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

Monster-pub-mixall	0.13 33	0.07 1	0.20 6	0.17 10	0.08 4	0.11 3	0.09 3	0.21 44	0.13 7	0.12 40	0.11 20	0.08 1	0.08 7	0.27 200	0.13 41	0.07 84	0.35 557	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.09 106

IGEV	0.12 10	0.07 1	0.19 4	0.16 6	0.11 79	0.16 60	0.13 60	0.22 54	0.17 39	0.12 40	0.15 92	0.09 18	0.07 2	0.16 13	0.12 11	0.06 41	0.10 256	0.06 41	0.07 125	0.05 7	0.08 62

CAS	0.16 100	0.07 1	0.29 77	0.42 545	0.17 347	0.20 156	0.18 218	0.23 61	0.20 75	0.15 93	0.19 130	0.11 59	0.10 43	0.15 6	0.14 82	0.31 551	0.04 1	0.06 41	0.04 1	0.06 57	0.16 357

eqd_so	0.12 10	0.08 4	0.24 32	0.18 33	0.11 79	0.14 25	0.12 36	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.11 20	0.10 35	0.10 43	0.20 79	0.15 124	0.05 2	0.16 396	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.10 172

ozoo	0.12 10	0.08 4	0.25 46	0.18 33	0.10 47	0.13 17	0.12 36	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.14 82	0.10 35	0.11 76	0.20 79	0.15 124	0.05 2	0.16 396	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.12 264

fsefse	0.12 10	0.08 4	0.25 46	0.18 33	0.10 47	0.13 17	0.12 36	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.14 82	0.10 35	0.11 76	0.20 79	0.15 124	0.05 2	0.16 396	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.12 264

dfa	0.12 10	0.08 4	0.23 25	0.18 33	0.11 79	0.12 9	0.10 9	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.12 34	0.10 35	0.10 43	0.19 54	0.14 82	0.05 2	0.15 380	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.09 106

adfw	0.12 10	0.08 4	0.24 32	0.19 77	0.11 79	0.13 17	0.11 23	0.18 24	0.14 13	0.11 12	0.10 13	0.08 1	0.10 43	0.21 94	0.14 82	0.05 2	0.17 429	0.05 1	0.08 210	0.04 1	0.10 172

yyy	0.12 10	0.08 4	0.25 46	0.18 33	0.10 47	0.13 17	0.12 36	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.14 82	0.10 35	0.11 76	0.20 79	0.15 124	0.05 2	0.16 396	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.12 264

dwafa	0.12 10	0.08 4	0.24 32	0.18 33	0.10 47	0.16 60	0.12 36	0.20 35	0.17 39	0.11 12	0.10 13	0.11 59	0.10 43	0.19 54	0.15 124	0.05 2	0.16 396	0.06 41	0.07 125	0.04 1	0.09 106

gdasf	0.12 10	0.08 4	0.21 12	0.17 10	0.11 79	0.17 80	0.10 9	0.16 5	0.13 7	0.11 12	0.09 10	0.12 73	0.12 109	0.19 54	0.18 203	0.07 84	0.15 380	0.05 1	0.06 56	0.06 57	0.09 106

ghrstf	0.13 33	0.08 4	0.24 32	0.18 33	0.11 79	0.14 25	0.12 36	0.21 44	0.14 13	0.11 12	0.12 34	0.13 86	0.13 139	0.21 94	0.14 82	0.06 41	0.19 455	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.09 106

ads	0.13 33	0.08 4	0.24 32	0.18 33	0.09 11	0.14 25	0.12 36	0.21 44	0.16 33	0.12 40	0.11 20	0.09 18	0.15 172	0.18 38	0.13 41	0.05 2	0.14 347	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.15 339

wdaf	0.12 10	0.08 4	0.22 19	0.17 10	0.12 125	0.13 17	0.11 23	0.16 5	0.17 39	0.11 12	0.09 10	0.12 73	0.10 43	0.18 38	0.13 41	0.05 2	0.16 396	0.05 1	0.08 210	0.05 7	0.15 339

sdada	0.12 10	0.08 4	0.23 25	0.18 33	0.11 79	0.16 60	0.10 9	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.14 82	0.13 86	0.09 19	0.17 26	0.14 82	0.05 2	0.16 396	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.12 264

bbb	0.11 3	0.08 4	0.22 19	0.18 33	0.11 79	0.12 9	0.11 23	0.17 17	0.14 13	0.11 12	0.12 34	0.10 35	0.11 76	0.17 26	0.12 11	0.05 2	0.14 347	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.08 62

aaaa	0.12 10	0.08 4	0.21 12	0.18 33	0.11 79	0.12 9	0.11 23	0.17 17	0.14 13	0.11 12	0.11 20	0.10 35	0.10 43	0.19 54	0.14 82	0.05 2	0.15 380	0.05 1	0.07 125	0.04 1	0.09 106

adal-stereo	0.12 10	0.08 4	0.23 25	0.19 77	0.11 79	0.11 3	0.10 9	0.16 5	0.14 13	0.11 12	0.12 34	0.09 18	0.11 76	0.20 79	0.14 82	0.04 1	0.16 396	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.09 106

zero-FE	0.21 208	0.08 4	1.10 521	0.24 301	0.27 505	0.12 9	0.14 80	0.20 35	0.20 75	0.12 40	0.11 20	0.13 86	0.11 76	0.22 116	0.19 230	0.09 270	0.23 498	0.07 95	0.08 210	0.19 499	0.27 488

111111	0.13 33	0.08 4	0.20 6	0.20 119	0.13 177	0.13 17	0.10 9	0.23 61	0.17 39	0.11 12	0.13 50	0.12 73	0.08 7	0.19 54	0.12 11	0.07 84	0.16 396	0.06 41	0.04 1	0.08 174	0.16 357

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 4	0.22 19	0.19 77	0.10 47	0.16 60	0.11 23	0.18 24	0.13 7	0.11 12	0.07 3	0.10 35	0.08 7	0.14 3	0.12 11	0.07 84	0.09 224	0.06 41	0.04 1	0.06 57	0.08 62

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 4	0.26 57	0.19 77	0.09 11	0.15 38	0.11 23	0.18 24	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 35	0.08 7	0.18 38	0.12 11	0.06 41	0.16 396	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.07 19

LG-G_1	0.12 10	0.08 4	0.28 74	0.20 119	0.09 11	0.21 182	0.09 3	0.20 35	0.12 3	0.11 12	0.10 13	0.11 59	0.10 43	0.22 116	0.11 1	0.07 84	0.09 224	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.12 264

LG-G	0.12 10	0.08 4	0.28 74	0.20 119	0.09 11	0.21 182	0.09 3	0.20 35	0.12 3	0.11 12	0.10 13	0.11 59	0.10 43	0.22 116	0.11 1	0.07 84	0.09 224	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.12 264

SGD-Stereo	0.12 10	0.08 4	0.18 2	0.17 10	0.07 1	0.17 80	0.13 60	0.19 33	0.17 39	0.12 40	0.13 50	0.11 59	0.12 109	0.19 54	0.12 11	0.08 198	0.04 1	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 123	0.08 4	0.39 135	0.19 77	0.19 402	0.24 252	0.18 218	0.29 134	0.29 208	0.24 191	0.21 156	0.24 233	0.18 235	0.22 116	0.21 273	0.07 84	0.11 288	0.06 41	0.07 125	0.06 57	0.11 214

FoundationStereo	0.13 33	0.08 4	0.18 2	0.29 459	0.30 522	0.12 9	0.13 60	0.12 1	0.18 54	0.09 1	0.08 6	0.10 35	0.08 7	0.14 3	0.11 1	0.07 84	0.31 548	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.06 6

dual_stereo	0.18 123	0.08 4	0.26 57	0.21 153	0.32 532	0.11 3	0.13 60	0.27 108	0.20 75	0.11 12	0.09 10	0.10 35	0.08 7	0.20 79	0.14 82	0.07 84	0.45 568	0.06 41	0.05 21	0.05 7	0.65 575

Pointernet	0.15 77	0.08 4	0.35 116	0.19 77	0.12 125	0.20 156	0.12 36	0.34 198	0.25 152	0.15 93	0.16 97	0.13 86	0.11 76	0.18 38	0.13 41	0.08 198	0.06 48	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.08 62

IGEV-Stereo+	0.14 62	0.08 4	0.26 57	0.18 33	0.14 217	0.09 1	0.10 9	0.16 5	0.17 39	0.14 75	0.08 6	0.10 35	0.10 43	0.22 116	0.14 82	0.07 84	0.15 380	0.06 41	0.06 56	0.16 459	0.29 501

CES	0.14 62	0.08 4	0.24 32	0.17 10	0.23 469	0.18 106	0.15 105	0.24 78	0.20 75	0.14 75	0.18 120	0.14 111	0.10 43	0.19 54	0.12 11	0.07 84	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.08 174	0.20 416

feaa	0.12 10	0.09 32	0.23 25	0.18 33	0.09 11	0.14 25	0.10 9	0.17 17	0.16 33	0.11 12	0.13 50	0.11 59	0.10 43	0.16 13	0.15 124	0.05 2	0.12 308	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.08 62

fesf	0.13 33	0.09 32	0.28 74	0.20 119	0.14 217	0.15 38	0.14 80	0.14 3	0.13 7	0.12 40	0.13 50	0.11 59	0.11 76	0.19 54	0.15 124	0.05 2	0.20 470	0.06 41	0.09 296	0.04 1	0.13 295

daf	0.13 33	0.09 32	0.27 69	0.18 33	0.12 125	0.13 17	0.12 36	0.16 5	0.16 33	0.12 40	0.13 50	0.09 18	0.11 76	0.22 116	0.13 41	0.06 41	0.18 442	0.05 1	0.08 210	0.05 7	0.16 357

wade	0.12 10	0.09 32	0.25 46	0.18 33	0.09 11	0.16 60	0.11 23	0.17 17	0.14 13	0.12 40	0.12 34	0.09 18	0.10 43	0.15 6	0.12 11	0.05 2	0.16 396	0.06 41	0.07 125	0.05 7	0.10 172

waafd	0.15 77	0.09 32	0.30 85	0.23 254	0.13 177	0.18 106	0.14 80	0.27 108	0.22 103	0.11 12	0.14 82	0.10 35	0.10 43	0.23 140	0.19 230	0.05 2	0.24 511	0.06 41	0.10 352	0.05 7	0.18 383

Monster-pub-eth3d	0.13 33	0.09 32	0.20 6	0.17 10	0.09 11	0.15 38	0.12 36	0.25 94	0.20 75	0.09 1	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.19 54	0.13 41	0.05 2	0.24 511	0.05 1	0.09 296	0.05 7	0.13 295

DilatedVolume-Stereo	0.15 77	0.09 32	0.26 57	0.18 33	0.10 47	0.21 182	0.14 80	0.24 78	0.22 103	0.22 175	0.21 156	0.16 134	0.15 172	0.24 152	0.17 176	0.07 84	0.07 121	0.06 41	0.06 56	0.05 7	0.08 62

3.25w_new	0.13 33	0.09 32	0.24 32	0.17 10	0.09 11	0.18 106	0.10 9	0.23 61	0.18 54	0.15 93	0.13 50	0.10 35	0.11 76	0.20 79	0.13 41	0.05 2	0.17 429	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 214

3.25w	0.13 33	0.09 32	0.24 32	0.17 10	0.09 11	0.18 106	0.10 9	0.23 61	0.18 54	0.15 93	0.13 50	0.10 35	0.11 76	0.20 79	0.13 41	0.05 2	0.17 429	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 214

1w_stereo	0.13 33	0.09 32	0.17 1	0.19 77	0.10 47	0.16 60	0.15 105	0.27 108	0.22 103	0.14 75	0.16 97	0.08 1	0.12 109	0.19 54	0.14 82	0.05 2	0.10 256	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.09 106

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 32	0.22 19	0.18 33	0.10 47	0.12 9	0.13 60	0.18 24	0.14 13	0.10 8	0.07 3	0.08 1	0.08 7	0.17 26	0.11 1	0.06 41	0.08 184	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 32	0.22 19	0.18 33	0.10 47	0.12 9	0.13 60	0.18 24	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 38	0.11 1	0.06 41	0.10 256	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.07 19

MLG-Stereo_test2	0.12 10	0.09 32	0.29 77	0.21 153	0.12 125	0.16 60	0.11 23	0.17 17	0.12 3	0.11 12	0.08 6	0.11 59	0.06 1	0.16 13	0.11 1	0.08 198	0.13 329	0.06 41	0.04 1	0.06 57	0.09 106

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 32	0.26 57	0.18 33	0.11 79	0.15 38	0.11 23	0.17 17	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 35	0.07 2	0.17 26	0.12 11	0.06 41	0.15 380	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 32	0.19 4	0.18 33	0.09 11	0.13 17	0.09 3	0.17 17	0.13 7	0.10 8	0.08 6	0.09 18	0.09 19	0.16 13	0.12 11	0.08 198	0.06 48	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.08 62

IGEV-RUCA	0.21 208	0.09 32	0.26 57	0.20 119	0.19 402	0.28 310	0.23 384	0.24 78	0.22 103	0.21 157	0.23 174	0.29 295	0.48 506	0.26 188	0.19 230	0.09 270	0.08 184	0.18 511	0.14 479	0.18 490	0.19 398

MonSter	0.13 33	0.09 32	0.20 6	0.17 10	0.09 11	0.15 38	0.12 36	0.25 94	0.20 75	0.09 1	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 79	0.13 41	0.05 2	0.24 511	0.05 1	0.09 296	0.05 7	0.13 295

IGEV-Stereo++	0.15 77	0.09 32	0.27 69	0.21 153	0.13 177	0.14 25	0.11 23	0.23 61	0.19 65	0.15 93	0.14 82	0.11 59	0.11 76	0.19 54	0.12 11	0.06 41	0.21 477	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.28 496

trnet	0.14 62	0.09 32	0.26 57	0.15 3	0.07 1	0.21 182	0.12 36	0.25 94	0.26 163	0.16 105	0.21 156	0.15 125	0.13 139	0.19 54	0.14 82	0.09 270	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.06 57	0.06 6

AEACV	0.20 176	0.09 32	0.32 102	0.39 531	0.34 535	0.21 182	0.16 136	0.30 150	0.18 54	0.17 117	0.17 109	0.13 86	0.16 190	0.27 200	0.13 41	0.07 84	0.29 543	0.07 95	0.09 296	0.07 117	0.37 534

Any-RAFT	0.18 123	0.09 32	0.33 108	0.19 77	0.10 47	0.29 333	0.16 136	0.44 324	0.32 243	0.25 203	0.27 210	0.29 295	0.16 190	0.23 140	0.13 41	0.08 198	0.07 121	0.06 41	0.05 21	0.07 117	0.07 19

LoS	0.15 77	0.09 32	0.34 110	0.17 10	0.09 11	0.22 211	0.14 80	0.27 108	0.27 180	0.15 93	0.18 120	0.19 169	0.14 157	0.23 140	0.14 82	0.08 198	0.06 48	0.06 41	0.04 1	0.06 57	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 148	0.09 32	0.34 110	0.29 459	0.17 347	0.28 310	0.16 136	0.30 150	0.23 117	0.22 175	0.11 20	0.16 134	0.09 19	0.28 222	0.15 124	0.07 84	0.25 516	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.37 534

CREStereo++_RVC	0.16 100	0.09 32	0.42 162	0.17 10	0.11 79	0.18 106	0.13 60	0.23 61	0.31 233	0.21 157	0.31 249	0.13 86	0.11 76	0.17 26	0.16 153	0.07 84	0.04 1	0.06 41	0.15 490	0.06 57	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 123	0.09 32	0.38 129	0.18 33	0.07 1	0.33 391	0.19 261	0.39 262	0.34 270	0.24 191	0.25 189	0.18 159	0.18 235	0.25 168	0.17 176	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.05 1

CREStereo	0.14 62	0.09 32	0.27 69	0.14 1	0.08 4	0.22 211	0.15 105	0.26 101	0.26 163	0.16 105	0.21 156	0.14 111	0.13 139	0.19 54	0.14 82	0.09 270	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.07 117	0.06 6
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
PMTNet	0.16 100	0.09 32	0.31 93	0.15 3	0.09 11	0.23 230	0.15 105	0.26 101	0.24 128	0.17 117	0.21 156	0.16 134	0.14 157	0.23 140	0.14 82	0.29 547	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.07 117	0.07 19

MS	0.15 77	0.10 59	0.39 135	0.15 3	0.09 11	0.18 106	0.08 2	0.20 35	0.17 39	0.10 8	0.12 34	0.11 59	0.09 19	0.15 6	0.11 1	0.07 84	0.20 470	0.05 1	0.28 551	0.10 308	0.19 398

AdaDepth	0.13 33	0.10 59	0.32 102	0.20 119	0.11 79	0.19 125	0.13 60	0.16 5	0.16 33	0.10 8	0.10 13	0.10 35	0.09 19	0.19 54	0.12 11	0.05 2	0.11 288	0.06 41	0.06 56	0.05 7	0.11 214

S2M2_XL	0.10 1	0.10 59	0.24 32	0.14 1	0.10 47	0.09 1	0.09 3	0.12 1	0.09 1	0.11 12	0.12 34	0.09 18	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.07 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 10	0.10 59	0.23 25	0.18 33	0.10 47	0.15 38	0.10 9	0.20 35	0.14 13	0.13 55	0.12 34	0.09 18	0.11 76	0.21 94	0.12 11	0.05 2	0.14 347	0.05 1	0.05 21	0.05 7	0.09 106

qwe	0.13 33	0.10 59	0.24 32	0.17 10	0.11 79	0.15 38	0.12 36	0.26 101	0.18 54	0.14 75	0.13 50	0.09 18	0.10 43	0.23 140	0.13 41	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.09 106

2.25w	0.13 33	0.10 59	0.24 32	0.17 10	0.09 11	0.15 38	0.10 9	0.20 35	0.19 65	0.14 75	0.18 120	0.09 18	0.10 43	0.23 140	0.15 124	0.05 2	0.17 429	0.05 1	0.08 210	0.05 7	0.12 264

2.5w	0.13 33	0.10 59	0.23 25	0.18 33	0.09 11	0.15 38	0.15 105	0.21 44	0.16 33	0.12 40	0.13 50	0.10 35	0.09 19	0.21 94	0.12 11	0.05 2	0.19 455	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.12 264

2.75w_new	0.13 33	0.10 59	0.25 46	0.16 6	0.09 11	0.15 38	0.12 36	0.26 101	0.18 54	0.14 75	0.13 50	0.08 1	0.11 76	0.22 116	0.15 124	0.05 2	0.19 455	0.05 1	0.07 125	0.05 7	0.10 172

3.75w	0.12 10	0.10 59	0.21 12	0.17 10	0.11 79	0.18 106	0.12 36	0.24 78	0.15 28	0.13 55	0.12 34	0.08 1	0.10 43	0.18 38	0.12 11	0.05 2	0.14 347	0.05 1	0.05 21	0.05 7	0.08 62

monsterstereo	0.13 33	0.10 59	0.20 6	0.19 77	0.12 125	0.14 25	0.12 36	0.26 101	0.18 54	0.14 75	0.16 97	0.08 1	0.09 19	0.22 116	0.14 82	0.05 2	0.16 396	0.06 41	0.09 296	0.06 57	0.07 19

monsters	0.13 33	0.10 59	0.20 6	0.18 33	0.13 177	0.15 38	0.11 23	0.24 78	0.16 33	0.15 93	0.13 50	0.08 1	0.09 19	0.23 140	0.12 11	0.06 41	0.15 380	0.05 1	0.08 210	0.05 7	0.09 106

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 62	0.10 59	0.27 69	0.21 153	0.11 79	0.16 60	0.14 80	0.24 78	0.17 39	0.17 117	0.20 138	0.18 159	0.11 76	0.16 13	0.17 176	0.07 84	0.08 184	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.09 106

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 59	0.21 12	0.18 33	0.09 11	0.21 182	0.14 80	0.14 3	0.17 39	0.11 12	0.10 13	0.09 18	0.08 7	0.21 94	0.12 11	0.06 41	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.06 6

PAM_32	0.26 336	0.10 59	0.63 391	0.24 301	0.19 402	0.51 505	0.26 433	0.43 303	0.30 224	0.32 322	0.28 216	0.60 511	0.28 374	0.29 244	0.20 251	0.08 198	0.14 347	0.08 172	0.10 352	0.07 117	0.15 339

Occ-G	0.18 123	0.10 59	0.38 129	0.23 254	0.15 279	0.16 60	0.18 218	0.23 61	0.26 163	0.15 93	0.20 138	0.21 195	0.11 76	0.22 116	0.19 230	0.07 84	0.17 429	0.07 95	0.06 56	0.08 174	0.30 504

U	1.02 567	0.10 59	0.26 57	0.22 203	3.66 596	6.41 599	0.13 60	0.22 54	0.21 95	0.11 12	0.11 20	0.10 35	0.09 19	0.12 1	0.11 1	0.07 84	0.05 4	5.35 604	2.86 601	0.07 117	0.06 6

RAFT-Stereo-weight	0.17 114	0.10 59	0.31 93	0.20 119	0.12 125	0.20 156	0.16 136	0.38 244	0.33 259	0.25 203	0.20 138	0.19 169	0.10 43	0.19 54	0.16 153	0.07 84	0.13 329	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.09 106

MSKI-zero shot	0.19 148	0.10 59	0.47 199	0.30 470	0.14 217	0.21 182	0.14 80	0.33 191	0.22 103	0.24 191	0.25 189	0.22 202	0.10 43	0.32 280	0.14 82	0.07 84	0.30 544	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.09 106

Selective-IGEV	0.15 77	0.10 59	0.34 110	0.32 492	0.19 402	0.16 60	0.14 80	0.29 134	0.20 75	0.13 55	0.14 82	0.13 86	0.08 7	0.23 140	0.14 82	0.06 41	0.13 329	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.11 214

knoymous	0.18 123	0.10 59	0.35 116	0.17 10	0.11 79	0.21 182	0.17 166	0.33 191	0.24 128	0.24 191	0.28 216	0.27 269	0.16 190	0.24 152	0.17 176	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.06 56	0.09 247	0.10 172

riskmin	0.24 288	0.10 59	0.43 168	0.32 492	0.26 500	0.33 391	0.19 261	0.44 324	0.30 224	0.24 191	0.27 210	0.37 374	0.25 326	0.30 259	0.22 290	0.09 270	0.18 442	0.09 254	0.13 462	0.10 308	0.27 488

MC-Stereo	0.18 123	0.10 59	0.36 122	0.28 443	0.14 217	0.18 106	0.15 105	0.24 78	0.20 75	0.21 157	0.24 182	0.16 134	0.13 139	0.25 168	0.14 82	0.07 84	0.17 429	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.30 504

RCA-Stereo	0.17 114	0.10 59	0.33 108	0.20 119	0.11 79	0.19 125	0.17 166	0.39 262	0.36 297	0.21 157	0.25 189	0.17 148	0.17 207	0.18 38	0.15 124	0.07 84	0.14 347	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.08 62

test-3	0.18 123	0.10 59	0.48 214	0.23 254	0.14 217	0.18 106	0.16 136	0.32 173	0.29 208	0.26 213	0.17 109	0.22 202	0.13 139	0.26 188	0.19 230	0.06 41	0.14 347	0.08 172	0.08 210	0.06 57	0.10 172

test_1	0.18 123	0.10 59	0.48 214	0.23 254	0.14 217	0.18 106	0.16 136	0.32 173	0.29 208	0.26 213	0.17 109	0.22 202	0.13 139	0.26 188	0.19 230	0.06 41	0.14 347	0.08 172	0.08 210	0.06 57	0.10 172

