0.25 297	0.91 508	0.23 179	0.98 487	0.71 413	0.53 301	0.55 317	0.66 377	0.30 228	1.22 379	0.32 238	0.15 396	0.13 341	0.16 421	0.11 224	0.16 206	0.13 187

IGEV-Stereo	0.34 118	0.54 311	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.54 246	0.19 36	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 222	1.02 505	1.74 214	0.35 334	0.19 190	0.58 274	0.23 179	0.49 110	0.66 374	0.41 195	0.38 176	0.34 179	0.29 220	0.53 242	0.30 215	0.24 502	0.10 243	0.37 537	0.19 423	0.27 394	0.15 242

test-3	0.43 212	0.20 14	1.70 200	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.51 282	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 516	0.29 405	0.28 439

test_1	0.43 212	0.20 14	1.70 200	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.50 269	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 516	0.29 405	0.29 445

TRStereo	0.53 336	0.76 401	2.38 434	0.42 432	0.29 350	0.69 419	0.23 179	1.81 575	0.55 252	0.36 166	0.32 136	0.47 276	0.40 308	0.46 195	0.25 150	0.12 304	0.11 291	0.11 219	0.41 537	0.13 125	0.32 470

AnonymousM	0.37 148	0.44 265	1.50 166	0.25 82	0.15 63	0.52 189	0.23 179	0.60 198	0.42 120	0.42 200	0.32 136	0.30 156	0.25 157	0.34 98	0.23 112	0.11 246	0.09 200	0.71 559	0.36 525	0.12 95	0.07 8

GMStereo	0.38 158	0.99 495	1.91 319	0.27 130	0.16 90	0.39 69	0.23 179	0.47 95	0.62 325	0.38 178	0.34 152	0.25 109	0.25 157	0.39 142	0.29 195	0.14 377	0.08 129	0.10 153	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 271	0.89 454	1.85 285	0.29 187	0.14 39	0.59 291	0.23 179	0.72 257	0.59 285	0.66 445	0.66 412	0.55 313	0.36 265	1.03 357	0.49 348	0.09 81	0.06 23	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.11 113

xyz-stereo	3.02 586	0.29 134	30.64 624	0.23 45	0.12 8	15.52 605	0.24 212	0.51 124	0.47 178	0.59 387	7.99 598	0.64 365	0.47 382	1.39 395	0.50 353	0.09 81	0.07 44	0.34 530	0.07 64	0.13 125	0.08 37

AIO_rvc	0.41 186	0.64 357	1.29 119	0.58 517	0.39 453	0.37 54	0.24 212	0.50 116	0.43 131	0.28 130	0.23 62	0.25 109	0.16 33	0.99 351	0.19 36	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.25 364	0.85 562

HUF	0.59 382	0.65 364	2.46 450	0.45 458	0.77 550	0.34 37	0.24 212	0.46 81	0.39 86	0.31 144	0.28 98	0.25 109	0.19 81	0.67 296	0.18 22	0.12 304	2.03 596	0.08 40	0.06 13	0.31 425	1.59 592

fffft	0.29 77	0.21 25	1.10 87	0.24 63	0.15 63	0.42 96	0.24 212	0.42 52	0.38 74	0.21 46	0.18 25	0.20 62	0.16 33	0.44 171	0.70 419	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.28 400	0.20 342
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 87	0.42 249	1.26 115	0.24 63	0.12 8	0.43 100	0.24 212	0.40 36	0.56 263	0.35 161	0.37 166	0.26 123	0.24 141	0.29 53	0.19 36	0.08 37	0.12 317	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.10 88

WCG-NET（raft）	0.32 101	0.53 306	1.21 107	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.24 212	0.40 36	0.50 197	0.35 161	0.35 157	0.47 276	0.25 157	0.35 104	0.20 59	0.08 37	0.29 514	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.11 113

SMFormer	0.50 300	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.15 169	0.16 271

tta	0.50 300	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.11 113

qqq1	0.48 271	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

fff1	0.48 271	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

CASS	0.39 173	0.30 147	1.61 184	0.32 262	0.17 119	0.53 198	0.24 212	0.70 249	0.49 187	0.59 387	0.54 307	0.40 211	0.40 308	0.41 151	0.30 215	0.17 434	0.10 243	0.14 372	0.11 224	0.18 255	0.17 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 300	0.63 353	2.13 383	0.30 206	0.23 266	0.45 112	0.24 212	0.59 188	0.53 232	0.50 269	2.10 561	0.42 231	0.26 171	0.35 104	0.23 112	0.09 81	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.16 206	0.15 242

knoymous	0.34 118	0.25 77	1.75 220	0.24 63	0.18 157	0.45 112	0.24 212	0.57 174	0.38 74	0.41 195	0.39 184	0.55 313	0.25 157	0.38 136	0.23 112	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.07 64	0.13 125	0.12 150

x	0.35 129	0.20 14	1.36 132	0.33 285	0.17 119	0.47 137	0.24 212	0.75 284	0.54 245	0.40 186	0.40 189	0.42 231	0.34 257	0.45 186	0.32 238	0.11 246	0.14 362	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

rafts_anoy	0.43 212	0.89 454	1.96 347	0.32 262	0.30 363	0.48 145	0.24 212	0.62 206	0.49 187	0.37 170	0.38 176	0.33 173	0.30 228	0.51 232	0.34 256	0.10 177	0.39 543	0.13 336	0.15 351	0.17 228	0.15 242

s12784h	0.36 139	0.28 124	1.58 177	0.23 45	0.11 2	0.62 344	0.24 212	0.79 339	0.64 345	0.44 211	0.52 284	0.28 144	0.26 171	0.50 229	0.24 137	0.11 246	0.06 23	0.09 99	0.06 13	0.16 206	0.06 1

TestStereo	0.45 240	0.54 311	2.11 378	0.29 187	0.16 90	0.43 100	0.24 212	0.54 158	0.45 150	0.37 170	0.46 222	0.34 179	0.27 191	1.98 499	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.14 149	0.08 37

222	0.78 486	0.23 59	1.23 110	0.28 155	0.18 157	0.62 344	0.24 212	1.02 519	0.70 403	0.58 373	0.66 412	0.46 268	0.42 337	1.80 467	6.53 597	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.17 289

xxxx	0.70 448	0.21 25	1.33 127	0.28 155	0.18 157	0.63 361	0.24 212	1.02 519	0.69 394	0.50 269	0.62 373	0.58 338	0.38 286	1.47 413	5.21 592	0.13 334	0.12 317	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.15 242

FADNet_RVC	0.81 499	1.14 522	2.42 441	0.30 206	0.24 279	0.71 429	0.24 212	0.95 469	0.61 307	0.44 211	0.56 329	0.59 341	0.42 337	1.52 418	0.68 415	0.94 568	0.96 585	0.28 514	1.00 583	0.90 560	1.36 586

xyz-stereo-finetune	0.31 95	0.46 276	0.79 51	0.21 11	0.12 8	0.53 198	0.25 232	0.52 138	0.54 245	0.28 130	0.32 136	0.29 151	0.23 129	0.59 264	0.55 372	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.08 37

MM-Stereo_test2	0.38 158	0.28 124	2.46 450	0.43 437	0.15 63	0.50 160	0.25 232	0.47 95	0.38 74	0.33 157	0.26 87	0.23 82	0.22 112	0.34 98	0.29 195	0.08 37	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.36 472	0.22 369

AIO_test	0.39 173	0.37 210	1.19 101	0.73 538	0.67 539	0.35 42	0.25 232	0.47 95	0.34 35	0.34 159	0.22 53	0.33 173	0.17 41	1.31 387	0.19 36	0.11 246	0.15 388	0.08 40	0.21 440	0.15 169	0.23 393

rvit_0105_6	0.31 95	0.29 134	1.00 76	0.31 233	0.18 157	0.35 42	0.25 232	0.51 124	0.61 307	0.25 104	0.28 98	0.32 167	0.25 157	0.39 142	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.14 149	0.13 187

Occ-G	0.30 87	0.30 147	1.33 127	0.23 45	0.15 63	0.36 50	0.25 232	0.43 60	0.31 15	0.26 118	0.35 157	0.46 268	0.22 112	0.30 61	0.25 150	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.16 371	0.31 425	0.08 37

test_sample3	0.50 300	0.41 241	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.57 256	0.25 232	0.92 439	0.64 345	0.52 291	0.49 257	0.47 276	0.35 259	1.79 463	0.37 273	0.13 334	0.10 243	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.16 271

ACVNet-DCA	0.42 206	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

xx1	0.46 250	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 527	0.31 144	0.38 176	0.46 268	0.36 265	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

1test111	0.44 222	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.96 348	0.30 215	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

cc1	0.47 265	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 527	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.40 512

tt1	0.44 222	0.64 357	1.83 280	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	0.88 506	0.31 144	0.37 166	0.25 109	0.35 259	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.36 492

4D-IteraStereo	0.44 222	0.96 478	2.63 484	0.27 130	0.30 363	0.45 112	0.25 232	0.52 138	0.50 197	0.40 186	0.31 130	0.40 211	0.19 81	0.35 104	0.32 238	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.11 224	0.19 276	0.30 456

anonymousa	0.48 271	0.46 276	2.44 447	0.29 187	0.34 412	0.61 324	0.25 232	0.66 225	0.54 245	0.53 301	0.77 465	0.73 423	0.46 374	0.33 87	0.31 227	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.29 483	0.10 62	0.19 326

ProNet	0.30 87	0.54 311	1.29 119	0.25 82	0.15 63	0.47 137	0.25 232	0.48 103	0.39 86	0.21 46	0.23 62	0.22 73	0.20 92	0.44 171	0.19 36	0.08 37	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.12 150

raft_robust	0.55 354	0.84 437	1.73 210	0.28 155	0.54 512	0.53 198	0.25 232	0.88 406	0.75 455	0.48 250	0.46 222	0.76 440	0.75 492	1.46 406	0.27 170	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.30 493	0.26 384	0.16 271

AACVNet	0.54 342	0.78 418	1.73 210	0.36 353	0.21 219	0.57 256	0.25 232	0.71 252	0.51 205	0.55 332	0.59 346	0.64 365	0.41 319	2.13 516	0.41 305	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.11 224	0.33 443	0.15 242

GANet-ADL	0.44 222	0.41 241	2.31 420	0.33 285	0.20 205	0.57 256	0.25 232	0.75 284	0.54 245	0.42 200	0.59 346	0.56 325	0.30 228	0.40 147	0.38 280	0.14 377	0.11 291	0.09 99	0.08 94	0.22 323	0.17 289

ASMatch	0.60 388	0.43 254	2.58 477	0.91 553	0.36 433	0.56 238	0.25 232	0.52 138	0.61 307	0.47 232	1.21 530	0.47 276	0.66 469	1.34 390	0.94 455	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.10 62	0.16 271

raft+_RVC	0.44 222	0.67 372	1.85 285	0.34 316	0.71 544	0.51 170	0.25 232	0.64 217	0.51 205	0.35 161	0.45 214	0.32 167	0.28 206	0.43 162	0.32 238	0.09 81	0.19 451	0.10 153	0.09 125	0.20 292	0.40 512

pcwnet_v2	0.64 412	0.49 291	4.41 580	0.32 262	0.27 328	0.60 303	0.25 232	0.97 483	0.88 506	0.59 387	0.70 442	0.63 356	0.55 419	0.66 295	0.37 273	0.17 434	0.15 388	0.15 402	0.14 326	0.21 306	0.23 393

PMTNet	0.31 95	0.35 198	1.30 122	0.20 4	0.14 39	0.57 256	0.25 232	0.46 81	0.42 120	0.27 125	0.32 136	0.27 135	0.24 141	0.39 142	0.23 112	0.43 538	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.18 255	0.07 8

BEATNet_4x	0.47 265	0.73 395	1.91 319	0.33 285	0.15 63	0.56 238	0.25 232	0.85 378	0.58 278	0.54 314	0.51 270	0.57 331	0.42 337	0.57 254	0.61 396	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.20 292	0.16 271

test_sample5	0.51 317	0.43 254	1.83 280	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.53 301	0.59 346	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

test_sample4	0.50 300	0.42 249	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.56 238	0.26 254	0.93 447	0.65 359	0.54 314	0.54 307	0.45 255	0.36 265	1.79 463	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

mmm	0.38 158	0.21 25	1.18 99	0.35 334	0.17 119	0.49 152	0.26 254	0.78 323	0.52 213	0.50 269	0.57 337	0.41 217	0.37 279	0.71 312	0.31 227	0.11 246	0.13 341	0.14 372	0.13 298	0.15 169	0.14 207

DualNet	0.51 317	0.43 254	1.83 280	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.54 314	0.62 373	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

ffm	0.47 265	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 506	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 492

ff1	0.73 469	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 506	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 492

mmx	0.72 460	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

ttt	0.66 427	0.22 41	1.68 194	0.34 316	0.24 279	0.60 303	0.26 254	1.00 507	0.77 469	0.55 332	0.67 415	0.54 309	0.36 265	2.14 517	3.03 567	0.16 417	0.13 341	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.17 289

xxx	0.72 460	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

StereoVision	0.45 240	0.72 388	1.94 335	0.33 285	0.32 390	0.47 137	0.26 254	0.68 238	0.57 267	0.32 153	0.89 493	0.45 255	0.27 191	0.49 223	0.36 267	0.13 334	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.13 187

qqq	0.38 158	0.21 25	1.34 130	0.28 155	0.15 63	0.45 112	0.26 254	0.76 297	0.52 213	0.39 184	0.41 193	0.46 268	0.36 265	0.96 348	0.30 215	0.11 246	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

IER	0.43 212	0.38 220	1.69 196	0.26 113	0.25 297	0.66 395	0.26 254	0.71 252	0.55 252	0.54 314	0.59 346	0.60 347	0.53 410	0.52 236	0.39 291	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.14 149	0.11 113

dd	0.42 206	0.96 478	1.77 235	0.31 233	0.17 119	0.57 256	0.26 254	0.49 110	0.68 385	0.41 195	0.40 189	0.34 179	0.27 191	0.45 186	0.40 299	0.17 434	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.21 306	0.12 150

dad	0.51 317	1.01 501	1.74 214	0.29 187	0.19 190	0.60 303	0.26 254	0.52 138	0.75 455	0.63 426	0.63 385	0.63 356	0.33 249	0.85 339	0.47 337	0.27 516	0.15 388	0.40 540	0.18 403	0.22 323	0.14 207

PSMNet-ADL	0.51 317	0.38 220	1.65 187	0.35 334	0.21 219	0.67 401	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.42 200	0.52 284	0.70 410	0.45 359	1.91 492	0.57 384	0.15 396	0.13 341	0.11 219	0.13 298	0.15 169	0.20 342

OMP-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.56 511	0.37 444	0.60 303	0.26 254	0.70 249	0.65 359	0.66 445	0.60 361	0.69 400	0.32 244	2.09 513	1.20 498	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.10 88

ROB_FTStereo	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.26 254	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.49 223	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

RALCasStereoNet	0.45 240	0.88 451	1.85 285	0.30 206	0.26 314	0.49 152	0.26 254	0.58 180	0.51 205	0.36 166	0.48 240	0.36 187	0.28 206	0.55 250	0.34 256	0.10 177	0.53 557	0.09 99	0.08 94	0.25 364	0.34 482

111	0.48 271	1.09 514	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.59 291	0.26 254	0.83 360	0.78 474	0.48 250	0.52 284	0.56 325	0.38 286	0.49 223	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.23 336	0.35 484

DMCA	0.41 186	0.52 301	1.26 115	0.31 233	0.24 279	0.59 291	0.26 254	0.77 308	0.63 337	0.58 373	0.48 240	0.57 331	0.35 259	0.40 147	0.50 353	0.14 377	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.15 169	0.15 242

R-Stereo Train	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150

RAFT-Stereo	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 271	0.82 431	1.85 285	0.30 206	0.27 328	0.64 374	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.48 250	0.53 295	0.63 356	0.41 319	0.88 344	0.38 280	0.15 396	0.10 243	0.17 440	0.17 390	0.18 255	0.15 242

StereoDRNet-Refined	0.50 300	0.41 241	1.50 166	0.33 285	0.21 219	0.68 413	0.26 254	0.81 347	0.68 385	0.67 449	0.68 423	0.73 423	0.42 337	1.10 363	0.59 391	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.14 326	0.25 364	0.21 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 460	1.06 510	2.09 373	0.47 468	0.36 433	0.78 469	0.26 254	0.98 487	1.34 556	0.61 405	2.07 559	0.64 365	0.61 451	0.83 335	0.71 422	0.31 527	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.60 543	0.21 354

gasm-f	0.36 139	0.34 189	1.13 89	0.53 497	0.44 480	0.54 206	0.27 279	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.33 145	0.16 35	0.22 112	0.36 117	0.25 150	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.38 487	0.71 550

G2L-Stereo	0.55 354	0.85 441	2.18 396	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.27 279	0.77 308	0.55 252	0.54 314	0.52 284	0.71 415	0.36 265	1.75 455	0.50 353	0.13 334	0.11 291	0.13 336	0.11 224	0.29 405	0.15 242

castereo	0.30 87	0.44 265	0.81 53	0.24 63	0.29 350	0.41 83	0.27 279	0.72 257	0.45 150	0.22 57	0.30 117	0.24 96	0.31 237	0.25 12	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.31 500	0.12 95	0.09 60

rvit_stereo_0080	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

rvit_stereo_ft	0.31 95	0.61 336	1.18 99	0.32 262	0.21 219	0.28 10	0.27 279	0.55 162	0.48 181	0.23 76	0.27 91	0.28 144	0.26 171	0.32 77	0.25 150	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.11 224	0.13 125	0.14 207

test_sample6	0.52 330	0.44 265	1.81 268	0.33 285	0.18 157	0.55 221	0.27 279	0.94 456	0.66 374	0.54 314	0.62 373	0.47 276	0.36 265	1.97 498	0.38 280	0.14 377	0.10 243	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.16 271

test_sample2	0.41 186	0.19 8	1.23 110	0.31 233	0.17 119	0.51 170	0.27 279	0.81 347	0.55 252	0.44 211	0.45 214	0.46 268	0.38 286	1.51 416	0.30 215	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.14 207

whm_eth	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

LL-Strereo2	0.41 186	0.90 458	1.83 280	0.44 444	0.24 279	0.54 206	0.27 279	0.58 180	0.45 150	0.41 195	0.33 145	0.44 246	0.21 103	0.44 171	0.34 256	0.09 81	0.08 129	0.16 421	0.14 326	0.17 228	0.17 289

Patchmatch Stereo++	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150
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
PFNet	0.60 388	0.33 176	2.47 455	0.41 421	0.55 515	0.62 344	0.27 279	0.61 202	0.63 337	0.61 405	0.56 329	0.45 255	0.32 244	1.88 489	1.14 488	0.28 520	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.26 384	0.20 342

iGMRVC	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.55 250	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

iRAFT	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

sAnonymous2	0.38 158	0.62 342	2.15 389	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 487	0.35 484

CroCo_RVC	0.38 158	0.62 342	2.15 389	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 487	0.35 484

UNet	0.54 342	0.44 265	2.83 514	0.31 233	0.33 403	0.74 446	0.27 279	0.82 354	0.61 307	0.53 301	0.54 307	0.72 418	0.54 413	0.78 331	0.56 380	0.11 246	0.09 200	0.13 336	0.11 224	0.14 149	0.12 150

GANet-RSSM	0.55 354	0.73 395	1.90 313	0.36 353	0.26 314	0.59 291	0.27 279	0.78 323	0.52 213	0.47 232	0.57 337	0.63 356	0.45 359	1.92 496	0.43 316	0.14 377	0.10 243	0.25 506	0.11 224	0.34 454	0.14 207

iResNet	0.51 317	0.76 401	2.59 479	0.41 421	0.17 119	0.64 374	0.27 279	0.82 354	0.70 403	0.57 355	0.64 401	0.43 235	0.36 265	0.70 310	0.52 361	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.21 306	0.13 187

G2L-ROB	0.51 317	0.95 475	1.96 347	0.29 187	0.22 246	0.59 291	0.28 297	0.76 297	0.57 267	0.55 332	0.45 214	0.70 410	0.32 244	1.38 394	0.47 337	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.20 292	0.13 187

MM-Stereo_test1	0.41 186	0.39 229	2.29 418	0.38 392	0.26 314	0.44 106	0.28 297	0.63 214	0.51 205	0.40 186	0.32 136	0.26 123	0.26 171	0.46 195	0.22 99	0.09 81	0.21 471	0.10 153	0.09 125	0.39 497	0.15 242

FACV-RUCA	0.58 374	0.40 234	1.78 240	0.43 437	1.67 586	0.48 145	0.28 297	0.69 241	0.62 325	0.40 186	0.53 295	0.33 173	0.63 459	0.40 147	0.31 227	0.13 334	0.11 291	0.62 554	0.12 264	0.70 549	0.98 570

rvit_0105_4	0.35 129	0.35 198	1.45 152	0.31 233	0.18 157	0.37 54	0.28 297	0.59 188	0.62 325	0.27 125	0.31 130	0.35 183	0.27 191	0.43 162	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.12 150

rrr	0.46 250	0.34 189	3.08 539	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.28 297	1.09 537	0.51 205	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.29 483	0.16 206	0.25 414

test_4	0.40 179	0.37 210	2.01 356	0.29 187	0.21 219	0.50 160	0.28 297	0.47 95	0.39 86	0.42 200	0.76 462	0.38 197	0.22 112	0.52 236	0.33 249	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.15 351	0.28 400	0.07 8

iRaft-Stereo_5w	0.54 342	1.01 501	2.08 372	0.27 130	0.21 219	0.49 152	0.28 297	0.73 269	0.58 278	0.40 186	0.61 368	0.62 353	0.46 374	1.78 459	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.39 497	0.12 150

TransformOpticalFlow	0.64 412	0.56 323	2.66 489	0.44 444	0.26 314	0.62 344	0.28 297	0.83 360	0.71 413	0.76 483	0.74 456	0.91 493	0.85 507	1.83 472	0.81 444	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.11 84	0.12 150

ROB_FTStereo_v2	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

HUI-Stereo	0.38 158	0.27 100	1.79 261	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.45 186	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

test-1	0.44 222	0.48 288	1.69 196	0.30 206	0.27 328	0.50 160	0.28 297	0.80 343	0.43 131	0.40 186	0.54 307	0.41 217	0.24 141	0.31 68	1.16 492	0.09 81	0.20 462	0.10 153	0.17 390	0.11 84	0.26 424

RAFT-IKP	0.38 158	0.27 100	1.79 261	0.44 444	0.16 90	0.60 303	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.50 229	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

test_xeample	0.72 460	0.21 25	1.36 132	0.27 130	0.17 119	0.59 291	0.28 297	1.01 516	0.70 403	0.55 332	0.67 415	0.44 246	0.39 300	1.88 489	5.17 591	0.12 304	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.15 242

MMNet	0.50 300	0.48 288	1.93 325	0.33 285	0.27 328	0.79 473	0.28 297	0.81 347	0.74 442	0.60 396	0.56 329	0.59 341	0.55 419	0.79 332	0.59 391	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.14 207

acv_ft	0.48 271	0.44 265	1.76 226	0.32 262	0.41 469	0.63 361	0.28 297	0.81 347	0.68 385	0.61 405	0.59 346	0.69 400	0.45 359	0.44 171	0.63 400	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.41 505	0.10 88

cf-r	0.53 336	0.81 427	2.15 389	0.33 285	0.28 342	0.60 303	0.28 297	0.78 323	0.64 345	0.51 282	0.60 361	0.75 435	0.40 308	1.32 388	0.43 316	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.14 207

PSMNet-RSSM	0.53 336	0.82 431	1.78 240	0.31 233	0.25 297	0.58 274	0.28 297	0.84 371	0.60 290	0.50 269	0.61 368	0.67 386	0.43 347	1.68 443	0.42 307	0.15 396	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.15 169	0.13 187

CFNet-ft	0.51 317	0.76 401	1.79 261	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 429	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 514	0.13 298	0.18 255	0.14 207

RASNet	0.61 396	0.68 375	2.03 363	0.35 334	0.46 495	0.65 388	0.28 297	0.78 323	0.70 403	0.48 250	0.64 401	0.93 499	0.61 451	2.21 521	0.73 430	0.12 304	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.14 149	0.11 113

CFNet_RVC	0.51 317	0.76 401	1.79 261	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 429	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 514	0.13 298	0.18 255	0.14 207

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 354	0.92 460	2.36 432	0.38 392	0.37 444	0.60 303	0.28 297	0.82 354	0.62 325	0.62 416	0.55 317	0.72 418	0.45 359	1.00 353	0.43 316	0.15 396	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.15 169	0.16 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 222	0.38 220	1.79 261	0.34 316	0.20 205	0.57 256	0.28 297	0.92 439	0.69 394	0.52 291	0.55 317	0.61 349	0.33 249	0.48 212	0.39 291	0.17 434	0.08 129	0.17 440	0.11 224	0.18 255	0.12 150
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.
iResNetv2_ROB	0.59 382	1.43 554	2.96 528	0.40 414	0.22 246	0.58 274	0.28 297	0.91 430	0.73 438	0.57 355	0.63 385	0.60 347	0.41 319	0.74 318	0.35 264	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.07 64	0.43 513	0.17 289

HSM	0.62 401	0.76 401	1.72 207	0.30 206	0.29 350	0.64 374	0.28 297	0.94 456	0.62 325	0.58 373	0.57 337	1.40 552	0.64 462	2.59 553	0.42 307	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.14 149	0.11 113

ITSA-stereo	0.48 271	0.33 176	1.20 105	0.33 285	0.18 157	0.60 303	0.29 321	0.94 456	0.80 482	0.50 269	0.49 257	0.53 303	0.59 438	1.25 385	0.64 405	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.23 393

DispNO	0.67 432	0.98 490	2.58 477	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.29 321	0.83 360	0.68 385	0.53 301	0.79 470	0.83 466	0.47 382	2.46 543	0.68 415	0.12 304	0.10 243	0.19 467	0.31 500	0.16 206	0.17 289

AASNet	0.56 362	1.03 506	2.34 426	0.37 376	0.33 403	0.65 388	0.29 321	0.96 474	0.73 438	0.54 314	0.60 361	0.55 313	0.38 286	0.59 264	0.58 389	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.43 513	0.24 405

GwcNet-ADL	0.50 300	0.74 398	2.90 524	0.31 233	0.20 205	0.58 274	0.29 321	0.87 397	0.64 345	0.47 232	0.47 228	0.56 325	0.33 249	0.46 195	0.46 328	0.13 334	0.12 317	0.09 99	0.09 125	0.14 149	0.21 354

PSM-adaLoss	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

FADNet-RVC	0.61 396	1.26 541	2.12 381	0.33 285	0.26 314	0.59 291	0.29 321	0.86 388	0.62 325	0.45 222	0.50 265	0.62 353	0.46 374	1.73 451	0.55 372	0.17 434	0.20 462	0.17 440	0.18 403	0.59 540	0.28 439

FADNet	0.64 412	1.22 535	2.06 365	0.32 262	0.30 363	0.66 395	0.29 321	0.88 406	0.72 423	0.44 211	0.48 240	0.66 377	0.57 429	1.84 477	0.45 327	0.46 543	0.20 462	0.17 440	0.19 423	0.59 540	0.24 405

