Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 63	0.11 156	0.20 63	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 45	0.15 82	0.14 103	0.12 103	0.15 23	0.14 135	0.13 440	0.09 406	0.09 255	0.10 363	0.11 370	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 85

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 72	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.06 85
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.09 32	0.17 76	0.09 2	0.22 56	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.09 20	0.11 78	0.19 102	0.13 98	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LG-G	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LGtest1	0.10 2	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.06 85

Replicate-Monster	0.12 48	0.10 90	0.32 174	0.16 9	0.08 10	0.17 76	0.10 8	0.22 56	0.19 81	0.11 28	0.10 17	0.10 36	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.08 235

asd	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.18 64	0.14 85	0.17 106	0.09 20	0.10 49	0.18 79	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

4w-stereo	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.12 37	0.08 3	0.11 78	0.16 41	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

IGEV-Stereo++	0.11 23	0.08 14	0.15 14	0.19 100	0.11 122	0.14 18	0.10 8	0.22 56	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.11 78	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

GCAP-Stereo	0.14 88	0.14 304	0.33 191	0.20 163	0.09 32	0.21 187	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 151	0.19 126	0.15 120	0.13 135	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.06 85

252Zero-FE	0.14 88	0.07 2	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 554	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

monsters	0.11 23	0.09 48	0.13 1	0.17 23	0.12 179	0.15 29	0.11 16	0.23 75	0.15 30	0.14 85	0.12 37	0.08 3	0.09 20	0.21 138	0.10 1	0.06 28	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

111111	0.11 23	0.07 2	0.17 38	0.19 100	0.11 122	0.13 14	0.11 16	0.22 56	0.15 30	0.11 28	0.12 37	0.12 67	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.06 85

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 23	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 58	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.07 1	0.15 29	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

IGEV-Stereo+	0.12 48	0.08 14	0.17 38	0.18 57	0.13 257	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 30	0.10 14	0.08 10	0.10 36	0.10 49	0.21 138	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.16 463	0.24 540

GCST	0.47 516	0.60 562	0.57 425	1.04 586	0.48 559	0.38 446	0.11 16	0.40 298	0.32 272	0.41 460	0.34 296	0.29 301	0.17 217	0.46 363	0.19 267	0.69 577	0.42 572	0.79 581	0.62 583	0.62 569	0.46 570

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.14 10	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.19 23	0.15 30	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.18 17	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.11 56	0.10 49	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

VIP-Stereo	0.12 48	0.12 198	0.21 72	0.18 57	0.11 122	0.24 259	0.12 24	0.19 23	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.11 56	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

OmniDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 103	0.13 135	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.18 57	0.10 76	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 9	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.16 36	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 85	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.16 36	0.14 85	0.13 49	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.75w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.12 24	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.12 179	0.14 18	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 14	0.16 31	0.17 23	0.08 10	0.16 55	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.10 14	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

StereoAnything_RVC	0.13 63	0.37 531	0.36 231	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 49	0.20 119	0.10 1	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.24 526	0.05 25

MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Pointernet	0.13 63	0.07 2	0.27 126	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.12 24	0.31 182	0.24 171	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

trnet	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.15 4	0.07 1	0.21 187	0.12 24	0.24 89	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.15 120	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

DIP-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.33 191	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.12 24	0.42 324	0.25 184	0.27 228	0.32 265	0.21 192	0.17 217	0.25 207	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.08 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.22 281	0.25 469	0.47 365	0.24 368	0.14 300	0.25 274	0.12 24	0.40 298	0.33 284	0.29 267	0.42 387	0.22 204	0.20 266	0.33 309	0.19 267	0.07 76	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.07 167

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 9	0.08 10	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.11 4	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

DLNR-FE	10.45 608	12.13 614	19.94 617	106.10 628	23.12 622	0.14 18	0.13 49	3.28 602	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.41 602	0.06 163	0.07 92	0.07 157	40.22 627	0.06 85

Select-FE	0.23 298	0.14 304	0.78 490	0.22 269	0.18 425	0.22 215	0.13 49	0.43 336	0.26 193	0.28 238	0.33 286	0.39 396	0.29 400	0.27 242	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.13 468	0.08 186	0.12 411

Zero-FE251	0.14 88	0.09 48	0.24 96	0.17 23	0.09 32	0.20 159	0.13 49	0.20 34	0.14 22	0.61 533	0.13 49	0.13 78	0.11 78	0.14 10	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

AdaDepth	0.11 23	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.13 49	0.16 5	0.13 16	0.10 14	0.10 17	0.09 20	0.09 20	0.19 102	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

IGEV	0.11 23	0.06 1	0.17 38	0.15 4	0.11 122	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.16 36	0.11 28	0.15 82	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 41	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 58	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.07 1	0.17 76	0.13 49	0.18 17	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.11 56	0.12 103	0.18 79	0.11 15	0.08 211	0.04 2	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 304	0.19 52	0.26 439	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 45	0.11 24	0.10 36	0.13 135	0.21 138	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.05 25

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.12 8	0.13 49	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

castereo++	0.13 63	0.10 90	0.18 45	0.18 57	0.10 76	0.27 304	0.13 49	0.23 75	0.23 156	0.11 28	0.13 49	0.16 137	0.10 49	0.18 79	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 23	0.08 10	0.09 1	0.13 49	0.24 89	0.13 16	0.10 14	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

DCVSM-stereo	0.24 329	0.13 261	0.52 405	0.20 163	0.14 300	0.26 294	0.13 49	0.34 215	0.34 294	0.41 460	0.33 286	0.47 456	0.29 400	0.30 288	0.22 327	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.12 407	0.15 461

MaDis-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.26 117	0.19 100	0.14 300	0.16 55	0.13 49	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.14 79	0.14 103	0.11 78	0.17 58	0.17 215	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

MIF-Stereo (partial)	0.16 134	0.10 90	0.34 201	0.21 208	0.15 350	0.15 29	0.13 49	0.28 139	0.25 184	0.17 134	0.26 203	0.15 120	0.16 191	0.25 207	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.08 235

UniTT-Stereo	0.14 88	0.10 90	0.30 154	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.13 49	0.19 23	0.18 64	0.15 99	0.20 143	0.10 36	0.11 78	0.18 79	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.06 85

DLNR_Zeroshot_test	10.44 607	12.10 613	19.93 616	106.08 627	23.66 623	0.14 18	0.13 49	3.22 601	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.36 601	0.06 163	0.07 92	0.07 157	39.70 626	0.06 85

LL-Strereo2	0.18 177	0.18 396	0.39 277	0.22 269	0.12 179	0.24 259	0.13 49	0.31 182	0.23 156	0.24 197	0.20 143	0.24 236	0.12 103	0.26 223	0.15 159	0.06 28	0.06 163	0.12 423	0.09 321	0.08 186	0.07 167

EGLCR-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.13 49	0.27 120	0.21 124	0.13 60	0.10 17	0.15 120	0.09 20	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

CREStereo++_RVC	0.15 120	0.08 14	0.26 117	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.13 49	0.22 56	0.30 251	0.21 171	0.30 242	0.13 78	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 76	0.04 2	0.06 31	0.15 491	0.06 52	0.05 25
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
raftrobust	0.16 134	0.13 261	0.29 147	0.22 269	0.15 350	0.19 124	0.13 49	0.32 193	0.26 193	0.26 218	0.20 143	0.19 171	0.17 217	0.21 138	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

RALAANet	0.19 216	0.18 396	0.37 243	0.23 317	0.14 300	0.23 237	0.13 49	0.37 269	0.29 238	0.28 238	0.26 203	0.25 244	0.15 175	0.26 223	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.06 85

XX-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.83 509	0.26 439	0.17 404	0.23 237	0.13 49	0.40 298	0.18 64	0.20 160	0.41 371	0.31 328	0.10 49	0.32 302	0.12 55	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

water-stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.14 73	0.25 97	0.19 81	0.17 134	0.23 170	0.15 120	0.15 175	0.12 2	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

DilatedVolume-Stereo	0.14 88	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.14 73	0.24 89	0.21 124	0.21 171	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

2w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.14 73	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.14 79	0.08 3	0.11 78	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.22 56	0.16 36	0.12 45	0.19 126	0.15 120	0.11 78	0.13 5	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.07 120	0.06 85

Reg-Stereo(zero)	0.16 134	0.07 2	0.36 231	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.14 73	0.28 139	0.24 171	0.22 177	0.20 143	0.24 236	0.18 242	0.21 138	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.06 85

ISRNet	0.27 381	0.13 261	0.45 349	0.26 439	0.19 447	0.24 259	0.14 73	0.45 353	0.43 399	0.39 440	0.48 447	0.42 427	0.27 368	0.32 302	0.29 402	0.20 525	0.12 472	0.17 503	0.16 503	0.16 463	0.20 515

GIP-stereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.16 55	0.14 73	0.29 152	0.18 64	0.11 28	0.16 95	0.13 78	0.09 20	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.14 3	0.16 36	0.11 28	0.10 17	0.09 20	0.08 8	0.21 138	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

UGAM-zero	0.23 298	0.10 90	0.54 412	0.19 100	0.13 257	0.21 187	0.14 73	0.44 343	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.51 479	0.33 440	0.65 463	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.06 52	0.07 167

U	1.00 569	0.09 48	0.21 72	0.21 208	3.68 598	6.12 603	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 76	0.05 32	5.42 607	2.90 605	0.07 120	0.06 85

testlalala2	0.18 177	0.10 90	0.50 390	0.36 534	0.25 517	0.23 237	0.14 73	0.34 215	0.24 171	0.25 206	0.25 193	0.21 192	0.12 103	0.16 41	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MIM_Stereo	0.18 177	0.12 198	0.38 262	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.14 73	0.35 240	0.25 184	0.27 228	0.35 307	0.23 224	0.13 135	0.27 242	0.16 184	0.06 28	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.06 85

LoS	0.14 88	0.08 14	0.27 126	0.16 9	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.26 106	0.26 193	0.15 99	0.18 118	0.18 157	0.13 135	0.22 154	0.14 135	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 60	0.14 79	0.13 78	0.08 8	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

Patchmatch Stereo++	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235
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
IIG-Stereo	0.23 298	0.13 261	0.35 211	0.29 493	0.12 179	0.23 237	0.14 73	0.38 275	0.31 263	0.34 370	0.37 326	0.33 344	0.21 273	0.70 478	0.26 380	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

ROB_FTStereo	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

HUI-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.22 154	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

RAFT-RH_RVC	0.25 357	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.25 274	0.14 73	0.27 120	0.27 204	0.38 425	1.15 563	0.23 224	0.17 217	0.57 419	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.06 52	0.07 167

iRAFT	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

TANstereo	0.15 120	0.09 48	0.28 137	0.16 9	0.08 10	0.25 274	0.14 73	0.23 75	0.28 219	0.24 197	0.30 242	0.16 137	0.12 103	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

BEATNet_4x	0.22 281	0.18 396	0.47 365	0.22 269	0.10 76	0.28 324	0.14 73	0.46 364	0.32 272	0.31 315	0.34 296	0.31 328	0.25 340	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.10 322	0.08 235

CFNet	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.22 269	0.14 300	0.33 400	0.14 73	0.51 419	0.45 425	0.30 298	0.40 363	0.38 384	0.27 368	0.76 502	0.25 367	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.08 235

HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 329	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
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
FE-Mocha	0.16 134	0.10 90	0.33 191	0.19 100	0.13 257	0.19 124	0.15 97	0.35 240	0.22 137	0.24 197	0.24 184	0.20 180	0.14 157	0.17 58	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

IGEV-FE	0.18 177	0.10 90	0.65 461	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

DDF-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.19 52	0.19 100	0.16 382	0.12 8	0.15 97	0.18 17	0.18 64	0.11 28	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.23 163	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.21 513	0.06 85

zero-FE	0.16 134	0.08 14	0.81 502	0.19 100	0.18 425	0.12 8	0.15 97	0.19 23	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.21 138	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.19 501	0.06 85

GASTEREO	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.23 317	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.19 102	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MSCF	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.22 269	0.10 76	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

depthmonostereo	0.14 88	0.09 48	0.19 52	0.19 100	0.08 10	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.23 156	0.16 121	0.18 118	0.14 103	0.17 217	0.19 102	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.05 25

2.5w	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.15 97	0.20 34	0.15 30	0.12 45	0.13 49	0.10 36	0.09 20	0.17 58	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 48	0.11 156	0.18 45	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.07 1	0.12 103	0.15 23	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

1w_stereo	0.12 48	0.08 14	0.14 6	0.18 57	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

tg	0.16 134	0.11 156	0.25 109	0.21 208	0.11 122	0.23 237	0.15 97	0.34 215	0.24 171	0.20 160	0.25 193	0.19 171	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

model_zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.39 277	0.20 163	0.12 179	0.24 259	0.15 97	0.34 215	0.22 137	0.30 298	0.20 143	0.22 204	0.12 103	0.24 176	0.14 135	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.07 167

rvit_stereo_0075_2	0.24 329	0.17 382	0.50 390	0.26 439	0.22 488	0.22 215	0.15 97	0.40 298	0.35 310	0.27 228	0.37 326	0.29 301	0.20 266	0.28 256	0.19 267	0.17 505	0.12 472	0.19 519	0.12 441	0.13 422	0.13 428

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 231	0.72 568	0.70 479	0.17 23	0.08 10	0.15 29	0.15 97	0.18 17	0.16 36	0.13 60	0.12 37	0.09 20	0.08 8	0.16 41	0.13 98	0.35 559	0.04 2	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.23 535

AIO-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.16 36	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

RSM++	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.20 163	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.21 44	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

RSM	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.23 75	0.18 64	0.13 60	0.13 49	0.15 120	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

CAS++	0.16 134	0.12 198	0.27 126	0.18 57	0.12 179	0.17 76	0.15 97	0.42 324	0.24 171	0.19 156	0.18 118	0.13 78	0.10 49	0.21 138	0.12 55	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.08 233	0.10 322	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 177	0.13 261	0.35 211	0.21 208	0.12 179	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.30 251	0.17 134	0.31 256	0.25 244	0.20 266	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.06 85

MoCha-V2	0.13 63	0.08 14	0.26 117	0.23 317	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.16 36	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.14 157	0.20 119	0.11 15	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

IGEV++	0.13 63	0.10 90	0.23 88	0.21 208	0.10 76	0.15 29	0.15 97	0.29 152	0.16 36	0.12 45	0.15 82	0.12 67	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GMStereo_Zeroshot	0.24 329	0.21 438	0.45 349	0.26 439	0.13 257	0.28 324	0.15 97	0.39 287	0.35 310	0.37 410	0.43 400	0.40 411	0.17 217	0.34 315	0.20 284	0.12 420	0.07 287	0.13 444	0.07 157	0.16 463	0.09 297

IGEV_Zeroshot_test	0.18 177	0.10 90	0.65 461	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

MSKI-zero shot	0.17 153	0.09 48	0.43 329	0.20 163	0.11 122	0.21 187	0.15 97	0.32 193	0.21 124	0.23 183	0.24 184	0.23 224	0.10 49	0.31 295	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