DEmStereo	0.26 336	0.10 59	0.52 295	0.19 77	0.13 177	0.31 367	0.25 422	0.29 134	0.38 322	0.36 386	0.57 484	0.24 233	0.48 506	0.53 387	0.44 457	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.08 210	0.07 117	0.08 62

GrayStereo	0.26 336	0.10 59	0.45 179	0.27 415	0.14 217	0.23 230	0.46 537	0.36 219	0.33 259	0.40 439	0.47 435	0.30 313	0.78 551	0.29 244	0.17 176	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.09 296	0.07 117	0.15 339

GMM-Stereo	0.22 227	0.10 59	0.56 337	0.23 254	0.13 177	0.24 252	0.24 408	0.38 244	0.29 208	0.31 297	0.44 401	0.27 269	0.21 272	0.31 271	0.17 176	0.07 84	0.05 4	0.10 327	0.09 296	0.08 174	0.19 398

Prome-Stereo	0.22 227	0.10 59	0.43 168	0.24 301	0.13 177	0.23 230	0.23 384	0.37 233	0.27 180	0.33 335	0.58 487	0.24 233	0.28 374	0.30 259	0.16 153	0.07 84	0.05 4	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.20 416

CFNet-RSSM	0.18 123	0.10 59	0.45 179	0.20 119	0.12 125	0.20 156	0.16 136	0.40 271	0.31 233	0.23 183	0.21 156	0.26 264	0.15 172	0.21 94	0.14 82	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.06 6

Gwc-CoAtRS	0.17 114	0.10 59	0.41 153	0.20 119	0.12 125	0.20 156	0.15 105	0.34 198	0.29 208	0.23 183	0.23 174	0.27 269	0.15 172	0.21 94	0.14 82	0.07 84	0.06 48	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.07 19

R-Stereo Train	0.19 148	0.10 59	0.49 234	0.22 203	0.12 125	0.23 230	0.18 218	0.43 303	0.20 75	0.31 297	0.45 415	0.20 181	0.14 157	0.18 38	0.18 203	0.08 198	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 148	0.10 59	0.49 234	0.22 203	0.12 125	0.23 230	0.18 218	0.43 303	0.20 75	0.31 297	0.45 415	0.20 181	0.14 157	0.18 38	0.18 203	0.08 198	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SM2	0.12 10	0.11 92	0.25 46	0.18 33	0.12 125	0.15 38	0.12 36	0.18 24	0.20 75	0.11 12	0.11 20	0.09 18	0.10 43	0.17 26	0.14 82	0.06 41	0.07 121	0.06 41	0.06 56	0.05 7	0.10 172

water-stereo	0.15 77	0.11 92	0.32 102	0.19 77	0.10 47	0.17 80	0.14 80	0.26 101	0.20 75	0.18 135	0.23 174	0.16 134	0.16 190	0.14 3	0.14 82	0.07 84	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.11 214

asda	0.13 33	0.11 92	0.24 32	0.18 33	0.10 47	0.14 25	0.12 36	0.25 94	0.17 39	0.12 40	0.11 20	0.08 1	0.11 76	0.21 94	0.12 11	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.05 21	0.05 7	0.11 214

4w-stereo	0.13 33	0.11 92	0.31 93	0.17 10	0.10 47	0.15 38	0.10 9	0.20 35	0.14 13	0.13 55	0.12 34	0.08 1	0.12 109	0.23 140	0.13 41	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.08 210	0.05 7	0.15 339

3.5w_stereo	0.12 10	0.11 92	0.21 12	0.17 10	0.09 11	0.17 80	0.09 3	0.23 61	0.17 39	0.14 75	0.13 50	0.10 35	0.11 76	0.22 116	0.13 41	0.05 2	0.11 288	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.08 62

3w_stereo	0.14 62	0.11 92	0.31 93	0.19 77	0.09 11	0.16 60	0.16 136	0.28 115	0.20 75	0.13 55	0.12 34	0.08 1	0.12 109	0.19 54	0.12 11	0.05 2	0.19 455	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.10 172

2w_stereo	0.13 33	0.11 92	0.21 12	0.18 33	0.09 11	0.17 80	0.14 80	0.29 134	0.20 75	0.15 93	0.14 82	0.08 1	0.11 76	0.15 6	0.13 41	0.05 2	0.12 308	0.05 1	0.05 21	0.05 7	0.08 62

xyz-stereo	1.43 578	0.11 92	17.43 609	0.18 33	0.08 4	4.86 594	0.18 218	0.31 166	0.35 281	0.37 403	2.75 593	0.41 407	0.31 417	0.58 411	0.33 406	0.07 84	0.05 4	0.09 254	0.06 56	0.06 57	0.06 6

MM-Stereo_test2	0.19 148	0.11 92	0.47 199	0.25 338	0.11 79	0.21 182	0.20 296	0.28 115	0.24 128	0.16 105	0.17 109	0.13 86	0.11 76	0.21 94	0.14 82	0.06 41	0.26 523	0.07 95	0.06 56	0.09 247	0.41 542

GREAT-IGEV	0.19 148	0.11 92	0.39 135	0.22 203	0.33 533	0.14 25	0.15 105	0.18 24	0.22 103	0.14 75	0.16 97	0.09 18	0.09 19	0.23 140	0.14 82	0.06 41	0.50 570	0.06 41	0.06 56	0.07 117	0.53 563

castereo	0.14 62	0.11 92	0.22 19	0.19 77	0.10 47	0.20 156	0.19 261	0.32 173	0.28 190	0.13 55	0.18 120	0.16 134	0.16 190	0.16 13	0.14 82	0.07 84	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.07 19

PAM	0.26 336	0.11 92	0.63 391	0.25 338	0.18 375	0.53 514	0.29 463	0.44 324	0.28 190	0.36 386	0.27 210	0.59 505	0.26 344	0.28 222	0.20 251	0.08 198	0.12 308	0.07 95	0.10 352	0.07 117	0.13 295

UGAM-zero	0.26 336	0.11 92	0.56 337	0.20 119	0.16 317	0.28 310	0.18 218	0.48 362	0.25 152	0.31 297	0.28 216	0.56 497	0.32 430	0.66 459	0.17 176	0.07 84	0.10 256	0.07 95	0.09 296	0.07 117	0.31 508

RSM++	0.14 62	0.11 92	0.25 46	0.32 492	0.17 347	0.17 80	0.15 105	0.23 61	0.21 95	0.12 40	0.12 34	0.14 111	0.09 19	0.21 94	0.13 41	0.06 41	0.05 4	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.11 214

RSM	0.14 62	0.11 92	0.25 46	0.29 459	0.16 317	0.16 60	0.15 105	0.24 78	0.20 75	0.13 55	0.13 50	0.15 125	0.09 19	0.22 116	0.13 41	0.06 41	0.06 48	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.11 214

testlalala2	0.19 148	0.11 92	0.49 234	0.37 520	0.26 500	0.24 252	0.14 80	0.37 233	0.26 163	0.25 203	0.27 210	0.21 195	0.12 109	0.17 26	0.17 176	0.07 84	0.07 121	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.08 62

IGEV_Zeroshot_test	0.23 260	0.11 92	0.82 462	0.21 153	0.23 469	0.20 156	0.19 261	0.38 244	0.23 117	0.34 355	0.22 166	0.29 295	0.14 157	0.24 152	0.20 251	0.07 84	0.09 224	0.08 172	0.08 210	0.08 174	0.35 525

testlalala	0.17 114	0.11 92	0.49 234	0.20 119	0.13 177	0.23 230	0.15 105	0.33 191	0.22 103	0.25 203	0.20 138	0.14 111	0.11 76	0.17 26	0.14 82	0.07 84	0.23 498	0.07 95	0.06 56	0.05 7	0.07 19

RAFT-Test	0.19 148	0.11 92	0.41 153	0.26 378	0.21 442	0.26 285	0.17 166	0.37 233	0.26 163	0.24 191	0.29 224	0.32 334	0.14 157	0.22 116	0.15 124	0.07 84	0.08 184	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.07 19

LoS_RVC	0.14 62	0.11 92	0.32 102	0.18 33	0.16 317	0.20 156	0.18 218	0.21 44	0.18 54	0.14 75	0.20 138	0.12 73	0.17 207	0.17 26	0.14 82	0.06 41	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.05 7	0.14 323

anonymousdsp2	0.23 260	0.11 92	0.42 162	0.26 378	0.24 483	0.25 268	0.17 166	0.43 303	0.37 312	0.30 281	0.23 174	0.24 233	0.15 172	0.32 280	0.17 176	0.07 84	0.28 532	0.07 95	0.05 21	0.08 174	0.44 549

DCANet-4	0.20 176	0.11 92	0.58 362	0.19 77	0.09 11	0.19 125	0.18 218	0.39 262	0.42 370	0.29 258	0.31 249	0.17 148	0.22 279	0.21 94	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.09 106

tt	4.71 597	0.11 92	3.94 590	2.06 596	1.54 594	10.14 604	16.85 605	9.28 606	4.99 597	1.41 578	1.05 555	4.68 596	4.89 597	3.36 595	5.86 601	5.73 604	9.15 609	2.23 600	2.51 599	3.02 598	1.34 595

DisPM	0.20 176	0.11 92	0.52 295	0.24 301	0.13 177	0.18 106	0.19 261	0.30 150	0.31 233	0.33 335	0.34 289	0.23 216	0.16 190	0.34 305	0.17 176	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.12 264

iRaft-Stereo_20w	0.29 393	0.11 92	0.86 478	0.33 503	0.24 483	0.32 384	0.26 433	0.60 491	0.26 163	0.41 451	0.21 156	0.28 282	0.19 257	0.32 280	0.24 318	0.07 84	0.31 548	0.07 95	0.09 296	0.08 174	0.47 553

GLC_STEREO	0.15 77	0.11 92	0.31 93	0.22 203	0.09 11	0.17 80	0.15 105	0.24 78	0.28 190	0.17 117	0.20 138	0.17 148	0.11 76	0.24 152	0.17 176	0.07 84	0.09 224	0.09 254	0.08 210	0.07 117	0.07 19

CrosDoStereo	0.32 423	0.11 92	0.53 306	0.19 77	0.12 125	0.22 211	1.07 582	0.36 219	0.38 322	0.38 412	0.60 495	0.28 282	0.45 493	0.61 430	0.56 493	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.09 296	0.08 174	0.09 106

PFNet+	0.21 208	0.11 92	0.54 318	0.22 203	0.12 125	0.17 80	0.18 218	0.31 166	0.36 297	0.33 335	0.32 259	0.24 233	0.16 190	0.33 290	0.18 203	0.10 336	0.07 121	0.11 384	0.10 352	0.08 174	0.12 264

NF-Stereo	0.22 227	0.11 92	0.52 295	0.25 338	0.12 125	0.21 182	0.18 218	0.40 271	0.35 281	0.28 234	0.30 238	0.22 202	0.17 207	0.52 384	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.13 295

OCTAStereo	0.22 227	0.11 92	0.52 295	0.25 338	0.12 125	0.21 182	0.18 218	0.40 271	0.35 281	0.28 234	0.30 238	0.22 202	0.17 207	0.51 376	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.13 295

PSM-softLoss	0.22 227	0.11 92	0.53 306	0.25 338	0.12 125	0.20 156	0.17 166	0.39 262	0.29 208	0.29 258	0.32 259	0.24 233	0.16 190	0.53 387	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.09 296	0.08 174	0.12 264

KMStereo	0.22 227	0.11 92	0.53 306	0.25 338	0.12 125	0.20 156	0.17 166	0.39 262	0.29 208	0.29 258	0.32 259	0.24 233	0.16 190	0.53 387	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.09 296	0.08 174	0.12 264

PSM-AAD	0.26 336	0.11 92	0.43 168	0.24 301	0.12 125	0.27 292	0.37 508	0.36 219	0.30 224	0.36 386	0.39 349	0.28 282	0.77 550	0.30 259	0.16 153	0.07 84	0.06 48	0.12 419	0.11 387	0.09 247	0.21 426

FTStereo	0.28 373	0.11 92	0.56 337	0.24 301	0.13 177	0.21 182	0.52 549	0.36 219	0.28 190	0.38 412	0.94 549	0.30 313	0.56 525	0.33 290	0.18 203	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.19 398

KYRaft	0.23 260	0.11 92	0.43 168	0.23 254	0.12 125	0.23 230	0.23 384	0.37 233	0.26 163	0.35 373	0.53 466	0.34 349	0.26 344	0.29 244	0.16 153	0.07 84	0.05 4	0.09 254	0.10 352	0.08 174	0.30 504

ASMatch	0.23 260	0.11 92	0.55 327	0.25 338	0.14 217	0.19 125	0.16 136	0.32 173	0.30 224	0.28 234	0.68 518	0.28 282	0.26 344	0.50 370	0.22 290	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.07 125	0.06 57	0.11 214

DeepStereo_LL	0.32 423	0.11 92	0.53 306	0.19 77	0.12 125	0.22 211	1.07 582	0.36 219	0.38 322	0.38 412	0.60 495	0.28 282	0.45 493	0.61 430	0.56 493	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.09 296	0.08 174	0.09 106

SST-Stereo	0.22 227	0.11 92	0.52 295	0.25 338	0.14 217	0.19 125	0.17 166	0.32 173	0.26 163	0.34 355	0.33 279	0.29 295	0.25 326	0.56 404	0.18 203	0.08 198	0.05 4	0.10 327	0.08 210	0.09 247	0.07 19

RAFT_R40	0.22 227	0.11 92	0.52 295	0.25 338	0.13 177	0.18 106	0.18 218	0.32 173	0.31 233	0.33 335	0.33 279	0.30 313	0.23 291	0.55 398	0.19 230	0.08 198	0.05 4	0.10 327	0.08 210	0.09 247	0.07 19

DRaft	0.25 313	0.11 92	0.47 199	0.18 33	0.12 125	0.28 310	0.23 384	0.34 198	0.40 348	0.38 412	0.60 495	0.20 181	0.41 478	0.48 364	0.41 442	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.08 210	0.07 117	0.08 62

PFNet	0.24 288	0.11 92	0.63 391	0.25 338	0.14 217	0.22 211	0.19 261	0.40 271	0.35 281	0.36 386	0.32 259	0.27 269	0.20 262	0.63 444	0.23 309	0.09 270	0.05 4	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.08 62

RE-Stereo	0.22 227	0.11 92	0.52 295	0.25 338	0.12 125	0.21 182	0.18 218	0.40 271	0.35 281	0.28 234	0.30 238	0.22 202	0.17 207	0.51 376	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.13 295

TVStereo	0.22 227	0.11 92	0.52 295	0.25 338	0.12 125	0.21 182	0.18 218	0.40 271	0.35 281	0.28 234	0.30 238	0.22 202	0.17 207	0.51 376	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.13 295

RAFT-345	0.22 227	0.11 92	0.55 327	0.22 203	0.12 125	0.20 156	0.16 136	0.27 108	0.28 190	0.27 224	0.65 512	0.20 181	0.17 207	0.55 398	0.22 290	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.07 125	0.06 57	0.07 19

TANstereo	0.16 100	0.11 92	0.43 168	0.16 6	0.08 4	0.25 268	0.14 80	0.23 61	0.29 208	0.25 203	0.30 238	0.16 134	0.12 109	0.18 38	0.13 41	0.08 198	0.07 121	0.06 41	0.05 21	0.07 117	0.08 62

XX-Stereo	0.25 313	0.11 92	1.09 520	0.35 514	0.38 546	0.23 230	0.13 60	0.43 303	0.19 65	0.20 150	0.40 358	0.31 323	0.10 43	0.33 290	0.13 41	0.08 198	0.11 288	0.08 172	0.09 296	0.07 117	0.10 172

EAI-Stereo	0.29 393	0.11 92	0.38 129	0.22 203	0.18 375	0.33 391	1.66 592	0.53 407	0.27 180	0.27 224	0.50 448	0.17 148	0.16 190	0.25 168	0.25 332	0.07 84	0.07 121	0.07 95	0.11 387	0.07 117	0.10 172

Replicate-Monster	0.15 77	0.12 139	0.40 145	0.17 10	0.10 47	0.17 80	0.10 9	0.24 78	0.20 75	0.12 40	0.10 13	0.10 35	0.10 43	0.28 222	0.12 11	0.06 41	0.31 548	0.06 41	0.06 56	0.05 7	0.21 426

FlowAnything_test	0.15 77	0.12 139	0.23 25	0.21 153	0.12 125	0.18 106	0.16 136	0.25 94	0.17 39	0.15 93	0.13 50	0.15 125	0.14 157	0.19 54	0.17 176	0.10 336	0.07 121	0.11 384	0.12 430	0.08 174	0.10 172

depthmonostereo	0.15 77	0.12 139	0.34 110	0.19 77	0.09 11	0.20 156	0.15 105	0.28 115	0.24 128	0.16 105	0.18 120	0.16 134	0.18 235	0.21 94	0.14 82	0.07 84	0.07 121	0.07 95	0.06 56	0.05 7	0.08 62

4.25_new	0.13 33	0.12 139	0.26 57	0.18 33	0.10 47	0.17 80	0.12 36	0.22 54	0.15 28	0.13 55	0.13 50	0.09 18	0.10 43	0.22 116	0.14 82	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.11 214

4.5w_new	0.13 33	0.12 139	0.26 57	0.18 33	0.10 47	0.17 80	0.12 36	0.22 54	0.15 28	0.13 55	0.13 50	0.09 18	0.10 43	0.22 116	0.14 82	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.11 214

4.5_new	0.13 33	0.12 139	0.24 32	0.17 10	0.10 47	0.14 25	0.12 36	0.22 54	0.17 39	0.13 55	0.13 50	0.08 1	0.09 19	0.19 54	0.12 11	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.06 56	0.06 57	0.09 106

4.5w-stereo	0.13 33	0.12 139	0.24 32	0.17 10	0.10 47	0.14 25	0.12 36	0.22 54	0.17 39	0.13 55	0.13 50	0.08 1	0.09 19	0.19 54	0.12 11	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.06 56	0.06 57	0.09 106

4.25w-stereo	0.13 33	0.12 139	0.26 57	0.18 33	0.10 47	0.17 80	0.12 36	0.22 54	0.15 28	0.13 55	0.13 50	0.09 18	0.10 43	0.22 116	0.14 82	0.05 2	0.18 442	0.05 1	0.06 56	0.05 7	0.11 214

S2M2_L	0.13 33	0.12 139	0.26 57	0.17 10	0.12 125	0.12 9	0.07 1	0.18 24	0.21 95	0.12 40	0.15 92	0.14 111	0.12 109	0.16 13	0.15 124	0.13 437	0.09 224	0.09 254	0.10 352	0.11 361	0.09 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 176	0.12 139	0.46 193	0.45 549	0.38 546	0.15 38	0.17 166	0.28 115	0.20 75	0.19 140	0.13 50	0.14 111	0.09 19	0.39 333	0.13 41	0.07 84	0.21 477	0.06 41	0.06 56	0.06 57	0.34 521

GIP-stereo	0.16 100	0.12 139	0.25 46	0.24 301	0.22 457	0.15 38	0.14 80	0.32 173	0.21 95	0.11 12	0.16 97	0.13 86	0.09 19	0.20 79	0.13 41	0.07 84	0.13 329	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.32 513

fffft	0.14 62	0.12 139	0.30 85	0.19 77	0.10 47	0.17 80	0.18 218	0.23 61	0.17 39	0.14 75	0.11 20	0.13 86	0.10 43	0.24 152	0.18 203	0.06 41	0.05 4	0.07 95	0.06 56	0.07 117	0.09 106
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 77	0.12 139	0.31 93	0.18 33	0.09 11	0.18 106	0.17 166	0.23 61	0.29 208	0.18 135	0.22 166	0.15 125	0.12 109	0.19 54	0.13 41	0.06 41	0.12 308	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.06 6

GCAP-BAT	0.20 176	0.12 139	0.48 214	0.25 338	0.17 347	0.24 252	0.16 136	0.32 173	0.21 95	0.28 234	0.30 238	0.26 264	0.12 109	0.28 222	0.19 230	0.07 84	0.25 516	0.07 95	0.08 210	0.06 57	0.19 398

AIO-Stereo	0.16 100	0.12 139	0.29 77	0.30 470	0.20 426	0.16 60	0.14 80	0.28 115	0.22 103	0.14 75	0.15 92	0.13 86	0.08 7	0.20 79	0.15 124	0.06 41	0.16 396	0.07 95	0.08 210	0.06 57	0.24 461

test_sample2	0.23 260	0.12 139	0.39 135	0.20 119	0.11 79	0.28 310	0.22 356	0.45 333	0.33 259	0.27 224	0.34 289	0.30 313	0.25 326	0.46 359	0.23 309	0.09 270	0.15 380	0.09 254	0.08 210	0.10 308	0.19 398

MGS-Stereo	0.15 77	0.12 139	0.38 129	0.19 77	0.11 79	0.18 106	0.17 166	0.21 44	0.23 117	0.14 75	0.24 182	0.16 134	0.10 43	0.19 54	0.13 41	0.07 84	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.10 308	0.07 19

MoCha-V2	0.18 123	0.12 139	0.40 145	0.30 470	0.24 483	0.16 60	0.15 105	0.28 115	0.19 65	0.16 105	0.16 97	0.13 86	0.13 139	0.30 259	0.13 41	0.06 41	0.28 532	0.06 41	0.06 56	0.06 57	0.25 472

AE-Stereo	0.21 208	0.12 139	0.50 256	0.25 338	0.15 279	0.24 252	0.18 218	0.40 271	0.34 270	0.19 140	0.26 197	0.21 195	0.13 139	0.22 116	0.16 153	0.07 84	0.26 523	0.09 254	0.10 352	0.07 117	0.31 508

11t1	0.21 208	0.12 139	0.45 179	0.20 119	0.15 279	0.27 292	0.17 166	0.37 233	0.28 190	0.27 224	0.25 189	0.24 233	0.23 291	0.28 222	0.25 332	0.09 270	0.19 455	0.07 95	0.07 125	0.09 247	0.23 448

UniTT-Stereo	0.15 77	0.12 139	0.45 179	0.21 153	0.14 217	0.17 80	0.13 60	0.20 35	0.19 65	0.16 105	0.20 138	0.10 35	0.11 76	0.18 38	0.17 176	0.08 198	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.08 174	0.07 19

HH	0.22 227	0.12 139	0.55 327	0.32 492	0.16 317	0.27 292	0.18 218	0.36 219	0.25 152	0.20 150	0.26 197	0.34 349	0.18 235	0.33 290	0.15 124	0.07 84	0.16 396	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.31 508

HanStereo	0.22 227	0.12 139	0.55 327	0.32 492	0.16 317	0.27 292	0.18 218	0.36 219	0.25 152	0.20 150	0.26 197	0.34 349	0.18 235	0.33 290	0.15 124	0.07 84	0.16 396	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.31 508

test_3	0.20 176	0.12 139	0.49 234	0.26 378	0.14 217	0.22 211	0.25 422	0.34 198	0.33 259	0.25 203	0.18 120	0.23 216	0.13 139	0.25 168	0.20 251	0.06 41	0.14 347	0.09 254	0.10 352	0.07 117	0.10 172

LCNet	0.22 227	0.12 139	0.42 162	0.26 378	0.12 125	0.23 230	0.19 261	0.36 219	0.28 190	0.28 234	0.35 297	0.26 264	0.30 400	0.35 312	0.17 176	0.07 84	0.05 4	0.09 254	0.10 352	0.13 416	0.22 440