HSM-Net_RVC	0.67 432	0.34 189	2.23 408	0.26 113	0.19 190	0.67 401	0.29 321	1.26 555	0.69 394	0.72 471	0.70 442	0.78 446	0.42 337	3.77 585	0.41 305	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.11 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 179	0.58 328	1.75 220	0.36 353	0.30 363	0.45 112	0.30 329	0.72 257	0.59 285	0.31 144	0.43 199	0.32 167	0.23 129	0.35 104	0.29 195	0.10 177	0.20 462	0.10 153	0.08 94	0.40 502	0.11 113

rvit_0105_5	0.36 139	0.39 229	1.48 160	0.30 206	0.18 157	0.41 83	0.30 329	0.64 217	0.62 325	0.30 139	0.33 145	0.37 189	0.29 220	0.41 151	0.28 180	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.15 351	0.15 169	0.14 207

test_sample7	0.47 265	0.33 176	1.49 163	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 329	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.17 434	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.18 309

MyStereo06	0.54 342	0.41 241	2.68 491	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.81 347	0.44 135	0.84 506	0.52 284	0.78 446	0.58 435	0.48 212	1.10 482	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

MyStereo05	0.49 289	0.41 241	2.72 497	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.82 354	0.77 469	0.52 291	0.37 166	0.51 295	0.42 337	0.52 236	0.38 280	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

RAFT_CTSACE	0.46 250	0.76 401	2.07 367	0.35 334	0.30 363	0.54 206	0.30 329	0.61 202	0.48 181	0.49 262	0.76 462	0.55 313	0.36 265	0.58 258	0.22 99	0.08 37	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.41 505	0.08 37

test_3	0.44 222	0.20 14	1.70 200	0.36 353	0.32 390	0.47 137	0.30 329	0.73 269	0.49 187	0.50 269	0.30 117	0.45 255	0.22 112	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.10 243	0.11 219	0.35 516	0.29 405	0.28 439

LCNet	0.54 342	0.37 210	1.78 240	0.92 554	0.22 246	0.96 513	0.30 329	0.59 188	0.58 278	0.51 282	0.55 317	0.41 217	0.76 494	0.84 337	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.18 403	0.98 563	0.39 508

GES	0.44 222	0.28 124	1.88 301	0.30 206	0.18 157	0.61 324	0.30 329	0.88 406	0.46 160	0.47 232	0.52 284	0.39 203	0.42 337	0.58 258	0.67 412	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.15 169	0.17 289

HGLStereo	0.54 342	0.69 379	2.00 355	0.35 334	0.40 462	0.66 395	0.30 329	0.83 360	0.62 325	0.57 355	0.69 432	0.69 400	0.54 413	1.07 360	0.55 372	0.13 334	0.13 341	0.13 336	0.11 224	0.19 276	0.17 289

GwcNet-RSSM	0.57 369	0.94 468	2.13 383	0.32 262	0.25 297	0.60 303	0.30 329	0.80 343	0.66 374	0.52 291	0.64 401	0.71 415	0.40 308	1.79 463	0.50 353	0.13 334	0.09 200	0.12 277	0.12 264	0.21 306	0.15 242

NOSS_ROB	0.64 412	0.65 364	1.62 185	0.46 463	0.25 297	0.67 401	0.30 329	0.93 447	0.77 469	0.59 387	0.57 337	0.77 442	0.38 286	2.78 565	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.28 514	0.26 471	0.27 394	0.39 508

PWC_ROB	0.70 448	0.94 468	1.88 301	0.39 403	0.39 453	0.62 344	0.30 329	0.98 487	0.94 517	0.91 517	1.29 536	0.77 442	0.62 456	1.62 437	1.03 475	0.18 446	0.11 291	0.18 461	0.13 298	0.51 532	0.22 369

DualNet (step1)	0.59 382	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.61 552	0.14 362	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

test_sample9	0.94 516	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.91 492	2.55 560	0.61 552	4.16 601	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

test_sample8	1.12 531	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.95 469	0.61 307	1.18 546	0.56 329	2.53 573	1.31 547	1.91 492	2.55 560	0.61 552	4.16 601	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

MyStereo07	0.34 118	0.40 234	1.46 153	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.25 79	0.20 62	0.26 171	0.57 254	0.19 36	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

MyStereo04	0.48 271	0.40 234	2.65 488	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.83 360	0.75 455	0.47 232	0.36 163	0.53 303	0.42 337	0.53 242	0.39 291	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

gwcnet-sp	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

scenet	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

ssnet	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

BSDual-CNN	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.30 206	0.21 219	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.61 307	0.63 426	0.53 295	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

hknet	0.47 265	0.29 134	1.70 200	0.30 206	0.24 279	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.64 345	0.63 426	0.53 295	0.80 455	0.38 286	0.77 327	0.37 273	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

Sa-1000	0.51 317	0.72 388	1.90 313	0.31 233	0.60 530	0.60 303	0.31 342	0.94 456	0.71 413	0.52 291	0.83 477	0.42 231	0.33 249	0.68 299	0.28 180	0.10 177	0.09 200	0.13 336	0.29 483	0.29 405	0.10 88

SA	0.50 300	0.75 400	1.95 338	0.31 233	0.61 534	0.57 256	0.31 342	0.91 430	0.73 438	0.42 200	0.62 373	0.38 197	0.47 382	0.68 299	0.29 195	0.09 81	0.09 200	0.13 336	0.32 506	0.30 416	0.10 88

GMOStereo	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

error version	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-v	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-2	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

LMCR-Stereo	0.52 330	0.71 384	2.39 436	0.40 414	0.21 219	0.74 446	0.31 342	1.02 519	0.64 345	0.61 405	0.63 385	0.39 203	0.51 403	0.62 276	0.42 307	0.19 461	0.09 200	0.12 277	0.09 125	0.23 336	0.12 150

Anonymous3	0.42 206	0.35 198	2.09 373	0.33 285	0.24 279	0.72 435	0.31 342	0.74 273	0.55 252	0.35 161	0.40 189	0.33 173	0.29 220	0.44 171	0.28 180	0.18 446	0.18 438	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.17 289

ac_64	0.55 354	0.46 276	1.92 322	0.36 353	0.34 412	0.63 361	0.31 342	0.82 354	0.61 307	0.55 332	0.51 270	0.89 489	0.48 391	1.83 472	0.55 372	0.14 377	0.11 291	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.12 150

DMCA-RVC	0.62 401	0.96 478	2.63 484	0.36 353	0.90 556	0.56 238	0.31 342	0.69 241	0.57 267	0.68 456	0.52 284	0.59 341	0.56 423	1.23 381	0.53 365	0.16 417	0.38 536	0.20 476	0.15 351	0.20 292	0.15 242

RTSC	0.72 460	1.00 497	2.22 404	0.40 414	0.29 350	0.82 485	0.31 342	0.96 474	1.10 539	0.92 518	0.81 471	0.78 446	0.58 435	1.23 381	1.55 523	0.18 446	0.17 427	0.14 372	0.17 390	0.43 513	0.30 456

DeepPruner_ROB	0.50 300	0.70 382	1.94 335	0.29 187	0.26 314	0.63 361	0.31 342	0.80 343	0.48 181	0.61 405	0.55 317	0.66 377	0.38 286	0.98 350	0.40 299	0.19 461	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.23 336	0.17 289

DispFullNet	1.67 565	2.10 589	5.22 584	1.53 578	8.90 597	0.86 496	0.31 342	0.96 474	0.96 520	1.37 558	1.01 513	1.13 536	1.98 573	1.51 416	0.91 452	0.54 548	0.31 520	1.18 576	0.63 567	1.13 568	0.80 558

CoDeX	0.52 330	0.43 254	2.25 411	0.29 187	0.26 314	0.61 324	0.32 365	0.99 499	0.68 385	0.48 250	0.55 317	0.52 301	0.40 308	1.60 433	0.35 264	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.12 150

1111x	0.74 472	0.21 25	1.93 325	0.31 233	0.17 119	0.63 361	0.32 365	1.03 526	0.74 442	0.52 291	0.62 373	0.57 331	0.47 382	2.38 532	4.25 586	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.12 264	0.12 95	0.14 207

LL-Strereo	0.72 460	1.29 543	2.49 458	0.36 353	0.45 489	0.55 221	0.32 365	0.93 447	0.71 413	0.67 449	0.58 343	0.85 475	0.79 498	2.67 559	0.46 328	0.10 177	0.18 438	0.14 372	0.12 264	0.40 502	0.42 518

Anonymous_2	0.74 472	0.32 167	1.65 187	0.33 285	0.30 363	0.67 401	0.32 365	0.69 241	0.46 160	0.48 250	0.41 193	0.84 471	0.58 435	0.51 232	0.40 299	0.32 528	0.38 536	1.43 586	3.69 602	0.80 557	0.27 432

SFCPSM	0.46 250	0.24 72	2.35 429	0.27 130	0.27 328	0.70 426	0.32 365	0.96 474	0.63 337	0.49 262	0.52 284	0.43 235	0.36 265	0.52 236	0.43 316	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.16 206	0.12 150

STTStereo	0.51 317	0.69 379	2.14 388	0.36 353	0.30 363	0.61 324	0.32 365	0.77 308	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.67 386	0.43 347	0.86 340	0.42 307	0.16 417	0.15 388	0.17 440	0.20 433	0.16 206	0.15 242

SHD	0.72 460	0.77 410	2.36 432	0.45 458	0.40 462	0.71 429	0.32 365	1.02 519	1.25 550	1.07 532	0.84 480	0.90 491	0.73 486	1.09 362	0.98 461	0.21 478	0.18 438	0.20 476	0.21 440	0.32 434	0.31 464

AANet_RVC	0.68 439	1.00 497	2.09 373	0.33 285	0.25 297	0.58 274	0.32 365	0.81 347	0.80 482	0.61 405	0.94 502	0.80 455	0.41 319	2.46 543	1.02 473	0.36 535	0.14 362	0.10 153	0.09 125	0.23 336	0.22 369

FSD	0.36 139	0.41 241	0.91 66	0.34 316	0.29 350	0.35 42	0.33 373	0.44 68	0.46 160	0.32 153	0.32 136	0.37 189	0.32 244	0.35 104	0.32 238	0.28 520	0.27 510	0.31 523	0.30 493	0.31 425	0.29 445

iinet-f	0.57 369	0.93 466	2.27 414	0.31 233	0.25 297	0.83 488	0.33 373	0.81 347	0.65 359	0.54 314	0.63 385	0.73 423	0.67 471	0.73 315	0.67 412	0.13 334	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.43 513	0.16 271

STrans-v2	0.67 432	0.56 323	2.64 486	0.27 130	0.23 266	0.57 256	0.33 373	0.96 474	0.69 394	0.92 518	0.85 484	0.89 489	0.93 519	1.83 472	1.21 500	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.12 150

test_xeample3	0.46 250	0.34 189	2.99 533	0.37 376	0.16 90	0.49 152	0.33 373	1.06 532	0.44 135	0.25 104	0.23 62	0.24 96	0.25 157	0.49 223	0.56 380	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.40 534	0.17 228	0.26 424

psmorigin	1.36 551	0.60 332	13.80 604	0.37 376	0.29 350	0.62 344	0.33 373	0.77 308	0.61 307	0.96 524	0.88 491	1.17 542	0.73 486	4.00 586	0.86 449	0.19 461	0.22 477	0.17 440	0.18 403	0.24 351	0.29 445

coex_refinement	0.58 374	0.94 468	1.87 299	0.38 392	0.25 297	0.64 374	0.34 378	0.83 360	0.65 359	0.60 396	0.63 385	0.81 458	0.48 391	1.85 479	0.56 380	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.16 206	0.16 271

UGAM	0.58 374	0.47 285	2.21 400	0.30 206	0.19 190	0.53 198	0.34 378	0.59 188	0.63 337	0.44 211	0.73 453	0.78 446	0.37 279	2.58 552	0.39 291	0.10 177	0.08 129	0.17 440	0.14 326	0.42 511	0.17 289

GASNet	0.73 469	1.47 556	3.04 536	0.47 468	0.33 403	0.57 256	0.34 378	0.91 430	0.75 455	0.58 373	0.58 343	0.74 429	0.55 419	2.03 504	0.65 408	0.21 478	0.15 388	0.19 467	0.17 390	0.51 532	0.28 439

TestStereo1	0.49 289	0.81 427	1.85 285	0.39 403	0.57 521	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

RAFT+CT+SA	0.50 300	0.86 444	1.82 274	0.37 376	0.75 546	0.54 206	0.34 378	0.77 308	0.63 337	0.38 178	0.55 317	0.34 179	0.29 220	0.68 299	0.27 170	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.51 550	0.29 405	0.41 517

SA-5K	0.49 289	0.81 427	1.85 285	0.39 403	0.57 521	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

ADLNet	0.60 388	0.71 384	1.95 338	0.35 334	0.34 412	0.67 401	0.34 378	0.90 418	0.74 442	0.68 456	0.62 373	0.80 455	0.45 359	1.78 459	0.64 405	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.29 405	0.21 354

PS-NSSS	0.63 408	1.00 497	1.81 268	0.30 206	0.31 382	0.63 361	0.34 378	0.98 487	0.69 394	0.54 314	0.74 456	0.51 295	0.41 319	2.43 541	0.48 343	0.24 502	0.17 427	0.27 510	0.18 403	0.27 394	0.21 354

rvit_0105_3	0.39 173	0.47 285	1.46 153	0.33 285	0.19 190	0.45 112	0.35 386	0.69 241	0.65 359	0.37 170	0.37 166	0.40 211	0.31 237	0.44 171	0.30 215	0.18 446	0.17 427	0.17 440	0.18 403	0.15 169	0.15 242

ToySt	0.44 222	0.61 336	1.89 308	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.35 386	0.67 234	0.53 232	0.39 184	0.50 265	0.59 341	0.43 347	0.51 232	0.49 348	0.10 177	0.12 317	0.13 336	0.16 371	0.24 351	0.19 326

test_5	0.51 317	0.87 447	1.99 353	0.37 376	0.65 538	0.58 274	0.35 386	0.78 323	0.62 325	0.48 250	0.55 317	0.45 255	0.40 308	0.72 314	0.30 215	0.09 81	0.07 44	0.12 277	0.12 264	0.33 443	0.38 502

