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

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.12 262	0.10 29	0.11 36	0.11 104	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.03 1	0.02 1

SteFusion	0.07 4	0.05 52	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.06 10	0.13 148	0.15 139	0.13 169	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 139	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.04 1	0.07 128	0.08 19	0.10 149	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.14 99	0.09 56	0.06 24	0.06 15	0.04 1	0.08 188	0.08 19	0.10 149	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.12 86	0.15 139	0.12 133	0.06 24	0.05 7	0.04 1	0.08 188	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.14 99	0.13 169	0.06 24	0.07 52	0.04 1	0.08 188	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 139	0.11 104	0.07 71	0.06 15	0.04 1	0.08 188	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

ITERv4	0.07 4	0.06 102	0.09 91	0.14 60	0.06 18	0.06 10	0.10 29	0.11 36	0.07 16	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.05 37	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.03 1	0.03 2

OmniDepth	0.07 4	0.07 193	0.08 40	0.18 353	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.09 11	0.06 8	0.04 1	0.07 52	0.10 210	0.09 226	0.08 19	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 4	0.06 102	0.05 1	0.15 111	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 139	0.15 215	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 52	0.07 9	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.10 20	0.08 37	0.06 24	0.06 15	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 75	0.07 193	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.10 210	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 102	0.05 1	0.15 111	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 139	0.15 215	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 75	0.07 193	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.10 210	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.03 2

asda	0.07 4	0.08 294	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.06 10	0.10 29	0.16 184	0.10 75	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.10 93	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 294	0.07 9	0.16 192	0.07 108	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 294	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.07 36	0.10 29	0.18 254	0.11 104	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

depthmonostereo	0.09 136	0.06 102	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.13 148	0.14 99	0.14 196	0.10 183	0.10 166	0.09 177	0.11 284	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 136	0.05 52	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.12 86	0.14 99	0.16 244	0.11 214	0.11 205	0.09 177	0.09 226	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 294	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.14 99	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 294	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.14 99	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 370	0.08 40	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.10 29	0.14 99	0.11 104	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 370	0.08 40	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.10 29	0.14 99	0.11 104	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 294	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.14 99	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 294	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.08 7	0.12 59	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.06 15	0.09 177	0.06 42	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.07 3	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.07 3	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 193	0.08 40	0.16 192	0.07 108	0.07 36	0.09 18	0.16 184	0.09 56	0.07 71	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.06 1	0.13 75	0.11 104	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 75	0.09 370	0.10 142	0.17 270	0.07 108	0.08 65	0.10 29	0.20 287	0.13 169	0.06 24	0.07 52	0.05 7	0.06 42	0.08 19	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

2w_stereo	0.08 75	0.08 294	0.09 91	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.10 29	0.20 287	0.15 215	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.06 1	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 102	0.06 4	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.10 29	0.16 184	0.11 104	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 102	0.06 4	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.09 18	0.12 59	0.08 37	0.09 149	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.07 36	0.12 86	0.09 11	0.09 56	0.06 24	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 19	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 75	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.12 262	0.12 86	0.11 36	0.12 133	0.07 71	0.09 123	0.09 177	0.09 226	0.08 19	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 136	0.06 102	0.09 91	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.18 423	0.15 139	0.14 196	0.07 71	0.10 166	0.07 106	0.06 42	0.12 248	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.03 2

AIO_rvc	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.14 206	0.09 11	0.08 37	0.07 71	0.08 95	0.07 106	0.04 1	0.10 93	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 52	0.07 9	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.14 206	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

castereo++	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.15 111	0.05 1	0.14 337	0.12 86	0.11 36	0.15 215	0.07 71	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.08 19	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

castereo	0.09 136	0.06 102	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.15 278	0.14 99	0.18 290	0.08 113	0.10 166	0.11 235	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 102	0.05 1	0.15 111	0.05 1	0.07 36	0.10 29	0.15 139	0.15 215	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 136	0.07 193	0.08 40	0.16 192	0.08 175	0.10 179	0.16 344	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.06 42	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.03 2

ours_stereo	0.09 136	0.07 193	0.09 91	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.16 344	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.12 248	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.03 2

WCG-NET	0.08 75	0.05 52	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.14 206	0.13 75	0.13 169	0.06 24	0.09 123	0.07 106	0.06 42	0.13 294	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

RSM++	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.11 36	0.11 104	0.08 113	0.06 15	0.07 106	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.03 2

RSM	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.12 59	0.10 75	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

CASnet	0.09 136	0.09 370	0.09 91	0.19 411	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.18 254	0.14 196	0.11 214	0.10 166	0.09 177	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.10 467	0.08 396	0.05 139	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 75	0.05 52	0.07 9	0.15 111	0.07 108	0.08 65	0.15 278	0.11 36	0.10 75	0.08 113	0.09 123	0.06 30	0.09 226	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.17 270	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.13 75	0.07 16	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.04 1	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

test_4	0.10 199	0.10 428	0.08 40	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.22 511	0.15 139	0.17 264	0.12 252	0.18 323	0.12 252	0.09 226	0.08 19	0.11 243	0.04 11	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.04 22	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.06 18	0.10 179	0.16 344	0.17 224	0.14 196	0.09 149	0.10 166	0.08 152	0.09 226	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.03 2

AFF-stereo	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.07 108	0.10 179	0.16 344	0.17 224	0.09 56	0.10 183	0.12 220	0.09 177	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.04 22	0.03 2

ITERv30	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.12 4	0.07 108	0.07 36	0.12 86	0.11 36	0.08 37	0.05 3	0.10 166	0.07 106	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.04 54

qyd29nn	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.13 75	0.05 5	0.05 3	0.07 52	0.06 30	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.07 296	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv28	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.08 37	0.05 3	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.04 54

yuret106	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.13 75	0.06 8	0.04 1	0.06 15	0.07 106	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

uio108cc	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.05 3	0.07 52	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv24	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.16 184	0.05 5	0.06 24	0.08 95	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

dd23bbn	0.08 75	0.04 1	0.08 40	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.16 184	0.07 16	0.07 71	0.11 205	0.07 106	0.08 188	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

hj116sk	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.10 29	0.15 139	0.08 37	0.05 3	0.09 123	0.07 106	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv21	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.07 16	0.05 3	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v20iiwwt	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.08 37	0.07 71	0.09 123	0.06 30	0.08 188	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv19	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.06 18	0.10 179	0.13 148	0.16 184	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITER124	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

dddd17k	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.05 5	0.06 24	0.09 123	0.05 7	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.04 54

zxcv128	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.13 148	0.14 99	0.06 8	0.06 24	0.10 166	0.06 30	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

iked130	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.08 65	0.13 148	0.15 139	0.04 2	0.05 3	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv14	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.06 8	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v134_o9	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.16 184	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

vnu138km	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv10	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.08 37	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

99wein	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 139	0.09 56	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv8	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.07 108	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv7	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

s6wercc	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

a5sdf	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.05 3	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.06 10	0.11 57	0.10 20	0.08 37	0.07 71	0.06 15	0.04 1	0.07 128	0.07 4	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.04 54

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.08 65	0.11 57	0.11 36	0.07 16	0.05 3	0.07 52	0.05 7	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.05 139	0.04 54

DLNR-FE	10.43 642	1.83 634	19.53 651	120.75 655	13.06 646	0.06 10	0.13 148	0.23 353	0.10 75	0.07 71	0.10 166	0.09 177	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.13 536	0.04 24	0.06 154	0.04 70	52.01 657	0.04 54

Zero-FE251	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.12 262	0.12 86	0.11 36	0.10 75	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.14 60	0.06 18	0.08 65	0.09 18	0.13 75	0.13 169	0.05 3	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

AdaDepth	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.18 353	0.06 18	0.11 226	0.12 86	0.09 11	0.07 16	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.04 11	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

water-stereo	0.09 136	0.06 102	0.08 40	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.15 139	0.13 169	0.11 214	0.12 220	0.08 152	0.09 226	0.07 4	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.04 22	0.04 54

2.25w	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.06 18	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 215	0.08 113	0.10 166	0.07 106	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.04 54

2.75w_new	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.08 7	0.18 254	0.12 133	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.11 243	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

1w_stereo	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.10 29	0.14 99	0.14 196	0.07 71	0.08 95	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.10 75	0.06 24	0.09 123	0.07 106	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

xyz-stereo	0.13 334	0.07 193	0.20 480	0.15 111	0.05 1	0.20 471	0.15 278	0.17 224	0.31 467	0.15 327	0.29 477	0.26 475	0.16 422	0.13 294	0.12 296	0.05 37	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 52	0.11 199	0.14 60	0.06 18	0.07 36	0.13 148	0.09 11	0.07 16	0.05 3	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.05 1	0.06 10	0.11 57	0.08 4	0.03 1	0.05 3	0.04 1	0.06 30	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.05 1	0.07 36	0.11 57	0.08 4	0.04 2	0.05 3	0.04 1	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 102	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.04 1	0.13 148	0.10 20	0.10 75	0.05 3	0.11 205	0.07 106	0.05 11	0.07 4	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

LG-Stereo	0.08 75	0.07 193	0.10 142	0.18 353	0.07 108	0.10 179	0.17 378	0.11 36	0.08 37	0.05 3	0.07 52	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.04 22	0.04 54

MM-Stereo_test3	0.10 199	0.07 193	0.07 9	0.18 353	0.07 108	0.12 262	0.19 463	0.24 376	0.19 306	0.06 24	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.04 54

MM-Stereo_test1	0.10 199	0.07 193	0.08 40	0.18 353	0.07 108	0.12 262	0.18 423	0.21 310	0.20 329	0.09 149	0.11 205	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

HART	0.08 75	0.07 193	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.10 179	0.16 344	0.13 75	0.11 104	0.08 113	0.10 166	0.07 106	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.04 54

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.13 14	0.07 108	0.07 36	0.14 206	0.09 11	0.09 56	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

SCV	0.08 75	0.09 370	0.08 40	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.13 148	0.10 20	0.12 133	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.06 247	0.04 54

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.22 512	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.04 54

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 4	0.05 1	0.09 114	0.13 148	0.06 1	0.09 56	0.05 3	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.04 54

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 523	0.17 434	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 57	0.08 4	0.08 37	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.04 54

HUF	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.13 75	0.13 169	0.07 71	0.07 52	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

GIP-stereo	0.08 75	0.06 102	0.11 199	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.14 99	0.11 104	0.07 71	0.08 95	0.05 7	0.04 1	0.10 93	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 52	0.07 9	0.14 60	0.06 18	0.10 179	0.13 148	0.07 2	0.13 169	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

SMoEStereo_RVC	0.08 75	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.11 36	0.13 169	0.09 149	0.07 52	0.07 106	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

tg	0.10 199	0.06 102	0.10 142	0.18 353	0.08 175	0.11 226	0.16 344	0.20 287	0.12 133	0.08 113	0.11 205	0.11 235	0.07 128	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.04 22	0.04 54

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 111	0.05 1	0.05 4	0.13 148	0.12 59	0.08 37	0.07 71	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

GCAP-BAT	0.09 136	0.07 193	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.13 148	0.14 99	0.10 75	0.11 214	0.10 166	0.08 152	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.18 353	0.06 18	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 104	0.06 24	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

RAStereo	0.10 199	0.09 370	0.08 40	0.20 468	0.08 175	0.13 305	0.18 423	0.15 139	0.17 264	0.10 183	0.12 220	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.04 54

AIO-Stereo	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.18 353	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.09 56	0.08 113	0.08 95	0.07 106	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.05 37	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

WCG-NET（raft）	0.08 75	0.05 52	0.10 142	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.13 148	0.15 139	0.12 133	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.13 294	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

RAFT-Stereo-weight	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.19 276	0.16 244	0.11 214	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

gcap-zeroshot	0.09 136	0.05 52	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.13 305	0.13 148	0.11 36	0.12 133	0.13 279	0.12 220	0.09 177	0.08 188	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test_for_model	0.09 136	0.12 472	0.14 320	0.23 533	0.11 446	0.08 65	0.13 148	0.12 59	0.12 133	0.10 183	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.07 315	0.04 54

MoCha-V2	0.08 75	0.05 52	0.10 142	0.20 468	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.11 36	0.08 37	0.07 71	0.08 95	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

IGEV++	0.08 75	0.06 102	0.08 40	0.18 353	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.10 20	0.09 56	0.08 113	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.13 294	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

AE-Stereo	0.10 199	0.08 294	0.10 142	0.18 353	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.14 99	0.19 306	0.09 149	0.14 248	0.12 252	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

MaDis-Stereo	0.09 136	0.09 370	0.08 40	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.10 29	0.16 184	0.16 244	0.09 149	0.11 205	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.13 337	0.07 296	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.04 54

MSKI-zero shot	0.09 136	0.05 52	0.09 91	0.15 111	0.07 108	0.10 179	0.13 148	0.14 99	0.13 169	0.09 149	0.09 123	0.09 177	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

DLNR_Zeroshot_test	10.40 641	1.82 633	19.49 650	120.77 656	13.11 647	0.06 10	0.13 148	0.23 353	0.10 75	0.07 71	0.10 166	0.09 177	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.13 536	0.04 24	0.06 154	0.04 70	51.54 656	0.04 54

testlalala	0.08 75	0.07 193	0.17 434	0.16 192	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.10 75	0.07 71	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

AEACV	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.14 60	0.13 501	0.14 337	0.13 148	0.14 99	0.09 56	0.07 71	0.09 123	0.07 106	0.08 188	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

HH	0.09 136	0.06 102	0.13 285	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.16 344	0.14 99	0.10 75	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.07 128	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

HanStereo	0.09 136	0.06 102	0.13 285	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.16 344	0.14 99	0.10 75	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.07 128	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

CAS	0.08 75	0.04 1	0.07 9	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.13 148	0.12 59	0.09 56	0.09 149	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.04 54

EGLCR-Stereo	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.14 60	0.06 18	0.10 179	0.12 86	0.11 36	0.16 244	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.05 11	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

DCRE	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.16 192	0.11 446	0.11 226	0.17 378	0.18 254	0.17 264	0.11 214	0.18 323	0.10 210	0.10 259	0.15 342	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.04 54

MC-Stereo	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.06 18	0.10 179	0.14 206	0.12 59	0.10 75	0.09 149	0.12 220	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

RCA-Stereo	0.09 136	0.06 102	0.09 91	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.18 254	0.14 196	0.09 149	0.10 166	0.08 152	0.07 128	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

ADStereo(finetuned)	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.13 279	0.17 298	0.10 210	0.12 315	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

raft_robust	0.13 334	0.10 428	0.07 9	0.18 353	0.08 175	0.13 305	0.24 534	0.28 451	0.33 481	0.20 440	0.19 332	0.14 297	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.04 54

RAFT_CTSACE	0.12 309	0.09 370	0.10 142	0.22 512	0.08 175	0.12 262	0.24 534	0.18 254	0.16 244	0.20 440	0.27 451	0.13 277	0.07 128	0.13 294	0.09 62	0.05 37	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.04 22	0.04 54

SA	0.12 309	0.09 370	0.08 40	0.18 353	0.08 175	0.12 262	0.24 534	0.23 353	0.18 290	0.17 371	0.27 451	0.14 297	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.08 396	0.05 139	0.04 54

IPLG	0.10 199	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.14 206	0.20 287	0.15 215	0.12 252	0.17 298	0.07 106	0.07 128	0.14 320	0.13 337	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

MIPNet	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.20 287	0.24 384	0.11 214	0.10 166	0.09 177	0.07 128	0.13 294	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

IPLGR	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.12 262	0.17 378	0.21 310	0.24 384	0.11 214	0.12 220	0.11 235	0.08 188	0.12 248	0.12 296	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.04 54

GMOStereo	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

error version	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

test-v	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

test-3	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.07 36	0.14 206	0.12 59	0.15 215	0.09 149	0.08 95	0.07 106	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test_1	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.07 36	0.14 206	0.12 59	0.15 215	0.09 149	0.08 95	0.07 106	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test_3	0.10 199	0.09 370	0.10 142	0.20 468	0.08 175	0.13 305	0.26 558	0.14 99	0.21 344	0.10 183	0.10 166	0.09 177	0.09 226	0.08 19	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.07 331	0.04 22	0.04 54

TRStereo	0.09 136	0.05 52	0.12 239	0.15 111	0.12 478	0.10 179	0.13 148	0.18 254	0.18 290	0.09 149	0.09 123	0.09 177	0.06 42	0.10 93	0.08 17	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.04 22	0.04 54

STrans-v2	0.10 199	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.07 108	0.10 179	0.14 206	0.21 310	0.11 104	0.11 214	0.15 265	0.12 252	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.04 54

OMP-Stereo	0.11 242	0.06 102	0.14 320	0.18 353	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.21 310	0.21 344	0.13 279	0.14 248	0.11 235	0.12 315	0.11 162	0.13 337	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

IIG-Stereo	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.12 86	0.22 333	0.17 264	0.14 300	0.17 298	0.11 235	0.12 315	0.12 248	0.12 296	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

CroCo-Stereo	0.09 136	0.08 294	0.08 40	0.22 512	0.09 293	0.09 114	0.19 463	0.15 139	0.12 133	0.07 71	0.07 52	0.08 152	0.06 42	0.08 19	0.07 1	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.04 54
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-2	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

cross-raft	0.10 199	0.09 370	0.09 91	0.19 411	0.07 108	0.11 226	0.25 549	0.13 75	0.15 215	0.08 113	0.11 205	0.12 252	0.10 259	0.09 48	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test-1	0.10 199	0.07 193	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.11 226	0.24 534	0.14 99	0.18 290	0.09 149	0.07 52	0.09 177	0.08 188	0.07 4	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

iRaftStereo_RVC	0.10 199	0.07 193	0.09 91	0.17 270	0.09 293	0.11 226	0.17 378	0.18 254	0.12 133	0.09 149	0.12 220	0.10 210	0.07 128	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.04 22	0.04 54

CREStereo++_RVC	0.08 75	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.14 196	0.10 183	0.14 248	0.08 152	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.05 164	0.04 22	0.04 54
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 136	0.06 102	0.07 9	0.15 111	0.05 1	0.16 393	0.18 423	0.15 139	0.15 215	0.10 183	0.11 205	0.11 235	0.11 284	0.10 93	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

RALAANet	0.11 242	0.08 294	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.10 29	0.20 287	0.15 215	0.14 300	0.13 234	0.16 340	0.09 226	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

XX-Stereo	0.09 136	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.09 293	0.15 363	0.12 86	0.20 287	0.10 75	0.10 183	0.14 248	0.07 106	0.06 42	0.12 248	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.04 54

DCANet	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.13 279	0.17 298	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

ARAFT	0.12 309	0.08 294	0.17 434	0.19 411	0.09 293	0.14 337	0.18 423	0.20 287	0.12 133	0.12 252	0.13 234	0.14 297	0.11 284	0.15 342	0.12 296	0.06 135	0.05 213	0.10 467	0.09 443	0.05 139	0.04 54

EAI-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.15 278	0.16 184	0.09 56	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.05 164	0.05 139	0.04 54

CFNet-RSSM	0.09 136	0.07 193	0.09 91	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.15 278	0.16 184	0.17 264	0.08 113	0.12 220	0.10 210	0.09 226	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

Gwc-CoAtRS	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.10 179	0.14 206	0.17 224	0.17 264	0.08 113	0.10 166	0.12 252	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

MLCV	0.12 309	0.07 193	0.16 406	0.18 353	0.06 18	0.15 363	0.17 378	0.19 276	0.21 344	0.18 401	0.25 425	0.17 360	0.13 353	0.14 320	0.13 337	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

uiiii_40	0.07 4	0.06 102	0.06 4	0.13 14	0.07 108	0.07 36	0.10 29	0.14 99	0.07 16	0.05 3	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

4.5w_L	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.07 108	0.08 65	0.10 29	0.14 99	0.09 56	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

StePilot	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.07 108	0.08 65	0.10 29	0.14 99	0.10 75	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

oiu110	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.05 164

ITERv12	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.09 56	0.07 71	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

GEAStereo	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.13 14	0.08 175	0.08 65	0.14 206	0.10 20	0.09 56	0.08 113	0.10 166	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.06 10	0.10 29	0.10 20	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.08 188	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

GSStereo	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.13 14	0.08 175	0.08 65	0.14 206	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.05 7	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

GS-Stereo							0.14 206	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.05 7	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

gasm-f	0.08 75	0.05 52	0.07 9	0.13 14	0.08 175	0.08 65	0.14 206	0.10 20	0.09 56	0.08 113	0.10 166	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

FE-Mocha	0.09 136	0.06 102	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.18 254	0.16 244	0.10 183	0.09 123	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

IGEV-FE	0.09 136	0.05 52	0.12 239	0.13 14	0.08 175	0.12 262	0.13 148	0.17 224	0.11 104	0.10 183	0.06 15	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

DDF-Stereo	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.15 111	0.10 396	0.06 10	0.13 148	0.09 11	0.14 196	0.06 24	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.08 378	0.05 164

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 16	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.15 111	0.10 396	0.05 4	0.14 206	0.09 11	0.14 196	0.07 71	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.08 378	0.05 164

GASTEREO	0.08 75	0.05 52	0.09 91	0.19 411	0.07 108	0.07 36	0.12 86	0.14 99	0.11 104	0.10 183	0.09 123	0.07 106	0.04 1	0.12 248	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

MSCF	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.14 99	0.11 104	0.10 183	0.09 123	0.07 106	0.04 1	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

z-ln-s-r	0.17 455	0.10 428	0.40 564	0.19 411	0.08 175	0.17 414	0.18 423	0.22 333	0.33 481	0.18 401	0.40 544	0.22 427	0.17 445	0.20 469	0.23 511	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.05 164

xyz-stereo-finetune	0.11 242	0.08 294	0.13 285	0.14 60	0.06 18	0.10 179	0.19 463	0.17 224	0.19 306	0.12 252	0.14 248	0.15 326	0.10 259	0.13 294	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.05 164

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 142	0.15 111	0.05 1	0.07 36	0.11 57	0.09 11	0.04 2	0.06 24	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.05 164

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.07 128	0.11 162	0.08 17	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.07 128	0.11 162	0.08 17	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

DFGA-Net	0.13 334	0.11 454	0.18 457	0.17 270	0.10 396	0.12 262	0.13 148	0.22 333	0.25 405	0.16 355	0.16 277	0.13 277	0.12 315	0.16 376	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.05 139	0.05 164

Reg-Stereo(zero)	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.12 262	0.11 57	0.15 139	0.10 75	0.12 252	0.09 123	0.10 210	0.08 188	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

SCV_C0	0.08 75	0.07 193	0.07 9	0.16 192	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

AIO-test2	0.10 199	0.08 294	0.10 142	0.23 533	0.08 175	0.11 226	0.10 29	0.23 353	0.23 368	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.09 443	0.05 139	0.05 164

fffft	0.09 136	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.07 52	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.05 164
1: 1. 1
999	0.09 136	0.05 52	0.13 285	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.15 139	0.11 104	0.10 183	0.08 95	0.08 152	0.08 188	0.16 376	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.05 164

fffy	0.09 136	0.08 294	0.09 91	0.16 192	0.07 108	0.13 305	0.17 378	0.13 75	0.12 133	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.09 226	0.13 294	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.05 164

UGAM	0.13 334	0.10 428	0.09 91	0.22 512	0.08 175	0.12 262	0.20 484	0.17 224	0.23 368	0.21 454	0.16 277	0.13 277	0.13 353	0.19 444	0.12 296	0.07 296	0.05 213	0.13 532	0.11 514	0.07 315	0.05 164

rvit_stereo_0083	0.12 309	0.08 294	0.17 434	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.14 99	0.26 419	0.11 214	0.14 248	0.13 277	0.10 259	0.12 248	0.12 296	0.10 459	0.08 465	0.09 419	0.07 331	0.07 315	0.05 164

rvit_stereo_0081	0.11 242	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.14 99	0.24 384	0.11 214	0.13 234	0.13 277	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.10 459	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.05 164

rvit_stereo_0082	0.11 242	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.14 99	0.24 384	0.11 214	0.13 234	0.13 277	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.10 459	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.05 164

Occ-G	0.08 75	0.05 52	0.06 4	0.14 60	0.07 108	0.08 65	0.14 206	0.13 75	0.15 215	0.07 71	0.11 205	0.07 106	0.05 11	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

Pointernet	0.09 136	0.04 1	0.09 91	0.16 192	0.08 175	0.13 305	0.10 29	0.15 139	0.17 264	0.09 149	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

U	0.08 75	0.07 193	0.09 91	0.19 411	0.10 396	0.10 179	0.13 148	0.12 59	0.17 264	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.06 247	0.05 164

rvit_stereo_0080	0.10 199	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.09 293	0.07 36	0.15 278	0.16 184	0.16 244	0.11 214	0.10 166	0.14 297	0.08 188	0.12 248	0.10 149	0.09 418	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.05 164

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 136	0.10 428	0.31 541	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.14 206	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.04 1	0.11 162	0.07 1	0.12 513	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.05 164

rvit_stereo_ft	0.12 309	0.07 193	0.13 285	0.19 411	0.10 396	0.12 262	0.17 378	0.16 184	0.16 244	0.12 252	0.13 234	0.15 326	0.10 259	0.14 320	0.13 337	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.05 164

trnet	0.08 75	0.05 52	0.07 9	0.12 4	0.05 1	0.12 262	0.11 57	0.13 75	0.10 75	0.08 113	0.13 234	0.09 177	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

testlalala2	0.10 199	0.06 102	0.11 199	0.20 468	0.10 396	0.10 179	0.12 86	0.17 224	0.12 133	0.12 252	0.13 234	0.09 177	0.07 128	0.11 162	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

H2IRNET	0.10 199	0.09 370	0.09 91	0.18 353	0.09 293	0.12 262	0.15 278	0.14 99	0.21 344	0.10 183	0.10 166	0.10 210	0.10 259	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.06 247	0.05 164

MGS-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.12 239	0.15 111	0.08 175	0.09 114	0.15 278	0.12 59	0.12 133	0.07 71	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

CoDeX	0.12 309	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.23 353	0.27 429	0.13 279	0.17 298	0.16 340	0.11 284	0.14 320	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.05 164

whm_eth	0.10 199	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.09 293	0.07 36	0.15 278	0.16 184	0.16 244	0.11 214	0.10 166	0.14 297	0.08 188	0.12 248	0.10 149	0.09 418	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.05 164

IGEV_Zeroshot_test	0.09 136	0.05 52	0.12 239	0.13 14	0.08 175	0.12 262	0.13 148	0.17 224	0.11 104	0.10 183	0.06 15	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

StereoVision	0.13 334	0.12 472	0.09 91	0.24 542	0.10 396	0.15 363	0.21 501	0.21 310	0.20 329	0.12 252	0.24 396	0.10 210	0.10 259	0.16 376	0.10 149	0.09 418	0.11 526	0.12 517	0.12 533	0.06 247	0.05 164

UniTT-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.08 40	0.18 353	0.08 175	0.13 305	0.11 57	0.12 59	0.11 104	0.10 183	0.12 220	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.05 139	0.05 164

MIM_Stereo	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.12 86	0.20 287	0.14 196	0.13 279	0.13 234	0.09 177	0.05 11	0.12 248	0.08 17	0.05 37	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.05 164

testlalala_base	0.10 199	0.09 370	0.14 320	0.21 497	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.13 75	0.10 75	0.07 71	0.15 265	0.07 106	0.08 188	0.10 93	0.12 296	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

GCAP-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.13 285	0.18 353	0.06 18	0.11 226	0.07 3	0.13 75	0.12 133	0.09 149	0.10 166	0.07 106	0.09 226	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

Any-RAFT	0.10 199	0.05 52	0.09 91	0.14 60	0.07 108	0.13 305	0.14 206	0.21 310	0.15 215	0.11 214	0.12 220	0.12 252	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

RAFT-Test	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.15 111	0.07 108	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.13 169	0.09 149	0.10 166	0.10 210	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

LL-Strereo2	0.10 199	0.10 428	0.15 372	0.18 353	0.08 175	0.15 363	0.09 18	0.17 224	0.14 196	0.14 300	0.10 166	0.09 177	0.07 128	0.16 376	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.10 467	0.07 331	0.06 247	0.05 164

LL-Strereo	0.13 334	0.09 370	0.11 199	0.20 468	0.10 396	0.11 226	0.18 423	0.32 497	0.24 384	0.15 327	0.15 265	0.14 297	0.13 353	0.19 444	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.08 396	0.04 22	0.05 164

4D-IteraStereo	0.09 136	0.07 193	0.10 142	0.18 353	0.07 108	0.09 114	0.15 278	0.17 224	0.15 215	0.10 183	0.11 205	0.10 210	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.03 1	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.05 164

anonymousdsp2	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.16 192	0.09 293	0.13 305	0.14 206	0.18 254	0.22 358	0.13 279	0.14 248	0.12 252	0.09 226	0.14 320	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

LoS	0.09 136	0.05 52	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.14 337	0.11 57	0.15 139	0.15 215	0.09 149	0.09 123	0.12 252	0.09 226	0.15 342	0.10 149	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.05 164
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 75	0.04 1	0.08 40	0.14 60	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.11 36	0.09 56	0.08 113	0.09 123	0.11 235	0.06 42	0.12 248	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.05 164

Selective-RAFT	0.11 242	0.10 428	0.11 199	0.21 497	0.08 175	0.16 393	0.13 148	0.20 287	0.22 358	0.10 183	0.10 166	0.11 235	0.10 259	0.15 342	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

CroCo-Stereo Lap2	0.09 136	0.09 370	0.08 40	0.22 512	0.09 293	0.09 114	0.19 463	0.16 184	0.12 133	0.09 149	0.10 166	0.05 7	0.05 11	0.08 19	0.08 17	0.06 135	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.05 164

TestStereo1	0.13 334	0.08 294	0.08 40	0.19 411	0.08 175	0.18 433	0.29 580	0.23 353	0.16 244	0.17 371	0.20 344	0.16 340	0.10 259	0.12 248	0.13 337	0.06 135	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.05 164

DCANet-4	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.17 378	0.18 254	0.19 306	0.13 279	0.16 277	0.09 177	0.14 378	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

fff	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.16 184	0.20 329	0.13 279	0.16 277	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

SA-5K	0.13 334	0.08 294	0.08 40	0.19 411	0.08 175	0.18 433	0.29 580	0.23 353	0.16 244	0.17 371	0.20 344	0.16 340	0.10 259	0.12 248	0.13 337	0.06 135	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.05 164

Sa-1000	0.12 309	0.08 294	0.08 40	0.18 353	0.08 175	0.14 337	0.22 511	0.22 333	0.18 290	0.15 327	0.20 344	0.17 360	0.11 284	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.09 419	0.09 443	0.05 139	0.05 164

iRaft-Stereo_20w	0.09 136	0.05 52	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.18 254	0.10 75	0.11 214	0.08 95	0.08 152	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

GLC_STEREO	0.11 242	0.07 193	0.11 199	0.17 270	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.15 139	0.24 384	0.12 252	0.13 234	0.12 252	0.08 188	0.18 429	0.11 243	0.06 135	0.08 465	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.05 164

CrosDoStereo	0.12 309	0.06 102	0.12 239	0.14 60	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.22 358	0.19 417	0.24 396	0.15 326	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.05 164

AAGNet	0.11 242	0.07 193	0.16 406	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.13 148	0.18 254	0.13 169	0.16 355	0.21 365	0.13 277	0.14 378	0.11 162	0.14 374	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.05 164

TransformOpticalFlow	0.10 199	0.08 294	0.13 285	0.18 353	0.07 108	0.09 114	0.15 278	0.19 276	0.15 215	0.12 252	0.17 298	0.11 235	0.11 284	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

DeepStereo_LL	0.12 309	0.06 102	0.12 239	0.14 60	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.22 358	0.19 417	0.24 396	0.15 326	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.05 164

DEmStereo	0.12 309	0.06 102	0.14 320	0.14 60	0.10 396	0.16 393	0.15 278	0.16 184	0.24 384	0.17 371	0.24 396	0.13 277	0.14 378	0.12 248	0.13 337	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

SST-Stereo	0.10 199	0.07 193	0.15 372	0.18 353	0.09 293	0.06 10	0.12 86	0.17 224	0.11 104	0.15 327	0.17 298	0.13 277	0.12 315	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.05 164

THIR-Stereo	0.12 309	0.07 193	0.11 199	0.15 111	0.08 175	0.14 337	0.16 344	0.17 224	0.25 405	0.16 355	0.24 396	0.14 297	0.12 315	0.12 248	0.14 374	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.05 164

RAFT_R40	0.11 242	0.07 193	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.06 10	0.13 148	0.17 224	0.16 244	0.14 300	0.18 323	0.15 326	0.12 315	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.05 164

DRaft	0.12 309	0.06 102	0.11 199	0.14 60	0.09 293	0.14 337	0.17 378	0.21 310	0.30 460	0.17 371	0.28 465	0.10 210	0.15 396	0.10 93	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

PFNet	0.12 309	0.06 102	0.17 434	0.17 270	0.08 175	0.09 114	0.15 278	0.26 410	0.20 329	0.16 355	0.16 277	0.14 297	0.11 284	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

RAFT-345	0.11 242	0.07 193	0.15 372	0.16 192	0.08 175	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.10 75	0.11 214	0.36 518	0.09 177	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.04 22	0.05 164

AnonymousM	0.09 136	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.19 276	0.14 196	0.13 279	0.11 205	0.09 177	0.08 188	0.13 294	0.10 149	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.05 164	0.05 139	0.05 164

RAFT	0.13 334	0.09 370	0.11 199	0.18 353	0.08 175	0.15 363	0.24 534	0.20 287	0.19 306	0.21 454	0.21 365	0.17 360	0.12 315	0.16 376	0.09 62	0.06 135	0.07 439	0.10 467	0.09 443	0.05 139	0.05 164

TestStereo	0.13 334	0.14 513	0.11 199	0.23 533	0.08 175	0.15 363	0.21 501	0.20 287	0.23 368	0.14 300	0.24 396	0.16 340	0.12 315	0.16 376	0.14 374	0.05 37	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.09 441	0.05 164

raft+_RVC	0.11 242	0.07 193	0.09 91	0.16 192	0.07 108	0.10 179	0.11 57	0.24 376	0.20 329	0.12 252	0.15 265	0.12 252	0.08 188	0.12 248	0.13 337	0.07 296	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