CASnet	0.14 88	0.12 198	0.22 82	0.22 269	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.25 184	0.22 177	0.20 143	0.15 120	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.11 385	0.09 321	0.08 186	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.17 153	0.12 198	0.30 154	0.24 368	0.10 76	0.29 345	0.15 97	0.32 193	0.31 263	0.17 134	0.17 106	0.21 192	0.18 242	0.28 256	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.06 85

GLC_STEREO	0.15 120	0.10 90	0.24 96	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.23 75	0.27 204	0.17 134	0.20 143	0.17 147	0.11 78	0.23 163	0.16 184	0.07 76	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.06 85

iGMRVC	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

RAFT-IKP	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

XX-TBD	0.15 120	0.18 396	0.28 137	0.22 269	0.10 76	0.22 215	0.15 97	0.22 56	0.27 204	0.22 177	0.26 203	0.14 103	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

CFNet-RSSM	0.17 153	0.10 90	0.40 285	0.20 163	0.11 122	0.20 159	0.15 97	0.36 259	0.30 251	0.23 183	0.21 155	0.26 265	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

Gwc-CoAtRS	0.17 153	0.10 90	0.37 243	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.32 193	0.28 219	0.23 183	0.23 170	0.27 274	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
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
GEAStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.18 57	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GSStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.17 23	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GS-Stereo							0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

DA	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GGEV	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

FlowAnything_test	0.14 88	0.11 156	0.21 72	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.16 130	0.25 97	0.16 36	0.15 99	0.13 49	0.15 120	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.09 297

HART	0.15 120	0.11 156	0.30 154	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.16 130	0.30 171	0.19 81	0.15 99	0.25 193	0.17 147	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.07 287	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.06 85

GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 109	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 130	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 82	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.10 1	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.10 353

HI	0.20 231	0.13 261	0.33 191	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

CoSv	0.20 231	0.13 261	0.33 191	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

SCV_C0	0.14 88	0.11 156	0.25 109	0.19 100	0.12 179	0.15 29	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.09 20	0.24 176	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.06 85

SCV	0.14 88	0.14 304	0.24 96	0.21 208	0.11 122	0.15 29	0.16 130	0.31 182	0.18 64	0.11 28	0.15 82	0.13 78	0.10 49	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85

AIO-test2	0.20 231	0.20 424	0.36 231	0.26 439	0.15 350	0.22 215	0.16 130	0.42 324	0.42 391	0.16 121	0.29 229	0.15 120	0.11 78	0.26 223	0.13 98	0.18 516	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.07 120	0.07 167

AIO-test1	0.19 216	0.14 304	0.41 308	0.27 467	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.39 287	0.36 323	0.17 134	0.26 203	0.18 157	0.13 135	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.06 52	0.09 297

GCAP-BAT	0.16 134	0.11 156	0.36 231	0.18 57	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.23 75	0.18 64	0.26 218	0.28 216	0.20 180	0.11 78	0.24 176	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.06 85

WCG-NET（raft）	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.17 23	0.08 10	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.26 193	0.18 151	0.19 126	0.20 180	0.12 103	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

gcap-zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.36 231	0.20 163	0.12 179	0.26 294	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.26 218	0.20 143	0.30 317	0.14 157	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

test_for_model	0.29 413	0.89 577	0.34 201	0.69 569	0.49 560	0.20 159	0.16 130	0.30 171	0.23 156	0.28 238	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.29 552	0.10 431	0.06 31	0.04 1	0.86 583	0.18 497

MyStereo8	0.22 281	0.15 338	0.63 453	0.21 208	0.17 404	0.31 380	0.16 130	0.36 259	0.32 272	0.28 238	0.36 317	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.28 390	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.12 411

PCWNet_CMD	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

testlalala	0.15 120	0.10 90	0.36 231	0.19 100	0.12 179	0.23 237	0.16 130	0.26 106	0.19 81	0.24 197	0.19 126	0.14 103	0.11 78	0.16 41	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.05 25

testlalala_base	0.20 231	0.13 261	0.35 211	0.25 405	0.15 350	0.25 274	0.16 130	0.34 215	0.17 53	0.19 156	0.26 203	0.17 147	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.39 564	0.09 406	0.07 92	0.05 50	0.45 559	0.08 235

AEACV	0.13 63	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.17 106	0.13 78	0.16 191	0.16 41	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

Any-RAFT	0.17 153	0.08 14	0.31 168	0.19 100	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.42 324	0.30 251	0.24 197	0.27 210	0.27 274	0.16 191	0.21 138	0.12 55	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

CES	0.14 88	0.08 14	0.19 52	0.17 23	0.22 488	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.14 85	0.17 106	0.14 103	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.18 497

riskmin	0.18 177	0.09 48	0.34 201	0.18 57	0.12 179	0.24 259	0.16 130	0.34 215	0.28 219	0.21 171	0.23 170	0.33 344	0.24 319	0.23 163	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.10 322	0.10 353

MC-Stereo	0.14 88	0.09 48	0.25 109	0.21 208	0.09 32	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.18 151	0.23 170	0.16 137	0.13 135	0.22 154	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

test-3	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.26 218	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

test_1	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.25 206	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

TRStereo	0.19 216	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.52 436	0.28 219	0.20 160	0.19 126	0.21 192	0.13 135	0.24 176	0.13 98	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.06 52	0.06 85

OMP-Stereo	0.23 298	0.14 304	0.35 211	0.29 493	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.37 269	0.33 284	0.34 370	0.30 242	0.34 351	0.19 257	0.70 478	0.24 357	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

PSM-adaLoss	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo_v2	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

DeepStereo_RVC	0.18 177	0.11 156	0.40 285	0.21 208	0.11 122	0.19 124	0.16 130	0.28 139	0.22 137	0.27 228	0.27 210	0.23 224	0.28 385	0.24 176	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.10 353

RAFT-345	0.21 251	0.10 90	0.46 357	0.22 269	0.11 122	0.20 159	0.16 130	0.26 106	0.25 184	0.27 228	0.66 517	0.21 192	0.16 191	0.55 404	0.21 307	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

raft+_RVC	0.18 177	0.14 304	0.32 174	0.21 208	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.38 275	0.34 294	0.21 171	0.28 216	0.20 180	0.15 175	0.24 176	0.19 267	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.08 235

CFNet_pseudo	0.23 298	0.13 261	0.47 365	0.19 100	0.13 257	0.26 294	0.16 130	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

PMTNet	0.15 120	0.08 14	0.23 88	0.15 4	0.09 32	0.23 237	0.16 130	0.25 97	0.23 156	0.17 134	0.21 155	0.16 137	0.14 157	0.22 154	0.13 98	0.29 552	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

MSMDNet	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.09 297

UCFNet_RVC	0.24 329	0.16 363	0.34 201	0.18 57	0.15 350	0.33 400	0.16 130	0.46 364	0.35 310	0.29 267	0.35 307	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.22 327	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.14 482	0.13 422	0.12 411

iResNet_ROB	0.25 357	0.19 412	0.40 285	0.20 163	0.12 179	0.30 364	0.16 130	0.55 464	0.53 489	0.38 425	0.43 400	0.37 376	0.26 349	0.38 337	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.09 256	0.09 297

DFGA-Net	0.23 298	0.24 464	0.49 379	0.22 269	0.15 350	0.25 274	0.17 171	0.39 287	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.21 192	0.17 217	0.59 432	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

AIO_rvc	0.12 48	0.11 156	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 171	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 78	0.08 8	0.22 154	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

HUF	0.15 120	0.11 156	0.38 262	0.17 23	0.11 122	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.20 107	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.11 78	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.20 539	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.14 449

AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 171	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.19 23	0.19 81	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.11 78	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

999	0.14 88	0.08 14	0.24 96	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.24 89	0.18 64	0.13 60	0.16 95	0.14 103	0.11 78	0.36 329	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

mms	0.13 63	0.11 156	0.19 52	0.19 100	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.17 106	0.14 103	0.09 20	0.24 176	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

rvit_stereo_0083	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.17 171	0.22 56	0.34 294	0.16 121	0.21 155	0.19 171	0.16 191	0.21 138	0.16 184	0.11 382	0.10 431	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0081_aga	0.16 134	0.14 304	0.28 137	0.21 208	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.23 75	0.24 171	0.17 134	0.21 155	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.14 135	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

WCG-NET	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.08 10	0.18 97	0.17 171	0.21 44	0.28 219	0.18 151	0.21 155	0.15 120	0.12 103	0.18 79	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

rvit_stereo_0081	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0082	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 298	0.13 261	0.83 509	0.20 163	0.21 472	0.23 237	0.17 171	0.48 384	0.27 204	0.23 183	0.29 229	0.39 396	0.23 301	0.25 207	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.11 402	0.11 370	0.10 353

RAFT-Stereo-weight	0.15 120	0.09 48	0.26 117	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.29 238	0.24 197	0.20 143	0.19 171	0.10 49	0.18 79	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

MGS-Stereo	0.14 88	0.11 156	0.32 174	0.19 100	0.11 122	0.18 97	0.17 171	0.20 34	0.22 137	0.14 85	0.24 184	0.15 120	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.10 322	0.06 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 153	0.13 261	0.24 96	0.19 100	0.13 257	0.24 259	0.17 171	0.30 171	0.37 334	0.43 476	0.17 106	0.13 78	0.12 103	0.19 102	0.15 159	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

11t1	0.18 177	0.10 90	0.30 154	0.20 163	0.11 122	0.27 304	0.17 171	0.35 240	0.23 156	0.25 206	0.23 170	0.23 224	0.23 301	0.25 207	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

plain	0.17 153	0.13 261	0.43 329	0.21 208	0.13 257	0.16 55	0.17 171	0.27 120	0.22 137	0.16 121	0.26 203	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.07 167

EKT-Stereo	0.38 481	0.12 198	0.38 262	0.42 548	3.88 600	0.21 187	0.17 171	0.35 240	0.28 219	0.20 160	0.20 143	0.23 224	0.15 175	0.28 256	0.16 184	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

CFNet_ucs	0.24 329	0.13 261	0.50 390	0.20 163	0.15 350	0.28 324	0.17 171	0.49 392	0.45 425	0.32 338	0.42 387	0.39 396	0.22 286	0.31 295	0.21 307	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.09 321	0.12 407	0.11 388

RAFT-Test	0.17 153	0.10 90	0.38 262	0.19 100	0.12 179	0.25 274	0.17 171	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.29 229	0.27 274	0.14 157	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

SDNR	0.42 498	0.21 438	0.82 506	0.21 208	0.18 425	1.27 578	0.17 171	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.81 540	0.38 384	0.27 368	1.19 564	0.38 447	0.23 530	0.24 553	0.17 503	0.13 468	0.17 480	0.20 515

4D-IteraStereo	0.17 153	0.16 363	0.50 390	0.21 208	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.28 139	0.28 219	0.23 183	0.20 143	0.20 180	0.11 78	0.19 102	0.14 135	0.06 28	0.04 2	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.06 85

anonymousdsp2	0.17 153	0.10 90	0.28 137	0.20 163	0.11 122	0.25 274	0.17 171	0.41 310	0.31 263	0.23 183	0.23 170	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.07 167

knoymous	0.17 153	0.09 48	0.32 174	0.17 23	0.11 122	0.21 187	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.27 274	0.16 191	0.23 163	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.09 256	0.09 297

RCA-Stereo	0.16 134	0.09 48	0.25 109	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.35 310	0.20 160	0.25 193	0.17 147	0.17 217	0.18 79	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

BUS	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.43 478	0.17 171	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.32 337	0.20 266	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

NINENet	0.25 357	0.15 338	0.37 243	0.23 317	0.16 382	0.43 478	0.17 171	0.60 511	0.46 442	0.32 338	0.37 326	0.32 337	0.20 266	0.42 351	0.21 307	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.08 233	0.11 370	0.10 353

IPLG	0.21 251	0.15 338	0.53 409	0.21 208	0.12 179	0.28 324	0.17 171	0.42 324	0.30 251	0.33 350	0.32 265	0.15 120	0.17 217	0.50 378	0.21 307	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

ASMatch	0.23 298	0.11 156	0.51 401	0.24 368	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.28 219	0.28 238	0.68 522	0.27 274	0.26 349	0.50 378	0.22 327	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.11 388

SST-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.37 243	0.24 368	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.24 171	0.34 370	0.33 286	0.29 301	0.25 340	0.56 415	0.17 215	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

Pruner-Stereo	0.19 216	0.11 156	0.34 201	0.29 493	0.12 179	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.32 265	0.25 244	0.15 175	0.24 176	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.09 297

AnonymousM	0.17 153	0.19 412	0.24 96	0.18 57	0.10 76	0.18 97	0.17 171	0.30 171	0.23 156	0.26 218	0.20 143	0.18 157	0.14 157	0.19 102	0.14 135	0.09 294	0.06 163	0.38 558	0.15 491	0.06 52	0.05 25

CRE-IMP	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.11 122	0.24 259	0.17 171	0.29 152	0.21 124	0.27 228	0.26 203	0.24 236	0.17 217	0.23 163	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.10 353

rafts_anoy	0.18 177	0.15 338	0.35 211	0.22 269	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.23 183	0.25 193	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.12 441	0.09 256	0.08 235

iRaftStereo_RVC	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.20 160	0.25 193	0.18 157	0.12 103	0.20 119	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

sCroCo_RVC	0.18 177	0.14 304	0.49 379	0.27 467	0.18 425	0.22 215	0.17 171	0.27 120	0.23 156	0.14 85	0.22 165	0.17 147	0.14 157	0.21 138	0.15 159	0.10 343	0.11 455	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

111	0.20 231	0.17 382	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.24 259	0.17 171	0.41 310	0.45 425	0.23 183	0.29 229	0.29 301	0.21 273	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.08 235

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 153	0.14 304	0.32 174	0.20 163	0.09 32	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.25 206	0.33 286	0.20 180	0.17 217	0.19 102	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

FENet	0.21 251	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.26 294	0.17 171	0.41 310	0.35 310	0.30 298	0.31 256	0.29 301	0.23 301	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

FADNet_RVC	0.30 422	0.28 490	0.83 509	0.23 317	0.15 350	0.30 364	0.17 171	0.49 392	0.37 334	0.30 298	0.38 340	0.30 317	0.27 368	0.52 389	0.31 417	0.14 466	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 513	0.23 535

ccs_rob	0.23 298	0.13 261	0.47 365	0.20 163	0.13 257	0.26 294	0.17 171	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

AdaStereo	0.24 329	0.16 363	0.37 243	0.24 368	0.12 179	0.32 389	0.17 171	0.54 454	0.42 391	0.33 350	0.38 340	0.35 365	0.21 273	0.30 288	0.22 327	0.14 466	0.06 163	0.13 444	0.08 233	0.11 370	0.08 235
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.
gasm-f	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.18 57	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.19 126	0.10 36	0.11 78	0.16 41	0.11 15	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.09 256	0.08 235

xyz-stereo	1.40 580	0.10 90	17.09 614	0.18 57	0.07 1	4.78 598	0.18 214	0.29 152	0.34 294	0.36 403	2.81 597	0.40 411	0.29 400	0.56 415	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.06 101	0.06 52	0.05 25

