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

3.75w	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.11 124	0.18 109	0.12 34	0.23 84	0.14 33	0.13 71	0.11 24	0.08 3	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.05 11	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

fesf	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.13 262	0.15 38	0.14 81	0.13 3	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.11 64	0.10 51	0.13 7	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.06 42	0.05 60	0.04 1	0.04 1

daf	0.10 2	0.08 19	0.17 51	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.14 33	0.11 38	0.13 55	0.09 20	0.11 84	0.16 52	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

ghrstf	0.11 35	0.08 19	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.20 45	0.13 21	0.10 12	0.12 39	0.13 86	0.13 140	0.15 29	0.12 63	0.06 43	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

bbb	0.10 2	0.07 2	0.13 1	0.18 55	0.11 124	0.12 10	0.11 21	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.12 2	0.10 1	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.17 21	0.08 9	0.13 17	0.12 34	0.24 98	0.19 88	0.09 5	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

asda	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.24 98	0.16 47	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 99	0.15 25	0.17 21	0.10 75	0.16 64	0.10 9	0.19 35	0.13 21	0.12 58	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

qwe	0.11 35	0.10 99	0.14 9	0.17 21	0.10 75	0.15 38	0.12 34	0.25 105	0.17 65	0.14 94	0.13 55	0.09 20	0.09 18	0.18 85	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

2.25w	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.10 9	0.19 35	0.18 75	0.14 94	0.17 114	0.09 20	0.10 51	0.18 85	0.13 108	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

4.25_new	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.10 75	0.17 85	0.12 34	0.21 55	0.14 33	0.12 58	0.13 55	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

4.5w_new	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.10 75	0.17 85	0.12 34	0.21 55	0.14 33	0.12 58	0.13 55	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

4.5_new	0.11 35	0.11 161	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.21 55	0.16 47	0.13 71	0.13 55	0.08 3	0.09 18	0.13 7	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.06 63	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 35	0.11 161	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.21 55	0.16 47	0.13 71	0.13 55	0.08 3	0.09 18	0.13 7	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.06 63	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.10 75	0.17 85	0.12 34	0.21 55	0.14 33	0.12 58	0.13 55	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 99	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.10 9	0.19 35	0.13 21	0.12 58	0.12 39	0.08 3	0.11 84	0.16 52	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

2.5w	0.11 35	0.10 99	0.15 25	0.18 55	0.09 30	0.15 38	0.15 107	0.20 45	0.15 40	0.12 58	0.13 55	0.10 44	0.09 18	0.17 67	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

2.75w_new	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.16 8	0.09 30	0.15 38	0.12 34	0.25 105	0.16 47	0.14 94	0.13 55	0.08 3	0.10 51	0.16 52	0.13 108	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.19 135	0.10 9	0.22 65	0.17 65	0.14 94	0.12 39	0.10 44	0.11 84	0.17 67	0.12 63	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.19 135	0.10 9	0.22 65	0.17 65	0.14 94	0.12 39	0.10 44	0.11 84	0.17 67	0.12 63	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 35	0.10 99	0.14 9	0.17 21	0.09 30	0.17 85	0.09 3	0.22 65	0.16 47	0.13 71	0.13 55	0.09 20	0.11 84	0.19 108	0.13 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

3w_stereo	0.12 62	0.11 161	0.18 58	0.18 55	0.08 9	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.19 88	0.12 58	0.12 39	0.07 1	0.12 109	0.15 29	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

2w_stereo	0.11 35	0.10 99	0.15 25	0.18 55	0.08 9	0.16 64	0.14 81	0.27 127	0.20 110	0.14 94	0.14 88	0.08 3	0.11 84	0.13 7	0.12 63	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

1w_stereo	0.12 62	0.08 19	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.25 105	0.21 126	0.13 71	0.16 103	0.08 3	0.12 109	0.16 52	0.13 108	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

monsters	0.11 35	0.09 60	0.13 1	0.17 21	0.12 187	0.15 38	0.11 21	0.23 84	0.15 40	0.14 94	0.12 39	0.08 3	0.09 18	0.21 143	0.10 1	0.06 43	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 35	0.08 19	0.17 51	0.17 21	0.07 1	0.17 85	0.13 61	0.18 31	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.11 64	0.12 109	0.18 85	0.11 15	0.08 217	0.04 2	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.17 21	0.08 9	0.14 27	0.12 34	0.24 98	0.19 88	0.09 5	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 235	0.72 567	0.70 481	0.17 21	0.08 9	0.15 38	0.15 107	0.18 31	0.16 47	0.13 71	0.12 39	0.09 20	0.08 7	0.16 52	0.13 108	0.35 558	0.04 2	0.08 179	0.07 161	0.11 373	0.23 534

4D-IteraStereo	0.17 158	0.16 366	0.50 394	0.21 214	0.14 305	0.19 135	0.17 173	0.28 146	0.28 220	0.23 189	0.20 148	0.20 184	0.11 84	0.19 108	0.14 142	0.06 43	0.04 2	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.06 96

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 79	0.41 547	0.16 387	0.20 166	0.18 216	0.22 65	0.19 88	0.15 106	0.19 132	0.11 64	0.09 18	0.14 15	0.13 108	0.29 551	0.04 2	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.14 449

test-3	0.16 140	0.09 60	0.31 173	0.21 214	0.11 124	0.18 109	0.16 137	0.30 176	0.27 205	0.26 223	0.16 103	0.22 207	0.12 109	0.26 226	0.18 241	0.06 43	0.04 2	0.08 179	0.08 236	0.06 63	0.06 96

test_1	0.16 140	0.09 60	0.31 173	0.21 214	0.11 124	0.18 109	0.16 137	0.30 176	0.27 205	0.25 211	0.16 103	0.22 207	0.12 109	0.26 226	0.18 241	0.06 43	0.04 2	0.08 179	0.08 236	0.06 63	0.06 96

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 19	0.26 122	0.17 21	0.11 124	0.18 109	0.13 61	0.22 65	0.30 251	0.21 177	0.30 243	0.13 86	0.11 84	0.16 52	0.15 166	0.07 89	0.04 2	0.06 42	0.15 491	0.06 63	0.05 34
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
eqd_so	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.13 17	0.12 34	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.11 24	0.10 44	0.09 18	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-Monster	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

fsefse	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

dfa	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.11 4	0.10 9	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.12 39	0.09 20	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

adfw	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.19 107	0.11 124	0.13 17	0.11 21	0.17 23	0.13 21	0.10 12	0.10 16	0.08 3	0.09 18	0.15 29	0.10 1	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

yyy	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

feaa	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.14 27	0.11 21	0.16 10	0.15 40	0.11 38	0.13 55	0.10 44	0.09 18	0.13 7	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

dwafa	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.17 21	0.10 75	0.16 64	0.12 34	0.20 45	0.15 40	0.10 12	0.10 16	0.10 44	0.09 18	0.15 29	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

gdasf	0.10 2	0.07 2	0.15 25	0.16 8	0.10 75	0.17 85	0.10 9	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.09 11	0.12 74	0.11 84	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.06 63	0.06 96

wade	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.18 55	0.09 30	0.16 64	0.11 21	0.17 23	0.13 21	0.11 38	0.12 39	0.09 20	0.09 18	0.13 7	0.10 1	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.05 34

waafd	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.20 169	0.08 9	0.17 85	0.14 81	0.26 114	0.21 126	0.10 12	0.14 88	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.05 34

ads	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.20 45	0.14 33	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.14 161	0.15 29	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

wdaf	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.17 21	0.12 187	0.13 17	0.11 21	0.16 10	0.13 21	0.09 5	0.09 11	0.11 64	0.09 18	0.13 7	0.10 1	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

sdada	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.15 38	0.10 9	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.14 88	0.13 86	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

aaaa	0.10 2	0.07 2	0.13 1	0.18 55	0.11 124	0.12 10	0.11 21	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.09 18	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

adal-stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.11 4	0.10 9	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.04 1	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.12 34	0.17 23	0.20 110	0.11 38	0.10 16	0.09 20	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 44	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 45	0.12 8	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.08 7	0.23 168	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.06 96

Replicate-Monster	0.12 62	0.10 99	0.32 179	0.16 8	0.08 9	0.17 85	0.10 9	0.22 65	0.19 88	0.11 38	0.10 16	0.10 44	0.09 18	0.19 108	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.08 240

zero-FE	0.16 140	0.08 19	0.81 503	0.19 107	0.18 429	0.12 10	0.15 107	0.19 35	0.19 88	0.10 12	0.10 16	0.13 86	0.12 109	0.21 143	0.19 270	0.08 217	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.19 503	0.06 96

AdaDepth	0.11 35	0.09 60	0.20 72	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.13 61	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.10 16	0.09 20	0.09 18	0.19 108	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.05 15	0.05 34

GASTEREO	0.13 73	0.12 203	0.21 79	0.23 320	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.26 114	0.18 75	0.17 140	0.16 103	0.11 64	0.13 140	0.19 108	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.07 161	0.06 63	0.06 96

MSCF	0.13 73	0.12 203	0.21 79	0.22 273	0.10 75	0.16 64	0.15 107	0.26 114	0.18 75	0.17 140	0.16 103	0.11 64	0.13 140	0.18 85	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.07 161	0.06 63	0.06 96

monsterstereo	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.19 107	0.12 187	0.14 27	0.12 34	0.25 105	0.17 65	0.13 71	0.16 103	0.08 3	0.09 18	0.19 108	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.04 1

IGEV	0.11 35	0.06 1	0.17 51	0.15 4	0.11 124	0.16 64	0.13 61	0.21 55	0.16 47	0.11 38	0.15 93	0.09 20	0.07 2	0.14 15	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 158	0.11 161	0.26 122	0.16 8	0.09 30	0.27 308	0.19 260	0.27 127	0.20 110	0.22 183	0.28 217	0.21 195	0.22 288	0.37 332	0.22 328	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.06 63	0.07 174

xyz-stereo	1.40 579	0.10 99	17.09 609	0.18 55	0.07 1	4.78 595	0.18 216	0.29 157	0.34 294	0.36 405	2.81 593	0.40 411	0.29 401	0.56 415	0.24 358	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.06 105	0.06 63	0.05 34

111111	0.11 35	0.07 2	0.17 51	0.19 107	0.11 124	0.13 17	0.11 21	0.22 65	0.15 40	0.11 38	0.12 39	0.12 74	0.08 7	0.18 85	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.08 193	0.06 96

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 19	0.19 63	0.16 8	0.09 30	0.12 10	0.13 61	0.18 31	0.13 21	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 52	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 19	0.19 63	0.16 8	0.09 30	0.12 10	0.13 61	0.17 23	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 67	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 19	0.16 44	0.17 21	0.08 9	0.16 64	0.12 34	0.17 23	0.12 8	0.10 12	0.07 3	0.10 44	0.08 7	0.14 15	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.11 21	0.16 10	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 44	0.06 1	0.15 29	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.18 55	0.09 30	0.15 38	0.11 21	0.16 10	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 44	0.07 2	0.17 67	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.18 55	0.07 1	0.15 38	0.11 21	0.17 23	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 44	0.08 7	0.18 85	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

LG-G_1	0.11 35	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.07 1	0.21 193	0.09 3	0.19 35	0.11 4	0.10 12	0.09 11	0.11 64	0.10 51	0.19 108	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

LG-G	0.11 35	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.07 1	0.21 193	0.09 3	0.19 35	0.11 4	0.10 12	0.09 11	0.11 64	0.10 51	0.19 108	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

LGtest1	0.10 2	0.08 19	0.17 51	0.17 21	0.08 9	0.13 17	0.09 3	0.16 10	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 20	0.09 18	0.15 29	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.06 96

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 73	0.09 60	0.24 102	0.20 169	0.10 75	0.15 38	0.14 81	0.22 65	0.16 47	0.12 58	0.19 132	0.15 127	0.11 84	0.13 7	0.17 220	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.07 131	0.06 96

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 99	0.44 342	0.23 320	0.11 124	0.21 193	0.21 338	0.27 127	0.22 140	0.15 106	0.16 103	0.13 86	0.11 84	0.20 124	0.13 108	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 235	0.19 107	0.10 75	0.19 135	0.14 81	0.28 146	0.24 173	0.22 183	0.20 148	0.24 239	0.18 244	0.21 143	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.06 63	0.06 96

HI	0.20 235	0.13 265	0.33 195	0.18 55	0.15 355	0.17 85	0.16 137	0.34 219	0.21 126	0.37 412	0.39 353	0.36 371	0.24 321	0.29 274	0.21 308	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.09 322	0.09 259	0.07 174

CoSv	0.20 235	0.13 265	0.33 195	0.18 55	0.15 355	0.17 85	0.16 137	0.34 219	0.21 126	0.37 412	0.39 353	0.36 371	0.24 321	0.29 274	0.21 308	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.09 322	0.09 259	0.07 174

SCV_C0	0.14 98	0.11 161	0.25 114	0.19 107	0.12 187	0.15 38	0.16 137	0.30 176	0.22 140	0.13 71	0.15 93	0.13 86	0.09 18	0.24 179	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.09 259	0.06 96

SCV	0.14 98	0.14 308	0.24 102	0.21 214	0.11 124	0.15 38	0.16 137	0.31 187	0.18 75	0.11 38	0.15 93	0.13 86	0.10 51	0.23 168	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.06 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 73	0.14 308	0.19 63	0.26 442	0.09 30	0.15 38	0.13 61	0.22 65	0.18 75	0.12 58	0.11 24	0.10 44	0.13 140	0.21 143	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 44	0.16 8	0.08 9	0.12 10	0.13 61	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 44	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 73	0.37 531	0.36 235	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 34	0.17 23	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 51	0.20 124	0.10 1	0.09 296	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.24 527	0.05 34

AIO_rvc	0.12 62	0.11 161	0.22 88	0.19 107	0.10 75	0.15 38	0.17 173	0.20 45	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.13 86	0.08 7	0.22 159	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.07 174

AIO_test	0.12 62	0.09 60	0.20 72	0.19 107	0.11 124	0.15 38	0.17 173	0.19 35	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.14 111	0.09 18	0.20 124	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

castereo++	0.13 73	0.10 99	0.18 58	0.18 55	0.10 75	0.27 308	0.13 61	0.23 84	0.23 158	0.11 38	0.13 55	0.16 144	0.10 51	0.18 85	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.05 15	0.04 1

castereo	0.14 98	0.10 99	0.19 63	0.18 55	0.10 75	0.20 166	0.19 260	0.30 176	0.27 205	0.13 71	0.18 124	0.16 144	0.16 193	0.15 29	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.06 63	0.05 34

GIP-stereo	0.12 62	0.09 60	0.20 72	0.19 107	0.11 124	0.16 64	0.14 81	0.29 157	0.18 75	0.11 38	0.16 103	0.13 86	0.09 18	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

fffft	0.13 73	0.09 60	0.24 102	0.19 107	0.10 75	0.17 85	0.19 260	0.22 65	0.16 47	0.14 94	0.11 24	0.13 86	0.10 51	0.24 179	0.18 241	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.06 96
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 35	0.08 19	0.17 51	0.17 21	0.09 30	0.22 221	0.14 81	0.14 4	0.16 47	0.11 38	0.10 16	0.09 20	0.08 7	0.21 143	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 73	0.10 99	0.22 88	0.19 107	0.10 75	0.19 135	0.17 173	0.19 35	0.19 88	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.11 84	0.24 179	0.16 190	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96

tt45	0.14 98	0.09 60	0.22 88	0.19 107	0.11 124	0.23 242	0.18 216	0.22 65	0.17 65	0.15 106	0.13 55	0.14 111	0.10 51	0.30 289	0.14 142	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.07 174

999	0.14 98	0.08 19	0.24 102	0.19 107	0.11 124	0.20 166	0.17 173	0.24 98	0.18 75	0.13 71	0.16 103	0.14 111	0.11 84	0.36 329	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.07 174

mms	0.13 73	0.11 161	0.19 63	0.19 107	0.12 187	0.16 64	0.17 173	0.20 45	0.17 65	0.13 71	0.17 114	0.14 111	0.09 18	0.24 179	0.14 142	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.07 174

ours_stereo	0.13 73	0.11 161	0.23 94	0.20 169	0.11 124	0.17 85	0.18 216	0.20 45	0.19 88	0.13 71	0.18 124	0.14 111	0.10 51	0.23 168	0.14 142	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.06 63	0.05 34

tg	0.16 140	0.11 161	0.25 114	0.21 214	0.11 124	0.23 242	0.15 107	0.34 219	0.24 173	0.20 166	0.25 195	0.19 175	0.12 109	0.24 179	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.08 193	0.07 174

WCG-NET	0.14 98	0.09 60	0.23 94	0.18 55	0.08 9	0.18 109	0.17 173	0.21 55	0.28 220	0.18 157	0.21 160	0.15 127	0.12 109	0.18 85	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 35	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.11 124	0.14 27	0.10 9	0.22 65	0.18 75	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.11 84	0.14 15	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

Pointernet	0.13 73	0.07 2	0.27 131	0.19 107	0.11 124	0.20 166	0.12 34	0.31 187	0.24 173	0.15 106	0.15 93	0.13 86	0.11 84	0.17 67	0.13 108	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

U	1.00 568	0.09 60	0.21 79	0.21 214	3.68 596	6.12 600	0.14 81	0.21 55	0.21 126	0.11 38	0.11 24	0.10 44	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.07 89	0.05 34	5.42 604	2.90 602	0.07 131	0.06 96

IGEV-Stereo+	0.12 62	0.08 19	0.17 51	0.18 55	0.13 262	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.15 40	0.10 12	0.08 10	0.10 44	0.10 51	0.21 143	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.16 465	0.24 539

AIO-Stereo	0.13 73	0.10 99	0.22 88	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.16 47	0.13 71	0.15 93	0.13 86	0.08 7	0.18 85	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

RSM++	0.12 62	0.09 60	0.19 63	0.20 169	0.09 30	0.17 85	0.15 107	0.21 55	0.19 88	0.12 58	0.12 39	0.14 111	0.09 18	0.20 124	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.05 34

RSM	0.12 62	0.09 60	0.20 72	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.23 84	0.18 75	0.13 71	0.13 55	0.15 127	0.09 18	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 60	0.26 122	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.17 173	0.36 261	0.29 239	0.24 203	0.20 148	0.19 175	0.10 51	0.18 85	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.05 34

trnet	0.13 73	0.08 19	0.21 79	0.15 4	0.07 1	0.21 193	0.12 34	0.24 98	0.24 173	0.16 128	0.21 160	0.15 127	0.13 140	0.18 85	0.13 108	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.05 34

ACVNet-DCA	0.18 182	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.41 312	0.27 205	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.18 244	0.28 258	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.09 259	0.09 298

xx1	0.20 235	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.35 243	0.47 446	0.17 140	0.19 132	0.28 292	0.24 321	0.28 258	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.09 322	0.09 259	0.09 298

1test111	0.19 220	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.41 312	0.27 205	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.18 244	0.34 315	0.22 328	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.09 259	0.09 298

cc1	0.18 182	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.35 243	0.47 446	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.18 244	0.28 258	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.08 193	0.08 240

ff7	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

ffff	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

ffm	0.22 285	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.35 243	0.44 413	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.27 245	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.11 386	0.10 364	0.08 193	0.08 240

ff1	0.29 415	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.35 243	0.44 413	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.81 519	1.08 556	0.08 217	0.05 34	0.11 386	0.10 364	0.08 193	0.08 240

