Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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	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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark