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

LACA2	0.10 4	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.07 1	0.16 62	0.13 54	0.17 14	0.14 25	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.09 1	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LACA1	0.09 1	0.10 102	0.13 1	0.16 12	0.07 1	0.15 34	0.12 27	0.15 6	0.11 4	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.10 56	0.13 6	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.05 27

GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.17 29	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GS-Stereo							0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

monsters	0.11 29	0.09 59	0.13 1	0.17 29	0.12 189	0.15 34	0.11 17	0.23 83	0.15 36	0.14 96	0.12 46	0.08 4	0.09 24	0.21 152	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.18 21	0.13 18	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 47	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 65	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LG-G	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 99	0.11 175	0.25 126	0.19 112	0.12 189	0.15 34	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.09 24	0.24 194	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.06 93

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.12 10	0.13 54	0.11 2	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

StereoAnything_RVC	0.13 71	0.37 553	0.36 246	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 128	0.10 2	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.24 549	0.05 27

castereo++	0.13 71	0.10 102	0.18 57	0.18 65	0.10 83	0.27 325	0.13 54	0.23 83	0.23 165	0.11 35	0.13 59	0.16 157	0.10 56	0.18 87	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.04 1

Test_v1	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.15 5	0.09 36	0.13 16	0.13 54	0.22 63	0.16 42	0.09 7	0.10 21	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.09 1	0.14 82	0.10 1	0.14 25	0.07 1	0.09 12	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.05 27

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.13 54	0.11 2	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.08 4	0.06 1	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.05 5	0.05 27

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.16 12	0.08 14	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.11 4	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

VIP-Stereo	0.12 55	0.12 218	0.21 86	0.18 65	0.11 130	0.24 273	0.12 27	0.19 27	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.11 63	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

gasm-f	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.18 65	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.19 146	0.10 42	0.11 88	0.16 47	0.11 17	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.09 280	0.08 260

MonStereo	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

Replicate-Monster	0.12 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

GASTEREO	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.23 334	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.19 110	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MSCF	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.22 282	0.10 83	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

2.5w	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.15 109	0.20 38	0.15 36	0.12 53	0.13 59	0.10 42	0.09 24	0.17 65	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.75w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.12 27	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 55	0.11 175	0.18 57	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.07 1	0.12 115	0.15 29	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

monsterstereo	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.12 189	0.14 22	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 29	0.06 1	0.17 47	0.15 5	0.11 130	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.16 42	0.11 35	0.15 92	0.09 24	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

111111	0.11 29	0.07 3	0.17 47	0.19 112	0.11 130	0.13 16	0.11 17	0.22 63	0.15 36	0.11 35	0.12 46	0.12 75	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.06 93

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 19	0.16 35	0.17 29	0.08 14	0.16 62	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.10 19	0.07 3	0.10 42	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.07 3	0.17 65	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LGtest1	0.10 4	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.09 2	0.16 8	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

SGD-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.07 1	0.17 88	0.13 54	0.18 21	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.11 63	0.12 115	0.18 87	0.11 17	0.08 229	0.04 2	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.04 1

SCV	0.14 99	0.14 326	0.24 113	0.21 220	0.11 130	0.15 34	0.16 146	0.31 196	0.18 71	0.11 35	0.15 92	0.13 89	0.10 56	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93

AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.11 29	0.08 19	0.15 17	0.19 112	0.11 130	0.14 22	0.10 8	0.22 63	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.11 88	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

U	1.00 592	0.09 59	0.21 86	0.21 220	3.68 621	6.12 626	0.14 82	0.21 51	0.21 131	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.07 81	0.05 33	5.42 631	2.90 629	0.07 134	0.06 93

IGEV-Stereo+	0.12 55	0.08 19	0.17 47	0.18 65	0.13 268	0.09 1	0.11 17	0.16 8	0.15 36	0.10 19	0.08 11	0.10 42	0.10 56	0.21 152	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.16 486	0.24 562

AIO-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.16 42	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 490	0.32 536	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

MoCha-V2	0.13 71	0.08 19	0.26 134	0.23 334	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.16 42	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.14 172	0.20 128	0.11 17	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

ACVNet-DCA	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

xx1	0.20 250	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.28 314	0.24 340	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

cc1	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

ffm	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

tt1	0.18 189	0.14 326	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.30 385	0.19 277	0.35 255	0.44 431	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

WQFJA1++	0.44 529	0.07 3	0.63 469	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 618	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 627	0.07 187

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

GGEV	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

asda	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.16 42	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.14 96	0.13 59	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.12 46	0.08 4	0.11 88	0.16 47	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

2w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.14 82	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.14 89	0.08 4	0.11 88	0.13 6	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

HART	0.15 132	0.11 175	0.30 171	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.16 146	0.30 185	0.19 88	0.15 115	0.25 217	0.17 167	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.07 304	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.06 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 276	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

AIO_test	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.15 34	0.17 187	0.19 27	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

GIP-stereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.16 62	0.14 82	0.29 166	0.18 71	0.11 35	0.16 106	0.13 89	0.09 24	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

dual_stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.08 14	0.09 1	0.13 54	0.24 98	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.09 24	0.08 10	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

WCG-NET	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.08 14	0.18 111	0.17 187	0.21 51	0.28 233	0.18 173	0.21 174	0.15 135	0.12 115	0.18 87	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

WCG-NET（raft）	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.17 29	0.08 14	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.26 206	0.18 173	0.19 146	0.20 201	0.12 115	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

RSM++	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.20 174	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.21 51	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

RSM	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.23 83	0.18 71	0.13 70	0.13 59	0.15 135	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.42 575	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

MGS-Stereo	0.14 99	0.11 175	0.32 192	0.19 112	0.11 130	0.18 111	0.17 187	0.20 38	0.22 144	0.14 96	0.24 207	0.15 135	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.10 347	0.06 93

ff7	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffff	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

11t	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

testlalala	0.20 250	0.08 19	1.19 578	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

AEACV	0.13 71	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.17 119	0.13 89	0.16 209	0.16 47	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

HH	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

HanStereo	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

anonymousdsp	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 519

Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

ProNet	0.14 99	0.12 218	0.25 126	0.19 112	0.11 130	0.19 140	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.13 59	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ccc-4	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

error version	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-v	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-2	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

XX-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.83 528	0.26 460	0.17 418	0.23 253	0.13 54	0.40 313	0.18 71	0.20 183	0.41 394	0.31 351	0.10 56	0.32 324	0.12 61	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.18 21	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.11 63	0.10 56	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 575	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

depthmonostereo	0.14 99	0.09 59	0.19 65	0.19 112	0.08 14	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.23 165	0.16 139	0.18 137	0.14 116	0.17 239	0.19 110	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.05 27

2.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.18 71	0.14 96	0.17 119	0.09 24	0.10 56	0.18 87	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

2.75w_new	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.16 42	0.14 96	0.13 59	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.5w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 55	0.08 19	0.14 7	0.18 65	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 354	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 102	0.39 291	0.23 334	0.11 130	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.29 252	0.22 200	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.06 93

AIO-test2	0.20 250	0.20 448	0.36 246	0.26 460	0.15 364	0.22 231	0.16 146	0.42 339	0.42 409	0.16 139	0.29 251	0.15 135	0.11 88	0.26 242	0.13 110	0.18 540	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.07 134	0.07 187

castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

RAStereo	0.13 71	0.12 218	0.27 143	0.22 282	0.11 130	0.15 34	0.18 231	0.23 83	0.23 165	0.13 70	0.17 119	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.05 27

Pointernet	0.13 71	0.07 3	0.27 143	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.12 27	0.31 196	0.24 179	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 250	0.72 592	0.70 497	0.17 29	0.08 14	0.15 34	0.15 109	0.18 21	0.16 42	0.13 70	0.12 46	0.09 24	0.08 10	0.16 47	0.13 110	0.35 583	0.04 2	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.23 557

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.36 246	0.20 174	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.26 239	0.20 162	0.30 341	0.14 172	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 59	0.43 345	0.20 174	0.11 130	0.21 202	0.15 109	0.32 208	0.21 131	0.23 206	0.24 207	0.23 244	0.10 56	0.31 317	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

CASnet	0.14 99	0.12 218	0.22 96	0.22 282	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.22 200	0.20 162	0.15 135	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.11 407	0.09 344	0.08 206	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 99	0.14 326	0.33 208	0.20 174	0.09 36	0.21 202	0.10 8	0.26 117	0.20 114	0.18 173	0.19 146	0.15 135	0.13 149	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.06 93

LoS_RVC	0.13 71	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.19 146	0.12 75	0.15 190	0.17 65	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.12 435

CAS	0.15 132	0.07 3	0.21 86	0.41 569	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.15 115	0.19 146	0.11 63	0.09 24	0.14 13	0.13 110	0.29 576	0.04 2	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.14 473

EGLCR-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.13 54	0.27 130	0.21 131	0.13 70	0.10 21	0.15 135	0.09 24	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MC-Stereo	0.14 99	0.09 59	0.25 126	0.21 220	0.09 36	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.18 173	0.23 193	0.16 157	0.13 149	0.22 169	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

RAFT_CTSACE	0.21 273	0.16 387	0.41 322	0.25 426	0.15 364	0.22 231	0.24 433	0.32 208	0.28 233	0.33 372	0.51 479	0.29 325	0.17 239	0.32 324	0.13 110	0.06 32	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.06 93

TRStereo	0.19 233	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.52 457	0.28 233	0.20 183	0.19 146	0.21 213	0.13 149	0.24 194	0.13 110	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.06 61	0.06 93

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
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
TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 102	0.40 299	0.20 174	0.11 130	0.20 175	0.15 109	0.36 274	0.30 266	0.23 206	0.21 174	0.26 289	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 102	0.37 257	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.32 208	0.28 233	0.23 206	0.23 193	0.27 298	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 132	0.08 19	0.23 103	0.15 5	0.09 36	0.23 253	0.16 146	0.25 108	0.23 165	0.17 154	0.21 174	0.16 157	0.14 172	0.22 169	0.13 110	0.29 576	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

gcap_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 543	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

BStereo	0.13 71	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.13 16	0.14 82	0.24 98	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

LG-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.24 113	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.18 231	0.21 51	0.18 71	0.11 35	0.17 119	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 218	0.29 164	0.23 334	0.14 313	0.19 140	0.22 386	0.39 302	0.36 338	0.16 139	0.24 207	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.06 93

AIO-test1	0.19 233	0.14 326	0.41 322	0.27 488	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.39 302	0.36 338	0.17 154	0.26 226	0.18 178	0.13 149	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.06 61	0.09 321

tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

mms	0.13 71	0.11 175	0.19 65	0.19 112	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.17 119	0.14 116	0.09 24	0.24 194	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ours_stereo	0.13 71	0.11 175	0.23 103	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.18 231	0.20 38	0.19 88	0.13 70	0.18 137	0.14 116	0.10 56	0.23 179	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.05 27

fffy	0.14 99	0.11 175	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.13 149	0.25 225	0.14 146	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

UGAM-zero	0.23 321	0.10 102	0.54 429	0.19 112	0.13 268	0.21 202	0.14 82	0.44 359	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.51 503	0.33 462	0.65 488	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.06 61	0.07 187

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 326	0.28 154	0.21 220	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.23 83	0.24 179	0.17 154	0.21 174	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.14 146	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

model_zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.39 291	0.20 174	0.12 189	0.24 273	0.15 109	0.34 232	0.22 144	0.30 319	0.20 162	0.22 224	0.12 115	0.24 194	0.14 146	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.07 187

Occ-G	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.19 277	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.19 146	0.21 213	0.11 88	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93

IGEV++	0.13 71	0.10 102	0.23 103	0.21 220	0.10 83	0.15 34	0.15 109	0.29 166	0.16 42	0.12 53	0.15 92	0.12 75	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

AE-Stereo	0.17 164	0.11 175	0.31 185	0.24 387	0.14 313	0.23 253	0.18 231	0.34 232	0.29 252	0.15 115	0.25 217	0.21 213	0.13 149	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

IGEVStereo-DCA	0.14 99	0.11 175	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rrr	0.17 164	0.11 175	0.57 442	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.22 144	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

RAFT-Test	0.17 164	0.10 102	0.38 276	0.19 112	0.12 189	0.25 291	0.17 187	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.29 251	0.27 298	0.14 172	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 387	0.50 406	0.21 220	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.28 152	0.28 233	0.23 206	0.20 162	0.20 201	0.11 88	0.19 110	0.14 146	0.06 32	0.04 2	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.06 93

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.16 145	0.09 59	0.25 126	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.35 325	0.20 183	0.25 217	0.17 167	0.17 239	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

CroCo-Stereo Lap2	0.15 132	0.15 361	0.28 154	0.25 426	0.18 440	0.11 6	0.19 277	0.28 152	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.07 187

AnonymousM	0.17 164	0.19 436	0.24 113	0.18 65	0.10 83	0.18 111	0.17 187	0.30 185	0.23 165	0.26 239	0.20 162	0.18 178	0.14 172	0.19 110	0.14 146	0.09 320	0.06 177	0.38 580	0.15 513	0.06 61	0.05 27

sAnonymous2	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

CroCo_RVC	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

NLSM3	0.13 71	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.13 268	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.24 179	0.11 35	0.15 92	0.12 75	0.13 149	0.17 65	0.15 173	0.05 9	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.05 5	0.05 27

DLNR-FE	10.45 629	12.13 636	19.94 638	106.10 650	23.12 645	0.14 22	0.13 54	3.28 625	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 650	0.06 93

DilatedVolume-Stereo	0.14 99	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.14 82	0.24 98	0.21 131	0.21 194	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

999	0.14 99	0.08 19	0.24 113	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.24 98	0.18 71	0.13 70	0.16 106	0.14 116	0.11 88	0.36 351	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

tg	0.16 145	0.11 175	0.25 126	0.21 220	0.11 130	0.23 253	0.15 109	0.34 232	0.24 179	0.20 183	0.25 217	0.19 192	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 321	0.13 283	0.83 528	0.20 174	0.21 493	0.23 253	0.17 187	0.48 401	0.27 217	0.23 206	0.29 251	0.39 419	0.23 322	0.25 225	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.11 424	0.11 395	0.10 377

rvit_stereo_0080	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

RAFT-Stereo-weight	0.15 132	0.09 59	0.26 134	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.29 252	0.24 220	0.20 162	0.19 192	0.10 56	0.18 87	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 283	0.24 113	0.19 112	0.13 268	0.24 273	0.17 187	0.30 185	0.37 349	0.43 497	0.17 119	0.13 89	0.12 115	0.19 110	0.15 173	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

whm_eth	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

DLNR_Zeroshot_test	10.44 628	12.10 635	19.93 637	106.08 649	23.66 646	0.14 22	0.13 54	3.22 624	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.36 625	0.06 177	0.07 103	0.07 169	39.70 649	0.06 93

LL-Strereo2	0.18 189	0.18 420	0.39 291	0.22 282	0.12 189	0.24 273	0.13 54	0.31 196	0.23 165	0.24 220	0.20 162	0.24 258	0.12 115	0.26 242	0.15 173	0.06 32	0.06 177	0.12 445	0.09 344	0.08 206	0.07 187

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 102	0.28 154	0.20 174	0.11 130	0.25 291	0.17 187	0.41 325	0.31 278	0.23 206	0.23 193	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.07 187

DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 299	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 560	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

raft_robust	0.22 304	0.17 406	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.23 253	0.22 386	0.49 411	0.48 475	0.32 359	0.32 287	0.26 289	0.23 322	0.53 419	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.06 93

KYRaft	0.22 304	0.10 102	0.30 171	0.23 334	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.35 255	0.24 179	0.35 409	0.54 497	0.34 374	0.26 371	0.29 295	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.08 206	0.31 575

cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 322	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.20 183	0.25 217	0.18 178	0.12 115	0.20 128	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

sCroCo_RVC	0.18 189	0.14 326	0.49 395	0.27 488	0.18 440	0.22 231	0.17 187	0.27 130	0.23 165	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.14 172	0.21 152	0.15 173	0.10 369	0.11 478	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 439	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

AFF-stereo	0.18 189	0.15 361	0.32 192	0.21 220	0.10 83	0.18 111	0.18 231	0.33 224	0.27 217	0.25 228	0.37 348	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DispViT+	0.12 55	0.12 218	0.23 103	0.18 65	0.12 189	0.14 22	0.11 17	0.23 83	0.19 88	0.13 70	0.10 21	0.10 42	0.10 56	0.16 47	0.16 199	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 555	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

FlowAnything_test	0.14 99	0.11 175	0.21 86	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.16 146	0.25 108	0.16 42	0.15 115	0.13 59	0.15 135	0.14 172	0.18 87	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.09 321

SMoEStereo_RVC	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.19 27	0.19 88	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.11 88	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.17 187	0.22 63	0.34 309	0.16 139	0.21 174	0.19 192	0.16 209	0.21 152	0.16 199	0.11 408	0.10 456	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

qqq1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

fff1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

plain	0.17 164	0.13 283	0.43 345	0.21 220	0.13 268	0.16 62	0.17 187	0.27 130	0.22 144	0.16 139	0.26 226	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.07 187

UniTT-Stereo	0.14 99	0.10 102	0.30 171	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.13 54	0.19 27	0.18 71	0.15 115	0.20 162	0.10 42	0.11 88	0.18 87	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.06 93

EKT-Stereo	0.38 502	0.12 218	0.38 276	0.42 570	3.88 623	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

MIM_Stereo	0.18 189	0.12 218	0.38 276	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.14 82	0.35 255	0.25 193	0.27 249	0.35 329	0.23 244	0.13 149	0.27 262	0.16 199	0.06 32	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.06 93

knoymous	0.17 164	0.09 59	0.32 192	0.17 29	0.11 130	0.21 202	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.27 298	0.16 209	0.23 179	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.09 280	0.09 321

DisPM	0.19 233	0.10 102	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.29 252	0.33 372	0.34 318	0.23 244	0.16 209	0.33 331	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.11 412

RAFT+CT+SA	0.21 273	0.18 420	0.33 208	0.25 426	0.18 440	0.23 253	0.29 490	0.40 313	0.36 338	0.24 220	0.38 362	0.18 178	0.16 209	0.32 324	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.12 463	0.09 280	0.09 321

Sa-1000	0.22 304	0.15 361	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.47 388	0.39 373	0.30 319	0.50 473	0.26 289	0.19 279	0.33 331	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

test_4	0.18 189	0.12 218	0.34 218	0.23 334	0.12 189	0.18 111	0.22 386	0.26 117	0.24 179	0.24 220	0.47 462	0.22 224	0.13 149	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.07 134	0.05 27

GLC_STEREO	0.15 132	0.10 102	0.24 113	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.23 83	0.27 217	0.17 154	0.20 162	0.17 167	0.11 88	0.23 179	0.16 199	0.07 81	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

PSM-AAD	0.25 380	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.26 314	0.38 543	0.34 232	0.28 233	0.35 409	0.39 375	0.28 314	0.79 579	0.30 310	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.08 206	0.21 545

ROB_FTStereo_v2	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

HUI-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.22 169	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

GrayStereo	0.25 380	0.09 59	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.23 253	0.47 570	0.34 232	0.30 266	0.39 462	0.47 462	0.30 341	0.79 579	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.13 452

iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RAFT-IKP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

Prome-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.36 274	0.25 193	0.33 372	0.59 516	0.24 258	0.28 407	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.20 536

s12784h	0.17 164	0.09 59	0.26 134	0.18 65	0.07 1	0.32 410	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.23 206	0.25 217	0.18 178	0.17 239	0.25 225	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 513	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 208	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.22 63	0.16 42	0.12 53	0.19 146	0.15 135	0.11 88	0.13 6	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.07 134	0.06 93

PAM	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.22 282	0.15 364	0.34 434	0.21 359	0.37 284	0.22 144	0.31 337	0.27 232	0.55 520	0.26 371	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.09 321

rvit_0105_6	0.19 233	0.14 326	0.34 218	0.23 334	0.14 313	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.37 349	0.18 173	0.22 186	0.23 244	0.17 239	0.26 242	0.17 229	0.15 503	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

rvit_0105_4	0.20 250	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.14 313	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.39 373	0.19 179	0.24 207	0.25 267	0.19 279	0.27 262	0.17 229	0.16 518	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 175	0.36 246	0.18 65	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.23 83	0.18 71	0.26 239	0.28 238	0.20 201	0.11 88	0.24 194	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.06 93

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 380	0.14 326	0.95 552	0.21 220	0.27 545	0.20 175	0.19 277	0.48 401	0.25 193	0.26 239	0.55 501	0.34 374	0.18 264	0.25 225	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.12 463	0.12 431	0.12 435

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 326	0.30 171	0.25 426	0.14 313	0.17 88	0.21 359	0.28 152	0.26 206	0.16 139	0.19 146	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.17 229	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.07 187

MaDis-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.26 134	0.19 112	0.14 313	0.16 62	0.13 54	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.14 89	0.14 116	0.11 88	0.17 65	0.17 229	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 102	0.34 218	0.21 220	0.15 364	0.15 34	0.13 54	0.28 152	0.25 193	0.17 154	0.26 226	0.15 135	0.16 209	0.25 225	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.08 260

riskmin	0.18 189	0.09 59	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.24 273	0.16 146	0.34 232	0.28 233	0.21 194	0.23 193	0.33 367	0.24 340	0.23 179	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.10 347	0.10 377

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 218	0.30 171	0.24 387	0.10 83	0.29 367	0.15 109	0.32 208	0.31 278	0.17 154	0.17 119	0.21 213	0.18 264	0.28 276	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.06 93

TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

SA-5K	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

SA	0.22 304	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.23 411	0.45 369	0.40 390	0.27 249	0.44 434	0.23 244	0.23 322	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

PFNet+	0.20 250	0.10 102	0.37 257	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.19 277	0.29 166	0.34 309	0.33 372	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.32 324	0.17 229	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.12 435

LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 550

SST-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.24 179	0.34 392	0.33 308	0.29 325	0.25 361	0.56 438	0.17 229	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

iGMRVC	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RAFT	0.21 273	0.17 406	0.32 192	0.24 387	0.12 189	0.25 291	0.27 468	0.35 255	0.28 233	0.33 372	0.33 308	0.38 407	0.22 308	0.29 295	0.17 229	0.08 229	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.10 347	0.06 93

GMM-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.25 450	0.37 284	0.27 217	0.30 319	0.45 445	0.27 298	0.21 295	0.31 317	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.19 526

RALCasStereoNet	0.18 189	0.15 361	0.33 208	0.21 220	0.14 313	0.21 202	0.18 231	0.31 196	0.25 193	0.21 194	0.29 251	0.22 224	0.15 190	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.10 456	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 545	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLSM1	0.17 164	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.18 440	0.25 291	0.17 187	0.47 388	0.40 390	0.16 139	0.21 174	0.13 89	0.15 190	0.21 152	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

IGEV-FE	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 3	0.36 246	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.14 82	0.28 152	0.24 179	0.22 200	0.20 162	0.24 258	0.18 264	0.21 152	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.06 93

IGEV-RUCA	0.21 273	0.08 19	0.23 103	0.19 112	0.19 467	0.28 345	0.24 433	0.23 83	0.21 131	0.20 183	0.23 193	0.28 314	0.49 540	0.26 242	0.18 253	0.09 320	0.08 391	0.18 532	0.13 490	0.17 503	0.17 506

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 524	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

test_sample2	0.21 273	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.11 130	0.27 325	0.21 359	0.43 352	0.29 252	0.26 239	0.31 278	0.30 341	0.24 340	0.45 382	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

H2IRNET	0.18 189	0.13 283	0.35 227	0.21 220	0.12 189	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.30 266	0.17 154	0.31 278	0.25 267	0.20 288	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.06 93

MyStereo06	0.20 250	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.40 313	0.21 131	0.30 319	0.24 207	0.31 351	0.18 264	0.22 169	0.18 253	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

11t1	0.18 189	0.10 102	0.30 171	0.20 174	0.11 130	0.27 325	0.17 187	0.35 255	0.23 165	0.25 228	0.23 193	0.23 244	0.23 322	0.25 225	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

IGEV_Zeroshot_test	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

StereoVision	0.22 304	0.18 420	0.37 257	0.27 488	0.17 418	0.23 253	0.22 386	0.38 290	0.31 278	0.20 183	0.51 479	0.22 224	0.16 209	0.28 276	0.18 253	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.13 490	0.10 347	0.07 187

DCANet-4	0.19 233	0.10 102	0.52 422	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.36 274	0.39 373	0.29 288	0.30 264	0.17 167	0.22 308	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

fff	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

test_5	0.23 321	0.19 436	0.38 276	0.26 460	0.18 440	0.25 291	0.29 490	0.40 313	0.37 349	0.29 288	0.40 386	0.25 267	0.22 308	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.10 377

iRaft-Stereo_20w	0.19 233	0.10 102	0.46 373	0.19 112	0.13 268	0.25 291	0.19 277	0.52 457	0.19 88	0.29 288	0.21 174	0.22 224	0.20 288	0.28 276	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.08 206	0.08 260

IPLGR	0.21 273	0.13 283	0.61 458	0.21 220	0.11 130	0.25 291	0.18 231	0.41 325	0.37 349	0.28 260	0.27 232	0.21 213	0.19 279	0.37 354	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

test-3	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.26 239	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.25 228	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

FTStereo	0.28 424	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.21 202	0.53 580	0.34 232	0.26 206	0.38 447	0.95 573	0.30 341	0.56 552	0.32 324	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.19 526

RAFT_R40	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.18 111	0.18 231	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.33 308	0.30 341	0.24 340	0.55 427	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

DeepStereo_RVC	0.18 189	0.11 175	0.40 299	0.21 220	0.11 130	0.19 140	0.16 146	0.28 152	0.22 144	0.27 249	0.27 232	0.23 244	0.28 407	0.24 194	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.10 377