11t	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

tt1	0.18 182	0.14 308	0.35 215	0.23 320	0.11 124	0.30 365	0.19 260	0.35 243	0.44 413	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.16 193	0.27 245	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.08 193	0.08 240

CASnet	0.14 98	0.12 203	0.22 88	0.22 273	0.08 9	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.25 186	0.22 183	0.20 148	0.15 127	0.11 84	0.17 67	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.11 386	0.09 322	0.08 193	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 126	0.10 99	0.36 235	0.19 107	0.12 187	0.23 242	0.16 137	0.26 114	0.19 88	0.24 203	0.19 132	0.14 111	0.11 84	0.16 52	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.05 15	0.05 34

AEACV	0.13 73	0.09 60	0.23 94	0.18 55	0.19 450	0.19 135	0.16 137	0.23 84	0.14 33	0.13 71	0.17 114	0.13 86	0.16 193	0.16 52	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.08 236	0.07 131	0.06 96

Any-RAFT	0.17 158	0.08 19	0.31 173	0.19 107	0.10 75	0.29 348	0.16 137	0.42 326	0.30 251	0.24 203	0.27 212	0.27 277	0.16 193	0.21 143	0.12 63	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.06 96

HH	0.18 182	0.12 203	0.55 422	0.22 273	0.12 187	0.18 109	0.18 216	0.34 219	0.19 88	0.20 166	0.24 187	0.34 352	0.18 244	0.29 274	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.06 96

HanStereo	0.18 182	0.12 203	0.55 422	0.22 273	0.12 187	0.18 109	0.18 216	0.34 219	0.19 88	0.20 166	0.24 187	0.34 352	0.18 244	0.29 274	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.06 96

LoS_RVC	0.13 73	0.10 99	0.19 63	0.18 55	0.16 387	0.20 166	0.18 216	0.20 45	0.17 65	0.13 71	0.19 132	0.12 74	0.15 177	0.17 67	0.13 108	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.12 412

anonymousdsp2	0.17 158	0.10 99	0.28 142	0.20 169	0.11 124	0.25 278	0.17 173	0.41 312	0.31 263	0.23 189	0.23 174	0.22 207	0.15 177	0.25 210	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.08 193	0.07 174

anonymousdsp	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.28 146	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.07 174

CES	0.14 98	0.08 19	0.19 63	0.17 21	0.22 491	0.18 109	0.16 137	0.23 84	0.19 88	0.14 94	0.17 114	0.14 111	0.10 51	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.08 193	0.18 496

Selective-IGEV	0.12 62	0.09 60	0.22 88	0.19 107	0.10 75	0.15 38	0.14 81	0.27 127	0.15 40	0.13 71	0.14 88	0.13 86	0.08 7	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 73	0.08 19	0.20 72	0.18 55	0.09 30	0.21 193	0.13 61	0.27 127	0.21 126	0.13 71	0.10 16	0.15 127	0.09 18	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

ProNet	0.14 98	0.12 203	0.25 114	0.19 107	0.11 124	0.19 135	0.19 260	0.27 127	0.20 110	0.14 94	0.13 55	0.13 86	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.07 174

MC-Stereo	0.14 98	0.09 60	0.25 114	0.21 214	0.09 30	0.18 109	0.16 137	0.23 84	0.19 88	0.18 157	0.23 174	0.16 144	0.13 140	0.22 159	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 60	0.25 114	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.17 173	0.36 261	0.35 310	0.20 166	0.25 195	0.17 151	0.17 219	0.18 85	0.14 142	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.05 34

DCANet-4	0.19 220	0.10 99	0.52 409	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.36 261	0.39 358	0.29 269	0.30 243	0.17 151	0.22 288	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

ccc-4	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

fff	0.19 220	0.13 265	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.35 243	0.43 398	0.29 269	0.30 243	0.18 161	0.28 386	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

ADStereo(finetuned)	0.19 220	0.13 265	0.49 383	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.34 219	0.39 358	0.29 269	0.31 257	0.18 161	0.31 430	0.21 143	0.19 270	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.07 174

RAFT+CT+SA	0.21 255	0.18 399	0.33 195	0.25 408	0.18 429	0.23 242	0.29 467	0.40 300	0.36 323	0.24 203	0.38 340	0.18 161	0.16 193	0.32 302	0.16 190	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.12 442	0.09 259	0.09 298

test_5	0.23 302	0.19 415	0.38 266	0.26 442	0.18 429	0.25 278	0.29 467	0.40 300	0.37 334	0.29 269	0.40 363	0.25 247	0.22 288	0.34 315	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.10 354

test_4	0.18 182	0.12 203	0.34 205	0.23 320	0.12 187	0.18 109	0.22 364	0.26 114	0.24 173	0.24 203	0.47 440	0.22 207	0.13 140	0.24 179	0.16 190	0.06 43	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.07 131	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.28 146	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.07 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.21 255	0.15 341	0.53 413	0.21 214	0.12 187	0.28 327	0.17 173	0.42 326	0.30 251	0.33 352	0.32 266	0.15 127	0.17 219	0.50 378	0.21 308	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.06 96

MIPNet	0.21 255	0.15 341	0.52 409	0.21 214	0.12 187	0.27 308	0.20 307	0.45 354	0.37 334	0.30 300	0.23 174	0.19 175	0.24 321	0.27 245	0.19 270	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.06 96

test_3	0.18 182	0.11 161	0.32 179	0.24 371	0.11 124	0.22 221	0.25 428	0.31 187	0.31 263	0.25 211	0.18 124	0.23 227	0.13 140	0.25 210	0.19 270	0.06 43	0.05 34	0.09 256	0.10 364	0.07 131	0.06 96

LCNet	0.21 255	0.11 161	0.29 152	0.25 408	0.12 187	0.23 242	0.19 260	0.34 219	0.26 195	0.28 242	0.35 307	0.26 268	0.30 414	0.35 324	0.17 220	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.10 364	0.13 425	0.22 527

HHNet	0.22 285	0.12 203	0.52 409	0.18 55	0.18 429	0.20 166	0.20 307	0.34 219	0.31 263	0.32 340	0.59 492	0.20 184	0.21 275	0.24 179	0.31 417	0.08 217	0.05 34	0.09 256	0.07 161	0.08 193	0.11 389

AAGNet	0.33 449	0.11 161	0.37 247	0.25 408	0.16 387	0.20 166	0.19 260	0.30 176	0.27 205	0.35 389	0.35 307	0.27 277	0.30 414	0.44 357	2.66 592	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.07 161	0.08 193	0.06 96

STrans-v2	0.24 332	0.13 265	0.54 416	0.21 214	0.12 187	0.23 242	0.21 338	0.47 373	0.28 220	0.31 317	0.42 387	0.36 371	0.35 453	0.62 449	0.23 347	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.06 96

TransformOpticalFlow	0.24 332	0.13 265	0.56 426	0.23 320	0.11 124	0.21 193	0.19 260	0.40 300	0.32 272	0.30 300	0.43 400	0.36 371	0.31 430	0.61 441	0.20 285	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.07 174

KYRaft	0.22 285	0.10 99	0.30 159	0.23 320	0.12 187	0.23 242	0.23 389	0.35 243	0.24 173	0.35 389	0.54 474	0.34 352	0.26 351	0.29 274	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.10 364	0.08 193	0.31 552

SST-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.37 247	0.24 371	0.13 262	0.19 135	0.17 173	0.31 187	0.24 173	0.34 372	0.33 287	0.29 302	0.25 342	0.56 415	0.17 220	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.07 174

RAFT_R40	0.21 255	0.10 99	0.37 247	0.24 371	0.13 262	0.18 109	0.18 216	0.31 187	0.29 239	0.33 352	0.33 287	0.30 318	0.24 321	0.55 404	0.18 241	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.07 174

PFNet	0.23 302	0.10 99	0.57 429	0.24 371	0.14 305	0.22 221	0.19 260	0.39 289	0.33 284	0.35 389	0.32 266	0.27 277	0.19 259	0.64 457	0.22 328	0.09 296	0.05 34	0.09 256	0.07 161	0.08 193	0.07 174

RAFT-RH_RVC	0.25 360	0.11 161	0.45 353	0.21 214	0.12 187	0.25 278	0.14 81	0.27 127	0.27 205	0.38 427	1.15 560	0.23 227	0.17 219	0.57 419	0.24 358	0.07 89	0.05 34	0.10 329	0.07 161	0.06 63	0.07 174

CRE-IMP	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.11 124	0.24 264	0.17 173	0.29 157	0.21 126	0.27 232	0.26 205	0.24 239	0.17 219	0.23 168	0.18 241	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.07 161	0.10 324	0.10 354

cross-raft	0.17 158	0.12 203	0.41 312	0.23 320	0.10 75	0.20 166	0.24 411	0.33 211	0.23 158	0.23 189	0.28 217	0.29 302	0.15 177	0.17 67	0.15 166	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

GMM-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.43 333	0.23 320	0.13 262	0.24 264	0.25 428	0.37 271	0.27 205	0.30 300	0.45 423	0.27 277	0.21 275	0.31 296	0.17 220	0.07 89	0.05 34	0.10 329	0.09 322	0.08 193	0.19 504

Prome-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.30 159	0.24 371	0.12 187	0.23 242	0.23 389	0.36 261	0.25 186	0.33 352	0.59 492	0.24 239	0.28 386	0.29 274	0.16 190	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.20 514

iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 203	0.26 122	0.21 214	0.11 124	0.20 166	0.17 173	0.32 197	0.23 158	0.20 166	0.25 195	0.18 161	0.12 109	0.20 124	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.08 193	0.07 174

s12784h	0.17 158	0.09 60	0.26 122	0.18 55	0.07 1	0.32 390	0.19 260	0.37 271	0.32 272	0.23 189	0.25 195	0.18 161	0.17 219	0.25 210	0.16 190	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.05 34

XX-TBD	0.15 126	0.18 399	0.28 142	0.22 273	0.10 75	0.22 221	0.15 107	0.22 65	0.27 205	0.22 183	0.26 205	0.14 111	0.12 109	0.16 52	0.13 108	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96

DCANet	0.18 182	0.13 265	0.40 289	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.34 219	0.39 358	0.29 269	0.31 257	0.18 161	0.23 303	0.20 124	0.19 270	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.07 174

csc	0.19 220	0.13 265	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.35 243	0.43 398	0.29 269	0.30 243	0.18 161	0.28 386	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

cscssc	0.19 220	0.13 265	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.35 243	0.43 398	0.29 269	0.30 243	0.18 161	0.28 386	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

111	0.20 235	0.17 385	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.24 264	0.17 173	0.41 312	0.45 424	0.23 189	0.29 230	0.29 302	0.21 275	0.24 179	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.08 240

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 158	0.14 308	0.32 179	0.20 169	0.09 30	0.19 135	0.17 173	0.32 197	0.30 251	0.25 211	0.33 287	0.20 184	0.17 219	0.19 108	0.15 166	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.05 34

AFF-stereo	0.18 182	0.15 341	0.32 179	0.21 214	0.10 75	0.18 109	0.18 216	0.33 211	0.27 205	0.25 211	0.37 326	0.25 247	0.17 219	0.24 179	0.15 166	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 158	0.10 99	0.40 289	0.20 169	0.11 124	0.20 166	0.15 107	0.36 261	0.30 251	0.23 189	0.21 160	0.26 268	0.15 177	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 158	0.10 99	0.37 247	0.20 169	0.12 187	0.19 135	0.15 107	0.32 197	0.28 220	0.23 189	0.23 174	0.27 277	0.15 177	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

CREStereo	0.13 73	0.08 19	0.21 79	0.14 1	0.08 9	0.22 221	0.15 107	0.25 105	0.24 173	0.16 128	0.21 160	0.14 111	0.13 140	0.18 85	0.13 108	0.09 296	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96
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	0.15 126	0.08 19	0.23 94	0.15 4	0.09 30	0.23 242	0.16 137	0.25 105	0.23 158	0.17 140	0.21 160	0.16 144	0.14 161	0.22 159	0.13 108	0.29 551	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96

HITNet	0.20 235	0.17 385	0.43 333	0.19 107	0.08 9	0.27 308	0.14 81	0.42 326	0.30 251	0.29 269	0.32 266	0.27 277	0.21 275	0.28 258	0.25 368	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.06 96
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	0.22 285	0.16 366	0.44 342	0.21 214	0.08 9	0.29 348	0.19 260	0.38 277	0.37 334	0.38 427	0.44 411	0.31 329	0.21 275	0.41 348	0.24 358	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.06 96

iResNet	0.24 332	0.18 399	0.61 445	0.25 408	0.11 124	0.29 348	0.21 338	0.42 326	0.43 398	0.33 352	0.43 400	0.27 277	0.22 288	0.34 315	0.26 381	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.07 174

MultiAttention	1.02 572	0.13 265	0.43 333	0.35 532	0.43 555	5.36 596	1.71 595	0.69 548	0.53 488	0.36 405	0.63 510	0.55 495	0.22 288	7.60 603	0.43 474	0.09 296	0.06 170	0.14 471	0.24 538	0.26 535	0.30 549

z-ln-s-r	0.32 440	0.21 441	0.82 507	0.23 320	0.14 305	0.30 365	0.26 440	0.43 338	0.50 473	0.32 340	0.60 497	0.39 397	0.29 401	0.73 488	0.66 526	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.08 240

water-stereo	0.13 73	0.08 19	0.20 72	0.19 107	0.10 75	0.17 85	0.14 81	0.25 105	0.19 88	0.17 140	0.23 174	0.15 127	0.15 177	0.12 2	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.05 34

depthmonostereo	0.14 98	0.09 60	0.19 63	0.19 107	0.08 9	0.20 166	0.15 107	0.27 127	0.23 158	0.16 128	0.18 124	0.14 111	0.17 219	0.19 108	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 98	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.09 30	0.21 193	0.14 81	0.24 98	0.21 126	0.21 177	0.21 160	0.15 127	0.14 161	0.23 168	0.15 166	0.07 89	0.06 170	0.06 42	0.06 105	0.05 15	0.05 34

G2L-ROB	0.23 302	0.15 341	0.41 312	0.19 107	0.12 187	0.27 308	0.21 338	0.47 373	0.33 284	0.34 372	0.31 257	0.41 418	0.22 288	0.49 374	0.26 381	0.09 296	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.10 354

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 203	0.23 94	0.16 8	0.08 9	0.23 242	0.20 307	0.29 157	0.31 263	0.19 162	0.22 170	0.19 175	0.15 177	0.29 274	0.20 285	0.06 43	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.06 63	0.06 96

DFGA-Net	0.23 302	0.24 467	0.49 383	0.22 273	0.15 355	0.25 278	0.17 173	0.39 289	0.39 358	0.29 269	0.31 257	0.21 195	0.17 219	0.59 432	0.28 390	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.08 240

G2L-Stereo_test	0.24 332	0.16 366	0.38 266	0.19 107	0.13 262	0.27 308	0.24 411	0.49 393	0.38 348	0.37 412	0.37 326	0.40 411	0.24 321	0.52 389	0.28 390	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.06 105	0.09 259	0.08 240

coex_refinement	0.26 376	0.16 366	0.36 235	0.23 320	0.15 355	0.31 381	0.20 307	0.49 393	0.42 391	0.35 389	0.42 387	0.45 446	0.27 370	0.55 404	0.33 429	0.10 345	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.10 324	0.10 354

LG-Stereo	0.13 73	0.10 99	0.24 102	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.18 216	0.21 55	0.18 75	0.11 38	0.17 114	0.09 20	0.09 18	0.15 29	0.14 142	0.05 11	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 158	0.10 99	0.39 281	0.23 320	0.11 124	0.20 166	0.22 364	0.33 211	0.29 239	0.22 183	0.21 160	0.15 127	0.14 161	0.23 168	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.06 96

AIO-test2	0.20 235	0.20 427	0.36 235	0.26 442	0.15 355	0.22 221	0.16 137	0.42 326	0.42 391	0.16 128	0.29 230	0.15 127	0.11 84	0.26 226	0.13 108	0.18 517	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.07 131	0.07 174

AIO-test1	0.19 220	0.14 308	0.41 312	0.27 470	0.15 355	0.21 193	0.16 137	0.39 289	0.36 323	0.17 140	0.26 205	0.18 161	0.13 140	0.28 258	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.06 63	0.09 298

fffy	0.14 98	0.11 161	0.24 102	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.18 216	0.22 65	0.19 88	0.13 71	0.16 103	0.15 127	0.13 140	0.25 210	0.14 142	0.06 43	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.06 96

PAM_32	0.23 302	0.10 99	0.63 456	0.21 214	0.14 305	0.33 401	0.19 260	0.36 261	0.23 158	0.29 269	0.28 217	0.56 499	0.28 386	0.27 245	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.09 322	0.07 131	0.09 298

PAM	0.23 302	0.10 99	0.63 456	0.22 273	0.15 355	0.34 414	0.21 338	0.37 271	0.22 140	0.31 317	0.27 212	0.55 495	0.26 351	0.26 226	0.17 220	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.09 322	0.07 131	0.09 298

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.17 21	0.08 9	0.09 1	0.13 61	0.24 98	0.13 21	0.10 12	0.09 11	0.09 20	0.08 7	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.06 170	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

UGAM-zero	0.23 302	0.10 99	0.54 416	0.19 107	0.13 262	0.21 193	0.14 81	0.44 344	0.22 140	0.28 242	0.28 217	0.51 478	0.33 440	0.65 463	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.08 236	0.06 63	0.07 174

UGAM	0.26 376	0.14 308	0.45 353	0.25 408	0.12 187	0.23 242	0.25 428	0.32 197	0.41 384	0.31 317	0.42 387	0.41 418	0.22 288	0.92 538	0.22 328	0.08 217	0.06 170	0.14 471	0.12 442	0.10 324	0.07 174

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 161	0.36 235	0.18 55	0.13 262	0.21 193	0.16 137	0.23 84	0.18 75	0.26 223	0.28 217	0.20 184	0.11 84	0.24 179	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.05 15	0.06 96

RAStereo	0.13 73	0.12 203	0.27 131	0.22 273	0.11 124	0.15 38	0.18 216	0.23 84	0.23 158	0.13 71	0.17 114	0.11 64	0.09 18	0.15 29	0.13 108	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.05 34

Occ-G	0.13 73	0.08 19	0.21 79	0.17 21	0.10 75	0.15 38	0.19 260	0.22 65	0.19 88	0.13 71	0.19 132	0.21 195	0.11 84	0.17 67	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.06 96

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 360	0.14 308	0.95 532	0.21 214	0.27 526	0.20 166	0.19 260	0.48 385	0.25 186	0.26 223	0.55 478	0.34 352	0.18 244	0.25 210	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.12 442	0.12 410	0.12 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 302	0.13 265	0.83 509	0.20 169	0.21 475	0.23 242	0.17 173	0.48 385	0.27 205	0.23 189	0.29 230	0.39 397	0.23 303	0.25 210	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.11 403	0.11 373	0.10 354