LG-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.24 96	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.18 214	0.21 44	0.18 64	0.11 28	0.17 106	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.14 135	0.05 9	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

G2L-Stereo	0.25 357	0.16 363	0.47 365	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.18 214	0.46 364	0.35 310	0.33 350	0.37 326	0.40 411	0.22 286	0.60 434	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.09 297

tt45	0.14 88	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.11 122	0.23 237	0.18 214	0.22 56	0.17 53	0.15 99	0.13 49	0.14 103	0.10 49	0.30 288	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

ours_stereo	0.13 63	0.11 156	0.23 88	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.18 214	0.20 34	0.19 81	0.13 60	0.18 118	0.14 103	0.10 49	0.23 163	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.05 25

fffy	0.14 88	0.11 156	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.13 135	0.25 207	0.14 135	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

ITSA-stereo	0.25 357	0.15 338	0.33 191	0.23 317	0.11 122	0.27 304	0.18 214	0.56 479	0.59 509	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.28 385	0.49 374	0.30 410	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.13 428

RAStereo	0.13 63	0.12 198	0.27 126	0.22 269	0.11 122	0.15 29	0.18 214	0.23 75	0.23 156	0.13 60	0.17 106	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.05 25

AE-Stereo	0.17 153	0.11 156	0.31 168	0.24 368	0.14 300	0.23 237	0.18 214	0.34 215	0.29 238	0.15 99	0.25 193	0.21 192	0.13 135	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

ff7	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEVStereo-DCA	0.14 88	0.11 156	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

ffff	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

rrr	0.17 153	0.11 156	0.57 425	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.22 137	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

11t	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

HH	0.18 177	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

HanStereo	0.18 177	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

LoS_RVC	0.13 63	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.19 126	0.12 67	0.15 175	0.17 58	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.12 411

CAS	0.15 120	0.07 2	0.21 72	0.41 547	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.15 99	0.19 126	0.11 56	0.09 20	0.14 10	0.13 98	0.29 552	0.04 2	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.14 449

anonymousdsp	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

DCANet-4	0.19 216	0.10 90	0.52 405	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.36 259	0.39 358	0.29 267	0.30 242	0.17 147	0.22 286	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

ccc-4	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

fff	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

ADStereo(finetuned)	0.19 216	0.13 261	0.49 379	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.31 430	0.21 138	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

x	0.19 216	0.11 156	0.29 147	0.20 163	0.11 122	0.26 294	0.18 214	0.41 310	0.29 238	0.25 206	0.29 229	0.28 290	0.24 319	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

IGEV-Stereo	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 298	0.31 512	0.38 262	0.24 368	0.14 300	0.24 259	0.18 214	0.32 193	0.43 399	0.29 267	0.28 216	0.24 236	0.19 257	0.29 273	0.20 284	0.15 479	0.07 287	0.21 526	0.11 402	0.14 440	0.10 353

IPLGR	0.21 251	0.13 261	0.61 442	0.21 208	0.11 122	0.25 274	0.18 214	0.41 310	0.37 334	0.28 238	0.27 210	0.21 192	0.19 257	0.37 332	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

NF-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

OCTAStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

PSM-softLoss	0.21 251	0.10 90	0.39 277	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

KMStereo	0.21 251	0.10 90	0.39 277	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

RAFT_R40	0.21 251	0.10 90	0.37 243	0.24 368	0.13 257	0.18 97	0.18 214	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.33 286	0.30 317	0.24 319	0.55 404	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

RE-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

TVStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

CroCo-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.24 96	0.25 405	0.11 122	0.11 4	0.18 214	0.32 193	0.23 156	0.12 45	0.12 37	0.18 157	0.12 103	0.14 10	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.06 85
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
pcwnet_v2	0.32 438	0.15 338	1.26 561	0.23 317	0.18 425	0.32 389	0.18 214	0.59 503	0.60 513	0.36 403	0.45 423	0.35 365	0.29 400	0.36 329	0.25 367	0.14 466	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.15 461

RALCasStereoNet	0.18 177	0.15 338	0.33 191	0.21 208	0.14 300	0.21 187	0.18 214	0.31 182	0.25 184	0.21 171	0.29 229	0.22 204	0.15 175	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.10 431	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

HCRNet	0.24 329	0.25 469	0.33 191	0.34 523	0.16 382	0.27 304	0.18 214	0.43 336	0.35 310	0.30 298	0.35 307	0.32 337	0.22 286	0.44 357	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.10 322	0.09 297

DCANet	0.18 177	0.13 261	0.40 285	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.23 301	0.20 119	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

csc	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

cscssc	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

test_xeample3	0.16 134	0.11 156	0.56 422	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.20 107	0.16 121	0.12 37	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.07 167

AFF-stereo	0.18 177	0.15 338	0.32 174	0.21 208	0.10 76	0.18 97	0.18 214	0.33 207	0.27 204	0.25 206	0.37 326	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

iResNetv2_ROB	0.27 381	0.26 480	0.72 483	0.23 317	0.13 257	0.29 345	0.18 214	0.52 436	0.49 466	0.37 410	0.45 423	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.12 407	0.09 297

xyz-stereo-finetune2	0.17 153	0.11 156	0.26 117	0.16 9	0.09 32	0.27 304	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.22 177	0.28 216	0.21 192	0.22 286	0.37 332	0.22 327	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.07 167

FACV-RUCA	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.23 317	0.23 501	0.26 294	0.19 259	0.39 287	0.34 294	0.25 206	0.32 265	0.21 192	0.24 319	0.24 176	0.19 267	0.10 343	0.07 287	0.15 486	0.08 233	0.16 463	0.13 428

castereo	0.14 88	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.10 76	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.13 60	0.18 118	0.16 137	0.16 191	0.15 23	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.19 259	0.22 56	0.16 36	0.14 85	0.11 24	0.13 78	0.10 49	0.24 176	0.18 237	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85
1: 1. 1
PAM_32	0.23 298	0.10 90	0.63 453	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.19 259	0.36 259	0.23 156	0.29 267	0.28 216	0.56 500	0.28 385	0.27 242	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.09 297

ACV-stereo	0.29 413	0.18 396	0.79 497	0.23 317	0.16 382	0.47 495	0.19 259	0.36 259	0.34 294	0.29 267	0.33 286	0.67 536	0.42 494	0.54 402	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.11 388

Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 259	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.19 126	0.21 192	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 357	0.14 304	0.95 533	0.21 208	0.27 524	0.20 159	0.19 259	0.48 384	0.25 184	0.26 218	0.55 479	0.34 351	0.18 242	0.25 207	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.12 441	0.12 407	0.12 411

test_sample1	0.20 231	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.12 179	0.28 324	0.19 259	0.41 310	0.25 184	0.26 218	0.31 256	0.29 301	0.26 349	0.44 357	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SMFormer	0.25 357	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

tta	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.07 167

qqq1	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

fff1	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

ACVNet-DCA	0.18 177	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

xx1	0.20 231	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.28 290	0.24 319	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

1test111	0.19 216	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

cc1	0.18 177	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

tt1	0.18 177	0.14 304	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.30 364	0.19 259	0.35 240	0.44 414	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

CASS	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.11 122	0.28 324	0.19 259	0.39 287	0.30 251	0.32 338	0.34 296	0.25 244	0.24 319	0.25 207	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.11 370	0.11 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 231	0.13 261	0.40 285	0.21 208	0.15 350	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.22 177	0.80 539	0.23 224	0.16 191	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.07 287	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

ProNet	0.14 88	0.12 198	0.25 109	0.19 100	0.11 122	0.19 124	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.13 49	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.07 167

CroCo-Stereo Lap2	0.15 120	0.15 338	0.28 137	0.25 405	0.18 425	0.11 4	0.19 259	0.28 139	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.07 167

qqq	0.20 231	0.12 198	0.31 168	0.20 163	0.11 122	0.23 237	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.24 197	0.28 216	0.28 290	0.24 319	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

IER	0.23 298	0.12 198	0.39 277	0.20 163	0.14 300	0.31 380	0.19 259	0.42 324	0.36 323	0.33 350	0.40 363	0.32 337	0.33 440	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.08 235

iRaft-Stereo_5w	0.23 298	0.18 396	0.44 338	0.22 269	0.13 257	0.19 124	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.28 238	0.37 326	0.34 351	0.23 301	0.65 463	0.27 386	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

iRaft-Stereo_20w	0.19 216	0.10 90	0.46 357	0.19 100	0.13 257	0.25 274	0.19 259	0.52 436	0.19 81	0.29 267	0.21 155	0.22 204	0.20 266	0.28 256	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.08 186	0.08 235

AACVNet	0.26 373	0.16 363	0.37 243	0.22 269	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.41 310	0.31 263	0.38 425	0.42 387	0.43 431	0.28 385	0.73 488	0.25 367	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.11 388

GANet-ADL	0.21 251	0.12 198	0.45 349	0.23 317	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.46 364	0.35 310	0.25 206	0.32 265	0.32 337	0.19 257	0.24 176	0.20 284	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

PFNet+	0.20 231	0.10 90	0.37 243	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.19 259	0.29 152	0.34 294	0.33 350	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.32 302	0.17 215	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.12 411

LCNet	0.21 251	0.11 156	0.29 147	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.19 259	0.34 215	0.26 193	0.28 238	0.35 307	0.26 265	0.30 414	0.35 324	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.13 422	0.22 528

AAGNet	0.33 447	0.11 156	0.37 243	0.25 405	0.16 382	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.35 387	0.35 307	0.27 274	0.30 414	0.44 357	2.66 596	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.08 186	0.06 85

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.13 261	0.56 422	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.19 259	0.40 298	0.32 272	0.30 298	0.43 400	0.36 370	0.31 430	0.61 441	0.20 284	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.07 167

PFNet	0.23 298	0.10 90	0.57 425	0.24 368	0.14 300	0.22 215	0.19 259	0.39 287	0.33 284	0.35 387	0.32 265	0.27 274	0.19 257	0.64 457	0.22 327	0.09 294	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.07 167

s12784h	0.17 153	0.09 48	0.26 117	0.18 57	0.07 1	0.32 389	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.23 183	0.25 193	0.18 157	0.17 217	0.25 207	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

sAnonymous2	0.20 231	0.21 438	0.58 430	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 231	0.21 438	0.58 430	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

GES	0.22 281	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.14 300	0.27 304	0.19 259	0.49 392	0.33 284	0.30 298	0.36 317	0.25 244	0.23 301	0.29 273	0.22 327	0.10 343	0.08 372	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.11 388

GMStereo	0.19 216	0.25 469	0.40 285	0.21 208	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.29 152	0.40 374	0.25 206	0.23 170	0.16 137	0.15 175	0.25 207	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet	0.32 438	0.36 526	0.74 488	0.23 317	0.22 488	0.37 438	0.19 259	0.53 447	0.48 457	0.32 338	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 367	0.16 494	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 526	0.19 505

R-Stereo Train	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Stereo	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 402	0.14 304	0.44 338	0.22 269	0.18 425	0.32 389	0.19 259	0.48 384	0.38 348	0.29 267	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.07 167

MLCV	0.22 281	0.16 363	0.44 338	0.21 208	0.08 10	0.29 345	0.19 259	0.38 275	0.37 334	0.38 425	0.44 411	0.31 328	0.21 273	0.41 348	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

HSM	0.28 402	0.16 363	0.35 211	0.20 163	0.15 350	0.33 400	0.19 259	0.53 447	0.37 334	0.36 403	0.38 340	0.67 536	0.31 430	0.89 533	0.23 346	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.08 235

NOSS_ROB	0.31 429	0.20 424	0.35 211	0.24 368	0.16 382	0.32 389	0.19 259	0.52 436	0.48 457	0.33 350	0.36 317	0.42 427	0.28 385	0.93 540	0.24 357	0.19 522	0.20 539	0.24 535	0.22 536	0.17 480	0.17 483

PWC_ROB	0.38 481	0.29 498	0.69 473	0.25 405	0.20 464	0.38 446	0.19 259	0.58 498	0.67 528	0.57 528	0.85 545	0.51 479	0.40 481	0.71 481	0.52 503	0.13 440	0.09 406	0.14 471	0.10 363	0.17 480	0.14 449

PWCDC_ROB	0.38 481	0.30 505	0.60 439	0.33 521	0.20 464	0.42 470	0.19 259	0.58 498	0.89 559	0.42 470	1.26 567	0.36 370	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 516	0.11 455	0.11 385	0.09 321	0.19 501	0.13 428

xyz-stereo-finetune	0.16 134	0.12 198	0.23 88	0.16 9	0.08 10	0.23 237	0.20 306	0.29 152	0.31 263	0.19 156	0.22 165	0.19 171	0.15 175	0.29 273	0.20 284	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.06 85

coex_refinement	0.26 373	0.16 363	0.36 231	0.23 317	0.15 350	0.31 380	0.20 306	0.49 392	0.42 391	0.35 387	0.42 387	0.45 446	0.27 368	0.55 404	0.33 429	0.10 343	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.10 322	0.10 353

rvit_0105_6	0.19 216	0.14 304	0.34 201	0.23 317	0.14 300	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.37 334	0.18 151	0.22 165	0.23 224	0.17 217	0.26 223	0.17 215	0.15 479	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

rvit_stereo_0080	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

DualNet (step1)	0.28 402	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.23 530	0.09 406	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

test_sample9	0.42 498	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.66 468	0.91 549	0.23 530	1.82 599	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

test_sample8	0.49 522	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.55 464	0.34 294	0.62 534	0.38 340	1.15 565	0.67 549	0.66 468	0.91 549	0.23 530	1.82 599	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

test_sample3	0.23 298	0.12 198	0.43 329	0.19 100	0.12 179	0.32 389	0.20 306	0.50 402	0.34 294	0.31 315	0.33 286	0.29 301	0.22 286	0.53 396	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

ffm	0.22 281	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

ff1	0.29 413	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

mmx	0.31 429	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

ttt	0.29 413	0.12 198	0.34 201	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.20 306	0.56 479	0.47 447	0.31 315	0.44 411	0.30 317	0.22 286	0.65 463	0.85 545	0.13 440	0.10 431	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.11 388

whm_eth	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

xxx	0.31 429	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

anonymousa	0.23 298	0.11 156	0.50 390	0.21 208	0.16 382	0.31 380	0.20 306	0.36 259	0.35 310	0.32 338	0.50 451	0.39 396	0.26 349	0.22 154	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.07 120	0.08 235

DisPM	0.19 216	0.10 90	0.35 211	0.23 317	0.13 257	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.29 238	0.33 350	0.34 296	0.23 224	0.16 191	0.33 309	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.11 388