HHNet	0.23 260	0.12 139	0.66 406	0.19 77	0.18 375	0.20 156	0.20 296	0.36 219	0.32 243	0.33 335	0.59 491	0.19 169	0.21 272	0.24 152	0.31 388	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.07 125	0.08 174	0.12 264

AAGNet	0.34 440	0.12 139	0.53 306	0.26 378	0.16 317	0.20 156	0.19 261	0.31 166	0.29 208	0.35 373	0.35 297	0.27 269	0.30 400	0.44 351	2.56 591	0.08 198	0.05 4	0.10 327	0.07 125	0.09 247	0.07 19

NRIStereo	0.20 176	0.12 139	0.50 256	0.23 254	0.11 79	0.24 252	0.19 261	0.30 150	0.28 190	0.26 213	0.26 197	0.25 245	0.18 235	0.34 305	0.19 230	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.07 125	0.09 247	0.09 106

Pruner-Stereo	0.20 176	0.12 139	0.49 234	0.29 459	0.12 125	0.19 125	0.17 166	0.32 173	0.31 233	0.33 335	0.32 259	0.25 245	0.15 172	0.25 168	0.22 290	0.09 270	0.06 48	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.10 172

DeepStereo_RVC	0.19 148	0.12 139	0.47 199	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.16 136	0.29 134	0.24 128	0.28 234	0.27 210	0.23 216	0.28 374	0.24 152	0.19 230	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.07 125	0.09 247	0.10 172

cross-raft	0.18 123	0.12 139	0.40 145	0.27 415	0.16 317	0.20 156	0.24 408	0.34 198	0.24 128	0.23 183	0.28 216	0.29 295	0.15 172	0.19 54	0.16 153	0.06 41	0.05 4	0.08 172	0.07 125	0.07 117	0.07 19

test-1	0.20 176	0.12 139	0.49 234	0.23 254	0.23 469	0.22 211	0.23 384	0.36 219	0.29 208	0.21 157	0.25 189	0.24 233	0.14 157	0.18 38	0.22 290	0.07 84	0.14 347	0.08 172	0.07 125	0.06 57	0.14 323

SFCPSM	0.23 260	0.12 139	0.51 274	0.21 153	0.14 217	0.34 406	0.22 356	0.57 457	0.41 358	0.29 258	0.32 259	0.23 216	0.22 279	0.28 222	0.20 251	0.10 336	0.07 121	0.09 254	0.10 352	0.09 247	0.09 106

HSM-Net_RVC	0.28 373	0.12 139	0.48 214	0.19 77	0.11 79	0.35 421	0.21 322	0.64 516	0.44 393	0.40 439	0.43 391	0.50 472	0.27 352	0.75 490	0.25 332	0.08 198	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.09 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LG-Stereo	0.14 62	0.13 173	0.30 85	0.21 153	0.11 79	0.16 60	0.18 218	0.23 61	0.19 65	0.12 40	0.18 120	0.11 59	0.09 19	0.15 6	0.14 82	0.06 41	0.07 121	0.08 172	0.08 210	0.07 117	0.07 19

MM-Stereo_test1	0.20 176	0.13 173	0.45 179	0.24 301	0.12 125	0.20 156	0.21 322	0.36 219	0.32 243	0.23 183	0.22 166	0.15 125	0.14 157	0.28 222	0.16 153	0.07 84	0.24 511	0.08 172	0.07 125	0.09 247	0.21 426

castereo++	0.14 62	0.13 173	0.25 46	0.19 77	0.10 47	0.27 292	0.13 60	0.24 78	0.26 163	0.11 12	0.13 50	0.16 134	0.10 43	0.18 38	0.11 1	0.07 84	0.08 184	0.07 95	0.06 56	0.05 7	0.07 19

999	0.15 77	0.13 173	0.30 85	0.19 77	0.12 125	0.20 156	0.17 166	0.25 94	0.20 75	0.14 75	0.16 97	0.14 111	0.11 76	0.36 317	0.16 153	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.06 56	0.06 57	0.08 62

rvit_stereo_0083	0.17 114	0.13 173	0.29 77	0.21 153	0.13 177	0.17 80	0.17 166	0.23 61	0.36 297	0.16 105	0.22 166	0.19 169	0.17 207	0.21 94	0.17 176	0.11 375	0.10 256	0.10 327	0.08 210	0.09 247	0.08 62

rvit_stereo_0081	0.16 100	0.13 173	0.30 85	0.21 153	0.12 125	0.17 80	0.17 166	0.24 78	0.34 270	0.17 117	0.19 130	0.18 159	0.15 172	0.20 79	0.17 176	0.11 375	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.09 247	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 100	0.13 173	0.30 85	0.21 153	0.12 125	0.17 80	0.17 166	0.24 78	0.34 270	0.17 117	0.19 130	0.18 159	0.15 172	0.20 79	0.17 176	0.11 375	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.09 247	0.07 19

test_sample1	0.24 288	0.13 173	0.40 145	0.20 119	0.13 177	0.29 333	0.19 261	0.43 303	0.30 224	0.27 224	0.34 289	0.31 323	0.28 374	0.45 357	0.27 354	0.09 270	0.16 396	0.08 172	0.08 210	0.09 247	0.22 440

CAS++	0.17 114	0.13 173	0.35 116	0.18 33	0.13 177	0.17 80	0.16 136	0.42 294	0.25 152	0.19 140	0.18 120	0.13 86	0.10 43	0.22 116	0.12 11	0.12 415	0.10 256	0.11 384	0.08 210	0.10 308	0.09 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 148	0.13 173	0.38 129	0.30 470	0.19 402	0.15 38	0.15 105	0.32 173	0.18 54	0.13 55	0.16 97	0.12 73	0.11 76	0.24 152	0.15 124	0.07 84	0.32 551	0.07 95	0.05 21	0.07 117	0.42 545

SMFormer	0.27 364	0.13 173	0.47 199	0.20 119	0.10 47	0.28 310	0.19 261	0.54 421	0.48 436	0.35 373	0.42 377	0.31 323	0.27 352	0.60 424	0.34 413	0.10 336	0.16 396	0.08 172	0.09 296	0.10 308	0.16 357

tta	0.27 364	0.13 173	0.47 199	0.20 119	0.10 47	0.28 310	0.19 261	0.54 421	0.48 436	0.35 373	0.42 377	0.31 323	0.27 352	0.60 424	0.34 413	0.10 336	0.16 396	0.08 172	0.09 296	0.08 174	0.13 295

qqq1	0.26 336	0.13 173	0.47 199	0.20 119	0.10 47	0.28 310	0.19 261	0.54 421	0.48 436	0.35 373	0.42 377	0.31 323	0.27 352	0.60 424	0.21 273	0.10 336	0.16 396	0.07 95	0.07 125	0.08 174	0.13 295

fff1	0.26 336	0.13 173	0.47 199	0.20 119	0.10 47	0.28 310	0.19 261	0.54 421	0.48 436	0.35 373	0.42 377	0.31 323	0.27 352	0.60 424	0.21 273	0.10 336	0.16 396	0.07 95	0.07 125	0.08 174	0.13 295

CoDeX	0.24 288	0.13 173	0.48 214	0.22 203	0.14 217	0.29 333	0.21 322	0.55 439	0.42 370	0.29 258	0.36 312	0.28 282	0.23 291	0.48 364	0.20 251	0.09 270	0.06 48	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.08 62

ff7	0.18 123	0.13 173	0.41 153	0.21 153	0.15 279	0.21 182	0.17 166	0.28 115	0.23 117	0.21 157	0.13 50	0.12 73	0.12 109	0.27 200	0.13 41	0.07 84	0.25 516	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.36 526

ffff	0.18 123	0.13 173	0.41 153	0.21 153	0.15 279	0.21 182	0.17 166	0.28 115	0.23 117	0.21 157	0.13 50	0.12 73	0.12 109	0.27 200	0.13 41	0.07 84	0.25 516	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.36 526

11t	0.18 123	0.13 173	0.41 153	0.21 153	0.15 279	0.21 182	0.17 166	0.28 115	0.23 117	0.21 157	0.13 50	0.12 73	0.12 109	0.27 200	0.13 41	0.07 84	0.25 516	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.36 526

MIF-Stereo (partial)	0.18 123	0.13 173	0.50 256	0.22 203	0.15 279	0.16 60	0.13 60	0.29 134	0.26 163	0.17 117	0.26 197	0.16 134	0.17 207	0.25 168	0.18 203	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.09 247	0.08 62

EKT-Stereo	0.39 467	0.13 173	0.53 306	0.42 545	3.94 597	0.22 211	0.17 166	0.38 244	0.30 224	0.21 157	0.20 138	0.23 216	0.15 172	0.30 259	0.18 203	0.10 336	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.09 247	0.12 264

CASnet	0.15 77	0.13 173	0.30 85	0.22 203	0.08 4	0.15 38	0.14 80	0.28 115	0.26 163	0.23 183	0.20 138	0.15 125	0.11 76	0.18 38	0.13 41	0.07 84	0.05 4	0.11 384	0.09 296	0.08 174	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 176	0.13 173	0.49 234	0.28 443	0.20 426	0.21 182	0.17 166	0.29 134	0.24 128	0.22 175	0.13 50	0.12 73	0.12 109	0.32 280	0.13 41	0.07 84	0.26 523	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.48 556

anonymousa	0.26 336	0.13 173	0.56 337	0.29 459	0.30 522	0.31 367	0.20 296	0.38 244	0.36 297	0.33 335	0.51 451	0.41 407	0.27 352	0.25 168	0.24 318	0.08 198	0.18 442	0.09 254	0.18 516	0.08 174	0.17 378

ProNet	0.16 100	0.13 173	0.36 122	0.21 153	0.15 279	0.20 156	0.19 261	0.29 134	0.23 117	0.14 75	0.13 50	0.13 86	0.12 109	0.25 168	0.13 41	0.06 41	0.09 224	0.07 95	0.06 56	0.07 117	0.22 440

ccc-4	0.18 123	0.13 173	0.41 153	0.21 153	0.15 279	0.21 182	0.17 166	0.28 115	0.23 117	0.21 157	0.13 50	0.12 73	0.12 109	0.27 200	0.13 41	0.07 84	0.25 516	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.36 526

BUS	0.24 288	0.13 173	0.36 122	0.25 338	0.14 217	0.44 472	0.17 166	0.59 479	0.36 297	0.34 355	0.35 297	0.31 323	0.22 279	0.27 200	0.22 290	0.10 336	0.07 121	0.11 384	0.10 352	0.09 247	0.10 172

BSDual-CNN	0.24 288	0.13 173	0.36 122	0.25 338	0.14 217	0.35 421	0.22 356	0.59 479	0.36 297	0.34 355	0.35 297	0.38 380	0.25 326	0.27 200	0.28 362	0.10 336	0.07 121	0.11 384	0.10 352	0.09 247	0.10 172

IGEV-Stereo	0.20 176	0.13 173	0.49 234	0.28 443	0.20 426	0.21 182	0.17 166	0.29 134	0.24 128	0.22 175	0.13 50	0.12 73	0.12 109	0.32 280	0.13 41	0.07 84	0.26 523	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.48 556
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 288	0.13 173	0.36 122	0.21 153	0.14 217	0.35 421	0.23 384	0.54 421	0.36 297	0.36 386	0.38 331	0.38 380	0.25 326	0.27 200	0.28 362	0.10 336	0.08 184	0.10 327	0.10 352	0.09 247	0.09 106

DAS	0.28 373	0.13 173	0.49 234	0.24 301	0.18 375	0.30 346	0.24 408	0.48 362	0.48 436	0.42 456	0.45 415	0.34 349	0.31 417	0.76 496	0.24 318	0.09 270	0.07 121	0.09 254	0.07 125	0.10 308	0.11 214

SepStereo	0.27 364	0.13 173	0.49 234	0.24 301	0.18 375	0.30 346	0.24 408	0.48 362	0.48 436	0.42 456	0.45 415	0.34 349	0.31 417	0.64 449	0.24 318	0.09 270	0.07 121	0.09 254	0.07 125	0.10 308	0.11 214

Patchmatch Stereo++	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.14 80	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.27 200	0.18 203	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.15 105	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.25 168	0.17 176	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

ROB_FTStereo_v2	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.15 105	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.25 168	0.18 203	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

ROB_FTStereo	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.13 60	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.25 168	0.17 176	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

HUI-Stereo	0.19 148	0.13 173	0.52 295	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.14 80	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.23 140	0.17 176	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

iGMRVC	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.15 105	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.27 200	0.18 203	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

RAFT-RH_RVC	0.26 336	0.13 173	0.57 347	0.22 203	0.12 125	0.25 268	0.14 80	0.27 108	0.29 208	0.38 412	1.14 559	0.23 216	0.18 235	0.58 411	0.24 318	0.07 84	0.06 48	0.10 327	0.07 125	0.06 57	0.08 62

iRAFT	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.19 125	0.14 80	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.27 200	0.18 203	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

CRE-IMP	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.23 254	0.11 79	0.24 252	0.17 166	0.31 166	0.24 128	0.27 224	0.26 197	0.24 233	0.17 207	0.24 152	0.19 230	0.09 270	0.05 4	0.10 327	0.07 125	0.10 308	0.10 172

RAFT-IKP	0.19 148	0.13 173	0.51 274	0.22 203	0.11 79	0.18 106	0.15 105	0.30 150	0.24 128	0.28 234	0.29 224	0.25 245	0.18 235	0.26 188	0.18 203	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.10 308	0.09 106

ICVP	0.24 288	0.13 173	0.45 179	0.26 378	0.14 217	0.30 346	0.25 422	0.47 351	0.35 281	0.29 258	0.43 391	0.35 363	0.25 326	0.28 222	0.25 332	0.12 415	0.09 224	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.11 214
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 227	0.13 173	0.48 214	0.22 203	0.12 125	0.27 292	0.18 218	0.43 303	0.37 312	0.31 297	0.32 259	0.29 295	0.23 291	0.27 200	0.24 318	0.10 336	0.07 121	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.11 214

DIP-Stereo	0.20 176	0.13 173	0.48 214	0.20 119	0.13 177	0.28 310	0.12 36	0.43 303	0.26 163	0.27 224	0.32 259	0.21 195	0.17 207	0.26 188	0.20 251	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.10 172
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.05 568	0.14 217	0.50 256	0.35 514	0.43 553	5.62 595	1.71 595	0.71 542	0.54 478	0.36 386	0.63 507	0.55 492	0.22 279	7.50 603	0.56 493	0.09 270	0.06 48	0.14 469	0.24 538	0.27 537	0.34 521

MSCF	0.20 176	0.14 217	0.31 93	0.40 536	0.29 517	0.17 80	0.15 105	0.29 134	0.22 103	0.17 117	0.16 97	0.11 59	0.13 139	0.24 152	0.15 124	0.07 84	0.23 498	0.06 41	0.08 210	0.07 117	0.57 565

HART	0.20 176	0.14 217	0.42 162	0.26 378	0.24 483	0.17 80	0.16 136	0.32 173	0.25 152	0.15 93	0.26 197	0.17 148	0.09 19	0.24 152	0.14 82	0.06 41	0.36 558	0.07 95	0.05 21	0.08 174	0.27 488

SCV_C0	0.19 148	0.14 217	0.40 145	0.30 470	0.20 426	0.15 38	0.16 136	0.35 207	0.26 163	0.17 117	0.16 97	0.13 86	0.09 19	0.31 271	0.14 82	0.07 84	0.22 488	0.06 41	0.06 56	0.09 247	0.25 472

tt45	0.15 77	0.14 217	0.29 77	0.19 77	0.11 79	0.23 230	0.18 218	0.23 61	0.18 54	0.16 105	0.13 50	0.14 111	0.10 43	0.31 271	0.15 124	0.07 84	0.05 4	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.08 62

mms	0.15 77	0.14 217	0.25 46	0.20 119	0.15 279	0.17 80	0.17 166	0.21 44	0.19 65	0.14 75	0.18 120	0.14 111	0.09 19	0.26 188	0.15 124	0.06 41	0.07 121	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.19 398

ours_stereo	0.15 77	0.14 217	0.29 77	0.21 153	0.14 217	0.17 80	0.18 218	0.21 44	0.20 75	0.13 55	0.18 120	0.14 111	0.10 43	0.24 152	0.15 124	0.06 41	0.06 48	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.13 295

fffy	0.15 77	0.14 217	0.31 93	0.21 153	0.14 217	0.19 125	0.18 218	0.24 78	0.19 65	0.13 55	0.17 109	0.15 125	0.13 139	0.25 168	0.15 124	0.06 41	0.08 184	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.15 339

model_zeroshot	0.21 208	0.14 217	0.51 274	0.34 508	0.18 375	0.26 285	0.16 136	0.41 289	0.24 128	0.33 335	0.20 138	0.25 245	0.12 109	0.26 188	0.16 153	0.09 270	0.21 477	0.07 95	0.08 210	0.07 117	0.13 295

DCVSM-stereo	0.25 313	0.14 217	0.53 306	0.21 153	0.14 217	0.27 292	0.14 80	0.35 207	0.35 281	0.42 456	0.33 279	0.46 447	0.30 400	0.31 271	0.27 354	0.11 375	0.10 256	0.12 419	0.10 352	0.12 402	0.15 339

WCG-NET（raft）	0.16 100	0.14 217	0.32 102	0.18 33	0.09 11	0.19 125	0.16 136	0.24 78	0.27 180	0.19 140	0.19 130	0.20 181	0.12 109	0.22 116	0.13 41	0.06 41	0.17 429	0.06 41	0.05 21	0.07 117	0.07 19

test_sample5	0.26 336	0.14 217	0.51 274	0.21 153	0.12 125	0.31 367	0.21 322	0.53 407	0.38 322	0.33 335	0.43 391	0.29 295	0.25 326	0.56 404	0.24 318	0.10 336	0.14 347	0.10 327	0.10 352	0.11 361	0.16 357

test_sample4	0.26 336	0.14 217	0.53 306	0.21 153	0.12 125	0.32 384	0.21 322	0.53 407	0.38 322	0.33 335	0.38 331	0.28 282	0.25 326	0.54 393	0.25 332	0.10 336	0.14 347	0.10 327	0.09 296	0.11 361	0.16 357

test_sample3	0.25 313	0.14 217	0.52 295	0.20 119	0.12 125	0.33 391	0.20 296	0.53 407	0.38 322	0.32 322	0.35 297	0.29 295	0.24 313	0.54 393	0.25 332	0.10 336	0.14 347	0.09 254	0.09 296	0.11 361	0.15 339

gcap-zeroshot	0.19 148	0.14 217	0.51 274	0.21 153	0.15 279	0.27 292	0.15 105	0.32 173	0.24 128	0.26 213	0.20 138	0.34 349	0.15 172	0.22 116	0.14 82	0.07 84	0.08 184	0.07 95	0.07 125	0.06 57	0.09 106

DualNet	0.26 336	0.14 217	0.51 274	0.21 153	0.12 125	0.31 367	0.21 322	0.53 407	0.38 322	0.34 355	0.44 401	0.29 295	0.25 326	0.56 404	0.24 318	0.10 336	0.14 347	0.10 327	0.10 352	0.11 361	0.16 357

ttt	0.33 430	0.14 217	0.54 318	0.22 203	0.14 217	0.30 346	0.22 356	0.59 479	0.51 461	0.31 297	0.46 427	0.30 313	0.23 291	0.71 477	1.07 549	0.13 437	0.22 488	0.10 327	0.11 387	0.12 402	0.24 461

PCWNet_CMD	0.23 260	0.14 217	0.48 214	0.21 153	0.13 177	0.28 310	0.17 166	0.47 351	0.47 428	0.30 281	0.36 312	0.37 374	0.24 313	0.29 244	0.21 273	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.11 361	0.11 214

CFNet_ucs	0.25 313	0.14 217	0.51 274	0.20 119	0.15 279	0.29 333	0.18 218	0.51 390	0.46 415	0.32 322	0.42 377	0.38 380	0.23 291	0.31 271	0.22 290	0.11 375	0.08 184	0.12 419	0.09 296	0.13 416	0.13 295

testlalala_base	0.23 260	0.14 217	0.48 214	0.26 378	0.16 317	0.25 268	0.17 166	0.37 233	0.19 65	0.20 150	0.26 197	0.17 148	0.14 157	0.19 54	0.18 203	0.42 564	0.23 498	0.07 95	0.06 56	0.50 558	0.14 323

Selective-RAFT	0.19 148	0.14 217	0.37 127	0.24 301	0.11 79	0.30 346	0.15 105	0.35 207	0.34 270	0.17 117	0.17 109	0.22 202	0.18 235	0.29 244	0.18 203	0.07 84	0.16 396	0.07 95	0.07 125	0.08 174	0.08 62

CRFU-Net	0.29 393	0.14 217	0.48 214	0.26 378	0.15 279	0.46 483	0.22 356	0.52 397	0.32 243	0.44 473	0.42 377	0.48 461	0.47 502	0.44 351	0.31 388	0.12 415	0.10 256	0.09 254	0.08 210	0.10 308	0.11 214

IPLGR	0.22 227	0.14 217	0.75 438	0.21 153	0.11 79	0.25 268	0.18 218	0.44 324	0.38 322	0.29 258	0.28 216	0.21 195	0.19 257	0.37 327	0.19 230	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.07 125	0.07 117	0.07 19

GANet-ADL	0.22 227	0.14 217	0.51 274	0.23 254	0.14 217	0.29 333	0.19 261	0.48 362	0.36 297	0.26 213	0.33 279	0.32 334	0.20 262	0.26 188	0.22 290	0.11 375	0.07 121	0.07 95	0.06 56	0.09 247	0.11 214

STrans-v2	0.25 313	0.14 217	0.56 337	0.21 153	0.12 125	0.23 230	0.20 296	0.50 380	0.31 233	0.31 297	0.42 377	0.35 363	0.35 447	0.62 441	0.24 318	0.07 84	0.05 4	0.08 172	0.07 125	0.06 57	0.08 62

TransformOpticalFlow	0.24 288	0.14 217	0.57 347	0.24 301	0.11 79	0.21 182	0.19 261	0.43 303	0.34 270	0.30 281	0.43 391	0.36 368	0.31 417	0.61 430	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.08 172	0.07 125	0.06 57	0.08 62

CFNet_pseudo	0.23 260	0.14 217	0.48 214	0.20 119	0.13 177	0.27 292	0.17 166	0.46 340	0.45 404	0.30 281	0.37 323	0.38 380	0.23 291	0.30 259	0.22 290	0.09 270	0.06 48	0.11 384	0.08 210	0.11 361	0.11 214

GES	0.23 260	0.14 217	0.54 318	0.21 153	0.14 217	0.28 310	0.19 261	0.51 390	0.35 281	0.31 297	0.36 312	0.25 245	0.24 313	0.30 259	0.23 309	0.11 375	0.09 224	0.08 172	0.08 210	0.10 308	0.12 264

222	0.45 497	0.14 217	0.43 168	0.19 77	0.15 279	0.36 428	0.20 296	0.60 491	0.43 381	0.37 403	0.45 415	0.30 313	0.28 374	0.59 419	3.72 595	0.11 375	0.19 455	0.08 172	0.09 296	0.09 247	0.27 488

xxxx	0.39 467	0.14 217	0.47 199	0.20 119	0.16 317	0.38 442	0.20 296	0.61 499	0.43 381	0.30 281	0.44 401	0.38 380	0.25 326	0.50 370	2.41 589	0.11 375	0.21 477	0.09 254	0.10 352	0.10 308	0.26 484

test_xeample	0.39 467	0.14 217	0.46 193	0.19 77	0.16 317	0.34 406	0.22 356	0.59 479	0.43 381	0.33 335	0.47 435	0.30 313	0.27 352	0.60 424	2.44 590	0.10 336	0.21 477	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.25 472