TANstereo	0.09 136	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 18	0.11 226	0.14 206	0.15 139	0.19 306	0.11 214	0.15 265	0.10 210	0.06 42	0.12 248	0.09 62	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

XX-TBD	0.09 136	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.07 108	0.12 262	0.16 344	0.14 99	0.13 169	0.11 214	0.12 220	0.09 177	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

raftrobust	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.09 114	0.10 29	0.18 254	0.16 244	0.10 183	0.09 123	0.12 252	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.05 164

csc	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.16 184	0.20 329	0.13 279	0.16 277	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

cscssc	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.16 184	0.20 329	0.13 279	0.16 277	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

111	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.10 179	0.14 206	0.21 310	0.23 368	0.11 214	0.12 220	0.14 297	0.11 284	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.05 164

R-Stereo Train	0.10 199	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.14 206	0.23 353	0.11 104	0.12 252	0.19 332	0.11 235	0.08 188	0.09 48	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.05 164

RAFT-Stereo	0.10 199	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.14 206	0.23 353	0.11 104	0.12 252	0.19 332	0.11 235	0.08 188	0.09 48	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.05 164
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.14 60	0.06 18	0.11 226	0.10 29	0.18 254	0.18 290	0.13 279	0.16 277	0.14 297	0.11 284	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.06 247	0.05 164
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
iResNet	0.13 334	0.10 428	0.18 457	0.19 411	0.08 175	0.13 305	0.18 423	0.20 287	0.26 419	0.15 327	0.23 384	0.15 326	0.13 353	0.14 320	0.14 374	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

252Zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 108	0.12 262	0.11 57	0.13 75	0.14 196	0.06 24	0.05 7	0.06 30	0.05 11	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.06 257

S2M2_XL	0.08 75	0.06 102	0.12 239	0.12 4	0.08 175	0.09 114	0.09 18	0.07 2	0.07 16	0.08 113	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.08 378	0.06 257
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.13 14	0.07 108	0.11 226	0.19 463	0.17 224	0.12 133	0.15 327	0.15 265	0.17 360	0.12 315	0.13 294	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.06 257

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.17 270	0.06 18	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 56	0.06 24	0.06 15	0.07 106	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.07 315	0.06 257

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.08 4	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 30	0.06 42	0.07 4	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.06 257

G2L-Stereo_test	0.14 368	0.07 193	0.11 199	0.13 14	0.08 175	0.12 262	0.16 344	0.30 476	0.28 443	0.20 440	0.23 384	0.20 400	0.16 422	0.17 408	0.18 451	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.07 315	0.06 257

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.15 111	0.06 18	0.07 36	0.09 18	0.08 4	0.06 8	0.05 3	0.04 1	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.06 257

HI	0.11 242	0.06 102	0.11 199	0.13 14	0.09 293	0.09 114	0.14 206	0.21 310	0.10 75	0.19 417	0.17 298	0.14 297	0.09 226	0.16 376	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.08 396	0.07 315	0.06 257

CoSv	0.11 242	0.06 102	0.11 199	0.13 14	0.09 293	0.09 114	0.14 206	0.21 310	0.10 75	0.19 417	0.17 298	0.14 297	0.09 226	0.16 376	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.08 396	0.07 315	0.06 257

AIO-test1	0.10 199	0.07 193	0.10 142	0.23 533	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.21 310	0.14 196	0.11 214	0.12 220	0.09 177	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.09 419	0.10 482	0.03 1	0.06 257

IGEV-RUCA	0.08 75	0.06 102	0.11 199	0.14 60	0.09 293	0.10 179	0.12 86	0.10 20	0.12 133	0.06 24	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.06 257

tt45	0.09 136	0.06 102	0.11 199	0.15 111	0.07 108	0.11 226	0.16 344	0.13 75	0.11 104	0.09 149	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

PAM_32	0.09 136	0.05 52	0.17 434	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.15 278	0.14 99	0.15 215	0.09 149	0.08 95	0.09 177	0.07 128	0.14 320	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.06 257

PAM	0.10 199	0.05 52	0.16 406	0.15 111	0.08 175	0.09 114	0.16 344	0.15 139	0.16 244	0.12 252	0.09 123	0.09 177	0.07 128	0.13 294	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.06 257

rvit_0105_6	0.14 368	0.09 370	0.18 457	0.17 270	0.10 396	0.10 179	0.16 344	0.19 276	0.26 419	0.12 252	0.18 323	0.17 360	0.12 315	0.18 429	0.12 296	0.15 554	0.11 526	0.12 517	0.10 482	0.09 441	0.06 257

rvit_0105_5	0.14 368	0.09 370	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.23 522	0.24 376	0.27 429	0.14 300	0.15 265	0.18 374	0.12 315	0.17 408	0.14 374	0.14 550	0.11 526	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.06 257

rvit_0105_4	0.14 368	0.09 370	0.17 434	0.17 270	0.10 396	0.12 262	0.19 463	0.23 353	0.27 429	0.14 300	0.20 344	0.17 360	0.13 353	0.17 408	0.13 337	0.15 554	0.11 526	0.11 498	0.10 482	0.09 441	0.06 257

rvit_0105_3	0.15 412	0.09 370	0.14 320	0.19 411	0.12 478	0.15 363	0.25 549	0.25 392	0.29 450	0.15 327	0.17 298	0.20 400	0.13 353	0.17 408	0.14 374	0.13 536	0.11 526	0.12 517	0.14 546	0.07 315	0.06 257

UGAM-zero	0.09 136	0.05 52	0.15 372	0.15 111	0.08 175	0.09 114	0.13 148	0.19 276	0.15 215	0.11 214	0.15 265	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

rvit_stereo_0081_aga	0.11 242	0.09 370	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.13 305	0.14 206	0.14 99	0.19 306	0.10 183	0.18 323	0.16 340	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.06 257

model_zeroshot	0.10 199	0.04 1	0.11 199	0.15 111	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.20 287	0.13 169	0.11 214	0.10 166	0.12 252	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.06 257

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 56	0.06 24	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.06 257

DispNO	0.14 368	0.08 294	0.17 434	0.19 411	0.12 478	0.11 226	0.21 501	0.23 353	0.29 450	0.17 371	0.23 384	0.18 374	0.17 445	0.15 342	0.15 402	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.06 257

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.16 192	0.08 175	0.15 363	0.16 344	0.18 254	0.18 290	0.10 183	0.09 123	0.09 177	0.08 188	0.11 162	0.12 296	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.07 315	0.06 257

SMFormer	0.14 368	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.17 433	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.06 257

tta	0.14 368	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.17 433	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.06 257

qqq1	0.13 334	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.06 247	0.06 257

fff1	0.13 334	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.06 247	0.06 257

MyStereo07	0.10 199	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.18 423	0.15 139	0.15 215	0.09 149	0.06 15	0.06 30	0.07 128	0.12 248	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.06 257

MyStereo06	0.10 199	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.18 423	0.19 276	0.12 133	0.12 252	0.08 95	0.07 106	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.06 247	0.06 257

MyStereo05	0.13 334	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.18 423	0.27 431	0.35 502	0.17 371	0.14 248	0.15 326	0.11 284	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.06 247	0.06 257

MyStereo04	0.13 334	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.18 423	0.29 462	0.38 520	0.17 371	0.14 248	0.16 340	0.10 259	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.06 257

cc1	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.16 184	0.18 290	0.09 149	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.06 257

ff7	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

IGEVStereo-DCA	0.09 136	0.06 102	0.11 199	0.15 111	0.10 396	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

ffff	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

rrr	0.09 136	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.10 396	0.11 226	0.16 344	0.16 184	0.15 215	0.10 183	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

ffm	0.12 309	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.06 257

ff1	0.13 334	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.14 320	0.20 470	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.06 257

11t	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

tt1	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.12 262	0.16 344	0.15 139	0.19 306	0.09 149	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.06 257

1111x	0.15 412	0.08 294	0.12 239	0.18 353	0.07 108	0.18 433	0.25 549	0.31 486	0.24 384	0.17 371	0.24 396	0.26 475	0.15 396	0.13 294	0.23 511	0.07 296	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.07 315	0.06 257

plain	0.10 199	0.08 294	0.10 142	0.19 411	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.14 99	0.13 169	0.13 279	0.15 265	0.09 177	0.12 315	0.13 294	0.12 296	0.07 296	0.05 213	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.06 257

anonymousdsp	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.09 149	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

anonymousa	0.13 334	0.07 193	0.13 285	0.18 353	0.09 293	0.13 305	0.17 378	0.19 276	0.29 450	0.15 327	0.24 396	0.15 326	0.14 378	0.14 320	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.09 443	0.05 139	0.06 257

ProNet	0.09 136	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.15 278	0.15 139	0.12 133	0.09 149	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.06 257

ccc-4	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

RAFT+CT+SA	0.13 334	0.11 454	0.09 91	0.19 411	0.09 293	0.15 363	0.28 571	0.22 333	0.22 358	0.15 327	0.26 442	0.10 210	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.08 396	0.07 315	0.06 257

IGEV-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.09 149	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 309	0.09 370	0.12 239	0.19 411	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.21 310	0.21 344	0.19 417	0.14 248	0.11 235	0.09 226	0.20 469	0.16 418	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.06 257

psmg	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.17 270	0.10 396	0.15 363	0.17 378	0.29 462	0.19 306	0.17 371	0.21 365	0.25 465	0.16 422	0.15 342	0.14 374	0.08 359	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.06 257

CIPLG	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.15 215	0.14 300	0.11 205	0.16 340	0.09 226	0.16 376	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

dd	0.15 412	0.16 531	0.16 406	0.19 411	0.09 293	0.15 363	0.18 423	0.21 310	0.25 405	0.23 482	0.20 344	0.21 409	0.09 226	0.21 486	0.16 418	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.06 257

IPLGR_C	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.15 215	0.14 300	0.10 166	0.16 340	0.09 226	0.16 376	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

ACRE	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.14 196	0.14 300	0.10 166	0.16 340	0.09 226	0.16 376	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

GwcNet-ADL	0.13 334	0.08 294	0.14 320	0.20 468	0.09 293	0.11 226	0.20 484	0.30 476	0.24 384	0.13 279	0.14 248	0.18 374	0.14 378	0.13 294	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.06 257

RAFT-RH_RVC	0.11 242	0.06 102	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.12 262	0.12 86	0.17 224	0.12 133	0.13 279	0.41 555	0.11 235	0.10 259	0.13 294	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.05 164	0.04 22	0.06 257

IRAFT_RVC	0.12 309	0.08 294	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.07 36	0.15 278	0.24 376	0.23 368	0.14 300	0.14 248	0.15 326	0.12 315	0.12 248	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.06 257

rafts_anoy	0.11 242	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.17 224	0.14 196	0.13 279	0.13 234	0.12 252	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.07 296	0.04 24	0.09 419	0.11 514	0.07 315	0.06 257

test_xeample3	0.09 136	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.13 169	0.10 183	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

GMStereo	0.13 334	0.14 513	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.15 363	0.16 344	0.20 287	0.24 384	0.16 355	0.17 298	0.10 210	0.10 259	0.16 376	0.13 337	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.06 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 334	0.07 193	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.15 363	0.16 344	0.28 451	0.27 429	0.14 300	0.17 298	0.12 252	0.13 353	0.14 320	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.06 257

delet	0.17 455	0.08 294	0.17 434	0.19 411	0.11 446	0.20 471	0.21 501	0.30 476	0.37 513	0.17 371	0.26 442	0.19 388	0.19 475	0.19 444	0.21 490	0.08 359	0.08 465	0.09 419	0.11 514	0.06 247	0.06 257

UNet	0.17 455	0.09 370	0.18 457	0.19 411	0.12 478	0.27 545	0.19 463	0.33 516	0.29 450	0.21 454	0.24 396	0.23 445	0.19 475	0.19 444	0.18 451	0.07 296	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.06 257

UPFNet	0.16 435	0.08 294	0.12 239	0.20 468	0.12 478	0.20 471	0.23 522	0.28 451	0.26 419	0.17 371	0.24 396	0.22 427	0.19 475	0.19 444	0.21 490	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.08 378	0.06 257

CREStereo	0.09 136	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 18	0.13 305	0.14 206	0.14 99	0.10 75	0.08 113	0.13 234	0.09 177	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.06 257
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
ac_64	0.16 435	0.08 294	0.15 372	0.18 353	0.10 396	0.22 496	0.18 423	0.24 376	0.21 344	0.18 401	0.24 396	0.29 501	0.18 459	0.19 444	0.22 499	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.07 315	0.06 257

ACVNet	0.15 412	0.09 370	0.15 372	0.13 14	0.12 478	0.14 337	0.20 484	0.22 333	0.33 481	0.17 371	0.26 442	0.21 409	0.16 422	0.17 408	0.21 490	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.06 257

acv_ft	0.15 412	0.09 370	0.15 372	0.19 411	0.10 396	0.16 393	0.17 378	0.25 392	0.33 481	0.19 417	0.26 442	0.21 409	0.17 445	0.17 408	0.18 451	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.06 257

cf-r	0.13 334	0.07 193	0.12 239	0.16 192	0.08 175	0.14 337	0.19 463	0.20 287	0.25 405	0.17 371	0.25 425	0.21 409	0.16 422	0.14 320	0.14 374	0.10 459	0.05 213	0.06 154	0.08 396	0.06 247	0.06 257

PMTNet	0.09 136	0.05 52	0.09 91	0.12 4	0.06 18	0.12 262	0.14 206	0.15 139	0.11 104	0.09 149	0.13 234	0.10 210	0.07 128	0.13 294	0.10 149	0.15 554	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.07 315	0.06 257

DIP-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.09 18	0.16 184	0.16 244	0.11 214	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257
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	0.12 309	0.08 294	0.14 320	0.18 353	0.07 108	0.15 363	0.07 3	0.22 333	0.18 290	0.16 355	0.19 332	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.15 402	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.06 247	0.06 257

RASNet	0.14 368	0.07 193	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.18 433	0.14 206	0.29 462	0.20 329	0.17 371	0.25 425	0.21 409	0.18 459	0.20 469	0.19 464	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.08 396	0.06 247	0.06 257

HSM-Net_RVC	0.14 368	0.08 294	0.11 199	0.15 111	0.08 175	0.15 363	0.15 278	0.27 431	0.29 450	0.19 417	0.21 365	0.29 501	0.14 378	0.17 408	0.13 337	0.06 135	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.06 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 412	0.10 428	0.17 434	0.17 270	0.08 175	0.18 433	0.09 18	0.28 451	0.25 405	0.19 417	0.24 396	0.24 451	0.17 445	0.17 408	0.14 374	0.08 359	0.06 359	0.09 419	0.10 482	0.07 315	0.06 257

AANet_RVC	0.16 435	0.10 428	0.10 142	0.18 353	0.09 293	0.18 433	0.19 463	0.26 410	0.31 467	0.22 470	0.35 515	0.21 409	0.21 491	0.22 499	0.16 418	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.06 257

HSM	0.15 412	0.08 294	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.16 393	0.14 206	0.28 451	0.25 405	0.19 417	0.23 384	0.37 552	0.16 422	0.20 469	0.15 402	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.06 257

LE_ROB	0.50 599	0.07 193	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.24 514	0.16 344	0.22 333	1.81 634	4.63 637	0.67 597	0.47 585	0.44 594	0.20 469	0.29 563	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.06 257

DN-CSS_ROB	0.13 334	0.13 501	0.16 406	0.18 353	0.10 396	0.16 393	0.08 7	0.22 333	0.18 290	0.17 371	0.22 375	0.13 277	0.13 353	0.12 248	0.13 337	0.05 37	0.05 213	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.06 257

pmcnn	0.15 412	0.07 193	0.19 468	0.15 111	0.07 108	0.20 471	0.15 278	0.24 376	0.26 419	0.21 454	0.34 511	0.28 493	0.18 459	0.18 429	0.17 433	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.07 315	0.06 257

G2L-Stereo	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.12 86	0.27 431	0.22 358	0.16 355	0.27 451	0.21 409	0.13 353	0.17 408	0.18 451	0.09 418	0.08 465	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338

rvit_105_1	0.19 481	0.11 454	0.25 513	0.21 497	0.16 549	0.21 488	0.27 565	0.31 486	0.41 532	0.19 417	0.20 344	0.22 427	0.17 445	0.19 444	0.17 433	0.12 513	0.12 540	0.13 532	0.15 561	0.08 378	0.07 338

ACV-stereo	0.15 412	0.10 428	0.28 528	0.18 353	0.12 478	0.14 337	0.12 86	0.23 353	0.21 344	0.19 417	0.23 384	0.22 427	0.15 396	0.23 510	0.17 433	0.07 296	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

test_sample2	0.12 309	0.07 193	0.12 239	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.18 423	0.21 310	0.16 244	0.14 300	0.20 344	0.19 388	0.15 396	0.15 342	0.12 296	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.07 338

test_sample1	0.13 334	0.07 193	0.14 320	0.13 14	0.08 175	0.19 456	0.16 344	0.20 287	0.15 215	0.14 300	0.22 375	0.18 374	0.16 422	0.17 408	0.14 374	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ACVNet-DCA	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.09 149	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.07 338

xx1	0.11 242	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.16 184	0.18 290	0.09 149	0.09 123	0.16 340	0.16 422	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.07 338