CIPLG	0.21 251	0.21 438	0.55 418	0.23 317	0.15 350	0.25 274	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.33 286	0.22 204	0.15 175	0.26 223	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

dad	0.28 402	0.31 512	0.44 338	0.21 208	0.14 300	0.30 364	0.20 306	0.33 207	0.49 466	0.44 483	0.44 411	0.45 446	0.21 273	0.41 348	0.26 380	0.20 525	0.11 455	0.20 523	0.11 402	0.14 440	0.10 353

IPLGR_C	0.21 251	0.22 451	0.60 439	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

MIPNet	0.21 251	0.15 338	0.52 405	0.21 208	0.12 179	0.27 304	0.20 306	0.45 353	0.37 334	0.30 298	0.23 170	0.19 171	0.24 319	0.27 242	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

AASNet	0.27 381	0.19 412	0.49 379	0.26 439	0.17 404	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.48 457	0.35 387	0.40 363	0.32 337	0.25 340	0.28 256	0.34 434	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.13 422	0.11 388

ACRE	0.21 251	0.20 424	0.62 450	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

HHNet	0.22 281	0.12 198	0.52 405	0.18 57	0.18 425	0.20 159	0.20 306	0.34 215	0.31 263	0.32 338	0.59 494	0.20 180	0.21 273	0.24 176	0.31 417	0.08 211	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.11 388

NRIStereo	0.18 177	0.11 156	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.24 259	0.20 306	0.29 152	0.26 193	0.26 218	0.25 193	0.25 244	0.18 242	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

222	0.41 495	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.36 433	0.20 306	0.57 489	0.39 358	0.35 387	0.44 411	0.30 317	0.27 368	0.55 404	3.56 599	0.11 382	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

xxxx	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.37 438	0.20 306	0.58 498	0.38 348	0.29 267	0.42 387	0.38 384	0.24 319	0.46 363	2.20 592	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

PSMNet-RSSM	0.24 329	0.15 338	0.36 231	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.20 306	0.48 384	0.37 334	0.30 298	0.44 411	0.38 384	0.26 349	0.52 389	0.22 327	0.12 420	0.07 287	0.11 385	0.13 468	0.10 322	0.09 297

DMCA	0.22 281	0.14 304	0.36 231	0.22 269	0.14 300	0.27 304	0.20 306	0.43 336	0.38 348	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.24 319	0.24 176	0.28 390	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.11 388

FADNet-RVC	0.31 429	0.35 523	0.78 490	0.25 405	0.20 464	0.33 400	0.20 306	0.49 392	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.41 418	0.29 400	0.63 455	0.31 417	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 501	0.19 505

HSM-Net_RVC	0.27 381	0.11 156	0.42 318	0.19 100	0.11 122	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.43 399	0.40 450	0.43 400	0.50 475	0.26 349	0.76 502	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 447	0.18 396	0.53 409	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.20 306	0.51 419	0.45 425	0.51 510	0.55 479	0.45 446	0.42 494	0.71 481	0.32 422	0.18 516	0.19 534	0.23 533	0.21 528	0.14 440	0.15 461

G2L-ROB	0.23 298	0.15 338	0.41 308	0.19 100	0.12 179	0.27 304	0.21 337	0.47 372	0.33 284	0.34 370	0.31 256	0.41 418	0.22 286	0.49 374	0.26 380	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

MM-Stereo_test2	0.15 120	0.10 90	0.44 338	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.21 337	0.27 120	0.22 137	0.15 99	0.16 95	0.13 78	0.11 78	0.20 119	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.05 25

PAM	0.23 298	0.10 90	0.63 453	0.22 269	0.15 350	0.34 413	0.21 337	0.37 269	0.22 137	0.31 315	0.27 210	0.55 496	0.26 349	0.26 223	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.09 297

DDVS	0.25 357	0.15 338	0.39 277	0.24 368	0.17 404	0.34 413	0.21 337	0.41 310	0.30 251	0.33 350	0.41 371	0.48 463	0.21 273	0.52 389	0.27 386	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.14 449

rvit_stereo_ft	0.17 153	0.14 304	0.30 154	0.25 405	0.14 300	0.17 76	0.21 337	0.28 139	0.26 193	0.16 121	0.19 126	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.17 215	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.07 167

test_sample7	0.25 357	0.15 338	0.35 211	0.20 163	0.14 300	0.28 324	0.21 337	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.14 466	0.09 406	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

test_sample5	0.24 329	0.13 261	0.42 318	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.32 338	0.41 371	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

test_sample4	0.24 329	0.13 261	0.43 329	0.20 163	0.12 179	0.32 389	0.21 337	0.51 419	0.34 294	0.31 315	0.37 326	0.28 290	0.23 301	0.53 396	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

test_sample2	0.21 251	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.11 122	0.27 304	0.21 337	0.43 336	0.29 238	0.26 218	0.31 256	0.30 317	0.24 319	0.45 360	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

CoDeX	0.23 298	0.12 198	0.46 357	0.21 208	0.14 300	0.29 345	0.21 337	0.53 447	0.41 384	0.29 267	0.35 307	0.29 301	0.22 286	0.48 369	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

mmm	0.21 251	0.12 198	0.31 168	0.22 269	0.12 179	0.28 324	0.21 337	0.41 310	0.27 204	0.29 267	0.38 340	0.29 301	0.24 319	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.10 322	0.09 297

DualNet	0.24 329	0.13 261	0.42 318	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.33 350	0.43 400	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

BSDual-CNN	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

hknet	0.25 357	0.14 304	0.40 285	0.25 405	0.15 350	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.37 334	0.34 370	0.35 307	0.43 431	0.27 368	0.37 332	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

dd	0.22 281	0.26 480	0.40 285	0.22 269	0.12 179	0.25 274	0.21 337	0.32 193	0.44 414	0.29 267	0.28 216	0.25 244	0.16 191	0.30 288	0.25 367	0.12 420	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

STrans-v2	0.24 329	0.13 261	0.54 412	0.21 208	0.12 179	0.23 237	0.21 337	0.47 372	0.28 219	0.31 315	0.42 387	0.36 370	0.35 453	0.62 449	0.23 346	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

TestStereo	0.21 251	0.19 412	0.40 285	0.25 405	0.10 76	0.22 215	0.21 337	0.31 182	0.31 263	0.23 183	0.34 296	0.22 204	0.18 242	0.62 449	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.11 370	0.06 85

acv_ft	0.25 357	0.13 261	0.40 285	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.21 337	0.45 353	0.44 414	0.38 425	0.41 371	0.38 384	0.27 368	0.27 242	0.35 438	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.07 167

GANet-RSSM	0.24 329	0.14 304	0.36 231	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.21 337	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.39 353	0.39 396	0.28 385	0.58 426	0.23 346	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.09 297

CFNet-ft	0.24 329	0.15 338	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

DMCA-RVC	0.27 381	0.21 438	0.61 442	0.28 489	0.17 404	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.35 310	0.40 450	0.37 326	0.39 396	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 440	0.10 431	0.15 486	0.11 402	0.13 422	0.10 353

FADNet-RVC-Resample	0.29 413	0.25 469	0.93 530	0.26 439	0.16 382	0.32 389	0.21 337	0.47 372	0.39 358	0.35 387	0.38 340	0.33 344	0.27 368	0.53 396	0.24 357	0.10 343	0.10 431	0.14 471	0.13 468	0.13 422	0.16 471

CFNet_RVC	0.24 329	0.15 338	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

DeepPruner_ROB	0.26 373	0.19 412	0.44 338	0.21 208	0.16 382	0.30 364	0.21 337	0.52 436	0.32 272	0.35 387	0.38 340	0.39 396	0.26 349	0.42 351	0.24 357	0.15 479	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.14 440	0.13 428

StereoDRNet-Refined	0.27 381	0.17 382	0.35 211	0.25 405	0.14 300	0.37 438	0.21 337	0.47 372	0.41 384	0.44 483	0.51 457	0.41 418	0.28 385	0.45 360	0.37 445	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.10 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 442	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

MM-Stereo_test3	0.17 153	0.12 198	0.29 147	0.23 317	0.14 300	0.19 124	0.22 363	0.39 287	0.36 323	0.16 121	0.24 184	0.17 147	0.12 103	0.19 102	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.06 85

MM-Stereo_test1	0.17 153	0.10 90	0.39 277	0.23 317	0.11 122	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.29 238	0.22 177	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.06 85

rvit_0105_4	0.20 231	0.15 338	0.38 262	0.23 317	0.14 300	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.39 358	0.19 156	0.24 184	0.25 244	0.19 257	0.27 242	0.17 215	0.16 494	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

test_sample6	0.25 357	0.13 261	0.41 308	0.21 208	0.11 122	0.30 364	0.22 363	0.51 419	0.35 310	0.33 350	0.43 400	0.30 317	0.24 319	0.57 419	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.10 353

DispNO	0.27 381	0.18 396	0.62 450	0.23 317	0.17 404	0.25 274	0.22 363	0.45 353	0.41 384	0.32 338	0.39 353	0.38 384	0.27 368	0.77 508	0.27 386	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.08 186	0.08 235

StereoVision	0.22 281	0.18 396	0.37 243	0.27 467	0.17 404	0.23 237	0.22 363	0.38 275	0.31 263	0.20 160	0.51 457	0.22 204	0.16 191	0.28 256	0.18 237	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.13 468	0.10 322	0.07 167

SQANet	0.40 493	0.48 548	0.67 467	0.48 556	0.39 549	0.48 501	0.22 363	0.51 419	0.43 399	0.40 450	0.47 441	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 560	0.15 510	0.40 560	0.21 528	0.45 559	0.31 554

iinet-f	0.30 422	0.18 396	1.03 544	0.20 163	0.15 350	0.44 481	0.22 363	0.45 353	0.37 334	0.35 387	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 463	0.10 343	0.09 406	0.08 175	0.08 233	0.13 422	0.11 388

GASNet	0.36 464	0.46 544	0.88 521	0.34 523	0.23 501	0.35 428	0.22 363	0.60 511	0.53 489	0.40 450	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 479	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 520	0.12 411

gwcnet-sp	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

scenet	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

ssnet	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

HBP-ISP	0.33 447	0.30 505	0.72 483	0.22 269	0.16 382	0.32 389	0.22 363	0.54 454	0.44 414	0.41 460	0.49 449	0.33 344	0.38 470	0.73 488	0.25 367	0.18 516	0.19 534	0.24 535	0.20 525	0.16 463	0.13 428

raft_robust	0.22 281	0.17 382	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.23 237	0.22 363	0.49 392	0.48 457	0.32 338	0.32 265	0.26 265	0.23 301	0.53 396	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.06 85

test_4	0.18 177	0.12 198	0.34 201	0.23 317	0.12 179	0.18 97	0.22 363	0.26 106	0.24 171	0.24 197	0.47 441	0.22 204	0.13 135	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.07 120	0.05 25

PSMNet-ADL	0.25 357	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.14 300	0.31 380	0.22 363	0.44 343	0.36 323	0.27 228	0.33 286	0.41 418	0.28 385	0.61 441	0.29 402	0.11 382	0.09 406	0.09 255	0.11 402	0.10 322	0.10 353

SFCPSM	0.22 281	0.10 90	0.51 401	0.21 208	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.55 464	0.39 358	0.29 267	0.32 265	0.23 224	0.21 273	0.27 242	0.19 267	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.08 235

MMNet	0.27 381	0.14 304	0.49 379	0.24 368	0.17 404	0.47 495	0.22 363	0.45 353	0.51 478	0.39 440	0.41 371	0.36 370	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

UNet	0.28 402	0.14 304	0.69 473	0.23 317	0.20 464	0.44 481	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

psmorigin	0.50 525	0.25 469	3.03 590	0.24 368	0.19 447	0.38 446	0.22 363	0.50 402	0.44 414	0.64 538	0.68 522	0.71 545	0.51 524	0.85 525	0.45 483	0.14 466	0.17 524	0.13 444	0.14 482	0.16 463	0.21 523

ac_64	0.27 381	0.13 261	0.41 308	0.24 368	0.17 404	0.36 433	0.22 363	0.46 364	0.33 284	0.35 387	0.36 317	0.52 485	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

cf-r	0.24 329	0.15 338	0.44 338	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.22 363	0.42 324	0.40 374	0.30 298	0.42 387	0.42 427	0.26 349	0.43 353	0.25 367	0.11 382	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.08 235

SHD	0.42 498	0.27 487	0.81 502	0.31 509	0.25 517	0.42 470	0.22 363	0.66 539	0.94 567	0.63 536	0.60 499	0.59 511	0.47 512	0.59 432	0.58 513	0.15 479	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 510	0.22 528

RTSC	0.39 487	0.28 490	0.78 490	0.27 467	0.18 425	0.49 506	0.22 363	0.59 503	0.84 557	0.55 525	0.53 472	0.49 468	0.36 457	0.67 472	0.82 541	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.17 480	0.17 483

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 381	0.21 438	0.59 437	0.25 405	0.18 425	0.29 345	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.38 425	0.41 371	0.43 431	0.27 368	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.11 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.29 152	0.21 124	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.13 135	0.25 207	0.13 98	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MyStereo06	0.20 231	0.12 198	0.57 425	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.40 298	0.21 124	0.30 298	0.24 184	0.31 328	0.18 242	0.22 154	0.18 237	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MyStereo05	0.23 298	0.12 198	0.57 425	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.48 384	0.52 485	0.31 315	0.23 170	0.25 244	0.22 286	0.30 288	0.21 307	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MyStereo04	0.23 298	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.49 392	0.52 485	0.28 238	0.23 170	0.27 274	0.23 301	0.30 288	0.22 327	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

CRFU-Net	0.28 402	0.14 304	0.45 349	0.25 405	0.15 350	0.45 487	0.23 388	0.50 402	0.30 251	0.43 476	0.41 371	0.48 463	0.46 509	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

Sa-1000	0.22 281	0.15 338	0.35 211	0.23 317	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.47 372	0.39 358	0.30 298	0.50 451	0.26 265	0.19 257	0.33 309	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

SA	0.22 281	0.16 363	0.36 231	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.23 388	0.45 353	0.40 374	0.27 228	0.44 411	0.23 224	0.23 301	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

psmg	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.21 208	0.14 300	0.35 428	0.23 388	0.51 419	0.34 294	0.35 387	0.38 340	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

GwcNet-ADL	0.22 281	0.14 304	0.58 430	0.24 368	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.49 392	0.40 374	0.27 228	0.29 229	0.30 317	0.20 266	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

KYRaft	0.22 281	0.10 90	0.30 154	0.23 317	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.35 240	0.24 171	0.35 387	0.54 475	0.34 351	0.26 349	0.29 273	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.08 186	0.31 554

DRaft	0.24 329	0.10 90	0.34 201	0.18 57	0.12 179	0.28 324	0.23 388	0.33 207	0.39 358	0.38 425	0.61 506	0.21 192	0.41 485	0.48 369	0.42 474	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.08 235

test-1	0.17 153	0.11 156	0.40 285	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.34 215	0.26 193	0.20 160	0.24 184	0.22 204	0.14 157	0.16 41	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.08 235

Prome-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.36 259	0.25 184	0.33 350	0.59 494	0.24 236	0.28 385	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.20 515

