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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 70	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 70	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 71	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 119	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 77

S2M2_XL	0.19 7	0.18 107	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 268	0.16 377	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 56	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.11 77

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 176	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 63	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 100	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 68	0.12 212	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 92	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 92	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 203	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.10 36

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 56	0.19 18	0.38 49	0.43 155	0.21 15	0.21 16	0.27 63	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 36	0.11 154	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

OmniDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 215	0.27 127	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 69	0.29 147	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 21	0.19 145	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 36

asd	0.21 21	0.18 107	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 70	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 78	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 115	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

4.5_new	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

4w-stereo	0.21 21	0.19 145	0.31 71	0.31 22	0.17 21	0.29 100	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 78	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 90	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

2.5w	0.21 21	0.18 107	0.31 71	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.25 98	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

2.75w_new	0.21 21	0.18 107	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 242	0.36 37	0.28 41	0.34 99	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 129	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 71	0.14 1	0.41 90	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.12 56	0.12 124

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 538	0.39 180	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.08 1	0.16 231	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 58	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.10 36

AdaDepth	0.22 35	0.17 80	0.32 84	0.37 144	0.18 37	0.34 165	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 207	0.21 21	0.10 13	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.12 124

qwe	0.22 35	0.18 107	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 106	0.30 70	0.20 24	0.20 39	0.43 104	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.09 4

2.25w	0.22 35	0.18 107	0.31 71	0.31 22	0.18 37	0.31 130	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 78	0.37 106	0.20 24	0.22 60	0.45 119	0.24 76	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

4.25_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3.75w	0.22 35	0.17 80	0.30 59	0.31 22	0.19 57	0.43 240	0.24 90	0.35 33	0.24 24	0.31 78	0.27 48	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 70	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 78	0.26 42	0.22 34	0.26 108	0.50 162	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

2w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.30 59	0.32 42	0.16 10	0.28 88	0.38 325	0.38 49	0.35 98	0.32 91	0.33 83	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 56	0.10 36

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 96	0.40 113	0.19 18	0.18 22	0.45 119	0.21 21	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.08 1

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 110	0.30 70	0.16 2	0.18 22	0.43 104	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 68	0.21 33	0.27 119	0.36 52	0.25 96	0.16 226	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.10 36

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 71	0.29 5	0.22 129	0.21 15	0.26 111	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 70	0.22 34	0.22 60	0.47 141	0.22 35	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.10 36

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 350	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 90	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.11 77

GEAStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 58	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GSStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

Zero-FE251	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.20 84	0.44 248	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 68	0.38 132	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

3.25w_new	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.39 203	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 156	0.28 69	0.29 147	0.26 2	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

AIO_rvc	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.34 72	0.19 57	0.26 56	0.33 229	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 102	0.15 4	0.51 169	0.24 76	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.10 36

AIO_test	0.23 49	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 113	0.39 348	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 58	0.32 86	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.15 187	0.86 569

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 374	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 70	0.27 63	0.19 31	0.47 141	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.09 4

gasm-f	0.24 58	0.16 52	0.27 29	0.33 55	0.25 230	0.25 51	0.36 288	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 98	0.24 51	0.30 165	0.36 52	0.23 62	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.15 187	0.12 124

3w_stereo	0.24 58	0.20 182	0.37 149	0.33 55	0.16 10	0.32 147	0.42 384	0.41 68	0.38 129	0.31 78	0.27 48	0.16 2	0.26 108	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.11 77

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 130	0.41 374	0.40 62	0.43 155	0.31 78	0.38 108	0.17 4	0.24 82	0.45 119	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LG-Stereo	0.24 58	0.18 107	0.40 192	0.39 203	0.20 84	0.22 18	0.27 127	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 123	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 212	0.16 167	0.15 218	0.13 92	0.09 4

HUF	0.24 58	0.16 52	0.33 99	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 359	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 86	0.28 133	0.34 42	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.10 36

GIP-stereo	0.24 58	0.18 107	0.30 59	0.37 144	0.24 198	0.26 56	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 110	0.35 111	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.11 77

RAStereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.40 241	0.21 109	0.23 25	0.26 111	0.42 73	0.45 171	0.23 27	0.34 92	0.30 76	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

IGEV++	0.24 58	0.17 80	0.31 71	0.38 174	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.30 76	0.22 60	0.31 19	0.28 164	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.13 167

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 107	0.35 126	0.35 107	0.19 57	0.27 70	0.25 98	0.55 140	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 102	0.19 31	0.58 240	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.10 36

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 59	0.35 107	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 48	0.29 71	0.29 147	0.33 37	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.64 554	0.12 124

GASTEREO	0.25 68	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.20 84	0.22 18	0.30 172	0.43 86	0.31 60	0.37 117	0.33 83	0.22 34	0.35 201	0.41 90	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.11 77

MSCF	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.39 203	0.20 84	0.20 9	0.31 198	0.43 86	0.31 60	0.36 110	0.33 83	0.23 44	0.35 201	0.36 52	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.13 92	0.11 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 417	0.24 6	0.51 460	0.19 57	0.29 100	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 173	0.44 115	0.22 35	0.14 109	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.14 137	0.10 36

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 52	0.34 116	0.39 203	0.27 305	0.33 154	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 80	0.25 57	0.21 48	0.48 152	0.24 76	0.20 357	0.11 154	0.13 64	0.10 61	0.17 266	0.15 235

fffft	0.25 68	0.17 80	0.37 149	0.36 127	0.22 129	0.28 88	0.36 288	0.42 73	0.24 24	0.36 110	0.23 26	0.27 63	0.22 60	0.52 176	0.27 143	0.12 36	0.09 25	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.12 124
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.37 144	0.18 37	0.28 88	0.30 172	0.48 106	0.27 35	0.29 68	0.30 70	0.32 86	0.17 14	0.52 176	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.10 36

RSM++	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.36 127	0.20 84	0.28 88	0.30 172	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 124	0.21 48	0.50 162	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 107	0.33 99	0.36 127	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 137	0.21 48	0.56 207	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.14 137	0.10 36

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 241	0.18 37	0.27 70	0.26 111	0.49 109	0.27 35	0.36 110	0.27 48	0.33 98	0.35 201	0.49 156	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.11 77

EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.34 72	0.20 84	0.35 174	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 48	0.41 155	0.18 22	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.13 92	0.11 77

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 59	0.36 127	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 71	0.29 147	0.38 69	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.70 557	0.12 124

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 508	0.30 9	0.17 21	0.38 203	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 119	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 211

S2M2_L	0.26 79	0.22 258	0.33 99	0.31 22	0.25 230	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 145	0.25 39	0.36 102	0.30 76	0.25 91	0.30 15	0.26 125	0.22 400	0.19 428	0.17 207	0.19 357	0.21 364	0.18 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 79	0.18 107	0.34 116	0.35 107	0.24 198	0.23 25	0.28 146	0.51 119	0.36 106	0.31 78	0.36 102	0.37 124	0.20 39	0.57 220	0.22 35	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124

SCV	0.26 79	0.19 145	0.33 99	0.35 107	0.21 109	0.27 70	0.34 242	0.56 142	0.28 41	0.24 34	0.28 58	0.37 124	0.23 72	0.49 156	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.15 187	0.11 77

castereo++	0.26 79	0.16 52	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 417	0.20 29	0.37 40	0.47 180	0.23 27	0.23 26	0.35 111	0.28 133	0.39 75	0.19 5	0.14 109	0.09 25	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.10 36

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 145	0.35 126	0.35 107	0.22 129	0.36 183	0.32 219	0.39 54	0.34 84	0.37 117	0.30 70	0.33 98	0.24 82	0.53 185	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.11 77

mms	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.33 229	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 92	0.34 102	0.20 39	0.45 119	0.26 125	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.11 77

ours_stereo	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.38 174	0.23 169	0.30 113	0.33 229	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 92	0.35 111	0.23 72	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.10 36

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.41 68	0.31 60	0.29 68	0.43 122	0.49 204	0.25 91	0.47 141	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.12 124

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 107	0.36 133	0.36 127	0.26 274	0.27 70	0.27 127	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 155	0.28 133	0.40 82	0.28 164	0.16 226	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.12 124

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 258	0.36 133	0.48 415	0.22 129	0.20 9	0.29 156	0.51 119	0.44 162	0.28 61	0.23 26	0.42 165	0.26 108	0.29 9	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124
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
tt45	0.27 91	0.17 80	0.34 116	0.35 107	0.23 169	0.38 203	0.28 146	0.46 99	0.28 41	0.40 140	0.27 48	0.38 132	0.25 91	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.12 56	0.14 211

999	0.27 91	0.16 52	0.35 126	0.36 127	0.24 198	0.31 130	0.27 127	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 70	0.39 137	0.23 72	0.63 288	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.14 211

Pointernet	0.27 91	0.14 14	0.33 99	0.35 107	0.23 169	0.35 174	0.21 49	0.72 267	0.38 129	0.39 134	0.36 102	0.34 102	0.25 91	0.36 52	0.25 96	0.15 173	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

trnet	0.27 91	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 190	0.23 76	0.52 128	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.34 102	0.26 108	0.39 75	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

UniTT-Stereo	0.27 91	0.17 80	0.37 149	0.40 241	0.27 305	0.30 113	0.28 146	0.39 54	0.31 60	0.29 68	0.46 131	0.27 63	0.25 91	0.47 141	0.34 231	0.17 268	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.14 137	0.12 124

AEACV	0.27 91	0.17 80	0.31 71	0.34 72	0.45 500	0.26 56	0.28 146	0.37 40	0.32 73	0.30 75	0.46 131	0.31 83	0.37 223	0.36 52	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.11 77

LoS_RVC	0.27 91	0.16 52	0.27 29	0.32 42	0.30 373	0.44 248	0.34 242	0.41 68	0.33 79	0.31 78	0.51 156	0.29 71	0.32 178	0.36 52	0.28 164	0.11 26	0.10 60	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 352

water-stereo	0.28 98	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 183	0.23 76	0.62 180	0.38 129	0.39 134	0.62 198	0.41 155	0.35 201	0.28 7	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.12 56	0.10 36

castereo	0.28 98	0.16 52	0.32 84	0.35 107	0.21 109	0.40 215	0.42 384	0.50 117	0.66 246	0.26 44	0.41 116	0.37 124	0.36 219	0.33 37	0.24 76	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

fffy	0.28 98	0.21 219	0.34 116	0.37 144	0.23 169	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.41 145	0.32 91	0.37 106	0.39 137	0.27 119	0.50 162	0.27 143	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

WCG-NET	0.28 98	0.15 34	0.33 99	0.33 55	0.19 57	0.33 154	0.27 127	0.39 54	0.80 327	0.46 164	0.49 143	0.39 137	0.25 91	0.40 82	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.10 36

MGS-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.36 127	0.23 169	0.37 190	0.30 172	0.39 54	0.44 162	0.31 78	0.51 156	0.40 149	0.24 82	0.43 104	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.14 137	0.13 167

testlalala	0.28 98	0.19 145	0.43 234	0.34 72	0.23 169	0.45 257	0.30 172	0.43 86	0.29 50	0.68 269	0.49 143	0.35 111	0.25 91	0.32 24	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.11 77

GCAP-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.38 174	0.19 57	0.38 203	0.23 76	0.57 147	0.41 145	0.45 158	0.49 143	0.39 137	0.27 119	0.33 37	0.23 62	0.14 109	0.12 212	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.11 77

CES	0.28 98	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 549	0.37 190	0.27 127	0.48 106	0.46 175	0.34 99	0.48 139	0.27 63	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.13 92	0.17 301

MC-Stereo	0.28 98	0.17 80	0.32 84	0.38 174	0.20 84	0.26 56	0.26 111	0.49 109	0.37 122	0.37 117	0.61 195	0.41 155	0.31 173	0.55 197	0.25 96	0.13 68	0.09 25	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.11 77

CroCo-Stereo Lap2	0.28 98	0.24 316	0.39 180	0.50 444	0.29 356	0.20 9	0.31 198	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 48	0.46 190	0.31 173	0.39 75	0.30 187	0.14 109	0.15 345	0.16 167	0.13 160	0.16 231	0.15 235

CREStereo	0.28 98	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 190	0.25 98	0.51 119	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.32 86	0.26 108	0.38 69	0.25 96	0.16 226	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77
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
DA	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GGEV	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

FlowAnything_test	0.29 109	0.19 145	0.39 180	0.47 408	0.26 274	0.46 262	0.25 98	0.43 86	0.31 60	0.29 68	0.26 42	0.35 111	0.26 108	0.40 82	0.37 280	0.21 374	0.15 345	0.22 382	0.26 478	0.16 231	0.16 281

depthmonostereo	0.29 109	0.14 14	0.31 71	0.35 107	0.17 21	0.46 262	0.27 127	0.69 239	0.57 213	0.35 106	0.42 119	0.31 83	0.35 201	0.35 50	0.27 143	0.14 109	0.12 212	0.13 64	0.12 126	0.11 20	0.10 36

HART	0.29 109	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.21 109	0.32 147	0.26 111	0.62 180	0.31 60	0.33 96	0.65 205	0.41 155	0.22 60	0.55 197	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.11 95	0.15 187	0.11 77

ff7	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEVStereo-DCA	0.29 109	0.22 258	0.38 161	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.12 126	0.13 92	0.15 235

ffff	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

rrr	0.29 109	0.22 258	0.41 202	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.32 219	0.52 128	0.42 153	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.14 211

11t	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

anonymousdsp	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

LoS	0.29 109	0.15 34	0.30 59	0.29 5	0.18 37	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.72 274	0.34 99	0.52 165	0.41 155	0.28 133	0.47 141	0.28 164	0.15 173	0.11 154	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.11 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.35 107	0.24 198	0.32 147	0.43 391	0.57 147	0.37 122	0.33 96	0.30 70	0.32 86	0.28 133	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.13 167

ccc-4	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEV-Stereo	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 109	0.19 145	0.27 29	0.44 355	0.19 57	0.31 130	0.26 111	0.47 102	0.43 155	0.37 117	0.47 137	0.41 155	0.23 72	0.50 162	0.34 231	0.14 109	0.18 414	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.13 167

test_xeample3	0.29 109	0.21 219	0.41 202	0.35 107	0.26 274	0.35 174	0.32 219	0.56 142	0.36 106	0.43 152	0.32 82	0.34 102	0.28 133	0.54 192	0.23 62	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.13 167

DilatedVolume-Stereo	0.30 126	0.15 34	0.34 116	0.33 55	0.20 84	0.53 294	0.25 98	0.56 142	0.43 155	0.56 198	0.50 147	0.35 111	0.29 147	0.49 156	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.11 95	0.11 20	0.10 36

MM-Stereo_test2	0.30 126	0.18 107	0.39 180	0.40 241	0.24 198	0.42 237	0.42 384	0.63 188	0.41 145	0.37 117	0.35 98	0.32 86	0.26 108	0.53 185	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.15 187	0.10 36

Reg-Stereo(zero)	0.30 126	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 147	0.20 29	0.63 188	0.68 254	0.50 177	0.52 165	0.51 211	0.30 165	0.45 119	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.11 77

GCAP-BAT	0.30 126	0.21 219	0.42 223	0.33 55	0.27 305	0.26 56	0.27 127	0.45 97	0.30 55	0.60 209	0.64 202	0.45 182	0.23 72	0.56 207	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.10 61	0.12 56	0.11 77

CASnet	0.30 126	0.20 182	0.33 99	0.41 275	0.16 10	0.26 56	0.24 90	0.52 128	0.53 196	0.52 186	0.54 171	0.39 137	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.22 382	0.18 327	0.18 290	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 126	0.15 34	0.31 71	0.30 9	0.17 21	0.55 305	0.23 76	0.44 93	0.55 205	0.59 205	0.68 219	0.37 124	0.26 108	0.35 50	0.27 143	0.15 173	0.16 377	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.14 211

rvit_stereo_0081_aga	0.31 132	0.28 391	0.44 246	0.42 315	0.29 356	0.34 165	0.31 198	0.44 93	0.40 141	0.39 134	0.44 123	0.40 149	0.32 178	0.42 98	0.29 181	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.16 250	0.20 340	0.15 235

rvit_stereo_0080	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.15 34	0.36 133	0.32 42	0.19 57	0.35 174	0.27 127	0.51 119	0.78 316	0.45 158	0.55 177	0.48 198	0.27 119	0.54 192	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.11 95	0.12 56	0.11 77

whm_eth	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

plain	0.31 132	0.20 182	0.50 332	0.39 203	0.29 356	0.27 70	0.30 172	0.44 93	0.35 98	0.31 78	0.66 212	0.30 76	0.31 173	0.65 309	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.17 266	0.12 124

MIF-Stereo (partial)	0.31 132	0.18 107	0.37 149	0.41 275	0.31 395	0.28 88	0.23 76	0.47 102	0.42 153	0.31 78	0.63 199	0.36 122	0.35 201	0.57 220	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.14 211

FE-Mocha	0.32 138	0.19 145	0.50 332	0.38 174	0.27 305	0.30 113	0.20 29	0.71 262	0.36 106	0.65 247	0.56 180	0.54 223	0.25 91	0.38 69	0.22 35	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.16 250	0.13 92	0.12 124

rvit_stereo_0081	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

rvit_stereo_0082	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

RAFT-Stereo-weight	0.32 138	0.18 107	0.33 99	0.39 203	0.22 129	0.26 56	0.29 156	0.67 221	0.80 327	0.53 189	0.51 156	0.58 244	0.20 39	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.11 77

CAS++	0.32 138	0.24 316	0.36 133	0.37 144	0.26 274	0.28 88	0.23 76	0.87 336	0.50 188	0.47 169	0.45 126	0.26 58	0.21 48	0.49 156	0.24 76	0.23 417	0.19 428	0.22 382	0.17 300	0.21 364	0.16 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 138	0.22 258	0.34 116	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	0.72 267	0.37 122	0.37 117	0.34 92	0.32 86	0.31 173	0.59 255	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

MSKI-zero shot	0.32 138	0.17 80	0.34 116	0.39 203	0.21 109	0.32 147	0.22 59	0.61 174	0.43 155	0.52 186	0.64 202	0.61 270	0.20 39	0.74 373	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.12 56	0.12 124

iRaftStereo_RVC	0.32 138	0.19 145	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.31 130	0.29 156	0.68 231	0.51 190	0.49 174	0.66 212	0.37 124	0.23 72	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.15 187	0.12 124

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 198	0.27 70	0.22 59	0.46 99	0.88 377	0.46 164	0.80 275	0.30 76	0.26 108	0.36 52	0.33 216	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.51 559	0.13 92	0.09 4
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
XX-TBD	0.32 138	0.53 518	0.26 20	0.51 460	0.20 84	0.37 190	0.24 90	0.40 62	0.73 281	0.54 193	0.69 220	0.31 83	0.25 91	0.32 24	0.27 143	0.16 226	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.11 77

PMTNet	0.32 138	0.16 52	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 257	0.22 59	0.56 142	0.63 231	0.46 164	0.54 171	0.39 137	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.75 563	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77

xyz-stereo-finetune	0.33 149	0.18 107	0.36 133	0.33 55	0.18 37	0.57 323	0.31 198	0.58 153	0.69 261	0.45 158	0.54 171	0.38 132	0.33 190	0.56 207	0.36 264	0.12 36	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

MM-Stereo_test1	0.33 149	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.23 169	0.36 183	0.45 403	0.58 153	0.54 200	0.60 209	0.50 147	0.38 132	0.37 223	0.60 261	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.12 124

tg	0.33 149	0.18 107	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.38 203	0.26 111	0.70 254	0.56 211	0.47 169	0.65 205	0.42 165	0.24 82	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.14 137	0.11 77

model_zeroshot	0.33 149	0.18 107	0.48 307	0.39 203	0.28 329	0.45 257	0.25 98	0.63 188	0.45 171	0.61 217	0.50 147	0.51 211	0.25 91	0.45 119	0.26 125	0.16 226	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.13 167

rvit_stereo_ft	0.33 149	0.25 341	0.47 287	0.52 472	0.32 411	0.33 154	0.47 414	0.49 109	0.50 188	0.34 99	0.41 116	0.41 155	0.32 178	0.48 152	0.34 231	0.22 400	0.14 315	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.14 211

4D-IteraStereo	0.33 149	0.18 107	0.40 192	0.40 241	0.24 198	0.32 147	0.27 127	0.58 153	0.72 274	0.65 247	0.54 171	0.42 165	0.23 72	0.45 119	0.28 164	0.14 109	0.09 25	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.11 77

IGEV-FE	0.34 155	0.18 107	0.67 424	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

MM-Stereo_test3	0.34 155	0.19 145	0.31 71	0.41 275	0.25 230	0.35 174	0.44 400	0.72 267	0.92 405	0.46 164	0.52 165	0.41 155	0.29 147	0.44 115	0.28 164	0.16 226	0.15 345	0.17 207	0.13 160	0.14 137	0.13 167

rvit_stereo_0083	0.34 155	0.24 316	0.50 332	0.44 355	0.27 305	0.34 165	0.35 266	0.45 97	0.62 220	0.37 117	0.47 137	0.42 165	0.35 201	0.40 82	0.36 264	0.22 400	0.20 440	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.14 211

gcap-zeroshot	0.34 155	0.18 107	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.49 275	0.27 127	0.52 128	0.34 84	0.64 238	0.50 147	0.83 380	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.13 68	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.12 124

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 155	0.27 377	0.45 258	0.36 127	0.25 230	0.48 270	0.30 172	0.58 153	0.90 393	0.42 149	0.36 102	0.30 76	0.29 147	0.49 156	0.30 187	0.16 226	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.18 290	0.15 235

AE-Stereo	0.34 155	0.21 219	0.42 223	0.48 415	0.31 395	0.48 270	0.35 266	0.61 174	0.62 220	0.32 91	0.55 177	0.52 215	0.27 119	0.47 141	0.29 181	0.13 68	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.12 124

IGEV_Zeroshot_test	0.34 155	0.18 107	0.67 424	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

RAFT-Test	0.34 155	0.18 107	0.37 149	0.38 174	0.23 169	0.50 278	0.23 76	0.69 239	0.40 141	0.60 209	0.85 307	0.61 270	0.28 133	0.46 134	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

CAS	0.34 155	0.13 2	0.25 12	1.28 570	0.30 373	0.46 262	0.38 325	0.48 106	0.47 180	0.34 99	0.52 165	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 561	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.15 235

test-3	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.22 59	0.63 188	0.78 316	0.71 291	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_1	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.23 76	0.63 188	0.78 316	0.68 269	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

cross-raft	0.34 155	0.20 182	0.37 149	0.44 355	0.23 169	0.32 147	0.35 266	0.74 280	0.40 141	0.60 209	0.77 251	0.57 236	0.27 119	0.43 104	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.11 77

raftrobust	0.34 155	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.27 305	0.30 113	0.25 98	0.71 262	0.63 231	0.58 203	0.55 177	0.45 182	0.46 278	0.51 169	0.29 181	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.13 167

EAI-Stereo	0.34 155	0.19 145	0.44 246	0.39 203	0.21 109	0.31 130	0.30 172	1.15 454	0.30 55	0.49 174	0.75 241	0.36 122	0.28 133	0.62 277	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.13 92	0.12 124

CFNet-RSSM	0.34 155	0.17 80	0.45 258	0.39 203	0.22 129	0.35 174	0.23 76	0.73 278	0.84 350	0.65 247	0.54 171	0.57 236	0.28 133	0.46 134	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.11 77

Gwc-CoAtRS	0.34 155	0.17 80	0.44 246	0.39 203	0.23 169	0.34 165	0.22 59	0.70 254	0.75 291	0.60 209	0.59 190	0.58 244	0.29 147	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.12 124

ACVNet-DCA	0.35 171	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

EKT-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.39 180	0.43 336	0.29 356	0.38 203	0.31 198	0.69 239	0.64 238	0.45 158	0.63 199	0.49 204	0.27 119	0.56 207	0.33 216	0.18 302	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.16 231	0.16 281

Any-RAFT	0.35 171	0.16 52	0.30 59	0.34 72	0.21 109	0.52 286	0.22 59	0.88 341	0.73 281	0.53 189	0.73 230	0.64 285	0.28 133	0.46 134	0.24 76	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.12 124

HH	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HanStereo	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

LL-Strereo2	0.35 171	0.24 316	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.35 174	0.24 90	0.67 221	0.44 162	0.54 193	0.51 156	0.66 303	0.25 91	0.66 317	0.30 187	0.14 109	0.12 212	0.23 404	0.20 382	0.18 290	0.13 167

anonymousdsp2	0.35 171	0.20 182	0.43 234	0.37 144	0.24 198	0.48 270	0.31 198	0.86 329	0.65 243	0.55 195	0.50 147	0.50 207	0.34 198	0.56 207	0.31 194	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.16 231	0.14 211

Selective-RAFT	0.35 171	0.23 279	0.51 345	0.44 355	0.21 109	0.64 374	0.27 127	0.59 158	0.63 231	0.40 140	0.38 108	0.55 228	0.40 244	0.57 220	0.35 248	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.16 231	0.13 167

RCA-Stereo	0.35 171	0.17 80	0.34 116	0.38 174	0.22 129	0.31 130	0.34 242	0.68 231	1.24 510	0.45 158	0.65 205	0.47 193	0.43 258	0.38 69	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.11 77

Patchmatch Stereo++	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.56 207	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo_v2	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.57 220	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.25 51	0.21 49	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.57 220	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

HUI-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.60 168	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.50 162	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iGMRVC	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.30 172	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iRAFT	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

RAFT-IKP	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.28 146	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

sCroCo_RVC	0.35 171	0.28 391	0.69 435	0.51 460	0.39 465	0.41 230	0.31 198	0.49 109	0.45 171	0.31 78	0.48 139	0.38 132	0.32 178	0.46 134	0.32 204	0.21 374	0.22 458	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.20 375

xyz-stereo-finetune2	0.36 189	0.19 145	0.38 161	0.32 42	0.19 57	0.82 447	0.29 156	0.52 128	0.32 73	0.51 180	0.78 262	0.43 173	0.45 273	0.69 344	0.44 331	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.13 167

testlalala2	0.36 189	0.18 107	0.45 258	0.89 555	0.53 525	0.44 248	0.26 111	0.61 174	0.49 184	0.68 269	0.56 180	0.44 180	0.24 82	0.34 42	0.31 194	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.10 61	0.13 92	0.13 167

1test111	0.36 189	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.55 197	0.45 340	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

11t1	0.36 189	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.62 358	0.29 156	0.69 239	0.43 155	0.60 209	0.53 169	0.53 219	0.48 287	0.56 207	0.40 302	0.18 302	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.17 266	0.17 301

tt1	0.36 189	0.24 316	0.32 84	0.41 275	0.22 129	0.54 300	0.38 325	0.68 231	1.04 461	0.41 144	0.46 131	0.35 111	0.45 273	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.16 281

knoymous	0.36 189	0.20 182	0.31 71	0.31 22	0.22 129	0.36 183	0.29 156	0.61 174	0.64 238	0.67 263	0.70 223	0.60 265	0.40 244	0.58 240	0.34 231	0.17 268	0.11 154	0.20 325	0.11 95	0.17 266	0.18 319

DCANet-4	0.36 189	0.20 182	0.48 307	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.66 211	0.92 405	0.69 278	0.78 262	0.40 149	0.47 282	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

test_4	0.36 189	0.18 107	0.31 71	0.44 355	0.25 230	0.20 9	0.34 242	0.56 142	0.41 145	0.59 205	1.45 509	0.43 173	0.25 91	0.63 288	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.11 77

test_3	0.36 189	0.19 145	0.44 246	0.44 355	0.23 169	0.48 270	0.36 288	0.66 211	0.82 340	0.64 238	0.45 126	0.68 311	0.25 91	0.41 90	0.31 194	0.12 36	0.10 60	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

NRIStereo	0.36 189	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.23 169	0.34 165	0.26 111	0.65 202	0.55 205	0.64 238	0.63 199	0.56 231	0.37 223	0.65 309	0.37 280	0.15 173	0.11 154	0.18 255	0.15 218	0.17 266	0.14 211

DeepStereo_RVC	0.36 189	0.21 219	0.47 287	0.40 241	0.24 198	0.26 56	0.22 59	0.60 168	0.38 129	0.69 278	0.67 217	0.57 236	0.51 307	0.56 207	0.39 295	0.16 226	0.12 212	0.18 255	0.15 218	0.19 324	0.18 319

CRE-IMP	0.36 189	0.23 279	0.49 319	0.42 315	0.24 198	0.41 230	0.21 49	0.57 147	0.41 145	0.65 247	0.72 226	0.53 219	0.37 223	0.61 269	0.38 289	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.21 364	0.18 319

test-1	0.36 189	0.19 145	0.71 444	0.46 399	0.26 274	0.44 248	0.36 288	0.60 168	0.59 216	0.48 172	0.67 217	0.53 219	0.36 219	0.40 82	0.29 181	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.16 281

s12784h	0.36 189	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 424	0.29 156	0.80 310	0.83 345	0.56 198	0.57 184	0.43 173	0.40 244	0.57 220	0.33 216	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.09 10	0.14 137	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 189	0.21 219	0.37 149	0.42 315	0.26 274	0.35 174	0.38 325	0.63 188	0.64 238	0.50 177	0.72 226	0.51 211	0.29 147	0.59 255	0.36 264	0.16 226	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.17 266	0.16 281

DCANet	0.36 189	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.57 340	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 189	0.17 80	0.41 202	0.35 107	0.19 57	0.33 154	0.29 156	0.65 202	0.73 281	0.68 269	1.01 382	0.56 231	0.40 244	0.42 98	0.30 187	0.11 26	0.09 25	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.10 36

H2IRNET	0.37 206	0.20 182	0.33 99	0.38 174	0.25 230	0.27 70	0.23 76	0.59 158	0.72 274	0.39 134	0.90 334	0.74 349	0.55 331	0.52 176	0.43 315	0.15 173	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.13 167

cc1	0.37 206	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.15 235

DCRE	0.37 206	0.18 107	0.46 275	0.45 378	0.32 411	0.42 237	0.37 303	0.63 188	0.51 190	0.47 169	0.94 345	0.56 231	0.36 219	0.52 176	0.32 204	0.14 109	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.13 167

fff	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

ADStereo(finetuned)	0.37 206	0.16 52	0.49 319	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.69 415	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

MIPNet	0.37 206	0.21 219	0.59 383	0.39 203	0.25 230	0.50 278	0.28 146	0.77 297	0.70 262	0.65 247	0.60 192	0.40 149	0.49 291	0.44 115	0.37 280	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.13 167

GMOStereo	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

error version	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-v	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

TRStereo	0.37 206	0.27 377	0.59 383	0.47 408	0.41 477	0.29 100	0.30 172	0.84 322	0.59 216	0.52 186	0.41 116	0.52 215	0.26 108	0.73 366	0.27 143	0.17 268	0.12 212	0.19 295	0.19 357	0.13 92	0.11 77

test-2	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

rafts_anoy	0.37 206	0.21 219	0.36 133	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.33 229	0.67 221	0.90 393	0.58 203	0.66 212	0.45 182	0.33 190	0.47 141	0.39 295	0.16 226	0.11 154	0.21 367	0.23 439	0.17 266	0.14 211

XX-Stereo	0.37 206	0.17 80	0.45 258	0.55 497	0.36 443	0.38 203	0.20 29	0.60 168	0.30 55	0.46 164	1.30 480	0.73 343	0.26 108	0.56 207	0.26 125	0.16 226	0.11 154	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.10 36

csc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

cscssc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

AIO-test1	0.38 221	0.18 107	0.38 161	0.50 444	0.24 198	0.46 262	0.30 172	0.70 254	1.19 501	0.40 140	0.71 225	0.45 182	0.29 147	0.53 185	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.13 92	0.17 301

rvit_0105_6	0.38 221	0.28 391	0.64 408	0.50 444	0.30 373	0.39 211	0.38 325	0.51 119	0.67 249	0.40 140	0.45 126	0.50 207	0.41 250	0.54 192	0.36 264	0.27 460	0.26 492	0.24 421	0.21 405	0.22 386	0.16 281

MyStereo06	0.38 221	0.21 219	0.61 390	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.95 369	0.35 98	0.62 219	0.54 171	0.76 357	0.27 119	0.50 162	0.29 181	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

MIM_Stereo	0.38 221	0.17 80	0.53 358	0.37 144	0.24 198	0.27 70	0.24 90	0.70 254	0.54 200	0.72 303	1.00 379	0.63 278	0.29 147	0.64 302	0.38 289	0.13 68	0.14 315	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.11 77

riskmin	0.38 221	0.20 182	0.39 180	0.32 42	0.23 169	0.53 294	0.30 172	0.63 188	0.80 327	0.49 174	0.56 180	0.73 343	0.58 349	0.55 197	0.36 264	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.13 160	0.19 324	0.20 375

NF-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.57 236	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

OCTAStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

PSM-softLoss	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

KMStereo	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

RE-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

Pruner-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.40 241	0.25 230	0.22 18	0.24 90	0.67 221	0.55 205	0.89 414	0.76 247	0.68 311	0.29 147	0.62 277	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.17 300	0.17 266	0.18 319

TVStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

TestStereo	0.38 221	0.31 417	0.40 192	0.45 378	0.20 84	0.40 215	0.37 303	0.66 211	0.65 243	0.53 189	0.78 262	0.47 193	0.40 244	0.55 197	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.22 386	0.13 167

raft+_RVC	0.38 221	0.19 145	0.35 126	0.37 144	0.25 230	0.45 257	0.37 303	0.78 303	0.89 390	0.51 180	0.78 262	0.50 207	0.29 147	0.53 185	0.40 302	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.12 124

RALAANet	0.38 221	0.23 279	0.48 307	0.42 315	0.29 356	0.35 174	0.25 98	0.86 329	0.64 238	0.67 263	0.65 205	0.60 265	0.29 147	0.60 261	0.34 231	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.21 364	0.13 167

AFF-stereo	0.38 221	0.19 145	0.39 180	0.37 144	0.21 109	0.27 70	0.31 198	0.65 202	0.66 246	0.64 238	1.13 435	0.76 357	0.39 238	0.55 197	0.33 216	0.11 26	0.09 25	0.16 167	0.16 250	0.13 92	0.11 77

AIO-test2	0.39 237	0.21 219	0.41 202	0.47 408	0.25 230	0.45 257	0.35 266	0.77 297	1.27 520	0.36 110	0.87 318	0.37 124	0.30 165	0.47 141	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.21 367	0.23 439	0.15 187	0.13 167

xx1	0.39 237	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.65 298	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

x	0.39 237	0.24 316	0.41 202	0.34 72	0.23 169	0.52 286	0.32 219	0.86 329	0.52 193	0.57 201	0.70 223	0.59 259	0.50 302	0.49 156	0.46 350	0.17 268	0.15 345	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.16 281