MSMDNet	0.23 260	0.14 217	0.49 234	0.20 119	0.13 177	0.28 310	0.17 166	0.47 351	0.47 428	0.30 281	0.36 312	0.37 374	0.24 313	0.29 244	0.21 273	0.09 270	0.07 121	0.09 254	0.08 210	0.11 361	0.11 214

ccs_rob	0.23 260	0.14 217	0.48 214	0.20 119	0.13 177	0.27 292	0.17 166	0.46 340	0.45 404	0.30 281	0.37 323	0.38 380	0.23 291	0.30 259	0.22 290	0.09 270	0.06 48	0.11 384	0.08 210	0.12 402	0.11 214

GASTEREO	0.20 176	0.15 250	0.31 93	0.40 536	0.29 517	0.18 106	0.15 105	0.29 134	0.22 103	0.18 135	0.17 109	0.11 59	0.13 139	0.25 168	0.15 124	0.07 84	0.23 498	0.06 41	0.08 210	0.06 57	0.57 565

MM-Stereo_test3	0.19 148	0.15 250	0.39 135	0.25 338	0.15 279	0.19 125	0.22 356	0.42 294	0.40 348	0.17 117	0.24 182	0.17 148	0.12 109	0.22 116	0.16 153	0.08 198	0.21 477	0.08 172	0.06 56	0.09 247	0.11 214

ISRNet	0.28 373	0.15 250	0.54 318	0.27 415	0.19 402	0.24 252	0.15 105	0.47 351	0.45 404	0.40 439	0.49 445	0.42 420	0.27 352	0.33 290	0.30 378	0.20 523	0.12 308	0.17 503	0.16 500	0.16 459	0.21 426

SCV	0.18 123	0.15 250	0.37 127	0.26 378	0.20 426	0.16 60	0.16 136	0.35 207	0.23 117	0.14 75	0.16 97	0.13 86	0.09 19	0.31 271	0.12 11	0.08 198	0.19 455	0.07 95	0.07 125	0.09 247	0.26 484

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 33	0.15 250	0.21 12	0.27 415	0.09 11	0.15 38	0.13 60	0.23 61	0.21 95	0.12 40	0.11 20	0.10 35	0.13 139	0.22 116	0.13 41	0.07 84	0.05 4	0.06 41	0.05 21	0.07 117	0.07 19

HUF	0.26 336	0.15 250	0.79 453	0.39 531	0.31 529	0.16 60	0.17 166	0.36 219	0.25 152	0.19 140	0.14 82	0.23 216	0.11 76	0.32 280	0.14 82	0.08 198	0.60 582	0.06 41	0.05 21	0.07 117	0.56 564

FACV-RUCA	0.22 227	0.15 250	0.38 129	0.24 301	0.23 469	0.26 285	0.19 261	0.41 289	0.35 281	0.26 213	0.32 259	0.22 202	0.25 326	0.24 152	0.19 230	0.10 336	0.07 121	0.15 486	0.08 210	0.16 459	0.14 323

SMoEStereo_RVC	0.14 62	0.15 250	0.29 77	0.19 77	0.10 47	0.19 125	0.17 166	0.21 44	0.21 95	0.15 93	0.13 50	0.12 73	0.11 76	0.25 168	0.16 153	0.06 41	0.05 4	0.08 172	0.06 56	0.06 57	0.08 62

tg	0.18 123	0.15 250	0.34 110	0.22 203	0.11 79	0.23 230	0.15 105	0.35 207	0.27 180	0.20 150	0.25 189	0.20 181	0.12 109	0.25 168	0.16 153	0.07 84	0.07 121	0.09 254	0.09 296	0.08 174	0.13 295

RAStereo	0.14 62	0.15 250	0.40 145	0.22 203	0.11 79	0.15 38	0.18 218	0.25 94	0.24 128	0.13 55	0.17 109	0.11 59	0.09 19	0.15 6	0.13 41	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 336	0.15 250	0.96 501	0.21 153	0.25 496	0.30 346	0.21 322	0.54 421	0.28 190	0.25 203	0.29 224	0.46 447	0.23 291	0.28 222	0.20 251	0.08 198	0.10 256	0.08 172	0.12 430	0.11 361	0.17 378

test_sample6	0.27 364	0.15 250	0.50 256	0.22 203	0.12 125	0.30 346	0.22 356	0.54 421	0.39 338	0.34 355	0.44 401	0.29 295	0.25 326	0.58 411	0.26 343	0.11 375	0.14 347	0.10 327	0.10 352	0.11 361	0.16 357

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 123	0.15 250	0.27 69	0.20 119	0.13 177	0.24 252	0.17 166	0.31 166	0.37 312	0.43 467	0.17 109	0.13 86	0.12 109	0.20 79	0.16 153	0.08 198	0.07 121	0.09 254	0.07 125	0.09 247	0.08 62

MyStereo07	0.18 123	0.15 250	0.44 176	0.22 203	0.16 317	0.25 268	0.22 356	0.31 166	0.26 163	0.22 175	0.13 50	0.12 73	0.13 139	0.33 290	0.14 82	0.07 84	0.13 329	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.11 214

MyStereo06	0.23 260	0.15 250	0.74 435	0.22 203	0.14 217	0.25 268	0.22 356	0.43 303	0.25 152	0.36 386	0.24 182	0.34 349	0.18 235	0.24 152	0.20 251	0.07 84	0.12 308	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.11 214

MyStereo05	0.24 288	0.15 250	0.58 362	0.22 203	0.14 217	0.25 268	0.22 356	0.50 380	0.54 478	0.32 322	0.23 174	0.26 264	0.23 291	0.32 280	0.25 332	0.07 84	0.12 308	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.11 214

MyStereo04	0.24 288	0.15 250	0.58 362	0.22 203	0.16 317	0.25 268	0.22 356	0.51 390	0.54 478	0.29 258	0.23 174	0.27 269	0.23 291	0.32 280	0.25 332	0.07 84	0.13 329	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.11 214

mmm	0.25 313	0.15 250	0.44 176	0.23 254	0.20 426	0.28 310	0.21 322	0.43 303	0.32 243	0.31 297	0.40 358	0.30 313	0.24 313	0.31 271	0.28 362	0.09 270	0.21 477	0.11 384	0.12 430	0.10 308	0.26 484

DCRE	0.24 288	0.15 250	0.45 179	0.26 378	0.26 500	0.23 230	0.21 322	0.37 233	0.29 208	0.23 183	0.81 536	0.23 216	0.16 190	0.24 152	0.18 203	0.07 84	0.14 347	0.07 95	0.08 210	0.07 117	0.25 472

fff	0.20 176	0.15 250	0.57 347	0.19 77	0.09 11	0.19 125	0.18 218	0.38 244	0.46 415	0.29 258	0.31 249	0.18 159	0.28 374	0.21 94	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.09 106

ADStereo(finetuned)	0.21 208	0.15 250	0.59 369	0.19 77	0.09 11	0.19 125	0.18 218	0.37 233	0.41 358	0.30 281	0.31 249	0.19 169	0.31 417	0.21 94	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.07 117	0.10 172

x	0.23 260	0.15 250	0.45 179	0.20 119	0.15 279	0.27 292	0.17 166	0.43 303	0.35 281	0.26 213	0.31 249	0.29 295	0.25 326	0.29 244	0.30 378	0.09 270	0.22 488	0.08 172	0.09 296	0.09 247	0.24 461

IER	0.24 288	0.15 250	0.50 256	0.21 153	0.15 279	0.31 367	0.20 296	0.44 324	0.38 322	0.34 355	0.41 369	0.32 334	0.34 440	0.31 271	0.23 309	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.08 210	0.09 247	0.09 106

hknet	0.26 336	0.15 250	0.49 234	0.25 338	0.16 317	0.35 421	0.22 356	0.59 479	0.40 348	0.34 355	0.35 297	0.43 427	0.28 374	0.38 330	0.26 343	0.09 270	0.07 121	0.11 384	0.10 352	0.09 247	0.10 172

GwcNet-ADL	0.23 260	0.15 250	0.58 362	0.24 301	0.13 177	0.23 230	0.24 408	0.51 390	0.41 358	0.28 234	0.29 224	0.30 313	0.20 262	0.27 200	0.28 362	0.09 270	0.07 121	0.07 95	0.07 125	0.09 247	0.11 214

THIR-Stereo	0.30 406	0.15 250	0.46 193	0.19 77	0.11 79	0.28 310	0.70 563	0.33 191	0.36 297	0.37 403	0.64 510	0.33 341	0.49 511	0.58 411	0.44 457	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.09 296	0.07 117	0.08 62

IRAFT_RVC	0.23 260	0.15 250	0.54 318	0.26 378	0.12 125	0.19 125	0.23 384	0.41 289	0.39 338	0.31 297	0.30 238	0.29 295	0.24 313	0.55 398	0.23 309	0.08 198	0.06 48	0.10 327	0.08 210	0.08 174	0.08 62

sCroCo_RVC	0.19 148	0.15 250	0.60 376	0.27 415	0.18 375	0.23 230	0.16 136	0.28 115	0.24 128	0.14 75	0.22 166	0.17 148	0.14 157	0.22 116	0.16 153	0.11 375	0.11 288	0.09 254	0.09 296	0.09 247	0.10 172

DCANet	0.20 176	0.15 250	0.57 347	0.19 77	0.09 11	0.19 125	0.18 218	0.37 233	0.41 358	0.30 281	0.31 249	0.19 169	0.23 291	0.21 94	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.07 117	0.10 172

csc	0.20 176	0.15 250	0.57 347	0.19 77	0.09 11	0.19 125	0.18 218	0.38 244	0.46 415	0.29 258	0.31 249	0.18 159	0.28 374	0.21 94	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.09 106

cscssc	0.20 176	0.15 250	0.57 347	0.19 77	0.09 11	0.19 125	0.18 218	0.38 244	0.46 415	0.29 258	0.31 249	0.18 159	0.28 374	0.21 94	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.09 106

UPFNet	0.27 364	0.15 250	0.47 199	0.25 338	0.20 426	0.37 436	0.27 442	0.50 380	0.40 348	0.36 386	0.38 331	0.37 374	0.29 394	0.40 335	0.34 413	0.10 336	0.10 256	0.10 327	0.10 352	0.10 308	0.08 62

xyz-stereo-finetune2	0.18 123	0.16 282	0.32 102	0.16 6	0.09 11	0.27 292	0.19 261	0.29 134	0.21 95	0.23 183	0.29 224	0.21 195	0.23 291	0.37 327	0.23 309	0.06 41	0.05 4	0.08 172	0.06 56	0.06 57	0.07 19

HI	0.21 208	0.16 282	0.50 256	0.18 33	0.15 279	0.17 80	0.16 136	0.35 207	0.22 103	0.38 412	0.38 331	0.36 368	0.24 313	0.29 244	0.22 290	0.06 41	0.05 4	0.08 172	0.09 296	0.09 247	0.08 62

CoSv	0.21 208	0.16 282	0.50 256	0.18 33	0.15 279	0.17 80	0.16 136	0.35 207	0.22 103	0.38 412	0.38 331	0.36 368	0.24 313	0.29 244	0.22 290	0.06 41	0.05 4	0.08 172	0.09 296	0.09 247	0.08 62

AIO_rvc	0.20 176	0.16 282	0.49 234	0.41 542	0.29 517	0.15 38	0.17 166	0.21 44	0.19 65	0.17 117	0.14 82	0.13 86	0.08 7	0.35 312	0.13 41	0.07 84	0.19 455	0.06 41	0.05 21	0.06 57	0.41 542

DDVS	0.26 336	0.16 282	0.45 179	0.25 338	0.17 347	0.34 406	0.21 322	0.43 303	0.31 233	0.34 355	0.41 369	0.47 457	0.21 272	0.52 384	0.29 375	0.11 375	0.09 224	0.11 384	0.09 296	0.13 416	0.16 357

rvit_0105_6	0.20 176	0.16 282	0.41 153	0.23 254	0.14 217	0.18 106	0.20 296	0.31 166	0.39 338	0.18 135	0.22 166	0.23 216	0.18 235	0.26 188	0.18 203	0.16 486	0.13 329	0.13 445	0.11 387	0.11 361	0.09 106

ITSA-stereo	0.26 336	0.16 282	0.39 135	0.24 301	0.11 79	0.28 310	0.18 218	0.58 470	0.59 502	0.32 322	0.32 259	0.33 341	0.28 374	0.51 376	0.34 413	0.11 375	0.08 184	0.11 384	0.11 387	0.11 361	0.15 339

test_sample7	0.28 373	0.16 282	0.47 199	0.21 153	0.14 217	0.29 333	0.22 356	0.54 421	0.43 381	0.38 412	0.36 312	0.38 380	0.32 430	0.41 338	0.26 343	0.14 462	0.21 477	0.13 445	0.12 430	0.13 416	0.25 472

ACVNet-DCA	0.21 208	0.16 282	0.50 256	0.27 415	0.13 177	0.31 367	0.19 261	0.43 303	0.32 243	0.21 157	0.20 138	0.13 86	0.17 207	0.28 222	0.12 11	0.08 198	0.28 532	0.08 172	0.06 56	0.09 247	0.23 448

xx1	0.23 260	0.16 282	0.50 256	0.27 415	0.13 177	0.31 367	0.19 261	0.39 262	0.48 436	0.21 157	0.20 138	0.28 282	0.25 326	0.28 222	0.12 11	0.08 198	0.28 532	0.10 327	0.11 387	0.09 247	0.23 448

1test111	0.22 227	0.16 282	0.50 256	0.27 415	0.13 177	0.31 367	0.19 261	0.43 303	0.32 243	0.21 157	0.20 138	0.13 86	0.17 207	0.36 317	0.28 362	0.08 198	0.28 532	0.08 172	0.06 56	0.09 247	0.23 448

cc1	0.22 227	0.16 282	0.50 256	0.27 415	0.13 177	0.31 367	0.19 261	0.39 262	0.48 436	0.21 157	0.20 138	0.13 86	0.17 207	0.28 222	0.12 11	0.08 198	0.28 532	0.08 172	0.06 56	0.08 174	0.37 534

tt1	0.22 227	0.16 282	0.49 234	0.26 378	0.15 279	0.31 367	0.19 261	0.38 244	0.46 415	0.21 157	0.19 130	0.13 86	0.16 190	0.28 222	0.12 11	0.08 198	0.28 532	0.08 172	0.06 56	0.08 174	0.37 534

plain	0.18 123	0.16 282	0.59 369	0.21 153	0.13 177	0.16 60	0.17 166	0.29 134	0.23 117	0.16 105	0.26 197	0.13 86	0.17 207	0.27 200	0.17 176	0.09 270	0.06 48	0.10 327	0.07 125	0.10 308	0.07 19

gwcnet-sp	0.25 313	0.16 282	0.70 422	0.23 254	0.14 217	0.34 406	0.22 356	0.46 340	0.41 358	0.37 403	0.35 297	0.27 269	0.27 352	0.36 317	0.26 343	0.09 270	0.08 184	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.10 172

scenet	0.25 313	0.16 282	0.70 422	0.23 254	0.14 217	0.34 406	0.22 356	0.46 340	0.41 358	0.37 403	0.35 297	0.27 269	0.27 352	0.36 317	0.26 343	0.09 270	0.08 184	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.10 172

CASS	0.22 227	0.16 282	0.40 145	0.26 378	0.12 125	0.29 333	0.19 261	0.40 271	0.32 243	0.34 355	0.35 297	0.25 245	0.25 326	0.26 188	0.21 273	0.13 437	0.08 184	0.11 384	0.09 296	0.11 361	0.12 264
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 313	0.16 282	0.70 422	0.23 254	0.14 217	0.34 406	0.22 356	0.46 340	0.41 358	0.37 403	0.35 297	0.27 269	0.27 352	0.36 317	0.26 343	0.09 270	0.08 184	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.10 172

qqq	0.24 288	0.16 282	0.46 193	0.20 119	0.15 279	0.23 230	0.20 296	0.43 303	0.32 243	0.26 213	0.31 249	0.28 282	0.25 326	0.36 317	0.28 362	0.08 198	0.22 488	0.10 327	0.11 387	0.09 247	0.23 448

NINENet	0.27 364	0.16 282	0.49 234	0.23 254	0.16 317	0.44 472	0.17 166	0.63 511	0.49 449	0.33 335	0.38 331	0.31 323	0.22 279	0.43 347	0.22 290	0.11 375	0.10 256	0.12 419	0.08 210	0.12 402	0.11 214

test_4	0.19 148	0.16 282	0.39 135	0.24 301	0.13 177	0.19 125	0.21 322	0.27 108	0.24 128	0.24 191	0.47 435	0.22 202	0.13 139	0.27 200	0.18 203	0.06 41	0.06 48	0.09 254	0.09 296	0.07 117	0.06 6

PSMNet-ADL	0.26 336	0.16 282	0.39 135	0.27 415	0.14 217	0.32 384	0.22 356	0.45 333	0.37 312	0.28 234	0.34 289	0.41 407	0.28 374	0.61 430	0.32 397	0.11 375	0.10 256	0.09 254	0.11 387	0.10 308	0.13 295

OMP-Stereo	0.24 288	0.16 282	0.48 214	0.30 470	0.13 177	0.21 182	0.16 136	0.38 244	0.35 281	0.34 355	0.30 238	0.33 341	0.20 262	0.70 471	0.24 318	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.07 125	0.08 174	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 288	0.16 282	0.47 199	0.29 459	0.12 125	0.23 230	0.14 80	0.40 271	0.33 259	0.35 373	0.37 323	0.33 341	0.22 279	0.70 471	0.26 343	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.07 125	0.08 174	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 77	0.16 282	0.34 110	0.25 338	0.12 125	0.11 3	0.18 218	0.35 207	0.24 128	0.13 55	0.13 50	0.18 159	0.12 109	0.15 6	0.13 41	0.08 198	0.06 48	0.07 95	0.05 21	0.07 117	0.06 6
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
iRaftStereo_RVC	0.17 114	0.16 282	0.35 116	0.21 153	0.11 79	0.20 156	0.17 166	0.34 198	0.25 152	0.20 150	0.25 189	0.19 169	0.12 109	0.21 94	0.16 153	0.07 84	0.12 308	0.10 327	0.09 296	0.09 247	0.14 323

pcwnet_v2	0.32 423	0.16 282	1.22 540	0.23 254	0.19 402	0.32 384	0.19 261	0.61 499	0.61 507	0.37 403	0.45 415	0.35 363	0.29 394	0.37 327	0.26 343	0.14 462	0.11 288	0.12 419	0.11 387	0.14 439	0.18 383

UNet	0.28 373	0.16 282	0.70 422	0.24 301	0.20 426	0.44 472	0.21 322	0.52 397	0.42 370	0.36 386	0.40 358	0.43 427	0.33 438	0.41 338	0.32 397	0.09 270	0.07 121	0.10 327	0.09 296	0.10 308	0.09 106

ac_64	0.28 373	0.16 282	0.62 386	0.25 338	0.17 347	0.36 428	0.22 356	0.48 362	0.35 281	0.36 386	0.37 323	0.51 475	0.30 400	0.62 441	0.34 413	0.11 375	0.09 224	0.10 327	0.10 352	0.09 247	0.09 106

DISCO	0.33 430	0.16 282	0.55 327	0.26 378	0.16 317	0.48 496	0.25 422	0.52 397	0.58 495	0.38 412	0.45 415	0.63 521	0.37 457	0.65 453	0.50 477	0.10 336	0.07 121	0.09 254	0.08 210	0.13 416	0.13 295

MDST_ROB	0.51 518	0.16 282	0.97 503	0.31 486	0.21 442	1.35 578	0.34 497	0.80 555	0.59 502	1.09 568	0.74 528	0.49 467	0.37 457	1.31 568	0.60 500	0.14 462	0.12 308	0.16 494	0.13 462	0.13 416	0.18 383

xyz-stereo-finetune	0.17 114	0.17 313	0.29 77	0.17 10	0.08 4	0.24 252	0.21 322	0.30 150	0.32 243	0.19 140	0.22 166	0.19 169	0.15 172	0.30 259	0.22 290	0.06 41	0.06 48	0.08 172	0.06 56	0.06 57	0.07 19

rvit_0105_4	0.21 208	0.17 313	0.49 234	0.23 254	0.14 217	0.20 156	0.23 384	0.35 207	0.40 348	0.19 140	0.24 182	0.25 245	0.20 262	0.28 222	0.18 203	0.16 486	0.13 329	0.12 419	0.11 387	0.11 361	0.10 172

rvit_stereo_0081_aga	0.17 114	0.17 313	0.40 145	0.21 153	0.14 217	0.20 156	0.17 166	0.24 78	0.26 163	0.18 135	0.21 156	0.20 181	0.14 157	0.20 79	0.15 124	0.12 415	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.10 308	0.08 62

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 373	0.17 313	0.96 501	0.29 459	0.31 529	0.29 333	0.21 322	0.53 407	0.28 190	0.27 224	0.55 474	0.41 407	0.18 235	0.30 259	0.22 290	0.08 198	0.10 256	0.08 172	0.13 462	0.12 402	0.20 416

rvit_stereo_0080	0.16 100	0.17 313	0.35 116	0.19 77	0.13 177	0.14 25	0.20 296	0.29 134	0.26 163	0.16 105	0.17 109	0.19 169	0.14 157	0.19 54	0.16 153	0.11 375	0.08 184	0.08 172	0.08 210	0.10 308	0.08 62

IGEVStereo-DCA	0.20 176	0.17 313	0.41 153	0.22 203	0.15 279	0.20 156	0.17 166	0.28 115	0.23 117	0.19 140	0.12 34	0.14 111	0.12 109	0.38 330	0.31 388	0.07 84	0.16 396	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.36 526

rrr	0.22 227	0.17 313	0.79 453	0.22 203	0.15 279	0.20 156	0.18 218	0.40 271	0.27 180	0.19 140	0.12 34	0.14 111	0.12 109	0.38 330	0.31 388	0.07 84	0.16 396	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.28 496

ffm	0.27 364	0.17 313	0.84 471	0.21 153	0.13 177	0.29 333	0.21 322	0.38 244	0.46 415	0.31 297	0.44 401	0.34 349	0.24 313	0.28 222	0.12 11	0.08 198	0.28 532	0.12 419	0.11 387	0.08 174	0.37 534

ff1	0.36 450	0.17 313	0.84 471	0.21 153	0.13 177	0.29 333	0.21 322	0.38 244	0.46 415	0.31 297	0.44 401	0.34 349	0.24 313	0.91 530	1.30 561	0.08 198	0.28 532	0.12 419	0.11 387	0.08 174	0.37 534

mmx	0.37 457	0.17 313	0.84 471	0.21 153	0.13 177	0.29 333	0.21 322	0.57 457	0.48 436	0.31 297	0.44 401	0.34 349	0.24 313	0.91 530	1.30 561	0.10 336	0.20 470	0.12 419	0.11 387	0.11 361	0.23 448

1111x	0.39 467	0.17 313	0.80 457	0.23 254	0.15 279	0.33 391	0.27 442	0.62 507	0.48 436	0.32 322	0.43 391	0.40 398	0.29 394	0.86 520	1.60 576	0.09 270	0.23 498	0.09 254	0.12 430	0.10 308	0.23 448

whm_eth	0.16 100	0.17 313	0.35 116	0.19 77	0.13 177	0.14 25	0.20 296	0.29 134	0.26 163	0.16 105	0.17 109	0.19 169	0.14 157	0.19 54	0.16 153	0.11 375	0.08 184	0.08 172	0.08 210	0.10 308	0.08 62

xxx	0.37 457	0.17 313	0.84 471	0.21 153	0.13 177	0.29 333	0.21 322	0.57 457	0.48 436	0.31 297	0.44 401	0.34 349	0.24 313	0.91 530	1.30 561	0.10 336	0.20 470	0.12 419	0.11 387	0.11 361	0.23 448