1test111	0.11 242	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.09 149	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.15 342	0.16 418	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.07 338

mmm	0.14 368	0.08 294	0.17 434	0.17 270	0.09 293	0.17 414	0.18 423	0.21 310	0.15 215	0.15 327	0.23 384	0.21 409	0.16 422	0.16 376	0.17 433	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338

11t1	0.12 309	0.06 102	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.17 414	0.15 278	0.18 254	0.15 215	0.15 327	0.15 265	0.16 340	0.16 422	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.07 338

MIF-Stereo (partial)	0.11 242	0.06 102	0.10 142	0.19 411	0.10 396	0.10 179	0.11 57	0.17 224	0.18 290	0.14 300	0.16 277	0.09 177	0.11 284	0.12 248	0.12 296	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.07 338

EKT-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.14 320	0.15 111	0.10 396	0.13 305	0.14 206	0.18 254	0.21 344	0.11 214	0.08 95	0.12 252	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.07 338

PCWNet_CMD	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.14 206	0.29 462	0.36 506	0.14 300	0.20 344	0.21 409	0.12 315	0.17 408	0.13 337	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

fast-acv-ft	0.18 469	0.11 454	0.19 468	0.19 411	0.12 478	0.24 514	0.21 501	0.25 392	0.34 493	0.22 470	0.34 511	0.27 483	0.20 487	0.21 486	0.23 511	0.09 418	0.09 494	0.08 338	0.10 482	0.08 378	0.07 338

CBFPSM	0.14 368	0.06 102	0.26 516	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.22 333	0.23 368	0.20 440	0.27 451	0.24 451	0.16 422	0.16 376	0.18 451	0.06 135	0.06 359	0.06 154	0.07 331	0.07 315	0.07 338

GASNet	0.22 514	0.23 571	0.33 547	0.26 558	0.17 564	0.26 535	0.16 344	0.44 586	0.42 539	0.27 516	0.24 396	0.30 510	0.15 396	0.27 529	0.18 451	0.12 513	0.08 465	0.12 517	0.11 514	0.16 564	0.07 338

gwcnet-sp	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.09 293	0.16 393	0.17 378	0.24 376	0.24 384	0.18 401	0.24 396	0.15 326	0.16 422	0.15 342	0.15 402	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

scenet	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.09 293	0.16 393	0.17 378	0.24 376	0.24 384	0.18 401	0.24 396	0.15 326	0.16 422	0.15 342	0.15 402	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

CASS	0.13 334	0.12 472	0.11 199	0.23 533	0.09 293	0.15 363	0.17 378	0.18 254	0.19 306	0.17 371	0.18 323	0.15 326	0.15 396	0.14 320	0.14 374	0.09 418	0.06 359	0.10 467	0.08 396	0.09 441	0.07 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 242	0.05 52	0.12 239	0.13 14	0.07 108	0.15 363	0.14 206	0.19 276	0.13 169	0.11 214	0.17 298	0.13 277	0.09 226	0.13 294	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.07 338

ssnet	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.09 293	0.16 393	0.17 378	0.24 376	0.24 384	0.18 401	0.24 396	0.15 326	0.16 422	0.15 342	0.15 402	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

qqq	0.13 334	0.09 370	0.15 372	0.16 192	0.08 175	0.13 305	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.15 327	0.19 332	0.16 340	0.16 422	0.15 342	0.16 418	0.07 296	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.07 338

x	0.13 334	0.07 193	0.14 320	0.14 60	0.08 175	0.18 433	0.14 206	0.22 333	0.20 329	0.15 327	0.19 332	0.19 388	0.17 445	0.18 429	0.18 451	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.07 338

BUS	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.22 512	0.10 396	0.19 456	0.14 206	0.34 525	0.19 306	0.17 371	0.22 375	0.16 340	0.13 353	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.07 315	0.07 338

IER	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.16 344	0.25 392	0.26 419	0.18 401	0.25 425	0.17 360	0.20 487	0.16 376	0.14 374	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.07 338

test_5	0.14 368	0.12 472	0.08 40	0.20 468	0.10 396	0.14 337	0.29 580	0.21 310	0.24 384	0.18 401	0.28 465	0.11 235	0.15 396	0.12 248	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

BSDual-CNN	0.15 412	0.09 370	0.14 320	0.22 512	0.10 396	0.14 337	0.15 278	0.34 525	0.19 306	0.17 371	0.22 375	0.25 465	0.16 422	0.15 342	0.14 374	0.08 359	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.07 315	0.07 338

hknet	0.15 412	0.11 454	0.13 285	0.22 512	0.11 446	0.14 337	0.15 278	0.34 525	0.25 405	0.17 371	0.22 375	0.22 427	0.18 459	0.17 408	0.12 296	0.07 296	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.07 315	0.07 338

CSP-Net	0.16 435	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.19 456	0.17 378	0.25 392	0.32 474	0.25 504	0.30 483	0.24 451	0.15 396	0.21 486	0.18 451	0.09 418	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.07 338

UDGNet	0.14 368	0.13 501	0.16 406	0.17 270	0.10 396	0.12 262	0.16 344	0.21 310	0.27 429	0.20 440	0.20 344	0.16 340	0.13 353	0.16 376	0.13 337	0.10 459	0.06 359	0.09 419	0.07 331	0.06 247	0.07 338

dad	0.17 455	0.20 560	0.20 480	0.16 192	0.11 446	0.20 471	0.18 423	0.21 310	0.28 443	0.30 543	0.24 396	0.29 501	0.13 353	0.19 444	0.16 418	0.18 576	0.09 494	0.11 498	0.09 443	0.11 496	0.07 338

DAS	0.15 412	0.08 294	0.18 457	0.19 411	0.10 396	0.19 456	0.17 378	0.27 431	0.29 450	0.18 401	0.25 425	0.21 409	0.15 396	0.16 376	0.12 296	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.07 338

SepStereo	0.15 412	0.08 294	0.18 457	0.19 411	0.10 396	0.19 456	0.17 378	0.27 431	0.29 450	0.18 401	0.25 425	0.21 409	0.15 396	0.25 524	0.12 296	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.07 338

PSMNet-ADL	0.15 412	0.12 472	0.13 285	0.22 512	0.09 293	0.13 305	0.20 484	0.26 410	0.23 368	0.18 401	0.20 344	0.24 451	0.16 422	0.18 429	0.17 433	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.11 514	0.08 378	0.07 338

ADLNet2	0.16 435	0.09 370	0.13 285	0.16 192	0.09 293	0.20 471	0.16 344	0.31 486	0.39 523	0.16 355	0.20 344	0.20 400	0.18 459	0.21 486	0.22 499	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.09 441	0.07 338

Patchmatch Stereo++	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.11 57	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338
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
NRIStereo	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.18 353	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.16 184	0.15 215	0.12 252	0.14 248	0.13 277	0.12 315	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.07 338

PSM-adaLoss	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ROB_FTStereo_v2	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ROB_FTStereo	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.11 57	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

HUI-Stereo	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

iGMRVC	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

iRAFT	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.11 57	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

RAFT-IKP	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ICVP	0.15 412	0.09 370	0.12 239	0.22 512	0.09 293	0.17 414	0.21 501	0.25 392	0.23 368	0.18 401	0.30 483	0.26 475	0.18 459	0.17 408	0.14 374	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.13 305	0.14 206	0.27 431	0.34 493	0.14 300	0.21 365	0.22 427	0.13 353	0.18 429	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.07 315	0.07 338

RALCasStereoNet	0.10 199	0.06 102	0.09 91	0.16 192	0.08 175	0.12 262	0.14 206	0.17 224	0.11 104	0.12 252	0.17 298	0.14 297	0.10 259	0.12 248	0.11 243	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.07 338

sCroCo_RVC	0.12 309	0.09 370	0.23 504	0.24 542	0.11 446	0.19 456	0.14 206	0.17 224	0.14 196	0.10 183	0.13 234	0.12 252	0.07 128	0.14 320	0.11 243	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.08 396	0.05 139	0.07 338

HCRNet	0.16 435	0.24 574	0.12 239	0.35 590	0.11 446	0.15 363	0.17 378	0.26 410	0.22 358	0.19 417	0.24 396	0.21 409	0.14 378	0.15 342	0.13 337	0.11 488	0.07 439	0.11 498	0.10 482	0.09 441	0.07 338

xxxx	0.15 412	0.07 193	0.14 320	0.14 60	0.08 175	0.23 509	0.18 423	0.31 486	0.19 306	0.14 300	0.28 465	0.22 427	0.14 378	0.15 342	0.26 545	0.09 418	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.07 338

test_xeample	0.15 412	0.06 102	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.21 488	0.20 484	0.28 451	0.20 329	0.16 355	0.29 477	0.19 388	0.16 422	0.15 342	0.26 545	0.09 418	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

MMNet	0.17 455	0.09 370	0.16 406	0.20 468	0.11 446	0.27 545	0.20 484	0.25 392	0.41 532	0.22 470	0.30 483	0.21 409	0.20 487	0.17 408	0.20 470	0.06 135	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.07 338

FENet	0.13 334	0.08 294	0.12 239	0.16 192	0.08 175	0.14 337	0.15 278	0.22 333	0.23 368	0.17 371	0.23 384	0.16 340	0.12 315	0.14 320	0.15 402	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.07 338

GANet-RSSM	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.13 14	0.08 175	0.14 337	0.17 378	0.22 333	0.21 344	0.17 371	0.24 396	0.23 445	0.15 396	0.16 376	0.15 402	0.10 459	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

PSMNet-RSSM	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.15 111	0.08 175	0.13 305	0.16 344	0.24 376	0.24 384	0.16 355	0.28 465	0.22 427	0.14 378	0.15 342	0.13 337	0.11 488	0.06 359	0.09 419	0.12 533	0.08 378	0.07 338

GwcNet-RSSM	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.15 111	0.08 175	0.15 363	0.20 484	0.21 310	0.27 429	0.18 401	0.27 451	0.22 427	0.16 422	0.14 320	0.15 402	0.10 459	0.05 213	0.07 253	0.09 443	0.07 315	0.07 338

MSMDNet	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.14 206	0.29 462	0.36 506	0.14 300	0.21 365	0.21 409	0.12 315	0.17 408	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

CVANet_RVC	0.18 469	0.10 428	0.14 320	0.21 497	0.10 396	0.18 433	0.17 378	0.34 525	0.33 481	0.22 470	0.31 491	0.28 493	0.18 459	0.23 510	0.17 433	0.12 513	0.08 465	0.12 517	0.11 514	0.09 441	0.07 338

ccs_rob	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.27 431	0.34 493	0.14 300	0.21 365	0.22 427	0.13 353	0.18 429	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338

AdaStereo	0.15 412	0.11 454	0.15 372	0.18 353	0.09 293	0.20 471	0.11 57	0.32 497	0.28 443	0.20 440	0.23 384	0.20 400	0.13 353	0.19 444	0.14 374	0.12 513	0.05 213	0.10 467	0.07 331	0.09 441	0.07 338
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 455	0.12 472	0.15 372	0.20 468	0.09 293	0.18 433	0.18 423	0.26 410	0.23 368	0.26 510	0.40 544	0.22 427	0.17 445	0.21 486	0.20 470	0.08 359	0.05 213	0.09 419	0.10 482	0.07 315	0.07 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 481	0.11 454	0.20 480	0.22 512	0.10 396	0.22 496	0.22 511	0.39 565	0.37 513	0.24 491	0.32 495	0.26 475	0.21 491	0.22 499	0.24 524	0.11 488	0.07 439	0.11 498	0.10 482	0.09 441	0.07 338

StereoDRNet	0.18 469	0.11 454	0.17 434	0.22 512	0.11 446	0.21 488	0.22 511	0.37 553	0.33 481	0.24 491	0.28 465	0.30 510	0.19 475	0.20 469	0.20 470	0.09 418	0.08 465	0.11 498	0.09 443	0.09 441	0.07 338

DLCB_ROB	0.18 469	0.10 428	0.15 372	0.23 533	0.11 446	0.24 514	0.18 423	0.29 462	0.28 443	0.27 516	0.28 465	0.28 493	0.24 514	0.19 444	0.20 470	0.08 359	0.08 465	0.09 419	0.09 443	0.07 315	0.07 338

Select-FE	0.11 242	0.06 102	0.20 480	0.15 111	0.11 446	0.11 226	0.13 148	0.21 310	0.18 290	0.09 149	0.11 205	0.10 210	0.06 42	0.12 248	0.09 62	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.08 396	0.06 247	0.08 402

coex_refinement	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.10 396	0.15 363	0.15 278	0.26 410	0.29 450	0.18 401	0.20 344	0.22 427	0.17 445	0.16 376	0.18 451	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.09 441	0.08 402

S2M2_L	0.09 136	0.08 294	0.11 199	0.13 14	0.10 396	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 75	0.10 183	0.09 123	0.10 210	0.09 226	0.11 162	0.11 243	0.13 536	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.10 473	0.08 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 334	0.11 454	0.12 239	0.19 411	0.12 478	0.15 363	0.15 278	0.22 333	0.20 329	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.16 422	0.14 320	0.13 337	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.10 473	0.08 402

ITSA-stereo	0.15 412	0.10 428	0.14 320	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.14 206	0.30 476	0.49 564	0.17 371	0.19 332	0.22 427	0.15 396	0.17 408	0.16 418	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.08 378	0.08 402

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 242	0.05 52	0.11 199	0.15 111	0.13 501	0.13 305	0.16 344	0.23 353	0.17 264	0.10 183	0.12 220	0.10 210	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.08 402

test_sample6	0.14 368	0.08 294	0.13 285	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.19 463	0.25 392	0.17 264	0.17 371	0.27 451	0.19 388	0.14 378	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.08 402

test_sample5	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.18 433	0.18 423	0.25 392	0.17 264	0.17 371	0.27 451	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.08 402

test_sample4	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.19 456	0.18 423	0.26 410	0.17 264	0.16 355	0.25 425	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.08 402

test_sample3	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.14 60	0.09 293	0.19 456	0.17 378	0.26 410	0.18 290	0.16 355	0.22 375	0.19 388	0.15 396	0.17 408	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.09 441	0.08 402

CAS++	0.11 242	0.07 193	0.11 199	0.14 60	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.24 376	0.14 196	0.11 214	0.09 123	0.11 235	0.07 128	0.14 320	0.09 62	0.11 488	0.09 494	0.09 419	0.07 331	0.07 315	0.08 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.18 433	0.18 423	0.25 392	0.17 264	0.17 371	0.27 451	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.08 402

mmx	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.27 431	0.25 405	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.14 320	0.20 470	0.08 359	0.06 359	0.09 419	0.08 396	0.08 378	0.08 402

ttt	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.15 363	0.18 423	0.27 431	0.29 450	0.16 355	0.24 396	0.17 360	0.13 353	0.13 294	0.14 374	0.11 488	0.08 465	0.09 419	0.08 396	0.09 441	0.08 402

xxx	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.27 431	0.25 405	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.14 320	0.20 470	0.08 359	0.06 359	0.09 419	0.08 396	0.08 378	0.08 402

GMStereo_Zeroshot	0.16 435	0.13 501	0.24 508	0.20 468	0.10 396	0.17 414	0.13 148	0.29 462	0.25 405	0.23 482	0.32 495	0.25 465	0.11 284	0.19 444	0.14 374	0.09 418	0.06 359	0.11 498	0.06 242	0.12 511	0.08 402

ToySt	0.17 455	0.11 454	0.18 457	0.17 270	0.11 446	0.16 393	0.25 549	0.24 376	0.33 481	0.19 417	0.24 396	0.26 475	0.24 514	0.19 444	0.20 470	0.07 296	0.08 465	0.09 419	0.10 482	0.09 441	0.08 402

riskmin	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.14 337	0.14 206	0.18 254	0.14 196	0.11 214	0.14 248	0.16 340	0.11 284	0.14 320	0.12 296	0.09 418	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.08 378	0.08 402

ssnet_v2	0.17 455	0.10 428	0.17 434	0.17 270	0.11 446	0.21 488	0.21 501	0.33 516	0.25 405	0.22 470	0.22 375	0.27 483	0.18 459	0.22 499	0.20 470	0.11 488	0.09 494	0.09 419	0.09 443	0.08 378	0.08 402

HBP-ISP	0.18 469	0.13 501	0.16 406	0.15 111	0.11 446	0.08 65	0.13 148	0.28 451	0.29 450	0.22 470	0.33 507	0.21 409	0.25 523	0.23 510	0.17 433	0.14 550	0.16 571	0.21 578	0.17 572	0.10 473	0.08 402

CRFU-Net	0.16 435	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.19 456	0.14 206	0.26 410	0.20 329	0.28 531	0.27 451	0.29 501	0.17 445	0.19 444	0.17 433	0.09 418	0.09 494	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.08 402

GANet-ADL	0.13 334	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.10 396	0.18 433	0.15 278	0.30 476	0.20 329	0.13 279	0.18 323	0.19 388	0.12 315	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.08 402

ASMatch	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.16 192	0.10 396	0.07 36	0.14 206	0.17 224	0.17 264	0.12 252	0.16 277	0.16 340	0.10 259	0.13 294	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.08 402

Pruner-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.06 10	0.12 86	0.17 224	0.17 264	0.13 279	0.19 332	0.13 277	0.09 226	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.08 402

DeepStereo_RVC	0.11 242	0.08 294	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.08 65	0.12 86	0.17 224	0.12 133	0.13 279	0.14 248	0.12 252	0.12 315	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.08 402