WCG-NET（raft）	0.14 98	0.09 60	0.23 94	0.17 21	0.08 9	0.19 135	0.16 137	0.23 84	0.26 195	0.18 157	0.19 132	0.20 184	0.12 109	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.06 170	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

gcap-zeroshot	0.17 158	0.11 161	0.36 235	0.20 169	0.12 187	0.26 298	0.16 137	0.30 176	0.22 140	0.26 223	0.20 148	0.30 318	0.14 161	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

testlalala2	0.18 182	0.10 99	0.50 394	0.36 534	0.25 519	0.23 242	0.14 81	0.34 219	0.24 173	0.25 211	0.25 195	0.21 195	0.12 109	0.16 52	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

H2IRNET	0.18 182	0.13 265	0.35 215	0.21 214	0.12 187	0.20 166	0.15 107	0.27 127	0.30 251	0.17 140	0.31 257	0.25 247	0.20 268	0.24 179	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.10 364	0.09 259	0.06 96

MGS-Stereo	0.14 98	0.11 161	0.32 179	0.19 107	0.11 124	0.18 109	0.17 173	0.20 45	0.22 140	0.14 94	0.24 187	0.15 127	0.10 51	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.10 324	0.06 96

IGEV++	0.13 73	0.10 99	0.23 94	0.21 214	0.10 75	0.15 38	0.15 107	0.29 157	0.16 47	0.12 58	0.15 93	0.12 74	0.12 109	0.17 67	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.07 174

CoDeX	0.23 302	0.12 203	0.46 361	0.21 214	0.14 305	0.29 348	0.21 338	0.53 448	0.41 384	0.29 269	0.35 307	0.29 302	0.22 288	0.48 369	0.19 270	0.09 296	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.07 174

IGEVStereo-DCA	0.14 98	0.11 161	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.12 39	0.14 111	0.12 109	0.28 258	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

rrr	0.17 158	0.11 161	0.57 429	0.19 107	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.35 243	0.22 140	0.15 106	0.12 39	0.14 111	0.12 109	0.28 258	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

plain	0.17 158	0.13 265	0.43 333	0.21 214	0.13 262	0.16 64	0.17 173	0.27 127	0.22 140	0.16 128	0.26 205	0.13 86	0.16 193	0.27 245	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.07 161	0.10 324	0.07 174

IGEV_Zeroshot_test	0.18 182	0.10 99	0.65 464	0.20 169	0.12 187	0.19 135	0.15 107	0.34 219	0.19 88	0.28 242	0.22 170	0.27 277	0.13 140	0.23 168	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.06 96

MSKI-zero shot	0.17 158	0.09 60	0.43 333	0.20 169	0.11 124	0.21 193	0.15 107	0.32 197	0.21 126	0.23 189	0.24 187	0.23 227	0.10 51	0.31 296	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 99	0.34 205	0.21 214	0.15 355	0.15 38	0.13 61	0.28 146	0.25 186	0.17 140	0.26 205	0.15 127	0.16 193	0.25 210	0.17 220	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.08 240

UniTT-Stereo	0.14 98	0.10 99	0.30 159	0.21 214	0.13 262	0.17 85	0.13 61	0.19 35	0.18 75	0.15 106	0.20 148	0.10 44	0.11 84	0.18 85	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.06 96

DLNR_Zeroshot_test	10.44 604	12.10 611	19.93 611	106.08 620	23.66 617	0.14 27	0.13 61	3.22 598	0.17 65	0.16 128	0.23 174	0.16 144	0.10 51	0.31 296	0.15 166	2.36 599	0.06 170	0.07 100	0.07 161	39.70 618	0.06 96

PCWNet_CMD	0.23 302	0.13 265	0.48 378	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.16 137	0.46 365	0.46 441	0.29 269	0.36 317	0.37 377	0.24 321	0.28 258	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.11 373	0.09 298

GCAP-Stereo	0.14 98	0.14 308	0.33 195	0.20 169	0.09 30	0.21 193	0.10 9	0.26 114	0.20 110	0.18 157	0.19 132	0.15 127	0.13 140	0.17 67	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.06 96

RAFT-Test	0.17 158	0.10 99	0.38 266	0.19 107	0.12 187	0.25 278	0.17 173	0.33 211	0.23 158	0.23 189	0.29 230	0.27 277	0.14 161	0.20 124	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

LL-Strereo2	0.18 182	0.18 399	0.39 281	0.22 273	0.12 187	0.24 264	0.13 61	0.31 187	0.23 158	0.24 203	0.20 148	0.24 239	0.12 109	0.26 226	0.15 166	0.06 43	0.06 170	0.12 424	0.09 322	0.08 193	0.07 174

LoS	0.14 98	0.08 19	0.27 131	0.16 8	0.09 30	0.22 221	0.14 81	0.26 114	0.26 195	0.15 106	0.18 124	0.18 161	0.13 140	0.22 159	0.14 142	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.17 158	0.09 60	0.32 179	0.17 21	0.11 124	0.21 193	0.17 173	0.32 197	0.23 158	0.23 189	0.28 217	0.27 277	0.16 193	0.23 168	0.16 190	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.06 105	0.09 259	0.09 298

anonymousa	0.23 302	0.11 161	0.50 394	0.21 214	0.16 387	0.31 381	0.20 307	0.36 261	0.35 310	0.32 340	0.50 450	0.39 397	0.26 351	0.22 159	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.11 403	0.07 131	0.08 240

riskmin	0.18 182	0.09 60	0.34 205	0.18 55	0.12 187	0.24 264	0.16 137	0.34 219	0.28 220	0.21 177	0.23 174	0.33 345	0.24 321	0.23 168	0.17 220	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.06 105	0.10 324	0.10 354

Selective-RAFT	0.17 158	0.12 203	0.30 159	0.24 371	0.10 75	0.29 348	0.15 107	0.32 197	0.31 263	0.17 140	0.17 114	0.21 195	0.18 244	0.28 258	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.06 96

TestStereo1	0.21 255	0.16 366	0.32 179	0.26 442	0.13 262	0.26 298	0.27 446	0.40 300	0.36 323	0.29 269	0.39 353	0.22 207	0.21 275	0.33 309	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.07 174

DisPM	0.19 220	0.10 99	0.35 215	0.23 320	0.13 262	0.18 109	0.20 307	0.29 157	0.29 239	0.33 352	0.34 296	0.23 227	0.16 193	0.33 309	0.16 190	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.07 131	0.11 389

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 424	0.20 427	0.70 481	0.21 214	0.17 408	0.46 489	0.27 446	0.50 403	0.49 465	0.42 471	0.55 478	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 296	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.11 373	0.10 354

raft_robust	0.22 285	0.17 385	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.23 242	0.22 364	0.49 393	0.48 456	0.32 340	0.32 266	0.26 268	0.23 303	0.53 396	0.15 166	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.10 364	0.08 193	0.06 96

SA-5K	0.21 255	0.16 366	0.32 179	0.26 442	0.13 262	0.26 298	0.27 446	0.40 300	0.36 323	0.29 269	0.39 353	0.22 207	0.21 275	0.33 309	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.07 174

Sa-1000	0.22 285	0.15 341	0.35 215	0.23 320	0.13 262	0.28 327	0.23 389	0.47 373	0.39 358	0.30 300	0.50 450	0.26 268	0.19 259	0.33 309	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.08 193	0.06 96

SA	0.22 285	0.16 366	0.36 235	0.23 320	0.13 262	0.24 264	0.23 389	0.45 354	0.40 374	0.27 232	0.44 411	0.23 227	0.23 303	0.33 309	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.08 193	0.06 96

iRaft-Stereo_5w	0.23 302	0.18 399	0.44 342	0.22 273	0.13 262	0.19 135	0.19 260	0.37 271	0.32 272	0.28 242	0.37 326	0.34 352	0.23 303	0.65 463	0.27 386	0.06 43	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.08 240

iRaft-Stereo_20w	0.19 220	0.10 99	0.46 361	0.19 107	0.13 262	0.25 278	0.19 260	0.52 437	0.19 88	0.29 269	0.21 160	0.22 207	0.20 268	0.28 258	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.08 236	0.08 193	0.08 240

IPLGR	0.21 255	0.13 265	0.61 445	0.21 214	0.11 124	0.25 278	0.18 216	0.41 312	0.37 334	0.28 242	0.27 212	0.21 195	0.19 259	0.37 332	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.06 96

CrosDoStereo	0.31 431	0.10 99	0.49 383	0.18 55	0.12 187	0.22 221	1.11 590	0.34 219	0.37 334	0.38 427	0.61 504	0.28 292	0.46 507	0.61 441	0.57 506	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.07 174

TRStereo	0.19 220	0.17 385	0.47 369	0.23 320	0.19 450	0.19 135	0.16 137	0.52 437	0.28 220	0.20 166	0.19 132	0.21 195	0.13 140	0.24 179	0.13 108	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.11 403	0.06 63	0.06 96

Patchmatch Stereo++	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.26 226	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240
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
OMP-Stereo	0.23 302	0.14 308	0.35 215	0.29 494	0.13 262	0.21 193	0.16 137	0.37 271	0.33 284	0.34 372	0.30 243	0.34 352	0.19 259	0.70 478	0.24 358	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.07 131	0.06 96

IIG-Stereo	0.23 302	0.13 265	0.35 215	0.29 494	0.12 187	0.23 242	0.14 81	0.38 277	0.31 263	0.34 372	0.37 326	0.33 345	0.21 275	0.70 478	0.26 381	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.07 131	0.06 96

NF-Stereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

OCTAStereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

PSM-softLoss	0.21 255	0.10 99	0.39 281	0.24 371	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.38 277	0.26 195	0.29 269	0.32 266	0.24 239	0.16 193	0.52 389	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.09 322	0.08 193	0.12 412

KMStereo	0.21 255	0.10 99	0.39 281	0.24 371	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.38 277	0.26 195	0.29 269	0.32 266	0.24 239	0.16 193	0.52 389	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.09 322	0.08 193	0.12 412

NRIStereo	0.18 182	0.11 161	0.35 215	0.23 320	0.11 124	0.24 264	0.20 307	0.29 157	0.26 195	0.26 223	0.25 195	0.25 247	0.18 244	0.34 315	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.08 240

PSM-adaLoss	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.16 137	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.18 244	0.24 179	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

PSM-AAD	0.25 360	0.10 99	0.30 159	0.24 371	0.12 187	0.26 298	0.38 519	0.34 219	0.28 220	0.35 389	0.39 353	0.28 292	0.79 555	0.30 289	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.12 424	0.11 403	0.08 193	0.21 522

FTStereo	0.28 404	0.10 99	0.43 333	0.23 320	0.13 262	0.21 193	0.53 555	0.34 219	0.26 195	0.38 427	0.95 549	0.30 318	0.56 529	0.32 302	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.07 131	0.19 504

ROB_FTStereo_v2	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.16 137	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.24 179	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

ROB_FTStereo	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.28 217	0.25 247	0.17 219	0.24 179	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

HUI-Stereo	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.28 217	0.25 247	0.17 219	0.22 159	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

ASMatch	0.23 302	0.11 161	0.51 405	0.24 371	0.14 305	0.19 135	0.17 173	0.31 187	0.28 220	0.28 242	0.68 519	0.27 277	0.26 351	0.50 378	0.22 328	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.11 389

DeepStereo_LL	0.31 431	0.10 99	0.49 383	0.18 55	0.12 187	0.22 221	1.11 590	0.34 219	0.37 334	0.38 427	0.61 504	0.28 292	0.46 507	0.61 441	0.57 506	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.07 174

DEmStereo	0.26 376	0.09 60	0.47 369	0.19 107	0.12 187	0.30 365	0.25 428	0.28 146	0.36 323	0.36 405	0.58 490	0.25 247	0.48 516	0.53 396	0.44 479	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.06 63	0.07 174

THIR-Stereo	0.29 415	0.12 203	0.41 312	0.19 107	0.11 124	0.28 327	0.72 568	0.32 197	0.35 310	0.37 412	0.65 513	0.34 352	0.50 519	0.57 419	0.45 482	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.09 322	0.07 131	0.07 174

DRaft	0.24 332	0.10 99	0.34 205	0.18 55	0.12 187	0.28 327	0.23 389	0.33 211	0.39 358	0.38 427	0.61 504	0.21 195	0.41 484	0.48 369	0.42 473	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.08 240

GrayStereo	0.25 360	0.09 60	0.32 179	0.26 442	0.13 262	0.23 242	0.47 545	0.34 219	0.30 251	0.39 442	0.47 440	0.30 318	0.79 555	0.29 274	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.09 322	0.07 131	0.13 428

RE-Stereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

Pruner-Stereo	0.19 220	0.11 161	0.34 205	0.29 494	0.12 187	0.19 135	0.17 173	0.31 187	0.29 239	0.33 352	0.32 266	0.25 247	0.15 177	0.24 179	0.21 308	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.09 298

TVStereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

DeepStereo_RVC	0.18 182	0.11 161	0.40 289	0.21 214	0.11 124	0.19 135	0.16 137	0.28 146	0.22 140	0.27 232	0.27 212	0.23 227	0.28 386	0.24 179	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.10 354

iGMRVC	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.27 245	0.17 220	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

IRAFT_RVC	0.22 285	0.12 203	0.39 281	0.26 442	0.11 124	0.18 109	0.24 411	0.40 300	0.37 334	0.31 317	0.30 243	0.29 302	0.24 321	0.55 404	0.22 328	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.07 174

RAFT-345	0.21 255	0.10 99	0.46 361	0.22 273	0.11 124	0.20 166	0.16 137	0.26 114	0.25 186	0.27 232	0.66 515	0.21 195	0.16 193	0.55 404	0.21 308	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.06 96

iRAFT	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.26 226	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

AnonymousM	0.17 158	0.19 415	0.24 102	0.18 55	0.10 75	0.18 109	0.17 173	0.30 176	0.23 158	0.26 223	0.20 148	0.18 161	0.14 161	0.19 108	0.14 142	0.09 296	0.06 170	0.38 556	0.15 491	0.06 63	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 98	0.13 265	0.24 102	0.25 408	0.11 124	0.11 4	0.18 216	0.32 197	0.23 158	0.12 58	0.12 39	0.18 161	0.12 109	0.14 15	0.13 108	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.06 96
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
test-1	0.17 158	0.11 161	0.40 289	0.23 320	0.13 262	0.22 221	0.23 389	0.34 219	0.26 195	0.20 166	0.24 187	0.22 207	0.14 161	0.16 52	0.20 285	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.08 240

RAFT-IKP	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.18 244	0.25 210	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

TestStereo	0.21 255	0.19 415	0.40 289	0.25 408	0.10 75	0.22 221	0.21 338	0.31 187	0.31 263	0.23 189	0.34 296	0.22 207	0.18 244	0.62 449	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.07 161	0.11 373	0.06 96

raft+_RVC	0.18 182	0.14 308	0.32 179	0.21 214	0.15 355	0.21 193	0.16 137	0.38 277	0.34 294	0.21 177	0.28 217	0.20 184	0.15 177	0.24 179	0.19 270	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.08 240

raftrobust	0.16 140	0.13 265	0.29 152	0.22 273	0.15 355	0.19 135	0.13 61	0.32 197	0.26 195	0.26 223	0.20 148	0.19 175	0.17 219	0.21 143	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.07 174

CFNet_pseudo	0.23 302	0.13 265	0.47 369	0.19 107	0.13 262	0.26 298	0.16 137	0.44 344	0.44 413	0.29 269	0.37 326	0.38 385	0.23 303	0.29 274	0.21 308	0.09 296	0.06 170	0.11 386	0.08 236	0.11 373	0.09 298

RALAANet	0.19 220	0.18 399	0.37 247	0.23 320	0.14 305	0.23 242	0.13 61	0.37 271	0.29 239	0.28 242	0.26 205	0.25 247	0.15 177	0.26 226	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.06 96

XX-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.83 509	0.26 442	0.17 408	0.23 242	0.13 61	0.40 300	0.18 75	0.20 166	0.41 371	0.31 329	0.10 51	0.32 302	0.12 63	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.05 34

test_xeample3	0.16 140	0.11 161	0.56 426	0.19 107	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.35 243	0.20 110	0.16 128	0.12 39	0.13 86	0.12 109	0.24 179	0.15 166	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.08 236	0.07 131	0.07 174

ARAFT	0.24 332	0.21 441	0.78 492	0.22 273	0.12 187	0.29 348	0.24 411	0.43 338	0.32 272	0.33 352	0.28 217	0.28 292	0.19 259	0.49 374	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.12 424	0.11 403	0.09 259	0.06 96

GMStereo	0.19 220	0.25 472	0.40 289	0.21 214	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.29 157	0.40 374	0.25 211	0.23 174	0.16 144	0.15 177	0.25 210	0.19 270	0.09 296	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.08 240
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.33 195	0.21 214	0.12 187	0.30 365	0.46 541	0.46 365	0.20 110	0.25 211	0.50 450	0.17 151	0.16 193	0.24 179	0.23 347	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.10 364	0.06 63	0.07 174

FENet	0.21 255	0.11 161	0.45 353	0.21 214	0.12 187	0.26 298	0.17 173	0.41 312	0.35 310	0.30 300	0.31 257	0.29 302	0.23 303	0.26 226	0.23 347	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

cf-r	0.24 332	0.15 341	0.44 342	0.21 214	0.14 305	0.27 308	0.22 364	0.42 326	0.40 374	0.30 300	0.42 387	0.42 427	0.26 351	0.43 353	0.25 368	0.11 384	0.06 170	0.08 179	0.10 364	0.08 193	0.08 240

DIP-Stereo	0.18 182	0.12 203	0.33 195	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.12 34	0.42 326	0.25 186	0.27 232	0.32 266	0.21 195	0.17 219	0.25 210	0.20 285	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.08 240
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 285	0.18 399	0.47 369	0.22 273	0.10 75	0.28 327	0.14 81	0.46 365	0.32 272	0.31 317	0.34 296	0.31 329	0.25 342	0.31 296	0.29 402	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.10 324	0.08 240

R-Stereo Train	0.18 182	0.09 60	0.32 179	0.22 273	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.42 326	0.19 88	0.31 317	0.45 423	0.20 184	0.14 161	0.18 85	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96

RAFT-Stereo	0.18 182	0.09 60	0.32 179	0.22 273	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.42 326	0.19 88	0.31 317	0.45 423	0.20 184	0.14 161	0.18 85	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 302	0.13 265	0.48 378	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.16 137	0.46 365	0.46 441	0.29 269	0.36 317	0.37 377	0.24 321	0.28 258	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.11 373	0.09 298

ccs_rob	0.23 302	0.13 265	0.47 369	0.20 169	0.13 262	0.26 298	0.17 173	0.44 344	0.44 413	0.29 269	0.37 326	0.38 385	0.23 303	0.29 274	0.21 308	0.09 296	0.06 170	0.11 386	0.08 236	0.11 373	0.09 298

AdaStereo	0.24 332	0.16 366	0.37 247	0.24 371	0.12 187	0.32 390	0.17 173	0.54 455	0.42 391	0.33 352	0.38 340	0.35 366	0.21 275	0.30 289	0.22 328	0.14 467	0.06 170	0.13 445	0.08 236	0.11 373	0.08 240
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.27 384	0.26 483	0.72 485	0.23 320	0.13 262	0.29 348	0.18 216	0.52 437	0.49 465	0.37 412	0.45 423	0.39 397	0.25 342	0.34 315	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.12 410	0.09 298