CSP-Net	0.50 300	0.39 229	1.25 113	0.29 187	0.23 266	0.77 464	0.35 386	0.86 388	0.57 267	0.59 387	0.59 346	0.65 370	0.40 308	1.77 458	0.44 322	0.16 417	0.11 291	0.10 153	0.10 161	0.20 292	0.14 207

cross-raft	0.40 179	0.27 100	2.22 404	0.30 206	0.17 119	0.49 152	0.35 386	0.71 252	0.39 86	0.43 205	0.45 214	0.64 365	0.25 157	0.32 77	0.25 150	0.08 37	0.08 129	0.09 99	0.23 453	0.11 84	0.14 207

RAFT	0.45 240	0.92 460	1.59 178	0.34 316	0.19 190	0.46 130	0.35 386	0.65 223	0.49 187	0.49 262	0.49 257	0.70 410	0.40 308	0.47 206	0.32 238	0.11 246	0.16 406	0.14 372	0.13 298	0.51 532	0.13 187

DISCO	0.57 369	0.34 189	1.87 299	0.45 458	0.34 412	0.84 490	0.35 386	0.84 371	0.78 474	0.59 387	0.63 385	1.06 527	0.53 410	1.10 363	0.82 445	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.22 323	0.18 309

PSMNet-RUCA	0.58 374	0.82 431	1.89 308	0.59 522	0.56 518	0.64 374	0.36 393	0.84 371	0.69 394	0.51 282	0.68 423	0.53 303	0.43 347	0.56 253	0.43 316	0.34 532	0.18 438	0.44 545	0.29 483	0.48 525	0.30 456

SQANet	0.80 490	1.58 561	2.53 465	0.76 541	0.83 551	0.76 456	0.36 393	0.83 360	0.64 345	0.63 426	0.69 432	0.73 423	0.51 403	1.21 377	0.53 365	0.77 564	0.29 514	0.59 553	0.29 483	0.86 559	0.61 543

CRFU-Net	0.56 362	0.38 220	1.86 294	0.46 463	0.26 314	0.82 485	0.36 393	0.90 418	0.49 187	0.62 416	0.59 346	0.78 446	1.35 551	1.00 353	0.48 343	0.15 396	0.14 362	0.17 440	0.10 161	0.19 276	0.14 207

psmg	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.27 130	0.21 219	0.75 452	0.36 393	0.90 418	0.61 307	0.59 387	0.59 346	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.13 125	0.11 113

ARAFT	0.60 388	1.23 536	3.10 542	0.28 155	0.16 90	0.64 374	0.36 393	0.90 418	0.67 383	0.61 405	0.49 257	0.55 313	0.31 237	1.24 384	0.32 238	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.37 480	0.21 354

ACVNet	0.45 240	0.44 265	1.79 261	0.28 155	0.21 219	0.59 291	0.36 393	0.66 225	0.68 385	0.45 222	0.59 346	0.69 400	0.40 308	0.44 171	0.55 372	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.34 454	0.10 88

hitnet-ft	0.67 432	0.80 422	1.90 313	0.28 155	0.22 246	0.69 419	0.36 393	0.85 378	0.65 359	0.56 344	0.84 480	1.03 520	0.95 525	2.32 527	0.55 372	0.23 494	0.14 362	0.41 541	0.13 298	0.24 351	0.17 289

DLCB_ROB	0.54 342	0.55 320	1.49 163	0.36 353	0.25 297	0.65 388	0.36 393	0.80 343	0.70 403	0.72 471	0.69 432	0.83 466	0.46 374	1.53 419	0.60 393	0.13 334	0.12 317	0.14 372	0.14 326	0.14 149	0.13 187

z-ln-s-r	0.64 412	0.89 454	2.23 408	0.32 262	0.26 314	0.57 256	0.37 401	0.84 371	0.76 464	0.51 282	0.81 471	0.64 365	0.45 359	2.06 508	1.27 506	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.24 351	0.13 187

RAFT-Test	0.44 222	0.38 220	2.01 356	0.27 130	0.44 480	0.64 374	0.37 401	0.72 257	0.57 267	0.45 222	0.48 240	0.65 370	0.24 141	0.35 104	0.29 195	0.09 81	0.11 291	0.09 99	0.38 528	0.10 62	0.11 113

CBFPSM	0.56 362	0.91 459	1.82 274	0.28 155	0.23 266	0.71 429	0.37 401	0.72 257	0.64 345	0.50 269	0.49 257	1.03 520	0.83 503	0.62 276	1.35 511	0.10 177	0.12 317	0.10 153	0.10 161	0.18 255	0.19 326

SACVNet	0.60 388	0.74 398	1.90 313	0.37 376	0.28 342	0.64 374	0.37 401	0.86 388	0.61 307	0.65 443	0.62 373	0.69 400	0.44 355	2.08 511	0.42 307	0.18 446	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.38 487	0.24 405

ADLNet2	0.68 439	0.84 437	3.19 552	0.33 285	0.36 433	0.64 374	0.37 401	0.89 412	0.79 479	0.54 314	0.65 410	0.93 499	0.48 391	2.07 510	0.56 380	0.13 334	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.33 443	0.18 309

GEStereo_RVC	0.54 342	0.87 447	1.95 338	0.47 468	0.25 297	0.62 344	0.37 401	1.00 507	0.74 442	0.53 301	0.54 307	0.59 341	0.44 355	1.10 363	0.46 328	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.26 384	0.19 326

psm_up	0.57 369	0.61 336	1.83 280	0.35 334	0.30 363	0.64 374	0.37 401	0.90 418	0.68 385	0.59 387	0.55 317	0.68 393	0.54 413	1.91 492	0.46 328	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.23 336	0.13 187

G2L-Stereo_test	0.55 354	0.97 486	1.89 308	0.33 285	0.24 279	0.75 452	0.38 408	0.79 339	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.74 429	0.39 300	1.56 422	0.43 316	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.08 94	0.28 400	0.13 187

UDG	0.77 482	1.23 536	2.15 389	0.67 535	0.59 525	0.78 469	0.38 408	0.90 418	0.70 403	0.61 405	0.69 432	1.01 516	0.67 471	1.02 355	0.73 430	0.45 541	0.34 527	0.87 563	0.51 550	0.67 547	0.46 524

UPFNet	0.46 250	0.28 124	1.73 210	0.33 285	0.32 390	0.65 388	0.38 408	0.83 360	0.59 285	0.57 355	0.52 284	0.61 349	0.40 308	0.75 319	0.52 361	0.13 334	0.12 317	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.11 113

FADNet-RVC-Resample	0.67 432	1.16 531	3.16 548	0.37 376	0.29 350	0.62 344	0.38 408	0.86 388	0.63 337	0.51 282	0.50 265	0.57 331	0.45 359	1.57 426	0.49 348	0.24 502	0.32 526	0.23 494	0.19 423	0.27 394	0.62 544

Nwc_Net	0.68 439	0.83 435	2.53 465	0.41 421	0.39 453	0.77 464	0.38 408	1.01 516	0.70 403	0.60 396	0.99 510	0.98 510	0.68 474	1.41 399	0.63 400	0.23 494	0.15 388	0.23 494	0.25 463	0.23 336	0.18 309

TCMNet	0.66 427	0.85 441	2.55 476	0.50 482	0.52 509	0.72 435	0.39 413	0.87 397	0.72 423	0.58 373	0.68 423	0.63 356	0.46 374	1.70 446	0.63 400	0.18 446	0.18 438	0.23 494	0.18 403	0.38 487	0.27 432

edge stereo	0.81 499	0.73 395	3.30 558	0.37 376	1.21 575	0.62 344	0.39 413	0.93 447	0.79 479	0.80 492	0.88 491	1.14 538	0.71 480	2.18 519	0.71 422	0.21 478	0.20 462	0.26 509	0.18 403	0.38 487	0.26 424

NVstereo2D	0.58 374	0.40 234	2.03 363	0.35 334	0.35 425	0.69 419	0.39 413	0.91 430	0.80 482	0.47 232	0.53 295	0.67 386	0.46 374	1.99 502	0.48 343	0.19 461	0.11 291	0.17 440	0.13 298	0.25 364	0.25 414

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 369	0.87 447	2.11 378	0.32 262	0.30 363	0.84 490	0.40 416	0.88 406	0.72 423	0.65 443	0.73 453	0.66 377	0.57 429	0.93 345	0.71 422	0.13 334	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.14 207

PSM-softLoss	0.48 271	0.27 100	1.85 285	0.51 487	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 436	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

KMStereo	0.48 271	0.27 100	1.85 285	0.51 487	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 436	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 482	1.04 507	2.06 365	0.94 556	0.35 425	0.89 505	0.40 416	0.85 378	0.63 337	0.55 332	0.63 385	0.75 435	0.38 286	2.38 532	0.48 343	1.10 576	0.31 520	0.36 533	0.21 440	0.53 536	0.55 538

AF-Net	0.69 444	0.92 460	2.21 400	0.41 421	0.40 462	0.68 413	0.40 416	1.02 519	0.86 499	0.69 458	1.03 517	1.04 523	0.84 506	1.19 376	0.78 438	0.22 491	0.14 362	0.25 506	0.17 390	0.30 416	0.18 309

RGC	0.71 457	0.97 486	2.18 396	0.44 444	0.44 480	0.73 442	0.40 416	0.94 456	0.71 413	0.71 468	1.04 520	1.01 516	0.71 480	1.74 453	0.70 419	0.23 494	0.18 438	0.28 514	0.26 471	0.29 405	0.27 432

zh-mn7	0.80 490	1.54 559	3.00 534	0.35 334	0.27 328	0.72 435	0.41 422	0.93 447	1.11 541	1.00 526	1.28 534	0.75 435	0.57 429	1.87 481	1.18 495	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.26 384	0.21 354

LRCNet_RVC	13.74 608	19.30 609	12.75 602	19.46 611	12.69 603	1.86 565	0.41 422	12.33 607	1.05 531	15.77 608	18.83 614	12.62 610	8.70 601	12.21 605	9.62 602	22.22 618	8.37 609	25.85 618	24.01 619	19.32 616	17.44 617

stereogan	0.69 444	0.51 300	2.44 447	0.39 403	0.39 453	1.01 520	0.41 422	0.94 456	0.92 516	0.73 475	0.85 484	1.15 539	0.69 476	1.57 426	0.53 365	0.19 461	0.18 438	0.20 476	0.16 371	0.36 472	0.24 405

DRN-Test	0.64 412	0.43 254	2.44 447	0.39 403	0.44 480	0.80 481	0.41 422	1.02 519	0.78 474	0.80 492	0.63 385	0.69 400	0.56 423	1.79 463	0.69 417	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.17 289

Reg-Stereo(zero)	0.46 250	0.17 1	2.10 377	0.24 63	0.34 412	0.51 170	0.42 426	0.50 116	0.54 245	0.37 170	0.46 222	0.54 309	0.60 442	0.43 162	1.10 482	0.08 37	0.09 200	0.08 40	0.22 449	0.12 95	0.22 369

DAS	0.56 362	0.35 198	1.55 173	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 504	0.68 423	0.56 325	0.48 391	2.40 536	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

SepStereo	0.52 330	0.35 198	1.55 173	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 504	0.68 423	0.56 325	0.48 391	1.56 422	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

RAFT-345	0.53 336	0.30 147	2.34 426	0.38 392	0.34 412	0.58 274	0.42 426	0.47 95	0.61 307	0.51 282	1.00 512	0.43 235	0.28 206	1.57 426	0.82 445	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.10 62	0.08 37

Prome-Stereo	0.49 289	0.30 147	1.76 226	0.60 526	0.23 266	0.63 361	0.42 426	0.62 206	0.60 290	0.59 387	1.03 517	0.43 235	0.72 483	0.60 270	0.33 249	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.43 519

Syn2CoEx	0.70 448	1.07 513	2.74 503	0.43 437	0.30 363	0.64 374	0.42 426	0.99 499	0.78 474	0.62 416	0.78 467	0.74 429	0.72 483	1.92 496	0.61 396	0.20 471	0.17 427	0.19 467	0.15 351	0.29 405	0.22 369

CVANet_RVC	0.65 421	0.80 422	2.13 383	0.36 353	0.26 314	0.62 344	0.42 426	0.84 371	0.72 423	0.69 458	0.68 423	0.68 393	0.52 408	2.64 555	0.42 307	0.19 461	0.12 317	0.22 487	0.17 390	0.37 480	0.15 242

YMNet	0.62 401	0.72 388	1.93 325	0.41 421	0.41 469	0.87 500	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 478	0.81 471	0.83 466	0.46 374	0.86 340	0.93 453	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 505	0.21 354

YMNet_1	0.62 401	0.72 388	1.93 325	0.41 421	0.41 469	0.87 500	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 478	0.81 471	0.83 466	0.46 374	0.86 340	0.93 453	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 505	0.21 354

PAM_32	0.70 448	0.35 198	2.73 502	0.54 502	0.61 534	1.07 531	0.43 433	0.84 371	0.49 187	0.90 515	0.91 495	1.23 543	0.77 497	0.65 292	1.10 482	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.49 546	0.15 169	0.38 502

DDUNet	0.77 482	1.12 517	1.88 301	0.76 541	0.69 542	0.84 490	0.43 433	0.85 378	0.65 359	0.67 449	0.75 459	0.91 493	0.52 408	1.03 357	0.57 384	0.54 548	0.37 532	0.95 569	0.52 552	0.71 550	0.57 539

OCTAStereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.80 443	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

RE-Stereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 438	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

TVStereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 438	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