MaDis-Stereo	0.15 77	0.17 313	0.39 135	0.19 77	0.15 279	0.16 60	0.13 60	0.26 101	0.22 103	0.13 55	0.15 92	0.14 111	0.11 76	0.17 26	0.17 176	0.08 198	0.07 121	0.08 172	0.06 56	0.07 117	0.06 6

MIM_Stereo	0.20 176	0.17 313	0.55 327	0.20 119	0.21 442	0.17 80	0.14 80	0.37 233	0.27 180	0.28 234	0.35 297	0.23 216	0.13 139	0.28 222	0.16 153	0.06 41	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.15 339

CSP-Net	0.28 373	0.17 313	0.41 153	0.22 203	0.14 217	0.44 472	0.24 408	0.52 397	0.42 370	0.42 456	0.44 401	0.42 420	0.27 352	0.66 459	0.30 378	0.12 415	0.09 224	0.08 172	0.08 210	0.10 308	0.10 172

GMOStereo	0.20 176	0.17 313	0.45 179	0.23 254	0.18 375	0.21 182	0.27 442	0.28 115	0.28 190	0.31 297	0.32 259	0.28 282	0.17 207	0.16 13	0.13 41	0.07 84	0.23 498	0.10 327	0.08 210	0.08 174	0.07 19

error version	0.20 176	0.17 313	0.45 179	0.23 254	0.18 375	0.21 182	0.27 442	0.28 115	0.28 190	0.31 297	0.32 259	0.28 282	0.17 207	0.16 13	0.13 41	0.07 84	0.23 498	0.10 327	0.08 210	0.08 174	0.07 19

test-v	0.20 176	0.17 313	0.45 179	0.23 254	0.18 375	0.21 182	0.27 442	0.28 115	0.28 190	0.31 297	0.32 259	0.28 282	0.17 207	0.16 13	0.13 41	0.07 84	0.23 498	0.10 327	0.08 210	0.08 174	0.07 19

test-2	0.20 176	0.17 313	0.45 179	0.23 254	0.18 375	0.21 182	0.27 442	0.28 115	0.28 190	0.31 297	0.32 259	0.28 282	0.17 207	0.16 13	0.13 41	0.07 84	0.23 498	0.10 327	0.08 210	0.08 174	0.07 19

test_xeample3	0.22 227	0.17 313	0.81 458	0.21 153	0.15 279	0.20 156	0.18 218	0.40 271	0.25 152	0.19 140	0.12 34	0.13 86	0.12 109	0.34 305	0.33 406	0.07 84	0.20 470	0.07 95	0.08 210	0.08 174	0.34 521

AdaStereo	0.25 313	0.17 313	0.47 199	0.25 338	0.13 177	0.33 391	0.17 166	0.57 457	0.43 381	0.34 355	0.38 331	0.35 363	0.21 272	0.32 280	0.24 318	0.14 462	0.06 48	0.13 445	0.09 296	0.11 361	0.09 106
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.
rvit_0105_5	0.22 227	0.18 335	0.51 274	0.23 254	0.13 177	0.22 211	0.25 422	0.38 244	0.40 348	0.21 157	0.23 174	0.27 269	0.20 262	0.27 200	0.20 251	0.15 476	0.13 329	0.12 419	0.12 430	0.10 308	0.10 172

UGAM	0.28 373	0.18 335	0.57 347	0.26 378	0.13 177	0.23 230	0.26 433	0.33 191	0.45 404	0.32 322	0.42 377	0.45 439	0.22 279	0.92 535	0.23 309	0.08 198	0.09 224	0.14 469	0.13 462	0.10 308	0.10 172

rvit_stereo_0075_2	0.25 313	0.18 335	0.65 401	0.27 415	0.22 457	0.22 211	0.15 105	0.41 289	0.36 297	0.27 224	0.37 323	0.29 295	0.21 272	0.29 244	0.20 251	0.17 500	0.12 308	0.19 518	0.12 430	0.14 439	0.14 323

H2IRNET	0.19 148	0.18 335	0.50 256	0.22 203	0.12 125	0.20 156	0.16 136	0.28 115	0.31 233	0.17 117	0.32 259	0.25 245	0.20 262	0.24 152	0.19 230	0.08 198	0.06 48	0.09 254	0.10 352	0.10 308	0.08 62

CroCo-Stereo Lap2	0.16 100	0.18 335	0.39 135	0.26 378	0.18 375	0.11 3	0.19 261	0.30 150	0.22 103	0.13 55	0.16 97	0.15 125	0.11 76	0.17 26	0.15 124	0.07 84	0.07 121	0.08 172	0.06 56	0.08 174	0.07 19

delet	0.29 393	0.18 335	0.58 362	0.24 301	0.19 402	0.41 458	0.30 472	0.52 397	0.51 461	0.35 373	0.42 377	0.37 374	0.31 417	0.49 366	0.36 424	0.10 336	0.09 224	0.11 384	0.12 430	0.09 247	0.09 106

ACVNet	0.24 288	0.18 335	0.51 274	0.18 33	0.15 279	0.27 292	0.23 384	0.40 271	0.45 404	0.29 258	0.41 369	0.38 380	0.28 374	0.28 222	0.35 420	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.10 308	0.09 106

acv_ft	0.26 336	0.18 335	0.56 337	0.24 301	0.19 402	0.34 406	0.21 322	0.47 351	0.45 404	0.39 430	0.41 369	0.38 380	0.28 374	0.28 222	0.36 424	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.11 361	0.09 106

DSFCA	0.29 393	0.18 335	0.48 214	0.21 153	0.17 347	0.39 447	0.32 486	0.49 372	0.44 393	0.44 473	0.38 331	0.40 398	0.30 400	0.53 387	0.38 432	0.12 415	0.10 256	0.10 327	0.11 387	0.11 361	0.11 214

DMCA	0.24 288	0.18 335	0.51 274	0.23 254	0.14 217	0.27 292	0.20 296	0.45 333	0.40 348	0.32 322	0.33 279	0.33 341	0.25 326	0.27 200	0.30 378	0.11 375	0.08 184	0.10 327	0.08 210	0.11 361	0.12 264

NVstereo2D	0.32 423	0.18 335	0.63 391	0.24 301	0.23 469	0.43 467	0.28 457	0.60 491	0.58 495	0.28 234	0.39 349	0.42 420	0.30 400	0.71 477	0.30 378	0.13 437	0.09 224	0.13 445	0.10 352	0.20 507	0.18 383

HSM	0.29 393	0.18 335	0.48 214	0.21 153	0.15 279	0.33 391	0.20 296	0.55 439	0.39 338	0.36 386	0.39 349	0.67 536	0.32 430	0.88 523	0.24 318	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.09 247	0.10 172

rvit_stereo_ft	0.18 123	0.19 347	0.43 168	0.25 338	0.14 217	0.17 80	0.21 322	0.30 150	0.28 190	0.17 117	0.19 130	0.20 181	0.17 207	0.22 116	0.18 203	0.11 375	0.07 121	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.08 62

ToySt	0.28 373	0.19 347	0.68 415	0.22 203	0.19 402	0.31 367	0.31 481	0.43 303	0.43 381	0.28 234	0.38 331	0.42 420	0.32 430	0.33 290	0.32 397	0.08 198	0.14 347	0.10 327	0.12 430	0.11 361	0.24 461

IPLG	0.23 260	0.19 347	0.65 401	0.21 153	0.12 125	0.28 310	0.17 166	0.45 333	0.32 243	0.33 335	0.32 259	0.16 134	0.17 207	0.50 370	0.23 309	0.07 84	0.06 48	0.08 172	0.07 125	0.07 117	0.08 62

MIPNet	0.22 227	0.19 347	0.64 396	0.22 203	0.12 125	0.28 310	0.20 296	0.48 362	0.39 338	0.31 297	0.24 182	0.19 169	0.24 313	0.28 222	0.20 251	0.07 84	0.05 4	0.08 172	0.07 125	0.07 117	0.08 62

Anonymous3	0.24 288	0.19 347	0.76 442	0.27 415	0.18 375	0.41 458	0.24 408	0.45 333	0.36 297	0.23 183	0.27 210	0.20 181	0.18 235	0.28 222	0.19 230	0.12 415	0.11 288	0.10 327	0.10 352	0.11 361	0.13 295

raftrobust	0.19 148	0.19 347	0.42 162	0.23 254	0.24 483	0.19 125	0.13 60	0.33 191	0.28 190	0.26 213	0.20 138	0.19 169	0.17 207	0.23 140	0.17 176	0.08 198	0.10 256	0.07 95	0.06 56	0.07 117	0.09 106

ADLNet	0.30 406	0.19 347	0.59 369	0.23 254	0.19 402	0.34 406	0.23 384	0.56 448	0.44 393	0.43 467	0.41 369	0.43 427	0.28 374	0.56 404	0.36 424	0.11 375	0.08 184	0.11 384	0.11 387	0.11 361	0.15 339

MMNet	0.28 373	0.19 347	0.54 318	0.24 301	0.17 347	0.47 489	0.22 356	0.47 351	0.53 473	0.40 439	0.43 391	0.36 368	0.34 440	0.40 335	0.35 420	0.08 198	0.08 184	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.09 106

HGLStereo	0.29 393	0.19 347	0.60 376	0.24 301	0.21 442	0.33 391	0.23 384	0.52 397	0.44 393	0.36 386	0.49 445	0.41 407	0.35 447	0.46 359	0.34 413	0.11 375	0.11 288	0.09 254	0.09 296	0.11 361	0.12 264

GANet-RSSM	0.26 336	0.19 347	0.54 318	0.21 153	0.14 217	0.27 292	0.22 356	0.47 351	0.34 270	0.30 281	0.40 358	0.41 407	0.30 400	0.59 419	0.25 332	0.11 375	0.08 184	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.10 172

FAT-Stereo	0.36 450	0.19 347	0.75 438	0.26 378	0.18 375	0.34 406	0.30 472	0.62 507	0.61 507	0.47 492	0.61 503	0.59 505	0.50 512	0.61 430	0.36 424	0.13 437	0.14 347	0.13 445	0.12 430	0.14 439	0.20 416

RASNet	0.30 406	0.19 347	0.59 369	0.23 254	0.19 402	0.33 391	0.20 296	0.50 380	0.41 358	0.31 297	0.44 401	0.47 457	0.38 462	0.79 504	0.40 438	0.09 270	0.07 121	0.07 95	0.09 296	0.08 174	0.10 172

StereoDRNet-Refined	0.28 373	0.19 347	0.47 199	0.25 338	0.14 217	0.36 428	0.21 322	0.49 372	0.43 381	0.46 486	0.52 458	0.42 420	0.30 400	0.46 359	0.38 432	0.10 336	0.07 121	0.11 384	0.11 387	0.10 308	0.11 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ACV-stereo	0.30 406	0.20 360	0.82 462	0.23 254	0.16 317	0.48 496	0.20 296	0.38 244	0.34 270	0.29 258	0.33 279	0.66 532	0.43 488	0.55 398	0.31 388	0.10 336	0.09 224	0.09 254	0.09 296	0.11 361	0.12 264

MyStereo8	0.25 313	0.20 360	0.69 416	0.24 301	0.17 347	0.31 367	0.16 136	0.50 380	0.32 243	0.29 258	0.38 331	0.25 245	0.19 257	0.33 290	0.29 375	0.08 198	0.20 470	0.08 172	0.08 210	0.10 308	0.16 357

Sa-1000	0.24 288	0.20 360	0.53 306	0.23 254	0.14 217	0.30 346	0.23 384	0.50 380	0.41 358	0.30 281	0.50 448	0.26 264	0.19 257	0.33 290	0.16 153	0.08 198	0.10 256	0.10 327	0.11 387	0.08 174	0.08 62

AnonymousM	0.19 148	0.20 360	0.30 85	0.18 33	0.10 47	0.19 125	0.17 166	0.32 173	0.27 180	0.27 224	0.21 156	0.18 159	0.14 157	0.21 94	0.16 153	0.09 270	0.08 184	0.38 556	0.15 490	0.06 57	0.08 62

S-Stereo	0.39 467	0.20 360	1.04 511	0.28 443	0.22 457	0.39 447	0.31 481	0.58 470	0.69 527	0.40 439	0.59 491	0.48 461	0.41 478	0.75 490	0.42 446	0.12 415	0.15 380	0.13 445	0.13 462	0.16 459	0.25 472

stereogan	0.39 467	0.20 360	0.78 452	0.28 443	0.22 457	0.65 536	0.26 433	0.62 507	0.65 516	0.45 480	0.60 495	0.67 536	0.45 493	0.69 468	0.37 430	0.14 462	0.14 347	0.14 469	0.12 430	0.20 507	0.19 398

DRN-Test	0.35 447	0.20 360	0.75 438	0.28 443	0.19 402	0.46 483	0.29 463	0.68 534	0.54 478	0.49 499	0.47 435	0.44 433	0.35 447	0.63 444	0.44 457	0.13 437	0.09 224	0.13 445	0.12 430	0.13 416	0.13 295

DLCB_ROB	0.30 406	0.20 360	0.45 179	0.28 443	0.17 347	0.37 436	0.25 422	0.50 380	0.45 404	0.46 486	0.47 435	0.51 475	0.34 440	0.56 404	0.38 432	0.10 336	0.10 256	0.11 384	0.11 387	0.10 308	0.11 214

G2L-ROB	0.25 313	0.21 368	0.56 337	0.19 77	0.12 125	0.28 310	0.21 322	0.48 362	0.34 270	0.35 373	0.31 249	0.41 407	0.23 291	0.51 376	0.31 388	0.09 270	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.09 247	0.12 264

rvit_0105_3	0.24 288	0.21 368	0.57 347	0.25 338	0.15 279	0.24 252	0.28 457	0.40 271	0.43 381	0.25 203	0.26 197	0.29 295	0.22 279	0.29 244	0.21 273	0.15 476	0.13 329	0.14 469	0.15 490	0.10 308	0.10 172

DualNet (step1)	0.31 417	0.21 368	0.69 416	0.18 33	0.17 347	0.36 428	0.21 322	0.54 421	0.43 381	0.38 412	0.36 312	0.38 380	0.32 430	0.41 338	0.26 343	0.24 531	0.21 477	0.28 543	0.24 538	0.18 490	0.21 426

test_sample9	0.45 497	0.21 368	0.69 416	0.18 33	0.17 347	0.36 428	0.21 322	0.54 421	0.43 381	0.38 412	0.36 312	0.38 380	0.32 430	0.70 471	1.01 542	0.24 531	1.93 596	0.28 543	0.24 538	0.18 490	0.21 426

test_sample8	0.52 521	0.21 368	0.69 416	0.18 33	0.17 347	0.36 428	0.21 322	0.57 457	0.38 322	0.63 533	0.39 349	1.16 562	0.68 547	0.70 471	1.01 542	0.24 531	1.93 596	0.28 543	0.24 538	0.18 490	0.21 426

GCAP-Stereo	0.18 123	0.21 368	0.47 199	0.23 254	0.18 375	0.21 182	0.10 9	0.28 115	0.24 128	0.20 150	0.22 166	0.15 125	0.13 139	0.21 94	0.16 153	0.07 84	0.19 455	0.07 95	0.05 21	0.06 57	0.09 106

4D-IteraStereo	0.20 176	0.21 368	0.62 386	0.21 153	0.14 217	0.19 125	0.17 166	0.29 134	0.28 190	0.24 191	0.20 138	0.20 181	0.10 43	0.22 116	0.18 203	0.07 84	0.07 121	0.10 327	0.08 210	0.08 174	0.33 518

ssnet_v2	0.30 406	0.21 368	0.63 391	0.23 254	0.15 279	0.40 453	0.30 472	0.59 479	0.48 436	0.40 439	0.37 323	0.46 447	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 437	0.11 288	0.11 384	0.11 387	0.12 402	0.11 214

RAFT_CTSACE	0.23 260	0.21 368	0.57 347	0.26 378	0.15 279	0.22 211	0.23 384	0.34 198	0.30 224	0.34 355	0.51 451	0.31 323	0.17 207	0.33 290	0.15 124	0.06 41	0.09 224	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.07 19

TRStereo	0.22 227	0.21 368	0.62 386	0.40 536	0.19 402	0.22 211	0.16 136	0.58 470	0.30 224	0.21 157	0.21 156	0.22 202	0.13 139	0.27 200	0.14 82	0.09 270	0.09 224	0.09 254	0.11 387	0.06 57	0.19 398

raft+_RVC	0.21 208	0.21 368	0.46 193	0.22 203	0.35 538	0.21 182	0.16 136	0.39 262	0.35 281	0.22 175	0.28 216	0.20 181	0.15 172	0.25 168	0.20 251	0.08 198	0.16 396	0.08 172	0.07 125	0.07 117	0.12 264

XX-TBD	0.16 100	0.21 368	0.43 168	0.22 203	0.10 47	0.23 230	0.15 105	0.23 61	0.28 190	0.22 175	0.26 197	0.14 111	0.12 109	0.16 13	0.14 82	0.08 198	0.05 4	0.06 41	0.04 1	0.07 117	0.06 6

psm_up	0.30 406	0.21 368	0.58 362	0.26 378	0.18 375	0.32 384	0.27 442	0.57 457	0.45 404	0.38 412	0.41 369	0.45 439	0.40 473	0.59 419	0.32 397	0.11 375	0.12 308	0.13 445	0.12 430	0.11 361	0.11 214

hitnet-ft	0.31 417	0.21 368	0.56 337	0.19 77	0.14 217	0.40 453	0.23 384	0.46 340	0.42 370	0.37 403	0.46 427	0.53 487	0.35 447	0.76 496	0.35 420	0.14 462	0.10 256	0.14 469	0.10 352	0.15 451	0.14 323

PSMNet-RSSM	0.26 336	0.21 368	0.50 256	0.21 153	0.14 217	0.25 268	0.21 322	0.50 380	0.38 322	0.31 297	0.45 415	0.40 398	0.27 352	0.53 387	0.24 318	0.12 415	0.08 184	0.11 384	0.13 462	0.10 308	0.10 172

CFNet-ft	0.26 336	0.21 368	0.51 274	0.19 77	0.16 317	0.31 367	0.21 322	0.40 271	0.37 312	0.29 258	0.40 358	0.46 447	0.27 352	0.49 366	0.28 362	0.12 415	0.07 121	0.12 419	0.11 387	0.12 402	0.11 214

CFNet_RVC	0.26 336	0.21 368	0.51 274	0.19 77	0.16 317	0.31 367	0.21 322	0.40 271	0.37 312	0.29 258	0.40 358	0.46 447	0.27 352	0.49 366	0.28 362	0.12 415	0.07 121	0.12 419	0.11 387	0.12 402	0.11 214

UCFNet_RVC	0.25 313	0.21 368	0.49 234	0.19 77	0.15 279	0.34 406	0.18 218	0.47 351	0.36 297	0.30 281	0.35 297	0.40 398	0.26 344	0.35 312	0.24 318	0.13 437	0.08 184	0.13 445	0.14 479	0.13 416	0.13 295

CBMV_ROB	0.36 450	0.21 368	0.57 347	0.22 203	0.14 217	0.35 421	0.20 296	0.55 439	0.47 428	0.52 510	0.58 487	0.45 439	0.53 521	0.75 490	0.50 477	0.18 511	0.19 455	0.23 532	0.21 524	0.15 451	0.20 416

G2L-Stereo_test	0.26 336	0.22 387	0.54 318	0.20 119	0.13 177	0.28 310	0.24 408	0.51 390	0.40 348	0.38 412	0.37 323	0.40 398	0.26 344	0.53 387	0.32 397	0.09 270	0.06 48	0.07 95	0.06 56	0.09 247	0.11 214

coex_refinement	0.28 373	0.22 387	0.50 256	0.23 254	0.15 279	0.31 367	0.20 296	0.51 390	0.43 381	0.35 373	0.42 377	0.45 439	0.27 352	0.56 404	0.41 442	0.10 336	0.07 121	0.07 95	0.07 125	0.11 361	0.12 264

AIO-test1	0.21 208	0.22 387	0.56 337	0.31 486	0.24 483	0.21 182	0.16 136	0.42 294	0.37 312	0.17 117	0.26 197	0.18 159	0.12 109	0.29 244	0.15 124	0.08 198	0.07 121	0.10 327	0.11 387	0.07 117	0.10 172

GMStereo_Zeroshot	0.25 313	0.22 387	0.51 274	0.27 415	0.14 217	0.28 310	0.15 105	0.40 271	0.36 297	0.37 403	0.43 391	0.40 398	0.17 207	0.35 312	0.21 273	0.12 415	0.07 121	0.13 445	0.07 125	0.17 474	0.10 172

TestStereo1	0.23 260	0.22 387	0.50 256	0.27 415	0.14 217	0.26 285	0.27 442	0.43 303	0.38 322	0.29 258	0.39 349	0.23 216	0.21 272	0.33 290	0.18 203	0.08 198	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.10 172

SA-5K	0.23 260	0.22 387	0.50 256	0.27 415	0.14 217	0.26 285	0.27 442	0.43 303	0.38 322	0.29 258	0.39 349	0.23 216	0.21 272	0.33 290	0.18 203	0.08 198	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.08 174	0.10 172

SA	0.24 288	0.22 387	0.55 327	0.23 254	0.14 217	0.25 268	0.23 384	0.48 362	0.42 370	0.28 234	0.44 401	0.23 216	0.23 291	0.34 305	0.17 176	0.07 84	0.09 224	0.11 384	0.11 387	0.08 174	0.09 106

AACVNet	0.28 373	0.22 387	0.55 327	0.23 254	0.14 217	0.30 346	0.19 261	0.43 303	0.33 259	0.39 430	0.42 377	0.44 433	0.29 394	0.73 481	0.28 362	0.11 375	0.09 224	0.11 384	0.09 296	0.13 416	0.12 264

LMCR-Stereo	0.28 373	0.22 387	0.56 337	0.29 459	0.14 217	0.37 436	0.23 384	0.57 457	0.36 297	0.40 439	0.40 358	0.29 295	0.30 400	0.41 338	0.38 432	0.11 375	0.07 121	0.09 254	0.07 125	0.13 416	0.10 172

rafts_anoy	0.21 208	0.22 387	0.49 234	0.25 338	0.24 483	0.19 125	0.17 166	0.34 198	0.32 243	0.24 191	0.25 189	0.20 181	0.16 190	0.25 168	0.21 273	0.08 198	0.19 455	0.11 384	0.12 430	0.09 247	0.09 106

RALCasStereoNet	0.22 227	0.22 387	0.48 214	0.23 254	0.23 469	0.22 211	0.18 218	0.32 173	0.27 180	0.22 175	0.30 238	0.22 202	0.15 172	0.29 244	0.20 251	0.08 198	0.22 488	0.07 95	0.06 56	0.10 308	0.25 472