HSM	0.28 404	0.16 366	0.35 215	0.20 169	0.15 355	0.33 401	0.19 260	0.53 448	0.37 334	0.36 405	0.38 340	0.67 534	0.31 430	0.89 533	0.23 347	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.08 240

StereoDRNet-Refined	0.27 384	0.17 385	0.35 215	0.25 408	0.14 305	0.37 439	0.21 338	0.47 373	0.41 384	0.44 484	0.51 456	0.41 418	0.28 386	0.45 360	0.37 445	0.09 296	0.06 170	0.11 386	0.11 403	0.10 324	0.10 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.25 360	0.19 415	0.40 289	0.20 169	0.12 187	0.30 365	0.16 137	0.55 465	0.53 488	0.38 427	0.43 400	0.37 377	0.26 351	0.38 337	0.22 328	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.04 1	0.09 259	0.09 298

DN-CSS_ROB	0.22 285	0.25 472	0.47 369	0.24 371	0.14 305	0.25 278	0.12 34	0.40 300	0.33 284	0.29 269	0.42 387	0.22 207	0.20 268	0.33 309	0.19 270	0.07 89	0.06 170	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.07 174

pmcnn	0.50 525	0.20 427	0.78 492	0.24 371	0.26 524	0.39 455	0.30 478	0.51 420	0.50 473	0.54 524	1.23 563	2.52 588	0.37 466	0.77 508	0.95 549	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.05 60	0.10 324	0.08 240

FlowAnything_test	0.14 98	0.11 161	0.21 79	0.21 214	0.12 187	0.17 85	0.16 137	0.25 105	0.16 47	0.15 106	0.13 55	0.15 127	0.14 161	0.18 85	0.16 190	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.12 442	0.08 193	0.09 298

MSAF-DinoV2	0.76 561	0.44 542	1.98 578	0.49 559	0.16 387	0.58 526	0.31 483	0.81 564	0.83 552	0.41 461	0.52 464	0.98 558	0.58 533	4.97 599	1.03 553	0.11 384	0.07 288	0.10 329	0.24 538	0.27 540	0.26 543

S2M2_XL	0.10 2	0.09 60	0.21 79	0.14 1	0.10 75	0.09 1	0.09 3	0.11 1	0.09 1	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.06 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 158	0.12 203	0.29 152	0.23 320	0.14 305	0.19 135	0.22 364	0.39 289	0.36 323	0.16 128	0.24 187	0.17 151	0.12 109	0.19 108	0.14 142	0.07 89	0.07 288	0.08 179	0.06 105	0.09 259	0.06 96

HART	0.15 126	0.11 161	0.30 159	0.21 214	0.09 30	0.17 85	0.16 137	0.30 176	0.19 88	0.15 106	0.25 195	0.17 151	0.09 18	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.07 288	0.07 100	0.05 60	0.08 193	0.06 96

GREAT-IGEV	0.12 62	0.09 60	0.25 114	0.16 8	0.11 124	0.14 27	0.16 137	0.17 23	0.17 65	0.10 12	0.15 93	0.09 20	0.09 18	0.18 85	0.10 1	0.06 43	0.07 288	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.10 354

FACV-RUCA	0.21 255	0.15 341	0.32 179	0.23 320	0.23 504	0.26 298	0.19 260	0.39 289	0.34 294	0.25 211	0.32 266	0.21 195	0.24 321	0.24 179	0.19 270	0.10 345	0.07 288	0.15 486	0.08 236	0.16 465	0.13 428

model_zeroshot	0.17 158	0.11 161	0.39 281	0.20 169	0.12 187	0.24 264	0.15 107	0.34 219	0.22 140	0.30 300	0.20 148	0.22 207	0.12 109	0.24 179	0.14 142	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.07 174

rvit_stereo_ft	0.17 158	0.14 308	0.30 159	0.25 408	0.14 305	0.17 85	0.21 338	0.28 146	0.26 195	0.16 128	0.19 132	0.20 184	0.16 193	0.22 159	0.17 220	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.07 174

test_sample6	0.25 360	0.13 265	0.41 312	0.21 214	0.11 124	0.30 365	0.22 364	0.51 420	0.35 310	0.33 352	0.43 400	0.30 318	0.24 321	0.57 419	0.22 328	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.10 364	0.11 373	0.10 354

test_sample5	0.24 332	0.13 265	0.42 322	0.21 214	0.12 187	0.30 365	0.21 338	0.50 403	0.34 294	0.32 340	0.41 371	0.29 302	0.23 303	0.55 404	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.11 373	0.10 354

test_sample4	0.24 332	0.13 265	0.43 333	0.20 169	0.12 187	0.32 390	0.21 338	0.51 420	0.34 294	0.31 317	0.37 326	0.28 292	0.23 303	0.53 396	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.11 373	0.10 354

test_sample3	0.23 302	0.12 203	0.43 333	0.19 107	0.12 187	0.32 390	0.20 307	0.50 403	0.34 294	0.31 317	0.33 287	0.29 302	0.22 288	0.53 396	0.22 328	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.10 324	0.10 354

test_sample2	0.21 255	0.10 99	0.28 142	0.19 107	0.11 124	0.27 308	0.21 338	0.43 338	0.29 239	0.26 223	0.31 257	0.30 318	0.24 321	0.45 360	0.18 241	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.09 298

test_sample1	0.20 235	0.10 99	0.28 142	0.19 107	0.12 187	0.28 327	0.19 260	0.41 312	0.25 186	0.26 223	0.31 257	0.29 302	0.26 351	0.44 357	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.09 298

MoCha-V2	0.13 73	0.08 19	0.26 122	0.23 320	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.26 114	0.16 47	0.15 106	0.15 93	0.13 86	0.14 161	0.20 124	0.11 15	0.06 43	0.07 288	0.06 42	0.06 105	0.06 63	0.05 34

DispNO	0.27 384	0.18 399	0.62 453	0.23 320	0.17 408	0.25 278	0.22 364	0.45 354	0.41 384	0.32 340	0.39 353	0.38 385	0.27 370	0.77 508	0.27 386	0.09 296	0.07 288	0.10 329	0.10 364	0.08 193	0.08 240

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 158	0.13 265	0.24 102	0.19 107	0.13 262	0.24 264	0.17 173	0.30 176	0.37 334	0.43 477	0.17 114	0.13 86	0.12 109	0.19 108	0.15 166	0.08 217	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.08 240

MyStereo8	0.22 285	0.15 341	0.63 456	0.21 214	0.17 408	0.31 381	0.16 137	0.36 261	0.32 272	0.28 242	0.36 317	0.25 247	0.18 244	0.25 210	0.28 390	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.12 412

SMFormer	0.25 360	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.28 390	0.10 345	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.09 259	0.09 298

tta	0.24 332	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.28 390	0.10 345	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.08 193	0.07 174

qqq1	0.24 332	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.16 190	0.10 345	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.07 174

fff1	0.24 332	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.16 190	0.10 345	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.07 174

MyStereo07	0.16 140	0.12 203	0.26 122	0.22 273	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.29 157	0.21 126	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.13 140	0.25 210	0.13 108	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

MyStereo06	0.20 235	0.12 203	0.57 429	0.21 214	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.40 300	0.21 126	0.30 300	0.24 187	0.31 329	0.18 244	0.22 159	0.18 241	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

MyStereo05	0.23 302	0.12 203	0.57 429	0.21 214	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.48 385	0.52 484	0.31 317	0.23 174	0.25 247	0.22 288	0.30 289	0.21 308	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

MyStereo04	0.23 302	0.12 203	0.55 422	0.22 273	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.49 393	0.52 484	0.28 242	0.23 174	0.27 277	0.23 303	0.30 289	0.22 328	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

mmm	0.21 255	0.12 203	0.31 173	0.22 273	0.12 187	0.28 327	0.21 338	0.41 312	0.27 205	0.29 269	0.38 340	0.29 302	0.24 321	0.29 274	0.22 328	0.09 296	0.07 288	0.11 386	0.09 322	0.10 324	0.09 298

11t1	0.18 182	0.10 99	0.30 159	0.20 169	0.11 124	0.27 308	0.17 173	0.35 243	0.23 158	0.25 211	0.23 174	0.23 227	0.23 303	0.25 210	0.18 241	0.09 296	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.09 298

DualNet	0.24 332	0.13 265	0.42 322	0.21 214	0.12 187	0.30 365	0.21 338	0.50 403	0.34 294	0.33 352	0.43 400	0.29 302	0.23 303	0.55 404	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.11 373	0.10 354

mmx	0.31 431	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.55 465	0.45 424	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.81 519	1.08 556	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.10 354

xxx	0.31 431	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.55 465	0.45 424	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.81 519	1.08 556	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.10 354

GMStereo_Zeroshot	0.24 332	0.21 441	0.45 353	0.26 442	0.13 262	0.28 327	0.15 107	0.39 289	0.35 310	0.37 412	0.43 400	0.40 411	0.17 219	0.34 315	0.20 285	0.12 422	0.07 288	0.13 445	0.07 161	0.16 465	0.09 298

MaDis-Stereo	0.14 98	0.13 265	0.26 122	0.19 107	0.14 305	0.16 64	0.13 61	0.25 105	0.21 126	0.13 71	0.14 88	0.14 111	0.11 84	0.17 67	0.17 220	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.06 96

EKT-Stereo	0.38 483	0.12 203	0.38 266	0.42 548	3.88 598	0.21 193	0.17 173	0.35 243	0.28 220	0.20 166	0.20 148	0.23 227	0.15 177	0.28 258	0.16 190	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.09 298

MIM_Stereo	0.18 182	0.12 203	0.38 266	0.20 169	0.11 124	0.17 85	0.14 81	0.35 243	0.25 186	0.27 232	0.35 307	0.23 227	0.13 140	0.27 245	0.16 190	0.06 43	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.08 193	0.06 96

LL-Strereo	0.29 415	0.25 472	0.58 434	0.25 408	0.21 475	0.23 242	0.24 411	0.55 465	0.42 391	0.34 372	0.32 266	0.41 418	0.40 480	0.94 542	0.23 347	0.08 217	0.07 288	0.11 386	0.09 322	0.09 259	0.09 298

DCRE	0.20 235	0.13 265	0.40 289	0.21 214	0.15 355	0.20 166	0.19 260	0.30 176	0.27 205	0.22 183	0.80 536	0.23 227	0.16 193	0.23 168	0.15 166	0.07 89	0.07 288	0.07 100	0.08 236	0.07 131	0.06 96

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 341	0.28 142	0.25 408	0.18 429	0.11 4	0.19 260	0.28 146	0.21 126	0.13 71	0.16 103	0.15 127	0.12 109	0.17 67	0.14 142	0.07 89	0.07 288	0.08 179	0.06 105	0.08 193	0.07 174

qqq	0.20 235	0.12 203	0.31 173	0.20 169	0.11 124	0.23 242	0.19 260	0.41 312	0.27 205	0.24 203	0.28 217	0.28 292	0.24 321	0.34 315	0.22 328	0.08 217	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.09 259	0.09 298

x	0.19 220	0.11 161	0.29 152	0.20 169	0.11 124	0.26 298	0.18 216	0.41 312	0.29 239	0.25 211	0.29 230	0.28 292	0.24 321	0.26 226	0.23 347	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.08 240

BUS	0.23 302	0.12 203	0.28 142	0.25 408	0.14 305	0.43 479	0.17 173	0.56 480	0.34 294	0.34 372	0.35 307	0.32 338	0.20 268	0.26 226	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.09 259	0.09 298

IER	0.23 302	0.12 203	0.39 281	0.20 169	0.14 305	0.31 381	0.19 260	0.42 326	0.36 323	0.33 352	0.40 363	0.32 338	0.33 440	0.29 274	0.22 328	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.09 259	0.08 240

RAFT_CTSACE	0.21 255	0.16 366	0.41 312	0.25 408	0.15 355	0.22 221	0.24 411	0.32 197	0.28 220	0.33 352	0.51 456	0.29 302	0.17 219	0.32 302	0.13 108	0.06 43	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.06 96

BSDual-CNN	0.23 302	0.12 203	0.28 142	0.25 408	0.14 305	0.35 429	0.21 338	0.56 480	0.34 294	0.34 372	0.35 307	0.38 385	0.24 321	0.26 226	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.09 259	0.09 298

hknet	0.25 360	0.14 308	0.40 289	0.25 408	0.15 355	0.35 429	0.21 338	0.56 480	0.37 334	0.34 372	0.35 307	0.43 431	0.27 370	0.37 332	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.09 259	0.09 298

CIPLG	0.21 255	0.21 441	0.55 422	0.23 320	0.15 355	0.25 278	0.20 307	0.35 243	0.29 239	0.31 317	0.33 287	0.22 207	0.15 177	0.26 226	0.20 285	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240

UDGNet	0.23 302	0.31 514	0.38 266	0.24 371	0.14 305	0.24 264	0.18 216	0.32 197	0.43 398	0.29 269	0.28 217	0.24 239	0.19 259	0.29 274	0.20 285	0.15 480	0.07 288	0.21 525	0.11 403	0.14 443	0.10 354

dd	0.22 285	0.26 483	0.40 289	0.22 273	0.12 187	0.25 278	0.21 338	0.32 197	0.44 413	0.29 269	0.28 217	0.25 247	0.16 193	0.30 289	0.25 368	0.12 422	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.11 373	0.09 298

DAS	0.27 384	0.12 203	0.42 322	0.24 371	0.18 429	0.29 348	0.24 411	0.45 354	0.45 424	0.41 461	0.44 411	0.34 352	0.29 401	0.75 497	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.09 298

SepStereo	0.26 376	0.12 203	0.42 322	0.24 371	0.18 429	0.29 348	0.24 411	0.45 354	0.45 424	0.41 461	0.44 411	0.34 352	0.29 401	0.64 457	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.09 298

IPLGR_C	0.21 255	0.22 454	0.60 442	0.23 320	0.15 355	0.24 264	0.20 307	0.35 243	0.29 239	0.31 317	0.32 266	0.22 207	0.15 177	0.25 210	0.20 285	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240

GMOStereo	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

error version	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

test-v	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

ACRE	0.21 255	0.20 427	0.62 453	0.23 320	0.15 355	0.24 264	0.20 307	0.35 243	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.22 207	0.15 177	0.25 210	0.20 285	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240

GwcNet-ADL	0.22 285	0.14 308	0.58 434	0.24 371	0.13 262	0.22 221	0.23 389	0.49 393	0.40 374	0.27 232	0.29 230	0.30 318	0.20 268	0.26 226	0.23 347	0.09 296	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.09 259	0.09 298

GANet-ADL	0.21 255	0.12 203	0.45 353	0.23 320	0.14 305	0.29 348	0.19 260	0.46 365	0.35 310	0.25 211	0.32 266	0.32 338	0.19 259	0.24 179	0.20 285	0.10 345	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.10 354

PFNet+	0.20 235	0.10 99	0.37 247	0.21 214	0.12 187	0.17 85	0.19 260	0.29 157	0.34 294	0.33 352	0.32 266	0.24 239	0.16 193	0.32 302	0.17 220	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.08 193	0.12 412

test-2	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

LMCR-Stereo	0.26 376	0.18 399	0.49 383	0.28 491	0.14 305	0.36 434	0.23 389	0.54 455	0.34 294	0.39 442	0.40 363	0.29 302	0.29 401	0.37 332	0.27 386	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.13 425	0.09 298

rafts_anoy	0.18 182	0.15 341	0.35 215	0.22 273	0.14 305	0.19 135	0.17 173	0.32 197	0.30 251	0.23 189	0.25 195	0.20 184	0.16 193	0.22 159	0.19 270	0.08 217	0.07 288	0.10 329	0.12 442	0.09 259	0.08 240

TANstereo	0.15 126	0.09 60	0.28 142	0.16 8	0.08 9	0.25 278	0.14 81	0.23 84	0.28 220	0.24 203	0.30 243	0.16 144	0.12 109	0.17 67	0.13 108	0.08 217	0.07 288	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.07 174

sAnonymous2	0.20 235	0.21 441	0.58 434	0.24 371	0.17 408	0.22 221	0.19 260	0.34 219	0.28 220	0.17 140	0.19 132	0.17 151	0.16 193	0.17 67	0.14 142	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.23 524	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 235	0.21 441	0.58 434	0.24 371	0.17 408	0.22 221	0.19 260	0.34 219	0.28 220	0.17 140	0.19 132	0.17 151	0.16 193	0.17 67	0.14 142	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.23 524	0.17 483

222	0.41 496	0.10 99	0.29 152	0.19 107	0.11 124	0.36 434	0.20 307	0.57 490	0.39 358	0.35 389	0.44 411	0.30 318	0.27 370	0.55 404	3.56 595	0.11 384	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.09 259	0.09 298

xxxx	0.34 457	0.10 99	0.29 152	0.19 107	0.11 124	0.37 439	0.20 307	0.58 499	0.38 348	0.29 269	0.42 387	0.38 385	0.24 321	0.46 363	2.20 588	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.09 298

test_xeample	0.34 457	0.10 99	0.29 152	0.19 107	0.11 124	0.33 401	0.23 389	0.55 465	0.38 348	0.32 340	0.45 423	0.29 302	0.26 351	0.57 419	2.24 590	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.09 298

SFCPSM	0.22 285	0.10 99	0.51 405	0.21 214	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.55 465	0.39 358	0.29 269	0.32 266	0.23 227	0.21 275	0.27 245	0.19 270	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.08 240

MMNet	0.27 384	0.14 308	0.49 383	0.24 371	0.17 408	0.47 495	0.22 364	0.45 354	0.51 477	0.39 442	0.41 371	0.36 371	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 217	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.08 240

UNet	0.28 404	0.14 308	0.69 475	0.23 320	0.20 467	0.44 481	0.22 364	0.50 403	0.40 374	0.34 372	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 296	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

ACVNet	0.23 302	0.13 265	0.35 215	0.18 55	0.15 355	0.27 308	0.23 389	0.39 289	0.44 413	0.28 242	0.41 371	0.38 385	0.26 351	0.27 245	0.32 422	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.07 174

acv_ft	0.25 360	0.13 265	0.40 289	0.23 320	0.19 450	0.34 414	0.21 338	0.45 354	0.44 413	0.38 427	0.41 371	0.38 385	0.27 370	0.27 245	0.35 438	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.11 373	0.07 174

GANet-RSSM	0.24 332	0.14 308	0.36 235	0.21 214	0.14 305	0.27 308	0.21 338	0.45 354	0.33 284	0.29 269	0.39 353	0.39 397	0.28 386	0.58 426	0.23 347	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.09 298

PSMNet-RSSM	0.24 332	0.15 341	0.36 235	0.21 214	0.14 305	0.25 278	0.20 307	0.48 385	0.37 334	0.30 300	0.44 411	0.38 385	0.26 351	0.52 389	0.22 328	0.12 422	0.07 288	0.11 386	0.13 469	0.10 324	0.09 298

GwcNet-RSSM	0.26 376	0.17 385	0.46 361	0.21 214	0.13 262	0.28 327	0.23 389	0.44 344	0.42 391	0.31 317	0.45 423	0.40 411	0.26 351	0.55 404	0.28 390	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.10 364	0.09 259	0.08 240

CFNet-ft	0.24 332	0.15 341	0.35 215	0.18 55	0.15 355	0.30 365	0.21 338	0.39 289	0.36 323	0.28 242	0.40 363	0.43 431	0.25 342	0.47 367	0.24 358	0.12 422	0.07 288	0.12 424	0.11 403	0.12 410	0.09 298