DisPM	0.39 237	0.19 145	0.44 246	0.41 275	0.27 305	0.24 37	0.31 198	0.65 202	0.57 213	0.87 400	0.87 318	0.60 265	0.32 178	0.76 383	0.32 204	0.18 302	0.12 212	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.20 375

RAFT+CT+SA	0.39 237	0.23 279	0.36 133	0.51 460	0.27 305	0.29 100	0.46 407	0.75 287	0.80 327	0.51 180	0.89 330	0.41 155	0.40 244	0.78 394	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.15 187	0.14 211

iRaft-Stereo_20w	0.39 237	0.19 145	0.57 378	0.37 144	0.27 305	0.31 130	0.24 90	1.44 537	0.29 50	0.69 278	0.53 169	0.60 265	0.42 252	0.83 414	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.15 187	0.13 167

IPLG	0.39 237	0.20 182	0.59 383	0.40 241	0.24 198	0.54 300	0.27 127	0.75 287	0.63 231	0.84 381	0.81 282	0.32 86	0.32 178	0.60 261	0.45 340	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

IPLGR	0.39 237	0.21 219	0.63 403	0.39 203	0.22 129	0.49 275	0.29 156	0.76 294	0.74 288	0.78 334	0.77 251	0.44 180	0.42 252	0.47 141	0.38 289	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.13 167

GMStereo	0.39 237	0.37 452	0.54 363	0.40 241	0.26 274	0.42 237	0.36 288	0.59 158	1.04 461	0.55 195	0.51 156	0.37 124	0.35 201	0.54 192	0.41 306	0.19 334	0.13 281	0.16 167	0.17 300	0.24 416	0.18 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 237	0.21 219	0.50 332	0.41 275	0.28 329	0.62 358	0.27 127	0.77 297	0.40 141	0.64 238	0.86 310	0.52 215	0.33 190	0.66 317	0.42 310	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.15 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 249	0.20 182	0.54 363	0.41 275	0.29 356	0.53 294	0.29 156	0.65 202	0.49 184	0.71 291	0.98 372	0.58 244	0.43 258	0.50 162	0.51 375	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.19 324	0.19 352

qqq	0.40 249	0.26 360	0.44 246	0.36 127	0.22 129	0.46 262	0.36 288	0.85 325	0.54 200	0.56 198	0.69 220	0.65 298	0.53 313	0.55 197	0.45 340	0.17 268	0.16 377	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

IPLGR_C	0.40 249	0.21 219	0.64 408	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.34 242	0.66 211	0.62 220	0.82 362	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.46 350	0.17 268	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

ACRE	0.40 249	0.21 219	0.65 414	0.45 378	0.33 422	0.51 282	0.33 229	0.66 211	0.63 231	0.80 340	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.45 340	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

PFNet+	0.40 249	0.19 145	0.49 319	0.39 203	0.25 230	0.28 88	0.23 76	0.64 201	0.70 262	0.85 385	0.79 272	0.64 285	0.35 201	0.72 360	0.34 231	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.20 382	0.16 231	0.20 375

SST-Stereo	0.40 249	0.19 145	0.45 258	0.42 315	0.25 230	0.25 51	0.21 49	0.66 211	0.47 180	1.08 498	0.79 272	0.72 332	0.43 258	0.77 390	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.19 324	0.15 235

RAFT_R40	0.40 249	0.19 145	0.44 246	0.43 336	0.25 230	0.23 25	0.26 111	0.67 221	0.67 249	0.98 460	0.78 262	0.72 332	0.43 258	0.76 383	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.18 290	0.14 211

RAFT-345	0.40 249	0.18 107	0.40 192	0.38 174	0.22 129	0.33 154	0.26 111	0.61 174	0.51 190	0.74 315	1.79 533	0.45 182	0.33 190	0.66 317	0.36 264	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.14 191	0.13 92	0.13 167

sAnonymous2	0.40 249	0.39 469	0.85 479	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 533

CroCo_RVC	0.40 249	0.39 469	0.85 479	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 533

111	0.40 249	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.52 286	0.28 146	0.74 280	1.16 495	0.50 177	0.91 337	0.63 278	0.48 287	0.61 269	0.35 248	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.13 167

rvit_0105_4	0.41 260	0.29 403	0.71 444	0.50 444	0.29 356	0.41 230	0.41 374	0.55 140	0.73 281	0.45 158	0.48 139	0.55 228	0.44 268	0.57 220	0.36 264	0.28 471	0.26 492	0.25 434	0.22 423	0.23 403	0.18 319

raft_robust	0.41 260	0.23 279	0.36 133	0.42 315	0.21 109	0.40 215	0.33 229	0.79 307	0.98 432	0.79 338	0.87 318	0.39 137	0.33 190	0.84 419	0.29 181	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.17 300	0.15 187	0.12 124

CIPLG	0.41 260	0.21 219	0.63 403	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.33 229	0.65 202	0.60 218	0.82 362	0.96 358	0.46 190	0.32 178	0.55 197	0.44 331	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

LCNet	0.41 260	0.20 182	0.32 84	0.44 355	0.24 198	0.47 267	0.29 156	0.67 221	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 303	0.60 360	0.58 240	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.36 505

HHNet	0.41 260	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.37 450	0.33 154	0.34 242	0.69 239	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 215	0.32 178	0.52 176	0.35 248	0.15 173	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.15 187	0.24 426

AnonymousM	0.41 260	0.81 548	0.29 47	0.34 72	0.22 129	0.28 88	0.38 325	0.53 138	0.41 145	0.70 284	0.49 143	0.47 193	0.27 119	0.41 90	0.31 194	0.15 173	0.12 212	1.51 573	0.26 478	0.12 56	0.10 36

HITNet	0.41 260	0.26 360	0.45 258	0.33 55	0.17 21	0.63 367	0.30 172	0.93 357	0.64 238	0.71 291	0.82 286	0.64 285	0.52 309	0.59 255	0.43 315	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.19 324	0.12 124
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
rvit_0105_5	0.42 267	0.31 417	0.73 452	0.50 444	0.29 356	0.44 248	0.42 384	0.61 174	0.74 288	0.51 180	0.51 156	0.60 265	0.47 282	0.57 220	0.38 289	0.27 460	0.25 485	0.25 434	0.23 439	0.22 386	0.18 319

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 267	0.20 182	0.74 457	0.38 174	0.43 489	0.39 211	0.26 111	0.94 362	0.49 184	0.53 189	0.77 251	0.93 420	0.45 273	0.63 288	0.24 76	0.16 226	0.10 60	0.17 207	0.18 327	0.20 340	0.20 375

test_sample2	0.42 267	0.22 258	0.43 234	0.33 55	0.21 109	0.58 329	0.39 348	0.95 369	0.67 249	0.63 228	0.77 251	0.69 315	0.57 340	0.61 269	0.38 289	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.16 250	0.19 324	0.18 319

test_sample1	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.34 72	0.23 169	0.58 329	0.35 266	0.99 381	0.49 184	0.62 219	0.75 241	0.69 315	0.61 366	0.58 240	0.44 331	0.18 302	0.14 315	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.17 301

StereoVision	0.42 267	0.28 391	0.45 258	0.49 430	0.28 329	0.38 203	0.38 325	0.72 267	0.62 220	0.44 155	1.14 440	0.54 223	0.39 238	0.56 207	0.34 231	0.21 374	0.24 477	0.25 434	0.24 455	0.26 433	0.16 281

GANet-ADL	0.42 267	0.25 341	0.45 258	0.43 336	0.29 356	0.54 300	0.35 266	0.89 343	0.86 363	0.63 228	0.72 226	0.68 311	0.42 252	0.52 176	0.41 306	0.21 374	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.19 352

OMP-Stereo	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.52 472	0.24 198	0.36 183	0.25 98	0.71 262	0.78 316	0.77 330	0.64 202	0.89 406	0.39 238	0.91 451	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.20 325	0.15 218	0.15 187	0.12 124

PFNet	0.42 267	0.18 107	0.58 382	0.43 336	0.24 198	0.43 240	0.32 219	0.74 280	0.78 316	1.00 468	0.74 239	0.68 311	0.39 238	0.72 360	0.37 280	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.15 218	0.16 231	0.13 167

IRAFT_RVC	0.42 267	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.24 198	0.27 70	0.54 460	0.74 280	0.77 306	0.76 324	0.80 275	0.73 343	0.51 307	0.70 350	0.36 264	0.17 268	0.10 60	0.21 367	0.16 250	0.16 231	0.14 211

FENet	0.42 267	0.22 258	0.38 161	0.39 203	0.24 198	0.55 305	0.32 219	0.79 307	0.70 262	0.71 291	0.72 226	0.63 278	0.57 340	0.62 277	0.44 331	0.19 334	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.19 352

FACV-RUCA	0.43 277	0.28 391	0.47 287	0.45 378	0.33 422	0.58 329	0.34 242	0.82 316	0.73 281	0.57 201	0.84 297	0.47 193	0.50 302	0.54 192	0.39 295	0.22 400	0.15 345	0.35 507	0.16 250	0.28 449	0.21 393

TestStereo1	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

test_5	0.43 277	0.24 316	0.43 234	0.52 472	0.28 329	0.28 88	0.42 384	0.72 267	0.82 340	0.62 219	0.91 337	0.72 332	0.55 331	0.79 399	0.35 248	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.16 281

SA-5K	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

dd	0.43 277	0.38 462	0.55 368	0.44 355	0.25 230	0.47 267	0.38 325	0.70 254	1.05 465	0.59 205	0.65 205	0.42 165	0.39 238	0.66 317	0.50 365	0.24 429	0.15 345	0.21 367	0.15 218	0.22 386	0.18 319

IIG-Stereo	0.43 277	0.21 219	0.44 246	0.50 444	0.25 230	0.44 248	0.21 49	0.71 262	0.76 299	0.83 374	0.95 354	0.83 380	0.43 258	0.90 444	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.19 295	0.14 191	0.15 187	0.11 77

DN-CSS_ROB	0.43 277	0.26 360	0.62 393	0.40 241	0.29 356	0.44 248	0.27 127	0.77 297	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 198	0.43 258	0.69 344	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.18 290	0.16 281

MyStereo05	0.44 284	0.21 219	0.45 258	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.93 357	1.09 483	0.76 324	0.61 195	0.51 211	0.57 340	0.73 366	0.42 310	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

MyStereo04	0.44 284	0.22 258	0.44 246	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	1.00 385	1.08 481	0.62 219	0.58 189	0.55 228	0.57 340	0.71 355	0.44 331	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

mmm	0.44 284	0.27 377	0.46 275	0.38 174	0.24 198	0.61 350	0.35 266	0.94 362	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 278	0.50 302	0.57 220	0.45 340	0.18 302	0.15 345	0.23 404	0.20 382	0.20 340	0.18 319

ffm	0.44 284	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

SA	0.44 284	0.25 341	0.46 275	0.46 399	0.24 198	0.43 240	0.36 288	0.75 287	0.96 425	0.59 205	1.03 395	0.48 198	0.52 309	0.94 467	0.32 204	0.16 226	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

GwcNet-ADL	0.44 284	0.22 258	0.48 307	0.45 378	0.30 373	0.40 215	0.37 303	0.92 355	0.97 428	0.71 291	0.78 262	0.61 270	0.42 252	0.62 277	0.50 365	0.19 334	0.14 315	0.15 139	0.14 191	0.18 290	0.18 319

TransformOpticalFlow	0.44 284	0.20 182	0.47 287	0.41 275	0.23 169	0.37 190	0.47 414	0.94 362	0.76 299	0.65 247	1.14 440	0.73 343	0.56 338	0.76 383	0.32 204	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.13 167

GMM-Stereo	0.44 284	0.19 145	0.36 133	0.42 315	0.25 230	0.51 282	0.47 414	0.71 262	0.53 196	0.76 324	1.37 490	0.76 357	0.38 227	0.60 261	0.33 216	0.15 173	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.16 231	0.27 450

GES	0.44 284	0.23 279	0.57 378	0.40 241	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.96 373	0.68 254	0.74 315	0.83 292	0.47 193	0.48 287	0.67 328	0.43 315	0.22 400	0.16 377	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.23 418

HCRNet	0.44 284	0.34 434	0.41 202	0.53 482	0.26 274	0.53 294	0.29 156	0.83 319	0.63 231	0.71 291	0.81 282	0.77 363	0.50 302	0.66 317	0.36 264	0.24 429	0.16 377	0.24 421	0.20 382	0.21 364	0.18 319

DFGA-Net	0.45 294	0.29 403	0.80 475	0.42 315	0.32 411	0.53 294	0.35 266	0.78 303	0.89 390	0.66 260	0.75 241	0.48 198	0.39 238	0.74 373	0.60 408	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.18 327	0.20 340	0.17 301

HI	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 467	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CoSv	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 467	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

U	0.45 294	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.71 550	3.55 585	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 173	0.09 25	0.88 564	0.13 160	0.13 92	0.11 77

CASS	0.45 294	0.27 377	0.42 223	0.48 415	0.22 129	0.61 350	0.34 242	0.97 376	0.62 220	0.71 291	0.85 307	0.61 270	0.55 331	0.57 220	0.41 306	0.29 478	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.22 386	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 294	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.70 398	0.34 242	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.65 298	0.49 291	0.64 302	0.51 375	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

RAFT_CTSACE	0.45 294	0.20 182	0.44 246	0.45 378	0.27 305	0.34 165	0.39 348	0.60 168	0.73 281	0.76 324	1.44 506	0.83 380	0.38 227	1.08 490	0.26 125	0.12 36	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

iRaft-Stereo_5w	0.45 294	0.21 219	0.48 307	0.42 315	0.28 329	0.31 130	0.54 460	0.63 188	0.62 220	0.62 219	0.89 330	1.01 441	0.69 415	0.75 379	0.66 426	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.15 235

RAFT	0.45 294	0.22 258	0.45 258	0.47 408	0.26 274	0.54 300	0.47 414	0.66 211	0.58 215	0.80 340	0.82 286	0.94 422	0.57 340	0.75 379	0.34 231	0.17 268	0.15 345	0.22 382	0.20 382	0.16 231	0.12 124

DMCA	0.45 294	0.26 360	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.51 282	0.34 242	0.93 357	0.68 254	0.75 317	0.83 292	0.79 367	0.53 313	0.51 169	0.54 390	0.21 374	0.16 377	0.21 367	0.16 250	0.19 324	0.21 393

Select-FE	0.46 304	0.24 316	0.88 486	0.42 315	0.35 438	0.33 154	0.19 18	0.90 348	0.37 122	0.60 209	1.01 382	0.97 429	0.80 467	0.72 360	0.28 164	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.20 382	0.15 187	0.24 426

PAM_32	0.46 304	0.19 145	0.67 424	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.27 127	0.95 369	0.34 84	0.68 269	0.44 123	1.91 551	0.65 395	0.62 277	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.15 218	0.14 137	0.13 167

PAM	0.46 304	0.19 145	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.75 417	0.33 229	0.85 325	0.34 84	0.70 284	0.46 131	1.83 546	0.63 378	0.61 269	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.14 137	0.13 167

UGAM-zero	0.46 304	0.19 145	0.62 393	0.37 144	0.23 169	0.34 165	0.21 49	1.15 454	0.39 139	0.66 260	0.61 195	1.70 543	0.91 492	0.75 379	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.13 167

test_sample3	0.46 304	0.25 341	0.50 332	0.35 107	0.23 169	0.69 393	0.37 303	1.15 454	0.81 335	0.75 317	0.79 272	0.66 303	0.49 291	0.63 288	0.46 350	0.21 374	0.15 345	0.20 325	0.19 357	0.21 364	0.19 352

testlalala_base	0.46 304	0.25 341	0.41 202	0.46 399	0.33 422	0.58 329	0.25 98	0.57 147	0.34 84	0.51 180	0.56 180	0.46 190	0.30 165	0.43 104	0.31 194	1.47 584	0.11 154	0.14 97	0.09 10	1.59 573	0.13 167

IER	0.46 304	0.23 279	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.69 393	0.35 266	0.80 310	0.66 246	0.83 374	0.94 345	0.75 351	0.77 456	0.60 261	0.42 310	0.17 268	0.14 315	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

BSDual-CNN	0.46 304	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

STrans-v2	0.46 304	0.20 182	0.48 307	0.40 241	0.24 198	0.55 305	0.50 433	1.07 417	0.73 281	0.65 247	1.05 405	0.72 332	0.69 415	0.72 360	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.14 191	0.13 92	0.12 124

Prome-Stereo	0.46 304	0.19 145	0.35 126	0.44 355	0.26 274	0.40 215	0.45 403	0.68 231	0.44 162	0.96 450	1.84 536	0.59 259	0.67 405	0.61 269	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.16 231	0.29 465

ICVP	0.46 304	0.25 341	0.38 161	0.48 415	0.28 329	0.58 329	0.43 391	1.00 385	0.70 262	0.67 263	0.95 354	0.75 351	0.55 331	0.53 185	0.54 390	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.17 300	0.19 324	0.20 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 304	0.34 434	0.86 484	0.50 444	0.37 450	0.81 439	0.50 433	0.72 267	0.65 243	0.51 180	0.65 205	0.45 182	0.45 273	0.64 302	0.38 289	0.24 429	0.24 477	0.22 382	0.21 405	0.23 403	0.23 418

CFNet_pseudo	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.30 172	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.03 395	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

ACVNet	0.46 304	0.23 279	0.36 133	0.39 203	0.28 329	0.58 329	0.40 359	0.87 336	0.80 327	0.64 238	0.96 358	0.79 367	0.60 360	0.63 288	0.67 429	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.18 290	0.15 235