LMCR-Stereo	0.26 373	0.18 396	0.49 379	0.28 489	0.14 300	0.36 433	0.23 388	0.54 454	0.34 294	0.39 440	0.40 363	0.29 301	0.29 400	0.37 332	0.27 386	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.13 422	0.09 297

Anonymous3	0.23 298	0.18 396	0.63 453	0.27 467	0.18 425	0.41 463	0.23 388	0.43 336	0.35 310	0.23 183	0.27 210	0.20 180	0.18 242	0.27 242	0.18 237	0.12 420	0.11 455	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.12 411

ADLNet	0.28 402	0.15 338	0.42 318	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.23 388	0.53 447	0.43 399	0.42 470	0.41 371	0.44 442	0.27 368	0.55 404	0.35 438	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.12 411

test_xeample	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.33 400	0.23 388	0.55 464	0.38 348	0.32 338	0.45 423	0.29 301	0.26 349	0.57 419	2.24 594	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

ACVNet	0.23 298	0.13 261	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.27 304	0.23 388	0.39 287	0.44 414	0.28 238	0.41 371	0.38 384	0.26 349	0.27 242	0.32 422	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.07 167

HGLStereo	0.27 381	0.14 304	0.46 357	0.24 368	0.21 472	0.33 400	0.23 388	0.50 402	0.42 391	0.35 387	0.48 447	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.12 411

hitnet-ft	0.29 413	0.17 382	0.40 285	0.19 100	0.14 300	0.39 454	0.23 388	0.44 343	0.41 384	0.36 403	0.46 433	0.53 490	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 466	0.10 431	0.13 444	0.10 363	0.15 454	0.13 428

GwcNet-RSSM	0.26 373	0.17 382	0.46 357	0.21 208	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.44 343	0.42 391	0.31 315	0.45 423	0.40 411	0.26 349	0.55 404	0.28 390	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

DispFullNet	0.66 549	0.89 577	1.59 573	0.77 575	1.21 592	0.51 511	0.23 388	0.59 503	0.72 538	0.69 545	0.61 506	0.69 542	0.91 567	0.79 512	0.48 492	0.27 546	0.12 472	0.73 576	0.30 557	0.65 573	0.40 563

G2L-Stereo_test	0.24 329	0.16 363	0.38 262	0.19 100	0.13 257	0.27 304	0.24 410	0.49 392	0.38 348	0.37 410	0.37 326	0.40 411	0.24 319	0.52 389	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.08 235

IGEV-RUCA	0.21 251	0.08 14	0.23 88	0.19 100	0.19 447	0.28 324	0.24 410	0.23 75	0.21 124	0.20 160	0.23 170	0.28 290	0.49 519	0.26 223	0.18 237	0.09 294	0.08 372	0.18 511	0.13 468	0.17 480	0.17 483

rvit_0105_5	0.21 251	0.15 338	0.38 262	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.24 410	0.36 259	0.39 358	0.21 171	0.23 170	0.26 265	0.19 257	0.26 223	0.19 267	0.15 479	0.13 485	0.12 423	0.12 441	0.10 322	0.09 297

LL-Strereo	0.29 413	0.25 469	0.58 430	0.25 405	0.21 472	0.23 237	0.24 410	0.55 464	0.42 391	0.34 370	0.32 265	0.41 418	0.40 481	0.94 542	0.23 346	0.08 211	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.09 256	0.09 297

RAFT_CTSACE	0.21 251	0.16 363	0.41 308	0.25 405	0.15 350	0.22 215	0.24 410	0.32 193	0.28 219	0.33 350	0.51 457	0.29 301	0.17 217	0.32 302	0.13 98	0.06 28	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.06 85

CSP-Net	0.27 381	0.15 338	0.30 154	0.21 208	0.14 300	0.44 481	0.24 410	0.50 402	0.40 374	0.41 460	0.43 400	0.42 427	0.26 349	0.66 468	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.09 297

DAS	0.27 381	0.12 198	0.42 318	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.75 497	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SepStereo	0.26 373	0.12 198	0.42 318	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.64 457	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

ADLNet2	0.30 422	0.17 382	0.72 483	0.23 317	0.17 404	0.36 433	0.24 410	0.52 436	0.51 478	0.32 338	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 343	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.12 407	0.10 353

IRAFT_RVC	0.22 281	0.12 198	0.39 277	0.26 439	0.11 122	0.18 97	0.24 410	0.40 298	0.37 334	0.31 315	0.30 242	0.29 301	0.24 319	0.55 404	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

cross-raft	0.17 153	0.12 198	0.41 308	0.23 317	0.10 76	0.20 159	0.24 410	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.29 301	0.15 175	0.17 58	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

ARAFT	0.24 329	0.21 438	0.78 490	0.22 269	0.12 179	0.29 345	0.24 410	0.43 336	0.32 272	0.33 350	0.28 216	0.28 290	0.19 257	0.49 374	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.09 256	0.06 85

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 464	0.36 526	0.53 409	0.34 523	0.19 447	0.51 511	0.24 410	0.55 464	0.38 348	0.41 460	0.47 441	0.47 456	0.27 368	0.73 488	0.30 410	0.36 560	0.19 534	0.27 538	0.17 512	0.26 536	0.23 535

STTStereo	0.28 402	0.20 424	0.61 442	0.25 405	0.17 404	0.29 345	0.24 410	0.47 372	0.39 358	0.39 440	0.41 371	0.44 442	0.28 385	0.40 346	0.28 390	0.13 440	0.12 472	0.13 444	0.16 503	0.12 407	0.11 388

edge stereo	0.39 487	0.22 451	0.81 502	0.27 467	0.22 488	0.37 438	0.24 410	0.56 479	0.54 494	0.53 522	0.60 499	0.71 545	0.50 521	0.78 510	0.40 463	0.16 494	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 463	0.17 483

AANet_RVC	0.31 429	0.22 451	0.50 390	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.24 410	0.47 372	0.54 494	0.38 425	0.60 499	0.43 431	0.29 400	0.87 528	0.40 463	0.11 382	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

PS-NSSS	0.32 438	0.30 505	0.46 357	0.23 317	0.17 404	0.33 400	0.24 410	0.57 489	0.41 384	0.37 410	0.52 465	0.35 365	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 505	0.14 495	0.21 526	0.15 491	0.15 454	0.13 428

PSMNet-RUCA	0.37 474	0.41 540	0.66 466	0.46 554	0.41 552	0.34 413	0.25 427	0.57 489	0.45 425	0.39 440	0.52 465	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 555	0.21 528	0.31 549	0.22 528

UGAM	0.26 373	0.14 304	0.45 349	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.25 427	0.32 193	0.41 384	0.31 315	0.42 387	0.41 418	0.22 286	0.92 538	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.14 471	0.12 441	0.10 322	0.07 167

CBFPSM	0.27 381	0.16 363	0.67 467	0.20 163	0.14 300	0.38 446	0.25 427	0.40 298	0.36 323	0.33 350	0.36 317	0.56 500	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 211	0.08 372	0.07 92	0.08 233	0.09 256	0.11 388

SACVNet	0.30 422	0.20 424	0.41 308	0.25 405	0.18 425	0.34 413	0.25 427	0.52 436	0.40 374	0.41 460	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 367	0.13 440	0.10 431	0.12 423	0.12 441	0.16 463	0.17 483

test_3	0.18 177	0.11 156	0.32 174	0.24 368	0.11 122	0.22 215	0.25 427	0.31 182	0.31 263	0.25 206	0.18 118	0.23 224	0.13 135	0.25 207	0.19 267	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

DEmStereo	0.26 373	0.09 48	0.47 365	0.19 100	0.12 179	0.30 364	0.25 427	0.28 139	0.36 323	0.36 403	0.58 492	0.25 244	0.48 518	0.53 396	0.44 480	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.07 167

GMM-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.25 427	0.37 269	0.27 204	0.30 298	0.45 423	0.27 274	0.21 273	0.31 295	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.19 505

ICVP	0.23 298	0.13 261	0.44 338	0.26 439	0.14 300	0.29 345	0.25 427	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.43 400	0.35 365	0.25 340	0.26 223	0.23 346	0.12 420	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.10 353
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.27 467	0.16 382	0.33 400	0.25 427	0.56 479	0.54 494	0.34 370	0.38 340	0.34 351	0.25 340	0.51 383	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.11 388

DANet	0.35 460	0.23 460	0.60 439	0.36 534	0.22 488	0.39 454	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.52 516	0.50 451	0.59 511	0.41 485	0.76 502	0.49 494	0.13 440	0.11 455	0.14 471	0.12 441	0.17 480	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 438	0.13 261	0.51 401	0.25 405	0.16 382	0.48 501	0.25 427	0.50 402	0.57 506	0.37 410	0.45 423	0.62 520	0.36 457	0.64 457	0.49 494	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.12 407	0.11 388

DLCB_ROB	0.28 402	0.16 363	0.34 201	0.27 467	0.16 382	0.38 446	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.46 491	0.46 433	0.51 479	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.09 297

z-ln-s-r	0.32 438	0.21 438	0.82 506	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.26 439	0.43 336	0.50 474	0.32 338	0.60 499	0.39 396	0.29 400	0.73 488	0.66 528	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.08 235

1111x	0.32 438	0.11 156	0.40 285	0.22 269	0.11 122	0.32 389	0.26 439	0.59 503	0.43 399	0.31 315	0.41 371	0.39 396	0.28 385	0.76 502	1.37 575	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

Anonymous_2	0.37 474	0.21 438	0.47 365	0.20 163	0.21 472	0.42 470	0.26 439	0.38 275	0.29 238	0.33 350	0.30 242	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 561	0.44 562	1.41 598	0.34 553	0.21 523

psm_up	0.29 413	0.16 363	0.41 308	0.26 439	0.17 404	0.32 389	0.26 439	0.55 464	0.43 399	0.36 403	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.10 322	0.10 353

stereogan	0.37 474	0.17 382	0.65 461	0.27 467	0.22 488	0.62 536	0.26 439	0.59 503	0.63 522	0.43 476	0.60 499	0.67 536	0.42 494	0.68 473	0.35 438	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.12 441	0.19 501	0.17 483

CVANet_RVC	0.30 422	0.19 412	0.41 308	0.26 439	0.16 382	0.33 400	0.26 439	0.52 436	0.47 447	0.40 450	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 380	0.14 466	0.09 406	0.14 471	0.13 468	0.14 440	0.10 353

FSD	0.27 381	0.28 490	0.32 174	0.27 467	0.24 509	0.27 304	0.27 445	0.31 182	0.29 238	0.26 218	0.27 210	0.28 290	0.27 368	0.28 256	0.26 380	0.23 530	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.25 528	0.24 540

YMNet	0.32 438	0.22 451	0.58 430	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 502	0.56 486	0.51 479	0.30 414	0.39 339	0.40 463	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

YMNet_1	0.32 438	0.22 451	0.58 430	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 502	0.56 486	0.51 479	0.30 414	0.39 339	0.40 463	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

fast-acv-ft	0.31 429	0.20 424	0.81 502	0.24 368	0.18 425	0.46 489	0.27 445	0.41 310	0.49 466	0.39 440	0.55 479	0.49 468	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 382	0.11 455	0.11 385	0.12 441	0.12 407	0.09 297

TestStereo1	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 422	0.20 424	0.70 479	0.21 208	0.17 404	0.46 489	0.27 445	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.55 479	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.11 370	0.10 353

SA-5K	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

UDG	0.40 493	0.46 544	0.49 379	0.40 546	0.35 546	0.47 495	0.27 445	0.54 454	0.47 447	0.39 440	0.45 423	0.59 511	0.44 500	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 564	0.22 536	0.34 553	0.26 545

GMOStereo	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

error version	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test-v	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test-2	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

RAFT	0.21 251	0.17 382	0.32 174	0.24 368	0.12 179	0.25 274	0.27 445	0.35 240	0.28 219	0.33 350	0.33 286	0.38 384	0.22 286	0.29 273	0.17 215	0.08 211	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.10 322	0.06 85

GwcNet	0.35 460	0.23 460	0.88 521	0.25 405	0.24 509	0.48 501	0.27 445	0.55 464	0.57 506	0.38 425	0.52 465	0.51 479	0.32 437	0.60 434	0.41 471	0.13 440	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.13 422	0.14 449

MFN_U_SF_RVC	0.56 536	0.51 555	1.19 556	0.38 542	0.22 488	0.69 542	0.27 445	0.80 563	0.67 528	0.73 547	0.74 532	0.87 552	0.61 547	0.81 519	0.76 533	0.29 552	0.27 557	0.32 553	0.37 564	0.32 552	0.31 554

ADCRef	0.38 481	0.24 464	0.88 521	0.26 439	0.21 472	0.49 506	0.27 445	0.52 436	0.48 457	0.50 505	0.58 492	0.35 365	0.47 512	0.48 369	1.29 574	0.09 294	0.08 372	0.12 423	0.12 441	0.11 370	0.11 388

TCMNet	0.33 447	0.23 460	0.72 483	0.29 493	0.30 537	0.40 459	0.28 461	0.50 402	0.47 447	0.37 410	0.45 423	0.40 411	0.29 400	0.60 434	0.39 455	0.14 466	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 480	0.15 461

rvit_0105_3	0.23 298	0.17 382	0.40 285	0.25 405	0.15 350	0.24 259	0.28 461	0.38 275	0.41 384	0.25 206	0.25 193	0.28 290	0.21 273	0.28 256	0.20 284	0.15 479	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 322	0.09 297

Syn2CoEx	0.36 464	0.31 512	0.78 490	0.34 523	0.21 472	0.41 463	0.28 461	0.61 515	0.49 466	0.42 470	0.56 486	0.45 446	0.44 500	0.69 475	0.38 447	0.17 505	0.14 495	0.15 486	0.12 441	0.13 422	0.12 411

UPFNet	0.25 357	0.12 198	0.38 262	0.24 368	0.19 447	0.37 438	0.28 461	0.48 384	0.38 348	0.34 370	0.37 326	0.37 376	0.28 385	0.39 339	0.33 429	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.08 235

RP	0.35 460	0.22 451	0.51 401	0.31 509	0.24 509	0.37 438	0.28 461	0.50 402	0.58 508	0.40 450	0.63 512	0.61 518	0.47 512	0.61 441	0.39 455	0.16 494	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 480	0.17 483

NVstereo2D	0.31 429	0.16 363	0.54 412	0.24 368	0.22 488	0.42 470	0.28 461	0.58 498	0.56 503	0.28 238	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.10 363	0.19 501	0.16 471

zh-mn7	0.46 514	0.45 543	1.48 570	0.25 405	0.19 447	0.44 481	0.29 467	0.56 479	0.82 550	0.65 540	0.96 553	0.49 468	0.38 470	0.88 531	0.63 523	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.13 422	0.14 449

ToySt	0.24 329	0.16 363	0.48 374	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.29 467	0.39 287	0.39 358	0.27 228	0.35 307	0.39 396	0.31 430	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