SuperB	0.49 522	0.28 493	2.23 580	0.23 320	0.15 355	0.41 464	0.32 489	0.47 373	0.82 548	0.43 477	0.50 450	0.33 345	0.45 501	0.68 473	1.08 556	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.98 587	0.14 449

RASNet	0.28 404	0.14 308	0.44 342	0.22 273	0.18 429	0.32 390	0.19 260	0.48 385	0.38 348	0.29 269	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 296	0.07 288	0.07 100	0.09 322	0.07 131	0.07 174

HSM-Net_RVC	0.27 384	0.11 161	0.42 322	0.19 107	0.11 124	0.34 414	0.20 307	0.62 524	0.43 398	0.40 452	0.43 400	0.50 474	0.26 351	0.76 502	0.22 328	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 384	0.20 427	0.44 342	0.22 273	0.14 305	0.33 401	0.14 81	0.51 420	0.45 424	0.30 300	0.40 363	0.38 385	0.27 370	0.76 502	0.25 368	0.09 296	0.07 288	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.08 240

CFNet_RVC	0.24 332	0.15 341	0.35 215	0.18 55	0.15 355	0.30 365	0.21 338	0.39 289	0.36 323	0.28 242	0.40 363	0.43 431	0.25 342	0.47 367	0.24 358	0.12 422	0.07 288	0.12 424	0.11 403	0.12 410	0.09 298

AANet_RVC	0.31 431	0.22 454	0.50 394	0.23 320	0.14 305	0.30 365	0.24 411	0.47 373	0.54 492	0.38 427	0.60 497	0.43 431	0.29 401	0.87 528	0.40 462	0.11 384	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.09 259	0.09 298

DISCO	0.32 440	0.13 265	0.51 405	0.25 408	0.16 387	0.48 501	0.25 428	0.50 403	0.57 504	0.37 412	0.45 423	0.62 518	0.36 457	0.64 457	0.49 493	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.12 410	0.11 389

IGEV-RUCA	0.21 255	0.08 19	0.23 94	0.19 107	0.19 450	0.28 327	0.24 411	0.23 84	0.21 126	0.20 166	0.23 174	0.28 292	0.49 517	0.26 226	0.18 241	0.09 296	0.08 372	0.18 511	0.13 469	0.17 482	0.17 483

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 308	0.28 142	0.21 214	0.13 262	0.19 135	0.17 173	0.23 84	0.24 173	0.17 140	0.21 160	0.19 175	0.13 140	0.19 108	0.14 142	0.11 384	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.07 174

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 161	0.24 102	0.21 214	0.12 187	0.16 64	0.17 173	0.22 65	0.33 284	0.16 128	0.18 124	0.18 161	0.14 161	0.20 124	0.16 190	0.11 384	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.07 174

ITSA-stereo	0.25 360	0.15 341	0.33 195	0.23 320	0.11 124	0.27 308	0.18 216	0.56 480	0.59 507	0.31 317	0.32 266	0.33 345	0.28 386	0.49 374	0.30 410	0.11 384	0.08 372	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.13 428

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 161	0.24 102	0.21 214	0.12 187	0.16 64	0.17 173	0.22 65	0.33 284	0.16 128	0.18 124	0.18 161	0.14 161	0.20 124	0.16 190	0.11 384	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.07 174

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 265	0.25 114	0.19 107	0.13 262	0.15 38	0.20 307	0.28 146	0.24 173	0.15 106	0.17 114	0.19 175	0.13 140	0.19 108	0.15 166	0.11 384	0.08 372	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.07 174

AE-Stereo	0.17 158	0.11 161	0.31 173	0.24 371	0.14 305	0.23 242	0.18 216	0.34 219	0.29 239	0.15 106	0.25 195	0.21 195	0.13 140	0.20 124	0.14 142	0.07 89	0.08 372	0.09 256	0.10 364	0.07 131	0.06 96

1111x	0.32 440	0.11 161	0.40 289	0.22 273	0.11 124	0.32 390	0.26 440	0.59 504	0.43 398	0.31 317	0.41 371	0.39 397	0.28 386	0.76 502	1.37 572	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.10 364	0.09 259	0.08 240

whm_eth	0.15 126	0.13 265	0.25 114	0.19 107	0.13 262	0.15 38	0.20 307	0.28 146	0.24 173	0.15 106	0.17 114	0.19 175	0.13 140	0.19 108	0.15 166	0.11 384	0.08 372	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.07 174

CFNet_ucs	0.24 332	0.13 265	0.50 394	0.20 169	0.15 355	0.28 327	0.17 173	0.49 393	0.45 424	0.32 340	0.42 387	0.39 397	0.22 288	0.31 296	0.21 308	0.11 384	0.08 372	0.12 424	0.09 322	0.12 410	0.11 389

CBFPSM	0.27 384	0.16 366	0.67 469	0.20 169	0.14 305	0.38 447	0.25 428	0.40 300	0.36 323	0.33 352	0.36 317	0.56 499	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 217	0.08 372	0.07 100	0.08 236	0.09 259	0.11 389

gwcnet-sp	0.24 332	0.13 265	0.63 456	0.22 273	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.44 344	0.39 358	0.35 389	0.34 296	0.27 277	0.27 370	0.35 324	0.25 368	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

scenet	0.24 332	0.13 265	0.63 456	0.22 273	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.44 344	0.39 358	0.35 389	0.34 296	0.27 277	0.27 370	0.35 324	0.25 368	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

CASS	0.21 255	0.15 341	0.32 179	0.26 442	0.11 124	0.28 327	0.19 260	0.39 289	0.30 251	0.32 340	0.34 296	0.25 247	0.24 321	0.25 210	0.20 285	0.13 441	0.08 372	0.11 386	0.09 322	0.11 373	0.11 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 332	0.13 265	0.63 456	0.22 273	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.44 344	0.39 358	0.35 389	0.34 296	0.27 277	0.27 370	0.35 324	0.25 368	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

psmg	0.23 302	0.12 203	0.28 142	0.21 214	0.14 305	0.35 429	0.23 389	0.51 420	0.34 294	0.35 389	0.38 340	0.38 385	0.24 321	0.26 226	0.21 308	0.10 345	0.08 372	0.10 329	0.10 364	0.09 259	0.08 240

CSP-Net	0.27 384	0.15 341	0.30 159	0.21 214	0.14 305	0.44 481	0.24 411	0.50 403	0.40 374	0.41 461	0.43 400	0.42 427	0.26 351	0.66 468	0.28 390	0.12 422	0.08 372	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.09 298

AACVNet	0.26 376	0.16 366	0.37 247	0.22 273	0.14 305	0.29 348	0.19 260	0.41 312	0.31 263	0.38 427	0.42 387	0.43 431	0.28 386	0.73 488	0.25 368	0.11 384	0.08 372	0.11 386	0.09 322	0.13 425	0.11 389

ADLNet2	0.30 424	0.17 385	0.72 485	0.23 320	0.17 408	0.36 434	0.24 411	0.52 437	0.51 477	0.32 340	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 345	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.12 410	0.10 354

RAFT	0.21 255	0.17 385	0.32 179	0.24 371	0.12 187	0.25 278	0.27 446	0.35 243	0.28 220	0.33 352	0.33 287	0.38 385	0.22 288	0.29 274	0.17 220	0.08 217	0.08 372	0.11 386	0.10 364	0.10 324	0.06 96

GEStereo_RVC	0.27 384	0.20 427	0.44 342	0.27 470	0.16 387	0.33 401	0.25 428	0.56 480	0.54 492	0.34 372	0.38 340	0.34 352	0.25 342	0.51 383	0.28 390	0.12 422	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.11 373	0.11 389

ADLNet	0.28 404	0.15 341	0.42 322	0.23 320	0.19 450	0.34 414	0.23 389	0.53 448	0.43 398	0.42 471	0.41 371	0.44 442	0.27 370	0.55 404	0.35 438	0.11 384	0.08 372	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.12 412

GES	0.22 285	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.14 305	0.27 308	0.19 260	0.49 393	0.33 284	0.30 300	0.36 317	0.25 247	0.23 303	0.29 274	0.22 328	0.10 345	0.08 372	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.11 389

HCRNet	0.24 332	0.25 472	0.33 195	0.34 523	0.16 387	0.27 308	0.18 216	0.43 338	0.35 310	0.30 300	0.35 307	0.32 338	0.22 288	0.44 357	0.20 285	0.13 441	0.08 372	0.13 445	0.11 403	0.10 324	0.09 298

DMCA	0.22 285	0.14 308	0.36 235	0.22 273	0.14 305	0.27 308	0.20 307	0.43 338	0.38 348	0.31 317	0.32 266	0.33 345	0.24 321	0.24 179	0.28 390	0.11 384	0.08 372	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.11 389

ADCRef	0.38 483	0.24 467	0.88 521	0.26 442	0.21 475	0.49 506	0.27 446	0.52 437	0.48 456	0.50 505	0.58 490	0.35 366	0.47 510	0.48 369	1.29 571	0.09 296	0.08 372	0.12 424	0.12 442	0.11 373	0.11 389

ADCP+	0.45 512	0.24 467	1.15 553	0.25 408	0.22 491	0.56 522	0.39 524	0.54 455	0.51 477	0.44 484	0.51 456	0.46 454	0.52 524	0.56 415	1.89 584	0.10 345	0.08 372	0.11 386	0.10 364	0.14 443	0.13 428

RYNet	0.37 476	0.18 399	0.59 440	0.25 408	0.28 531	0.61 533	0.32 489	0.59 504	0.59 507	0.41 461	0.38 340	0.57 504	0.39 476	0.87 528	0.53 504	0.11 384	0.08 372	0.12 424	0.11 403	0.18 496	0.18 496

TDLM	0.30 424	0.21 441	0.38 266	0.28 491	0.15 355	0.33 401	0.32 489	0.52 437	0.47 446	0.38 427	0.43 400	0.39 397	0.29 401	0.91 537	0.28 390	0.14 467	0.08 372	0.13 445	0.11 403	0.12 410	0.10 354

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 384	0.21 441	0.59 440	0.25 408	0.18 429	0.29 348	0.22 364	0.50 403	0.40 374	0.38 427	0.41 371	0.43 431	0.27 370	0.43 353	0.29 402	0.11 384	0.08 372	0.10 329	0.10 364	0.10 324	0.11 389
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 332	0.16 366	0.34 205	0.18 55	0.15 355	0.33 401	0.16 137	0.46 365	0.35 310	0.29 269	0.35 307	0.39 397	0.25 342	0.34 315	0.22 328	0.13 441	0.08 372	0.13 445	0.14 482	0.13 425	0.12 412

NVstereo2D	0.31 431	0.16 366	0.54 416	0.24 371	0.22 491	0.42 471	0.28 461	0.58 499	0.56 501	0.28 242	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 441	0.08 372	0.13 445	0.10 364	0.19 503	0.16 470

DRN-Test	0.33 449	0.17 385	0.61 445	0.27 470	0.19 450	0.46 489	0.29 467	0.65 533	0.51 477	0.47 499	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 470	0.12 422	0.08 372	0.13 445	0.12 442	0.12 410	0.10 354

LE_ROB	1.76 588	0.20 427	2.68 588	0.48 556	0.52 564	0.78 552	0.96 583	0.84 567	6.61 601	7.40 603	2.08 587	2.08 580	4.83 597	1.27 569	3.79 596	0.10 345	0.08 372	0.12 424	0.11 403	0.11 373	0.10 354

z-mn7	0.44 510	0.40 536	1.09 547	0.25 408	0.18 429	0.61 533	0.34 501	0.56 480	0.93 563	0.43 477	0.96 550	0.53 489	0.39 476	0.94 542	0.59 512	0.10 345	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.14 443	0.13 428

S2M2_L	0.13 73	0.11 161	0.20 72	0.16 8	0.12 187	0.12 10	0.07 1	0.18 31	0.20 110	0.12 58	0.15 93	0.14 111	0.12 109	0.15 29	0.14 142	0.13 441	0.09 406	0.09 256	0.10 364	0.11 373	0.09 298
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 360	0.16 366	0.47 369	0.22 273	0.14 305	0.25 278	0.18 216	0.46 365	0.35 310	0.33 352	0.37 326	0.40 411	0.22 288	0.60 434	0.30 410	0.10 345	0.09 406	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.09 298

DDVS	0.25 360	0.15 341	0.39 281	0.24 371	0.17 408	0.34 414	0.21 338	0.41 312	0.30 251	0.33 352	0.41 371	0.48 462	0.21 275	0.52 389	0.27 386	0.11 384	0.09 406	0.11 386	0.09 322	0.13 425	0.14 449

ACV-stereo	0.29 415	0.18 399	0.79 498	0.23 320	0.16 387	0.47 495	0.19 260	0.36 261	0.34 294	0.29 269	0.33 287	0.67 534	0.42 493	0.54 402	0.30 410	0.10 345	0.09 406	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.11 389

DualNet (step1)	0.28 404	0.19 415	0.50 394	0.18 55	0.16 387	0.34 414	0.20 307	0.51 420	0.38 348	0.37 412	0.34 296	0.37 377	0.30 414	0.39 339	0.23 347	0.23 531	0.09 406	0.28 543	0.24 538	0.18 496	0.16 470

test_sample7	0.25 360	0.15 341	0.35 215	0.20 169	0.14 305	0.28 327	0.21 338	0.51 420	0.38 348	0.37 412	0.34 296	0.37 377	0.30 414	0.39 339	0.23 347	0.14 467	0.09 406	0.13 445	0.12 442	0.13 425	0.12 412

testlalala_base	0.20 235	0.13 265	0.35 215	0.25 408	0.15 355	0.25 278	0.16 137	0.34 219	0.17 65	0.19 162	0.26 205	0.17 151	0.14 161	0.18 85	0.16 190	0.39 563	0.09 406	0.07 100	0.05 60	0.45 558	0.08 240

iinet-f	0.30 424	0.18 399	1.03 543	0.20 169	0.15 355	0.44 481	0.22 364	0.45 354	0.37 334	0.35 389	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 462	0.10 345	0.09 406	0.08 179	0.08 236	0.13 425	0.11 389

ToySt	0.24 332	0.16 366	0.48 378	0.21 214	0.13 262	0.29 348	0.29 467	0.39 289	0.39 358	0.27 232	0.35 307	0.39 397	0.31 430	0.31 296	0.29 402	0.08 217	0.09 406	0.10 329	0.11 403	0.11 373	0.10 354

Wz-Net-MNSev	0.36 466	0.26 483	0.79 498	0.26 442	0.21 475	0.59 529	0.38 519	0.55 465	0.56 501	0.48 502	0.54 474	0.53 489	0.36 457	0.60 434	0.44 479	0.11 384	0.09 406	0.11 386	0.11 403	0.15 457	0.13 428

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 99	0.24 102	0.21 214	0.09 30	0.17 85	0.15 107	0.23 84	0.27 205	0.17 140	0.20 148	0.17 151	0.11 84	0.23 168	0.16 190	0.07 89	0.09 406	0.09 256	0.08 236	0.07 131	0.06 96

AASNet	0.27 384	0.19 415	0.49 383	0.26 442	0.17 408	0.34 414	0.20 307	0.62 524	0.48 456	0.35 389	0.40 363	0.32 338	0.25 342	0.28 258	0.34 434	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.08 236	0.13 425	0.11 389

PSMNet-ADL	0.25 360	0.15 341	0.32 179	0.26 442	0.14 305	0.31 381	0.22 364	0.44 344	0.36 323	0.27 232	0.33 287	0.41 418	0.28 386	0.61 441	0.29 402	0.11 384	0.09 406	0.09 256	0.11 403	0.10 324	0.10 354

ICVP	0.23 302	0.13 265	0.44 342	0.26 442	0.14 305	0.29 348	0.25 428	0.45 354	0.33 284	0.29 269	0.43 400	0.35 366	0.25 342	0.26 226	0.23 347	0.12 422	0.09 406	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.10 354
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.27 384	0.14 308	0.40 289	0.23 320	0.19 450	0.41 464	0.29 467	0.49 393	0.48 456	0.33 352	0.41 371	0.37 377	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 296	0.09 406	0.11 386	0.12 442	0.08 193	0.08 240

UPFNet	0.25 360	0.12 203	0.38 266	0.24 371	0.19 450	0.37 439	0.28 461	0.48 385	0.38 348	0.34 372	0.37 326	0.37 377	0.28 386	0.39 339	0.33 429	0.10 345	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.10 324	0.08 240

aanetorigin	0.39 488	0.29 500	1.09 547	0.24 371	0.19 450	0.28 327	0.37 513	0.33 211	0.47 446	0.94 559	0.82 539	0.52 484	0.54 525	0.49 374	0.50 499	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.16 465	0.15 461

EDNetEfficientorigin	7.51 601	0.52 557	140.47 620	0.25 408	0.17 408	0.42 471	0.29 467	0.47 373	1.03 567	1.28 574	1.02 554	0.83 549	0.84 561	0.75 497	0.99 551	0.10 345	0.09 406	0.12 424	0.10 364	0.21 515	0.22 527

EDNetEfficient	0.63 546	0.37 531	2.40 584	0.26 442	0.25 519	0.38 447	0.49 551	0.41 312	1.06 570	1.38 577	0.87 546	0.62 518	0.95 566	0.65 463	1.65 577	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.11 403	0.19 503	0.17 483

ac_64	0.27 384	0.13 265	0.41 312	0.24 371	0.17 408	0.36 434	0.22 364	0.46 365	0.33 284	0.35 389	0.36 317	0.52 484	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.09 259	0.08 240

ADCL	0.47 516	0.22 454	1.00 538	0.27 470	0.19 450	0.74 546	0.64 563	0.54 455	0.69 531	0.56 526	0.71 524	0.55 495	0.60 536	0.60 434	1.43 573	0.11 384	0.09 406	0.13 445	0.13 469	0.14 443	0.14 449

CVANet_RVC	0.30 424	0.19 415	0.41 312	0.26 442	0.16 387	0.33 401	0.26 440	0.52 437	0.47 446	0.40 452	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 381	0.14 467	0.09 406	0.14 471	0.13 469	0.14 443	0.10 354

StereoDRNet	0.32 440	0.22 454	0.61 445	0.27 470	0.21 475	0.42 471	0.30 478	0.61 516	0.48 456	0.46 492	0.39 353	0.48 462	0.30 414	0.57 419	0.40 462	0.11 384	0.09 406	0.12 424	0.11 403	0.12 410	0.10 354

PWC_ROB	0.38 483	0.29 500	0.69 475	0.25 408	0.20 467	0.38 447	0.19 260	0.58 499	0.67 526	0.57 528	0.85 542	0.51 478	0.40 480	0.71 481	0.52 502	0.13 441	0.09 406	0.14 471	0.10 364	0.17 482	0.14 449

zh-mn7	0.46 514	0.45 543	1.48 569	0.25 408	0.19 450	0.44 481	0.29 467	0.56 480	0.82 548	0.65 539	0.96 550	0.49 467	0.38 470	0.88 531	0.63 521	0.12 422	0.10 431	0.11 386	0.11 403	0.13 425	0.14 449

w-ln-seven-2	0.36 466	0.29 500	1.06 545	0.27 470	0.18 429	0.37 439	0.30 478	0.50 403	0.54 492	0.45 488	0.55 478	0.45 446	0.41 484	0.62 449	0.49 493	0.10 345	0.10 431	0.12 424	0.11 403	0.14 443	0.11 389

w-ln-seven	0.42 499	0.30 507	1.18 554	0.26 442	0.22 491	0.58 526	0.31 483	0.62 524	0.81 547	0.58 529	0.61 504	0.53 489	0.36 457	0.57 419	0.65 525	0.11 384	0.10 431	0.13 445	0.12 442	0.15 457	0.13 428