111	0.22 227	0.22 387	0.57 347	0.19 77	0.09 11	0.24 252	0.17 166	0.44 324	0.46 415	0.24 191	0.30 238	0.29 295	0.22 279	0.25 168	0.19 230	0.08 198	0.05 4	0.07 95	0.06 56	0.07 117	0.15 339

cf-r	0.26 336	0.22 387	0.66 406	0.22 203	0.14 217	0.28 310	0.22 356	0.44 324	0.42 370	0.32 322	0.42 377	0.43 427	0.27 352	0.44 351	0.27 354	0.11 375	0.07 121	0.08 172	0.10 352	0.08 174	0.09 106

edge stereo	0.40 478	0.22 387	0.87 480	0.27 415	0.22 457	0.38 442	0.26 433	0.59 479	0.56 491	0.53 516	0.60 495	0.71 544	0.50 512	0.78 500	0.43 450	0.16 486	0.15 380	0.19 518	0.14 479	0.17 474	0.19 398

iResNet	0.25 313	0.22 387	0.62 386	0.26 378	0.11 79	0.31 367	0.23 384	0.46 340	0.45 404	0.34 355	0.43 391	0.27 269	0.23 291	0.36 317	0.37 430	0.08 198	0.05 4	0.07 95	0.06 56	0.08 174	0.10 172

SGM_RVC	0.57 533	0.22 387	0.60 376	0.26 378	0.16 317	0.97 563	0.46 537	0.76 552	0.90 554	1.03 565	0.92 548	1.16 562	0.93 563	1.21 561	0.72 517	0.17 500	0.16 396	0.16 494	0.16 500	0.16 459	0.24 461
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 364	0.23 403	0.61 382	0.22 203	0.14 217	0.25 268	0.19 261	0.48 362	0.37 312	0.33 335	0.38 331	0.40 398	0.23 291	0.61 430	0.33 406	0.11 375	0.09 224	0.10 327	0.08 210	0.09 247	0.11 214

StereoVision	0.23 260	0.23 403	0.55 327	0.27 415	0.17 347	0.23 230	0.22 356	0.40 271	0.32 243	0.21 157	0.51 451	0.22 202	0.16 190	0.29 244	0.19 230	0.11 375	0.12 308	0.13 445	0.13 462	0.10 308	0.08 62

CBFPSM	0.28 373	0.23 403	0.76 442	0.21 153	0.14 217	0.38 442	0.26 433	0.42 294	0.37 312	0.34 355	0.36 312	0.55 492	0.38 462	0.33 290	0.40 438	0.08 198	0.08 184	0.07 95	0.08 210	0.09 247	0.12 264

iinet-f	0.31 417	0.23 403	1.16 529	0.20 119	0.16 317	0.44 472	0.23 384	0.47 351	0.38 322	0.36 386	0.44 401	0.41 407	0.35 447	0.36 317	0.43 450	0.10 336	0.09 224	0.08 172	0.08 210	0.13 416	0.12 264

Anonymous_2	0.44 494	0.23 403	0.57 347	0.34 508	0.34 535	0.53 514	0.28 457	0.49 372	0.39 338	0.36 386	0.34 289	0.48 461	0.38 462	0.43 347	0.33 406	0.26 540	0.41 563	0.44 560	1.45 595	0.33 551	0.37 534

raft_robust	0.25 313	0.23 403	0.44 176	0.22 203	0.13 177	0.23 230	0.22 356	0.52 397	0.50 455	0.33 335	0.32 259	0.33 341	0.23 291	0.55 398	0.18 203	0.07 84	0.11 288	0.08 172	0.10 352	0.08 174	0.07 19

ADLNet2	0.31 417	0.23 403	0.77 448	0.23 254	0.18 375	0.36 428	0.24 408	0.55 439	0.54 478	0.33 335	0.38 331	0.45 439	0.31 417	0.70 471	0.36 424	0.10 336	0.08 184	0.09 254	0.09 296	0.12 402	0.11 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 176	0.23 403	0.49 234	0.21 153	0.16 317	0.19 125	0.17 166	0.35 207	0.32 243	0.26 213	0.33 279	0.20 181	0.17 207	0.21 94	0.17 176	0.06 41	0.10 256	0.07 95	0.07 125	0.07 117	0.11 214

RYNet	0.38 462	0.23 403	0.65 401	0.26 378	0.28 507	0.62 530	0.33 492	0.61 499	0.62 511	0.42 456	0.39 349	0.58 504	0.40 473	0.89 525	0.57 496	0.11 375	0.09 224	0.12 419	0.11 387	0.19 499	0.22 440

HITNet	0.22 227	0.23 403	0.60 376	0.20 119	0.09 11	0.27 292	0.15 105	0.45 333	0.33 259	0.29 258	0.33 279	0.27 269	0.22 279	0.29 244	0.27 354	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.06 56	0.09 247	0.11 214
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
MLCV	0.25 313	0.23 403	0.59 369	0.22 203	0.09 11	0.30 346	0.18 218	0.40 271	0.38 322	0.38 412	0.44 401	0.31 323	0.22 279	0.44 351	0.32 397	0.07 84	0.05 4	0.07 95	0.06 56	0.07 117	0.08 62

rvit_105_1	0.28 373	0.24 414	0.65 401	0.27 415	0.19 402	0.31 367	0.35 500	0.46 340	0.53 473	0.31 297	0.32 259	0.32 334	0.27 352	0.36 317	0.26 343	0.16 486	0.14 347	0.15 486	0.17 511	0.11 361	0.11 214

DispNO	0.29 393	0.24 414	0.83 467	0.23 254	0.17 347	0.25 268	0.22 356	0.47 351	0.42 370	0.33 335	0.39 349	0.38 380	0.28 374	0.78 500	0.35 420	0.09 270	0.07 121	0.10 327	0.10 352	0.09 247	0.09 106

RAFT+CT+SA	0.23 260	0.24 414	0.48 214	0.25 338	0.18 375	0.23 230	0.29 463	0.42 294	0.38 322	0.24 191	0.39 349	0.20 181	0.17 207	0.34 305	0.17 176	0.07 84	0.07 121	0.09 254	0.12 430	0.09 247	0.13 295

iRaft-Stereo_5w	0.25 313	0.24 414	0.50 256	0.23 254	0.18 375	0.19 125	0.19 261	0.39 262	0.35 281	0.28 234	0.36 312	0.34 349	0.23 291	0.66 459	0.28 362	0.07 84	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.09 247	0.14 323

RAFT	0.24 288	0.24 414	0.46 193	0.27 415	0.15 279	0.26 285	0.26 433	0.37 233	0.31 233	0.34 355	0.34 289	0.41 407	0.22 279	0.30 259	0.18 203	0.08 198	0.15 380	0.11 384	0.10 352	0.11 361	0.13 295

GEStereo_RVC	0.29 393	0.24 414	0.60 376	0.27 415	0.16 317	0.33 391	0.25 422	0.58 470	0.56 491	0.35 373	0.38 331	0.34 349	0.25 326	0.51 376	0.29 375	0.12 415	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.11 361	0.13 295

TestStereo	0.22 227	0.24 414	0.48 214	0.25 338	0.11 79	0.22 211	0.22 356	0.32 173	0.31 233	0.24 191	0.34 289	0.23 216	0.19 257	0.62 441	0.19 230	0.08 198	0.07 121	0.10 327	0.07 125	0.11 361	0.07 19

sAnonymous2	0.21 208	0.24 414	0.79 453	0.24 301	0.17 347	0.22 211	0.20 296	0.36 219	0.29 208	0.17 117	0.19 130	0.17 148	0.16 190	0.18 38	0.15 124	0.10 336	0.07 121	0.09 254	0.08 210	0.23 522	0.18 383

CroCo_RVC	0.21 208	0.24 414	0.79 453	0.24 301	0.17 347	0.22 211	0.20 296	0.36 219	0.29 208	0.17 117	0.19 130	0.17 148	0.16 190	0.18 38	0.15 124	0.10 336	0.07 121	0.09 254	0.08 210	0.23 522	0.18 383

RALAANet	0.21 208	0.24 414	0.53 306	0.23 254	0.14 217	0.22 211	0.13 60	0.38 244	0.30 224	0.29 258	0.26 197	0.25 245	0.15 172	0.28 222	0.20 251	0.08 198	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.10 308	0.07 19

AFF-stereo	0.20 176	0.24 414	0.49 234	0.22 203	0.11 79	0.18 106	0.18 218	0.35 207	0.29 208	0.25 203	0.36 312	0.25 245	0.17 207	0.25 168	0.17 176	0.06 41	0.09 224	0.08 172	0.08 210	0.08 174	0.11 214

STTStereo	0.30 406	0.24 414	0.83 467	0.25 338	0.17 347	0.30 346	0.24 408	0.49 372	0.39 338	0.39 430	0.41 369	0.44 433	0.28 374	0.41 338	0.30 378	0.13 437	0.13 329	0.13 445	0.16 500	0.12 402	0.12 264

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 393	0.24 414	0.81 458	0.26 378	0.18 375	0.30 346	0.22 356	0.52 397	0.41 358	0.38 412	0.42 377	0.42 420	0.28 374	0.46 359	0.31 388	0.11 375	0.08 184	0.10 327	0.11 387	0.10 308	0.12 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 430	0.24 414	0.49 234	0.27 415	0.16 317	0.34 406	0.19 261	0.55 439	0.50 455	0.34 355	0.37 323	0.42 420	0.30 400	0.93 537	0.25 332	0.19 520	0.20 470	0.24 534	0.22 532	0.17 474	0.25 472

pmcnn	0.54 526	0.24 414	1.06 514	0.25 338	0.26 500	0.40 453	0.31 481	0.55 439	0.55 486	0.56 524	1.22 563	2.53 588	0.39 469	0.84 517	1.08 551	0.09 270	0.06 48	0.06 41	0.05 21	0.10 308	0.14 323

LL-Strereo2	0.21 208	0.25 429	0.53 306	0.32 492	0.20 426	0.25 268	0.14 80	0.32 173	0.25 152	0.25 203	0.20 138	0.24 233	0.12 109	0.28 222	0.18 203	0.07 84	0.07 121	0.12 419	0.09 296	0.09 247	0.16 357

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 430	0.25 429	0.82 462	0.22 203	0.17 347	0.46 483	0.28 457	0.53 407	0.53 473	0.43 467	0.57 484	0.44 433	0.31 417	0.50 370	0.48 470	0.10 336	0.06 48	0.08 172	0.06 56	0.11 361	0.12 264

test_5	0.25 313	0.25 429	0.57 347	0.27 415	0.18 375	0.25 268	0.29 463	0.42 294	0.39 338	0.29 258	0.40 358	0.27 269	0.23 291	0.35 312	0.19 230	0.07 84	0.07 121	0.09 254	0.09 296	0.10 308	0.14 323

SACVNet	0.32 423	0.25 429	0.59 369	0.26 378	0.19 402	0.35 421	0.25 422	0.54 421	0.41 358	0.43 467	0.45 415	0.46 447	0.34 440	0.71 477	0.30 378	0.14 462	0.10 256	0.12 419	0.12 430	0.16 459	0.20 416

GwcNet-RSSM	0.28 373	0.25 429	0.61 382	0.22 203	0.14 217	0.28 310	0.24 408	0.46 340	0.44 393	0.33 335	0.46 427	0.41 407	0.28 374	0.55 398	0.31 388	0.11 375	0.07 121	0.09 254	0.10 352	0.10 308	0.09 106

BEATNet_4x	0.25 313	0.25 429	0.66 406	0.23 254	0.10 47	0.29 333	0.14 80	0.49 372	0.34 270	0.31 297	0.35 297	0.32 334	0.26 344	0.34 305	0.33 406	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.07 125	0.11 361	0.13 295

DANet	0.37 457	0.25 429	0.67 409	0.37 520	0.22 457	0.42 463	0.25 422	0.50 380	0.44 393	0.52 510	0.50 448	0.59 505	0.42 484	0.78 500	0.53 485	0.13 437	0.12 308	0.14 469	0.12 430	0.17 474	0.21 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 440	0.25 429	0.77 448	0.27 415	0.17 347	0.34 406	0.28 457	0.55 439	0.50 455	0.43 467	0.46 427	0.44 433	0.31 417	0.90 528	0.27 354	0.15 476	0.10 256	0.14 469	0.14 479	0.15 451	0.15 339

DeepPruner_ROB	0.28 373	0.25 429	0.64 396	0.22 203	0.16 317	0.30 346	0.21 322	0.54 421	0.33 259	0.36 386	0.38 331	0.38 380	0.26 344	0.45 357	0.28 362	0.15 476	0.11 288	0.11 384	0.11 387	0.14 439	0.14 323

CBMV	0.36 450	0.25 429	0.61 382	0.24 301	0.14 217	0.42 463	0.33 492	0.56 448	0.52 472	0.54 520	0.52 458	0.51 475	0.58 528	0.63 444	0.43 450	0.15 476	0.16 396	0.18 511	0.16 500	0.13 416	0.19 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 430	0.26 439	0.64 396	0.28 443	0.23 469	0.48 496	0.27 442	0.54 421	0.47 428	0.49 499	0.56 479	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 437	0.16 396	0.13 445	0.12 430	0.14 439	0.14 323

YMNet_1	0.33 430	0.26 439	0.64 396	0.28 443	0.23 469	0.48 496	0.27 442	0.54 421	0.47 428	0.49 499	0.56 479	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 437	0.16 396	0.13 445	0.12 430	0.14 439	0.14 323

fast-acv-ft	0.33 430	0.26 439	0.88 486	0.25 338	0.18 375	0.49 502	0.27 442	0.44 324	0.50 455	0.40 439	0.55 474	0.49 467	0.36 452	0.39 333	0.41 442	0.11 375	0.11 288	0.11 384	0.12 430	0.13 416	0.11 214

APVNet	0.38 462	0.26 439	0.87 480	0.26 378	0.22 457	0.52 511	0.35 500	0.64 516	0.46 415	0.40 439	0.52 458	0.48 461	0.39 469	0.84 517	0.48 470	0.13 437	0.14 347	0.15 486	0.16 500	0.16 459	0.16 357

RP	0.38 462	0.26 439	0.67 409	0.31 486	0.24 483	0.37 436	0.29 463	0.53 407	0.61 507	0.42 456	0.65 512	0.62 517	0.51 514	0.63 444	0.43 450	0.17 500	0.15 380	0.17 503	0.15 490	0.17 474	0.19 398

G-Net	0.47 508	0.26 439	1.02 509	0.34 508	0.28 507	0.89 557	0.35 500	0.47 351	0.46 415	0.68 541	1.20 561	0.64 526	0.59 530	0.61 430	0.60 500	0.16 486	0.14 347	0.17 503	0.13 462	0.22 517	0.21 426

DPSNet	0.51 518	0.26 439	1.16 529	0.28 443	0.21 442	0.76 544	0.56 554	0.89 568	0.82 543	0.49 499	0.51 451	0.64 526	0.81 555	0.89 525	0.85 531	0.17 500	0.16 396	0.13 445	0.13 462	0.26 532	0.27 488

XPNet_ROB	0.35 447	0.26 439	0.58 362	0.28 443	0.19 402	0.37 436	0.31 481	0.57 457	0.51 461	0.52 510	0.54 469	0.57 499	0.38 462	0.65 453	0.48 470	0.17 500	0.12 308	0.13 445	0.12 430	0.16 459	0.17 378

AIO-test2	0.22 227	0.27 447	0.54 318	0.29 459	0.16 317	0.22 211	0.16 136	0.44 324	0.43 381	0.17 117	0.29 224	0.16 134	0.11 76	0.27 200	0.14 82	0.19 520	0.07 121	0.10 327	0.11 387	0.08 174	0.09 106

AASNet	0.29 393	0.27 447	0.67 409	0.26 378	0.18 375	0.34 406	0.21 322	0.64 516	0.49 449	0.36 386	0.41 369	0.32 334	0.26 344	0.33 290	0.39 436	0.12 415	0.09 224	0.10 327	0.08 210	0.14 439	0.12 264

ACRE	0.23 260	0.27 447	0.83 467	0.24 301	0.15 279	0.24 252	0.20 296	0.38 244	0.32 243	0.32 322	0.33 279	0.23 216	0.15 172	0.26 188	0.22 290	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.09 106

HCRNet	0.25 313	0.27 447	0.42 162	0.34 508	0.17 347	0.27 292	0.18 218	0.45 333	0.37 312	0.31 297	0.35 297	0.32 334	0.23 291	0.44 351	0.21 273	0.13 437	0.08 184	0.13 445	0.11 387	0.11 361	0.09 106

DMCA-RVC	0.30 406	0.27 447	0.93 496	0.28 443	0.17 347	0.30 346	0.21 322	0.43 303	0.36 297	0.40 439	0.38 331	0.39 394	0.36 452	0.44 351	0.34 413	0.13 437	0.10 256	0.16 494	0.12 430	0.13 416	0.11 214

TDLM	0.32 423	0.27 447	0.52 295	0.30 470	0.15 279	0.33 391	0.32 486	0.54 421	0.50 455	0.44 473	0.43 391	0.39 394	0.30 400	0.92 535	0.30 378	0.14 462	0.09 224	0.13 445	0.12 430	0.13 416	0.14 323

iResNet_ROB	0.27 364	0.27 447	0.48 214	0.21 153	0.12 125	0.32 384	0.17 166	0.57 457	0.55 486	0.39 430	0.44 401	0.37 374	0.28 374	0.43 347	0.28 362	0.08 198	0.06 48	0.06 41	0.05 21	0.09 247	0.11 214

WCMA_ROB	0.55 527	0.27 447	0.76 442	0.26 378	0.22 457	0.62 530	0.36 506	0.57 457	0.58 495	0.97 561	1.40 569	1.28 567	0.94 564	0.80 507	0.80 526	0.20 523	0.17 429	0.16 494	0.16 500	0.19 499	0.29 501

TCMNet	0.34 440	0.28 455	0.81 458	0.29 459	0.30 522	0.40 453	0.28 457	0.53 407	0.49 449	0.38 412	0.46 427	0.40 398	0.30 400	0.61 430	0.42 446	0.14 462	0.13 329	0.15 486	0.14 479	0.18 490	0.19 398

CIPLG	0.23 260	0.28 455	0.75 438	0.24 301	0.16 317	0.25 268	0.20 296	0.38 244	0.33 259	0.32 322	0.34 289	0.23 216	0.15 172	0.27 200	0.22 290	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.09 106

GANet	0.40 478	0.28 455	0.67 409	0.31 486	0.18 375	0.43 467	0.39 519	0.60 491	0.46 415	0.48 498	0.78 532	0.55 492	0.45 493	0.96 541	0.55 492	0.13 437	0.14 347	0.13 445	0.12 430	0.15 451	0.16 357

StereoDRNet	0.34 440	0.28 455	0.70 422	0.28 443	0.21 442	0.43 467	0.30 472	0.63 511	0.51 461	0.47 492	0.40 358	0.48 461	0.31 417	0.58 411	0.44 457	0.12 415	0.10 256	0.12 419	0.11 387	0.13 416	0.13 295

SDNR	0.47 508	0.29 459	0.92 492	0.24 301	0.37 543	1.27 574	0.17 166	0.54 421	0.58 495	0.44 473	0.85 541	0.55 492	0.28 374	1.19 560	0.52 481	0.23 529	0.24 511	0.17 503	0.13 462	0.19 499	0.26 484

IPLGR_C	0.23 260	0.29 459	0.81 458	0.24 301	0.16 317	0.24 252	0.20 296	0.38 244	0.33 259	0.32 322	0.33 279	0.23 216	0.15 172	0.26 188	0.22 290	0.09 270	0.07 121	0.08 172	0.07 125	0.08 174	0.09 106

psmorigin	0.52 521	0.29 459	3.10 588	0.24 301	0.19 402	0.39 447	0.24 408	0.52 397	0.45 404	0.66 538	0.68 518	0.70 543	0.52 516	0.86 520	0.49 476	0.15 476	0.17 429	0.13 445	0.14 479	0.16 459	0.23 448

GwcNet	0.37 457	0.29 459	1.12 523	0.25 338	0.24 483	0.48 496	0.27 442	0.58 470	0.60 505	0.39 430	0.54 469	0.51 475	0.34 440	0.60 424	0.46 465	0.13 437	0.12 308	0.12 419	0.11 387	0.13 416	0.15 339

Nwc_Net	0.39 467	0.29 459	0.84 471	0.32 492	0.24 483	0.45 480	0.30 472	0.67 529	0.51 461	0.39 430	0.70 522	0.59 505	0.48 506	0.61 430	0.45 464	0.16 486	0.12 308	0.19 518	0.21 524	0.14 439	0.15 339

CFNet	0.29 393	0.29 459	0.57 347	0.23 254	0.14 217	0.34 406	0.15 105	0.53 407	0.46 415	0.31 297	0.40 358	0.38 380	0.27 352	0.76 496	0.28 362	0.10 336	0.07 121	0.11 384	0.11 387	0.11 361	0.09 106

z-ln-s-r	0.35 447	0.30 465	1.02 509	0.23 254	0.14 217	0.30 346	0.26 433	0.46 340	0.55 486	0.33 335	0.61 503	0.39 394	0.31 417	0.80 507	0.77 522	0.08 198	0.06 48	0.08 172	0.08 210	0.11 361	0.10 172

ARAFT	0.26 336	0.30 465	0.87 480	0.22 203	0.12 125	0.30 346	0.24 408	0.46 340	0.34 270	0.33 335	0.28 216	0.29 295	0.20 262	0.49 366	0.19 230	0.08 198	0.06 48	0.12 419	0.11 387	0.09 247	0.09 106

GMStereo	0.21 208	0.30 465	0.57 347	0.21 153	0.12 125	0.24 252	0.18 218	0.30 150	0.41 358	0.26 213	0.24 182	0.17 148	0.16 190	0.25 168	0.19 230	0.10 336	0.07 121	0.08 172	0.08 210	0.11 361	0.09 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 514	0.30 465	1.15 527	0.28 443	0.19 402	0.77 547	0.64 559	0.57 457	0.73 536	0.57 527	0.73 527	0.55 492	0.60 532	0.66 459	1.53 573	0.11 375	0.10 256	0.13 445	0.13 462	0.15 451	0.16 357

AF-Net	0.40 478	0.31 469	0.74 435	0.33 503	0.24 483	0.43 467	0.30 472	0.64 516	0.67 521	0.44 473	0.69 521	0.65 528	0.52 516	0.59 419	0.48 470	0.16 486	0.12 308	0.19 518	0.14 479	0.16 459	0.14 323

NCC-stereo	0.42 488	0.31 469	0.87 480	0.32 492	0.29 517	0.47 489	0.37 508	0.68 534	0.53 473	0.42 456	0.58 487	0.57 499	0.52 516	0.75 490	0.54 489	0.18 511	0.14 347	0.18 511	0.25 543	0.17 474	0.18 383

Abc-Net	0.42 488	0.31 469	0.87 480	0.32 492	0.29 517	0.47 489	0.37 508	0.68 534	0.53 473	0.42 456	0.58 487	0.57 499	0.52 516	0.75 490	0.54 489	0.18 511	0.14 347	0.18 511	0.25 543	0.17 474	0.18 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 430	0.31 469	0.69 416	0.23 254	0.14 217	0.30 346	0.23 384	0.49 372	0.55 486	0.39 430	0.60 495	0.43 427	0.30 400	0.88 523	0.54 489	0.11 375	0.08 184	0.07 95	0.07 125	0.10 308	0.12 264

LALA_ROB	0.38 462	0.31 469	0.65 401	0.30 470	0.21 442	0.46 483	0.39 519	0.63 511	0.54 478	0.53 516	0.52 458	0.69 540	0.36 452	0.52 384	0.48 470	0.18 511	0.11 288	0.16 494	0.14 479	0.17 474	0.16 357

PSMNet_ROB	0.36 450	0.31 469	0.71 429	0.31 486	0.21 442	0.44 472	0.44 533	0.61 499	0.49 449	0.39 430	0.45 415	0.49 467	0.32 430	0.66 459	0.53 485	0.14 462	0.10 256	0.15 486	0.14 479	0.13 416	0.13 295