BEATNet_4x	0.46 304	0.32 421	0.56 374	0.37 144	0.19 57	0.63 367	0.35 266	1.01 394	0.72 274	0.77 330	0.83 292	0.70 319	0.59 356	0.68 338	0.53 385	0.16 226	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.24 416	0.16 281

ccs_rob	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.31 198	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.02 391	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

G2L-ROB	0.47 320	0.19 145	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.57 323	0.42 384	1.14 450	0.71 273	0.84 381	0.75 241	1.09 467	0.53 313	0.74 373	0.53 385	0.17 268	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.19 352

rvit_0105_3	0.47 320	0.34 434	0.77 471	0.54 489	0.31 395	0.49 275	0.47 414	0.63 188	0.79 325	0.65 247	0.59 190	0.64 285	0.50 302	0.65 309	0.39 295	0.29 478	0.27 501	0.29 483	0.28 491	0.21 364	0.20 375

rvit_stereo_0075_2	0.47 320	0.37 452	0.70 439	0.53 482	0.46 507	0.43 240	0.36 288	0.81 314	0.67 249	0.55 195	0.74 239	0.59 259	0.43 258	0.63 288	0.43 315	0.32 499	0.23 468	0.35 507	0.25 464	0.30 462	0.25 434

test_sample5	0.47 320	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.77 330	0.94 345	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

test_sample4	0.47 320	0.26 360	0.50 332	0.35 107	0.22 129	0.69 393	0.38 325	1.15 454	0.81 335	0.78 334	0.82 286	0.62 276	0.53 313	0.63 288	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.21 367	0.19 357	0.21 364	0.19 352

DispNO	0.47 320	0.23 279	0.71 444	0.39 203	0.31 395	0.60 348	0.38 325	0.89 343	0.77 306	0.75 317	0.84 297	0.72 332	0.54 325	0.73 366	0.46 350	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.17 301

CoDeX	0.47 320	0.20 182	0.49 319	0.42 315	0.25 230	0.75 417	0.36 288	1.27 506	0.80 327	0.82 362	0.96 358	0.62 276	0.57 340	0.60 261	0.36 264	0.17 268	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.16 231	0.14 211

ARAFT	0.47 320	0.24 316	0.79 473	0.42 315	0.25 230	0.55 305	0.55 464	0.75 287	0.81 335	0.89 414	0.75 241	0.73 343	0.47 282	0.88 436	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.23 404	0.22 423	0.14 137	0.13 167

SFCPSM	0.47 320	0.21 219	0.55 368	0.40 241	0.27 305	0.87 458	0.37 303	1.33 517	0.77 306	0.80 340	0.84 297	0.54 223	0.49 291	0.57 220	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.15 235

cf-r	0.47 320	0.23 279	0.41 202	0.39 203	0.23 169	0.59 342	0.37 303	0.88 341	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 422	0.62 372	0.56 207	0.54 390	0.21 374	0.14 315	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.15 235

GANet-RSSM	0.47 320	0.21 219	0.37 149	0.38 174	0.25 230	0.58 329	0.36 288	1.07 417	0.78 316	0.68 269	1.01 382	0.86 391	0.67 405	0.62 277	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.17 301

MLCV	0.47 320	0.24 316	0.61 390	0.37 144	0.17 21	0.61 350	0.33 229	0.80 310	0.87 372	0.94 442	1.13 435	0.72 332	0.43 258	0.89 442	0.51 375	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.14 137	0.12 124

FSD	0.48 332	0.47 494	0.53 358	0.54 489	0.46 507	0.48 270	0.52 451	0.53 138	0.48 183	0.48 172	0.48 139	0.49 204	0.48 287	0.51 169	0.49 363	0.45 538	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.46 527	0.45 537

G2L-Stereo_test	0.48 332	0.20 182	0.40 192	0.34 72	0.23 169	0.57 323	0.58 474	1.10 427	0.77 306	0.86 392	0.94 345	0.95 424	0.54 325	0.68 338	0.60 408	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.15 235

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 332	0.21 219	1.26 531	0.39 203	0.51 520	0.28 88	0.30 172	1.25 502	0.44 162	0.68 269	1.11 424	0.86 391	0.33 190	0.67 328	0.27 143	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.20 382	0.22 386	0.24 426

DualNet	0.48 332	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

PCWNet_CMD	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.95 369	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.21 367	0.16 250	0.24 416	0.19 352

gwcnet-sp	0.48 332	0.23 279	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

scenet	0.48 332	0.23 279	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

ssnet	0.48 332	0.23 279	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

Sa-1000	0.48 332	0.24 316	0.41 202	0.45 378	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.81 314	0.93 411	0.82 362	1.50 513	0.53 219	0.45 273	0.92 454	0.30 187	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

UDGNet	0.48 332	0.77 545	0.50 332	0.48 415	0.31 395	0.41 230	0.34 242	0.70 254	0.92 405	0.65 247	0.60 192	0.58 244	0.43 258	0.63 288	0.41 306	0.32 499	0.15 345	0.66 558	0.19 357	0.36 497	0.21 393

PSMNet-ADL	0.48 332	0.27 377	0.40 192	0.48 415	0.30 373	0.68 391	0.37 303	0.90 348	0.80 327	0.61 217	0.80 275	0.92 418	0.62 372	0.72 360	0.63 418	0.23 417	0.18 414	0.18 255	0.20 382	0.22 386	0.20 375

PSM-AAD	0.48 332	0.20 182	0.37 149	0.43 336	0.23 169	0.56 318	0.50 433	0.65 202	0.70 262	1.07 494	1.12 428	0.58 244	0.92 497	0.61 269	0.32 204	0.15 173	0.11 154	0.25 434	0.26 478	0.18 290	0.43 532

KYRaft	0.48 332	0.20 182	0.38 161	0.44 355	0.23 169	0.44 248	0.37 303	0.66 211	0.41 145	0.94 442	1.73 529	0.79 367	0.41 250	0.63 288	0.31 194	0.16 226	0.11 154	0.18 255	0.22 423	0.16 231	0.78 564

ASMatch	0.48 332	0.19 145	0.45 258	0.39 203	0.28 329	0.37 190	0.26 111	0.74 280	0.68 254	0.76 324	2.34 552	0.61 270	0.52 309	0.62 277	0.37 280	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.21 393

DEmStereo	0.48 332	0.17 80	0.50 332	0.38 174	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.63 188	0.74 288	0.89 414	1.66 525	0.58 244	1.06 520	0.60 261	0.42 310	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

PSMNet-RSSM	0.48 332	0.22 258	0.38 161	0.42 315	0.25 230	0.50 278	0.37 303	1.10 427	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 384	0.64 389	0.62 277	0.47 357	0.23 417	0.15 345	0.23 404	0.25 464	0.20 340	0.19 352

CFNet-ft	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

MSMDNet	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.96 373	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.23 403	0.19 352

CFNet_RVC	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

G2L-Stereo	0.49 351	0.23 279	0.48 307	0.43 336	0.26 274	0.47 267	0.42 384	0.93 357	0.78 316	0.84 381	0.86 310	0.91 413	0.52 309	0.78 394	0.70 436	0.20 357	0.17 397	0.22 382	0.18 327	0.17 266	0.21 393

DCVSM-stereo	0.49 351	0.27 377	0.53 358	0.39 203	0.29 356	0.51 282	0.26 111	0.75 287	0.75 291	1.11 504	0.75 241	1.05 454	0.72 436	0.60 261	0.47 357	0.20 357	0.19 428	0.24 421	0.20 382	0.25 426	0.30 474

test_sample6	0.49 351	0.26 360	0.50 332	0.37 144	0.22 129	0.63 367	0.40 359	1.12 439	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 303	0.55 331	0.67 328	0.46 350	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.23 403	0.21 393

qqq1	0.49 351	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

fff1	0.49 351	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

ff1	0.49 351	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 479	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

GMStereo_Zeroshot	0.49 351	0.44 487	0.74 457	0.49 430	0.27 305	0.56 318	0.29 156	0.73 278	0.76 299	0.86 392	0.94 345	0.91 413	0.36 219	0.74 373	0.43 315	0.26 450	0.14 315	0.26 453	0.15 218	0.36 497	0.18 319

ToySt	0.49 351	0.27 377	0.75 461	0.40 241	0.27 305	0.64 374	0.49 428	0.84 322	0.77 306	0.60 209	0.83 292	0.88 402	0.66 402	0.70 350	0.56 397	0.16 226	0.17 397	0.21 367	0.20 382	0.21 364	0.19 352

anonymousa	0.49 351	0.20 182	0.42 223	0.38 174	0.23 169	0.91 462	0.35 266	0.75 287	0.62 220	0.85 385	1.54 518	1.06 456	0.66 402	0.51 169	0.43 315	0.16 226	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.16 231	0.14 211

hknet	0.49 351	0.25 341	0.51 345	0.45 378	0.29 356	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.83 345	0.75 317	0.80 275	0.97 429	0.61 366	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

psmg	0.49 351	0.25 341	0.43 234	0.41 275	0.28 329	0.85 454	0.43 391	0.99 381	0.76 299	0.91 426	0.94 345	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.15 345	0.20 325	0.20 382	0.18 290	0.18 319

DRaft	0.49 351	0.17 80	0.47 287	0.37 144	0.25 230	0.58 329	0.40 359	0.65 202	0.85 358	1.02 476	1.75 532	0.50 207	0.82 472	0.63 288	0.40 302	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

GrayStereo	0.49 351	0.19 145	0.42 223	0.46 399	0.28 329	0.53 294	0.67 496	0.69 239	0.63 231	1.02 476	1.47 512	0.78 365	0.76 449	0.56 207	0.33 216	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.17 300	0.15 187	0.29 465

GwcNet-RSSM	0.49 351	0.24 316	0.42 223	0.40 241	0.23 169	0.55 305	0.38 325	0.93 357	0.93 411	0.71 291	1.16 451	0.86 391	0.60 360	0.62 277	0.66 426	0.21 374	0.14 315	0.19 295	0.20 382	0.16 231	0.15 235

UCFNet_RVC	0.49 351	0.26 360	0.35 126	0.39 203	0.26 274	0.64 374	0.36 288	1.15 454	0.84 350	0.67 263	0.88 326	0.88 402	0.59 356	0.58 240	0.45 340	0.24 429	0.17 397	0.27 467	0.27 485	0.25 426	0.23 418

iResNet	0.49 351	0.29 403	0.79 473	0.42 315	0.21 109	0.61 350	0.40 359	0.82 316	0.99 437	0.87 400	1.12 428	0.69 315	0.53 313	0.78 394	0.51 375	0.15 173	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.15 235

CFNet_ucs	0.50 367	0.24 316	0.55 368	0.38 174	0.31 395	0.58 329	0.33 229	0.98 379	0.93 411	0.88 410	1.19 459	0.80 375	0.49 291	0.63 288	0.43 315	0.21 374	0.15 345	0.26 453	0.18 327	0.26 433	0.22 411

NINENet	0.50 367	0.29 403	0.51 345	0.45 378	0.32 411	0.70 398	0.34 242	1.10 427	0.88 377	0.80 340	0.94 345	0.65 298	0.49 291	0.73 366	0.51 375	0.22 400	0.20 440	0.25 434	0.18 327	0.22 386	0.21 393

AACVNet	0.50 367	0.23 279	0.49 319	0.46 399	0.29 356	0.52 286	0.38 325	0.90 348	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 428	0.83 414	0.54 390	0.21 374	0.18 414	0.24 421	0.18 327	0.23 403	0.20 375

CrosDoStereo	0.50 367	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 561	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 490	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

DeepStereo_LL	0.50 367	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 561	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 490	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

THIR-Stereo	0.50 367	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.23 169	0.75 417	0.67 496	0.66 211	0.87 372	1.02 476	1.40 496	0.72 332	0.76 449	0.62 277	0.42 310	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.15 235

AdaStereo	0.50 367	0.32 421	0.47 287	0.48 415	0.25 230	0.67 389	0.32 219	1.17 466	0.88 377	0.75 317	0.99 377	0.75 351	0.49 291	0.67 328	0.46 350	0.27 460	0.12 212	0.28 475	0.18 327	0.23 403	0.18 319
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.
SMFormer	0.51 374	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.18 319

tta	0.51 374	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.14 211

ttt	0.51 374	0.25 341	0.43 234	0.38 174	0.24 198	0.65 382	0.38 325	1.18 469	1.05 465	0.72 303	1.08 417	0.63 278	0.49 291	0.84 419	0.59 405	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.20 382	0.24 416	0.24 426

DAS	0.51 374	0.25 341	0.60 388	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.82 406	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

SepStereo	0.51 374	0.25 341	0.60 388	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.93 460	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

acv_ft	0.51 374	0.23 279	0.56 374	0.44 355	0.28 329	0.86 457	0.39 348	0.91 353	0.80 327	0.97 455	0.96 358	0.79 367	0.59 356	0.63 288	0.87 475	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235

DMCA-RVC	0.51 374	0.30 412	0.59 383	0.50 444	0.32 411	0.54 300	0.38 325	0.86 329	0.68 254	0.94 442	0.86 310	0.91 413	0.68 411	0.70 350	0.59 405	0.23 417	0.18 414	0.31 492	0.23 439	0.26 433	0.19 352

CFNet	0.51 374	0.29 403	0.46 275	0.41 275	0.27 305	0.70 398	0.32 219	1.13 441	1.00 443	0.72 303	1.07 414	0.85 386	0.60 360	0.76 383	0.52 382	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.16 281

HSM	0.51 374	0.24 316	0.41 202	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.40 359	1.22 486	0.75 291	0.81 353	0.91 337	1.21 488	0.69 415	0.87 433	0.46 350	0.17 268	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.17 266	0.17 301

DDVS	0.52 383	0.30 412	0.56 374	0.41 275	0.31 395	0.71 403	0.34 242	0.91 353	0.67 249	0.85 385	0.89 330	1.12 475	0.46 278	0.86 431	0.60 408	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.25 426	0.26 440

UGAM	0.52 383	0.22 258	0.46 275	0.45 378	0.25 230	0.41 230	0.52 451	0.62 180	1.16 495	0.76 324	1.13 435	1.32 506	0.57 340	1.00 473	0.53 385	0.17 268	0.14 315	0.25 434	0.21 405	0.15 187	0.13 167

test_sample7	0.52 383	0.29 403	0.50 332	0.36 127	0.27 305	0.62 358	0.41 374	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.26 450	0.20 440	0.27 467	0.26 478	0.27 445	0.24 426

ac_64	0.52 383	0.22 258	0.50 332	0.45 378	0.28 329	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.61 219	0.91 426	0.83 292	1.07 461	0.68 411	0.74 373	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.15 235

iResNetv2_ROB	0.52 383	0.27 377	0.69 435	0.38 174	0.25 230	0.62 358	0.35 266	1.17 466	1.01 447	0.99 463	1.06 411	0.88 402	0.67 405	0.66 317	0.39 295	0.19 334	0.13 281	0.15 139	0.11 95	0.18 290	0.16 281

iResNet_ROB	0.52 383	0.21 219	0.53 358	0.37 144	0.21 109	0.61 350	0.29 156	1.51 546	1.32 526	0.90 421	1.02 391	0.80 375	0.62 372	0.76 383	0.43 315	0.16 226	0.12 212	0.13 64	0.09 10	0.15 187	0.18 319

coex_refinement	0.53 389	0.21 219	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.76 423	0.39 348	1.09 425	0.90 393	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 338	0.63 288	0.81 459	0.21 374	0.13 281	0.16 167	0.16 250	0.20 340	0.21 393

ITSA-stereo	0.53 389	0.28 391	0.52 350	0.40 241	0.23 169	0.56 318	0.34 242	1.24 498	1.24 510	0.80 340	0.81 282	0.72 332	0.58 349	0.82 406	0.65 423	0.21 374	0.17 397	0.23 404	0.21 405	0.22 386	0.26 440

mmx	0.53 389	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 479	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

xxx	0.53 389	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 479	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

AASNet	0.53 389	0.25 341	0.52 350	0.49 430	0.32 411	0.74 412	0.40 359	1.50 543	0.86 363	0.86 392	0.92 341	0.64 285	0.59 356	0.59 255	0.79 454	0.23 417	0.19 428	0.20 325	0.16 250	0.21 364	0.19 352

LMCR-Stereo	0.53 389	0.30 412	0.53 358	0.58 508	0.30 373	0.83 450	0.36 288	1.19 471	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 231	0.62 372	0.82 406	0.67 429	0.19 334	0.15 345	0.19 295	0.14 191	0.23 403	0.17 301

RAFT + AFF	0.53 389	0.29 403	0.75 461	0.51 460	0.32 411	0.63 367	0.60 479	1.00 385	0.91 400	0.78 334	0.87 318	0.83 380	0.58 349	0.80 400	0.47 357	0.17 268	0.20 440	0.23 404	0.22 423	0.18 290	0.18 319

UPFNet	0.53 389	0.24 316	0.51 345	0.45 378	0.38 459	0.84 453	0.49 428	0.99 381	0.75 291	0.87 400	0.88 326	0.86 391	0.64 389	0.80 400	0.71 441	0.20 357	0.20 440	0.20 325	0.20 382	0.19 324	0.15 235

RASNet	0.53 389	0.22 258	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.68 391	0.38 325	0.97 376	0.88 377	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 497	0.90 444	0.86 469	0.16 226	0.14 315	0.14 97	0.17 300	0.15 187	0.13 167