CRE-IMP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.11 130	0.24 273	0.17 187	0.29 166	0.21 131	0.27 249	0.26 226	0.24 258	0.17 239	0.23 179	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.10 377

Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 469	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

TestStereo	0.21 273	0.19 436	0.40 299	0.25 426	0.10 83	0.22 231	0.21 359	0.31 196	0.31 278	0.23 206	0.34 318	0.22 224	0.18 264	0.62 473	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.11 395	0.06 93

RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 257	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

csc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

cscssc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

111	0.20 250	0.17 406	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.24 273	0.17 187	0.41 325	0.45 443	0.23 206	0.29 251	0.29 325	0.21 295	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.08 260

ARAFT	0.24 352	0.21 462	0.78 508	0.22 282	0.12 189	0.29 367	0.24 433	0.43 352	0.32 287	0.33 372	0.28 238	0.28 314	0.19 279	0.49 397	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.09 280	0.06 93

Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 218	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

NLCSM	0.19 233	0.12 218	0.18 57	0.24 387	0.19 467	0.24 273	0.21 359	0.42 339	0.40 390	0.19 179	0.18 137	0.14 116	0.16 209	0.47 389	0.19 286	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 508	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

DDF-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.19 65	0.19 112	0.16 395	0.12 10	0.15 109	0.18 21	0.18 71	0.11 35	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.23 179	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.21 536	0.06 93

zero-FE	0.16 145	0.08 19	0.81 521	0.19 112	0.18 440	0.12 10	0.15 109	0.19 27	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.21 152	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.19 524	0.06 93

FACV-RUCA	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.23 334	0.23 522	0.26 314	0.19 277	0.39 302	0.34 309	0.25 228	0.32 287	0.21 213	0.24 340	0.24 194	0.19 286	0.10 369	0.07 304	0.15 507	0.08 249	0.16 486	0.13 452

rvit_0105_5	0.21 273	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.24 433	0.36 274	0.39 373	0.21 194	0.23 193	0.26 289	0.19 279	0.26 242	0.19 286	0.15 503	0.13 507	0.12 445	0.12 463	0.10 347	0.09 321

rvit_stereo_0075_2	0.24 352	0.17 406	0.50 406	0.26 460	0.22 509	0.22 231	0.15 109	0.40 313	0.35 325	0.27 249	0.37 348	0.29 325	0.20 288	0.28 276	0.19 286	0.17 529	0.12 495	0.19 540	0.12 463	0.13 446	0.13 452

GCST	0.47 537	0.60 585	0.57 442	1.04 608	0.48 582	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 600	0.42 595	0.79 604	0.62 607	0.62 592	0.46 590

CoDeX	0.23 321	0.12 218	0.46 373	0.21 220	0.14 313	0.29 367	0.21 359	0.53 468	0.41 402	0.29 288	0.35 329	0.29 325	0.22 308	0.48 392	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

ADStereo(finetuned)	0.19 233	0.13 283	0.49 395	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.31 452	0.21 152	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

MIPNet	0.21 273	0.15 361	0.52 422	0.21 220	0.12 189	0.27 325	0.20 328	0.45 369	0.37 349	0.30 319	0.23 193	0.19 192	0.24 340	0.27 262	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

test_3	0.18 189	0.11 175	0.32 192	0.24 387	0.11 130	0.22 231	0.25 450	0.31 196	0.31 278	0.25 228	0.18 137	0.23 244	0.13 149	0.25 225	0.19 286	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

rafts_anoy	0.18 189	0.15 361	0.35 227	0.22 282	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.23 206	0.25 217	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.12 463	0.09 280	0.08 260

raft+_RVC	0.18 189	0.14 326	0.32 192	0.21 220	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.38 290	0.34 309	0.21 194	0.28 238	0.20 201	0.15 190	0.24 194	0.19 286	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.08 260

DCANet	0.18 189	0.13 283	0.40 299	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.23 322	0.20 128	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 299	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 304	0.10 102	0.51 416	0.21 220	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.55 486	0.39 373	0.29 288	0.32 287	0.23 244	0.21 295	0.27 262	0.19 286	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.08 260

DN-CSS_ROB	0.22 304	0.25 493	0.47 381	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

WQFJA1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLMM	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

GMStereo_Zeroshot	0.24 352	0.21 462	0.45 365	0.26 460	0.13 268	0.28 345	0.15 109	0.39 302	0.35 325	0.37 432	0.43 423	0.40 434	0.17 239	0.34 337	0.20 305	0.12 446	0.07 304	0.13 466	0.07 169	0.16 486	0.09 321

PCWNet_CMD	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 406	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

CIPLG	0.21 273	0.21 462	0.55 435	0.23 334	0.15 364	0.25 291	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.33 308	0.22 224	0.15 190	0.26 242	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

UDGNet	0.23 321	0.31 535	0.38 276	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 546	0.11 424	0.14 464	0.10 377

IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 455	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

ACRE	0.21 273	0.20 448	0.62 466	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 365	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

TransformOpticalFlow	0.24 352	0.13 283	0.56 439	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.19 277	0.40 313	0.32 287	0.30 319	0.43 423	0.36 393	0.31 452	0.61 465	0.20 305	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.07 187

NF-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

OCTAStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

PSM-softLoss	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

KMStereo	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

RE-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

TVStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

test-1	0.17 164	0.11 175	0.40 299	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.34 232	0.26 206	0.20 183	0.24 207	0.22 224	0.14 172	0.16 47	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.08 260

HCRNet	0.24 352	0.25 493	0.33 208	0.34 545	0.16 395	0.27 325	0.18 231	0.43 352	0.35 325	0.30 319	0.35 329	0.32 360	0.22 308	0.44 379	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.10 347	0.09 321

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 208	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.09 321

iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 501	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

HI	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

CoSv	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

test_sample5	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.32 359	0.41 394	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample4	0.24 352	0.13 283	0.43 345	0.20 174	0.12 189	0.32 410	0.21 359	0.51 438	0.34 309	0.31 337	0.37 348	0.28 314	0.23 322	0.53 419	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

MyStereo05	0.23 321	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.48 401	0.52 505	0.31 337	0.23 193	0.25 267	0.22 308	0.30 310	0.21 330	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

DualNet	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.33 372	0.43 423	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

CFNet_ucs	0.24 352	0.13 283	0.50 406	0.20 174	0.15 364	0.28 345	0.17 187	0.49 411	0.45 443	0.32 359	0.42 410	0.39 419	0.22 308	0.31 317	0.21 330	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.09 344	0.12 431	0.11 412

BUS	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.43 502	0.17 187	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.32 360	0.20 288	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

NINENet	0.25 380	0.15 361	0.37 257	0.23 334	0.16 395	0.43 502	0.17 187	0.60 535	0.46 461	0.32 359	0.37 348	0.32 360	0.20 288	0.42 373	0.21 330	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.08 249	0.11 395	0.10 377

BSDual-CNN	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

hknet	0.25 380	0.14 326	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.37 349	0.34 392	0.35 329	0.43 454	0.27 390	0.37 354	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

psmg	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.21 220	0.14 313	0.35 449	0.23 411	0.51 438	0.34 309	0.35 409	0.38 362	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

DAS	0.27 404	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.75 521	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

SepStereo	0.26 396	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.64 481	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

IPLG	0.21 273	0.15 361	0.53 426	0.21 220	0.12 189	0.28 345	0.17 187	0.42 339	0.30 266	0.33 372	0.32 287	0.15 135	0.17 239	0.50 401	0.21 330	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

Pruner-Stereo	0.19 233	0.11 175	0.34 218	0.29 512	0.12 189	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.32 287	0.25 267	0.15 190	0.24 194	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.09 321

RAFT-345	0.21 273	0.10 102	0.46 373	0.22 282	0.11 130	0.20 175	0.16 146	0.26 117	0.25 193	0.27 249	0.66 539	0.21 213	0.16 209	0.55 427	0.21 330	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CFNet_pseudo	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.19 112	0.13 268	0.26 314	0.16 146	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

ccs_rob	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.20 174	0.13 268	0.26 314	0.17 187	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 175	0.26 134	0.16 12	0.09 36	0.27 325	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.22 200	0.28 238	0.21 213	0.22 308	0.37 354	0.22 350	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.07 187

UGAM	0.26 396	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.25 450	0.32 208	0.41 402	0.31 337	0.42 410	0.41 441	0.22 308	0.92 562	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.14 492	0.12 463	0.10 347	0.07 187

DCVSM-stereo	0.24 352	0.13 283	0.52 422	0.20 174	0.14 313	0.26 314	0.13 54	0.34 232	0.34 309	0.41 481	0.33 308	0.47 479	0.29 422	0.30 310	0.22 350	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.12 431	0.15 485

test_sample6	0.25 380	0.13 283	0.41 322	0.21 220	0.11 130	0.30 385	0.22 386	0.51 438	0.35 325	0.33 372	0.43 423	0.30 341	0.24 340	0.57 442	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.10 377

test_sample3	0.23 321	0.12 218	0.43 345	0.19 112	0.12 189	0.32 410	0.20 328	0.50 421	0.34 309	0.31 337	0.33 308	0.29 325	0.22 308	0.53 419	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

MyStereo04	0.23 321	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.49 411	0.52 505	0.28 260	0.23 193	0.27 298	0.23 322	0.30 310	0.22 350	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

1test111	0.19 233	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

mmm	0.21 273	0.12 218	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.28 345	0.21 359	0.41 325	0.27 217	0.29 288	0.38 362	0.29 325	0.24 340	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.10 347	0.09 321

qqq	0.20 250	0.12 218	0.31 185	0.20 174	0.11 130	0.23 253	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.24 220	0.28 238	0.28 314	0.24 340	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

IER	0.23 321	0.12 218	0.39 291	0.20 174	0.14 313	0.31 401	0.19 277	0.42 339	0.36 338	0.33 372	0.40 386	0.32 360	0.33 462	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.08 260

ASMatch	0.23 321	0.11 175	0.51 416	0.24 387	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.28 233	0.28 260	0.68 543	0.27 298	0.26 371	0.50 401	0.22 350	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.11 412

PFNet	0.23 321	0.10 102	0.57 442	0.24 387	0.14 313	0.22 231	0.19 277	0.39 302	0.33 299	0.35 409	0.32 287	0.27 298	0.19 279	0.64 481	0.22 350	0.09 320	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.07 187

IRAFT_RVC	0.22 304	0.12 218	0.39 291	0.26 460	0.11 130	0.18 111	0.24 433	0.40 313	0.37 349	0.31 337	0.30 264	0.29 325	0.24 340	0.55 427	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

GES	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

PSMNet-RSSM	0.24 352	0.15 361	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.20 328	0.48 401	0.37 349	0.30 319	0.44 434	0.38 407	0.26 371	0.52 412	0.22 350	0.12 446	0.07 304	0.11 407	0.13 490	0.10 347	0.09 321

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 332	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 499	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.24 352	0.16 387	0.34 218	0.18 65	0.15 364	0.33 421	0.16 146	0.46 380	0.35 325	0.29 288	0.35 329	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.22 350	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.14 504	0.13 446	0.12 435

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 257	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
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.
iResNet_ROB	0.25 380	0.19 436	0.40 299	0.20 174	0.12 189	0.30 385	0.16 146	0.55 486	0.53 510	0.38 447	0.43 423	0.37 399	0.26 371	0.38 359	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.09 280	0.09 321

DualNet (step1)	0.28 424	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample7	0.25 380	0.15 361	0.35 227	0.20 174	0.14 313	0.28 345	0.21 359	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.14 490	0.09 426	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

LL-Strereo	0.29 435	0.25 493	0.58 447	0.25 426	0.21 493	0.23 253	0.24 433	0.55 486	0.42 409	0.34 392	0.32 287	0.41 441	0.40 503	0.94 566	0.23 369	0.08 229	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.09 280	0.09 321

x	0.19 233	0.11 175	0.29 164	0.20 174	0.11 130	0.26 314	0.18 231	0.41 325	0.29 252	0.25 228	0.29 251	0.28 314	0.24 340	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

GwcNet-ADL	0.22 304	0.14 326	0.58 447	0.24 387	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.49 411	0.40 390	0.27 249	0.29 251	0.30 341	0.20 288	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

STrans-v2	0.24 352	0.13 283	0.54 429	0.21 220	0.12 189	0.23 253	0.21 359	0.47 388	0.28 233	0.31 337	0.42 410	0.36 393	0.35 475	0.62 473	0.23 369	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 354	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.33 208	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.46 566	0.46 380	0.20 114	0.25 228	0.50 473	0.17 167	0.16 209	0.24 194	0.23 369	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.10 386	0.06 61	0.07 187

FENet	0.21 273	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.26 314	0.17 187	0.41 325	0.35 325	0.30 319	0.31 278	0.29 325	0.23 322	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

GANet-RSSM	0.24 352	0.14 326	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.21 359	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.39 375	0.39 419	0.28 407	0.58 449	0.23 369	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.09 321