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 203	0.26 122	0.21 214	0.13 262	0.17 85	0.17 173	0.22 65	0.34 294	0.16 128	0.21 160	0.19 175	0.16 193	0.21 143	0.16 190	0.11 384	0.10 431	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.07 174

DCVSM-stereo	0.24 332	0.13 265	0.52 409	0.20 169	0.14 305	0.26 298	0.13 61	0.34 219	0.34 294	0.41 461	0.33 287	0.47 456	0.29 401	0.30 289	0.22 328	0.10 345	0.10 431	0.11 386	0.10 364	0.12 410	0.15 461

CAS++	0.16 140	0.12 203	0.27 131	0.18 55	0.12 187	0.17 85	0.15 107	0.42 326	0.24 173	0.19 162	0.18 124	0.13 86	0.10 51	0.21 143	0.12 63	0.12 422	0.10 431	0.11 386	0.08 236	0.10 324	0.09 298
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 415	0.89 576	0.34 205	0.69 569	0.49 560	0.20 166	0.16 137	0.30 176	0.23 158	0.28 242	0.15 93	0.13 86	0.11 84	0.17 67	0.13 108	0.29 551	0.10 431	0.06 42	0.04 1	0.86 580	0.18 496

ttt	0.29 415	0.12 203	0.34 205	0.21 214	0.13 262	0.29 348	0.20 307	0.56 480	0.47 446	0.31 317	0.44 411	0.30 318	0.22 288	0.65 463	0.85 542	0.13 441	0.10 431	0.10 329	0.10 364	0.11 373	0.11 389

GASNet	0.36 466	0.46 544	0.88 521	0.34 523	0.23 504	0.35 429	0.22 364	0.60 512	0.53 488	0.40 452	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 480	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 521	0.12 412

CRFU-Net	0.28 404	0.14 308	0.45 353	0.25 408	0.15 355	0.45 487	0.23 389	0.50 403	0.30 251	0.43 477	0.41 371	0.48 462	0.46 507	0.43 353	0.29 402	0.11 384	0.10 431	0.09 256	0.08 236	0.10 324	0.10 354

NINENet	0.25 360	0.15 341	0.37 247	0.23 320	0.16 387	0.43 479	0.17 173	0.60 512	0.46 441	0.32 340	0.37 326	0.32 338	0.20 268	0.42 351	0.21 308	0.10 345	0.10 431	0.12 424	0.08 236	0.11 373	0.10 354

WZ-Net	0.52 533	0.38 534	1.90 577	0.30 503	0.24 512	0.57 525	0.48 549	0.62 524	0.78 544	0.50 505	0.71 524	0.68 538	0.54 525	0.98 549	0.84 539	0.13 441	0.10 431	0.11 386	0.12 442	0.19 503	0.20 514

SACVNet	0.30 424	0.20 427	0.41 312	0.25 408	0.18 429	0.34 414	0.25 428	0.52 437	0.40 374	0.41 461	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 368	0.13 441	0.10 431	0.12 424	0.12 442	0.16 465	0.17 483

RALCasStereoNet	0.18 182	0.15 341	0.33 195	0.21 214	0.14 305	0.21 193	0.18 216	0.31 187	0.25 186	0.21 177	0.29 230	0.22 207	0.15 177	0.27 245	0.17 220	0.08 217	0.10 431	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.09 298

RAFT + AFF	0.27 384	0.23 463	0.50 394	0.25 408	0.17 408	0.30 365	0.33 499	0.52 437	0.40 374	0.28 242	0.30 243	0.30 318	0.31 430	0.62 449	0.24 358	0.09 296	0.10 431	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.11 389

HGLStereo	0.27 384	0.14 308	0.46 361	0.24 371	0.21 475	0.33 401	0.23 389	0.50 403	0.42 391	0.35 389	0.48 446	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 384	0.10 431	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.12 412

hitnet-ft	0.29 415	0.17 385	0.40 289	0.19 107	0.14 305	0.39 455	0.23 389	0.44 344	0.41 384	0.36 405	0.46 433	0.53 489	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 467	0.10 431	0.13 445	0.10 364	0.15 457	0.13 428

DSFCA	0.27 384	0.13 265	0.36 235	0.20 169	0.17 408	0.38 447	0.31 483	0.47 373	0.43 398	0.43 477	0.37 326	0.39 397	0.29 401	0.52 389	0.32 422	0.12 422	0.10 431	0.10 329	0.11 403	0.11 373	0.10 354

DMCA-RVC	0.27 384	0.21 441	0.61 445	0.28 491	0.17 408	0.29 348	0.21 338	0.42 326	0.35 310	0.40 452	0.37 326	0.39 397	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 441	0.10 431	0.15 486	0.11 403	0.13 425	0.10 354

FADNet-RVC-Resample	0.29 415	0.25 472	0.93 529	0.26 442	0.16 387	0.32 390	0.21 338	0.47 373	0.39 358	0.35 389	0.38 340	0.33 345	0.27 370	0.53 396	0.24 358	0.10 345	0.10 431	0.14 471	0.13 469	0.13 425	0.16 470

RTSC	0.39 488	0.28 493	0.78 492	0.27 470	0.18 429	0.49 506	0.22 364	0.59 504	0.84 555	0.55 525	0.53 471	0.49 467	0.36 457	0.67 472	0.82 538	0.13 441	0.10 431	0.11 386	0.12 442	0.17 482	0.17 483

DLCB_ROB	0.28 404	0.16 366	0.34 205	0.27 470	0.16 387	0.38 447	0.25 428	0.48 385	0.43 398	0.46 492	0.46 433	0.51 478	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 345	0.10 431	0.11 386	0.11 403	0.10 324	0.09 298

ETE_ROB	0.34 457	0.26 483	0.45 353	0.29 494	0.18 429	0.40 460	0.37 513	0.57 490	0.47 446	0.50 505	0.50 450	0.62 518	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 441	0.10 431	0.14 471	0.12 442	0.16 465	0.16 470

PSMNet_ROB	0.33 449	0.24 467	0.54 416	0.31 509	0.21 475	0.42 471	0.43 535	0.59 504	0.47 446	0.37 412	0.44 411	0.49 467	0.31 430	0.64 457	0.43 474	0.14 467	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 425	0.11 389

MS	0.13 73	0.09 60	0.33 195	0.15 4	0.09 30	0.17 85	0.08 2	0.19 35	0.16 47	0.10 12	0.12 39	0.11 64	0.09 18	0.15 29	0.11 15	0.07 89	0.11 455	0.05 1	0.27 550	0.10 324	0.16 470

fast-acv-ft	0.31 431	0.20 427	0.81 503	0.24 371	0.18 429	0.46 489	0.27 446	0.41 312	0.49 465	0.39 442	0.55 478	0.49 467	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 384	0.11 455	0.11 386	0.12 442	0.12 410	0.09 298

ssnet_v2	0.28 404	0.16 366	0.44 342	0.22 273	0.15 355	0.40 460	0.30 478	0.57 490	0.46 441	0.38 427	0.36 317	0.47 456	0.29 401	0.38 337	0.39 455	0.13 441	0.11 455	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.11 389

Wz-Net-SNSev	0.43 504	0.41 540	1.27 561	0.30 503	0.21 475	0.44 481	0.41 530	0.61 516	0.65 522	0.46 492	0.65 513	0.62 518	0.39 476	0.74 496	0.59 512	0.12 422	0.11 455	0.12 424	0.13 469	0.16 465	0.14 449

Wz-Net-LNSev	0.34 457	0.29 500	0.91 525	0.26 442	0.21 475	0.47 495	0.31 483	0.54 455	0.54 492	0.44 484	0.52 464	0.50 474	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 384	0.11 455	0.10 329	0.09 322	0.14 443	0.13 428

dad	0.28 404	0.31 514	0.44 342	0.21 214	0.14 305	0.30 365	0.20 307	0.33 211	0.49 465	0.44 484	0.44 411	0.45 446	0.21 275	0.41 348	0.26 381	0.20 526	0.11 455	0.20 523	0.11 403	0.14 443	0.10 354

Anonymous3	0.23 302	0.18 399	0.63 456	0.27 470	0.18 429	0.41 464	0.23 389	0.43 338	0.35 310	0.23 189	0.27 212	0.20 184	0.18 244	0.27 245	0.18 241	0.12 422	0.11 455	0.10 329	0.10 364	0.11 373	0.12 412

pcwnet_v2	0.32 440	0.15 341	1.26 560	0.23 320	0.18 429	0.32 390	0.18 216	0.59 504	0.60 511	0.36 405	0.45 423	0.35 366	0.29 401	0.36 329	0.25 368	0.14 467	0.11 455	0.12 424	0.11 403	0.14 443	0.15 461

sCroCo_RVC	0.18 182	0.14 308	0.49 383	0.27 470	0.18 429	0.22 221	0.17 173	0.27 127	0.23 158	0.14 94	0.22 170	0.17 151	0.14 161	0.21 143	0.15 166	0.10 345	0.11 455	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

GwcNet	0.35 462	0.23 463	0.88 521	0.25 408	0.24 512	0.48 501	0.27 446	0.55 465	0.57 504	0.38 427	0.52 464	0.51 478	0.32 437	0.60 434	0.41 470	0.13 441	0.11 455	0.12 424	0.11 403	0.13 425	0.14 449

AF-Net	0.37 476	0.26 483	0.56 426	0.32 515	0.23 504	0.41 464	0.29 467	0.61 516	0.64 521	0.42 471	0.68 519	0.65 529	0.49 517	0.57 419	0.44 479	0.15 480	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 457	0.13 428

RTS	0.78 562	0.48 548	4.68 592	0.34 523	0.28 531	1.12 569	0.46 541	0.62 524	1.03 567	0.73 546	0.89 547	0.60 512	0.59 534	1.61 576	1.16 564	0.14 467	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 515	0.19 504

RTSA	0.78 562	0.48 548	4.68 592	0.34 523	0.28 531	1.12 569	0.46 541	0.62 524	1.03 567	0.73 546	0.89 547	0.60 512	0.59 534	1.61 576	1.16 564	0.14 467	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 515	0.19 504

DANet	0.35 462	0.23 463	0.60 442	0.36 534	0.22 491	0.39 455	0.25 428	0.48 385	0.43 398	0.52 516	0.50 450	0.59 509	0.41 484	0.76 502	0.49 493	0.13 441	0.11 455	0.14 471	0.12 442	0.17 482	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.26 376	0.19 415	0.44 342	0.21 214	0.16 387	0.30 365	0.21 338	0.52 437	0.32 272	0.35 389	0.38 340	0.39 397	0.26 351	0.42 351	0.24 358	0.15 480	0.11 455	0.11 386	0.11 403	0.14 443	0.13 428

MDST_ROB	0.48 519	0.14 308	0.95 532	0.30 503	0.21 475	1.33 579	0.32 489	0.77 557	0.56 501	1.06 567	0.71 524	0.49 467	0.35 453	1.26 568	0.38 447	0.13 441	0.11 455	0.16 497	0.13 469	0.12 410	0.12 412

LALA_ROB	0.36 466	0.25 472	0.46 361	0.30 503	0.21 475	0.47 495	0.39 524	0.61 516	0.51 477	0.52 516	0.51 456	0.69 540	0.36 457	0.50 378	0.43 474	0.17 506	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 482	0.15 461

PWCDC_ROB	0.38 483	0.30 507	0.60 442	0.33 521	0.20 467	0.42 471	0.19 260	0.58 499	0.89 557	0.42 471	1.26 564	0.36 371	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 517	0.11 455	0.11 386	0.09 322	0.19 503	0.13 428

ISRNet	0.27 384	0.13 265	0.45 353	0.26 442	0.19 450	0.24 264	0.14 81	0.45 354	0.43 398	0.39 442	0.48 446	0.42 427	0.27 370	0.32 302	0.29 402	0.20 526	0.12 473	0.17 503	0.16 503	0.16 465	0.20 514

rvit_stereo_0075_2	0.24 332	0.17 385	0.50 394	0.26 442	0.22 491	0.22 221	0.15 107	0.40 300	0.35 310	0.27 232	0.37 326	0.29 302	0.20 268	0.28 258	0.19 270	0.17 506	0.12 473	0.19 519	0.12 442	0.13 425	0.13 428

StereoVision	0.22 285	0.18 399	0.37 247	0.27 470	0.17 408	0.23 242	0.22 364	0.38 277	0.31 263	0.20 166	0.51 456	0.22 207	0.16 193	0.28 258	0.18 241	0.11 384	0.12 473	0.13 445	0.13 469	0.10 324	0.07 174

psm_up	0.29 415	0.16 366	0.41 312	0.26 442	0.17 408	0.32 390	0.26 440	0.55 465	0.43 398	0.36 405	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 384	0.12 473	0.13 445	0.12 442	0.10 324	0.10 354

STTStereo	0.28 404	0.20 427	0.61 445	0.25 408	0.17 408	0.29 348	0.24 411	0.47 373	0.39 358	0.39 442	0.41 371	0.44 442	0.28 386	0.40 346	0.28 390	0.13 441	0.12 473	0.13 445	0.16 503	0.12 410	0.11 389

Nwc_Net	0.37 476	0.25 472	0.68 474	0.31 509	0.24 512	0.44 481	0.30 478	0.65 533	0.50 473	0.37 412	0.69 523	0.58 507	0.45 501	0.60 434	0.40 462	0.15 480	0.12 473	0.19 519	0.21 526	0.14 443	0.13 428

XQC	0.43 504	0.37 531	0.96 534	0.34 523	0.25 519	0.53 520	0.34 501	0.60 512	0.73 539	0.51 510	0.46 433	0.57 504	0.47 510	0.70 478	0.72 530	0.17 506	0.12 473	0.18 511	0.15 491	0.25 529	0.23 534

ADCMid	0.49 522	0.34 521	1.13 552	0.26 442	0.21 475	0.51 510	0.37 513	0.57 490	0.54 492	0.75 550	0.66 515	0.62 518	0.64 546	0.64 457	1.68 578	0.13 441	0.12 473	0.17 503	0.17 512	0.20 512	0.17 483

SANet	0.53 534	0.28 493	0.96 534	0.26 442	0.15 355	0.69 541	0.44 538	0.67 544	1.34 577	0.67 541	0.98 553	0.94 554	0.71 551	0.89 533	0.76 531	0.14 467	0.12 473	0.12 424	0.11 403	0.17 482	0.16 470

XPNet_ROB	0.33 449	0.20 427	0.43 333	0.27 470	0.18 429	0.37 439	0.31 483	0.55 465	0.50 473	0.51 510	0.53 471	0.58 507	0.37 466	0.63 455	0.45 482	0.17 506	0.12 473	0.13 445	0.12 442	0.15 457	0.14 449

PDISCO_ROB	0.43 504	0.30 507	0.67 469	0.43 549	0.36 548	0.67 540	0.32 489	0.72 553	0.76 541	0.43 477	0.53 471	0.63 526	0.40 480	0.66 468	0.47 490	0.21 528	0.12 473	0.21 525	0.19 522	0.25 529	0.20 514

DispFullNet	0.66 549	0.89 576	1.59 572	0.77 573	1.21 590	0.51 510	0.23 389	0.59 504	0.72 536	0.69 544	0.61 504	0.69 540	0.91 565	0.79 512	0.48 491	0.27 546	0.12 473	0.73 574	0.30 555	0.65 571	0.40 561

zh-sn7	0.48 519	0.51 555	1.43 568	0.29 494	0.20 467	0.47 495	0.39 524	0.57 490	0.62 516	0.52 516	0.81 537	0.52 484	0.56 529	1.05 554	0.87 543	0.12 422	0.13 485	0.13 445	0.13 469	0.17 482	0.16 470

TCMNet	0.33 449	0.23 463	0.72 485	0.29 494	0.30 539	0.40 460	0.28 461	0.50 403	0.47 446	0.37 412	0.45 423	0.40 411	0.29 401	0.60 434	0.39 455	0.14 467	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 482	0.15 461

rvit_0105_6	0.19 220	0.14 308	0.34 205	0.23 320	0.14 305	0.18 109	0.20 307	0.29 157	0.37 334	0.18 157	0.22 170	0.23 227	0.17 219	0.26 226	0.17 220	0.15 480	0.13 485	0.13 445	0.11 403	0.11 373	0.08 240

rvit_0105_5	0.21 255	0.15 341	0.38 266	0.23 320	0.13 262	0.22 221	0.24 411	0.36 261	0.39 358	0.21 177	0.23 174	0.26 268	0.19 259	0.26 226	0.19 270	0.15 480	0.13 485	0.12 424	0.12 442	0.10 324	0.09 298

rvit_0105_4	0.20 235	0.15 341	0.38 266	0.23 320	0.14 305	0.20 166	0.22 364	0.33 211	0.39 358	0.19 162	0.24 187	0.25 247	0.19 259	0.27 245	0.17 220	0.16 495	0.13 485	0.13 445	0.11 403	0.11 373	0.08 240

rvit_0105_3	0.23 302	0.17 385	0.40 289	0.25 408	0.15 355	0.24 264	0.28 461	0.38 277	0.41 384	0.25 211	0.25 195	0.28 292	0.21 275	0.28 258	0.20 285	0.15 480	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 324	0.09 298

SHD	0.42 499	0.27 490	0.81 503	0.31 509	0.25 519	0.42 471	0.22 364	0.66 539	0.94 565	0.63 535	0.60 497	0.59 509	0.47 510	0.59 432	0.58 511	0.15 480	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 512	0.22 527

GANet	0.36 466	0.22 454	0.49 383	0.29 494	0.17 408	0.41 464	0.38 519	0.57 490	0.45 424	0.46 492	0.75 530	0.55 495	0.40 480	0.94 542	0.41 470	0.13 441	0.13 485	0.13 445	0.11 403	0.14 443	0.11 389

DPSNet	0.47 516	0.24 467	0.93 529	0.27 470	0.20 467	0.75 548	0.57 557	0.84 567	0.79 545	0.47 499	0.51 456	0.60 512	0.69 549	0.87 528	0.71 529	0.16 495	0.13 485	0.12 424	0.10 364	0.25 529	0.21 522

NCCL2	0.35 462	0.26 483	0.49 383	0.36 534	0.22 491	0.41 464	0.41 530	0.53 448	0.42 391	0.47 499	0.46 433	0.61 516	0.39 476	0.55 404	0.37 445	0.16 495	0.13 485	0.21 525	0.21 526	0.16 465	0.16 470

PSMNet-RUCA	0.37 476	0.41 540	0.66 468	0.46 554	0.41 552	0.34 414	0.25 428	0.57 490	0.45 424	0.39 442	0.52 464	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 553	0.21 526	0.31 548	0.22 527

rvit_105_1	0.27 384	0.19 415	0.46 361	0.27 470	0.19 450	0.30 365	0.35 505	0.44 344	0.51 477	0.31 317	0.31 257	0.31 329	0.26 351	0.35 324	0.25 368	0.15 480	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 373	0.10 354