RAFT+CT+SA	0.21 251	0.18 396	0.33 191	0.25 405	0.18 425	0.23 237	0.29 467	0.40 298	0.36 323	0.24 197	0.38 340	0.18 157	0.16 191	0.32 302	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.12 441	0.09 256	0.09 297

test_5	0.23 298	0.19 412	0.38 262	0.26 439	0.18 425	0.25 274	0.29 467	0.40 298	0.37 334	0.29 267	0.40 363	0.25 244	0.22 286	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.10 353

delet	0.27 381	0.14 304	0.40 285	0.23 317	0.19 447	0.41 463	0.29 467	0.49 392	0.48 457	0.33 350	0.41 371	0.37 376	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 294	0.09 406	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.08 235

EDNetEfficientorigin	7.51 604	0.52 557	140.47 628	0.25 405	0.17 404	0.42 470	0.29 467	0.47 372	1.03 569	1.28 578	1.02 557	0.83 551	0.84 563	0.75 497	0.99 554	0.10 343	0.09 406	0.12 423	0.10 363	0.21 513	0.22 528

FAT-Stereo	0.36 464	0.18 396	0.73 487	0.26 439	0.18 425	0.33 400	0.29 467	0.60 511	0.59 509	0.46 491	0.60 499	0.60 514	0.50 521	0.61 441	0.34 434	0.13 440	0.14 495	0.13 444	0.12 441	0.14 440	0.18 497

AF-Net	0.37 474	0.26 480	0.56 422	0.32 515	0.23 501	0.41 463	0.29 467	0.61 515	0.64 523	0.42 470	0.68 522	0.65 531	0.49 519	0.57 419	0.44 480	0.15 479	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 454	0.13 428

RGC	0.39 487	0.32 518	0.64 460	0.34 523	0.27 524	0.40 459	0.29 467	0.57 489	0.53 489	0.45 487	0.64 514	0.62 520	0.45 503	0.72 486	0.39 455	0.15 479	0.15 510	0.21 526	0.20 525	0.18 494	0.19 505

CC-Net-ROB	0.43 504	0.47 546	0.65 461	0.37 540	0.23 501	0.51 511	0.29 467	0.66 539	0.49 466	0.46 491	0.51 457	0.48 463	0.38 470	0.96 547	0.35 438	0.34 558	0.23 551	0.55 568	0.25 545	0.31 549	0.20 515

DRN-Test	0.33 447	0.17 382	0.61 442	0.27 467	0.19 447	0.46 489	0.29 467	0.65 533	0.51 478	0.47 499	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 471	0.12 420	0.08 372	0.13 444	0.12 441	0.12 407	0.10 353

w-ln-seven-2	0.36 464	0.29 498	1.06 546	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.30 478	0.50 402	0.54 494	0.45 487	0.55 479	0.45 446	0.41 485	0.62 449	0.49 494	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.11 388

ssnet_v2	0.28 402	0.16 363	0.44 338	0.22 269	0.15 350	0.40 459	0.30 478	0.57 489	0.46 442	0.38 425	0.36 317	0.47 456	0.29 400	0.38 337	0.39 455	0.13 440	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.11 388

Nwc_Net	0.37 474	0.25 469	0.68 472	0.31 509	0.24 509	0.44 481	0.30 478	0.65 533	0.50 474	0.37 410	0.69 526	0.58 509	0.45 503	0.60 434	0.40 463	0.15 479	0.12 472	0.19 519	0.21 528	0.14 440	0.13 428

StereoDRNet	0.32 438	0.22 451	0.61 442	0.27 467	0.21 472	0.42 470	0.30 478	0.61 515	0.48 457	0.46 491	0.39 353	0.48 463	0.30 414	0.57 419	0.40 463	0.11 382	0.09 406	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.10 353

pmcnn	0.50 525	0.20 424	0.78 490	0.24 368	0.26 522	0.39 454	0.30 478	0.51 419	0.50 474	0.54 524	1.23 566	2.52 592	0.37 466	0.77 508	0.95 552	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.10 322	0.08 235

MSAF-DinoV2	0.76 561	0.44 542	1.98 579	0.49 559	0.16 382	0.58 527	0.31 483	0.81 565	0.83 554	0.41 460	0.52 465	0.98 560	0.58 535	4.97 603	1.03 556	0.11 382	0.07 287	0.10 328	0.24 540	0.27 541	0.26 545

w-ln-seven	0.42 498	0.30 505	1.18 555	0.26 439	0.22 488	0.58 527	0.31 483	0.62 524	0.81 549	0.58 529	0.61 506	0.53 490	0.36 457	0.57 419	0.65 527	0.11 382	0.10 431	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.13 428

ACVNet-4b	0.72 555	0.81 572	1.33 566	0.72 573	0.50 562	0.80 556	0.31 483	0.71 552	0.80 548	0.50 505	0.72 531	0.95 558	0.43 498	0.96 547	1.20 571	1.13 595	0.21 541	0.76 578	0.45 567	0.65 573	0.46 570

Wz-Net-LNSev	0.34 455	0.29 498	0.91 526	0.26 439	0.21 472	0.47 495	0.31 483	0.54 454	0.54 494	0.44 483	0.52 465	0.50 475	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 382	0.11 455	0.10 328	0.09 321	0.14 440	0.13 428

DSFCA	0.27 381	0.13 261	0.36 231	0.20 163	0.17 404	0.38 446	0.31 483	0.47 372	0.43 399	0.43 476	0.37 326	0.39 396	0.29 400	0.52 389	0.32 422	0.12 420	0.10 431	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

STTRV1_RVC	0.42 498	0.32 518	0.89 524	0.29 493	0.36 547	0.49 506	0.31 483	0.61 515	0.53 489	0.46 491	0.56 486	0.47 456	0.43 498	1.00 551	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.20 523	0.18 519	0.25 528	0.17 483

XPNet_ROB	0.33 447	0.20 424	0.43 329	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.31 483	0.55 464	0.50 474	0.51 510	0.53 472	0.58 509	0.37 466	0.63 455	0.45 483	0.17 505	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.14 449

NLCSM	0.38 481	0.31 512	0.58 430	0.28 489	0.31 540	0.43 478	0.32 490	0.74 555	0.42 391	0.40 450	0.46 433	0.57 505	0.38 470	0.94 542	0.55 506	0.12 420	0.12 472	0.13 444	0.17 512	0.15 454	0.15 461

DDUNet	0.41 495	0.50 553	0.48 374	0.44 551	0.39 549	0.46 489	0.32 490	0.50 402	0.43 399	0.45 487	0.52 465	0.57 505	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 557	0.21 541	0.55 568	0.25 545	0.37 556	0.32 557

ccnet	0.42 498	0.31 512	0.48 374	0.27 467	0.32 542	0.60 533	0.32 490	0.65 533	0.46 442	0.53 522	0.66 517	0.56 500	0.45 503	0.72 486	0.61 518	0.26 541	0.19 534	0.24 535	0.21 528	0.26 536	0.22 528

S-Stereo	0.38 481	0.20 424	1.05 545	0.27 467	0.22 488	0.38 446	0.32 490	0.55 464	0.66 525	0.39 440	0.59 494	0.49 468	0.41 485	0.75 497	0.40 463	0.12 420	0.15 510	0.13 444	0.13 468	0.16 463	0.21 523

SuperB	0.49 522	0.28 490	2.23 581	0.23 317	0.15 350	0.41 463	0.32 490	0.47 372	0.82 550	0.43 476	0.50 451	0.33 344	0.45 503	0.68 473	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.98 590	0.14 449

RYNet	0.37 474	0.18 396	0.59 437	0.25 405	0.28 529	0.61 534	0.32 490	0.59 503	0.59 509	0.41 460	0.38 340	0.57 505	0.39 477	0.87 528	0.53 505	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.18 494	0.18 497

TDLM	0.30 422	0.21 438	0.38 262	0.28 489	0.15 350	0.33 400	0.32 490	0.52 436	0.47 447	0.38 425	0.43 400	0.39 396	0.29 400	0.91 537	0.28 390	0.14 466	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.12 407	0.10 353

MDST_ROB	0.48 519	0.14 304	0.95 533	0.30 503	0.21 472	1.33 581	0.32 490	0.77 558	0.56 503	1.06 571	0.71 527	0.49 468	0.35 453	1.26 570	0.38 447	0.13 440	0.11 455	0.16 497	0.13 468	0.12 407	0.12 411

FBW_ROB	0.43 504	0.26 480	0.54 412	0.31 509	0.20 464	0.51 511	0.32 490	0.70 550	0.60 513	0.59 530	0.55 479	0.65 531	0.41 485	1.40 576	0.51 502	0.13 440	0.17 524	0.21 526	0.16 503	0.17 480	0.18 497

PDISCO_ROB	0.43 504	0.30 505	0.67 467	0.43 549	0.36 547	0.67 541	0.32 490	0.72 553	0.76 543	0.43 476	0.53 472	0.63 528	0.40 481	0.66 468	0.47 491	0.21 527	0.12 472	0.21 526	0.19 524	0.25 528	0.20 515

WCMA_ROB	0.51 529	0.21 438	0.65 461	0.25 405	0.21 472	0.58 527	0.32 490	0.54 454	0.55 500	0.95 565	1.40 571	1.28 570	0.81 560	0.73 488	0.62 520	0.18 516	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 501	0.19 505

RAFT + AFF	0.27 381	0.23 460	0.50 390	0.25 405	0.17 404	0.30 364	0.33 501	0.52 436	0.40 374	0.28 238	0.30 242	0.30 317	0.31 430	0.62 449	0.24 357	0.09 294	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.11 388

CBMV	0.33 447	0.21 438	0.54 412	0.23 317	0.13 257	0.42 470	0.33 501	0.53 447	0.48 457	0.52 516	0.49 449	0.50 475	0.41 485	0.56 415	0.31 417	0.15 479	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 422	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 510	0.40 536	1.09 548	0.25 405	0.18 425	0.61 534	0.34 503	0.56 479	0.93 565	0.43 476	0.96 553	0.53 490	0.39 477	0.94 542	0.59 514	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.14 440	0.13 428

LRCNet_RVC	10.90 609	14.34 616	9.35 602	15.35 611	8.04 604	1.08 569	0.34 503	8.78 610	0.70 535	12.63 616	16.05 616	9.85 609	6.54 604	8.57 610	6.34 606	20.27 622	5.40 608	23.70 621	21.88 622	14.87 614	13.83 617

FINET	0.34 455	0.27 487	0.80 500	0.24 368	0.24 509	0.36 433	0.34 503	0.54 454	0.72 538	0.39 440	0.47 441	0.32 337	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 522	0.17 524	0.13 444	0.12 441	0.18 494	0.16 471

XQC	0.43 504	0.37 531	0.96 535	0.34 523	0.25 517	0.53 521	0.34 503	0.60 511	0.73 541	0.51 510	0.46 433	0.57 505	0.47 512	0.70 478	0.72 532	0.17 505	0.12 472	0.18 511	0.15 491	0.25 528	0.23 535

MonStereo1	0.93 568	0.56 559	0.82 506	0.69 569	0.58 568	1.37 583	0.35 507	0.94 573	1.25 578	0.93 562	1.90 586	1.52 576	2.10 593	1.27 571	0.77 536	0.69 577	0.33 566	0.75 577	0.47 570	0.70 577	0.57 577

rvit_105_1	0.27 381	0.19 412	0.46 357	0.27 467	0.19 447	0.30 364	0.35 507	0.44 343	0.51 478	0.31 315	0.31 256	0.31 328	0.26 349	0.35 324	0.25 367	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 370	0.10 353

APVNet	0.36 464	0.20 424	0.70 479	0.26 439	0.22 488	0.52 520	0.35 507	0.61 515	0.44 414	0.38 425	0.52 465	0.48 463	0.38 470	0.84 524	0.46 489	0.13 440	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 463	0.15 461

G-Net	0.46 514	0.25 469	0.86 518	0.34 523	0.28 529	0.90 563	0.35 507	0.47 372	0.45 425	0.68 543	1.22 565	0.64 530	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.16 494	0.14 495	0.17 503	0.13 468	0.22 520	0.19 505

MSMD_ROB	0.60 544	0.33 520	0.61 442	0.30 503	0.25 517	0.86 560	0.35 507	0.55 464	0.67 528	1.10 573	1.49 576	1.76 581	0.97 571	0.88 531	0.49 494	0.23 530	0.21 541	0.27 538	0.27 553	0.25 528	0.24 540

Ntro	0.58 540	0.64 565	0.92 528	0.66 568	0.50 562	0.77 551	0.36 512	0.66 539	0.70 535	0.50 505	0.59 494	0.65 531	0.51 524	0.75 497	0.45 483	0.56 571	0.32 565	0.56 571	0.34 559	0.63 570	0.46 570

NCC-stereo	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471

Abc-Net	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 510	0.29 498	1.29 564	0.33 521	0.30 537	0.35 428	0.36 512	0.62 524	1.15 577	0.40 450	0.44 411	0.39 396	0.41 485	0.80 516	0.52 503	0.18 516	0.14 495	0.23 533	0.21 528	0.17 480	0.17 483

otaku	0.57 539	0.62 564	0.87 520	0.63 567	0.44 556	0.73 546	0.37 516	0.65 533	0.66 525	0.51 510	0.75 533	0.66 535	0.45 503	0.69 475	0.46 489	0.53 567	0.34 567	0.55 568	0.35 560	0.60 568	0.45 567

FCDSN-DC	0.63 546	0.31 512	0.61 442	0.36 534	0.30 537	0.65 538	0.37 516	0.66 539	0.68 531	1.14 575	1.54 579	1.71 580	1.26 580	0.92 538	0.64 525	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.27 541	0.27 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 487	0.29 498	1.09 548	0.24 368	0.19 447	0.28 324	0.37 516	0.33 207	0.47 447	0.94 563	0.82 542	0.52 485	0.54 527	0.49 374	0.50 500	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.16 463	0.15 461

ADCMid	0.49 522	0.34 521	1.13 553	0.26 439	0.21 472	0.51 511	0.37 516	0.57 489	0.54 494	0.75 551	0.66 517	0.62 520	0.64 548	0.64 457	1.68 581	0.13 440	0.12 472	0.17 503	0.17 512	0.20 510	0.17 483

ETE_ROB	0.34 455	0.26 480	0.45 349	0.29 493	0.18 425	0.40 459	0.37 516	0.57 489	0.47 447	0.50 505	0.50 451	0.62 520	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 440	0.10 431	0.14 471	0.12 441	0.16 463	0.16 471

MeshStereo	0.58 540	0.27 487	0.67 467	0.22 269	0.17 404	0.66 540	0.37 516	0.78 559	0.61 516	1.47 592	1.30 568	1.65 578	0.79 557	1.12 561	0.59 514	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 480	0.14 449
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
Wz-Net-MNSev	0.36 464	0.26 480	0.79 497	0.26 439	0.21 472	0.59 530	0.38 522	0.55 464	0.56 503	0.48 502	0.54 475	0.53 490	0.36 457	0.60 434	0.44 480	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.11 402	0.15 454	0.13 428