HSM	0.28 424	0.16 387	0.35 227	0.20 174	0.15 364	0.33 421	0.19 277	0.53 468	0.37 349	0.36 425	0.38 362	0.67 559	0.31 452	0.89 557	0.23 369	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.08 260

xyz-stereo	1.40 603	0.10 102	17.09 635	0.18 65	0.07 1	4.78 621	0.18 231	0.29 166	0.34 309	0.36 425	2.81 620	0.40 434	0.29 422	0.56 438	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.06 109	0.06 61	0.05 27

OMP-Stereo	0.23 321	0.14 326	0.35 227	0.29 512	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.37 284	0.33 299	0.34 392	0.30 264	0.34 374	0.19 279	0.70 502	0.24 380	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

RAFT-RH_RVC	0.25 380	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.25 291	0.14 82	0.27 130	0.27 217	0.38 447	1.15 584	0.23 244	0.17 239	0.57 442	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.06 61	0.07 187

RAFT + AFF	0.27 404	0.23 484	0.50 406	0.25 426	0.17 418	0.30 385	0.33 522	0.52 457	0.40 390	0.28 260	0.30 264	0.30 341	0.31 452	0.62 473	0.24 380	0.09 320	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.11 412

CFNet-ft	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

FADNet-RVC-Resample	0.29 435	0.25 493	0.93 549	0.26 460	0.16 395	0.32 410	0.21 359	0.47 388	0.39 373	0.35 409	0.38 362	0.33 367	0.27 390	0.53 419	0.24 380	0.10 369	0.10 456	0.14 492	0.13 490	0.13 446	0.16 494

CFNet_RVC	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

DeepPruner_ROB	0.26 396	0.19 436	0.44 354	0.21 220	0.16 395	0.30 385	0.21 359	0.52 457	0.32 287	0.35 409	0.38 362	0.39 419	0.26 371	0.42 373	0.24 380	0.15 503	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.14 464	0.13 452

MLCV	0.22 304	0.16 387	0.44 354	0.21 220	0.08 14	0.29 367	0.19 277	0.38 290	0.37 349	0.38 447	0.44 434	0.31 351	0.21 295	0.41 370	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

NOSS_ROB	0.31 449	0.20 448	0.35 227	0.24 387	0.16 395	0.32 410	0.19 277	0.52 457	0.48 475	0.33 372	0.36 339	0.42 450	0.28 407	0.93 564	0.24 380	0.19 546	0.20 562	0.24 555	0.22 557	0.17 503	0.17 506

rvit_105_1	0.27 404	0.19 436	0.46 373	0.27 488	0.19 467	0.30 385	0.35 528	0.44 359	0.51 496	0.31 337	0.31 278	0.31 351	0.26 371	0.35 346	0.25 390	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.11 395	0.10 377

gwcnet-sp	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

scenet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

ssnet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

HBP-ISP	0.33 467	0.30 528	0.72 501	0.22 282	0.16 395	0.32 410	0.22 386	0.54 476	0.44 431	0.41 481	0.49 470	0.33 367	0.38 492	0.73 512	0.25 390	0.18 540	0.19 557	0.24 555	0.20 546	0.16 486	0.13 452

dd	0.22 304	0.26 504	0.40 299	0.22 282	0.12 189	0.25 291	0.21 359	0.32 208	0.44 431	0.29 288	0.28 238	0.25 267	0.16 209	0.30 310	0.25 390	0.12 446	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

SACVNet	0.30 442	0.20 448	0.41 322	0.25 426	0.18 440	0.34 434	0.25 450	0.52 457	0.40 390	0.41 481	0.44 434	0.46 477	0.32 459	0.71 505	0.25 390	0.13 465	0.10 456	0.12 445	0.12 463	0.16 486	0.17 506

AACVNet	0.26 396	0.16 387	0.37 257	0.22 282	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.41 325	0.31 278	0.38 447	0.42 410	0.43 454	0.28 407	0.73 512	0.25 390	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.11 412

pcwnet_v2	0.32 458	0.15 361	1.26 584	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 533	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

cf-r	0.24 352	0.15 361	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.22 386	0.42 339	0.40 390	0.30 319	0.42 410	0.42 450	0.26 371	0.43 375	0.25 390	0.11 408	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.08 260

FADNet	0.32 458	0.36 548	0.74 506	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 526

CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 345	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
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
FSD					0.24 530	0.27 325	0.27 468	0.31 196	0.29 252	0.26 239	0.27 232	0.28 314	0.27 390	0.28 276	0.26 403	0.23 554	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.25 551

G2L-ROB	0.23 321	0.15 361	0.41 322	0.19 112	0.12 189	0.27 325	0.21 359	0.47 388	0.33 299	0.34 392	0.31 278	0.41 441	0.22 308	0.49 397	0.26 403	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

dad	0.28 424	0.31 535	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.30 385	0.20 328	0.33 224	0.49 484	0.44 504	0.44 434	0.45 469	0.21 295	0.41 370	0.26 403	0.20 549	0.11 478	0.20 544	0.11 424	0.14 464	0.10 377

IIG-Stereo	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.29 512	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

CVANet_RVC	0.30 442	0.19 436	0.41 322	0.26 460	0.16 395	0.33 421	0.26 462	0.52 457	0.47 466	0.40 472	0.46 455	0.43 454	0.31 452	0.89 557	0.26 403	0.14 490	0.09 426	0.14 492	0.13 490	0.14 464	0.10 377

iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 458	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

DDVS	0.25 380	0.15 361	0.39 291	0.24 387	0.17 418	0.34 434	0.21 359	0.41 325	0.30 266	0.33 372	0.41 394	0.48 485	0.21 295	0.52 412	0.27 409	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.14 473

DispNO	0.27 404	0.18 420	0.62 466	0.23 334	0.17 418	0.25 291	0.22 386	0.45 369	0.41 402	0.32 359	0.39 375	0.38 407	0.27 390	0.77 532	0.27 409	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.08 206	0.08 260

iRaft-Stereo_5w	0.23 321	0.18 420	0.44 354	0.22 282	0.13 268	0.19 140	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.28 260	0.37 348	0.34 374	0.23 322	0.65 488	0.27 409	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

LMCR-Stereo	0.26 396	0.18 420	0.49 395	0.28 509	0.14 313	0.36 454	0.23 411	0.54 476	0.34 309	0.39 462	0.40 386	0.29 325	0.29 422	0.37 354	0.27 409	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.13 446	0.09 321

DFGA-Net	0.23 321	0.24 488	0.49 395	0.22 282	0.15 364	0.25 291	0.17 187	0.39 302	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.21 213	0.17 239	0.59 455	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

G2L-Stereo_test	0.24 352	0.16 387	0.38 276	0.19 112	0.13 268	0.27 325	0.24 433	0.49 411	0.38 363	0.37 432	0.37 348	0.40 434	0.24 340	0.52 412	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.08 260

MyStereo8	0.22 304	0.15 361	0.63 469	0.21 220	0.17 418	0.31 401	0.16 146	0.36 274	0.32 287	0.28 260	0.36 339	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.28 413	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.12 435

SMFormer	0.25 380	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tta	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.07 187

CSP-Net	0.27 404	0.15 361	0.30 171	0.21 220	0.14 313	0.44 504	0.24 433	0.50 421	0.40 390	0.41 481	0.43 423	0.42 450	0.26 371	0.66 492	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.09 321

GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 514	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

GwcNet-RSSM	0.26 396	0.17 406	0.46 373	0.21 220	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.44 359	0.42 409	0.31 337	0.45 445	0.40 434	0.26 371	0.55 427	0.28 413	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

DMCA	0.22 304	0.14 326	0.36 246	0.22 282	0.14 313	0.27 325	0.20 328	0.43 352	0.38 363	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.24 340	0.24 194	0.28 413	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.11 412

STTStereo	0.28 424	0.20 448	0.61 458	0.25 426	0.17 418	0.29 367	0.24 433	0.47 388	0.39 373	0.39 462	0.41 394	0.44 465	0.28 407	0.40 368	0.28 413	0.13 465	0.12 495	0.13 466	0.16 525	0.12 431	0.11 412

TDLM	0.30 442	0.21 462	0.38 276	0.28 509	0.15 364	0.33 421	0.32 512	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

NVstereo2D	0.31 449	0.16 387	0.54 429	0.24 387	0.22 509	0.42 493	0.28 484	0.58 520	0.56 523	0.28 260	0.38 362	0.40 434	0.30 436	0.71 505	0.28 413	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.10 386	0.19 524	0.16 494

ISRNet	0.27 404	0.13 283	0.45 365	0.26 460	0.19 467	0.24 273	0.14 82	0.45 369	0.43 416	0.39 462	0.48 468	0.42 450	0.27 390	0.32 324	0.29 425	0.20 549	0.12 495	0.17 524	0.16 525	0.16 486	0.20 536

PSMNet-RUCA	0.37 495	0.41 563	0.66 483	0.46 576	0.41 572	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 577	0.21 549	0.31 571	0.22 550

ToySt	0.24 352	0.16 387	0.48 390	0.21 220	0.13 268	0.29 367	0.29 490	0.39 302	0.39 373	0.27 249	0.35 329	0.39 419	0.31 452	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

Anonymous_2	0.37 495	0.21 462	0.47 381	0.20 174	0.21 493	0.42 493	0.26 462	0.38 290	0.29 252	0.33 372	0.30 264	0.44 465	0.38 492	0.36 351	0.29 425	0.26 565	0.29 583	0.44 585	1.41 622	0.34 575	0.21 545

CRFU-Net	0.28 424	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 485	0.46 530	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

PSMNet-ADL	0.25 380	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.14 313	0.31 401	0.22 386	0.44 359	0.36 338	0.27 249	0.33 308	0.41 441	0.28 407	0.61 465	0.29 425	0.11 408	0.09 426	0.09 274	0.11 424	0.10 347	0.10 377

BEATNet_4x	0.22 304	0.18 420	0.47 381	0.22 282	0.10 83	0.28 345	0.14 82	0.46 380	0.32 287	0.31 337	0.34 318	0.31 351	0.25 361	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.10 347	0.08 260

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 453	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoRT	0.35 480	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.42 493	0.19 277	0.48 401	0.39 373	0.30 319	0.39 375	0.24 258	0.39 498	0.64 481	0.30 433	0.08 229	0.07 304	1.54 622	0.41 589	0.08 206	0.11 412

G2L-Stereo	0.25 380	0.16 387	0.47 381	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.18 231	0.46 380	0.35 325	0.33 372	0.37 348	0.40 434	0.22 308	0.60 458	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.09 321

ACV-stereo	0.29 435	0.18 420	0.79 515	0.23 334	0.16 395	0.47 518	0.19 277	0.36 274	0.34 309	0.29 288	0.33 308	0.67 559	0.42 516	0.54 425	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.11 412

ITSA-stereo	0.25 380	0.15 361	0.33 208	0.23 334	0.11 130	0.27 325	0.18 231	0.56 502	0.59 529	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.28 407	0.49 397	0.30 433	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.13 452

psm_up	0.29 435	0.16 387	0.41 322	0.26 460	0.17 418	0.32 410	0.26 462	0.55 486	0.43 416	0.36 425	0.40 386	0.45 469	0.37 488	0.58 449	0.30 433	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.10 347	0.10 377

DMCA-RVC	0.27 404	0.21 462	0.61 458	0.28 509	0.17 418	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.35 325	0.40 472	0.37 348	0.39 419	0.36 479	0.43 375	0.30 433	0.13 465	0.10 456	0.15 507	0.11 424	0.13 446	0.10 377

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 485	0.36 548	0.53 426	0.34 545	0.19 467	0.51 533	0.24 433	0.55 486	0.38 363	0.41 481	0.47 462	0.47 479	0.27 390	0.73 512	0.30 433	0.36 584	0.19 557	0.27 558	0.17 534	0.26 558	0.23 557

PS-NSSS	0.32 458	0.30 528	0.46 373	0.23 334	0.17 418	0.33 421	0.24 433	0.57 511	0.41 402	0.37 432	0.52 487	0.35 388	0.30 436	0.80 540	0.30 433	0.17 529	0.14 517	0.21 546	0.15 513	0.15 478	0.13 452

HHNet	0.22 304	0.12 218	0.52 422	0.18 65	0.18 440	0.20 175	0.20 328	0.34 232	0.31 278	0.32 359	0.59 516	0.20 201	0.21 295	0.24 194	0.31 441	0.08 229	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.11 412

UNet	0.28 424	0.14 326	0.69 490	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

FADNet_RVC	0.30 442	0.28 514	0.83 528	0.23 334	0.15 364	0.30 385	0.17 187	0.49 411	0.37 349	0.30 319	0.38 362	0.30 341	0.27 390	0.52 412	0.31 441	0.14 490	0.14 517	0.14 492	0.16 525	0.21 536	0.23 557

FADNet-RVC	0.31 449	0.35 545	0.78 508	0.25 426	0.20 485	0.33 421	0.20 328	0.49 411	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.41 441	0.29 422	0.63 479	0.31 441	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.15 513	0.19 524	0.19 526