IRAFT_RVC	0.54 342	0.53 306	1.78 240	0.46 463	0.21 219	0.58 274	0.43 433	0.65 223	0.66 374	0.54 314	0.50 265	0.49 289	0.51 403	1.58 430	1.01 471	0.11 246	0.25 501	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.13 187

APVNet	0.70 448	0.67 372	2.71 495	0.38 392	0.36 433	0.85 494	0.43 433	0.91 430	0.68 385	0.55 332	0.69 432	0.75 435	0.55 419	2.31 526	0.78 438	0.17 434	0.17 427	0.24 501	0.19 423	0.33 443	0.23 393

RYNet	0.70 448	0.56 323	2.25 411	0.35 334	0.41 469	0.86 496	0.43 433	0.94 456	0.82 489	0.62 416	0.53 295	0.91 493	0.60 442	2.70 561	1.00 467	0.14 377	0.11 291	0.16 421	0.14 326	0.25 364	0.27 432

PDISCO_ROB	0.75 475	1.06 510	2.11 378	0.64 530	0.59 525	1.13 537	0.43 433	1.14 544	1.05 531	0.64 436	0.71 446	0.96 506	0.61 451	1.21 377	0.76 434	0.37 536	0.18 438	0.27 510	0.24 455	0.56 539	0.32 470

w-ln-seven-2	0.68 439	1.13 520	2.46 450	0.36 353	0.27 328	0.65 388	0.44 444	0.87 397	0.83 493	0.69 458	0.75 459	0.72 418	0.63 459	1.56 422	1.15 490	0.13 334	0.13 341	0.15 402	0.14 326	0.35 465	0.19 326

ssnet_v2	0.55 354	0.60 332	1.86 294	0.32 262	0.22 246	0.72 435	0.44 444	0.94 456	0.74 442	0.63 426	0.54 307	0.81 458	0.47 382	0.77 327	0.70 419	0.16 417	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.30 416	0.30 456

Wz-Net-LNSev	0.59 382	0.96 478	2.47 455	0.34 316	0.37 444	0.79 473	0.44 444	0.86 388	0.77 469	0.61 405	0.67 415	0.79 451	0.56 423	0.64 281	0.62 398	0.15 396	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.19 326

NF-Stereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.44 444	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.45 405	0.79 442	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.16 271

KYRaft	0.48 271	0.29 134	1.75 220	0.33 285	0.21 219	0.75 452	0.44 444	0.58 180	0.57 267	0.64 436	0.93 501	0.53 303	0.72 483	0.60 270	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.12 95	0.54 535

GwcNet	0.69 444	0.71 384	3.12 545	0.36 353	0.45 489	0.81 482	0.44 444	0.86 388	0.84 496	0.60 396	0.74 456	0.82 463	0.49 398	1.65 439	0.66 409	0.16 417	0.15 388	0.15 402	0.15 351	0.31 425	0.24 405

STTRV1_RVC	0.80 490	0.55 320	2.89 520	0.42 432	0.49 500	0.79 473	0.44 444	1.15 547	0.82 489	0.62 416	0.89 493	0.72 418	0.63 459	2.69 560	0.64 405	0.48 544	0.64 564	0.27 510	0.24 455	0.35 465	0.27 432

CC-Net-ROB	0.85 504	1.15 526	2.13 383	0.88 551	0.38 450	0.88 504	0.44 444	1.06 532	0.79 479	0.58 373	0.69 432	0.65 370	0.50 401	2.74 564	0.51 358	0.93 567	0.39 543	0.87 563	0.29 483	0.54 537	0.54 535

rvit_105_1	0.44 222	0.54 311	1.46 153	0.36 353	0.24 279	0.51 170	0.45 452	0.75 284	0.74 442	0.45 222	0.44 210	0.44 246	0.36 265	0.62 276	0.38 280	0.20 471	0.18 438	0.18 461	0.22 449	0.18 255	0.18 309

Pruner-Stereo	0.51 317	0.27 100	1.78 240	1.79 582	0.19 190	0.62 344	0.45 452	0.57 174	0.60 290	0.61 405	0.48 240	0.41 217	0.24 141	0.46 195	1.00 467	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.12 95	0.13 187

RP	0.67 432	0.82 431	1.94 335	0.43 437	0.44 480	0.65 388	0.45 452	0.89 412	0.82 489	0.66 445	0.92 497	0.99 513	0.76 494	1.55 421	0.66 409	0.25 507	0.18 438	0.23 494	0.20 433	0.31 425	0.22 369

AAGNet	0.88 508	0.33 176	1.79 261	0.54 502	0.98 560	0.62 344	0.46 455	0.50 116	0.60 290	0.58 373	0.53 295	0.50 292	0.73 486	1.23 381	7.48 598	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.14 149	0.09 60

GMM-Stereo	0.50 300	0.23 59	2.41 439	0.54 502	0.24 279	0.77 464	0.46 455	0.59 188	0.57 267	0.58 373	0.73 453	0.47 276	0.43 347	0.68 299	0.27 170	0.10 177	0.06 23	0.13 336	0.13 298	0.14 149	0.44 521

delet	0.52 330	0.54 311	1.62 185	0.31 233	0.35 425	0.74 446	0.46 455	0.85 378	0.74 442	0.55 332	0.60 361	0.67 386	0.50 401	1.12 369	0.57 384	0.11 246	0.11 291	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.12 150

MFN_U_SF_RVC	1.55 563	2.39 596	3.16 548	0.65 533	0.41 469	1.12 535	0.46 455	1.23 552	1.33 555	1.61 566	1.20 529	1.43 553	0.98 526	1.76 456	1.97 539	1.90 591	1.80 591	1.98 595	2.15 596	1.63 582	1.77 594

NCC-stereo	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369

Abc-Net	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 469	0.98 490	2.39 436	0.46 463	0.35 425	0.81 482	0.46 455	1.00 507	1.00 525	0.80 492	0.69 432	0.88 487	0.74 491	1.32 388	1.20 498	0.24 502	0.16 406	0.23 494	0.20 433	0.41 505	0.33 478

FBW_ROB	0.83 501	0.77 410	1.77 235	0.44 444	0.30 363	0.87 500	0.46 455	1.10 538	0.91 513	0.81 498	0.75 459	1.01 516	0.61 451	3.66 584	1.23 502	0.26 511	0.23 485	0.36 533	0.25 463	0.27 394	0.62 544

w-ln-seven	0.74 472	1.05 508	2.54 471	0.37 376	0.34 412	1.03 523	0.47 463	1.00 507	1.08 536	0.90 515	0.85 484	0.85 475	0.57 429	1.37 393	1.26 505	0.14 377	0.13 341	0.16 421	0.15 351	0.31 425	0.20 342

StereoDRNet	0.64 412	0.88 451	2.35 429	0.41 421	0.45 489	0.73 442	0.47 463	0.94 456	0.74 442	0.75 480	0.54 307	0.74 429	0.47 382	1.70 446	0.72 427	0.15 396	0.14 362	0.15 402	0.14 326	0.20 292	0.19 326

CBMV_ROB	0.76 478	0.42 249	2.68 491	0.33 285	0.22 246	0.74 446	0.47 463	0.96 474	0.76 464	1.04 531	0.96 505	0.88 487	0.93 519	2.06 508	1.19 497	0.22 491	0.24 488	0.27 510	0.25 463	0.25 364	0.28 439

XPNet_ROB	0.61 396	0.72 388	1.66 191	0.37 376	0.27 328	0.67 401	0.47 463	0.89 412	0.71 413	0.78 489	0.70 442	0.81 458	0.53 410	1.70 446	0.76 434	0.21 478	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.20 292	0.21 354

z-mn7	0.80 490	1.52 558	2.62 483	0.36 353	0.28 342	1.01 520	0.48 467	0.90 418	1.29 554	0.69 458	1.35 542	0.85 475	0.59 438	2.03 504	1.09 481	0.14 377	0.12 317	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.20 342

fast-acv-ft	0.63 408	0.88 451	3.10 542	0.38 392	0.30 363	0.79 473	0.48 467	0.69 241	0.72 423	0.58 373	0.78 467	0.76 440	0.60 442	0.67 296	0.73 430	0.15 396	0.15 388	0.18 461	0.17 390	0.37 480	0.16 271

FINET	0.65 421	0.95 475	3.06 538	0.35 334	0.40 462	0.58 274	0.48 467	0.92 439	1.10 539	0.57 355	0.68 423	0.47 276	0.44 355	1.15 374	0.60 393	0.23 494	0.21 471	0.17 440	0.15 351	0.26 384	0.25 414

EDNetEfficientorigin	8.18 600	0.98 490	145.96 627	0.51 487	0.89 555	0.72 435	0.48 467	0.85 378	1.56 567	2.12 572	1.49 546	1.29 546	1.31 547	1.83 472	2.13 549	0.13 334	0.12 317	0.17 440	0.18 403	0.39 497	0.45 522

DeepPrunerF	0.86 505	0.86 444	2.91 525	0.45 458	0.50 502	0.64 374	0.48 467	1.14 544	2.64 586	0.63 426	0.61 368	0.65 370	0.62 456	2.21 521	1.31 508	0.23 494	0.19 451	0.30 522	0.28 479	0.36 472	0.25 414

ADCRef	0.80 490	0.96 478	2.29 418	0.37 376	0.35 425	0.96 513	0.51 472	0.87 397	0.75 455	0.88 511	0.83 477	0.61 349	1.36 552	1.02 355	3.27 573	0.13 334	0.11 291	0.17 440	0.19 423	0.25 364	0.21 354

PASM	0.72 460	0.68 375	1.91 319	0.47 468	0.44 480	0.60 303	0.51 472	0.76 297	0.80 482	0.77 487	0.67 415	0.87 483	0.61 451	2.40 536	0.67 412	0.32 528	0.35 528	0.36 533	0.41 537	0.45 522	0.39 508

ETE_ROB	0.60 388	0.71 384	1.55 173	0.37 376	0.25 297	0.69 419	0.51 472	1.47 563	0.70 403	0.80 492	0.69 432	0.85 475	0.49 398	1.36 392	0.58 389	0.16 417	0.13 341	0.19 467	0.16 371	0.21 306	0.23 393

DCVSM-stereo	0.49 289	0.29 134	2.49 458	0.29 187	0.22 246	0.53 198	0.52 475	0.58 180	0.49 187	0.69 458	0.46 222	0.79 451	0.48 391	0.53 242	0.42 307	0.13 334	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.20 292	0.20 342

anonymity	0.80 490	0.66 371	1.29 119	0.59 522	0.75 546	0.67 401	0.52 475	0.95 469	0.71 413	0.94 521	0.70 442	0.67 386	0.87 511	0.71 312	1.35 511	0.64 555	0.62 563	0.58 551	1.44 590	0.60 543	0.65 547

RAFT + AFF	0.64 412	1.20 533	1.95 338	0.34 316	0.33 403	0.67 401	0.52 475	0.99 499	0.74 442	0.53 301	0.58 343	0.57 331	0.80 499	1.76 456	0.51 358	0.12 304	0.27 510	0.15 402	0.14 326	0.43 513	0.29 445

PA-Net	0.84 503	1.00 497	3.49 564	0.63 529	0.40 462	0.70 426	0.52 475	0.86 388	0.84 496	0.52 291	0.59 346	0.70 410	0.54 413	2.35 528	2.23 552	0.17 434	0.27 510	0.19 467	0.28 479	0.22 323	0.36 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCSM	0.65 421	0.98 490	1.85 285	0.38 392	0.43 478	0.70 426	0.53 479	1.10 538	0.64 345	0.55 332	0.77 465	0.82 463	0.54 413	1.85 479	0.71 422	0.16 417	0.16 406	0.17 440	0.20 433	0.30 416	0.26 424

PAM	0.70 448	0.35 198	2.72 497	0.56 511	0.62 536	1.08 533	0.53 479	0.85 378	0.44 135	0.93 520	0.92 497	1.24 544	0.68 474	0.64 281	1.01 471	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.48 544	0.14 149	0.38 502

Ntro	1.00 524	1.68 569	2.80 512	0.95 557	0.85 552	1.06 526	0.53 479	0.98 487	0.90 512	0.62 416	0.76 462	0.93 499	0.66 469	1.66 440	0.98 461	0.99 572	0.45 547	0.75 561	0.40 534	1.19 570	0.75 554

ACVNet-4b	1.93 570	1.85 579	4.10 577	1.07 562	0.86 553	1.15 539	0.53 479	1.06 532	1.12 542	0.64 436	1.09 523	1.99 565	0.70 478	2.20 520	9.86 603	5.62 601	0.41 546	1.03 574	0.55 553	1.86 588	0.85 562

RAFT_R40	0.50 300	0.21 25	1.76 226	0.50 482	0.40 462	0.61 324	0.53 479	0.56 169	0.60 290	0.56 344	0.54 307	0.55 313	0.51 403	1.57 426	0.53 365	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.09 60

HBP-ISP	0.76 478	1.30 544	3.19 552	0.35 334	0.26 314	0.85 494	0.54 484	1.03 526	0.72 423	0.80 492	0.69 432	0.68 393	0.83 503	2.04 506	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.29 521	0.25 463	0.28 400	0.24 405

IPLGR	0.54 342	0.56 323	2.68 491	0.36 353	0.18 157	0.62 344	0.54 484	1.02 519	0.64 345	0.73 475	0.46 222	0.47 276	0.45 359	1.12 369	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.19 276	0.12 150

FAT-Stereo	0.70 448	0.54 311	2.88 517	0.36 353	0.29 350	0.62 344	0.54 484	0.97 483	0.87 502	0.76 483	0.92 497	0.94 503	0.80 499	1.84 477	0.57 384	0.18 446	0.19 451	0.17 440	0.16 371	0.22 323	0.25 414

Consistency-Raft	0.88 508	0.93 466	3.23 556	0.99 560	0.64 537	0.77 464	0.55 487	0.98 487	0.97 521	0.61 405	1.03 517	0.65 370	1.05 532	0.79 332	1.38 513	0.44 539	0.46 549	0.51 549	0.58 562	0.65 545	0.47 525