PSM-AAD	0.25 357	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.26 294	0.38 522	0.34 215	0.28 219	0.35 387	0.39 353	0.28 290	0.79 557	0.30 288	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.08 186	0.21 523

ADCPNet	0.48 519	0.29 498	1.60 574	0.27 467	0.23 501	0.70 545	0.38 522	0.53 447	0.51 478	0.51 510	0.59 494	0.67 536	0.56 531	0.60 434	1.14 564	0.15 479	0.18 530	0.14 471	0.23 538	0.19 501	0.19 505

GANet	0.36 464	0.22 451	0.49 379	0.29 493	0.17 404	0.41 463	0.38 522	0.57 489	0.45 425	0.46 491	0.75 533	0.55 496	0.40 481	0.94 542	0.41 471	0.13 440	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.14 440	0.11 388

PASM	0.45 512	0.35 523	0.90 525	0.35 532	0.33 543	0.39 454	0.38 522	0.50 402	0.61 516	0.52 516	0.51 457	0.62 520	0.45 503	0.93 540	0.48 492	0.26 541	0.29 561	0.29 549	0.33 558	0.29 547	0.26 545

zh-sn7	0.48 519	0.51 555	1.43 569	0.29 493	0.20 464	0.47 495	0.39 527	0.57 489	0.62 518	0.52 516	0.81 540	0.52 485	0.56 531	1.05 556	0.87 546	0.12 420	0.13 485	0.13 444	0.13 468	0.17 480	0.16 471

FC-DCNN v2	0.71 554	0.30 505	0.67 467	0.32 515	0.27 524	0.84 558	0.39 527	0.84 568	0.85 558	1.44 588	1.64 582	2.09 585	1.28 582	1.06 557	0.80 540	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.25 543

ADCP+	0.45 512	0.24 464	1.15 554	0.25 405	0.22 488	0.56 523	0.39 527	0.54 454	0.51 478	0.44 483	0.51 457	0.46 454	0.52 526	0.56 415	1.89 587	0.10 343	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.14 440	0.13 428

FC-DCNN	0.70 553	0.30 505	0.69 473	0.32 515	0.27 524	0.81 557	0.39 527	0.79 562	0.82 550	1.41 584	1.58 581	1.98 583	1.26 580	1.02 554	0.77 536	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.26 545

LALA_ROB	0.36 464	0.25 469	0.46 357	0.30 503	0.21 472	0.47 495	0.39 527	0.61 515	0.51 478	0.52 516	0.51 457	0.69 542	0.36 457	0.50 378	0.43 475	0.17 505	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 480	0.15 461

SGM_RVC	0.50 525	0.19 412	0.50 390	0.25 405	0.15 350	0.69 542	0.39 527	0.68 547	0.82 550	0.95 565	0.84 544	1.13 562	0.76 555	1.16 563	0.60 517	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 463	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-SNSev	0.43 504	0.41 540	1.27 562	0.30 503	0.21 472	0.44 481	0.41 533	0.61 515	0.65 524	0.46 491	0.65 515	0.62 520	0.39 477	0.74 496	0.59 514	0.12 420	0.11 455	0.12 423	0.13 468	0.16 463	0.14 449

NCCL2	0.35 460	0.26 480	0.49 379	0.36 534	0.22 488	0.41 463	0.41 533	0.53 447	0.42 391	0.47 499	0.46 433	0.61 518	0.39 477	0.55 404	0.37 445	0.16 494	0.13 485	0.21 526	0.21 528	0.16 463	0.16 471

SGM-Forest	0.36 464	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.16 382	0.45 487	0.41 533	0.55 464	0.48 457	0.52 516	0.60 499	0.52 485	0.41 485	0.85 525	0.50 500	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 454	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 555	0.81 572	1.37 568	0.72 573	0.53 565	0.77 551	0.42 536	0.85 571	0.90 561	0.74 550	0.75 533	1.32 572	0.72 554	1.02 554	0.55 506	0.54 569	0.31 564	0.71 575	0.35 560	0.64 572	0.45 567

PA-Net	0.37 474	0.28 490	0.83 509	0.31 509	0.28 529	0.39 454	0.42 536	0.51 419	0.55 500	0.34 370	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 494	0.12 420	0.23 551	0.16 497	0.23 538	0.12 407	0.18 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex-ft	3.44 596	0.73 569	48.55 626	0.24 368	0.19 447	0.50 510	0.43 538	0.47 372	2.40 592	7.03 607	1.20 564	0.97 559	2.23 594	0.73 488	1.92 588	0.12 420	0.15 510	0.14 471	0.12 441	0.21 513	0.43 565

anonymity	0.56 536	0.54 558	0.70 479	0.47 555	0.61 570	0.56 523	0.43 538	0.69 548	0.49 466	0.63 536	0.55 479	0.54 494	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.55 570	0.53 580	0.50 565	0.54 577	0.51 562	0.56 575

PSMNet_ROB	0.33 447	0.24 464	0.54 412	0.31 509	0.21 472	0.42 470	0.43 538	0.59 503	0.47 447	0.37 410	0.44 411	0.49 468	0.31 430	0.64 457	0.43 475	0.14 466	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 422	0.11 388

SANet	0.53 534	0.28 490	0.96 535	0.26 439	0.15 350	0.69 542	0.44 541	0.67 544	1.34 580	0.67 542	0.98 556	0.94 556	0.71 553	0.89 533	0.76 533	0.14 466	0.12 472	0.12 423	0.11 402	0.17 480	0.16 471

Wz-Net-TNSev	0.51 529	0.58 560	1.61 576	0.25 405	0.21 472	0.65 538	0.45 542	0.63 531	0.69 533	0.51 510	0.54 475	0.71 545	0.60 538	1.00 551	0.77 536	0.15 479	0.15 510	0.13 444	0.15 491	0.21 513	0.20 515

ADCS	0.58 540	0.40 536	1.35 567	0.29 493	0.24 509	0.55 522	0.45 542	0.67 544	0.83 554	0.76 553	0.71 527	0.68 540	0.60 538	0.76 502	2.23 593	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 520	0.22 528

EAI-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.33 191	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.46 544	0.46 364	0.20 107	0.25 206	0.50 451	0.17 147	0.16 191	0.24 176	0.23 346	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.10 363	0.06 52	0.07 167

RTS	0.78 562	0.48 548	4.68 594	0.34 523	0.28 529	1.12 571	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 550	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

RTSA	0.78 562	0.48 548	4.68 594	0.34 523	0.28 529	1.12 571	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 550	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

NVStereoNet_ROB	0.67 550	0.49 552	0.83 509	0.48 556	0.40 551	0.51 511	0.46 544	0.70 550	0.77 545	0.84 557	1.72 583	1.02 561	0.83 562	1.23 568	0.79 539	0.32 556	0.38 569	0.40 560	0.46 568	0.36 555	0.41 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 535	0.48 548	1.02 542	0.45 552	0.49 560	0.49 506	0.47 548	0.72 553	0.72 538	0.45 487	0.82 542	0.47 456	0.60 538	0.50 378	0.63 523	0.39 564	0.39 570	0.44 562	0.51 574	0.52 563	0.37 560

GrayStereo	0.25 357	0.09 48	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.23 237	0.47 548	0.34 215	0.30 251	0.39 440	0.47 441	0.30 317	0.79 557	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.13 428

PVD	0.58 540	0.34 521	0.84 514	0.39 544	0.31 540	0.59 530	0.47 548	0.80 563	1.25 578	0.92 561	1.09 559	0.79 549	0.82 561	0.85 525	0.76 533	0.21 527	0.18 530	0.22 532	0.18 519	0.27 541	0.35 559

NaN_ROB	0.41 495	0.28 490	0.62 450	0.30 503	0.19 447	0.51 511	0.47 548	0.58 498	0.59 509	0.56 526	0.47 441	0.49 468	0.41 485	1.21 567	0.64 525	0.12 420	0.18 530	0.12 423	0.13 468	0.11 370	0.14 449

WZ-Net	0.52 533	0.38 534	1.90 578	0.30 503	0.24 509	0.57 526	0.48 552	0.62 524	0.78 546	0.50 505	0.71 527	0.68 540	0.54 527	0.98 550	0.84 542	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.19 501	0.20 515

GANetREF_RVC	0.43 504	0.47 546	0.69 473	0.38 542	0.20 464	0.51 511	0.48 552	0.66 539	0.66 525	0.46 491	0.46 433	0.50 475	0.44 500	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 553	0.18 519	0.27 541	0.22 528
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
EDNetEfficient	0.63 546	0.37 531	2.40 585	0.26 439	0.25 517	0.38 446	0.49 554	0.41 310	1.06 572	1.38 581	0.87 549	0.62 520	0.95 568	0.65 463	1.65 580	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.19 501	0.17 483

FADE	4.32 598	1.06 586	4.35 592	0.71 572	0.76 579	0.73 546	0.50 555	1.85 594	1.52 585	0.75 551	0.66 517	1.17 567	2.69 598	2.83 594	1.96 591	24.23 624	4.70 607	17.35 619	17.61 618	0.49 561	0.44 566

SPS-STEREO	0.69 552	0.61 563	0.98 537	0.52 562	0.57 567	0.74 548	0.50 555	0.78 559	0.62 518	0.95 565	0.86 546	0.94 556	0.70 552	1.01 553	0.87 546	0.58 573	0.51 577	0.50 565	0.50 573	0.55 565	0.58 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 555	0.89 577	1.02 542	0.82 576	0.63 572	0.78 554	0.52 557	0.81 565	0.93 565	0.60 531	0.79 538	0.80 550	0.60 538	0.80 516	0.57 508	0.78 582	0.55 583	0.78 579	0.49 571	0.76 579	0.58 578

LSM	1.64 588	0.40 536	2.56 587	2.02 598	17.61 612	0.51 511	0.52 557	0.61 515	0.76 543	0.82 556	1.11 561	0.63 528	0.54 527	0.75 497	0.49 494	0.16 494	0.24 553	0.18 511	0.21 528	0.25 528	2.42 603

FTStereo	0.28 402	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.21 187	0.53 559	0.34 215	0.26 193	0.38 425	0.95 552	0.30 317	0.56 531	0.32 302	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.19 505

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 529	0.50 553	0.86 518	0.39 544	0.24 509	0.84 558	0.55 560	0.56 479	0.62 518	0.60 531	0.68 522	0.62 520	0.42 494	1.13 562	0.43 475	0.23 530	0.27 557	0.27 538	0.35 560	0.25 528	0.29 550

DPSNet	0.47 516	0.24 464	0.93 530	0.27 467	0.20 464	0.75 550	0.57 561	0.84 568	0.79 547	0.47 499	0.51 457	0.60 514	0.69 551	0.87 528	0.71 531	0.16 494	0.13 485	0.12 423	0.10 363	0.25 528	0.21 523

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 551	0.64 565	1.06 546	0.45 552	0.27 524	1.40 585	0.58 562	0.78 559	0.92 563	0.84 557	0.86 546	0.88 554	0.68 550	1.33 574	0.68 530	0.37 562	0.29 561	0.34 556	0.36 563	0.43 557	0.37 560

AnyNet_C32	0.51 529	0.40 536	1.10 552	0.29 493	0.28 529	0.59 530	0.58 562	0.54 454	0.60 513	0.62 534	0.66 517	0.54 494	0.54 527	0.78 510	1.74 584	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 510	0.20 515

CSAN	0.50 525	0.35 523	0.78 490	0.36 534	0.23 501	0.56 523	0.59 564	0.61 515	0.70 535	0.64 538	0.78 537	0.65 531	0.60 538	1.38 575	0.62 520	0.21 527	0.17 524	0.20 523	0.20 525	0.18 494	0.18 497

AnyNet_C01	0.65 548	0.58 560	2.60 588	0.32 515	0.26 522	0.88 561	0.61 565	0.63 531	0.62 518	0.68 543	0.96 553	0.76 548	0.60 538	0.96 547	1.43 576	0.16 494	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 523	0.23 535

ACVNet_2	0.89 565	0.87 576	1.25 560	0.82 576	0.62 571	0.97 566	0.62 566	1.14 577	1.42 582	1.00 568	1.40 571	1.47 575	0.84 563	1.11 559	0.66 528	0.61 574	0.43 573	0.78 579	0.49 571	0.75 578	0.52 573

ADCL	0.47 516	0.22 451	1.00 539	0.27 467	0.19 447	0.74 548	0.64 567	0.54 454	0.69 533	0.56 526	0.71 527	0.55 496	0.60 538	0.60 434	1.43 576	0.11 382	0.09 406	0.13 444	0.13 468	0.14 440	0.14 449

MFMNet_re	0.72 555	0.76 570	0.99 538	0.62 566	0.70 574	0.77 551	0.67 568	0.75 556	0.83 554	0.78 555	0.86 546	0.69 542	0.78 556	0.71 481	0.61 518	0.66 576	0.59 586	0.61 572	0.58 581	0.68 576	0.71 587

IMH	1.05 574	0.95 582	1.00 539	1.01 583	0.78 580	1.11 570	0.68 569	1.38 581	1.43 583	1.00 568	1.72 583	1.43 573	1.14 573	1.73 584	0.89 548	1.09 592	0.55 583	0.99 586	0.57 580	0.87 584	0.62 585

IMH-64-1	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 564	0.71 570	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 573	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

IMH-64	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 564	0.71 570	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 573	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

THIR-Stereo	0.29 413	0.12 198	0.41 308	0.19 100	0.11 122	0.28 324	0.72 572	0.32 193	0.35 310	0.37 410	0.65 515	0.34 351	0.50 521	0.57 419	0.45 483	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.07 167

TorneroNet-64	1.43 582	1.03 584	1.20 557	1.10 587	0.86 586	2.26 593	0.73 573	1.84 591	3.84 600	1.25 577	2.25 594	2.69 594	1.42 585	1.76 586	1.43 576	0.76 581	0.50 575	1.09 589	0.66 584	1.23 593	0.76 592

WAO-8	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 589	0.75 574	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 592	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

WAO-6	1.07 575	0.93 581	0.92 528	0.96 580	0.78 580	1.28 579	0.75 574	1.34 580	2.00 590	1.02 570	1.54 579	1.59 577	1.22 578	1.31 573	1.14 564	0.78 582	0.55 583	1.02 588	0.75 589	0.83 580	0.69 586

Venus	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 589	0.75 574	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 592	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

Dean	1.17 578	1.04 585	1.49 572	1.03 585	0.78 580	1.20 576	0.77 577	1.48 586	1.96 588	1.28 578	1.99 589	2.15 586	1.14 573	1.25 569	1.00 555	0.81 584	0.60 587	1.01 587	0.69 586	0.92 588	0.74 590

ELAS	0.74 559	0.36 526	0.85 517	0.36 534	0.33 543	1.36 582	0.77 577	0.93 572	0.92 563	1.41 584	1.53 578	1.16 566	1.17 576	0.95 546	1.03 556	0.26 541	0.25 555	0.28 545	0.28 556	0.31 549	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 592	1.08 587	1.24 559	1.14 591	0.90 587	5.58 600	0.80 579	2.12 597	8.69 607	2.58 598	5.42 603	3.88 599	1.97 591	1.78 588	1.87 586	0.86 585	0.54 582	1.15 593	0.74 588	1.23 593	0.85 593