CRE-IMP	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.10 179	0.12 86	0.18 254	0.10 75	0.14 300	0.13 234	0.13 277	0.12 315	0.12 248	0.11 243	0.07 296	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.08 402

LMCR-Stereo	0.15 412	0.08 294	0.13 285	0.21 497	0.09 293	0.17 414	0.20 484	0.27 431	0.19 306	0.24 491	0.24 396	0.23 445	0.17 445	0.20 469	0.17 433	0.07 296	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.10 473	0.08 402

GEStereo_RVC	0.17 455	0.12 472	0.15 372	0.22 512	0.11 446	0.19 456	0.17 378	0.32 497	0.48 558	0.20 440	0.25 425	0.17 360	0.13 353	0.21 486	0.16 418	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.09 441	0.08 402

222	0.16 435	0.07 193	0.14 320	0.14 60	0.08 175	0.24 514	0.18 423	0.30 476	0.20 329	0.17 371	0.28 465	0.17 360	0.16 422	0.15 342	0.40 595	0.10 459	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.08 402

RAFT + AFF	0.13 334	0.07 193	0.20 480	0.20 468	0.10 396	0.14 337	0.24 534	0.26 410	0.20 329	0.11 214	0.10 166	0.12 252	0.10 259	0.15 342	0.12 296	0.07 296	0.06 359	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.08 402

Syn2CoEx	0.21 505	0.16 531	0.27 523	0.29 581	0.14 521	0.26 535	0.20 484	0.33 516	0.31 467	0.28 531	0.36 518	0.27 483	0.25 523	0.19 444	0.24 524	0.16 570	0.12 540	0.14 544	0.11 514	0.09 441	0.08 402

psm_up	0.18 469	0.10 428	0.18 457	0.20 468	0.11 446	0.17 414	0.19 463	0.37 553	0.34 493	0.21 454	0.28 465	0.29 501	0.24 514	0.20 469	0.22 499	0.09 418	0.10 514	0.11 498	0.11 514	0.08 378	0.08 402

CFNet-ft	0.14 368	0.07 193	0.15 372	0.12 4	0.09 293	0.16 393	0.18 423	0.22 333	0.24 384	0.17 371	0.26 442	0.24 451	0.14 378	0.16 376	0.14 374	0.11 488	0.06 359	0.08 338	0.09 443	0.09 441	0.08 402

DSFCA	0.16 435	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.10 396	0.20 471	0.19 463	0.28 451	0.31 467	0.23 482	0.24 396	0.22 427	0.15 396	0.19 444	0.20 470	0.10 459	0.07 439	0.09 419	0.09 443	0.08 378	0.08 402

DMCA-RVC	0.17 455	0.10 428	0.15 372	0.24 542	0.11 446	0.18 433	0.18 423	0.25 392	0.24 384	0.21 454	0.26 442	0.25 465	0.27 537	0.18 429	0.20 470	0.12 513	0.08 465	0.13 532	0.10 482	0.10 473	0.08 402

STTStereo	0.18 469	0.12 472	0.27 523	0.20 468	0.11 446	0.16 393	0.21 501	0.29 462	0.23 368	0.21 454	0.30 483	0.29 501	0.18 459	0.20 469	0.19 464	0.12 513	0.11 526	0.11 498	0.14 546	0.09 441	0.08 402

ADCRef	0.19 481	0.12 472	0.41 567	0.20 468	0.12 478	0.22 496	0.18 423	0.32 497	0.36 506	0.26 510	0.32 495	0.17 360	0.23 508	0.24 519	0.24 524	0.07 296	0.06 359	0.09 419	0.09 443	0.08 378	0.08 402

GANet	0.21 505	0.12 472	0.21 489	0.24 542	0.13 501	0.22 496	0.22 511	0.41 575	0.26 419	0.31 549	0.42 561	0.37 552	0.28 547	0.23 510	0.22 499	0.10 459	0.12 540	0.10 467	0.09 443	0.10 473	0.08 402

TDLM	0.17 455	0.12 472	0.13 285	0.24 542	0.10 396	0.18 433	0.18 423	0.36 547	0.30 460	0.21 454	0.28 465	0.28 493	0.18 459	0.23 510	0.18 451	0.11 488	0.07 439	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.08 402

CFNet_RVC	0.14 368	0.07 193	0.15 372	0.12 4	0.09 293	0.16 393	0.18 423	0.22 333	0.24 384	0.17 371	0.26 442	0.24 451	0.14 378	0.16 376	0.14 374	0.11 488	0.06 359	0.08 338	0.09 443	0.09 441	0.08 402

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 455	0.10 428	0.22 495	0.20 468	0.10 396	0.15 363	0.18 423	0.31 486	0.25 405	0.21 454	0.30 483	0.25 465	0.17 445	0.21 486	0.20 470	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.08 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 493	0.21 566	0.23 504	0.20 468	0.10 396	0.19 456	0.17 378	0.36 547	0.25 405	0.27 516	0.33 507	0.27 483	0.24 514	0.20 469	0.20 470	0.15 554	0.12 540	0.17 564	0.14 546	0.10 473	0.08 402

iResNetv2_ROB	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.08 175	0.16 393	0.12 86	0.25 392	0.35 502	0.21 454	0.29 477	0.24 451	0.13 353	0.14 320	0.14 374	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.09 441	0.08 402

MDST_ROB	0.22 514	0.10 428	0.17 434	0.18 353	0.11 446	0.37 580	0.19 463	0.43 584	0.41 532	0.39 572	0.39 538	0.29 501	0.21 491	0.26 526	0.18 451	0.11 488	0.10 514	0.14 544	0.11 514	0.10 473	0.08 402

iResNet_ROB	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.14 60	0.07 108	0.18 433	0.14 206	0.26 410	0.31 467	0.22 470	0.25 425	0.23 445	0.15 396	0.15 342	0.13 337	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.08 378	0.08 402

MultiAttention	0.29 566	0.08 294	0.14 320	0.19 411	0.12 478	1.45 632	1.33 634	0.36 547	0.37 513	0.19 417	0.21 365	0.24 451	0.11 284	0.38 583	0.18 451	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.08 396	0.10 473	0.09 447

FlowAnything_test	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.09 293	0.07 36	0.14 206	0.20 287	0.11 104	0.09 149	0.09 123	0.12 252	0.12 315	0.13 294	0.11 243	0.09 418	0.06 359	0.09 419	0.09 443	0.06 247	0.09 447

w-ln-seven-2	0.20 493	0.14 513	0.37 560	0.22 512	0.12 478	0.20 471	0.21 501	0.28 451	0.37 513	0.25 504	0.37 524	0.27 483	0.22 500	0.21 486	0.23 511	0.08 359	0.08 465	0.09 419	0.09 443	0.10 473	0.09 447

G2L-ROB	0.13 334	0.06 102	0.13 285	0.13 14	0.08 175	0.14 337	0.16 344	0.25 392	0.18 290	0.19 417	0.18 323	0.20 400	0.14 378	0.17 408	0.16 418	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.09 447

YMNet	0.20 493	0.12 472	0.19 468	0.20 468	0.14 521	0.26 535	0.23 522	0.32 497	0.34 493	0.27 516	0.34 511	0.30 510	0.18 459	0.18 429	0.22 499	0.10 459	0.13 553	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

YMNet_1	0.20 493	0.12 472	0.19 468	0.20 468	0.14 521	0.26 535	0.23 522	0.32 497	0.34 493	0.27 516	0.34 511	0.30 510	0.18 459	0.18 429	0.22 499	0.10 459	0.13 553	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

rvit_stereo_0075_2	0.17 455	0.12 472	0.25 513	0.23 533	0.16 549	0.13 305	0.10 29	0.30 476	0.27 429	0.20 440	0.28 465	0.22 427	0.15 396	0.18 429	0.13 337	0.16 570	0.10 514	0.17 564	0.10 482	0.10 473	0.09 447

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 242	0.05 52	0.14 320	0.15 111	0.20 576	0.09 114	0.17 378	0.21 310	0.15 215	0.11 214	0.14 248	0.10 210	0.07 128	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.09 447

MyStereo8	0.12 309	0.07 193	0.15 372	0.15 111	0.09 293	0.18 433	0.14 206	0.19 276	0.22 358	0.12 252	0.18 323	0.11 235	0.10 259	0.16 376	0.18 451	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.08 378	0.09 447

CFNet_ucs	0.15 412	0.08 294	0.16 406	0.16 192	0.11 446	0.14 337	0.14 206	0.30 476	0.34 493	0.16 355	0.24 396	0.23 445	0.14 378	0.18 429	0.15 402	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.09 441	0.09 447

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 469	0.09 370	0.29 536	0.15 111	0.10 396	0.22 496	0.20 484	0.26 410	0.39 523	0.25 504	0.42 561	0.24 451	0.15 396	0.20 469	0.19 464	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.10 473	0.09 447

NINENet	0.16 435	0.10 428	0.15 372	0.17 270	0.11 446	0.19 456	0.14 206	0.40 569	0.36 506	0.18 401	0.21 365	0.16 340	0.13 353	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.08 465	0.10 467	0.07 331	0.10 473	0.09 447

AASNet	0.16 435	0.08 294	0.12 239	0.19 411	0.09 293	0.18 433	0.15 278	0.37 553	0.37 513	0.19 417	0.23 384	0.20 400	0.16 422	0.17 408	0.20 470	0.10 459	0.08 465	0.08 338	0.07 331	0.09 441	0.09 447

AACVNet	0.16 435	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.10 396	0.18 433	0.15 278	0.23 353	0.24 384	0.27 516	0.27 451	0.28 493	0.17 445	0.19 444	0.16 418	0.09 418	0.07 439	0.09 419	0.07 331	0.10 473	0.09 447

HHNet	0.11 242	0.06 102	0.16 406	0.15 111	0.14 521	0.07 36	0.13 148	0.20 287	0.17 264	0.14 300	0.25 425	0.11 235	0.08 188	0.13 294	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.09 447

GMM-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.18 353	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.11 214	0.15 265	0.13 277	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.09 447

Prome-Stereo	0.11 242	0.06 102	0.10 142	0.18 353	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.22 333	0.13 169	0.12 252	0.17 298	0.13 277	0.08 188	0.12 248	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.09 447

ADLNet	0.16 435	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.10 396	0.16 393	0.17 378	0.32 497	0.27 429	0.22 470	0.27 451	0.24 451	0.16 422	0.18 429	0.21 490	0.10 459	0.06 359	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

GES	0.14 368	0.08 294	0.16 406	0.15 111	0.10 396	0.13 305	0.13 148	0.28 451	0.25 405	0.16 355	0.23 384	0.18 374	0.13 353	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.09 447

aanetorigin	0.22 514	0.17 542	0.56 587	0.17 270	0.10 396	0.15 363	0.19 463	0.20 287	0.33 481	0.49 591	0.48 571	0.29 501	0.27 537	0.20 469	0.23 511	0.08 359	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.10 473	0.09 447

EDNetEfficient	0.29 566	0.24 574	1.13 619	0.18 353	0.10 396	0.19 456	0.20 484	0.20 287	0.60 589	0.74 611	0.56 587	0.31 523	0.39 581	0.22 499	0.30 568	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.11 496	0.09 447

NVstereo2D	0.19 481	0.10 428	0.15 372	0.17 270	0.15 539	0.28 552	0.23 522	0.44 586	0.42 539	0.15 327	0.27 451	0.25 465	0.19 475	0.22 499	0.17 433	0.09 418	0.06 359	0.10 467	0.08 396	0.15 557	0.09 447

DISCO	0.19 481	0.09 370	0.22 495	0.17 270	0.10 396	0.25 525	0.18 423	0.27 431	0.44 549	0.22 470	0.31 491	0.33 535	0.26 529	0.28 541	0.28 560	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.09 441	0.09 447

NaN_ROB	0.22 514	0.19 556	0.24 508	0.25 553	0.13 501	0.29 556	0.26 558	0.33 516	0.41 532	0.31 549	0.31 491	0.32 532	0.23 508	0.30 550	0.21 490	0.11 488	0.17 576	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

FBW_ROB	0.24 537	0.17 542	0.22 495	0.26 558	0.14 521	0.25 525	0.22 511	0.41 575	0.41 532	0.41 579	0.41 555	0.42 571	0.27 537	0.31 551	0.23 511	0.09 418	0.14 562	0.14 544	0.12 533	0.11 496	0.09 447

PWCDC_ROB	0.20 493	0.13 501	0.22 495	0.24 542	0.11 446	0.19 456	0.15 278	0.33 516	0.54 576	0.29 539	0.50 576	0.21 409	0.15 396	0.27 529	0.20 470	0.11 488	0.09 494	0.10 467	0.08 396	0.11 496	0.09 447

PSMNet_ROB	0.21 505	0.11 454	0.15 372	0.27 570	0.15 539	0.24 514	0.35 597	0.43 584	0.37 513	0.27 516	0.32 495	0.32 532	0.22 500	0.21 486	0.26 545	0.12 513	0.08 465	0.13 532	0.11 514	0.09 441	0.09 447

MSAF-DinoV2	0.22 514	0.11 454	0.23 504	0.17 270	0.10 396	0.27 545	0.16 344	0.37 553	0.55 577	0.21 454	0.27 451	0.47 585	0.27 537	0.35 570	0.39 592	0.09 418	0.06 359	0.07 253	0.09 443	0.12 511	0.10 474

z-mn7	0.24 537	0.14 513	0.45 571	0.19 411	0.13 501	0.28 552	0.25 549	0.34 525	0.62 592	0.27 516	0.56 587	0.29 501	0.24 514	0.32 558	0.25 534	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.08 396	0.10 473	0.10 474

w-ln-seven	0.24 537	0.14 513	0.55 584	0.19 411	0.14 521	0.26 535	0.22 511	0.35 540	0.60 589	0.29 539	0.39 538	0.30 510	0.22 500	0.21 486	0.26 545	0.09 418	0.09 494	0.11 498	0.10 482	0.11 496	0.10 474

test_sample7	0.15 412	0.10 428	0.16 406	0.14 60	0.11 446	0.16 393	0.16 344	0.27 431	0.23 368	0.20 440	0.20 344	0.24 451	0.19 475	0.16 376	0.16 418	0.12 513	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.10 473	0.10 474

iinet-f	0.16 435	0.06 102	0.45 571	0.14 60	0.10 396	0.21 488	0.14 206	0.27 431	0.23 368	0.21 454	0.24 396	0.21 409	0.15 396	0.18 429	0.21 490	0.09 418	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.09 441	0.10 474

Wz-Net-MNSev	0.22 514	0.13 501	0.31 541	0.20 468	0.14 521	0.36 579	0.24 534	0.33 516	0.44 549	0.28 531	0.40 544	0.38 556	0.19 475	0.24 519	0.25 534	0.09 418	0.07 439	0.09 419	0.09 443	0.12 511	0.10 474

FTStereo	0.12 309	0.06 102	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.07 36	0.15 278	0.21 310	0.18 290	0.12 252	0.24 396	0.12 252	0.12 315	0.13 294	0.13 337	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.10 474

GrayStereo	0.11 242	0.06 102	0.11 199	0.19 411	0.09 293	0.09 114	0.16 344	0.18 254	0.17 264	0.14 300	0.17 298	0.17 360	0.11 284	0.12 248	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.10 474

sAnonymous2	0.13 334	0.12 472	0.24 508	0.20 468	0.12 478	0.17 414	0.13 148	0.26 410	0.21 344	0.11 214	0.11 205	0.13 277	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.09 418	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.15 557	0.10 474

CroCo_RVC	0.13 334	0.12 472	0.24 508	0.20 468	0.12 478	0.17 414	0.13 148	0.26 410	0.21 344	0.11 214	0.11 205	0.13 277	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.09 418	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.15 557	0.10 474

EDNetEfficientorigin	7.91 637	0.31 591	153.02 656	0.19 411	0.09 293	0.21 488	0.16 344	0.22 333	0.59 586	0.72 607	0.67 597	0.42 571	0.50 599	0.24 519	0.39 592	0.08 359	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.12 511	0.10 474

GwcNet	0.20 493	0.13 501	0.19 468	0.18 353	0.12 478	0.24 514	0.19 463	0.35 540	0.43 544	0.20 440	0.32 495	0.33 535	0.20 487	0.22 499	0.24 524	0.11 488	0.09 494	0.09 419	0.09 443	0.09 441	0.10 474

HGLStereo	0.17 455	0.08 294	0.19 468	0.17 270	0.12 478	0.18 433	0.18 423	0.31 486	0.32 474	0.21 454	0.32 495	0.25 465	0.18 459	0.19 444	0.20 470	0.09 418	0.09 494	0.07 253	0.07 331	0.09 441	0.10 474

DMCA	0.14 368	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.09 293	0.15 363	0.17 378	0.23 353	0.27 429	0.14 300	0.19 332	0.17 360	0.18 459	0.15 342	0.17 433	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.09 441	0.10 474

FADNet-RVC-Resample	0.16 435	0.11 454	0.31 541	0.22 512	0.11 446	0.19 456	0.14 206	0.25 392	0.24 384	0.24 491	0.27 451	0.20 400	0.15 396	0.16 376	0.15 402	0.07 296	0.08 465	0.12 517	0.10 482	0.09 441	0.10 474