APVNet	0.36 466	0.20 427	0.70 481	0.26 442	0.22 491	0.52 519	0.35 505	0.61 516	0.44 413	0.38 427	0.52 464	0.48 462	0.38 470	0.84 524	0.46 488	0.13 441	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 465	0.15 461

Syn2CoEx	0.36 466	0.31 514	0.78 492	0.34 523	0.21 475	0.41 464	0.28 461	0.61 516	0.49 465	0.42 471	0.56 485	0.45 446	0.44 498	0.69 475	0.38 447	0.17 506	0.14 495	0.15 486	0.12 442	0.13 425	0.12 412

FAT-Stereo	0.36 466	0.18 399	0.73 489	0.26 442	0.18 429	0.33 401	0.29 467	0.60 512	0.59 507	0.46 492	0.60 497	0.60 512	0.50 519	0.61 441	0.34 434	0.13 441	0.14 495	0.13 445	0.12 442	0.14 443	0.18 496

FADNet_RVC	0.30 424	0.28 493	0.83 509	0.23 320	0.15 355	0.30 365	0.17 173	0.49 393	0.37 334	0.30 300	0.38 340	0.30 318	0.27 370	0.52 389	0.31 417	0.14 467	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 515	0.23 534

FADNet-RVC	0.31 431	0.35 523	0.78 492	0.25 408	0.20 467	0.33 401	0.20 307	0.49 393	0.40 374	0.34 372	0.39 353	0.41 418	0.29 401	0.63 455	0.31 417	0.13 441	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 503	0.19 504

G-Net	0.46 514	0.25 472	0.86 518	0.34 523	0.28 531	0.90 561	0.35 505	0.47 373	0.45 424	0.68 542	1.22 562	0.64 528	0.60 536	0.61 441	0.57 506	0.16 495	0.14 495	0.17 503	0.13 469	0.22 521	0.19 504

NCC-stereo	0.39 488	0.25 472	0.69 475	0.32 515	0.28 531	0.46 489	0.36 509	0.65 533	0.52 484	0.40 452	0.57 488	0.56 499	0.47 510	0.73 488	0.45 482	0.17 506	0.14 495	0.18 511	0.25 543	0.16 465	0.16 470

stereogan	0.37 476	0.17 385	0.65 464	0.27 470	0.22 491	0.62 535	0.26 440	0.59 504	0.63 520	0.43 477	0.60 497	0.67 534	0.42 493	0.68 473	0.35 438	0.13 441	0.14 495	0.14 471	0.12 442	0.19 503	0.17 483

edge stereo	0.39 488	0.22 454	0.81 503	0.27 470	0.22 491	0.37 439	0.24 411	0.56 480	0.54 492	0.53 522	0.60 497	0.71 543	0.50 519	0.78 510	0.40 462	0.16 495	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 465	0.17 483

Abc-Net	0.39 488	0.25 472	0.69 475	0.32 515	0.28 531	0.46 489	0.36 509	0.65 533	0.52 484	0.40 452	0.57 488	0.56 499	0.47 510	0.73 488	0.45 482	0.17 506	0.14 495	0.18 511	0.25 543	0.16 465	0.16 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 510	0.29 500	1.29 563	0.33 521	0.30 539	0.35 429	0.36 509	0.62 524	1.15 575	0.40 452	0.44 411	0.39 397	0.41 484	0.80 516	0.52 502	0.18 517	0.14 495	0.23 532	0.21 526	0.17 482	0.17 483

AnyNet_C32	0.51 529	0.40 536	1.10 551	0.29 494	0.28 531	0.59 529	0.58 558	0.54 455	0.60 511	0.62 533	0.66 515	0.54 493	0.54 525	0.78 510	1.74 581	0.15 480	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 512	0.20 514

PS-NSSS	0.32 440	0.30 507	0.46 361	0.23 320	0.17 408	0.33 401	0.24 411	0.57 490	0.41 384	0.37 412	0.52 464	0.35 366	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 506	0.14 495	0.21 525	0.15 491	0.15 457	0.13 428

SQANet	0.40 494	0.48 548	0.67 469	0.48 556	0.39 549	0.48 501	0.22 364	0.51 420	0.43 398	0.40 452	0.47 440	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 559	0.15 510	0.40 558	0.21 526	0.45 558	0.31 552

coex-ft	3.44 595	0.73 568	48.55 618	0.24 371	0.19 450	0.50 509	0.43 535	0.47 373	2.40 588	7.03 602	1.20 561	0.97 557	2.23 591	0.73 488	1.92 585	0.12 422	0.15 510	0.14 471	0.12 442	0.21 515	0.43 563

Wz-Net-TNSev	0.51 529	0.58 559	1.61 575	0.25 408	0.21 475	0.65 537	0.45 539	0.63 531	0.69 531	0.51 510	0.54 474	0.71 543	0.60 536	1.00 550	0.77 534	0.15 480	0.15 510	0.13 445	0.15 491	0.21 515	0.20 514

S-Stereo	0.38 483	0.20 427	1.05 544	0.27 470	0.22 491	0.38 447	0.32 489	0.55 465	0.66 523	0.39 442	0.59 492	0.49 467	0.41 484	0.75 497	0.40 462	0.12 422	0.15 510	0.13 445	0.13 469	0.16 465	0.21 522

RP	0.35 462	0.22 454	0.51 405	0.31 509	0.24 512	0.37 439	0.28 461	0.50 403	0.58 506	0.40 452	0.63 510	0.61 516	0.47 510	0.61 441	0.39 455	0.16 495	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 482	0.17 483

RGC	0.39 488	0.32 519	0.64 463	0.34 523	0.27 526	0.40 460	0.29 467	0.57 490	0.53 488	0.45 488	0.64 512	0.62 518	0.45 501	0.72 486	0.39 455	0.15 480	0.15 510	0.21 525	0.20 523	0.18 496	0.19 504

WCMA_ROB	0.51 529	0.21 441	0.65 464	0.25 408	0.21 475	0.58 526	0.32 489	0.54 455	0.55 498	0.95 561	1.40 568	1.28 567	0.81 558	0.73 488	0.62 518	0.18 517	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 503	0.19 504

YMNet	0.32 440	0.22 454	0.58 434	0.27 470	0.23 504	0.48 501	0.27 446	0.51 420	0.45 424	0.48 502	0.56 485	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 441	0.16 517	0.13 445	0.12 442	0.13 425	0.12 412

YMNet_1	0.32 440	0.22 454	0.58 434	0.27 470	0.23 504	0.48 501	0.27 446	0.51 420	0.45 424	0.48 502	0.56 485	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 441	0.16 517	0.13 445	0.12 442	0.13 425	0.12 412

FADNet	0.32 440	0.36 526	0.74 490	0.23 320	0.22 491	0.37 439	0.19 260	0.53 448	0.48 456	0.32 340	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 368	0.16 495	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 527	0.19 504

ADCS	0.58 540	0.40 536	1.35 566	0.29 494	0.24 512	0.55 521	0.45 539	0.67 544	0.83 552	0.76 551	0.71 524	0.68 538	0.60 536	0.76 502	2.23 589	0.16 495	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 521	0.22 527

AnyNet_C01	0.65 548	0.58 559	2.60 587	0.32 515	0.26 524	0.88 559	0.61 561	0.63 531	0.62 516	0.68 542	0.96 550	0.76 546	0.60 536	0.96 546	1.43 573	0.16 495	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 524	0.23 534

SGM_RVC	0.50 525	0.19 415	0.50 394	0.25 408	0.15 355	0.69 541	0.39 524	0.68 547	0.82 548	0.95 561	0.84 541	1.13 560	0.76 553	1.16 561	0.60 515	0.16 495	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 465	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 449	0.21 441	0.54 416	0.23 320	0.13 262	0.42 471	0.33 499	0.53 448	0.48 456	0.52 516	0.49 448	0.50 474	0.41 484	0.56 415	0.31 417	0.15 480	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 425	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.34 457	0.27 490	0.80 501	0.24 371	0.24 512	0.36 434	0.34 501	0.54 455	0.72 536	0.39 442	0.47 440	0.32 338	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 523	0.17 524	0.13 445	0.12 442	0.18 496	0.16 470

psmorigin	0.50 525	0.25 472	3.03 589	0.24 371	0.19 450	0.38 447	0.22 364	0.50 403	0.44 413	0.64 537	0.68 519	0.71 543	0.51 522	0.85 525	0.45 482	0.14 467	0.17 524	0.13 445	0.14 482	0.16 465	0.21 522

FBW_ROB	0.43 504	0.26 483	0.54 416	0.31 509	0.20 467	0.51 510	0.32 489	0.70 550	0.60 511	0.59 530	0.55 478	0.65 529	0.41 484	1.40 573	0.51 501	0.13 441	0.17 524	0.21 525	0.16 503	0.17 482	0.18 496

CSAN	0.50 525	0.35 523	0.78 492	0.36 534	0.23 504	0.56 522	0.59 560	0.61 516	0.70 533	0.64 537	0.78 534	0.65 529	0.60 536	1.38 572	0.62 518	0.21 528	0.17 524	0.20 523	0.20 523	0.18 496	0.18 496

SGM-Forest	0.36 466	0.17 385	0.47 369	0.23 320	0.16 387	0.45 487	0.41 530	0.55 465	0.48 456	0.52 516	0.60 497	0.52 484	0.41 484	0.85 525	0.50 499	0.17 506	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 457	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 540	0.27 490	0.67 469	0.22 273	0.17 408	0.66 539	0.37 513	0.78 558	0.61 514	1.47 588	1.30 565	1.65 574	0.79 555	1.12 559	0.59 512	0.17 506	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 482	0.14 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	0.58 540	0.34 521	0.84 514	0.39 544	0.31 542	0.59 529	0.47 545	0.80 562	1.25 576	0.92 558	1.09 556	0.79 547	0.82 559	0.85 525	0.76 531	0.21 528	0.18 530	0.22 531	0.18 518	0.27 540	0.35 557

ADCPNet	0.48 519	0.29 500	1.60 573	0.27 470	0.23 504	0.70 544	0.38 519	0.53 448	0.51 477	0.51 510	0.59 492	0.67 534	0.56 529	0.60 434	1.14 561	0.15 480	0.18 530	0.14 471	0.23 536	0.19 503	0.19 504

SGM-ForestM	1.36 578	0.28 493	0.79 498	0.26 442	0.16 387	2.26 590	1.00 585	1.42 581	1.46 581	2.38 593	2.05 586	5.95 601	2.66 594	2.95 591	2.46 591	0.17 506	0.18 530	0.18 511	0.18 518	0.15 457	0.18 496

NaN_ROB	0.41 496	0.28 493	0.62 453	0.30 503	0.19 450	0.51 510	0.47 545	0.58 499	0.59 507	0.56 526	0.47 440	0.49 467	0.41 484	1.21 565	0.64 523	0.12 422	0.18 530	0.12 424	0.13 469	0.11 373	0.14 449

HBP-ISP	0.33 449	0.30 507	0.72 485	0.22 273	0.16 387	0.32 390	0.22 364	0.54 455	0.44 413	0.41 461	0.49 448	0.33 345	0.38 470	0.73 488	0.25 368	0.18 517	0.19 534	0.24 534	0.20 523	0.16 465	0.13 428

UDG	0.40 494	0.46 544	0.49 383	0.40 546	0.35 547	0.47 495	0.27 446	0.54 455	0.47 446	0.39 442	0.45 423	0.59 509	0.44 498	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 562	0.22 534	0.34 552	0.26 543

ccnet	0.42 499	0.31 514	0.48 378	0.27 470	0.32 543	0.60 532	0.32 489	0.65 533	0.46 441	0.53 522	0.66 515	0.56 499	0.45 501	0.72 486	0.61 516	0.26 541	0.19 534	0.24 534	0.21 526	0.26 535	0.22 527

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 466	0.36 526	0.53 413	0.34 523	0.19 450	0.51 510	0.24 411	0.55 465	0.38 348	0.41 461	0.47 440	0.47 456	0.27 370	0.73 488	0.30 410	0.36 559	0.19 534	0.27 537	0.17 512	0.26 535	0.23 534

CBMV_ROB	0.33 449	0.18 399	0.53 413	0.21 214	0.14 305	0.33 401	0.20 307	0.51 420	0.45 424	0.51 510	0.55 478	0.45 446	0.42 493	0.71 481	0.32 422	0.18 517	0.19 534	0.23 532	0.21 526	0.14 443	0.15 461

HUF	0.15 126	0.11 161	0.38 266	0.17 21	0.11 124	0.16 64	0.17 173	0.22 65	0.20 110	0.11 38	0.13 55	0.14 111	0.11 84	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.20 539	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.14 449

NOSS_ROB	0.31 431	0.20 427	0.35 215	0.24 371	0.16 387	0.32 390	0.19 260	0.52 437	0.48 456	0.33 352	0.36 317	0.42 427	0.28 386	0.93 540	0.24 358	0.19 523	0.20 539	0.24 534	0.22 534	0.17 482	0.17 483

ACVNet-4b	0.72 555	0.81 571	1.33 565	0.72 571	0.50 562	0.80 554	0.31 483	0.71 552	0.80 546	0.50 505	0.72 528	0.95 556	0.43 497	0.96 546	1.20 568	1.13 593	0.21 541	0.76 575	0.45 565	0.65 571	0.46 567

DDUNet	0.41 496	0.50 553	0.48 378	0.44 551	0.39 549	0.46 489	0.32 489	0.50 403	0.43 398	0.45 488	0.52 464	0.57 504	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 556	0.21 541	0.55 566	0.25 543	0.37 555	0.32 555

GANetREF_RVC	0.43 504	0.47 546	0.69 475	0.38 542	0.20 467	0.51 510	0.48 549	0.66 539	0.66 523	0.46 492	0.46 433	0.50 474	0.44 498	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 551	0.18 518	0.27 540	0.22 527
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
MSMD_ROB	0.60 544	0.33 520	0.61 445	0.30 503	0.25 519	0.86 558	0.35 505	0.55 465	0.67 526	1.10 569	1.49 573	1.76 577	0.97 569	0.88 531	0.49 493	0.23 531	0.21 541	0.27 537	0.27 550	0.25 529	0.24 539

FC-DCNN v2	0.71 554	0.30 507	0.67 469	0.32 515	0.27 526	0.84 556	0.39 524	0.84 567	0.85 556	1.44 584	1.64 579	2.09 581	1.28 580	1.06 555	0.80 537	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 547	0.26 535	0.25 541

FCDSN-DC	0.63 546	0.31 514	0.61 445	0.36 534	0.30 539	0.65 537	0.37 513	0.66 539	0.68 529	1.14 571	1.54 576	1.71 576	1.26 578	0.92 538	0.64 523	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 547	0.27 540	0.27 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 536	0.39 535	0.80 501	0.60 565	0.46 557	1.00 565	1.23 593	0.67 544	0.68 529	0.71 545	0.54 474	0.89 553	0.57 532	0.81 519	0.62 518	0.19 523	0.22 545	0.18 511	0.18 518	0.27 540	0.25 541

FC-DCNN	0.70 553	0.30 507	0.69 475	0.32 515	0.27 526	0.81 555	0.39 524	0.79 561	0.82 548	1.41 580	1.58 578	1.98 579	1.26 578	1.02 552	0.77 534	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 547	0.26 535	0.26 543

PA-Net	0.37 476	0.28 493	0.83 509	0.31 509	0.28 531	0.39 455	0.42 533	0.51 420	0.55 498	0.34 372	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 493	0.12 422	0.23 549	0.16 497	0.23 536	0.12 410	0.18 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.43 504	0.47 546	0.65 464	0.37 540	0.23 504	0.51 510	0.29 467	0.66 539	0.49 465	0.46 492	0.51 456	0.48 462	0.38 470	0.96 546	0.35 438	0.34 557	0.23 549	0.55 566	0.25 543	0.31 548	0.20 514

SDNR	0.42 499	0.21 441	0.82 507	0.21 214	0.18 429	1.27 576	0.17 173	0.50 403	0.49 465	0.42 471	0.81 537	0.38 385	0.27 370	1.19 562	0.38 447	0.23 531	0.24 551	0.17 503	0.13 469	0.17 482	0.20 514

LSM	1.64 587	0.40 536	2.56 586	2.02 596	17.61 609	0.51 510	0.52 553	0.61 516	0.76 541	0.82 553	1.11 558	0.63 526	0.54 525	0.75 497	0.49 493	0.16 495	0.24 551	0.18 511	0.21 526	0.25 529	2.42 599

ELAS_RVC	0.74 559	0.36 526	1.00 538	0.37 540	0.33 544	0.88 559	0.93 582	0.83 566	1.08 571	1.35 576	1.33 567	1.24 565	1.33 582	1.06 555	0.95 549	0.27 546	0.25 553	0.29 547	0.27 550	0.30 547	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 559	0.36 526	0.85 517	0.36 534	0.33 544	1.36 580	0.77 573	0.93 571	0.92 561	1.41 580	1.53 575	1.16 564	1.17 574	0.95 545	1.03 553	0.26 541	0.25 553	0.28 543	0.28 554	0.31 548	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 536	0.51 555	1.19 555	0.38 542	0.22 491	0.69 541	0.27 446	0.80 562	0.67 526	0.73 546	0.74 529	0.87 550	0.61 545	0.81 519	0.76 531	0.29 551	0.27 555	0.32 551	0.37 562	0.32 551	0.31 552

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 529	0.50 553	0.86 518	0.39 544	0.24 512	0.84 556	0.55 556	0.56 480	0.62 516	0.60 531	0.68 519	0.62 518	0.42 493	1.13 560	0.43 474	0.23 531	0.27 555	0.27 537	0.35 558	0.25 529	0.29 548

MANE	1.41 580	0.36 526	0.74 490	0.43 549	0.41 552	2.16 589	0.80 575	2.39 596	3.38 591	2.22 592	3.06 594	3.54 594	2.73 595	2.15 588	1.94 586	0.28 549	0.27 555	0.30 549	0.46 566	0.28 545	0.34 556

BEATNet-Init1	4.73 599	2.61 597	13.29 608	0.58 563	0.53 565	10.12 604	3.33 599	4.83 600	5.01 599	8.75 604	8.51 602	14.08 611	7.60 603	7.70 604	5.34 600	0.28 549	0.28 558	0.34 554	0.37 562	0.57 564	0.45 564

Anonymous_2	0.37 476	0.21 441	0.47 369	0.20 169	0.21 475	0.42 471	0.26 440	0.38 277	0.29 239	0.33 352	0.30 243	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 559	0.44 560	1.41 595	0.34 552	0.21 522

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 551	0.64 564	1.06 545	0.45 552	0.27 526	1.40 582	0.58 558	0.78 558	0.92 561	0.84 554	0.86 543	0.88 552	0.68 548	1.33 571	0.68 528	0.37 561	0.29 559	0.34 554	0.36 561	0.43 556	0.37 558

PASM	0.45 512	0.35 523	0.90 524	0.35 532	0.33 544	0.39 455	0.38 519	0.50 403	0.61 514	0.52 516	0.51 456	0.62 518	0.45 501	0.93 540	0.48 491	0.26 541	0.29 559	0.29 547	0.33 556	0.29 546	0.26 543