CBMV	0.33 467	0.21 462	0.54 429	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 522	0.53 468	0.48 475	0.52 537	0.49 470	0.50 499	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.40 513	0.48 571	0.67 484	0.48 578	0.39 569	0.48 524	0.22 386	0.51 438	0.43 416	0.40 472	0.47 462	0.47 479	0.33 462	0.54 425	0.32 446	0.36 584	0.15 532	0.40 583	0.21 549	0.45 583	0.31 575

FINET	0.34 475	0.27 511	0.80 518	0.24 387	0.24 530	0.36 454	0.34 524	0.54 476	0.72 560	0.39 462	0.47 462	0.32 360	0.30 436	0.51 406	0.32 446	0.19 546	0.17 546	0.13 466	0.12 463	0.18 517	0.16 494

ac_64	0.27 404	0.13 283	0.41 322	0.24 387	0.17 418	0.36 454	0.22 386	0.46 380	0.33 299	0.35 409	0.36 339	0.52 509	0.30 436	0.62 473	0.32 446	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

ACVNet	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.27 325	0.23 411	0.39 302	0.44 431	0.28 260	0.41 394	0.38 407	0.26 371	0.27 262	0.32 446	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.07 187

hitnet-ft	0.29 435	0.17 406	0.40 299	0.19 112	0.14 313	0.39 477	0.23 411	0.44 359	0.41 402	0.36 425	0.46 455	0.53 514	0.34 471	0.76 526	0.32 446	0.14 490	0.10 456	0.13 466	0.10 386	0.15 478	0.13 452

DSFCA	0.27 404	0.13 283	0.36 246	0.20 174	0.17 418	0.38 468	0.31 506	0.47 388	0.43 416	0.43 497	0.37 348	0.39 419	0.29 422	0.52 412	0.32 446	0.12 446	0.10 456	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

CBMV_ROB	0.33 467	0.18 420	0.53 426	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 531	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 553	0.21 549	0.14 464	0.15 485

coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

DDUNet	0.41 515	0.50 576	0.48 390	0.44 573	0.39 569	0.46 512	0.32 512	0.50 421	0.43 416	0.45 508	0.52 487	0.57 529	0.36 479	0.48 392	0.33 453	0.33 581	0.21 564	0.55 591	0.25 566	0.37 579	0.32 578

UPFNet	0.25 380	0.12 218	0.38 276	0.24 387	0.19 467	0.37 460	0.28 484	0.48 401	0.38 363	0.34 392	0.37 348	0.37 399	0.28 407	0.39 361	0.33 453	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.08 260

HGLStereo	0.27 404	0.14 326	0.46 373	0.24 387	0.21 493	0.33 421	0.23 411	0.50 421	0.42 409	0.35 409	0.48 468	0.41 441	0.33 462	0.45 382	0.33 453	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.12 435

DLCB_ROB	0.28 424	0.16 387	0.34 218	0.27 488	0.16 395	0.38 468	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.46 512	0.46 455	0.51 503	0.33 462	0.53 419	0.33 453	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.09 321

AASNet	0.27 404	0.19 436	0.49 395	0.26 460	0.17 418	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.48 475	0.35 409	0.40 386	0.32 360	0.25 361	0.28 276	0.34 458	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.13 446	0.11 412

MMNet	0.27 404	0.14 326	0.49 395	0.24 387	0.17 418	0.47 518	0.22 386	0.45 369	0.51 496	0.39 462	0.41 394	0.36 393	0.33 462	0.39 361	0.34 458	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

delet	0.27 404	0.14 326	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.41 486	0.29 490	0.49 411	0.48 475	0.33 372	0.41 394	0.37 399	0.30 436	0.48 392	0.34 458	0.09 320	0.09 426	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.08 260

FAT-Stereo	0.36 485	0.18 420	0.73 505	0.26 460	0.18 440	0.33 421	0.29 490	0.60 535	0.59 529	0.46 512	0.60 521	0.60 537	0.50 542	0.61 465	0.34 458	0.13 465	0.14 517	0.13 466	0.12 463	0.14 464	0.18 519

GASNet	0.36 485	0.46 567	0.88 540	0.34 545	0.23 522	0.35 449	0.22 386	0.60 535	0.53 510	0.40 472	0.37 348	0.45 469	0.30 436	0.79 536	0.35 462	0.15 503	0.10 456	0.14 492	0.14 504	0.22 543	0.12 435

ADLNet2	0.30 442	0.17 406	0.72 501	0.23 334	0.17 418	0.36 454	0.24 433	0.52 457	0.51 496	0.32 359	0.38 362	0.45 469	0.30 436	0.69 499	0.35 462	0.10 369	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.12 431	0.10 377

ADLNet	0.28 424	0.15 361	0.42 332	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.23 411	0.53 468	0.43 416	0.42 491	0.41 394	0.44 465	0.27 390	0.55 427	0.35 462	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.12 435

acv_ft	0.25 380	0.13 283	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.21 359	0.45 369	0.44 431	0.38 447	0.41 394	0.38 407	0.27 390	0.27 262	0.35 462	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.07 187

stereogan	0.37 495	0.17 406	0.65 478	0.27 488	0.22 509	0.62 558	0.26 462	0.59 526	0.63 543	0.43 497	0.60 521	0.67 559	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

CC-Net-ROB	0.43 523	0.47 569	0.65 478	0.37 562	0.23 522	0.51 533	0.29 490	0.66 562	0.49 484	0.46 512	0.51 479	0.48 485	0.38 492	0.96 570	0.35 462	0.34 582	0.23 573	0.55 591	0.25 566	0.31 571	0.20 536

RASNet	0.28 424	0.14 326	0.44 354	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 227	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.35 480	0.26 504	0.49 395	0.36 556	0.22 509	0.41 486	0.41 554	0.53 468	0.42 409	0.47 519	0.46 455	0.61 541	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 546	0.21 549	0.16 486	0.16 494

SDNR	0.42 518	0.21 462	0.82 525	0.21 220	0.18 440	1.27 601	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 561	0.38 407	0.27 390	1.19 587	0.38 471	0.23 554	0.24 575	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 536

fast-acv-ft	0.31 449	0.20 448	0.81 521	0.24 387	0.18 440	0.46 512	0.27 468	0.41 325	0.49 484	0.39 462	0.55 501	0.49 491	0.35 475	0.37 354	0.38 471	0.11 408	0.11 478	0.11 407	0.12 463	0.12 431	0.09 321

CBFPSM	0.27 404	0.16 387	0.67 484	0.20 174	0.14 313	0.38 468	0.25 450	0.40 313	0.36 338	0.33 372	0.36 339	0.56 524	0.38 492	0.32 324	0.38 471	0.08 229	0.08 391	0.07 103	0.08 249	0.09 280	0.11 412

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 442	0.20 448	0.70 497	0.21 220	0.17 418	0.46 512	0.27 468	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.55 501	0.43 454	0.30 436	0.46 385	0.38 471	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.11 395	0.10 377

Syn2CoEx	0.36 485	0.31 535	0.78 508	0.34 545	0.21 493	0.41 486	0.28 484	0.61 539	0.49 484	0.42 491	0.56 508	0.45 469	0.44 521	0.69 499	0.38 471	0.17 529	0.14 517	0.15 507	0.12 463	0.13 446	0.12 435

MDST_ROB	0.48 540	0.14 326	0.95 552	0.30 524	0.21 493	1.33 604	0.32 512	0.77 581	0.56 523	1.06 593	0.71 548	0.49 491	0.35 475	1.26 593	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

ETE_ROB	0.34 475	0.26 504	0.45 365	0.29 512	0.18 440	0.40 482	0.37 537	0.57 511	0.47 466	0.50 526	0.50 473	0.62 543	0.36 479	0.55 427	0.38 471	0.13 465	0.10 456	0.14 492	0.12 463	0.16 486	0.16 494

PWCDC_ROB	0.38 502	0.30 528	0.60 455	0.33 543	0.20 485	0.42 493	0.19 277	0.58 520	0.89 581	0.42 491	1.26 588	0.36 393	0.34 471	0.50 401	0.38 471	0.18 540	0.11 478	0.11 407	0.09 344	0.19 524	0.13 452

TCMNet	0.33 467	0.23 484	0.72 501	0.29 512	0.30 559	0.40 482	0.28 484	0.50 421	0.47 466	0.37 432	0.45 445	0.40 434	0.29 422	0.60 458	0.39 479	0.14 490	0.13 507	0.15 507	0.14 504	0.17 503	0.15 485

ssnet_v2	0.28 424	0.16 387	0.44 354	0.22 282	0.15 364	0.40 482	0.30 501	0.57 511	0.46 461	0.38 447	0.36 339	0.47 479	0.29 422	0.38 359	0.39 479	0.13 465	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.11 412

Wz-Net-LNSev	0.34 475	0.29 521	0.91 545	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 514	0.44 504	0.52 487	0.50 499	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

UDG	0.40 513	0.46 567	0.49 395	0.40 568	0.35 567	0.47 518	0.27 468	0.54 476	0.47 466	0.39 462	0.45 445	0.59 534	0.44 521	0.46 385	0.39 479	0.26 565	0.19 557	0.48 587	0.22 557	0.34 575	0.26 566

RP	0.35 480	0.22 475	0.51 416	0.31 530	0.24 530	0.37 460	0.28 484	0.50 421	0.58 528	0.40 472	0.63 534	0.61 541	0.47 533	0.61 465	0.39 479	0.16 518	0.15 532	0.17 524	0.15 513	0.17 503	0.17 506

RGC	0.39 507	0.32 540	0.64 477	0.34 545	0.27 545	0.40 482	0.29 490	0.57 511	0.53 510	0.45 508	0.64 536	0.62 543	0.45 524	0.72 510	0.39 479	0.15 503	0.15 532	0.21 546	0.20 546	0.18 517	0.19 526

GANetREF_RVC	0.43 523	0.47 569	0.69 490	0.38 564	0.20 485	0.51 533	0.48 574	0.66 562	0.66 547	0.46 512	0.46 455	0.50 499	0.44 521	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 575	0.18 540	0.27 563	0.22 550
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
YMNet	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

YMNet_1	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

iinet-f	0.30 442	0.18 420	1.03 563	0.20 174	0.15 364	0.44 504	0.22 386	0.45 369	0.37 349	0.35 409	0.44 434	0.41 441	0.34 471	0.34 337	0.40 486	0.10 369	0.09 426	0.08 189	0.08 249	0.13 446	0.11 412

S-Stereo	0.38 502	0.20 448	1.05 564	0.27 488	0.22 509	0.38 468	0.32 512	0.55 486	0.66 547	0.39 462	0.59 516	0.49 491	0.41 507	0.75 521	0.40 486	0.12 446	0.15 532	0.13 466	0.13 490	0.16 486	0.21 545

edge stereo	0.39 507	0.22 475	0.81 521	0.27 488	0.22 509	0.37 460	0.24 433	0.56 502	0.54 514	0.53 543	0.60 521	0.71 568	0.50 542	0.78 534	0.40 486	0.16 518	0.14 517	0.19 540	0.14 504	0.16 486	0.17 506

Nwc_Net	0.37 495	0.25 493	0.68 489	0.31 530	0.24 530	0.44 504	0.30 501	0.65 556	0.50 492	0.37 432	0.69 547	0.58 532	0.45 524	0.60 458	0.40 486	0.15 503	0.12 495	0.19 540	0.21 549	0.14 464	0.13 452

AANet_RVC	0.31 449	0.22 475	0.50 406	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.24 433	0.47 388	0.54 514	0.38 447	0.60 521	0.43 454	0.29 422	0.87 552	0.40 486	0.11 408	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

StereoDRNet	0.32 458	0.22 475	0.61 458	0.27 488	0.21 493	0.42 493	0.30 501	0.61 539	0.48 475	0.46 512	0.39 375	0.48 485	0.30 436	0.57 442	0.40 486	0.11 408	0.09 426	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.10 377

GwcNet	0.35 480	0.23 484	0.88 540	0.25 426	0.24 530	0.48 524	0.27 468	0.55 486	0.57 526	0.38 447	0.52 487	0.51 503	0.32 459	0.60 458	0.41 494	0.13 465	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.13 446	0.14 473

GANet	0.36 485	0.22 475	0.49 395	0.29 512	0.17 418	0.41 486	0.38 543	0.57 511	0.45 443	0.46 512	0.75 554	0.55 520	0.40 503	0.94 566	0.41 494	0.13 465	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.14 464	0.11 412

DRN-Test	0.33 467	0.17 406	0.61 458	0.27 488	0.19 467	0.46 512	0.29 490	0.65 556	0.51 496	0.47 519	0.46 455	0.44 465	0.34 471	0.62 473	0.41 494	0.12 446	0.08 391	0.13 466	0.12 463	0.12 431	0.10 377

DRaft	0.24 352	0.10 102	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.28 345	0.23 411	0.33 224	0.39 373	0.38 447	0.61 528	0.21 213	0.41 507	0.48 392	0.42 497	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.08 260