MeshStereo	0.60 538	0.31 469	0.71 429	0.22 203	0.17 347	0.66 537	0.36 506	0.81 557	0.63 513	1.48 587	1.32 566	1.65 574	0.83 556	1.18 559	0.74 519	0.17 500	0.17 429	0.17 503	0.14 479	0.17 474	0.19 398
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
dd	0.23 260	0.32 476	0.55 327	0.23 254	0.12 125	0.27 292	0.21 322	0.32 173	0.45 404	0.30 281	0.29 224	0.25 245	0.17 207	0.31 271	0.26 343	0.13 437	0.07 121	0.10 327	0.08 210	0.12 402	0.09 106

DGSMNet	0.63 544	0.32 476	1.01 508	0.54 559	0.73 573	0.62 530	1.36 590	0.62 507	0.58 495	0.38 412	0.62 506	0.52 482	0.34 440	0.65 453	0.47 468	0.54 566	0.61 583	0.67 571	0.61 579	0.65 567	0.69 579

FADNet-RVC-Resample	0.31 417	0.32 476	1.16 529	0.27 415	0.17 347	0.33 391	0.21 322	0.49 372	0.40 348	0.36 386	0.38 331	0.34 349	0.27 352	0.54 393	0.27 354	0.10 336	0.10 256	0.14 469	0.13 462	0.13 416	0.18 383

ETE_ROB	0.36 450	0.32 476	0.64 396	0.30 470	0.18 375	0.40 453	0.38 516	0.59 479	0.49 449	0.50 504	0.52 458	0.62 517	0.37 457	0.58 411	0.43 450	0.13 437	0.10 256	0.14 469	0.12 430	0.17 474	0.18 383

DFGA-Net	0.26 336	0.33 480	0.70 422	0.22 203	0.15 279	0.25 268	0.17 166	0.41 289	0.40 348	0.30 281	0.32 259	0.21 195	0.18 235	0.61 430	0.33 406	0.08 198	0.06 48	0.10 327	0.09 296	0.11 361	0.09 106

FC-DCNN v2	0.75 555	0.33 480	0.82 462	0.33 503	0.28 507	0.85 554	0.40 523	0.88 566	0.86 550	1.46 581	1.65 578	2.08 581	1.40 580	1.14 557	0.95 537	0.24 531	0.22 488	0.27 537	0.26 547	0.26 532	0.32 513

LL-Strereo	0.32 423	0.33 480	0.77 448	0.26 378	0.24 483	0.22 211	0.23 384	0.58 470	0.44 393	0.35 373	0.32 259	0.41 407	0.40 473	0.93 537	0.25 332	0.08 198	0.13 329	0.11 384	0.09 296	0.09 247	0.22 440

RAFT + AFF	0.30 406	0.33 480	0.76 442	0.25 338	0.17 347	0.30 346	0.33 492	0.55 439	0.42 370	0.28 234	0.30 238	0.31 323	0.31 417	0.64 449	0.32 397	0.09 270	0.11 288	0.11 384	0.10 352	0.12 402	0.16 357

aanetorigin	0.40 478	0.33 480	1.14 526	0.25 338	0.19 402	0.30 346	0.37 508	0.34 198	0.47 428	0.95 559	0.82 537	0.52 482	0.56 525	0.50 370	0.52 481	0.11 375	0.09 224	0.10 327	0.10 352	0.16 459	0.19 398

ADCRef	0.41 484	0.33 480	1.05 512	0.26 378	0.21 442	0.49 502	0.27 442	0.54 421	0.51 461	0.51 507	0.59 491	0.35 363	0.47 502	0.54 393	1.35 567	0.09 270	0.08 184	0.12 419	0.12 430	0.12 402	0.13 295

FC-DCNN	0.73 551	0.33 480	0.84 471	0.33 503	0.28 507	0.82 553	0.40 523	0.82 558	0.83 544	1.43 579	1.60 577	1.97 579	1.38 578	1.10 553	0.93 534	0.24 531	0.22 488	0.27 537	0.26 547	0.26 532	0.32 513

NCCL2	0.37 457	0.33 480	0.59 369	0.37 520	0.23 469	0.42 463	0.41 528	0.56 448	0.44 393	0.47 492	0.47 435	0.61 514	0.39 469	0.58 411	0.41 442	0.16 486	0.13 329	0.21 525	0.22 532	0.16 459	0.18 383

DN-CSS_ROB	0.24 288	0.33 480	0.69 416	0.25 338	0.14 217	0.26 285	0.13 60	0.42 294	0.35 281	0.30 281	0.42 377	0.22 202	0.20 262	0.34 305	0.22 290	0.07 84	0.06 48	0.11 384	0.11 387	0.11 361	0.09 106

ccnet	0.43 492	0.34 489	0.62 386	0.28 443	0.33 533	0.60 528	0.34 497	0.68 534	0.47 428	0.54 520	0.66 514	0.56 497	0.46 500	0.73 481	0.66 511	0.26 540	0.19 455	0.24 534	0.22 532	0.27 537	0.25 472

SHD	0.45 497	0.34 489	0.89 488	0.37 520	0.28 507	0.46 483	0.23 384	0.72 546	0.96 561	0.65 536	0.61 503	0.61 514	0.48 506	0.64 449	0.69 514	0.16 486	0.16 396	0.16 494	0.16 500	0.21 513	0.25 472

FBW_ROB	0.46 505	0.34 489	0.71 429	0.32 492	0.20 426	0.51 505	0.32 486	0.73 547	0.63 513	0.60 530	0.57 484	0.65 528	0.44 491	1.42 573	0.62 504	0.14 462	0.17 429	0.22 530	0.16 500	0.17 474	0.23 448

MSMD_ROB	0.63 544	0.34 489	0.70 422	0.30 470	0.25 496	0.88 556	0.35 500	0.58 470	0.67 521	1.13 569	1.52 573	1.75 577	1.05 569	0.90 528	0.60 500	0.24 531	0.22 488	0.27 537	0.27 550	0.25 528	0.27 488

HBP-ISP	0.34 440	0.35 493	0.76 442	0.23 254	0.17 347	0.33 391	0.22 356	0.56 448	0.47 428	0.42 456	0.49 445	0.33 341	0.41 478	0.73 481	0.27 354	0.18 511	0.19 455	0.24 534	0.20 522	0.16 459	0.16 357

Wz-Net-LNSev	0.36 450	0.35 493	1.06 514	0.26 378	0.21 442	0.47 489	0.33 492	0.56 448	0.58 495	0.45 480	0.54 469	0.50 472	0.37 457	0.40 335	0.42 446	0.12 415	0.11 288	0.10 327	0.09 296	0.14 439	0.15 339

Wz-Net-MNSev	0.39 467	0.35 493	0.99 507	0.26 378	0.21 442	0.59 527	0.39 519	0.58 470	0.61 507	0.49 499	0.56 479	0.53 487	0.37 457	0.61 430	0.47 468	0.11 375	0.09 224	0.11 384	0.11 387	0.15 451	0.15 339

FADNet_RVC	0.31 417	0.35 493	0.98 505	0.24 301	0.16 317	0.30 346	0.17 166	0.52 397	0.39 338	0.30 281	0.38 331	0.30 313	0.29 394	0.54 393	0.33 406	0.14 462	0.14 347	0.14 469	0.16 500	0.21 513	0.24 461

RGC	0.41 484	0.35 493	0.76 442	0.35 514	0.28 507	0.41 458	0.29 463	0.60 491	0.55 486	0.47 492	0.64 510	0.63 521	0.47 502	0.74 485	0.46 465	0.16 486	0.15 380	0.21 525	0.21 524	0.19 499	0.21 426

PA-Net	0.40 478	0.35 493	1.05 512	0.32 492	0.28 507	0.39 447	0.43 531	0.53 407	0.56 491	0.35 373	0.43 391	0.41 407	0.36 452	0.83 516	0.61 503	0.12 415	0.23 498	0.16 494	0.23 536	0.13 416	0.20 416
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 511	0.36 499	1.47 556	0.26 378	0.22 457	0.57 521	0.40 523	0.56 448	0.54 478	0.46 486	0.52 458	0.46 447	0.53 521	0.59 419	1.93 582	0.10 336	0.08 184	0.11 384	0.11 387	0.14 439	0.15 339

ADCPNet	0.51 518	0.36 499	1.82 571	0.27 415	0.23 469	0.71 540	0.39 519	0.56 448	0.54 478	0.52 510	0.60 495	0.66 532	0.57 527	0.64 449	1.23 557	0.15 476	0.18 442	0.14 469	0.23 536	0.19 499	0.22 440

PS-NSSS	0.33 430	0.36 499	0.61 382	0.24 301	0.18 375	0.33 391	0.24 408	0.59 479	0.42 370	0.38 412	0.52 458	0.36 368	0.31 417	0.80 507	0.32 397	0.18 511	0.14 347	0.21 525	0.15 490	0.17 474	0.14 323

w-ln-seven-2	0.40 478	0.37 502	1.34 547	0.28 443	0.18 375	0.38 442	0.29 463	0.53 407	0.59 502	0.47 492	0.56 479	0.46 447	0.42 484	0.70 471	0.64 508	0.10 336	0.10 256	0.12 419	0.11 387	0.14 439	0.16 357

UDGNet	0.24 288	0.37 502	0.53 306	0.25 338	0.14 217	0.24 252	0.18 218	0.32 173	0.44 393	0.29 258	0.28 216	0.24 233	0.20 262	0.30 259	0.21 273	0.16 486	0.07 121	0.21 525	0.11 387	0.16 459	0.11 214

SuperB	0.50 514	0.37 502	2.16 578	0.23 254	0.15 279	0.41 458	0.32 486	0.50 380	0.83 544	0.44 473	0.51 451	0.33 341	0.45 493	0.69 468	1.07 549	0.10 336	0.08 184	0.09 254	0.08 210	0.95 584	0.18 383

RTSC	0.43 492	0.37 502	0.95 500	0.30 470	0.20 426	0.50 504	0.23 384	0.65 522	0.86 550	0.56 524	0.54 469	0.51 475	0.36 452	0.71 477	0.92 533	0.13 437	0.14 347	0.11 384	0.13 462	0.18 490	0.19 398

DeepPrunerF	0.46 505	0.37 502	1.50 558	0.34 508	0.30 522	0.36 428	0.37 508	0.64 516	1.15 575	0.41 451	0.45 415	0.40 398	0.41 478	0.82 512	0.53 485	0.18 511	0.14 347	0.23 532	0.21 524	0.17 474	0.18 383

iResNetv2_ROB	0.29 393	0.37 502	0.92 492	0.24 301	0.13 177	0.30 346	0.19 261	0.55 439	0.51 461	0.39 430	0.46 427	0.39 394	0.27 352	0.36 317	0.30 378	0.09 270	0.06 48	0.07 95	0.05 21	0.13 416	0.11 214

PDISCO_ROB	0.45 497	0.37 502	0.89 488	0.44 547	0.37 543	0.70 539	0.35 500	0.75 550	0.78 539	0.45 480	0.53 466	0.65 528	0.40 473	0.68 467	0.52 481	0.22 528	0.12 308	0.21 525	0.19 518	0.26 532	0.22 440

dad	0.30 406	0.38 509	0.60 376	0.22 203	0.14 217	0.32 384	0.21 322	0.35 207	0.51 461	0.45 480	0.45 415	0.46 447	0.23 291	0.41 338	0.27 354	0.21 525	0.11 288	0.20 523	0.11 387	0.15 451	0.11 214

FCDSN-DC	0.67 547	0.38 509	0.83 467	0.37 520	0.30 522	0.66 537	0.37 508	0.69 540	0.70 529	1.15 571	1.53 574	1.70 576	1.38 578	1.00 545	0.83 529	0.24 531	0.22 488	0.27 537	0.26 547	0.27 537	0.32 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 494	0.38 509	0.94 499	0.30 470	0.20 426	0.52 511	0.49 544	0.61 499	0.60 505	0.56 524	0.47 435	0.49 467	0.42 484	1.24 562	0.76 521	0.12 415	0.18 442	0.12 419	0.13 462	0.12 402	0.18 383

PWC_ROB	0.41 484	0.38 509	0.92 492	0.26 378	0.20 426	0.39 447	0.19 261	0.61 499	0.69 527	0.58 528	0.84 540	0.52 482	0.44 491	0.74 485	0.62 504	0.13 437	0.09 224	0.14 469	0.10 352	0.17 474	0.18 383

Syn2CoEx	0.39 467	0.39 513	1.08 519	0.35 514	0.21 442	0.41 458	0.29 463	0.63 511	0.51 461	0.43 467	0.56 479	0.45 439	0.45 493	0.69 468	0.39 436	0.17 500	0.14 347	0.16 494	0.12 430	0.13 416	0.16 357

EDNetEfficient	0.64 546	0.39 513	2.52 581	0.26 378	0.26 500	0.39 447	0.49 544	0.42 294	1.06 566	1.38 576	0.86 542	0.61 514	0.97 565	0.66 459	1.62 577	0.11 375	0.10 256	0.10 327	0.12 430	0.20 507	0.19 398

LE_ROB	1.82 589	0.39 513	3.15 589	0.50 557	0.55 563	0.79 549	1.00 578	0.89 568	6.48 600	7.40 603	2.07 586	2.07 580	5.08 598	1.33 570	3.96 596	0.11 375	0.09 224	0.12 419	0.11 387	0.11 361	0.13 295

w-ln-seven	0.45 497	0.40 516	1.40 553	0.27 415	0.22 457	0.58 523	0.33 492	0.65 522	0.83 544	0.59 529	0.63 507	0.53 487	0.39 469	0.66 459	0.81 528	0.12 415	0.11 288	0.13 445	0.12 430	0.16 459	0.17 378

ELAS_RVC	0.80 559	0.40 516	1.10 521	0.40 536	0.35 538	0.93 558	1.10 585	0.87 565	1.12 573	1.40 577	1.39 567	1.27 566	1.55 586	1.13 555	1.13 552	0.29 547	0.27 527	0.30 546	0.28 551	0.31 546	0.36 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 559	0.40 516	0.91 491	0.39 531	0.35 538	1.52 582	0.81 572	0.97 570	0.98 563	1.47 586	1.58 576	1.19 564	1.33 577	1.01 546	1.21 555	0.29 547	0.27 527	0.30 546	0.29 554	0.32 549	0.36 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 541	0.41 519	0.93 496	0.44 547	0.39 548	0.63 534	0.51 548	0.86 564	1.27 576	0.93 558	1.09 556	0.81 548	0.85 557	0.89 525	0.89 532	0.21 525	0.23 498	0.22 530	0.19 518	0.28 542	0.41 542

PASM	0.49 513	0.41 519	1.15 527	0.37 520	0.35 538	0.42 463	0.42 529	0.54 421	0.65 516	0.54 520	0.54 469	0.63 521	0.48 506	0.94 540	0.51 480	0.27 544	0.30 544	0.30 546	0.33 556	0.29 544	0.29 501

SANet	0.58 535	0.41 519	1.38 550	0.27 415	0.16 317	0.72 541	0.48 541	0.71 542	1.34 577	0.69 542	0.97 550	0.94 554	0.78 551	0.97 543	0.93 534	0.14 462	0.12 308	0.12 419	0.12 430	0.18 490	0.20 416

PWCDC_ROB	0.41 484	0.41 519	0.77 448	0.34 508	0.21 442	0.43 467	0.20 296	0.60 491	0.90 554	0.44 473	1.24 564	0.36 368	0.38 462	0.56 404	0.48 470	0.18 511	0.11 288	0.11 384	0.10 352	0.20 507	0.16 357

FADNet-RVC	0.34 440	0.43 523	0.97 503	0.25 338	0.20 426	0.33 391	0.20 296	0.51 390	0.42 370	0.34 355	0.40 358	0.41 407	0.29 394	0.65 453	0.36 424	0.14 462	0.14 347	0.14 469	0.15 490	0.19 499	0.20 416

FADNet	0.34 440	0.43 523	0.88 486	0.24 301	0.22 457	0.37 436	0.19 261	0.56 448	0.49 449	0.32 322	0.36 312	0.43 427	0.32 430	0.65 453	0.30 378	0.17 500	0.16 396	0.14 469	0.16 500	0.25 528	0.21 426

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 462	0.43 523	0.72 434	0.35 514	0.19 402	0.51 505	0.25 422	0.56 448	0.39 338	0.42 456	0.47 435	0.47 457	0.27 352	0.74 485	0.32 397	0.38 560	0.19 455	0.27 537	0.17 511	0.29 544	0.27 488

SGM-Forest	0.42 488	0.44 526	0.92 492	0.24 301	0.16 317	0.45 480	0.40 523	0.58 470	0.50 455	0.54 520	0.63 507	0.52 482	0.51 514	0.91 530	0.66 511	0.17 500	0.17 429	0.17 503	0.15 490	0.15 451	0.21 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 508	0.45 527	1.07 516	0.40 536	0.28 507	0.58 523	0.38 516	0.67 529	0.76 538	0.53 516	0.47 435	0.59 505	0.47 502	0.74 485	0.80 526	0.18 511	0.14 347	0.18 511	0.16 500	0.26 532	0.24 461

ADCMid	0.53 524	0.45 527	1.46 555	0.27 415	0.22 457	0.51 505	0.38 516	0.61 499	0.58 495	0.75 546	0.67 516	0.62 517	0.66 546	0.66 459	1.75 578	0.13 437	0.12 308	0.17 503	0.17 511	0.20 507	0.21 426

StereoAnything_RVC	0.22 227	0.47 529	0.67 409	0.30 470	0.31 529	0.11 3	0.11 23	0.18 24	0.15 28	0.09 1	0.11 20	0.09 18	0.09 19	0.27 200	0.12 11	0.09 270	0.39 560	0.06 41	0.04 1	0.24 526	0.49 558

PSMNet-RUCA	0.39 467	0.47 529	0.84 471	0.46 552	0.41 551	0.34 406	0.26 433	0.59 479	0.46 415	0.40 439	0.51 451	0.44 433	0.33 438	0.43 347	0.31 388	0.25 538	0.14 347	0.33 553	0.21 524	0.32 549	0.23 448

SAMSARA	0.62 541	0.47 529	0.93 496	0.70 568	0.50 557	1.15 569	1.29 589	0.79 554	0.70 529	0.77 550	0.55 474	0.92 553	0.58 528	0.87 522	0.77 522	0.19 520	0.27 527	0.18 511	0.19 518	0.27 537	0.28 496

CSAN	0.55 527	0.47 529	1.19 537	0.37 520	0.23 469	0.57 521	0.61 557	0.65 522	0.72 533	0.65 536	0.78 532	0.66 532	0.65 545	1.41 572	0.77 522	0.21 525	0.17 429	0.20 523	0.21 524	0.18 490	0.21 426

FINET	0.58 535	0.48 533	1.35 549	0.38 529	0.37 543	0.96 562	1.13 586	0.84 563	1.05 565	0.50 504	0.70 522	0.45 439	0.61 536	0.63 444	0.62 504	0.26 540	0.28 532	0.14 469	0.13 462	0.20 507	0.44 549

LSM	1.68 587	0.48 533	2.91 586	2.28 598	17.60 609	0.52 511	0.55 553	0.65 522	0.78 539	0.84 553	1.11 557	0.63 521	0.55 523	0.79 504	0.53 485	0.16 486	0.25 516	0.18 511	0.21 524	0.25 528	2.37 599

WZ-Net	0.56 531	0.49 535	2.14 577	0.30 470	0.24 483	0.58 523	0.48 541	0.65 522	0.80 541	0.51 507	0.72 524	0.68 538	0.60 532	1.06 551	1.01 542	0.13 437	0.10 256	0.11 384	0.12 430	0.19 499	0.23 448

AnyNet_C32	0.55 527	0.51 536	1.34 547	0.29 459	0.28 507	0.61 529	0.62 558	0.57 457	0.62 511	0.63 533	0.68 518	0.54 491	0.55 523	0.82 512	1.81 579	0.15 476	0.15 380	0.15 486	0.18 516	0.21 513	0.25 472

z-mn7	0.48 511	0.52 537	1.28 543	0.26 378	0.19 402	0.62 530	0.34 497	0.59 479	0.96 561	0.45 480	0.97 550	0.53 487	0.41 478	0.99 544	0.70 515	0.11 375	0.10 256	0.10 327	0.10 352	0.14 439	0.16 357

Consistency-Raft	0.56 531	0.52 537	1.12 523	0.45 549	0.49 556	0.48 496	0.45 534	0.73 547	0.74 537	0.45 480	0.82 537	0.46 447	0.60 532	0.51 376	0.63 507	0.39 562	0.40 561	0.44 560	0.51 571	0.53 561	0.38 541

GANetREF_RVC	0.45 497	0.52 537	0.87 480	0.39 531	0.20 426	0.51 505	0.50 546	0.68 534	0.67 521	0.47 492	0.46 427	0.50 472	0.43 488	0.91 530	0.40 438	0.28 546	0.21 477	0.32 550	0.19 518	0.28 542	0.23 448
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
Wz-Net-SNSev	0.45 497	0.53 540	1.42 554	0.31 486	0.21 442	0.44 472	0.45 534	0.64 516	0.68 525	0.46 486	0.66 514	0.62 517	0.40 473	0.78 500	0.65 509	0.12 415	0.11 288	0.12 419	0.13 462	0.17 474	0.19 398

UDG	0.42 488	0.54 541	0.67 409	0.41 542	0.35 538	0.47 489	0.27 442	0.57 457	0.48 436	0.40 439	0.46 427	0.59 505	0.45 493	0.47 363	0.46 465	0.26 540	0.19 455	0.49 562	0.22 532	0.37 553	0.30 504

anonymity	0.57 533	0.55 542	0.74 435	0.48 554	0.63 567	0.56 519	0.43 531	0.71 542	0.51 461	0.64 535	0.55 474	0.57 499	0.61 536	0.65 453	0.57 496	0.55 567	0.55 577	0.50 563	0.54 572	0.51 560	0.61 569

CC-Net-ROB	0.46 505	0.55 542	0.86 478	0.38 529	0.23 469	0.51 505	0.30 472	0.69 540	0.51 461	0.46 486	0.51 451	0.48 461	0.38 462	0.96 541	0.40 438	0.36 557	0.23 498	0.56 566	0.25 543	0.34 552	0.22 440

RTS	0.81 561	0.56 544	4.76 591	0.37 520	0.30 522	1.11 566	0.52 549	0.67 529	1.07 567	0.76 548	0.91 546	0.60 511	0.61 536	1.64 576	1.24 558	0.15 476	0.13 329	0.15 486	0.15 490	0.22 517	0.24 461

RTSA	0.81 561	0.56 544	4.76 591	0.37 520	0.30 522	1.11 566	0.52 549	0.67 529	1.07 567	0.76 548	0.91 546	0.60 511	0.61 536	1.64 576	1.24 558	0.15 476	0.13 329	0.15 486	0.15 490	0.22 517	0.24 461

ADCS	0.62 541	0.56 544	1.54 561	0.30 470	0.25 496	0.56 519	0.46 537	0.71 542	0.86 550	0.77 550	0.72 524	0.68 538	0.62 541	0.82 512	2.33 588	0.17 500	0.16 396	0.16 494	0.17 511	0.23 522	0.27 488

SGM-ForestM	1.59 583	0.56 544	1.52 560	0.41 542	0.34 535	2.77 591	1.67 593	1.69 587	1.73 583	2.48 593	2.27 590	6.02 600	2.90 594	3.08 591	2.83 592	0.25 538	0.30 544	0.19 518	0.20 522	0.18 490	0.45 552

zh-mn7	0.50 514	0.57 548	1.82 571	0.25 338	0.19 402	0.45 480	0.29 463	0.59 479	0.84 547	0.67 539	0.97 550	0.49 467	0.41 478	0.93 537	0.73 518	0.12 415	0.10 256	0.11 384	0.11 387	0.13 416	0.17 378