HSM-Net_RVC	0.53 389	0.22 258	0.35 126	0.37 144	0.21 109	0.85 454	0.37 303	1.23 491	0.93 411	0.90 421	1.15 446	1.26 493	0.63 378	0.72 360	0.48 361	0.17 268	0.13 281	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 389	0.32 421	0.64 408	0.44 355	0.30 373	0.66 385	0.44 400	1.04 404	0.88 377	0.91 426	0.91 337	0.99 434	0.60 360	0.68 338	0.60 408	0.21 374	0.17 397	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 389	0.34 434	0.59 383	0.41 275	0.30 373	0.50 278	0.43 391	1.19 471	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 391	0.55 331	0.84 419	0.51 375	0.29 478	0.23 468	0.22 382	0.22 423	0.26 433	0.25 434

rvit_105_1	0.54 401	0.40 474	0.76 466	0.58 508	0.37 450	0.59 342	0.68 501	0.70 254	0.94 418	0.82 362	0.69 220	0.73 343	0.58 349	0.78 394	0.54 390	0.32 499	0.29 510	0.31 492	0.34 518	0.23 403	0.20 375

UNet	0.54 401	0.26 360	0.66 420	0.44 355	0.40 470	0.99 481	0.41 374	0.98 379	0.75 291	0.83 374	0.89 330	1.04 450	0.72 436	0.73 366	0.62 415	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.17 301

1111x	0.55 403	0.22 258	0.46 275	0.38 174	0.20 84	0.66 385	0.43 391	1.23 491	0.99 437	0.71 291	0.99 377	0.95 424	0.69 415	0.90 444	1.08 516	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.18 319

ADLNet2	0.55 403	0.25 341	0.65 414	0.47 408	0.30 373	0.83 450	0.50 433	1.05 409	0.95 424	0.80 340	0.98 372	0.99 434	0.69 415	0.77 390	0.73 444	0.20 357	0.16 377	0.17 207	0.18 327	0.21 364	0.21 393

GEStereo_RVC	0.55 403	0.29 403	0.63 403	0.49 430	0.31 395	0.70 398	0.54 460	1.22 486	0.92 405	0.82 362	0.85 307	0.85 386	0.63 378	0.90 444	0.65 423	0.24 429	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.21 364	0.22 411

ADLNet	0.55 403	0.27 377	0.51 345	0.44 355	0.35 438	0.78 428	0.46 407	1.08 421	0.86 363	0.99 463	0.98 372	0.92 418	0.63 378	0.69 344	0.81 459	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393

MMNet	0.55 403	0.25 341	0.61 390	0.43 336	0.34 431	1.07 495	0.39 348	0.87 336	0.91 400	0.91 426	0.93 344	0.86 391	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 173	0.14 315	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.16 281

delet	0.55 403	0.24 316	0.55 368	0.44 355	0.33 422	1.07 495	0.50 433	1.00 385	0.86 363	0.85 385	0.96 358	0.90 411	0.63 378	0.83 414	0.74 447	0.18 302	0.18 414	0.20 325	0.21 405	0.16 231	0.15 235

psm_up	0.55 403	0.26 360	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.65 382	0.56 470	1.04 404	0.82 340	0.82 362	0.88 326	1.01 441	0.94 503	0.74 373	0.61 412	0.21 374	0.25 485	0.26 453	0.23 439	0.21 364	0.20 375

hitnet-ft	0.55 403	0.27 377	0.39 180	0.41 275	0.28 329	0.78 428	0.40 359	0.92 355	0.90 393	0.82 362	1.01 382	1.13 481	0.70 428	0.78 394	0.67 429	0.28 471	0.20 440	0.28 475	0.22 423	0.29 453	0.26 440

DSFCA	0.55 403	0.25 341	0.62 393	0.40 241	0.36 443	0.74 412	0.52 451	1.04 404	0.82 340	1.06 491	0.84 297	0.89 406	0.63 378	0.99 470	0.58 400	0.25 440	0.21 450	0.21 367	0.21 405	0.21 364	0.19 352

FADNet_RVC	0.55 403	0.37 452	1.17 521	0.44 355	0.31 395	0.56 318	0.34 242	1.06 413	0.88 377	0.67 263	0.90 334	0.61 270	0.65 395	0.93 460	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.26 453	0.23 439	0.31 468	0.28 457

STTStereo	0.55 403	0.37 452	0.76 466	0.44 355	0.31 395	0.60 348	0.44 400	0.96 373	0.86 363	0.99 463	0.90 334	0.96 427	0.58 349	0.71 355	0.61 412	0.25 440	0.23 468	0.26 453	0.32 513	0.24 416	0.23 418

ISRNet	0.56 414	0.24 316	0.66 420	0.56 500	0.36 443	0.44 248	0.25 98	0.82 316	0.84 350	1.07 494	1.25 468	0.91 413	0.60 360	0.66 317	0.58 400	0.35 518	0.26 492	0.36 512	0.33 516	0.30 462	0.42 526

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 414	3.08 599	2.43 571	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 575	0.08 2	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.97 578

CSP-Net	0.56 414	0.27 377	0.49 319	0.41 275	0.28 329	1.22 521	0.50 433	1.23 491	0.72 274	0.95 449	0.95 354	0.89 406	0.62 372	0.83 414	0.62 415	0.26 450	0.17 397	0.17 207	0.17 300	0.18 290	0.17 301

FTStereo	0.56 414	0.20 182	0.37 149	0.41 275	0.25 230	0.40 215	0.79 530	0.66 211	0.43 155	1.09 500	3.27 573	0.70 319	0.73 439	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.30 474

RAFT-RH_RVC	0.56 414	0.17 80	0.41 202	0.37 144	0.23 169	0.57 323	0.24 90	0.60 168	0.70 262	1.19 514	3.94 585	0.56 231	0.38 227	0.65 309	0.36 264	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.14 191	0.12 56	0.13 167

HGLStereo	0.56 414	0.28 391	0.57 378	0.50 444	0.37 450	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 406	0.82 472	0.76 383	0.73 444	0.21 374	0.20 440	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.21 393

FADNet-RVC-Resample	0.56 414	0.33 429	1.16 516	0.49 430	0.34 431	0.71 403	0.43 391	1.01 394	0.93 411	0.82 362	0.87 318	0.74 349	0.67 405	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.18 414	0.26 453	0.27 485	0.26 433	0.27 450

DualNet (step1)	0.57 421	0.36 445	0.72 449	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.41 533	0.20 440	0.40 525	0.41 538	0.36 497	0.33 491

LL-Strereo	0.57 421	0.27 377	0.68 429	0.48 415	0.34 431	0.39 211	0.48 422	0.94 362	0.97 428	0.83 374	0.78 262	1.10 471	1.18 532	1.33 524	0.49 363	0.17 268	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.16 231	0.17 301

CRFU-Net	0.57 421	0.27 377	0.57 378	0.46 399	0.30 373	1.20 519	0.52 451	1.10 427	0.56 211	1.00 468	0.98 372	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 374	0.19 428	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.19 352

TDLM	0.57 421	0.33 429	0.49 319	0.51 460	0.30 373	0.66 385	0.73 521	1.03 401	1.01 447	0.82 362	1.10 423	0.84 384	0.70 428	0.86 431	0.58 400	0.28 471	0.17 397	0.25 434	0.22 423	0.26 433	0.19 352

CVANet_RVC	0.57 421	0.33 429	0.44 246	0.47 408	0.32 411	0.67 389	0.61 484	1.05 409	0.93 411	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 439	0.83 414	0.52 382	0.29 478	0.19 428	0.27 467	0.25 464	0.31 468	0.21 393

AANet_RVC	0.57 421	0.32 421	0.54 363	0.45 378	0.27 305	0.57 323	0.48 422	1.00 385	1.28 522	0.86 392	1.33 484	0.87 397	0.58 349	1.07 487	0.75 448	0.18 302	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.18 319

NOSS_ROB	0.57 421	0.39 469	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.73 411	0.54 460	1.03 401	1.08 481	0.67 263	0.87 318	0.76 357	0.57 340	0.77 390	0.47 357	0.38 526	0.38 543	0.44 534	0.42 542	0.37 502	0.34 498

ssnet_v2	0.58 428	0.28 391	0.56 374	0.43 336	0.29 356	0.95 471	0.59 477	1.13 441	0.99 437	0.93 439	0.80 275	0.99 434	0.64 389	0.82 406	0.94 495	0.25 440	0.22 458	0.23 404	0.24 455	0.20 340	0.19 352

dad	0.58 428	0.50 503	0.64 408	0.43 336	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.78 303	1.25 516	1.01 473	1.17 453	1.15 485	0.53 313	0.68 338	0.50 365	0.35 518	0.23 468	0.37 517	0.21 405	0.29 453	0.20 375

SACVNet	0.58 428	0.34 434	0.55 368	0.55 497	0.36 443	0.63 367	0.48 422	1.13 441	0.77 306	1.02 476	1.06 411	1.02 446	0.74 441	0.90 444	0.51 375	0.27 460	0.21 450	0.25 434	0.24 455	0.29 453	0.36 505

pcwnet_v2	0.58 428	0.28 391	0.84 478	0.45 378	0.35 438	0.61 350	0.35 266	1.27 506	1.21 505	0.99 463	1.27 471	0.72 332	0.58 349	0.67 328	0.48 361	0.27 460	0.21 450	0.24 421	0.23 439	0.29 453	0.29 465

PS-NSSS	0.58 428	0.44 487	0.62 393	0.42 315	0.33 422	0.66 385	0.58 474	1.02 397	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 332	0.64 389	0.82 406	0.59 405	0.31 488	0.26 492	0.40 525	0.27 485	0.33 481	0.26 440

StereoDRNet-Refined	0.58 428	0.32 421	0.54 363	0.46 399	0.30 373	0.96 474	0.40 359	1.00 385	0.94 418	1.12 505	1.08 417	0.96 427	0.67 405	0.90 444	0.89 489	0.17 268	0.13 281	0.22 382	0.21 405	0.20 340	0.19 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 428	0.28 391	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.77 424	0.50 433	0.99 381	0.92 405	1.04 485	1.14 440	1.21 488	0.69 415	0.88 436	0.69 433	0.20 357	0.20 440	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.18 319

CBFPSM	0.59 435	0.22 258	1.31 536	0.38 174	0.27 305	1.12 507	0.65 492	0.79 307	0.82 340	0.80 340	0.81 282	1.35 515	0.87 485	0.67 328	0.76 449	0.16 226	0.15 345	0.15 139	0.16 250	0.17 266	0.22 411

HBP-ISP	0.59 435	0.45 491	0.43 234	0.45 378	0.33 422	0.70 398	0.28 146	1.11 433	1.00 443	0.83 374	1.18 455	0.65 298	0.68 411	0.88 436	0.52 382	0.35 518	0.38 543	0.47 539	0.41 538	0.38 506	0.31 482

CBMV_ROB	0.59 435	0.37 452	0.38 161	0.39 203	0.28 329	0.74 412	0.28 146	1.00 385	0.98 432	0.94 442	1.25 468	0.81 378	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 522	0.37 541	0.43 531	0.40 533	0.33 481	0.30 474

FADNet-RVC	0.60 438	0.53 518	1.14 515	0.46 399	0.39 465	0.61 350	0.39 348	1.12 439	0.87 372	0.70 284	0.84 297	1.04 450	0.55 331	0.94 467	0.69 433	0.26 450	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 468	0.31 482

NVstereo2D	0.60 438	0.30 412	0.75 461	0.48 415	0.43 489	0.89 459	0.48 422	1.05 409	1.15 494	0.66 260	0.86 310	0.88 402	0.70 428	0.99 470	0.65 423	0.32 499	0.15 345	0.28 475	0.20 382	0.40 509	0.36 505

FADNet	0.61 440	0.51 507	1.10 510	0.45 378	0.44 496	0.65 382	0.41 374	1.19 471	1.05 465	0.70 284	0.84 297	0.98 433	0.66 402	0.82 406	0.50 365	0.29 478	0.30 514	0.27 467	0.30 499	0.46 527	0.35 503

ACV-stereo	0.62 441	0.34 434	1.00 500	0.43 336	0.31 395	1.20 519	0.40 359	0.75 287	0.83 345	0.64 238	0.77 251	2.10 555	1.03 517	0.81 403	0.64 421	0.21 374	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.21 364	0.21 393

SGM-Forest	0.62 441	0.32 421	0.39 180	0.43 336	0.30 373	1.02 485	0.55 464	1.09 425	1.05 465	1.06 491	1.18 455	1.10 471	0.67 405	0.88 436	0.62 415	0.31 488	0.33 534	0.33 503	0.30 499	0.30 462	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 443	0.28 391	0.99 499	0.40 241	0.30 373	1.03 488	0.56 470	1.10 427	0.99 437	0.97 455	1.22 461	1.06 456	0.69 415	1.07 487	0.95 498	0.19 334	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.22 386	0.21 393

fast-acv-ft	0.64 444	0.30 412	0.73 452	0.45 378	0.34 431	1.17 515	0.49 428	0.86 329	0.98 432	1.02 476	1.36 487	1.29 498	0.85 480	0.76 383	0.81 459	0.21 374	0.23 468	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.20 375

StereoDRNet	0.64 444	0.33 429	0.68 429	0.51 460	0.43 489	1.03 488	0.53 456	1.47 539	0.99 437	1.10 502	0.87 318	1.07 461	0.71 432	0.82 406	0.88 479	0.23 417	0.19 428	0.25 434	0.23 439	0.27 445	0.19 352

PSMNet_ROB	0.64 444	0.37 452	0.65 414	0.56 500	0.42 483	0.97 476	0.83 533	1.21 478	0.92 405	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 378	0.82 406	0.91 493	0.29 478	0.20 440	0.31 492	0.31 507	0.26 433	0.23 418

CBMV	0.64 444	0.35 440	0.41 202	0.42 315	0.25 230	1.01 483	0.77 525	1.13 441	1.09 483	1.17 510	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 471	0.30 514	0.34 505	0.30 499	0.26 433	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 448	0.36 445	1.30 535	0.39 203	0.26 274	0.57 323	0.63 487	0.80 310	1.03 455	0.80 340	1.43 503	0.91 413	0.76 449	1.08 490	1.87 556	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.14 191	0.20 340	0.16 281

TCMNet	0.66 448	0.39 469	0.98 498	0.59 513	0.61 541	0.96 474	0.55 464	1.05 409	0.90 393	0.84 381	1.14 440	0.89 406	0.65 395	0.85 426	1.01 509	0.26 450	0.26 492	0.31 492	0.28 491	0.32 474	0.29 465

YMNet	0.66 448	0.38 462	0.90 489	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 512	1.29 477	1.12 475	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 523	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

YMNet_1	0.66 448	0.38 462	0.90 489	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 512	1.29 477	1.12 475	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 523	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

DRN-Test	0.66 448	0.32 421	0.66 420	0.50 444	0.39 465	1.15 511	0.61 484	1.49 542	1.01 447	1.12 505	1.08 417	1.06 456	0.69 415	0.77 390	0.94 495	0.23 417	0.17 397	0.26 453	0.25 464	0.25 426	0.21 393

iinet-f	0.67 453	0.26 360	2.15 566	0.39 203	0.31 395	1.19 518	0.56 470	0.84 322	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 479	0.71 355	1.21 528	0.20 357	0.18 414	0.17 207	0.15 218	0.20 340	0.20 375

GASNet	0.67 453	0.72 539	0.96 495	0.70 545	0.48 512	0.62 358	0.47 414	1.08 421	1.03 455	0.94 442	0.82 286	0.93 420	0.83 477	1.33 524	0.80 456	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.28 491	0.44 520	0.24 426

FINET	0.67 453	0.42 480	1.00 500	0.46 399	0.43 489	0.83 450	0.89 541	1.08 421	1.50 541	0.87 400	1.14 440	0.71 323	0.68 411	0.92 454	0.70 436	0.36 522	0.30 514	0.26 453	0.24 455	0.35 492	0.33 491

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 453	0.81 548	0.73 452	0.53 482	0.37 450	1.40 532	0.53 456	1.04 404	0.79 325	0.88 410	0.94 345	0.95 424	0.53 313	0.93 460	0.58 400	0.39 528	0.30 514	0.57 554	0.31 507	0.53 541	0.30 474

PA-Net	0.67 453	0.43 482	0.83 477	0.50 444	0.53 525	0.94 468	0.68 501	1.10 427	1.14 493	0.80 340	0.88 326	0.87 397	0.77 456	1.02 479	0.88 479	0.24 429	0.41 550	0.29 483	0.44 543	0.26 433	0.34 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 458	0.36 445	1.10 510	0.51 460	0.42 483	1.08 499	0.50 433	1.21 478	1.16 495	1.00 468	1.37 490	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 495	0.25 440	0.24 477	0.24 421	0.22 423	0.23 403	0.26 440

NaN_ROB	0.69 458	0.44 487	0.69 435	0.51 460	0.33 422	0.97 476	1.06 555	1.22 486	1.19 501	1.24 523	0.96 358	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 429	0.30 514	0.23 404	0.24 455	0.23 403	0.25 434

GANet	0.70 460	0.37 452	0.55 368	0.51 460	0.34 431	0.94 468	0.96 548	1.08 421	0.94 418	1.04 485	1.98 543	1.13 481	0.88 489	1.12 497	0.66 426	0.25 440	0.26 492	0.27 467	0.22 423	0.31 468	0.22 411

DISCO	0.70 460	0.26 360	0.68 429	0.44 355	0.31 395	1.14 509	0.51 448	1.23 491	1.23 508	0.81 353	1.05 405	1.50 531	0.85 480	1.82 555	1.03 510	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.24 416	0.23 418