ICVP	0.46 250	0.29 134	2.41 439	0.33 285	0.22 246	0.59 291	0.55 487	0.75 284	0.50 197	0.44 211	0.60 361	0.49 289	0.35 259	0.53 242	0.37 273	0.16 417	0.16 406	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.15 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 457	0.41 241	1.59 178	0.40 414	0.45 489	1.06 526	0.55 487	0.98 487	0.71 413	0.88 511	0.97 507	0.82 463	0.88 515	1.68 443	0.94 455	0.32 528	0.26 503	0.32 527	0.27 476	0.34 454	0.30 456

LALA_ROB	0.60 388	0.76 401	1.69 196	0.36 353	0.29 350	0.79 473	0.55 487	0.94 456	0.77 469	0.81 498	0.67 415	0.94 503	0.49 398	0.99 351	0.73 430	0.21 478	0.15 388	0.20 476	0.18 403	0.23 336	0.21 354

PSMNet_ROB	0.66 427	1.01 501	2.33 424	0.38 392	0.31 382	0.72 435	0.55 487	0.86 388	0.69 394	0.54 314	0.60 361	0.75 435	0.47 382	2.00 503	0.82 445	0.17 434	0.13 341	0.19 467	0.19 423	0.24 351	0.27 432

ACRE	0.56 362	1.14 522	2.77 508	0.76 541	0.28 342	0.60 303	0.56 492	0.76 297	0.58 278	0.55 332	0.62 373	0.41 217	0.29 220	0.44 171	0.39 291	0.11 246	0.19 451	0.13 336	0.14 326	0.36 472	0.18 309

PVD	0.90 511	0.85 441	2.15 389	0.53 497	0.50 502	0.99 516	0.56 492	1.15 547	1.64 568	1.41 561	1.41 545	1.11 535	1.13 540	1.35 391	1.31 508	0.26 511	0.28 513	0.28 514	0.26 471	0.37 480	0.49 529

TDLM	0.67 432	0.92 460	1.76 226	0.37 376	0.24 279	0.66 395	0.56 492	0.82 354	0.74 442	1.16 539	0.62 373	0.61 349	0.48 391	2.70 561	0.50 353	0.20 471	0.11 291	0.35 531	0.14 326	0.32 434	0.16 271

pmcnn	1.32 547	1.05 508	2.77 508	0.74 540	1.43 578	0.72 435	0.56 492	0.96 474	0.91 513	0.99 525	2.92 582	6.01 597	0.70 478	2.38 532	3.32 575	0.13 334	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.34 454	0.22 369

CIPLG	0.56 362	1.19 532	2.46 450	0.80 545	0.31 382	0.61 324	0.57 496	0.76 297	0.57 267	0.56 344	0.63 385	0.41 217	0.30 228	0.45 186	0.40 299	0.11 246	0.20 462	0.13 336	0.13 298	0.35 465	0.19 326

iRaft-Stereo_20w	0.58 374	0.39 229	1.96 347	0.45 458	0.32 390	0.92 510	0.57 496	1.14 544	0.56 263	0.81 498	0.40 189	0.55 313	0.69 476	0.65 292	1.04 476	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.36 525	0.17 228	0.25 414

ADCMid	0.96 520	1.32 548	2.74 503	0.38 392	0.35 425	0.99 516	0.58 498	0.94 456	0.86 499	1.23 548	1.01 513	1.01 516	1.00 527	1.05 359	3.97 581	0.21 478	0.19 451	0.42 542	0.32 506	0.40 502	0.29 445

MDST_ROB	1.17 538	0.42 249	3.87 570	0.54 502	0.44 480	4.11 592	0.58 498	1.31 557	0.84 496	2.12 572	1.12 525	0.98 510	0.71 480	4.24 589	0.99 466	0.16 417	0.14 362	0.19 467	0.17 390	0.18 255	0.35 484

otaku	1.03 527	1.68 569	2.72 497	0.95 557	0.73 545	1.03 523	0.59 500	0.99 499	0.86 499	0.69 458	1.61 549	0.98 510	0.64 462	1.46 406	1.14 488	0.95 569	0.46 549	0.72 560	0.40 534	1.24 574	0.78 557

DeepStereo_RVC	0.44 222	0.28 124	1.92 322	0.49 478	0.17 119	0.60 303	0.59 500	0.50 116	0.52 213	0.49 262	0.45 214	0.39 203	0.86 510	0.45 186	0.33 249	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

ACV-stereo	0.66 427	0.76 401	2.86 515	0.32 262	0.25 297	1.01 520	0.60 502	0.59 188	0.52 213	0.41 195	0.45 214	1.55 558	0.94 522	1.40 398	0.69 417	0.14 377	0.13 341	0.12 277	0.11 224	0.20 292	0.19 326

Wz-Net-SNSev	0.76 478	1.32 548	3.11 544	0.40 414	0.31 382	0.71 429	0.60 502	0.98 487	0.87 502	0.67 449	0.83 477	0.96 506	0.60 442	1.67 442	0.97 459	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.17 390	0.36 472	0.24 405

Wz-Net-MNSev	0.65 421	0.97 486	2.19 398	0.36 353	0.33 403	0.90 506	0.60 502	0.92 439	0.81 488	0.75 480	0.72 451	0.73 423	0.65 464	1.39 395	0.71 422	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.24 351	0.18 309

FCDSN-DC	1.29 546	0.54 311	2.50 462	0.47 468	0.41 469	1.12 535	0.60 502	1.10 538	1.27 552	2.23 578	2.87 579	3.67 583	3.12 587	2.39 535	1.69 529	0.30 525	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.35 465	0.38 502
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 572	1.01 501	1.78 240	1.19 569	1.04 567	3.58 588	0.61 506	1.53 568	1.93 579	1.39 559	3.37 587	2.23 570	10.80 603	2.84 569	1.25 504	1.04 573	0.38 536	0.96 570	0.57 559	1.10 566	1.00 577

IPLG	0.69 444	0.84 437	2.43 445	0.35 334	0.21 219	1.65 559	0.61 506	1.36 559	0.58 278	1.39 559	0.51 270	0.37 189	0.87 511	1.41 399	0.36 267	0.09 81	0.07 44	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.11 113

IPLGR_C	0.58 374	1.25 539	2.72 497	0.80 545	0.31 382	0.60 303	0.61 506	0.76 297	0.58 278	0.56 344	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.43 162	0.40 299	0.11 246	0.22 477	0.13 336	0.15 351	0.35 465	0.19 326

HHNet	0.60 388	0.65 364	2.60 482	0.36 353	0.25 297	0.64 374	0.61 506	0.64 217	0.62 325	0.55 332	1.13 527	0.32 167	0.60 442	0.42 159	1.79 534	0.15 396	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.18 255	0.15 242

GANetREF_RVC	0.75 475	1.15 526	2.46 450	0.47 468	0.26 314	0.83 488	0.61 506	0.97 483	0.89 510	0.62 416	0.61 368	0.72 418	0.59 438	2.42 538	0.55 372	0.32 528	0.25 501	0.36 533	0.24 455	0.39 497	0.31 464
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
ADCPNet	0.99 521	0.99 495	3.93 574	0.37 376	0.68 541	1.36 545	0.62 511	0.87 397	0.76 464	0.78 489	0.81 471	1.08 529	1.18 541	1.14 372	2.49 559	0.21 478	0.69 573	0.21 484	0.95 581	0.29 405	0.37 499

MSMD_ROB	1.34 549	0.96 478	2.38 434	0.39 403	0.32 390	1.96 569	0.62 511	0.91 430	1.43 560	2.94 590	2.60 574	4.77 592	1.95 572	2.43 541	1.33 510	0.29 522	0.26 503	0.32 527	0.32 506	0.30 416	0.30 456

zh-sn7	0.89 510	1.73 573	3.09 541	0.39 403	0.30 363	0.82 485	0.63 513	0.96 474	0.87 502	0.79 491	1.12 525	0.84 471	0.87 511	2.42 538	1.63 526	0.16 417	0.17 427	0.16 421	0.16 371	0.34 454	0.29 445

DisPM	0.43 212	0.33 176	1.78 240	0.57 515	0.18 157	0.59 291	0.63 513	0.53 147	0.61 307	0.60 396	0.53 295	0.38 197	0.26 171	0.75 319	0.29 195	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.14 207

NVStereoNet_ROB	1.16 537	0.95 475	2.54 471	0.58 517	0.55 515	0.78 469	0.63 513	1.00 507	1.08 536	1.03 529	4.07 592	1.48 555	1.22 542	2.88 570	1.27 506	0.50 545	0.46 549	0.54 550	0.62 565	0.50 530	0.63 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 562	0.58 328	2.80 512	0.44 444	0.39 453	2.05 574	0.66 516	1.90 578	1.84 577	2.79 588	2.97 583	4.41 590	3.07 585	2.65 556	2.30 555	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.38 502

ACVNet_1	1.33 548	1.91 584	4.03 575	1.09 564	0.88 554	1.19 542	0.66 516	1.24 553	1.17 545	0.94 521	0.96 505	3.09 579	1.04 531	2.37 529	1.11 485	1.04 573	0.48 555	1.03 574	0.48 544	1.12 567	0.83 559

SST-Stereo	0.52 330	0.20 14	1.76 226	0.62 528	0.53 510	0.62 344	0.66 516	0.55 162	0.61 307	0.58 373	0.53 295	0.52 301	0.60 442	1.59 432	0.29 195	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.10 88

DRaft	0.62 401	0.38 220	1.76 226	0.24 63	0.16 90	0.64 374	0.66 516	0.53 147	0.53 232	0.67 449	0.99 510	0.38 197	1.00 527	1.44 401	2.10 548	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.14 326	0.18 255	0.21 354

GANet	0.75 475	0.84 437	2.01 356	0.40 414	0.25 297	0.74 446	0.66 516	0.87 397	0.73 438	0.71 468	1.07 522	0.84 471	0.59 438	2.71 563	1.15 490	0.17 434	0.16 406	0.44 545	0.16 371	0.31 425	0.20 342

FC-DCNN	1.49 560	0.59 330	2.88 517	0.44 444	0.39 453	1.97 571	0.66 516	1.67 572	1.70 570	2.72 587	2.89 580	4.22 586	2.97 584	2.55 551	2.19 550	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.39 508

NCCL2	0.65 421	0.94 468	1.96 347	0.43 437	0.30 363	0.71 429	0.68 522	0.84 371	0.65 359	0.70 464	0.60 361	0.86 481	0.54 413	1.56 422	0.57 384	0.20 471	0.16 406	0.67 557	0.25 463	0.22 323	0.24 405

SPS-STEREO	1.07 530	1.13 520	2.88 517	0.65 533	0.69 542	0.99 516	0.68 522	1.05 531	0.87 502	1.36 555	1.23 531	1.46 554	0.94 522	1.87 481	1.72 531	0.66 556	0.61 562	0.58 551	0.57 559	0.65 545	0.77 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 597	1.67 567	60.57 625	0.34 316	0.30 363	0.77 464	0.69 524	0.74 273	4.41 591	19.22 612	2.15 563	1.62 560	7.97 599	1.81 470	8.96 600	0.44 539	2.08 597	0.18 461	0.19 423	0.38 487	4.62 602

CRE-IMP	0.41 186	0.22 41	1.76 226	0.48 476	0.17 119	0.79 473	0.69 524	0.52 138	0.52 213	0.47 232	0.42 197	0.45 255	0.26 171	0.41 151	0.31 227	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.23 393

MeshStereo	1.21 540	1.15 526	3.01 535	0.34 316	0.28 342	1.10 534	0.69 524	1.35 558	1.01 527	2.71 586	2.41 570	2.96 576	1.45 558	2.80 567	1.40 516	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 530	0.26 424
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
S-Stereo	0.80 490	0.69 379	3.89 571	0.39 403	0.37 444	0.69 419	0.70 527	0.94 456	0.98 524	0.62 416	0.91 495	0.83 466	0.60 442	2.37 529	0.66 409	0.18 446	0.21 471	0.17 440	0.18 403	0.30 416	0.35 484

Wz-Net-TNSev	0.91 512	1.73 573	3.08 539	0.36 353	0.31 382	1.00 519	0.71 528	1.06 532	0.97 521	0.71 468	0.72 451	1.09 531	0.87 511	2.42 538	1.59 524	0.20 471	0.20 462	0.16 421	0.20 433	0.44 521	0.35 484

WZ-Net	0.92 514	1.31 545	3.76 568	0.41 421	0.36 433	0.86 496	0.71 528	1.00 507	1.06 534	0.82 503	0.92 497	1.06 527	1.05 532	2.16 518	1.61 525	0.19 461	0.13 341	0.15 402	0.16 371	0.32 434	0.28 439

WCMA_ROB	1.12 531	0.83 435	2.66 489	0.58 517	0.34 412	1.17 541	0.71 528	0.93 447	0.94 517	1.74 568	2.63 576	3.09 579	1.71 568	1.70 446	1.84 536	0.26 511	0.21 471	0.20 476	0.21 440	0.28 400	0.43 519

G-Net	0.99 521	0.64 357	2.76 505	0.57 515	0.67 539	2.03 573	0.72 531	0.76 297	0.67 383	1.14 538	2.56 573	1.30 549	1.02 529	1.48 414	1.74 532	0.25 507	0.24 488	0.24 501	0.26 471	0.37 480	0.31 464

NRIStereo	0.46 250	0.25 77	1.77 235	0.47 468	0.16 90	0.95 512	0.74 532	0.51 124	0.56 263	0.48 250	0.39 184	0.59 341	0.29 220	0.77 327	0.32 238	0.11 246	0.13 341	0.11 219	0.09 125	0.21 306	0.24 405