SQANet	0.44 494	0.57 548	0.89 488	0.49 555	0.39 548	0.47 489	0.23 384	0.53 407	0.44 393	0.41 451	0.48 444	0.47 457	0.34 440	0.58 411	0.43 450	0.38 560	0.15 380	0.40 558	0.21 524	0.50 558	0.34 521

EDNetEfficientorigin	7.48 601	0.57 548	139.59 620	0.25 338	0.17 347	0.44 472	0.30 472	0.48 362	1.04 564	1.29 573	1.02 554	0.82 549	0.87 560	0.76 496	1.02 545	0.10 336	0.09 224	0.12 419	0.11 387	0.22 517	0.25 472

GASNet	0.39 467	0.58 551	1.27 542	0.35 514	0.23 469	0.35 421	0.23 384	0.63 511	0.56 491	0.41 451	0.38 331	0.45 439	0.30 400	0.81 511	0.42 446	0.16 486	0.11 288	0.14 469	0.14 479	0.23 522	0.12 264

MFN_U_SF_RVC	0.58 535	0.58 551	1.31 546	0.39 531	0.23 469	0.72 541	0.30 472	0.83 560	0.68 525	0.74 545	0.74 528	0.86 550	0.60 532	0.84 517	0.83 529	0.29 547	0.27 527	0.32 550	0.37 562	0.31 546	0.33 518

MANE	1.63 585	0.58 551	1.16 529	0.59 561	0.60 566	2.71 590	1.53 591	2.63 596	3.62 592	2.33 592	3.26 594	3.66 594	2.98 595	2.26 589	2.26 587	0.37 558	0.40 561	0.31 549	0.49 567	0.31 546	0.63 572

DDUNet	0.45 497	0.60 554	0.71 429	0.45 549	0.39 548	0.46 483	0.32 486	0.53 407	0.44 393	0.46 486	0.53 466	0.57 499	0.38 462	0.51 376	0.43 450	0.34 554	0.21 477	0.56 566	0.25 543	0.41 555	0.36 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 524	0.60 554	0.98 505	0.40 536	0.25 496	0.87 555	0.57 555	0.60 491	0.64 515	0.60 530	0.67 516	0.63 521	0.42 484	1.13 555	0.50 477	0.23 529	0.28 532	0.27 537	0.35 558	0.25 528	0.33 518

MSAF-DinoV2	0.81 561	0.64 556	2.42 580	0.49 555	0.17 347	0.58 523	0.32 486	0.83 560	0.85 548	0.41 451	0.52 458	0.98 558	0.61 536	4.97 599	1.22 556	0.12 415	0.07 121	0.10 327	0.24 538	0.27 537	0.32 513

zh-sn7	0.52 521	0.64 556	1.77 568	0.30 470	0.20 426	0.47 489	0.40 523	0.60 491	0.65 516	0.53 516	0.82 537	0.52 482	0.59 530	1.10 553	0.96 538	0.13 437	0.13 329	0.13 445	0.13 462	0.17 474	0.20 416

NVStereoNet_ROB	0.74 552	0.64 556	1.20 539	0.55 560	0.43 553	0.54 518	0.48 541	0.75 550	0.87 553	0.88 555	1.72 580	1.06 559	1.03 568	1.29 566	0.98 541	0.35 556	0.42 564	0.41 559	0.48 566	0.38 554	0.43 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 514	0.67 559	0.82 462	1.04 582	0.55 563	0.38 442	0.11 23	0.42 294	0.33 259	0.42 456	0.35 297	0.29 295	0.18 235	0.50 370	0.23 309	0.70 576	0.42 564	0.79 577	0.62 580	0.63 565	0.47 553

AnyNet_C01	0.68 549	0.69 560	2.64 583	0.33 503	0.27 505	0.93 558	0.64 559	0.66 527	0.65 516	0.70 543	0.97 550	0.75 546	0.63 543	1.01 546	1.52 572	0.17 500	0.16 396	0.17 503	0.17 511	0.24 526	0.28 496

Wz-Net-TNSev	0.55 527	0.72 561	1.90 573	0.26 378	0.21 442	0.64 535	0.45 534	0.66 527	0.71 531	0.52 510	0.55 474	0.71 544	0.63 543	1.04 549	0.94 536	0.16 486	0.15 380	0.13 445	0.15 490	0.21 513	0.24 461

SPS-STEREO	0.74 552	0.72 561	1.18 536	0.52 558	0.57 565	0.76 544	0.50 546	0.80 555	0.66 520	0.97 561	0.88 545	0.94 554	0.74 549	1.08 552	1.04 547	0.58 570	0.51 571	0.50 563	0.50 570	0.56 562	0.72 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 538	0.73 563	1.13 525	0.64 563	0.45 555	0.73 543	0.37 508	0.67 529	0.67 521	0.52 510	0.75 530	0.66 532	0.46 500	0.74 485	0.59 499	0.55 567	0.34 555	0.56 566	0.36 560	0.65 567	0.49 558

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 550	0.73 563	1.26 541	0.47 553	0.28 507	1.42 580	0.60 556	0.82 558	0.94 560	0.85 554	0.86 542	0.88 552	0.70 548	1.32 569	0.75 520	0.37 558	0.30 544	0.34 554	0.36 560	0.44 556	0.42 545

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 176	0.74 565	0.71 429	0.17 10	0.08 4	0.15 38	0.15 105	0.19 33	0.18 54	0.13 55	0.12 34	0.10 35	0.08 7	0.16 13	0.14 82	0.34 554	0.12 308	0.08 172	0.07 125	0.11 361	0.24 461

Ntro	0.61 540	0.75 566	1.16 529	0.67 565	0.50 557	0.76 544	0.37 508	0.68 534	0.71 531	0.50 504	0.59 491	0.65 528	0.52 516	0.79 504	0.58 498	0.58 570	0.32 551	0.57 569	0.34 557	0.69 572	0.50 560

coex-ft	3.48 595	0.81 567	48.53 618	0.24 301	0.19 402	0.53 514	0.47 540	0.49 372	2.36 588	7.18 602	1.20 561	0.96 557	2.53 592	0.75 490	2.14 586	0.13 437	0.15 380	0.14 469	0.12 430	0.22 517	0.47 553

MFMNet_re	0.74 552	0.84 568	1.16 529	0.64 563	0.70 572	0.79 549	0.71 564	0.77 553	0.85 548	0.79 552	0.86 542	0.69 540	0.80 553	0.73 481	0.65 509	0.66 574	0.59 581	0.61 570	0.58 577	0.68 570	0.71 580

SGM+DAISY	1.12 574	0.86 569	1.64 564	0.68 566	0.80 580	1.68 584	1.68 594	1.08 572	1.10 569	1.53 588	1.76 582	1.47 571	1.53 585	1.24 562	1.42 571	0.66 574	0.65 588	0.52 565	0.54 572	0.57 563	0.91 588

JetBlue	1.20 576	0.89 570	2.53 582	0.59 561	0.76 574	3.16 593	2.09 596	1.16 574	0.93 557	0.95 559	1.12 558	1.65 574	1.27 575	2.15 587	1.87 581	0.43 565	0.37 559	0.38 556	0.39 564	0.62 564	0.63 572

ACVNet-4b	0.76 556	0.90 571	1.67 565	0.73 569	0.51 561	0.80 552	0.31 481	0.74 549	0.81 542	0.51 507	0.72 524	0.94 554	0.43 488	1.01 546	1.32 565	1.18 593	0.22 488	0.77 575	0.45 565	0.70 573	0.50 560

test_for_model	0.33 430	0.91 572	0.48 214	0.74 572	0.50 557	0.20 156	0.16 136	0.33 191	0.27 180	0.29 258	0.15 92	0.13 86	0.11 76	0.17 26	0.14 82	0.31 551	0.27 527	0.06 41	0.05 21	0.97 585	0.31 508

ACVNet_1	0.77 558	0.92 573	1.79 570	0.73 569	0.53 562	0.78 548	0.42 529	0.88 566	0.90 554	0.75 546	0.76 531	1.32 568	0.80 553	1.04 549	0.70 515	0.57 569	0.32 551	0.72 573	0.35 558	0.70 573	0.50 560

DispFullNet	0.67 547	0.94 574	1.63 563	0.77 573	1.19 590	0.53 514	0.25 422	0.61 499	0.72 533	0.70 543	0.60 495	0.69 540	0.90 561	0.80 507	0.52 481	0.27 544	0.13 329	0.74 574	0.31 555	0.68 570	0.44 549

IMH-64-1	0.94 564	0.95 575	1.07 516	0.98 579	0.76 574	0.93 558	0.72 565	1.30 576	1.11 571	0.91 556	1.45 570	1.14 560	1.00 566	1.25 564	0.97 539	0.77 577	0.51 571	0.97 581	0.55 575	0.90 578	0.66 576

IMH-64	0.94 564	0.95 575	1.07 516	0.98 579	0.76 574	0.93 558	0.72 565	1.30 576	1.11 571	0.91 556	1.45 570	1.14 560	1.00 566	1.25 564	0.97 539	0.77 577	0.51 571	0.97 581	0.55 575	0.90 578	0.66 576

ACVNet_2	0.94 564	0.98 577	1.71 567	0.83 575	0.63 567	1.02 564	0.64 559	1.16 574	1.43 580	1.02 563	1.39 567	1.47 571	0.86 559	1.16 558	0.79 525	0.63 573	0.43 567	0.78 576	0.49 567	0.80 575	0.57 565

WAO-7	1.05 568	1.00 578	1.19 537	0.83 575	0.67 571	1.22 572	0.84 574	1.43 580	1.56 581	1.13 569	1.75 581	1.46 570	1.25 574	1.56 575	1.28 560	0.61 572	0.62 586	0.70 572	0.68 582	0.66 569	0.62 570

RainbowNet	0.76 556	1.00 578	1.29 544	0.82 574	0.63 567	0.79 549	0.52 549	0.83 560	0.93 557	0.61 532	0.79 535	0.79 547	0.62 541	0.82 512	0.67 513	0.80 581	0.55 577	0.79 577	0.49 567	0.81 576	0.62 570

WAO-6	1.11 573	1.01 580	1.17 535	0.96 578	0.79 577	1.30 576	0.78 569	1.36 578	1.99 586	1.04 566	1.54 575	1.59 573	1.27 575	1.37 571	1.30 561	0.78 579	0.55 577	1.03 585	0.75 586	0.87 577	0.72 581

IMH	1.09 572	1.04 581	1.29 544	1.03 581	0.79 577	1.11 566	0.69 562	1.40 579	1.42 579	1.02 563	1.71 579	1.42 569	1.19 573	1.78 582	1.03 546	1.14 591	0.56 580	1.00 583	0.58 577	0.93 581	0.68 578

TorneroNet-64	1.47 579	1.15 582	1.51 559	1.11 587	0.86 584	2.27 589	0.76 567	1.84 589	3.76 593	1.29 573	2.22 589	2.68 590	1.46 581	1.81 583	1.55 574	0.79 580	0.51 571	1.10 586	0.67 581	1.31 590	0.81 587

LVE	1.18 575	1.16 583	1.67 565	1.04 582	0.81 581	1.32 577	0.82 573	1.49 582	1.94 584	1.08 567	1.90 583	1.89 578	1.07 570	1.51 574	1.04 547	0.96 587	0.61 583	0.94 580	0.69 583	0.92 580	0.79 586

Dean	1.22 577	1.17 584	1.97 574	1.04 582	0.79 577	1.21 571	0.76 567	1.51 583	1.96 585	1.30 575	1.98 585	2.14 582	1.18 572	1.30 567	1.15 553	0.83 582	0.61 583	1.01 584	0.69 583	0.97 585	0.77 585

TorneroNet	2.26 591	1.20 585	1.55 562	1.15 589	0.91 585	5.84 596	0.84 574	2.12 593	8.45 602	2.59 594	5.32 598	3.84 595	2.15 589	1.84 585	1.98 584	0.88 583	0.54 576	1.16 590	0.74 585	1.31 590	0.91 588

WAO-8	1.50 581	1.22 586	1.39 551	1.10 585	0.85 582	2.15 586	0.78 569	1.84 589	3.76 593	1.46 581	2.18 587	2.15 583	1.50 583	3.20 593	1.35 567	0.92 585	0.66 589	1.10 586	0.79 587	0.94 582	0.74 583

Venus	1.50 581	1.22 586	1.39 551	1.10 585	0.85 582	2.15 586	0.78 569	1.84 589	3.76 593	1.46 581	2.18 587	2.15 583	1.50 583	3.20 593	1.35 567	0.92 585	0.66 589	1.10 586	0.79 587	0.94 582	0.74 583

MADNet+	1.05 568	1.26 588	4.77 594	0.73 569	0.50 557	1.25 573	0.97 577	1.05 571	0.93 557	0.67 539	0.78 532	0.87 551	0.85 557	2.14 586	1.83 580	0.40 563	0.42 564	0.32 550	0.28 551	0.45 557	0.43 547

PWCK	1.05 568	1.29 589	2.12 576	0.92 577	0.42 552	1.27 574	1.01 579	1.14 573	1.14 574	1.16 572	1.14 559	1.25 565	0.90 561	1.77 581	1.15 553	0.89 584	0.51 571	0.87 579	0.54 572	1.02 587	0.57 565

UNDER WATER-64	1.61 584	1.30 590	2.93 587	1.33 590	0.96 586	2.20 588	1.25 588	1.47 581	3.15 590	1.46 581	1.31 565	2.61 589	2.22 590	1.69 578	1.93 582	1.13 590	0.67 591	1.29 591	0.94 590	1.26 588	1.09 592

UNDER WATER	1.64 586	1.34 591	2.72 585	1.40 591	1.04 587	1.70 585	1.14 587	1.57 586	3.58 591	1.46 581	1.46 572	2.82 591	2.43 591	1.74 579	2.04 585	1.08 589	0.63 587	1.31 592	0.94 590	1.29 589	1.10 593

notaker	1.49 580	1.44 592	1.77 568	1.42 592	1.08 588	1.19 570	0.87 576	1.51 583	1.40 578	1.53 588	3.41 595	2.40 586	1.94 588	1.83 584	1.57 575	1.14 591	0.69 592	1.38 593	0.88 589	1.39 593	1.03 591

ktn	1.80 588	1.46 593	1.49 557	1.44 593	1.14 589	1.50 581	1.07 582	1.53 585	3.90 596	2.77 595	4.62 596	3.42 593	1.49 582	1.74 579	1.40 570	1.45 595	0.77 593	1.46 594	0.99 592	1.41 594	1.00 590

KSHMR	1.92 590	1.47 594	1.97 574	1.48 594	1.22 591	1.39 579	1.06 581	1.81 588	5.83 599	1.43 579	5.56 599	2.95 592	1.17 571	2.24 588	1.33 566	1.29 594	1.13 594	1.47 595	1.11 594	1.37 592	1.21 594

MADNet++	2.34 592	1.81 595	2.24 579	2.15 597	1.97 595	2.79 592	2.19 597	2.42 595	2.26 587	2.79 596	2.70 592	2.43 587	2.60 593	3.18 592	3.32 593	2.19 598	1.97 598	1.93 596	1.62 596	2.02 596	2.10 597

HanzoNet	3.08 594	1.87 596	2.70 584	1.81 595	1.34 592	1.60 583	1.05 580	2.06 592	2.62 589	5.63 600	5.12 597	5.96 599	7.09 601	4.39 598	3.43 594	3.29 600	2.06 600	1.98 598	2.94 602	2.47 597	2.15 598

JetRed	2.35 593	2.70 597	6.11 596	1.14 588	1.38 593	6.03 598	3.61 598	2.12 593	1.72 582	1.99 591	1.97 584	2.15 583	1.59 587	2.49 590	4.19 597	1.05 588	1.60 595	1.10 586	1.02 593	1.72 595	1.41 596

BEATNet-Init1	4.91 598	3.27 598	14.39 608	0.69 567	0.65 570	10.19 605	3.83 599	5.04 600	5.11 598	8.73 604	8.52 602	13.95 611	7.66 602	7.79 604	5.79 600	0.32 553	0.34 555	0.34 554	0.38 563	0.64 566	0.64 574

USTest	6.84 600	5.16 599	5.45 595	7.18 603	7.26 599	14.27 607	22.53 606	8.48 604	9.29 603	5.44 599	6.42 601	6.27 602	6.69 600	6.83 602	8.49 604	1.95 596	3.27 601	2.16 599	2.54 600	3.76 599	3.31 601

DPSimNet_ROB	6.21 599	5.16 599	9.50 598	5.59 601	5.56 598	7.64 600	10.02 602	4.07 598	7.33 601	6.84 601	6.26 600	7.17 603	10.55 603	4.07 597	5.68 599	5.50 603	4.29 602	5.24 603	3.66 603	4.05 600	5.96 603

DGTPSM_ROB	8.38 602	5.24 601	10.71 606	5.32 600	10.19 602	8.34 601	23.49 610	6.11 602	13.43 609	4.93 597	10.93 607	5.64 597	10.55 603	6.17 600	12.73 606	3.74 601	7.56 604	3.68 601	7.24 606	4.09 601	7.49 604

DPSMNet_ROB	8.44 603	5.25 602	10.87 607	5.59 601	10.27 603	8.34 601	23.51 611	6.12 603	13.47 610	4.96 598	10.94 608	5.65 598	10.55 603	6.25 601	12.77 607	4.01 602	7.62 605	3.75 602	7.27 607	4.16 602	7.54 605

TCMNet-wrong-test	4.33 596	5.65 603	4.76 591	11.36 607	10.39 604	5.87 597	4.45 600	4.24 599	1.10 569	1.93 590	2.43 591	6.07 601	3.54 596	3.87 596	4.51 598	2.00 597	0.47 569	1.96 597	1.68 597	5.78 603	4.48 602

Anonymous_1	16.44 612	9.26 604	9.67 600	10.63 604	14.54 607	18.62 612	26.98 612	12.68 610	13.53 611	10.78 610	10.37 606	10.15 605	10.66 606	10.99 610	12.64 605	15.61 615	7.73 606	16.87 612	43.01 616	56.14 619	7.86 608

xxxxx1	15.30 608	9.78 605	10.23 603	20.34 611	19.47 610	17.10 608	23.00 607	10.36 607	11.04 605	9.25 605	9.66 603	10.74 606	10.66 606	10.60 607	13.72 610	8.14 608	9.35 610	31.88 617	44.61 617	12.63 607	13.46 609

tt_ll	15.30 608	9.78 605	10.23 603	20.34 611	19.47 610	17.10 608	23.00 607	10.36 607	11.04 605	9.25 605	9.66 603	10.74 606	10.66 606	10.60 607	13.72 610	8.14 608	9.35 610	31.88 617	44.61 617	12.63 607	13.46 609

ff	15.30 608	9.78 605	10.23 603	20.34 611	19.47 610	17.10 608	23.00 607	10.36 607	11.04 605	9.25 605	9.66 603	10.74 606	10.66 606	10.60 607	13.72 610	8.14 608	9.35 610	31.88 617	44.61 617	12.63 607	13.46 609

DPSM_ROB	11.46 606	9.79 608	10.18 601	11.11 605	11.31 605	19.08 613	27.38 613	13.42 611	14.23 612	10.34 608	11.13 609	10.97 609	11.33 610	11.89 611	13.49 608	6.74 606	8.19 607	6.00 605	7.05 604	7.74 604	7.76 606

DPSM	11.46 606	9.79 608	10.18 601	11.11 605	11.31 605	19.08 613	27.38 613	13.42 611	14.23 612	10.34 608	11.13 609	10.97 609	11.33 610	11.89 611	13.49 608	6.74 606	8.19 607	6.00 605	7.05 604	7.74 604	7.76 606

DLNR_Zeroshot_test	10.53 604	12.28 610	20.32 611	105.84 620	23.88 617	0.14 25	0.13 60	3.20 597	0.20 75	0.16 105	0.23 174	0.16 134	0.10 43	0.32 280	0.16 153	2.54 599	0.32 551	0.07 95	0.07 125	40.17 618	0.28 496

PML	15.86 611	13.12 611	7.07 597	5.22 599	7.66 600	32.93 615	64.30 619	5.37 601	10.12 604	25.87 618	67.29 619	20.25 613	13.20 612	10.09 606	6.81 603	5.94 605	2.00 599	6.03 607	2.18 598	9.13 606	2.62 600

LRCNet_RVC	10.94 605	14.45 612	9.66 599	15.38 608	8.02 601	1.08 565	0.35 500	8.72 605	0.72 533	12.63 611	15.84 611	9.73 604	6.52 599	8.58 605	6.38 602	20.33 616	5.39 603	23.79 614	21.95 613	15.35 610	13.96 612

CasAABBNet	23.04 615	19.69 613	20.32 611	22.42 614	22.73 614	38.35 617	55.23 618	26.99 616	28.74 617	20.67 614	22.28 615	22.11 616	22.86 616	23.84 615	27.17 617	13.52 611	16.47 614	12.08 608	14.21 609	15.57 611	15.60 614

FlowAnything	23.08 616	19.70 614	20.48 613	22.45 615	22.73 614	38.34 616	55.18 616	27.00 617	28.79 618	20.83 616	22.42 617	22.10 615	22.83 615	23.85 616	27.23 619	13.53 612	16.54 615	12.10 610	14.29 611	15.59 612	15.58 613

Selective-RAFT-Error	23.11 617	19.77 615	20.60 614	22.49 616	22.80 616	38.46 619	55.19 617	27.13 619	28.90 619	20.73 615	22.38 616	22.11 616	22.91 618	23.94 617	27.18 618	13.54 613	16.57 616	12.09 609	14.21 609	15.61 613	15.65 615

LSM0	24.21 618	19.88 616	22.33 615	24.42 617	40.13 619	38.41 618	54.99 615	27.05 618	28.61 616	20.59 613	22.00 614	22.29 618	22.86 616	24.12 618	27.16 616	13.59 614	16.33 613	12.13 611	14.08 608	15.72 614	17.53 616

HaxPig	17.72 613	20.23 617	19.76 610	16.55 609	16.52 608	9.46 603	9.42 601	14.48 613	13.31 608	18.59 612	18.67 612	17.39 612	16.68 613	17.07 613	16.43 613	21.99 617	20.86 617	22.28 613	21.55 612	21.30 615	21.88 617

MEDIAN_ROB	21.20 614	24.56 618	23.42 616	19.57 610	19.62 613	13.29 606	11.21 603	18.04 614	17.02 614	22.07 617	21.92 613	20.84 614	20.24 614	21.02 614	19.68 614	25.59 618	24.08 618	26.20 615	25.19 614	25.31 616	25.19 618

AVERAGE_ROB	25.43 619	29.01 619	27.22 617	24.60 618	24.16 618	17.78 611	12.87 604	22.39 615	21.40 615	26.72 619	26.08 618	25.18 619	24.52 619	25.07 619	23.57 615	29.94 619	28.36 619	30.60 616	29.57 615	29.83 617	29.66 619

test_example2	100.95 620	107.33 620	67.16 619	98.17 619	106.88 620	89.44 620	101.34 620	37.23 620	97.88 620	129.56 620	131.26 620	65.41 620	67.34 620	91.22 620	79.29 620	143.32 620	199.32 620	81.12 620	102.17 620	121.89 620	101.70 620

ccccc		256.25 621		351.50 621	361.31 621	144.22 621		153.19 621		152.98 621		161.94 621		268.06 621		387.64 621	346.97 621	244.11 621	219.32 621	413.57 621

Low-res two-view benchmark