XPNet_ROB	0.70 460	0.35 440	0.68 429	0.52 472	0.40 470	0.79 431	0.85 539	1.16 461	0.94 418	1.33 529	1.15 446	1.38 517	0.83 477	1.03 481	0.90 491	0.32 499	0.25 485	0.26 453	0.24 455	0.31 468	0.28 457

ETE_ROB	0.70 460	0.49 499	0.73 452	0.56 500	0.36 443	0.79 431	0.87 540	1.14 450	0.93 411	1.19 514	1.18 455	1.39 518	0.82 472	0.99 470	0.80 456	0.26 450	0.21 450	0.31 492	0.26 478	0.33 481	0.34 498

Wz-Net-LNSev	0.71 464	0.51 507	1.36 545	0.50 444	0.41 477	1.15 511	0.69 506	1.21 478	1.07 478	1.02 476	1.12 428	1.08 463	0.87 485	0.89 442	0.89 489	0.24 429	0.22 458	0.21 367	0.19 357	0.26 433	0.26 440

APVNet	0.71 464	0.37 452	0.89 488	0.56 500	0.45 500	1.18 517	0.68 501	1.41 533	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 468	1.10 494	1.17 525	0.26 450	0.28 505	0.32 498	0.31 507	0.29 453	0.30 474

Syn2CoEx	0.71 464	0.51 507	0.95 493	0.64 527	0.45 500	0.91 462	0.53 456	1.48 540	1.13 490	0.93 439	1.35 486	1.02 446	0.99 512	0.92 454	0.80 456	0.30 485	0.27 501	0.28 475	0.24 455	0.23 403	0.24 426

DANet	0.71 464	0.45 491	0.91 491	0.59 513	0.40 470	0.81 439	0.40 359	0.97 376	0.84 350	1.20 518	1.22 461	1.33 509	0.88 489	1.16 501	1.24 529	0.27 460	0.23 468	0.31 492	0.25 464	0.35 492	0.32 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 468	0.35 440	0.64 408	0.53 482	0.67 545	1.31 528	0.67 496	1.20 476	1.18 499	1.05 487	0.87 318	1.27 495	0.93 502	0.93 460	1.27 533	0.22 400	0.16 377	0.26 453	0.23 439	0.40 509	0.39 518

NCCL2	0.72 468	0.41 478	0.65 414	0.64 527	0.44 496	0.98 480	1.20 563	1.11 433	1.00 443	0.98 460	0.96 358	1.49 530	0.87 485	0.90 444	0.79 454	0.31 488	0.26 492	0.39 522	0.39 530	0.32 474	0.32 486

FAT-Stereo	0.73 470	0.33 429	0.75 461	0.49 430	0.37 450	0.71 403	0.59 477	1.36 525	1.30 524	1.03 484	1.40 496	1.59 540	1.15 528	0.87 433	0.86 469	0.28 471	0.28 505	0.28 475	0.23 439	0.28 449	0.38 516

S-Stereo	0.74 471	0.35 440	0.96 495	0.56 500	0.45 500	0.82 447	0.60 479	1.24 498	1.60 551	0.96 450	1.41 498	1.12 475	0.94 503	0.80 400	1.04 513	0.26 450	0.31 523	0.28 475	0.25 464	0.32 474	0.47 544

LALA_ROB	0.74 471	0.43 482	0.69 435	0.54 489	0.40 470	1.01 483	0.95 547	1.21 478	1.07 478	1.22 520	1.12 428	1.56 537	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 507	0.22 458	0.35 507	0.30 499	0.35 492	0.31 482

w-ln-seven-2	0.76 473	0.43 482	2.32 568	0.52 472	0.38 459	0.90 461	0.65 492	1.11 433	1.12 489	1.19 514	1.28 473	1.09 467	0.99 512	1.07 487	0.87 475	0.20 357	0.19 428	0.23 404	0.22 423	0.26 433	0.22 411

PSMNet-RUCA	0.76 473	0.75 542	1.08 509	1.01 561	0.90 555	0.69 393	0.50 433	1.11 433	1.03 455	0.78 334	1.11 424	0.80 375	0.72 436	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 501	0.76 560	0.46 544	0.66 555	0.47 544

Wz-Net-MNSev	0.76 473	0.40 474	1.34 540	0.50 444	0.40 470	1.44 538	0.83 533	1.15 454	1.16 495	1.25 524	1.20 460	1.13 481	0.81 468	1.16 501	1.00 508	0.22 400	0.19 428	0.24 421	0.23 439	0.28 449	0.26 440

DGSMNet	0.76 473	0.55 520	1.29 534	0.58 508	0.62 542	0.94 468	0.70 511	1.26 504	1.11 485	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 432	1.03 481	0.81 459	0.34 513	0.29 510	0.41 529	0.40 533	0.57 547	0.55 556

RP	0.76 473	0.36 445	0.63 403	0.66 535	0.58 538	0.80 434	0.55 464	1.14 450	1.22 507	0.97 455	1.65 523	1.43 524	1.32 542	1.01 474	0.84 464	0.33 507	0.30 514	0.36 512	0.30 499	0.34 487	0.34 498

edge stereo	0.76 473	0.38 462	0.74 457	0.52 472	0.43 489	0.80 434	0.53 456	1.28 508	1.06 472	1.28 525	1.38 495	1.81 545	1.11 525	1.08 490	0.85 468	0.33 507	0.32 528	0.41 529	0.28 491	0.32 474	0.36 505

NCC-stereo	0.78 479	0.40 474	0.76 466	0.61 521	0.67 545	0.81 439	0.69 506	1.54 551	1.11 485	0.90 421	1.36 487	1.33 509	1.16 529	1.19 504	0.88 479	0.31 488	0.30 514	0.37 517	0.48 552	0.33 481	0.33 491

Nwc_Net	0.78 479	0.38 462	0.73 452	0.60 519	0.55 530	1.05 493	0.55 464	1.67 560	1.05 465	0.88 410	1.86 538	1.40 520	1.09 523	1.10 494	0.87 475	0.30 485	0.25 485	0.36 512	0.38 526	0.29 453	0.29 465

Abc-Net	0.78 479	0.40 474	0.76 466	0.61 521	0.67 545	0.81 439	0.69 506	1.54 551	1.11 485	0.90 421	1.36 487	1.33 509	1.16 529	1.19 504	0.88 479	0.31 488	0.30 514	0.37 517	0.48 552	0.33 481	0.33 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 482	0.59 525	0.71 444	0.65 532	0.65 544	0.92 466	0.58 474	1.29 509	1.05 465	1.07 494	1.45 509	1.47 528	1.03 517	1.21 510	0.88 479	0.32 499	0.30 514	0.48 544	0.40 533	0.37 502	0.37 510

stereogan	0.80 483	0.31 417	0.71 444	0.59 513	0.50 516	1.72 555	0.48 422	1.35 522	1.37 529	1.00 468	1.46 511	1.56 537	0.95 506	1.29 520	0.84 464	0.28 471	0.29 510	0.29 483	0.25 464	0.38 506	0.38 516

ADCRef	0.80 483	0.43 482	1.32 538	0.50 444	0.45 500	1.07 495	0.51 448	1.07 417	0.98 432	1.17 510	1.42 500	0.87 397	0.91 492	0.85 426	3.19 575	0.18 302	0.16 377	0.23 404	0.23 439	0.22 386	0.21 393

GANetREF_RVC	0.80 483	0.75 542	0.86 484	0.66 535	0.42 483	1.15 511	0.98 549	1.14 450	1.19 501	1.01 473	1.02 391	1.10 471	0.90 491	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 547	0.57 554	0.38 526	0.63 553	0.46 539
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
AF-Net	0.81 486	0.39 469	0.68 429	0.64 527	0.54 528	0.91 462	0.51 448	1.61 556	1.31 525	0.96 450	2.02 545	1.46 525	1.26 540	1.11 496	0.99 505	0.32 499	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 462	0.25 434

NLCSM	0.82 487	0.52 514	1.19 523	0.58 508	0.73 551	0.92 466	0.78 527	1.75 564	0.87 372	0.92 434	1.86 538	1.40 520	0.74 441	1.52 536	1.09 517	0.27 460	0.23 468	0.26 453	0.30 499	0.26 433	0.28 457

test_for_model	0.82 487	3.60 600	0.39 180	2.35 588	2.07 588	0.39 211	0.28 146	0.42 73	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 76	0.27 119	0.34 42	0.25 96	0.34 513	0.11 154	0.13 64	0.09 10	3.49 600	0.18 319

SQANet	0.82 487	0.74 541	0.67 424	1.13 565	0.98 563	1.11 503	0.47 414	1.07 417	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 441	1.01 474	0.64 421	0.61 558	0.24 477	1.03 568	0.35 521	1.18 570	0.58 557

Anonymous_2	0.82 487	0.44 487	0.63 403	0.40 241	0.43 489	0.80 434	0.52 451	0.72 267	0.77 306	0.71 291	0.60 192	0.87 397	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 565	0.54 552	4.82 605	0.56 545	0.40 521

ccnet	0.82 487	0.57 523	0.75 461	0.54 489	0.59 539	1.09 502	0.66 494	1.38 528	0.94 418	1.12 505	1.44 506	1.29 498	0.92 497	0.95 469	1.24 529	0.49 546	0.42 552	0.50 549	0.47 550	0.51 536	0.46 539

psmorigin	0.82 487	0.51 507	2.09 564	0.49 430	0.41 477	0.85 454	0.50 433	1.04 404	0.88 377	1.45 534	1.43 503	1.50 531	1.06 520	1.22 512	0.97 501	0.31 488	0.32 528	0.27 467	0.27 485	0.33 481	0.42 526

STTRV1_RVC	0.82 487	0.59 525	1.16 516	0.67 538	0.81 552	1.11 503	0.63 487	1.30 512	1.11 485	0.98 460	1.33 484	1.08 463	0.95 506	1.26 516	0.87 475	0.55 556	0.25 485	0.43 531	0.39 530	0.58 550	0.40 521

CC-Net-ROB	0.82 487	0.96 559	0.85 479	0.58 508	0.45 500	1.27 526	0.70 511	1.17 466	1.02 450	0.83 374	1.23 465	0.90 411	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 536	1.71 576	0.38 526	0.59 551	0.36 505

GCST	0.83 495	1.22 568	0.74 457	1.58 573	1.01 566	1.06 494	0.23 76	0.78 303	0.78 316	0.97 455	0.65 205	0.78 365	0.35 201	0.92 454	0.34 231	0.96 569	0.65 571	1.20 570	0.81 573	0.91 561	0.70 561

aanetorigin	0.83 495	0.56 521	1.87 561	0.49 430	0.38 459	0.56 318	0.66 494	0.70 254	1.00 443	2.42 574	2.02 545	1.31 501	1.18 532	0.93 460	1.13 524	0.20 357	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.27 445	0.30 474

CSAN	0.83 495	0.49 499	0.77 471	0.60 519	0.41 477	1.14 509	1.06 555	1.19 471	1.46 539	1.32 527	1.43 503	1.37 516	1.19 534	1.27 519	0.86 469	0.39 528	0.31 523	0.36 512	0.37 523	0.35 492	0.34 498

SDNR	0.86 498	0.37 452	1.47 551	0.40 241	0.38 459	3.38 584	0.33 229	0.90 348	0.98 432	0.99 463	2.09 548	0.59 259	0.71 432	1.29 520	0.70 436	0.51 549	0.56 567	0.36 512	0.26 478	0.43 519	0.46 539

RTSC	0.87 499	0.48 495	1.23 528	0.52 472	0.37 450	1.13 508	0.50 433	1.34 519	1.79 557	1.51 538	1.24 466	1.12 475	0.81 468	1.62 544	2.16 562	0.25 440	0.19 428	0.23 404	0.24 455	0.30 462	0.31 482

PWC_ROB	0.87 499	0.52 514	1.28 532	0.50 444	0.32 411	0.91 462	0.37 303	1.36 525	1.46 539	1.61 544	2.59 562	1.16 486	1.01 516	1.34 526	1.40 540	0.25 440	0.18 414	0.28 475	0.20 382	0.29 453	0.28 457

UDG	0.88 501	0.82 551	0.67 424	1.00 560	0.96 560	1.02 485	0.57 473	1.13 441	0.99 437	0.90 421	0.97 371	1.31 501	0.99 512	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 528	1.77 577	0.40 533	0.94 563	0.66 560

FBW_ROB	0.88 501	0.50 503	0.85 479	0.55 497	0.40 470	1.17 515	0.78 527	1.50 543	1.37 529	1.33 529	1.27 471	1.48 529	1.00 515	2.57 579	0.98 504	0.25 440	0.32 528	0.45 535	0.30 499	0.34 487	0.28 457

XQC	0.89 503	0.65 534	1.31 536	0.67 538	0.52 524	1.22 521	0.68 501	1.26 504	1.52 542	1.14 508	1.11 424	1.28 497	1.04 519	1.40 534	1.77 550	0.38 526	0.24 477	0.37 517	0.31 507	0.53 541	0.47 544

DeepPrunerF	0.89 503	0.52 514	3.43 578	0.68 542	0.81 552	0.72 410	0.72 519	1.22 486	1.99 563	0.93 439	1.01 382	0.87 397	0.86 482	1.08 490	0.95 498	0.34 513	0.28 505	0.43 531	0.39 530	0.30 462	0.32 486

PWCDC_ROB	0.89 503	0.49 499	0.80 475	0.74 549	0.40 470	1.03 488	0.39 348	1.33 517	2.35 573	1.02 476	3.77 580	0.81 378	0.92 497	1.20 506	0.90 491	0.34 513	0.22 458	0.24 421	0.20 382	0.34 487	0.29 465

PASM	0.90 506	0.64 533	1.69 555	0.69 544	0.69 548	0.78 428	0.84 536	1.03 401	1.26 519	1.19 514	1.15 446	1.31 501	0.98 511	1.24 514	1.03 510	0.52 550	0.56 567	0.59 557	0.66 566	0.56 545	0.54 555

Wz-Net-SNSev	0.91 507	0.73 540	2.13 565	0.56 500	0.45 500	0.95 471	1.13 560	1.34 519	1.24 510	1.02 476	1.30 480	1.46 525	0.86 482	1.81 554	1.50 541	0.25 440	0.23 468	0.25 434	0.26 478	0.32 474	0.29 465

MDST_ROB	0.91 507	0.27 377	0.85 479	0.63 526	0.41 477	2.53 567	0.71 517	1.60 554	1.13 490	2.83 581	1.73 529	0.97 429	0.69 415	1.61 543	0.73 444	0.25 440	0.22 458	0.32 498	0.28 491	0.25 426	0.24 426

PDISCO_ROB	0.91 507	0.48 495	1.06 505	0.99 558	0.97 561	1.67 553	0.63 487	1.64 558	1.59 548	1.06 491	1.18 455	1.31 501	0.79 463	1.55 538	0.97 501	0.49 546	0.22 458	0.45 535	0.40 533	0.45 524	0.37 510

SHD	0.93 510	0.50 503	1.18 522	0.59 513	0.46 507	0.97 476	0.48 422	1.70 562	2.15 565	1.58 541	1.37 490	1.42 522	1.19 534	1.31 522	1.60 544	0.31 488	0.26 492	0.32 498	0.33 516	0.40 509	0.42 526

G-Net	0.95 511	0.46 493	1.04 503	0.64 527	0.48 512	2.12 563	0.64 491	1.01 394	0.87 372	1.75 553	2.82 569	1.30 500	1.64 561	1.06 484	0.96 500	0.36 522	0.29 510	0.35 507	0.25 464	0.45 524	0.42 526

w-ln-seven	0.96 512	0.48 495	2.41 570	0.54 489	0.50 516	1.41 534	0.70 511	1.67 560	1.81 558	1.49 535	1.50 513	1.26 493	0.87 485	1.15 499	1.80 554	0.23 417	0.21 450	0.25 434	0.25 464	0.31 468	0.26 440

anonymity	0.97 513	0.89 554	1.05 504	0.92 556	1.03 567	0.97 476	0.81 532	1.29 509	0.91 400	1.07 494	0.98 372	1.00 437	0.95 506	1.02 479	0.92 494	0.96 569	0.95 591	0.90 565	0.91 580	0.92 562	0.94 572

SGM_RVC	0.97 513	0.28 391	0.41 202	0.39 203	0.22 129	1.55 544	0.73 521	1.51 546	1.25 516	2.25 571	1.92 540	2.58 565	1.56 555	2.02 564	1.19 527	0.27 460	0.27 501	0.27 467	0.25 464	0.25 426	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 515	0.42 480	1.88 562	0.53 482	0.41 477	1.59 547	1.26 569	2.21 573	1.43 535	1.10 502	1.11 424	1.46 525	1.95 571	1.34 526	1.26 531	0.34 513	0.25 485	0.25 434	0.21 405	0.46 527	0.37 510

z-mn7	1.00 516	0.50 503	1.70 557	0.53 482	0.36 443	1.75 556	0.71 517	1.22 486	2.28 569	0.96 450	2.54 558	1.42 522	0.95 506	2.19 571	1.54 542	0.22 400	0.19 428	0.21 367	0.20 382	0.27 445	0.25 434

Consistency-Raft	1.01 517	0.81 548	1.24 529	0.84 552	0.97 561	0.81 439	0.84 536	1.30 512	1.59 548	1.05 487	1.68 528	1.12 475	0.91 492	0.92 454	1.11 519	0.65 559	0.74 575	0.79 562	0.90 577	1.06 568	0.79 566

xxxx	1.01 517	0.22 258	0.43 234	0.36 127	0.21 109	0.82 447	0.36 288	1.32 515	0.88 377	0.71 291	0.94 345	0.97 429	0.63 378	0.64 302	10.58 598	0.20 357	0.16 377	0.18 255	0.17 300	0.19 324	0.19 352

test_xeample	1.01 517	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.21 109	0.71 403	0.39 348	1.23 491	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 315	0.61 366	0.69 344	10.93 599	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.17 300	0.18 290	0.17 301