ACVNet_1	0.72 555	0.81 571	1.37 567	0.72 571	0.53 565	0.77 549	0.42 533	0.85 570	0.90 559	0.74 549	0.75 530	1.32 569	0.72 552	1.02 552	0.55 505	0.54 568	0.31 562	0.71 573	0.35 558	0.64 570	0.45 564

Ntro	0.58 540	0.64 564	0.92 527	0.66 568	0.50 562	0.77 549	0.36 509	0.66 539	0.70 533	0.50 505	0.59 492	0.65 529	0.51 522	0.75 497	0.45 482	0.56 570	0.32 563	0.56 569	0.34 557	0.63 568	0.46 567

otaku	0.57 539	0.62 563	0.87 520	0.63 567	0.44 556	0.73 545	0.37 513	0.65 533	0.66 523	0.51 510	0.75 530	0.66 533	0.45 501	0.69 475	0.46 488	0.53 566	0.34 564	0.55 566	0.35 558	0.60 566	0.45 564

JetBlue	1.14 576	0.76 569	2.36 582	0.59 564	0.75 575	3.04 593	1.78 596	1.11 574	0.90 559	0.94 559	1.10 557	1.66 575	1.28 580	2.09 586	1.72 580	0.43 565	0.36 565	0.38 556	0.38 564	0.58 565	0.56 572

NVStereoNet_ROB	0.67 550	0.49 552	0.83 509	0.48 556	0.40 551	0.51 510	0.46 541	0.70 550	0.77 543	0.84 554	1.72 580	1.02 559	0.83 560	1.23 566	0.79 536	0.32 555	0.38 566	0.40 558	0.46 566	0.36 554	0.41 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 535	0.48 548	1.02 541	0.45 552	0.49 560	0.49 506	0.47 545	0.72 553	0.72 536	0.45 488	0.82 539	0.47 456	0.60 536	0.50 378	0.63 521	0.39 563	0.39 567	0.44 560	0.51 571	0.52 561	0.37 558

MADNet+	1.01 570	1.16 588	4.72 594	0.70 570	0.47 558	1.24 575	0.96 583	0.97 572	0.89 557	0.65 539	0.77 533	0.87 550	0.85 563	2.09 586	1.68 578	0.38 562	0.39 567	0.31 550	0.27 550	0.43 556	0.39 560

GCST	0.47 516	0.60 561	0.57 429	1.04 584	0.48 559	0.38 447	0.11 21	0.40 300	0.32 272	0.41 461	0.34 296	0.29 302	0.17 219	0.46 363	0.19 270	0.69 576	0.42 569	0.79 578	0.62 580	0.62 567	0.46 567

ACVNet_2	0.89 565	0.87 575	1.25 559	0.82 574	0.62 570	0.97 564	0.62 562	1.14 575	1.42 579	1.00 564	1.40 568	1.47 572	0.84 561	1.11 557	0.66 526	0.61 573	0.43 570	0.78 576	0.49 568	0.75 575	0.52 570

TCMNet-wrong-test	4.29 596	5.57 603	4.65 591	11.33 607	10.39 604	5.73 598	4.48 600	4.13 599	1.02 566	1.91 590	2.39 591	6.16 602	3.62 596	3.84 597	4.50 599	1.99 597	0.47 571	1.97 598	1.69 597	5.69 603	4.31 603

TorneroNet-64	1.43 581	1.03 583	1.20 556	1.10 585	0.86 584	2.26 590	0.73 569	1.84 589	3.84 596	1.25 573	2.25 590	2.69 590	1.42 583	1.76 583	1.43 573	0.76 579	0.50 572	1.09 586	0.66 581	1.23 590	0.76 588

PWCK	1.00 568	1.17 589	1.70 576	0.91 577	0.41 552	1.19 573	0.92 581	1.10 573	1.14 574	1.16 572	1.14 559	1.25 566	0.88 564	1.75 582	1.04 555	0.87 584	0.50 572	0.87 579	0.53 573	0.96 586	0.52 570

IMH-64-1	0.91 566	0.86 573	0.84 514	0.97 579	0.75 575	0.92 562	0.71 566	1.27 576	1.10 572	0.89 556	1.45 570	1.14 561	0.96 567	1.19 562	0.84 539	0.74 577	0.51 574	0.97 581	0.55 575	0.84 578	0.60 576

IMH-64	0.91 566	0.86 573	0.84 514	0.97 579	0.75 575	0.92 562	0.71 566	1.27 576	1.10 572	0.89 556	1.45 570	1.14 561	0.96 567	1.19 562	0.84 539	0.74 577	0.51 574	0.97 581	0.55 575	0.84 578	0.60 576

SPS-STEREO	0.69 552	0.61 562	0.98 536	0.52 562	0.57 567	0.74 546	0.50 552	0.78 558	0.62 516	0.95 561	0.86 543	0.94 554	0.70 550	1.01 551	0.87 543	0.58 572	0.51 574	0.50 563	0.50 570	0.55 563	0.58 574
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 536	0.54 558	0.70 481	0.47 555	0.61 569	0.56 522	0.43 535	0.69 548	0.49 465	0.63 535	0.55 478	0.54 493	0.60 536	0.61 441	0.57 506	0.55 569	0.53 577	0.50 563	0.54 574	0.51 560	0.56 572

SGM+DAISY	0.87 564	0.66 566	1.30 564	0.51 560	0.60 568	1.03 566	0.84 579	0.76 556	0.73 539	1.39 578	1.51 574	1.31 568	1.22 576	1.11 557	1.08 556	0.57 571	0.53 577	0.51 565	0.51 571	0.54 562	0.61 579

TorneroNet	2.22 591	1.08 585	1.24 558	1.14 589	0.90 585	5.58 597	0.80 575	2.12 594	8.69 602	2.58 594	5.42 599	3.88 595	1.97 589	1.78 585	1.87 583	0.86 583	0.54 579	1.15 590	0.74 585	1.23 590	0.85 589

WAO-6	1.07 574	0.93 580	0.92 527	0.96 578	0.78 578	1.28 577	0.75 570	1.34 578	2.00 586	1.02 566	1.54 576	1.59 573	1.22 576	1.31 570	1.14 561	0.78 580	0.55 580	1.02 585	0.75 586	0.83 577	0.69 582

IMH	1.05 573	0.95 581	1.00 538	1.01 581	0.78 578	1.11 568	0.68 565	1.38 579	1.43 580	1.00 564	1.72 580	1.43 570	1.14 571	1.73 581	0.89 545	1.09 590	0.55 580	0.99 583	0.57 577	0.87 581	0.62 581

RainbowNet	0.72 555	0.89 576	1.02 541	0.82 574	0.63 571	0.78 552	0.52 553	0.81 564	0.93 563	0.60 531	0.79 535	0.80 548	0.60 536	0.80 516	0.57 506	0.78 580	0.55 580	0.78 576	0.49 568	0.76 576	0.58 574

MFMNet_re	0.72 555	0.76 569	0.99 537	0.62 566	0.70 573	0.77 549	0.67 564	0.75 555	0.83 552	0.78 552	0.86 543	0.69 540	0.78 554	0.71 481	0.61 516	0.66 575	0.59 583	0.61 570	0.58 578	0.68 574	0.71 583

Dean	1.17 577	1.04 584	1.49 571	1.03 583	0.78 578	1.20 574	0.77 573	1.48 584	1.96 584	1.28 574	1.99 585	2.15 582	1.14 571	1.25 567	1.00 552	0.81 582	0.60 584	1.01 584	0.69 583	0.92 585	0.74 586

DGSMNet	0.61 545	0.29 500	0.91 525	0.51 560	0.70 573	0.62 535	1.38 594	0.59 504	0.55 498	0.37 412	0.61 504	0.52 484	0.33 440	0.65 463	0.43 474	0.53 566	0.60 584	0.67 571	0.61 579	0.63 568	0.61 579

LVE	1.13 575	1.02 582	1.28 562	1.01 581	0.80 581	1.29 578	0.81 577	1.47 583	1.96 584	1.07 568	1.90 583	1.90 578	1.01 570	1.48 574	0.91 546	0.93 587	0.61 586	0.94 580	0.69 583	0.87 581	0.75 587

WAO-7	1.01 570	0.89 576	0.93 529	0.83 576	0.66 572	1.18 571	0.81 577	1.40 580	1.57 582	1.11 570	1.76 582	1.45 571	1.19 575	1.50 575	1.14 561	0.61 573	0.62 587	0.70 572	0.68 582	0.66 573	0.60 576

UNDER WATER	1.59 586	1.22 591	2.36 582	1.38 591	1.03 587	1.67 585	1.10 589	1.54 587	3.63 592	1.44 584	1.47 572	2.85 591	2.25 592	1.67 579	1.94 586	1.06 589	0.62 587	1.31 592	0.93 591	1.21 589	1.02 592

WAO-8	1.46 583	1.10 586	1.09 547	1.10 585	0.84 582	2.06 586	0.75 570	1.84 589	3.83 594	1.44 584	2.21 588	2.15 582	1.43 584	3.17 592	1.19 566	0.91 585	0.65 589	1.09 586	0.79 587	0.90 583	0.71 583

Venus	1.46 583	1.10 586	1.09 547	1.10 585	0.84 582	2.06 586	0.75 570	1.84 589	3.83 594	1.44 584	2.21 588	2.15 582	1.43 584	3.17 592	1.19 566	0.91 585	0.65 589	1.09 586	0.79 587	0.90 583	0.71 583

UNDER WATER-64	1.55 585	1.19 590	2.52 585	1.31 590	0.95 586	2.12 588	1.21 592	1.45 582	3.19 590	1.43 583	1.32 566	2.64 589	2.04 590	1.63 578	1.83 582	1.11 591	0.67 591	1.28 591	0.92 590	1.19 588	1.02 592

notaker	1.45 582	1.34 592	1.48 569	1.40 592	1.07 588	1.18 571	0.85 580	1.48 584	1.40 578	1.51 589	3.46 595	2.40 587	1.81 588	1.76 583	1.45 576	1.11 591	0.69 592	1.38 593	0.87 589	1.31 592	0.97 591

ktn	1.77 589	1.36 593	1.22 557	1.43 593	1.14 589	1.52 583	1.08 588	1.51 586	3.96 597	2.77 596	4.69 597	3.35 593	1.46 586	1.69 580	1.25 570	1.43 595	0.77 593	1.45 594	0.99 592	1.32 593	0.96 590

KSHMR	1.89 590	1.36 593	1.60 573	1.47 594	1.22 591	1.38 581	1.06 587	1.79 588	5.97 600	1.42 582	5.65 600	2.98 592	1.14 571	2.23 589	1.20 568	1.27 594	1.12 594	1.46 595	1.10 594	1.32 593	1.15 594

JetRed	2.30 593	2.64 598	6.12 596	1.12 588	1.38 593	5.85 599	3.29 598	1.99 592	1.67 583	1.98 591	1.95 584	2.16 585	1.60 587	2.48 590	4.10 597	1.05 588	1.60 595	1.09 586	1.01 593	1.67 595	1.28 595

test_sample9	0.42 499	0.19 415	0.50 394	0.18 55	0.16 387	0.34 414	0.20 307	0.51 420	0.38 348	0.37 412	0.34 296	0.37 377	0.30 414	0.66 468	0.91 546	0.23 531	1.82 596	0.28 543	0.24 538	0.18 496	0.16 470

test_sample8	0.49 522	0.19 415	0.50 394	0.18 55	0.16 387	0.34 414	0.20 307	0.55 465	0.34 294	0.62 533	0.38 340	1.15 563	0.67 547	0.66 468	0.91 546	0.23 531	1.82 596	0.28 543	0.24 538	0.18 496	0.16 470

MADNet++	2.26 592	1.80 596	2.06 579	2.13 598	1.97 595	2.61 592	1.79 597	2.38 595	2.16 587	2.75 595	2.65 592	2.38 586	2.43 593	3.17 592	3.21 593	2.17 598	1.95 598	1.94 597	1.63 596	2.06 596	2.01 598

PML	16.10 611	12.82 612	6.78 597	5.23 600	7.76 600	33.92 615	66.56 619	5.30 601	10.28 604	26.12 618	68.59 619	20.51 613	13.49 612	10.06 606	6.78 603	5.96 605	2.00 599	6.04 607	2.18 598	8.96 606	2.60 600

HanzoNet	2.97 594	1.69 595	2.29 581	1.74 595	1.33 592	1.53 584	1.03 586	1.99 592	2.64 589	5.51 600	5.16 598	5.90 600	6.82 602	4.32 598	3.29 594	3.16 600	2.02 600	1.92 596	2.87 601	2.24 597	1.89 597

DPSimNet_ROB	4.34 597	4.23 599	6.89 598	3.67 599	3.68 596	4.75 594	5.21 601	2.67 597	3.68 593	5.82 601	3.95 596	5.57 597	6.72 601	3.46 596	4.48 598	4.05 603	2.88 601	4.68 603	3.12 603	3.69 599	3.62 602

USTest	6.88 600	5.23 602	5.63 595	7.22 603	7.29 599	14.34 607	22.76 606	8.48 604	9.32 603	5.42 599	6.39 601	6.29 603	6.64 600	6.92 602	8.62 604	1.94 596	3.29 602	2.16 599	2.55 600	3.85 600	3.29 601

LRCNet_RVC	10.90 605	14.34 613	9.35 599	15.35 608	8.04 601	1.08 567	0.34 501	8.78 605	0.70 533	12.63 611	16.05 611	9.85 604	6.54 599	8.57 605	6.34 602	20.27 616	5.40 603	23.70 614	21.88 613	14.87 610	13.83 612

DGTPSM_ROB	8.34 602	5.10 600	10.37 606	5.31 601	10.18 602	8.33 601	23.60 610	6.06 602	13.41 609	4.90 597	10.87 607	5.65 598	10.44 604	6.17 600	12.59 605	3.74 601	7.55 604	3.69 601	7.26 606	4.14 601	7.46 604

DPSMNet_ROB	8.40 603	5.11 601	10.49 607	5.58 602	10.25 603	8.34 602	23.62 611	6.07 603	13.45 610	4.93 598	10.88 608	5.66 599	10.44 604	6.24 601	12.64 606	3.98 602	7.61 605	3.76 602	7.30 607	4.20 602	7.51 605

Anonymous_1	16.62 612	9.35 605	9.84 600	10.66 604	14.64 607	18.66 612	27.12 612	12.64 610	13.51 611	10.76 610	10.30 606	10.13 605	10.60 606	11.06 610	12.74 607	15.87 615	7.74 606	16.92 612	43.48 616	58.66 619	7.68 606

DPSM_ROB	11.49 606	9.87 609	10.35 604	11.13 605	11.31 605	19.11 613	27.51 613	13.37 611	14.21 612	10.31 608	11.06 609	10.96 609	11.27 610	11.96 611	13.59 608	6.78 606	8.19 607	6.03 605	7.09 604	7.93 604	7.73 607

DPSM	11.49 606	9.87 609	10.35 604	11.13 605	11.31 605	19.11 613	27.51 613	13.37 611	14.21 612	10.31 608	11.06 609	10.96 609	11.27 610	11.96 611	13.59 608	6.78 606	8.19 607	6.03 605	7.09 604	7.93 604	7.73 607

tt	4.71 598	0.10 99	3.94 590	2.06 597	1.53 594	10.14 605	16.88 605	9.27 606	4.98 598	1.39 578	1.02 554	4.68 596	4.90 598	3.35 595	5.86 601	5.76 604	9.15 609	2.24 600	2.53 599	3.10 598	1.32 596

xxxxx1	15.27 608	9.54 606	10.31 601	20.13 611	18.88 610	17.08 608	23.03 607	10.36 607	10.99 605	9.21 605	9.62 603	10.74 606	10.61 607	10.72 607	13.89 610	7.97 608	9.20 610	31.85 617	44.72 617	12.84 607	13.69 609

tt_ll	15.27 608	9.54 606	10.31 601	20.13 611	18.88 610	17.08 608	23.03 607	10.36 607	10.99 605	9.21 605	9.62 603	10.74 606	10.61 607	10.72 607	13.89 610	7.97 608	9.20 610	31.85 617	44.72 617	12.84 607	13.69 609

ff	15.27 608	9.54 606	10.31 601	20.13 611	18.88 610	17.08 608	23.03 607	10.36 607	10.99 605	9.21 605	9.62 603	10.74 606	10.61 607	10.72 607	13.89 610	7.97 608	9.20 610	31.85 617	44.72 617	12.84 607	13.69 609

LSM0	24.24 618	19.98 617	22.32 615	24.22 617	40.14 619	38.48 618	55.20 615	26.95 618	28.57 616	20.49 613	21.83 613	22.26 618	22.75 616	24.22 618	27.30 616	13.66 614	16.32 613	12.19 611	14.15 608	16.10 614	17.66 616

Selective-RAFT-Error	23.16 617	19.93 616	20.87 614	22.54 616	22.81 616	38.52 619	55.47 617	27.01 619	28.83 619	20.66 615	22.25 616	22.09 617	22.80 618	24.09 617	27.36 617	13.61 613	16.48 614	12.15 609	14.28 610	15.99 613	15.57 615

CasAABBNet	23.10 615	19.86 614	20.64 612	22.47 614	22.73 614	38.41 617	55.50 618	26.89 616	28.70 617	20.61 614	22.15 615	22.08 616	22.75 616	23.99 615	27.36 617	13.59 611	16.48 614	12.14 608	14.27 609	15.95 611	15.53 614

FlowAnything	23.14 616	19.87 615	20.79 613	22.50 615	22.74 615	38.39 616	55.46 616	26.89 616	28.72 618	20.77 616	22.29 617	22.07 615	22.72 615	23.99 615	27.41 619	13.60 612	16.55 616	12.15 609	14.36 611	15.97 612	15.52 613

HaxPig	17.72 613	20.22 618	19.73 610	16.53 609	16.51 608	9.27 603	9.33 602	14.34 613	13.27 608	18.65 612	18.70 612	17.35 612	16.77 613	17.04 613	16.45 613	22.05 617	20.89 617	22.27 613	21.53 612	21.29 615	22.13 617

MEDIAN_ROB	21.21 614	24.62 619	23.47 616	19.58 610	19.65 613	13.22 606	10.96 603	17.88 614	17.00 614	22.14 617	22.02 614	20.86 614	20.36 614	21.06 614	19.71 614	25.63 618	24.13 618	26.21 615	25.20 614	25.17 616	25.38 618

AVERAGE_ROB	25.43 619	29.06 620	27.24 617	24.63 618	24.20 618	17.73 611	12.61 604	22.29 615	21.39 615	26.79 619	26.16 618	25.20 619	24.64 619	25.07 619	23.53 615	29.96 619	28.40 619	30.60 616	29.58 615	29.72 617	29.84 619

test_example2	101.33 620	108.28 621	68.15 619	98.43 619	106.93 620	89.75 620	102.43 620	36.80 620	97.65 620	129.04 620	130.15 620	65.26 620	66.62 620	92.11 620	80.24 620	144.10 620	199.48 620	81.81 620	103.01 620	125.01 620	101.27 620

ccccc		256.29 622		354.40 621	364.36 621	149.10 621		152.89 621		153.93 621		164.00 621		268.02 621		390.55 621	349.22 621	244.59 621	219.82 621	412.30 621

ASD4		6.65 604

Low-res two-view benchmark