DPSNet	0.86 505	0.60 332	2.34 426	0.58 517	0.36 433	1.07 531	0.75 533	1.30 556	1.05 531	0.70 464	0.68 423	0.94 503	1.29 544	2.08 511	1.82 535	0.26 511	0.23 485	0.16 421	0.17 390	0.48 525	0.40 512

MFMNet_re	0.92 514	1.28 542	2.53 465	0.82 549	0.76 549	0.90 506	0.75 533	0.98 487	1.04 530	1.03 529	1.05 521	0.84 471	0.94 522	0.83 335	0.72 427	0.68 557	0.60 561	0.63 555	0.60 564	0.77 555	0.74 552

RainbowNet	1.15 535	1.78 575	2.72 497	1.12 567	0.91 557	1.06 526	0.76 535	1.16 549	1.13 544	0.75 480	0.97 507	1.09 531	0.80 499	1.60 433	1.21 500	1.17 578	1.26 589	1.01 573	0.57 559	1.13 568	0.88 567

PFNet+	0.45 240	0.37 210	1.86 294	0.46 463	0.18 157	0.58 274	0.77 536	0.52 138	0.64 345	0.56 344	0.48 240	0.39 203	0.26 171	0.93 345	0.32 238	0.13 334	0.09 200	0.14 372	0.13 298	0.12 95	0.15 242

RTS	1.21 540	1.31 545	6.39 590	0.52 491	0.51 507	1.61 555	0.79 537	1.03 526	1.37 558	1.13 536	1.30 537	1.10 533	0.85 507	2.65 556	2.08 545	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 513	0.32 470

RTSA	1.21 540	1.31 545	6.39 590	0.52 491	0.51 507	1.61 555	0.79 537	1.03 526	1.37 558	1.13 536	1.30 537	1.10 533	0.85 507	2.65 556	2.08 545	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 513	0.32 470

ADCP+	0.94 516	1.12 517	3.14 546	0.34 316	0.39 453	1.06 526	0.79 537	0.89 412	0.80 482	0.66 445	0.67 415	0.85 475	1.55 562	0.93 345	4.55 588	0.13 334	0.11 291	0.16 421	0.15 351	0.26 384	0.25 414

CBMV	0.71 457	0.76 401	2.64 486	0.33 285	0.20 205	0.78 469	0.79 537	0.98 487	0.78 474	0.85 510	0.71 446	0.86 481	1.10 537	1.46 406	0.62 398	0.18 446	0.20 462	0.21 484	0.19 423	0.25 364	0.33 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 529	1.36 553	2.98 532	0.42 432	0.36 433	0.96 513	0.81 541	1.06 532	1.12 542	1.25 549	0.97 507	1.08 529	0.90 517	1.25 385	4.86 590	0.21 478	0.21 471	0.22 487	0.23 453	0.36 472	0.38 502

MSAF-DinoV2	3.10 587	1.86 581	10.68 597	3.61 598	0.30 363	3.34 587	0.82 542	2.81 588	1.79 574	0.80 492	0.87 488	1.56 559	1.10 537	26.49 623	1.96 538	0.17 434	0.13 341	0.19 467	1.63 593	0.92 561	0.99 575

ACVNet_2	1.42 557	1.81 576	3.23 556	1.08 563	0.92 558	1.32 543	0.85 543	1.49 565	1.69 569	1.19 547	1.73 553	2.13 567	1.03 530	2.50 547	1.40 516	0.91 566	0.53 557	1.00 572	0.55 553	2.11 590	0.85 562

SANet	1.20 539	1.21 534	3.33 561	0.38 392	0.27 328	1.73 563	0.85 543	1.10 538	2.49 585	1.16 539	1.83 555	1.72 561	1.50 561	2.37 529	2.84 565	0.18 446	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.32 434	0.32 470

DSFCA	0.54 342	0.35 198	1.41 142	0.28 155	0.28 342	0.79 473	0.88 545	0.76 297	0.70 403	0.72 471	0.66 412	0.67 386	0.57 429	1.17 375	0.63 400	0.16 417	0.14 362	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.13 187

DEmStereo	0.68 439	0.31 159	2.25 411	0.42 432	0.17 119	0.66 395	0.89 546	0.51 124	0.59 285	0.60 396	1.01 513	0.45 255	1.26 543	1.54 420	2.26 554	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.10 161	0.10 62	0.11 113

SuperB	1.15 535	1.14 522	5.43 587	0.36 353	0.26 314	0.81 482	0.89 546	0.88 406	1.17 545	0.67 449	0.68 423	0.63 356	1.39 555	1.74 453	3.37 576	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	2.80 595	0.25 414

IMH	2.02 573	2.15 594	2.69 494	1.68 579	1.12 573	1.66 560	0.92 548	2.10 581	1.92 578	1.32 554	2.66 577	2.21 569	1.69 567	5.78 593	1.68 528	5.54 600	0.96 585	1.31 582	0.71 571	1.32 579	0.99 575

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 526	1.67 567	2.32 421	0.47 468	0.39 453	1.47 548	0.95 549	0.95 469	0.91 513	0.84 506	0.94 502	1.05 525	0.60 442	2.95 571	0.72 427	0.41 537	0.72 577	0.32 527	0.55 553	0.74 551	1.22 583

WAO-8	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 594	2.15 576	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 602	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

Venus	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 594	2.15 576	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 602	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

TorneroNet-64	2.65 577	1.83 577	3.30 558	1.46 576	1.20 574	3.89 589	0.99 552	3.51 596	6.71 597	2.56 583	4.60 594	4.22 586	3.85 590	3.33 578	3.14 571	1.19 579	0.65 565	1.39 585	0.79 575	3.31 597	1.15 581

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 549	1.70 571	2.50 462	0.56 511	0.40 462	2.15 577	0.99 552	1.24 553	1.26 551	1.02 528	1.10 524	1.29 546	0.88 515	3.10 575	1.08 479	1.66 588	0.83 581	0.68 558	0.88 578	1.57 581	1.80 595

NaN_ROB	1.14 533	0.94 468	2.96 528	0.53 497	0.56 518	1.13 537	0.99 552	0.98 487	1.00 525	1.09 534	0.87 488	0.77 442	1.06 534	5.90 594	2.72 562	0.16 417	0.23 485	0.16 421	0.24 455	0.22 323	0.36 492

DDVS	0.62 401	0.40 234	1.40 141	2.21 590	0.35 425	0.87 500	1.00 555	0.69 241	0.50 197	0.53 301	0.56 329	0.90 491	0.37 279	1.22 379	0.47 337	0.15 396	0.14 362	0.14 372	0.12 264	0.19 276	0.22 369

Dean	1.79 567	1.83 577	3.92 572	1.29 572	1.07 570	1.55 553	1.00 555	1.95 580	2.33 582	1.47 564	4.19 593	4.26 589	1.33 550	2.21 521	1.48 520	1.14 577	0.68 571	1.18 576	0.74 572	1.24 574	0.98 570

aanetorigin	0.77 482	0.80 422	2.59 479	0.43 437	0.44 480	0.58 274	1.01 557	0.57 174	0.68 385	1.53 565	1.23 531	0.81 458	1.08 535	1.07 360	1.07 478	0.18 446	0.15 388	0.17 440	0.21 440	0.54 537	0.30 456

WAO-6	1.58 564	1.54 559	2.32 421	1.14 568	1.00 563	2.30 579	1.03 558	1.82 576	2.85 588	1.25 549	2.61 575	2.20 568	1.56 563	2.47 545	1.99 541	0.95 569	0.67 567	1.19 579	0.83 576	1.08 565	0.88 567

LVE	1.96 571	2.17 595	3.14 546	1.68 579	1.80 588	1.63 557	1.03 558	2.34 583	2.81 587	1.25 549	2.89 580	4.24 588	1.29 544	2.79 566	1.44 518	2.85 596	0.91 584	1.18 576	1.46 591	1.23 573	1.10 580

TorneroNet	5.50 595	1.92 585	3.16 548	1.47 577	1.25 577	14.07 603	1.06 560	4.90 597	20.99 618	10.17 601	16.48 610	11.88 607	6.93 597	3.34 579	4.20 585	1.30 582	0.69 573	1.45 587	0.86 577	2.61 594	1.20 582

MADNet+	1.36 551	1.93 586	5.95 588	0.81 548	0.59 525	1.57 554	1.09 561	1.39 562	1.22 548	0.84 506	1.01 513	1.25 545	1.12 539	3.19 576	2.36 557	0.45 541	0.47 552	0.38 539	0.34 513	0.59 540	0.57 539

WAO-7	1.48 559	1.63 563	2.49 458	0.93 555	0.75 546	1.72 562	1.10 562	1.84 577	1.96 580	1.43 562	2.54 572	1.97 564	1.61 565	3.06 573	2.08 545	0.69 558	0.66 566	0.94 568	0.74 572	0.80 557	0.69 549

notaker	2.66 578	2.07 588	3.31 560	2.61 594	1.43 578	1.76 564	1.11 563	2.76 587	1.79 574	2.26 579	11.53 605	3.96 584	4.29 591	3.09 574	2.76 564	1.55 587	0.88 583	1.70 593	1.07 585	2.00 589	1.35 585

LSM	3.31 589	1.11 516	5.29 586	9.40 604	30.65 619	0.84 490	1.12 564	0.91 430	1.22 548	1.36 555	2.19 564	0.93 499	0.83 503	1.66 440	0.90 451	0.21 478	0.31 520	0.24 501	0.28 479	0.39 497	6.33 604

AnyNet_C32	1.00 524	1.33 550	2.53 465	0.49 478	0.54 512	1.15 539	1.14 565	0.91 430	0.89 510	1.11 535	0.95 504	0.87 483	0.93 519	1.50 415	4.07 583	0.21 478	0.20 462	0.25 506	0.24 455	0.38 487	0.33 478

CSAN	1.25 544	1.12 517	3.04 536	0.51 487	0.37 444	1.06 526	1.15 566	1.22 550	1.08 536	1.17 544	1.91 557	1.04 523	1.31 547	5.96 595	2.43 558	0.26 511	0.22 477	0.24 501	0.24 455	0.31 425	0.30 456

PSM-AAD	0.63 408	0.22 41	1.77 235	0.37 376	0.23 266	0.86 496	1.17 567	0.59 188	0.60 290	0.64 436	0.71 446	0.68 393	2.93 582	0.65 292	0.31 227	0.09 81	0.07 44	0.17 440	0.15 351	0.13 125	0.33 478

IMH-64-1	1.39 554	1.64 565	1.86 294	1.36 573	1.11 571	1.39 546	1.19 568	1.76 573	1.45 562	1.16 539	2.21 565	1.53 556	1.38 553	1.98 499	1.52 521	1.29 580	0.67 567	1.27 580	0.69 569	1.29 576	0.98 570

IMH-64	1.39 554	1.64 565	1.86 294	1.36 573	1.11 571	1.39 546	1.19 568	1.76 573	1.45 562	1.16 539	2.21 565	1.53 556	1.38 553	1.98 499	1.52 521	1.29 580	0.67 567	1.27 580	0.69 569	1.29 576	0.98 570

DANet	0.80 490	0.65 364	2.21 400	1.19 569	0.48 499	0.74 446	1.25 570	0.89 412	1.53 565	0.89 513	0.71 446	0.96 506	0.56 423	1.83 472	0.96 458	0.18 446	0.16 406	0.19 467	0.16 371	0.26 384	0.29 445
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 591	1.97 587	5.27 585	1.71 581	1.47 582	1.96 569	1.28 571	3.19 590	17.33 612	2.12 572	15.91 608	9.18 602	1.57 564	8.42 599	1.98 540	1.52 586	1.26 589	1.67 592	1.19 587	1.67 584	1.40 587

SAMSARA	0.91 512	0.97 486	2.22 404	0.80 545	0.58 523	1.32 543	1.31 572	1.01 516	0.94 517	1.36 555	0.87 488	1.38 551	0.90 517	1.72 450	1.02 473	0.24 502	0.30 518	0.22 487	0.25 463	0.36 472	0.35 484

SGM-Forest	1.04 528	0.42 249	3.59 567	0.41 421	0.32 390	1.05 525	1.32 573	0.94 456	0.83 493	1.16 539	2.23 567	1.03 520	1.39 555	2.49 546	2.35 556	0.21 478	0.21 471	0.20 476	0.19 423	0.23 336	0.32 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.64 598	2.86 597	5.05 583	7.01 601	3.97 595	2.18 578	1.34 574	3.37 595	4.05 590	13.17 606	10.58 599	10.73 604	16.52 610	8.45 600	10.51 604	10.48 609	9.72 611	5.59 605	13.46 610	6.84 605	6.83 605

AnyNet_C01	1.14 533	1.49 557	4.23 579	0.54 502	0.53 510	1.51 552	1.37 575	1.04 530	1.07 535	1.17 544	1.33 540	1.15 539	1.08 535	1.61 436	2.74 563	0.25 507	0.22 477	0.28 514	0.24 455	0.48 525	0.40 512

SGM_RVC	1.89 569	0.92 460	2.50 462	0.96 559	0.93 559	1.63 557	1.37 575	1.52 567	12.43 601	1.85 569	1.69 552	2.40 572	1.74 569	2.81 568	1.71 530	0.53 546	0.47 552	0.42 542	0.47 543	0.74 551	0.74 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 501	0.81 427	2.40 438	0.61 527	0.18 157	1.48 549	1.39 577	1.60 570	0.74 442	1.94 570	0.85 484	0.73 423	1.68 566	0.87 343	0.31 227	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.32 506	0.25 364	0.12 150

UNDER WATER	2.74 579	1.85 579	4.54 581	1.81 585	1.44 580	2.34 580	1.40 578	3.24 591	6.60 596	2.60 584	2.76 578	5.75 595	5.24 594	3.02 572	4.01 582	1.45 584	0.81 580	1.59 591	1.06 584	1.80 586	1.51 589