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 520	0.57 523	1.51 553	0.67 538	0.50 516	2.57 568	1.66 584	1.20 476	1.43 535	1.38 531	1.57 520	1.33 509	0.92 497	1.64 547	0.88 479	0.37 525	0.39 547	0.46 538	0.60 564	0.41 515	0.40 521

ADCPNet	1.03 521	0.48 495	2.70 572	0.54 489	0.42 483	1.40 532	0.75 523	1.13 441	1.07 478	1.22 520	1.42 500	1.68 542	1.09 523	1.36 531	3.45 579	0.30 485	0.28 505	0.29 483	0.32 513	0.37 502	0.35 503

MSAF-DinoV2	1.04 522	0.38 462	1.32 538	0.54 489	0.29 356	0.89 459	0.72 519	1.52 549	1.24 510	1.05 487	1.41 498	2.98 569	1.49 551	2.74 580	2.83 573	0.22 400	0.14 315	0.20 325	0.22 423	0.32 474	0.32 486

otaku	1.04 522	0.93 556	0.88 486	1.33 571	1.05 569	1.66 551	0.70 511	1.40 532	1.18 499	1.08 498	1.32 483	1.33 509	0.91 492	1.23 513	0.76 449	0.72 562	0.46 562	1.24 571	0.50 557	1.40 571	0.75 562

SuperB	1.04 522	0.37 452	4.81 586	0.43 336	0.31 395	0.99 481	0.46 407	1.02 397	2.09 564	1.09 500	1.09 421	0.75 351	0.81 468	1.06 484	1.76 549	0.19 334	0.15 345	0.17 207	0.15 218	2.82 595	0.26 440

ADCL	1.04 522	0.38 462	1.35 541	0.50 444	0.39 465	1.61 548	0.89 541	1.29 509	1.39 532	1.29 526	1.50 513	1.24 491	1.24 537	1.37 532	4.87 587	0.21 374	0.19 428	0.25 434	0.25 464	0.29 453	0.27 450

test_sample9	1.05 526	0.36 445	0.72 449	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	1.20 506	1.36 536	0.41 533	8.41 606	0.40 525	0.41 538	0.36 497	0.33 491

DDUNet	1.06 527	2.56 596	0.68 429	1.21 567	1.26 572	1.03 488	0.69 506	1.11 433	0.94 418	0.96 450	1.22 461	1.27 495	0.82 472	0.93 460	0.72 443	0.84 566	0.38 543	1.99 580	0.60 564	1.10 569	0.85 568

ADCP+	1.06 527	0.35 440	1.51 553	0.49 430	0.51 520	1.45 539	0.55 464	1.25 502	1.03 455	1.16 509	1.15 446	1.10 471	1.07 522	1.56 540	6.75 594	0.19 334	0.16 377	0.23 404	0.21 405	0.28 449	0.21 393

SAMSARA	1.07 529	0.65 534	1.19 523	1.06 564	0.90 555	1.76 557	1.76 588	1.46 538	1.44 537	1.51 538	1.16 451	2.00 554	1.14 527	1.48 535	1.31 535	0.39 528	0.44 559	0.35 507	0.38 526	0.49 533	0.49 550

SANet	1.07 529	0.41 478	1.06 505	0.48 415	0.30 373	1.41 534	0.94 546	1.42 534	3.36 585	1.58 541	2.43 555	2.33 561	1.70 562	1.34 526	1.07 515	0.28 471	0.24 477	0.26 453	0.23 439	0.34 487	0.30 474

zh-mn7	1.08 531	0.65 534	4.00 582	0.52 472	0.38 459	1.16 514	0.62 486	1.15 454	1.77 556	1.74 552	2.31 549	1.17 487	0.91 492	2.10 566	1.77 550	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.22 423	0.25 426	0.28 457

zh-sn7	1.09 532	0.75 542	3.23 576	0.57 506	0.42 483	1.11 503	0.89 541	1.19 471	1.27 520	1.41 533	1.98 543	1.25 492	1.47 550	1.99 563	2.62 570	0.26 450	0.26 492	0.26 453	0.27 485	0.35 492	0.30 474

Ntro	1.09 532	0.97 562	0.91 491	1.44 572	1.19 571	1.69 554	0.80 531	1.35 522	1.25 516	1.00 468	1.29 477	1.31 501	0.97 510	1.26 516	0.84 464	0.84 566	0.43 557	1.36 572	0.50 557	1.56 572	0.78 564

MFN_U_SF_RVC	1.09 532	0.59 525	1.97 563	0.67 538	0.44 496	1.93 560	0.60 479	1.85 566	1.36 527	1.61 544	1.54 518	1.95 553	1.37 544	1.64 547	1.73 547	0.40 532	0.37 541	0.45 535	0.48 552	0.44 520	0.44 533

Wz-Net-TNSev	1.14 535	1.06 565	4.32 585	0.49 430	0.42 483	1.51 542	1.11 559	1.48 540	1.40 534	1.22 520	1.26 470	1.58 539	1.43 548	1.76 552	1.70 546	0.32 499	0.31 523	0.26 453	0.30 499	0.41 515	0.41 525

ADCMid	1.14 535	0.52 514	2.23 567	0.53 482	0.43 489	1.07 495	0.75 523	1.23 491	1.05 465	2.15 567	1.44 506	1.50 531	1.43 548	1.56 540	5.01 588	0.26 450	0.24 477	0.29 483	0.31 507	0.37 502	0.33 491

MFMNet_re	1.14 535	0.97 562	1.19 523	0.99 558	0.95 559	1.25 525	1.22 566	1.39 529	1.55 545	1.69 551	1.67 527	1.21 488	1.53 552	1.12 497	0.99 505	0.87 568	0.75 579	0.79 562	0.75 570	0.90 560	0.94 572

WCMA_ROB	1.14 535	0.36 445	0.76 466	0.49 430	0.44 496	1.23 523	0.67 496	1.11 433	1.23 508	2.84 582	3.95 586	3.28 576	1.83 567	1.25 515	0.99 505	0.44 537	0.34 536	0.34 505	0.37 523	0.41 515	0.40 521

AnyNet_C32	1.16 539	0.62 532	2.40 569	0.57 506	0.55 530	1.41 534	1.34 574	1.18 469	1.24 510	1.49 535	1.42 500	1.39 518	1.20 536	1.55 538	4.82 586	0.29 478	0.28 505	0.29 483	0.34 518	0.38 506	0.42 526

222	1.18 540	0.22 258	0.44 246	0.37 144	0.22 129	0.79 431	0.37 303	1.31 514	0.89 390	0.92 434	1.08 417	0.72 332	0.71 432	0.66 317	13.89 602	0.20 357	0.15 345	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.19 352

WZ-Net	1.19 541	0.59 525	4.07 583	0.62 525	0.51 520	1.34 529	1.31 573	1.32 515	1.74 555	1.53 540	1.65 523	1.74 544	1.28 541	2.25 573	2.01 559	0.27 460	0.21 450	0.23 404	0.25 464	0.40 509	0.39 518

MSMD_ROB	1.21 542	0.49 499	0.62 393	0.59 513	0.50 516	1.62 550	0.67 496	1.23 491	1.24 510	2.45 575	3.77 580	3.09 573	2.98 587	1.32 523	0.81 459	0.45 538	0.41 550	0.49 547	0.51 559	0.47 530	0.44 533

pmcnn	1.23 543	0.29 403	0.96 495	0.40 241	0.23 169	0.95 471	0.69 506	1.16 461	1.28 522	1.67 550	2.33 551	11.15 604	0.86 482	0.93 460	0.88 479	0.15 173	0.12 212	0.12 31	0.10 61	0.15 187	0.15 235

NVStereoNet_ROB	1.24 544	0.90 555	1.13 514	0.86 553	0.88 554	1.11 503	0.99 551	1.42 534	1.53 543	1.59 543	2.48 556	2.24 558	1.53 552	1.96 562	1.30 534	0.76 564	0.70 572	0.78 561	1.00 582	0.71 558	0.88 570
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 545	0.36 445	0.72 449	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.13 441	0.75 291	1.50 537	0.95 354	3.29 577	1.59 557	1.20 506	1.36 536	0.41 533	8.41 606	0.40 525	0.41 538	0.36 497	0.33 491

SPS-STEREO	1.25 545	0.93 556	1.06 505	1.04 563	1.03 567	1.41 534	0.91 545	1.51 546	1.19 501	2.09 565	1.83 535	1.94 552	1.39 545	1.62 544	1.39 539	0.97 571	0.94 590	0.90 565	0.89 576	0.96 565	0.96 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 547	0.67 537	1.28 532	0.74 549	0.62 542	1.50 541	0.84 536	1.99 569	2.96 579	2.18 568	2.36 554	1.85 549	1.95 571	1.92 559	1.94 557	0.39 528	0.36 540	0.49 547	0.37 523	0.51 536	0.64 558

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 548	0.87 553	1.76 559	0.86 553	0.56 533	4.29 589	1.79 589	1.50 543	1.98 562	1.61 544	1.85 537	1.84 547	1.41 546	1.89 557	1.36 536	0.48 544	0.40 549	0.56 553	0.57 562	0.69 556	0.48 547

MeshStereo	1.34 548	0.43 482	0.54 363	0.44 355	0.34 431	1.66 551	0.60 479	1.94 567	1.37 529	4.47 595	3.25 571	4.71 586	1.94 570	1.92 559	1.17 525	0.35 518	0.35 538	0.37 517	0.31 507	0.32 474	0.32 486
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
RainbowNet	1.35 550	1.49 576	1.19 523	1.88 580	1.45 573	1.48 540	1.07 557	1.61 556	1.55 545	1.20 518	1.59 521	1.54 535	1.13 526	1.34 526	0.97 501	1.36 583	0.70 572	1.82 578	0.79 572	1.71 575	1.07 581

ACVNet-4b	1.35 550	1.31 571	1.10 510	1.90 581	1.59 575	1.92 559	0.77 525	1.52 549	1.62 552	1.05 487	1.60 522	2.11 556	0.94 503	1.64 547	0.77 453	1.30 580	0.35 538	2.03 584	0.67 567	1.88 582	0.84 567

SGM+DAISY	1.35 550	0.94 558	1.25 530	0.96 557	1.00 565	1.52 543	1.02 554	1.34 519	1.21 505	2.64 577	2.65 564	2.44 562	1.56 555	1.64 547	1.26 531	0.97 571	0.95 591	0.90 565	0.90 577	0.94 563	0.96 575

FCDSN-DC	1.39 553	0.56 521	0.65 414	0.74 549	0.59 539	1.38 531	0.63 487	1.35 522	1.39 532	3.26 589	4.50 592	4.61 584	2.63 582	1.58 542	1.03 510	0.46 540	0.42 552	0.48 544	0.47 550	0.50 535	0.50 551
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 554	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.25 230	0.29 100	0.31 198	0.65 202	0.68 254	0.97 455	0.86 310	0.67 310	0.62 372	0.64 302	20.63 607	0.16 226	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.19 324	0.12 124

ACVNet_1	1.46 555	1.33 572	1.12 513	1.91 582	1.62 576	1.83 558	0.98 549	2.00 570	1.85 560	1.39 532	1.53 517	2.32 560	1.53 552	1.34 526	1.11 519	1.30 580	0.50 564	2.06 586	0.58 563	1.93 584	0.95 574

EDNetEfficient	1.46 555	0.80 547	6.12 588	0.47 408	0.39 465	0.69 393	0.83 533	0.90 348	2.77 578	3.50 591	1.96 542	1.66 541	2.03 573	1.26 516	4.18 584	0.21 374	0.18 414	0.21 367	0.20 382	0.41 515	0.39 518

ADCS	1.51 557	0.61 529	3.42 577	0.59 513	0.51 520	1.27 526	1.08 558	1.59 553	1.81 558	1.91 561	1.66 525	1.51 534	1.42 547	1.94 561	8.60 596	0.33 507	0.32 528	0.33 503	0.36 522	0.44 520	0.42 526

AnyNet_C01	1.56 558	1.05 564	7.45 590	0.64 527	0.54 528	1.99 561	1.38 576	1.43 536	1.36 527	1.63 547	1.92 540	1.84 547	1.33 543	2.40 575	4.03 581	0.33 507	0.32 528	0.32 498	0.34 518	0.44 520	0.45 537

FC-DCNN	1.59 559	0.51 507	0.66 420	0.61 521	0.49 514	1.56 545	0.70 511	1.66 559	1.53 543	4.64 596	4.62 593	5.85 593	3.34 591	1.84 556	1.11 519	0.46 540	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.48 531	0.46 539

DispFullNet	1.60 560	2.63 597	2.75 573	2.56 592	1.79 583	1.24 524	0.47 414	1.37 527	1.45 538	1.87 557	1.50 513	1.55 536	2.46 577	2.04 565	1.04 513	0.59 557	0.18 414	2.32 589	0.68 568	2.29 588	1.14 582

ELAS_RVC	1.60 560	0.61 529	1.01 502	0.70 545	0.56 533	2.00 562	1.89 591	1.96 568	2.65 576	3.33 590	3.26 572	3.03 570	3.41 592	2.49 577	2.09 561	0.52 550	0.45 560	0.50 549	0.48 552	0.54 543	0.52 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 562	0.61 529	0.95 493	0.68 542	0.55 530	3.01 582	1.55 582	2.39 575	2.33 572	3.64 592	3.89 584	2.75 567	2.90 586	2.15 569	2.27 568	0.52 550	0.45 560	0.50 549	0.48 552	0.54 543	0.52 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 563	0.51 507	0.65 414	0.61 521	0.49 514	1.61 548	0.70 511	1.75 564	1.56 547	4.74 599	4.91 595	6.46 597	3.31 589	1.91 558	1.11 519	0.46 540	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.48 531	0.46 539

ACVNet_2	1.65 563	1.27 570	1.41 548	1.75 576	1.62 576	2.22 564	1.20 563	2.30 574	2.62 575	1.78 555	2.56 559	3.03 570	1.61 558	1.54 537	1.12 523	1.06 574	0.58 569	1.82 578	0.70 569	1.82 578	0.96 575

IMH-64-1	1.86 565	1.62 581	1.16 516	2.20 585	1.89 585	2.33 565	1.30 570	2.89 579	2.29 570	1.66 548	2.80 567	2.49 563	1.61 558	2.10 566	1.78 552	1.60 585	0.74 575	2.43 590	1.02 583	2.12 585	1.17 585

IMH-64	1.86 565	1.62 581	1.16 516	2.20 585	1.89 585	2.33 565	1.30 570	2.89 579	2.29 570	1.66 548	2.80 567	2.49 563	1.61 558	2.10 566	1.78 552	1.60 585	0.74 575	2.43 590	1.02 583	2.12 585	1.17 585

WAO-7	1.90 567	1.20 567	1.35 541	1.27 569	1.06 570	2.84 575	1.56 583	3.23 584	3.06 583	2.23 570	3.33 576	3.17 574	2.28 576	3.12 581	2.21 563	1.02 573	0.91 586	1.06 569	1.03 585	1.04 567	0.97 578

PWCK	1.92 568	1.66 584	3.12 575	1.65 574	0.91 557	2.84 575	2.26 594	2.10 571	2.41 574	2.36 573	2.31 549	2.22 557	1.82 565	3.43 584	2.03 560	1.61 587	0.71 574	1.51 573	0.82 574	1.69 574	0.91 571

MonStereo1	1.98 569	1.48 575	1.43 550	1.81 579	1.69 581	2.88 578	0.78 527	2.47 576	3.47 586	2.20 569	4.36 591	3.39 579	2.50 579	2.18 570	1.58 543	1.19 576	0.54 565	1.65 575	0.87 575	1.78 577	1.29 590

Dean	1.98 569	1.36 573	1.36 545	2.12 584	1.81 584	2.74 570	1.36 575	3.37 588	3.80 590	2.08 564	3.32 575	3.21 575	1.82 565	1.71 551	1.67 545	1.27 577	0.77 581	1.99 580	0.90 577	1.86 579	1.03 580

RTS	1.98 569	0.96 559	11.36 595	0.65 532	0.57 536	2.77 573	1.40 577	1.39 529	2.26 567	1.89 558	2.56 559	1.32 506	1.25 538	5.20 593	4.05 582	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RTSA	1.98 569	0.96 559	11.36 595	0.65 532	0.57 536	2.77 573	1.40 577	1.39 529	2.26 567	1.89 558	2.56 559	1.32 506	1.25 538	5.20 593	4.05 582	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

WAO-6	2.04 573	1.50 577	1.16 516	1.70 575	1.67 580	2.69 569	1.44 580	3.06 581	3.63 589	1.98 562	3.27 573	3.54 582	2.07 574	2.36 574	2.22 565	1.31 582	0.91 586	2.04 585	1.22 592	1.73 576	1.27 589

IMH	2.04 573	1.62 581	1.20 527	2.20 585	1.89 585	2.91 581	1.30 570	3.11 582	3.03 581	1.81 556	3.35 577	3.03 570	1.90 568	2.48 576	1.80 554	1.66 588	0.77 581	2.45 592	1.04 586	2.15 587	1.19 588