MultiAttention	1.02 596	0.13 283	0.43 345	0.35 554	0.43 576	5.36 622	1.71 622	0.69 571	0.53 510	0.36 425	0.63 534	0.55 520	0.22 308	7.60 630	0.43 498	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 561	0.26 558	0.30 572

DGSMNet	0.61 566	0.29 521	0.91 545	0.51 582	0.70 598	0.62 558	1.38 620	0.59 526	0.55 520	0.37 432	0.61 528	0.52 509	0.33 462	0.65 488	0.43 498	0.53 590	0.60 611	0.67 596	0.61 606	0.63 593	0.61 605

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 550	0.50 576	0.86 537	0.39 566	0.24 530	0.84 580	0.55 581	0.56 502	0.62 539	0.60 553	0.68 543	0.62 543	0.42 516	1.13 585	0.43 498	0.23 554	0.27 579	0.27 558	0.35 581	0.25 551	0.29 571

LALA_ROB	0.36 485	0.25 493	0.46 373	0.30 524	0.21 493	0.47 518	0.39 548	0.61 539	0.51 496	0.52 537	0.51 479	0.69 565	0.36 479	0.50 401	0.43 498	0.17 529	0.11 478	0.16 518	0.14 504	0.17 503	0.15 485

PSMNet_ROB	0.33 467	0.24 488	0.54 429	0.31 530	0.21 493	0.42 493	0.43 559	0.59 526	0.47 466	0.37 432	0.44 434	0.49 491	0.31 452	0.64 481	0.43 498	0.14 490	0.10 456	0.15 507	0.14 504	0.13 446	0.11 412

Wz-Net-MNSev	0.36 485	0.26 504	0.79 515	0.26 460	0.21 493	0.59 552	0.38 543	0.55 486	0.56 523	0.48 523	0.54 497	0.53 514	0.36 479	0.60 458	0.44 503	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

DEmStereo	0.26 396	0.09 59	0.47 381	0.19 112	0.12 189	0.30 385	0.25 450	0.28 152	0.36 338	0.36 425	0.58 513	0.25 267	0.48 539	0.53 419	0.44 503	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.07 187

AF-Net	0.37 495	0.26 504	0.56 439	0.32 536	0.23 522	0.41 486	0.29 490	0.61 539	0.64 544	0.42 491	0.68 543	0.65 554	0.49 540	0.57 442	0.44 503	0.15 503	0.11 478	0.19 540	0.14 504	0.15 478	0.13 452

Ntro	0.58 561	0.64 588	0.92 547	0.66 592	0.50 584	0.77 573	0.36 533	0.66 562	0.70 557	0.50 526	0.59 516	0.65 554	0.51 545	0.75 521	0.45 506	0.56 594	0.32 587	0.56 594	0.34 580	0.63 593	0.46 590

THIR-Stereo	0.29 435	0.12 218	0.41 322	0.19 112	0.11 130	0.28 345	0.72 594	0.32 208	0.35 325	0.37 432	0.65 537	0.34 374	0.50 542	0.57 442	0.45 506	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.07 187

psmorigin	0.50 546	0.25 493	3.03 613	0.24 387	0.19 467	0.38 468	0.22 386	0.50 421	0.44 431	0.64 560	0.68 543	0.71 568	0.51 545	0.85 549	0.45 506	0.14 490	0.17 546	0.13 466	0.14 504	0.16 486	0.21 545

NCC-stereo	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494

Abc-Net	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.33 467	0.20 448	0.43 345	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.31 506	0.55 486	0.50 492	0.51 531	0.53 494	0.58 532	0.37 488	0.63 479	0.45 506	0.17 529	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.14 473

otaku	0.57 560	0.62 587	0.87 539	0.63 591	0.44 579	0.73 569	0.37 537	0.65 556	0.66 547	0.51 531	0.75 554	0.66 558	0.45 524	0.69 499	0.46 512	0.53 590	0.34 589	0.55 591	0.35 581	0.60 591	0.45 587

APVNet	0.36 485	0.20 448	0.70 497	0.26 460	0.22 509	0.52 542	0.35 528	0.61 539	0.44 431	0.38 447	0.52 487	0.48 485	0.38 492	0.84 548	0.46 512	0.13 465	0.14 517	0.15 507	0.16 525	0.16 486	0.15 485

PDISCO_ROB	0.43 523	0.30 528	0.67 484	0.43 571	0.36 568	0.67 563	0.32 512	0.72 576	0.76 565	0.43 497	0.53 494	0.63 551	0.40 503	0.66 492	0.47 514	0.21 551	0.12 495	0.21 546	0.19 544	0.25 551	0.20 536

PASM	0.45 532	0.35 545	0.90 543	0.35 554	0.33 564	0.39 477	0.38 543	0.50 421	0.61 537	0.52 537	0.51 479	0.62 543	0.45 524	0.93 564	0.48 515	0.26 565	0.29 583	0.29 570	0.33 579	0.29 569	0.26 566

DispFullNet	0.66 570	0.89 601	1.59 596	0.77 597	1.21 615	0.51 533	0.23 411	0.59 526	0.72 560	0.69 567	0.61 528	0.69 565	0.91 589	0.79 536	0.48 515	0.27 570	0.12 495	0.73 599	0.30 578	0.65 596	0.40 584

w-ln-seven-2	0.36 485	0.29 521	1.06 565	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.30 501	0.50 421	0.54 514	0.45 508	0.55 501	0.45 469	0.41 507	0.62 473	0.49 517	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.11 412

PA-Net	0.37 495	0.28 514	0.83 528	0.31 530	0.28 550	0.39 477	0.42 557	0.51 438	0.55 520	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 517	0.12 446	0.23 573	0.16 518	0.23 559	0.12 431	0.18 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 480	0.23 484	0.60 455	0.36 556	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 537	0.50 473	0.59 534	0.41 507	0.76 526	0.49 517	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.64 611	0.40 559	2.56 610	2.02 620	17.61 634	0.51 533	0.52 578	0.61 539	0.76 565	0.82 577	1.11 582	0.63 551	0.54 548	0.75 521	0.49 517	0.16 518	0.24 575	0.18 532	0.21 549	0.25 551	2.42 625

DISCO	0.32 458	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 526	0.37 432	0.45 445	0.62 543	0.36 479	0.64 481	0.49 517	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

MSMD_ROB	0.60 565	0.33 542	0.61 458	0.30 524	0.25 538	0.86 582	0.35 528	0.55 486	0.67 550	1.10 595	1.49 598	1.76 604	0.97 593	0.88 555	0.49 517	0.23 554	0.21 564	0.27 558	0.27 574	0.25 551	0.24 562

aanetorigin	0.39 507	0.29 521	1.09 568	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 537	0.33 224	0.47 466	0.94 585	0.82 563	0.52 509	0.54 548	0.49 397	0.50 523	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

SGM-Forest	0.36 485	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 554	0.55 486	0.48 475	0.52 537	0.60 521	0.52 509	0.41 507	0.85 549	0.50 523	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FBW_ROB	0.43 523	0.26 504	0.54 429	0.31 530	0.20 485	0.51 533	0.32 512	0.70 573	0.60 533	0.59 552	0.55 501	0.65 554	0.41 507	1.40 600	0.51 525	0.13 465	0.17 546	0.21 546	0.16 525	0.17 503	0.18 519

DeepPrunerF	0.44 529	0.29 521	1.29 587	0.33 543	0.30 559	0.35 449	0.36 533	0.62 547	1.15 600	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 526	0.18 540	0.14 517	0.23 553	0.21 549	0.17 503	0.17 506

PWC_ROB	0.38 502	0.29 521	0.69 490	0.25 426	0.20 485	0.38 468	0.19 277	0.58 520	0.67 550	0.57 550	0.85 566	0.51 503	0.40 503	0.71 505	0.52 526	0.13 465	0.09 426	0.14 492	0.10 386	0.17 503	0.14 473

RYNet	0.37 495	0.18 420	0.59 453	0.25 426	0.28 550	0.61 556	0.32 512	0.59 526	0.59 529	0.41 481	0.38 362	0.57 529	0.39 498	0.87 552	0.53 528	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 519

ACVNet_1	0.72 576	0.81 596	1.37 591	0.72 595	0.53 588	0.77 573	0.42 557	0.85 594	0.90 583	0.74 572	0.75 554	1.32 595	0.72 575	1.02 577	0.55 529	0.54 592	0.31 586	0.71 598	0.35 581	0.64 595	0.45 587

RainbowNet	0.72 576	0.89 601	1.02 561	0.82 598	0.63 595	0.78 576	0.52 578	0.81 588	0.93 587	0.60 553	0.79 559	0.80 573	0.60 559	0.80 540	0.57 530	0.78 605	0.55 607	0.78 602	0.49 594	0.76 602	0.58 598

anonymity	0.56 557	0.54 581	0.70 497	0.47 577	0.61 593	0.56 545	0.43 559	0.69 571	0.49 484	0.63 558	0.55 501	0.54 518	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.55 593	0.53 604	0.50 588	0.54 601	0.51 585	0.56 595

CrosDoStereo	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

DeepStereo_LL	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

G-Net	0.46 534	0.25 493	0.86 537	0.34 545	0.28 550	0.90 585	0.35 528	0.47 388	0.45 443	0.68 565	1.22 586	0.64 553	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.16 518	0.14 517	0.17 524	0.13 490	0.22 543	0.19 526

SHD	0.42 518	0.27 511	0.81 521	0.31 530	0.25 538	0.42 493	0.22 386	0.66 562	0.94 589	0.63 558	0.60 521	0.59 534	0.47 533	0.59 455	0.58 535	0.15 503	0.13 507	0.16 518	0.16 525	0.20 533	0.22 550

z-mn7	0.44 529	0.40 559	1.09 568	0.25 426	0.18 440	0.61 556	0.34 524	0.56 502	0.93 587	0.43 497	0.96 574	0.53 514	0.39 498	0.94 566	0.59 536	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

Wz-Net-SNSev	0.43 523	0.41 563	1.27 585	0.30 524	0.21 493	0.44 504	0.41 554	0.61 539	0.65 545	0.46 512	0.65 537	0.62 543	0.39 498	0.74 520	0.59 536	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

MeshStereo	0.58 561	0.27 511	0.67 484	0.22 282	0.17 418	0.66 562	0.37 537	0.78 582	0.61 537	1.47 614	1.30 589	1.65 601	0.79 579	1.12 584	0.59 536	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
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
SGM_RVC	0.50 546	0.19 436	0.50 406	0.25 426	0.15 364	0.69 565	0.39 548	0.68 570	0.82 572	0.95 587	0.84 565	1.13 586	0.76 577	1.16 586	0.60 539	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ccnet	0.42 518	0.31 535	0.48 390	0.27 488	0.32 563	0.60 555	0.32 512	0.65 556	0.46 461	0.53 543	0.66 539	0.56 524	0.45 524	0.72 510	0.61 540	0.26 565	0.19 557	0.24 555	0.21 549	0.26 558	0.22 550

MFMNet_re	0.72 576	0.76 594	0.99 557	0.62 590	0.70 598	0.77 573	0.67 590	0.75 579	0.83 576	0.78 576	0.86 567	0.69 565	0.78 578	0.71 505	0.61 540	0.66 599	0.59 610	0.61 595	0.58 605	0.68 599	0.71 609

SAMSARA	0.56 557	0.39 558	0.80 518	0.60 589	0.46 580	1.00 589	1.23 619	0.67 567	0.68 553	0.71 568	0.54 497	0.89 578	0.57 555	0.81 543	0.62 542	0.19 546	0.22 568	0.18 532	0.18 540	0.27 563	0.25 564

CSAN	0.50 546	0.35 545	0.78 508	0.36 556	0.23 522	0.56 545	0.59 586	0.61 539	0.70 557	0.64 560	0.78 558	0.65 554	0.60 559	1.38 599	0.62 542	0.21 551	0.17 546	0.20 544	0.20 546	0.18 517	0.18 519

WCMA_ROB	0.51 550	0.21 462	0.65 478	0.25 426	0.21 493	0.58 549	0.32 512	0.54 476	0.55 520	0.95 587	1.40 593	1.28 593	0.81 582	0.73 512	0.62 542	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 526

zh-mn7	0.46 534	0.45 566	1.48 593	0.25 426	0.19 467	0.44 504	0.29 490	0.56 502	0.82 572	0.65 562	0.96 574	0.49 491	0.38 492	0.88 555	0.63 545	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.13 446	0.14 473

Consistency-Raft	0.55 556	0.48 571	1.02 561	0.45 574	0.49 583	0.49 529	0.47 570	0.72 576	0.72 560	0.45 508	0.82 563	0.47 479	0.60 559	0.50 401	0.63 545	0.39 588	0.39 593	0.44 585	0.51 597	0.52 586	0.37 581