EDNetEfficient	1.27 545	0.70 382	4.05 576	0.64 530	0.98 560	0.94 511	1.40 578	0.85 378	1.75 572	2.34 581	1.33 540	1.05 525	2.21 576	1.58 430	4.15 584	0.15 396	0.19 451	0.14 372	0.27 476	0.38 487	0.32 470

ktn	4.35 592	2.10 589	2.89 520	1.80 583	1.49 584	2.13 576	1.41 580	2.26 582	12.72 602	11.41 604	16.43 609	11.15 605	3.75 588	4.36 590	3.18 572	1.82 590	0.98 587	1.73 594	1.21 588	2.97 596	1.27 584

GrayStereo	0.66 427	0.19 8	1.76 226	0.90 552	0.23 266	0.62 344	1.42 581	0.62 206	0.60 290	0.72 471	0.78 467	0.56 325	3.07 585	0.60 270	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.21 440	0.11 84	0.18 309

UNDER WATER-64	2.47 576	1.89 582	4.86 582	1.82 586	1.44 580	3.18 586	1.57 582	2.62 584	5.64 593	2.05 571	2.13 562	4.13 585	3.76 589	2.62 554	3.42 577	1.47 585	0.85 582	1.57 590	1.07 585	1.82 587	1.49 588

PWCK	1.49 560	1.90 583	3.22 555	1.09 564	0.54 512	1.71 561	1.73 583	1.49 565	1.53 565	1.44 563	1.80 554	1.82 562	1.30 546	3.34 579	1.76 533	1.07 575	0.56 559	0.97 571	0.58 562	1.38 580	0.65 547

FTStereo	0.76 478	0.18 5	2.35 429	0.71 537	0.21 219	0.73 442	1.79 584	0.57 174	0.53 232	1.07 532	1.63 551	1.29 546	2.13 574	0.75 319	0.29 195	0.19 461	0.08 129	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.40 512

IGEV-RUCA	2.28 574	0.30 147	1.15 93	0.40 414	1.86 589	2.06 575	1.90 585	1.36 559	1.80 576	3.70 594	3.76 590	5.02 593	8.19 600	2.12 515	1.63 526	0.25 507	0.76 578	2.72 598	1.91 594	2.39 593	2.36 597

ADCL	0.99 521	0.79 420	2.43 445	0.39 403	0.32 390	1.50 551	1.90 585	0.92 439	0.97 521	1.26 552	1.27 533	1.00 515	1.42 557	1.14 372	3.31 574	0.17 434	0.14 362	0.22 487	0.21 440	0.30 416	0.22 369

EAI-Stereo	0.78 486	0.25 77	1.67 193	0.54 502	0.59 525	1.95 568	2.05 587	1.11 543	0.64 345	0.95 523	1.49 546	0.50 292	0.67 471	0.59 264	1.44 518	0.09 81	0.19 451	0.09 99	0.49 546	0.13 125	0.22 369

ELAS	1.39 554	0.79 420	2.86 515	0.53 497	0.50 502	2.81 584	2.20 588	1.61 571	1.50 564	2.28 580	2.35 568	1.82 562	2.13 574	1.73 451	2.22 551	0.35 533	0.37 532	0.35 531	0.35 516	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 575	0.50 297	1.93 325	1.80 583	2.56 591	10.86 601	2.30 589	1.22 550	0.80 482	0.62 416	1.16 528	1.13 536	0.56 423	16.09 610	1.18 495	0.20 471	0.09 200	0.43 544	1.62 592	0.94 562	1.58 591

MADNet++	2.79 580	2.11 591	2.97 531	2.49 592	2.28 590	2.95 585	2.31 590	2.67 585	2.47 584	3.03 591	3.13 585	2.70 575	2.92 581	4.10 587	4.48 587	2.68 595	2.24 599	3.04 601	2.44 598	2.37 592	2.34 596

MANE	2.90 584	1.14 522	2.96 528	1.03 561	1.01 564	5.01 594	2.45 591	5.36 598	6.88 598	3.58 593	4.76 596	5.99 596	4.99 592	4.23 588	4.61 589	0.56 551	0.67 567	0.44 545	0.78 574	0.51 532	1.03 578

ELAS_RVC	1.37 553	0.78 418	3.21 554	0.55 509	0.50 502	1.49 550	2.48 592	1.48 564	1.71 571	2.13 575	2.09 560	2.07 566	2.56 580	1.90 491	2.02 542	0.35 533	0.36 530	0.37 537	0.34 513	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 568	1.43 554	3.81 569	0.87 550	1.01 564	2.38 581	2.53 593	1.36 559	1.75 572	2.92 589	3.22 586	2.65 574	2.93 582	2.22 524	3.10 570	0.72 559	0.69 573	0.63 555	0.62 565	0.77 555	0.98 570

THIR-Stereo	0.86 505	0.62 342	2.13 383	0.25 82	0.16 90	0.58 274	2.74 594	0.59 188	0.51 205	0.62 416	1.62 550	0.97 509	1.80 570	1.69 445	2.25 553	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.11 113

JetBlue	1.78 566	1.63 563	3.92 572	0.73 538	1.21 575	4.38 593	3.35 595	1.59 569	1.20 547	1.26 552	1.52 548	2.37 571	1.88 571	3.23 577	3.00 566	0.53 546	0.47 552	0.48 548	0.49 546	1.29 576	0.97 569

SGM-ForestM	2.98 585	1.70 571	3.52 566	0.67 535	0.47 497	5.18 595	3.36 596	3.30 594	2.86 589	4.44 595	3.79 591	9.80 603	5.50 595	6.29 596	6.52 596	0.27 516	0.36 530	0.24 501	0.27 476	0.38 487	0.58 541

LE_ROB	4.43 593	1.35 552	9.38 595	2.79 595	3.93 594	2.43 582	3.46 597	2.68 586	11.19 600	11.66 605	4.73 595	5.26 594	10.46 602	4.50 591	9.49 601	0.82 565	0.69 573	1.34 583	0.98 582	0.75 553	0.76 555

CrosDoStereo	0.94 516	0.37 210	2.53 465	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 598	0.72 257	0.60 290	0.70 464	1.40 543	0.53 303	1.49 559	1.78 459	3.09 568	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

DeepStereo_LL	0.94 516	0.37 210	2.53 465	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 598	0.72 257	0.60 290	0.70 464	1.40 543	0.53 303	1.49 559	1.78 459	3.09 568	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

JetRed	3.29 588	4.93 599	10.17 596	1.45 575	1.72 587	7.44 597	5.05 600	3.06 589	2.12 581	2.41 582	2.39 569	2.99 577	2.37 577	3.51 582	6.44 595	1.32 583	1.90 595	1.37 584	1.23 589	2.21 591	1.76 593

TCMNet-wrong-test	5.51 596	6.62 602	6.20 589	13.02 608	11.90 602	7.14 596	5.53 601	6.99 602	1.44 561	2.65 585	3.10 584	8.37 601	5.95 596	4.75 592	6.05 594	3.07 597	0.98 587	2.38 597	1.99 595	6.62 604	5.43 603

DGSMNet	2.89 583	0.63 353	3.18 551	3.43 597	4.17 596	2.57 583	6.98 602	0.97 483	0.83 493	0.56 344	1.86 556	0.79 451	0.62 456	1.64 438	1.39 514	4.61 599	5.01 603	5.17 604	4.71 603	4.44 601	4.19 601

BEATNet-Init1	12.10 603	11.19 604	27.29 622	2.99 596	3.51 593	21.84 616	11.10 603	14.34 610	13.83 607	20.34 613	20.33 615	26.35 625	20.03 612	19.06 614	14.80 610	1.74 589	1.81 592	2.05 596	2.49 599	3.69 599	3.12 599

HaxPig	19.86 610	22.40 617	22.34 611	17.95 610	17.95 609	11.77 602	11.89 604	16.02 613	15.89 611	21.10 614	21.41 616	18.74 614	18.39 611	20.08 615	19.69 614	23.63 622	23.22 620	24.06 617	23.69 618	23.00 617	23.95 620

MEDIAN_ROB	23.96 614	27.05 624	26.39 621	22.16 612	22.13 611	16.12 606	13.97 605	20.24 614	20.05 614	25.50 625	25.31 623	22.96 617	22.63 616	24.39 617	23.24 618	28.20 623	27.23 624	28.62 620	27.75 622	27.50 619	27.76 623

AVERAGE_ROB	26.93 621	30.34 625	29.27 623	25.82 614	25.34 612	19.48 612	15.17 606	23.55 618	23.00 621	28.45 626	27.87 624	26.25 624	25.86 625	26.96 625	25.55 619	31.30 624	30.07 625	31.76 621	30.81 623	30.79 623	30.93 624

tt	4.93 594	0.27 100	4.20 578	2.29 591	1.58 585	10.20 600	16.97 607	9.42 605	5.02 592	1.67 567	1.28 534	4.68 591	5.03 593	3.37 581	5.92 593	6.16 602	9.47 610	2.82 599	3.18 600	3.60 598	1.53 590

DPSimNet_ROB	17.97 609	20.20 616	24.98 617	17.62 609	15.92 607	21.53 615	21.00 608	13.70 608	15.61 610	23.89 623	14.69 607	22.87 616	24.58 624	12.70 607	14.56 608	18.48 616	12.91 612	20.21 616	12.05 608	17.76 609	14.17 611

USTest	8.10 599	7.17 603	8.96 594	9.25 603	9.05 598	15.27 604	23.78 609	9.96 606	9.47 599	5.94 599	6.75 597	7.80 600	7.48 598	8.83 601	11.21 605	2.21 594	3.56 600	2.86 600	3.20 601	5.02 602	4.16 600

DGTPSM_ROB	8.89 601	5.62 600	12.25 599	5.92 600	11.32 600	8.54 598	24.18 610	6.40 600	13.49 603	5.15 596	11.46 603	6.19 598	10.92 604	7.00 597	13.72 606	4.47 598	7.65 604	3.92 602	7.45 606	4.38 600	7.87 606

DPSMNet_ROB	9.48 602	5.64 601	13.01 603	8.82 602	11.82 601	8.54 598	24.20 611	6.41 601	13.65 606	5.32 598	11.47 604	6.33 599	10.92 604	7.69 598	13.89 607	7.25 608	8.19 606	5.06 603	7.78 607	5.31 603	8.26 607

xxxxx1	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 615	20.21 615	16.45 609	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 611	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 625

tt_ll	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 615	20.21 615	16.45 609	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 611	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 625

ff	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 615	20.21 615	16.45 609	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 611	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 625

Anonymous_1	22.91 612	11.20 605	12.13 598	12.75 605	26.28 618	19.43 611	27.92 615	14.08 609	13.61 604	14.96 607	10.58 599	11.26 606	11.19 606	12.55 606	14.57 609	38.28 625	7.88 605	34.96 622	63.99 624	89.57 628	10.94 610

DPSM_ROB	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 611	14.28 608	10.58 602	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 608	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 608

DPSM	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 611	14.28 608	10.58 602	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 608	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 608

ASD4	21.52 611	19.65 610	22.13 610	22.45 613	16.42 608	23.29 617	30.71 618	33.06 625	17.47 613	24.18 624	14.11 606	21.71 615	15.88 609	21.06 616	18.11 613	19.78 617	17.78 619	26.52 619	20.33 617	27.03 618	18.73 618

LSM0	26.58 620	22.63 623	25.88 620	30.13 620	52.21 627	39.94 625	56.74 619	28.97 623	28.72 622	21.14 615	22.26 617	24.43 623	23.88 619	26.54 624	30.87 621	14.32 615	16.55 613	13.12 614	14.71 611	17.92 615	20.60 619

FlowAnything	24.85 618	22.54 619	25.10 618	26.11 618	25.76 614	39.86 622	57.00 620	28.89 622	28.87 626	21.31 620	22.68 622	24.22 620	23.87 618	26.39 621	30.89 625	14.26 611	16.78 618	13.10 612	14.90 616	17.78 610	16.69 612

Selective-RAFT-Error	24.87 619	22.59 622	25.14 619	26.13 619	25.82 617	39.93 624	57.03 621	28.97 623	28.95 627	21.21 619	22.65 621	24.25 622	23.98 623	26.43 622	30.83 620	14.27 614	16.71 614	13.10 612	14.82 613	17.82 614	16.76 616

CasAABBNet	24.81 617	22.53 618	24.83 616	26.08 615	25.74 613	39.86 622	57.06 622	28.87 621	28.83 625	21.16 618	22.54 620	24.22 620	23.89 622	26.38 618	30.87 621	14.25 610	16.71 614	13.09 609	14.81 612	17.78 610	16.71 613

RAFT-FEzeroshot	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 619	28.79 623	21.14 615	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 618	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 614

RAFT-FE	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 619	28.79 623	21.14 615	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 618	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 614

RSGM-EC	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 626	22.80 619	23.45 621	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 626	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 621

acva	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 626	22.80 619	23.45 621	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 626	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 621

PML	23.15 613	16.83 608	7.78 592	5.49 599	9.93 599	51.13 626	104.50 627	5.76 599	13.62 605	37.30 627	105.93 627	30.86 626	23.50 617	12.07 604	7.87 599	6.30 603	2.12 598	6.32 606	2.43 597	10.44 608	2.90 598

test_example2	115.39 627	123.23 628	94.57 626	115.52 626	123.55 628	101.63 627	114.33 628	53.41 628	99.48 628	134.90 628	135.05 628	85.83 629	85.11 628	111.32 628	106.15 628	152.55 629	205.26 629	99.78 629	114.96 629	140.96 629	110.20 628

ccccc	291.34 628	297.21 629	347.09 628	374.70 629	380.44 629	203.92 628	213.88 629	216.32 629	172.72 629	203.37 629	218.57 629	215.01 630	258.31 629	312.78 629	341.56 629	412.57 630	356.13 630	256.09 630	227.69 630	428.88 630	389.64 629

FADE		3.00 598		2.11 589	2.94 592							3.05 578				94.83 628	35.90 626	65.83 625	66.18 625	1.66 583

Low-res two-view benchmark