LVE	2.12 575	1.44 574	1.36 545	1.99 583	1.78 582	2.75 571	1.79 589	2.82 578	3.95 591	1.90 560	4.33 590	3.52 581	1.81 564	2.24 572	1.74 548	1.74 589	0.87 584	2.06 586	1.13 588	1.91 583	1.35 591

MADNet+	2.23 576	2.43 593	10.85 594	1.22 568	0.91 557	2.76 572	1.40 577	2.12 572	1.67 554	1.32 527	1.74 531	1.86 550	1.74 563	6.25 596	4.41 585	0.65 559	0.64 570	0.58 556	0.54 561	0.80 559	0.76 563

KSHMR	2.57 577	1.93 587	1.69 555	2.63 594	2.42 593	2.86 577	2.07 592	3.27 586	6.50 595	2.49 576	3.36 578	3.41 580	1.92 569	2.49 577	1.94 557	2.13 594	1.40 596	2.79 599	1.50 595	2.73 593	1.77 594

notaker	2.76 578	2.29 592	1.80 560	2.96 596	2.58 597	2.90 580	1.75 587	3.24 585	3.05 582	2.78 580	4.24 589	6.15 596	2.51 580	3.34 583	2.75 572	2.31 596	1.18 594	3.00 600	1.65 596	2.84 596	1.97 595

JetBlue	2.78 579	1.26 569	7.04 589	1.16 566	1.48 574	8.00 597	6.02 601	2.60 577	1.92 561	2.12 566	2.64 563	3.34 578	3.05 588	6.49 597	3.39 577	0.78 565	0.76 580	0.75 559	0.76 571	0.97 566	1.18 587

WAO-8	2.92 580	1.55 579	1.35 541	1.79 577	1.63 578	5.23 591	1.22 566	4.58 595	12.56 603	2.84 582	4.07 588	4.83 587	2.72 584	3.49 585	2.25 566	1.27 577	0.91 586	1.99 580	1.15 590	1.86 579	1.15 583

Venus	2.92 580	1.55 579	1.35 541	1.79 577	1.63 578	5.23 591	1.22 566	4.58 595	12.56 603	2.84 582	4.06 587	4.83 587	2.72 584	3.49 585	2.25 566	1.27 577	0.91 586	1.99 580	1.15 590	1.86 579	1.15 583

ktn	2.98 582	2.25 591	1.73 558	2.84 595	2.53 596	3.76 588	2.15 593	3.70 590	5.47 594	2.75 579	5.17 598	5.94 594	2.48 578	3.23 582	2.46 569	2.34 598	1.44 597	2.78 598	2.03 598	2.45 591	2.01 597

TorneroNet-64	3.44 583	1.86 585	1.42 549	2.58 593	2.28 591	6.87 594	1.68 585	4.70 597	12.03 600	2.31 572	5.59 599	8.25 599	2.55 581	3.97 590	2.73 571	1.81 590	0.74 575	2.57 594	1.07 587	2.35 589	1.44 592

UNDER WATER	3.46 584	2.07 590	3.64 580	3.09 597	2.48 594	3.75 587	2.42 596	3.31 587	13.77 605	2.90 586	2.95 570	5.84 592	3.69 593	3.69 587	3.48 580	2.07 593	1.11 593	2.70 597	1.40 593	2.84 596	1.98 596

UNDER WATER-64	3.53 585	2.01 588	3.94 581	3.22 599	2.49 595	5.41 593	2.60 597	3.43 589	12.41 602	3.03 587	2.68 565	6.07 595	4.04 594	3.79 589	3.33 576	2.02 592	1.24 595	2.63 595	1.46 594	2.78 594	2.08 598

MultiAttention	3.58 586	0.24 316	0.62 393	0.54 489	0.34 431	22.90 608	2.72 598	1.60 554	1.13 490	0.80 340	1.81 534	1.14 484	0.43 258	35.29 618	0.61 412	0.17 268	0.12 212	0.23 404	0.23 439	0.34 487	0.29 465

DPSimNet_ROB	3.58 586	2.45 594	8.57 591	2.53 590	2.37 592	2.88 578	3.77 600	3.14 583	3.23 584	4.71 598	3.86 583	4.68 585	4.87 597	4.07 591	5.62 589	2.33 597	2.33 600	2.47 593	2.52 599	2.51 592	2.64 600

MADNet++	4.03 588	2.70 598	3.44 579	3.72 601	3.44 600	4.44 590	3.52 599	3.95 593	3.61 588	4.46 594	4.98 596	4.10 583	4.58 596	7.00 599	5.89 590	3.74 600	3.67 603	3.27 602	2.71 601	3.70 601	3.66 603

SGM-ForestM	4.04 589	0.32 421	0.46 275	0.43 336	0.27 305	7.50 596	1.45 581	3.84 591	4.24 592	8.19 604	6.76 600	19.00 612	9.08 599	10.74 604	6.62 593	0.31 488	0.33 534	0.32 498	0.32 513	0.29 453	0.29 465

MANE	4.13 590	0.51 507	0.64 408	0.66 535	0.56 533	6.89 595	0.99 551	7.55 600	12.04 601	6.68 602	8.57 603	10.69 603	9.45 600	7.59 601	6.39 592	0.49 546	0.43 557	0.48 544	0.98 581	0.49 533	0.48 547

xyz-stereo	4.23 591	0.17 80	61.76 624	0.34 72	0.16 10	12.16 601	0.37 303	0.58 153	0.68 254	1.01 473	3.36 578	0.77 363	0.82 472	1.21 510	0.40 302	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.11 95	0.13 92	0.10 36

LE_ROB	4.42 592	0.24 316	2.75 573	0.42 315	0.23 169	1.57 546	0.90 544	1.71 563	17.88 612	16.56 614	4.88 594	5.17 591	18.85 613	1.63 546	14.62 603	0.17 268	0.14 315	0.16 167	0.16 250	0.19 324	0.17 301

TorneroNet	4.53 593	1.89 586	1.48 552	2.55 591	2.27 590	13.78 604	1.69 586	4.84 599	23.73 617	2.89 585	7.70 602	7.06 598	2.69 583	4.26 592	3.42 578	1.84 591	0.77 581	2.68 596	1.13 588	2.42 590	1.47 593

LSM	4.74 594	0.77 545	10.16 593	0.70 545	56.56 619	1.02 485	1.00 553	1.24 498	1.62 552	2.04 563	2.34 552	1.33 509	1.17 531	1.38 533	1.09 517	0.33 507	0.49 563	0.39 522	0.46 544	0.51 536	10.09 608

JetRed	5.27 595	5.84 601	12.81 598	2.36 589	2.83 598	12.23 602	10.50 604	4.46 594	3.60 587	3.86 593	3.83 582	4.85 589	4.18 595	6.78 598	11.96 600	2.17 595	2.96 602	2.18 588	1.97 597	3.38 599	2.68 601

tt	6.20 596	0.20 182	5.89 587	3.55 600	2.07 588	11.26 600	19.21 605	11.74 605	5.46 593	2.69 578	2.04 547	4.87 590	6.25 598	3.70 588	7.09 595	8.32 608	11.17 613	4.93 604	5.41 607	5.74 603	2.37 599

coex-ft	6.43 597	1.51 578	87.33 625	0.49 430	0.38 459	1.34 529	1.21 565	1.16 461	8.09 597	12.12 606	2.79 566	2.77 568	3.31 589	1.16 501	3.15 574	0.24 429	0.23 468	0.27 467	0.24 455	0.45 524	0.37 510

HanzoNet	6.76 598	2.45 594	4.22 584	3.19 598	2.94 599	3.62 586	2.28 595	4.79 598	7.20 596	14.00 610	13.19 608	17.49 610	22.30 614	13.25 606	6.19 591	4.20 602	1.93 599	3.10 601	2.56 600	3.35 598	2.88 602

TCMNet-wrong-test	8.97 599	10.42 605	8.74 592	19.56 607	17.61 606	12.53 603	9.01 603	13.59 607	2.18 566	4.64 596	5.11 597	14.63 606	11.09 603	7.19 600	9.73 597	5.56 607	0.89 585	3.77 603	3.11 602	10.34 607	9.80 607

EDNetEfficientorigin	9.93 600	1.15 566	175.16 626	0.48 415	0.36 443	1.04 492	0.68 501	1.24 498	2.69 577	3.17 588	2.50 557	2.30 559	2.07 574	1.76 552	2.21 563	0.20 357	0.18 414	0.24 421	0.19 357	0.51 536	0.50 551

ASD4	9.96 601	8.86 604	17.78 599	7.17 602	9.80 601	16.08 605	28.92 609	9.77 604	8.20 598	7.02 603	7.08 601	8.47 600	9.57 601	11.17 605	20.26 606	4.12 601	4.14 604	5.57 608	4.74 604	5.53 602	4.90 605

DGTPSM_ROB	12.07 602	8.00 602	20.99 601	8.93 604	16.78 604	10.67 598	30.87 610	9.01 602	15.16 607	6.50 600	15.41 612	9.04 601	14.85 605	9.25 602	21.67 609	4.57 603	8.57 608	5.08 605	9.28 608	5.90 604	10.95 609

DPSMNet_ROB	12.08 603	8.00 602	21.00 602	8.97 605	16.79 605	10.67 598	30.89 611	9.02 603	15.17 608	6.51 601	15.41 612	9.04 601	14.85 605	9.27 603	21.67 609	4.58 604	8.57 608	5.09 607	9.29 609	5.90 604	10.95 609

USTest	12.99 604	14.18 606	20.00 600	16.24 606	14.97 603	20.80 607	31.95 612	16.20 610	10.91 599	8.79 605	9.48 604	13.94 605	10.50 602	16.11 607	21.44 608	3.17 599	4.82 605	5.08 605	5.36 606	8.81 606	7.13 606

BEATNet-Init1	15.13 605	0.82 551	50.86 623	0.72 548	0.53 525	38.10 617	7.03 602	11.83 606	14.25 606	29.78 622	30.17 621	48.21 625	22.64 615	26.78 616	18.11 605	0.42 536	0.38 543	0.47 539	0.46 544	0.51 536	0.48 547

DPSM_ROB	17.78 606	18.63 608	24.31 608	20.90 609	19.47 607	25.97 610	36.21 614	21.23 616	16.24 610	13.38 608	14.06 610	19.18 613	16.30 608	20.78 609	25.67 612	9.38 610	9.23 611	9.49 610	9.82 610	13.51 609	11.91 612

DPSM	17.78 606	18.63 608	24.31 608	20.90 609	19.47 607	25.97 610	36.21 614	21.23 616	16.24 610	13.38 608	14.06 610	19.18 613	16.30 608	20.78 609	25.67 612	9.38 610	9.23 611	9.49 610	9.82 610	13.51 609	11.91 612

DLNR-FE	20.05 608	36.38 616	38.08 612	170.06 627	60.08 620	0.23 25	0.20 29	14.13 609	0.36 106	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.63 288	0.28 164	5.38 605	0.10 60	0.15 139	0.11 95	73.09 625	0.11 77

DLNR_Zeroshot_test	20.09 609	36.28 615	38.04 611	169.85 626	61.80 621	0.23 25	0.20 29	13.88 608	0.37 122	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.62 277	0.28 164	5.46 606	0.10 60	0.15 139	0.11 95	72.60 624	0.11 77

LRCNet_RVC	21.24 610	31.15 614	21.41 603	28.98 612	23.82 610	3.13 583	0.60 479	20.96 615	1.59 548	25.58 615	28.15 618	21.99 615	14.79 604	21.94 615	16.41 604	28.89 623	14.87 614	33.53 619	31.28 619	29.51 620	26.16 619

HaxPig	31.96 611	37.24 617	34.27 610	24.37 611	24.88 611	18.26 606	19.86 606	20.64 614	28.52 618	35.97 623	38.75 622	25.57 616	28.72 617	33.88 617	34.39 617	35.94 624	38.87 624	37.80 620	40.48 622	39.68 621	41.15 624

Anonymous_1	33.25 612	18.26 607	23.92 604	20.54 608	21.28 609	25.59 609	35.94 613	22.01 618	15.57 609	13.33 607	13.49 609	18.08 611	15.29 607	20.36 608	24.60 611	16.28 616	8.84 610	66.59 623	118.00 625	155.73 628	11.23 611

RAFT-FEzeroshot	35.73 613	37.45 619	48.67 618	42.23 617	39.22 615	52.25 619	73.13 622	42.62 623	32.59 619	26.71 616	27.70 614	38.57 619	32.57 618	41.68 623	51.67 623	18.75 618	18.58 620	19.15 613	19.78 615	27.21 613	23.98 615

RAFT-FE	35.73 613	37.45 619	48.67 618	42.23 617	39.22 615	52.25 619	73.13 622	42.62 623	32.59 619	26.71 616	27.70 614	38.57 619	32.57 618	41.68 623	51.67 623	18.75 618	18.58 620	19.15 613	19.78 615	27.21 613	23.98 615

CasAABBNet	35.74 615	37.43 618	48.72 620	42.22 616	39.20 614	52.24 618	73.12 621	42.61 622	32.62 622	26.78 619	27.95 616	38.58 621	32.60 620	41.67 622	51.65 622	18.74 617	18.57 619	19.15 613	19.77 614	27.20 612	23.98 615

FlowAnything	35.81 616	37.53 622	48.80 621	42.20 615	39.22 615	52.25 619	73.16 624	42.56 621	32.89 624	26.76 618	28.30 619	38.69 623	33.09 622	41.63 621	51.62 621	18.76 620	18.59 623	19.21 617	19.92 618	27.16 611	23.91 614

Selective-RAFT-Error	35.84 617	37.49 621	48.83 622	42.26 619	39.24 618	52.30 622	73.09 620	42.66 625	32.61 621	26.80 620	28.30 619	38.84 624	33.51 623	41.68 623	51.59 620	18.82 621	18.58 620	19.17 616	19.80 617	27.28 615	24.05 618

xxxxx1	36.64 618	19.51 610	24.21 605	61.66 621	64.63 622	27.28 613	40.10 616	20.25 611	18.63 613	14.07 611	12.97 605	17.26 607	17.36 610	21.70 612	27.93 614	13.18 613	18.50 616	111.26 626	133.37 626	29.24 617	39.73 621

tt_ll	36.64 618	19.51 610	24.21 605	61.66 621	64.63 622	27.28 613	40.10 616	20.25 611	18.63 613	14.07 611	12.97 605	17.26 607	17.36 610	21.70 612	27.93 614	13.18 613	18.50 616	111.26 626	133.37 626	29.24 617	39.73 621

ff	36.64 618	19.51 610	24.21 605	61.66 621	64.63 622	27.28 613	40.10 616	20.25 611	18.63 613	14.07 611	12.97 605	17.26 607	17.36 610	21.70 612	27.93 614	13.18 613	18.50 616	111.26 626	133.37 626	29.24 617	39.73 621

MEDIAN_ROB	37.38 621	40.85 625	40.60 614	32.31 613	31.85 612	27.20 612	24.55 607	29.10 619	33.19 625	42.09 627	41.76 624	33.35 617	34.39 624	39.78 620	37.07 618	43.64 626	44.10 626	44.12 622	43.40 624	41.51 623	42.76 626

AVERAGE_ROB	37.58 622	40.13 624	40.15 613	34.81 614	33.82 613	28.55 616	25.10 608	32.02 620	34.06 626	41.28 626	40.66 623	34.46 618	34.81 625	39.18 619	37.57 619	42.78 625	43.44 625	43.82 621	43.03 623	40.47 622	41.51 625

LSM0	38.95 623	37.60 623	48.58 617	43.57 620	91.06 625	52.57 623	72.57 619	43.17 626	32.63 623	26.97 621	27.97 617	38.65 622	32.94 621	41.86 626	51.78 625	18.89 622	18.41 615	19.13 612	19.63 613	27.29 616	33.77 620

PML	40.80 624	29.24 613	11.87 597	7.20 603	14.47 602	92.13 626	213.69 628	7.63 601	23.35 616	74.72 628	190.14 628	50.17 626	26.15 616	21.39 611	12.70 601	8.76 609	2.92 601	8.45 609	3.25 603	13.26 608	4.42 604

RSGM-EC	74.81 625	63.03 626	41.60 615	97.74 624	92.11 626	74.93 624	114.81 625	53.77 627	38.96 627	39.88 624	48.98 625	90.73 627	64.81 626	139.63 627	128.53 626	93.27 627	53.96 627	95.12 624	38.31 620	81.45 626	44.63 627

acva	74.81 625	63.03 626	41.60 615	97.74 624	92.11 626	74.93 624	114.81 625	53.77 627	38.96 627	39.88 624	48.98 625	90.73 627	64.81 626	139.63 627	128.53 626	93.27 627	53.96 627	95.12 624	38.31 620	81.45 626	44.63 627

test_example2	176.61 627	205.14 628	198.86 627	188.60 628	190.98 628	152.67 627	170.61 627	94.86 629	123.55 629	178.88 629	179.48 627	158.94 629	141.34 628	192.61 629	198.96 628	203.76 629	236.37 629	164.13 629	173.55 629	218.58 629	160.41 629

ccccc	429.48 628	429.19 629	527.00 628	507.10 629	501.20 629	356.95 628	342.70 629	380.82 630	297.90 630	334.51 630	389.17 629	372.86 630	449.39 629	499.17 630	553.56 629	561.44 630	431.22 630	334.28 630	290.86 630	540.88 630	489.46 630

GS-Stereo							0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

FADE		2.05 589		1.03 562	0.99 564			3.91 592	3.00 580	1.76 554		2.73 566		5.95 595		11.57 612	1.70 598	23.09 618	15.86 612	0.62 552	0.65 559

Low-res two-view benchmark