FCDSN-DC	0.63 567	0.31 535	0.61 458	0.36 556	0.30 559	0.65 560	0.37 537	0.66 562	0.68 553	1.14 597	1.54 601	1.71 603	1.26 602	0.92 562	0.64 547	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.27 563	0.27 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.41 515	0.28 514	0.62 466	0.30 524	0.19 467	0.51 533	0.47 570	0.58 520	0.59 529	0.56 548	0.47 462	0.49 491	0.41 507	1.21 590	0.64 547	0.12 446	0.18 552	0.12 445	0.13 490	0.11 395	0.14 473

w-ln-seven	0.42 518	0.30 528	1.18 577	0.26 460	0.22 509	0.58 549	0.31 506	0.62 547	0.81 571	0.58 551	0.61 528	0.53 514	0.36 479	0.57 442	0.65 549	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

z-ln-s-r	0.32 458	0.21 462	0.82 525	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.26 462	0.43 352	0.50 492	0.32 359	0.60 521	0.39 419	0.29 422	0.73 512	0.66 550	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.08 260

ACVNet_2	0.89 588	0.87 600	1.25 583	0.82 598	0.62 594	0.97 588	0.62 588	1.14 601	1.42 606	1.00 590	1.40 593	1.47 598	0.84 585	1.11 582	0.66 550	0.61 597	0.43 596	0.78 602	0.49 594	0.75 601	0.52 593

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 572	0.64 588	1.06 565	0.45 574	0.27 545	1.40 608	0.58 584	0.78 582	0.92 585	0.84 578	0.86 567	0.88 577	0.68 571	1.33 598	0.68 552	0.37 586	0.29 583	0.34 578	0.36 584	0.43 581	0.37 581

DStereoO	0.46 534	0.32 540	0.51 416	0.36 556	0.29 558	0.38 468	0.45 563	0.55 486	0.60 533	0.47 519	0.49 470	0.48 485	0.73 576	0.59 455	0.69 553	0.81 607	0.18 552	0.38 580	0.19 544	0.46 584	0.20 536

DPSNet	0.47 537	0.24 488	0.93 549	0.27 488	0.20 485	0.75 572	0.57 583	0.84 591	0.79 569	0.47 519	0.51 479	0.60 537	0.69 572	0.87 552	0.71 554	0.16 518	0.13 507	0.12 445	0.10 386	0.25 551	0.21 545

XQC	0.43 523	0.37 553	0.96 554	0.34 545	0.25 538	0.53 543	0.34 524	0.60 535	0.73 563	0.51 531	0.46 455	0.57 529	0.47 533	0.70 502	0.72 555	0.17 529	0.12 495	0.18 532	0.15 513	0.25 551	0.23 557

MFN_U_SF_RVC	0.56 557	0.51 578	1.19 578	0.38 564	0.22 509	0.69 565	0.27 468	0.80 586	0.67 550	0.73 569	0.74 553	0.87 575	0.61 568	0.81 543	0.76 556	0.29 576	0.27 579	0.32 575	0.37 585	0.32 574	0.31 575

PVD	0.58 561	0.34 543	0.84 533	0.39 566	0.31 562	0.59 552	0.47 570	0.80 586	1.25 601	0.92 583	1.09 580	0.79 572	0.82 583	0.85 549	0.76 556	0.21 551	0.18 552	0.22 552	0.18 540	0.27 563	0.35 580

SANet	0.53 555	0.28 514	0.96 554	0.26 460	0.15 364	0.69 565	0.44 562	0.67 567	1.34 604	0.67 564	0.98 577	0.94 579	0.71 574	0.89 557	0.76 556	0.14 490	0.12 495	0.12 445	0.11 424	0.17 503	0.16 494

MonStereo1	0.93 591	0.56 582	0.82 525	0.69 593	0.58 591	1.37 606	0.35 528	0.94 596	1.25 601	0.93 584	1.90 609	1.52 599	2.10 616	1.27 594	0.77 559	0.69 600	0.33 588	0.75 600	0.47 593	0.70 600	0.57 597

Wz-Net-TNSev	0.51 550	0.58 583	1.61 599	0.25 426	0.21 493	0.65 560	0.45 563	0.63 554	0.69 555	0.51 531	0.54 497	0.71 568	0.60 559	1.00 575	0.77 559	0.15 503	0.15 532	0.13 466	0.15 513	0.21 536	0.20 536

FC-DCNN	0.70 574	0.30 528	0.69 490	0.32 536	0.27 545	0.81 579	0.39 548	0.79 585	0.82 572	1.41 606	1.58 603	1.98 606	1.26 602	1.02 577	0.77 559	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.26 566

NVStereoNet_ROB	0.67 571	0.49 575	0.83 528	0.48 578	0.40 571	0.51 533	0.46 566	0.70 573	0.77 567	0.84 578	1.72 606	1.02 584	0.83 584	1.23 591	0.79 562	0.32 580	0.38 592	0.40 583	0.46 591	0.36 578	0.41 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	0.71 575	0.30 528	0.67 484	0.32 536	0.27 545	0.84 580	0.39 548	0.84 591	0.85 580	1.44 610	1.64 604	2.09 608	1.28 604	1.06 580	0.80 563	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.25 564

RTSC	0.39 507	0.28 514	0.78 508	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 579	0.55 547	0.53 494	0.49 491	0.36 479	0.67 496	0.82 564	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

IMH-64-1	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

IMH-64	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

WZ-Net	0.52 554	0.38 557	1.90 601	0.30 524	0.24 530	0.57 548	0.48 574	0.62 547	0.78 568	0.50 526	0.71 548	0.68 563	0.54 548	0.98 574	0.84 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 536

zh-sn7	0.48 540	0.51 578	1.43 592	0.29 512	0.20 485	0.47 518	0.39 548	0.57 511	0.62 539	0.52 537	0.81 561	0.52 509	0.56 552	1.05 579	0.87 568	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

SPS-STEREO	0.69 573	0.61 586	0.98 556	0.52 585	0.57 590	0.74 570	0.50 577	0.78 582	0.62 539	0.95 587	0.86 567	0.94 579	0.70 573	1.01 576	0.87 568	0.58 596	0.51 601	0.50 588	0.50 596	0.55 588	0.58 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 597	0.95 605	1.00 558	1.01 605	0.78 603	1.11 592	0.68 591	1.38 605	1.43 607	1.00 590	1.72 606	1.43 596	1.14 595	1.73 608	0.89 570	1.09 616	0.55 607	0.99 609	0.57 604	0.87 606	0.62 607

test_sample9	0.42 518	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample8	0.49 543	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.55 486	0.34 309	0.62 556	0.38 362	1.15 589	0.67 570	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

LVE	1.13 599	1.02 606	1.28 586	1.01 605	0.80 606	1.29 603	0.81 603	1.47 609	1.96 611	1.07 594	1.90 609	1.90 605	1.01 594	1.48 601	0.91 571	0.93 613	0.61 613	0.94 606	0.69 610	0.87 606	0.75 613

ELAS_RVC	0.74 580	0.36 548	1.00 558	0.37 562	0.33 564	0.88 583	0.93 608	0.83 590	1.08 596	1.35 602	1.33 592	1.24 591	1.33 606	1.06 580	0.95 574	0.27 570	0.25 577	0.29 570	0.27 574	0.30 570	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	0.50 546	0.20 448	0.78 508	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 545	1.23 587	2.52 615	0.37 488	0.77 532	0.95 574	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

EDNetEfficientorigin	7.51 625	0.52 580	140.47 650	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 591	1.28 600	1.02 578	0.83 574	0.84 585	0.75 521	0.99 576	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 550

Dean	1.17 601	1.04 608	1.49 595	1.03 607	0.78 603	1.20 598	0.77 599	1.48 610	1.96 611	1.28 600	1.99 612	2.15 609	1.14 595	1.25 592	1.00 577	0.81 607	0.60 611	1.01 610	0.69 610	0.92 610	0.74 612

MSAF-DinoV2	0.76 582	0.44 565	1.98 602	0.49 581	0.16 395	0.58 549	0.31 506	0.81 588	0.83 576	0.41 481	0.52 487	0.98 583	0.58 556	4.97 626	1.03 578	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 561	0.27 563	0.26 566

ELAS	0.74 580	0.36 548	0.85 536	0.36 556	0.33 564	1.36 605	0.77 599	0.93 595	0.92 585	1.41 606	1.53 600	1.16 590	1.17 598	0.95 569	1.03 578	0.26 565	0.25 577	0.28 566	0.28 577	0.31 571	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 592	1.17 613	1.70 600	0.91 601	0.41 572	1.19 597	0.92 607	1.10 599	1.14 599	1.16 598	1.14 583	1.25 592	0.88 588	1.75 609	1.04 580	0.87 610	0.50 599	0.87 605	0.53 600	0.96 611	0.52 593

ff1	0.29 435	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

mmx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

xxx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

SuperB	0.49 543	0.28 514	2.23 604	0.23 334	0.15 364	0.41 486	0.32 512	0.47 388	0.82 572	0.43 497	0.50 473	0.33 367	0.45 524	0.68 497	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.98 612	0.14 473

SGM+DAISY	0.87 587	0.66 590	1.30 588	0.51 582	0.60 592	1.03 590	0.84 605	0.76 580	0.73 563	1.39 604	1.51 599	1.31 594	1.22 600	1.11 582	1.08 581	0.57 595	0.53 604	0.51 590	0.51 597	0.54 587	0.61 605

DStereoFS	0.84 586	0.66 590	0.80 518	0.53 586	0.50 584	1.23 599	0.55 581	0.94 596	1.32 603	0.89 580	1.32 590	1.04 585	2.32 619	1.29 596	1.14 586	0.31 579	0.35 590	0.30 572	0.39 588	0.34 575	0.60 601

WAO-7	1.01 594	0.89 601	0.93 549	0.83 600	0.66 597	1.18 595	0.81 603	1.40 606	1.57 609	1.11 596	1.76 608	1.45 597	1.19 599	1.50 602	1.14 586	0.61 597	0.62 614	0.70 597	0.68 609	0.66 598	0.60 601

WAO-6	1.07 598	0.93 604	0.92 547	0.96 602	0.78 603	1.28 602	0.75 596	1.34 604	2.00 613	1.02 592	1.54 601	1.59 600	1.22 600	1.31 597	1.14 586	0.78 605	0.55 607	1.02 611	0.75 613	0.83 603	0.69 608

ADCPNet	0.48 540	0.29 521	1.60 597	0.27 488	0.23 522	0.70 568	0.38 543	0.53 468	0.51 496	0.51 531	0.59 516	0.67 559	0.56 552	0.60 458	1.14 586	0.15 503	0.18 552	0.14 492	0.23 559	0.19 524	0.19 526

RTS	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

RTSA	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

WAO-8	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

Venus	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

KSHMR	1.89 614	1.36 617	1.60 597	1.47 618	1.22 616	1.38 607	1.06 613	1.79 614	5.97 627	1.42 608	5.65 627	2.98 619	1.14 595	2.23 616	1.20 594	1.27 620	1.12 621	1.46 621	1.10 621	1.32 618	1.15 620

ACVNet-4b	0.72 576	0.81 596	1.33 589	0.72 595	0.50 584	0.80 578	0.31 506	0.71 575	0.80 570	0.50 526	0.72 552	0.95 581	0.43 520	0.96 570	1.20 594	1.13 619	0.21 564	0.76 601	0.45 590	0.65 596	0.46 590

ktn	1.77 613	1.36 617	1.22 581	1.43 617	1.14 614	1.52 609	1.08 614	1.51 612	3.96 624	2.77 623	4.69 624	3.35 620	1.46 610	1.69 607	1.25 596	1.43 621	0.77 620	1.45 620	0.99 619	1.32 618	0.96 616

ADCRef	0.38 502	0.24 488	0.88 540	0.26 460	0.21 493	0.49 529	0.27 468	0.52 457	0.48 475	0.50 526	0.58 513	0.35 388	0.47 533	0.48 392	1.29 597	0.09 320	0.08 391	0.12 445	0.12 463	0.11 395	0.11 412

1111x	0.32 458	0.11 175	0.40 299	0.22 282	0.11 130	0.32 410	0.26 462	0.59 526	0.43 416	0.31 337	0.41 394	0.39 419	0.28 407	0.76 526	1.37 598	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

TorneroNet-64	1.43 605	1.03 607	1.20 580	1.10 609	0.86 609	2.26 616	0.73 595	1.84 615	3.84 623	1.25 599	2.25 617	2.69 617	1.42 607	1.76 610	1.43 599	0.76 604	0.50 599	1.09 612	0.66 608	1.23 615	0.76 614

ADCL	0.47 537	0.22 475	1.00 558	0.27 488	0.19 467	0.74 570	0.64 589	0.54 476	0.69 555	0.56 548	0.71 548	0.55 520	0.60 559	0.60 458	1.43 599	0.11 408	0.09 426	0.13 466	0.13 490	0.14 464	0.14 473