FADNet_RVC	0.16 435	0.14 513	0.40 564	0.20 468	0.11 446	0.13 305	0.13 148	0.26 410	0.22 358	0.21 454	0.23 384	0.20 400	0.17 445	0.14 320	0.16 418	0.08 359	0.08 465	0.12 517	0.09 443	0.11 496	0.10 474

SuperB	0.20 493	0.10 428	0.56 587	0.16 192	0.09 293	0.18 433	0.18 423	0.24 376	0.50 567	0.26 510	0.39 538	0.17 360	0.21 491	0.22 499	0.21 490	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.12 511	0.10 474

AF-Net	0.22 514	0.17 542	0.17 434	0.26 558	0.13 501	0.25 525	0.24 534	0.32 497	0.50 567	0.25 504	0.33 507	0.38 556	0.26 529	0.28 541	0.25 534	0.11 488	0.10 514	0.16 562	0.11 514	0.11 496	0.10 474

Nwc_Net	0.23 530	0.16 531	0.21 489	0.25 553	0.14 521	0.24 514	0.26 558	0.37 553	0.38 520	0.22 470	0.41 555	0.30 510	0.28 547	0.28 541	0.25 534	0.11 488	0.10 514	0.17 564	0.20 578	0.10 473	0.10 474

ADCL	0.24 537	0.11 454	0.47 576	0.22 512	0.12 478	0.34 570	0.29 580	0.29 462	0.56 580	0.24 491	0.46 568	0.30 510	0.30 559	0.29 547	0.29 563	0.08 359	0.07 439	0.09 419	0.09 443	0.10 473	0.10 474

ADCP+	0.20 493	0.10 428	0.33 547	0.20 468	0.12 478	0.22 496	0.26 558	0.31 486	0.34 493	0.26 510	0.37 524	0.22 427	0.22 500	0.27 529	0.27 553	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.09 441	0.10 474

UCFNet_RVC	0.14 368	0.08 294	0.13 285	0.11 1	0.10 396	0.20 471	0.10 29	0.24 376	0.22 358	0.17 371	0.20 344	0.23 445	0.15 396	0.17 408	0.15 402	0.12 513	0.07 439	0.10 467	0.13 543	0.11 496	0.10 474

DeepPruner_ROB	0.16 435	0.11 454	0.15 372	0.17 270	0.10 396	0.17 414	0.15 278	0.32 497	0.21 344	0.19 417	0.21 365	0.22 427	0.18 459	0.20 469	0.15 402	0.13 536	0.09 494	0.09 419	0.09 443	0.11 496	0.10 474

PWC_ROB	0.21 505	0.16 531	0.26 516	0.18 353	0.11 446	0.22 496	0.13 148	0.32 497	0.49 564	0.30 543	0.40 544	0.32 532	0.24 514	0.31 551	0.22 499	0.10 459	0.07 439	0.11 498	0.08 396	0.11 496	0.10 474

CBMV	0.19 481	0.14 513	0.17 434	0.18 353	0.10 396	0.20 471	0.11 57	0.29 462	0.30 460	0.29 539	0.30 483	0.30 510	0.23 508	0.27 529	0.19 464	0.13 536	0.15 568	0.17 564	0.16 565	0.10 473	0.10 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 558	0.13 501	0.18 457	0.15 111	0.11 446	0.32 561	0.24 534	0.40 569	0.36 506	0.52 593	0.57 590	0.67 604	0.40 584	0.35 570	0.26 545	0.14 550	0.13 553	0.13 532	0.11 514	0.11 496	0.10 474
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
zh-mn7	0.25 548	0.14 513	0.56 587	0.19 411	0.14 521	0.24 514	0.22 511	0.34 525	0.62 592	0.35 562	0.65 595	0.31 523	0.25 523	0.31 551	0.25 534	0.09 418	0.08 465	0.09 419	0.09 443	0.09 441	0.11 500

DDVS	0.15 412	0.10 428	0.21 489	0.16 192	0.12 478	0.15 363	0.14 206	0.25 392	0.19 306	0.18 401	0.29 477	0.27 483	0.12 315	0.19 444	0.15 402	0.09 418	0.06 359	0.09 419	0.07 331	0.11 496	0.11 500

SDNR	0.19 481	0.08 294	0.19 468	0.16 192	0.12 478	0.77 617	0.14 206	0.25 392	0.32 474	0.19 417	0.24 396	0.19 388	0.13 353	0.19 444	0.15 402	0.16 570	0.18 578	0.14 544	0.11 514	0.08 378	0.11 500

DisPM	0.11 242	0.07 193	0.12 239	0.16 192	0.09 293	0.06 10	0.13 148	0.17 224	0.17 264	0.14 300	0.20 344	0.12 252	0.10 259	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.11 500

Wz-Net-SNSev	0.25 548	0.17 542	0.44 570	0.25 553	0.14 521	0.26 535	0.23 522	0.38 561	0.56 580	0.30 543	0.55 582	0.39 564	0.26 529	0.23 510	0.30 568	0.10 459	0.09 494	0.09 419	0.10 482	0.11 496	0.11 500

Wz-Net-LNSev	0.22 514	0.16 531	0.38 561	0.21 497	0.13 501	0.25 525	0.23 522	0.32 497	0.43 544	0.30 543	0.41 555	0.31 523	0.18 459	0.22 499	0.25 534	0.10 459	0.09 494	0.08 338	0.08 396	0.12 511	0.11 500

PFNet+	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.16 192	0.09 293	0.05 4	0.12 86	0.17 224	0.21 344	0.16 355	0.19 332	0.14 297	0.10 259	0.11 162	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.11 500

Anonymous3	0.16 435	0.13 501	0.33 547	0.26 558	0.14 521	0.27 545	0.17 378	0.28 451	0.28 443	0.15 327	0.17 298	0.14 297	0.10 259	0.15 342	0.12 296	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.08 396	0.08 378	0.11 500

hitnet-ft	0.18 469	0.09 370	0.17 434	0.14 60	0.09 293	0.26 535	0.20 484	0.25 392	0.26 419	0.24 491	0.32 495	0.31 523	0.22 500	0.24 519	0.21 490	0.12 513	0.07 439	0.10 467	0.08 396	0.12 511	0.11 500

DANet	0.21 505	0.15 523	0.28 528	0.25 553	0.13 501	0.22 496	0.19 463	0.27 431	0.27 429	0.28 531	0.32 495	0.35 545	0.31 563	0.31 551	0.23 511	0.11 488	0.09 494	0.11 498	0.10 482	0.13 529	0.11 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 481	0.13 501	0.17 434	0.16 192	0.11 446	0.15 363	0.13 148	0.26 410	0.28 443	0.27 516	0.30 483	0.27 483	0.24 514	0.23 510	0.16 418	0.15 554	0.17 576	0.22 582	0.20 578	0.10 473	0.11 500

SANet	0.24 537	0.14 513	0.28 528	0.21 497	0.11 446	0.27 545	0.24 534	0.38 561	0.64 596	0.36 565	0.40 544	0.43 574	0.26 529	0.27 529	0.24 524	0.12 513	0.09 494	0.10 467	0.09 443	0.13 529	0.11 500

SGM_RVC	0.23 530	0.12 472	0.15 372	0.15 111	0.09 293	0.33 567	0.18 423	0.34 525	0.31 467	0.44 586	0.37 524	0.53 593	0.35 574	0.35 570	0.24 524	0.13 536	0.13 553	0.13 532	0.13 543	0.10 473	0.11 500
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.25 548	0.17 542	0.50 578	0.24 542	0.13 501	0.25 525	0.24 534	0.34 525	0.48 558	0.28 531	0.54 580	0.28 493	0.31 563	0.36 576	0.32 576	0.10 459	0.10 514	0.11 498	0.10 482	0.12 511	0.12 513

TCMNet	0.19 481	0.12 472	0.19 468	0.20 468	0.18 570	0.20 471	0.24 534	0.27 431	0.36 506	0.23 482	0.26 442	0.25 465	0.19 475	0.19 444	0.23 511	0.13 536	0.11 526	0.11 498	0.12 533	0.13 529	0.12 513

DCVSM-stereo	0.14 368	0.09 370	0.16 406	0.16 192	0.10 396	0.15 363	0.09 18	0.19 276	0.23 368	0.20 440	0.23 384	0.26 475	0.15 396	0.18 429	0.14 374	0.09 418	0.07 439	0.09 419	0.08 396	0.10 473	0.12 513

DualNet (step1)	0.16 435	0.12 472	0.20 480	0.12 4	0.14 521	0.17 414	0.13 148	0.27 431	0.23 368	0.20 440	0.20 344	0.24 451	0.19 475	0.16 376	0.16 418	0.15 554	0.06 359	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.12 513

test_sample9	0.18 469	0.12 472	0.20 480	0.12 4	0.14 521	0.17 414	0.13 148	0.27 431	0.23 368	0.20 440	0.20 344	0.24 451	0.19 475	0.19 444	0.17 433	0.15 554	0.30 602	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.12 513

test_sample8	0.19 481	0.12 472	0.20 480	0.12 4	0.14 521	0.17 414	0.13 148	0.31 486	0.21 344	0.27 516	0.22 375	0.36 547	0.25 523	0.19 444	0.17 433	0.15 554	0.30 602	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.12 513

NF-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

OCTAStereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

PSM-softLoss	0.12 309	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.08 65	0.13 148	0.24 376	0.17 264	0.14 300	0.19 332	0.13 277	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.12 513

KMStereo	0.12 309	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.08 65	0.13 148	0.24 376	0.17 264	0.14 300	0.19 332	0.13 277	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.12 513

RE-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

TVStereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

APVNet	0.22 514	0.12 472	0.19 468	0.18 353	0.14 521	0.32 561	0.31 593	0.39 565	0.32 474	0.27 516	0.40 544	0.30 510	0.29 555	0.26 526	0.25 534	0.11 488	0.12 540	0.11 498	0.14 546	0.12 511	0.12 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 514	0.21 566	0.24 508	0.26 558	0.11 446	0.23 509	0.14 206	0.39 565	0.24 384	0.32 555	0.36 518	0.30 510	0.21 491	0.19 444	0.21 490	0.17 575	0.14 562	0.21 578	0.16 565	0.12 511	0.12 513

ADCMid	0.25 548	0.15 523	0.40 564	0.20 468	0.14 521	0.25 525	0.26 558	0.34 525	0.38 520	0.36 565	0.44 566	0.34 541	0.40 584	0.35 570	0.33 580	0.10 459	0.09 494	0.11 498	0.11 514	0.13 529	0.12 513

SGM-ForestM	0.32 575	0.12 472	0.16 406	0.16 192	0.11 446	0.39 584	0.19 463	0.41 575	0.50 567	0.52 593	0.54 580	1.32 624	0.42 592	0.40 591	0.27 553	0.14 550	0.16 571	0.16 562	0.16 565	0.12 511	0.12 513

XPNet_ROB	0.22 514	0.11 454	0.19 468	0.22 512	0.13 501	0.22 496	0.19 463	0.34 525	0.40 529	0.30 543	0.39 538	0.39 564	0.26 529	0.26 526	0.28 560	0.15 554	0.10 514	0.10 467	0.10 482	0.13 529	0.12 513

LALA_ROB	0.25 548	0.16 531	0.22 495	0.26 558	0.17 564	0.27 545	0.27 565	0.42 580	0.37 513	0.33 559	0.38 530	0.51 589	0.26 529	0.28 541	0.27 553	0.16 570	0.09 494	0.12 517	0.11 514	0.13 529	0.12 513

SGM-Forest	0.20 493	0.14 513	0.18 457	0.19 411	0.13 501	0.20 471	0.22 511	0.33 516	0.30 460	0.24 491	0.29 477	0.28 493	0.19 475	0.23 510	0.17 433	0.15 554	0.16 571	0.15 556	0.14 546	0.12 511	0.12 513
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.30 630	0.34 594	59.09 655	0.18 353	0.13 501	0.26 535	0.22 511	0.27 431	0.72 605	1.90 635	0.70 601	0.44 576	0.45 595	0.29 547	0.41 598	0.09 418	0.09 494	0.12 517	0.09 443	0.14 542	0.13 532

pcwnet_v2	0.19 481	0.10 428	0.26 516	0.17 270	0.14 521	0.18 433	0.15 278	0.37 553	0.46 556	0.19 417	0.24 396	0.21 409	0.19 475	0.20 469	0.19 464	0.13 536	0.10 514	0.10 467	0.10 482	0.11 496	0.13 532

FINET	0.21 505	0.18 553	0.26 516	0.18 353	0.16 549	0.23 509	0.23 522	0.32 497	0.48 558	0.25 504	0.32 495	0.22 427	0.22 500	0.22 499	0.17 433	0.18 576	0.16 571	0.11 498	0.10 482	0.15 557	0.13 532

S-Stereo	0.20 493	0.12 472	0.25 513	0.21 497	0.13 501	0.20 471	0.18 423	0.32 497	0.43 544	0.23 482	0.36 518	0.28 493	0.30 559	0.19 444	0.22 499	0.09 418	0.12 540	0.10 467	0.10 482	0.13 529	0.13 532

G-Net	0.24 537	0.16 531	0.36 556	0.22 512	0.16 549	0.51 594	0.23 522	0.29 462	0.34 493	0.36 565	0.38 530	0.31 523	0.29 555	0.27 529	0.26 545	0.11 488	0.09 494	0.12 517	0.09 443	0.16 564	0.13 532

NCC-stereo	0.24 537	0.15 523	0.31 541	0.26 558	0.16 549	0.20 471	0.30 587	0.40 569	0.40 529	0.24 491	0.38 530	0.33 535	0.28 547	0.36 576	0.27 553	0.12 513	0.11 526	0.15 556	0.22 583	0.13 529	0.13 532

stereogan	0.22 514	0.11 454	0.21 489	0.20 468	0.12 478	0.31 560	0.19 463	0.35 540	0.44 549	0.22 470	0.39 538	0.35 545	0.27 537	0.33 561	0.22 499	0.10 459	0.12 540	0.10 467	0.10 482	0.14 542	0.13 532

edge stereo	0.22 514	0.13 501	0.20 480	0.21 497	0.13 501	0.23 509	0.16 344	0.32 497	0.42 539	0.32 555	0.40 544	0.38 556	0.35 574	0.25 524	0.24 524	0.13 536	0.11 526	0.14 544	0.11 514	0.12 511	0.13 532

Abc-Net	0.24 537	0.15 523	0.31 541	0.26 558	0.16 549	0.20 471	0.30 587	0.40 569	0.40 529	0.24 491	0.38 530	0.33 535	0.28 547	0.36 576	0.27 553	0.12 513	0.11 526	0.15 556	0.22 583	0.13 529	0.13 532
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 530	0.12 472	0.28 528	0.21 497	0.13 501	0.28 552	0.16 344	0.35 540	0.66 600	0.27 516	0.33 507	0.30 510	0.21 491	0.31 551	0.29 563	0.10 459	0.08 465	0.09 419	0.10 482	0.13 529	0.13 532

DeepPrunerF	0.24 537	0.17 542	0.42 569	0.26 558	0.16 549	0.22 496	0.28 571	0.37 553	0.50 567	0.26 510	0.29 477	0.24 451	0.28 547	0.21 486	0.22 499	0.15 554	0.11 526	0.20 577	0.18 576	0.12 511	0.13 532

ADCPNet	0.25 548	0.16 531	0.61 593	0.21 497	0.15 539	0.35 578	0.25 549	0.32 497	0.35 502	0.30 543	0.40 544	0.36 547	0.28 547	0.28 541	0.32 576	0.12 513	0.10 514	0.11 498	0.12 533	0.14 542	0.13 532

PA-Net	0.23 530	0.18 553	0.33 547	0.28 573	0.22 582	0.21 488	0.38 602	0.29 462	0.39 523	0.22 470	0.32 495	0.25 465	0.26 529	0.20 469	0.25 534	0.09 418	0.23 596	0.15 556	0.22 583	0.09 441	0.13 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 530	0.15 523	0.17 434	0.34 588	0.18 570	0.24 514	0.23 522	0.34 525	0.28 443	0.31 549	0.38 530	0.38 556	0.28 547	0.23 510	0.24 524	0.15 554	0.12 540	0.18 573	0.21 580	0.13 529	0.13 532

NOSS_ROB	0.19 481	0.12 472	0.18 457	0.16 192	0.12 478	0.15 363	0.12 86	0.30 476	0.32 474	0.20 440	0.22 375	0.27 483	0.23 508	0.21 486	0.16 418	0.16 570	0.18 578	0.23 583	0.21 580	0.12 511	0.13 532

ETE_ROB	0.23 530	0.17 542	0.22 495	0.25 553	0.13 501	0.26 535	0.29 580	0.31 486	0.36 506	0.28 531	0.36 518	0.45 578	0.26 529	0.27 529	0.26 545	0.11 488	0.08 465	0.12 517	0.09 443	0.14 542	0.13 532

PDISCO_ROB	0.27 558	0.16 531	0.26 516	0.28 573	0.20 576	0.32 561	0.26 558	0.44 586	0.57 582	0.28 531	0.40 544	0.45 578	0.29 555	0.33 561	0.34 582	0.12 513	0.09 494	0.17 564	0.16 565	0.17 571	0.13 532