MANE	1.41 581	0.36 526	0.74 488	0.43 549	0.41 552	2.16 592	0.80 579	2.39 599	3.38 595	2.22 596	3.06 598	3.54 598	2.73 599	2.15 591	1.94 589	0.28 550	0.27 557	0.30 551	0.46 568	0.28 546	0.34 558

WAO-7	1.01 571	0.89 577	0.93 530	0.83 578	0.66 573	1.18 573	0.81 581	1.40 582	1.57 586	1.11 574	1.76 585	1.45 574	1.19 577	1.50 578	1.14 564	0.61 574	0.62 590	0.70 574	0.68 585	0.66 575	0.60 580

LVE	1.13 576	1.02 583	1.28 563	1.01 583	0.80 583	1.29 580	0.81 581	1.47 585	1.96 588	1.07 572	1.90 586	1.90 582	1.01 572	1.48 577	0.91 549	0.93 589	0.61 589	0.94 583	0.69 586	0.87 584	0.75 591

SGM+DAISY	0.87 564	0.66 567	1.30 565	0.51 560	0.60 569	1.03 568	0.84 583	0.76 557	0.73 541	1.39 582	1.51 577	1.31 571	1.22 578	1.11 559	1.08 559	0.57 572	0.53 580	0.51 567	0.51 574	0.54 564	0.61 583

notaker	1.45 583	1.34 594	1.48 570	1.40 594	1.07 590	1.18 573	0.85 584	1.48 586	1.40 581	1.51 593	3.46 599	2.40 591	1.81 590	1.76 586	1.45 579	1.11 593	0.69 595	1.38 596	0.87 592	1.31 595	0.97 595

PWCK	1.00 569	1.17 591	1.70 577	0.91 579	0.41 552	1.19 575	0.92 585	1.10 575	1.14 576	1.16 576	1.14 562	1.25 569	0.88 566	1.75 585	1.04 558	0.87 586	0.50 575	0.87 582	0.53 576	0.96 589	0.52 573

ELAS_RVC	0.74 559	0.36 526	1.00 539	0.37 540	0.33 543	0.88 561	0.93 586	0.83 567	1.08 573	1.35 580	1.33 570	1.24 568	1.33 584	1.06 557	0.95 552	0.27 546	0.25 555	0.29 549	0.27 553	0.30 548	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 571	1.16 590	4.72 596	0.70 571	0.47 558	1.24 577	0.96 587	0.97 574	0.89 559	0.65 540	0.77 536	0.87 552	0.85 565	2.09 589	1.68 581	0.38 563	0.39 570	0.31 552	0.27 553	0.43 557	0.39 562

LE_ROB	1.76 589	0.20 424	2.68 589	0.48 556	0.52 564	0.78 554	0.96 587	0.84 568	6.61 605	7.40 608	2.08 591	2.08 584	4.83 601	1.27 571	3.79 600	0.10 343	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.11 370	0.10 353

SGM-ForestM	1.36 579	0.28 490	0.79 497	0.26 439	0.16 382	2.26 593	1.00 589	1.42 583	1.46 584	2.38 597	2.05 590	5.95 605	2.66 597	2.95 595	2.46 595	0.17 505	0.18 530	0.18 511	0.18 519	0.15 454	0.18 497

HanzoNet	2.97 595	1.69 597	2.29 582	1.74 597	1.33 594	1.53 587	1.03 590	1.99 595	2.64 593	5.51 604	5.16 602	5.90 604	6.82 607	4.32 602	3.29 598	3.16 603	2.02 603	1.92 599	2.87 604	2.24 600	1.89 601

KSHMR	1.89 591	1.36 595	1.60 574	1.47 596	1.22 593	1.38 584	1.06 591	1.79 590	5.97 604	1.42 586	5.65 605	2.98 596	1.14 573	2.23 592	1.20 571	1.27 596	1.12 597	1.46 598	1.10 597	1.32 596	1.15 598

ktn	1.77 590	1.36 595	1.22 558	1.43 595	1.14 591	1.52 586	1.08 592	1.51 588	3.96 601	2.77 600	4.69 601	3.35 597	1.46 588	1.69 583	1.25 573	1.43 597	0.77 596	1.45 597	0.99 595	1.32 596	0.96 594

UNDER WATER	1.59 587	1.22 593	2.36 583	1.38 593	1.03 589	1.67 588	1.10 593	1.54 589	3.63 596	1.44 588	1.47 575	2.85 595	2.25 595	1.67 582	1.94 589	1.06 591	0.62 590	1.31 595	0.93 594	1.21 592	1.02 596

CrosDoStereo	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 594	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

DeepStereo_LL	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 594	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

UNDER WATER-64	1.55 586	1.19 592	2.52 586	1.31 592	0.95 588	2.12 591	1.21 596	1.45 584	3.19 594	1.43 587	1.32 569	2.64 593	2.04 592	1.63 581	1.83 585	1.11 593	0.67 594	1.28 594	0.92 593	1.19 591	1.02 596

SAMSARA	0.56 536	0.39 535	0.80 500	0.60 565	0.46 557	1.00 567	1.23 597	0.67 544	0.68 531	0.71 546	0.54 475	0.89 555	0.57 534	0.81 519	0.62 520	0.19 522	0.22 546	0.18 511	0.18 519	0.27 541	0.25 543

DGSMNet	0.61 545	0.29 498	0.91 526	0.51 560	0.70 574	0.62 536	1.38 598	0.59 503	0.55 500	0.37 410	0.61 506	0.52 485	0.33 440	0.65 463	0.43 475	0.53 567	0.60 587	0.67 573	0.61 582	0.63 570	0.61 583

MultiAttention	1.02 573	0.13 261	0.43 329	0.35 532	0.43 555	5.36 599	1.71 599	0.69 548	0.53 489	0.36 403	0.63 512	0.55 496	0.22 286	7.60 608	0.43 475	0.09 294	0.06 163	0.14 471	0.24 540	0.26 536	0.30 551

JetBlue	1.14 577	0.76 570	2.36 583	0.59 564	0.75 576	3.04 596	1.78 600	1.11 576	0.90 561	0.94 563	1.10 560	1.66 579	1.28 582	2.09 589	1.72 583	0.43 566	0.36 568	0.38 558	0.38 566	0.58 567	0.56 575

MADNet++	2.26 593	1.80 598	2.06 580	2.13 600	1.97 597	2.61 595	1.79 601	2.38 598	2.16 591	2.75 599	2.65 596	2.38 590	2.43 596	3.17 596	3.21 597	2.17 600	1.95 601	1.94 600	1.63 599	2.06 599	2.01 602

JetRed	2.30 594	2.64 600	6.12 598	1.12 590	1.38 595	5.85 602	3.29 602	1.99 595	1.67 587	1.98 595	1.95 588	2.16 589	1.60 589	2.48 593	4.10 601	1.05 590	1.60 598	1.09 589	1.01 596	1.67 598	1.28 599

BEATNet-Init1	4.73 601	2.61 599	13.29 613	0.58 563	0.53 565	10.12 607	3.33 603	4.83 604	5.01 603	8.75 609	8.51 607	14.08 616	7.60 608	7.70 609	5.34 604	0.28 550	0.28 560	0.34 556	0.37 564	0.57 566	0.45 567

TCMNet-wrong-test	4.29 597	5.57 605	4.65 593	11.33 610	10.39 607	5.73 601	4.48 604	4.13 603	1.02 568	1.91 594	2.39 595	6.16 607	3.62 600	3.84 601	4.50 603	1.99 599	0.47 574	1.97 601	1.69 600	5.69 606	4.31 607

DPSimNet_ROB	4.34 599	4.23 601	6.89 600	3.67 601	3.68 598	4.75 597	5.21 605	2.67 600	3.68 597	5.82 605	3.95 600	5.57 601	6.72 606	3.46 600	4.48 602	4.05 606	2.88 604	4.68 606	3.12 606	3.69 602	3.62 606

HaxPig	17.72 617	20.22 625	19.73 615	16.53 612	16.51 611	9.27 606	9.33 606	14.34 618	13.27 613	18.65 617	18.70 617	17.35 617	16.77 618	17.04 618	16.45 618	22.05 623	20.89 624	22.27 620	21.53 621	21.29 621	22.13 626

MEDIAN_ROB	21.21 618	24.62 626	23.47 624	19.58 613	19.65 616	13.22 610	10.96 607	17.88 619	17.00 619	22.14 626	22.02 619	20.86 619	20.36 619	21.06 619	19.71 619	25.63 625	24.13 625	26.21 622	25.20 623	25.17 622	25.38 627

AVERAGE_ROB	25.43 625	29.06 627	27.24 625	24.63 623	24.20 624	17.73 615	12.61 608	22.29 622	21.39 622	26.79 628	26.16 627	25.20 626	24.64 628	25.07 626	23.53 620	29.96 626	28.40 626	30.60 623	29.58 624	29.72 623	29.84 628

tt	4.71 600	0.10 90	3.94 591	2.06 599	1.53 596	10.14 608	16.88 609	9.27 611	4.98 602	1.39 582	1.02 557	4.68 600	4.90 602	3.35 599	5.86 605	5.76 608	9.15 614	2.24 603	2.53 602	3.10 601	1.32 600

ASD4	7.23 603	6.65 606	7.69 601	5.24 603	5.62 601	11.85 609	20.36 610	7.57 608	7.14 606	6.55 606	5.47 604	5.99 606	5.78 603	7.22 607	9.24 609	4.85 607	4.44 606	6.40 611	5.19 607	6.53 607	4.89 608

USTest	6.88 602	5.23 604	5.63 597	7.22 606	7.29 602	14.34 611	22.76 611	8.48 609	9.32 608	5.42 603	6.39 606	6.29 608	6.64 605	6.92 606	8.62 608	1.94 598	3.29 605	2.16 602	2.55 603	3.85 603	3.29 605

xxxxx1	15.27 612	9.54 608	10.31 606	20.13 614	18.88 613	17.08 612	23.03 612	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 608	10.74 611	10.61 612	10.72 612	13.89 615	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

tt_ll	15.27 612	9.54 608	10.31 606	20.13 614	18.88 613	17.08 612	23.03 612	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 608	10.74 611	10.61 612	10.72 612	13.89 615	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

ff	15.27 612	9.54 608	10.31 606	20.13 614	18.88 613	17.08 612	23.03 612	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 608	10.74 611	10.61 612	10.72 612	13.89 615	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

DGTPSM_ROB	8.34 605	5.10 602	10.37 611	5.31 604	10.18 605	8.33 604	23.60 615	6.06 606	13.41 614	4.90 601	10.87 612	5.65 602	10.44 609	6.17 604	12.59 610	3.74 604	7.55 609	3.69 604	7.26 610	4.14 604	7.46 609

DPSMNet_ROB	8.40 606	5.11 603	10.49 612	5.58 605	10.25 606	8.34 605	23.62 616	6.07 607	13.45 615	4.93 602	10.88 613	5.66 603	10.44 609	6.24 605	12.64 611	3.98 605	7.61 610	3.76 605	7.30 611	4.20 605	7.51 610

Anonymous_1	16.62 616	9.35 607	9.84 603	10.66 607	14.64 610	18.66 616	27.12 617	12.64 615	13.51 616	10.76 615	10.30 611	10.13 610	10.60 611	11.06 615	12.74 612	15.87 621	7.74 611	16.92 618	43.48 625	58.66 628	7.68 611

DPSM_ROB	11.49 610	9.87 611	10.35 609	11.13 608	11.31 608	19.11 617	27.51 618	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 614	10.96 614	11.27 615	11.96 616	13.59 613	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

DPSM	11.49 610	9.87 611	10.35 609	11.13 608	11.31 608	19.11 617	27.51 618	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 614	10.96 614	11.27 615	11.96 616	13.59 613	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

RSGM-EC	29.65 626	17.75 617	10.04 604	35.31 624	33.15 625	26.42 619	46.65 620	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 625	30.14 627	23.59 626	41.87 627	45.99 627	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

acva	29.65 626	17.75 617	10.04 604	35.31 624	33.15 625	26.42 619	46.65 620	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 625	30.14 627	23.59 626	41.87 627	45.99 627	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

LSM0	24.24 624	19.98 624	22.32 623	24.22 622	40.14 627	38.48 626	55.20 622	26.95 627	28.57 623	20.49 620	21.83 618	22.26 625	22.75 623	24.22 625	27.30 621	13.66 620	16.32 618	12.19 617	14.15 612	16.10 620	17.66 623

FlowAnything	23.14 622	19.87 620	20.79 621	22.50 620	22.74 618	38.39 624	55.46 623	26.89 625	28.72 627	20.77 625	22.29 624	22.07 622	22.72 620	23.99 620	27.41 626	13.60 618	16.55 623	12.15 615	14.36 617	15.97 618	15.52 618

Selective-RAFT-Error	23.16 623	19.93 623	20.87 622	22.54 621	22.81 621	38.52 627	55.47 624	27.01 628	28.83 628	20.66 624	22.25 623	22.09 624	22.80 625	24.09 624	27.36 622	13.61 619	16.48 619	12.15 615	14.28 614	15.99 619	15.57 622

RAFT-FEzeroshot	23.10 619	19.88 621	20.56 618	22.49 618	22.75 619	38.38 622	55.50 625	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 620	22.05 620	22.74 621	24.00 622	27.37 624	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

RAFT-FE	23.10 619	19.88 621	20.56 618	22.49 618	22.75 619	38.38 622	55.50 625	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 620	22.05 620	22.74 621	24.00 622	27.37 624	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

CasAABBNet	23.10 619	19.86 619	20.64 620	22.47 617	22.73 617	38.41 625	55.50 625	26.89 625	28.70 626	20.61 623	22.15 622	22.08 623	22.75 623	23.99 620	27.36 622	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.27 613	15.95 615	15.53 619

PML	16.10 615	12.82 615	6.78 599	5.23 602	7.76 603	33.92 621	66.56 628	5.30 605	10.28 609	26.12 627	68.59 628	20.51 618	13.49 617	10.06 611	6.78 607	5.96 609	2.00 602	6.04 610	2.18 601	8.96 610	2.60 604

test_example2	101.33 628	108.28 628	68.15 627	98.43 626	106.93 628	89.75 628	102.43 629	36.80 629	97.65 629	129.04 629	130.15 629	65.26 629	66.62 629	92.11 629	80.24 629	144.10 629	199.48 629	81.81 629	103.01 629	125.01 629	101.27 629

ccccc	256.34 629	256.29 629	313.62 629	354.40 629	364.36 629	149.10 629	168.46 630	152.89 630	131.30 630	153.93 630	155.56 630	164.00 630	204.39 630	268.02 630	295.19 630	390.55 630	349.22 630	244.59 630	219.82 630	412.30 630	378.83 630

Low-res two-view benchmark