AnyNet_C01	0.65 569	0.58 583	2.60 611	0.32 536	0.26 542	0.88 583	0.61 587	0.63 554	0.62 539	0.68 565	0.96 574	0.76 571	0.60 559	0.96 570	1.43 599	0.16 518	0.16 539	0.17 524	0.17 534	0.23 546	0.23 557

notaker	1.45 606	1.34 616	1.48 593	1.40 616	1.07 613	1.18 595	0.85 606	1.48 610	1.40 605	1.51 615	3.46 622	2.40 614	1.81 613	1.76 610	1.45 602	1.11 617	0.69 619	1.38 619	0.87 616	1.31 617	0.97 617

EDNetEfficient	0.63 567	0.37 553	2.40 608	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 576	0.41 325	1.06 594	1.38 603	0.87 570	0.62 543	0.95 590	0.65 488	1.65 603	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

ADCMid	0.49 543	0.34 543	1.13 573	0.26 460	0.21 493	0.51 533	0.37 537	0.57 511	0.54 514	0.75 573	0.66 539	0.62 543	0.64 569	0.64 481	1.68 604	0.13 465	0.12 495	0.17 524	0.17 534	0.20 533	0.17 506

MADNet+	1.01 594	1.16 612	4.72 618	0.70 594	0.47 581	1.24 600	0.96 609	0.97 598	0.89 581	0.65 562	0.77 557	0.87 575	0.85 587	2.09 613	1.68 604	0.38 587	0.39 593	0.31 574	0.27 574	0.43 581	0.39 583

DStereoSA	0.81 585	0.37 553	1.08 567	0.51 582	0.65 596	0.67 563	1.44 621	0.74 578	1.06 594	0.54 545	1.67 605	0.49 491	1.78 612	0.96 570	1.69 606	0.28 573	0.43 596	0.27 558	0.51 597	0.40 580	0.58 598

JetBlue	1.14 600	0.76 594	2.36 606	0.59 588	0.75 600	3.04 619	1.78 623	1.11 600	0.90 583	0.94 585	1.10 581	1.66 602	1.28 604	2.09 613	1.72 607	0.43 589	0.36 591	0.38 580	0.38 587	0.58 590	0.56 595

AnyNet_C32	0.51 550	0.40 559	1.10 572	0.29 512	0.28 550	0.59 552	0.58 584	0.54 476	0.60 533	0.62 556	0.66 539	0.54 518	0.54 548	0.78 534	1.74 608	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.20 533	0.20 536

UNDER WATER-64	1.55 609	1.19 614	2.52 609	1.31 614	0.95 611	2.12 614	1.21 618	1.45 608	3.19 617	1.43 609	1.32 590	2.64 616	2.04 615	1.63 605	1.83 609	1.11 617	0.67 618	1.28 617	0.92 617	1.19 613	1.02 618

TorneroNet	2.22 615	1.08 609	1.24 582	1.14 613	0.90 610	5.58 623	0.80 601	2.12 620	8.69 629	2.58 621	5.42 626	3.88 622	1.97 614	1.78 612	1.87 610	0.86 609	0.54 606	1.15 616	0.74 612	1.23 615	0.85 615

ADCP+	0.45 532	0.24 488	1.15 576	0.25 426	0.22 509	0.56 545	0.39 548	0.54 476	0.51 496	0.44 504	0.51 479	0.46 477	0.52 547	0.56 438	1.89 611	0.10 369	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.14 464	0.13 452

coex-ft	3.44 619	0.73 593	48.55 648	0.24 387	0.19 467	0.50 532	0.43 559	0.47 388	2.40 615	7.03 629	1.20 585	0.97 582	2.23 617	0.73 512	1.92 612	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 586

UNDER WATER	1.59 610	1.22 615	2.36 606	1.38 615	1.03 612	1.67 611	1.10 615	1.54 613	3.63 619	1.44 610	1.47 597	2.85 618	2.25 618	1.67 606	1.94 613	1.06 615	0.62 614	1.31 618	0.93 618	1.21 614	1.02 618

MANE	1.41 604	0.36 548	0.74 506	0.43 571	0.41 572	2.16 615	0.80 601	2.39 622	3.38 618	2.22 619	3.06 621	3.54 621	2.73 622	2.15 615	1.94 613	0.28 573	0.27 579	0.30 572	0.46 591	0.28 568	0.34 579

xxxx	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.37 460	0.20 328	0.58 520	0.38 363	0.29 288	0.42 410	0.38 407	0.24 340	0.46 385	2.20 615	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

ADCS	0.58 561	0.40 559	1.35 590	0.29 512	0.24 530	0.55 544	0.45 563	0.67 567	0.83 576	0.76 574	0.71 548	0.68 563	0.60 559	0.76 526	2.23 616	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 550

test_xeample	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.33 421	0.23 411	0.55 486	0.38 363	0.32 359	0.45 445	0.29 325	0.26 371	0.57 442	2.24 617	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

SGM-ForestM	1.36 602	0.28 514	0.79 515	0.26 460	0.16 395	2.26 616	1.00 611	1.42 607	1.46 608	2.38 620	2.05 613	5.95 628	2.66 621	2.95 618	2.46 618	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 519

AAGNet	0.33 467	0.11 175	0.37 257	0.25 426	0.16 395	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.35 409	0.35 329	0.27 298	0.30 436	0.44 379	2.66 619	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.08 206	0.06 93

MADNet++	2.26 616	1.80 620	2.06 603	2.13 622	1.97 620	2.61 618	1.79 624	2.38 621	2.16 614	2.75 622	2.65 619	2.38 613	2.43 620	3.17 619	3.21 620	2.17 624	1.95 625	1.94 624	1.63 623	2.06 621	2.01 624

HanzoNet	2.97 618	1.69 619	2.29 605	1.74 619	1.33 617	1.53 610	1.03 612	1.99 618	2.64 616	5.51 627	5.16 625	5.90 627	6.82 629	4.32 625	3.29 621	3.16 627	2.02 627	1.92 623	2.87 628	2.24 622	1.89 623

222	0.41 515	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.36 454	0.20 328	0.57 511	0.39 373	0.35 409	0.44 434	0.30 341	0.27 390	0.55 427	3.56 622	0.11 408	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

LE_ROB	1.76 612	0.20 448	2.68 612	0.48 578	0.52 587	0.78 576	0.96 609	0.84 591	6.61 628	7.40 630	2.08 614	2.08 607	4.83 624	1.27 594	3.79 623	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

JetRed	2.30 617	2.64 622	6.12 620	1.12 612	1.38 618	5.85 625	3.29 625	1.99 618	1.67 610	1.98 617	1.95 611	2.16 612	1.60 611	2.48 617	4.10 624	1.05 614	1.60 622	1.09 612	1.01 620	1.67 620	1.28 621

DPSimNet_ROB	4.34 621	4.23 623	6.89 622	3.67 623	3.68 621	4.75 620	5.21 628	2.67 623	3.68 620	5.82 628	3.95 623	5.57 624	6.72 628	3.46 623	4.48 625	4.05 630	2.88 628	4.68 630	3.12 630	3.69 624	3.62 628

TCMNet-wrong-test	4.29 620	5.57 627	4.65 615	11.33 631	10.39 629	5.73 624	4.48 627	4.13 626	1.02 590	1.91 616	2.39 618	6.16 629	3.62 623	3.84 624	4.50 626	1.99 623	0.47 598	1.97 625	1.69 624	5.69 629	4.31 629

BEATNet-Init1	4.73 623	2.61 621	13.29 634	0.58 587	0.53 588	10.12 630	3.33 626	4.83 627	5.01 626	8.75 631	8.51 629	14.08 638	7.60 630	7.70 631	5.34 627	0.28 573	0.28 582	0.34 578	0.37 585	0.57 589	0.45 587

tt	4.71 622	0.10 102	3.94 614	2.06 621	1.53 619	10.14 631	16.88 632	9.27 633	4.98 625	1.39 604	1.02 578	4.68 623	4.90 625	3.35 622	5.86 628	5.76 631	9.15 636	2.24 627	2.53 626	3.10 623	1.32 622

LRCNet_RVC	10.90 630	14.34 638	9.35 623	15.35 632	8.04 626	1.08 591	0.34 524	8.78 632	0.70 557	12.63 638	16.05 638	9.85 631	6.54 626	8.57 632	6.34 629	20.27 646	5.40 630	23.70 644	21.88 645	14.87 636	13.83 638

PML	16.10 636	12.82 637	6.78 621	5.23 624	7.76 625	33.92 643	66.56 651	5.30 628	10.28 631	26.12 650	68.59 651	20.51 640	13.49 639	10.06 633	6.78 630	5.96 632	2.00 626	6.04 634	2.18 625	8.96 632	2.60 626

USTest	6.88 624	5.23 626	5.63 619	7.22 627	7.29 624	14.34 633	22.76 633	8.48 631	9.32 630	5.42 626	6.39 628	6.29 630	6.64 627	6.92 629	8.62 631	1.94 622	3.29 629	2.16 626	2.55 627	3.85 625	3.29 627

DGTPSM_ROB	8.34 626	5.10 624	10.37 632	5.31 625	10.18 627	8.33 627	23.60 637	6.06 629	13.41 636	4.90 624	10.87 634	5.65 625	10.44 631	6.17 627	12.59 632	3.74 628	7.55 631	3.69 628	7.26 633	4.14 626	7.46 630

DPSMNet_ROB	8.40 627	5.11 625	10.49 633	5.58 626	10.25 628	8.34 628	23.62 638	6.07 630	13.45 637	4.93 625	10.88 635	5.66 626	10.44 631	6.24 628	12.64 633	3.98 629	7.61 632	3.76 629	7.30 634	4.20 627	7.51 631

Anonymous_1	16.62 637	9.35 629	9.84 624	10.66 628	14.64 632	18.66 638	27.12 639	12.64 637	13.51 638	10.76 637	10.30 633	10.13 632	10.60 633	11.06 637	12.74 634	15.87 645	7.74 633	16.92 642	43.48 648	58.66 651	7.68 632

DPSM_ROB	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

DPSM	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

xxxxx1	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

tt_ll	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

ff	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

HaxPig	17.72 638	20.22 648	19.73 636	16.53 633	16.51 633	9.27 629	9.33 629	14.34 640	13.27 635	18.65 639	18.70 639	17.35 639	16.77 640	17.04 640	16.45 640	22.05 647	20.89 647	22.27 643	21.53 644	21.29 644	22.13 648

MEDIAN_ROB	21.21 639	24.62 649	23.47 646	19.58 634	19.65 638	13.22 632	10.96 630	17.88 641	17.00 641	22.14 649	22.02 641	20.86 641	20.36 641	21.06 641	19.71 641	25.63 648	24.13 648	26.21 645	25.20 646	25.17 645	25.38 649

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.06 650	27.24 647	24.63 645	24.20 647	17.73 637	12.61 631	22.29 644	21.39 644	26.79 651	26.16 650	25.20 649	24.64 651	25.07 649	23.53 642	29.96 649	28.40 649	30.60 646	29.58 647	29.72 646	29.84 650

LSM0	24.24 646	19.98 647	22.32 645	24.22 644	40.14 650	38.48 648	55.20 644	26.95 649	28.57 645	20.49 642	21.83 640	22.26 648	22.75 645	24.22 648	27.30 643	13.66 644	16.32 640	12.19 641	14.15 635	16.10 643	17.66 645

Hybrid-DGEV	23.16 644	19.94 646	20.96 644	22.49 639	22.75 641	38.51 649	55.52 650	27.09 651	28.90 651	20.58 643	22.25 645	22.00 642	22.80 647	24.11 647	27.33 644	13.60 641	16.47 641	12.14 635	14.30 640	15.95 637	15.54 641

Selective-RAFT-Error	23.16 644	19.93 645	20.87 643	22.54 643	22.81 644	38.52 650	55.47 646	27.01 650	28.83 650	20.66 647	22.25 645	22.09 647	22.80 647	24.09 646	27.36 645	13.61 643	16.48 642	12.15 639	14.28 637	15.99 642	15.57 644

CasAABBNet	23.10 640	19.86 641	20.64 641	22.47 638	22.73 639	38.41 647	55.50 647	26.89 647	28.70 648	20.61 646	22.15 644	22.08 646	22.75 645	23.99 642	27.36 645	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.27 636	15.95 637	15.53 640

RAFT-FEzeroshot	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

RAFT-FE	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

FlowAnything	23.14 643	19.87 642	20.79 642	22.50 642	22.74 640	38.39 646	55.46 645	26.89 647	28.72 649	20.77 648	22.29 647	22.07 645	22.72 642	23.99 642	27.41 649	13.60 641	16.55 646	12.15 639	14.36 641	15.97 641	15.52 639

RSGM-EC	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

acva	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

test_example2	101.33 650	108.28 651	68.15 649	98.43 648	106.93 651	89.75 651	102.43 652	36.80 652	97.65 652	129.04 652	130.15 652	65.26 652	66.62 652	92.11 652	80.24 652	144.10 652	199.48 652	81.81 652	103.01 652	125.01 652	101.27 651

ccccc		256.29 652		354.40 651	364.36 652	149.10 652		152.89 653		153.93 653		164.00 653		268.02 653		390.55 653	349.22 653	244.59 653	219.82 653	412.30 653

ASD4		6.65 628

Low-res two-view benchmark