Wz-Net-TNSev	0.29 566	0.20 560	0.65 596	0.19 411	0.15 539	0.38 583	0.27 565	0.35 540	0.55 577	0.34 561	0.42 561	0.45 578	0.38 579	0.32 558	0.30 568	0.12 513	0.13 553	0.10 467	0.12 533	0.15 557	0.14 549

UDG	0.21 505	0.17 542	0.19 468	0.23 533	0.15 539	0.30 559	0.20 484	0.33 516	0.35 502	0.23 482	0.28 465	0.31 523	0.27 537	0.20 469	0.22 499	0.15 554	0.12 540	0.13 532	0.09 443	0.14 542	0.14 549

SACVNet	0.18 469	0.12 472	0.14 320	0.17 270	0.13 501	0.22 496	0.18 423	0.31 486	0.30 460	0.23 482	0.31 491	0.30 510	0.22 500	0.22 499	0.17 433	0.11 488	0.08 465	0.10 467	0.10 482	0.12 511	0.14 549

PSM-AAD	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.19 411	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.20 287	0.13 169	0.12 252	0.14 248	0.18 374	0.11 284	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.14 549

FAT-Stereo	0.20 493	0.12 472	0.22 495	0.21 497	0.12 478	0.17 414	0.18 423	0.34 525	0.39 523	0.27 516	0.37 524	0.34 541	0.32 567	0.21 486	0.20 470	0.09 418	0.11 526	0.10 467	0.09 443	0.11 496	0.14 549

RP	0.21 505	0.13 501	0.21 489	0.23 533	0.11 446	0.21 488	0.20 484	0.25 392	0.44 549	0.21 454	0.38 530	0.36 547	0.24 514	0.27 529	0.25 534	0.11 488	0.12 540	0.13 532	0.12 533	0.12 511	0.14 549

WCMA_ROB	0.24 537	0.11 454	0.22 495	0.17 270	0.14 521	0.32 561	0.15 278	0.32 497	0.32 474	0.38 570	0.53 578	0.40 568	0.34 572	0.34 564	0.25 534	0.11 488	0.12 540	0.12 517	0.10 482	0.14 542	0.14 549

SQANet	0.23 530	0.23 571	0.30 539	0.30 583	0.19 573	0.27 545	0.13 148	0.29 462	0.33 481	0.24 491	0.37 524	0.31 523	0.22 500	0.27 529	0.23 511	0.15 554	0.10 514	0.21 578	0.16 565	0.21 579	0.15 556

LCNet	0.11 242	0.07 193	0.09 91	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.21 310	0.15 215	0.11 214	0.15 265	0.16 340	0.11 284	0.12 248	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.15 556

MFN_U_SF_RVC	0.32 575	0.21 566	0.55 584	0.30 583	0.15 539	0.34 570	0.17 378	0.52 600	0.46 556	0.46 590	0.55 582	0.59 596	0.39 581	0.35 570	0.37 588	0.15 554	0.14 562	0.18 573	0.21 580	0.16 564	0.15 556

RTS	0.45 594	0.19 556	3.26 628	0.24 542	0.15 539	0.74 611	0.20 484	0.36 547	0.76 611	0.42 582	0.43 564	0.31 523	0.41 589	0.53 604	0.35 583	0.10 459	0.08 465	0.13 532	0.12 533	0.15 557	0.15 556

RTSA	0.45 594	0.19 556	3.26 628	0.24 542	0.15 539	0.74 611	0.20 484	0.36 547	0.76 611	0.42 582	0.43 564	0.31 523	0.41 589	0.53 604	0.35 583	0.10 459	0.08 465	0.13 532	0.12 533	0.15 557	0.15 556

AnyNet_C01	0.36 582	0.25 579	1.37 622	0.22 512	0.17 564	0.48 592	0.27 565	0.35 540	0.39 523	0.39 572	0.74 605	0.46 582	0.38 579	0.45 595	0.47 604	0.13 536	0.13 553	0.13 532	0.14 546	0.14 542	0.15 556

AnyNet_C32	0.26 556	0.16 531	0.36 556	0.20 468	0.16 549	0.25 525	0.30 587	0.32 497	0.44 549	0.31 549	0.49 572	0.30 510	0.33 568	0.40 591	0.33 580	0.12 513	0.12 540	0.12 517	0.14 546	0.14 542	0.15 556

RYNet	0.22 514	0.12 472	0.22 495	0.19 411	0.17 564	0.46 588	0.26 558	0.38 561	0.48 558	0.24 491	0.28 465	0.34 541	0.23 508	0.20 469	0.30 568	0.10 459	0.06 359	0.09 419	0.09 443	0.13 529	0.15 556

CC-Net-ROB	0.28 562	0.31 591	0.36 556	0.29 581	0.15 539	0.25 525	0.19 463	0.45 589	0.33 481	0.39 572	0.37 524	0.39 564	0.31 563	0.27 529	0.26 545	0.24 598	0.19 581	0.30 599	0.23 587	0.18 574	0.15 556

CSAN	0.29 566	0.24 574	0.27 523	0.34 588	0.19 573	0.33 567	0.42 606	0.37 553	0.50 567	0.38 570	0.40 544	0.44 576	0.33 568	0.28 541	0.30 568	0.20 583	0.16 571	0.19 575	0.19 577	0.14 542	0.15 556

DispFullNet	0.27 558	0.21 566	0.65 596	0.28 573	0.16 549	0.26 535	0.17 378	0.33 516	0.58 585	0.27 516	0.38 530	0.43 574	0.23 508	0.38 583	0.23 511	0.12 513	0.06 359	0.19 575	0.11 514	0.21 579	0.15 556

PSMNet-RUCA	0.27 558	0.33 593	0.41 567	0.36 592	0.32 600	0.18 433	0.19 463	0.42 580	0.30 460	0.33 559	0.41 555	0.39 564	0.25 523	0.31 551	0.20 470	0.18 576	0.10 514	0.25 585	0.15 561	0.21 579	0.16 567

WZ-Net	0.28 562	0.17 542	0.78 610	0.22 512	0.16 549	0.34 570	0.29 580	0.39 565	0.57 582	0.24 491	0.55 582	0.37 552	0.24 514	0.33 561	0.35 583	0.09 418	0.08 465	0.09 419	0.10 482	0.14 542	0.16 567

DDUNet	0.22 514	0.17 542	0.21 489	0.22 512	0.15 539	0.25 525	0.24 534	0.29 462	0.30 460	0.31 549	0.36 518	0.33 535	0.25 523	0.24 519	0.20 470	0.18 576	0.13 553	0.17 564	0.11 514	0.16 564	0.16 567

KYRaft	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.22 333	0.12 133	0.13 279	0.16 277	0.20 400	0.10 259	0.12 248	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.06 247	0.16 567

psmorigin	0.25 548	0.15 523	0.34 555	0.17 270	0.13 501	0.23 509	0.14 206	0.34 525	0.33 481	0.41 579	0.55 582	0.41 570	0.37 578	0.34 564	0.27 553	0.11 488	0.15 568	0.11 498	0.11 514	0.12 511	0.16 567

RGC	0.25 548	0.20 560	0.29 536	0.28 573	0.16 549	0.22 496	0.23 522	0.32 497	0.44 549	0.27 516	0.40 544	0.38 556	0.27 537	0.36 576	0.22 499	0.11 488	0.13 553	0.17 564	0.17 572	0.14 542	0.16 567

ADCS	0.29 566	0.18 553	0.45 571	0.21 497	0.17 564	0.28 552	0.23 522	0.41 575	0.63 595	0.40 575	0.49 572	0.40 568	0.36 576	0.39 587	0.40 595	0.13 536	0.12 540	0.13 532	0.14 546	0.16 564	0.16 567

DPSNet	0.28 562	0.16 531	0.31 541	0.18 353	0.13 501	0.54 596	0.42 606	0.51 599	0.67 601	0.29 539	0.38 530	0.38 556	0.29 555	0.31 551	0.23 511	0.11 488	0.10 514	0.11 498	0.08 396	0.20 578	0.16 567

ISRNet	0.18 469	0.08 294	0.19 468	0.19 411	0.13 501	0.15 363	0.12 86	0.30 476	0.32 474	0.21 454	0.25 425	0.27 483	0.17 445	0.17 408	0.20 470	0.20 583	0.08 465	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.17 575

Anonymous_2	0.22 514	0.17 542	0.28 528	0.15 111	0.16 549	0.32 561	0.22 511	0.22 333	0.17 264	0.23 482	0.24 396	0.26 475	0.27 537	0.27 529	0.23 511	0.22 592	0.25 598	0.17 564	0.17 572	0.17 571	0.17 575

GANetREF_RVC	0.31 573	0.34 594	0.27 523	0.35 590	0.16 549	0.32 561	0.41 603	0.48 593	0.51 574	0.35 562	0.35 515	0.34 541	0.33 568	0.39 587	0.32 576	0.27 600	0.20 584	0.29 597	0.15 561	0.18 574	0.17 575
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
ccnet	0.29 566	0.28 586	0.23 504	0.20 468	0.28 594	0.41 587	0.21 501	0.45 589	0.33 481	0.36 565	0.46 568	0.36 547	0.30 559	0.39 587	0.42 599	0.23 596	0.14 562	0.21 578	0.17 572	0.23 583	0.18 578

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 591	0.39 598	0.54 582	0.40 595	0.20 576	0.64 603	0.32 595	0.53 602	0.72 605	0.71 605	0.72 602	0.61 598	0.54 601	0.51 600	0.46 603	0.20 583	0.19 581	0.29 597	0.30 599	0.23 583	0.18 578

FADNet-RVC	0.20 493	0.20 560	0.38 561	0.21 497	0.16 549	0.20 471	0.15 278	0.26 410	0.26 419	0.26 510	0.32 495	0.26 475	0.21 491	0.22 499	0.19 464	0.12 513	0.13 553	0.12 517	0.14 546	0.13 529	0.18 578

FADNet	0.21 505	0.22 570	0.36 556	0.18 353	0.17 564	0.24 514	0.13 148	0.31 486	0.31 467	0.23 482	0.25 425	0.27 483	0.21 491	0.19 444	0.15 402	0.13 536	0.15 568	0.12 517	0.15 561	0.16 564	0.18 578

XQC	0.28 562	0.23 571	0.51 579	0.28 573	0.19 573	0.34 570	0.27 565	0.36 547	0.57 582	0.31 549	0.30 483	0.37 552	0.30 559	0.38 583	0.38 590	0.13 536	0.09 494	0.15 556	0.12 533	0.17 571	0.18 578

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 572	0.24 574	0.29 536	0.36 592	0.16 549	0.34 570	0.30 587	0.32 497	0.42 539	0.40 575	0.46 568	0.38 556	0.31 563	0.34 564	0.28 560	0.19 581	0.20 584	0.26 586	0.29 597	0.18 574	0.19 583

SHD	0.26 556	0.15 523	0.30 539	0.24 542	0.18 570	0.22 496	0.15 278	0.38 561	0.71 604	0.32 555	0.41 555	0.36 547	0.28 547	0.32 558	0.29 563	0.12 513	0.11 526	0.14 544	0.13 543	0.16 564	0.20 584

SAMSARA	0.40 587	0.28 586	0.33 547	0.55 606	0.39 601	0.82 618	1.23 633	0.47 592	0.51 574	0.36 565	0.35 515	0.55 595	0.39 581	0.38 583	0.39 592	0.15 554	0.20 584	0.15 556	0.14 546	0.23 583	0.20 584

BEATNet-Init1	0.52 600	0.27 582	0.62 594	0.30 583	0.21 580	0.76 615	0.29 580	0.54 603	0.65 599	0.86 616	0.95 617	2.07 633	0.62 611	0.56 608	0.42 599	0.18 576	0.18 578	0.23 583	0.22 583	0.22 582	0.21 586

PASM	0.32 575	0.24 574	0.48 577	0.28 573	0.27 593	0.29 556	0.30 587	0.34 525	0.49 564	0.35 562	0.39 538	0.46 582	0.34 572	0.34 564	0.35 583	0.23 596	0.25 598	0.26 586	0.28 596	0.23 583	0.21 586

MSMD_ROB	0.31 573	0.26 580	0.26 516	0.24 542	0.21 580	0.34 570	0.25 549	0.34 525	0.39 523	0.40 575	0.69 599	0.45 578	0.40 584	0.34 564	0.27 553	0.20 583	0.19 581	0.26 586	0.25 589	0.23 583	0.22 588

DGSMNet	0.24 537	0.19 556	0.33 547	0.21 497	0.24 587	0.24 514	0.20 484	0.35 540	0.41 532	0.24 491	0.32 495	0.38 556	0.21 491	0.29 547	0.23 511	0.12 513	0.11 526	0.14 544	0.16 565	0.23 583	0.23 589

FC-DCNN v2	0.33 578	0.27 582	0.28 528	0.26 558	0.23 585	0.37 580	0.28 571	0.40 569	0.43 544	0.45 587	0.56 587	0.51 589	0.40 584	0.37 581	0.29 563	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590	0.24 590

ACVNet_1	0.44 592	0.49 603	0.60 592	0.45 600	0.28 594	0.49 593	0.27 565	0.57 607	0.72 605	0.62 600	0.58 592	0.74 608	0.49 598	0.50 598	0.35 583	0.26 599	0.24 597	0.39 603	0.29 597	0.31 601	0.24 590

FCDSN-DC	0.33 578	0.28 586	0.28 528	0.30 583	0.24 587	0.39 584	0.28 571	0.42 580	0.42 539	0.43 585	0.53 578	0.51 589	0.41 589	0.36 576	0.30 568	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590	0.24 590
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 594	0.27 582	0.27 523	0.27 570	0.24 587	0.47 590	0.31 593	0.55 604	0.59 586	0.72 607	1.13 626	1.15 618	0.61 609	0.52 602	0.37 588	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.31 601	0.25 590	0.24 590

FC-DCNN	0.33 578	0.27 582	0.28 528	0.26 558	0.23 585	0.37 580	0.28 571	0.40 569	0.43 544	0.45 587	0.55 582	0.51 589	0.40 584	0.37 581	0.30 568	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590	0.24 590

ELAS_RVC	0.41 589	0.29 589	0.33 547	0.28 573	0.24 587	0.54 596	0.36 598	0.49 595	0.59 586	0.72 607	0.74 605	0.65 602	0.54 601	0.54 606	0.40 595	0.22 592	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.26 595	0.25 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 589	0.29 589	0.33 547	0.27 570	0.24 587	0.60 601	0.36 598	0.50 598	0.50 567	0.71 605	0.79 609	0.67 604	0.54 601	0.51 600	0.42 599	0.22 592	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.26 595	0.25 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 584	0.53 604	0.55 584	0.45 600	0.24 587	0.47 590	0.18 423	0.49 595	0.64 596	0.42 582	0.45 567	0.60 597	0.27 537	0.34 564	0.24 524	0.33 603	0.14 562	0.48 606	0.42 607	0.30 598	0.26 597

otaku	0.39 584	0.37 597	0.52 580	0.44 599	0.28 594	0.58 598	0.24 534	0.41 575	0.62 592	0.40 575	0.49 572	0.46 582	0.33 568	0.40 591	0.32 576	0.30 601	0.30 602	0.39 603	0.33 602	0.29 597	0.28 598

Ntro	0.40 587	0.40 599	0.53 581	0.46 603	0.30 598	0.65 604	0.24 534	0.46 591	0.68 602	0.41 579	0.49 572	0.48 587	0.42 592	0.39 587	0.31 575	0.32 602	0.28 600	0.37 602	0.30 599	0.32 602	0.29 599

Consistency-Raft	0.44 592	0.40 599	0.45 571	0.37 594	0.43 605	0.46 588	0.41 603	0.57 607	0.55 577	0.32 555	0.73 603	0.33 535	0.48 597	0.42 594	0.49 606	0.39 605	0.35 607	0.45 605	0.51 614	0.42 605	0.29 599

NVStereoNet_ROB	0.46 597	0.36 596	0.46 575	0.41 597	0.28 594	0.34 570	0.34 596	0.48 593	0.60 589	0.72 607	0.93 615	0.70 607	0.66 612	0.47 596	0.60 614	0.22 592	0.33 606	0.34 601	0.34 604	0.30 598	0.30 601
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 584	0.20 560	0.39 563	0.31 587	0.22 582	0.29 556	0.43 608	0.52 600	0.96 618	0.55 597	0.79 609	0.53 593	0.59 608	0.52 602	0.38 590	0.19 581	0.14 562	0.17 564	0.14 546	0.24 589	0.31 602

MADNet+	0.75 612	0.71 614	3.70 631	0.66 609	0.41 603	0.98 623	0.97 631	0.69 612	0.73 609	0.52 593	0.57 590	0.64 600	0.68 614	0.86 622	1.01 630	0.34 604	0.36 608	0.28 596	0.23 587	0.36 604	0.31 602

LSM	0.33 578	0.20 560	0.58 590	0.26 558	0.60 617	0.34 570	0.25 549	0.42 580	0.48 558	0.45 587	0.58 592	0.42 571	0.36 576	0.35 570	0.25 534	0.12 513	0.20 584	0.14 544	0.16 565	0.19 577	0.33 604

MonStereo1	0.47 598	0.26 580	0.58 590	0.28 573	0.20 576	0.39 584	0.18 423	0.49 595	0.64 596	0.52 593	0.87 612	1.01 613	0.57 606	0.50 598	0.56 611	0.53 614	0.31 605	0.54 612	0.40 605	0.33 603	0.34 605

JetBlue	0.71 609	0.45 602	1.14 620	0.51 604	0.47 607	2.02 633	0.64 620	0.75 613	0.70 603	0.69 604	0.77 608	1.22 620	0.83 619	1.03 630	1.01 630	0.40 606	0.28 600	0.33 600	0.33 602	0.30 598	0.34 605

ACVNet_2	0.66 608	0.66 612	0.68 604	0.63 608	0.41 603	0.71 609	0.49 610	0.96 622	1.39 627	0.89 617	1.09 622	1.04 614	0.73 615	0.54 606	0.47 604	0.43 609	0.40 609	0.53 611	0.44 608	0.47 606	0.35 607

IMH-64-1	0.65 606	0.61 608	0.68 604	0.71 610	0.51 608	0.59 599	0.49 610	0.91 618	0.85 613	0.74 611	1.02 619	0.81 609	0.78 617	0.79 615	0.49 606	0.42 607	0.46 611	0.71 615	0.47 609	0.52 608	0.39 608

IMH-64	0.65 606	0.61 608	0.68 604	0.71 610	0.51 608	0.59 599	0.49 610	0.91 618	0.85 613	0.74 611	1.02 619	0.81 609	0.78 617	0.79 615	0.49 606	0.42 607	0.46 611	0.71 615	0.47 609	0.52 608	0.39 608

RainbowNet	0.54 602	0.61 608	0.70 608	0.57 607	0.43 605	0.65 604	0.37 601	0.60 609	0.87 615	0.50 592	0.66 596	0.64 600	0.47 596	0.49 597	0.43 602	0.47 611	0.48 616	0.52 610	0.41 606	0.52 608	0.40 610

IMH	0.71 609	0.64 611	0.68 604	0.76 612	0.54 610	0.69 607	0.54 614	0.98 624	1.10 620	0.82 615	1.09 622	0.89 611	0.88 622	0.87 623	0.52 610	0.44 610	0.50 620	0.75 618	0.51 614	0.56 613	0.41 611

PWCK	0.71 609	0.94 623	0.95 617	0.76 612	0.31 599	0.74 611	0.36 598	0.90 617	0.90 616	0.96 620	0.75 607	0.95 612	0.61 609	0.87 623	0.66 617	0.72 623	0.46 611	0.75 618	0.49 611	0.69 621	0.44 612

GCST	0.37 583	0.42 601	0.26 516	1.02 625	0.39 601	0.18 433	0.08 7	0.20 287	0.17 264	0.28 531	0.25 425	0.15 326	0.12 315	0.16 376	0.14 374	0.64 621	0.43 610	0.75 618	0.65 621	0.63 614	0.46 613

TorneroNet-64	0.76 613	0.72 615	0.74 609	0.78 614	0.58 616	0.91 622	0.56 615	0.84 616	1.29 624	0.66 601	0.90 613	1.40 626	0.75 616	0.85 621	0.67 620	0.49 612	0.46 611	0.72 617	0.59 617	0.67 618	0.53 614

anonymity	0.53 601	0.58 606	0.65 596	0.41 597	0.61 618	0.53 595	0.41 603	0.56 605	0.41 532	0.55 597	0.50 576	0.49 588	0.55 604	0.58 609	0.50 609	0.58 617	0.50 620	0.51 608	0.51 614	0.51 607	0.57 615

WAO-7	0.79 614	0.78 617	0.54 582	0.85 618	0.67 621	0.74 611	0.68 624	1.05 627	1.32 625	0.90 618	1.20 629	1.04 614	0.92 623	0.69 613	0.66 617	0.60 619	0.62 630	0.67 614	0.68 623	0.64 615	0.58 616

WAO-6	0.81 615	0.80 618	0.62 594	0.86 619	0.63 619	0.76 615	0.58 617	0.98 624	1.54 632	0.90 618	0.96 618	1.07 616	1.03 627	0.70 614	0.66 617	0.72 623	0.49 618	0.90 626	0.71 624	0.68 619	0.58 616

Dean	0.87 618	0.86 622	0.79 612	0.81 616	0.56 613	0.90 619	0.63 618	1.15 633	1.73 633	1.15 628	1.15 627	1.31 623	0.99 626	0.81 617	0.81 626	0.57 616	0.56 627	0.77 622	0.64 620	0.66 617	0.58 616

SPS-STEREO	0.57 604	0.58 606	0.65 596	0.45 600	0.55 612	0.62 602	0.44 609	0.62 610	0.50 567	0.68 603	0.64 594	0.66 603	0.57 606	0.61 610	0.60 614	0.62 620	0.47 615	0.51 608	0.49 611	0.55 612	0.58 616
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 603	0.57 605	0.65 596	0.40 595	0.54 610	0.66 606	0.49 610	0.56 605	0.45 555	0.66 601	0.69 599	0.67 604	0.56 605	0.63 611	0.56 611	0.59 618	0.48 616	0.50 607	0.50 613	0.52 608	0.58 616

LVE	0.83 617	0.85 621	0.85 615	0.80 615	0.56 613	1.04 628	0.65 621	1.05 627	1.47 630	0.96 620	1.22 630	1.10 617	0.85 620	0.83 618	0.71 622	0.49 612	0.55 626	0.76 621	0.60 619	0.65 616	0.59 621

WAO-8	0.91 619	0.81 619	0.65 596	0.94 622	0.69 622	0.90 619	0.67 622	1.07 630	1.83 635	1.06 625	1.45 632	1.30 621	1.07 628	0.84 619	0.78 623	0.74 625	0.53 623	0.86 624	0.75 625	0.69 621	0.62 622

Venus	0.91 619	0.81 619	0.65 596	0.94 622	0.69 622	0.90 619	0.67 622	1.07 630	1.83 635	1.06 625	1.45 632	1.30 621	1.07 628	0.84 619	0.78 623	0.74 625	0.53 623	0.86 624	0.75 625	0.69 621	0.62 622

TorneroNet	0.82 616	0.74 616	0.81 614	0.84 617	0.63 619	0.99 624	0.63 618	0.96 622	1.16 621	0.80 614	1.11 624	1.36 625	0.86 621	0.93 626	0.80 625	0.56 615	0.49 618	0.78 623	0.66 622	0.73 624	0.63 624

MFMNet_re	0.64 605	0.66 612	0.65 596	0.51 604	0.69 622	0.69 607	0.57 616	0.64 611	0.73 609	0.60 599	0.73 603	0.62 599	0.67 613	0.65 612	0.60 614	0.66 622	0.58 629	0.63 613	0.59 617	0.68 619	0.69 625

UNDER WATER-64	0.95 621	0.94 623	1.43 624	0.87 620	0.56 613	1.18 631	0.87 628	0.77 614	0.94 617	1.04 623	0.85 611	1.58 631	1.21 633	0.94 627	0.96 628	0.87 629	0.57 628	1.03 629	0.88 630	0.78 625	0.73 626

UNDER WATER	0.97 622	0.97 625	1.42 623	0.99 624	0.70 625	1.12 630	0.84 627	0.80 615	1.08 619	1.01 622	0.90 613	1.55 630	1.22 634	1.03 630	1.00 629	0.78 627	0.53 623	1.02 628	0.87 629	0.80 626	0.74 627

ktn	1.01 624	1.21 628	0.80 613	1.23 629	0.86 628	1.01 626	0.87 628	0.94 621	1.39 627	1.04 623	1.12 625	1.15 618	1.07 628	0.94 627	0.59 613	1.28 634	0.71 632	1.38 634	0.83 628	1.02 630	0.75 628

notaker	0.97 622	1.11 626	0.98 618	1.13 627	0.81 626	0.73 610	0.68 624	0.93 620	1.16 621	1.18 630	1.18 628	1.41 627	1.16 632	1.08 632	0.69 621	0.81 628	0.64 631	1.17 630	0.79 627	0.98 628	0.80 629

HanzoNet	1.29 627	1.26 630	1.19 621	1.12 626	0.85 627	1.02 627	0.83 626	1.03 626	1.48 631	1.64 633	1.61 634	2.50 635	1.72 635	1.61 634	1.61 633	1.26 633	0.80 633	1.31 633	1.01 632	1.02 630	0.86 630

KSHMR	1.09 625	1.17 627	0.88 616	1.25 630	1.00 630	0.99 624	0.96 630	1.13 632	1.37 626	1.16 629	1.29 631	1.41 627	0.96 625	1.01 629	0.92 627	1.03 632	1.08 634	1.20 631	1.03 633	1.01 629	0.97 631

JetRed	1.62 628	1.46 631	2.98 626	0.92 621	1.21 631	4.99 636	1.53 636	1.27 635	1.39 627	1.83 634	1.74 635	1.60 632	0.95 624	1.41 633	2.45 637	0.90 631	1.60 635	0.93 627	0.90 631	1.35 632	0.99 632

DPSimNet_ROB	1.11 626	1.23 629	0.78 610	1.13 627	0.88 629	1.10 629	1.13 632	1.16 634	1.23 623	1.43 632	1.02 619	1.41 627	1.10 631	0.90 625	1.60 632	1.46 635	0.51 622	1.21 632	1.03 633	0.90 627	1.01 633

tt	4.67 632	0.06 102	3.55 630	2.02 632	1.55 632	10.25 640	16.71 641	8.91 645	5.03 638	1.31 631	0.94 616	4.71 636	4.76 637	3.33 636	5.87 639	6.06 644	10.30 648	1.88 638	2.11 638	2.75 635	1.21 634

MADNet++	1.95 629	1.75 632	1.59 625	1.82 631	1.69 633	2.33 634	1.40 635	2.35 636	2.09 637	2.57 636	2.36 637	2.24 634	2.17 636	2.28 635	2.34 635	1.87 636	1.66 636	1.54 635	1.34 635	1.92 633	1.77 635

USTest	6.22 633	2.73 635	3.00 627	6.57 639	7.29 639	14.37 642	21.57 642	7.00 644	9.56 643	5.34 640	6.10 638	5.72 639	7.64 640	6.41 641	6.96 640	1.97 637	3.42 642	1.64 636	2.15 639	2.66 634	2.36 636

PML	8.91 640	9.34 646	6.13 633	5.35 636	6.41 638	14.99 643	23.38 648	5.27 637	6.83 639	18.04 649	28.19 657	7.67 641	6.83 639	7.85 642	5.75 638	5.35 643	1.83 637	5.95 647	1.93 637	8.64 644	2.52 637

xxxxx1	7.79 634	5.02 639	7.31 635	3.12 633	3.85 635	16.35 644	22.88 643	5.86 641	8.69 640	7.97 641	8.54 639	9.12 643	8.27 641	10.18 643	10.92 641	2.42 638	2.45 638	3.56 641	12.37 645	3.77 636	3.06 638

tt_ll	7.79 634	5.02 639	7.31 635	3.12 633	3.85 635	16.35 644	22.88 643	5.86 641	8.69 640	7.97 641	8.54 639	9.12 643	8.27 641	10.18 643	10.92 641	2.42 638	2.45 638	3.56 641	12.37 645	3.77 636	3.06 638

ff	7.79 634	5.02 639	7.31 635	3.12 633	3.85 635	16.35 644	22.88 643	5.86 641	8.69 640	7.97 641	8.54 639	9.12 643	8.27 641	10.18 643	10.92 641	2.42 638	2.45 638	3.56 641	12.37 645	3.77 636	3.06 638

TCMNet-wrong-test	3.67 631	5.48 642	3.89 632	12.18 643	11.75 645	4.65 635	3.88 637	1.06 629	0.72 605	1.09 627	2.15 636	6.30 640	0.53 600	3.43 637	2.36 636	0.89 630	0.20 584	1.87 637	1.69 636	5.57 641	3.62 641

Anonymous_1	10.96 644	7.92 643	7.46 638	10.33 640	10.06 640	18.65 648	26.34 649	11.06 646	13.44 647	9.40 644	10.05 644	9.67 646	11.23 646	10.73 646	12.72 646	6.42 645	8.38 645	5.77 644	10.61 644	12.12 645	6.77 642

DPSMNet_ROB	8.06 638	4.48 637	8.63 641	5.37 638	10.74 642	8.32 638	22.98 647	5.46 638	13.36 646	5.12 638	9.92 642	5.08 637	10.40 644	5.53 640	12.58 644	3.80 642	8.00 643	3.50 639	7.02 642	3.83 639	7.14 643

DGTPSM_ROB	8.06 638	4.48 637	8.63 641	5.35 636	10.72 641	8.32 638	22.97 646	5.46 638	13.35 645	5.12 638	9.92 642	5.08 637	10.40 644	5.52 639	12.58 644	3.79 641	8.00 643	3.50 639	7.02 642	3.83 639	7.14 643

DPSM_ROB	11.15 645	8.58 644	8.00 639	10.88 641	11.58 643	19.10 649	26.71 650	12.05 647	14.07 648	10.36 645	10.84 645	10.33 647	11.86 647	11.70 647	13.54 647	6.99 646	8.79 646	5.89 645	6.95 640	7.29 642	7.42 645

DPSM	11.15 645	8.58 644	8.00 639	10.88 641	11.58 643	19.10 649	26.71 650	12.05 647	14.07 648	10.36 645	10.84 645	10.33 647	11.86 647	11.70 647	13.54 647	6.99 646	8.79 646	5.89 645	6.95 640	7.29 642	7.42 645

FlowAnything	22.44 652	17.35 652	16.14 647	22.07 651	23.23 650	38.39 654	53.77 653	24.25 655	28.44 656	20.96 656	21.82 654	20.70 651	23.84 651	23.49 654	27.14 652	14.04 648	17.79 655	11.75 648	14.15 653	14.65 646	14.89 647

LSM0	22.87 654	17.28 648	18.96 648	22.19 652	29.04 656	38.42 656	53.71 652	24.28 656	28.31 652	20.78 655	21.00 650	21.43 656	24.16 656	23.50 655	27.39 654	14.09 653	17.38 650	11.84 653	14.04 652	14.73 651	14.89 647

CasAABBNet	22.42 649	17.33 649	16.01 645	22.01 647	23.28 651	38.32 651	53.80 654	24.14 654	28.41 655	20.60 651	21.77 653	20.89 655	23.91 653	23.43 653	27.36 653	14.07 649	17.69 651	11.83 650	14.01 649	14.67 647	14.95 649

RAFT-FEzeroshot	22.43 650	17.33 649	15.98 643	22.02 648	23.31 652	38.34 652	53.82 655	24.05 652	28.39 653	20.61 652	21.76 651	20.88 653	23.92 654	23.41 651	27.42 655	14.07 649	17.69 651	11.83 650	14.02 650	14.69 648	14.97 650

RAFT-FE	22.43 650	17.33 649	15.98 643	22.02 648	23.31 652	38.34 652	53.82 655	24.05 652	28.39 653	20.61 652	21.76 651	20.88 653	23.92 654	23.41 651	27.42 655	14.07 649	17.69 651	11.83 650	14.02 650	14.69 648	14.97 650

Selective-RAFT-Error	22.47 653	17.37 653	16.09 646	22.06 650	23.34 654	38.39 654	53.83 657	24.29 657	28.47 657	20.74 654	21.83 655	20.81 652	23.90 652	23.54 656	27.53 657	14.08 652	17.69 651	11.82 649	14.00 648	14.69 648	15.00 652

LRCNet_RVC	10.62 643	13.42 647	7.30 634	18.92 645	2.07 634	0.33 567	0.30 587	5.59 640	0.48 558	13.03 647	17.94 648	8.87 642	5.65 638	4.79 638	1.89 634	23.51 655	2.73 641	27.55 656	25.71 656	16.07 652	16.33 653

HaxPig	15.71 647	18.52 654	19.18 649	16.89 644	15.89 648	7.73 637	7.60 638	13.31 649	10.82 644	15.42 648	14.91 647	15.98 649	14.92 649	15.58 649	15.98 649	18.95 654	16.73 649	19.46 654	18.08 654	19.26 653	19.05 654

MEDIAN_ROB	20.38 648	24.04 655	23.31 652	21.23 646	21.71 649	10.40 641	7.92 639	17.64 650	15.50 650	20.12 650	19.70 649	20.34 650	20.32 650	21.19 650	21.13 650	23.81 656	21.81 656	24.98 655	23.76 655	24.71 654	23.93 655

AVERAGE_ROB	24.90 655	29.20 656	28.14 653	24.89 653	24.64 655	17.75 647	11.12 640	21.45 651	19.93 651	25.12 657	24.46 656	25.12 657	25.46 657	24.69 657	22.83 651	29.76 657	27.13 657	28.97 657	27.95 657	29.91 655	29.47 656

test_example2	98.32 656	94.13 657	45.89 654	96.35 654	109.85 657	88.61 657	95.45 658	25.75 658	94.37 658	130.00 659	126.06 658	58.17 658	74.63 658	88.51 658	79.96 658	150.23 658	221.02 658	77.62 658	99.10 658	113.75 658	96.94 657

FSD					0.22 582	0.25 525	0.25 549	0.27 431	0.26 419	0.25 504	0.26 442	0.25 465	0.27 537	0.27 529	0.24 524	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590

ccccc		285.66 658		368.85 657	370.60 658	123.16 658		115.05 659		126.68 658		122.83 659		252.94 659		384.56 659	353.86 659	254.69 659	223.00 659	425.87 659

ASD4		3.38 636

Low-res two-view benchmark